دانلود پایان نامه همگام سازی اولویت بندی شده پایگاه داده با الگوریتم های بهینه سازی

1. مقدمه 2. پیشینه تحقیق 3. کارهای مرتبط 4. روش 5. چارچوب هماهنگ سازی 6. نتایج و تجزیه و تحلیل 7. بحث و بررسی 8. نتیجه گیری و کارهای آتی

چکیده – مقدمه: همگام سازی پایگاه داده، فرآیندی بسیار مهم است که این امر بخاطر مقادیر زیاد داده های تولید شده در محیط صنعتی امروز است. داده های مهم باید به صورت بلادرنگ برای همگام سازی اولویت بندی شوند و می توان از الگوریتم های بهینه سازی برای تولید یک فهرست اولویت بندی شده از داده ها براساس یک هدف بهینه سازی استفاده نمود. برای جلوگیری از گم شدن داده ها و حداقل رساندن مصرف داده ها برای همگام سازی کارآمد، یک چارچوب همگام سازی با یک سیاست اولویت بندی، راهکاری موثر می باشد. اهداف: اهداف این پژوهش، توسعه یک چارچوب همگام سازی کارآمد با الگوریتم های بهینه سازی است که می تواند ترتیب بهینه داده ها جهت همگام سازی و شناسایی مناسب ترین الگوریتم بهینه سازی برای هدف مدنظر را بدست آورد. هدف از استفاده از راهکار پیشنهادی، کاهش بار برروی پایگاه داده منبع و محدود کردن مصرف داده ها می باشد. روش تحقیق: آزمایش های تجربی این پژوهش برروی دو الگوریتم بهینه سازی انجام شد تا مناسب ترین الگوریتم برای هدف شناسایی شود و پارامترهای مناسب تعیین شوند. این الگوریتم ها برروی یک پایگاه داده ارائه شده توسط Volvo اجرا شدند و زمان همگام سازی ردیف ها (اسناد) برروی شبکه های مختلف نیز اندازه گیری شدند. نتایج: نتایج آزمایش های تجربی نشان می دهند که الگوریتم ژنتیک و بهینه سازی ازدحام ذره می توانند جواب کیفیت بالایی برای هدف تعیین شده کمینه سازی مصرف داده ها در طی همگام سازی از لحاظ مقادیر برازش و سرعت همگرایی، تولید کنند. الگوریتم ژنتیک عملکرد بهتری نسبت به بهینه سازی ازدحام ذره داشت و چارچوب همگام سازی می تواند بطور موثر داده ها را همگام سازی کند و در عین حال خطاهای شبکه و آپدیت های همزمان را مدیریت کند. نتیجه گیری: براساس آزمایش های تجربی، می توان نتیجه گیری کرد که الگوریتم ژنتیک، موثرترین الگوریتم بهینه سازی برای هدف بهینه سازی است و چارچوب همگام سازی پیشنهادی عملکرد موثری داشته است. ارزیابی ها و تست های بیشتری لازم است تا از مناسب بودن برای استفاده در صنعت اطمینان حاصل شود. این چارچوب را می توان برای همگام سازی داده های مهمی که کامیون ها در جاده تولید می کنند، بکار گرفت.

Background. Database synchronization is an essential process due to the large amounts of data produced in today’s industrial environment. Important data must be prioritized for synchronization in real time, and optimization algorithms can be used to produce a prioritized list of data based on an optimization objective. To prevent data loss and minimize data consumption for efficient synchronization, a synchronization framework with a prioritization policy is an effective solution. Objectives. This research aims to develop an efficient synchronization framework with optimization algorithms that can obtain the optimal order of data for synchronization and identify the most suitable optimization algorithm for the objective. The proposed solution aims to reduce the burden on the On-Board (source) database and limit data consumption. Methods. The research experiment was conducted on two optimization algorithms to identify the most suitable algorithm for the objective and determine the appropriate parameters. The algorithms were performed on a dataset provided by Volvo, and the synchronization time of rows (documents) across different networks was also measured. Results. The results of the experiments indicate that the genetic algorithm and particle swarm optimization can generate a high-quality solution for the given objective of minimizing the data consumption during the synchronization in terms of fitness values and convergence speed. The genetic algorithm outperformed particle swarm optimization, and the synchronization framework can effectively synchronize data while handling network errors and concurrent updates. Conclusions. Based on the experiments, it can be concluded that the genetic algorithm is the most effective optimization algorithm for this optimization objective, and the proposed synchronization framework works effectively. Further evaluation and testing are necessary to ensure industrial usage. The framework can be deployed to synchronize important data trucks produce on board.

با افزایش تعداد دستگاه‌های موبایل، داده‌های زیادی تولید می‌شوند. این داده‌ها در پایگاه داده محلی دستگاه ذخیره می‌شوند. با این حال، این دستگاه‌ها دارای حافظه محدود، قدرت محاسباتی کمتر و پهنای باند شبکه کمتری هستند که باعث می‌شود ذخیره و پردازش این داده‌ها دشوارتر شود. این داده‌ها گاهی می‌توانند ارزشمند باشند و باید در یک پایگاه داده ذخیره شوند که ذخیره، یادگیری یا انجام هرگونه عملیاتی را انجام می‌دهد. همگام‌سازی پایگاه داده حفظ یکپارچگی داده‌ها بین دو یا چند پایگاه داده در حالی است که داده‌ها را تمیز نگه می‌دارد و از تکرار یا تکرار جلوگیری می‌کند. چندین چارچوب همگام‌سازی پایگاه داده تجاری برای پایگاه‌های داده موبایل پیشنهاد شده است و در حال استفاده هستند. مشکل اصلی فروشندگان پایگاه داده تجاری که همگام‌سازی را ارائه می‌دهند این است که این امر توسعه‌دهندگان را مجبور می‌کند از کتابخانه‌ها و منابع خاصی از همان فروشنده برای هر توسعه بعدی استفاده کنند؛ این مشکل در بسیاری از مقالات برجسته شده است.

ترجمه این مقاله در 61 صفحه آماده شده و در ادامه نیز صفحه 21 آن به عنوان نمونه قرار داده شده است که با خرید این محصول می توانید، فایل WORD و PDF آن را دریافت نمایید.