تحقیق درباره الگوریتم

اختصاصی از یارا فایل تحقیق درباره الگوریتم دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word  و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 19

چکیده : در این گزارش ما به بررسی ویژگی های الگوریتمهای کنترل همروندی توزیعی که بر پایه مکانیزم قفل دو مرحله ای(2 Phase Locking) ایجاد شده اند خواهیم پرداخت. محور اصلی این بررسی بر مبنای تجزیه مساله کنترل همروندی به دو حالت read-wirte و write-write می‌باشد. در این مقال، تعدادی از تکنیکهای همزمان سازی برای حل هر یک از قسمتهای مساله بیان شده و سپس این تکنیکها برای حل کلی مساله با یکدیگر ترکیب می‌شوند.

در این گزارش بر روی درستی و ساختار الگوریتمها متمرکز خواهیم شد. در این راستا برای ساختار پایگاه داده توزیعی یک سطحی از انتزاع را در نظر می‌گیریم تا مساله تا حد ممکن ساده سازی شود.

1. مقدمه : کنترل همروندی فرآیندی است که طی آن بین دسترسی های همزمان به یک پایگاه داده در یک سیستم مدیریت پایگاه داده چند کاربره هماهنگی بوجود می‌آید. کنترل همروندی به کاربران اجازه می‌دهد تا در یک حالت چند برنامگی با سیستم تعامل داشته باشند در حالیکه رفتار سیستم از دیدگاه کاربر به نحو خواهد بود که کاربر تصور می‌کند در یک محیط تک برنامه در حال فعالیت است. سخت ترین حالت در این سیستم مقابله با بروز آوری های آزار دهنده ای است که یک کاربر هنگام استخراج داده توسط کاربر دیگر انجام می‌دهد. به دو دلیل ذیل کنترل همروندی در پایگاه داده های توزیعی از اهمیت بالایی برخوردار است:

کاربراان ممکن است به داده هایی که در کامپیوترهای مختلف در سیستم قرار دارند دسترسی پیدا کنند.

یک مکانیزم کنترل همروندی در یک کامپیوتر از وضعیت دسترسی در سایر کامپیوترها اطلاعی ندارد.

مساله کنترل همروندی در چندین سال قبل کاملا مورد بررسی قرار گفته است و در خصوص پایگاه‌داده‌های متمرکز کاملا شناخته شده است. در خصوص این مسال در پایگاه داده توزیعی با توجه به اینکه مساله در حوزه مساله توزیعی قرار می‌گیرد بصورت مداوم راهکارهای بهبود مختلف عرضه می‌شود. یک تئوری ریاضی وسیع برای تحلیل این مساله ارائه شده و یک راهکار قفل دو مرحله ای به عنوان راه حل استاندارد در این خصوص ارائه شده است. بیش از 20 الگوریتم کنترل همروندی توزیعی ارائه شده است که بسیاری از آنها پیاده سازی شده و در حال استفاده می‌باشند.این الگوریتمها معمولا پیچیده هستند و اثبات درستی آنها بسیار سخت می‌باشد. یکی از دلایل اینکه این پیچیدگی وجود دارد این است که آنها در اصطلاحات مختلف بیان می‌شوند و بیان های مختلفی برای آنها وجود دارد. یکی از دلایل اینکه این پیچدگی وجود دارد این است که مساله از زیر قسمتهای مختلف تشکیل شده است و برای هر یک از این زیر قسمتها یک زیر الگوریتم ارائه می‌شود. بهترین راه برای فائق آمدن بر این پیچدگی این است که زیر مساله ها و الگوریتمهای ارائه شده برای هر یک را در ی.ک سطح از انتزاع نگاه داریم.

با بررسی الگوریتمهای مختلف می‌توان به این حقیقت رسید که این الگوریتمها همگی ترکیبی از زیر الگوریتمهای محدودی هستند. در حقیقت این زیر الگوریتمها نسخه‌های متفاوتی از دو تکنیک اصلی در کنترل همروندی توزیعی به نامهای قفل دو مرحله ای و ترتیب برچسب زمانی می‌باشند.

همانطور که گفته شد، هدف کنترل همروندی مقابله با تزاحمهایی است که در اثر استفاده چند کاربر از یک سری داده واحد برای کاربران بوجود می‌آید است. حال ما با ارائه دو مثال در خصوص این مسائل بحث خواهیم نمود. این دو مثال از محک معروف TPC_A مقتبس شده اند. در این مثالها، یک سیستم اطلاعات را از پایگاه داده ها استخراج کرده و محاسبات لازم را انجام داده و در نهایت اطلاعات را در پایگاه داده ذخیره می‌نماید.

