– Обновлять значение общей нагрузки и значения параметров в графическом интерфейсе.
7. Повторить шаг 6 для непрерывной визуализации изменений общей нагрузки и отдельных параметров в режиме реального времени.
Примечание: Алгоритм предполагает наличие графического интерфейса для визуализации. Однако, реализация интерфейса и обновление значений в реальном времени будет зависеть от выбранной платформы или языка программирования.
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.