پیاده سازی در فضای ابری

۱. پیاده‌سازی الگوریتم کلونی مورچه در فضای ابری:
   در این پروژه، الگوریتم کلونی مورچه را در فضای ابری پیاده‌سازی کرده‌ایم. این الگوریتم برای بهینه‌سازی مسائلی که با توزیع منابع و بارکاری در سیستم‌های ابری مرتبط هستند، استفاده می‌شود.

۲. پیاده‌سازی الگوریتم زمانبندی آاستار در فضای ابری:
   در این پروژه، الگوریتم زمانبندی آاستار را در فضای ابری پیاده‌سازی کرده‌ایم. این الگوریتم برای بهینه‌سازی زمانبندی و اجرای وظایف در سیستم‌های ابری استفاده می‌شود.

۳. پیاده‌سازی الگوریتم زمانبندی فایفو در فضای ابری:
   در این پروژه، الگوریتم زمانبندی فایفو را در فضای ابری پیاده‌سازی کرده‌ایم. این الگوریتم برای بهینه‌سازی زمانبندی و اجرای وظایف در سیستم‌های ابری با در نظر گرفتن فاکتورهای مربوط به تاخیر و پهنای باند استفاده می‌شود.

۴. ارائه الگوریتم مدیریت امنیت و ریسک و پیاده‌سازی آن در فضای ابری:
   در این پروژه، الگوریتمی برای مدیریت امنیت و ریسک در سیستم‌های ابری ارائه و پیاده‌سازی کرده‌ایم. این الگوریتم برای شناسایی و مدیریت تهدیدها و ریسک‌های امنیتی در محیط ابری استفاده می‌شود.

۵. پیاده‌سازی الگوریتم رمزنگاری در فضای ابری:
   در این پروژه، الگوریتمی برای رمزنگاری اطلاعات در سیستم‌های ابری پیاده‌سازی کرده‌ایم. این الگوریتم برای افزایش امنیت اطلاعات در محیط ابری و جلوگیری از دسترسی غیرمجاز به آنها استفاده می‌شود.

۶. پیاده‌سازی الگوریتم PSO در فضای ابری:
   در این پروژه، الگوریتم بهینه‌سازی جمعی ذرات (PSO) را در فضای ابری پیاده‌سازی کرده‌ایم. این الگوریتم برای بهینه‌سازی مسائلی که با تخصیص منابع و بارکاری در سیستم‌های ابری مرتبط هستند، استفاده می‌شود.

۷. پروژه شبیه‌سازی کنترل سربار کاری نقص SLA با الگوریتم قورباغه:
   در این پروژه، الگوریتم قورباغه را برای کنترل سربار کاری و جلوگیری از نقص در سطح سرویس (SLA) در سیستم‌های ابری پیاده‌سازی کرده‌ایم.

۸. پروژه کشف نقص SLA با الگوریتم SFLA:
   در این پروژه، الگوریتم SFLA را برای کشف و رفع نقص‌های موجود در سطح سرویس (SLA) در سیستم‌های ابری پیاده‌سازی کرده‌ایم.

۹. پروژه کشف نقص SLA با الگوریتم ژنتیک:
   در این پروژه، الگوریتم ژنتیک را برای کشف و رفع نقص‌های موجود در سطح سرویس (SLA) در سیستم‌های ابری پیاده‌سازی کرده‌ایم.

۱۰. پروژه جایگذاری ماشین‌های مجازی با الگوریتم PSO در فضای ابری:
    در این پروژه، الگوریتم PSO را برای جایگذاری بهینه ماشین‌های مجازی در سیستم‌های ابری پیاده‌سازی کرده‌ایم.

۱۱. پروژه جایگذاری ماشین‌های مجازی با الگوریتم Max-Min:
    در این پروژه، الگوریتم Max-Min را برای جایگذاری بهینه ماشین‌های مجازی در سیستم‌های ابری پیاده‌سازی کرده‌ایم.

۱۲. پیاده‌سازی مهاجرت ماشین‌های مجازی در فضای ابری با الگوریتم فاخته:
    در این پروژه، الگوریتم فاخته را برای مهاجرت بهینه ماشین‌های مجازی در سیستم‌های ابری پیاده‌سازی کرده‌ایم.

۱۳. پیاده‌سازی پروژه عقیده‌کاوی در فضای ابری:
    در این پروژه، الگوریتم‌های عقیده‌کاوی را در سیستم‌های ابری پیاده‌سازی کرده‌ایم. این الگوریتم‌ها برای استخراج دانش و الگوهای مفید از داده‌ها در محیط ابری استفاده می‌شوند.

۱۴. پیاده‌سازی الگوریتم زمانبندی بر اساس فرکانس ماشین‌های مجازی با الگوریتم DFS:
    در این پروژه، الگوریتم زمانبندی بر اساس فرکانس ماشین‌های مجازی را با استفاده از الگوریتم DFS پیاده‌سازی کرده‌ایم. این الگوریتم برای بهینه‌سازی زمانبندی و اجرای وظایف در سیستم‌های ابری با در نظر گرفتن فرکانس ماشین‌های مجازی استفاده می‌شود.

۱۵. پیاده‌سازی الگوریتم زمانبندی ماشین‌های مجازی بر اساس استراتژی زمان مشترک یا فضای مشترک:
    در این پروژه، الگوریتم زمانبندی ماشین‌های مجازی بر اساس استراتژی زمان مشترک یا فضای مشترک را پیاده‌سازی کرده‌ایم. این الگوریتم برای بهینه‌سازی زمانبندی و اجرای وظایف در سیستم‌های ابری با در نظر گرفتن استراتژی‌های مشترک سازی منابع استفاده می‌شود.

۱۶. پیاده‌سازی الگوریتم SFA در فضای ابری:
    در این پروژه، الگوریتم SFA را در فضای ابری پیاده‌سازی کرده‌ایم. این الگوریتم برای مدیریت و کنترل منابع در سیستم‌های ابری استفاده می‌شود.