優化技術什麼

『壹』 什麼是網站性能優化技術

一、提高伺服器並發處理能力
我們總是希望一台伺服器在單位時間內能處理的請求越多越好，這也成了web伺服器的能力高低的關鍵所在。伺服器之所以可以同時處理多個請求，在於操作系統通過多執行流體系設計，使得多個任務可以輪流使用系統資源，這些資源包括CPU、內存以及I/O等。這就需要選擇一個合適的並發策略來合理利用這些資源，從而提高伺服器的並發處理能力。這些並發策略更多的應用在apache、nginx、lighttpd等底層web server軟體中。
二、Web組件分離
這里所說的web組件是指web伺服器提供的所有基於URL訪問的資源，包括動態內容，靜態網頁，圖片，樣式表，腳本，視頻等等。這些資源在文件大小，文件數量，內容更新頻率，預計並發用戶數，是否需要腳本解釋器等方面有著很大的差異，對不同特性資源採用能充分發揮其潛力的優化策略，能極大的提高web站點的性能。例如：將圖片部署在獨立的伺服器上並為其分配獨立的新域名，對靜態網頁使用epoll模型可以在大並發數情況下吞吐率保持穩定。
三、資料庫性能優化和擴展。
Web伺服器軟體在資料庫方面做的優化主要是減少訪問資料庫的次數，具體做法就是使用各種緩存方法。也可以從資料庫本身入手提高其查詢性能，這涉及到資料庫性能優化方面的知識本文不作討論。另外也可以通過主從復制，讀寫分離，使用反向代理，寫操作分離等方式來擴展資料庫規模，提升資料庫服務能力。
四、Web負載均衡及相關技術
負載均衡是web站點規模水平擴展的一種手段，實現負載均衡的方法有好幾種包括基於HTTP重定向的負載均衡，DNS負載均衡，反向代理負載均衡，四層負載均衡等等。
對這些負載均衡方法做簡單的介紹：基於HTTP重定向的負載均衡利用了HTTP重定向的請求轉移和自動跳轉功能來實現負載均衡，我們熟悉的鏡像下載就使用這種負載均衡。DNS負載均衡是指在一個DNS伺服器中為同一個主機名配置多個IP地址，在應答DNS查詢時返回不同的解析結果將客戶端的訪問引到不同的機器上，使得不同的客戶端訪問不同的伺服器，從而達到負載均衡的目的。反向代理負載均衡也叫七層負載均衡，這是因為反向代理伺服器工作在TCP七層結構的第七層(應用層)，它通過檢查流經的HTTP報頭，根據報頭內的信息來執行負載均衡任務。四層負載均衡是基於NAT技術的負載均衡，它將一個Internet上合法注冊的IP地址映射為多個內部伺服器的IP地址，對每次TCP連接請求動態使用其中一個內部IP地址，達到負載均衡的目的。此外，還有工作在數據鏈路層(第二層)的直接路由方式下的負載均衡，它通過修改數據包目標MAC地址來實現。以及，基於IP隧道的負載均衡，在這種方式下可以將實際伺服器根據需要部署在不同的地域，並根據就近訪問的原則來轉移請求，CDN服務便是基於IP隧道技術來實現的。
Web負載均衡在擴展web伺服器規模的同時也給web站點性能優化提供了一個更大更復雜也更靈活自由的平台，基於該平台性能優化的策略包括共享文件系統，內容分發與同步，分布式文件系統，分布式計算，分布式緩存等等。
五、web緩存技術
web緩存技術被認為是減輕伺服器負載、降低網路擁塞、增強萬維網可擴展性的有效途徑，其基本思想是利用客戶訪問的時間局部性(Temporal Locality)原理，將客戶訪問過的內容在Cache中存放一個副本，當該內容下次被訪問時，不必連接到駐留網站或重新計算生成，而是由Cache中保留的副本提供。Web緩存可以帶來如下的好處：
(1) 減少網路流量，從而減輕網路擁塞;這是因為緩存避免了一部分HTTP請求。
(2) 降低客戶訪問延遲，其主要原因有：①已緩存的內容，客戶可以緩存獲取而不是從伺服器獲取或重新計算生成，從而減小了傳輸延遲縮短了響應時間;②沒有被緩存的內容由於網路擁塞及伺服器負載的減輕而可以較快地被客戶獲取;
(3) 由於客戶的部分或者全部請求內容可以從通過緩存獲取，從而減輕了遠程伺服器負載。
(4) 如果由於伺服器故障或網路故障造成伺服器無法響應客戶請求，客戶可以從緩存中獲取緩存的內容副本，使得web站點服務的魯棒性(Robustness)得到了加強。
可以看出web緩存能給web站點帶可觀的性能提升。其實在用戶發出請求到一幅完整的網頁呈現在用戶面前這一過程中緩存無處不在，下面是web性能優化時常用的緩存技術，你會發現緩存被廣泛應用在各個環節。
瀏覽器緩存：瀏覽器一般會在用戶文件系統中創建一個目錄，用於存放緩存文件，並給每個緩存文件打上必要的標記，比如過期時間等。這些標記主要用於瀏覽器和伺服器之間的緩存協商。
Web伺服器緩存：一個URL在一段較長時間內對應一個唯一的響應內容，比如靜態內容或者更新不太頻繁的動態內容，web伺服器可將響應內容緩存起來，下次web伺服器便可以在收到請求後立即拿出事先緩存好的響應內容並返回給瀏覽器。
代理伺服器緩存：暴露在互聯網中與後端的web伺服器通過內部網路相連的前端伺服器稱為反向代理伺服器，建立在反向代理伺服器上的緩存稱為反向代理緩存。暴露在互聯網中與後端的web客戶端通過內部網路相連的前端伺服器稱為正向代理伺服器，建立在正向代理伺服器上的緩存稱為正向代理緩存。代理伺服器緩存位於客戶端和web伺服器之間，可以將它看做二者之間的一個中繼站。它的存在可以改善客戶端的訪問速度、提升web server的服務能力、安全性等等。
總共分析總結了五種技術，主要希望能夠對web server性能優化這塊提供一個整體的認識。後續會專門就web緩存技術發表一些自己的看法。

『貳』 1.16.5伺服器優化技術有哪些

伺服器優化技術主要有分布式緩存、非同步操作、使用集群以及代碼。
網站性能優化第一定律：優先考慮使用緩存優化性能。
緩存原理
（1）什麼是緩存？（將數據存儲在相對較高訪問速度的介質中，以供系統處理）
（2）緩存的優點：訪問速度快，如果需要計算可以減少計算時間
（3）緩存的本質是一張以鍵值對存儲的內存hash表
（4）主要用來存儲：讀寫比例高，很少變化的數據
（5）網站的訪問遵循28定律
合理使用緩存應該注意以下問題
（1）頻繁更新的數據（數據還沒有讀就已經失效，一般要求讀寫比在2:1以上才有意義）
（2）沒有熱點數據（無疑浪費資源）
（3）數據不一致與臟讀（緩存被載入的過程中可能會產生數據不一致，有效時間過程數據在內存中就會變成臟數據）
（4）緩存的可用性（如果太過依賴緩存，容易產生雪崩。使用緩存熱備並不能提高緩存的可用性，使用集群可以提高可用性）
（5）緩存預熱（LRU計算時間過長，有的數據需要提前載入）
（6）緩存穿透（解決部分數據無法命中，而加重資料庫壓力的問題，一般設置空值）分布式緩存架構
（1）JBoss Cache：數據相同
（2）Memcached：數據不同互不通信
（3）Memcached5大優點：協議簡單、通用性強（支持各種語言）、Libevent網路通信、內存管理高效、互不通信。

『叄』 什麼是網站seo優化技術

什麼是網站seo優化技術?

如何做SEO優化？

現在網上SEO教程嚴重泛濫，誤導了很多初學SEO的人，自學了很長時間，還是一問三不知，要想做好網站優化，就要自己親自實戰一下，要不然再多的理論知識也是白費！

SEO有兩個大方向，一個是站內優化，一個是站外優化。

一、站內優化：

1、(1)理解網站。首先需求理解網站全體狀況，如：企業性質、網站相關的信息以及網站的主題內容等。有助於精確定位網站狀況好做剖析。

(2)細心剖析網站首頁。包括：關鍵字、網站構架、mete，各大搜索引擎收錄量，外鏈建立狀況，快照，權重，PR值，友鏈等根本信息。針對性的指出SEO進程中呈現的成績。

