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浅谈分布式计算机网络结构的优化措施研究 　　在分布式计算机的网络结构中，没有处理与控制中心，并且网络当中的任意结点都与其他的两结点进行连接。当信息在其中结点到另一结点的过程中，可以选择多种路径。因此，分布式计算机的网络结构在日常的生活与工作中被广泛的应用，一定程度上为用户提供了便利。 　　1 分布式计算机网络结构 　　分布式计算机网络结构把大规模的网络划分成了两个及异常对等的子区域，并且通过多个管理者进行子区域的管理。如果管理者想要获取其他子区域信息，必须要与对等的系统进行通信。分布式的计算机网络结构有以下几点优势：第一，该网络结构在实际的运行过程中比较灵活，并且大部分用户对于分布式计算机的网络结构都比较认可。第二，分布式计算机的网络结构能够减少网络管理的流量。目前阶段，我国的上网需求比较大，所以每一个群体网民的数量都在增加。该网络结构能够同时满足很多人的要求，并且不会给用户的日常生活带来负面的影响。第三，分布式计算机网络结构的应用能够有效的提高系统自身的可靠性与扩展性，并且可以在复杂的网络结构中进行使用。因此，分布式计算机的网络结构在网络发展的过程中具有一定的积极推动作用，发展的空间很大。 　　2 分布式计算机网络结构的具体优化措施 　　2.1 优化当前网络状态 　　针对分布式计算机的网络结构特点与发展的方式，可以看出网络结构的未来优化方式需要与现阶段的网络状态进行紧密的结合。此外，在统计与分析过后，目前分布式计算机网络结构的最大吞吐量是95，而利用率最大可以达到0.641。分布式计算机网络结构的最小吞吐量是31，而利用率最小则是0.290，网络结构的可靠性在114 左右。根据目前分布式计算机网络结构的状态进行分析，可以发现，网络结构具有一定的基础。在未来的发展过程中，只要对当前框架的限制进行突破即可。可以从客观角度出发，并有效的结合主观需求，积极实现网络结构的优化，建立长效的机制，融入新元素。 　　2.2 分布式计算机网络结构的优化过程 　　经过相应的调查与研究表明，对分布式计算机网络结构的优化可以使用基于遗传算法的方式。基于遗传算法有以下几点优点：第一，基于遗传算法与分布式计算机的网络结构特点相似，并且，对网络结构的基础没有影响。除此之外，用户在正常的使用时，也能够将影响减少到最低，尽可能的避免对用户利益的损害。第二，该优化方法使用的原因主要是在对网络结构进行全面考虑后决定。因为，网络发展并不偶然，即使分布式计算机的网络结构的基础牢固，但是也不能对其优化工作忽略。相关的网络工程工作人员要在尽量短的时间内，优化出最优结果，进而减少漏洞与网络隐患等，有效的提高网络的指标。使用S 来表示分布式计算机网络结构的吞吐量， P表示网络的利用率， e 来表示网络的可靠性，所以，公式为PeminS。 　　网络结构优化的具体步骤如下： 　　第一，进行相关计算与统计，进而对分布式计算机网络结构种群以及初始化数量进行适当的确定，这样更有利于后期工作的顺利开展。该步骤属于最基础的优化步骤，所以，需要不断进行审核，不能够出现任何误差。 　　第二，与所优化的目标函数进行科学合理的结合，进而获取不同种群的个体适应度。该步骤是为了后期的工作铺垫，能够获得所需数据，但并不需要进行审核或者统计。如果进行审计和统计反而会扩大误差的几率，更严重的就会对最终结果产生不利的影响。 　　第三，根据交叉与变异的方式，对响应的染色体进行操作。此步骤操作起来比较容易，只需按部就班，没有更简便的方法。 　　第四，把个体中适应度最大的作为目前最优解。因为该步骤与最终的结果具有紧密的联系，所以，也需要进行多次计算，最终选择最优解释。 　　第五，对最终结果进行判断，若符合相应的条件与指标，就可以停止计算，但如果不符合标准就需要返回到第二步骤，进行重新计算，计算到符合标准为止。因此，根据上述阐述可以发现，分布式计算机网络结构的优化方式最重要的步骤就是第二步骤和第四步骤。因此，应重视对以上两个步骤的优化与整合，进而促进网络结构的最优发展。 　　2.3 分布式计算机网络结构的优化结果 　　在分布式计算机网络结构进行系统优化并进行资源整合后，实际的优化结果较为理想。系统优化过后，分布式计算机网络结构最大的网络吞吐量已经升高到107，而最小的网络吞吐量提高到了34。除此之外，网络利用率最大已经上升到0.987，最小也达到了0.318。总的来说，以上四项数据与优化前进行对比，具有一定的说服力。与此同时，分布式计算机网络结构在进行优化过后，在实际操作的过程中，也与不同群体的需求更加贴近，与之前套用，能够直接的输入群体i应用的需求，进而减少了后期调试的时间，并且给用户的实际使用带来了不少便利，在客观上有了较大发展与进步。在后期