حالت اول را می‌توان بروزآوری از دست رفته نامید. حالتی را تصور کنید که دو مشتری از دو سیستم مجزا بخواهند از یک حساب مالی برداشت نمایند. در این حالت فرض کنید در غیاب سیستم کنترل همروندی، هر دو با هم اقدام به خواندن اطلاعات و درج اطلاعات جدید در سیستم میکنند. در این حالت در غیاب سیستم کنترل همروندی تنها آخرین درج در سیستم ثبت می‌شود. این حالت در شکل 1 نشان داده شده‌ است.

شکل 1 نمایش حالت بروز آوری از دست رفته

حالت دوم حالتی است که در آن اطلاعات صحیح از پایگاه داده استخراج نمی‌شود. در این حالت فرض کنید دو مشتری بخواهند کارهای ذیل را انجام دهند.

مشتری 1: بخواهد یک چک 1 میلیونی را به حساب X واریز و از حساب Y برداشت نماید.

مشتری 2: بخواهد بیلان حساب مالی X و Y شامل کل موجودی را نمایش دهد.

در غیاب کنترل همروندی همانطور که در شکل 2 نشان داده شده‌است، تزاحم بین پروسس ها بوجود خواهد آمد. فرض کنید در زمانی که مشتری 1 اطلاعات را از حساب Y خوانده و اطلاعات حساب X را دریافت نموده و 1 میلیون از حساب Y برداشت نموده ولی هنوز

پاورپوینت الگوریتم های ژنتیک

اختصاصی از یارا فایل پاورپوینت الگوریتم های ژنتیک دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دسته بندی : پاورپوینت 

نوع فایل:  ppt _ pptx

( قابلیت ویرایش )

---

 قسمتی از اسلاید پاورپوینت : 

تعداد اسلاید : 27 صفحه

1 الگوریتم های ژنتیک 2 الگوریتم ژنتیک الگوریتم ژنتیک روش یادگیری بر پایه تکامل بیولوژیک است. این روش در سال 1970 توسط John Holland معرفی گردید این روشها با نام Evolutionary Algorithms نیز خوانده میشوند.
3 ایده کلی یک GA برای حل یک مسئله مجموعه بسیار بزرگی از راه حلهای ممکن ار تولید میکند. هر یک از این راه حلها با استفاده از یک “ تابع تناسب” مورد ارزیابی قرار میگیرد. آنگاه تعدادی از بهترین راه حلها باعث تولید راه حلهای جدیدی میشوند.
که اینکار باعث تکامل راه حلها میگردد. بدین ترتیب فضای جستجو در جهتی تکامل پیدا میکند که به راه حل مطلوب برسد در صورت انتخاب صحیح پارامترها، این روش میتواند بسیار موثر عمل نماید.
4 فضای فرضیه الگوریتم ژنتیک بجای جستجوی فرضیه های general-to specific و یا simple to complex فرضیه ها ی جدید را با تغییر و ترکیب متوالی اجزا بهترین فرضیه های موجود بدست میاورد. در هرمرحله مجموعه ای از فرضیه ها که جمعیت (population) نامیده میشوند از طریق جایگزینی بخشی از جمعیت فعلی با فرزندانی که از بهترین فرضیه های موجود حاصل شده اند بدست میآید. 5 ویژگیها الگوریتم های ژنتیک در مسائلی که فضای جستجوی بزرگی داشته باشند میتواند بکار گرفته شود. همچنین در مسایلی با فضای فرضیه پیچیده که تاثیر اجرا آن در فرضیه کلی ناشناخته باشند میتوان از GA برای جستجو استفاده نمود. برای discrete optimizationبسیار مورد استفاده قرار میگیرد. الگوریتم های ژنتیک را میتوان براحتی بصورت موازی اجرا نمود از اینرو میتوان کامپیوترهای ارزان قیمت تری را بصورت موازی مورد استفاده قرار داد. امکان به تله افتادن این الگوریتم در مینیمم محلی کمتر از سایر روشهاست. از لحاظ محاسباتی پرهزینه هستند. تضمینی برای رسیدن به جواب بهینه وجود ندارد.
6 Parallelization of Genetic Programming در سال 1999 شرکت Genetic Programming Inc.
یک کامپیوتر موازی با 1000 گره هر یک شامل کامپیوتر های P2, 350 MHZ برای پیاده سازی روش های ژنتیک را مورد استفاده قرار داد. 7 کاربر دها کاربرد الگوریتم های ژنتیک بسیار زیاد میباشد optimization, automatic programming, machine learning, economics, operations research, ecology, studies of evolution and learning, and social systems 8 زیر شاخه های EA روش های EA به دو نوع مرتبط به هم ولی مجزا دسته بندی میشوند: Genetic Algorithms (GAs) در این روش راه حل یک مسئله بصورت یک bit string نشان داده میشود.
Genetic Programming (GP) این روش به تولید expression trees که در زبانهای برنامه نویسی مثل lisp مورد استفاده هستند میپردازد بدین ترتیب میتوان برنامه هائی ساخت که قابل اجرا باشند.
9 الگوریتم های ژنتیک روش متداول پیاده سازی الگوریتم ژنتیک بدین ترتیب است که: استخری از فرضیه ها که population نامیده میشود تولید وبطور متناوب با فرضیه های جدیدی جایگزین میگردد. در هر بار تکرارتمامی فرضیه ها با استفاده از یک تابع تناسب یا Fitness مورد ارزیابی قرار داده میشوند.
آنگاه تعدادی از بهترین فرضیه ها با استفاده از یک تابع احتمال انتخاب شده و جمعیت جدید را تشکیل میدهند. تعدادی از این فرضیه های انتخاب شده به همان صورت مورد استفاده واقع ش

