Максимизация производительности: Алгоритмы для оптимизации системы. Оптимизация системы компьютера. ИВВ

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