Ефективність самоорганізації інформаційних мереж в умовах дестабілізуючих впливів

Abstract

Об’єкт дослідження – інформаційні мережі, що самоорганізовуються в нестабільному середовищі. Метою роботи є розробка методу багатокритеріальної маршрутизації, стійкого до дестабілізуючих впливів, із використанням нейро-нечіткої системи та роєвих алгоритмів для вибору й адаптації маршрутів. Предмет дослідження – методи маршрутизації й самоорганізації трафіку, які враховують множину параметрів стану вузлів та каналів зв’язку. Магістерська робота присвячена підвищенню ефективності самоорганізації інформаційних мереж, що функціонують в умовах дестабілізуючих впливів (зміна топології, перешкоди, обмеження енергоресурсів, зовнішні атаки), шляхом удосконалення методів маршрутизації на основі поєднання роєвих підходів та нейро-нечітких моделей оцінювання якості маршрутів. У роботі проведено аналіз існуючих підходів до динамічної маршрутизації в ad hoc- та сенсорних мережах, концепцій самоорганізованих SON-мереж, а також біоінспірованих алгоритмів роєвого інтелекту (зокрема CSO, HHO, COOT) у задачах оптимізації маршрутів. Запропоновано нейро-нечітку систему (NFS) для інтегральної оцінки придатності маршруту на основі параметрів стану каналів і вузлів. Програмну реалізацію виконано в середовищі MATLAB із використанням авторського скрипта без застосування стандартного пакета Fuzzy Logic Toolbox, що забезпечило гнучке налаштування функцій належності та бази правил. Результати імітаційного моделювання показали покращення показників якості функціонування мережі порівняно з базовою реалізацією DSR.