2、定位目標關鍵字：

（1）分析熱門關鍵字，

（2）關鍵字長尾詞，

（3）分析市場

（4）關鍵字分布規劃。

3、內容頁：建議每天發布原創文章，

4、網站構架

二、站外優化

1、友情鏈接

2、軟文

3、網路資源

4、平台

因此，為了優化內容的排名展示，主要分為兩部分：內容發布前和發布後。在發布之前主要做好內容關鍵字的匹配以及覆蓋需求，發布時選擇高權重平台，高質量的賬號；發布後想辦法提高內容的點擊率和互動性。

『肆』 優化設計是指什麼

優化設計（Optimal Design）是近年來發展起來的一門新學科，是最優化技術和計算機計算技術在設計領域應用的結果。優化設計為工程設計提供了一種重要的科學設計方法，使得在解決復雜設計問題時，能從眾多的設計方案中尋到盡可能完善的或最適宜的設計方案。在設計過程中，常常需要根據產品設計的要求，合理確定各種參數，例如，重量、成本、性能、承載能力等，以達到最佳的設計目標。這就是說，一項工程設計總是要求在一定的技術和物質條件下，取得一個技術經濟指標為最佳的設計方案。優化設計就是在這樣一種思想的指導下產生和發展起來的。

目前優化設計方法在結構設計、化工系統設計、電氣傳動設計、製造工藝設計等各專業中都有廣泛的應用。實踐證明，在工程設計中採用優化設計方法，不僅可以減輕機械設備重量，降低材料消耗與製造成本，而且可以提高產品的質量與工作性能。因此，優化設計已成成為現代機械設計理論和方法中的一個重要領域，並且越來越受到從事機械設計的科學工作者和工程技術人員的重視。

機械優化設計是使某項機械設計在規定的各種設計限制條件下，優選設計參數，使某項或幾項設計指標獲得最優值。工程設計上的「最優值」（Optimum）或「最佳值」是指在滿足多種設計目標和約束條件下所獲得的最令人滿意、最適宜的值。它反映了人們的意圖和目的，這不同於表示事物本身規律的極值——最大值和最小值，但是在很多情況下，也可以用最大值或最小值來代表最優值。最優值的概念是相對的，隨著科學技術的發展及設計條件的變動，最優化的標准也將發生變化。也就是說，優化設計反映了人們對客觀世界認識的深化，它要求人們根據事物的客觀規律，在一定的物質基礎和技術條件之下，充分發揮人的主觀能動性，得出最優的設計方案。

最優化技術，是優化設計全過程中各種方法技術的總稱。它主要包含兩部分內容：優化設計問題的建模技術和優化設計問題的求解技術。如何將一個實際的設計問題抽象成一個優化設計問題，並建立起符合實際設計要求的優化設計數學模型，這是建模技術要解決的問題。建立實際問題的優化數學模型，不僅需要熟悉掌握優化設計方法的基本理論；設計問題抽象和數學模型處理的基本技能；更重要的是要具有該設計領域的豐富設計經驗。此外，在進行優化設計求解過程中，要不斷地分析實際問題，以及數學模型之間存在的差距，不斷地修正優化設計數學模型，只有這樣，才能建立起正確的數學模型，求解得到的最優解才具有實際意義。

優化設計的基本思想是搜索、迭代和逼近。首先確定設計變數和目標函數構造優化模型，從某一點x出發，根據目標函數和約束函數在該點的某些信息，確定本次迭代計算的一個方向和適當的步長，去尋找新的迭代點x′，然後用x′代替x，x′點的目標函數值應比原x點的目標函數值小一些。這樣一步步的重復迭代，逐步改進目標函數值，直到最終逼近極值點。這樣一個逐步尋優的過程，即尋找極小點（無約束或約束極小點）的過程比喻為向「山」的頂峰攀登的過程，始終保持向「高」的方向前進，直至達到「山頂」。當然，「山頂」可以理解為目標函數的極大值，也可以理解為極小值，前者稱為上升演算法，後者稱為下降演算法。這兩種演算法都有一個共同的特點，就是每前進一步都應該使目標函數值有所改善，同時還要為下一步移動的方向提供有用的信息，如圖4-22所示。

