2023

Постійне посилання на фонд

https://ela.kpi.ua/handle/123456789/55680

Переглянути

Перегляд 2023 за Ключові слова "004.42,94"

Зараз показуємо 1 - 2 з 2
  • Ескіз
    ДокументВідкритий доступ
    Lightweight agent-based game ai architecture
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Hazin, K.; Stetsenko, І.
    The article is devoted to the research game Artificial Intelligence (AI) and architectural solutions for its development. Game AI is one of the most complicated parts of game development, and it needs good tools to reduce complexity and speed up the development. However, there is a lack of lightweight solutions, which can be easily implemented, providing the desired flexibility and reduced complexity. A comparison of game and academic AI is presented, and it is also explained why standard academic AI techniques can’t be broadly applied to game development. Considerable attention is paid to examine existing alternatives such as GAIA, SOAR and AI.Implant, their advantages and disadvantages. The proposed solution for a lightweight agent-based game АІ architecture is described in detail with examples. In addition, the solution provides a space for improvement and extension, which can be useful for more complicated cases than described in the article.
  • Ескіз
    ДокументВідкритий доступ
    Підхід до консолідації контейнерів у хмарних центрах обробки даних
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Cопов, О.; Жаріков, Е.
    Об’єктом дослідження є хмарні центри обробки даних, алгоритми розміщення контейнерів у хмарі та симуляція роботи цих алгоритмів. Контейнерна віртуалізація наразі все частіше замінює класичні віртуальні машини, адже використання контейнерів забезпечує легку ізоляцію, масштабованість і швидкість запуску для застосунків. Усе більшої актуальності набуває задача ефективного розміщенні контейнерів у ЦОД задля оптимізації витрат. Метою дослідження є покращення алгоритму розміщення контейнерів у хмарному ЦОД шляхом прогнозування запитів клієнтів. У цій статті запропоновано модифікацію алгоритму Best Fit із використанням прогнозування запитів клієнтів на розміщення контейнерів. Розроблений алгоритм дає можливість зменшити загальні витрати хмарного ЦОД на 5 % і загальну ціну порушення SLA на 30 %, але збільшує вартість обслуговування ФС на 1 %.