Максимизация производительности: Алгоритмы для оптимизации системы
Оптимизация системы компьютера
ИВВ

© ИВВ, 2023

ISBN 978-5-0060-9303-4

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

Уважаемые читатели,

Рады приветствовать книгу об алгоритмах оптимизации системы! В этой книге мы представляем вам уникальный набор алгоритмов, которые помогут вам решить сложные задачи оптимизации значений параметров системы.

Мы живем в эпоху, когда эффективность и производительность систем имеют огромное значение. Важно найти оптимальные значения параметров, чтобы минимизировать общую нагрузку и достичь наилучших результатов. В нашей книге вы найдете несколько инновационных и мощных алгоритмов, которые помогут вам выбрать наилучшие значения параметров, учитывая все факторы и ограничения.

Мы пошагово разберем каждый алгоритм и предоставим вам ясное понимание их принципов работы и преимуществ. Вы узнаете, как применять эти алгоритмы к вашим собственным задачам и найти оптимальные решения.

Мы уверены, что данная книга станет вашим надежным гидом в мире алгоритмов оптимизации системы. Погрузитесь в эти страницы и начните путешествие по увлекательному миру оптимизации параметров системы!

С наилучшими пожеланиями,

ИВВ

Оптимизация системы: Алгоритмы для достижения эффективности и производительности

Формула представляет собой математическое выражение, которое используется для определения и оценки общей нагрузки системы на основе значений параметров: загрузки процессора (CPU %), оперативной памяти (RAM %), жесткого диска (HDD %) и сети (Network Load). Формула предоставляет уникальную оценку общей нагрузки системы, которая учитывает значение каждого параметра (CPU, RAM, HDD и Network Load) и их взаимодействие друг с другом. Это позволяет системным администраторам и инженерам более точно определить, насколько нагружена система и принять соответствующие меры для ее оптимизации и улучшения производительности.

Алгоритм прогнозирование изменения общей загрузки при изменении одного из параметров

Для прогнозирования изменения общей загрузки системы при изменении одного из параметров (например, использование процессора, оперативной памяти, жесткого диска или загрузка сети) можно использовать следующий алгоритм:

1. Задайте начальные значения переменных:

– CPU_usage_initial – исходное процентное использование процессора.

– RAM_usage_initial – исходное процентное использование оперативной памяти.

– HDD_usage_initial – исходное процентное использование жесткого диска.

– Network_load_initial – исходная загрузка сети.

– Overall_load_initial – исходная общая загрузка системы.

2. Задайте новое значение для выбранного параметра:

– Например, новое значение CPU_usage_new для изменения процентного использования процессора.

3. Рассчитайте изменение общей загрузки системы:

– Change_in_overall_load = Overall_load_initial – ((CPU_usage_initial + RAM_usage_initial + HDD_usage_initial + Network_load_initial) / 4)

4. Рассчитайте ожидаемую общую загрузку системы с учетом измененного параметра:

– Overall_load_new = ((CPU_usage_new + RAM_usage_initial + HDD_usage_initial + Network_load_initial) / 4) + Change_in_overall_load

5. Выведите результаты расчета изменения общей загрузки системы при изменении одного из параметров.

Примечание: В данном алгоритме значения переменных CPU_usage_initial, RAM_usage_initial, HDD_usage_initial, Network_load_initial и Overall_load_initial должны быть предварительно определены или могут быть получены с помощью системного мониторинга или других методов измерения загрузки системы. Этот алгоритм позволяет прогнозировать изменение общей загрузки системы при изменении одного параметра, позволяя оценить влияние этого изменения на систему без фактического применения изменений.

Алгоритм общую загрузку процессора, оперативной памяти, жесткого диска и сетевой нагрузки, используя формулу

Алгоритм, который рассчитывает общую загрузку системы на основе процентного использования процессора, оперативной памяти, жесткого диска и сетевой нагрузки, используя формулу: (1 + (CPU % + RAM % + HDD % + Network Load) / 100) * (CPU % * RAM % * HDD % * Network Load) ^2.

1. Задайте начальные значения переменных:

– CPU_usage – процентное использование процессора.

– RAM_usage – процентное использование оперативной памяти.

– HDD_usage – процентное использование жесткого диска.

– Network_load – загрузка сети в процентах.

– Overall_load – общая загрузка системы.

