基于混合二进制粒子群的Web系统优化算法

发布时间：2018-01-05 09:26

  本文关键词：基于混合二进制粒子群的Web系统优化算法　出处：《计算机工程与应用》2017年23期 　论文类型：期刊论文

  更多相关文章： Web系统优化 混合二进制粒子群优化 经验因子 爬山算法 线性递减惯性权重

【摘要】：随着网络用户量的急剧增加,Web服务器被广泛应用于大型软件系统中,系统在运行前通常需要配置与性能相关的多个参数。人工配置参数的过程太繁琐且需要专业知识与经验,为了更便捷、更快速获取合理的系统配置参数,提出了一种基于混合二进制粒子群的Web系统优化算法。该算法加入了经验因子、爬山算法、线性递减惯性权重,对Web系统自动迭代寻找最优配置参数,解决了传统二进制粒子群算法寻优效率低、容易陷入局部最优解等问题。实验结果表明,该算法寻优效率高,能跳出局部最优解,可以获得效果更好的全局最优解。
[Abstract]:With the rapid increase of network users , Web servers are widely used in large - scale software systems . It is often necessary to configure multiple parameters related to performance before operation . The process of manual configuration parameters is too cumbersome and requires expertise and experience . In order to get more convenient and quick access to reasonable system configuration parameters , a new optimization algorithm for Web systems based on mixed binary particle swarm optimization is proposed .

【作者单位】： 华南理工大学自动化科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61573156) 中央高校基本科研基金(No.x2zd D2153620)
【分类号】：TP18;TP393.0
【正文快照】： 1引言术人员的支持,加大了开发和维护的难度。Web系统的在负载和资源有限的情况下,合理的配置参数组合开发、管理和维护需要更高的要求才能满足不断增加业相比不合理的配置的参数组合,Web性能存在巨大的差务和不断复杂的Web系统架构。而现存的Web系统优异。错误的配置参数组合

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 窦文琦;孙士学;;基于分层架构的WEB系统框架分析[J];电脑知识与技术;2013年24期

2 迪丽拜尔·艾海提;;Web系统开发课程系列在培训教学中的方法[J];电脑知识与技术;2013年07期

3 张兆雷;佟秋利;;Web系统结构调整实例及分析[J];计算机应用;2007年S2期

4 徐宏U，

本文编号：1382511