DGridSim Gerçek Zamanlı Veri Grid Simülatörü. Gerçek-Zamanlı Veri Dağıtımı Dokümanı v

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "DGridSim Gerçek Zamanlı Veri Grid Simülatörü. Gerçek-Zamanlı Veri Dağıtımı Dokümanı v 1.0.1 01.08.2011"

Transkript

1 DGridSim Gerçek Zamanlı Veri Grid Simülatörü Gerçek-Zamanlı Veri Dağıtımı Dokümanı v Mustafa Atanak Sefai Tandoğan Doç. Dr. Atakan Doğan

2 1. Tek Rotadan Veri Dağıtımı 1.1 Gerçek-Zamanlı Rota Seçimi Algoritmaları En Az Atlamalı Uygun Rota Algoritması En Az Atlamalı Uygun Rota (Minimum Hop Feasible Path First - MinHop/FPF) Algoritması Şekil 1 de gösterilmiştir. Bu algoritma, Bellman-Ford en kısa yol algoritması temel alınarak hazırlanmıştır. Algoritma, kaynak-hedef arasındaki en az atlamalı uygun rotalara öncelik tanır. Rota hesaplanırken, sadece gerekli bant genişliğine sahip olan linkler kullanılır. Bellman-Ford algoritması, en az atlamalı yolun da içinde olduğu en kısa yol yaklaşımları için en verimli çalışan algoritmalardandır. MinHop/FPF programı //Giriş: G(V,E) ve istek r //Çıkış: istek r için en az atlamalı uygun rota p r.gereklibantgenişliği = r.veribüyüklüğü/r.sonzaman; for each köşe v in V if v is r.kaynak then v.atlamasayısı=0; else v.atlamasayısı=sonsuz; v.selef=boş; for each köşe v in V for each kenar e in E if e.bantgenişliği > r.gereklibantgenişliği if e.hedef.atlamasayısı > e.kaynak.atlamasayısı + 1 e. Hedef.AtlamaSayısı = e. Kaynak.AtlamaSayısı + 1; e.hedef.selef = e.kaynak; Şimdiki = r.hedef; repeat rota p ye (Şimdiki.Selef, Şimdiki) arasındaki linki ilave et; Şimdiki = Şimdiki.Selef; if Şimdiki == boş //kaynak-hedef arasında uygun rota bulunamadı return boş rota; until Şimdiki!= r.kaynak; return p; Şekil 1. MinHop/FPF algoritması.

3 MinHop/FPF kullanarak GZRS programı //Giriş: G(V,E) ve istek kümesi R //Çıkış: istek r ϵ R için en az atlamalı uygun rota p ϵ P p = MinHop/FPF (G, r); Şekil 2. MinHop/FPF kullanarak GZRS algoritması. Bellman-Ford en kısa yol algoritması O( V E ) de çalışır. Dolayısı ile MinHop/FPF algoritması da O( V E ) de ve MinHop/FPF (Şekil 2) kullanarak GZRS algoritması da O( V E R ) de çalışır En Az Atlamalı En Az Gecikmeli Uygun Rota Algoritması MinHop/FPF, önceliği en az atlayışa sahip rotalara verirken, link gecikmelerini hesaba katmaz. Ancak toplam gecikmesi daha az olan rotalar, gecikmesi fazla olan rotalara göre önceliğe sahip olmalıdırlar. Gerekli önceliği vermek için bu çalışmada Şekil 3 te gösterilen En Az Atlamalı En Az Gecikmeli Uygun Rota (Minimum Hop Minimum Delay Feasible Path First - MinMin/FPF) algoritması önerilmiştir. Bu algoritmada, eğer iki rotanın atlama sayısı eşit ise, daha az toplam gecikmesi olan rotalar tercih edilir. MinHop/FPF algoritması O( V E ) de çözülür. MinMin/FPF algoritmasında ilave olarak her kenar için rota gecikmesi hesap edilir. Bu işlem, en kötü senaryo da E aşamada yapılır. Bu durumda MinMin/FPF algoritması bir istek için gerekli rotayı O( V E 2 ) de ve MinMin/FPF kullanarak GZRS algoritması (Şekil 4) da tüm rotaları O( V E 2 R ) de bulur. MinMin/FPF programı //Giriş: G(V,E) ve istek r //Çıkış: istek r için en az atlamalı en az gecikmeli uygun rota p //ilk kullanıma hazırlama r.gereklibantgenişliği = r.veribüyüklüğü/r.sonzaman; for each köşe v in V if v is r.kaynak then v.atlamasayısı=0 else v.atlamasayısı=sonsuz v.selef=boş;

4 //Bellman-Ford ana döngü for each köşe v in V for each kenar e in E if e.bantgenişliği > r.gereklibantgenişliği if e.hedef.atlamasayısı > e.kaynak.atlamasayısı + 1 e. Hedef.AtlamaSayısı = e. Kaynak.AtlamaSayısı + 1; e.hedef.selef = e.kaynak; else if e.hedef.atlamasayısı == e.kaynak.atlamasayısı +1 r.kaynak ile e.hedef arası link gecikmelerinin toplamını bul (PD1); r. Kaynak ile e.kaynak arası link gecikmelerinin toplamını bul (PD2); if PD1 > PD2 + e.gecikme e. Hedef.AtlamaSayısı = e. Kaynak.AtlamaSayısı + 1; e.hedef.selef = e.kaynak; Şimdiki = r.hedef; repeat rota p ye (Şimdiki.Selef, Şimdiki) arasındaki linki ilave et; Şimdiki = Şimdiki.Selef; if Şimdiki == boş //kaynak-hedef arasında uygun rota bulunamadı return boş rota; until Şimdiki!= r.kaynak; return p; Şekil 3. MinMin/FPF algoritması. MinMin/FPF kullanarak GZRS programı //Giriş: G(V,E) ve istek kümesi R //Çıkış: istek r ϵ R için en az atlamalı uygun rota p ϵ P p = MinMin/FPF (G, r); Şekil 4. MinMin/FPF kullanarak GZRS algoritması.

5 1.1.3 En Az Çakışmalı Uygun Rota Algoritması MinMin/FPF önceliği az atlamalı az gecikmeli rotalara öncelik verir. Ancak algoritma sonucu bulunan rotalar, bazı linkleri daha sık kullanıyor olabilirler. Bu durumda, bazı linkler az kullanılır iken bazıları da çok fazla kullanılır olabilirler. Yine linklerin kapasiteleri de farklılık göstermektedirler. Az bant genişliğine sahip linklerin bant genişliği kapasiteleri daha çabuk tükenir ve bu nedenle daha az kullanılmalıdırlar. Dolayısı ile istekler için rota bulma algoritması olarak MinHop/FPF veya MinMin/FPF kullanıldığında link kullanım yüzdeleri arasında ciddi dengesizlikler oluşabilir. Önerilen En Az Çakışmalı Uygun Rota (Minimum Contention Feasible Path First - MinCon/FPF) algoritmasında, öncelikle linklere ağırlık olarak 1 atanır. Şekil 5 te gösterilen MinCon/FPFalgoritması, en az ağırlıklı en az gecikmeli uygun rotayı bulur. Bu rota üzerindeki linklerin ağırlıkları ALPHA*AverageBandwidth/e.bandwidth kadar arttırılır. Formülde bulunan ALPHA, sıfırdan büyük bir parametredir. Linklere ilave edilen ağırlık, linkin bant genişliği ile ters orantılıdır. Bu durumda, daha az bant genişliğine sahip olan linkler, daha fazla ağırlığa sahip olacaklardır ve daha sonraki rotalarda seçilme olasılıkları da azalmış olacaktır. Söz konusu algoritmanın zaman karmaşıklığı, MinMin/FPF ile GZRS algoritması ile aynıdır. MinCon/FPF programı //Giriş: G(V,E), istek r ve link ağırlıkları //Çıkış: istek r için en az atlamalı en az gecikmeli uygun rota p //ilk kullanıma hazırlama r.gereklibantgenişliği = r.veribüyüklüğü/r.sonzaman; for each köşe v in V if v is r.kaynak then v.atlamasayısı=0; else v.atlamasayısı=sonsuz v.selef=boş; //Bellman-Ford ana döngü for each köşe v in V for each kenar e in E if e.bantgenişliği > r.gereklibantgenişliği if e.hedef.atlamasayısı > e.kaynak.atlamasayısı + e.ağırlık e. Hedef.AtlamaSayısı = e. Kaynak.AtlamaSayısı + e.ağırlık; e.hedef.selef = e.kaynak; else if e.hedef.atlamasayısı == e.kaynak.atlamasayısı + e.ağırlık r.kaynak ile e.hedef arası link gecikmelerinin toplamını bul (PD1); r. Kaynak ile e.kaynak arası link gecikmelerinin toplamını bul (PD2);