2. Рассчитайте общую загрузку системы по формуле:

– Step 1: Вычислите сумму процентных значений каждого параметра:

– Sum_of_percentages = CPU_usage + RAM_usage + HDD_usage + Network_load.

– Step 2: Разделите сумму на 100 и добавьте единицу:

– Normalized_sum = (Sum_of_percentages / 100) +1.

– Step 3: Вычислите произведение процентных значений каждого параметра и возведите его в квадрат:

– Product_of_percentages = (CPU_usage * RAM_usage * HDD_usage * Network_load) ^ 2.

– Step 4: Умножьте нормализованную сумму (Normalized_sum) на произведение процентных значений (Product_of_percentages):

– Overall_load = Normalized_sum * Product_of_percentages.

3. Выведите значение общей загрузки системы (Overall_load).

Этот алгоритм рассчитывает общую загрузку системы на основе указанных процентных значений каждого параметра и формулы. Значение общей загрузки является результатом расчета и отражает комплексную оценку загрузки системы с учетом взаимодействия различных параметров.

Алгоритм нахождения среднего значения параметров

– Входные данные: данные о загрузке CPU, RAM, HDD и Network Load для нескольких отсчетов времени.

– Вычислить среднее значение каждого параметра:

– Среднее CPU % = сумма всех значений CPU % / количество отсчетов времени

– Среднее RAM % = сумма всех значений RAM % / количество отсчетов времени

– Среднее HDD % = сумма всех значений HDD % / количество отсчетов времени

– Среднее Network Load = сумма всех значений Network Load / количество отсчетов времени

– Рассчитать общую нагрузку на основе найденных средних значений параметров:

– Общая нагрузка = (1 + (Среднее CPU % + Среднее RAM % + Среднее HDD % + Среднее Network Load) / 100) * (Среднее CPU % * Среднее RAM % * Среднее HDD % * Среднее Network Load) ^2

Алгоритм определения самого высокого значения параметра

– Входные данные: данные о загрузке CPU, RAM, HDD и Network Load для нескольких отсчетов времени.

– Найти максимальное значение каждого параметра:

– Максимальное CPU % = максимальное значение CPU % из всех отсчетов времени

– Максимальное RAM % = максимальное значение RAM % из всех отсчетов времени

– Максимальное HDD % = максимальное значение HDD % из всех отсчетов времени

– Максимальное Network Load = максимальное значение Network Load из всех отсчетов времени

– Рассчитать общую нагрузку на основе максимального значения параметра:

– Общая нагрузка = (1 + (Максимальное CPU % + Максимальное RAM % + Максимальное HDD % + Максимальное Network Load) / 100) * (Максимальное CPU % * Максимальное RAM % * Максимальное HDD % * Максимальное Network Load) ^2

Алгоритм нахождения средневзвешенного значения параметров

– Входные данные: данные о загрузке CPU, RAM, HDD и Network Load для нескольких отсчетов времени и их соответствующие веса.

– Рассчитать взвешенное значение каждого параметра, умножив значения параметров на соответствующие им веса.

– Вычислить средневзвешенное значение каждого параметра, разделив сумму взвешенных значений параметров на сумму весов:

– Средневзвешенное CPU % = сумма (CPU % * вес) / сумма весов

– Средневзвешенное RAM % = сумма (RAM % * вес) / сумма весов

– Средневзвешенное HDD % = сумма (HDD % * вес) / сумма весов

– Средневзвешенное Network Load = сумма (Network Load * вес) / сумма весов

– Рассчитать общую нагрузку на основе средневзвешенных значений параметров:

– Общая нагрузка = (1 + (Средневзвешенное CPU % + Средневзвешенное RAM % + Средневзвешенное HDD % + Средневзвешенное Network Load)) / 100 * (Средневзвешенное CPU % * Средневзвешенное RAM % * Средневзвешенное HDD % * Средневзвешенное Network Load) ^2

Алгоритм адаптивной оптимизации Монте-Карло для оптимизации значений параметров

– Входные данные: значения CPU %, RAM %, HDD % и Network Load.

– Инициализировать начальные значения параметров случайным образом.

– Задать начальный размер шага (step size) для обновления значений параметров.

– Начать цикл оптимизации:

– Вычислить общую нагрузку системы с текущими значениями параметров по заданной формуле.

– Случайным образом изменить значения параметров с использованием случайных приращений в пределах заданного размера шага.

