Читать книгу Максимизация производительности: Алгоритмы для оптимизации системы. Оптимизация системы компьютера - - Страница 9

Оптимизация системы: Алгоритмы для достижения эффективности и производительности
Алгоритм адаптивной оптимизации Монте-Карло для оптимизации значений параметров

Оглавление

– 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.

Максимизация производительности: Алгоритмы для оптимизации системы. Оптимизация системы компьютера

Подняться наверх