6 if PD1 > PD2 + e.gecikme e. Hedef.AtlamaSayısı = e. Kaynak.AtlamaSayısı + e.ağırlık; e.hedef.selef = e.kaynak; Şimdiki = r.hedef; repeat rota p ye (Şimdiki.Selef, Şimdiki) arasındaki linki ilave et; Şimdiki = Şimdiki.Selef; if Şimdiki == boş //kaynak-hedef arasında uygun rota bulunamadı return boş rota; until Şimdiki!= r.kaynak; return p; Şekil 5. MinCon/FPF algoritması. MinCon/FPF kullanarak GZRS programı //Giriş: G(V,E) ve istek kümesi R //Çıkış: istek r ϵ R için en az atlamalı uygun rota p ϵ P OrtalamaBantGenişliği ni bul; for each kenar e in E e.ağırlık = 1; p = MinCon/FPF (G, r, e.ağırlık Listesi); for each kenar e in E ϵ p e.ağırlık += ALPHA* OrtalamaBantGenişliği/e.BantGenişliği; Şekil 6. MinCon/FPF kullanarak GZRS algoritması Link Akış Sınırlamalı En Az Çakışmalı Uygun Rota Algoritması Link Akış Sınırlamalı En Az Çakışmalı Uygun Rota (Link-Flow Limited Minimum Contention Feasible Path First - LFL/MinCon/FPF) algoritması, MinCon/FPF algoritmasının daha da geliştirilmiş bir sürümüdür. MinCon/FPF kullanarak GZRS algoritmasında her geçişte linklere atanan ağırlıklar değiştirilerek çakışma sayısı azaltılmaya çalışılır. Ancak bazı linklerin çok kullanılması sorunu devam edebilir. LFL/MinCon/FPF de amaç, linklerin fazla kullanımının önüne geçerek çakışmaları azaltmaktır.

7 Öncelikle AZAMİ_LİNK_AĞIRLIĞI, bir parametre olarak belirlenir. Birinci geçişte AZAMİ_LİNK_AĞIRLIĞI na ulaşan linkler kullanılamaz olarak işaretlenir ve geçiş sona erene kadar bu linkler rota bulma işleminde kullanılamazlar. İkinci geçişin başında tüm linkler kullanılabilir durumdadır. 2*AZAMİ_LİNK_AĞIRLIĞI na ulaşan linkler kullanılamaz olarak işaretlenirler ve geçiş sonuna kadar kullanılamazlar. Geçişler, tüm istekler için birer rota bulunana kadar devam eder. Geçişler, en kötü durumda istek sayısı, R, kadar tekrar eder. Bu durumda Şekil 16 da gösterilen LFL/MinCon/FPF GZRS algoritması, MinCon/FPF kullanarak GZRS algoritmasından en kötü durumda R kadar yavaş çalışır. Algoritmanın zaman karmaşıklığı O( V E 2 R 2 ) olarak bulunur. LFL/MinCon/FPF GZRS programı //Giriş: G(V,E) ve istek kümesi R //Çıkış: istek r ϵ R için en az atlamalı uygun rota p ϵ P OrtalamaBantGenişliği ni bul for each kenar e in E e.ağırlık = 1; LoopCount = 1; do for each kenar e in E Kenar e yi G ye ilave et; p = MinCon/FPF (G, r, e.ağırlık Listesi); for each kenar e in E ϵ p e.ağırlık += ALPHA* OrtalamaBantGenişliği/e.BantGenişliği; if e.ağırlık > LoopCount* AZAMİ_LİNK_AĞIRLIĞI Kenar e yi G den çıkar; while Şekil 7. LFL/MinCon/FPF GZRS algoritması.

8 1.2 Gerçek-Zamanlı İstek Seçimi Algoritmaları En Fazla Sayıda Çıkan Akışlı İstek Algoritması En Fazla Sayıda Çıkan Akışlı İstek (Maximum Number of Outgoing Flows First MNOFF) algoritması Şekil 8 de gösterilmiştir. MNOFF, ana döngüde GZRS algoritmalarının rotalara bağlı olarak bir çakışma grafiği oluşturur. Çakışma grafiği çift taraflı (bipartite) grafiktir ve şu şekilde oluşturulur: Her link için, linki kullanan istekler bulunur. Tüm isteklerin minimum bant genişliği ihtiyaçları kadar bant kullandıkları varsayılır. Bu durumda bant genişliği kapasitesini aşan linklere tıkanık link adı verilir. Çakışma grafiğinin sağ tarafına tıkanık linkler, sol tarafına ise tıkanıklığa sebep olan istekler yerleştirilir. Her bir istek ile o isteğin gerçekleşmesinde kullanılacak olan tıkanık linkler arasına bir bağlantı kurulur. Çakışma grafiğinde bulunan bir kenar, bir veya birden fazla isteğin karşılanamayacağını gösterir. Dolayısı ile en az bir istek çakışma grafiğinden silinmelidir. Her iterasyonda MNOFF en fazla sayıda çıkan akışa sahip olan köşeyi (çakışma grafiğinde en fazla sayıda kenara sahip olan istek) karşılanamaz olarak işaretler. Eşitlik durumunda, daha yüksek bant genişliği ihtiyacı olan istek işaretlenir. Karşılanamaz olarak işaretlenmemiş istekler kullanılarak prosedür tekrar edilir. Bu işlem, çakışma grafiğinde hiç tıkanık link kalmayana kadar tekrar eder. MNOFF programı //Giriş: G(V,E), istek kümesi R, ve rota kümesi P //Çıkış: karşılanabilir istek listesi //ilk kullanıma hazırlama r.durum = karşılanabilir; Çakışma grafiğini oluştur; //ana döngü while çakışma grafiğinde tıkanık link var r = çakışma grafiğinde en fazla sayıda çıkan akışlı istek; r.durum = karşılanamaz; Çakışma grafiğini güncelle; if r.durum == karşılanabilir KarşılanabilirİstekListesi ne r yi ekle; return KarşılanabilirİstekListesi; Şekil 8. MNOFF algoritması. Çakışma grafiğinin oluşturulması veya güncellenmesi O( E R ) zaman alır. En kötü durumda ana döngü R defa tekrar eder. Bu durumda MNOFF algoritması en kötü durumda O( E R 2 ) zaman alır.

9 1.2.2 En Fazla Miktarda Çıkan Akışlı İstek Algoritması Şekil 9 da gösterilen En Fazla Miktarda Çıkan Akışlı İstek (Maximum Outgoing Flows First Algorithm - MOFF) algoritması, genel olarak MNOFF algoritmasına benzer. Ancak MOFF algoritmasının eğer çakışma grafiğinde tıkanık link var ise, en fazla sayıda çıkan akışlı istek değil, en fazla miktarda çıkan akışlı istek karşılanamaz olarak işaretlenir. İstekler için çıkan akış miktarları ise, çıkan istek sayısının isteğin karşılanması için gerekli olan minimum bant genişliğine çarpılması sonucunda bulunur. MOFF algoritmasının zaman karmaşıklığı ile MNOFF algoritmasının zaman karmaşıklığı eşittir. MOFF programı //Giriş: G(V,E), istek kümesi R, ve rota kümesi P //Çıkış: karşılanabilir istek listesi //ilk kullanıma hazırlama r.durum = karşılanabilir; Çakışma grafiğini oluştur; //ana döngü while çakışma grafiğinde tıkanık link var r = çakışma grafiğinde en fazla miktarda çıkan akışlı istek; r.durum = karşılanamaz; Çakışma grafiğini güncelle; if r.durum == karşılanabilir KarşılanabilirİstekListesi ne r yi ekle; return KarşılanabilirİstekListesi; Şekil 9. MOFF algoritması.

10 2. Çoklu Rotadan Veri Dağıtımı 2.1 Gerçek-Zamanlı Rota Seçimi Algoritmaları Gerçek-zamanlı çoklu rotadan veri dağıtımı probleminin çözümü için öncelikle verinin gönderileceği k adet rotanın bulunması gereklidir. Bu işlem için k-en kısa yol veya k-en kısa ayrık yol gibi yaklaşımlar ile rotalar bulunur k-en Kısa Yol Algoritması 1. Dijkstra veya Bellman-Ford u kullanarak, linklerin kullanılabilir bant genişliklerinin çarpmaya göre terslerini link ağırlığı olarak al ve en kısa yolu bul. Bu rotayı, i=1 için i ninci rota olarak sakla. 2. B = boş küme 3. i ninci en kısa yoldan tüm sapmaları oluştur ve B ye ilave et. Bu çalışmada sapmalar aşağıdaki şekilde bulunmuştur. a. i ninci en kısa yolda bulunan link sayısı n olsun. b. x=1 den n e kadar aşağıdaki işlemi tekrar et c. i ninci en kısa yolun x inci linkini sil ve kalan linkler ile en kısa yolu bul. Eğer yol bulunmuş ise B kümesine ekle. 4. B kümesinin içinden en kısa yolu bul ve (i+1) inci yol olarak kaydet. 5. k adet rota bulunana kadar veya B eşittir boş küme olana kadar aşama 2 den itibaren tekrar et k-en Kısa Ayrık Yol Algoritması Önceki bölümde tanıtılan k-en kısa yol algoritması kullanılan rotalarda kullanılan link adedini düşürse de, bazı linklerin diğerlerine göre daha fazla kullanıldığı durumlar olabilir. Bu durumda bazı linklerin kullanım miktarları, diğerlerinden oldukça fazla olabilmektedir. Linklerin kullanım oranlarının mümkün olduğu kadar dengeli olabilmesi için k-en kısa ayrık yol yaklaşımı kullanılabilir. Bu yaklaşım, özellikle ağ yapısındaki bozulmalarda, sistemi çalışır hale getirme aşamasında kullanılır. 1. Dijkstra veya Bellman-Ford u kullanarak, linklerin kullanılabilir bant genişliklerinin çarpmaya göre terslerini link ağırlığı olarak al ve en kısa yolu bul. 2. Bulunan rota üzerindeki tüm linkleri ağ yapısından sil. 3. Kalan ağ üzerinden en kısa yolu bul. 4. k adet rota bulunana kadar veya kalan linkleri ile rota bulunamayana kadar ikinci adımdan itibaren tekrar et.

