Исследования алгоритмов маршрутизации в SON сетях с использованием программных средств имитационного предсказательного моделирования

Миков А. И.; Е.Б.Замятина; Калашников С. М.

doi:10.17587/it.26.302-310

Публикации

?

Исследования алгоритмов маршрутизации в SON сетях с использованием программных средств имитационного предсказательного моделирования

Информационные технологии. 2020. Т. 26. № 5. С. 302–310.

Миков А. И., Е.Б.Замятина, Калашников С. М.

Представлены результаты исследования одного из алгоритмов маршрутизации в ad-hoc сетях, а именно,
в SON (самоорганизующихся сетях, от англ. self-organizing network), методом имитационного моделирования.
Рассматриваются разновидности ad-hoc сетей и особенности реализации алгоритмов маршрутизации в этих
сетях. Внимание сфокусировано на инструментальных средствах имитационного моделирования, указываются требования к программным средствам подобного рода, приводятся конструкции языка имитационного моделирования Triad. Моделирование выполняется в инструментальной среде TriadNS, разработанной авторами.

Научное направление: Компьютерные науки

Язык: русский

Полный текст

DOI

Ключевые слова: имитационное моделирование simulation modeling Язык имитационного моделирования ad hoc networks алгоритмы маршрутизации routing algorithms ad-hoc сети Dynamic graphs simulation systems SON

Molecular dynamics and machine learning insights into oil-brine interfacial tension: Uncovering roles of dissolved gases and salinity

Nikitiuk B., Lenev D., Писарев В. В. и др., Journal of Colloid and Interface Science 2026 Vol. 718 Article 140444

Добавлено: 28 октября 2026 г.

Predicting multi-component oil viscosity using machine learning methods

Deshchenya V., Nikolay D. Kondratyuk, Sivakova A. и др., Chemical Engineering Sciences 2027 Vol. 337 Article 124616

Добавлено: 28 октября 2026 г.

PARSE: Physical attribute representativity and stationarity evaluator open-source library for 3D images using scalar and vector metrics

Zubov A., Zubov A., Малявко, Я. и др., Computer Physics Communications 2025 Vol. 317 Article 109860

Добавлено: 28 октября 2026 г.

Amplifying Latent Safety in Large Language Models via Gated Activation Steering

Roman Prosvirnin, Suslov A., Aleksei Soldatov и др., Computation 2026 Vol. 14 No. 10 Article 261

Добавлено: 27 октября 2026 г.

PACTraD: Multi-Task Benchmark and Domain-Specific Attention Mechanism for Wildlife Classification, Detection, and Segmentation in Protected Area Camera Trap Data

Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Nazarenko D. и др., Big Data and Cognitive Computing 2026 Vol. 10 No. 11 P. 1–52

Добавлено: 27 октября 2026 г.

2026 10th Scientific School Dynamics of Complex Networks and their Applications

IEEE, 2026.

Добавлено: 26 октября 2026 г.

A Curated Dataset for Chemical Characterization of Heated Tobacco Product Aerosol

Maddalena L., Yildiz B., Del Vecchio Blanco F. и др., Scientific data 2026 P. 1–20

Добавлено: 26 октября 2026 г.

A Multi-Feature Fusion Deep Neural Network with Attention for Multi-Task Crop Monitoring

Obsie E. Y., Zhan Y., Liu Y., Engineering Research Express 2026 Article 7

Добавлено: 22 октября 2026 г.

A Neural Network Approach for Generating Libration Point Orbits

Lev Pyatko, Sergey Aksenov, Regular and Chaotic Dynamics 2026 Vol. 31 No. 5 P. 794–813

In the circular restricted three-body problem, families of periodic and quasi-periodic orbits exist in the vicinity of the libration points and are of significant interest for practical applications. This work presents a neural network-based algorithm for orbit construction and station-keeping, applicable to both periodic and quasi-periodic orbits near collinear libration points. The method employs a ...

Добавлено: 19 октября 2026 г.

Основы теории информации

Воронцова Т. Д., М.: Академия, 2025.

Учебник подготовлен в соответствии с требованиями федеральных государственных образовательных стандартов среднего профессионального образования и предназначен для изучения профессиональных модулей «Защита информации в информационно-телекоммуникационных системах и сетях с использованием программных и программно-аппаратных, в том числе криптографических средств защиты» и «Защита информации в автоматизированных системах программными и программно-аппаратными средствами». Содержание учебника включает в себя аксиоматику теории информации, а также такие фундаментальные понятия, как ...

Добавлено: 19 октября 2026 г.

A Reproducible Microscopy Acquisition Pipeline and Microscopy-Aware Attention for Classification, Detection, and Segmentation of Microorganisms

Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Nazarenko D. и др., Machine Learning and Knowledge Extraction 2026 Vol. 8 No. 10 Article 330

Добавлено: 14 октября 2026 г.

Studies in Computational Intelligence

Springer, 2026.

Добавлено: 13 октября 2026 г.

Proceedings of the 3rd International Conference on Sustainability: Developments and Innovations. Proceedings of ICSDI 2026, Volume 4. Lecture Notes in Civil Engineering (LNCE, volume 886)

Springer, 2026.

Добавлено: 13 октября 2026 г.

