牡丹江大學(xué) 黑龍江牡丹江 157000
摘要:隨著社會(huì)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,計(jì)算機(jī)的形態(tài)與模式也在不斷的改進(jìn),完善。而且,人們現(xiàn)在越來(lái)越重視計(jì)算機(jī)的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量,因?yàn)橛?jì)算機(jī)的應(yīng)用變得越來(lái)越廣泛,所以網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量的優(yōu)化方法在研究領(lǐng)域中就顯得尤為重要。對(duì)于網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量的優(yōu)化,需要各方面的提高,比如模式需要進(jìn)一步的改善,實(shí)施也需要方便快捷。本研究主要對(duì)計(jì)算機(jī)的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行研究,同時(shí)提出優(yōu)化方法。
關(guān)鍵詞:網(wǎng)絡(luò);服務(wù)質(zhì)量;優(yōu)化方法
前言
對(duì)于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò),人們都是十分熟悉的,然而人們也許對(duì)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量不是特別了解,而且人們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)上一般都是查一下信息,玩一下游戲,所以對(duì)于網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量的信息需要更廣泛的普及。如果將網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量的知識(shí)了解到將會(huì)解決很多網(wǎng)絡(luò)上的許多問題,同時(shí)也會(huì)擴(kuò)大人們的視野。
1.計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中的QoS的原理
QoS通過在傳輸層上進(jìn)行有效運(yùn)作,為計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供有效的保障。同時(shí),在該技術(shù)背景下的資源分配問題得到了越來(lái)越多研究人員的重視,工作人員更致力于解決資源供不應(yīng)求的問題。[1]資源分配問題蘊(yùn)含一系列QoS指標(biāo),資源分配的有效性決定網(wǎng)絡(luò)的利用率,分配的均衡程度決定網(wǎng)絡(luò)的公平性,而這些QoS指標(biāo)統(tǒng)一構(gòu)成了每個(gè)用戶和整個(gè)網(wǎng)絡(luò)社會(huì)的效用。然而由于不同用戶對(duì)它的要求各異,如有些用戶對(duì)延遲敏感,而有些用戶可以容忍一定范圍內(nèi)的延遲,因此這類效用函數(shù)通常摻雜主觀因素。
2.計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量中的優(yōu)化
2.1集中式的優(yōu)化方法
每個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)通過分別求解最大化自己的拉格朗日函數(shù)來(lái)求得整體的對(duì)偶函數(shù),然后通過梯度的方法最小化對(duì)偶函數(shù)。整個(gè)算法是在每個(gè)節(jié)點(diǎn)上并行實(shí)施的,這種方法無(wú)需任何顯示的信息交換。雖然網(wǎng)絡(luò)協(xié)議很多是啟發(fā)式的設(shè)計(jì),但可以通過逆向工程發(fā)現(xiàn)協(xié)議對(duì)應(yīng)的基本數(shù)學(xué)問題,然后通過改進(jìn)模型元素系統(tǒng)的方法改進(jìn)協(xié)議。而且還可以通過優(yōu)化分解進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)層次的設(shè)計(jì),[2]網(wǎng)絡(luò)的每層對(duì)應(yīng)一個(gè)分解后的子問題,層次之間的接口即為優(yōu)化迭代中需要進(jìn)行的通信信息,通過尋找代價(jià)低、通信少的分解方法可以設(shè)計(jì)出比較合理的分層方式。將整個(gè)優(yōu)化算法并行地在多個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)上實(shí)施,每個(gè)節(jié)點(diǎn)只執(zhí)行與該節(jié)點(diǎn)相關(guān)的優(yōu)化子問題。然后通過相互傳遞子問題的解進(jìn)一步得到原優(yōu)化問題的最終方案,分布式算法以增加通信代價(jià)帶來(lái)了合作并行求解優(yōu)化模型的優(yōu)勢(shì),提高了算法實(shí)施效率和安全性。
2.2確定參數(shù)與隨機(jī)參數(shù)的優(yōu)化
在確定性模型中,網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型的參數(shù)是一個(gè)常數(shù),但是在隨機(jī)優(yōu)化模型中,參數(shù)可以是一個(gè)隨機(jī)變量。[3]目標(biāo)和約束函數(shù)可能包含該隨機(jī)變量相關(guān)的數(shù)字特征或概率特征,對(duì)于具有突發(fā)性和隨機(jī)性的網(wǎng)絡(luò)而言,隨機(jī)優(yōu)化模型更能捕捉諸如包到達(dá)速率和包處理速率等不確定因素。但這又無(wú)疑帶來(lái)了模型求解的復(fù)雜性,李雅普諾夫穩(wěn)定性常被用來(lái)研究隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化問題,得出某些性能指標(biāo)的界。
2.3靜態(tài)與動(dòng)態(tài)模式優(yōu)化
