مقاله الگوریتم

اختصاصی از فایلکو مقاله الگوریتم دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word  و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 19

چکیده : در این گزارش ما به بررسی ویژگی های الگوریتمهای کنترل همروندی توزیعی که بر پایه مکانیزم قفل دو مرحله ای(2 Phase Locking) ایجاد شده اند خواهیم پرداخت. محور اصلی این بررسی بر مبنای تجزیه مساله کنترل همروندی به دو حالت read-wirte و write-write می‌باشد. در این مقال، تعدادی از تکنیکهای همزمان سازی برای حل هر یک از قسمتهای مساله بیان شده و سپس این تکنیکها برای حل کلی مساله با یکدیگر ترکیب می‌شوند.

در این گزارش بر روی درستی و ساختار الگوریتمها متمرکز خواهیم شد. در این راستا برای ساختار پایگاه داده توزیعی یک سطحی از انتزاع را در نظر می‌گیریم تا مساله تا حد ممکن ساده سازی شود.

1. مقدمه : کنترل همروندی فرآیندی است که طی آن بین دسترسی های همزمان به یک پایگاه داده در یک سیستم مدیریت پایگاه داده چند کاربره هماهنگی بوجود می‌آید. کنترل همروندی به کاربران اجازه می‌دهد تا در یک حالت چند برنامگی با سیستم تعامل داشته باشند در حالیکه رفتار سیستم از دیدگاه کاربر به نحو خواهد بود که کاربر تصور می‌کند در یک محیط تک برنامه در حال فعالیت است. سخت ترین حالت در این سیستم مقابله با بروز آوری های آزار دهنده ای است که یک کاربر هنگام استخراج داده توسط کاربر دیگر انجام می‌دهد. به دو دلیل ذیل کنترل همروندی در پایگاه داده های توزیعی از اهمیت بالایی برخوردار است:

کاربراان ممکن است به داده هایی که در کامپیوترهای مختلف در سیستم قرار دارند دسترسی پیدا کنند.

یک مکانیزم کنترل همروندی در یک کامپیوتر از وضعیت دسترسی در سایر کامپیوترها اطلاعی ندارد.

مساله کنترل همروندی در چندین سال قبل کاملا مورد بررسی قرار گفته است و در خصوص پایگاه‌داده‌های متمرکز کاملا شناخته شده است. در خصوص این مسال در پایگاه داده توزیعی با توجه به اینکه مساله در حوزه مساله توزیعی قرار می‌گیرد بصورت مداوم راهکارهای بهبود مختلف عرضه می‌شود. یک تئوری ریاضی وسیع برای تحلیل این مساله ارائه شده و یک راهکار قفل دو مرحله ای به عنوان راه حل استاندارد در این خصوص ارائه شده است. بیش از 20 الگوریتم کنترل همروندی توزیعی ارائه شده است که بسیاری از آنها پیاده سازی شده و در حال استفاده می‌باشند.این الگوریتمها معمولا پیچیده هستند و اثبات درستی آنها بسیار سخت می‌باشد. یکی از دلایل اینکه این پیچیدگی وجود دارد این است که آنها در اصطلاحات مختلف بیان می‌شوند و بیان های مختلفی برای آنها وجود دارد. یکی از دلایل اینکه این پیچدگی وجود دارد این است که مساله از زیر قسمتهای مختلف تشکیل شده است و برای هر یک از این زیر قسمتها یک زیر الگوریتم ارائه می‌شود. بهترین راه برای فائق آمدن بر این پیچدگی این است که زیر مساله ها و الگوریتمهای ارائه شده برای هر یک را در ی.ک سطح از انتزاع نگاه داریم.

با بررسی الگوریتمهای مختلف می‌توان به این حقیقت رسید که این الگوریتمها همگی ترکیبی از زیر الگوریتمهای محدودی هستند. در حقیقت این زیر الگوریتمها نسخه‌های متفاوتی از دو تکنیک اصلی در کنترل همروندی توزیعی به نامهای قفل دو مرحله ای و ترتیب برچسب زمانی می‌باشند.

همانطور که گفته شد، هدف کنترل همروندی مقابله با تزاحمهایی است که در اثر استفاده چند کاربر از یک سری داده واحد برای کاربران بوجود می‌آید است. حال ما با ارائه دو مثال در خصوص این مسائل بحث خواهیم نمود. این دو مثال از محک معروف TPC_A مقتبس شده اند. در این مثالها، یک سیستم اطلاعات را از پایگاه داده ها استخراج کرده و محاسبات لازم را انجام داده و در نهایت اطلاعات را در پایگاه داده ذخیره می‌نماید.