  متن بالا فقط قسمتی از اسلاید پاورپوینت میباشد،شما بعد از پرداخت آنلاین ، فایل کامل را فورا دانلود نمایید 

---

  لطفا به نکات زیر در هنگام خرید دانلود پاورپوینت:  توجه فرمایید.

• در این مطلب، متن اسلاید های اولیه قرار داده شده است.
• به علت اینکه امکان درج تصاویر استفاده شده در پاورپوینت وجود ندارد،در صورتی که مایل به دریافت  تصاویری از ان قبل از خرید هستید، می توانید با پشتیبانی تماس حاصل فرمایید
• پس از پرداخت هزینه ،ارسال آنی پاورپوینت خرید شده ، به ادرس ایمیل شما و لینک دانلود فایل برای شما نمایش داده خواهد شد
• در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون بالا ،دلیل آن کپی کردن این مطالب از داخل اسلاید ها میباشد ودر فایل اصلی این پاورپوینت،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد
• در صورتی که اسلاید ها داری جدول و یا عکس باشند در متون پاورپوینت قرار نخواهند گرفت.
  
• هدف فروشگاه کمک به سیستم آموزشی و یادگیری ، علم آموزان میهن عزیزمان میباشد. 
  

---

 « پرداخت آنلاین و دانلود در قسمت پایین »

مقاله درباره الگوریتم

اختصاصی از یارا فایل مقاله درباره الگوریتم دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word  و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 19

چکیده : در این گزارش ما به بررسی ویژگی های الگوریتمهای کنترل همروندی توزیعی که بر پایه مکانیزم قفل دو مرحله ای(2 Phase Locking) ایجاد شده اند خواهیم پرداخت. محور اصلی این بررسی بر مبنای تجزیه مساله کنترل همروندی به دو حالت read-wirte و write-write می‌باشد. در این مقال، تعدادی از تکنیکهای همزمان سازی برای حل هر یک از قسمتهای مساله بیان شده و سپس این تکنیکها برای حل کلی مساله با یکدیگر ترکیب می‌شوند.

در این گزارش بر روی درستی و ساختار الگوریتمها متمرکز خواهیم شد. در این راستا برای ساختار پایگاه داده توزیعی یک سطحی از انتزاع را در نظر می‌گیریم تا مساله تا حد ممکن ساده سازی شود.

1. مقدمه : کنترل همروندی فرآیندی است که طی آن بین دسترسی های همزمان به یک پایگاه داده در یک سیستم مدیریت پایگاه داده چند کاربره هماهنگی بوجود می‌آید. کنترل همروندی به کاربران اجازه می‌دهد تا در یک حالت چند برنامگی با سیستم تعامل داشته باشند در حالیکه رفتار سیستم از دیدگاه کاربر به نحو خواهد بود که کاربر تصور می‌کند در یک محیط تک برنامه در حال فعالیت است. سخت ترین حالت در این سیستم مقابله با بروز آوری های آزار دهنده ای است که یک کاربر هنگام استخراج داده توسط کاربر دیگر انجام می‌دهد. به دو دلیل ذیل کنترل همروندی در پایگاه داده های توزیعی از اهمیت بالایی برخوردار است:

کاربراان ممکن است به داده هایی که در کامپیوترهای مختلف در سیستم قرار دارند دسترسی پیدا کنند.

