Оптимизация сетевых трафиков распределенных систем управления с использованием генетических алгоритмов; Технологии Microsoft в теории и практике программирования

Detalles Bibliográficos
Parent link:Технологии Microsoft в теории и практике программирования.— 2012.— [С. 49-51]
Autor principal: Журавлев Д. В. Денис Владимирович
Autor Corporativo: Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) Институт кибернетики (ИК) Кафедра интегрированных компьютерных систем управления (ИКСУ)
Otros Autores: Зебзеев А. Г. Алексей Григорьевич, Малышенко А. М. Александр Максимович
Sumario:Заглавие с титульного листа.
At present an increasing tendency of automatic control and regulation systems application in oil and gas industry is observed. Modern systems have a different topology and distribution in space. One of the main problems of distributed systems is the problem of the distribution of network traffic. This problem can be solved by increasing the network bandwidth. However, for distributed systems of oil and gas industry this solution is extremely expensive. In this paper the optimization of network traffic using genetic algorithms.
Lenguaje:ruso
Publicado: 2012
Colección:Автоматизированные системы управления и мехатроника
Materias:
Acceso en línea:http://www.lib.tpu.ru/fulltext/c/2012/C28/015.pdf
Formato: Electrónico Capítulo de libro
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=611341
Descripción
Descripción Física:1 файл (413 Кб)
Sumario:Заглавие с титульного листа.
At present an increasing tendency of automatic control and regulation systems application in oil and gas industry is observed. Modern systems have a different topology and distribution in space. One of the main problems of distributed systems is the problem of the distribution of network traffic. This problem can be solved by increasing the network bandwidth. However, for distributed systems of oil and gas industry this solution is extremely expensive. In this paper the optimization of network traffic using genetic algorithms.