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 |