Метод та засіб конструювання трафіку в програмноконфігурованих мережах на основі штучного інтелекту

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКулаков, Юрій Олексійович
dc.contributor.authorКоренко, Дмитро Володимирович
dc.date.accessioned2025-05-22T08:08:18Z
dc.date.available2025-05-22T08:08:18Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractКоренко Д. В. Метод та засіб конструювання трафіку в програмноконфігурованих мережах на основі штучного інтелекту. − Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії з галузі знань 12 Інформаційні технології за спеціальністю 123 Комп’ютерна інженерія. – Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, 2025. Дисертаційна робота присвячена розробці комплексного методу конструювання трафіку в програмно­конфігурованих мережах на основі методів штучного інтелекту, що дозволяє підвищити продуктивність та ефективність конструювання трафіку у програмно­конфігурованих мережах (SDN) та покращити якість обслуговування (QoS) за рахунок використання методів штучного інтелекту для побудови маршрутів передачі трафіку та його балансування. Було отримано ряд нових наукових результатів, зокрема, запропоновано та обґрунтовано удосконалену архітектуру системи конструювання трафіку в програмно­конфігурованих мережах на основі методів штучного інтелекту, застосування якої дозволяє спростити процес балансування трафіку в мережі та яка, на відміну від існуючих методів, забезпечує можливість використання різних показників для балансування навантаження в залежності від типу мережі та вимог до неї. Отримав подальший розвиток метод обрахунку ознак для вибору шляху в програмно­конфігурованих мережах з урахуванням особливостей даного типу мереж та вимог, що виносяться до них. Розроблено модель нейронної мережі для її використання у задачах конструювання трафіку, а саме балансування навантаження, у програмно­конфігурованих мережах. Розроблену нейронну мережу було треновано на наборі даних IP Network Traffic Flows Labeled with 75 Apps. Оптимізовано модель нейронної мережі для її використання у задачах балансування навантаження. Експериментальним методом було визначено оптимальну конфігурацію та налаштування нейронної мережі для запобігання перенавчення та отримання високої точності прогнозування оптимального шляху. Проведено аналіз результатів застосування запропонованого методу конструювання трафіку в програмно­конфігурованих мережах на основі методів штучного інтелекту, що включає в себе оптимізацію роботи нейронної мережі для виконання задач динамічного балансування трафіку в мереж, підвищення ефективності балансування навантаження в мережі в залежності від обраних ознак шляху та запобігання неконтрольованої зміни навантаження шляху в мережі (джитеру) при передачі потоку даних. За результатами застосування розробленого методу було досягнуто кращу продуктивність мережі на 14%. Розроблений метод оптимізації нейронної мережі є складовою комплексного методу конструювання трафіку в SDN мережах і дозволяє оптимізувати модель нейронної мережі до використання в програмноконфігурованих мережах в залежності від висунутих вимог.
dc.description.abstractotherKorenko D.V. Method and mean of traffic engineering in softwaredefined networks based on artificial intelligence. Dissertation for the degree of Doctor of Philosophy in the field of knowledge 12 Information Technology, speciality 123 Computer Engineering at the National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute", Kyiv, 2025. The thesis is dedicated to the development of a comprehensive method for traffic engineering in software­defined networks based on artificial intelligence, which allows to increase the productivity and efficiency of traffic engineering in software­defined networks (SDN) and to improve the quality of service (QoS) by using artificial intelligence to build and balance traffic routes. A number of new scientific results were obtained, in particular, an improved architecture of the traffic design system in software­configurable networks based on artificial intelligence was proposed and substantiated, which allows simplifying the process of traffic balancing in the network and, unlike existing methods, provides the possibility of using different criteria for load balancing depending on the type of network and its requirements. The method of calculating path selection features in softwareconfigurable networks has been further developed, taking into account the characteristics of and requirements for this type of network. A neural network model was developed for use in traffic design tasks, namely load balancing, in software configurable networks. The developed neural network was trained on the dataset IP Network Traffic Flows Labeled with 75 Apps. The neural network model was optimised for use in load balancing tasks. The optimal configuration and tuning of the neural network was experimentally determined to avoid overtraining and to achieve high accuracy in predicting the optimal path. An analysis of the results of applying the proposed method of traffic design in software­configurable networks based on artificial intelligence . The method includes optimising the operation of a neural network to perform the tasks of dynamic traffic balancing in networks, increasing the efficiency of load balancing in the network depending on the selected path characteristics, and preventing uncontrolled changes in the load of the path in the network (jitter) during the transmission of the data stream, is carried out. The application of the developed method resulted in an improvement in network performance of 14%. The developed method of neural network optimisation constitutes a component of a comprehensive method of traffic design in SDN networks, whereby the neural network model can be optimised for use in softwareconfigurable networks in accordance with the requisite specifications.
dc.format.extent181 с.
dc.identifier.citationКоренко, Д. В. Метод та засіб конструювання трафіку в програмноконфігурованих мережах на основі штучного інтелекту : дис. … д-ра філософії : 123 Комп’ютерна інженерія / Коренко Дмитро Володимирович. – Київ, 2025. – 181 c.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/73883
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectприкладне програмне забезпечення
dc.subjectархітектура програмного забезпечення
dc.subjectSDN мережі
dc.subjectконструювання трафіку
dc.subjectбалансування навантаження
dc.subjectоптимізація
dc.subjectкомп'ютерні системи
dc.subjectштучний інтелект
dc.subjectнейронні мережі
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectapplication software
dc.subjectsoftware architecture
dc.subjectSDN networks
dc.subjecttraffic engineering
dc.subjectload balancing
dc.subjectoptimisation
dc.subjectcomputer systems
dc.subjectartificial intelligence
dc.subjectneural networks
dc.subjectmachine learning
dc.subject.udc004.72
dc.titleМетод та засіб конструювання трафіку в програмноконфігурованих мережах на основі штучного інтелекту
dc.typeThesis Doctoral

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Korenko_dys.pdf
Розмір:
1.44 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Дисертації (ОТ)
Дисертації (вільний доступ)