فهرس المقالات کاهش مصرف انرژی

• حرية الوصول المقاله
  • صفحة الملخص
  • نص كامل
  
  1 - افزایش مقدار داده جمع‌آوری شده و کاهش مصرف انرژی با استفاده از کدگذاری شبکه و سینک‌های متحرک در شبکه‌های حسگر بی‌سیم
  احسان خراطی
  شبکه حسگر بی‌سیم شامل تعدادی گره حسگر ثابت بوده که گره‌های سینک برای جمع‌آوری داده‌ها بین گره‌ها حرکت می‌کنند. برای کاهش مصرف انرژی و افزایش مقدار داده جمع‌آوری شده نیاز به تعیین مسیر بهینه و مکان اقامت سینک‌های متحرک است که سبب افزایش عمر شبکه‌های حسگر بی‌سیم می‌شود. ا أکثر

  شبکه حسگر بی‌سیم شامل تعدادی گره حسگر ثابت بوده که گره‌های سینک برای جمع‌آوری داده‌ها بین گره‌ها حرکت می‌کنند. برای کاهش مصرف انرژی و افزایش مقدار داده جمع‌آوری شده نیاز به تعیین مسیر بهینه و مکان اقامت سینک‌های متحرک است که سبب افزایش عمر شبکه‌های حسگر بی‌سیم می‌شود. این مقاله، با استفاده از کدگذاری شبکه، یک مدل ریاضی خطی صحیح مختلط یا MILP برای تعیین مسیر بهینه چندپخشی از گره‌های حسگر منبع به سینک‌های متحرک در شبکه‌های حسگر بی‌سیم ارایه داده که زمان و مکان‌های اقامت سینک‌ها را تعیین می‌کند تا جمع‌آوری داده‌های کدگذاری شده حداکثر شود و تاخیر حرکت سینک‌ها و میزان مصرف انرژی کاهش یابد. حل این مساله در زمان چندجمله‌ای به دلیل دخیل بودن پارامترهای مختلف و محدود بودن منابع شبکه‌‌های حسگر بی‌سیم امکان‌پذیر نیست. لذا برای حل این مساله در زمان چندجمله‌ای، چند الگوریتم اکتشافی و حریصانه و کاملا توزیع‌شده پیشنهاد شده تا حرکت سینک‌ها و مکان اقامت آنها را براساس حداکثر کردن مقدار داده‌های کدگذاری شده و نوع مهلت زمانی داده‌ها تعیین کند. با شبیه‌سازی نشان داده که روش بهینه و استفاده از کدگذاری و الگوریتم‌های پیشنهادی سبب کاهش زمان اجرا و مصرف انرژی و افزایش داده‌های جمع‌آوری شده و عمر شبکه نسبت به روش‌های فاقد کدگذاری شبکه می‌شود. تفاصيل المقالة
• حرية الوصول المقاله
  • صفحة الملخص
  • نص كامل
  
  2 - بهبود عملکرد طبقه‌بند شبکه عصبی چندجمله‌ای با استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی نهنگ
  مهسا معماری عباس حریفی عبدالله خلیلی
  شبکه عصبی چندجمله‌ای (PNN) یک الگوریتم یادگیری بانظارت و از محبوب‌ترین مدل‌های مورد استفاده در کاربردهای واقعی است. هرچه شبکه عصبی چندجمله‌ای از نظر تعداد توصیفات جزئی (PDها) و لایه‌ها ساختار پیچیده‌تری داشته باشد، نیاز به زمان و حجم بیشتری برای محاسبه و ذخیره‌سازی دارد أکثر

