TD23G参数优化

一、TD网络现状

目前TD-SCDMA网络正处在建设初期和逐步完善的阶段，存在着一些覆盖空洞和覆盖边缘弱场强情况，这就必须引进23G互操作的技术。若在TD网络覆盖空洞和覆盖边缘区域中现有的GSM网络覆盖良好，那可以选择一些23G互操作机制使用户在TD覆盖边缘和掉话的前期尽早地进入GSM网络系统中,从而避免出现通话质量差、掉话等现象，保障用户各项业务的正常进行，提高用户可知度和满意度，从而GSM成为TD-SCDMA网络的有效补充和辅助手段。由于TD网络提供了高速数据传输功能，这是现有GSM网络无法比拟的。因此合理设置23G 互操作策略，使UE尽可能的驻留在TD网络，以进行高速数据传输业务，体现TD网络的技术优势，满足高端用户的PS业务需求。同时TD网络亦可分担GSM网络的话务负荷，缓解现有移动GSM网络的容量与网络质量的矛盾。而成熟的GSM网络作为TD网络的有效补充，给予了TD用户的保持性方面有效的支撑。23G互操作优化是提高GSM、TD双网网络质量和用户感知度的重要手段。

TD网络建设是一种创新性的工作、一种革命性的工作，是运营商帮助整个产业逐步完善，逐步成熟的过程。TD网络和2G网络融合是解决TD发展的关键。

???????? 可以用2G资源和经验来建设和维护TD网络

???????? 用户“三不”可以大幅度的降低TD用户的门槛

???????? 可以为用户提供持续的良好网络质量

???????? 23G互操作是实现用户“三不”的关键

???????? 23G互操作要以GSM900和GSM1800的切换水平为目标

TD网络目前存在的主要问题：

???????? 由于GSM网络和TD网络分别由不同的团队进行维护，当GSM网络优化中对参数进行调整后，没有及时的通知TD网络更新相应参数，导致TD网络配置的GSM邻区参数错误，进而导致大量的切换尝试失败，从而影响全网指标。

???????? 由于参数的配置不合理，导致的部分小区的切换尝试失败次数过多，从而影响全网指标和TD网络正常业务的进行。

???????? 由于全网站点的覆盖场景不同，所以参数设置必须分不同的场景来针对性的设置。如果参数设置都是一致的，可能会导致一些场景不能及时切换、重选，可能一些场景还会兵乓重选、进而造成大量的切换尝试失败，造成全网指标的不达标。

二、23G互操作优化方案

1、23G网络参数一致性检查

1.1.2、大区边缘CS切与PS重选优化案例

图1 室外空洞测试场景图（卫星图）

在切换前的瞬间，终端的信号急剧变弱，而GSM小区的信号一直较好。站点位置信息、TD 小区的PCCPCH RSCP覆盖和GSM小区的BCCH RxLev覆盖均详见下图：

图2 TD信号PCCPCH RSCP覆盖

图

图3 TD信号PCCPCH RSCP变化曲线图

图4 GSM信号BCCH RxLev覆盖图

与重选的情况类似，当GSM网络的信号很好时，TD侧的相关参数调置只要不是偏离经验值太大，其PS业务收到切换指令后从TD网络重选到GSM网络的成功率是非常高的，业务中断的时间也较短。下面是室外覆盖空洞的测试场景：

场景一：TD网络覆盖差，GSM信号RxLev和C/I 均很好

2.2 室内覆盖空洞优化案例

室内覆盖中，有覆盖缺陷，个别地方信号不良，无法实现业务保证，室内覆谏TD较好，但GSM比TD强很多，话音业务绝对不能掉线，对于CS业务，信号如果下降到-85dbm（室内覆盖的RSCP要求大于-75dbm）,属于于室内覆盖边缘，应尽量切换到GSM，避免信号进一步下降（电平持续超过2s）而掉话（如电梯井，门碴等处）。PS业务也能始终保持在连接状态，在TD电平持续低迷的情况下，PS质量下降，可以通过切换到GPSR较强的信道来恢复。

室内覆盖空洞场景下测试结果汇总

图6 PS域从GSM到TD失败的示例图

解决方法：建议GSM小区 CI：21146，BCCH：86进行邻区检查，结果发现该小区没有加TD 网络的10054频点，只添加了10062频点。通过调整后，测试成功。并且成功率一直较高。