حالت اول را می‌توان بروزآوری از دست رفته نامید. حالتی را تصور کنید که دو مشتری از دو سیستم مجزا بخواهند از یک حساب مالی برداشت نمایند. در این حالت فرض کنید در غیاب سیستم کنترل همروندی، هر دو با هم اقدام به خواندن اطلاعات و درج اطلاعات جدید در سیستم میکنند. در این حالت در غیاب سیستم کنترل همروندی تنها آخرین درج در سیستم ثبت می‌شود. این حالت در شکل 1 نشان داده شده‌ است.

شکل 1 نمایش حالت بروز آوری از دست رفته

حالت دوم حالتی است که در آن اطلاعات صحیح از پایگاه داده استخراج نمی‌شود. در این حالت فرض کنید دو مشتری بخواهند کارهای ذیل را انجام دهند.

مشتری 1: بخواهد یک چک 1 میلیونی را به حساب X واریز و از حساب Y برداشت نماید.

مشتری 2: بخواهد بیلان حساب مالی X و Y شامل کل موجودی را نمایش دهد.

در غیاب کنترل همروندی همانطور که در شکل 2 نشان داده شده‌است، تزاحم بین پروسس ها بوجود خواهد آمد. فرض کنید در زمانی که مشتری 1 اطلاعات را از حساب Y خوانده و اطلاعات حساب X را دریافت نموده و 1 میلیون از حساب Y برداشت نموده ولی هنوز

بهینه سازی منبع با استفاده از شبیه‌سازی ترکیب یافته و الگوریتم ژنتیک

اختصاصی از فایلکو بهینه سازی منبع با استفاده از شبیه‌سازی ترکیب یافته و الگوریتم ژنتیک دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word  و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 41

بهینه سازی منبع با استفاده از شبیه سازی ترکیب یافته و الگوریتم ژنتیک

خلاصه

این مقاله، توسط ترکیب کردن فلوچارت ( نمودار گردش کار) براساس ابراز شبیه سازی با یک روش بهینه سازی ژنتیک قدرتمند، یک روش را برای بهینه سازی منبع نشان می دهد.روش ارائه شده، کمترین هزینه،و بیشترین بازده را ارائه میدهد، وبالاترین نسبت سودمندی را در عملکردهای ساخت و تولید فراهم می آورد. به منظور یکپارچگی بیشتر بهینه سازی منبع در طرح ریزی های ساخت،مدلهای شبیه سازی بهینه یافته (GA) الگوریتم های ژنتیکی گوناگون،عموماً با نرم افزارهای مدیریت پروژه بکار رفته شده ادغام می شوند. بنابراین، این مدلها از طریق نرم افزار زمان بندی فعال می شوند و طرح را بهینه می سازند.نتیجه، یک ساختار کاری تقلیل یافته سلسله مراتبی در رابطه با مدلهای همانندی سازی بهینه یافته GA است. آزمایشات گوناگون بهینه سازی با یک سیستم در دو مورد مطالعه، توانایی آن را برای بهینه ساختن منابع در محدوده محدودیتهای واقعی مدلهای همانند سازی آشکار کرد. این الگو برای کاربرد بسیارآسان است و می تواند در پروژه های بزرگ بکار رود. براساس این تحقیق، همانندسازی کامپیوتر وا لگوریتمهای ژنتیک ،می توانند یک ترکیب موثر برای بهبود دادن بازده و صرفه جویی در زمان وساخت و هزینه ها باشند.

مقدمه

این امر کاملاً آشکار شده است که بازده کاری پایین ،عدم آموزش، و کاهش تعداد معاملات، چالشهای بحرانی هستند که صنعت ساختمان( ساخت) با آن روبرو خواهد شد.

بهره دهی یا قدرت تولید در رابطه با مطالعه ها، برای مثال،دلالت بر زمان بیکاری (بیهودة) کاربران در ساخت(تولید) دارد که این زمان از 20 تا 45% متغیر است. این اتلاف وقت ، که از طریق منابع ناکارآمد و طرح ریزیهای غیربسنده( نامناسب) ناشی می شود، تاثیر و پیامد فوق العاده ای در هزینه های ساخت دارد. همچنین، پیماناکاران که مهارتهای مدیریتی منابع کارآمد را ندارند، این رقابت کردن در بازارهای ساخت جهانی که آنها د ر آن فرصتها بسیاری را خواهند یافت، برای آنها کاری بس دشوار خواهد بود.