– Вычислить новую общую нагрузку системы с обновленными значениями параметров.

– Сравнить новую общую нагрузку со старой общей нагрузкой и принять решение об обновлении значений параметров:

– Если новая нагрузка меньше старой, принять новые значения параметров и уменьшить размер шага (чтобы уточнить поиск).

– Если новая нагрузка больше или равна старой, принять новые значения параметров с вероятностью, зависящей от разности в нагрузке и увеличить размер шага (чтобы увеличить поиск).

– Повторять шаги 3—5 до достижения требуемого числа итераций или до удовлетворения других критериев остановки.

– Вывести оптимальные значения параметров, соответствующие минимальной общей нагрузке системы.

Примечание: Алгоритм адаптивной оптимизации Монте-Карло комбинирует случайные изменения значений параметров и адаптивную стратегию обновления шага для более эффективного поиска оптимальных значений. Выбор размера шага и других параметров алгоритма может варьироваться в зависимости от требований и характеристик задачи.

Алгоритм оптимизации значений параметров для минимизации общей загрузки системы с использованием методов математического программирования

1. Входные данные:

– Исходные значения параметров (CPU %, RAM %, HDD %, Network Load)

– Пределы или ограничения для каждого параметра (например, минимальные и максимальные значения)

2. Формулирование задачи оптимизации:

– Определить целевую функцию, которую нужно минимизировать.

– В данном случае, целевая функция – общая загрузка системы, рассчитываемая по заданной формуле:

– Общая загрузка = (1 + (CPU % + RAM % + HDD % + Network Load) / 100) * (CPU % * RAM % * HDD % * Network Load) ^2

– Задать ограничения для значений параметров (например, минимальные и максимальные значения, требования к производительности системы и т. д.)

3. Выбор метода математического программирования:

– Выбрать подходящий метод математического программирования, такой как линейное программирование, нелинейное программирование или целочисленное программирование, в зависимости от характера задачи и ограничений параметров.

4. Построение математической модели:

– Сформулировать математическую модель оптимизационной задачи, используя целевую функцию и ограничения на значения параметров.

5. Решение оптимизационной задачи:

– Применить выбранный метод математического программирования для нахождения оптимальных значений параметров, которые минимизируют общую загрузку системы.

– Вывести оптимальные значения параметров, которые достигают минимальной общей загрузки.

6. Проверка решения:

– Проверить, удовлетворяют ли оптимальные значения параметров заданным ограничениям.

– Проверить, что решение соответствует требованиям по производительности системы.

7. Использование оптимальных значений:

– Применить оптимальные значения параметров в системе для достижения минимальной общей загрузки.

– Мониторить и поддерживать значения параметров в соответствии с оптимальными значениями для поддержания оптимальной производительности и минимальной нагрузки.

Примечание: Алгоритм предполагает использование методов математического программирования для оптимизации значений параметров с использованием заданной формулы и заданных ограничений. Выбор конкретного метода и модели зависит от контекста и требований задачи.

Алгоритм создания модели машинного обучения для прогнозирования общей нагрузки на основе входных параметров

1. Входные данные:

– Обучающий набор данных, содержащий значения входных параметров (CPU %, RAM %, HDD %, Network Load) и соответствующие значения общей нагрузки системы.

2. Разделение набора данных:

– Разделить обучающий набор данных на две части: обучающий набор и тестовый набор. Обычно используется соотношение 70% для обучающего набора и 30% для тестового набора.

3. Выбрать алгоритм модели машинного обучения:

– Выбрать подходящий алгоритм модели машинного обучения для решения задачи прогнозирования, такой как линейная регрессия, решающее дерево, случайный лес, градиентный бустинг и т. д. Это зависит от типа данных, размера обучающего набора и требуемой точности прогноза.

4. Подготовка данных:

– Выделить входные параметры (CPU %, RAM %, HDD %, Network Load) и целевую переменную (общая нагрузка) из обучающего набора данных.

– Привести значения параметров к одному масштабу, например, нормализовать их в пределах от 0 до 1.

– Если необходимо, применить методы устранения выбросов или обработки пропущенных значений.

5. Обучение модели:

– Используя обучающий набор данных, обучить модель машинного обучения с использованием выбранного алгоритма.

– Подобрать оптимальные параметры модели, если требуется (например, с помощью кросс-валидации или оптимизации гиперпараметров).

