Luận văn thạc sĩ: Ứng dụng cây quyết định mờ trong khai phá dữ liệu

Luận văn cây quyết định mờ và khai phá dữ liệu: Nghiên cứu chuyên sâu về ứng dụng cây quyết định mờ trong khai phá dữ liệu, phân tích và dự đoán hiệu quả.

Chuyên ngành

Công Nghệ Thông Tin

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận Văn Thạc Sỹ

2007

65
0
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CẢM ƠN

CÁC THUẬT NGỮ VÀ TỪ VIẾT TẮT

DANH SÁCH CÁC HÌNH VẼ

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN

1.1. Khái niệm hệ phân tán

1.2. Vai trò của hệ phân tán

1.3. Đặc trƣng của các hệ phân tán

1.4. Mô hình hóa các hệ phân tán

1.5. Mô hình chuyển thông báo

1.6. Mô hình với bộ nhớ dùng chung

1.7. Mô hình xen kẽ

1.8. Thực hiện và những tính chất của thực hiện

1.9. Đánh giá độ phức tạp

1.10. Khả năng kháng lỗi và tính tự ổn định

1.10.1. Khả năng kháng lỗi

1.10.2. Tính chất tự ổn định

1.10.3. Vai trò của tự ổn định

1.10.4. Đánh giá độ phức tạp

2. CHƢƠNG 2. CÁC GIẢI THUẬT SƠ ĐẲNG

2.1. Đánh giá độ phức tạp

2.2. Giải thuật Phát tỏa Đầy đủ

2.3. Giải thuật Cập nhật Tăng trƣởng [4]

3. CHƢƠNG 3. GIẢI THUẬT CẬP NHẬT VỚI TRI THỨC BỘ PHẬN [3]

3.1. Tính đúng đắn và độ phức tạp

3.2. Ví dụ một thực hiện

4. CHƯƠNG 4. GIẢI THUẬT AS CẢI TIẾN

4.1. Thực hiện cải tiến

4.2. Tính đúng đắn và độ phức tạp

4.3. Ví dụ một thực hiện

5. CHƯƠNG 5. GIẢI THUẬT DUY TRÌ DỮ LIỆU CHUNG PHÂN TÁN ÁP DỤNG TRONG THỰC TIỄN

5.1. Hệ thống động với tôpô bất kỳ

5.2. Dữ liệu chung phân tán

5.3. Độ dài dữ liệu không cố định

5.4. Khả năng kháng lỗi và tính tự ổn định

TÀI LIỆU THAM KHẢO

MỞ ĐẦU

Tóm tắt

I. Cây Quyết Định Mờ Khai Phá Dữ Liệu Tổng Quan Chi Tiết

Trong lĩnh vực khai phá dữ liệu, việc trích xuất tri thức từ các tập dữ liệu lớn ngày càng trở nên quan trọng. Các phương pháp truyền thống đôi khi gặp khó khăn trong việc xử lý dữ liệu không chắc chắn hoặc mờ. Cây quyết định mờ (Fuzzy Decision Tree) ra đời như một giải pháp mạnh mẽ, kết hợp sức mạnh của fuzzy logiccây quyết định. Phương pháp này cho phép mô hình hóa các quy tắc quyết định phức tạp, phản ánh sự không chắc chắn và mơ hồ vốn có trong dữ liệu thực tế.

Luận văn này tập trung vào việc ứng dụng cây quyết định mờ trong khai phá dữ liệu. Mục tiêu là xem xét, đánh giá các thuật toán hiện có, đề xuất cải tiến và phân tích ứng dụng thực tiễn. Các giải thuật duy trì dữ liệu chung trong hệ phân tán, đặc biệt là phương pháp Phát tỏa với Tri thức Bộ phận, sẽ được xem xét kỹ lưỡng, bao gồm Phát tỏa Đầy đủ, Cập nhật Tăng trưởng, và giải thuật AS. Đề xuất cải tiến sẽ tập trung vào việc cắt bỏ các thông báo dư thừa, đánh giá và chứng minh hiệu quả. Khả năng kháng lỗi và tính tự ổn định cũng được quan tâm đặc biệt.

