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摘 要：信息知识背景下，计算机通信网络技术已经得到了大范围的应用，无论是生产领域，还是服务领域，其所占的地位越来越高，其优势已经被大家熟知，但是因为应用用户的增加，对其可靠性有着更高的要求。所以有关人员正是站在可靠性理论的角度来对计算机通信网络技术进行深入的分析，尤其是对其多目标进行优化，以便能够最大限度的发挥计算机通信网络的优势。本文首先对计算机通信网络的可靠性理论进行了分析，其次对多目标优化理论进行了分析，最后对上述命题进行了探讨，仅供参考。
关键词：可靠性理论；计算机通信网络分析；多目标优化；遗传算法
现如今有很多学者都加入到了计算机通信网络可靠性的研究之中，以期望能够为计算机技术的应用提供帮助。但是要想提高其可靠性，重要的手段就是优化设计目标。传统设计中，设计人员所使用的设计方法主要有动态规划以及梯度法等，但是这两种方法都具有一定的局限性性，现阶段设计人员更多的是使用神经网络方法以及遗传算法来进行目标优化设计。这两种方法都具有相应的优势，都能够降低用户应用计算机的成本，因此制定的尝试。
1 计算机通信网络的可靠性理论分析
1.1 计算机通信网络的可靠性体现
计算机通信网络的可靠性理论主要是工程科学体系中重要的内容之一，经过多年的发展，有价值的研究越来越多，整个研究理论体系已经初步建立健全。通常情况下，学者主要从四个方面来表现计算机通信网络，一是连通性，这是计算机网络中最为重要也是最为基础的表现，可以说，如果计算机通信网络的连通性比较强，其可靠性基本上都有保证，因为连通性高，计算机也就能够顺利为用户提供通畅的网络链路，正是由于网络链路的存在，计算机网络中存在的节点才得以有效的运行，所以，本研究的重点应该是重视计算机的连通性。其余方面主要有生存型、抗破性以及有效性等。
1.2 计算机通信网络的可靠性概念
所谓计算机可靠性，就是指计算机网络能够在一定的操作要求条件、维修方式条件、温湿度条件、负载条件以及辐射条件下，保证在规定的时间内一直能够处于正常运行状态修下，即保持网络通信系统的连通性，并且可以完成基本的网络通信需求。在计算机网络规划设计和运行设计中，计算机网络可靠性是反应计算机网络拓扑结构是否良好的关键判定参数，对于保证计算机网络的正常稳定运行有着重要意义。另外，在计算机网络的规划设计中，往往还需要用到可靠度的概念，所谓计算机网络可靠度，就是指可靠性的实际完成概率。记为R（t），其中R（t）=P{T>r}。一般认为计算机网络可靠度有三种类型，即2-终端可靠度、γ-终端可靠度和全终端可靠度。其中若γ=2时，γ-终端可靠度就是2-终端可靠度，而当γ=n时，其就是全终端可靠度。也就是说，2-终端可靠度与全终端可靠度都是γ-终端可靠度的特例。
2 多目标优化理论分析
2.1 多目标优化概念
多目标优化（Mufti-criterion Optimization）问题也叫多指标优化问题或向量优化问题，它是指在一组约束条件下，极小化（或极大化）多个不同的目标函数。多目标优化问题的意义在于找到问题的一个或多个解，使设计者能接受所有的目标值。因此，可以认为单目标优化问题是多目标优化问题中的一个特例。在工程技术、生产管理以及国防建设等社会中的各个部门，所遇到的问题大多数是多目标优化问题。比如，在设计计算机通信网络主干网时，一般要考虑如何使费用、时延尽可能小，可靠性和生存性要尽可能大等，这是三个指标的优化问题。可以说，多目标优化问题在实际生活中是大量存在的，甚至无处不在。
2.2 多目标优化特点
与单目标优化问题比较，多目标优化问题具有以下特点：
（1）要求在给定条件下，多个目标都尽可能地好。
（2）各个目标并不总是独立存在，往往相互之间存在着耦合或矛盾，一些目标的性能改善往往会引起另一些目标的性能变坏。因此，各个目标的最优解之间的矛盾难以兼顾而无法同时达到最优。
（3）各个目标一般没有共同的衡量标准，很难进行量的比较，或者目标函数与约束条件之间存在着模糊性。
由于多目标优化问题存在以上的特点，因此，在某种意义上满足设计者要求的解具有一定的“满意度”。在求解过程中，传统的多目标优化问题的求解基于单目标优化问题的最优思想，大多数的求解方法始终坚持寻求问题的最优解。
3 基于可靠性理论的计算机通信网络分析与多目标优化
