AIX教程——性能目标

在定义了系统必须处理的工作负载后,可以选择性能标准并根据这些标准设定性能目标。

计算机系统的总体性能标准是响应时间和吞吐量。

响应时间是提交请求和返回该请求的响应之间使用的时间。示例包括:

  • 数据库查询花费的时间
  • 将字符回显到终端上花费的时间
  • 访问 Web 页面花费的时间

吞吐量是对单位时间内完成的工作量的量度。示例包括:

  • 每分钟的数据库事务
  • 每秒传送的文件千字节数
  • 每秒读或写的文件千字节数
  • 每分钟的 Web 服务器命中数

这些度量之间的关系很复杂。有时可能以响应时间为代价而得到较高的吞吐量,而有时候又要以吞吐量为代价得到较好的响应时间。在其他情况下,一个单独的更改可能对两者都有提高。可接受的性能基于合理的吞吐量与合理的响应时间相结合。

在规划或调整任何系统中,当处理特定的工作负载时一定要保证对响应时间和吞吐量都有明确的目标。否则,有可能存在一种风险,那就是您花费了分析时间和物力改善的仅仅是系统性能中一个次要的方面。

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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