title: Design of optimal flow processes in network load-balancing tasks
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Граничин Олег Николаевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Мальковский Николай Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Граничин О. Н
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2016-10-10T02:33:09Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2016-10-10T02:33:09Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2016
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 035523
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/5458
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: На текущий момент потоковые задачи являются одними из классических задач информатики и входят в стандартные курсы большинства университетов мира. Эти задачи возникают естественным образом в условиях ограниченных пропускных способностей, будь это количество полос на дорогах или пропускная способность каналов связи в информационных сетях. В этой статье описан класс потоковых задач, общая цель которых заключается в приведении системы из одного состояния в другое за наименьшее время. В случае, когда пропускные способности не изменяются со временем, задача вырождается в одну из хорошо изученных в информатике потоковых задач оптимизации. Если пропускные способности меняются со временем, то задача значительно усложняется. Задача становится еще сложнее, если изменение пропускных способностей со временем связано с внешними неизвестными возмущениями. В этой статье описан метод решения такой задачи на основе усреднения: сложная динамическая задача заменяется на простую статическую, которую можно быстро решить потоковыми методами оптимизации. Для построения такой статистической задачи достаточно знать только средние характеристики пропускных способностей, что позволяет использовать этот подход при наличии неопределенностей. Наконец, разработанный подход применяется для двух конкретных практических задач: балансирование загрузки вычислительной сети и сбор информации группой беспилотных летательных аппаратов.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Network flow processes were intensively researched for many decades. Such processes naturally occurs when dynamics of a system has so-called capacity constrained. These type of constrains may represent a variety of situations from the width of the road to the speed of communication channels in information networks. In this paper one class of such flow problems is discussed. General description of the problem is as follows: how can we transit the system from one state to another in a minimum possible time by applying a flow process? Methods for both deterministic and stochastic cases are presented and analysed in details. Finally, developed approach is applied to two practical problems: the problem of load balancing in computation network and optimal information exchange between the gourp of unmanned aerial vehicles.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сетевые потоки
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: стохастические системы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ограниченные пропускные способности
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: network flow
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: stochastic systems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: optimal control
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: capacity constrains
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Design of optimal flow processes in network load-balancing tasks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: построение оптимальных потоковых процессов в задачах распределения загрузки вычислительной сети
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: vkr.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/5458/1/vkr.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 753,8 kB
resources.filename: reviewSV_Otz_Malkovskii_Granichin.PDF
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/5458/2/reviewSV_Otz_Malkovskii_Granichin.PDF
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 179,39 kB
resources.filename: reviewSV_st007805_Granichin_Oleg_Nikolaevich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/5458/3/reviewSV_st007805_Granichin_Oleg_Nikolaevich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 2,71 kB
resources.filename: reviewSV_IMG_20160609_0001.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/5458/8/reviewSV_IMG_20160609_0001.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 1,2 MB
resources.filename: reviewSV_st007805_Granichin_Oleg_Nikolaevich_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/5458/9/reviewSV_st007805_Granichin_Oleg_Nikolaevich_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 59 B