系統(tǒng)狀態(tài)空間與轉(zhuǎn)移概率/強(qiáng)度.系統(tǒng)狀態(tài)是對(duì)當(dāng)前系統(tǒng)狀態(tài)的描述。在確定性模型中,參數(shù)是固定的。如果所有有關(guān)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和動(dòng)態(tài)特征都反映在這些參數(shù)上,并且所有參數(shù)都作為已知數(shù)據(jù),那么總可以設(shè)計(jì)一種靜態(tài)調(diào)度或分配算法。其對(duì)應(yīng)的實(shí)施方案也很簡(jiǎn)單,只需按照這種算法執(zhí)行,而不考慮網(wǎng)絡(luò)的即時(shí)狀態(tài),這種優(yōu)化算法是固定的,又稱為離線算法。它不隨時(shí)間轉(zhuǎn)移,因此不適用于動(dòng)態(tài)隨機(jī)性顯著的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。在上文提到的隨機(jī)優(yōu)化模型中,通常需要設(shè)計(jì)動(dòng)態(tài)算法,因?yàn)樾枰鶕?jù)當(dāng)前得到的狀態(tài)信息如排隊(duì)長(zhǎng)度,丟包率等進(jìn)行調(diào)度決策。這些參數(shù)隨時(shí)間不斷變化,而并非在一開始就能準(zhǔn)確地獲得。
3.網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量算法的優(yōu)化
3.1優(yōu)化中所要付出的代價(jià)
優(yōu)化算法可以用大O表示法給出其計(jì)算復(fù)雜度,理論上界。在基于迭代方法的優(yōu)化算法中,也用該方法表示迭代的收斂速度.在解決凸優(yōu)化問題時(shí)采用的原-對(duì)偶內(nèi)點(diǎn)法通常有比線性更快的收斂速度,例如,對(duì)于線性規(guī)劃,內(nèi)點(diǎn)法的收斂速度為O(nL),其中L表示輸入數(shù)據(jù)的二進(jìn)制編碼長(zhǎng)度。為了實(shí)現(xiàn)優(yōu)化算法,有時(shí)需要收集需要的參數(shù)信息,尤其在分布式優(yōu)化算法中,每個(gè)節(jié)點(diǎn)都需要從其它節(jié)點(diǎn)獲取需要的信息,即其余子問題的解決。這時(shí)不可避免地產(chǎn)生了大量通信代價(jià),有些信息可以從系統(tǒng)狀態(tài)中獲知,如前面所述的分解算法,用排隊(duì)延遲代替需要交換的對(duì)偶變量信息,評(píng)價(jià)通信代價(jià)可以用信息交互量表示。
3.2優(yōu)化算法的性能
為了在有限時(shí)間內(nèi)實(shí)施優(yōu)化算法,通常采用近似的方法。固定模式的近似算法在實(shí)際中經(jīng)常使用,因?yàn)樗鼈儽阌谠O(shè)計(jì),計(jì)算也簡(jiǎn)便.最簡(jiǎn)單的一類近似算法是貪心算法,它只關(guān)注于當(dāng)前的局部?jī)?yōu)化,并期望其對(duì)全局目標(biāo)帶來(lái)益處。為達(dá)到最小或最大權(quán)重和而進(jìn)行子集選擇的NP問題的近似方法,雖然有些近似方案看起來(lái)沒有固定的章法,但它的設(shè)計(jì)往往和規(guī)約的步驟和規(guī)約后的問題相關(guān),如由圖論規(guī)約的難問題近似算法也常常涉及圖論算法,在可以求得解析解的優(yōu)化方案中,優(yōu)化算法完美地達(dá)到了使網(wǎng)絡(luò)性能取得最優(yōu)的目的,如在網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議中使用的最短路徑算法,在有限步驟之后精確地得到了最優(yōu)方案。在難問題中,甚至不存在多項(xiàng)式時(shí)間內(nèi)可以收斂到最優(yōu)值的方案,這就需要尋找近似算法,以圖達(dá)到性能與效率的折中,需要說明的是,即使在存在多項(xiàng)式時(shí)間求解方案的情況下,也可能鑒于需要盡可能地縮短優(yōu)化算法運(yùn)行的時(shí)間或?qū)⑺惴ǚ植际綄?shí)施而采用性能和復(fù)雜度的折中方案。
4結(jié)語(yǔ)
計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量已與人們的使用計(jì)算機(jī)有著密切的關(guān)系。每一臺(tái)計(jì)算機(jī)都是一個(gè)完美的藝術(shù)品,倘若人們可以很好的掌握計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的優(yōu)化方法,可以為自己在使用時(shí)節(jié)約一定的時(shí)間。而且計(jì)算機(jī)生產(chǎn)商一定要改善網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量,為人們提供一定的便利條件,不斷進(jìn)行補(bǔ)丁式的改進(jìn),讓網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的質(zhì)量盡可能的達(dá)到人們的滿意程度。
參考文獻(xiàn):
[1]Zheng H-T,Peng C-Y.Collaboration and fairness in oppor-tunistic spectrum access//Proceedings of the 40th Annual IEEE International Conference on Communications(ICC'05).Seoul,Korea,2005:3132-3136
[2]林闖、李寅、萬(wàn)劍雄,計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化方法研究綜述;計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)2005(2):33-42
[3]Boyd S,Vandenberghe L.Convex Optimization.Cambridge,UK:Cambridge University Press,2004(45):213-220