Максимизация производительности: Алгоритмы для оптимизации системы. Оптимизация системы компьютера

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.