参数调整：

首先进行23G互操作参数一致性检查，排除参数不一致现象。进而我们对23G互操作参数

相关参数进行了分析，制定了调整方案。

空闲模式下小区重选参数修改如下：

CS域TD到GSM小区参数修改如下：

PS域TD到GSM小区参数修改如下：

参数调整后情况分析：

参数调整完成后，对2009-4-1—2009-4-8系统间切换数据汇总，结果如下：

通过调整参数后，从统计结果可以看出，CS域切换成功率和PS域切换成功率都得到了很大的提高。

切削过程仿真及工艺参数优化

第33卷第3期2007年6月 东华大学学报(自然科学版) J OU RNAL O F DON GHUA UN IV ERSIT Y (NA TU RAL SCIENCE ) Vol 133,No.3J un.2007 文章编号:16710444(2007)03028703 切削过程仿真及工艺参数优化 3 李蓓智,黄　昊,王胜利(东华大学机械工程学院,上海201620) 摘　要:加工工艺及其相关参数优化是协调加工质量、效率和成本等目标的主要途径之一.以切削过程为对象,研究 基于有限元法(FEM )的切削过程建模与分析方法,考察了切削工艺参数对切削力的作用及其优化策略,根据切削力计算、仿真和实验对比结果,指出现有切削效应分析方法及相关仿真软件的应用尚有一些值得进一步深入研究的内容. 关键词:有限元法;切削过程仿真;工艺参数优化;切削力中图分类号: T G 501.1;TP 391.9 文献标志码:A C u t t i n g P r o c e s s S i m u l a t i o n a n d P a r a m e t e r O p t i m i z a t i o n L I B ei 2z hi ,HUA N G H ao ,W A N G S heng 2li (College of Mech anical E ngineering ,Donghu a U niversity ,Sh angh ai 201620,China) Abstract :Machining process and it s parameter is one of t he main ways t hat harmonize t he target s on t he quality ,t he efficiency and t he cost.The modeling and analysis met hod of t he cutting process are st udied based on t he finite element met hod (FEM ).The effect of t he cutting process parameter on t he cutting force is investigated and t he optimization met hod is given.According to t he co nt rast result of t he cutting force simulation and calculatio n based t he experiment ,it can be pointed out t hat t here is still a lot of research on t he cutting effect analysis met hod and t he applicatio n of t he simulation software. K ey w ords :finite element met hod ;cutting process simulation ;p rocess parameter optimization ;cutting force 机械加工是最广泛应用的机械零件制造工艺, 随着科学技术的飞速发展和全球市场的形成,高性能加工问题已成为越来越多企业家和专家学者的关注重点[1].高性能加工是在保证和提高产品制造质量前提下,使效率最高、成本最低的加工优化问题.国内外的相关研究包括:高速、高精度加工机理研究[2,3];刀具材料研究、刀具几何参数及其结构的优化设计[46];加工工艺及其参数优化设计[79];工 艺系统故障诊断与加工过程监控[4,10,11];基于有限元法的加工过程建模与分析方法[1214]等. 在已确定的加工环境下,优化加工工艺及其相关参数是协调加工质量、效率和成本目标的主要途径之一.为此,本文将以车削过程为对象,研究基于有限元法的加工过程建模与分析方法,建立切削加工工艺参数优化策略及其条件,并探讨现有切削过程分析方法尚存在的不足及其解决方法. 3 收稿日期 :20070110 作者简介:李蓓智(1953),女,上海人,教授,博士,研究方向为先进制造工艺与装备、现代集成制造方法与系统.E 2mail :lbzhi @dhu. https://www.wendangku.net/doc/8715516959.html,

TD-LTE-负载均衡参数优化

负载均衡MLB方案验证与建议配置参数 1.背景描述 随着LTE业务的不断的发展，热点区域、高业务量区域、景区突发高用户数区域等相继出现。针对容量不足问题，小区扩容、站点新建等措施不断开展，而通过监控现网KPI指标发现，同覆盖小区间的容量差异问题日益严重，一个因资源耗尽而无法使用正常业务，另一个却因空闲而资源浪费。 移动性负载均衡功能作为业务分担的有效策略，在早期版本中已实现落地。由最开始的PRB利用率触发方式，到现在的仅用户数触发和PRB与用户数联合触发方式等多种策略方案，为解决业务分担不均问题，提供了的有力的解决方案。 MLB方案在实际落地过程中，室分同覆盖场景的优化效果相对明显，但针对宏站同覆盖场景，却收效甚微。为研究问题原因，解决宏站同覆盖业务分担不均问题，针对MLB方案涉及的相关参数进行充分验证，指导后续优化并推广应用。 2.方案概述 2.1. 基本流程 MLB流程整体分为三个阶段如下： 第一步：本区监测负载水平，当负载超过算法触发门限时，触发MLB算法，交互邻区负载信息，作为算法输入。 第二步：筛选可以作为MLB的目标邻区和执行UE 第三步：基于切换或者重选完成MLB动作。 2.2. 适用场景 异频负载均衡的主要适用场景包括如下几类： ?同站同覆盖场景 ?同站大小覆盖场景

?同站交叠覆盖场景 ?异站交叠覆盖场景 ?宏微站交叠覆盖场景 3.实际问题 3.1. 异频策略 当前温州现网总体的FD频段策略如下： 1）D频段重选优先级高于F频段 2）F频段异频启测A2门限普遍为-82dBm，D频段为-96dBm 该策略的主要目的为F频段作为连续覆盖层，D频段作为容量层，用户在共覆盖区域优先主流D频段小区。由此，当区域用户集中增加时，D频段小区容易吸收过多用户，而F频段小区因启测门限过高而驻留能力偏弱，导致出现一个过忙一个过闲的现象。 3.2. MLB当前策略 针对如上异频策略，前期工作也已经采取了相关负载均衡的优化，但实际效果远没有达到预期。前期的主要策略如下： 1、打开异频负载均衡开关，选择仅用户数触发方式 2、开启连接态用户负载均衡，未开启空闲态用户负载均衡 3、自定义调整用户数（异频负载均衡用户数门限+负载均衡用户数偏置）触发门 限，一般选取同覆盖区域每小区平均用户数为触发门限