Luận văn được trình bày trong năm chương, bao gồm giới thiệu tổng quan về hệ phân tán, các mô hình hệ phân tán, vai trò, đặc trưng, các khái niệm cơ bản, đánh giá độ phức tạp của giải thuật, khả năng kháng lỗi, tính chất tự ổn định, bài toán duy trì dữ liệu chung trong hệ phân tán, các giải thuật sơ đẳng, giải thuật cập nhật với tri thức bộ phận, cải tiến giải thuật AS, và các thay đổi cần thực hiện để các giải thuật duy trì dữ liệu có thể thực thi trong thực tế.

1.1. Giới Thiệu Cây Quyết Định Mờ Fuzzy Decision Tree trong Khai Phá Dữ Liệu

Cây quyết định là một kỹ thuật machine learning phổ biến cho cả bài toán classificationregression. Tuy nhiên, cây quyết định truyền thống hoạt động tốt nhất với dữ liệu rõ ràng và có cấu trúc. Trong thực tế, dữ liệu thường chứa sự không chắc chắn, thiếu chính xác hoặc mờ nhạt. Cây quyết định mờ mở rộng khái niệm cây quyết định bằng cách sử dụng fuzzy logic để xử lý các giá trị thuộc tính mờ. Điều này cho phép mô hình biểu diễn các quy tắc quyết định gần đúng hơn, ví dụ: “Nếu nhiệt độ là Cao thì khả năng trời mưa là Lớn”. Cách tiếp cận này đặc biệt hữu ích trong các ứng dụng như y tế, kinh doanhgiáo dục, nơi dữ liệu thường không hoàn hảo.

1.2. Ưu Điểm và Nhược Điểm của Cây Quyết Định Mờ

Ưu điểm chính của cây quyết định mờ bao gồm khả năng xử lý dữ liệu mờ, dễ hiểu và diễn giải, khả năng trích xuất các quy tắc quyết định rõ ràng. Chúng cũng có thể xử lý cả dữ liệu số và dữ liệu hạng mục. Nhược điểm bao gồm nguy cơ overfitting (quá khớp) với dữ liệu huấn luyện, độ phức tạp tính toán cao hơn so với cây quyết định truyền thống, và yêu cầu lựa chọn các hàm thành viên phù hợp cho fuzzy set.

II. Thách Thức và Vấn Đề Trong Ứng Dụng Cây Quyết Định Mờ

Việc triển khai cây quyết định mờ trong các ứng dụng thực tế gặp phải một số thách thức đáng kể. Một trong những vấn đề lớn nhất là lựa chọn các hàm thành viên (membership functions) phù hợp cho các fuzzy set. Các hàm thành viên này xác định mức độ mà một giá trị thuộc về một tập mờ, và việc lựa chọn sai có thể ảnh hưởng lớn đến độ chính xác của mô hình. Ngoài ra, việc xây dựng mô hình cây quyết định mờ hiệu quả đòi hỏi kiến thức chuyên môn về cả fuzzy logickhai phá dữ liệu. Điều này có thể gây khó khăn cho các nhà phân tích dữ liệu không quen thuộc với fuzzy logic.

2.1. Lựa Chọn Hàm Thành Viên Phù Hợp cho Fuzzy Set

Việc lựa chọn hàm thành viên là một bước quan trọng trong việc xây dựng cây quyết định mờ. Các hàm thành viên phổ biến bao gồm hàm tam giác, hàm hình thang và hàm Gaussian. Việc lựa chọn hàm thành viên phù hợp phụ thuộc vào đặc điểm của dữ liệu và kiến thức về miền ứng dụng. Các phương pháp tự động hóa việc lựa chọn hàm thành viên đang được nghiên cứu để giảm bớt gánh nặng cho người dùng.

2.2. Xử Lý Overfitting Quá Khớp Trong Cây Quyết Định Mờ

Overfitting là một vấn đề phổ biến trong machine learning, đặc biệt là với các mô hình phức tạp như cây quyết định mờ. Overfitting xảy ra khi mô hình học quá kỹ các chi tiết trong dữ liệu huấn luyện, dẫn đến hiệu suất kém trên dữ liệu mới. Các kỹ thuật như pruning (cắt tỉa), regularization (điều chuẩn) và cross-validation (kiểm định chéo) có thể được sử dụng để giảm thiểu overfitting trong cây quyết định mờ.