11 2.2 Gerçek-Zamanlı Rota Seçimi Algoritmaları Verinin gönderileceği rotalar bulunduktan sonra ise, veri transferi isteğinin başarılı biçimde gerçekleştirilebilmesi için hangi rotaya ne kadarlık akış tahsis edilmesi gerektiği problemi çözülmelidir. Tek rotadan veri dağıtımı bölümünde anlatıldığı üzere, önceki bölümde belirtilen GZRS algoritmalarından biri kullanılarak her istek için k-adet rota öncelikle bulunur. GZİS ise, daha once belirtildiği gibi, karşılanan istek sayısını en fazlaya çıkartacak şekilde karşılanan isteklerin seçilmesi problemidir Eşit Bölüşümlü Çoklu Rotadan Gönderim Eşit Bölüşümlü Çoklu Rotadan Gönderim (Equal Share Multi Path - ESMP) algoritması Şekil 10 da gösterilmiştir. ESMP algoritması, en fazla k rotayı kullanarak isteğin karşılanması için çalışır. Öncelikle tek rotadan gönderime çalışır. Olmaz ise, eşit miktarda veri transferi yapan iki rotadan gönderime çalışır. Bu işlem, en fazla k rotaya kadar tekrar edilir. Eğer k rotada da gönderim başarılı olmaz ise istek karşılanamaz durumdadır. ESMP programı //Giriş: G(V,E), istek kümesi R, ve rota kümesi P //Çıkış: karşılanabilir istek listesi //ana döngü r.durum = karşılanamaz; k adet rota bul; i=1; while i k Herbir rotadan DosyaBüyüklüğü/i yi son zamanından önce göndermek için gerekli bant genişliğini bul; Herbir rotadaki linklerin kullanılan bant genişliğini arttır; if linklerden herhangi birisi kapasitesini aşmış ise Linklerde arttırılan tüm bant genişliklerini azalt; i=i+1; continue; else r.durum = karşılanabilir; KarşılanabilirİstekListesi ne r yi ilave et; break; return KarşılanabilirİstekListesi; Şekil 10. ESMP algoritması.

12 2.2.2 Dengeli Bölüşümlü Çoklu Rotadan Gönderim ESMP algoritmasında, her rotadan eşit miktarda verinin transfer edildiği varsayılmakta idi. Ancak, daha fazla kullanılabilir bant genişliğine sahip olan rotalardan daha fazla verinin gönderilmesi daha verimli olacaktır. Bu düşünceden hareketle geliştirilmiş olan ve Şekil 11 de gösterilmiş olan Dengeli Bölüşümlü Çoklu Rotadan Gönderim (Balanced Share Multi Path - BSMP) algoritmasında, rotalardan gönderilecek olan verinin büyüklüğü eşit olarak değil, kullanılabilir bant genişlikleri ile doğru orantılı olarak paylaştırılmıştır. BSMP programı //Giriş: G(V,E), istek kümesi R, ve rota kümesi P //Çıkış: karşılanabilir istek listesi //ana döngü r.durum = karşılanamaz; k adet rota bul; i=1; while i k Her j <i rotasının kullanılabilir bant genişliklerini olan KBW j değerlerini bul; i rotadaki kullanılabilir bant genişliklerinin toplamı olan TKBW değerini bul; Herbir rotadan KBW j *DosyaBüyüklüğü/ TKBW yi son zamanından önce göndermek için gerekli bant genişliğini bul; Herbir rotadaki linklerin kullanılan bant genişliğini arttır; if linklerden herhangi birisi kapasitesini aşmış ise Linklerde arttırılan tüm bant genişliklerini azalt; i=i+1; continue; else r.durum = karşılanabilir; KarşılanabilirİstekListesi ne r yi ilave et; break; return KarşılanabilirİstekListesi; Şekil 11. BSMP algoritması.

DGridSim Gerçek Zamanlı Veri Grid Simülatörü. Algoritmalar Dokümanı v 1.0.0 01.08.2011. Sefai Tandoğan Mustafa Atanak Doç. Dr.

DGridSim Gerçek Zamanlı Veri Grid Simülatörü. Algoritmalar Dokümanı v 1.0.0 01.08.2011. Sefai Tandoğan Mustafa Atanak Doç. Dr. DGridSim Gerçek Zamanlı Veri Grid Simülatörü Algoritmalar Dokümanı v 1.0.0 01.08.2011 Sefai Tandoğan Mustafa Atanak Doç. Dr. Atakan Doğan 1. Giriş DGridSim, Veri Grid sistemlerinin performansına etki eden

Detaylı

DGridSim Gerçek Zamanlı Veri Grid Simülatörü. Kullanıcı Rehberi Dokümanı v 1.0.0 21.12.2011. Safai Tandoğan Mustafa Atanak Doç. Dr.

DGridSim Gerçek Zamanlı Veri Grid Simülatörü. Kullanıcı Rehberi Dokümanı v 1.0.0 21.12.2011. Safai Tandoğan Mustafa Atanak Doç. Dr. DGridSim Gerçek Zamanlı Veri Grid Simülatörü Kullanıcı Rehberi Dokümanı v 1.0.0 21.12.2011 Safai Tandoğan Mustafa Atanak Doç. Dr. Atakan Doğan 1. Giriş Araştırmacılar, DGridSim simülatörünün görsel arayüzü

Detaylı

Algoritmalar. Çizge Algoritmaları. Bahar 2017 Doç. Dr. Suat Özdemir 1

Algoritmalar. Çizge Algoritmaları. Bahar 2017 Doç. Dr. Suat Özdemir 1 Algoritmalar Çizge Algoritmaları Bahar 201 Doç. Dr. Suat Özdemir 1 En Kısa Yol Problemi Çizgelerdeki bir diğer önemli problem de bir düğümden diğer bir düğüme olan en kısa yolun bulunmasıdır. Bu problem

Detaylı

Zeki Optimizasyon Teknikleri

Zeki Optimizasyon Teknikleri Zeki Optimizasyon Teknikleri Tabu Arama (Tabu Search) Doç.Dr. M. Ali Akcayol Tabu Arama 1986 yılında Glover tarafından geliştirilmiştir. Lokal minimum u elimine edebilir ve global minimum u bulur. Değerlendirme

Detaylı

DGridSim Gerçek Zamanlı Veri Grid Simülatörü. Veri Grid Sistem Modelleri Dokümanı v 1.0.0 01.08.2011

DGridSim Gerçek Zamanlı Veri Grid Simülatörü. Veri Grid Sistem Modelleri Dokümanı v 1.0.0 01.08.2011 DGridSim Gerçek Zamanlı Veri Grid Simülatörü Veri Grid Sistem Mdelleri Dkümanı v 1.0.0 01.08.2011 Mustafa Atanak Sefai Tandğan Dç. Dr. Atakan Dğan 1. Giriş DGridSim, farklı veri grid sistemi yapılarınının

Detaylı

Zeki Optimizasyon Teknikleri. Karınca Algoritması (Ant Algorithm)

Zeki Optimizasyon Teknikleri. Karınca Algoritması (Ant Algorithm) Zeki Optimizasyon Teknikleri Karınca Algoritması (Ant Algorithm) Karınca Algoritması 1996 yılında Marco Dorigo tarafından ortaya atılmıştır. Temel olarak karıncaların yiyecek madde ile yuvaları arasındaki

Detaylı

HF TELSİZ AĞLARDA DSR TABANLI ROTALAMA UYGULAMASI

HF TELSİZ AĞLARDA DSR TABANLI ROTALAMA UYGULAMASI HF TELSİZ AĞLARDA DSR TABANLI ROTALAMA UYGULAMASI Makbule Gülçin ÖZSOY Özgür ÖZUĞUR TÜBİTAK/BİLGEM Gündem Kablosuz Tasarsız Ağlarda Rotalama Proak@f Algoritmalar Reak@f Algoritmalar HF Ağlarda Rotalama

Detaylı

Kredi Limit Optimizasyonu:

Kredi Limit Optimizasyonu: Kredi Limit Optimizasyonu: «Teorik Değil Pratik" Simge Danışman Analitik Direktörü, Experian EMEA Kar Gelişimi Kredi Limit Optimizasyonu Optimizasyona Genel Bakış Profilleme Modelleme Karar Matrisleri