oracle参数优化参考

Oracle参数优化参考 分析评价Oracle数据库性能主要有数据库吞吐量、数据库用户响应时间两项指标。数据库用户响应时间又可以分为系统服务时间和用户等待时间两项，即： 数据库用户响应时间=系统服务时间＋用户等待时间 因此，获得满意的用户响应时间有两个途径：一是减少系统服务时间，即提高数据库的吞吐量；二是减少用户等待时间，即减少用户访问同一数据库资源的冲突率。 数据库性能优化包括如下几个部分： 1. 调整数据结构的设计这一部分在开发信息系统之前完成，程序员需要考虑是否使用Oracle数据库的分区功能，对于经常访问的数据库表是否需要建立索引等。 2. 调整应用程序结构设计这一部分也是在开发信息系统之前完成的。程序员在这一步需要考虑应用程序使用什么样的体系结构，是使用传统的Client/Server两层体系结构，还是使用Browser/Web/Database的三层体系结构。不同的应用程序体系结构要求的数据库资源 3. 调整数据库SQL语句应用程序的执行最终将归结为数据库中的SQL语句执行，因此SQL语句的执行效率最终决定了Oracle数据库的性能。 Oracle公司推荐使用Oracle语句优化器（Oracle Optimizer）和行锁管理器（Row-Level Manager）来调整优化SQL语句。 4. 调整服务器内存分配内存分配是在信息系统运行过程中优化配置的。数据库管理员根据数据库的运行状况不仅可以调整数据库系统全局区（SGA区）的数据缓冲区、日志缓冲区和共享池的大小，而且还可以调整程序全局区（PGA区）的大小。 5. 调整硬盘I/O 这一步是在信息系统开发之前完成的。数据库管理员可以将组成同一个表空间的数据文件放在不同的硬盘上，做到硬盘之间I/O 负载均衡。 6. 调整操作系统参数例如：运行在Unix操作系统上的 Oracle数据库，可以调整Unix数据缓冲区的大小、每个进程所能使用的内存大小等参数。 下面为一些参数调优参考： 一、db_file_multiblock_read_count： oracle读取数据有两种方式： 1) 通过rowid（即索引扫描） 2) 通过全表扫描 如果是全表扫描时，oracle会一次读取多个blocks，每次读取的块数将受初始化参数db_file_multiblock_read_count和操作系统的I/o缓冲区大小的限制。 设置DB_FILE_MULTIBLOCK_READ_COUNT以充分利用操作系统I/O缓冲区的大小。应考虑

程序化参数优化问题

如何解决在程序化交易中参数优化的问题程序化交易的书籍在市面上层出不穷，大多数打算进行程序化交易的朋友都会去阅读一两本或者更多。我敢肯定通过阅读大家会发现，这些书里面每一本都会提到交易模型的参数优化的问题。这是由于现代的计算机处理技术发展的同时也带来了一些困惑，程序化交易可以说是建立在计算机和通讯技术的基础之上的一种交易手段，如果没有这些基础设施，那么程序化交易也就不能存在。正是有了可以高速运行的CPU才使我们可以对参数进行优化。光凭技术手段并不足以解决所有交易的问题，这就是为什么说交易是一门艺术之所在，而我们使用机械的交易方法是为了尽可能的避免人为的判断和情绪对交易的不良影响，在我们没有形成自己的一套交易体系之前通过机械的方法来进行交易无疑可以少走很多弯路，把时间和金钱留给我们用来积累更多的经验，让我们首先确保在市场中生存，再去追求如何使交易变成艺术。因此作为一个力求以科学和规律的方法解决交易的问题的人，我试图通过本文来解决大家在程序化交易中参数优化这个矛盾的问题。 什么是参数优化 在这里首先我们介绍一下什么是参数优化，以便一些刚刚接触程序化交易的朋友阅读本文，已经了解这方面知识的朋友可以掠过本段。 对于一些模型来说会有一些参数，这些参数设置的主要含义可能是为模型提供一个周期，举个例子来说象n日均线上穿N日均线（n为短周期均线参数，N为长周期均线参数，一般短周期的移动平均要比长周期的变化要快，所以我们通过这两个不同周期的均线来制定交易计划），n和N参数的意义就是指定周期，一般来说参数的意义都与时间有关系（周期），但也有其他的用途。参数优化实际上就是利用计算机的处理能

数据库优化配置

[client] port=3306 [mysql] no-beep default-character-set=utf8 [mysqld] datadir=D:/Data port=3306 server-id=1 log-output=FILE general-log=0 general_log_file="ADMIN-PC.log" slow-query-log=1 slow_query_log_file="ADMIN-PC-slow.log" long_query_time=10 lower_case_table_names=1 log-error="ADMIN-PC.err" secure-file-priv="c:/ProgramData/MySQL/MySQL Server 5.7/Uploads" user=mysql innodb_buffer_pool_size=2G innodb_log_file_size=1G innodb_log_buffer_size=8M innodb_flush_log_at_trx_commit=2 innodb_file_per_table=1 innodb_io_capacity=2000 innodb_io_capacity_max=6000 innodb_lru_scan_depth=2000 innodb_thread_concurrency=0 innodb_autoinc_lock_mode=2 ################################################## # Binary log/replication(这里主要是复制功能，也就是主从,提前配置好，后面讲主从配置) #二进制日志 log-bin #为了在最大程序上保证复制的InnoDB事务持久性和一致性 sync_binlog=1 sync_relay_log=1 #启用此两项,可用于实现在崩溃时保证二进制及从服务器安全的功能 relay-log-info-repository=TABLE master-info-repository=TABLE

ADVISOR控制策略优化方法(原创教程)

