Методи і технології використання алгоритмів штучного інтелекту в програмно-конфігурованих мережах в умовах обмежених ресурсів
| dc.contributor.author | Банар, Анатолій | |
| dc.date.accessioned | 2026-04-17T06:40:42Z | |
| dc.date.available | 2026-04-17T06:40:42Z | |
| dc.date.issued | 2026-04-17 | |
| dc.description.abstract | Дисертаційна робота присвячена розробленню та експериментальному обґрунтуванню методів і технологій застосування алгоритмів штучного інтелекту в програмно- конфігурованих мережах для покращення адаптивного керування доступом до обмежених ресурсів. Основну увагу зосереджено на забезпеченні рівномірного розподілу доступу до дефіцитного ресурсу та збереженні стабільної роботи мережевої інфраструктури в умовах обмежених ресурсів телекомунікаційної мережі. Запропоновано метод адаптивного керування доступом до обмеженого ресурсу прикладного рівня в програмно-конфігурованій мережі, який, на відміну від підходів, що базуються на зміні загальних характеристик мережі, передбачає локалізацію керуючого впливу безпосередньо в точці фактичного дефіциту ресурсу. Удосконалено механізм інтелектуального керування доступом до обмеженого ресурсу шляхом введення спеціалізованого AI- агента, який формує керуючі рішення з урахуванням телеметричних ознак, історії навантаження, часових характеристик звернень, частки клієнта в загальному навантаженні, факту попереднього блокування та кількості активних клієнтів. Набув подальшого розвитку метод вибору моделі машинного навчання для інтелектуального керування в SDN в умовах обмежених ресурсів, що передбачає комплексне оцінювання моделей за показниками точності, стійкості рішень, часу прийняття рішення, врахуванням накладних витрат, а також енергоспоживання. Удосконалено архітектуру інтелектуальної SDN-мережі для роботи в умовах обмежених ресурсів шляхом інтеграції мережевих, прикладних та IoT- компонентів в єдиний контур керування з включенням AI- підсистеми в цикл прийняття рішень. Розроблено та реалізовано Cloud-AI-SDN фреймворк, прикладний веб-сервіс керування та моніторингу, а також здійснено апаратну апробацію, що забезпечило відтворюваність сценаріїв і практичну перевірку запропонованих рішень. Отримані результати підтвердили ефективність запропонованих методів для покращення адаптивного керування доступом до обмежених ресурсів, забезпечення рівномірного розподілу доступу між клієнтами та збереження стабільної роботи мережевої інфраструктури. | uk_UA |
| dc.identifier.citation | Банар А. Ю. Методи і технології використання алгоритмів штучного інтелекту в програмно-конфігурованих мережах в умовах обмежених ресурсів. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 172 «Телекомунікації та радіотехніка» (17 – Електроніка та телекомунікації). – Чернівецький національний університет імені Юрія Федьковича, Чернівці, 2026. | uk_UA |
| dc.identifier.uri | https://archer.chnu.edu.ua/xmlui/handle/123456789/14338 | |
| dc.publisher | Чернівецький національний університет імені Юрія Федьковича | uk_UA |
| dc.subject | зв’язок | uk_UA |
| dc.subject | інтернет речей | uk_UA |
| dc.subject | алгоритми | uk_UA |
| dc.subject | трафік | uk_UA |
| dc.subject | телекомунікаційна мережа | uk_UA |
| dc.subject | реалізація програмного забезпечення | uk_UA |
| dc.subject | машинне навчання | uk_UA |
| dc.subject | штучний інтелект (ШІ) | uk_UA |
| dc.subject | виявлення | uk_UA |
| dc.subject | ефективність | uk_UA |
| dc.subject | оптимізація | uk_UA |
| dc.subject | програмно-конфігурована мережа | uk_UA |
| dc.subject | передача | uk_UA |
| dc.subject | методи | uk_UA |
| dc.title | Методи і технології використання алгоритмів штучного інтелекту в програмно-конфігурованих мережах в умовах обмежених ресурсів | uk_UA |
| dc.type | Thesis | uk_UA |
Files
License bundle
1 - 1 of 1
Loading...
- Name:
- license.txt
- Size:
- 1.8 KB
- Format:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Description: