Мета. Класичні алгоритми пошуку найкоротшого шляху на графі, що лежать в основі наявних протоколів маршрутизації, які сьогодні використовують у комп’ютерних мережах, в умовах постійної зміни завантаженості мережі не можуть привести до оптимального рішення в реальному часі. У зв’язку з цим метою статті є розробити методику визначення оптимального маршруту в об’єднаній комп’ютерній мережі. Методика. Для визначення оптимального маршруту в об’єднаній комп’ютерній мережі, що працює за різними технологіями, розроблено на мові Python із використанням фреймворку TensorFlow програмну модель «MLP 34-2-410-34». Вона дозволяє виконувати наступні етапи: генерацію вибірки (випадкову або збалансовану); створення нейронної мережі, на вхід якої подають масив пропускних спроможностей каналів комп’ютерної мережі; навчання й тестування нейронної мережі на відповідних вибірках. Результати. Нейронна мережа конфігурації 34-2-410-34 з функціями активації ReLU та Leaky-ReLU у прихованому шарі та лінійною функцією активації у вихідному шарі навчається за алгоритмом Adam. Цей алгоритм є комбінацією алгоритмів Adagrad, RMSprop та стохастичного градієнтного спуску з інерцією. Зазначені функції навчаються найбільш швидко н всіх обсягах навчальної вибірки, менш за інші піддаються перенавчанню, й досягають значення помилки в 0,0024 на контрольній вибірці й у 86 % визначає оптимальний шлях. Наукова новизна. Проведено дослідження параметрів нейронної мережі на основі розрахунку середнього гармонійного за різних функцій активації (Linear, Sigmoid, Tanh, Softplus, ReLU, L-ReLU) на навчальних вибірках різного обсягу (140, 1 400, 14 000, 49 000 прикладів) та за різними алгоритмами оптимізації навчання нейронної мережі (BGD, MB SGD, Adam, Adamax, Nadam). Практична значимість. Використання нейронної моделі, на вхід якої подають значення пропускних спроможностей каналів, дозволить у реальному часі визначити оптимальний маршрут в об’єднаній комп’ютерній мережі.


    Access

    Download


    Export, share and cite



    Title :

    ВИЗНАЧЕННЯ ОПТИМАЛЬНОГО МАРШРУТУ В КОМП’ЮТЕРНІЙ МЕРЕЖІ ЗАСОБАМИ БАГАТОШАРОВОЇ НЕЙРОННОЇ МОДЕЛІ


    Contributors:


    Publication date :

    2018




    Type of media :

    Article (Journal)


    Type of material :

    Electronic Resource


    Language :

    Unknown