Комплексний метод оптимізації маршрутизації інформаційних потоків у самоорганізованих мережах

dc.citation.epage87
dc.citation.issue885
dc.citation.journalTitleВісник Національного університету «Львівська політехніка». Серія: Радіоелектроніка та телекомунікації
dc.citation.spage76
dc.contributor.affiliationНаціональний університет “Львівська політехніка”
dc.contributor.affiliationLviv Polytechnic National University
dc.contributor.authorКлимаш, Ю. В.
dc.contributor.authorШпур, О. М.
dc.contributor.authorКайдан, М. В.
dc.contributor.authorKlymash, Yu. V.
dc.contributor.authorShpur, O. M.
dc.contributor.authorKaidan, M. V.
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.date.accessioned2018-11-15T08:53:01Z
dc.date.available2018-11-15T08:53:01Z
dc.date.created2017-03-28
dc.date.issued2017-03-28
dc.description.abstractРозроблено комплексний підхід до оптимізації маршрутів передавання даних у самоорганізованих мережах. Суть методу полягає у оптимізації множини найкращих маршрутів, що утворюються завдяки роботі модифікованих алгоритмів імітації відпалу та мурашкового, використання яких дає змогу знаходити глобальний екстремум деякої функції на основі впорядкованого випадкового пошуку та здійснювати пошук оптимізованого маршруту з найкращим значенням параметра QoS на основі видалення/додавання вузла до маршруту, а також враховувати неоднорідності в мережі. Це дасть змогу забезпечити високу працездатність мережі загалом та підтримувати необхідний рівень параметрів QoS для кінцевих користувачів.
dc.description.abstractModified routing algorithms are presented based on basic meta-heuristic algorithms: ant colony optimization, genetic and simulated annealing to determine the best route for information flows in self-organized networks. An ant colony optimization is based on the use of the probability parameter for the transition between the nodes located between the source node and the receiving node. To solve the problem of optimization of routing in a simulated annealing, its modification is proposed by adding or removing a transit node based on the coverage of the reaching range of neighboring nodes. As a target function for estimating a route, the QoS parameter is considered – the time of data delivery from the source node to the receiving node. For the first time, a routing algorithm is proposed based on a combination of proposed modified algorithms, where, from a set of best routes, formed by a modified annealing simulation algorithm, the choice of the best route according to the criterion of the time of data transmission is made by using a modified ant algorithm. For simulation an algorithm for generating traffic of a self-organized network is presented. The considered algorithms of routing allow to reduce the time of data transmission between the source node and the receiving node, which increases the efficiency of routing information flows in selforganized networks. It is shown that an important condition for efficient routing in selforganized networks is the reduction of the number of transit nodes between the source node and the node-coordinator.
dc.format.extent76-87
dc.format.pages12
dc.identifier.citationКлимаш Ю. В. Комплексний метод оптимізації маршрутизації інформаційних потоків у самоорганізованих мережах / Ю. В. Климаш, О. М. Шпур, М. В. Кайдан // Вісник Національного університету «Львівська політехніка». Серія: Радіоелектроніка та телекомунікації. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2017. — № 885. — С. 76–87.
dc.identifier.citationenKlymash Yu. V. Complex optimization method of routing information flows in self-organized networks / Yu. V. Klymash, O. M. Shpur, M. V. Kaidan // Visnyk Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika". Serie: Radioelektronika ta telekomunikatsii. — Lviv : Vydavnytstvo Lvivskoi politekhniky, 2017. — No 885. — P. 76–87.
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/43028
dc.language.isouk
dc.publisherВидавництво Львівської політехніки
dc.relation.ispartofВісник Національного університету «Львівська політехніка». Серія: Радіоелектроніка та телекомунікації, 885, 2017
dc.relation.references1. Vinay Kumar Singh, Vidushi Sharma. Hybrid genetic algorithm based approach for energy efficient routing in wireless sensor nets // International journal of emerging technologies in computational and applied sciences (IJETCAS), 2013, P. 408–413.
dc.relation.references2. Marwa Sharawi, Imane Aly Saroit, Heshman El- Mandy, Eid Emary. Routing wireless sensor networks based on soft computing paradigm: surwey//International journal on soft computing. Artificial intelligence and applications(IISCAI), vol. 2, No. 4, August 2013.
dc.relation.references3. Емельянов В. В., Курейчик В. В., Курейчик В. М. Теория и практика эволюционного моделирования. – М.: Физматлит, 2003. – 432 c.