圖4-22優化設計

『伍』 優化是指什麼

1、採取一定措施使變得優異。
2、為了更加優秀而「去其糟粕，取其精華」；
3、為了在某一方面更加出色而去其糟粕；
4、為了在某方面更優秀而放棄其他不太重要的方面；
5、使某人/某物變得更優秀的方法/技術等；
在計算機演算法領域，優化往往是指通過演算法得到要求問題的更優解。

『陸』 優化是什麼意思

優化
1. 為了更加優秀而「去其糟粕，取其精華」
2. 為了在某一方面更加出色而去其糟粕
3. 為了在某方面更優秀而放棄其他不太重要的方面
第二條解釋和第三條解釋的不同之處：第二條的意思是去除限制、壞習慣、多餘的東西；第三條的意思是放棄有用但對自己用處不大的東西，例如錢鍾書為了修煉文學，而放棄了數學，以致數學考0分。但現在看來他是對的！
4. 使某人/某物變得更優秀的方法/技術等。

優化是科學研究、工程技術和經濟管理等領域的重要研究工具。它所研究的問題是討論在眾多的方案中尋找最優方案。例如，工程設計中怎樣選擇設計參數，使設計方案既滿足設計要求又能降低成本；資源分配中，怎樣分配有限資源，使分配方案既能滿足各方面的基本要求，又能獲得好的經濟效益；在人類活動的各個領域中，諸如此類，不勝枚舉。優化這一技術，正是為這些問題的解決，提供理論基礎和求解方法，它是一門應用廣泛、實用性很強的科學。優化包括尋找最小值和最大值兩種情況。尋找函數 f 的最大值等價於－f最小值尋優，所以兩種情況可歸結到一起研究。

網站優化
網站優化可以從狹義和廣義兩個方面來說明，狹義的網站優化，即搜索引擎優化，也就是讓網站設計適合搜索引擎檢索，滿足搜索引擎排名的指標，從而在搜索引擎檢索中獲得排名靠前，增強搜索引擎營銷的效果。廣義的網站優化所考慮的因素不僅僅是搜索引擎，也包括充分滿足用戶的需求特徵、清晰的網站導航、完善的在線幫助等，在此基礎上使得網站功能和信息發揮發揮的效果。也就是以企業網站為基礎，與網路服務商（如搜索引擎等）、合作夥伴、顧客、供應商、銷售商等網路營銷環境中各方面因素建立良好的關系。這是網路營銷教學網站對於網站優化的理解。
關於網站優化的含義，這里轉發作者2004年11月份發表在網上營銷新觀察網站的一篇文章，其中引用了《網路營銷基礎與實踐》第2版中的部分相關內容。網路營銷教學網站認為，本文的觀點是目前對網站優化含義最全面的闡述。
在搜索引擎優化系列文章的第一部分和第二部分，分別介紹了搜索引擎優化中片面追求google PageRank，以及沒有充分認識網站建設和網站推廣之間關系的問題，使得許多企業在策劃和建設階段沒有做好企業網站的優化設計工作，而在進行搜索引擎推廣時才不得不面對這一尷尬的問題，由於這些簡單的錯誤而影響了網站推廣的時機和效果。本文將介紹我所理解的網站優化設計的含義，在《網路營銷基礎與實踐》第2版中我也提出了這樣的觀點。
根據我個人對網站策劃建設、運營維護，以及為了網站推廣的目的進行搜索引擎優化的體會，我總結出有關網站優化的基本思想是：通過對網站功能、結構、布局、內容等關鍵要素的合理設計，使得網站的功能和表現形式達到最優效果，可以充分表現出網站的網路營銷功能。

網路很詳細了
http://ke..com/view/548.htm

『柒』 什麼是基因優化技術

1.2 遺傳演算法的原理
遺傳演算法GA把問題的解表示成「染色體」，在演算法中也即是以二進制編碼的串。並且，在執行遺傳演算法之前，給出一群「染色體」，也即是假設解。然後，把這些假設解置於問題的「環境」中，並按適者生存的原則，從中選擇出較適應環境的「染色體」進行復制，再通過交叉，變異過程產生更適應環境的新一代「染色體」群。這樣，一代一代地進化，最後就會收斂到最適應環境的一個「染色體」上，它就是問題的最優解。