Detaylı

Algoritmalar ve Karmaşıklık

Algoritmalar ve Karmaşıklık Algoritmalar ve Karmaşıklık Ders 11 Algoritma Ayrık matematikte karşılaşılan bir çok problem sınıfı mevcuttur. Örneğin, verilen tamsayı grubu içindeki en büyük olanının bulunması, verilen bir kümenin bütün

Detaylı

Algoritmalara Giriş. Prof. Erik Demaine. November 16, 2005 Copyright by Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson L18.1

Algoritmalara Giriş. Prof. Erik Demaine. November 16, 2005 Copyright by Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson L18.1 Algoritmalara Giriş 6.06J/8.0J Ders 8 En Kısa Yollar II Bellman-Ford algoritması Doğrusal Programlama ve fark kısıtları VLSI yerleşimi küçültülmesi Prof. Erik Demaine November 6, 00 Copyright 00- by Erik

Detaylı

Zeki Optimizasyon Teknikleri

Zeki Optimizasyon Teknikleri Zeki Optimizasyon Teknikleri (nt lgorithm) Doç.Dr. M. li kcayol 996 yılında Marco Dorigo tarafından ortaya atılmıştır. Temel olarak karıncaların yiyecek madde ile yuvaları arasındaki en kısa yolu bulmalarından

Detaylı

HF Tasarsız Ağlarda Rotalama. Makbule Gülçin Özsoy TUBITAK-BILGEM/G227

HF Tasarsız Ağlarda Rotalama. Makbule Gülçin Özsoy TUBITAK-BILGEM/G227 HF Tasarsız Ağlarda Rotalama Makbule Gülçin Özsoy TUBITAK-BILGEM/G227 Gündem Tasarsız Ağlar Rotalama Algoritmaları Proaktif Rotalama Algoritmaları Optimized Link State Routing Protocol (OLSR) Destination-Sequenced

Detaylı

Uzaktan Algılama Teknolojileri

Uzaktan Algılama Teknolojileri Uzaktan Algılama Teknolojileri Ders 11 Hiperspektral Görüntülerde Kümeleme ve Sınıflandırma Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr Sınıflandırma Sınıflandırma işleminin amacı, her piksel vektörüne bir ve

Detaylı

Çizgeler (Graphs) Doç. Dr. Aybars UĞUR

Çizgeler (Graphs) Doç. Dr. Aybars UĞUR Çizgeler (Graphs) ve Uygulamaları Doç. Dr. Aybars UĞUR Giriş Şekil 12.1 : Çizge (Graph) Çizge (Graph) : Köşe (vertex) adı verilen düğümlerden ve kenar (edge) adı verilip köşeleri birbirine bağlayan bağlantılardan

Detaylı

4. HAFTA BLM323 SAYISAL ANALİZ. Okt. Yasin ORTAKCI.

4. HAFTA BLM323 SAYISAL ANALİZ. Okt. Yasin ORTAKCI. 4. HAFTA BLM33 SAYISAL ANALİZ Okt. Yasin ORTAKCI yasinortakci@karabuk.edu.tr Karabük Üniversitesi Uzaktan Eğitim Uygulama ve Araştırma Merkezi BLM33 DOĞRUSAL OLMAYAN (NONLINEAR) DENKLEM SİSTEMLERİ Mühendisliğin

Detaylı

Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 10 Graf Veri Modeli. Mustafa Kemal Üniversitesi

Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 10 Graf Veri Modeli. Mustafa Kemal Üniversitesi Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 10 Graf Veri Modeli Graf, matematiksel anlamda, düğümler ve bu düğümler arasındaki ilişkiyi gösteren kenarlardan oluşan bir kümedir; mantıksal ilişki düğüm ile düğüm

Detaylı

Serdar BİROĞUL YÜKSEK LİSANS TEZİ (ELEKTRİK EĞİTİMİ) GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ANKARA

Serdar BİROĞUL YÜKSEK LİSANS TEZİ (ELEKTRİK EĞİTİMİ) GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ANKARA i GENETİK ALGORİTMA YAKLAŞIMIYLA ATÖLYE ÇİZELGELEME Serdar BİROĞUL YÜKSEK LİSANS TEZİ (ELEKTRİK EĞİTİMİ) GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ OCAK 2005 ANKARA ii Serdar BİROĞUL tarafından hazırlanan

Detaylı

3.2. Raster Veriler. Satırlar. Sütunlar. Piksel/hücre büyüklüğü

3.2. Raster Veriler. Satırlar. Sütunlar. Piksel/hücre büyüklüğü 3.2. Raster Veriler Satırlar Piksel/hücre büyüklüğü Sütunlar 1 Görüntü formatlı veriler Her piksel için gri değerleri kaydedilmiştir iki veya üç bant (RGB) çok sayıda bant Fotoğraf, uydu görüntüsü, ortofoto,

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. A. Burak İNNER Bilgisayar Mühendisliği

Yrd. Doç. Dr. A. Burak İNNER Bilgisayar Mühendisliği Yrd. Doç. Dr. A. Burak İER Bilgisayar Mühendisliği Algoritma Analizi İçerik: Temel Kavramlar Yinelemeli ve Yinelemesiz Algoritma Analizi Asimptotik otasyonlar Temel Kavramlar Algoritma: Bir problemin çözümüne

Detaylı

SOME-Bus Mimarisi Üzerinde Mesaj Geçişi Protokolünün Başarımını Artırmaya Yönelik Bir Algoritma

SOME-Bus Mimarisi Üzerinde Mesaj Geçişi Protokolünün Başarımını Artırmaya Yönelik Bir Algoritma SOME-Bus Mimarisi Üzerinde Mesaj Geçişi Protokolünün Başarımını Artırmaya Yönelik Bir Algoritma Çiğdem İNAN, M. Fatih AKAY Çukurova Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Balcalı-ADANA İçerik Çalışmanın

Detaylı

2 ALGORİTMA VE AKIŞ DİYAGRAMLARI

2 ALGORİTMA VE AKIŞ DİYAGRAMLARI İÇİNDEKİLER IX İÇİNDEKİLER 1 GİRİŞ 1 Kitabın Amacı 1 Algoritmanın Önemi 2 Bilgisayarın Doğuşu ve Kullanım Amaçları 3 Programlama Dili Nedir? 3 Entegre Geliştirme Ortamı (IDE) Nedir? 4 2 ALGORİTMA VE AKIŞ

Detaylı

BİL-142 Bilgisayar Programlama II

BİL-142 Bilgisayar Programlama II BİL-142 Bilgisayar Programlama II (C/C++) Hazırlayan: M.Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konular Giriş Kontrol Yapıları if Seçme Deyimi if... else Seçme Deyimi while Tekrar

Detaylı

VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN

VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr İçerik Sınıflandırma yöntemleri Karar ağaçları ile sınıflandırma Entropi Kavramı ID3 Algoritması C4.5

Detaylı

Anadolu Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü İST328 Yöneylem Araştırması 2 Dersi Bahar Dönemi. Hazırlayan: Doç. Dr.

Anadolu Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü İST328 Yöneylem Araştırması 2 Dersi Bahar Dönemi. Hazırlayan: Doç. Dr. Anadolu Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü İST8 Yöneylem Araştırması Dersi 00-0 Bahar Dönemi Hazırlayan: Doç. Dr. Nil ARAS AÇIKLAMA Bu sunu izleyen kaynaklardaki örnek ve bilgilerden faydalanarak

Detaylı

İşletim Sistemlerine Giriş

İşletim Sistemlerine Giriş İşletim Sistemlerine Giriş Ölümcül Kilitlenme (Deadlock) İşletim Sistemlerine Giriş - Ders06 1 Ölümcül Kilitlenme (Deadlock) Bilgisayar sistemleri, bir anda sadece tek bir kullanıcı tarafından kullanılabilecek

Detaylı

Chapter 12: Depolama Sistemleri

Chapter 12: Depolama Sistemleri Chapter 12: Depolama Sistemleri Operating System Concepts with Java 8 th Edition 12.1 Silberschatz, Galvin and Gagne 2009 Depolama Aygıtları Yapısına Ön Bakış Manyetik diskler modern bilgisayarların ikincil

Detaylı

Bilgisayar Programcılığı

Bilgisayar Programcılığı Bilgisayar Programcılığı Uzaktan Eğitim Programı e-bġlg 121 AĞ TEKNOLOJĠLERĠNĠN TEMELLERĠ Öğr. Gör. Bekir Güler E-mail: bguler@fatih.edu.tr Hafta 5: Ağ (Network) katmanı I 4. 1 Giriş 4.2 Sanal devre (virtual

Detaylı

DGridSim Gerçek Zamanlı Veri Grid Simülatörü. Yazılım Tasarımı Dokümanı v 1.0.1 01.08.2011. Mustafa Atanak Sefai Tandoğan Doç. Dr.