2.3. Tính Toán Hiệu Quả cho Cây Quyết Định Mờ trên Dữ Liệu Lớn

Với sự gia tăng về kích thước của các tập dữ liệu, việc xây dựng cây quyết định mờ trở nên tốn kém về mặt tính toán. Các thuật toán mở rộng quy mô (scaling algorithms) và các kỹ thuật song song hóa có thể được sử dụng để tăng tốc quá trình xây dựng mô hình cây quyết định mờ trên dữ liệu lớn.

III. Phương Pháp Xây Dựng Cây Quyết Định Mờ Hướng Dẫn Chi Tiết

Có nhiều thuật toán khác nhau để xây dựng cây quyết định mờ, mỗi thuật toán có những ưu điểm và nhược điểm riêng. Một số thuật toán phổ biến bao gồm các biến thể của ID3, C4.5, và CART được điều chỉnh để làm việc với fuzzy logic. Quá trình xây dựng thường bao gồm các bước sau: (1) Tiền xử lý dữ liệu để chuyển đổi dữ liệu thô thành dạng phù hợp để xử lý bằng fuzzy logic. (2) Lựa chọn thuộc tính tốt nhất để phân chia dữ liệu tại mỗi nút của cây. (3) Xây dựng cây quyết định một cách đệ quy cho đến khi đạt được tiêu chí dừng. (4) Cắt tỉa cây để giảm overfitting.

3.1. Tiền Xử Lý Dữ Liệu cho Cây Quyết Định Mờ

Bước tiền xử lý dữ liệu là rất quan trọng để đảm bảo độ chính xác và hiệu quả của cây quyết định mờ. Bước này bao gồm các nhiệm vụ như làm sạch dữ liệu, chuyển đổi dữ liệu số thành fuzzy set, và xử lý các giá trị thiếu. Các kỹ thuật như chuẩn hóa (normalization) và scaling (tỷ lệ hóa) có thể được sử dụng để cải thiện hiệu suất của thuật toán.

3.2. Thuật Toán Chọn Thuộc Tính Phân Chia Tốt Nhất

Việc lựa chọn thuộc tính tốt nhất để phân chia dữ liệu tại mỗi nút là rất quan trọng để xây dựng một cây quyết định mờ hiệu quả. Các thuật toán lựa chọn thuộc tính phổ biến bao gồm Information Gain (Độ lợi thông tin) và Gini Index (Chỉ số Gini), được điều chỉnh để làm việc với fuzzy logic. Mục tiêu là chọn thuộc tính giúp giảm thiểu sự không chắc chắn và tăng độ thuần khiết của các nút con.

3.3. Xây Dựng và Cắt Tỉa Cây Quyết Định Mờ

Sau khi đã chọn thuộc tính phân chia, cây quyết định được xây dựng một cách đệ quy. Tiêu chí dừng thường dựa trên độ thuần khiết của các nút, số lượng mẫu trong mỗi nút, hoặc độ sâu tối đa của cây. Sau khi cây được xây dựng, pruning được áp dụng để giảm overfitting bằng cách loại bỏ các nhánh ít quan trọng.

IV. Ứng Dụng Cây Quyết Định Mờ Trong Các Lĩnh Vực Thực Tế

Cây quyết định mờ đã được ứng dụng thành công trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Trong y tế, chúng được sử dụng để chẩn đoán bệnh, dự đoán kết quả điều trị, và quản lý chăm sóc sức khỏe. Trong kinh doanh, chúng được sử dụng để phân tích rủi ro tín dụng, dự đoán nhu cầu khách hàng, và tối ưu hóa chiến lược marketing. Trong giáo dục, chúng được sử dụng để đánh giá hiệu quả học tập, dự đoán khả năng thành công của sinh viên, và cá nhân hóa quá trình học tập.

4.1. Ứng Dụng Cây Quyết Định Mờ Trong Y Tế

Trong y tế, cây quyết định mờ có thể được sử dụng để tạo ra các hệ thống hỗ trợ quyết định (decision support systems) cho bác sĩ. Ví dụ, chúng có thể được sử dụng để dự đoán khả năng mắc bệnh tim dựa trên các yếu tố nguy cơ như tuổi tác, huyết áp, và cholesterol. Kết quả có thể giúp bác sĩ đưa ra quyết định điều trị phù hợp hơn.

