به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت
جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه

time complexity

در نشریات گروه برق
تکرار جستجوی کلیدواژه time complexity در نشریات گروه فنی و مهندسی
تکرار جستجوی کلیدواژه time complexity در مقالات مجلات علمی
  • Payam Abdolmohammadi, Roham Farahani *
    This paper aims to study the appropriate data mining method to extract the rules from a data set and examining the benefits of using the cuckoo algorithm to extract association rules and compare the execution time of the cuckoo algorithm and genetic algorithm (GA). Therefore, an algorithm is proposed that includes two parts: preprocessing and mining. The first part presents the procedures related to the calculation of cuckoo fit values and in the second part of the algorithm, which is the main achievement of this research. Support and confidence The best position can show the least confidence and support.These mining results can be used to continue mining the association rules. The proposed algorithm is based on the cuckoo search. It hides the sensitive relationship rules with a lower time cost and, at the same time, controls the peripheral effects of non-sensitive rules in a better way. This aim is achieved using recurring to the objective function. The GA is set to be the evaluation criterion to show the prominence of the proposed method. In this method, we compare the speed of the cuckoo algorithm with the genetic algorithm, which uses genetic evolution as a problem-solving model. In general, it is an algorithm based on repetition, most of its parts are selected as random processes, and these algorithms are part of the fitting function. It was chosen as a criterion and we paid .It is scientifically proven that the cuckoo algorithm outperforms the GA in the execution time.
    Keywords: Association rules mining, Genetic Algorithm (GA), cuckoo algorithm, sensitive relationship, non-sensitive relationship, Data mining, Association rules, Dataset, time complexity, Performance Improvement
  • مهدی یعقوبی*، مرتضی زاهدی، علیرضا احمدی فرد
    سامانه های مدیریت فرایندهای کسب وکار (BPMS) ، سامانه های پیچیده اطلاعاتی هستند که جهت رقابت در بازار جهانی و افزایش بهره وری اقتصادی، استفاده از آن ها در هر سازمانی، امری حیاتی و ضروری است. ایجاد تعادل بارکاری منابع در BPMS، یکی از چالش هایی است که از دیرباز مورد مطالعه و بررسی پژوهش گران قرار گرفته است. تعادل بارکاری منابع، باعث افزایش پایداری سامانه، افزایش کارایی منابع و افزایش کیفیت محصولات می شود. در این مقاله، مسئله تنظیم هم روندی در BPMS به عنوان یک مسئله کاربردی در جهت بهبود تعادل بارکاری منابع و یک نواختی در بارکاری هر منبع معرفی می شود و برای حل این مسئله، در ابتدای هر فرایند یک عنصر تاخیردهنده در نظر گرفته می شود و هدف مسئله تنظیم مقدار تاخیر در ابتدای هر فرایند است. برای این منظور یک الگوریتم بهینه سازی پویا ارائه و سرعت اجرای الگوریتم پویای پیشنهادشده نسبت به الگوریتم جستجوی فضای حالت و الگوریتم تکاملی PSO مقایسه می شود. مقایسه انجام شده نشان می دهد سرعت الگوریتم پیشنهادی نسبت به الگوریتم جستجوی فضای حالت به صورت 37 ساعت به 8/5 سال است؛ درحالی که الگوریتم POS همین مسئله را درسه دقیقه حل می کند. آزمایش انجام شده روی یک پایگاه داده واقعی 64/21 درصد بهبود را در عملکرد الگوریتم پیشنهادی نشان می دهد.
    کلید واژگان: سامانه مدیریت فرایندهای کسب وکار، تنظیم هم روندی فرایندها، تعادل بارکاری، بهینه سازی پویا، پیچیدگی زمانی
    Mehdi Yaghoubi*, Morteza Zahedi, Alireza Ahmadyfard
    Business process management systems (BPMS) are vital complex information systems to compete in the global market and to increase economic productivity. Workload balancing of resources in BPMS is one of the challenges have been long studied by researchers. Workload balancing of resources increases the system stability, improves the efficiency of the resources and enhances the quality of their products. Workload balancing of resources in BPMS is considered as an important factor of the performance and the stability in systems. Setting the workload of each source at a certain level increases the efficiency of the resources.
    The main objectives of this research are the concept of resource workload balance and uniformity of the workload for each source at a specified level. To optimize the balance workload and uniformity of each source, the ​​setting multi-process concurrency was offered and studied. Also, the regulation of multi-process concurrency was mentioned as an optimization problem. In this paper, tuning concurrency of the business process is introduced as a problem in BPMS, which is an application issue to improve at workload balance of resources and uniformity in the workload of each resource.
    To solve this problem, a delay vector is defined, each element of delay vector makes the synthetic delay at the first of each business process, then a dynamic optimization algorithm is presented to compute delay vector and the speed of the proposed algorithms is compared with and state-space search algorithm and evolutionary algorithm of PSO. The comparison shows that the speed of the proposed algorithm is 37 hours to 5.8 years compared to the state-space search algorithm, while the POS algorithm solves the same problem in just 3 minutes. The experimental results on a real dataset show 21.64 percent improvement in the performance of the proposed algorithm.
    Keywords: Business process management systems, tuning concurrency of business processes, workload balancing, dynamic optimization, time complexity
نکته
  • نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شده‌اند.
  • کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شده‌است. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
  • در صورتی که می‌خواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال