SSWI: алгоритмы и практические примеры. Алгоритмы и коды, практические примеры - страница 30

6. Тестирование и проверка производительности:

– Провести тестирование системы управления, оценивая ее способность поддерживать и подстраивать параметры для достижения желаемого значения SSWI

– Проверить производительность системы и оценить, насколько она эффективно управляет синхронизированными взаимодействиями в ядрах атомов

7. Улучшение системы:

– Анализировать результаты тестирования и полученные обратные связи для выявления возможных улучшений и оптимизации системы управления

– Внести корректировки и улучшения в систему на основе полученных результатов и обратной связи

– Повторить тестирование и проверку производительности для оценки эффективности внесенных изменений

def compute_sswi(alpha, beta, gamma, delta, epsilon):

sswi = (alpha * beta * gamma) / (delta * epsilon)

return sswi

def adjust_parameters(alpha, beta, gamma, delta, epsilon, desired_sswi, tolerance):

max_iterations = 100

current_sswi = compute_sswi (alpha, beta, gamma, delta, epsilon)

iteration = 0

while abs (current_sswi – desired_sswi)> tolerance and iteration

# Perform parameter adjustment based on the difference between current and desired SSWI

if current_sswi

# Increase one or more parameters

alpha *= 1.1

beta *= 1.2

else:

# Decrease one or more parameters

gamma *= 0.9

epsilon *= 0.8

current_sswi = compute_sswi(alpha, beta, gamma, delta, epsilon)

iteration += 1

return alpha, beta, gamma, delta, epsilon

# Example usage

alpha = 1.0

beta = 2.0

gamma = 3.0

delta = 4.0

epsilon = 5.0

desired_sswi = 10.0

tolerance = 0.1

adjusted_alpha, adjusted_beta, adjusted_gamma, adjusted_delta, adjusted_epsilon = adjust_parameters(alpha, beta, gamma, delta, epsilon, desired_sswi, tolerance)

print("Adjusted parameters:")

print (f"Alpha: {adjusted_alpha}»)

print(f"Beta: {adjusted_beta}")

print (f"Gamma: {adjusted_gamma}»)

print(f"Delta: {adjusted_delta}")

print (f"Epsilon: {adjusted_epsilon}»)

В этом примере функция compute_sswi вычисляет SSWI на основе предоставленных параметров. Функция adjust_parameters выполняет корректировку параметров в соответствии с разницей между текущим и желаемым значением SSWI. В примере также представлен пример использования с произвольными значениями параметров.

Алгоритм оптимизации параметров для минимизации ошибки прогнозирования SSWI предоставляет методику, позволяющую оптимизировать значения параметров α, β, γ, δ, ε с целью достижения наилучшего прогноза SSWI и минимизации ошибки прогнозирования.

Суть алгоритма заключается в нахождении оптимальной комбинации параметров α, β, γ, δ, ε, которая минимизирует ошибку прогнозирования SSWI. Первоначально происходит подготовка данных, включающая временные значения SSWI и соответствующие параметры α, β, γ, δ, ε. Затем данные разделяются на обучающий и тестовый наборы.

Для оптимизации параметров используется выбранный алгоритм оптимизации, такой как генетический алгоритм или оптимизация симуляцией отжига. Цель состоит в минимизации функции ошибки на обучающем наборе данных. Алгоритм меняет значения параметров и оценивает ошибку прогнозирования, пока не будет достигнута наилучшая комбинация параметров.

После найденных оптимальных значений параметров α, β, γ, δ, ε строится модель прогнозирования SSWI. Модель может быть основана на различных алгоритмах машинного обучения, временных рядах или других подходах, которые наилучшим образом соответствуют характеристикам данных.