  شبکه عصبی چندجمله‌ای (PNN) یک الگوریتم یادگیری بانظارت و از محبوب‌ترین مدل‌های مورد استفاده در کاربردهای واقعی است. هرچه شبکه عصبی چندجمله‌ای از نظر تعداد توصیفات جزئی (PDها) و لایه‌ها ساختار پیچیده‌تری داشته باشد، نیاز به زمان و حجم بیشتری برای محاسبه و ذخیره‌سازی دارد. در این تحقیق رویکرد جدیدی در زمینه بهبود کارایی طبقه‌بند شبکه عصبی چندجمله‌ای با استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی نهنگ (WOA) به نام PNN-WOA پیشنهاد شده که علاوه بر افزایش دقت PNN، زمان و حجم محاسبات قابل تحملی دارد. در رویکرد پیشنهادی، PDها بر اساس ترکیب دوبه‌دوی ویژگی‌ها از نمونه‌های آموزشی در لایه اول تولید می‌شوند. مجموعه‌ای از PDهای تولیدشده در لایه اول، متغیرهای ورودی و بایاس، عصب‌های لایه دوم را تشکیل می‌دهند. در نهایت خروجی شبکه عصبی چندجمله‌ای، توسط مجموع وزن‌دهی شده خروجی‌های لایه دوم به دست می‌آید. با استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی نهنگ (WOA) بهترین بردار ضرایب وزن‌دهی به گونه‌ای که شبکه PNN بیشترین دقت طبقه‌بندی را داشته باشد، به دست می‌آید. برای ارزیابی روش PNN-WOA از یازده مجموعه داده موجود در پایگاه داده UCI استفاده شد. نتایج نشان می‌دهند که PNN-WOA در مقایسه با روش‌های پیشین از قبیل PNN-RCGA، PNN-MOPPSO، RCPNN-PSO و S-TWSVM عملکرد مناسبی دارد. همچنین نتایج آزمون آماری فریدمن نشان می‌دهند که در مجموع، روش پیشنهادی PNN-WOA نسبت به سایر روش‌های مقایسه‌شده، از نظر آماری عملکرد بهتری (با مقدار P برابر 039/0) داشته است. تفاصيل المقالة
• حرية الوصول المقاله
  • صفحة الملخص
  • نص كامل
  
  3 - ارائه یک مدل آگاه از انرژی و مبتنی بر زنجیره مارکوف به منظور مدیریت پویای ماشین‌های مجازی در مراکز داده ابری
  مهدی رجب زاده ابوالفضل طرقی حقیقت امیرمسعود رحمانی
  استفاده از راهکارهای آگاه از انرژی از موضوعات مهم تحقیقاتی در حوزه رایانش ابری است. با کاربرد مؤثر الگوریتم‌ها‌ی جایگذاری و تجمیع ماشین‌ها‌ی مجازی، تأمین‌کنندگان ابر قادر خواهند بود مصرف انرژی را کاهش دهند. در این مقاله مدل جدیدی ارائه شده که با بهبود در الگوریتم‌ها و ا أکثر

  استفاده از راهکارهای آگاه از انرژی از موضوعات مهم تحقیقاتی در حوزه رایانش ابری است. با کاربرد مؤثر الگوریتم‌ها‌ی جایگذاری و تجمیع ماشین‌ها‌ی مجازی، تأمین‌کنندگان ابر قادر خواهند بود مصرف انرژی را کاهش دهند. در این مقاله مدل جدیدی ارائه شده که با بهبود در الگوریتم‌ها و ارائه روش‌های مناسب، به دنبال رسیدن به نتایج مطلوب است. نظارت دوره‌ای بر وضعیت منابع، تحلیل مناسب داده‌های به دست آمده و پیش‌بینی وضعیت بحرانی سرورها به کمک مدل مارکوف پیشنهادی سبب شده است که تا حد امکان از تعداد مهاجرت‌های غیر ضروری کاسته شود. ترکیب الگوریتم‌های ژنتیک و شبیه‌سازی تبرید در بخش جایگزینی در کنار تعریف زنجیره مارکوف جاذب باعث عملکرد بهتر و سریع‌تر الگوریتم پیشنهادی گردیده است. شبیه‌سازی‌های انجام‌شده در سناریوهای مختلف در کلودسیم نشان می‌دهد که در مقایسه با بهترین الگوریتم مورد مقایسه قرار گرفته، در بار کم، متوسط و زیاد، مصرف انرژی کاهش قابل توجهی داشته و این در حالی است که نقض توافقات سطح سرویس‌دهی نیز به طور متوسط 17 درصد کاهش یافته است. تفاصيل المقالة