دانلود پروژه روشی جدید برای الگوریتم زمانبندی CPU :با گردش بنوبت ژنتیکی

اختصاصی از فی موو دانلود پروژه روشی جدید برای الگوریتم زمانبندی CPU :با گردش بنوبت ژنتیکی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

پروژه روشی جدید برای الگوریتم زمانبندی CPU :شک نکنید که یک پروژه جامع و کال هست و بسیار عالی و کاربردی نویسنده به این موضوع پرداخته و تیک داکیومنت۹۸  این پروژه خاص و جالب رو به رایگان در اختیار شما میگذارد با ما همراه باشید….یک موضوع جالب در سیستم عامل, زمانبندی CPU است.این زمانبندی به تخصیص CPU مربوط است که فراینده ها را در سیستمی کامپیوتری اجرا میکند.زمانبندی CPU وظیفه ی اصلی سیستم عامل است[۱].زمانبندی باید بدرستی برای نگه داشتن بیطرفی و جلوگیری از فرایندهایی که هرگز CPU را تخصیص نمیدهد انجام شود(فرایند گرسنگی).زمانبندی CPU ضروری است , بخصوص در سیستم شبکه ی کامپیوتری که از گروهی از ایستگاههای کاری و سرویس دهندهها تشکیل میشود.سپس,در این سیستم عامل جدید ,کامپیوتر چند وظیفه ای ,یک هدف است و این به الگوریتم برای زمانبندی CPU متکی است.بهمین دلیل CPU بخش موثر یا مهم یک کامپیوتر است.[۱].علاوه بر این ,در این عصر به کمک VLSL (در مقیاس بسیار بزرگ مدار مجتمع)ممکن است پردازنده هایی با قدرت بالا تولید کنند.این قدرت شگفت انگیز بایداستفاده شود تا بی فایده نباشد.همزمان با قدرت محاسبه ی پردازنده, در برنامه های کاربردی افزایش وجود دارد که آن قدرت را استفاده میکند. یک معیار که باید بوسیله ی برنامه انجام شود ,به حداقل رساندن میانگین زمان انتظار برای همه ی فرایندها در بدست آوردن تخصیص CPU است.الگوریتمهای مختلفی برای زمانبندی CPU وجود دارد:یکی از آنها گردش بنوبت(RR) است.مفهوم اساسی در RR استفاده از اشتراک گذاری زمان است[۳].هر فرایند همان زمان CPU را بدست می آورد یعنی زمان کوانتومی, که بعنوان محدودیت در زمان پردازش ,بطور کلی در محدوده ی ۱-۱۰۰ میلی ثانیه عمل میکند.بعد از اینکه زمان کوانتومی برای فرایندی بپایان رسید,فرایند از اجرای آن متوقف میشود و در صف آماده گذارده میشوند.سپس ,فرایند بعدی انتخاب میشودتا اجرا شود.این مراحل چندین بار اجرا خواهند شد تا زمانیکه همه ی فرایندها بطور کامل بوسیله ی CPU بکار روند.اگر چه محدوده ی مقدار برای زمان کوانتومی وجود دارد,هنوز هیچ استانداردی وجود ندارد. ضمنا اگر زمان کوانتومی بسیار زیاد باشد,زمان مورد نیاز برای پاسخ / انتظار (چقدر زمان مورد نیاز است که آن بکار گرفته شود) کاملا زیاد است.علاوه براین, اگر خیلی کم باشد برای CPU مخارج کلی بوجود می آورد.جستجو برای بهترین زمان کوانتومی هدف دارد که به حداقل رساندن میانگین زمان انتظار برای گروهی از فرایندهاست.امیدواریم که هر فرایند بتواند کارش را در زمان معقول انجام دهد.تسریع کننده یک فرایند اثرات کارش را در بسیاری از فرایندها بپایان میرساند که میتواند بوسیله ی CPU بکار گرفته شود.این کار به توان عملیاتی بهتری از CPU میرسد برای اینکه همیشه مشغول است و هرگز غیرفعال نیست.براساس مقدمه ی بالا فکر میکنیم برای پیدا کردن بهترین کوانتوم برای بدست آوردن میانگین بهتری از زمان انتظار,مدت زمان صرف شده و حداقل تعویض بستر لازم است.الگوریتم ژنتیکی را پیشنهاد میکنیم که با گردش بنوبت سنتی ترکیب میشود.