一、遺傳演算法的目的
典型的遺傳演算法CGA(Canonical Genetic Algorithm)通常用於解決下面這一類的靜態最優化問題：
考慮對於一群長度為L的二進制編碼bi，i＝1，2，…，n；有
bi∈{0,1}L (3-84)
給定目標函數f，有f(bi)，並且
0<f(bi)<∞
同時
f(bi)≠f(bi+1)
求滿足下式
max{f(bi)|bi∈{0,1}L} (3-85)
的bi。
很明顯，遺傳演算法是一種最優化方法，它通過進化和遺傳機理，從給出的原始解群中，不斷進化產生新的解，最後收斂到一個特定的串bi處，即求出最優解。

二、遺傳演算法的基本原理
長度為L的n個二進制串bi(i＝1，2，…，n)組成了遺傳演算法的初解群，也稱為初始群體。在每個串中，每個二進制位就是個體染色體的基因。根據進化術語，對群體執行的操作有三種：
1．選擇(Selection)
這是從群體中選擇出較適應環境的個體。這些選中的個體用於繁殖下一代。故有時也稱這一操作為再生(Reproction)。由於在選擇用於繁殖下一代的個體時，是根據個體對環境的適應度而決定其繁殖量的，故而有時也稱為非均勻再生(differential reproction)。
2．交叉(Crossover)
這是在選中用於繁殖下一代的個體中，對兩個不同的個體的相同位置的基因進行交換，從而產生新的個體。
3．變異(Mutation)
這是在選中的個體中，對個體中的某些基因執行異向轉化。在串bi中，如果某位基因為1，產生變異時就是把它變成0；反亦反之。
遺傳演算法的原理可以簡要給出如下：
choose an intial population
determine the fitness of each indivial
perform selection
repeat
perform crossover
perform mutation
determine the fitness of each indivial
perform selection
until some stopping criterion applies
這里所指的某種結束准則一般是指個體的適應度達到給定的閥值；或者個體的適應度的變化率為零。
三、遺傳演算法的步驟和意義
1．初始化
選擇一個群體，即選擇一個串或個體的集合bi，i=1，2，...n。這個初始的群體也就是問題假設解的集合。一般取n＝30-160。
通常以隨機方法產生串或個體的集合bi,i＝1，2，...n。問題的最優解將通過這些初始假設解進化而求出。
2．選擇
根據適者生存原則選擇下一代的個體。在選擇時，以適應度為選擇原則。適應度准則體現了適者生存，不適應者淘汰的自然法則。
給出目標函數f，則f(bi)稱為個體bi的適應度。以

(3-86)

為選中bi為下一代個體的次數。
顯然．從式(3—86)可知：
(1)適應度較高的個體，繁殖下一代的數目較多。
(2)適應度較小的個體，繁殖下一代的數目較少；甚至被淘汰。
這樣，就產生了對環境適應能力較強的後代。對於問題求解角度來講，就是選擇出和最優解較接近的中間解。
3．交叉
對於選中用於繁殖下一代的個體，隨機地選擇兩個個體的相同位置，按交叉概率P。在選中的位置實行交換。這個過程反映了隨機信息交換；目的在於產生新的基因組合，也即產生新的個體。交叉時，可實行單點交叉或多點交叉。
例如有個體
S1=100101
S2=010111
選擇它們的左邊3位進行交叉操作，則有
S1=010101
S2=100111
一般而言，交叉幌宰P。取值為0.25—0.75。
4．變異
根據生物遺傳中基因變異的原理，以變異概率Pm對某些個體的某些位執行變異。在變異時，對執行變異的串的對應位求反，即把1變為0，把0變為1。變異概率Pm與生物變異極小的情況一致，所以，Pm的取值較小，一般取0.01-0.2。
例如有個體S＝101011。
對其的第1，4位置的基因進行變異，則有
S'=001111
單靠變異不能在求解中得到好處。但是，它能保證演算法過程不會產生無法進化的單一群體。因為在所有的個體一樣時，交叉是無法產生新的個體的，這時只能靠變異產生新的個體。也就是說，變異增加了全局優化的特質。
5．全局最優收斂(Convergence to the global optimum)
當最優個體的適應度達到給定的閥值，或者最優個體的適應度和群體適應度不再上升時，則演算法的迭代過程收斂、演算法結束。否則，用經過選擇、交叉、變異所得到的新一代群體取代上一代群體，並返回到第2步即選擇操作處繼續循環執行。
圖3—7中表示了遺傳演算法的執行過程。