با ایجاد تجهیزات و نیروی کار برای امر ساخت و تولید، این امر آشکار است که تدبیرهای کاربرد نیروی کار متناوب و کاربرد بهتر از منابع کاری موجود، به

مقاله الگوریتم های متراکم سازی

اختصاصی از فایلکو مقاله الگوریتم های متراکم سازی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

مقاله کامل بعد از پرداخت وجه

لینک پرداخت و دانلود در "پایین مطلب"

فرمت فایل: word (قابل ویرایش و آماده پرینت)

تعداد صفحات:23

الگوریتم های متراکم سازی

فایلهای قبل از چاپ اغلب بزرگ هستند .بنابر این ، این یک امر منطقی است که داده اغلب فشرده شده است . تعداد کاملاً کمی الگوریتم وجود دارد که بتواند هم برای نوشتار و هم برای تصاویر استفاده کرد . یک دانش ابتدایی درباره اینکه چگونه الگوریتم های متفاوت کار می کنند می تواند ارزنده باشد . این اوراق یک دید کلی از الگوریتم های تراکم سازی گوناگون که در صنعت پیش چاپ استفاده می شود ارائه خواهد کرد . آن به هیچ وجه یک دید کلی کامل از همه الگوریتم های موجود نیست .

انواع تراکم سازی ملاک عبارتند از :

متراکم سازی CCITT ‌ گروه 3 و 4 ( هم اکنون در حال ساخت )

• متراکم سازی Flate / deflate
• متراکم سازی JPEG
• متراکم سازی LZW
• متراکم RLE

انواع الگوریتم های متراکم سازی

الگوریتم های بالا می توانند به 2 بخش جداگانه تقسیم شوند آنها یا بی فایده هستند و یا بافایده .

عیب یابی سازه ها با استفاده از الگوریتم های هوش مصنوعی Extreme Learning Machine و Least Square Support Vector Machine

اختصاصی از فایلکو عیب یابی سازه ها با استفاده از الگوریتم های هوش مصنوعی Extreme Learning Machine و Least Square Support Vector Machine دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

  |  مقاله با عنوان: عیب یابی سازه ها با استفاده از الگوریتم های هوش مصنوعی Extreme Learning Machine و Least Square Support Vector Machine

   |  نویسندگان: مرجان سهرابی ، پیمان ترک زاده ، رامین قیاسی

  |  محل انتشار: دهمین کنگره بین المللی مهندسی عمران - دانشگاه تبریز - 15 تا 17 اردیبهشت 94

  |  فرمت فایل: PDF و شامل 8 صفحه می باشد.

چکیــــده:

امروزه استفاده از الگوریتم های مبتنی بر هوش مصنوعی در زمینه عیب یابی سازه ها مورد توجه بسیاری از محققین قرار گرفته است. در این تحقیق، جهت تشخیص عیوب چندگانه در سیستم های سازه ای، از دو الگوریتم هوش مصنوعی جدید استفاده شده است. بدین منظور، روش (Extreme Learning Machine (ELM برای طراحی سیستم عیب یابی هوشمند سازه ها مورد استفاده قرار گرفته است. وظیفه  سیستم عیب یابی، شناسایی محل و میزان آسیب در سازه ها می باشد. آسیب در سازه ها توسط سازه ها توسط کاهش سختی مدل شده و همچنین از تغییرات فرکانس های سازه به عنوان ورودی سیستم عیب یاب استفاده می گردد. برای مقایسه کارایی سیستم مبتنی بر ELM، نتایج حاصله از آن با سیستم مشابه مبتنی بر ماشین بردار پشتیبان حداقل مربعات (LS-SVM) مقایسه شده است. به منظور ارزیابی عملکرد روش پیشنهادی، مثال های عددی حل شده و نتایج بیانگر دقت بیشتر ELM نسبت به LS-SVM جهت عیب یابی سازه ها می باشد.

دانلود تحقیق الگوریتم فلوید

اختصاصی از فایلکو دانلود تحقیق الگوریتم فلوید دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word  و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 8

الگوریتم فلوید برای یافتن کوتاه ترین مسیر

یک مشکل متداول در سفره های هوایی هنگامی که پرواز مستقیم وجود نداشته باشد تعیین کوتاه ترین مسیر پرواز از شهری به شهر دیگر است . حال الگوریتمی طراحی می کنیم که این مسئله و مسائل مشابه را حل کند . نخست لازم است نظریه گراف ها را مرور کنیم . شکل یک گراف جهت دار و موضون را نشان می دهد به خاطر دارید که در نمایش تصویری گراف ها دایره نشان گر راس ها و خط میان دو دایره نشان دهنده یال ها هستند . اگر هر یال دارای جهت باشد گراف را گراف جهت دار یا دیاگراف می گویند . هنگام رسم یال ها در این گونه گراف ها از پیکان برای نشان دادن جهت استفاده می کنیم در یک دیاگراف بین دو راس امکان وجود دو یال است که جهت آنها مخالف هم هست. برای مثال درشکل یک یال از v1 به v2 و یکی از v2 به v1 وجود دارد.اگر این یال ها با مقادیری همراه باشند این مقادیر را وزن و گراف حاصل را موزون می خوانند.

