Комп'ютерні системи та мережі. – 2020. – Том 2, № 1

Permanent URI for this collectionhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/56347

Науковий журнал

Науковий журнал «Комп'ютерні системи та мережі» входить до переліку наукових фахових видань України, в яких можуть публікуватися результати дисертаційних робіт на здобуття наукових ступенів доктора і кандидата наук у галузі технічних наук. Науковий журнал "Комп’ютерні системи та мережі" є правонаступником Вісника Національного університету "Львівська політехніка" серія "Комп’ютерні системи та мережі".

Комп’ютерні системи та мережі : науковий журнал. – Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2020. – Том 2, № 1. – 116 с. : іл.

Комп’ютерні системи та мережі

Зміст (том 2, № 1)


1
6
13
27
33
44
53
59
68
80
88
94
102
115

Content (Vol. 2, No 1)


1
6
13
27
33
44
53
59
68
80
88
94
102
115

Browse

Search Results

Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Item
    Функціональне узгодження методів організації адаптивних процесів збору даних та методів просторової самоорганізації мобільних агентів
    (Видавництво Львівської політехніки, 2020-03-01) Бочкарьов, О. Ю.; Botchkaryov, A.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National University
    Запропоновано спосіб функціонального узгодження методів організації адаптивних процесів збирання даних та методів просторової самоорганізації мобільних агентів паралельним виконанням відповідного процесу збирання даних та процесу управління переміщенням мобільного агента з використанням запропонованого протоколу їх взаємодії та алгоритму планування паралельного виконання, що дозволяє прискорити обчислення в блоці прийняття рішення мобільного агента в середньому на 40,6 %.
  • Thumbnail Image
    Item
    Структурна адаптація процесів збирання даних в автономних розподілених системах із використанням методів навчання з підкріпленням
    (Видавництво Львівської політехніки, 2020-03-01) Бочкарьов, О. Ю.; Botchkaryov, A.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National University
    Розроблено метод структурної адаптації процесів збирання даних на основі навчання з підкріпленням блоку прийняття рішень щодо вибору дій на структурному та підпорядкованому йому функціональному рівні, який забезпечує ефективніший розподіл вимірювальних та обчислювальних ресурсів, вищу надійність та живучість підсистем збирання інформації автономної розподіленої системи порівняно з методами параметричної адаптації. Зокрема за результатами експериментальних досліджень середня кількість зібраної інформації за один крок із використанням методу структурної адаптації на 23,2 % більша, ніж у випадку використання методів параметричної адаптації. Разом з тим кількість обчислювальних витрат на роботу методу структурної адаптації в середньому більша на 42,3 %, ніж на роботу методів параметричної адаптації. Досліджено надійність роботи методу структурної адаптації за допомогою коефіцієнта збереження ефективності для різних значень інтенсивності потоку відмов процесів збирання даних. За допомогою коефіцієнта швидкості відновлення для різних значень відносних одночасних раптових відмов досліджено живучість множини процесів збирання даних, організованих за методом структурної адаптації. За надійністю роботи метод структурної адаптації переважає методи параметричної адаптації в середньому на 21,1 %. Усереднений показник живучості для методу структурної адаптації більший ніж для методів параметричної адаптації на 18.4 %.