Differentiated estimates of a multiuser network in case of node damage

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

In the framework of computational experiments a management model of the multiuser communication system is being investigated. The control scheme consists of simultaneous transmission of equal internodal flows along all shortest routes. During the experiment, the failure of each node is consistently considered while maintaining the rules of dispatching. Arrays of data are being created that reflect the system state of the damaged network. The obtained indicators are analyzed and compared with those in the original network. Guaranteed and averaged estimates of the main functional characteristics of the network during the destruction of individual nodes are constructed, taking into account the current management rules. Summary diagrams for networks with various structural features are provided.

Sobre autores

Y. Malashenko

Federal Research Center "Computer Science and Control" of the Russian Academy of Sciences

Autor responsável pela correspondência
Email: mala-yur@yandex.ru
Rússia, Moscow, 119333

I. Nazarova

Federal Research Center "Computer Science and Control" of the Russian Academy of Sciences

Email: irina-nazar@yandex.ru
Rússia, Moscow, 119333

Bibliografia

  1. Пехтерев С.В., Макаренко С.И., Ковальский А.А. Описательная модель системы спутниковой связи Starlink // Системы управления, связи и безопасности. 2022. № 4. С. 190–255.
  2. Горбунова А.В., Наумов В.А., Гайдамака Ю.В., Самуйлов К.Е. Ресурсные системы массового обслуживания как модели беспроводных систем связи // Информатика и ее применения. 2018. Т. 12. Вып. 3. C. 48–55.
  3. Бесчастный В.А., Острикова Д.Ю., Шоргин С.Я., Молчанов Д.А., Гайдамака Ю.В. Анализ плотности базовых станций 5G NR для предоставления услуг виртуальной и дополненной реальности // Информатика и ее применения. 2022. Т. 16. Вып. 2. С. 102–108.
  4. Горшенин А.К., Горбунов С.А., Волканов Д.Ю. О кластеризации обьектов сетевой вычислительной инфраструктуры на основе анализа статистических аномалий в трафике // Информатика и ее применения. 2023. Т. 17. Вып. 3. С. 76–87.
  5. Горшенин А.К. О некоторых математических и программных методах построения структурных моделей информационных потоков // Информатика и ее применения. 2017. Т. 11. Вып. 1. С. 58–68.
  6. Mалашенко Ю.Е., Назарова И.А. Сравнительный анализ узловых мультипотоков в многопользовательской сетевой системе // Информатика и ее применения. 2024. Т. 18. Вып. 1. С. 40–45.
  7. Mалашенко Ю.Е., Назарова И.А. Анализ загрузки многопользовательской сети при расщеплении потоков по кратчайшим маршрутам / / Информатика и ее применения. 2023. Т. 17. Вып. 3. С. 19–24.
  8. Mалашенко Ю.Е., Назарова И.А. Анализ критически опасных повреждений сети связи. IV. Многокритериальные оценки уязвимости кластеров // Изв. РАН. ТиСУ. 2022. № 1. C. 56–66.
  9. Фрэнк Г., Фриш М. Сети, связь и потоки. М.: Связь, 1978. 448 с.
  10. Гермейер Ю.Б. Введение в теорию исследования операций. М.: Наука, 1971. 384 с.
  11. Данскин Дж.М. Теория максимина и ее приложение к задачам распределения вооружения. М.: Сов. радио, 1970. 200 с.
  12. Ponton J., Wei P., Sun D. Weighted Clustering Coefficient Maximization for Air Transportation Networks // Control Conference (ECC). Zurich, 2013. P. 866–871.
  13. Kuhnle A., Nguyen N.P., Dinh T.N., Thai M.T. Vulnerability of Clustering under Nodes Failure in Complex Networks // Social Network Analysis and Mining. 2017. V. 7. Iss. 1. P. 8–24.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar

Declaração de direitos autorais © Russian Academy of Sciences, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».