基于灰狼算法的Web优化应用研究

发布时间：2020-08-06 23:25

【摘要】：在如今的时代,我们最不能离开两种事物,其一是氧气,其二就是互联网。各种新兴的Web应用给我们带来的便利不言而喻,然而,一方面日益增长的用户流量给相应的互联网企业带来了空前的压力,尤其对于中小型企业来说,其硬件费用预算支出是有限的,如何利用有限的资源使得Web应用性能得到最大的提升是一个很实际的问题,一个Web应用可以调配的参数众多,以自动化参数调优代替手动参数调优是必然的趋势。另一方面,用户多变的使用需求和良好的体验需求也迫使互联网企业要开拓新的业务领域与开发新的Web应用。Web服务已快速发展成了一种新的Web应用模式,如何把现有的Web服务组合为一个新的、满足用户服务质量要求的Web服务成为了一个新的应用需求和研究热点。本文使用一种基于混合改进策略的灰狼优化算法解决Web参数优化问题。通过实验证明改进后的灰狼优化算法在提高收敛速度的同时,可以得到较好的解。之后把改进后灰狼优化算法应用于Web系统参数优化问题,通过实验表明,该算法可以使Web系统获得较好的性能,有实际的应用价值。对于Web服务组合优化问题,首先对多目标灰狼优化算法结合双文档策略,并借鉴遗传算法中的交叉和变异操作,使得改进后的多目标灰狼优化算法在收敛性和多样性方面表现的很好,并把该算法应用于Web服务组合优化问题,通过实验验证了该算法的有效性,且具有较好的性能,对实际工作有重要的意义。
【学位授予单位】：黑龙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP18;TP393.09

【参考文献】

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本文编号：2783120