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.
Начать цикл метода имитации отжига:
Повторять шаги ниже до достижения критерия остановки:
Отбросить шум (произвести маленькое изменение) в значениях параметров текущего решения.
Рассчитать новое значение функции приспособленности для нового решения.
Сравнить новое значение функции приспособленности с текущим значением и обновить текущее решение, если новое значение лучше.
Рассчитать вероятность принятия похуже решения с учетом текущей температуры и разницы в значениях функции приспособленности текущего и нового решений.
Сгенерировать случайное число и принять новое решение с некоторой вероятностью, основанной на рассчитанной вероятности.
Уменьшить текущую температуру в соответствии с заранее определенным расписанием охлаждения.
Завершить цикл метода имитации отжига.
Вывести оптимальные значения параметров текущего решения.
Примечание: Метод имитации отжига имитирует процесс охлаждения расплавленного металла, где охлаждение происходит постепенно снижая температуру. Благодаря этому алгоритм может позволить принимать похожие решения с некоторой вероятностью, которая позволяет выйти из локального оптимума. Метод исследует пространство поиска с высокой исследовательской способностью в начале и переходит к эксплуатации уже найденных решений в конце, когда температура становится низкой.
Алгоритм метода имитации отжига для оптимизации значений параметров
Входные данные: значения CPU %, RAM %, HDD % и Network Load.
Инициализация начальных значений параметров и установка начальной температуры.
Определение функции приспособленности, основанной на общей нагрузке системы по заданной формуле.
Начало цикла метода имитации отжига:
Генерация новых значений параметров в окрестности текущих значений с учетом температуры и вероятности перехода.
Рассчитать значение функции приспособленности для новых значений и текущих значений параметров.
Принять новые значения параметров с вероятностью, зависящей от разницы в значениях функции приспособленности и текущей температуры.
Уменьшить температуру и продолжить цикл, пока не будет достигнуто условие остановки.
Конец цикла метода имитации отжига.
Вывести оптимальные значения параметров, которые минимизируют общую нагрузку.
Примечание: Метод имитации отжига является эвристическим алгоритмом оптимизации, основанным на физическом процессе отжига материала. Он может быть эффективным в глобальной оптимизации и обладает преимуществами в поиске решений в пространстве параметров, где локальные минимумы могут быть преодолены. Выбор конкретных методов и параметров для метода имитации отжига зависит от деталей задачи и требований.