6. Оценка модели:

– Используя тестовый набор данных, сделать прогнозы для общей нагрузки на основе входных параметров с использованием обученной модели.

– Сравнить прогнозы с фактическими значениями общей нагрузки и оценить качество модели с помощью различных метрик, таких как среднеквадратичная ошибка (MSE), средняя абсолютная ошибка (MAE) и коэффициент детерминации (R^2).

7. Использование модели:

– Применить обученную модель для прогнозирования общей нагрузки системы на новых данных, подавая значения входных параметров (CPU %, RAM %, HDD %, Network Load) в модель.

– Интерпретировать результаты прогноза и использовать их для оптимизации системы или принятия решений на основе предсказаний.

Примечание: Алгоритм предполагает использование обученной модели машинного обучения для прогнозирования общей нагрузки на основе входных параметров. Выбор конкретного алгоритма и подхода может изменяться в зависимости от требований и характеристик данных.

Алгоритм сравнения различных конфигураций систем по общей нагрузке и отдельным параметрам

1. Входные данные:

– Список конфигураций систем, где каждая конфигурация содержит значения для параметров (CPU %, RAM %, HDD %, Network Load).

2. Инициализировать пустые списки для сохранения результатов сравнений:

– Список результатов сравнений общей нагрузки систем

– Список результатов сравнений отдельных параметров (CPU %, RAM %, HDD %, Network Load)

3. Для каждой конфигурации системы в списке:

– Рассчитать общую нагрузку данной конфигурации системы с использованием заданной формулы:

– Общая нагрузка = (1 + (CPU % + RAM % + HDD % + Network Load) / 100) * (CPU % * RAM % * HDD % * Network Load) ^2

– Сохранить результат сравнения общей нагрузки данной конфигурации в список результатов сравнений общей нагрузки.

– Рассчитать значения отдельных параметров (CPU %, RAM %, HDD %, Network Load) для данной конфигурации системы:

– CPU %

– RAM %

– HDD %

– Network Load

– Сохранить результаты сравнения каждого параметра в список результатов сравнений отдельных параметров.

4. Сравнение общей нагрузки:

– Найти конфигурацию с наименьшей общей нагрузкой, выбрав минимальное значение из списка результатов сравнений общей нагрузки.

5. Сравнение отдельных параметров:

– Для каждого параметра (CPU %, RAM %, HDD %, Network Load), найти конфигурацию с минимальным значением данного параметра, выбрав минимальное значение из списка результатов сравнений отдельных параметров для данного параметра.

6. Вывести результаты сравнения:

– Вывести конфигурацию с наименьшей общей нагрузкой как оптимальную по общей нагрузке.

– Вывести конфигурацию с минимальными значениями каждого параметра как оптимальную по отдельным параметрам.

Примечание: Алгоритм предполагает, что доступны все конфигурации систем для сравнения. Если количество конфигураций большое, может потребоваться использование оптимизационных методов для эффективного поиска оптимальной конфигурации.

Алгоритм определения оптимального значения каждого параметра для минимизации общей нагрузки

1. Входные данные:

– CPU % – загрузка процессора в процентах (от 0 до 100)

– RAM % – загрузка оперативной памяти в процентах (от 0 до 100)

– HDD % – загрузка жесткого диска в процентах (от 0 до 100)

– Network Load – загрузка сети (любое положительное число)

2. Инициализировать оптимальные значения каждого параметра.

– Optimal CPU % = 0

– Optimal RAM % = 0

– Optimal HDD % = 0

– Optimal Network Load = 0

3. Инициализировать минимальное значение общей нагрузки.

– Min Total Load = максимально возможное значение (например, бесконечность)

4. Перебрать возможные значения каждого параметра (CPU %, RAM %, HDD %, Network Load) в пределах допустимого диапазона.

5. Для каждой комбинации значений параметров:

– Рассчитать общую нагрузку системы с использованием заданной формулы:

– Total Load = (1 + (CPU % + RAM % + HDD % + Network Load) / 100) * (CPU % * RAM % * HDD % * Network Load) ^2

– Если Total Load меньше Min Total Load, обновить Min Total Load и оптимальные значения параметров:

– Min Total Load = Total Load

– Optimal CPU % = текущее значение CPU %

– Optimal RAM % = текущее значение RAM %

– Optimal HDD % = текущее значение HDD %

– Optimal Network Load = текущее значение Network Load

6. Вывести оптимальные значения каждого параметра (Optimal CPU %, Optimal RAM %, Optimal HDD %, Optimal Network Load) для минимизации общей нагрузки.