ADVISOR控制策略优化 毛冲2014年7月8日 1、综述 控制策略优化程序的目的确定控制策略参数，以满足用户指定的目标和约束，通过调整控制策略参数和重新评估性能标准直至满足所有要求。目前，advisor有两种优化方法。第一种方法基于matlab，它通过扫描一维和二维多级参数，并且使用内置逻辑来确定合适的配置参数。第二种方法使用VisualDOC优化软件来确定合适的配置参数。每一种控制策略优化程序都只提供一种方案来解决优化问题。因此，结果只能作为参考。在这两种方法中，建议先自动改变汽车参数，但是不是必须的。在优化过程中，控制策略优化程序要定义坡度和加速度性能约束条件。当调整设计变量时，控制策略优化程序将会确保汽车让然满足这些约束条件这种控制策略优化程序适用于串联（包括燃料电池汽车）和并联混合动力汽车。在advisor中传统和纯电动汽车不能优化控制策略参数。 2、控制策略优化设置窗口 图1是控制策略优化设置窗口，这个界面允许用户定义如何使优化程序进行设置设计变量、目标和约束条件。

图1:控制策略优化设置窗口 2.1选择优化方法 用户选择优化程序的计算方法。如果选择 "Optimize using VisualDOC" 按钮，将会使用VisualDOC优化软件确定解决方案。另外，也可以使用基于matlab的优化方法。VisualDOC只有有限的版本支持advisor，如果在你的电脑中没有安装一个完整的VisualDOC的授权版本，你将会仅限于5个设计变量。 2.2选择循环/测试过程Cycle/Test Procedure Selection 用户必须决定是否为一个单独的驾驶循环或者测试过程来优化控制策略参数，用户可以选择在控制策略优化设置窗口中所有可用的驾驶循环和测试过程。要注意对测试过程的优化可能显著增加解决优化问 题所需的时间，也要注意汽车对单一循环的优化不一定能够为气体驾

数据库性能优化基础步骤

1性能优化基本步骤 1.1定位跟踪耗费资源较多的SQL语句步骤 1.1.1 通过SQL查询 (1): 查询出最耗费资源的SQL语句 select t1.SID, t1.SERIAL#, tt.HASH_VALUE, tt.ADDRESS, tt.BUFFER_GETS, --读内存次数 tt.DISK_READS, --磁盘物理读次数 tt.EXECUTIONS, --语句的执行次数 tt.BUFFER_GETS / tt.EXECUTIONS, --平均读内存次数 tt.SQL_FULLTEXT from v$sqlareatt, v$session t1 where (tt.BUFFER_GETS>100000 or tt.DISK_READS>100000) and tt.HASH_VALUE = t1.SQL_HASH_VALUE and tt.ADDRESS = t1.SQL_ADDRESS and t1.STATUS = 'ACTIVE' orderby tt.BUFFER_GETS desc (2)：根据客户端程序发出的SQL来定位需要跟踪的session select s.sid sid, s.SERIAL# "serial#", https://www.wendangku.net/doc/8715516959.html,ername, s.machine, s.program, s.server, s.LOGON_TIME from v$session s 1.1.2 通过Oracle提供的SQL TRACE进行SQL跟踪 (1)：跟踪前设定相应参数 1．查询得到需要跟踪的session 2．打开时间开关

Show parameter timed_statistics alter session set timed_statistics=true; execsys.dbms_system.set_bool_param_in_session(sid => 8,serial# => 3,parnam => 'timed_statistics',bval => true); 3．设置跟踪文件存放位置 Show parameter user_dump_dest alter system set user_dump_dest='c:\temp'; (2)：启动跟踪功能并让系统运行一段时间 alter session set sql_trace=true; execsys.dbms_system.set_sql_trace_in_session(8, 3, true); (3)：关闭跟踪功能 alter session set sql_trace=false; execsys.dbms_system.set_sql_trace_in_session(8, 3, false); (4)：格式化跟踪数据文件，并分析跟踪结果文件 tkprof dsdb2_ora_18468.trc dsdb2_trace.txt EXPLAIN=SCOTT/TIGER tkprof各参数含义： ' traced_file ' 指定输入文件，即oracle产生的trace文件 'formatted_file'指定输出文件，即我们想得到的易于理解的格式化文件 'EXPLAIN' 利用哪个用户对trace文件中的sql进行分析得到该sql语句的执行计划1.2查看分析执行计划 1.2.1查看执行计划 (1)：Sqlplus中可按F5查看执行计划 (2)：使用执行计划表进行查看 使用语句将SQL语句的执行计划装入plan_table表，然后进行分析查看explainplansetstatement_id = 'dd'into plan_table for select t.type_name,t.source_value,t.standard_value from ODS_STD_COMP t,ODS_STD_COMP_BAK t1 where t.system_id = t1.system_id and t.type = t1.type and t.source_value = t1.source_value (3)：示例演示 1．让ORALCE自动选择最优的执行计划，不人为干预 explainplansetstatement_id = 'dd'into plan_table for select t.type_name,t.source_value,t.standard_value from ODS_STD_COMP t,ODS_STD_COMP_BAK t1 where t.system_id = t1.system_id and t.type = t1.type and t.source_value = t1.source_value

优化环境配置参数,加快CATIA启动

优化环境配置参数,加 快C A T I A启动 LG GROUP system office room 【LGA16H-LGYY-LGUA8Q8-LGA162】

1.优化环境配置参数，加快C A T I A启动优化CATIA的环境配置参数，可以让你的CATIA启动更快。 下面我们看看CATIA中的环境配置文件放在哪里？如图所示： 打开Envdir文件，这是环境配置文件放置的路径，根据这个路径找到环境配置文件CATenv。