DGridSim Gerçek Zamanlı Veri Grid Simülatörü. Yazılım Tasarımı Dokümanı v 1.0.1 01.08.2011. Mustafa Atanak Sefai Tandoğan Doç. Dr. DGridSim Gerçek Zamanlı Veri Grid Simülatörü Yazılım Tasarımı Dokümanı v 1.0.1 01.08.2011 Mustafa Atanak Sefai Tandoğan Doç. Dr. Atakan Doğan 1. Sistem Mimarisi DGridSim katmanlı bir yapı göz önünde bulundurularak

Detaylı

OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ İŞARET AKIŞ DİYAGRAMLARI SIGNAL FLOW GRAPH

OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ İŞARET AKIŞ DİYAGRAMLARI SIGNAL FLOW GRAPH OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ İŞARET AKIŞ DİYAGRAMLARI SIGNAL FLOW GRAPH İŞARET AKIŞ DİYAGRAMLARI İşaret akış diyagramları blok diyagramlara bir alternatiftir. Fonksiyonel bloklar, işaretler, toplama noktaları

Detaylı

IE 303T Sistem Benzetimi L E C T U R E 3 : O L A Y Ç I Z E L G E L E M E A L G O R I T M A S I

IE 303T Sistem Benzetimi L E C T U R E 3 : O L A Y Ç I Z E L G E L E M E A L G O R I T M A S I IE 303T Sistem Benzetimi L E C T U R E 3 : O L A Y Ç I Z E L G E L E M E A L G O R I T M A S I İçerik Olay Çizelgeleme Algoritması Tek Servis Sağlayıcılı Kuyruk (Tekrar) Maden Ocağı Kamyonları Liste İşlemleri

Detaylı

Paket Anahtarlama ve Yönlendirme

Paket Anahtarlama ve Yönlendirme Paket Anahtarlama ve Yönlendirme Paket Anahtarlamanın Prensipleri Devre anahtarlama ses için geliştirilmiştir Kaynaklar belirli bir arama için ayrılır Veri bağlantısı durumunda zamanın çoğu boştur Veri

Detaylı

PARALOG SÜT PROGRAMLARINDA ROTA ĐCMALĐ

PARALOG SÜT PROGRAMLARINDA ROTA ĐCMALĐ PARALOG SÜT PROGRAMLARINDA ROTA ĐCMALĐ Versiyon : 3.6.7.x İlgili Programlar : Süt Programları Tarih : 07.04.2009 Doküman Seviyesi (1 5) : 3 (Tecrübeli Kullanıcılar) GĐRĐŞ Süt alım ve üretimi yapan özel

Detaylı

F(A, N, K) // A dizi; N, K integer if N<0 then return K; if A[N]>K then K = A[N]; return F(A, N-1, K);

F(A, N, K) // A dizi; N, K integer if N<0 then return K; if A[N]>K then K = A[N]; return F(A, N-1, K); 2009-2010 BAHAR DÖNEMİ MC 689 ALGORİTMA TASARIMI ve ANALİZİ I. VİZE ÇÖZÜMLERİ 1. a) Böl ve yönet (divide & conquer) tarzındaki algoritmaların genel özelliklerini (çalışma mantıklarını) ve aşamalarını kısaca

Detaylı

BİL-341 ALGORİTMALAR BÜYÜK O NOTASYONU AHMET ATAKAN 0904.01036. atakanahmet@hotmail.com KIRGIZİSTAN-TÜRKİYE MANAS ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ

BİL-341 ALGORİTMALAR BÜYÜK O NOTASYONU AHMET ATAKAN 0904.01036. atakanahmet@hotmail.com KIRGIZİSTAN-TÜRKİYE MANAS ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİL-341 ALGORİTMALAR BÜYÜK O NOTASYONU AHMET ATAKAN 0904.01036 atakanahmet@hotmail.com KIRGIZİSTAN-TÜRKİYE MANAS ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BİŞKEK 2012 Ahmet Atakan

Detaylı

Arızalara Karşı Dayanaklı Optik Örgüsel (Mesh) Ağlar 1. Kısım: Koruma. BSM 450 Fiber Optik Ağlar Bahar Yrd. Doç. Dr.

Arızalara Karşı Dayanaklı Optik Örgüsel (Mesh) Ağlar 1. Kısım: Koruma. BSM 450 Fiber Optik Ağlar Bahar Yrd. Doç. Dr. Arızalara Karşı Dayanaklı Optik Örgüsel (Mesh) Ağlar. Kısım: Koruma BSM 450 Fiber Optik Ağlar Bahar 06 Yrd. Doç. Dr. Ferhat Dikbıyık Bir sözleşme metriği: Kullanılabilirlik (Availability) Işıkyolları ile

Detaylı

Algoritmalar. Heap Sort. Bahar 2017 Doç. Dr. Suat Özdemir 1

Algoritmalar. Heap Sort. Bahar 2017 Doç. Dr. Suat Özdemir 1 Algoritmalar Heap Sort Bahar 2017 Doç. Dr. Suat Özdemir 1 Heap Sort Heap Sort algoritması Merge Sort ve Insertion Sort algoritmalarının iyi özelliklerini bir arada toplar. Algoritma Insertion Sort gibi

Detaylı

BMT 101 Algoritma ve Programlama I 3. Hafta. Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 1

BMT 101 Algoritma ve Programlama I 3. Hafta. Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 1 BMT 101 Algoritma ve Programlama I 3. Hafta Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 1 Akış Diyagramları ve Sözde Kodlar Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 2 Sözde Kodlar (pseudo-code) Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 3 Sözde Kod Sözde

Detaylı

BİLGİSAYAR AĞLARI & Ns2 NETWORK SIMULATÖRÜ Week-4. Dr. Zafer ALBAYRAK 2015

BİLGİSAYAR AĞLARI & Ns2 NETWORK SIMULATÖRÜ Week-4. Dr. Zafer ALBAYRAK 2015 BİLGİSAYAR AĞLARI & Ns2 NETWORK SIMULATÖRÜ Week-4 Dr. Zafer ALBAYRAK zalbayrak@karabuk.edu.tr 2015 1 Yönlendirme (Routing) İnternette A Bilgisayarından B bilgisayarına veri paketleri nasıl ulaşır? A Internet

Detaylı

BÖLÜM-IV ÜRÜN GELİSTİRME İŞLEMİ Genel Problem Çözme İşlemi

BÖLÜM-IV ÜRÜN GELİSTİRME İŞLEMİ Genel Problem Çözme İşlemi BÖLÜM-IV ÜRÜN GELİSTİRME İŞLEMİ Genel Problem Çözme İşlemi Problem çözme yönteminin en önemli özelliği, adım adım analiz ve sentez içermesidir. Burada her yeni adımda bir öncekinden daha somut olarak nitelden

Detaylı

ELEKTRİK DEVRELERİ-2 LABORATUVARI VIII. DENEY FÖYÜ

ELEKTRİK DEVRELERİ-2 LABORATUVARI VIII. DENEY FÖYÜ EEKTRİK DEVREERİ-2 ABORATUVARI VIII. DENEY FÖYÜ SERİ VE PARAE REZONANS DEVRE UYGUAMASI Amaç: Seri ve paralel rezonans devrelerini incelemek, devrelerin karakteristik parametrelerini ölçmek, rezonans eğrilerini

Detaylı

Synergi Gas. Gelişmiş Hidrolik Modelleme. Doğalgaz dağıtım şebekeleri için optimizasyon ve simülasyon yazılımı ARCUMSOFT

Synergi Gas. Gelişmiş Hidrolik Modelleme. Doğalgaz dağıtım şebekeleri için optimizasyon ve simülasyon yazılımı ARCUMSOFT Synergi Gas Gelişmiş Hidrolik Modelleme Doğalgaz dağıtım şebekeleri için optimizasyon ve simülasyon yazılımı ARCUMSOFT 1 Giriş Doğalgaz dağıtım ve iletim şebekelerinde günlük ve uzun dönemli işletme ihtiyaçlarının

Detaylı

aberon PICK-BY-LIGHT aberon PICK CART,

aberon PICK-BY-LIGHT aberon PICK CART, DEPO OTOMASYONU VELTIONoptimum ilaç ve kozmetik ürünleri dağıtıcılarına çok çeşitli seçenekler sunar. Toplama otomasyonuna ilişkin sunduğumuz çözümler, dağıtıcıların ürün akışlarını ve hizmet seviyelerini

Detaylı

Katmanı Tasarımı kaydet-yönlendir

Katmanı Tasarımı kaydet-yönlendir AĞ KATMANI Ağ Katmanı Tasarımı Ağ Katmanının temel işlevi, gönderilen paketlerin, subnet'teki yönlendi-riciler (router) üzerinden karşı tarafa iletilecekleri rotanın tayinidir. Aşağıdaki şekilde de görüleceği

Detaylı

Veri Ağlarında Gecikme Modeli

Veri Ağlarında Gecikme Modeli Veri Ağlarında Gecikme Modeli Giriş Veri ağlarındaki en önemli performans ölçütlerinden biri paketlerin ortalama gecikmesidir. Ağdaki iletişim gecikmeleri 4 farklı gecikmeden kaynaklanır: 1. İşleme Gecikmesi:

