X
تبلیغات
رایتل

ایران فایل دانلود

دانلود انواع فایل

سه‌شنبه 16 آذر 1395 ساعت 09:44

نرم افزار Fault Tolerance با استفاده از Simulated Annealing

نرم افزار Fault Tolerance با استفاده از Simulated Annealing

چکیده :

در این مقاله سعی می کنیم بهترین مینیمم را برای تابع زیر بدست بیاوریم :

برای این منظور از روش simulated Annealing (SA) استفاده می کنیم .

SA یکی از روشهای بهینه سازی حل مسئله است که در واقع الهام گرفته شده از فرایند ذوب و دوباره سرد کردن مواد می باشد و به همین دلیل به شبیه سازی حرارتی شهرت یافته است .

پس از حل مسئله با روش SA سعی می کنیم آنرا در یک نرم افزار تحمل خطا به کار ببریم برای داشتن یک نرم افزار تحمل خطا تکنیکهای مختلفی وجود دارد که ما در این مقاله با استفاده از تکنیک های انزرنگی و تنوع طراحی از روش Acceptance Voting (AV) بهره برده ایم .

1- مقدمه :

1-1- Fault: باعث errorدر سیستم می شود که به آنbug هم گفته می شود .

Error : حالتی از سیستم است که منتج به خرابی می شود .

Failure : حالتی است که سیستم از سرویس مورد نظر منحرف شود .

2-1 تحمل خطا (Fault Tolerance):

تحمل خطا یک پروسه یعنی مجموعه ای از فعالیت هاست که هدف آن حذف خطا است یا اگر نتوانست خطا را حذف کند ، لااقل تاثیراتش را کم کند .

3-1 سیستم تحمل پذیر خطا (System Fault Tolerance ) :

سیتم تحمل پذیر خطا معادل با سیستم قابل اعتماد ( Dependable ) می باشد که باید ویژگی های (قابلیت دسترسی ، قابلیت اعتماد ، ایمنی و قابلیت نگهداری را داشته باشد .

4-1 افزونگی ( Redundancy):

یکی از روشهای تحمل خطا در سیستم های نرم افزاری افزونگی است . افزونگی قابلیتی است در تحمل خطا بطوریکه می توان با افزایش سخت افزار و یا کپی برداری از تمام نرم افزار و یا قسمتی از نرم افزار و یا کپی برداری از data تحل خطا را در سیستم تضمین کرد .

5-1 تنوع طراحی (Design Diversity) :

برای تولید یک سیستم تحمل پذیر خطا می توان یک نرم افزار را به شرکت های مختلف برنامه نویسی داد تا برنامه را بنویسد و برای تولید نتیجه نهایی نیز می توان از الگوریتم voting استفاده کرد پس باید از این نرم افزار طراحی های مختلف داشته باشیم . روشهایی که از تکنیک تنوع طراحی استفاده می کنند عبارتند از:

RCB-NVP-NSCP-CRB-AV

2- Simulated Annealing

1-2 . SA چیست؟

SA مخفف Simulated Annealing به معنای شبیه‌سازی گداخت یا شبیه‌سازی حرارتی می‌باشد که برای آن از عبارات شبیه‌سازی بازپخت فلزات، شبیه‌سازی آب دادن فولاد و الگوریتم تبرید نیز استفاده شده است. برخی مسائل بهینه‌سازی صنعتی در ابعاد واقعی غالباً پیچیده و بزرگ می‌باشند. بنابراین روش‌های حل سنتی و استاندارد، کارایی لازم را نداشته و عموماً مستلزم صرف زمان‌های محاسباتی طولانی هستند. خوشبختانه، با پیشرفت فن‌آوری کامپیوتر و ارتقا قابلیت‌های محاسباتی، امروزه استفاده از روش‌های ابتکاری و جستجوگرهای هوشمند کاملاً متداول گردیده است. یکی از این روش‌ها SA است. SA شباهت دارد با حرارت دادن جامدات. این ایده ابتدا توسط شخصی که در صنعت نشر فعالیت داشت به نام متروپلیس در سال 1953 بیان شد.[10] وی تشبیه کرد کاغذ را به ماده‌ای که از سرد کردن مواد بعد از حرارت دادن آنها بدست می‌آید. اگر یک جامد را حرارت دهیم و دمای آن را به نقطه ذوب برسانیم سپس آن را سرد کنیم جزئیات ساختمانی آن به روش و نحوه سرد کردن آن وابسته می‌شود. اگر آن جامد را به آرامی سرد کنیم کریستال‌های بزرگی خواهیم داشت که می‌توانند آن طور که ما می‌خواهیم فرم بگیرند ولی اگر سریع سرد کنیم آنچه که می‌خواهیم بدست نمی‌آید.

الگوریتم متروپلیس شبیه‌سازی شده بود از فرآیند سرد شدن مواد به وسیله کاهش آهسته دمای سیستم (ماده) تا زمانی که به یک حالت ثابت منجمد تبدیل شود. این روش با ایجاد و ارزیابی جواب‌های متوالی به صورت گام به گام به سمت جواب بهینه حرکت می‌کند. برای حرکت، یک همسایگی جدید به صورت تصادفی ایجاد و ارزیابی می‌شود. در این روش به بررسی نقاط نزدیک نقطه داده شده در فضای جستجو می‌پردازیم. در صورتی که نقطه جدید، نقطه بهتری باشد (تابع هزینه را کاهش دهد) به عنوان نقطه جدید در فضای جستجو انتخاب می‌شود و اگر بدتر باشد (تابع هزینه را افزایش دهد) براساس یک تابع احتمالی باز هم انتخاب می‌شود. به عبارت ساده‌تر، برای کمینه سازی تابع هزینه، جستجو همیشه در جهت کمتر شدن مقدار تابع هزینه صورت می‌گیرد، اما این امکان وجود دارد که گاه حرکت در جهت افزایش تابع هزینه باشد. معمولاً برای پذیرفتن نقطه بعدی از معیاری به نام معیار متروپلیس استفاده می شود:

نوع فایل:word

سایز :327 KB

تعداد صفحه :48



خرید فایل



ادامه مطلب