Методи штучного інтелекту синхронізації процесів комп’ютерних систем

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКоваленко, Анатолій Єпіфанович
dc.contributor.authorГринчишин, Данило Богданович
dc.date.accessioned2024-11-06T10:32:41Z
dc.date.available2024-11-06T10:32:41Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractДипломна робота: 114 с., 16 рис., 5 табл., 7 посилань, 2 додаток. Об’єкт дослідження – процеси та потоки в операційних системах, методи штучного інтелекту для модернізації алгоритмів синхронізації. Предмет дослідження – модель процесу, потоку та паралелізму в операційній системі, проблеми синхронізації, синхронізації процесів та потоків, моделі штучного інтелекту для їх вирішення. Мета роботи – дослідження існуючих алгоритмів синхронізації процесів в комп’ютерних системах та розробка нових підходів з використанням методів штучного інтелекту для оптимізації синхронізації процесів. Актуальність роботи полягає у необхідності наявності надійних та адаптивних методів синхронізації при зростаючій кількості паралелізму в сучасних системах. У даній роботі було реалізовано модернізований адаптивний алгоритм м’ютексу з врахуванням змінної пріоритетності процесів в системах на основі паралелізму.
dc.description.abstractotherMaster's thesis: 114 pages, 16 figures, 5 tables, 7 references, 2 appendices. The object of research is processes and threads in operating systems, process and thread synchronization algorithms, artificial intelligence methods for modernizing synchronization algorithms. The subject of research is the model of process, thread, and parallelism in an operating system, synchronization issues, and artificial intelligence models to address these issues. The purpose of the work is to study existing process synchronization algorithms in computer systems and develop new approaches using artificial intelligence methods to optimize process synchronization. The urgency of the work lies in the need for reliable and adaptive synchronization methods with the increasing parallelism in modern systems. In this work, a modernized adaptive mutex algorithm was implemented, taking into account the variable priority of processes in systems based on parallelism.
dc.format.extent114 с.
dc.identifier.citationГринчишин, Д. Б. Методи штучного інтелекту синхронізації процесів комп’ютерних систем : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Гринчишин Данило Богданович. – Київ, 2024. – 114 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/70365
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectпроцеси
dc.subjectпотоки
dc.subjectбагатопоточність
dc.subjectпаралелізм
dc.subjectсинхронізація
dc.subjectм’ютекс
dc.subjectсемафор
dc.subjectштучний інтелект
dc.subjectбайєсівська оптимізація
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectprocesses
dc.subjectthreads
dc.subjectmultithreading
dc.subjectparallelism
dc.subjectsynchronization
dc.subjectmutex
dc.subjectsemaphore
dc.subjectartificial intelligence
dc.subjectbayesian optimization
dc.subjectmachine learning
dc.titleМетоди штучного інтелекту синхронізації процесів комп’ютерних систем
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Hrynchyshyn_bakalavr.pdf
Розмір:
2.75 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ШІ)
Бакалаврські роботи