Полная параллельная поддержка для систем планирования, основанных на случаях
Состав работы
|
|
|
|
|
|
Работа представляет собой zip архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
- Microsoft Word
Описание
Типичная система планирования, основанная на случаях решает новые задачи путем поиска подобных случаев в памяти и выбора одного или нескольких, наиболее подходящих к поставленной задаче. Система подгоняет выбранные случаи к новому плану, который вычисляется для текущей задачи. После отработки ошибочных случаев в новом плане, система сохраняет его как новый случай для возможного повторного использования (и отключается от его выполнения).
Система планирования, основанная на случаях отличается от систем генерирования планов, таких как Нонлин (от англ. “Nonlinear” - нелинейный), которые строят плохо подобранный план путем поиска подходящего фрагмента плана, расширения этого фрагмента путем добавления в него действий и затем проверки расширенного фрагмента плана на “вредность” и “полезность” взаимодействий между внедренными действиями. Это дорогой процесс.
Системы планирования, основанные на случаях действуют иначе (т.е. не начинают с постройки плохо подобранного плана). Планировщик пытается найти наиболее полно подходящий план, в котором все “вредные” взаимодействия уже изъяты.
Большая часть систем планирования, основанных на случаях использует последовательные процедуры для выборки случаев. Они формируют подбираемый образец, который сравнивает свойства поставленной задачи со своими свойсвами, содержащимися в случае. Однако последовательное сравнение образца с каждым из случаев в настоящей базе случаев, состоящей из сотен или тысяч элементов недопустимо дорого. В результате, эти системы обращаются к памяти редко, зачастую только при восстановлении единичного случая, чтобы приспособиться ко всем целям решаемой задачи. Такие системы могут вести поиск случаев более эффективно, используя индексацию для ограничения свойств в поисковом образце (посредством этого ограничивается область поиска в базе случаев, но такой подход порождает некоторые другие проблемы).
Система Капер (Система планирования, основанная на случаях) разработана для непосредственной переадресации некоторых задач последовательной выборки на индексированную базу случаев.
Система планирования, основанная на случаях отличается от систем генерирования планов, таких как Нонлин (от англ. “Nonlinear” - нелинейный), которые строят плохо подобранный план путем поиска подходящего фрагмента плана, расширения этого фрагмента путем добавления в него действий и затем проверки расширенного фрагмента плана на “вредность” и “полезность” взаимодействий между внедренными действиями. Это дорогой процесс.
Системы планирования, основанные на случаях действуют иначе (т.е. не начинают с постройки плохо подобранного плана). Планировщик пытается найти наиболее полно подходящий план, в котором все “вредные” взаимодействия уже изъяты.
Большая часть систем планирования, основанных на случаях использует последовательные процедуры для выборки случаев. Они формируют подбираемый образец, который сравнивает свойства поставленной задачи со своими свойсвами, содержащимися в случае. Однако последовательное сравнение образца с каждым из случаев в настоящей базе случаев, состоящей из сотен или тысяч элементов недопустимо дорого. В результате, эти системы обращаются к памяти редко, зачастую только при восстановлении единичного случая, чтобы приспособиться ко всем целям решаемой задачи. Такие системы могут вести поиск случаев более эффективно, используя индексацию для ограничения свойств в поисковом образце (посредством этого ограничивается область поиска в базе случаев, но такой подход порождает некоторые другие проблемы).
Система Капер (Система планирования, основанная на случаях) разработана для непосредственной переадресации некоторых задач последовательной выборки на индексированную базу случаев.
Другие работы
Сети электросвязи и методы их защиты. Вариант №3. Часть 2-я
kosegorkan2
: 22 июня 2021
Выбор варианта задания по курсовой работе определяется как сумма последней цифры пароля и номера последней цифры номера группы (при нарушении данного правила преподаватель оставляет за собой право не зачесть работу).
Использование «облачных сервисов» для пользователей (приложения Office, почта и т.д.).
Количество компьютеров: N = 210;
Количество сотрудников: R = 350
250 руб.
Контрольная по дисциплине: Операционные системы. Вариант 1
xtrail
: 20 июля 2025
ВАРИАНТ №1
Написать две программы, реализующие механизм взаимодействия типа клиент-сервер, используя канал FIFO.
Программы должны выполнять следующие действия.
1) Программа-Клиент отправляет серверу первое слово детской считалки. Длина сообщения должна быть не более 15 символов. Далее клиент ожидает ответа от сервера. Работа клиента прекращается закрытием канала в случае поступления от сервера любого ответа.
2) Программа-Сервер получает строку от клиента и отвечает на неё следующим образом: либ
600 руб.
Тепломассообмен ТГАСУ 2017 Задача 4 Вариант 17
Z24
: 4 февраля 2026
Определение теплового потока от газа к внутренней поверхности газопровода
Определить тепловой поток от газа к внутренней поверхности участка газопровода длиной L метров и диаметром d, мм, если температура стенки трубы tСТ, ºС, а температура газа в трубе tГ, ºС. Линейная скорость газа ω, м/c. Газ — метан. Давление в трубопроводе р, МПа.
Решить задачу и ответить письменно на следующие вопросы:
1. Как записываются основные безразмерные комплексы теории конвективного теплообмена и их физическ
200 руб.
Контрольная работа По дисциплине: Цифровая обработка сигналов. Вариант 47
SibGutirab
: 11 ноября 2024
Задача 1. Прохождение дискретного непериодического сигнала через нерекурсивную дискретную цепь.
Вариант – 47
Исходные данные:
Коэффициенты нерекурсивной цепи a0=0,7; a1= -0,9; a2= ‒0,06;
входной сигнал .
1.1 Построим график дискретного сигнала .
1.2 Рассчитаем спектр ДС с шагом . Построим амплитудный спектр.
Определим спектр непериодического дискретного сигнала с помощью прямого преобразования Фурье для дискретных сигналов.
700 руб.