Методи і технології використання алгоритмів штучного інтелекту в програмно-конфігурованих мережах в умовах обмежених ресурсів

dc.contributor.authorБанар, Анатолій
dc.date.accessioned2026-04-17T06:40:42Z
dc.date.available2026-04-17T06:40:42Z
dc.date.issued2026-04-17
dc.description.abstractДисертаційна 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.citationБанар 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.urihttps://archer.chnu.edu.ua/xmlui/handle/123456789/14338
dc.publisherЧернівецький національний університет імені Юрія Федьковичаuk_UA
dc.subjectзв’язокuk_UA
dc.subjectінтернет речейuk_UA
dc.subjectалгоритмиuk_UA
dc.subjectтрафікuk_UA
dc.subjectтелекомунікаційна мережаuk_UA
dc.subjectреалізація програмного забезпеченняuk_UA
dc.subjectмашинне навчанняuk_UA
dc.subjectштучний інтелект (ШІ)uk_UA
dc.subjectвиявленняuk_UA
dc.subjectефективністьuk_UA
dc.subjectоптимізаціяuk_UA
dc.subjectпрограмно-конфігурована мережаuk_UA
dc.subjectпередачаuk_UA
dc.subjectметодиuk_UA
dc.titleМетоди і технології використання алгоритмів штучного інтелекту в програмно-конфігурованих мережах в умовах обмежених ресурсівuk_UA
dc.typeThesisuk_UA

Files

Original bundle

Now showing 1 - 2 of 2
Loading...
Thumbnail Image
Name:
Банар Дисертація.pdf
Size:
10.48 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Loading...
Thumbnail Image
Name:
Банар Дисертація_Validation_Report.pdf
Size:
49.58 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.8 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: