Оптимизационная сетевая модель нахождения максимального потока сети при управлении облачными ресурсами
https://doi.org/10.21822/2073-6185-2026-53-1-170-185
Аннотация
Цель. Целью исследования является разработка оптимизационной сетевой модели максимизации объема передаваемых данных при соблюдении критериев качества при управлении облачными ресурсами.
Метод. Исследование основано на применении классической теории графов (алгоритм Форда-Фалкерсона) и многокритериальной оптимизации, дополненных логарифмическим методом нормализации данных.
Результат. Разработанная модель представляет эффективный подход к оптимизации потока данных в облачной среде, позволяющий определить оптимальный маршрут передачи данных между узлами сети, учитывая ограничения ресурсов и требования к производительности. Определены основные принципы и алгоритм модели, а также представлены примеры ее применения в реальных сценариях управления облачными ресурсами.
Вывод. Сетевая модель является важным инструментом для эффективного управления облачными ресурсами, оптимизации потоков данных и обеспечения высокой производительности приложений.
Об авторе
С. В. Разумников
Юргинский технологический институт (филиал) Национального исследовательского
Томского политехнического университета (ЮТИ ТПУ)
Россия
Россия
Разумников Сергей Викторович, кандидат технических наук, доцент, отделение цифровых технологий и безопасности,
652055, г. Юрга, ул. Ленинградская 26,
demolove7@inbox.ru
Список литературы
1. Разумников С.В. Планирование развития облачной стратегии на основе применения многокритериальной оптимизации и метода STEM // Доклады томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. – 2020. – Т. 23, № 1. – С. 53–61.
2. Разумников С.В. Некомпенсаторное агрегирование и рейтингование провайдеров облачных услуг // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. – 2018. – Т. 21, № 4. – С. 63–69.
3. Разумников С.В. Разработка программного обеспечения для построения агрегированных рейтингов на основе метода порогового агрегировния // Вестник воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии. 2021. № 2. с. 138-152.
4. Разумников С.В. Модели, алгоритмы и программное обеспечение поддержки принятия стратегических решений к переходу на облачные технологии: монография// Изд-во Томского политехнического университета. - 2020. - 176 с.
5. Маслова Н.А., Мовчан О.В. Использование интеллектуальных агентов при решении задач распределения ресурсов //Искусственный интеллект. – 2014.
6. Мохамад А.Т.Г. и др. Усовершенствованный алгоритм управления доступом к облачным телекоммуникационным ресурсам //Системи обробки інформації. – 2015. – № 1. – С. 150-153.
7. Аллакин В. В., Будко Н. П., Васильев Н. В. Общий подход к построению перспективных систем мониторинга распределенных информационно-телекоммуникационных сетей //Системы управления, связи и безопасности. – 2021. – № 4. – С. 125-227.
8. М.В. Козлов, Ю.Е. Малашенко, И.А. Назарова, Н.М. Новикова Управление топливно-энергетической системой при крупномасштабных повреждениях. I. сетевая модель и программная реализация // Известия РАН. Теория и системы управления, 2017, № 6, с. 50–73.
9. Гвоздинский А.Н., Кудряшов В.Ю. Анализ методов управления распределения ресурсов в сетевых системах // АСУ и приборы автоматики. 2009. № 147. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-metodov-upravleniya-raspredeleniya-resursov-v-setevyh-sistemah.
10. Ю. Е. Малашенко, И. А. Назарова, Анализ распределения предельных нагрузок в многопользовательской сети”, Информ. и её примен., 15:4 (2021), 20–26
11. Соловьева А.С. Анализ методов многокритериальной оптимизации сети на основе графовых моделей// Современные технологии в науке и образовании - СТНО-2021:Сборник трудов IV Международного научно-технического форума:в 10т.,Рязань, 3–5 марта 2021 г.. Т. 4. Рязань:Рязанский государственный радиотехнический университет имени В.Ф.Уткина, 2021. – С. 24-27. – EDN JNVCGL.
12. Зеленов А. А., Тарасов А. А. Алгоритм Форда-Фалкерсона //Инновации. 2013 -№ 48. С. 1864-1868.
13. Стьопкiн А.В., Пластун Д. А. Алгоритм Форда-Фалкерсона. – 2016.
14. Попов А.Ю. О реализации алгоритма Форда-Фалкерсона в вычислительной системе с многими потоками команд и одним потоком данных/ /Машиностроение и компьютерные технологии. – 2014. – № 9. – С. 162-180.
15. Искакова А.К., Шанлаякова А.С.Использование алгоритма Форда-Фалкерсона для нахождения максимального потока в сети//Вестник Казахской академии транспорта и коммуникаций им. М.Тынышпаева. – 2013. – 4. – С. 75-80.
16. Маслова Н.А., Мовчан О. В. Использование интеллектуальных агентов при решении задач распределения ресурсов // Искусственный интеллект. – 2014.
17. Синдеева Л.В. и др. Применение методов регрессионного анализа в биомедицинских исследованиях //Вестник новых медицинских технологий. – 2013. – Т. 20. – № 2. – С. 216-219.
18. Латифуллин А.Т. Анализ временных рядов рынка криптовалют интеллектуальными нейросетевыми систе мами с обратной связью //Аллея науки. – 2018. – Т. 1. – № 5. – С. 1028-1034.
19. Силич В.А., Силич М.П. Теория систем и системный анализ:Уч.пособ. Томск:изд. ТПУ, 2010. – 97 с.
20. Постников В. М., Спиридонов С. Б. Методы выбора весовых коэффициентов локальных критериев // Машиностроение и компьютерные технологии. – 2015. – № 6. – С. 267-287.
21. Макарова И. Л. Анализ методов определения весовых коэффициентов в интегральном показателе общественного здоровья //Символ науки. – 2015. – № 7-1. – С. 87-95.
22. Спиридонов С.Б., Булатова И.Г., Постников В.М. Анализ подходов к выбору весовых коэффициентов критериев методом парного сравнения критериев //Вестник евразийской науки. – 2017. – Т. 9. – № 6 (43). – С. 13.
23. Аксенов К.И., Переверзев А.Н., Трегубов Р.Б. Анализ эффективности алгоритмов поиска максимального потока //Information Systems and Technologies. – 2023. – Т. 5.
24. Никитин С.В.Анализ временных задержек при изменении топологии программно-конфигурируемой сети на базе эмулятора компьютерных сетей Mininet//Техника средств связи. 2023. № 3(163).С.67-73.
Рецензия
Для цитирования:
Разумников С.В. Оптимизационная сетевая модель нахождения максимального потока сети при управлении облачными ресурсами. Вестник Дагестанского государственного технического университета. Технические науки. 2026;53(1):170-185. https://doi.org/10.21822/2073-6185-2026-53-1-170-185
For citation:
Razumnikov S.V. Optimization network model for finding the maximum network flow in cloud resource management. Herald of Dagestan State Technical University. Technical Sciences. 2026;53(1):170-185. (In Russ.) https://doi.org/10.21822/2073-6185-2026-53-1-170-185
Просмотров:
110
JATS XML
Послать статью по эл. почте 