یک مکانیزم کنترل همروندی در یک کامپیوتر از وضعیت دسترسی در سایر کامپیوترها اطلاعی ندارد.

مساله کنترل همروندی در چندین سال قبل کاملا مورد بررسی قرار گفته است و در خصوص پایگاه‌داده‌های متمرکز کاملا شناخته شده است. در خصوص این مسال در پایگاه داده توزیعی با توجه به اینکه مساله در حوزه مساله توزیعی قرار می‌گیرد بصورت مداوم راهکارهای بهبود مختلف عرضه می‌شود. یک تئوری ریاضی وسیع برای تحلیل این مساله ارائه شده و یک راهکار قفل دو مرحله ای به عنوان راه حل استاندارد در این خصوص ارائه شده است. بیش از 20 الگوریتم کنترل همروندی توزیعی ارائه شده است که بسیاری از آنها پیاده سازی شده و در حال استفاده می‌باشند.این الگوریتمها معمولا پیچیده هستند و اثبات درستی آنها بسیار سخت می‌باشد. یکی از دلایل اینکه این پیچیدگی وجود دارد این است که آنها در اصطلاحات مختلف بیان می‌شوند و بیان های مختلفی برای آنها وجود دارد. یکی از دلایل اینکه این پیچدگی وجود دارد این است که مساله از زیر قسمتهای مختلف تشکیل شده است و برای هر یک از این زیر قسمتها یک زیر الگوریتم ارائه می‌شود. بهترین راه برای فائق آمدن بر این پیچدگی این است که زیر مساله ها و الگوریتمهای ارائه شده برای هر یک را در ی.ک سطح از انتزاع نگاه داریم.

با بررسی الگوریتمهای مختلف می‌توان به این حقیقت رسید که این الگوریتمها همگی ترکیبی از زیر الگوریتمهای محدودی هستند. در حقیقت این زیر الگوریتمها نسخه‌های متفاوتی از دو تکنیک اصلی در کنترل همروندی توزیعی به نامهای قفل دو مرحله ای و ترتیب برچسب زمانی می‌باشند.

همانطور که گفته شد، هدف کنترل همروندی مقابله با تزاحمهایی است که در اثر استفاده چند کاربر از یک سری داده واحد برای کاربران بوجود می‌آید است. حال ما با ارائه دو مثال در خصوص این مسائل بحث خواهیم نمود. این دو مثال از محک معروف TPC_A مقتبس شده اند. در این مثالها، یک سیستم اطلاعات را از پایگاه داده ها استخراج کرده و محاسبات لازم را انجام داده و در نهایت اطلاعات را در پایگاه داده ذخیره می‌نماید.

حالت اول را می‌توان بروزآوری از دست رفته نامید. حالتی را تصور کنید که دو مشتری از دو سیستم مجزا بخواهند از یک حساب مالی برداشت نمایند. در این حالت فرض کنید در غیاب سیستم کنترل همروندی، هر دو با هم اقدام به خواندن اطلاعات و درج اطلاعات جدید در سیستم میکنند. در این حالت در غیاب سیستم کنترل همروندی تنها آخرین درج در سیستم ثبت می‌شود. این حالت در شکل 1 نشان داده شده‌ است.

شکل 1 نمایش حالت بروز آوری از دست رفته

حالت دوم حالتی است که در آن اطلاعات صحیح از پایگاه داده استخراج نمی‌شود. در این حالت فرض کنید دو مشتری بخواهند کارهای ذیل را انجام دهند.

مشتری 1: بخواهد یک چک 1 میلیونی را به حساب X واریز و از حساب Y برداشت نماید.

مشتری 2: بخواهد بیلان حساب مالی X و Y شامل کل موجودی را نمایش دهد.

