یاددهندگان معمولاً به طور ذهنی دریافتهاند که تدریس خوب دارای چه ویژگیهایی است و با توجه به تجربه و حوزهی دانش خود درسپارهایی ایجاد کرده و در وب قرار میدهند. به همین دلیل بسیاری از یادگیرندگان نمیتوانند درسپارهای متناسب با نیازهای خود را پیدا کنند. به همین جهت بسی چکیده کامل
یاددهندگان معمولاً به طور ذهنی دریافتهاند که تدریس خوب دارای چه ویژگیهایی است و با توجه به تجربه و حوزهی دانش خود درسپارهایی ایجاد کرده و در وب قرار میدهند. به همین دلیل بسیاری از یادگیرندگان نمیتوانند درسپارهای متناسب با نیازهای خود را پیدا کنند. به همین جهت بسیاری از پژوهشگران، تحقیقات خود را بر سامانههای یادگیری شخصی شده معطوف داشته‌اند که یکی از روشهای شخصی‌سازی در محیط یادگیری الکترونیکی، تعیین توالی مناسب درس‌پارهاست. در این مقاله به بهینه‌سازی توالی درس‌پارها با استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی گروه ذرّات پرداخته شده است. معیارهای استفاده شده برای انجام این کار سبک یادگیری و توانایی یادگیرندگان بوده که به ترتیب با استفاده از پرسشنامه‌ی فلدر و سولومان و نظریه‌ی پرسش و پاسخ شناسایی شده است. به منظور ارزیابی روش پیشنهادی، سامانه‌ی طراحی شده در محیط آموزشی وب‌بنیاد در حالت‌های مختلف مورد استفاده قرار گرفته و نتایج حاصل از «موفقیت تحصیلی»، «رضایت تحصیلی» و «زمان حضور در محیط» یادگیرندگان مورد بررسی و تحلیل قرار گرفته است که نتایج، کارامدی چشمگیر سامانه‌ی پیشنهادی را نشان میدهد.
پرونده مقاله
در اين مقاله ، ما يك الگوريتم جديد پيشنهاد كرده‌ايم كه PSO و ژنتيك را به طريقي با هم تركيب میکند بگونه‌اي كه الگوريتم جديد مؤثرتر و كارآمدتر می‌شود. اين بدان معناست که سرعت رسيدن به پاسخ به طور قابل ملاحظه‌اي افزايش مي‌يابد و در عين حال دقّت پاسخ نيز به مراتب بالاتر چکیده کامل
در اين مقاله ، ما يك الگوريتم جديد پيشنهاد كرده‌ايم كه PSO و ژنتيك را به طريقي با هم تركيب میکند بگونه‌اي كه الگوريتم جديد مؤثرتر و كارآمدتر می‌شود. اين بدان معناست که سرعت رسيدن به پاسخ به طور قابل ملاحظه‌اي افزايش مي‌يابد و در عين حال دقّت پاسخ نيز به مراتب بالاتر است. خاصيت الگوريتم بهينه‌سازي تجمّع اين است که به سرعت همگرا مي‌شود ، اما در نزديكي‌هاي نقطة بهينه فرآيند جستجو به شدّت كند مي‌شود . از طرفی می‌دانیم که الگوريتم ژنتيك نيز به شرايط اوليه به شدت حساس است. در حقيقت طبيعت تصادفي عملگرهاي ژنتيك ، الگوريتم را به جمعیّت اوليّه حساس مي‌کند. اين وابستگي به شرايط اوليه به گونه‌اي است كه اگر جمعیّت اوليه خوب انتخاب نشود ، الگوريتم ممكن است همگرا نشود. در اين مقاله با استفاده از اين الگوريتم تركيبي GA- PSO، مكان و اندازة بهينة خازن در يك سيستم توزيع نمونه بدست آمده است . همچنين جايابي بهينة خازن با الگوريتم هاي PSO و GA بطور جداگانه بدست و نتايج با هم مقايسه شده‌اند .نتايج نشان میدهند که الگوريتم جديد مي‌تواند سريع‌تر به پاسخ برسد و به جمعیّت اوليه وابسته نيست و پاسخ‌هاي دقيق‌تري را پيدا میکند.
