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基于BPSO算法的Web系统参数优化研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第11-17页
    1.1 研究背景及意义第11-12页
    1.2 性能优化内容和优化技术第12-13页
    1.3 研究现状第13-15页
        1.3.1 基于模型的参数优化方法第14页
        1.3.2 基于搜索策略的参数优化方法第14-15页
        1.3.3 粒子群算法第15页
    1.4 本文主要研究内容第15-16页
    1.5 本文结构第16-17页
第二章 实验平台部署第17-30页
    2.1 性能测试工具 ApacheBench第17-18页
        2.1.1 ApacheBench 简介第17-18页
        2.1.2 ApacheBench 的使用第18页
    2.2 Web 服务器软件 Apache第18-21页
        2.2.2 Apache 简介第19页
        2.2.3 Apache 工作原理第19-21页
        2.2.4 Apache 可调配置参数第21页
    2.3 数据库服务器软件 MySQL第21-24页
        2.3.1 MySQL 简介第22页
        2.3.2 MySQL 系统架构第22-23页
        2.3.3 MySQL 可调配置参数第23-24页
    2.4 超文本预处理器 PHP第24-26页
        2.4.1 PHP 简介第24-25页
        2.4.2 PHP 可调配置参数第25-26页
    2.5 实验平台部署第26-29页
        2.5.1 Python 简介第26-27页
        2.5.2 控制系统的设计实现第27-28页
        2.5.3 实验平台部署第28-29页
    2.6 本章小结第29-30页
第三章 BPSO 算法求解 Web系统参数优化问题第30-47页
    3.1 标准粒子群算法第30-32页
        3.1.1 标准粒子群算法概述第30-31页
        3.1.2 标准粒子群算法特点第31-32页
    3.2 二进制粒子群算法第32-35页
        3.2.1 BPSO 算法概述第32-33页
        3.2.2 BPSO 算法原理第33页
        3.2.3 BPSO 算法流程第33-35页
    3.3 BPSO 算法求解 Web 系统参数优化问题的设计第35-39页
        3.3.1 优化问题描述第35页
        3.3.2 参数编码第35-36页
        3.3.3 生成初始种群第36-37页
        3.3.4 计算适应度值第37页
        3.3.5 算法主要步骤第37-39页
    3.4 实验结果及性能分析第39-45页
        3.4.1 BPSO 算法相关参数设置分析第39-41页
        3.4.2 实验环境及测试细节第41-43页
        3.4.3 实验结果与算法性能分析第43-45页
    3.5 本章小结第45-47页
第四章 改进 BPSO算法及其应用第47-62页
    4.1 BPSO 算法分析第47-51页
        4.1.1 BPSO 算法离散化机理第47-50页
        4.1.2 BPSO 算法的早熟收敛问题第50-51页
    4.2 耗散操作第51-52页
        4.2.1 耗散结构理论第51页
        4.2.2 耗散操作第51-52页
    4.3 爬山算法第52-54页
    4.4 基于 BPSO 算法的混合算法第54-57页
        4.4.1 增加粒子的多样性第54-55页
        4.4.2 增强算法的局部搜索能力第55页
        4.4.3 算法步骤第55-57页
    4.5 DBPSOHC 算法求解 Web 系统参数优化问题第57-59页
    4.6 实验结果与算法性能分析第59-61页
    4.7 本章小结第61-62页
总结与展望第62-64页
    总结第62-63页
    展望第63-64页
参考文献第64-69页
附录第69-81页
    1.BPSO 算法实现 Web 系统参数优化代码第69-77页
    2.DBPSOHC 算法实现 Web 系统参数优化代码算法差异部分第77-81页
致谢第81-82页
附件第82页

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