为更好的了解可靠性地下的计算机通信网络与目标优化，本文提出了一个优化案例。其节点服务中心的可靠性为0.95，工作站的可靠性为0.9，服务中心之间链路的可靠性为0.9，服务中心与工作站之间链路的可靠性为0.85，Rmin=0.9。并且提出了采用遺传算法进行优化设计的算法，该遗传算法是在matlab环境下运行的，遗传算法的参数为：种群大小POPX7.E=100最大迭代次数MAXGEN=500，交叉率pc=0.3，变异率pm=0.7程序迭代次数为32次，每次运行都随机生成小同的种群，然后取这20次得到的最好结果进行比较。
由于在初始化和变异的过程中，可以不考虑可靠性，将不满足可靠性约束的解去掉，然后将网络费用、平均时延放在同等重要的位置，则在计算综合满意度时三个性能指标的权值分别取Wc=Wd=0.5.Wr=0。结果表明中心结点为：1，2，转化成树结构有三条边，分别为（3，1），（1，2），（2，4），工作站端为3，1，3，3，4，4，4，2。
如果网络费用比平均时延稍微重要，则We=0.8，Wd=0.2，Wr-0。结果显示中心结点为：1，2，转化成树结构有三条边，分别为（3，1），（1，2），（2，4），工作站3，1，3，3，1，2，2，2，2。
通过分析可见，在这些不同权重的可靠度条件下，均能得到较好的满意度。可以说将多目标优化和遗传算法结合后，能够在最短的时间内找到令人满意的解，能成功解决高可靠性和低成本的NP-hard问题，快速实现并解决计算机通信网络的拓扑优化问题。
结束语
综上所述，可知对计算机网络可靠性理论进行研究以及分析十分必要，其是对计算机通信网络设计重要的前提条件，只有计算机通信网络具备了可靠性的性能，其才能安全稳定的进行运行，为用户提供稳定的服务。对其进行多目标优化，具有很多的优势也有很多要求，比如设计人员需要在特定的条件下，将所有的目标性能都进行优化，以使每个目标都能够完成制定的任务，另外，设计人员还要清楚，各个目标之前并没有完全的独立，彼此之间也有很多的联系，以及矛盾之处。
参考文献
[1]刘晓娥，唐涛，万丽军，黄樟灿.基于链路可靠性的网络拓扑结构设计[J].武汉理工大学学报（信息与管理工程版），2002（3）.
[2]虞红芳，詹柔莹，李乐民.一种启发式的计算机局域网拓扑优化设计方法[J].通信技术，2002（3）.
[3]符军.基于遗传算法的计算机通信网络可靠性分析及优化[J].才智，2009（12）.
[4]李泽中，葛文丽，邓谱，王先培.计算机网络可靠性的层次分析方法[J].武汉大学学报（工学版），2008（6）.
[5]姜健.计算机通信网络安全与防护策略[J].科技资讯，2008（4）.
关键词：可靠性理论；计算机通信网络分析；多目标优化；遗传算法
现如今有很多学者都加入到了计算机通信网络可靠性的研究之中，以期望能够为计算机技术的应用提供帮助。但是要想提高其可靠性，重要的手段就是优化设计目标。传统设计中，设计人员所使用的设计方法主要有动态规划以及梯度法等，但是这两种方法都具有一定的局限性性，现阶段设计人员更多的是使用神经网络方法以及遗传算法来进行目标优化设计。这两种方法都具有相应的优势，都能够降低用户应用计算机的成本，因此制定的尝试。
1 计算机通信网络的可靠性理论分析
1.1 计算机通信网络的可靠性体现
计算机通信网络的可靠性理论主要是工程科学体系中重要的内容之一，经过多年的发展，有价值的研究越来越多，整个研究理论体系已经初步建立健全。通常情况下，学者主要从四个方面来表现计算机通信网络，一是连通性，这是计算机网络中最为重要也是最为基础的表现，可以说，如果计算机通信网络的连通性比较强，其可靠性基本上都有保证，因为连通性高，计算机也就能够顺利为用户提供通畅的网络链路，正是由于网络链路的存在，计算机网络中存在的节点才得以有效的运行，所以，本研究的重点应该是重视计算机的连通性。其余方面主要有生存型、抗破性以及有效性等。
1.2 计算机通信网络的可靠性概念
所谓计算机可靠性，就是指计算机网络能够在一定的操作要求条件、维修方式条件、温湿度条件、负载条件以及辐射条件下，保证在规定的时间内一直能够处于正常运行状态修下，即保持网络通信系统的连通性，并且可以完成基本的网络通信需求。在计算机网络规划设计和运行设计中，计算机网络可靠性是反应计算机网络拓扑结构是否良好的关键判定参数，对于保证计算机网络的正常稳定运行有着重要意义。另外，在计算机网络的规划设计中，往往还需要用到可靠度的概念，所谓计算机网络可靠度，就是指可靠性的实际完成概率。记为R（t），其中R（t）=P{T>r}。一般认为计算机网络可靠度有三种类型，即2-终端可靠度、γ-终端可靠度和全终端可靠度。其中若γ=2时，γ-终端可靠度就是2-终端可靠度，而当γ=n时，其就是全终端可靠度。也就是说，2-终端可靠度与全终端可靠度都是γ-终端可靠度的特例。
