กรุณาใช้ตัวระบุนี้เพื่ออ้างอิงหรือเชื่อมต่อรายการนี้:
https://buuir.buu.ac.th/xmlui/handle/1234567890/1286
ระเบียนเมทาดาทาแบบเต็ม
ฟิลด์ DC | ค่า | ภาษา |
---|---|---|
dc.contributor.author | กฤษณะ ชินสาร | th |
dc.contributor.author | สุวรรณา รัศมีขวัญ | th |
dc.contributor.author | สุนิสา ริมเจริญ | th |
dc.contributor.author | ภูสิต กุลเกษม | th |
dc.contributor.author | เบญจภรณ์ จันทรกองกุล | th |
dc.contributor.author | เอกจิต แซ่ลิ้ม | th |
dc.contributor.other | มหาวิทยาลัยบูรพา. คณะวิทยาการสารสนเทศ | |
dc.date.accessioned | 2019-03-25T09:04:24Z | |
dc.date.available | 2019-03-25T09:04:24Z | |
dc.date.issued | 2555 | |
dc.identifier.uri | http://dspace.lib.buu.ac.th/xmlui/handle/1234567890/1286 | |
dc.description.abstract | การแก้ปัญหาการวางแผนย้ายแหล่งทำงานของโมบายล์เอเจนต์ด้วยวิธีการเชิงพลวัติ โดยมีจุดมั่งหมายในการแก้ปัญหาคือ การหาเส้นทางการเคลื่อนที่ที่ทำให้โมบายล์เอเจนต์สามารถทำงานได้สำเร็จตามกำหนด โดยใช้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับเครือข่ายเป็นปัจจัยในการตัดสินใจเคลื่อนย้ายโหนด เช่น ค่าเวลาที่ทำการย้ายการทำงานจากโหนดหนึ่งไปยังอีกโหนดหนึ่ง ค่าเวลาหน่วงที่เกิดขึ้น ณ โหนดใด ๆ ค่าความน่าจะเป็นของงานที่จะทำสำเร็จ เป็นต้น สำหรับการวัดประสิทธิภาพของเส้นทางที่เหมาะสมนั้น ได้แบ่งออกเป็น 2 ตอน โดยตอนที่ 1 จะใช้การวัดจากผลรวมของเวลาทั้งหมดในการเคลื่อนที่รวมถึงเวลาหน่วงที่เกิดขึ้น โดยมีเป้าหมายในการใช้เวลาให้น้อยที่สุด ผลการทดลองโดยการปรับปรุงขั้นตอนวิธีอาณานิคมหมดในการย้ายการทำงานของโมบายล์เอเจนต์ซึ่งทำการทดลองกับเครือข่ายจำลอง จำนวน 20 โหนด แสดงให้เห็นว่าขั้นตอนวิธีที่นำเสนอสามารถหาเส้นทางที่เหมาะสมในการย้ายการทำงานของโมบายล์เอเจนต์ได้ผลดีขึ้น ส่วนในตอนที่ 2 การใช้การวัดประสิทธิภาพการค้นหาเส้นทางจากวิธีการค้นหาแบบนกดุเหว่าแบบปรับปรุงในการวางแผนย้ายแหล่งทำงานของโมบายล์เอเจนต์ โดยใช้ชุดข้อมูลจากปัญหาการเดินทางของเซลส์แมน ซึ่งเป็นปัญหากราฟเช่นเดียวกับปัญหาการวางแผนย้ายแหล่งทำงานของโมบายล์เอเจนต์ จากผลลัพธ์แสดงให้เห็นว่า วิธีการค้นหาแบบนกดุเหว่าแบบปรับปรุงสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหาเส้นทางได้ดียิ่งขึ้น ถึงแม้ว่าอาจจะยังไม่ใช่เวลาที่ดีที่สุดหรือเร็วที่สุด แต่ก็สามารถลดเวลาในการทำงานของโมบายล์เอเจนต์ลงได้ จากการศึกษากระบวนการย้ายการทำงานของโมบายล์เอเจนต์ พบว่า ยังมีอีกหลายปัจจัยที่มีผลต่อการทำงาน เช่น ศักยภาพการทำงานของแต่ละโหนดที่อาจมีประสิทธิภาพที่แตกต่างกัน ซึ่งอาจส่งผลต่อเวลาที่ให้บริการและปริมาณงาน ความหลากหลายของงานที่อาจมีผลต่อการเคลื่อนย้ายที่มีประสิทธิภาพ หรือจำนวนสูงสุดของโหนดที่เหมาะสมในการเคลื่อนย้าย เป็นต้น ดังนั้นปัจจัยที่กล่าวถึงมานี้เป็นปัจจัยที่น่าสนใจสำหรับการศึกษาในการตัดสินใจย้ายการทำงานของโมบายล์เอเจนต่อไป | th_TH |
dc.description.sponsorship | งานวิจัยนี้ได้รับการสนับสนุนทุนวิจัยจากสำนักงานคณะกรรมการวิจัยแห่งชาติ ปีงบประมาณ พ.ศ. 2555 | en |
dc.language.iso | th | th_TH |
dc.publisher | คณะวิทยาการสารสนเทศ มหาวิทยาลัยบูรพา | th_TH |
dc.subject | ซอฟแวร์ | th_TH |
dc.subject | เอเจนต์เคลื่อนที่ (ซอฟต์แวร์) | th_TH |
dc.subject | สาขาเทคโนโลยีสารสนเทศและนิเทศศาสตร์ | th_TH |
dc.title | การแก้ปัญหาการวางแผนย้ายแหล่งทำงานของโมบายล์เอเจนต์ด้วยวิธีการเชิงพลวัติ | th_TH |
dc.title.alternative | Dynamic problem solving for mobile agent migration planning. | en |
dc.type | Research | |
dc.year | 2555 | |
dc.description.abstractalternative | Dynamic problem solving method for mobile agent migration planning has the objective to find a proper path that could make the mobile agent to accomplish their tasks on time. These is a number of network data that were taken into account in order to make decision to move each mobile agent. Such data are, for example, the time taken for moving from one node to another node, the delay in each nodeand the probability of work completion. Performance evaluation for proper path selection has divided into 2 parts. The first one is to improve the total travel time of each feasible path which includes a time delay at each node. The target is to minimize the total time. The experiments are conducted using the modified antcolony algorithm to simulate with 20 nodes network. The results show that the proposed method yields an improving result. The second on is to improve the search results by using Cuckoo search algorithm and testing with travelling salesman problem dataset, which is also a graph problem as same as the migration planning problem. The results also show an improve performance. There are some other factors that can have a significant effect on mobile agent migration planning suchas : the difference performance among nodes, the difference of jobs need to be accomplished and the maximum number of nodes that provide the best overall performance. These factors are interesting issues which shall be studied in the future work. | en |
ปรากฏในกลุ่มข้อมูล: | รายงานการวิจัย (Research Reports) |
แฟ้มในรายการข้อมูลนี้:
แฟ้ม | ขนาด | รูปแบบ | |
---|---|---|---|
2566_157.pdf | 2.85 MB | Adobe PDF | ดู/เปิด |
รายการทั้งหมดในระบบคิดีได้รับการคุ้มครองลิขสิทธิ์ มีการสงวนสิทธิ์เว้นแต่ที่ระบุไว้เป็นอื่น