Analysis of Nodal Multiflows in a Multiuser System with Equalizing Control Strategies

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Within the framework of computational experiments on a mathematical model of a multiuser network communication system, the dynamics of changes in the indicators of the functioning of a telecommunications network are studied. The proposed algorithmic scheme makes it possible to sequentially form component-by-component nondecreasing vectors of permissible outgoing nodal multiflows. The model assumes that the transmission of interstitial flows of different types is carried out simultaneously from all nodes by all nodes along all routes with the minimum number of edges. During the calculations, resources are distributed in equal shares at each step until the network is fully loaded. The results obtained during the experiments make it possible to trace changes in the values of quotas distributed to the nodes for transmitting a certain type of flow. The found vectors of allowable outgoing nodal multiflows can be considered as guaranteed multicriterial estimates of the functioning of a multiuser system. Networks with different structural features and equal total capacity are analyzed. Special diagrams are provided.

About the authors

Yu. E. Malashenko

Federal Research Center “Computer Science and Control,” Russian Academy of Sciences, 119333, Moscow, Russia

Email: irina-nazar@yandex.ru
Россия, Москва

I. A. Nazarova

Federal Research Center “Computer Science and Control,” Russian Academy of Sciences, 119333, Moscow, Russia

Author for correspondence.
Email: irina-nazar@yandex.ru
Россия, Москва

References

  1. Малашенко Ю.Е., Назарова И.А. Управление распределением ресурсов при выравнивании нагрузок и межузловых потоков в многопользовательской сети // Изв. РАН. ТиСУ. 2023. № 5. С. 91–102.
  2. Малашенко Ю.Е., Назарова И.А. Оценки распределения ресурсов в многопользовательской сети при равных межузловых нагрузках // Информатика и ее применения. 2023. Т. 17. Вып. 1. С. 21–26.
  3. Малашенко Ю.Е., Назарова И.А. Анализ загрузки многопользовательской сети при расщеплении потоков по кратчайшим маршрутам // Информатика и ее применения. 2023. Т. 17. Вып. 3. С. 19–24.
  4. Гермейер Ю.Б. Введение в теорию исследования операций. М.: Наука, 1971.
  5. Salimifard K., Bigharaz S. The Multicommodity Network Flow Problem: State of the Art Classification, Applications, and Solution Methods // J. Oper. Res. Int. 2020. V. 22. Iss. 2. P. 1–47.
  6. Ogryczak W., Luss H., Pioro M. et al. Fair Optimization and Networks: A Survey // J. Appl. Math. 2014. V. 3. P. 1–25.
  7. Luss H. Equitable Resource Allocation: Models, Algorithms, and Applications. Hoboken: John Wiley & Sons, 2012.
  8. Balakrishnan A., Li G., Mirchandani P. Optimal Network Design with End-to-End Service Requirements // Oper. Res. 2017. V. 65. Iss. 3. P. 729–750.
  9. Моудера Дж., Элмаграби С. Исследование операций. Модели и применения. Т. 2. М.: Мир, 1981.
  10. Йенсен П., Барнес Д. Потоковое программирование. М.: Радио и связь, 1984.
  11. Кормен Т.Х., Лейзерсон Ч.И., Ривест Р.Л. и др. Алгоритмы: построение и анализ. М.: Вильямс, 2005.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2.

Download (105KB)
3.

Download (115KB)
4.

Download (98KB)
5.

Download (99KB)
6.

Download (101KB)
7.

Download (108KB)
8.

Download (121KB)
9.

Download (127KB)
10.

Download (135KB)
11.

Download (135KB)

Copyright (c) 2023 Ю.Е. Малашенко, И.А. Назарова

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».