Багатокритеріальна оптимізація критеріїв транспортної телекомунікаційної мережі

Designing communication networks is a complex, multiconstraint and multi-criterion optimization problem. We present a multi-objective optimization approach to setting up a network while simultaneously minimizing network overloads and installation costs subject to reliability and flow constraints. Th...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Збірник наукових праць Інституту проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України
Дата:2010
Автор: Щербакова, Л.О.
Формат: Стаття
Мова:Ukrainian
Опубліковано: Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України 2010
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/27433
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Багатокритеріальна оптимізація критеріїв транспортної телекомунікаційної мережі / Л.О. Щербакова // Збірник наукових праць Інституту проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України. — К.: ІПМЕ ім. Г.Є. Пухова НАН України, 2010. — Вип. 56. — С. 162-167. — Бібліогр.: 4 назв. — укр.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-27433
record_format dspace
spelling Щербакова, Л.О.
2011-10-05T18:57:22Z
2011-10-05T18:57:22Z
2010
Багатокритеріальна оптимізація критеріїв транспортної телекомунікаційної мережі / Л.О. Щербакова // Збірник наукових праць Інституту проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України. — К.: ІПМЕ ім. Г.Є. Пухова НАН України, 2010. — Вип. 56. — С. 162-167. — Бібліогр.: 4 назв. — укр.
XXXX-0067
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/27433
621.39
Designing communication networks is a complex, multiconstraint and multi-criterion optimization problem. We present a multi-objective optimization approach to setting up a network while simultaneously minimizing network overloads and installation costs subject to reliability and flow constraints. These multi-criteria problems place great demands on mathematical formulation and method. In the literature different approaches for solving these kinds of multicriteria problems can be found, whereby two basic approaches are distinguished. On the one hand there are aggregation methods, e,g, the weighted sum function and the search for an object function, and on the other hand there are the so-called Paretobased solution techniques. In this article Pareto-based solution techniques are presented.
uk
Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України
Збірник наукових праць Інституту проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України
Багатокритеріальна оптимізація критеріїв транспортної телекомунікаційної мережі
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Багатокритеріальна оптимізація критеріїв транспортної телекомунікаційної мережі
spellingShingle Багатокритеріальна оптимізація критеріїв транспортної телекомунікаційної мережі
Щербакова, Л.О.
title_short Багатокритеріальна оптимізація критеріїв транспортної телекомунікаційної мережі
title_full Багатокритеріальна оптимізація критеріїв транспортної телекомунікаційної мережі
title_fullStr Багатокритеріальна оптимізація критеріїв транспортної телекомунікаційної мережі
title_full_unstemmed Багатокритеріальна оптимізація критеріїв транспортної телекомунікаційної мережі
title_sort багатокритеріальна оптимізація критеріїв транспортної телекомунікаційної мережі
author Щербакова, Л.О.
author_facet Щербакова, Л.О.
publishDate 2010
language Ukrainian
container_title Збірник наукових праць Інституту проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України
publisher Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України
format Article
description Designing communication networks is a complex, multiconstraint and multi-criterion optimization problem. We present a multi-objective optimization approach to setting up a network while simultaneously minimizing network overloads and installation costs subject to reliability and flow constraints. These multi-criteria problems place great demands on mathematical formulation and method. In the literature different approaches for solving these kinds of multicriteria problems can be found, whereby two basic approaches are distinguished. On the one hand there are aggregation methods, e,g, the weighted sum function and the search for an object function, and on the other hand there are the so-called Paretobased solution techniques. In this article Pareto-based solution techniques are presented.
issn XXXX-0067
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/27433
citation_txt Багатокритеріальна оптимізація критеріїв транспортної телекомунікаційної мережі / Л.О. Щербакова // Збірник наукових праць Інституту проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України. — К.: ІПМЕ ім. Г.Є. Пухова НАН України, 2010. — Вип. 56. — С. 162-167. — Бібліогр.: 4 назв. — укр.
