دانلود پاورپوینت زمانبندی منابع برنامه ها در یک شبکه محاسباتی

اختصاصی از فی موو دانلود پاورپوینت زمانبندی منابع برنامه ها در یک شبکه محاسباتی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

nیکی از اهداف مهم در شبکه های محاسباتی ، انتخاب منابع مناسب برای اجرای موثر یک Job میباشد.

nزمانبند منابع با مورد بررسی قرار دادن ویژگیهای خاص برنامه های کاربردی (Application) ، تصمیم می گیرد که چه معیارهایی باید بکار روند.

nاین مقاله یک چارچوب (Framework) زمانبندی منابع توزیع شده که اساسا شامل زمانبند کار JS و زمانبند محلی LS میباشد را ارائه میدهد.

nبرای یافتن نیازهای برنامه های کاربردی مختلف ، HGSA ، که بر پایه الگوریتم زمانبندی حریصانه ـ Heuristic میباشد ، و برای زمانبندی Job ها در شبکه است را برگزیده ایم.

nدر این Heuristic از دو معیار ، وزن محاسباتی و فاکتور پیچیدگی حجم کار استفاده می شود.

nاز معیار وزن برای کنترل تاثیر معیار روی برنامه های کاربردی استفاده میشود.

.1چکیده

.2مقدمه

.3کارهای انجام شده در زمینه زمانبندی منابع

.4چارچوب زمانبندی منابع

.5الگوریتم زمانبندی حریصانه HEURISTIC-BASED

.6آزمایشات ، نتایج و نمودارها

.7نتیجه گیری و کارهای آینده

 

 

 شامل 44 اسلاید powerpoint

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

انواع سازوکار زمانبندی متغیر سوپاپها

اختصاصی از فی موو انواع سازوکار زمانبندی متغیر سوپاپها دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

انواع سازوکار زمانبندی متغیر سوپاپها

۱. سازوکار تغییر زاویه بادامک 

زمانبندی متغیر سوپاپ از نوع تغییر زاویه بادامک ساده‌ترین، ارزانترین، و متداول‌ترین سازوکاری استکه درحال حاضر مورد استفاده قرار می گیرد. اساسا این سازوکار زمانبندی سوپاپها را با تغییر دادن زاویه زمانبندی میل بادامک تغییر می‌دهد.

به عنوان مثال در سرعت زیاد میل بادامک تنفس به اندازه 30 درجه چرخانده می‌شود تا سوپاپ هوا زودتر بازشود. این حرکت با استفاده از عملگر هیدرولیکی اعمال شده و مقدار جابجایی موردنیاز توسط سیستم کنترل الکترونیک موتور مراقبت و تنظیم می‌شود

توجه داشته باشید که سازوکار تغییر زاویه بادامک نمی‌تواند زاویه بازبودن سوپاپ را تغییر دهد و فقط دیر یا زود باز شدن سوپاپ تنفس را تغییر می‌دهد. در نتیجه اگر سوپاپ هوا زود باز شود، زود هم بسته می‌شود و اگر دیر باز شود، دیرهم بسته می‌شود.

همچنین نمی‌تواند کورس بازشدن سوپاپ را نیز تغییر دهد. با این وجود ساده‌ترین، و ارزانترین شکل سازوکار زمانبندی متغیر سوپاپ محسوب می‌شود. زیرا برخلاف سایر سازوکارها که برای هر سیلندر یک عملگر مستقل نیاز دارد، این سازوکار برای هر میل بادامک تنها به یک عملگر هیدرولیکی نیاز دارد

تغییر پیوسته یا گسسته زاویه میل‌بادامک

ساده‌ترین سازوکار تغییر زاویه بادامک فقط 2 یا 3 نقطه ثابت برای تغییر زاویه دارد، مثلا زاویه 0 و 30 درجه. سیستم بهتر سازوکار تغییر پیوسته زاویه بادامک می‌باشد که هر زاویه‌ای بین 0 تا 30 درجه را برحسب سرعت پوشش می‌دهد.

واضح استکه بدین ترتیب زمانبندی بهنیه برای هرسرعتی قابل تنظیم است، ضمن آنکه تغییرات نیز با پیوستگی صورت می‌گیرد که مزیت مهمی است. برخی طراحیها مانند سیستم:

BMW: VANOS (VAriable NOckenwellenspreizung, Variable Camshaft Lobe Separation)

برروی هر دو میل بادامک تنفس و تخلیه سازوکار تغییر پیوسته زاویه بادامک قرار دارد و موجب می‌شود تا قیچی سوپاپ یا همپوشانی بیشتری بدست آمده و بازدهی بیشتری حاصل شود.