به زبان ساده تر
محدوده کاری الگوریتم ژنتیک بسیار وسیع می باشد و هر روز با پیشرفت روزافزون علوم و تکنولوژی استفاده از این روش در بهینه سازی و حل مسائل بسیار گسترش یافته است. الگوریتم ژنتیک یکی از زیر مجموعه های محاسبات تکامل یافته می باشد که رابطه مستقیمی با مبحث هوش مصنوعی دارد در واقع الگوریتم ژنتیک یکی از زیر مجموعه های هوش مصنوعی می باشد. الگوریتم ژنتیک را می¬توان یک روش جستجوی کلی نامید که از قوانین تکامل بیولوژیک طبیعی تقلید می¬کند .الگوریتم ژنتیک برروی یکسری از جواب¬های مساله به امید بدست آوردن جوابهای بهتر قانون بقای بهترین را اعمال می کند. درهر نسل به کمک فرآیند انتخابی متناسب با ارزش جواب¬ها و تولید مثل جواب-های انتخاب شده به کمک عملگرهایی که از ژنتیک طبیعی تقلید شده¬اند ,تقریب¬های بهتری از جواب نهایی بدست می¬آید. این فرایند باعث می¬شود که نسلهای جدید با شرایط مساله سازگارتر باشد.

فهرست مطالب
مقدمه
فصل اول
چکیده
تاریخچه الگوریتم ژنتیک
اهداف
ساختار الگوریتم‏های ژنتیکی

عملگرهای الگوریتم ژنتیک
روند کلی الگوریتم‏های ژنتیکی
روند کلی بهینه سازی و حل مسائل در الگوریتم ژنتیک
شرط پایان الگوریتم
فصل دوم
توضیح الگوریتم ژنتیک در ۱۲ قدم
قدم اول : بدست آوردن تابع هدف (Cost Function) با n متغیر

قدم دوم : تعیین طول کروموزوم

قدم سوم : تولید جمعیت اولیه
قدم چهارم: تبدیل هر ژن از کروموزوم به اعدادی در بازه دامنه همان متغیر
قدم پنجم
قدم ششم :
قدم هفتم : تعیین تعداد کروموزوم شرکت کننده در عمل پیوند
قدم هشتم : انتخاب کروموزومهایی که در عمل پیوند شرکت می کنند
قدم نهم : پیوند (crossover)
قدم دهم : جهش (mutation)
قدم یازدهم : حفظ بهترین کروموزوم
قدم دوازدهم

فصل سوم
روش پژوهش
نتایج و بحث
نتیجه گیری و کارهای آینده
نتیجه گیری‌ کلی
قدر دانی

منابع

دانلود پایان نامه ارائه روشی فازی برای شناسایی الگو های عددی فارسی

اختصاصی از فی موو دانلود پایان نامه ارائه روشی فازی برای شناسایی الگو های عددی فارسی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فهرست

• تعریف پروژه

• مروری بر کار های انجام شده

• تحلیل موضوع

         -- پیش پردازش

         -- استخراج ویژگی ها

         -- شناسایی

     - مجموعه فازی و انتخاب تابع عضویت

• تحلیل کد های استفاده شده در شبیه سازی

• شبیه سازی و ارائه نتایج تجربی

• بررسی مزایا و معایب روش موجود

• پیوست

• مراجع

فیلم آموزش انتخاب موضوع پایان نامه و نگارش پروپوزال + روشی برای دانلود رایگان مقالــــات ( تخفیف ویژه به مدت محدود)

اختصاصی از فی موو فیلم آموزش انتخاب موضوع پایان نامه و نگارش پروپوزال + روشی برای دانلود رایگان مقالــــات ( تخفیف ویژه به مدت محدود) دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

تخفیف ویژه ( به مدت محدود ) 

فیلم آموزش انتخاب موضوع پایان نامه و نگارش پروپوزال

همواره یکی از بزرگترین دغدغه های فکر دانشجویان تحصیلات تکمیلی انتخاب موضوع پایان نامه و بعد از آن نگارش پروپوزال است . 

به همین دلیل محصولی منحصر به فرد برای شما عزیزان آماده کرده ایم تا با بیان نکات کاربردی شما را در این زمینه یاری نماییم .

مدرس : علی سیمایی

زمان : 90 دقیقه 

در این مجموعه ی آموزشی یاد خواهیم گرفت : 

بهترین شیوه ی انتخاب موضوع پایان نامه

نکاتی در ارتباط با انتخاب عنوان و سوال تحقیق

سوال تحقیق با چه کلمه ی پرسشی شروع شود ؟

تشریح نکات و باید ها و نباید های بیان مسئله

در ضرورت تحقیق چه مباحثی را بنویسیم ؟

پیشینه تحقیق را به چند شکل می توان نوشت؟

پیشینه تحقیق و بیان مسئله را با چه جملاتی خاتمه دهیم ؟

چه مواردی را در نوشتن اهداف تحقیق رعایت کنیم ؟

نکات مربوط به فرضیه های تحقیق چیست ؟

جامعه ی آماری و نمونه تحقیق

روش انجام تحقیق چیست ؟

چه روش هایی برای گرد آوری اطلاعات وجود دارد ؟

و...