dc.relation.references4. Кудр Латиф. Генетический алгоритм маршрутизации беспроводных сенсорных сетей / Латиф Кудр, Ю. А. Скобцов // Проблеми інформаційних технологій. – 2014. – № 1. – С. 85–91.
dc.relation.references5. Chang Wook Ahn, R. S. Ramakrishna A genetic algorithm for shortest path routing problem and the sizing of populations // IEEE transactions on evolutionary computation 6 (6), 2002, Р. 566-579.
dc.relation.references6. Штовба С. Д. Муравьиные алгоритмы // Exponenta Pro. Математика в приложениях. – 2003. – № 4. – С. 70–75.
dc.relation.references7. Коваленко А. М. Разработка алгоритма направленной маршрутизации для беспроводных сенсорных сетей / В. А. Дидук, А. М. Коваленко, Е. Г. Трофименко // Труды Одесского политехни- ческого университета. – 2011. – Вып. 1(35). – С. 151–154.
dc.relation.references8. Gendreau M. Metaheuristics for the vehicle routing problem / M. Gendreau, G. Laporte, J.- Y. Potvin // Technical Report CRT-963, Centre de Recherche sur les Transports. – Universit de Montral, jan 1994.
dc.relation.references9. Ingber L. Simulated annealing: Practice versus theory // Mathematical and Computer Modeling 18(11), 1993, Р.29–57.
dc.relation.references10. Klymash Y. Modified routing algorithms for self-organized network / Y. Klymash, M. Kaidan, B. Strykhalyuk // Advanced Trends in Radioelektronics, Telecommunications and Computer Engineering Мodern, Proceedings of the 14th International Conference TCSET’2018 (Lviv-Slavske, Ukraine February 20–24,2018).
dc.relation.references11. Ипатов А. В. Модифицированный метод имитации отжига в задаче маршрутизации транспорта, Тр. ИММ УрО РАН, 2011, Т. 17, №4. – С. 121–125.
dc.relation.referencesen1. Kumar Singh, Vinay, Sharma Vidushi (2013), “Hybrid genetic algorithm based approach for energy efficient routing in wireless sensor nets”, International journal of emerging technologies in computational and applied sciences (IJETCAS), pp. 408–413.
dc.relation.referencesen2. Sharawi, M., Aly Saroit, I., El-Mandy, H., Emary, E. (2013), “Routing wireless sensor networks based on soft computing paradigm”, International journal on soft computing. Artificial intelligence and applications(IISCAI), vol. 2, No. 4, August.
dc.relation.referencesen3. Emelyanov V. V., Kureychik V. V., Kureychik V. M. (2003), “Teoriya i praktika evolyutsionnogo modelirovaniya”, M.: FIZMATLIT, 432 p.
dc.relation.referencesen4. Latif, Kudr, Skobtsov Yu. A. (2014), Geneticheskiy algoritm marshrutizatsii besprovodnyih sensornyih setey. Problemi Informatsiynih tehnologIy, No.1, pp. 85–91.
dc.relation.referencesen5. Wook Ahn, Ch., Ramakrishna, R. S. (2002). A genetic algorithm for shortest path routing problem and the sizing of populations. IEEE transactions on evolutionary computation 6 (6), pp. 566–579.
dc.relation.referencesen6. Shtovba S. D. (2003) Muravinyie algoritmyi. Exponenta Pro. Matematika v prilozheniyah, No.4,pp. 70–75.
dc.relation.referencesen7. Kovalenko A.M. (2011) Razrabotka algoritma napravlennoy marshrutizatsii dlya besprovodnyih sensornyih setey. Trudyi Odesskogo politehnicheskogo universiteta, Vyip. 1(35),pp. 151–154.
dc.relation.referencesen8. Gendreau M. (1994) Metaheuristics for the vehicle routing problem. Technical Report CRT-963, Centre de Recherche sur les Transports. – Universit de Montral.
dc.relation.referencesen9. Ingber, L. (1993) Simulated annealing: Practice versus theory. Mathematical and Computer Modeling 18(11), pp. 29–57.
dc.relation.referencesen10. Klymash Y., Kaidan M., Strykhalyuk B. (2018) Modified routing algorithms for self-organized network. Advanced Trends in Radioelektronics, Telecommunications and Computer Engineering Мodern, Proceedings of the 14th International Conference TCSET’2018 (Lviv-Slavske, Ukraine February 20–24,2018).
dc.relation.referencesen11. Ipatov A. V. (2011) Modifitsirovannyiy metod imitatsii otzhiga v zadache marshrutizatsii transporta. Tr. IMM UrO RAN, 2011, Tom 17, No. 4, pp. 121–125.
dc.rights.holder© Національний університет “Львівська політехніка”, 2017
dc.rights.holder© Климаш Ю. В., Шпур О. М., Кайдан М. В., 2017
dc.subjectсамоорганізовані мережі
dc.subjectмурашковий алгоритм
dc.subjectгенетичний алгоритм
dc.subjectметод імітації відпалу
dc.subjectQoS
dc.subjectself-organized networks
dc.subjectant colony optimization
dc.subjectgenetic algorithm
dc.subjectsimulated annealing
dc.subjectQoS
dc.subject.udc621.391
dc.titleКомплексний метод оптимізації маршрутизації інформаційних потоків у самоорганізованих мережах
dc.title.alternativeComplex optimization method of routing information flows in self-organized networks
dc.typeArticle

Files

Original bundle

Now showing 1 - 2 of 2
Thumbnail Image
Name:
2017n885_Klymash_Yu_V-Complex_optimization_method_76-87.pdf
Size:
1.05 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Thumbnail Image
Name:
2017n885_Klymash_Yu_V-Complex_optimization_method_76-87__COVER.png
Size:
426.23 KB
Format:
Portable Network Graphics

License bundle

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