فهرس المقالات Task Scheduling

• حرية الوصول المقاله
  • صفحة الملخص
  • نص كامل
  
  1 - زمانبندی کارها در محیط‌های ابری با استفاده از چارچوب نگاشت – کاهش و الگوریتم ژنتیک
  سید نیما  خضر نیما جعفری نویمی پور
  زمان‌بندی وظایف یک جزء حیاتی هر سیستم توزیع‌شده همچون گرید، ابر و شبکه های نظیر به نظیر می باشد که وظایف را برای اجرا به منابع مناسب ارجاع می دهد. روش های رایج در زمان‌بندی دارای معایبی از قبیل پیچیدگی زمانی بالا، هم‌زمان اجرا نشدن کارهای ورودی و افزایش زمان اجرای برنام أکثر

  زمان‌بندی وظایف یک جزء حیاتی هر سیستم توزیع‌شده همچون گرید، ابر و شبکه های نظیر به نظیر می باشد که وظایف را برای اجرا به منابع مناسب ارجاع می دهد. روش های رایج در زمان‌بندی دارای معایبی از قبیل پیچیدگی زمانی بالا، هم‌زمان اجرا نشدن کارهای ورودی و افزایش زمان اجرای برنامه است. الگوریتم های زمان‌بندی بر پایه اکتشاف جهت اولویت‌دهی به وظایف از سیاست های متفاوتی استفاده می کنند که باعث به وجود آمدن زمان های اجرای بالا بر روی سیستم های رایانش توزیع شده ناهمگن می شود. بنابراین، روشی مناسب است که اولویت دهی آن باعث تولید زمان اجرای کل کمینه گردد. الگوریتم ژنتیک به‌عنوان یکی از روش‌های تکاملی به‌منظور بهینه کردن مسائل NP-کامل به کار گرفته می شود. در این مقاله الگوریتم ژنتیک موازی با استفاده از چارچوب نگاشت-کاهش برای زمان‌بندی وظایف بر روی رایانش ابری با استفاده از صف های اولویت چندگانه ارائه‌شده است. ایده اصلی این مقاله، استفاده از چارچوب نگاشت-کاهش برای کاهش زمان اجرای کل برنامه می باشد. نتایج آزمایش‌ها بر روی مجموعه ای از گراف های جهت دار بدون دور تصادفی حاکی از آن است که روش پیشنهادی زمان اجرای کل دو روش موجود را با سرعت همگرایی بالا بهبود داده است. تفاصيل المقالة
• حرية الوصول المقاله
  • صفحة الملخص
  • نص كامل
  
  2 - یک الگوریتم زمان‌بندی وظیفه چندهدفه بر اساس الگوریتم ژنتیک برای طراحی سیستم‌های نهفته
  محدثه نیک سرشت محسن راجی
  طراحان سیستم‏های نهفته با الزامات و اهداف متعددی در طراحی (مانند زمان اجرا، انرژی مصرفی و قابلیت اطمینان) مواجه هستند. ازآنجاکه در بیشتر مواقع، تلاش برای برآوردن یکی از این الزامات در تناقض با دستیابی به دیگر الزامات طراحی است، استفاده از رویکردهای چندهدفه در مراحل مخت أکثر

  طراحان سیستم‏های نهفته با الزامات و اهداف متعددی در طراحی (مانند زمان اجرا، انرژی مصرفی و قابلیت اطمینان) مواجه هستند. ازآنجاکه در بیشتر مواقع، تلاش برای برآوردن یکی از این الزامات در تناقض با دستیابی به دیگر الزامات طراحی است، استفاده از رویکردهای چندهدفه در مراحل مختلف طراحی دستگاه‌های نهفته ازجمله زمان‌بندی وظایف امری اجتناب‏ناپذیر به نظر می‏رسد. در اين مقاله، یک روش زمان‌بندی وظیفه ایستای چندهدفه برای طراحی دستگاه‌های نهفته ارائه‌شده است. در این روش، وظایف به‌صورت یک گراف مدل شده و با در نظر گرفتن یک زیرساخت سخت‌افزاری برای سیستم نهفته، روشی برای نگاشت و زمان‌بندی وظایف بر روی معماری سخت‏افزاری پیشنهاد می‌شود. به‌منظور مدیریت وابستگی بین وظیفه‏ها در گراف وظایف، از یک روش بخش‏بندی استفاده‌شده است که در هر بخش، وظایفی که می‌توانند به‌طور هم‌زمان اجرا شوند مشخص‌شده و در فرآیند زمان‌بندی در نظر گرفته می‏شوند. در این روش زمان‌بندی، پارامترهای زمان اجرای وظایف، انرژی مصرفی و قابلیت اطمینان به‌عنوان اهداف بهینه‏سازی طی یک الگوریتم بهینه‌سازی ژنتیک بهینه می‌گردند. نتایج شبیه‏سازی‏ها نشان می‌دهد که روش پیشنهادی با در نظر گرفتن اهداف مختلف طراحی در مقایسه با روش‏های مشابه پیشین مانند EAG-TA، در زمان اجرای وظایف، انرژی مصرفی و قابلیت اطمینان به ترتیب 21.4، 19.2 و 20 درصد بهبود داشته است. استفاده از یک راهبرد بهینه‌سازی چندهدفه این امکان را فراهم می‌کند که طی مرحله نگاشت و زمان‌بندی، گزینه‌های متعدد طراحی پیش روی طراح قرار گیرد تا بتواند بین پارامترهای مختلف طراحی سیستم (سخت‌افزاری/نرم‌افزاری) موازنه مدنظر خود را انجام دهد. تفاصيل المقالة
• حرية الوصول المقاله
  • صفحة الملخص
  • نص كامل
  