ضمن اینکه در یک فایل ویدئویی روشی را به شما آموزش خواهیم داد تا بدون پرداخت هیچ هزینه ای و بدون هیچ محدودیتی از سایت های بزرگ و معتبر مقاله ، مقالات را دریافت نمایید. 

به طور مثال روش دانلود رایگان و نامحدود از سایت های sciencedirect  و emeraldinsight و ieeexplore  و ... را خواهید آموخت. 

بعد از پرداخت مبلغ محصول، لینک دانلود بلافاصله برای شما فعال می شود.

در صورتی که پرداخت با موفقیت همراه نبود مجددا تلاش نمایید . 

در صورت بروز هرگونه مشکلی با ایمیل زیر در ارتباط باشید.

[e-mail]

پروژه رشته پزشکی تصفیه (دیافیلتریشن) روشی موثر و سریع برای نمک زدایی یا تغییر بافر نمونه های بیولوژیکی

اختصاصی از فی موو پروژه رشته پزشکی تصفیه (دیافیلتریشن) روشی موثر و سریع برای نمک زدایی یا تغییر بافر نمونه های بیولوژیکی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود پروژه رشته پزشکی تصفیه (دیافیلتریشن) روشی موثر و سریع برای نمک زدایی یا تغییر بافر نمونه های بیولوژیکی با فرمت ورد و قابل ویرایش تعداد صفحات 17

دانلود پروژه آماده

تصفیه (دیافیلتریشن)

دیافیلتریشن روشی است که غشاهای فراپالایش (پالایش از لا به لای صافی ای که قادر به گذراندن ذرات بسیار و ریز میکروسکوپی باشد) را برای تغییر، جابجایی یا کم کردن غلظت نمک یا مواد حل شده در محلول که شامل پروتئین ها، پپتیدها، نوکلئیک اسید و مولکولهای دیگر می باشد، مورد استفاده قرار می دهد. که در این حال با انتخاب صافی‌های غشاء نفوذپذیر (تراوا) برای جداسازی اجزا محلول بسته به اندازه مولکول به کار می رود. یک غشا فراپالایش مولکول هایی را که بزرگتر از منافذ غشا هستند را در خود نگه می دارد، در حالی که مولکولهای کوچکتر مثل نمک و مواد محلول در آب که قابلیت نفوذپذیری %100 دارند، به راحتی از غشا عبور می دهد. در اینجا ما مفاهیم مربوط به غلظت پروتئینی و دیافیلتریشن را شرح داده و روش های مختلف اجرای دیافیلتریشن و تاثیر آنها روی مراحل زمان، حجم، ثبات و بازیافت را مقایسه می کنیم.

پروژه روشی جدید برای الگوریتم زمانبندی CPU با گردش بنوبت ژنتیکی (با قابلیت ویرایش )

اختصاصی از فی موو پروژه روشی جدید برای الگوریتم زمانبندی CPU با گردش بنوبت ژنتیکی (با قابلیت ویرایش ) دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