Примечание: Алгоритм предполагает перебор всех возможных комбинаций значений параметров в пределах заданного диапазона. В случае больших диапазонов или большого количества параметров, может потребоваться оптимизационный алгоритм, такой как генетический алгоритм или алгоритм последовательного перебора с ограничениями, чтобы найти оптимальное решение.

Алгоритм анализа взаимосвязи между параметрами и их влиянием на общую нагрузку (например, корреляционный анализ)

1. Входные данные:

– CPU % – загрузка процессора в процентах (от 0 до 100)

– RAM % – загрузка оперативной памяти в процентах (от 0 до 100)

– HDD % – загрузка жесткого диска в процентах (от 0 до 100)

– Network Load – загрузка сети (любое положительное число)

2. Создать матрицу данных, где каждая строка представляет собой набор значений параметров (CPU %, RAM %, HDD %, Network Load) для конкретного временного отсчета.

3. Рассчитать общую нагрузку системы для каждого временного отсчета, используя заданную формулу:

– Общая нагрузка = (1 + (CPU % + RAM % + HDD % + Network Load) / 100) * (CPU % * RAM % * HDD % * Network Load) ^2

4. Выполнить корреляционный анализ для определения взаимосвязи между каждым параметром и общей нагрузкой системы:

– Рассчитать корреляцию между каждым параметром (CPU %, RAM %, HDD %, Network Load) и общей нагрузкой системы.

– Используйте выбранный метод корреляции, такой как коэффициент корреляции Пирсона или Спирмена.

– Записать значения коэффициентов корреляции для каждого параметра и общей нагрузки в матрицу корреляций.

5. Отобразить матрицу корреляций или результаты анализа взаимосвязей в удобном формате (например, таблица) для наглядности.

6. Интерпретация результатов:

– Значения коэффициентов корреляции между параметрами и общей нагрузкой системы позволяют определить степень взаимосвязи.

– Если коэффициент корреляции близок к 1 или -1, это указывает на сильную положительную или отрицательную связь соответственно.

– Если коэффициент корреляции близок к 0, это указывает на отсутствие или слабую связь между параметром и общей нагрузкой.

– Можно также использовать визуализацию, такую как графики рассеяния или диаграммы корреляции, для более наглядного представления результатов.

Примечание: Алгоритм предназначен для анализа взаимосвязи между параметрами и общей нагрузкой системы. Возможно, потребуется дополнительный статистический анализ или методы прогнозирования для более точной интерпретации результатов.

Алгоритм визуализации изменений общей нагрузки и отдельных параметров в режиме реального времени

1. Входные данные:

– CPU % – текущая загрузка процессора в процентах (от 0 до 100)

– RAM % – текущая загрузка оперативной памяти в процентах (от 0 до 100)

– HDD % – текущая загрузка жесткого диска в процентах (от 0 до 100)

– Network Load – текущая загрузка сети (любое положительное число)

2. Создать графическое окно или интерфейс пользователя для отображения визуализации.

3. Рассчитать общую нагрузку системы с использованием заданной формулы:

– Общая нагрузка = (1 + (CPU % + RAM % + HDD % + Network Load) / 100) * (CPU % * RAM % * HDD % * Network Load) ^2

4. Отобразить значение общей нагрузки в графическом интерфейсе.

5. Отобразить текущее значение каждого параметра (CPU %, RAM %, HDD %, Network Load) в графическом интерфейсе.

6. Обновление значений параметров и общей нагрузки в реальном времени:

– Периодически (например, каждые несколько секунд) следить за изменениями значений параметров в системе.

– Обновлять значения параметров (CPU %, RAM %, HDD %, Network Load) в соответствии с текущими значениями системы.

– Рассчитывать новую общую нагрузку системы с использованием заданной формулы.

– Обновлять значение общей нагрузки и значения параметров в графическом интерфейсе.

7. Повторить шаг 6 для непрерывной визуализации изменений общей нагрузки и отдельных параметров в режиме реального времени.

Примечание: Алгоритм предполагает наличие графического интерфейса для визуализации. Однако, реализация интерфейса и обновление значений в реальном времени будет зависеть от выбранной платформы или языка программирования.

