Research of distribution of information flows in a network

Simple item page
dc.citation.epage829
dc.citation.issue4
dc.citation.spage821
dc.contributor.affiliationНаціональний університет “Львівська політехніка”
dc.contributor.affiliationЧернівецький національний університет імені Юрія Федьковича
dc.contributor.affiliationЛьвівський національний медичний університет імені Данила Галицького
dc.contributor.affiliationYuriy Fedkovych Chernivtsi National University
dc.contributor.affiliationDanylo Halytsky Lviv National Medical University
dc.contributor.affiliationLviv Polytechnic National University
dc.contributor.authorПолітанський, Р. Л.
dc.contributor.authorЗарицька, О. Л.
dc.contributor.authorВістак, М. В.
dc.contributor.authorВласенко, В. В.
dc.contributor.authorPolitanskyi, R. L.
dc.contributor.authorZarytska, O. L.
dc.contributor.authorVistak, M. V.
dc.contributor.authorVlasenko, V. V.
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.coverage.placenameLviv
dc.date.accessioned2023-11-01T07:49:39Z
dc.date.available2023-11-01T07:49:39Z
dc.date.created2021-03-01
dc.date.issued2021-03-01
dc.description.abstractРозроблено та досліджено алгоритм визначення інформаційних потоків у мережі за обмежень на значення вхідних та вихідних потоків у кожному вузлі системи. Алгоритм ґрунтується на гауссівському методі розв’язування систем лінійних рівнянь з рангом еквівалентної матриці системи, що нижче за кількість невідомих змінних у системі. На основі цього алгоритму розраховуються ємності наборів цілочисельних рішень для мереж з 2 вузлами (інтенсивність потоку до 200), 3 вузлами (інтенсивність потоку до 20) та 4 вузлами (інтенсивність потоку до 10).
dc.description.abstractThe algorithm for determining information flows in the network is developed and studied, taking into account restrictions on the input and output flows values in each node of the system. The algorithm is based on the Gaussian method of solving linear equations systems in case when the rank of the equivalent system matrix, is less than the number of unknown variables in the system. Using this algorithm, the capacities of sets of the integer solutions for networks with 2 nodes (flow intensity up to 200), 3 nodes (flow intensity up to 20) and 4 nodes (flow intensity up to 10) are calculated.
dc.format.extent821-829
dc.format.pages9
dc.identifier.citationResearch of distribution of information flows in a network / R. L. Politanskyi, O. L. Zarytska, M. V. Vistak, V. V. Vlasenko // Mathematical Modeling and Computing. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2021. — Vol 8. — No 4. — P. 821–829.
dc.identifier.citationenResearch of distribution of information flows in a network / R. L. Politanskyi, O. L. Zarytska, M. V. Vistak, V. V. Vlasenko // Mathematical Modeling and Computing. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2021. — Vol 8. — No 4. — P. 821–829.
dc.identifier.doi10.23939/mmc2021.04.821
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/60446
dc.language.isoen
dc.publisherВидавництво Львівської політехніки
dc.publisherLviv Politechnic Publishing House
dc.relation.ispartofMathematical Modeling and Computing, 4 (8), 2021
dc.relation.references[1] Politanskyi R., Klymash M. Application of Artificial Intelligence in Cognitive Radio for Planning Distribution of Frequency Channels. 2019 3rd International Conference on Advanced Information and Communications Technologies (AICT). 390–394 (2019).
dc.relation.references[2] Bobalo Y. Y., Horbatyi I. V., Kiselychnyk M. D., Medynsky I. P., Melen M. V. Semi-Markov reliability model of functioning of wireless telecommunication system with complex control system. Mathematical Modeling and Computing. 6 (2), 192–210 (2019).
dc.relation.references[3] Veryga A., Politanskyi R., Lesinskyi V., Ruda T. Analysis of Using of Fractal Signals for Noise Immune Information Transmission Systems. 15th International Conference on Advanced Trends in Radioelectronics, Telecommunications and Computer Engineering (TCSET). 162–165 (2020).
