| LEADER |
04814nam a2200325 4500 |
| 001 |
1544877 |
| 041 |
|
|
|a eng
|
| 100 |
|
|
|9 670490
|a الحمود، أريج
|e مؤلف
|g Al-Hmoud, Areej
|
| 245 |
|
|
|a Optimizing Task Scheduling in Cloud Computing by Using the Multi-Verse Optimizer (MVO)
|
| 246 |
|
|
|a تحسين جدولة المهام في الحوسبة السحابية من خلال تطبيق محسن متعدد الأطوار (MVO)
|
| 260 |
|
|
|a عمان
|c 2021
|
| 300 |
|
|
|a 1 - 60
|
| 336 |
|
|
|a رسائل جامعية
|
| 502 |
|
|
|b رسالة ماجستير
|c جامعة عمان العربية
|f كلية العلوم الحاسوبية والمعلوماتية
|g الاردن
|o 0114
|
| 520 |
|
|
|a في السنوات الأخيرة تمت زيادة الانتباه على المشكلات التي تتطلب فيها استخدام خوارزميات التحسين. العديد من الخوارزميات تم اقتراحها في الآونة الأخيرة والتي تشبه أو تقلد في طريقة عملها طريقة التطور الطبيعي في مرحلة بيولوجية محددة. من أكثر الخوارزميات المنتشرة في هذا المجال في هذه الأيام هي خوارزمية محسن متعدد الأكوان. تطبق هذه الخوارزمية في عملها سلوك المجرات أو الأكوان أو بالأخص تقلد طريقة تناقل الأجسام بين المجرات والأكوان عن طريق الثقب الأسود أو الأبيض. على الرغم من انتشارها الوسيع ولكن هذه الخوارزمية لا تستطيع حل المشاكل ذو الأهداف المتعددة وإنما المشاكل ذو الأهداف الأحادية. وأيضا هذه الخوارزمية تعاني من مشكلة الحل الأمثل في خلال بحثها عن أفضل حل (المتمثل بأفضل كون) مما يؤدي إلى عدم قدرتها على إيجاد أفضل حل. تسبب مشكلة الحل الأمثل ضعف في مجال البحث وتأخذ الكثير من الوقت في عملية البحث. بسبب هذه المشاكل تم تطوير الكثير من الخوارزميات لحلها، أحدث هذه الخوارزميات هي (mMvo) Modified Multi-verse Optimizer، مع ذلك لم تستطع هذه الخوارزمية حل مشكلة تعدد الأهداف وأيضا واجهة مشكلة جديدة وهي تقييد حركة خطوات البحث في مجال البحث وإعطائها قيمة ثابتة مما يؤدي إلى خطوات أقصر ووقت أطول في إيجاد الحل. في هذه الرسالة تم طرح خوارزمية متعدد الأكوان متعددة الأهداف المحسنة Improved Multi Objective Multi-verse Optimizer (IMOMVO) تحل هذه الخوارزمية مشكلة تعدد الأهداف وأيضا مشكلة تقييد حركة البحث وجعلها حركة ديناميكية وليست ثابتة ويتم ذلك من خلال تطوير معادلة البحث للخوارزمية السابقة والتي تتمثل في المعامل Avarge Position (AP). تم تقييم هذه الخوارزمية بناء على ثلاث معاملات اختبار وهم أولا القوة التي تتطلبها الألة الافتراضية في المعالجة، ثانيا وقت تنفيذ المهام وأخيرا قيمة الإنتاجية. أظهرت هذه الخوارزمية نتائج مذهلة مقارنة بالخوارزميات السابقة كما نفذت 100 مهمة في 186.33 ثانية و934.92 ثانية لتنفيذ 600 مهمة. قيمة الإنتاجية للخوارزمية المطروحة كانت 0.19 ل 100 مهمة. واستهلكت الألة الافتراضية قوة مقدارها K 0.25 لتنفيذ 100 مهمة.
|
| 653 |
|
|
|a الحوسبة السحابية
|a الشبكات العصبية
|a الخوارزميات البيانية
|a الآلة الافتراضية
|
| 700 |
|
|
|a عطير، محمد عبدالله عارف
|g Otair, Mohammed A.
|e مشرف
|9 276042
|
| 856 |
|
|
|u 9802-016-013-0114-T.pdf
|y صفحة العنوان
|
| 856 |
|
|
|u 9802-016-013-0114-A.pdf
|y المستخلص
|
| 856 |
|
|
|u 9802-016-013-0114-C.pdf
|y قائمة المحتويات
|
| 856 |
|
|
|u 9802-016-013-0114-F.pdf
|y 24 صفحة الأولى
|
| 856 |
|
|
|u 9802-016-013-0114-1.pdf
|y 1 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-016-013-0114-2.pdf
|y 2 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-016-013-0114-3.pdf
|y 3 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-016-013-0114-4.pdf
|y 4 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-016-013-0114-5.pdf
|y 5 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-016-013-0114-R.pdf
|y المصادر والمراجع
|
| 930 |
|
|
|d y
|
| 995 |
|
|
|a Dissertations
|
| 999 |
|
|
|c 1257365
|d 1257365
|