4.2. Ứng Dụng Cây Quyết Định Mờ Trong Kinh Doanh

Trong kinh doanh, cây quyết định mờ có thể giúp các công ty hiểu rõ hơn về khách hàng của mình. Ví dụ, chúng có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu khách hàng và xác định các phân khúc thị trường khác nhau. Thông tin này có thể được sử dụng để tạo ra các chiến dịch marketing nhắm mục tiêu hơn.

4.3. Ứng Dụng Cây Quyết Định Mờ Trong Giáo Dục

Trong giáo dục, cây quyết định mờ có thể được sử dụng để theo dõi hiệu suất của sinh viên. Ví dụ: dựa trên các yếu tố như điểm số, số lượng bài tập về nhà và thời gian học tập có thể giúp các nhà giáo dục theo dõi quá trình phát triển và đánh giá để đưa ra các phương pháp giáo dục hiệu quả

V. Đánh Giá Độ Chính Xác và Hiệu Suất Của Cây Quyết Định Mờ

Việc đánh giá độ chính xác và hiệu suất của cây quyết định mờ là rất quan trọng để đảm bảo rằng mô hình hoạt động tốt trong thực tế. Các phương pháp đánh giá phổ biến bao gồm sử dụng các tập dữ liệu kiểm tra độc lập, tính toán các metrics như độ chính xác, độ recall, độ precision, và F1-score. Ngoài ra, các kỹ thuật như ROC curve analysis (phân tích đường cong ROC) có thể được sử dụng để đánh giá khả năng phân biệt giữa các lớp khác nhau.

5.1. Các Metrics Đánh Giá Độ Chính Xác Phổ Biến

Các metrics như accuracy (độ chính xác), precision (độ precision), recall (độ recall), và F1-score được sử dụng để đo lường hiệu suất của cây quyết định mờ trên các tập dữ liệu kiểm tra. Độ chính xác đo lường tỷ lệ các mẫu được phân loại đúng, trong khi precision đo lường tỷ lệ các mẫu được dự đoán là tích cực (positive) thực sự là tích cực. Recall đo lường tỷ lệ các mẫu tích cực thực sự được dự đoán là tích cực. F1-score là trung bình điều hòa của precision và recall.

5.2. ROC Curve Analysis để Đánh Giá Khả Năng Phân Biệt

ROC (Receiver Operating Characteristic) curve analysis là một phương pháp đánh giá hiệu suất của các mô hình phân loại nhị phân (binary classification models). ROC curve vẽ mối quan hệ giữa True Positive Rate (Tỷ lệ True Positive) và False Positive Rate (Tỷ lệ False Positive) ở các ngưỡng phân loại khác nhau. Diện tích dưới đường cong ROC (AUC) là một thước đo tổng thể về hiệu suất của mô hình.

VI. Kết Luận và Hướng Phát Triển Tương Lai của Cây Quyết Định Mờ

Cây quyết định mờ là một công cụ mạnh mẽ cho khai phá dữ liệu trong các ứng dụng nơi dữ liệu không chắc chắn và mờ nhạt. Mặc dù có những thách thức liên quan đến việc lựa chọn hàm thành viên và overfitting, các phương pháp này có thể được giải quyết bằng cách sử dụng các kỹ thuật phù hợp. Các hướng nghiên cứu trong tương lai bao gồm phát triển các thuật toán tự động hóa việc lựa chọn hàm thành viên, khám phá các phương pháp cắt tỉa cây hiệu quả hơn, và tích hợp cây quyết định mờ với các kỹ thuật machine learning khác.

6.1. Hướng Nghiên Cứu Các Thuật Toán Tự Động Hóa Lựa Chọn Hàm Thành Viên

Các nghiên cứu nhằm phát triển các thuật toán tự động lựa chọn hàm thành viên cho fuzzy set là một hướng đi đầy hứa hẹn. Các thuật toán này có thể sử dụng các kỹ thuật tối ưu hóa để tìm ra các hàm thành viên phù hợp nhất cho dữ liệu cụ thể.

