Статистическое оценивание вероятностей гипотез о состоянии узлового трафика в задачах мониторинга

К.С. Ткаченко, А.А. Скидан

ФГАОУ ВО «Севастопольский государственный университет»

РФ, г. Севастополь, ул. Университетская, 33

E-mail: itiks@sevsu.ru

DOI: 10.33075/2220-5861-2017-1-57-65

УДК 004.75

Реферат:

   Рассматриваются вопросы, связанные с классификацией состояний трафика в узле в условиях переменной нагрузки, характерной для задач мониторинга. Предлагается решение с использованием многоместной классификации, что позволяет повысить статистическую устойчивость оценок. Приведен численный пример, подтверждающий эффективность предлагаемых решений.

Ключевые слова: узловой трафик, нестационарная нагрузка, статистическое оценивание гипотез.

Полный текст в формате PDF

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

  1. Охтилев М.Ю., Соколов Б.В., Юсупов P.M. Теоретические и технологические основы концепции проактивного мониторинга и управления сложными объектами // Известия ЮФУ. Технические науки. С. 162-174.
  2. Гайский П.В., Трусевич В.В., Забурдаев В.И. Автоматический биоэлектроиный комплекс, предназначенный для раннего обнаружения отравляющих загрязнений пресных и морских вод // Морской гидрофизический журнал. 2014. №2. С. 44-53.
  3. Довбыш А.С., Берест О.Б. Трёхальтернативная обучающаяся система поддержки принятия решений для автоматизации технологического процесса // Вестник Томского государственного университета. Томск, 2014. № 4 (29). С.31-40.
  4. Волков В.А., Чудинов С.М. Метод оценки надежности кластерных вы¬числительных структур и отказоустойчивости приложений с недетерминированным поведением // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: Экономика. Информатика. 2011. № 13-1 (108), Вып. 19/1, С. 121-126.
  5. Ренев P.O. Кластеризация как способ оптимизации информационных ресурсов // Спецтехника и связь. 2012. № 1 С. 62-63.
  6. Манакова И.П. Борьба с перегрузками в системах онлайн-вещания // Технические науки — от теории к практике. 2015. № 4 (41). С. 16-27.
  7. Литвинов К.А., Пасечников И.И. Информационная эффективность модели телекоммуникационной сети при раз¬личных алгоритмах маршрутизации с использованием параметра кибернетической мощности телекоммуникационной сети // Вестник Тамбовского университета. Серия: Естественные и технические науки. 2015. № 1. С. 232-237.
  8. Функционально-ориентированная узловая аппроксимация задачи мониторинга распределенных сред / А.В. Скатков, К.С. Ткаченко [и др.] // Системы контроля окружающей среды. Севастополь: ИПТС. 2016. Вып. 4 (24). С. 42-48.
  9. Yazicioglu А. У., Roozbehani М., Dahleh М.A. Resilience of Locally Routed Network Flows: More Capacity is Not Al¬ways Better // arXiv:1608.04155vl [cs.SY] 14 Aug 2016 (дата обращения: 01.09.2016).
  10. Touati M. Controlled Matching Game for Resource Allocation and User Association in WLANs / Mikael Touati, Rachid El-Azouzi, Marceau Coupechoux, Eitan Altman and Jean-Marc Kelif // arXiv: 1510.0093 lv2 [cs.GT] 2 May 2016 (дата обращения: 01.09.2016).
  11. Singha N., Gupta R., Singh Y.N. Resource Allocation in Peer-to-Peer Net¬works: A Control Theoretical Perspective // arXiv: 1509.07989v2 [cs.NI] 24 Dec 2015 (дата обращения: 01.09.2016).
  12. Mizutaka S., Yakubо К. Robustness of scale-free networks to cascading failures induced by fluctuating loads // arXiv: 1507.00121 vl [physics.soc-ph] 1 Jul 2015 (дата обращения: 01.09.2016).
  13. Венцель E.C. Теория вероятностей. М.: Высш. шк., 1998. 576 с.
  14. Скатков А.В., Балакирева И.А. Обеспечение гарантоспособности системы управления многономенклатурным производством КМОП // Радиоэлектронные и компьютерные системы, 2009. № 6 (40). С. 26-31.

Loading