در غیاب کنترل همروندی همانطور که در شکل 2 نشان داده شده‌است، تزاحم بین پروسس ها بوجود خواهد آمد. فرض کنید در زمانی که مشتری 1 اطلاعات را از حساب Y خوانده و اطلاعات حساب X را دریافت نموده و 1 میلیون از حساب Y برداشت نموده ولی هنوز

پاورپوبنت درمورد الگوریتم های ژنتیک

اختصاصی از یارا فایل پاورپوبنت درمورد الگوریتم های ژنتیک دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دسته بندی : پاورپوینت 

نوع فایل:  ppt _ pptx

( قابلیت ویرایش )

---

 قسمتی از اسلاید پاورپوینت : 

تعداد اسلاید : 27 صفحه

1 الگوریتم های ژنتیک 2 الگوریتم ژنتیک الگوریتم ژنتیک روش یادگیری بر پایه تکامل بیولوژیک است. این روش در سال 1970 توسط John Holland معرفی گردید این روشها با نام Evolutionary Algorithms نیز خوانده میشوند.
3 ایده کلی یک GA برای حل یک مسئله مجموعه بسیار بزرگی از راه حلهای ممکن ار تولید میکند. هر یک از این راه حلها با استفاده از یک “ تابع تناسب” مورد ارزیابی قرار میگیرد. آنگاه تعدادی از بهترین راه حلها باعث تولید راه حلهای جدیدی میشوند.
که اینکار باعث تکامل راه حلها میگردد. بدین ترتیب فضای جستجو در جهتی تکامل پیدا میکند که به راه حل مطلوب برسد در صورت انتخاب صحیح پارامترها، این روش میتواند بسیار موثر عمل نماید.
4 فضای فرضیه الگوریتم ژنتیک بجای جستجوی فرضیه های general-to specific و یا simple to complex فرضیه ها ی جدید را با تغییر و ترکیب متوالی اجزا بهترین فرضیه های موجود بدست میاورد. در هرمرحله مجموعه ای از فرضیه ها که جمعیت (population) نامیده میشوند از طریق جایگزینی بخشی از جمعیت فعلی با فرزندانی که از بهترین فرضیه های موجود حاصل شده اند بدست میآید. 5 ویژگیها الگوریتم های ژنتیک در مسائلی که فضای جستجوی بزرگی داشته باشند میتواند بکار گرفته شود. همچنین در مسایلی با فضای فرضیه پیچیده که تاثیر اجرا آن در فرضیه کلی ناشناخته باشند میتوان از GA برای جستجو استفاده نمود. برای discrete optimizationبسیار مورد استفاده قرار میگیرد. الگوریتم های ژنتیک را میتوان براحتی بصورت موازی اجرا نمود از اینرو میتوان کامپیوترهای ارزان قیمت تری را بصورت موازی مورد استفاده قرار داد. امکان به تله افتادن این الگوریتم در مینیمم محلی کمتر از سایر روشهاست. از لحاظ محاسباتی پرهزینه هستند. تضمینی برای رسیدن به جواب بهینه وجود ندارد.
6 Parallelization of Genetic Programming در سال 1999 شرکت Genetic Programming Inc.
یک کامپیوتر موازی با 1000 گره هر یک شامل کامپیوتر های P2, 350 MHZ برای پیاده سازی روش های ژنتیک را مورد استفاده قرار داد. 7 کاربر دها کاربرد الگوریتم های ژنتیک بسیار زیاد میباشد optimization, automatic programming, machine learning, economics, operations research, ecology, studies of evolution and learning, and social systems 8 زیر شاخه های EA روش های EA به دو نوع مرتبط به هم ولی مجزا دسته بندی میشوند: Genetic Algorithms (GAs) در این روش راه حل یک مسئله بصورت یک bit string نشان داده میشود.
Genetic Programming (GP) این روش به تولید expression trees که در زبانهای برنامه نویسی مثل lisp مورد استفاده هستند میپردازد بدین ترتیب میتوان برنامه هائی ساخت که قابل اجرا باشند.
9 الگوریتم های ژنتیک روش متداول پیاده سازی الگوریتم ژنتیک بدین ترتیب است که: استخری از فرضیه ها که population نامیده میشود تولید وبطور متناوب با فرضیه های جدیدی جایگزین میگردد. در هر بار تکرارتمامی فرضیه ها با استفاده از یک تابع تناسب یا Fitness مورد ارزیابی قرار داده میشوند.
آنگاه تعدادی از بهترین فرضیه ها با استفاده از یک تابع احتمال انتخاب شده و جمعیت جدید را تشکیل میدهند. تعدادی از این فرضیه های انتخاب شده به همان صورت مورد استفاده واقع ش

  متن بالا فقط قسمتی از اسلاید پاورپوینت میباشد،شما بعد از پرداخت آنلاین ، فایل کامل را فورا دانلود نمایید 

---

  لطفا به نکات زیر در هنگام خرید دانلود پاورپوینت:  توجه فرمایید.

