DSpace Repository

การแก้ปัญหาการวางแผนย้ายแหล่งทำงานของโมบายล์เอเจนต์ด้วยวิธีการเชิงพลวัติ

Show simple item record

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


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search DSpace


Advanced Search

Browse

My Account