本文選題：性能評(píng)估　切入點(diǎn)：性能優(yōu)化　出處：《電子學(xué)報(bào)》2016年11期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：目前基于規(guī)則的軟件體系結(jié)構(gòu)(Software Architecture,簡(jiǎn)記為SA)層性能優(yōu)化方法大多未充分考慮優(yōu)化過(guò)程中規(guī)則的使用次數(shù)和使用順序的不確定性,導(dǎo)致了搜索空間受限而難以獲取更優(yōu)的性能改進(jìn)方案.針對(duì)這一問(wèn)題并以最小化系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間為優(yōu)化目標(biāo),文中首先定義一種基于規(guī)則的SA層性能優(yōu)化模型RPOM,以將SA層性能優(yōu)化抽象為求解最優(yōu)規(guī)則序列的數(shù)學(xué)問(wèn)題;然后設(shè)計(jì)一種支持SA層性能改進(jìn)規(guī)則序列執(zhí)行的框架RSEF;進(jìn)一步提出一種采用約束檢查、修復(fù)及統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)機(jī)制的演化求解算法EA4PO;最后以Web應(yīng)用為案例與已有方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比.結(jié)果表明:(1)本文方法較已有方法可以獲取更短的系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間;(2)EA4PO所引入的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)機(jī)制可顯著提高演化求解算法的收斂速度和解質(zhì)量.
[Abstract]:At present, most of the rule-based software architecture (abbreviated as SA) layer performance optimization methods do not fully take into account the uncertainty of the number of rules used and the order of use during the optimization process. This results in limited search space and difficulty in obtaining better performance improvement schemes. To address this problem and to minimize system response time as the optimization goal, In this paper, a rule-based SA layer performance optimization model, RPOM, is first defined to abstract SA layer performance optimization into a mathematical problem for solving the optimal rule sequence. Then, a framework named RSEF is designed to support SA layer performance improvement rule sequence execution, and a constraint check is proposed. The evolutionary algorithm of repairing and statistical learning mechanism, EA4PO, is compared with the existing methods in the case of Web application. The results show that the proposed method can obtain a shorter response time than the existing methods and is introduced by EA4PO. The statistical learning mechanism can significantly improve the convergence rate and the quality of the evolutionary algorithm.
【作者單位】： 福建師范大學(xué)軟件學(xué)院;倫敦大學(xué)學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院;武漢紡織大學(xué)數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)學(xué)院;湖南師范大學(xué)數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.61305079,No.61370078,No.61402481) 武漢大學(xué)軟件工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放基金(No.SKLSE 2014-10-02) 福建省自然科學(xué)基金(No.2015J01235) 福建省教育廳JK類(lèi)項(xiàng)目(No.JK2015006) 湖南省教育廳資助科研項(xiàng)目(No.14C0680) 河北省自然科學(xué)基金(No.F2015403046)
【分類(lèi)號(hào)】：TP311.5

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本文編號(hào)：1618819