• در این مطلب، متن اسلاید های اولیه قرار داده شده است.
• به علت اینکه امکان درج تصاویر استفاده شده در پاورپوینت وجود ندارد،در صورتی که مایل به دریافت  تصاویری از ان قبل از خرید هستید، می توانید با پشتیبانی تماس حاصل فرمایید
• پس از پرداخت هزینه ،ارسال آنی پاورپوینت خرید شده ، به ادرس ایمیل شما و لینک دانلود فایل برای شما نمایش داده خواهد شد
• در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون بالا ،دلیل آن کپی کردن این مطالب از داخل اسلاید ها میباشد ودر فایل اصلی این پاورپوینت،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد
• در صورتی که اسلاید ها داری جدول و یا عکس باشند در متون پاورپوینت قرار نخواهند گرفت.
  
• هدف فروشگاه کمک به سیستم آموزشی و یادگیری ، علم آموزان میهن عزیزمان میباشد. 
  

---

 « پرداخت آنلاین و دانلود در قسمت پایین »

مقاله کارایی الگوریتم مسیریابی شکسته شده برای شبکه های چندبخشی سه طبقه

اختصاصی از یارا فایل مقاله کارایی الگوریتم مسیریابی شکسته شده برای شبکه های چندبخشی سه طبقه دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک پرداخت و دانلود در "پایین مطلب"

 فرمت فایل: word (قابل ویرایش و آماده پرینت)

 تعداد صفحات:35

کارایی الگوریتم مسیریابی شکسته شده برای شبکه های چندبخشی سه طبقه»

چکیده:

این مقاله شبکه های سویچنگ سه طبقه clos را از نظر احتمال bloking برای ترافیک تصادفی در ارتباطات چند بخشی بررسی می کند حتی چنانچه سویچ های ورودی توانایی چند بخشی را نداشته باشند و نیاز داشته باشند به تعداد زیاد وغیرمجازی از سویچهای میانی برای فراهم کردن این مسیرهایی که پلاک نشوند مطابق درخواستها مدل احتمالی این دید را به ما میدهد که احتمال پلاک شدن در آن بسیار کاهش یافته و تقریبا به صفر می رسد در ضمن اینکه تعداد سویچهای میانی بسیار کمتر از تعداد تئوریک آن است.

در این مقاله یک الگوریتم مسیریابی شکسته شده را فعال پلاک شدن در آن معدنی شده است برای اینکه قابلیت مسیریابی با fanout بالا را برآورده کند. ما همچنین مدل تحلیلی را بوسیله شبه سازی کردن شبکه بر روی

 فهرست اصطلاحات: چند بخشی، ارزیابی عملکرد، مدل احتمالی، شبکه های سویچینگ

معدنی:

شبکه های clos بخاطر انعطاف پذیری وساده بود نشان بطور گسترده در شبکه های تلفن، ارتباطات Data و سیستمهای محاسبه ای موازی بکار برده می شوند. کارایی خیلی از برنامه های کاربردی بوسیله یک عمل چند بخشی موثر که پیغامی را به چند دریافت کننده بصورت همزمان می فرستد بهتر می شود. به عنوان مثال در سیستمهای چند پردازنده ای یک متغیر همزمان سازی قبل از آنکه پرازنده ا بکارشان ادامه دهند باید فرستاده شود. همانطوریکه برنامه های کاربردی به خدمات چند بخشی موثر که توسعه پیدا کرده نیاز دارند در طی چند سال اخیر حتی در شبکه های با دامنه عمومی طراحی سیستمهای سویچینگ که بطور موثر بادرخواستهای چندبخشی سروکار دارد نیز اهمیت پیدا کرده است.

تلاشهای زیادی برای سازگار کردن شبکه های clos (که در ابتدا برای ارتباطات نقطه به نقطه توسعه پیدا کرده بودند) برای آنکه با ارتباطات چند بخشی وفق پیدا کنند انجام شده است.شبکه clos چند بخشی با قابلیت پلاک نشدن هنوز بسیار گران در نظر گرفته میشوند برای همین کارایی آن را روی پیکربندی های کوچکتر از معمول در نظر نمی گیرند.