New generation networks structural synthesis with application of modified genetic algorithm

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorZaychenko, Yuriy
dc.contributor.authorZaychenko, Helen
dc.date.accessioned2020-11-16T13:33:36Z
dc.date.available2020-11-16T13:33:36Z
dc.date.issued2017
dc.description.abstractenBackground. The problem of new generation computer network structural synthesis is considered under constraints on Quality of Service (QoS) – average packets transfer delay (PTD) and packets loss ratio (PLR). Besides network structure it is necessary to determine simultaneously channels capacities and find flow distribution for all classes of service (customers). This problem refers to so-called NP-difficult combinatorial optimization problems for which there are no exact algorithms of polynomial computational complexity. Therefore in the paper modified genetic algorithm (GA) is suggested for its solution. Objective. The aim of the paper is to investigate different modifications (variants) of genetic algorithms: deterministic, adaptive and self-adjusted and estimate their efficiency for the solution of the considered problem. Methods. Based on analysis of literature on GA classes of algorithms were detected differed by variants of strategic parameters adaptation - probabilities of crossover and mutations. Different combinations of adaptation methods were implemented and analyzed – deterministic, adaptive and self- adjusting. Results. The following variants of GA were investigated in the research: • the combination of unconditional crossover and dynamic deterministic mutation; • the combination of unconditional crossover and dynamic adaptive mutation; • the combination of unconditional crossover and dynamic self-adjusting mutation; • the combination dynamic deterministic crossover and dynamic mutation; • the combination dynamic adaptive crossover an unconditional mutation. Conclusions. In result of investigations it was established that the most efficient for the computer networks structural synthesis is the genetic algorithm with combination of dynamic adaptive crossover an unconditional mutation. This algorithm was implemented in software kit and applied for real problem of NG network structural design and its efficiency was estimated.uk
dc.description.abstractruПроблема. Рассматривается проблема структурного синтеза сетей нового поколения при ограничениях на показатели качества обслуживания различных классов пользователей (Quality of Service –QoS)- среднее время задержки доставки пакетов и среднюю долю потерянных пакетов. При этом необходимо кроме выбора структуры сети одновременно выбрать пропускные способности всех каналов связи и найти распределение потоков всех классов пользователей с учетом ограничений на QoS. Данная задача относится к классу так называемых NP- трудных задач комбинаторной оптимизации для которых отсутствуют точные алгоритмы полиномиальной вычислительной сложности. Поэтому в работе предлагается модифицированный генетический алгоритм ее решения. Цель исследований. Исследовать различные варианты построения генетических алгоритмов детерминированных, адаптивных и самонастраивающихся и оценить их эффективность для решения проблемы структурной оптимизации. Методика реализации. На основании анализа литературы по генетическим алгоритмам были выделены классы алгоритмов, отличающиеся вариантами адаптации стратегических параметров алгоритмов- вероятностями кроссовера и мутаций. Рассматривались различные комбинации способов адаптации- детерминированные, адаптивные и самонастраивающиеся. Результаты исследований. Были исследованы следующие варианты ГА : • комбинация безусловного кроссовера и динамической детерминированной мутации; • комбинация безусловного кроссовера и динамической адаптивной мутации; • комбинация безусловного кроссовера и самонастраивающейся мутации; • комбинация детерминированного динамического кроссовера и динамической мутации; • комбинация динамического адаптивного кроссовера и безусловной мутации. Выводы. В результате исследований было установлено, что наиболее эффективным для задачи структурного синтеза сетей является генетический алгоритм с динамическим адаптивным кроссовером и безусловной мутацией. Этот алгоритм был реализован программно и использован для конкретной задачи синтеза структуры глобальной компьютерной сети и оценена его эффективностьuk
dc.description.abstractukПроблема. Розглядається проблема структурного синтезу мереж нового покоління при обмеженнях на показники якості обслуговування (QoS) різних класів користувачів: середній час затримки пакетів та частку втрачених пакетів. При цьому необхідно, крім синтезу структури одночасно вибрати пропускні спроможності каналів зв’язку та знайти розподілення потоків всіх класів користувачів з урахуванням обмежень на показники QoS. Ця задача відноситься до класу так званих NP-важких задач комбінаторної оптимізації для яких відсутні точні алгоритми поліноміальної обчислювальної складності. Тому в работі пропонується модифікований генетичний алгоритм (ГА) її вирішення. Мета досліджень. Дослідити різні варіанти генетичних алгоритмів: детермінованих, адаптивних та тих, що самоналаштовуються та оцінити їх ефективність для вирішення проблеми структурної оптимізації мереж. Методика реалізації. В результаті аналізу літератури з генетичних алгоритмів було виділено класи алгоритмів, що відрізняються варіантами адаптації стратегічних параметрів алгоритмів- ймовірностями кроссовера та мутацій. Розглядались різні методи адаптації-цих параметрів: детерміновані, адаптивні та самоналаштовуючі. Результати досліджень. В процесі експериментів були досліджені наступні варіанти ГА: • комбінація безумовного кроссовера та динамічної детермінованої мутації, • комбінація безумовного кроссовера та динамічної адаптивної мутації ; • комбінація безумовного кроссовера та динамічної самоналаштовуючої мутації • комбінація детермінованого динамічного кроссовера та динамічної мутації; • комбінація динамічного адаптивного кроссовера та безумовної мутації. Висновки. В результаті досліджень було встановлено, що найбільш ефективним є генетичний алгоритм з динамічним адаптивним кросовером та безумовною мутацією. Цей алгоритм було реалізовано програмно та використано для вирішення конкретної задачі синтезу структури глобальної комп’ютерної мережі та оцінено його ефективність.uk
dc.format.pagerangePp. 5-10uk
dc.identifier.citationZaychenko, Yu. New generation networks structural synthesis with application of modified genetic algorithm / Yuriy Zaychenko, Helen Zaychenko // Information and telecommunication sciences : international research journal. – 2017. – Vol. 8, N. 1(14). – Pp. 5–10. – Bibliogr.: 4 ref.uk
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/2411-2976.12017.5-10
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/37415
dc.language.isoenuk
dc.publisherNational Technical University of Ukraine “Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute”uk
dc.publisher.placeKyivuk
dc.sourceInformation and telecommunication sciences : international research journal, 2017, Vol. 8, N. 1(14)uk
dc.subjectNew generation networksuk
dc.subjectQuality of Serviceuk
dc.subjectstructure synthesisuk
dc.subjectadaptive genetic algorithmuk
dc.subjectмережі нового поколінняuk
dc.subjectпоказники якості сервісуuk
dc.subjectструктурний синтез мережіuk
dc.subjectадаптивний генетичний алгоритмuk
dc.subjectсети нового поколенияuk
dc.subjectпоказатели качества сервисаuk
dc.subjectструктурный синтез сетиuk
dc.subjectадаптивный генетический алгоритмuk
dc.subject.udc621.39:004.724uk
dc.titleNew generation networks structural synthesis with application of modified genetic algorithmuk
dc.title.alternativeСтруктурний синтез мереж нового покоління із застосуванням модифікованого генетичного алгоритмуuk
dc.title.alternativeСтруктурный синтез сетей нового поколения с применением модифицированного генетического алгоритмаuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
ITS2017_8-1_p5-10.pdf
Розмір:
348.1 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
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

Information and telecommunication sciences: international research journal, Vol. 8, N. 1(14)