در این جا فرض می کنیم که این مقادیر غیر منفی است.گرچه این مقادیر را معولاً وزن می نامند در بسیاری از از کابردها نشانگر فاصله است.بنابراین مسیر را به عنوان فاصله میان راسی تا راس دیگر در نظر می گیرند.در یک گراف جهت دار مسیر مجموعه ای از راس هاست به طوری که از یک راس تا راس دیگر یک یال وجود دارد. مسیری از یک راس به خود آن راس را چرخه می گویند.

اگر مسیری هیچگاه دوبار از یک راس نگذرد مسیر ساده نامیده می شود.توجه کنید که یک مسیر ساده هرگز حاوی زیر مسیری که چرخه ای باشد نیست.طول یک مسیر در گراف موزون حاصل جمع اوزان مسیر است. در یک گراف ناموزون طول مسیر صرفاً عبارت است از تعداد رئوس موجود در آن است.

مسئله ای که کاربردهای فراوان دارد یافتن کوتاهترین مسیر از راسی به رئوس دیگر است. واضح است کوتاهترین مسیر باید مسیری ساده باشد. در شکل سه مسیر ساده از v1 به v2 وجود دارد یعنی [v1,v2,v3] [v1,v4,v3] [v1,v2,v4,v3] .چون

Length[v1,v2,v3]=1+3=4

Length[v1,v4,v3]=1+2=3

Length[v1,v2,v4,v3]=1+2+2=5

[v1,v4,v3]کوتاهترین مسیر ازv1 به v3 است.همانطور که پیش از این گفته شد یک کاربرد متداول کوتاهترین مسیر تعیین کوتاهترین مسیر میان دو شهر است.

مسئله کوتاهترین یک مسئله بهینه سازی است. برای هر نمونه از مسئله بهینه سازی ممکن است بیش از یک راه حل وجود داشته باشد.هریک از راه حل های پیشنهادی دارای مقداری مرتبط با آن است و حل نمونه آن حلی است که دارای مقدار بهینه است.مقدار بهینه حداقل است یا حد اکثر در مورد مسئله کوتاهترین مسیر یک حل پیشنهادی مسیری از یک راس به راس دیگر بود .مقدار آن طول مسیر و مقدار بهینه حداقل طول است.

چون ممکن است بیش از یک کوتاهترین مسیر از راسی به راس دیگر وجود داشته باشد مسئله ما یافتن هر یک از این کوتاهترین مسیر هاست.یک الگوریتم واضح برای این مسئله تعیین طول همه مسیرها برای هر راس از ان راس به هریک از رئوس دیگر است.اما زمان این الگوریتم بدتر از زمان نمایی است. برای مثال فرض کنید از هر راس به همه رئوس دیگر یک یال وجود دارد .در این صورت زیر مجموعه ای از همه مسیر ها عبارت است از مجموعه ای خواهد بود که از راس نخست شروع می شود و به راسی دیگر ختم می شود و از همه رئوس دیگر عبور می کنند.چون راس دوم در چنین مسیری می تواند هریک از n-2 راس باشد راس سوم در چنین مسیری می تواند هر یک از n-3 راس باشد...

و راس دومی به آخری روی چنین مسیری فقط می تواند یک راس باشد.تعداد کل مسیرها از یک راس که از همه رئوس دیگر بگذرد عبارت است از :

(n-2)(n-3)…1=(n-2)!

که بد تر از حالت نمایی است. در بسیاری از مسائل بهینه سازی با همین وضعیت مواجه هستیم . یعنی الگوریتمی که همه حالت های ممکن را در نظر بگیرد زمان آن نمایی یا بدتر است.

با استفاده از برنامه نویسی پویا یک الگوریتم زمانی درجه سوم برای مسئله کوتاهترین مسیر ایجاد می کنیم. نخست الگوریتمی طرح می کنیم که فقط طول کوتاهترین مسیرها را تعیین کند. سپس آن را طوری اصلاح می کنیم که کوتاهترین مسیر را نیز ایجاد کند .یک گراف موزون حاوی n راس را با یک آرایه w نشان می دهند که در آن

اگر یالی بین , باشد وزن یال

اگر یالی بین , نباشد w[i][j]=

اگر i=j باشد 0

چون راس vj وقتی مجاور راس vi خوانده می شود که یالی بین vj و vi باشد به این آرایه نمایش ماتریس همجواری یک گراف می گویند .اگر بتوانیم راهی برای محاسبه مقادیر d از مقادیر w بیابیم الگوریتمی برای مسئله کوتاهترین مسیر خواهیم داشت این هدف با ایجاد n+1 آرایه قابل حصول است که وداریم : =طول کوتاهترین مسیر از VI به VJ فقط با استفاده از رئوس موجود در مجموعه {V1,V2,….VK} به عنوان رئوس واسطه پیش از انکه نشان دهیم چرا به این ترتیب قادر به محاسبه D از روی W هستیم معنی عناصر این آرایه ها را توضیح می دهیم .