按照图示操作。 参数如下： !---------------------------------------------------------- CNEXTBACKGROUND=no ! 开始时不显示蓝天背景 CATNoStartDocument=no ! 启动时不加载CATProduct 工作台 CNEXTSPLASHSCREEN=no ! 不显示启动行星动画,如果你想更换为自己的LOGO可替换如下文件即可！ ! 。。。。。。。\intel_a\resources\graphic\splashscreens\ !CNEXTOUTPUT=console ! 显示DOS命令和日志窗口，如果不需要出现DOS窗口可设 =no CATLM_ODTS=1 ! 启动时禁止license 错误信息 L_WILSON_LAN=1 ! 使用 Wilson's spline 曲线 CGM_ROLLINGOFFSET=1 ! 使用旋转偏移选项（GSD） TAILLE_MEMOIRE_CHOISIE=1 ! 优化IGES输出内存 SHOW_CST_CHILDREN=1 ! 草图绘制中，父级说明强调显示 MM_NO_REPLACE=1 ! 无关联组件装配复位 IRD_PRODUCTTOPART=1 ! 把 product转为PART的工具，要使用此命令，到装配设计工作台----tools--- Convert Product To Catpart MFG_MULTI_MP_APPLY=1 ! multi instantation the manufacturing process MFG_CATMFG_REMOVE_MOTION_TOOL_CHANGE=1 ! remove th GOTO X Y Z during toolchange in APT file !---------------------------------------------------------- ! V4/V5移植变量： KEEP_HIDDEN_ELEMENT=1 ! No Show Elements are migrated cleanV4Topology=1 ! It cleans topology automatically CATMigrSolidMUV4AsPart=1 ! By Pasting "As_SPEC" It migrates SolidM into CATPart REPORT_BREP_INFO=1 ! It makes migration report V5V4SaveAsVolume=1 ! It migrates *SOL to *VOL

基于遗传算法的参数优化估算模型

基于遗传算法的参数优化估算模型 【摘要】支持向量机中参数的设置是模型是否精确和稳定的关键。固定的参数设置往往不能满足优化模型的要求，同时使得学习算法过于死板，不能体现出来算法的智能化优点，因此利用遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）对估算模型的参数进行优化，使得估算模型灵活、智能，更加符合实际工程建模的需求。 【关键词】遗传算法；参数优化；估算模型 1.引言 随着支持向量机估算模型在工程应用的不断深入。研究发现，支持向量机算法(包括LS-SVM算法)存在着一些本身不可避免的缺陷，最为突出的是参数的选取和优化问题，以往在参数选取方面，一般依靠专家系统或者设定初始值盲目搜寻等等，在实际应用必然会影响模型的精准度，造成一定影响。如何选取合理的参数成为支持向量机算法应用过程中应用中关注的问题，同时也是目前应用研究的重点。而常用的交叉验证试算的方法，不仅耗时，且搜索目的不清，使得资源浪费，耗时耗力。不能有效的对参数进行优化。 针对参选取的问题，本文使用GA算法对模型中的参数设置进行优化。 2.遗传算法 2.1 遗传算法的实施过程 遗传算法的实施过程中包括了编码、产生群体、计算适应度、复制、交换、变异等操作。图1详细的描述了遗传算法的流程。 其中，变量GEN是当前进化代数；N是群体规模；M是算法执行的最大次数。 遗传算法在参数寻优过程中，基于生物遗传学的基本原理，模拟自然界生物种群的“物竞天则，适者生存”的自然规律。把自变量看作生物体，把它转化成由基因构成的染色体（个体），把寻优的目标函数定义为适应度，未知函数视为生存环境，通过基因操作（如复制、交换和变异等），最终求出全局最优解。 2.2 GA算法的基本步骤 遗传算法操作的实施过程就是对群体的个体按照自然进化原则（适应度评估）施加一定的操作，从而实现模型中数据的优胜劣汰，使得进化过程趋于完美。从优化搜索角度出发，遗传算法可使问题的解，一代一代地进行优化，并逼近最优解。 通常采用的遗传算法的工作流程和结果形式有Goldberg提出的，常用的GA 算法基本步骤如下： ①选择编码策略，把参数集合X和域转换为位串结构空间S。常用的编码方法有二进制编码和浮点数编码。 ②定义合适的适应度函数，保证适应度函数非负。 ③确定遗传策略，包括选择群体大小，选择、交叉、变异方法，以及确定交叉概率、变异概率等其它参数。 ④随机初始化生成群体N，常用的群体规模：N＝20～200。 ⑤计算群体中个体位串解码后的适应值。 ⑥按照遗传策略，运用选择、交叉和变异算子作用于群体，形成下一代群体。 ⑦判断群体性能是否满足某一个指标，或者以完成预订迭代次数，若满足则

精品案例_多频互操作参数配置策略优化提升VoLTE感知

多频互操作参数配置策略优化提升 VoLTE感知

目录 一、问题描述 (3) 1.1 单独800M站点场景 (3) 1.2 800M与1.8G共站场景 (5) 二、分析过程 (6) 2.1 800M参数分析 (6) 2.2 1.8G参数分析 (7) 三、解决措施 (7) 3.1 解决方案 (7) 3.2 复测对比 (7) 四、经验总结 (8)

多频互操作参数配置策略优化提升VoLTE感知 【摘要】高铁优化和楼宇摸排的过程中发现，在部分多频切换带区域，由于800M小区VoLTE的异频切换门限不合理，或者800M与1.8G/2.1G共BBU站点的1.8G/2.1G小区VoLTE 的异频切换门限未随数据业务同步优化，导致VoLTE没有及时切换，信号快速衰减，引起mos差，RTP丢包率增加，容易掉话，影响用户感知。本文主要介绍通过800M、1.8G和2.1G多频场景下的VoLTE的互操作参数的优化，加快异频测量和切换，降低RTP丢包率，提升用户感知。 【关键字】基于业务切换开关、异频切换门限、MOS 一、问题描述 1.1 单独800M站点场景 高铁测试发现，岗坎子附近路段1.8G信号衰减过快切换到800M小区XY-LA-六安-新桥安置小区-NFTA-914619-21，由于高铁沿线800M覆盖不连续，800M信号快速衰减，MOS也快速恶化，但是一直没有异频起测，影响volte用户正常使用； 图1:高铁测试图层

但是分析数据业务LOG的时候发现数据业务可以正常切换，初步判断是由于现网农村800M小区的数据业务的异频切换门限（threshold2InterFreq）配置的为-85dbm，但是VoLTE 的异频切换门限（threshold2InterFreqQci1）配置的是-109dbm，同时，由于我们现网的800M 小区的基于业务切换开关（actServBasedMobThr）是打开的，所以在800M小区上，VoLTE 是根据独立的异频切换门限进行异频测量的。 下图是高铁问题路段数据业务和VoLTE业务的RSRP对比： 图2：高铁问题路段RSRP对比 1.2 800M与1.8G共站场景 楼宇摸排测试时发现，在7+1宾馆室内（有2.1G室分）VOLTE终端仍然占有室外站1.8G 信号，信号强度很差，MOS也快速恶化，但是一直没有异频起测，加上同频干扰严重，最终导致掉话：

数据库优化设计方案

数据库优化方案设计 XX信息管理平台从大型数据库环境四个不同级别的调整分析入手，分析数据库平台的系统结构和工作机理，从九个不同方面设计数据库的优化方案。 对于数据库的数据优化，主要有四个不同的调整级别，第一级调整是操作系统级包括硬件平台，第二级调整是RDBMS级的调整，第三级是数据库设计级的调整，最后一个调整级是SQL级。通常依此四级调整级别对数据库进行调整、优化，数据库的整体性能会得到很大的改善。下面从九个不同方面介绍数据库优化设计方案。 一、数据库优化自由结构 数据库的逻辑配置对数据库性能有很大的影响。为此，数据库平台一般对表空间设计提出有相应的优化结构，如ORACLE公司的OFA(Optimal flexible Architecture)，使用这种结构进行设计会大大简化物理设计中的数据管理。优化自由结构，简单地讲就是在数据库中可以高效自由地分布逻辑数据对象，因此首先要对数据库中的逻辑对象根据他们的使用方式和物理结构对数据库的影响来进行分类，这种分类包括将系统数据和用户数据分开、一般数据和索引数据分开、低活动表和高活动表分开等等。 数据库逻辑设计的结果应当符合下面的准则： （1）把以同样方式使用的段类型存储在一起； （2）按照标准使用来设计系统； （3）存在用于例外的分离区域； （4）最小化表空间冲突； （5）将数据字典分离。 二、充分利用系统全局区域 系统全局区域是数据库平台的心脏，如Oracle数据库的SGA（SYSTEM GLOBAL AREA) 。用户的进程对这个内存区发送事务，并且以这里作为高速缓存读取命中的数据，以实现加速的目的。正确的SGA大小对数据库的性能至关重要。SGA包括以下几个部分： 1、数据块缓冲区（data block buffer cache）是SGA中的一块高速缓存，占整个数据库大小的1%-2%，用来存储从数据库重读取的数据块（表、索引、簇等），因此采用least recently used (LRU，最近最少使用)的方法进行空间管理。 2、字典缓冲区。该缓冲区内的信息包括用户账号数据、数据文件名、段名、盘区位置、表说明和权限，它也采用LRU方式管理。 3、重做日志缓冲区。该缓冲区保存为数据库恢复过程中用于前滚操作。 4、SQL共享池。保存执行计划和运行数据库的SQL语句的语法分析树。也采用LRU 算法管理。如果设置过小，语句将被连续不断地再装入到库缓存，影响系统性能。 另外，SGA还包括大池、JAVA池、多缓冲池。但是主要是由上面4种缓冲区构成。对这些内存缓冲区的合理设置，可以大大加快数据查询速度，一个足够大的内存区可以把绝大多数数据存储在内存中，只有那些不怎么频繁使用的数据，才从磁盘读取，这样就可以大大提高内存区的命中率。 三、规范与反规范设计数据库

高中数学解题方法系列：函数中缩小参数范围,优化“恒成立问题”的处理策略

高中数学解题方法系列： 函数中缩小参数范围，优化“恒成立问题”的处理策略 含参数不等式恒成立问题，在处理此类问题时所采取的解题方法和方向基本上是没有问题的，但是由于在解题的过程中，解题策略不优化，导致不能够顺利得出正确结果，下面就恒成立问题处理的优化策略，笔者谈一下看法，与大家交流。 一.试题呈现 已知函数()()()1ln a f x x a x a R x =--+∈（I ）当01a <≤时，求函数()f x 的单调区间 （II ）是否存在实数a ，使()f x x ≤恒成立，若存在，求实数a 的取值范围；若不存在，说明理由。 限于篇幅，本文只考虑第（II ）小题的作答。 阅卷中发现，学生的处理方法主要有以下两种： 1.直接构造函数()()()1ln a g x x f x a x x =-=++，把问题转化为()0g x ≥恒成立，但是在接下来利用导数求解函数()y g x =的单调性时，分类讨论出现了重复或者遗漏，从而没有顺利的解决问题。 2.先采取分离参数的方法将不等式转化为()1ln ln a x x x x +≥-，大部分学生此时直接把上述不等式转化为ln 1ln x x a x x ≥- +（应该先验证1ln 0x x +>），然后构造函数()ln 1ln x x g x x x =-+，但是由于所构造的函数形式上过于复杂从而出现了以下两个问题：一是学生根本不敢继续利用导数判断函数的单调性，二是对函数()y g x =进行求导，但是不能准确地判断导函数的正负号，从而没有顺利得解决问题。

