基于混合二进制粒子群的Web系统优化算法

来源：计算机工程与应用杂志2017年第23期北京时间：

作者：谌俊异，邓飞其

单位：华南理工大学 自动化科学与工程学院，广州 510640

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。

关键词：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