  3 - بهبود طول عمر سیستم‌های نهفته‌‌ی بی‌درنگ به کمک زمان‌بندی آگاه از وضعیت باتری
  صغری منوچهری مهدی کارگهی
  بسیاری از سیستم‌های نهفته و دستگاه‌های متحرک برای تأمین انرژی مورد نیاز خود از باتری استفاده می‌کنند و بنابراین طول عمر این دستگاه‌ها به طول عمر باتری وابسته است. بر این اساس، جهت افزایش میزان بهره‌وری از این گونه سیستم‌ها، کاهش مصرف انرژی و مدیریت نحوه استفاده از باتری أکثر

  بسیاری از سیستم‌های نهفته و دستگاه‌های متحرک برای تأمین انرژی مورد نیاز خود از باتری استفاده می‌کنند و بنابراین طول عمر این دستگاه‌ها به طول عمر باتری وابسته است. بر این اساس، جهت افزایش میزان بهره‌وری از این گونه سیستم‌ها، کاهش مصرف انرژی و مدیریت نحوه استفاده از باتری اهمیت زیادی دارند. با توجه به خصوصیات و رفتار غیر خطی باتری، بیشینه‌کردن طول عمر باتری که به الگوی تخلیه آن نیز وابسته است از مسایل سخت محسوب می‌گردد. این مقاله جهت افزایش طول عمر سیستم و بیشینه‌کردن بهره‌وری از باتری، به ارائه یک الگوریتم زمان‌بندی آگاه از وضعیت باتری برای وظایف دوره‌ای در سیستم‌های بی‌درنگ مبتنی بر باتری می‌پردازد. در الگوریتم پیشنهادی یک روش ابتکاری حریصانه برای تغییر پویای ولتاژ با توجه به خصوصیات باتری و توان مصرفی وظایف ارائه می‌گردد. الگوریتم ارائه‌شده با دو روش ارزیابی می‌شود، در روش اول از تابع هزینه مبتنی بر شارژ مصرفی باتری استفاده می‌شود و در روش دوم از یک شبیه‌ساز سطح پایین باتری‌های لیتیوم- یون به نام Dualfoil بهره‌برداری خواهد شد. نتایج نشان می‌دهد که الگوریتم پیشنهادی منجر به افزایش طول عمر سیستم بین 6/19- 3/4 درصد در شرایط مختلف (از نظر بار کاری سیستم و محدوده توان مصرفی وظایف) شده است. تفاصيل المقالة
• حرية الوصول المقاله
  • صفحة الملخص
  • نص كامل
  
  4 - خوشه بندی فازی چندهسته ای کلان داده ها در چارچوب نگاشت کاهش هدوپ
  سیدامید  آذرکسب سید حسین خواسته مصطفی امیری
  یک راهحل منطقي براي لحاظکردن همپوشاني خوشهها، انتساب مجموعهاي از درجه عضویت به هر داده است. بهدلیل کمشدن افرازها و کوچکشدن فضايجستجو، خوشهبندي فازي عموما داراي سربار محاسباتي کمتري بوده، تشخیص و مدیریت دادههاي مبهم، نویزدار و دادههايپرت نیز در آن بهسهولت انجام ميگیرد. ا أکثر

  یک راهحل منطقي براي لحاظکردن همپوشاني خوشهها، انتساب مجموعهاي از درجه عضویت به هر داده است. بهدلیل کمشدن افرازها و کوچکشدن فضايجستجو، خوشهبندي فازي عموما داراي سربار محاسباتي کمتري بوده، تشخیص و مدیریت دادههاي مبهم، نویزدار و دادههايپرت نیز در آن بهسهولت انجام ميگیرد. ازاینرو خوشهبندي فازي از نوع پیشرفته روشهاي خوشهبندي به شمار ميرود. اما روشهاي خوشهبندي فازي در مواجه با روابط غیرخطي دادهها ناتوانند. روش پیشنهادي این مقاله ميکوشد تا مبتني بر ایدههاي امکان پذیري، از یادگیري چندهستهاي در چارچوب نگاشتکاهش هدوپ براي تشخیص خوشههاي خطيجدایيناپذیر با ساختار کلاندادههاي پیچیده، استفاده کند. مدل یادگیري چندهستهاي قادر به کشف روابط پیچیده بین دادهاي بوده و در عین حال هدوپ ما را قادر خواهد ساخت تا به جاي تعامل با سیستم عامل و پردازنده، با یک کلاستر منطقي از پردازشها و گرههاي انباره داده تعامل داشته باشیم و عمده کار را بر عهده فریمورک بیندازیم. به طور خلاصه مدلسازي روابط غیرخطي دادهها با استفاده از مدل یادگیري چندهستهاي، تعیین مقادیر مناسب براي پارامترهاي فازيسازي و امکانپذیري، و ارائه الگوریتم در مدل نگاشتکاهش هدوپ از دستاوردهاي کلیدي مقاله حاضر ميباشد. آزمایشها برروي یکي از مجموعه دادههاي پر استفاده مخزن یادگیري UCI و همچنین برروي دیتاست شبیهساز CloudSim پیاده سازي شده است و نتایج قابل قبولي به دست آمده است. طبق مطالعات منتشر شده، مخزن یادگیري UCI براي مقاصد رگرسیون و خوشهبندي کلان داده، و مجموعه داده CloudSim براي شبیهسازي موارد مربوط به رایانش ابري، محاسبه تأخیرهاي زماني و زمانبندي انجام وظایف معرفي شدهاند. تفاصيل المقالة