通过以上解法基本上可以发现，学生在处理含参数不等式恒成立问题时所采取的方法基本上是正确的，即转化为求函数最值加以处理，并且求函数最值的手段有两种：一是直接求含有参数的函数最值，二是通过分离参数转化为求一个具体的函数的最值，通过这两种解法的对比不难发现，第一种转化的函数里面因为含有参数，所以在求其最值时可能会需要分类讨论，而第二种转化的函数虽然是个具体的函数，相比较容易求出其最值，但是这种方法也有其局限性，可能有些时候是不可以进行参数分离的，或者分离后所构造的函数虽然具体但形式过于复杂，同样导致解题的失败。 命题人给出的参考答案： （II ）()f x x ≤恒成立可转化为()1ln 0a a x x ++≥恒成立， 令()()1ln x a a x x ?=++，()0,x ∈+∞，则()()() 11ln x a x ?'=++当10a +>时，在10,x e ??∈ ???时，()0x ?'<，在1,x e ??∈+∞ ??? 时，()0x ?'>即函数()y x ?=在10,x e ??∈ ???上单调递减，在1,x e ??∈+∞ ??? 上单调递增。()x ?的最小值为1e ??? ???，由10e ???≥ ???得11a e ≥-当10a +=时，()1x ?=-，()0x ?≥在()0,x ∈+∞不能恒成立， 当10a +<时，在10,x e ??∈ ???时，()0x ?'>，在1,x e ??∈+∞ ??? 时，()0x ?'<函数()y x ?=在在10,x e ??∈ ???上单调递增，在1,x e ??∈+∞ ??? 上单调递减，所以函数()y x ?=在()0,x ∈+∞无最小值，不符合题意，综上所述当11 a e ≥-时，使()f x x ≤恒成立参考答案采取的是直接求含有参数的函数最小值进行处理，就是因为参数的

机器学习工具WEKA的使用总结 包括算法选择、属性选择、参数优化

一、属性选择： 1、理论知识： 见以下两篇文章： 数据挖掘中的特征选择算法综述及基于WEKA的性能比较_陈良龙 数据挖掘中约简技术与属性选择的研究_刘辉 2、weka中的属性选择 2.1评价策略（attribute evaluator） 总的可分为filter和wrapper方法，前者注重对单个属性进行评价，后者侧重对特征子集进行评价。 Wrapper方法有：CfsSubsetEval Filter方法有：CorrelationAttributeEval 2.1.1Wrapper方法： （1）CfsSubsetEval 根据属性子集中每一个特征的预测能力以及它们之间的关联性进行评估，单个特征预测能力强且特征子集内的相关性低的子集表现好。 Evaluates the worth of a subset of attributes by considering the individual predictive ability of each feature along with the degree of redundancy between them.Subsets of features that are highly correlated with the class while having low intercorrelation are preferred. For more information see: M.A.Hall(1998).Correlation-based Feature Subset Selection for Machine Learning.Hamilton,New Zealand. （2）WrapperSubsetEval Wrapper方法中，用后续的学习算法嵌入到特征选择过程中，通过测试特征

