Алгоритм генетического алгоритма для оптимизации значений параметров
– Входные данные: значения CPU %, RAM %, HDD % и Network Load.
– Генерация начальной популяции, состоящей из случайных комбинаций значений параметров.
– Определить функцию приспособленности (fitness function), основанную на общей нагрузке системы по заданной формуле.
– Начало цикла генетического алгоритма:
– Выбрать особи для скрещивания на основе их приспособленности (низкие значения общей нагрузки имеют более высокую вероятность выбора).
– Выполнить операции скрещивания (кроссовера) и мутации для создания новых потомков.
– Оценить приспособленность новых потомков.
– Заменить часть популяции на потомков, которые имеют более высокую приспособленность.
– Конец цикла генетического алгоритма.
– Вывести оптимальные значения параметров, соответствующие особи с наивысшей приспособленностью (наименьшей общей нагрузке).
Алгоритм градиентного спуска для оптимизации параметров
– Входные данные: значения CPU %, RAM %, HDD % и Network Load.
– Инициализация начальных значений параметров.
– Определение функции потерь, основанной на общей нагрузке системы по заданной формуле.
– Начало цикла градиентного спуска:
– Рассчитать градиент функции потерь по каждому параметру, используя частные производные.
– Обновить значения параметров, используя шаг градиентного спуска и градиенты.
– Повторить шаги, пока не будет достигнуто условие сходимости или заданное количество итераций.
– Конец цикла градиентного спуска.
– Вывести оптимальные значения параметров, которые минимизируют общую нагрузку.
Метод имитации отжига (Simulated Annealing) для оптимизации значений параметров
– Входные данные: значения CPU %, RAM %, HDD % и Network Load.
– Инициализировать начальное значение температуры.
– Инициализировать начальное решение, состоящее из случайных значений параметров.
– Рассчитать функцию приспособленности (fitness function) для начального решения, основанную на общей нагрузке системы по заданной формуле.
– Начать цикл метода имитации отжига:
– Повторять шаги ниже до достижения критерия остановки:
– Отбросить шум (произвести маленькое изменение) в значениях параметров текущего решения.
– Рассчитать новое значение функции приспособленности для нового решения.
– Сравнить новое значение функции приспособленности с текущим значением и обновить текущее решение, если новое значение лучше.
– Рассчитать вероятность принятия похуже решения с учетом текущей температуры и разницы в значениях функции приспособленности текущего и нового решений.
– Сгенерировать случайное число и принять новое решение с некоторой вероятностью, основанной на рассчитанной вероятности.
– Уменьшить текущую температуру в соответствии с заранее определенным расписанием охлаждения.
– Завершить цикл метода имитации отжига.
– Вывести оптимальные значения параметров текущего решения.
Примечание: Метод имитации отжига имитирует процесс охлаждения расплавленного металла, где охлаждение происходит постепенно снижая температуру. Благодаря этому алгоритм может позволить принимать похожие решения с некоторой вероятностью, которая позволяет выйти из локального оптимума. Метод исследует пространство поиска с высокой исследовательской способностью в начале и переходит к эксплуатации уже найденных решений в конце, когда температура становится низкой.
Алгоритм метода имитации отжига для оптимизации значений параметров
