LoadRunner常用操作1

本文探讨了性能测试中的关键指标,如响应时间和吞吐量,并展示了如何调整采样频率以获得更准确的数据。此外还介绍了不同粒度下图表的区别,以及如何通过放大特定区域来深入分析。
[img][/img]显示网页每个组件的小酌时间,及大小
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右键可以选择显示一幅图,或者多幅图
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通过的测试?这个是怎么计算的?
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加Group原来加的是这些啊。。。
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连接的不是一个大概的展示用户,而是精确的Vuser,显示它的窗口,当然还有出错消息
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这么多错误,都是因为连接不上服务器?
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相同的数据,不同的采样频率,看到的图有很大区别,采样频率低,会错过很多细节。
这个频率设置为多少才是合理的?或者和测试时间结合起来? 从微观到宏观各个角度来观察性能测试?

30秒粒度
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5秒粒度
前面响应时间还好,后面怎么越来越大了啊???
(还有一个问题,这些都是统计成功Transaction的平均响应时间吧。。。
实际上这次测试,成功率极低。。。)
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100秒粒度
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秒粒度吞吐量,居然还可以直接看到原始数据,爽!
平均吞吐量应该达到400K左右,怎么是以Byte来算的。。。。
和并发搞混了。。。。。。。
吞吐量和测并发是两个概念哦。。。。。
不过还是有些不明白。。。。
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双击可以放大某幅图
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Classic Schedule有什么特别的吗?
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经典测试,先全部初始化
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若打开浏览器的时候,设置了代理,这个选项会自动选上,如果想取消,在压力测试控制台,右键设置 运行时,就可以进行修改
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基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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