work_keys_str_mv AT ŝerbakovalo bagatokriteríalʹnaoptimízacíâkriteríívtransportnoítelekomuníkacíinoímereží
first_indexed 2025-11-24T03:16:06Z
last_indexed 2025-11-24T03:16:06Z
_version_ 1850409991121403904
fulltext 162 © �.�. ����� � ���� ����� �� ������. – �� : �������, 1981. – 445�. 2. ����������� ������ � ����� ���� ���� // ���. ����� �.�. – �.: ����� ��� ����. 1989. – 672�. � �� ��� 6.09.2010�. ��� 621.39 �.�. ����� � (����!��, �. � �����) �������� � ���� �� ��� ������� �� � ���� ������������ � � �������������� � � �� Abstract L.A. Shebanov�. Designing communication networks is a complex, multi- constraint and multi-criterion optimization problem. We present a multi-objective optimization approach to setting up a network while simultaneously minimizing network overloads and installation costs subject to reliability and flow constraints. These multi-criteria problems place great demands on mathematical formulation and method. In the literature different approaches for solving these kinds of multi- criteria problems can be found, whereby two basic approaches are distinguished. On the one hand there are aggregation methods, e,g, the weighted sum function and the search for an object function, and on the other hand there are the so-called Pareto- based solution techniques. In this article Pareto-based solution techniques are presented. ����� � ��"#$���� �#� ���� � �� ����$#���� ! ������ ��� ! ��$�� �#� ��� %� ! ����& (���) ����� � " '�"�# "�� �� $���% # � �#, * � ����&� �� ��$� �� �� ���� ������ �� ��� %� �� �� �� �� � �$#�, * ����+����. � �# � ���� ���� �����0 ������� "���"������� �����$�� �� ����& , * �� ���#0����, �� ���� "� � $�� �� ������ ���, � � � & � ������ ! ��%���� �� �#�����$� . � �����# � "� ��� � ��$ ������ ��� ! ��� �� �#+���� "���� �$��# ���� � �� ����&, � ��� & � ���� "�� ! �� ��� �; �#��� ! ��#+���. <� � ���� �� ��� ! � ��$ �� ������ ����� ������ �$��� ���� "�� � ������ ��� ! ����& "� � ��"������ ;#��� ��$�� ! ��� %� �� #"$ ����$ ("� ������ 0� � �� �� �� # ����& ), �� �#��� ! "���� �� (���� ����&���� ����& ) ��� �� ����& ("� ������ 0� ��� ��$���� �����). = � � � �� ������ � �#� � ��� � �� � � ����� �� ���� "� ��� �� ���������� � ��"������, � �� �"������� �����$���� "������ �$� � &� � " � ��"��� ���� . >��� � � ��� ��� ���� � " $��� �� ���� ���� "�� + ����& �� � $��� �� ���� �$��# ����, �$� % �� ���� 163 ����$#���� !. �����!�"#� $�%�&' (�)���#*+�,*'�-/!�0 ���+1'$�2'0 >����� ����� ������ �$�� ! ���� "�� ! � " $��� �"������ ����#� ;#��� ! ��� %� �� ����& �� �� �� !! ;#��� �# ���� �� # "���$�� �# �����# �#�� ������� $��� ���" �: ( , , ),i i i iK optim C N V� (1) �� iK – ��� � �����$�� � � ����� �$� ������ ��� ! ���; iC – ��������% ������ % ��� �� ����& ; iN – ��������% ������ % ;#��� ��$�� ! ��� %� �� ����& ; iV – ��������% ������ %, ���% ���������"#0 �� �#���# "���� ��� ������ ��� ! ����& . � &��% " ������� ���� ������ ! 