Detaylı

PARALOG SÜT PROGRAMLARINDA KADEMELĐ FĐYAT UYGULAMASI

PARALOG SÜT PROGRAMLARINDA KADEMELĐ FĐYAT UYGULAMASI PARALOG SÜT PROGRAMLARINDA KADEMELĐ FĐYAT UYGULAMASI Versiyon : 3.6.7.x İlgili Programlar : Süt Programları Tarih : 11.04.2009 Doküman Seviyesi (1 5) : 3 (Tecrübeli Kullanıcılar) GĐRĐŞ PARALOG Süt çözümlerinde

Detaylı

C Dersleri Bölüm 3 : Program akışı

C Dersleri Bölüm 3 : Program akışı İzmir Ekonomi Üniversitesi Bilgisayar Topluluğu www.ieubt.org C Dersleri Bölüm 3 : Program akışı Sorularınız için : programlama@ieubt.org Hazırlayan : Görkem PAÇACI (gorkem.pacaci@std.ieu.edu.tr) C Program

Detaylı

SOBA BORUSU AÇINIM LEVHALARININ KESİLMESİNDE MALİYETLERİN ENKÜÇÜKLENMESİ

SOBA BORUSU AÇINIM LEVHALARININ KESİLMESİNDE MALİYETLERİN ENKÜÇÜKLENMESİ SOBA BORUSU AÇINIM LEVHALARININ KESİLMESİNDE MALİYETLERİN ENKÜÇÜKLENMESİ Doğan EROL Anadolu Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü 1. PROBLEMİN TANIMLANMASI Şekil - 1'de 5 değişik soba borusu için açınım

Detaylı

Çok katmanlı ileri sürümlü YSA da standart geri yayıyım ve momentum geri yayılım algoritmalarının karşılaştırılması. (Eğitim/Hata geri yayılım)

Çok katmanlı ileri sürümlü YSA da standart geri yayıyım ve momentum geri yayılım algoritmalarının karşılaştırılması. (Eğitim/Hata geri yayılım) Çok katmanlı ileri sürümlü YSA da standart geri yayıyım ve momentum geri yayılım algoritmalarının karşılaştırılması (Eğitim/Hata geri yayılım) Özetçe Bu çalışmada çok katmanlı ve ileri sürümlü bir YSA

Detaylı

KENDĐ KENDĐNE YOL BULAN ARAÇ

KENDĐ KENDĐNE YOL BULAN ARAÇ KENDĐ KENDĐNE YOL BULAN ARAÇ Projeyi Yapan : Selim Göksu Proje Yöneticisi : Prof. Dr. Tülay Yıldırım GĐRĐŞ Günümüzde, kullanılan bir takım araçların (evdeki robotlardan fabrikalardaki forkliftlere, sokaktaki

Detaylı

for döngüsü for (başlangıç değeri; şart; artım) ifade; for (başlangıç değeri; şart; artım) { ifadeler; }

for döngüsü for (başlangıç değeri; şart; artım) ifade; for (başlangıç değeri; şart; artım) { ifadeler; } for döngüsü for (başlangıç değeri; şart; artım) ifade; for (başlangıç değeri; şart; artım) ifadeler; Başlangıç değeri; koşul içinde tanımladığımız değişkene ilk değerin atanmasını sağlar. Koşul: Döngünün

Detaylı

KABLOSUZ İLETİŞİM

KABLOSUZ İLETİŞİM KABLOSUZ İLETİŞİM 805540 DENKLEŞTİRME, ÇEŞİTLEME VE KANAL KODLAMASI İçerik 3 Denkleştirme Çeşitleme Kanal kodlaması Giriş 4 Denkleştirme Semboller arası girişim etkilerini azaltmak için Çeşitleme Sönümleme

Detaylı

SİSTEM ANALİZİ ve TASARIMI. ÖN İNCELEME ve FİZİBİLİTE

SİSTEM ANALİZİ ve TASARIMI. ÖN İNCELEME ve FİZİBİLİTE SİSTEM ANALİZİ ve TASARIMI ÖN İNCELEME ve FİZİBİLİTE Sistem Tasarım ve Analiz Aşamaları Ön İnceleme Fizibilite Sistem Analizi Sistem Tasarımı Sistem Gerçekleştirme Sistem Operasyon ve Destek ÖN İNCELEME

Detaylı

RSA ANAHTAR DAĞITIMI VE RSA İLE DİJİTAL İMZA OLUŞTURMA

RSA ANAHTAR DAĞITIMI VE RSA İLE DİJİTAL İMZA OLUŞTURMA RSA ANAHTAR DAĞITIMI VE RSA İLE DİJİTAL İMZA OLUŞTURMA İlk defa 1977 yılında Ron Rivest, Adi Shamir ve Leonard Adleman tarafından oluşturulan RSA algoritması geliştiricilerinin soyisimlerinin ilk harfleriyle

Detaylı

ÇİZGE KURAMI KESİKLİ MATEMATİKSEL YAPILAR GÜZ

ÇİZGE KURAMI KESİKLİ MATEMATİKSEL YAPILAR GÜZ ÇİZGE KURAMI KESİKLİ MATEMATİKSEL YAPILAR 2012-2013 GÜZ Çizgeler Yollar ve Çevrimler Çizge Olarak Modelleme Çizge Olarak Modelleme Yönlü Çizge Kenar - Köşe 2 / 90 Çizgeler Yollar ve Çevrimler Çizge Olarak

Detaylı

Çok işlemli (multitasking) sistemlerde işlemler (process) kısıtlı kaynakları kullanmak zorundadırlar.

Çok işlemli (multitasking) sistemlerde işlemler (process) kısıtlı kaynakları kullanmak zorundadırlar. Kilitlenme (Deadlock) 2 Çok işlemli (multitasking) sistemlerde işlemler (process) kısıtlı kaynakları kullanmak zorundadırlar. Bir işlem bir kaynak için talepte bulunur. Eğer bu kaynak müsait değilse, işlem

Detaylı

Çekişme Temelli Ortam Erişimi Algoritmaları Dilim Atama İhtimalleri Karşılaştırması

Çekişme Temelli Ortam Erişimi Algoritmaları Dilim Atama İhtimalleri Karşılaştırması Çekişme Temelli Ortam Erişimi Algoritmaları Dilim Atama İhtimalleri Karşılaştırması Hasan Ferit Enişer İlker Demirkol Boğaziçi Üniversitesi / Türkiye Univ. Politecnica de Catalunya / İspanya 1. MOTİVASYON

Detaylı

EVREN, ÖRNEK, TEMSİLİYET. Prof. Mustafa Necmi İlhan

EVREN, ÖRNEK, TEMSİLİYET. Prof. Mustafa Necmi İlhan EVREN, ÖRNEK, TEMSİLİYET Prof. Mustafa Necmi İlhan MD, PhD, PhD, MBA Gazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Halk Sağlığı AbD mnilhan@gazi.edu.tr 1 Neden Araştırma Yaparız? Bilimsel gerçeğe ulaşmak Bilinenlerin

Detaylı

Şekil 6.2 Çizgisel interpolasyon

Şekil 6.2 Çizgisel interpolasyon 45 Yukarıdaki şekil düzensiz bir X,Y ilişkisini göstermektedir. bu fonksiyon eğri üzerindeki bir dizi noktayı birleştiren bir seri düzgün çizgi halindeki bölümlerle açıklanabilir. Noktaların sayısı ne

Detaylı

BMÜ-421 Benzetim ve Modelleme Kesikli Olay Benzetimi. İlhan AYDIN

BMÜ-421 Benzetim ve Modelleme Kesikli Olay Benzetimi. İlhan AYDIN BMÜ-421 Benzetim ve Modelleme Kesikli Olay Benzetimi İlhan AYDIN KESİKLİ-OLAY BENZETİMİ Kesikli olay benzetimi, durum değişkenlerinin zaman içinde belirli noktalarda değiştiği sistemlerin modellenmesi

Detaylı

ELN1002 BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA 2

ELN1002 BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA 2 ELN1002 BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA 2 SIRALAMA ALGORİTMALARI Sunu Planı Büyük O Notasyonu Kabarcık Sıralama (Bubble Sort) Hızlı Sıralama (Quick Sort) Seçimli Sıralama (Selection Sort) Eklemeli Sıralama (Insertion

Detaylı

Zeki Optimizasyon Teknikleri

Zeki Optimizasyon Teknikleri Zeki Optimizasyon Teknikleri Ara sınav - 25% Ödev (Haftalık) - 10% Ödev Sunumu (Haftalık) - 5% Final (Proje Sunumu) - 60% - Dönem sonuna kadar bir optimizasyon tekniğiyle uygulama geliştirilecek (Örn:

Detaylı

Alıştırma 1: Yineleme

Alıştırma 1: Yineleme Alıştırma 1: Yineleme Alıştırma 2: Yineleme H10->H2 çevrimini yapınız 7 2 1 3 2 1 1 1 2 0 Hafta 3: Yineleme Alıştırmaları(1) E1. (44/174) S değerini yineleme kullanarak hesap ediniz S = 1 + 2 + 3 + n Hafta3:

