ISSN 1818-1015 · EISSN 2313-5417
Язык: ru

МОДЕЛИРОВАНИЕ И АНАЛИЗ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ

АЛГОРИТМ ПРЕДСКАЗАНИЯ СВЯЗЕЙ В САМОРЕГУЛИРУЮЩЕЙСЯ СЕТИ С АДАПТИВНОЙ ТОПОЛОГИЕЙ НА БАЗЕ ТЕОРИИ ГРАФОВ И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ (2023)

В статье представлена графовая модель функционирования сети с адаптивной топологией, где узлы сети представляют собой вершины графа, а обмен данными между узлами представлен в виде ребер. Динамический характер сетевого взаимодействия осложняет решение задачи мониторинга и контроля функционирования сети с адаптивной топологией, которую необходимо выполнять для обеспечения гарантированно корректного сетевого взаимодействия. Значимость решения такой задачи обосновывается созданием современных информационных и киберфизических систем, в основе которых лежат сети с адаптивной топологией. Динамический характер связей между узлами, с одной стороны, позволяет обеспечивать саморегуляцию сети, с другой стороны, существенно осложняет контроль за работой сети в связи с невозможностью выделения единого шаблона сетевого взаимодействия. На базе разработанной модели функционирования сети с адаптивной топологией предложен графовый алгоритм предсказания связей, распространенный на случай с одноранговыми сетями. В основу алгоритма положены значимые параметры узлов сети, харатеризующие как их физические характеристики (уровень сигнала, заряд батареи), так и их характеристики как объектов сетевого взаимодействия (характеристики центральности вершин графа). Корректность и адекватность разработанного алгоритма подтверждена экспериментальными результатами по моделированию одноранговой сети с адаптивной топологией и ее саморегуляции при удалении различных узлов.

Тип: Статья
Автор (ы): Павленко Евгений Юрьевич
Ключевые фразы: СЕТИ С АДАПТИВНОЙ ТОПОЛОГИЕЙ, ГРАФОВАЯ МОДЕЛЬ, ПРЕДСКАЗАНИЕ СВЯЗЕЙ, МЕТРИКИ ЦЕНТРАЛЬНОСТИ

Идентификаторы и классификаторы

УДК
519.17. Теория графов
eLIBRARY ID
54949251
Текстовый фрагмент статьи