6.2. Tích Hợp Cây Quyết Định Mờ Với Các Kỹ Thuật Machine Learning Khác

Việc tích hợp cây quyết định mờ với các kỹ thuật machine learning khác, chẳng hạn như neural networks (mạng thần kinh)support vector machines (máy vector hỗ trợ), có thể mang lại những lợi ích đáng kể. Ví dụ, một mạng thần kinh mờ (fuzzy neural network) có thể kết hợp khả năng học hỏi của mạng thần kinh với khả năng xử lý sự không chắc chắn của fuzzy logic.

24/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1. Khái niệm hệ phân tán Có rất nhiều khái niệm khác nhau về hệ phân tán. Một cách tổng quan, hệ phân tán là tập hợp các thiết bị tính riêng rẽ có thể giao tiếp với nhau. Đây là một khái niệm hết sức tổng quát, bao trùm một phạm vi rộng các hệ thống máy tính ngày nay, từ các bộ chíp VLSI đến các bộ đa xử lý, các mạng cục bộ, và Internet.

Nếu nhƣ hệ song song phối hợp nhiều bộ xử lý nhằm giải quyết một vấn đề cho trƣớc một cách nhanh nhất thì hệ phân tán bao gồm một tập các bộ xử lý có chƣơng trình làm việc riêng bán độc lập, vì những lý do gì đó, ví dụ chia sẻ tài nguyên, tăng tính sẵn sàng, khứ lỗi, các bộ xử lý cần phối hợp hành động với nhau. Ta có thể thấy các hệ phân tán ở khắp mọi nơi. Điển hình, các hệ phân tán đƣợc sử dụng để chia sẻ tài nguyên và chia sẻ dữ liệu. Các máy tính kết nối mạng với nhau có thể dùng chung máy in, máy quét, chia sẻ các tệp tài liệu, chƣơng trình… Tính toán ngang hàng là một kiểu thực hiện của hệ phân tán ngày càng trở nên phổ biến cho việc cung cấp các thiết bị và dịch vụ tính toán.

Các hệ phân tán nhiều tham vọng hơn cho hiệu năng hoạt động cao bằng cách kết hợp giải các bài toán con một cách song song, đồng thời tăng tính sẵn sàng của hệ thống trong trƣờng hợp một số thiết bị gặp lỗi. Vai trò của hệ phân tán Ngày nay hệ phân tán đang trở nên phổ biến vì những vai trò ứng dụng quan trọng của chúng. Trƣớc hết, phải kể đến đó là vai trò trao đổi thông tin. Các hệ phân tán cho khả năng chia sẻ thông tin rộng rãi và tức thời.

Lấy ví dụ, thông tin từ hệ thống máy tính đặt tại Sở giao dịch chứng khoán TPHCM có thể đƣợc sử dụng bởi hệ thống máy tính đặt tại trụ sở của các công ty chứng khoán thành viên hay cũng có thể chia sẻ đến tận các nhà đầu tƣ. Các thông tin chứng khoán cũng luôn yêu cầu phải có tính chính xác cũng nhƣ tức thời rất cao, và hệ phân tán cũng có thể cung cấp những khả năng đảm bảo đƣợc điều này. Hệ phân tán cũng cho khả năng chia sẻ thông tin giữa các thiết bị hỗn tạp. Một máy tính có thể "nói chuyện" với các máy tính khác loại, các điện thoại cố định, di động, 9 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com các PDA, … Các hệ phân tán cho khả năng chia sẻ tài nguyên cả phần cứng lẫn phần mềm.

Các máy tính kết nối mạng có thể dùng chung máy in, có thể chia sẻ các tệp dữ liệu, các tệp chƣơng trình. Thứ hai, bằng việc sao lặp, nhân bản, các hệ phân tán cho độ tin cậy cao. Nếu toàn bộ dữ liệu của một chi nhánh ngân hàng lƣu trong máy tính đột nhiên biến mất, ngƣời ta có thể khôi phục lại bằng cách sao phần nhân bản đã đƣợc lƣu tại một nơi khác trên hệ thống máy tính của ngân hàng. Thứ ba, thông qua song song hóa, các thực thể trong hệ phân tán có thể chia sẻ công việc, thực hiện đồng thời công việc chung, do vậy làm tăng hiệu suất hoạt động của hệ thống.

