КОМПАКТНЫЕ РАЗБИЕНИЯ НА ТОПОЛОГИЧЕСКИХ ГРАФАХ БОЛЬШОЙ РАЗМЕРНОСТИ

Александр Владимирович Погребной, Андрей Владимирович Погребной
{"title":"КОМПАКТНЫЕ РАЗБИЕНИЯ НА ТОПОЛОГИЧЕСКИХ ГРАФАХ БОЛЬШОЙ РАЗМЕРНОСТИ","authors":"Александр Владимирович Погребной, Андрей Владимирович Погребной","doi":"10.18799/29495407/2023/2/26","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Актуальность. Распределенные системы, содержащие сотни и тысячи объектов, как правило, строятся в виде иерархических структур. В этих структурах объекты нижнего уровня объединяются в подмножества для подключения к соответствующим центрам. Существующие алгоритмы не способны успешно решать задачи структуризации на множествах такой размерности. Поэтому необходимы новые алгоритмы, пригодные для решения задач структуризации на множествах, содержащих тысячи объектов. Цель: разработка алгоритма формирования компактного разбиения на множествах большой размерности, содержащих до тысячи объектов, расположенных на заданной территории. Методы: прикладная теория графов, методы линейного программирования, построения и анализа эффективности алгоритмов, теория компактных разбиений, компактных множеств объектов и их скоплений. Результаты. Территориальное расположение множества объектов распределенной системы предлагается представлять в виде топологического графа. Для повышения эффективности работы алгоритма формирования компактных множеств и выделения скоплений вводится понятие зоны активного поиска ближайших вершин. Это дает возможность матрицу расстояний между вершинами графа заменить списком инциденторов вершин, сформированных на основе зоны активного поиска. Разработан алгоритм приближенного решения задачи компактного разбиения множества объектов топологического графа, представленного списком инциденторов вершин, на заданное число подмножеств. Алгоритм для каждого объекта рекурентным образом наращивает мощность компактных множеств, анализирует образовавшиеся скопления и при определенных условиях переходит к формированию компактного разбиения. Задача формирования подмножеств компактного разбиения на основе скоплений формируется как задача линейного программирования транспортного типа. Изложение алгоритма сопровождается примером.","PeriodicalId":504856,"journal":{"name":"Известия ТПУ. Промышленная кибернетика.","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-12-11","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Известия ТПУ. Промышленная кибернетика.","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.18799/29495407/2023/2/26","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Актуальность. Распределенные системы, содержащие сотни и тысячи объектов, как правило, строятся в виде иерархических структур. В этих структурах объекты нижнего уровня объединяются в подмножества для подключения к соответствующим центрам. Существующие алгоритмы не способны успешно решать задачи структуризации на множествах такой размерности. Поэтому необходимы новые алгоритмы, пригодные для решения задач структуризации на множествах, содержащих тысячи объектов. Цель: разработка алгоритма формирования компактного разбиения на множествах большой размерности, содержащих до тысячи объектов, расположенных на заданной территории. Методы: прикладная теория графов, методы линейного программирования, построения и анализа эффективности алгоритмов, теория компактных разбиений, компактных множеств объектов и их скоплений. Результаты. Территориальное расположение множества объектов распределенной системы предлагается представлять в виде топологического графа. Для повышения эффективности работы алгоритма формирования компактных множеств и выделения скоплений вводится понятие зоны активного поиска ближайших вершин. Это дает возможность матрицу расстояний между вершинами графа заменить списком инциденторов вершин, сформированных на основе зоны активного поиска. Разработан алгоритм приближенного решения задачи компактного разбиения множества объектов топологического графа, представленного списком инциденторов вершин, на заданное число подмножеств. Алгоритм для каждого объекта рекурентным образом наращивает мощность компактных множеств, анализирует образовавшиеся скопления и при определенных условиях переходит к формированию компактного разбиения. Задача формирования подмножеств компактного разбиения на основе скоплений формируется как задача линейного программирования транспортного типа. Изложение алгоритма сопровождается примером.
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
高维拓扑图上的紧凑分区
相关性。包含成百上千个对象的分布式系统通常采用分层结构。在这些结构中,低层对象被组合成子集,以连接到相应的中心。现有算法无法成功解决这种维度集合的结构化问题。因此,需要适合解决包含数千个对象的集合的结构化问题的新算法。目的:开发一种算法,用于在高维集合上形成紧凑分区,该集合包含多达上千个位于给定区域内的对象。方法:应用图论、线性规划方法、算法的构建和效率分析、紧凑分区理论、紧凑对象集及其簇。结果。建议以拓扑图的形式表示分布式系统中一组对象的地域安排。为了提高形成紧凑集和选择簇的算法效率,引入了主动搜索最近顶点区域的概念。这使得以主动搜索区为基础形成的顶点事件列表取代图中顶点之间的距离矩阵成为可能。我们开发了一种算法,用于近似解决将顶点事件列表所代表的拓扑图对象集紧凑划分为给定数量子集的问题。该算法针对每个对象递归增加紧凑集的幂,分析形成的簇,并在一定条件下进行紧凑分割的形成。在簇的基础上形成紧凑分区子集的问题是一个运输类型的线性编程问题。在介绍该算法时还附有一个示例。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
期刊最新文献
Возможности повышения доступности МРТ-диагностики для населения с применением технологий искусственного интеллекта Создание системы управления библиотечной информацией Подбор порога обнаружения дефектов трубы с целью устранения ошибок первого рода и уменьшения ошибок второго рода Кейс: разработка программного решения для распознавания номеров транспортных средств Применение нейросетевых фильтров для улучшения фильтрации сигнала электромиографа
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1