Detaylı

Mobil ve Kablosuz Ağlar (Mobile and Wireless Networks)

Mobil ve Kablosuz Ağlar (Mobile and Wireless Networks) Mobil ve Kablosuz Ağlar (Mobile and Wireless Networks) Hazırlayan: M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Ders konuları Ağ kriterleri Ağ topolojileri Ağ türleri Anahtarlama teknikleri

Detaylı

Döngü Komutları. Komutu. while Komutu Diğer Operatörler Bileşik Komut for Komutu. İçiçe Döngüler break ve continue Komutları

Döngü Komutları. Komutu. while Komutu Diğer Operatörler Bileşik Komut for Komutu. İçiçe Döngüler break ve continue Komutları Döngüler Döngü Komutları while Komutu Diğer Operatörler Bileşik Komut for Komutu do-while Komutu İçiçe Döngüler break ve continue Komutları while Komutu Döngü komutları komutların bir çok kez yeniden yürülmesini

Detaylı

İÇİNDEKİLER. Bölüm 1 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASINA GİRİŞ 11. 1.1. Temel Kavramlar 14 1.2. Modeller 17 1.3. Diğer Kavramlar 17 Değerlendirme Soruları 19

İÇİNDEKİLER. Bölüm 1 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASINA GİRİŞ 11. 1.1. Temel Kavramlar 14 1.2. Modeller 17 1.3. Diğer Kavramlar 17 Değerlendirme Soruları 19 İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ III Bölüm 1 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASINA GİRİŞ 11 1.1. Temel Kavramlar 14 1.2. Modeller 17 1.3. Diğer Kavramlar 17 Değerlendirme Soruları 19 Bölüm 2 DOĞRUSAL PROGRAMLAMA 21 2.1 Doğrusal Programlamanın

Detaylı

5. Atlama, Karar ve Çevrim Kontrol Deyimleri

5. Atlama, Karar ve Çevrim Kontrol Deyimleri 5. Atlama, Karar ve Çevrim Kontrol Deyimleri 5.1. Atlama Deyimleri Program akışının yönlendirilmesinde atlama deyimleri kullanılmaktadır. mikroc derleyicisinin desteklediği atlama deyimleri şunlardır:

Detaylı

T.C. KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ YAPAY SİNİR AĞLARI. Doç.Dr. Necaattin BARIŞÇI FİNAL PROJESİ

T.C. KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ YAPAY SİNİR AĞLARI. Doç.Dr. Necaattin BARIŞÇI FİNAL PROJESİ T.C. KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ YAPAY SİNİR AĞLARI Doç.Dr. Necaattin BARIŞÇI YAPAY SİNİR AĞLARI İLE KORONER ARTER HASTALIĞI RİSK Öğrenci : SİNEM ÖZDER Numarası : 118229001004

Detaylı

ÜRETİM ÇİZELGELEME. Yrd. Doç. Dr. Pınar Mızrak Özfırat. Celal Bayar Üniversitesi Yayınları Yayın No: 0010

ÜRETİM ÇİZELGELEME. Yrd. Doç. Dr. Pınar Mızrak Özfırat. Celal Bayar Üniversitesi Yayınları Yayın No: 0010 ÜRETİM ÇİZELGELEME Yrd. Doç. Dr. Pınar Mızrak Özfırat Celal Bayar Üniversitesi Yayınları Yayın No: 0010 2013 Celal Bayar Üniversitesi Yönetim Kurulu'nun 2013/13 sayılı ve X no'lu kararı ile basılmıştır.

Detaylı

VERİ MADENCİLİĞİ (Sınıflandırma Yöntemleri) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr

VERİ MADENCİLİĞİ (Sınıflandırma Yöntemleri) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr VERİ MADENCİLİĞİ (Sınıflandırma Yöntemleri) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr Genel İçerik Veri Madenciliğine Giriş Veri Madenciliğinin Adımları Veri Madenciliği Yöntemleri Sınıflandırma

Detaylı

2 e-posta: aeyilmaz@eng.ankara.edu.tr

2 e-posta: aeyilmaz@eng.ankara.edu.tr BULUT AĞLARINA YÖNELİK DAĞINIK ÖNBELLEK YÖNETİM SİSTEMİ NDE FARKLI OPTİMİZASYON VE ATAMA TEKNİKLERİNİN PERFORMANS KARŞILAŞTIRMASI Hüseyin Seçkin Dikbayır 1 Asım Egemen Yılmaz 2 Ali Arda Diri 3 1,3 Dirisoft

Detaylı

WEB SİTESİ YÖNETİM PANELİ KULLANMA YÖNERGESİ

WEB SİTESİ YÖNETİM PANELİ KULLANMA YÖNERGESİ WEB SİTESİ YÖNETİM PANELİ KULLANMA YÖNERGESİ Web Sitesi Yönetim Paneli, Üniversitemiz web sitesinde, birimlerimize ait web sitelerindeki içerikler üzerinde ekleme, silme, değiştirme gibi güncelleme işlemlerini,

Detaylı

SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI

SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI Sayı ekseni üzerindeki tüm noktalarda değer alabilen değişkenler, sürekli değişkenler olarak tanımlanmaktadır. Bu bölümde, sürekli değişkenlere uygun olasılık dağılımları üzerinde

Detaylı

Tedarik Zinciri Yönetimi

Tedarik Zinciri Yönetimi Tedarik Zinciri Yönetimi -Dağıtım Planlaması- Yrd. Doç. Dr. Mert TOPOYAN Dağıtım Tedarik zinciri içerisindeki ürün akıșları incelendiğinde üç temel akıș görülmektedir: Tedarik edilen girdilerin akıșı İmalat

Detaylı

TÜBİTAK TÜRKİYE ADRESLİ ULUSLARARASI BİLİMSEL YAYINLARI TEŞVİK (UBYT) PROGRAMI UYGULAMA USUL VE ESASLARI

TÜBİTAK TÜRKİYE ADRESLİ ULUSLARARASI BİLİMSEL YAYINLARI TEŞVİK (UBYT) PROGRAMI UYGULAMA USUL VE ESASLARI TÜBİTAK TÜRKİYE ADRESLİ ULUSLARARASI BİLİMSEL YAYINLARI TEŞVİK (UBYT) PROGRAMI UYGULAMA USUL VE ESASLARI BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Hukuki Dayanak ve Tanımlar Amaç MADDE 1- (1) TÜBİTAK Türkiye Adresli

Detaylı

Artvin Meslek Yüksekokulu

Artvin Meslek Yüksekokulu Artvin Çoruh Üniversitesi Artvin Meslek Yüksekokulu Elektrik Programı-Doğru Akım Devreleri Dersi Deney Föyü Öğr. Gör. Çağlar YAZICI 2014-2015 1 DENEY NO :1 :Direnç, akım, gerilim ve güç ölçme :Direnç,

Detaylı

OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ İŞARET AKIŞ DİYAGRAMLARI SIGNAL FLOW GRAPH

OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ İŞARET AKIŞ DİYAGRAMLARI SIGNAL FLOW GRAPH OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ İŞARET AKIŞ DİYAGRAMLARI SIGNAL FLOW GRAPH İŞARET AKIŞ DİYAGRAMLARI İşaret akış diyagramları blok diyagramlara bir alternatiftir. Fonksiyonel bloklar, işaretler, toplama noktaları

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık KORELASYON ve REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım Bir değişkenin değerinin diğer değişkendeki veya değişkenlerdeki değişimlere bağlı olarak nasıl etkilendiğinin istatistiksel

Detaylı

Zeki Optimizasyon Teknikleri

Zeki Optimizasyon Teknikleri Zeki Optimizasyon Teknikleri Genetik Algoritma (Genetic Algorithm) Doç.Dr. M. Ali Akcayol Genetik Algoritma 1970 li yıllarda John Holland tarafından geliştirilmiştir. 1989 yılında David E. Goldberg Genetik

Detaylı

Web Madenciliği (Web Mining)

Web Madenciliği (Web Mining) Web Madenciliği (Web Mining) Hazırlayan: M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konular Denetimsiz Öğrenmenin Temelleri Kümeleme Uzaklık Fonksiyonları Öklid Uzaklığı Manhattan

Detaylı

Mann-Whitney U ve Wilcoxon T Testleri

Mann-Whitney U ve Wilcoxon T Testleri Mann-Whitney U ve Wilcoxon T Testleri Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Konu Başlıkları Parametrik olmayan yöntem Mann-Whitney U testinin

Detaylı

İÇİNDEKİLER İÇİNDEKİLER KODLAB

İÇİNDEKİLER İÇİNDEKİLER KODLAB İÇİNDEKİLER IX İÇİNDEKİLER 1 GİRİŞ 1 Kitabın Amacı 1 Algoritmanın Önemi 2 Bilgisayarın Doğuşu ve Kullanım Amaçları 3 Programlama Dili Nedir? 3 Entegre Geliştirme Ortamı (IDE) Nedir? 4 2 ALGORİTMA VE AKIŞ

Detaylı

VERİ MADENCİLİĞİ (Birliktelik Kuralları) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN

VERİ MADENCİLİĞİ (Birliktelik Kuralları) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN VERİ MADENCİLİĞİ (Birliktelik Kuralları) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr İçerik Birliktelik Kurallarının Tanımı Destek ve Güven Ölçütleri Apriori Algoritması Birliktelik Kuralları (Association

Detaylı

BM-311 Bilgisayar Mimarisi

BM-311 Bilgisayar Mimarisi 1 BM-311 Bilgisayar Mimarisi Hazırlayan: M.Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konular Processor organization Register organization Instruction cycle 2 Processor organization İşlemci

Detaylı

İSTATİSTİK 2. Hipotez Testi 21/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI. aysecagli@beykent.edu.tr

İSTATİSTİK 2. Hipotez Testi 21/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI. aysecagli@beykent.edu.tr İSTATİSTİK 2 Hipotez Testi 21/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI aysecagli@beykent.edu.tr 1 Güven aralığı ve Hipotez testi Güven aralığı µ? µ? Veriler, bir değer aralığında hangi değeri gösteriyor? (Parametrenin gerçek

Detaylı

Güvenlik Stoğu Nasıl Hesaplanır? (Safety Stock)

Güvenlik Stoğu Nasıl Hesaplanır? (Safety Stock) >>> Güvenlik Stoğu Nasıl Hesaplanır Güvenlik Stoğu Nasıl Hesaplanır? (Safety Stock) Cengiz Pak, 2010 Avcının Silahı Kullanılabilir Bilgi >>> Güvenlik Stoğu Nasıl Hesaplanır >>> Güvenlik Stoğu Nasıl Hesaplanır

Detaylı

Data Communications. Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. 8. Anahtarlama

Data Communications. Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. 8. Anahtarlama Veri İletişimi Data Communications Suat ÖZDEMİR Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 8. Anahtarlama Konular Giriş Circuit switched (devreanahtarlamalı) ağlar Datagram ağlar Virtual circuit

Detaylı

ANONİM ŞİRKET KURULUŞ İŞLEMLERİ

ANONİM ŞİRKET KURULUŞ İŞLEMLERİ ANONİM ŞİRKET KURULUŞ İŞLEMLERİ 1. KURULUŞ İŞLEMLERİ 1.1. Anonim Şirket Kuruluşu : ADIM 1 TÜR SEÇİMİ : Merkezi Sicil Kayıt Sisteminde Mersis butonuna tıklandığında aşağıda şirketinizle ilgili yapabileceğiniz

Detaylı

WEB SİTESİ YÖNETİM PANELİ KULLANMA YÖNERGESİ

WEB SİTESİ YÖNETİM PANELİ KULLANMA YÖNERGESİ WEB SİTESİ YÖNETİM PANELİ KULLANMA YÖNERGESİ Web Sitesi Yönetim Paneli, Üniversitemiz web sitesinde, birimlerimize ait web sitelerindeki içerikler üzerinde ekleme, silme, değiştirme gibi güncelleme işlemlerini,

Detaylı

Sahne Geçişlerinin Geometrik Tabanlı olarak Saptanması

Sahne Geçişlerinin Geometrik Tabanlı olarak Saptanması Sahne Geçişlerinin Geometrik Tabanlı olarak Saptanması 1 Giriş Binnur Kurt, H. Tahsin Demiral, Muhittin Gökmen İstanbul Teknik Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Maslak, 80626 İstanbul {kurt,demiral,gokmen}@cs.itu.edu.tr

Detaylı

Döngü (Loop) Deyimleri / Veri Belirleyicileri / Matematiksel Fonksiyonlar

Döngü (Loop) Deyimleri / Veri Belirleyicileri / Matematiksel Fonksiyonlar Bölüm 5 Döngü (Loop) Deyimleri / Veri Belirleyicileri / Matematiksel Fonksiyonlar İçindekiler 5.1 Formatlı Yazdırma............................ 34 5.2 Döngü Deyimleri............................. 34 5.2.1

Detaylı

GörüntüĐşlemede Yeni Bir Soluk, OpenCV

GörüntüĐşlemede Yeni Bir Soluk, OpenCV GörüntüĐşlemede Yeni Bir Soluk, OpenCV Arş. Gör. Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Đstanbul Ticaret Üniversitesi OPENCV Açık kaynak kodlu Bilgisayarla Görme Kütüphanesi ( INTEL, C++ ) INTEL s OPEN SOURCE

Detaylı

BAŞLANGIÇ TEMİNATI VE GARANTİ FONU HESAPLAMASI

BAŞLANGIÇ TEMİNATI VE GARANTİ FONU HESAPLAMASI BAŞLANGIÇ TEMİNATI VE GARANTİ FONU HESAPLAMASI Başlangıç Teminatı Hesaplaması: Başlangıç teminatı, gelecekte herhangi bir temerrüt durumunun ortaya çıktığı hallerde, temerrüdün ortaya çıktığı tarihten

Detaylı

Algoritma Analizi ve Büyük O Notasyonu. Şadi Evren ŞEKER YouTube: Bilgisayar Kavramları

Algoritma Analizi ve Büyük O Notasyonu. Şadi Evren ŞEKER YouTube: Bilgisayar Kavramları Algoritma Analizi ve Büyük O Notasyonu Şadi Evren ŞEKER YouTube: Bilgisayar Kavramları Algoritmaların Özellikleri Algoritmalar Input Girdi, bir kümedir, Output ÇıkF, bir kümedir (çözümdür) Definiteness

Detaylı

İÜ AÇIK VE UZAKTAN EĞİTİM FAKÜLTESİ. Süreç İyileştirme Standardı

İÜ AÇIK VE UZAKTAN EĞİTİM FAKÜLTESİ. Süreç İyileştirme Standardı Dök. No: AUZEF-SS-1.2-11 Yayın Tarihi:30.12.2015 Rev No:00 Rev Tarihi: Sayfa 1 / 12 1. AMAÇ İÜ AUZEF süreçlerinin kalite, verimlik ve etkinliğini arttırmak için yapılan sürekli iyileştirme çalışmalarında

Detaylı

GRUP TEKNOLOJİSİ VE HÜCRESEL ÜRETİM

GRUP TEKNOLOJİSİ VE HÜCRESEL ÜRETİM GRUP TEKNOLOJİSİ VE HÜCRESEL ÜRETİM GRUP TEKNOLOJİSİ VE HÜCRESEL ÜRETİM Grup Teknolojisi Ve Hücresel Üretim Kavramları Grup teknolojisi oldukça geniş bir kavramdır. Üretim ve endüstri mühendisliği alanlarında

Detaylı

ELEKTRİK ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ FİZİK II LABORATUVARI DENEY 2 TRANSFORMATÖRLER

ELEKTRİK ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ FİZİK II LABORATUVARI DENEY 2 TRANSFORMATÖRLER ELEKTRİK ELEKTROİK MÜHEDİSLİĞİ FİZİK LABORATUVAR DEEY TRASFORMATÖRLER . Amaç: Bu deneyde:. Transformatörler yüksüz durumdayken giriş ve çıkış gerilimleri gözlenecek,. Transformatörler yüklü durumdayken

Detaylı

Algoritmalar. Ders 14 En Kısa Yollar II Bellman-Ford algoritması Floyd-Warshall algoritması

Algoritmalar. Ders 14 En Kısa Yollar II Bellman-Ford algoritması Floyd-Warshall algoritması Algoritmalar ers En Kısa Yollar II Bellman-Ford algoritması Floyd-Warshall algoritması November, 00 opyright 00- by Erik. emaine and harles E. Leiserson Negatif-ağırlıklı çevrimler Hatırlatma: Eğer graf

Detaylı

Kritik Yol Yöntemi / CPM

Kritik Yol Yöntemi / CPM Proje Yönetimi Kritik Yol Yöntemi / PM Konu 4 1 maçlar 1. Proje için minimal beklenen tamamlanma zamanı 2. Kritik faaliyetlerin tespiti 3. n erken ve en geç tamamlanma zamanları 4. er faaliyet için fazlalık

Detaylı

DOSYA ORGANİZASYONU. Çarpışma çözümleme yöntemleri ÖZLEM AYDIN TRAKYA ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

DOSYA ORGANİZASYONU. Çarpışma çözümleme yöntemleri ÖZLEM AYDIN TRAKYA ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ DOSYA ORGANİZASYONU ÖZLEM AYDIN TRAKYA ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ Çarpışma çözümleme yöntemleri Sunum planı Bağlantıları kullanarak çarpışmaların çözümlenmesi. Coalesced Hashing (Birleştirilmiş

Detaylı

Peki şirketler kendilerini bu tip ataklara karşı nasıl koruyabilir?

Peki şirketler kendilerini bu tip ataklara karşı nasıl koruyabilir? DDoS - Distributed Denial of Service (Dağıtık Hizmet Engelleme) saldırıları, tamamen bilgi güvenliği unsurlarından erişilebilirliği hedef almaktadır. Öncesinde sadece DoS (Denial of Service), yani tek

Detaylı