摘要
摘要:基于当前铁路信息化的快速发展，本研究针对铁路信息系统的性能优化问题进行了深入探讨。文章首先阐述了铁路信息系统的现状及其性能优化的重要性，明确了研究的背景与目标。然后，系统地梳理了性能优化的相关理论，构建了铁路信息系统的性能评估体系，为后续算法设计提供依据。针对评估体系中识别出的瓶颈问题，我们设计并实现了一种新颖的性能优化算法。该算法结合了遗传算法的全局搜索能力和模拟退火算法的局部精细搜索能力，通过自适应调整参数，实现对系统性能的动态优化。算法在考虑系统负载均衡的同时，兼顾了资源利用率和响应时间，旨在提升整体运行效率。在实际的铁路信息系统环境下，我们对所提出的优化算法进行了详尽的实验验证。实验结果表明，相较于传统方法，我们的算法在处理大规模数据和复杂业务场景时，具有更高的性能提升效果，且稳定性良好，能够有效应对铁路信息系统动态变化的需求。总结全文，我们提出了一种综合遗传算法和模拟退火算法的性能优化策略，为铁路信息系统的高效运行提供了新的解决途径。未来，我们计划进一步研究基于机器学习的自适应优化方法，以适应更复杂多变的铁路信息化环境。
出版日期
2024年06月03日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
