16、系统性能分析与优化指南

系统性能分析与优化指南

1. 性能计数器相关分析与设置

1.1 性能计数器指标分析

通过性能计数器可以了解系统的运行状况,以下是几个关键的性能计数器及其分析方法:
| 性能计数器 | 分析方法 |
| — | — |
| 页面文件使用率 | 如果页面文件使用率超过 95% 或者使用峰值接近 100%,且是手动设置页面文件大小的情况下,可考虑增大页面文件大小。 |
| 可用内存(MB)和页面文件使用率 | 若可用内存较少且页面文件使用率很高,可考虑为计算机购买更多的 RAM。 |
| 处理器使用率 | 若 CPU 持续以 50% 或更高的使用率工作,且没有在后台运行计算密集型应用程序,可考虑升级 CPU;也可尝试关闭后台运行的应用程序,让计算机响应更快。 |

1.2 保存性能计数器设置

完成性能计数器的添加后,可以保存配置,以便每次启动性能监视器时自动加载。操作步骤如下:
1. 右键单击图表,选择“另存为设置”。
2. 输入文件名,指定保存位置,然后点击“保存”。
当需要再次使用性能计数器时,找到保存的文件并双击打开。若更改了默认浏览器,确保在 Internet Explorer 中加载。点击绿色播放按钮即可开始监控。

2. 可靠性监视器的使用

2.1 启动可靠性监视器

可靠性监视器是一个系统监控工具,可帮助诊断问题和提高计算机性能。启动方法为:打开开始屏幕,输入“查看可靠性”,将搜索过滤器更改为“设置”,然后运行“查看可靠性历史记录”。

2.2 系统稳定性报告的查看与分析

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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