پرونده مقاله
افزایش تقاضا منجر به افزایش تنوع، تعداد خدمات و درنتیجه ایجاد مراکز داده رایانش با مقیاس بزرگ‌شده است که علاوه بر هزینههای عملیاتی بالا، مقادیر عظیمی از توان الکتریکی را مصرف میکند. از طرفی سیستمهای خنک‌کننده ناکافی و ناکارآمد، نه‌تنها باعث گرم شدن بیش‌ازحد منابع و ک چکیده کامل
افزایش تقاضا منجر به افزایش تنوع، تعداد خدمات و درنتیجه ایجاد مراکز داده رایانش با مقیاس بزرگ‌شده است که علاوه بر هزینههای عملیاتی بالا، مقادیر عظیمی از توان الکتریکی را مصرف میکند. از طرفی سیستمهای خنک‌کننده ناکافی و ناکارآمد، نه‌تنها باعث گرم شدن بیش‌ازحد منابع و کاهش عمر کاری دستگاه‌ها می‌شود، بلکه باعث تولید کربن شده که در وضعیت آب‌وهوا نقش مهمی دارد. ازاین‌رو، در این پژوهش، یک روش مؤثر مدیریت منابع انرژی در مراکز داده ابری مجازی شده ارائه‌شده که علاوه بر کاهش مصرف انرژی و هزینههای عملیاتی، باعث افزایش کیفیت خدمات نیز شده است. این پژوهش، به ارائه یک استراتژی تخصیص منبع در سیستمهای ابری باهدف کاهش انرژی و هزینه اجرا پرداخته و کاربرد آن را در محیط رایانش ابری بررسی میکند. نتایج حاصل از شبیهسازی نشان میدهد که روش پیشنهادی میتواند نسبت به روشهای NPA[1]، [2]DVFS، [3]ST و [4]MM ، میانگین انرژی مصرفی را تا 0.626 کیلووات ساعت کاهش دهد، همچنین نیاز به مهاجرت و موارد نقض SLA نیز به ترتیب به 186 و 30.91% کاهش پیدا نمود.
پرونده مقاله
در این مقاله یک شبکه فراسو با دو کاربر به ترتیب در نقش فرستنده و رله، و یک ایستگاه مرکزی به عنوان گیرنده در نظر گرفته شده است. هدف این است که ضریب بهینه سمبل‌های سیگنال غیرمتعامد و اختصاص توان بهینه در منبع-رله به منظور بیشینه کردن متوسط مجموع نرخ در یک سیستم مخابرات ه چکیده کامل
در این مقاله یک شبکه فراسو با دو کاربر به ترتیب در نقش فرستنده و رله، و یک ایستگاه مرکزی به عنوان گیرنده در نظر گرفته شده است. هدف این است که ضریب بهینه سمبل‌های سیگنال غیرمتعامد و اختصاص توان بهینه در منبع-رله به منظور بیشینه کردن متوسط مجموع نرخ در یک سیستم مخابرات همکارانه با استفاده از تکنیک دسترسی چندگانه غیرمتعامد، تعیین شود. برای دستیابی به این اهداف، ابتدا متوسط مجموع نرخ سیستم مخابرات همکارانه با استفاده از دسترسی چندگانه غیرمتعامد با رله کدگشایی و ارسال، در کانال مستقل رایلی محاسبه گردید. سپس در گام اول، مسئله بهینه‌سازی ضریب سمبل‌های سیگنال غیرمتعامد در این سیستم به ازای هر اختصاص توانی به صورت ریاضی بیان شده و رابطه بسته برای حل تقریبی آن پیشنهاد شده است. در گام دوم، مسئله بهینه‌سازی اختصاص توان بهینه ارسالی از منبع-رله، به ازای ضرایب سیگنال مشخص معرفی و حل گردید. در انتها، مسئله بهینه‌سازی توأم ضریب سمبل‌های سیگنال غیرمتعامد و اختصاص توان بررسی می‌شود و الگوریتمی برای بهینه‌سازی توأم این دو پارامتر پیشنهاد شده است. الگوریتم پیشنهادی این مقاله نشان میدهد که بهینه‌سازی توأم ضریب سمبل‌های سیگنال غیرمتعامد و اختصاص توان منجر به دستیابی به متوسط نرخ بالاتری نسبت به بهینه‌سازی جداگانه هر یک از این پارامترها می‌شود. همچنین، شبیهسازی و نتایج عددی برای تائید روابط تئوری ارائه گردیده است، که شبیه‌سازی‌ها بهره dB 3 را برای سیستم بهینه شده توأم با استفاده از الگوریتم پیشنهادی در مقایسه با سیستم غیر بهینه نشان میدهند.
پرونده مقاله
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 چکیده کامل
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.
