DIAGNOZA DEFECTELOR. 2012 | Page 84

Contribuţii la achiziţia şi structurarea cunoştinţelor în sisteme inteligente pentru diagnoza defectelor Abordări aproximative privind alocarea şi încărcarea resurselor pentru SADU Totodată este ştiut faptul că instituţiile investesc în tehnica de calcul, chiar dacă mare parte din investiţie este utilizată într-un procent foarte mic, în medie 10-20%. Dacă restul de 80-90% ar fi pus la dispoziţia altor procese atunci am putea vorbi de eficienţă. Oare, din punct de vedere tehnic, nu o facem în detrimentul utilităţii acelei resurse, fiind un lucru pur şi simplu risipitor şi ineficient? Important este să ţinem cont de scopul acelei resurse nu doar să o deţinem. Când sursa serveşte scopul în sine şi nu disponibilitatea limitată pe care administratorul o decide ajungem la noţiunea de „acces strategic”. Această strategie reprezintă fundaţia pentru sistemul nostru de cerere/distribuţie care oferă garanţia că putem satisface cererile clienţilor oferind acces pentru fiecare, atunci când doreşte. Indice încărcare nod ne indică gradul de încărcare pe care îl prezintă nodul dar şi nodurile conexe (înrudite). IIN este utilizat de către cele patru politici care guvernează acţiunea algoritmului de echilibrare a încărcării unei resurse. Tabelul de costuri ne oferă informaţii cu privire la costurile de transport dintre noduri dar şi numărul de noduri ce prezintă o încărcare ce depăşeşte pragul mediu (IIG). Tabelul de costuri este obţinut prin utilizarea indicelui de încărcare şi tabelului de distribuire. Pe baza tabelului de costuri, utilizând un controler fuzzy şi folosind reguli fuzzy stabilim statutul unui nod. După cum am menţionat anterior, un nod poate avea calitatea de expeditor sau receptor. Sistemul fuzzy, conţine trei componente(Frank and Marcu, 1999; Mendel, 1995):  baza de reguli ce conţine o colecţie de reguli fuzzy „dacă – atunci”;  baza de date (dicţionar) în care sunt definite funcţiile de apartenenţă ale părţilor de premisă şi de concluzie corespunzătoare regulilor fuzzy din baza de reguli;  mecanismul de inferenţă care este procedura prin care se aplică raţionamente fuzzy regulilor din baza de reguli activate de faptele ce constituie intrările sistemului fuzzy în scopul deducerii unor concluzii (ieşirile sistemului fuzzy). Precizam aici faptul că sistemele fuzzy pot avea atât intrări fuzzy cât şi intrări exacte considerate a fi mulţimi fuzzy de tip singleton. Ieşirile furnizate de sistemul nostru fuzzy sunt mulţimi fuzzy. Ţinem seama şi de faptul că este necesar ca uneori sistemul fuzzy să producă ieşiri 77