eaDonNTU, Donetsk >
Научные труды ДонНТУ >
Серія: Обчислювальна техніка та автоматизація >
Випуск 16 (147) >
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://ea.donntu.ru/handle/123456789/5940
|
Название: | Оптимизация распределённых корпоративных информационных систем с использованием генетических алгоритмов и объектного моделирования |
Другие названия: | Distributed corporative information systems optimization based on genetic algorithm and object modeling Оптимізація розподілених корпоративних інформаційних систем з використанням генетичних алгоритмів і об’єктного моделювання |
Авторы: | Лаздынь, С.В. Землянская, С.Ю. Lazdyn, S.V. Zemlianskaya, S.Y. Землянська, С.Ю. |
Ключевые слова: | распределённая корпоративная информационная система оптимизация критерий объект модель генетический алгоритм мульти хромосома фитнесс-функция популяция distributed corporate informative system optimization criterion object model genetic algorithm multichromosome fitness-function population розподілена корпоративна інформаційна система оптимізація критерій об'єкт генетичний алгоритм мультіхромосома фітнес-функція популяція |
Дата публикации: | 2009 |
Издатель: | Наукові праці Донецького національного технічного університету. Серія: “Обчислювальна техніка та автоматизація”. Випуск 147(16)/ Редкол.: Башков Є.О. (голова) та ін. — Донецьк: ДонНТУ, 2009. — 248 с. |
Аннотация: | Сформулирована проблема оптимизации распределённых корпоративных информационных систем (РКИС). В качестве критерия оптимизации выбрано максимальное время
ответа системы на пользовательский запрос. Для определения оптимальных параметров и
конфигурации РКИС предложен новый подход, основанный на взаимодействии объектной
модели РКИС и генетического алгоритма. |
Описание: | The distributed corporative information systems (DCIS)
optimization problem is formulated. The maximal system response time is chosen as an optimality criterion. The new approach to DCIS optimal parameters determination, based on a joint use of DCIS object model and modified genetic algorithm, is proposed. |
URI: | http://ea.donntu.edu.ua/handle/123456789/5940 |
Располагается в коллекциях: | Випуск 16 (147)
|
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.
|