dc.relation.references[4] Kushnir M., Vovchuk D., Haliuk S., Ivaniuk P., Politanskyi R. Approaches to building a chaotic communication system. Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies. 48, 207–227 2021.
dc.relation.references[5] Galiuk S. D., Kushnir M. Y., Politanskyi R. L. Communication with use of symbolic dynamics of chaotic systems. 2011 21st International Crimean Conference: Microwave and Telecommunication Technology Proceedings. 423–424 (2011).
dc.relation.references[6] Politanskyi R., Veryga A., Vistak M. Analysis of facing developers problems of modern telecommunication technologies. CEUR Workshop Proceedings. 109–117 (2020).
dc.relation.references[7] Strykhalyuk B., Kaidan M., Klymash M., Kryvinska N. Tensor models for the efficient multipath routing in large-scale communication networks. Proceedings of the 12th International Conference on Information Integration and Web-based Applications and Services. 818–821 (2010).
dc.relation.referencesen[1] Politanskyi R., Klymash M. Application of Artificial Intelligence in Cognitive Radio for Planning Distribution of Frequency Channels. 2019 3rd International Conference on Advanced Information and Communications Technologies (AICT). 390–394 (2019).
dc.relation.referencesen[2] Bobalo Y. Y., Horbatyi I. V., Kiselychnyk M. D., Medynsky I. P., Melen M. V. Semi-Markov reliability model of functioning of wireless telecommunication system with complex control system. Mathematical Modeling and Computing. 6 (2), 192–210 (2019).
dc.relation.referencesen[3] Veryga A., Politanskyi R., Lesinskyi V., Ruda T. Analysis of Using of Fractal Signals for Noise Immune Information Transmission Systems. 15th International Conference on Advanced Trends in Radioelectronics, Telecommunications and Computer Engineering (TCSET). 162–165 (2020).
dc.relation.referencesen[4] Kushnir M., Vovchuk D., Haliuk S., Ivaniuk P., Politanskyi R. Approaches to building a chaotic communication system. Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies. 48, 207–227 2021.
dc.relation.referencesen[5] Galiuk S. D., Kushnir M. Y., Politanskyi R. L. Communication with use of symbolic dynamics of chaotic systems. 2011 21st International Crimean Conference: Microwave and Telecommunication Technology Proceedings. 423–424 (2011).
dc.relation.referencesen[6] Politanskyi R., Veryga A., Vistak M. Analysis of facing developers problems of modern telecommunication technologies. CEUR Workshop Proceedings. 109–117 (2020).
dc.relation.referencesen[7] Strykhalyuk B., Kaidan M., Klymash M., Kryvinska N. Tensor models for the efficient multipath routing in large-scale communication networks. Proceedings of the 12th International Conference on Information Integration and Web-based Applications and Services. 818–821 (2010).
dc.rights.holder© Національний університет “Львівська політехніка”, 2021
dc.subjectметод Гаусса
dc.subjectмножина розв’язків системи лінійних рівнянь
dc.subjectтранспортна мережа
dc.subjectGaussian method
dc.subjectthe set of solutions of systems of linear equations
dc.subjecttransport network
dc.titleResearch of distribution of information flows in a network
dc.title.alternativeДослідження інформаційних потоків у мережі
dc.typeArticle

Files

Original bundle

Now showing 1 - 2 of 2
Thumbnail Image
Name:
2021v8n4_Politanskyi_R_L-Research_of_distribution_821-829.pdf
Size:
1.02 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
Thumbnail Image
Name:
2021v8n4_Politanskyi_R_L-Research_of_distribution_821-829__COVER.png
Size:
392.66 KB
Format:
Portable Network Graphics
Download

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.89 KB
Format:
Plain Text
Description:
Download

Collections

Mathematical Modeling And Computing. – 2021. – Vol. 8, No. 4