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

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