صورة غلاف الرسالة/الاطروحة غير متوفرة



العنوان باللغة العربية
منصة الرسائل والاطاريح: تحسين تخصيص الموارد لتحسين جودة الخدمة في بيئة إنترنت الأشياء و الحوسبة الضبابية - جامعة بابل
العنوان باللغة الانكليزية
OPTIMIZING THE RESOURCE ALLOCATION TO ENHANCE THE QUALITY OF SERVICE IN IOT-FOG ENVIRONMENT
اسم الطالب باللغتين
بلاسم علاوي حسين - Balasem Allawi Hussein
اسم المشرف باللغتين
أ.د. سكينة حسن هاشم--Soukaena Hassan Hashem
الخلاصة
عد تخصيص الموارد للتطبيقات مشكلة صعبة وحساسة في البيئة الضبابية وانترنت الاشياء. عادة مايكون تخصيص الموارد بصورة فعالة على العقد الضبابية مفيدا لمستخدمي التطبيقات لحصولهمعلى جودة خدمة عالية تتبنت هذه الدراسة خوارزمية هجينة لمعالجة مشكلة تخصيص الموارد. تتكون الخوارزمية الهجينة من خوارزميتين اساسيتين مشهورتين وهما NSGA-IIو . MOGWOمرت الخوارزمية المقترحة بدورين، الاول هو خوارزمية NSGAII-MOGWوهو عبارة عن هجين بمعالجة متوازية للخوارزميتين الاساسية. الطور الثاني هو خوارزمية هجينة محسنة E NSGAII-MOGWOباضافة طريقة نخبوية مركبة لتحسين الخوارزمية المقترحة الاولى تم اختبار اداء الخوارزميتين المقترحتين باستخدام عشرة دوال اختبار وستة (Roulette Wheel, Tournament, Stochastic Universal Sampling, طرق اختيار وهي Boltzmann, Ranking, and Linear Ranking). اظهرت المقارنة تفوقا لخوارزمية E NSGAII-MOGWOعند اسخدام طريقة بنسبة منافسة MOGWO, NSGA-II, على الخوارزميات0.6563 ، و0.6874 ،0.7868 % ومحصلة افضلية53.33 NSGAII-MOGWOعلى الرتيب. وهذا يشير الى صلاحية هذه الخوارزمية لحل مشكلات معقدة مثل تخصيص الموارد. اضافة الى هذا، تمت مقارنة خوارزمية E NSGAII-MOGWOمع خمسة خوارزميات امثلية متعددة الاهداف. اضهرت النتائج تفوقا بمقدار %70بالنسبة لمؤشر ، IGDو %60بالنسبة لمؤشر Hypervolumeلدوال الاختبار العشرة. تم استخدام بيئة محاكاة للتأكد من ملائمة الحلول التي تولدها الخوارزمية. عند اجراء المحاكاة استطاعت الخوارزمية المقترحة من تقليل وقت الانتضار، وقت الاستجابة، والوقت اللازم لاكمال مسار برمجي بنسب .% على الترتيب95.27 ،%67.2 ،%23.97
الفئة
المجموعة الطبية
الاختصاص باللغة العربية
الاختصاص باللغة الانكليزية
السنة الدراسية
2023
لغة الرسالة/الاطروحة
اللغة الانكليزية
الشهادة
دكتوراه
رابط موقع (doi)
Open access
نعم