Thứ tư, hệ phân tán làm đơn giản việc thiết kế các hệ thống phức tạp. Ngƣời ta thƣờng phân một hệ thống phức tạp thành các hệ thống con chuyên dụng và hợp tác với nhau. Làm nhƣ vậy, không những việc thiết kế đơn giản mà việc thực hiện cũng đơn giản. Các ƣu điểm của hệ phân tán so với máy tính cá nhân và so với hệ tập trung đƣợc chỉ ra ngắn gọn trong các bảng sau.

Ưu điểm của hệ phân tán so với máy tính cá nhân. Ưu điểm Mô tả Chia sẻ dữ liệu Cho phép nhiều người dung cùng truy cập vào một cơ sở dữ liệu chung Chia sẻ thiết bị Cho phép nhiều người dung dung chung các thiết bị đắt tiền như máy in màu, máy quét,. Truyền thông Giúp truyền thông giữa người với người dễ dàng hơn, ví dụ bằng thư điện tử Mềm dẻo Phân công việc cho bất kỳ máy nào sẵn sàng 10 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail. Ưu điểm của hệ phân tán so với hệ tập trung.

Ưu điểm Mô tả Hiệu năng Máy tính đa bộ xử lý có hiệu năng cao hơn máy tính mainframe Tốc độ Tổng năng lực tính toán của một hệ phân tán có thể cao hơn máy tính mainframe Phân tán Một số ứng dụng chạy trên nhiều máy tính xa nhau về mặt không gian Tính tin cậy Khi một máy gặp lỗi, toàn bộ hệ thống vẫn có thể làm việc Mở rộng Năng lực tính toán có thể được nâng lên nhờ them các bộ xử lý bình thường Mặc dù các hệ phân tán có những hạn chế nhƣ hiện tại có ít phần mềm cho chúng, đòi hỏi an ninh và tính bảo mật cao nhƣng những ƣu điểm lớn kể trên làm cho vai trò của các hệ phân tán ngày càng trở nên quan trọng. Đặc trưng của các hệ phân tán Ba đặc trƣng, và cũng là những khó khăn điển hình khi thiết kế, của hệ phân tán là: không đồng bộ, thiếu thông tin toàn cục, và không có cơ chế phát hiện sự cố chính xác. Một hệ phân tán không có đồng hồ chung. Ta cũng không thể đồng bộ hóa đồng hồ của các bộ xử lý khác nhau vì không biết chắc độ trễ truyền thông.

Để đạt đƣợc tính đồng bộ, ta không thể dùng đồng hồ vật lý mà phải vận dụng các khái niệm và giải thuật nhân quả. Tƣơng tự, một hệ phân tán không có bộ nhớ toàn cục chung. Các bộ xử lý không thể biết đƣợc trạng thái toàn cục của hệ thống. "Hiểu biết" của mỗi bộ xử lý chỉ có tính cục bộ.

Do vậy, ngƣời thiết kế hệ phân tán, cụ thể là ngƣời xây dựng giải thuật phân tán phải xây dựng cơ chế đánh giá các tính toàn cục. Ngoài ra, chúng ta không có cơ chế phát hiện sự cố chính xác trong hệ phân tán vì không thể phân biệt đƣợc bộ xử lý chậm hay bị sự cố. Khi một bộ xử lý gặp sự cố, các bộ xử lý còn lại vẫn 11 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com phải tiếp tục làm việc để đạt đƣợc kết quả nhƣ mong muốn. Những đặc trƣng này thực sự là những khó khăn khi thiết kế các hệ phân tán.

Mô hình hóa các hệ phân tán Trong một hệ phân tán, mỗi thực thể (máy tính, bộ xử lý, tiến trình) chạy một chƣơng trình riêng bao gồm tập các lệnh. Khi thực hiện lệnh, thực thể thay đổi trạng thái cục bộ của nó. Ta có thể mô hình hóa sự thay đổi này bằng cách xem mỗi thực thể là một máy trạng thái. Một hệ phân tán đƣợc mô hình hóa bằng tập n máy trạng thái.