Sandpile Cellular Automata with Manna Rule on the Chung-Lu Graph: Application to X Social Network

Дмитриев А. В., Корнилов В. В., Batienkov R., Lecture Notes in Civil Engineering 2026 Vol. 886 P. 249–255

Добавлено: 13 октября 2026 г.

Sandpile Cellular Automata with Manna Rule on the Chung-Lu Graph: Application to X Social Network

Дмитриев А. В., Shulman I., Лебедев А. А., Studies in Computational Intelligence 2026 Vol. 1265 P. 266–273

Добавлено: 13 октября 2026 г.

When universal machine learning models fail in capacitance prediction for carbon-based supercapacitors: Leakage-aware validation and electrolyte screening

Makarov D. M., Каликин Н. Н., Fashchevsky K. A. и др., Electrochimica Acta 2026 Vol. 579 Article 150159

Добавлено: 13 октября 2026 г.

LiteKV: A KV cache compression method for efficient inference on resource-constrained devices

Zhang Z., Ильвовский Д. А., Information Processing and Management 2026 Vol. 63 No. 7

Добавлено: 13 октября 2026 г.

No Species Is an Island, Entire of Itself: Genetic Speciation Algorithm with Interplay among Species

Громов В. А., Сохраби М., Fathollahi-Fard A., International Journal of Engineering, Transactions B: Applications 2027 Vol. 40 No. 5 P. 1437–1460

Добавлено: 12 октября 2026 г.

JavaCapsule: Итеративная генерация и отладка Java-кода на основе структурированной обратной связи

Александров Д. В., Василевский В. И., Резуник Л. и др., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 5 С. 73–90

Ограничения при выполнении задач, требующих точного извлечения информации из сверхдлинных последовательностей, приводят к снижению качества генерации и отладки кода крупных объектно-ориентированных систем, характеризующихся сложными межклассовыми зависимостями и необходимостью анализа длинных трассировок выполнения, превышающих размеры стандартных контекстных окон. Предлагается технология JavaCapsule для генерации и отладки Java-кода, реализующая итеративную отладку на основе структурированной обратной связи, включающей результаты ...

Добавлено: 12 октября 2026 г.

Proceedings of the 34th IUPAP Conference on Computational Physics: CCP2023, August 4-8, Kobe, Japan

Singapore: Springer, 2026.

Добавлено: 12 октября 2026 г.

РАЗРАБОТКА МЕТОДА И АЛГОРИТМОВ АДАПТИВНОГО ФЕДЕРАТИВНОГО ОБУЧЕНИЯ С УЧЕТОМ РАСПРЕДЕЛЕННОГО ЗАПАЗДЫВАНИЯ КЛИЕНТСКИХ ОБНОВЛЕНИЙ

Зыков С. В., Ермаков С. Р., Современные наукоемкие технологии 2026 № 9 С. 43–53

При федеративном обучении с неоднородными клиентскими данными и переменными задержками запоздавшие обновления могут ухудшать качество модели, а обмен параметрами с глобальным сервером увеличивает сетевую нагрузку. Целью исследования является разработка и теоретико-экспериментальное обоснование метода и алгоритмов адаптивного федеративного обучения с учетом распределенного запаздывания клиентских обновлений. Для обоснования разрабатываемых решений использованы событийная и непрерывная модели градиентных обновлений, ...

Добавлено: 11 октября 2026 г.

Моделирование систем транспортных средств. Модуль 1. Введение в математическое моделирование систем транспортных средств. Моделирование элементов ходовых систем колёсных машин

Комиссаров А. И., Бяков К. Е., Косицын Б. Б. и др., М.: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2024.

Приведено описание лабораторных работ модуля 1 «Введение в математическое моделирование систем транспортных средств. Моделирование элементов ходовых систем колёсных машин» курса «Моделирование систем транспортных средств», выполняемых в программном комплексе автоматизированного анализа динамики систем тел «Универсальный механизм». Приведены краткие теоретические сведения, исходные данные, пошаговые инструкции для создания моделей. Для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлениям подготовки ...

Добавлено: 7 августа 2026 г.

The Use of the Missing Sample Simulation Modeling to Create a Classification Model for Three or More Classes by the Example of the Carbohydrate Metabolism Disorder Degree Detection Problem

Новиков Р. С., Novopashin M., Позин Б. А., Programming and Computer Software 2026 Vol. 52 No. 1 P. 28 – 38

Добавлено: 26 июня 2026 г.

Агентная модель поведения вкладчиков на региональном рынке банковских услуг (вкладов)

Раменская А. В., Бектемиров Р. Р., Корнейченко Е. Н., В кн.: Имитационное моделирование. Теория и практика (ИММОД 2025).: СПб.: АО "ЦТСС", 2025. С. 463–470.

Для стабильного функционирования банкам необходимо анализировать предпочтения и поведение своих клиентов. Высокое значение ключевой ставки отразилось на депозитной политике банков. Цель исследования - разработка имитационной модели поведения клиентов на региональном рынке банковских вкладов. Предложена агентная имитационная модель, описывающая рынок банковских вкладов в регионе с тремя банками и ограниченным количеством потенциальных вкладчиков. Рассмотрены два сценария внедрения ...

Добавлено: 20 апреля 2026 г.