圖3-7 遺傳演算法原理
1.3 遺傳演算法的應用
遺傳演算法在很多領域都得到應用；從神經網路研究的角度上考慮，最關心的是遺傳演算法在神經網路的應用。在遺傳演算法應用中，應先明確其特點和關鍵問題，才能對這種演算法深入了解，靈活應用，以及進一步研究開發。
一、遺傳演算法的特點
1．遺傳演算法從問題解的中集開始嫂索，而不是從單個解開始。
這是遺傳演算法與傳統優化演算法的極大區別。傳統優化演算法是從單個初始值迭代求最優解的；容易誤入局部最優解。遺傳演算法從串集開始搜索，復蓋面大，利於全局擇優。
2．遺傳演算法求解時使用特定問題的信息極少，容易形成通用演算法程序。
由於遺傳演算法使用適應值這一信息進行搜索，並不需要問題導數等與問題直接相關的信息。遺傳演算法只需適應值和串編碼等通用信息，故幾乎可處理任何問題。
3．遺傳演算法有極強的容錯能力
遺傳演算法的初始串集本身就帶有大量與最優解甚遠的信息；通過選擇、交叉、變異操作能迅速排除與最優解相差極大的串；這是一個強烈的濾波過程；並且是一個並行濾波機制。故而，遺傳演算法有很高的容錯能力。
4．遺傳演算法中的選擇、交叉和變異都是隨機操作，而不是確定的精確規則。
這說明遺傳演算法是採用隨機方法進行最優解搜索，選擇體現了向最優解迫近，交叉體現了最優解的產生，變異體現了全局最優解的復蓋。
5．遺傳演算法具有隱含的並行性
遺傳演算法的基礎理論是圖式定理。它的有關內容如下：
(1)圖式(Schema)概念
一個基因串用符號集{0，1，*}表示，則稱為一個因式；其中*可以是0或1。例如：H=1x x 0 x x是一個圖式。
(2)圖式的階和長度
圖式中0和1的個數稱為圖式的階，並用0(H)表示。圖式中第1位數字和最後位數字間的距離稱為圖式的長度，並用δ(H)表示。對於圖式H＝1x x0x x，有0(H)＝2，δ(H)＝4。
(3)Holland圖式定理
低階，短長度的圖式在群體遺傳過程中將會按指數規律增加。當群體的大小為n時，每代處理的圖式數目為0(n3)。
遺傳演算法這種處理能力稱為隱含並行性(Implicit Parallelism)。它說明遺傳演算法其內在具有並行處理的特質。
二、遺傳演算法的應用關鍵
遺傳演算法在應用中最關鍵的問題有如下3個
1．串的編碼方式
這本質是問題編碼。一般把問題的各種參數用二進制編碼，構成子串；然後把子串拼接構成「染色體」串。串長度及編碼形式對演算法收斂影響極大。
2．適應函數的確定
適應函數(fitness function)也稱對象函數(object function)，這是問題求解品質的測量函數；往往也稱為問題的「環境」。一般可以把問題的模型函數作為對象函數；但有時需要另行構造。
3．遺傳演算法自身參數設定
遺傳演算法自身參數有3個，即群體大小n、交叉概率Pc和變異概率Pm。
群體大小n太小時難以求出最優解，太大則增長收斂時間。一般n＝30-160。交叉概率Pc太小時難以向前搜索，太大則容易破壞高適應值的結構。一般取Pc=0.25-0.75。變異概率Pm太小時難以產生新的基因結構，太大使遺傳演算法成了單純的隨機搜索。一般取Pm＝0．01—0．2。
三、遺傳演算法在神經網路中的應用
遺傳演算法在神經網路中的應用主要反映在3個方面：網路的學習，網路的結構設計，網路的分析。
1．遺傳演算法在網路學習中的應用
在神經網路中，遺傳演算法可用於網路的學習。這時，它在兩個方面起作用
(1)學習規則的優化
用遺傳演算法對神經網路學習規則實現自動優化，從而提高學習速率。
(2)網路權系數的優化
用遺傳演算法的全局優化及隱含並行性的特點提高權系數優化速度。
2．遺傳演算法在網路設計中的應用
用遺傳演算法設計一個優秀的神經網路結構，首先是要解決網路結構的編碼問題；然後才能以選擇、交叉、變異操作得出最優結構。編碼方法主要有下列3種：
(1)直接編碼法
這是把神經網路結構直接用二進制串表示，在遺傳演算法中，「染色體」實質上和神經網路是一種映射關系。通過對「染色體」的優化就實現了對網路的優化。
(2)參數化編碼法
參數化編碼採用的編碼較為抽象，編碼包括網路層數、每層神經元數、各層互連方式等信息。一般對進化後的優化「染色體」進行分析，然後產生網路的結構。
(3)繁衍生長法
這種方法不是在「染色體」中直接編碼神經網路的結構，而是把一些簡單的生長語法規則編碼入「染色體」中；然後，由遺傳演算法對這些生長語法規則不斷進行改變，最後生成適合所解的問題的神經網路。這種方法與自然界生物地生長進化相一致。
3．遺傳演算法在網路分析中的應用
遺傳演算法可用於分析神經網路。神經網路由於有分布存儲等特點，一般難以從其拓撲結構直接理解其功能。遺傳演算法可對神經網路進行功能分析，性質分析，狀態分析。
遺傳演算法雖然可以在多種領域都有實際應用，並且也展示了它潛力和寬廣前景；但是，遺傳演算法還有大量的問題需要研究，目前也還有各種不足。首先，在變數多，取值范圍大或無給定范圍時，收斂速度下降；其次，可找到最優解附近，但無法精確確定最擾解位置；最後，遺傳演算法的參數選擇尚未有定量方法。對遺傳演算法，還需要進一步研究其數學基礎理論；還需要在理論上證明它與其它優化技術的優劣及原因；還需研究硬體化的遺傳演算法；以及遺傳演算法的通用編程和形式等