2 多目标优化理论分析
2.1 多目标优化概念
多目标优化（Mufti-criterion Optimization）问题也叫多指标优化问题或向量优化问题，它是指在一组约束条件下，极小化（或极大化）多个不同的目标函数。多目标优化问题的意义在于找到问题的一个或多个解，使设计者能接受所有的目标值。因此，可以认为单目标优化问题是多目标优化问题中的一个特例。在工程技术、生产管理以及国防建设等社会中的各个部门，所遇到的问题大多数是多目标优化问题。比如，在设计计算机通信网络主干网时，一般要考虑如何使费用、时延尽可能小，可靠性和生存性要尽可能大等，这是三个指标的优化问题。可以说，多目标优化问题在实际生活中是大量存在的，甚至无处不在。
2.2 多目标优化特点
与单目标优化问题比较，多目标优化问题具有以下特点：
（1）要求在给定条件下，多个目标都尽可能地好。
（2）各个目标并不总是独立存在，往往相互之间存在着耦合或矛盾，一些目标的性能改善往往会引起另一些目标的性能变坏。因此，各个目标的最优解之间的矛盾难以兼顾而无法同时达到最优。
（3）各个目标一般没有共同的衡量标准，很难进行量的比较，或者目标函数与约束条件之间存在着模糊性。
由于多目标优化问题存在以上的特点，因此，在某种意义上满足设计者要求的解具有一定的“满意度”。在求解过程中，传统的多目标优化问题的求解基于单目标优化问题的最优思想，大多数的求解方法始终坚持寻求问题的最优解。
3 基于可靠性理论的计算机通信网络分析与多目标优化
为更好的了解可靠性地下的计算机通信网络与目标优化，本文提出了一个优化案例。其节点服务中心的可靠性为0.95，工作站的可靠性为0.9，服务中心之间链路的可靠性为0.9，服务中心与工作站之间链路的可靠性为0.85，Rmin=0.9。并且提出了采用遺传算法进行优化设计的算法，该遗传算法是在matlab环境下运行的，遗传算法的参数为：种群大小POPX7.E=100最大迭代次数MAXGEN=500，交叉率pc=0.3，变异率pm=0.7程序迭代次数为32次，每次运行都随机生成小同的种群，然后取这20次得到的最好结果进行比较。
由于在初始化和变异的过程中，可以不考虑可靠性，将不满足可靠性约束的解去掉，然后将网络费用、平均时延放在同等重要的位置，则在计算综合满意度时三个性能指标的权值分别取Wc=Wd=0.5.Wr=0。结果表明中心结点为：1，2，转化成树结构有三条边，分别为（3，1），（1，2），（2，4），工作站端为3，1，3，3，4，4，4，2。
如果网络费用比平均时延稍微重要，则We=0.8，Wd=0.2，Wr-0。结果显示中心结点为：1，2，转化成树结构有三条边，分别为（3，1），（1，2），（2，4），工作站3，1，3，3，1，2，2，2，2。
通过分析可见，在这些不同权重的可靠度条件下，均能得到较好的满意度。可以说将多目标优化和遗传算法结合后，能够在最短的时间内找到令人满意的解，能成功解决高可靠性和低成本的NP-hard问题，快速实现并解决计算机通信网络的拓扑优化问题。
结束语
综上所述，可知对计算机网络可靠性理论进行研究以及分析十分必要，其是对计算机通信网络设计重要的前提条件，只有计算机通信网络具备了可靠性的性能，其才能安全稳定的进行运行，为用户提供稳定的服务。对其进行多目标优化，具有很多的优势也有很多要求，比如设计人员需要在特定的条件下，将所有的目标性能都进行优化，以使每个目标都能够完成制定的任务，另外，设计人员还要清楚，各个目标之前并没有完全的独立，彼此之间也有很多的联系，以及矛盾之处。
参考文献
[1]刘晓娥，唐涛，万丽军，黄樟灿.基于链路可靠性的网络拓扑结构设计[J].武汉理工大学学报（信息与管理工程版），2002（3）.
[2]虞红芳，詹柔莹，李乐民.一种启发式的计算机局域网拓扑优化设计方法[J].通信技术，2002（3）.
[3]符军.基于遗传算法的计算机通信网络可靠性分析及优化[J].才智，2009（12）.
[4]李泽中，葛文丽，邓谱，王先培.计算机网络可靠性的层次分析方法[J].武汉大学学报（工学版），2008（6）.
[5]姜健.计算机通信网络安全与防护策略[J].科技资讯，2008（4）.