ИЗВЕСТИЯ ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СЕВЕРО-КАВКАЗСКИЙ РЕГИОН. 2015; 4: 3-8
http://dx.doi.org/10.17213/0321-2653-2015-4-3-8
РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ РАСКРАСКИ ВЗВЕШЕННОГО ГРАФА ДЛЯ МЯГКОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ РЕСУРСА ПРОПУСКНОЙ СПОСОБНОСТИ В СЕТЯХ БЕСПРОВОДНОГО АБОНЕНТСКОГО ДОСТУПА
Калюка Владимир Иванович – канд. техн. наук, доцент, докторант, кафедра «Автоматизированные системы специального назначения», Военная академия связи имени Маршала Советского Союза С.М. Буденного, г. Санкт-Петер-бург, Россия. E-mail: kvi_spb@rambler.ru
Остапенко Сергей Алексеевич – аспирант, кафедра «Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем», Донской государственный технический университет, г. Ростов-на-Дону, Россия. E-mail: cj-x@yandex.ru
Кобак Валерий Григорьевич – д-р техн. наук, профессор, кафедра «Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем», Донской государственный технический университет, г. Ростов-на-Дону, Россия. E-mail: valera33305@mail.ru
Зубакин Владимир Валентинович – ст. преподаватель, кафедра «Автоматизированные системы специального назначения», Военная академия связи имени Маршала Советского Союза С.М. Буденного, г. Санкт-Петербург, Россия. E-mail: vzub2006@ya.ru
Морозов Иван Васильевич – ст. преподаватель, кафедра «Автоматизированные системы специального назначения», Военная академия связи имени Маршала Советского Союза С.М. Буденного, г. Санкт-Петербург, Россия. E-mail: moroz_i.v@mail.ru
Аннотация
Рассматривается трехэтапное решение задачи раскраски взвешенного графа на сетях беспроводного абонентского доступа, обладающих ресурсом пропускной способности, подлежащим мягкому распределению. Предлагается при больших входных данных воспользоваться приближенными вычислениями с помощью генетического алгоритма, эффективность которого проявляется на третьем этапе решения данной задачи.
Ключевые слова: задача раскраски взвешенного графа; сети беспроводного абонентского доступа; мягкие решения; мягкое распределение ресурса пропускной способности; неопределенность; адаптация системы; минимаксная задача; метод Магу; NP-полные задачи; генетический алгоритм; модель Голдберга; модель Уитли; принцип элитизма; теория расписаний.
Полный текст: [in elibrary.ru]
Ссылки на литературу
1. Немировский М.С., Шорин О.А., Бабин А.И., Сартаков А.Л. Беспроводные технологии от последней мили до последнего дюйма. М.: Эко-Трендз, 2009. 400 с.
2. Бакланов И.Г. NGN: принципы построения и организации. М.: Эко-Трендз, 2008. 400 с.
3. Zadeh, Lotfi A. «Fuzzy Logic, Neural Networks, and Soft Computing», Communications of the ACM, March 1994, Vol. 37 No. 3, pages 77 – 84.
4. Одоевский С.М., Калюка В.И. Оценка качества обслуживания мобильных абонентов в широкополосных сетях беспроводного доступа с мягким повторным использованием частот // Кибернетика и высокие технологии XXI века: сб. трудов XVI междунар. науч.-техн. конф. Воронеж, 13–14 мая 2015 г. Воронеж: Воронежский гос. ун-т, 2015. C. 113 – 120.
5. Одоевский С.М., Калюка В.И., Степаненко В.В. Оптимизация распределения частотно-энергетических ресурсов сети широкополосного радиодоступа // Радиолокация, навигация, связь: сб. тр. XXI междунар. науч.-техн. конф. Воронеж, 14–16 апреля 2015 г. Воронеж: Воронежский гос. ун-т, 2015. Т.3. C. 1052 – 1059.
6. Харари Ф. Теория графов. М.: Мир, 1973. 301 с.
7. Зыков А.А. Основы теории графов. М.: Наука, 1987. 384 с.
8. Diestel R. Graph Theory, Electronic Edition. NY: Springer-Verlag, 2005. С. 422.
9. Кормен Т. Алгоритмы: построение и анализ. М.: Вильямс, 2013.1328 с.
10. Магу (K. Maghout). Applications de e’Algebre de Boolala Theorie des Graphes, Cahiers du Centie d’Etudes de Recherche Operationnelle. Bruxelles 5. №1 – 2 (1963). 21.
11. Курейчик В.М. Генетические алгоритмы и их применение / Таганрогский РТУ. 2002. 244 с.
12. Калюка В.И., Кобак В.Г., Троцюк Н.И., Зубакин В.В. Алгоритмическое улучшение модифицированной модели Голдберга в однородных системах обработки информации // Изв. вузов. Сев.-Кавк. регион. Техн. науки. 2015. № 2. С. 3 – 7.
13. Кобак В.Г. Исследование турнирного отбора в генетическом алгоритме для решения однородной минимаксной задачи // Математические методы в технике и технологиях – ММТТ-21: сб. тр. междунар. науч. конф. Саратов, 27–30 мая 2008. Т. 5. С. 12 – 13.
14. Кобак В.Г. Модификация алгоритма обслуживания по «Критическому пути» для систем с избирательными свойствами приборов // Микропроцессорные и цифровые системы. 2003. № 2(6). С. 152 – 162.