به همین دلیل است که خودروی M3 3.2 از نمونه قبلی خود M3 3.0که فقط روی میل بادامک تنفس عملگر تغییر پیوسته زاویه بادامک دارد، بازدهی بیشتری داشته و قدرت 100 اسب بخار در هر لیتر تولید می‌کند.در سری E46این سازوکار برروی میل بادامک تنفس 40 درجه و بروی میل بادامک دود 25 درجه تغییر زاویه ایجاد می‌کند

تعداد صفحات: 15

سمینار کارشناسی ارشد مهندسی پلیمر تاثیر زمانبندی آمیزه سازی رزینهای پلی استر غیر اشباع با جمع شدگی کم

اختصاصی از فی موو سمینار کارشناسی ارشد مهندسی پلیمر تاثیر زمانبندی آمیزه سازی رزینهای پلی استر غیر اشباع با جمع شدگی کم دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود سمینار کارشناسی ارشد مهندسی پلیمر  تاثیر زمانبندی آمیزه سازی رزینهای پلی استر غیر اشباع با جمع شدگی کم با فرمت PDF تعداد صفحات 180

این سمینار جهت ارایه در مقطع کارشناسی ارشد طراحی وتدوین گردیده است وشامل کلیه مباحث مورد نیاز سمینارارشد این رشته می باشد.نمونه های مشابه این عنوان با قیمت های بسیار بالایی در اینترنت به فروش می رسد.گروه تخصصی مااین سمینار رابا  قیمت ناچیزی جهت استفاده دانشجویان عزیز در رابطه با منبع اطلاعاتی در اختیار شما قرار می دهد.حق مالکیت معنوی این اثر مربوط به نگارنده است وفقط جهت استفاده ازمنابع اطلاعاتی وبالا بردن سطح علمی شما دراین سایت ارایه گردیده است.          

دانلود مقاله مسئله زمانبندی پروژه با در نظر گرفتن محدودیت منابع تک هدفه با الگوریتم مبتنی بر ممتیک ترکیبی قورباغه

اختصاصی از فی موو دانلود مقاله مسئله زمانبندی پروژه با در نظر گرفتن محدودیت منابع تک هدفه با الگوریتم مبتنی بر ممتیک ترکیبی قورباغه دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

عنوان مقاله : 

مسئله زمانبندی پروژه با در نظر گرفتن محدودیت منابع تک هدفه با الگوریتم مبتنی بر ممتیک ترکیبی قورباغه

قالب بندی:  ورد

( 27 صفحه )

شرح مختصر : 

  الگوریتم جهش ترکیبی قورباغه (SFLA) یک الگوریتم مبتنی بر ممتیک متاهیوریستیکِ است. این الگوریتم در سال‌های اخیر توسط Eusuff و Lansey ایجاد شد. الگوریتم SFLA از نحوه‌ی جستجوی  غذای گروه‌های قورباغه سرچشمه می‌گیرد. این الگوریتم برای جستجوی محلی میان زیرگروه‌های قورباغه از روش نمو ممتیک استفاده می‌کند. SFLA از استراتژی ترکیب استفاده می‌کند و امکان مبادله پیام در جستجوی محلی را فراهم می‌سازد. الگوریتم جهش ترکیبی قورباغه مزایای الگوریتم نمو ممتیک و بهینه‌سازی گروه ذرات  را ترکیب می‌کند. یکی از مسائل مشهور در زمینه کنترل پروژه، زمانبندی پروژه با محدودیت منابع و سایر محدودیتها می باشد که زمان‌بندی پروژه با در نظر گرفتن محدودیت منابع از جمله مسائل دارای پیشینه تحقیقاتی غنی است.   مساله زمان‌بندی پروژه با منابع محدود در واقع کلی­ترین مساله زمان‌بندی است. مسائل زمان‌بندی کارگاهی، جریان کارگاهی ، زمان‌بندی و سایر مسائل زمان‌بندی همگی زیر مجموعه ای از این مسئله به حساب می آیند. زمان‌بندی پروژه یکی از وظایف اصلی و فعالیت‌های اصلی در مدیریت پروژه است . . .

توجه : مقاله با فرمت ورد ارایه شده و قابل ویرایش است.