『捌』 什麼是網站優化技術

網站優化的含義具體表現在三個方面：對用戶優化、對網路環境（搜索引擎等）優化，以及對網站運營維護的優化。
（1）對用戶優化：
經過網站的優化設計，用戶可以方便地瀏覽網站的信息、使用網站的服務。具體表現是：以用戶需求為導向，網站導航方便，網頁下載速度盡可能快，網頁布局合理並且適合保存、列印、轉發，網站信息豐富、有效，有助於用戶產生信任。
（2）對網路環境（搜索引擎等）優化：
以通過搜索引擎推廣網站的角度來說，經過優化設計的網站使得搜索引擎順利抓取網站的基本信息，當用戶通過搜索引擎檢索時，企業期望的網站摘要信息出現在理想的位置，用戶能夠發現有關信息並引起興趣，從而點擊搜索結果並達到網站獲取進一步信息，直至成為真正的顧客。對網路環境優化的表現形式是：適合搜索引擎檢索（搜索引擎優化），便於積累網路營銷網站資源（如互換鏈接、互換廣告等）。
（3）對網站運營維護的優化：網站運營人員方便進行網站管理維護（日常信息更新、維護、改版升級），有利於各種網路營銷方法的應用，並且可以積累有價值的網路營銷 資源（獲得和管理注冊用戶資源等）。

『玖』 什麼是優化技術，這項技術與水解蛋白等技術有什麼區別

由於寶寶腸胃嬌嫩，加上中國寶寶普遍存在的乳糖不耐症，歐比佳奶粉的優化技術是有效分解高分子營養成分，如乳清蛋白、脂肪、酪蛋白等，既減輕了寶寶腸胃負擔，又保障了營養的充分吸收。水解蛋白，顧名思義，就是對蛋白進行了優化。

『拾』 SEO優化需要哪些技術

SEO優化技術老漁哥網路認為可以從這幾個方面著手：

一、SEO理論技術
1-了解搜索引擎的各類演算法；
2-站內與站外的優化理論知識；
3-需要會一點點代碼知識。
二、SEO實踐技術
1-要學會變通，將理論知識更好的運用到實踐操作中去；
2-SEO站內外優化的方式；
3-對某一個行業某一個網站就行SEO優化分析等。