0 �$���� + ���$��� !. �$� "��� �&���� �����$�� � "������� "� ��� �� �*� �� ������� � ��"������ �#��� �� ���� # ��� ��� ���% �����". >����� ��� �� � �����"# � $���0 � �#, * � " ��"$ � ����#������ � � � ����� ���# � ��# �, ��� ��0 �����$��� "������� ��� �� � (���.1) [2]. � ��� �� �# �� "�$�&� ��� (1) ��0 ��$��: 0 [ , , ( )] . kt t K F C N V t dt� � (2) A$ � "�"������, * ������ !, "� ����� �� ������ ���� "�� � �$� ������ ��� ! ���, �#$� ���� ����� ��� �, * � ��� !� � � � �� �# "� $����� , ��� %� ��� ������� � $ �# � � � �� � � ��# �$���. ���*�% ��� � ��0 "������� �#$�, �$� �� ������� ����% �� ��� ��#�� %. B��.1 – =��� ��� " ���&���� �����$�� � � ��"���� ��� %� �� ����& �� �� �� !! ;#��� �# ���� <� ���� ��� ��������� ������ ! , �� �� ���� #+���� �$� 164 ��� �� � �����"#: 1. ������ % ;#��� ��$�� ! ��� %� �� . ����% ������ % ���������"#0���� � ��"��� � � �� �� �� ���� $���� "'0������, � �� %� �� ��+ �� � ��$#� # ��� . ����% � ��"��� �$� �0 �� ���� ������� � $ �# (��* � $�� ��� �� "� $��#0����, ;#��� ��$��� ��� %� ��� �����0, "����#0���� "���$��� ��� %� ��� ����& ). 2. ������ % ��� �� . ����% ������ % ���������"#0���� � ��"��� � ��� ��$���� ����� �� �#� ���� �� � ���� "�� + ����& . �$� ����� �� �� �� �� � � � "# ��� ������ % ��� �� , ��� �� �# "��� ��+�� ��� %� ���. 3. ������ % �� �#��� ! "���� �� . C��������"#0���� ���� ����&����� ��� �� ��������� ����$ . E�* �� ����&���� � "� � $��� ��� � � �� – ����$� �#�#�� �� �� + ��� �� ��# ����� ���� ����&����, ��� %� ��� ����& �#�� "����# ����� ����� � " '�"�# �#�� "�"�� ��� ; ���� �� ���� (� ���$��� "� ����&���� ����$# ���� ��� 50%, �������$��� – 70%). �$� ������� ������ ! ���$ "#+���� ���������� � ��$ , �� � " $�+�� ������ ��������� ���$���� ������ �$� � ��$�� ! ���� "�� !. 3�*1�"�!!4 �'%1!�5+!+ ��*,��-���+1�-/!+7 "�*'�!�'" %-4 �*�!���*�!�0 ��� B "�$���� lv �� ��� � ���� �$� ������ ��� ! ���. � &� �# " �� ��� �� ��+�� ��� ���#�� ! 1 2 3, , ,S S S # ��"#$���� ���� ������� � ��"���� ���%��+�� "������� , , .i i iN C V A���� "��� � � ���� �� ��� � ���� �� �� �� ����� �����$���% �� ��� ,iv ���#+���� "�������� #"���$���� � � ��"���� � ��� � �� � � " ’�"���� "���� ( ).iq v A��� �� � ���� "������� �$����� ( )iq v �#�� �����% � ��� � ���% �� ��� �� ���� "� ��� �� ���������� ������ ��� – ��� %� �� , �� �#��� ! "���� �� �� ��� �� . A��#�� ! % �� �� !