الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: توازن الحمل (الطاقة الكهربائية)
-
تحسين الطاقة ومدة التنفيذ في تخطيط المهام في تطبيقات إنترنت الأشياء المدعومة بالضباب: نهج هجين Energy and makespan optimised task mapping in fog enabled IoT application: a hybrid approach
2026 | المؤلف: Niva Tripathy وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تتناول ورقة البحث التحديات التي تطرحها البيانات المتزايدة الناتجة عن أجهزة إنترنت الأشياء (IoT)، لا سيما في التطبيقات الحساسة للزمن حيث قد تكون مراكز البيانات السحابية التقليدية غير فعالة. للتخفيف من هذه المشكلات، يقترح المؤلفون خوارزمية جديدة لجدولة المهام تُدعى EMAPSO (تحسين سرب الجسيمات الواعي بمدة الطاقة)، والتي تركز على تقليل كل من مدة الإنجاز…
-
إطار توجيه متعدد الطبقات قائم على الطاقة الديناميكية لشبكات إنترنت الأشياء القابلة للتوسع والموثوقة Dynamic energy-based multilayer routing framework for scalable and reliable IoT networks
2026 | المؤلف: Mehdi Hosseinzadeh وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)يقدم القسم نظرة عامة على إطار العمل المعتمد على الطاقة الديناميكية متعدد الطبقات (DEBML)، المصمم لتعزيز توجيه البيانات في شبكات الاستشعار اللاسلكية (WSNs) ذات الموارد المحدودة ضمن إنترنت الأشياء (IoT). يتناول DEBML تحديات القابلية للتوسع وكفاءة الطاقة والموثوقية من خلال تنظيم العقد في طبقات ديناميكية بناءً على مستويات الطاقة المتبقية. يسمح هذا التصنيف بتنفيذ بروتوكولات…
-
مزيج من الخبراء (MoE): منظور البيانات الكبيرة Mixture of experts (MoE): A big data perspective
2026 | المؤلف: Wensheng Gan وآخرون | المجلة: Information Fusion | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم هذه الورقة مراجعة شاملة لنموذج مزيج الخبراء (MoE)، مع تسليط الضوء على أهميته في سياق البيانات الضخمة. بينما تكافح خوارزميات الذكاء الاصطناعي التقليدية لإدارة تعقيدات مجموعات البيانات الكبيرة والمتنوعة، يظهر MoE كبديل واعد بفضل قدرته على الاستفادة من نماذج خبراء متعددة لتحسين الأداء. يوضح المؤلفون المبادئ الأساسية لـ MoE، بما في ذلك هيكله، الذي…
-
قفزات الشعاع المدركة للطلب وتخصيص الطاقة لتحقيق توازن الحمل في شبكات الأقمار الصناعية LEO المدعومة بالتوأم الرقمي Demand-Aware Beam Hopping and Power Allocation for Load Balancing in Digital Twin Empowered LEO Satellite Networks
2026 | المؤلف: Ruili Zhao وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Wireless Communications | المجال: هندسة الطيران والفضاء (Aerospace Engineering)تبحث هذه الورقة البحثية في تحديات قفز الشعاع (BH) وتخصيص الطاقة (PA) في تجمعات الأقمار الصناعية في مدار الأرض المنخفض (LEO)، لا سيما في سياق الطلبات غير المتساوية على الخدمة وحركة الأقمار الصناعية. يقترح المؤلفون إطار عمل قائم على التوأم الرقمي (DT) لتخصيص الموارد التعاوني الذي يعالج هذه التحديات من خلال تحسين مناطق التغطية المتداخلة…
-
نهج متعدد الأهداف لتحقيق توازن الحمل في بيئات السحابة من خلال دمج تقنيات ACO وWWO
2025 | المؤلف: Umesh Kumar Lilhore وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: نظم المعلومات (Information Systems)تقدم ورقة البحث طريقة جديدة للهجين في تحسين الأداء تجمع بين تحسين موجات الماء (WWO) وتحسين مستعمرة النمل (ACO) لتعزيز توازن الحمل وتخصيص الموارد في بيئات الحوسبة السحابية الديناميكية. تستفيد طريقة WWO-ACO الهجينة من نقاط قوة ACO في البحث المحلي لاكتشاف حلول عالية الجودة بسرعة وقدرات WWO في الاستكشاف العالمي لتحسين مؤشرات الأداء الرئيسية، بما…
-
طريقة لتوازن تحميل السحابة الهجينة وتوقع استخدام المضيف باستخدام تقنيات التعلم العميق والتحسين
2024 | المؤلف: Sarita Simaiya وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: نظم المعلومات (Information Systems)تتناول ورقة البحث تطوير نموذج هجين، يُطلق عليه “DPSO-GA”، والذي يدمج تقنيات التعلم العميق مع تحسين سرب الجسيمات (PSO) والخوارزميات الجينية (GA) لتوفير عبء العمل الديناميكي في الحوسبة السحابية. يعالج النموذج تحديات توازن الحمل، واستخدام الموارد، والامتثال لاتفاقيات مستوى الخدمة (SLAs) من خلال اعتماد نهج من مرحلتين. في المرحلة الأولى، يقوم أسلوب PSO-GA الهجين بضبط…