Ký hiệu máy thứ i là Pi. Truyền thông giữa các thực thể có thể thực hiện bằng cách chuyển thông báo hay sử dụng bộ nhớ dùng chung. Truyền thông bằng cách ghi vào và đọc ra từ bộ nhớ dùng chung thƣờng hạn chế hệ thống với các thực thể gần nhau về mặt địa lý, ví nhƣ hệ thống đa bộ xử lý hay các máy tính đa nhiệm. Truyền thông theo cách chuyển thông báo không có giới hạn nhƣ vậy, có thể thực hiện trong cả hệ thống mà các thực thể rất xa nhau về mặt địa lý nhƣ các mạng máy tính.

dƣới đây là minh họa mô hình tổng quát của các hệ thống phân tán. Mô hình tổng quát hệ thống phân tán. Tùy theo phƣơng pháp truyền thông đƣợc sử dụng, ta có mô hình chuyển thông báo hay mô hình với bộ nhớ dùng chung. 12 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.

Mô hình chuyển thông báo Trong mô hình chuyển thông báo, các láng giềng trao đổi thông tin cho nhau bằng cách gửi và nhận thông báo. Liên kết giữa các thực thể có thể đơn hoặc lƣỡng hƣớng. Liên kết đơn hƣớng từ thực thể Pi đến thực thể Pj đƣợc sử dụng để chuyển thông báo từ Pi đến Pj. Ta có thể trừu tƣợng hóa liên kết đơn hƣớng trên bằng hàng đợi FIFO q i, j chứa tất cả các thông báo đƣợc Pi gửi cho Pj nhƣng Pj chƣa nhận đƣợc.

Mỗi khi P i gửi cho Pj một thông báo m, m đƣợc đƣa vào hàng đợi q i,j. Pj có thể nhận m khi nó trên đỉnh hàng đợi qi,j. Liên kết lƣỡng hƣớng giữa Pi và Pj có thể đƣợc mô hình hóa bằng hai hàng đợi: qi,j cho hƣớng từ Pi đến Pj và qj,i cho hƣớng từ Pj đến Pi. Trạng thái của hệ thống phân tán chuyển thông báo tại một thời điểm cụ thể đƣợc xác định bởi trạng thái của các bộ xử lý và nội dung của các hàng đợi chứa thông báo tại thời điểm đó.

Cấu hình hệ thống (hay cấu hình) đƣợc dùng để chỉ trạng thái này. Một cấu hình đƣợc ký hiệu c = (s1, s2, …, sn, q1,2 q1,3, …, qi,j, …., qn, n-1), trong đó si, 1 ≤ i ≤ n , là trạng thái của P i và qi, j, i  j, là hàng đợi chứa thông báo Pi gửi cho Pj nhƣng Pj chƣa nhận đƣợc. Sau đây là minh họa mô hình chuyển thông báo. Mô hình chuyển thông báo.

Mô hình với bộ nhớ dùng chung Trong mô hình với bộ nhớ dùng chung, các bộ xử lý trao đổi thông tin cho nhau bằng cách sử dụng chung các ô nhớ. Các bộ xử lý có thể ghi vào một tập các ô nhớ và 13 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com đọc ra từ một tập các ô nhớ khác. Cấu hình hệ thống bao gồm trạng thái của các bộ xử lý và nội dung của các ô nhớ dùng chung. Một cấu hình của hệ thống gồm n bộ xử lý và m ô nhớ dùng chung đƣợc ký hiệu c = (s1, s2, …, sn,, r1, r2, …, rm), trong đó si, 1 ≤ i ≤ n, là trạng thái của Pi, rj, 1 ≤ j ≤ m, là nội dung của ô nhớ dùng chung thứ j.

Mô hình với bộ nhớ dùng chung. Mô hình xen kẽ Mô hình xen kẽ đƣợc sử dụng để lý giải hành vi của hệ thống phân tán. Trong mô hình này, tại mỗi thời điểm có duy nhất một bộ xử lý thực hiện một bƣớc tính (còn gọi là bƣớc nguyên tử). Mỗi bƣớc nguyên tử bao gồm một số phép tính bên trong bộ xử lý, hay còn gọi là sự kiện tính, và một phép giao, hay còn gọi là sự kiện giao - một phép gửi hoặc nhận trong hệ thống chuyển thông báo hay một phép ghi hoặc đọc trong hệ thống sử dụng bộ nhớ dùng chung.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