МОДЕЛЬ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО УПРАВЛІННЯ РЕСУРСАМИ НАЗЕМНОЇ КОМУНІКАЦІЙНОЇ МЕРЕЖІ КЛАСУ MANET

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.32689/maup.it.2023.3.1

Ключові слова:

комунікаційна мережа, MANET, система інтелектуального управління, нейромережі, машинне навчання із підкріпленням, Марківський процес, прогнозування

Анотація

Стаття присвячена розробці моделі інтелектуального управління ресурсами наземної комунікаційної мережі класу MANET. Управління мережами MANET є складним завданням через їхню динамічну природу, високу мобільність вузлів, обмежені ресурси: енергію батареї, технічні характеристики комунікаційних засобів, протоколи різних рівнів моделі OSI, та потребу реалізації функцій управління на вузловому і мережевому рівні в умовах відсутності централізованого контролю. Наукова новизна розробленої математичної моделі полягає у впровадженні алгоритмів машинного навчання з підкріпленням для управління процесом формування управляючих рішень на мережевому рівні, та сукупності нейромереж для забезпечення вимог щодо якості інформаційного обміну на вузловому рівні (реалізація користувальницьких цілей). Процес навчання нейромереж включає використання нової моделі мобільності, що враховує фізичні параметри вузлів мережі, а в сукупності із метриками радіозв’язності та метриками маршрутизації відповідно до вибраного протоколу забезпечується адаптація до змін у мережі в реальному часі. Крім того, використання роботизованих платформ – мобільних базових станцій може підвищити гнучкість та адаптивність мережі. Використання дворівневої інтелектуальної системи управління дозволяє розділити процес на два етапи. На першому – пропонується застосовувати ейромережі для оптимізації окремих цільових функцій на вузловому рівні. На другому - використання алгоритму Q-навчання з підкріпленням для адаптації до змін у середовищі з використанням прогнозу винагороди за максимальний виграш у реалізації цільових функцій управління, за рахунок представлення процесу управління ресурсом як Марківський процес. Використання такого підходу може забезпечити ефективне управління мережею, адаптуючись до змін у середовищі та враховуючи різні цільові функції.

Посилання

Бєляков Р. О., Фесенко О. Д. Модель мобільності наземної комунікаційної мережі спеціального призначення. Computer-Integrated Technologies: Education, Science, Production. 2023. № 51. С. 130–138. DOI: 10.36910/6775-2524-0560-2023-51-17.

Романюк В. А. Концепція ієрархічної побудови інтелектуальних систем управління тактичними радіомережами класу MANET. НВЧ-техніка та телекомунікаційні технології : Збірник тез доповідей Міжнар. кримська конф. КриМіKo. Севастополь, 2012. С. 265.

Романюк В. А. Цільові функції оперативного управління тактичними радіомережами. Збірник наукових праць ВІТІ НТУУ «КПІ». 2012. № 1. С. 109–117.

Романюк В. А. Архітектура системи оперативного управління тактичними радіомережами. Збірник наукових праць ВІТІ НТУУ «КПІ». 2009. № 3. С. 70–76.

Deep Reinforcement Learning Aided Packet-Routing for Aeronautical Ad-Hoc Networks Formed by Passenger Planes / D. Liu et al. IEEE Transactions on Vehicular Technology. 2021. Vol. 70, no. 5. P. 5166–5171. DOI: 10.1109/tvt.2021.3074015.

Enhancing Vehicular Ad Hoc Networks’ Dynamic Behavior by Integrating Game Theory and Machine Learning Techniques for Reliable and Stable Routing / N. Phull et al. Security and Communication Networks. 2022. Vol. 2022. P. 1–11. DOI: 10.1155/2022/4108231.

Implementation of Mobility Management Methods for MANET / J. Hosek et al. International Journal of Advances in Telecommunications, Electrotechnics, Signals and Systems. 2012. Vol. 1, no. 2-3. DOI: 10.11601/ijates.v1i2-3.39.

Model of data flow control subsystem of the MANET class mobile radio network control system / Yu. Kramska et al. Scientific Journal of TNTU. 2022. Vol. 107. No 3. P. 51–59.

Romaniuk V. A., Bieliakov R. О. Objective control functions of FANET communication nodes of land-air network. Computer-Integrated Technologies: Education, Science, Production. 2023. No. 50. P. 125–130. DOI: 10.36910/6775-2524-0560-2023-50-19.

The Hierarchical Model Of Interaction Between Intelligent Agents In The Manet Control Systems / O. Y. Sova et al. Information and Telecommunication Sciences. 2015. No. 1. P. 21–28. DOI: 10.20535/2411-2976.12015.21-28.

Жебка В.В. Дослідження методів машинного навчання та їх застосування для прогнозування відтоку користувачів телекомунікаційних послуг. Зв’язок. 2020. № 4. DOI: 10.31673/2412-9070.2020.042231.

##submission.downloads##

Опубліковано

2023-12-28

Як цитувати

БЄЛЯКОВ, Р., & ФЕСЕНКО, О. (2023). МОДЕЛЬ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО УПРАВЛІННЯ РЕСУРСАМИ НАЗЕМНОЇ КОМУНІКАЦІЙНОЇ МЕРЕЖІ КЛАСУ MANET. Інформаційні технології та суспільство, (3 (9), 6-14. https://doi.org/10.32689/maup.it.2023.3.1