Редукція складності моделей мережевих структур та систем

Аналізується проблема складності мережевих структур та систем. Визначаються кількісні показники складності мережі та їх застосування для вибору ефективної моделі структури системи. Пропонуються методи редукції складності моделей мережевих систем з одночасним відстеженням збереження міри їх адекватн...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Доповіді НАН України
Date:2019
Main Author: Поліщук, О.Д.
Format: Article
Language:Ukrainian
Published: Видавничий дім "Академперіодика" НАН України 2019
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/158118
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:Редукція складності моделей мережевих структур та систем / О.Д. Поліщук // Доповіді Національної академії наук України. — 2019. — № 6. — С. 12-18. — Бібліогр.: 11 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-158118
record_format dspace
spelling Поліщук, О.Д.
2019-07-18T16:13:56Z
2019-07-18T16:13:56Z
2019
Редукція складності моделей мережевих структур та систем / О.Д. Поліщук // Доповіді Національної академії наук України. — 2019. — № 6. — С. 12-18. — Бібліогр.: 11 назв. — укр.
1025-6415
DOI: doi.org/10.15407/dopovidi2019.06.012
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/158118
519.7
Аналізується проблема складності мережевих структур та систем. Визначаються кількісні показники складності мережі та їх застосування для вибору ефективної моделі структури системи. Пропонуються методи редукції складності моделей мережевих систем з одночасним відстеженням збереження міри їх адекватності. Ефективність запропонованих підходів ілюструється на прикладах реальних складних систем.
Анализируется проблема сложности сетевых структур и систем. Определяются количественные показатели сложности сети и их использование для выбора эффективной модели структуры системы. Предлагаются методы редукции сложности моделей систем с одновременным отслеживанием сохранения меры их адекватности. Эффективность предложенных подходов иллюстрируется на примерах реальных сложных систем.
The problem of complexity of network structures and systems is analyzed. The quantitative indicators of the dimensional and connective network complexity are determined, and examples of their application for choosing an effective model of the system structure are given. The methods of reduction of the complexity of models of network systems are offered, taking into account that such systems can be investigated only in general. The first of these approaches consists in the identification and exclusion of fictitious elements from the network, i.e. nodes and edges are formally included in the structure, but not involved in the system operation. This allows us to reduce the complexity of many real system models by dozens. The concepts of flow adjacency matrix and the flow core of a network system determining the most functionally important components of it are introduced. In the simplest case, the flow cores allow us to exclude the transit nodes from the system model, i.e. elements which do not add or remove the part of flows that are moving through the network. The specific weight of the flow core determines how adequate is its model in comparison with the source network model. A number of examples show that the flow cores significantly reduce the complexity of system models. The method of encapsulation of the components of supplements to flow cores is proposed to increase the adequacy of their models. The main features of subnets that can be encapsulated are determined, and examples of real systems are given, for which the encapsulation method reduces the dimension of their models by dozens and more without significant loss of adequacy.
uk
Видавничий дім "Академперіодика" НАН України
Доповіді НАН України
Інформатика та кібернетика
Редукція складності моделей мережевих структур та систем
Редукция сложности моделей сетевых структур и систем
Reduction of the complexity of models of network structures and systems
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Редукція складності моделей мережевих структур та систем
spellingShingle Редукція складності моделей мережевих структур та систем
Поліщук, О.Д.
Інформатика та кібернетика
title_short Редукція складності моделей мережевих структур та систем
title_full Редукція складності моделей мережевих структур та систем
title_fullStr Редукція складності моделей мережевих структур та систем
title_full_unstemmed Редукція складності моделей мережевих структур та систем
title_sort редукція складності моделей мережевих структур та систем
author Поліщук, О.Д.
author_facet Поліщук, О.Д.
topic Інформатика та кібернетика
topic_facet Інформатика та кібернетика
publishDate 2019
language Ukrainian
container_title Доповіді НАН України
publisher Видавничий дім "Академперіодика" НАН України
format Article
title_alt Редукция сложности моделей сетевых структур и систем
Reduction of the complexity of models of network structures and systems
description Аналізується проблема складності мережевих структур та систем. Визначаються кількісні показники складності мережі та їх застосування для вибору ефективної моделі структури системи. Пропонуються методи редукції складності моделей мережевих систем з одночасним відстеженням збереження міри їх адекватності. Ефективність запропонованих підходів ілюструється на прикладах реальних складних систем. Анализируется проблема сложности сетевых структур и систем. Определяются количественные показатели сложности сети и их использование для выбора эффективной модели структуры системы. Предлагаются методы редукции сложности моделей систем с одновременным отслеживанием сохранения меры их адекватности. Эффективность предложенных подходов иллюстрируется на примерах реальных сложных систем. The problem of complexity of network structures and systems is analyzed. The quantitative indicators of the dimensional and connective network complexity are determined, and examples of their application for choosing an effective model of the system structure are given. The methods of reduction of the complexity of models of network systems are offered, taking into account that such systems can be investigated only in general. The first of these approaches consists in the identification and exclusion of fictitious elements from the network, i.e. nodes and edges are formally included in the structure, but not involved in the system operation. This allows us to reduce the complexity of many real system models by dozens. The concepts of flow adjacency matrix and the flow core of a network system determining the most functionally important components of it are introduced. In the simplest case, the flow cores allow us to exclude the transit nodes from the system model, i.e. elements which do not add or remove the part of flows that are moving through the network. The specific weight of the flow core determines how adequate is its model in comparison with the source network model. A number of examples show that the flow cores significantly reduce the complexity of system models. The method of encapsulation of the components of supplements to flow cores is proposed to increase the adequacy of their models. The main features of subnets that can be encapsulated are determined, and examples of real systems are given, for which the encapsulation method reduces the dimension of their models by dozens and more without significant loss of adequacy.
issn 1025-6415
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/158118
citation_txt Редукція складності моделей мережевих структур та систем / О.Д. Поліщук // Доповіді Національної академії наук України. — 2019. — № 6. — С. 12-18. — Бібліогр.: 11 назв. — укр.
work_keys_str_mv AT políŝukod redukcíâskladnostímodeleimereževihstrukturtasistem
AT políŝukod redukciâsložnostimodeleisetevyhstrukturisistem
AT políŝukod reductionofthecomplexityofmodelsofnetworkstructuresandsystems
first_indexed 2025-12-07T13:12:06Z
last_indexed 2025-12-07T13:12:06Z
_version_ 1850855262182703104