پرونده مقاله
پیش‌بینی بازار سهام به عنوان یک زمینه جذاب و همچنین چالش برانگیز برای سرمایه گذاران در بازارهای مالی عمل میکند. بسیاری از مدل‌های مورد استفاده در پیش‌بینی بازار سهام قادر به پیش‌بینی دقیق نیستند یا این مدل‌ها نیاز به تعداد داده ورودی بسیار زیادی دارند که باعث افزایش حج چکیده کامل
پیش‌بینی بازار سهام به عنوان یک زمینه جذاب و همچنین چالش برانگیز برای سرمایه گذاران در بازارهای مالی عمل میکند. بسیاری از مدل‌های مورد استفاده در پیش‌بینی بازار سهام قادر به پیش‌بینی دقیق نیستند یا این مدل‌ها نیاز به تعداد داده ورودی بسیار زیادی دارند که باعث افزایش حجم شبکه‌ها و پیچیدگی یادگیری می‌شود که همه این موارد در نهایت موجب کاهش دقت در پیش‌بینی می‌شود. این مقاله یک روش برای پیش‌بینی بازار سهام را پیشنهاد میدهد که این روش قادر هست به طور موثر وضعیت بازار سهام را پیش‌بینی کند. در این مقاله، برای کاهش حجم داده‌های ورودی از قیمت گذشته بازار استفاده شده و این داده‌ها در یک مدل رگریسور قرار داده شده است. در این حالت، با ارایه یک روش مبتنی بر الگوریتم بهینه‌سازی ملخ بهبود یافته، تعیین می‌شود که داده‌های فعلی بازار بورس به کدام داده‌های قبلی وابسته هستند و با استفاده از داده‌های قبلی می‌توان داده جدید را پیش‌بینی کرد. برای پیش‌بینی سری زمانی نیز از روشهای شبکه عصبی GMDH، شبکه نروفازی و شبکه عصبی استفاده شده است؛ به علاوه، در این مقاله از روشهای متناسب‌سازی داده‌ها با استفاده از الگوریتم‌های مختلف استفاده شده است که این روش‌ها می‌توانند در پیش‌بینی بازار موثر باشند. در نهایت، از مجموعه داده شرکت تسلا برای اعتبارسنجی و تست الگوریتم‌های ارایه شده استفاده شده است و نتایج شبیهسازی در پایان آمده است. همانطور که در قسمت شبیهسازی نشان داده شده، با استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی ملخ بهبود یافته، موثرترین خروجی‌ها برای پیش‌بینی ارزش سهام به دست آمده و در نهایت با استفاده از چند حالت مختلف پیش‌بینی انجام شده و نتایج روشهای مختلف مورد مقایسه قرار گرفته و ارزیابی بر اساس معیار خطای میانگین مربع (RMSE) انجام شده است. مدل پیشنهادی پیش بینی بازار سهام دارای حداقل RMSE=4.05 است که نشان دهنده اثربخشی روش پیشنهادی در پیش بینی بازار سهام است. نتایج نشان میدهد که در بین الگوریتم‌های ارایه شده مربوط به پیش‌بینی سری زمانی، شبکه GMDH با الگوریتم ترکیبی ارایه شده، بهترین نتیجه را در بر داشته است.
پرونده مقاله
محاسبات لبه موبایل تجربه کاربران نهایی را برای دستیابی به خدمات مناسب و کیفیت خدمات بهبود میدهد. در این مقاله مسئله بهبود تخصیص منابع، هنگام بارگیری وظایف، براساس دستگاه‌های تلفن همراه به سرورهای لبه در سیستمهای محاسباتی بررسی می‌شود. برخی وظایف به صورت محلی و برخی به چکیده کامل
محاسبات لبه موبایل تجربه کاربران نهایی را برای دستیابی به خدمات مناسب و کیفیت خدمات بهبود میدهد. در این مقاله مسئله بهبود تخصیص منابع، هنگام بارگیری وظایف، براساس دستگاه‌های تلفن همراه به سرورهای لبه در سیستمهای محاسباتی بررسی می‌شود. برخی وظایف به صورت محلی و برخی به سرورهای لبه بارگذاری و پردازش می‌شوند. مسئله اصلی این است که وظایف تخلیه‌شده برای ماشین‌های مجازی در شبکه‌های محاسباتی بصورت مناسب زمانبندی شوند تا زمان محاسبات، هزینه خدمات، اتلاف شبکه‌های محاسباتی و حداکثر ارتباط یک کار با شبکه به حداقل برسد. در این مقاله الگوریتم ترکیبی چند هدفه ازدحام ذرات و گرگ خاکستری برای مدیریت تخصیص منابع و زمانبندی وظایف برای دستیابی به یک نتیجه بهینه در شبکه‌های محاسبات لبه معرفی شد. جست و جوی محلی در الگوریتم ازدحام ذرات نتایج مناسبی را در مسئله دارد اما باعث از بین رفتن بهینه‌های سراسری خواهد شد، بنابراین در این مسئله به منظور بهبود مدل، از الگوریتم گرگ خاکستری به عنوان پایه اصلی الگوریتم پیشنهادی استفاده شد، در الگوریتم گرگ خاکستری به دلیل رویکرد گرافی مسئله، مجموعه جست و جوهای سراسری به جواب بهینه‌ای خواهد رسید، بنابراین با ترکیب این توابع سعی در بهبود شرایط عملیاتی دو الگوریتم برای اهداف مورد نظر مساله شد. به منظور ایجاد شبکه در این پژوهش از پارامترهای ایجاد شبکه در مقاله پایه استفاده شده است و در شبیهسازی از مجموعه داده LCG استفاده شد. محیط شبیهسازی در این پژوهش محیط شبیه‌ساز کلود سیم است. نتایج مقایسه نشان‌دهنده بهبود زمان انتظار و هزینه در رویکرد پیشنهادی است. نتایج نشان میدهد که به طور میانگین مدل پیشنهادی با کاهش 10 درصدی زمان انجام کار و افزایش استفاده از منابع به میزان 16 درصد بهتر عمل کرده است.
پرونده مقاله
