Главная » 2013 » Ноябрь » 1 » Скачать Модели и методы решения задачи оптимальной маршрутизации данных в корпоративных сетях. Зайнуллина, Эльмира Шаукатовна бесплатно
12:55
Скачать Модели и методы решения задачи оптимальной маршрутизации данных в корпоративных сетях. Зайнуллина, Эльмира Шаукатовна бесплатно
Модели и методы решения задачи оптимальной маршрутизации данных в корпоративных сетях
Диссертация
Автор: Зайнуллина, Эльмира Шаукатовна
Название: Модели и методы решения задачи оптимальной маршрутизации данных в корпоративных сетях
Справка: Зайнуллина, Эльмира Шаукатовна. Модели и методы решения задачи оптимальной маршрутизации данных в корпоративных сетях : диссертация кандидата физико-математических наук : 05.13.18 / Зайнуллина Эльмира Шаукатовна; [Место защиты: Казан. гос. техн. ун-т им. А.Н. Туполева] Казань, 2008 119 c. : 61 08-1/11
Объем: 119 стр.
Информация: Казань, 2008
Содержание:
ВВЕДЕНИЕ
Глава
I ЗАДАЧА УЗЛОВ МАРШРУТИЗАЦИИ В ДАННЫХ ИЗ УЗЕЛ
2 МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ И МЕТОДЫ УДАЛЕННЫХ ЦЕНТРАЛЬНЫЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ
11 Постановка задачи
12 Анализ технологии маршрутизации данных
13 Анализ алгоритмов маршрутизации данных
Выводы
Глава ОПТИМИЗАЦИИ МАРШРУТА ТРАНСПОРТИРОВКИ ДАННЫХ
21 Анализ задач, связанных с нахождением оптимального маршрута
22 Математические модели задачи транспортировки данных
221 Дискретная модель задачи
222 Нейросетевая модель задачи
2221 Общий вид нейросетевой модели Хопфилда
2222 Нейросетевая модель Хопфилда для исходной задачи
2223 Нейросетевой метод и алгоритм решения
Выводы
Глава
III МЕТОД* УЛУЧШЕНИЯ СХОДИМОСТИ НЕИРОСЕТИ К ДОПУСТИМЫМ СОСТОЯНИЯМ
31 Экспериментальный анализ влияния коэффициентов штрафных членов функции энергии на сходимость нейронной сети
32 Достаточное условие устойчивости допустимых состояний
33 Метод и алгоритм вычисления коэффициентов штрафных функций для задачи транспортировки данных
34 Примеры решения задачи
Выводы
Глава
IV ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ НЕИРОСЕТЕВОГО МЕТОДА
41 Исследование законов, описывающих динамику сети
411 Модели динамики функционирования сети Хопфилда
412 Сравнение функционирования сети с синхронной асинхронной динамикой
42 Исследование влияния начальных состояний сети на и решение задачи
43 Сравнение решений задачи транспортировки данных методом ветвей и границ и нейросетевым методом
Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Введение:
Актуальность проблемы. В современных условиях информатизация корпоративной деятельности является одним из важных направлений повышения технологическими эффективности система процессами организационного организационного деятельности таких управления. управления государственных территориальноАвтоматизированная структур, как Министерства социальной защиты, архитектуры и жилищнокоммунального хозяйства и других, характеризуется распределенным характером, наличием совокупности удаленных узлов и центра обработки информации. Узлы сети соединены между собой каналами связи с различной пропускной способностью. Для решения задач того или иного Министерства по управлению организационными процессами из удаленных узлов в необходима транспортировка информации центральный узел Министерства. Поэтому актуальной является задача отыскания оптимального маршрута транспортировки данных из удаленного узла в центр, который учитывал бы текущую топологию сети и время ожидания освобождения каналов связи, занятых передачей данных из других удаленных узлов. От решения этой задачи во многом зависит скорость получения данных и, в конечном итоге, оперативность принятия сети, управленческих и финансовых решений. Информация по* сети (Интернет, Ethernet, локальныекорпоративные сети) передается в виде пакетов данных из одной вычислительной машины в другую с помощью специальных устройств маршрутизаторов, которые представляют собой устройства со специальным программным обеспечением, сетевыми интерфейсами ввода/вывода. В основе функционирования программного обеспечения маршрутизатора лежат различные алгоритмы маршрутизации. Существует множество алгоритмов, которые различаются по скорости работы, оптимальности получаемых маршрутов, приспосабливаемости к изменяющимся условиям сети и т.д.