پروژه روشی جدید برای الگوریتم زمانبندی CPU :شک نکنید که یک پروژه جامع و کال هست و بسیار عالی و کاربردی نویسنده به این موضوع پرداخته و تیک  این پروژه خاص و جالب رو به رایگان در اختیار شما میگذارد با ما همراه باشید….یک موضوع جالب در سیستم عامل, زمانبندی CPU است.این زمانبندی به تخصیص CPU مربوط است که فراینده ها را در سیستمی کامپیوتری اجرا میکند.زمانبندی CPU وظیفه ی اصلی سیستم عامل است[۱].زمانبندی باید بدرستی برای نگه داشتن بیطرفی و جلوگیری از فرایندهایی که هرگز CPU را تخصیص نمیدهد انجام شود(فرایند گرسنگی).زمانبندی CPU ضروری است , بخصوص در سیستم شبکه ی کامپیوتری که از گروهی از ایستگاههای کاری و سرویس دهندهها تشکیل میشود.سپس,در این سیستم عامل جدید ,کامپیوتر چند وظیفه ای ,یک هدف است و این به الگوریتم برای زمانبندی CPU متکی است.بهمین دلیل CPU بخش موثر یا مهم یک کامپیوتر است.[۱].علاوه بر این ,در این عصر به کمک VLSL (در مقیاس بسیار بزرگ مدار مجتمع)ممکن است پردازنده هایی با قدرت بالا تولید کنند.این قدرت شگفت انگیز بایداستفاده شود تا بی فایده نباشد.همزمان با قدرت محاسبه ی پردازنده, در برنامه های کاربردی افزایش وجود دارد که آن قدرت را استفاده میکند. یک معیار که باید بوسیله ی برنامه انجام شود ,به حداقل رساندن میانگین زمان انتظار برای همه ی فرایندها در بدست آوردن تخصیص CPU است.الگوریتمهای مختلفی برای زمانبندی CPU وجود دارد:یکی از آنها گردش بنوبت(RR) است.مفهوم اساسی در RR استفاده از اشتراک گذاری زمان است[۳].هر فرایند همان زمان CPU را بدست می آورد یعنی زمان کوانتومی, که بعنوان محدودیت در زمان پردازش ,بطور کلی در محدوده ی ۱-۱۰۰ میلی ثانیه عمل میکند.بعد از اینکه زمان کوانتومی برای فرایندی بپایان رسید,فرایند از اجرای آن متوقف میشود و در صف آماده گذارده میشوند.سپس ,فرایند بعدی انتخاب میشودتا اجرا شود.این مراحل چندین بار اجرا خواهند شد تا زمانیکه همه ی فرایندها بطور کامل بوسیله ی CPU بکار روند.اگر چه محدوده ی مقدار برای زمان کوانتومی وجود دارد,هنوز هیچ استانداردی وجود ندارد. ضمنا اگر زمان کوانتومی بسیار زیاد باشد,زمان مورد نیاز برای پاسخ / انتظار (چقدر زمان مورد نیاز است که آن بکار گرفته شود) کاملا زیاد است.علاوه براین, اگر خیلی کم باشد برای CPU مخارج کلی بوجود می آورد.جستجو برای بهترین زمان کوانتومی هدف دارد که به حداقل رساندن میانگین زمان انتظار برای گروهی از فرایندهاست.امیدواریم که هر فرایند بتواند کارش را در زمان معقول انجام دهد.تسریع کننده یک فرایند اثرات کارش را در بسیاری از فرایندها بپایان میرساند که میتواند بوسیله ی CPU بکار گرفته شود.این کار به توان عملیاتی بهتری از CPU میرسد برای اینکه همیشه مشغول است و هرگز غیرفعال نیست.براساس مقدمه ی بالا فکر میکنیم برای پیدا کردن بهترین کوانتوم برای بدست آوردن میانگین بهتری از زمان انتظار,مدت زمان صرف شده و حداقل تعویض بستر لازم است.الگوریتم ژنتیکی را پیشنهاد میکنیم که با گردش بنوبت سنتی ترکیب میشود.

به زبان ساده تر
محدوده کاری الگوریتم ژنتیک بسیار وسیع می باشد و هر روز با پیشرفت روزافزون علوم و تکنولوژی استفاده از این روش در بهینه سازی و حل مسائل بسیار گسترش یافته است. الگوریتم ژنتیک یکی از زیر مجموعه های محاسبات تکامل یافته می باشد که رابطه مستقیمی با مبحث هوش مصنوعی دارد در واقع الگوریتم ژنتیک یکی از زیر مجموعه های هوش مصنوعی می باشد. الگوریتم ژنتیک را می¬توان یک روش جستجوی کلی نامید که از قوانین تکامل بیولوژیک طبیعی تقلید می¬کند .الگوریتم ژنتیک برروی یکسری از جواب¬های مساله به امید بدست آوردن جوابهای بهتر قانون بقای بهترین را اعمال می کند. درهر نسل به کمک فرآیند انتخابی متناسب با ارزش جواب¬ها و تولید مثل جواب-های انتخاب شده به کمک عملگرهایی که از ژنتیک طبیعی تقلید شده¬اند ,تقریب¬های بهتری از جواب نهایی بدست می¬آید. این فرایند باعث می¬شود که نسلهای جدید با شرایط مساله سازگارتر باشد.

فهرست مطالب
مقدمه
فصل اول
چکیده
تاریخچه الگوریتم ژنتیک
اهداف
ساختار الگوریتم‏های ژنتیکی

عملگرهای الگوریتم ژنتیک
روند کلی الگوریتم‏های ژنتیکی
روند کلی بهینه سازی و حل مسائل در الگوریتم ژنتیک
شرط پایان الگوریتم
فصل دوم
توضیح الگوریتم ژنتیک در ۱۲ قدم
قدم اول : بدست آوردن تابع هدف (Cost Function) با n متغیر

قدم دوم : تعیین طول کروموزوم

قدم سوم : تولید جمعیت اولیه
قدم چهارم: تبدیل هر ژن از کروموزوم به اعدادی در بازه دامنه همان متغیر
قدم پنجم
قدم ششم :
قدم هفتم : تعیین تعداد کروموزوم شرکت کننده در عمل پیوند
قدم هشتم : انتخاب کروموزومهایی که در عمل پیوند شرکت می کنند
قدم نهم : پیوند (crossover)
قدم دهم : جهش (mutation)
قدم یازدهم : حفظ بهترین کروموزوم
قدم دوازدهم

فصل سوم
روش پژوهش
نتایج و بحث
نتیجه گیری و کارهای آینده
نتیجه گیری‌ کلی
قدر دانی

منابع