7、企业级云计算应用开发与管理全解析

企业级云计算应用开发与管理解析

企业级云计算应用开发与管理全解析

1. 业务场景与开发环境

在一个中小型项目中,有五名开发人员、三名测试人员、一名架构师、一名项目经理和一名市场经理参与其中。为了降低风险,项目决定采用敏捷开发模式,始终保持可构建和可运行的代码库,并在每次迭代中逐步增加功能。

项目采用 IBM Rational Software Architect (RSA) 作为标准开发环境,它有助于 J2EE 应用的开发,并具备设计功能。源代码将存储在 IBM Rational Team Concert (RTC) 代码仓库中,RTC 服务器将在云端运行。RTC 包含一个可安装到 RSA 中的客户端插件,使得可以通过单一工具进行代码提交。

RTC 还充当项目管理工具,让项目经理能够跟踪项目进度。缺陷也在 RTC 中进行跟踪,测试团队通过 Web 界面访问 RTC。架构师将功能需求以敏捷故事的形式输入到 RTC 中,开发工作将根据这些需求进行跟踪。不过,项目经理使用 IBM Rational Requirements Composer 来跟踪来自业务利益相关者的需求。因为业务需求往往比开发团队能够交付的要多,而在某些客户交易依赖于特定需求交付时,这些需求可能变得至关重要,所以对客户的执行承诺需要特别仔细地跟踪。

2. IBM SmartCloud Enterprise 概述

IBM SmartCloud Enterprise 是一个公共的基础设施即服务 (IaaS) 云平台,托管在 www.ibm.com/cloud/enterprise,适合企业使用。IBM 的差异化优势包括广泛的服务和产品、支持协作的自助服务和委托管理模式、适合企业的业务支持服务,以及由卓越图像开

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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