Алгоритмы маршрутизации определяют оптимальный маршрут из удаленного узла в центр на основе вычисляемых показателей (метрик) или их комбинаций. Примерами метрик могут быть длина пути, время прохождения, число промежуточных узлов. Ряд используемых в маршрутизаторах алгоритмов динамически переопределяют оптимальные направления в зависимости от занятости очередного узла маршрута. Однако применительно к рассматриваемой задаче алгоритмы маршрутизации при построении оптимального маршрута из удаленного узла в центр не учитывают время передачи в центральный узел информации других удаленных узлов. Поэтому актуальным вопросом является создание математической модели рассматриваемой задачи и ее решение. Одним из подходов к решению задачи является использование аппарата искусственных нейронных сетей. Теория нейронных сетей является новым направлением математики и информатики и представляет интересную область для исследования. Такие известные ученые, как Джон Д. Хопфилд, Дэвид В. Танк, Шианг-Сун Занг, Вонг-Бен Су, Чанг П. Квонг, И. И. Меламед и другие, проводят теоретические и практические исследования по созданию нейронных сетей с различной динамикой для решения задач линейной, квадратичной, нелинейной, комбинаторной оптимизации [37, 79, 88]. Методы, основанные на использовании искусственных нейронных сетей, позволяют значительно повысить оперативность решения данного класса задач, обеспечиваядостаточную точность результата. Поэтому необходимо разработать модели и алгоритмы решения рассматриваемой задачи на основе теории нейронных сетей. Цель и задачи исследования. Целью работы является разработка математических транспортировки моделей данных и методов решения узла задачи в оптимальной узел из удаленного центральный распределенной информационной системы в условиях разрыва одного из каналов связи с учетом информации о занятости каналов. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие научные задачи: 1. Проанализировать существующие алгоритмы маршрутизации данных в компьютерных сетях. 2. Построить дискретную и нейросетевую модель задачи транспортировки данных. 3. Разработать нейросетевую методику и алгоритм решения исходной задачи на основе построенной модели. 4. Доказать сходимость построенной нейронной сети к устойчивым точкам при несимметричной матрице весов синаптических связей. 5. Исследовать влияние выбора начальных состояний нейросетевой модели и режимов функционирования нейронной сети Хопфилда на качество получаемых решений. 6. Разработать методику и алгоритм вычисления коэффициентов штрафных слагаемых целевой функции нейросетевой модели. 7. Доказать устойчивость допустимых состояний нейронной сети. Методы исследования. Для решения поставленных задач в работе использованы численные методы оптимизации, исследования операций, теории графов, теории нейронных сетей, теории устойчивости, технологии компьютерных сетей. Научная новизна. В диссертационной работе получены следующие новые научные результаты: 1. Разработана дискретная; и нейросетевая; модели задачи транспортировки данных из удаленного узла1 в центральный узел распределенной информационной системы в условиях разрыва связывающих каналов. 2. Сформулировано и доказано условие сходимости нейросетевой модели к устойчивым точкам при несимметричной матрице весов. 3. Сформулировано и доказано достаточное условие устойчивости допустимых состояний построенной нейронной сети. 4. Разработана методика вычисления коэффициентов штрафных членов функции энергии сети. Практическая ценность работы определяется тем, что полученные результаты позволяют существенно уменьшить время решения поставленной задачи при большом числе узлов и каналов связи, сложной топологии сети. Достоверность результатов работы. Основные положения диссертационной работы получены на основании достоверных знаний прикладной аппарата. математики Полученные и использования строгого результаты математического подтверждены теоретические вычислительными экспериментами, актами использования в деятельности государственных организаций и внедрения в учебный процесс. Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на следующих международных, всероссийских конференциях и семинарах: XII Международная молодежная научная конференция «Туполевские чтения» (Казань, 2004) [89], XVI Международная научнотехническая конференция: «Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании» (Пенза, 2005) [90], VIII Международная научно-практическая конференция «Фундаментальные и прикладные проблемы приборостроения, информатики и экономики» (Москва, 2005) [91], IV Общероссийская конференция с международным участием «Новейшие технологические решения и оборудование» (Москва, 2006) [92], Всероссийская научная конференция студентов и аспирантов, (Вологда, 2007) [94]; XV Международная молодежная научная конференция «Туполевские чтения» (Казань, 2007) [95, 96]. Публикации. По теме диссертации опубликовано 8 научных работ, включая 2 статьи и 6 тезисов докладов. Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка и двух приложений. Работа содержит 119 страниц машинописного текста, 51 рисунок и 23 таблицы. СПИСОК_ЛИТЕРАТУРЫ включает 88 наименований.Содержание работы. Первая