SQL SERVER数据库性能调整与优化

摘要：微软的sql server数据库系统，因其各种优点在软件系统市场上占有比较大的比例，但是数据库在使用过程中也会出现多种可以导致服务器运行速度变慢或降低数据访问效率的事件发生。文章从多个方面讲述了sql server数据库系统调整和优化策略，可以有效提高数据库的查询速度。 关键字：sql server；应用程序；b/s；数据复制 中图分类号：tp311 文献标识码：a 文章编号：1009-3044（2016）15-0012-02 基于微软的sql server数据库系统，是目前很多软件所使用的数据库，其功能强大，而且兼容性能较好，适用于大多数的软件开发系统。但是，任何一个数据库系统在操作较长一段时间后，都可能存在一定的性能问题，这个性能问题包括多个方面，主要涉及数据库的内存、操作系统、参数设置、操作应用程序及硬件等多个方面。因此，就像操作系统一样，在一个数据库系统运行一段时间后，对其进行优化对整个软件系统的正常运行起着非常重要的作用，可以有效促进软件系统的稳定性、可用性和高效性，节约系统开销，解决系统瓶颈。 1 性能调整与优化概述 性能调整是指的对系统的相关参数、应用程序、软硬件系统进行优化，从而可以有效改变系统性能的一种活动。对数据库系统的性能优化及调整主要包括对软硬件配置、操作系统及数据库管理系统的配置进行优化，还包括对访问这些配置的应用程序的分析与了解。 对数据库性能是否优秀的判定标准主要是看这个数据库各个性能指标，一个数据库的性能指标主要包含以下几个部分：事务处理所占用的系统资源、事件的响应时间以及cpu的时间量。性能并不是一成不变的，而是随着使用的时间和环境的变化而变化。数据库系统的性能受使用应用程序、本身的体系结构和硬件设备性能及连接数目及资源等多个方面的影响。 所谓性能调整，就是通过优化提高系统的高效性，消除系统使用瓶颈。一个系统是否高效，主要是看他的瓶颈，因为这个是系统性能限制的主要决定因素，可能是软件，也可能是硬件部分。如果系统的瓶颈限制过大，则对数据库系统的访问和存储及更新都有很大影响，减少系统瓶颈，可以将一个系统性能最大程度的发挥。为了有效去除系统瓶颈，对性能进行调整，必须采取一定的步骤和方法去调整所有和性能相关的组件，包括应用调整和sqlserver。 2 应用调整 对数据库的性能优化来说，最有可能导致数据库性能产生变化的就是应用软件的影响。应用调整相对于硬件来说更容易做到监控和修改，也更容易显示出效果来。应用的调整和优化也可以影响到数据系统的后续步骤的调整，有效地减小系统开支，使普通的应用程序不至于占用太多的系统资源。应用调整一般来说是对sql server性能调整的第一步，也是关键的一步，主要包括应用程序调整、页面应用调整、数据库查询语句调整等多个因素。 1）sql语句优化 数据库性能优化中，标准查询语句（sql）的优化可以有效提高数据查询、更新、插入的执行效率。低效率的数据库查询语句，往往会占用过多的资源并访问过多的数据库，从而使系统的响应时间变长，严重影响系统的性能。通过优化sql语句，改变数据库查询方法或途径，可以有效提高系统的性能。数据库系统的应用最多的就是将数据库的数据显示出来，这离不开数据库的查询语句，这也是影响系统性能最关键的一个步骤。微软的sql server本身提供了数据库的查询和优化方法，对常用的数据库查询语句进行分析，可以找到最佳的查询语句，从而可以减少输入/输出次数，提高执行效率。但是微软提供的查询优化器很难能够完全解决查询语句的优化，比如语义方面的问题等。 2）b/s 模式优化 目前很多软件的开发模式都采用了基于b/s的模式，在这种模式下，用户端无须在安装多余的软件，服务器将后台处理的数据通过协议传输到客户端。这种做法实际上减轻了前端

优化滤池运行参数的几点做法(精)

优化滤池运行参数的几点做法 上海南汇自来水有限公司李梅，顾春平 摘要青草沙原水切换后，对水厂的生产和水质管理要求更高，通过发挥在线水质仪表的作用，加强过程监控，及时发现和解决航头水厂一期滤池运行中出现的问题，确保出厂水质安全、稳定。 关键词：在线水质仪表监测气水反冲洗均质滤料滤池反冲洗程序过滤周期1引言 随着青草沙原水的切换，原水水质的改 善，对制水生产的管理和水质控制指标的要求 有了进一步的提高，近期通过发挥在线水质仪 表的监测作用，加强水质指标数据的分析，发 现航头水厂一期滤池在反冲洗过程中存在滤后 水浊度突变的现象，对此，通过原因排查分 析，进行滤池清水阀门维修，科学调控反冲洗 程序，优化调整过滤周期，有效解决了滤后水 浊度突变问题，确保了出厂水质安全、稳定。 2航头水厂一期滤池基本情况及出现的问题 航头水厂一期滤池原设计为普通快滤池， 处理规模12万吨/天，共有10个滤格，成双

行排列，每行5格，中间是管廊，单格滤池 面积83.64m2（滤砂面积71.40m2）。2001 年改造成气水反冲均质滤料滤池。设计滤速 7.84 m/h，石英滤砂粒径0.8～1.0mm，滤料 厚度1.20m，支撑层滤砂粒径2.0mm，厚度 0.05m；滤池反冲洗采用气、水反冲加表扫方 式；池体结构由于条件限制未作大的改动。 自2012年12月初开始，在线滤后及出厂 浊度仪读数显示，航头水厂一期滤池反冲洗 过程中存在滤后水浊度明显升高的现象，有 6～7个滤格反冲时，滤后水浊度由冲洗前的 0.15NTU左右，一路飙升至2NTU以上，从 而对出厂水造成一定的水质波动，见图1。 3原因查找分析 针对以上问题，通过逐一分析排查，找出 问题症结所在。 3.1清水阀门渗漏 在排除在线浊度监测仪表问题的情况下，图1异常情况下航头出厂水浊度曲线首先考虑为清水阀门渗漏致使部分冲洗高浊度水流入清水总渠引起滤后水浊度升高，对此，通过手动控制滤格运行状态，关闭进水阀和清水阀，测试3分钟内滤格液位变化值，液位均有不同程度下降，严重者3分钟液位下降10cm以上，证明清水阀门的确存在渗漏，于是对阀门进行调节和维修，基本解决了清水阀渗漏问题。但滤格反冲洗过程引发滤后水浊度波动的现象仍然存在，可见，清水阀门渗漏并非根本原因所在。3.2池体改造不彻底，反冲洗程序设置存在不适应一期滤池改造时由于条件限制，只是将配水系统由大阻力配水改为小阻力配水，将滤料改为石英砂均质滤料，单一水反冲洗改为气水反冲洗，而池体结构基本未作改动；反冲洗控制程序上采用与二期V型滤池相同的设置，即：启动程序—关闭进水阀—清水阀开度调至100%，降低滤池水位至目标值—气冲3分钟—气水混冲5分钟—水冲6分钟。考虑到二期V型滤池反冲洗时并未发现滤后浊度猛增的情况，那么很可能是滤池结构上改造不彻底，是遗留问题引起的。为了进一步查找问题原因，寻求解决措施，直接对滤后 管路开孔取样，检测反冲洗全过程滤后管路内