دانلود مقاله و خرید ترجمه:طراحی و ارزیابی الگوریتم های یادگیری برای مدیریت دینامیک منابع در شبکه های مجازی - 2014

دانلود بهترین مقالات isi همراه با ترجمه فارسی

کارابرن عزیز، مقالات isi بالاترین کیفیت ترجمه را دارند، ترجمه آنها کامل و دقیق می باشد (محتوای جداول و شکل های نیز ترجمه شده اند) و از بهترین مجلات isi انتخاب گردیده اند. همچنین تمامی ترجمه ها دارای ضمانت کیفیت بوده و در صورت عدم رضایت کاربر مبلغ عینا عودت داده خواهد شد.

پشتیبانی
اپلیکشن اندروید
آرشیو مقالات
ورود اعضا
توجه توجه توجه !!!!
تمامی مقالات ترجمه شده ، انگلیسی و کتاب های این سایت با دقت تمام انتخاب شده اند. در انتخاب مقالات و کتاب ها پارامترهای جدید بودن، پر جستجو بودن، درخواست کاربران ، تعداد صفحات و ... لحاظ گردیده است. سعی بر این بوده بهترین مقالات در هر زمینه انتخاب و در اختیار شما کاربران عزیز قرار گیرد. ضمانت ما، کیفیت ماست.
نرم افزار winrar

از نرم افزار winrar برای باز کردن فایل های فشرده استفاده می شود. برای دانلود آن بر روی لینک زیر کلیک کنید
دانلود

پیوندهای کاربردی
پیوندهای مرتبط
مقالات ترجمه شده شبکه ( Network )
  • Design and Evaluation of Learning Algorithms for Dynamic Resource Management in Virtual Networks طراحی و ارزیابی الگوریتم های یادگیری برای مدیریت دینامیک منابع در شبکه های مجازی

    سال انتشار:

    2014


    ترجمه فارسی عنوان مقاله:

    طراحی و ارزیابی الگوریتم های یادگیری برای مدیریت دینامیک منابع در شبکه های مجازی


    عنوان انگلیسی مقاله:

    Design and Evaluation of Learning Algorithms for Dynamic Resource Management in Virtual Networks


    منبع:

    978-1-4799-0913-1/14/$31.00 c 2014 IEEE


    نویسنده:

    Rashid Mijumbi∗, Juan-Luis Gorricho∗, Joan Serrat∗, Maxim Claeysy, Filip De Turcky and Steven Latre


    چکیده انگلیسی:

    Network virtualisation is considerably gaining attention as a solution to ossification of the Internet. However, the success of network virtualisation will depend in part on how efficiently the virtual networks utilise substrate network resources. In this paper, we propose a machine learning-based approach to virtual network resource management. We propose to model the substrate network as a decentralised system and introduce a learning algorithm in each substrate node and substrate link, providing self-organization capabilities. We propose a multiagent learning algorithm that carries out the substrate network resource management in a coordinated and decentralised way. The task of these agents is to use evaluative feedback to learn an optimal policy so as to dynamically allocate network resources to virtual nodes and links. The agents ensure that while the virtual networks have the resources they need at any given time, only the required resources are reserved for this purpose. Simulations show that our dynamic approach significantly improves the virtual network acceptance ratio and the maximum number of accepted virtual network requests at any time while ensuring that virtual network quality of service requirements such as packet drop rate and virtual link delay are not affected.
    Keywords: Network virtualization | Dynamic Resource Allocation | Virtual Network Embedding | Artificial Intelligence | Machine Learning | Reinforcement Learning | Multiagent Systems


    چکیده فارسی:

    مجازی سازی شبکه بعنوان راه حلی برای قالب بندی-تقویت ساختار اینترنت، توجه زیادی را بخود جلب نموده است. اگرچه، بخشی از موفقیت مجازی سازی شبکه بستگی به این خواهد داشت که تا چه اندازه شبکه های مجازی از منابع فرعی شبکه بطرز موثری استفاده می کنند. در این مقاله، رویکرد مبتنی بر یادگیری ماشین برای مدیریت منابع شبکه مجازی پیشنهاد می شود. ما پیشنهاد می کنیم تا شبکه فرعی بصورت سیستم غیرمتمرکز مدل سازی شود و الگوریتم یادگیری را در هر گره فرعی و لینک فرعی معرفی می کنیم، که سبب ایجاد توانایی های خودسازماندهی می شود. همچنین الگوریتم یادگیری چندعاملی را پیشنهاد می کنیم که مدیریت منابع شبکه فرعی را به روش هماهنگ و غیرمتمرکز انجام می دهد. وظیفه این عامل ها (نماینده ها) استفاده از فیدبک تخمینی برای یادگیری ترفندی بهینه است تا بصورت دینامیک منابع شبکه را به گره ها و لینک های مجازی اختصاص دهند. عامل ها اطمینان می دهند که درحین اینکه شبکه های مجازی دارای منابعی هستند که در زمان های معین به ان ها نیاز دارند، تنها منابع مورد نیاز برای این منظور ذخیره می شوند. نتایج شبیه سازی ها نشان می دهند که روش دینامیکی ما، بطور قابل توجهی نرخ پذیرش شبکه مجازی و حداکثر تعداد درخواست های مورد قبول شبکه مجازی را در هر زمان بهبود می دهد حال انکه اطمینان می-دهد کیفیت نیازهای خدماتی شبکه مجازی مانند نرخ رهاسازی بسته و تاخیر لینک مجازی تحت تاثیر قرار نمی گیرند.
    کلمات کلیدی: مجازی سازی شبکه | تخصیص دینامیک منابع | تعبیه شبکه مجازی | هوش مصنوعی | یادگیری ماشین | یادگیری تقویت | سیستم های چند عاملی


    سطح: متوسط
    تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 9
    تعداد صفحات فایل doc فارسی(با احتساب مراجع): 35

    وضعیت ترجمه عناوین تصاویر و جداول: به صورت کامل ترجمه شده است

    وضعیت ترجمه متون داخل تصاویر و جداول: به صورت کامل ترجمه شده است

    حجم فایل: 412 کیلوبایت


    قیمت: 32000 تومان  25600 تومان(20% تخفیف)


    توضیحات اضافی:




اگر این مقاله را پسندیدید آن را در شبکه های اجتماعی به اشتراک بگذارید (برای به اشتراک گذاری بر روی ایکن های زیر کلیک کنید)

این مقاله را در فیس بوک به اشتراک بگذارید این مقاله را در توییتر به اشتراک بگذارید این مقاله را در لینکداین به اشتراک بگذارید این مقاله را در گوگل پلاس به اشتراک بگذارید این مقاله را در زینگ به اشتراک بگذارید این مقاله را در تلگرام به اشتراک بگذارید

تعداد نظرات : 0

الزامی
الزامی
الزامی
شبکه-
موضوعات
footer