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 چکیده کامل
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.
پرونده مقاله
استفاده از رایانش ابری در مراکز داده مختلف در سراسر دنیا، منجر به تولید بیشتر گاز دیاکسیدکربن میشود، که در آن مسئله انرژی و توان یکی از مسائل مهم میباشد. الگوریتم آگاه به انرژی و توان عملیاتی برای زمانبندی جریانهای کاری نمونه - فشرده اینترنت اشیا با پردازش دستهای چکیده کامل
استفاده از رایانش ابری در مراکز داده مختلف در سراسر دنیا، منجر به تولید بیشتر گاز دیاکسیدکربن میشود، که در آن مسئله انرژی و توان یکی از مسائل مهم میباشد. الگوریتم آگاه به انرژی و توان عملیاتی برای زمانبندی جریانهای کاری نمونه - فشرده اینترنت اشیا با پردازش دستهای در ابرها مورد مطالعه قرارگرفته و روشی جهت زمانبندی جریانهای کاری ابری برای بهینه سازی انرژی، توان عملیاتی و تاخیر ارائه شده است. در روش پیشنهادی نسبت به روش قبلی با ایجاد پارامترهای فاصله، دستهبندی ورودیها و همچنین زمان اجرای واقعی، توان عملیاتی، انرژی و تاخیر را بهبود دادهایم. روش WSTMOS با درنظرگرفتن پارامترهای شاخص و زمان واقعی، به تابع صلاحیت بهینهای دست یافته است. همچنین روش پیشنهادی پارامتر فاصله زمانی وظیفه، نسبت به ماشینهای مجازی برای کاهش تعداد مهاجرتهای ماشینهای مجازی، استفاده شده است. روش WSTMOS با دستهبندی ورودیهای جریان کاری به گروههای کم، متوسط و پرحجم و همچنین توزیع بار مناسب بر روی سرورهای مناسبتر جهت آستانه پردازندهها، میزان انرژی و هزینه را بهینه نموده و همچنین میزان مصرف انرژی به طور میانگین 4.8 درصد و هزینه 4.4 درصد، نسبت به روش مورد مطالعه کاهش یافته و درنهایت میانگین تأخیر، توان و بار کاری نسبت به روشهای قبلی بهینه شده است.
پرونده مقاله