| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·性能优化内容和优化技术 | 第11-12页 |
| ·课题研究现状 | 第12-14页 |
| ·基于模型的参数优化方法 | 第12-13页 |
| ·基于搜索策略的参数优化方法 | 第13-14页 |
| ·本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| ·论文结构 | 第15-16页 |
| 第二章 相关工具和软件 | 第16-27页 |
| ·性能测试工具TPC-W | 第16-19页 |
| ·TPC-W规范简介 | 第16-17页 |
| ·TPC-W规范的逻辑结构 | 第17-18页 |
| ·TPC-W规范的性能指标 | 第18-19页 |
| ·Web服务器软件Tomcat | 第19-22页 |
| ·Tomcat简介 | 第19页 |
| ·Tomcat工作原理 | 第19-21页 |
| ·Tomcat可调配置参数 | 第21-22页 |
| ·数据库服务器软件MySQL | 第22-24页 |
| ·MySQL简介 | 第22页 |
| ·MysQL系统架构 | 第22-23页 |
| ·MySQL可调配置参数 | 第23-24页 |
| ·Java虚拟机 | 第24-26页 |
| ·JVM简介 | 第24页 |
| ·JVM基本结构 | 第24-25页 |
| ·JVM可调配置参数 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 遗传算法在Web系统参数优化中的设计与实现 | 第27-44页 |
| ·遗传算法 | 第27-31页 |
| ·概述 | 第27-28页 |
| ·GA基本概念 | 第28-29页 |
| ·GA基本操作 | 第29-30页 |
| ·GA基本流程 | 第30-31页 |
| ·遗传算法用于参数优化问题的求解 | 第31-37页 |
| ·问题概述 | 第31-32页 |
| ·参数编码 | 第32-33页 |
| ·初始种群的生成 | 第33-34页 |
| ·计算适应度值 | 第34-35页 |
| ·算法主要步骤 | 第35-37页 |
| ·实验及性能分析 | 第37-42页 |
| ·遗传算法相关参数设置分析 | 第37-38页 |
| ·实验环境及测试细节 | 第38-41页 |
| ·实验结果与算法性能分析 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 基于遗传算法的Web系统参数优化方法 | 第44-55页 |
| ·QOG算法 | 第44-48页 |
| ·算法主体思想 | 第44-46页 |
| ·置信系数h | 第46-47页 |
| ·决定阈值W_i(γ) | 第47页 |
| ·回归函数 | 第47-48页 |
| ·遗传算法和QOG算法相结合 | 第48-53页 |
| ·遗传算法和QOG算法相结合 | 第48-51页 |
| ·实验结果对比与分析 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·总结 | 第55页 |
| ·展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 附录: 作者在读期间发表的学术论文及参加的科研项目 | 第62-63页 |
| 一、攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第62页 |
| 二、攻读硕士学位期间参与的科研项目情况 | 第62-63页 |
| 详细摘要 | 第63-66页 |