Впровадження туманних обчислень в мережах електронних комунікацій

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЯвіся, Валерій Сергійович
dc.contributor.authorБілоус, Карина Ігорівна
dc.date.accessioned2026-02-09T13:28:28Z
dc.date.available2026-02-09T13:28:28Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractРобота містить 112 сторінок, (6 рисунків, 26 таблиць). Список використаних джерел нараховує 25 найменувань. Актуальність впровадження туманних обчислень в мережах електронних комунікацій полягає в необхідності подолання архітектурних обмежень традиційної парадигми Хмарних обчислень (Cloud Computing) для високоавтоматизованих систем (дрони, сенсори) у сільському господарстві. Обмежена пропускна здатність магістральних каналів у сільській місцевості призводить до неприпустимо високої мережевої затримки (Latency) та значних фінансових витрат, що унеможливлює прийняття автономних рішень у реальному часі та порушує вимоги до Якості Обслуговування (QoS). Мета дослідження. Розробка та оцінка ефективності адаптивної моделі управління Task Offloading у MEC-мережах, орієнтованих на аграрний сектор, яка використовує принципи багатоцільової оптимізації для забезпечення оптимального компромісу між продуктивністю (Latency) та енергоефективністю, дотримуючись жорстких обмежень QoS, надійності та безпеки. Завдання дослідження. Розробка архітектурної моделі RAFN-AgriProtect, математична формалізація задачі Task Offloading як багатоцільової оптимізації, створення Адаптивного Алгоритму Task Offloading (АА-ТО), а також проведення симуляційного моделювання для кількісного підтвердження переваг розроблених рішень. Об’єкт дослідження. Процеси перенесення обчислювальних завдань (Task Offloading) у ієрархічних мережах Edge-Fog-Cloud. Предмет дослідження. Адаптивна модель управління Task Offloading та архітектура RAFN-AgriProtect, заснована на багатоцільовій оптимізації, в умовах автономного сільськогосподарського сектору. Методи дослідження, що були використані. Системний аналіз, математичне моделювання, теорія масового обслуговування, методи багатоцільової оптимізації (зокрема, еволюційні алгоритми), а також ДискретноПодієве Моделювання (DES) на базі Python для оцінки продуктивності системи. Отримані результати. Розроблена цілісна архітектура RAFN-AgriProtect та Адаптивний алгоритм Task Offloading (АА-ТО), що динамічно знаходить Паретоптимальні рішення. Результати моделювання підтвердили досягнення мінімальної середньої затримки та дотримання дедлайнів на рівні, близькому до 99%. Практична цінність отриманих результатів полягає в кількісному підтвердженні економічної вигоди архітектури RAFN-AgriProtect за рахунок механізму локального обслуговування (P2P Fog Delivery), що забезпечує зниження навантаження на магістральний канал та економію операційних витрат (OpEx) приблизно на 75%. Отримані результати є основою для реалізації інноваційного стартап-проєкту «AgriFog Optimize».
dc.description.abstractotherThe work contains 112 pages, (6 figures, 26 tables). The list of references includes 25 titles. The relevance of implementing Fog Computing in electronic communications networks lies in the necessity to overcome the architectural limitations of the traditional Cloud Computing paradigm for highly automated systems (drones, sensors) in agriculture. Limited bandwidth of backbone channels in rural areas leads to unacceptably high network latency and significant financial costs, which prevents real-time autonomous decision-making and violates Quality of Service (QoS) requirements. Objective of the work. Development and evaluation of the effectiveness of an adaptive model for Task Offloading management in MEC networks oriented towards the agricultural sector, which utilizes multi-objective optimization principles to ensure an optimal trade-off between performance (Latency) and energy efficiency, while adhering to strict constraints on QoS, reliability, and security. Objectives of the research. Development of the RAFN-AgriProtect architectural model, mathematical formalization of the Task Offloading problem as a multi-objective optimization, creation of the Adaptive Task Offloading Algorithm (AA-TO), as well as conducting simulation modeling to quantitatively confirm the advantages of the developed solutions. Object of the research. The processes of computational task offloading (Task Offloading) in hierarchical Edge-Fog-Cloud networks. Subject of the research. The adaptive Task Offloading management model and the RAFN-AgriProtect architecture, based on multi-objective optimization, in the context of the autonomous agricultural sector. Research methods. System analysis, mathematical modeling, queueing theory, multi-objective optimization methods (including evolutionary algorithms), and Discrete-Event Simulation (DES) based on Python for system performance evaluation. Obtained results. The developed integrated RAFN-AgriProtect architecture and the Adaptive Task Offloading Algorithm (AA-TO), which dynamically finds Paretooptimal solutions. Simulation results confirmed the achievement of minimal average latency and deadline adherence at a level close to 99%. The practical value of the obtained results lies in the quantitative confirmation of the economic benefits of the RAFN-AgriProtect architecture due to the local service mechanism (P2P Fog Delivery), which ensures reduced load on the backbone channel and savings in operating expenses (OpEx) of approximately 75%. The obtained results form the basis for the implementation of the innovative startup project "AgriFog Optimize".
dc.format.extent112 с.
dc.identifier.citationБілоус, К. І. Впровадження туманних обчислень в мережах електронних комунікацій : магістерська дис. : 172 Електронні комунікації та радіотехніка / Білоус Карина Ігорівна. – Київ, 2025. – 112 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/78701
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectтуманні обчислення
dc.subjectTask Offloading
dc.subjectбагатоцільова оптимізація
dc.subjectMobile Edge Computing (MEC)
dc.subjectRAFN-AgriProtect
dc.subjectLatency
dc.subjectенергоспоживання
dc.subjectFog Computing
dc.subjectMulti-Objective Optimization
dc.subjectEnergy Consumption
dc.titleВпровадження туманних обчислень в мережах електронних комунікацій
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Bilous_magistr.pdf
Розмір:
1.6 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

Магістерські роботи (ТК)
Магістерські роботи