Алгоритм генетического алгоритма для оптимизации значений параметров

– Входные данные: значения CPU %, RAM %, HDD % и Network Load.

– Генерация начальной популяции, состоящей из случайных комбинаций значений параметров.

– Определить функцию приспособленности (fitness function), основанную на общей нагрузке системы по заданной формуле.

– Начало цикла генетического алгоритма:

– Выбрать особи для скрещивания на основе их приспособленности (низкие значения общей нагрузки имеют более высокую вероятность выбора).

– Выполнить операции скрещивания (кроссовера) и мутации для создания новых потомков.

– Оценить приспособленность новых потомков.

– Заменить часть популяции на потомков, которые имеют более высокую приспособленность.

– Конец цикла генетического алгоритма.

– Вывести оптимальные значения параметров, соответствующие особи с наивысшей приспособленностью (наименьшей общей нагрузке).

Алгоритм градиентного спуска для оптимизации параметров

– Входные данные: значения CPU %, RAM %, HDD % и Network Load.

– Инициализация начальных значений параметров.

– Определение функции потерь, основанной на общей нагрузке системы по заданной формуле.

– Начало цикла градиентного спуска:

– Рассчитать градиент функции потерь по каждому параметру, используя частные производные.

– Обновить значения параметров, используя шаг градиентного спуска и градиенты.

– Повторить шаги, пока не будет достигнуто условие сходимости или заданное количество итераций.

– Конец цикла градиентного спуска.

– Вывести оптимальные значения параметров, которые минимизируют общую нагрузку.

Метод имитации отжига (Simulated Annealing) для оптимизации значений параметров

– Входные данные: значения CPU %, RAM %, HDD % и Network Load.

– Инициализировать начальное значение температуры.

– Инициализировать начальное решение, состоящее из случайных значений параметров.

– Рассчитать функцию приспособленности (fitness function) для начального решения, основанную на общей нагрузке системы по заданной формуле.

– Начать цикл метода имитации отжига:

– Повторять шаги ниже до достижения критерия остановки:

– Отбросить шум (произвести маленькое изменение) в значениях параметров текущего решения.

– Рассчитать новое значение функции приспособленности для нового решения.

– Сравнить новое значение функции приспособленности с текущим значением и обновить текущее решение, если новое значение лучше.

– Рассчитать вероятность принятия похуже решения с учетом текущей температуры и разницы в значениях функции приспособленности текущего и нового решений.

– Сгенерировать случайное число и принять новое решение с некоторой вероятностью, основанной на рассчитанной вероятности.

– Уменьшить текущую температуру в соответствии с заранее определенным расписанием охлаждения.

– Завершить цикл метода имитации отжига.

– Вывести оптимальные значения параметров текущего решения.

Примечание: Метод имитации отжига имитирует процесс охлаждения расплавленного металла, где охлаждение происходит постепенно снижая температуру. Благодаря этому алгоритм может позволить принимать похожие решения с некоторой вероятностью, которая позволяет выйти из локального оптимума. Метод исследует пространство поиска с высокой исследовательской способностью в начале и переходит к эксплуатации уже найденных решений в конце, когда температура становится низкой.

Алгоритм метода имитации отжига для оптимизации значений параметров

– Входные данные: значения CPU %, RAM %, HDD % и Network Load.

– Инициализация начальных значений параметров и установка начальной температуры.

– Определение функции приспособленности, основанной на общей нагрузке системы по заданной формуле.

– Начало цикла метода имитации отжига:

– Генерация новых значений параметров в окрестности текущих значений с учетом температуры и вероятности перехода.

– Рассчитать значение функции приспособленности для новых значений и текущих значений параметров.

– Принять новые значения параметров с вероятностью, зависящей от разницы в значениях функции приспособленности и текущей температуры.

– Уменьшить температуру и продолжить цикл, пока не будет достигнуто условие остановки.

– Конец цикла метода имитации отжига.

– Вывести оптимальные значения параметров, которые минимизируют общую нагрузку.

Примечание: Метод имитации отжига является эвристическим алгоритмом оптимизации, основанным на физическом процессе отжига материала. Он может быть эффективным в глобальной оптимизации и обладает преимуществами в поиске решений в пространстве параметров, где локальные минимумы могут быть преодолены. Выбор конкретных методов и параметров для метода имитации отжига зависит от деталей задачи и требований.

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «Литрес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.