– Входные данные: данные о загрузке CPU, RAM, HDD и Network Load для нескольких отсчетов времени и их соответствующие веса.
– Рассчитать взвешенное значение каждого параметра, умножив значения параметров на соответствующие им веса.
– Вычислить средневзвешенное значение каждого параметра, разделив сумму взвешенных значений параметров на сумму весов:
– Средневзвешенное CPU % = сумма (CPU % * вес) / сумма весов
– Средневзвешенное RAM % = сумма (RAM % * вес) / сумма весов
– Средневзвешенное HDD % = сумма (HDD % * вес) / сумма весов
– Средневзвешенное Network Load = сумма (Network Load * вес) / сумма весов
– Рассчитать общую нагрузку на основе средневзвешенных значений параметров:
– Общая нагрузка = (1 + (Средневзвешенное CPU % + Средневзвешенное RAM % + Средневзвешенное HDD % + Средневзвешенное Network Load)) / 100 * (Средневзвешенное CPU % * Средневзвешенное RAM % * Средневзвешенное HDD % * Средневзвешенное Network Load) ^2
Алгоритм адаптивной оптимизации Монте-Карло для оптимизации значений параметров
– 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.