� "������� � ��"��� ������� $�� ������ :G 31 2 13 11 11 1 12 1 23 22 21 2 22 2 3 31 3 32 3 33 3 4 41 4 42 4 43 4 1 2 3 ,, , ,, , , , , , , , ... ... ... ... , , ,l l l l l l l SS S g Cv g N g V g Cv g N g V G v g N g V g C v g N g V g C v g N g V g C � � � ��� �� � � ��� � � � � � � �� � � �� � �� � � � � �� � �� (3) �� 1 2 3, ,S S S ���#�� !, � $� ������� ���%��0 ���� "������� �$� � ��"��� ��� %� �� , �� �#��� ! "���� �� % ��� �� �� �� ; 1 2, ,..., lv v v �� ���� �$� � �#�# �����$�� � � " ’�"���� "���� . � &��% " � "�$��#��� ��������� ������ ! ��0 � + � "� �� ���. G � 165 "��� �# ��� ��� � ���� "�� ! �� �� �� �� ����# �� ���� � ��# ���� ��������� � ��"��� . H �$� �� � ����%��� � �� ���# "�������� �$��� � ����. �$� �� � �#��� �� ���� # ��� ��� ��, �� "��� � #+���� #� �� �� �"����� �� �� ����� ! �� �"����� �� . =�� ���� � ���� �$� ������ ��� ! ���, �� �� ����+�� � � �#� �$� ��� � ��� � , �; ��#+�� �$���� H���� . � ����� ��� � �� ������: 1. ��� � � ��� %� �� ���%. � ��"#$���� " ��� � ��� �# �����$���� �&�0���� �� ��� ,iv �$� �� � #"���$�����% � ��"��� ��q � � ��$���%: i , 1 1arg_min ( ) ( ) i 1,l , k optim �� i i ij j v q v g v g k � � � � � � �� � � � � (4) �� k – � $�� ��� � ��"��� (# ��� �# �����# k =3). 2. ��� � K#� ��. ������$���� �#�� �� ��� ,iv �$� �� � #"���$�����% � ��"��� �q � � ��$���%: � �i _ min _ maxarg_min ( ) (1 ) , i 1,l ,optim � i i iv q v c q c q� � � � (5) � �_ min jmin , j 1,k ,i ijq q� � � �_ max jmax , j 1,k ,i ijq q� � �� – �� �% � �; � 0��, (0;1).c� 3. ��� � ���� ��� � . ��� � �� ���� #0 ��"#$�����, ���&�� ��� � � � � ! %� �� �� " ���� + � ���� 0+. ������$���� �#�� �&����� �� ���: � �i B _ maxarg_min ( ) ( ) (1 ) , i 1,l .optim � i � i iv q v c q v c q� � � � (6) 4. � � ������% ��� �. � �����# "��� �# ���� ��� �# �$� � &� � �� ���# �"����+�� �������$�� "������� ����� � ��"��� . <���$ ����� ��� �"����0���� � � ��$��� "������� #"���$���� � � ��"���� min/max ( )iq v �� ��� iv 0 �����$����: � �i min/maxarg_min ( ) ,optim iv q v� (7) � �min/max j( ) max .i ijq v g� 5. ��� � A� �&�. �$� � &� ! ���#�� ! kS "��� ��� � � ��$�� "�������: 1_ min 2 _ min _ min, ,..., .i i lkg g g (8) ������� (8) "������� �� ��0� � � &� � "�������, * "��� ������ # �� �� �# �� �� ������ (3). � ��"#$���� ���&#0� ������+ H ( ��� �# �����# ������� � ����� ��� �� �� ): 166 11 11 1_ min 12 12 2 _ min 13 13 3_ min 21 21 1_ min 22 22 2 _ min 23 23 3 _ min 1 1 1_ min 2 2 2 _ min 3 3 3 _ min , , , , , , ... ... ... , , . i i i i i i l l i l l i l l i h g g h g g h g g h g g h g g h g g H h g g h g g h g g � � � � � � � � � �� � � � � � � � � � � � � (9) ������$���� �&�0���� �� ��� ,iv �$� �� � � ��"��� ��q �� ��0 #� : � � � � i � � j arg_min ( ), i 1,l , ( ) max , j 1,k . optim �� i �� i ij v q v q v h � � � � (10) ����� ��� �, �� ����, �� ���� "� �'����� ��� ����, �; ��#+�� �$���� H���� �� �� "� ��0 ����� ������ �$�� ! �� �"����� �� , � 0 ������ �� � � �� �$��# !! � � $����. �������"�!!4 !,&'�#�-81�"'*!'�!�)� �'%7�%� %-4 �'%1!�5+!+ ��*,��-���+1�-/!+7 "�*'�!�'" �$� � ��� ������ � ��� � ���� �� ��� � " ’�"���� ����� �����- � �$�� ! �� �"����� �� �� � �#0���� �� ���� # ��� ��� �� -%� �� �- ��% � �� �. <���% ��� � ��"���� ���%��+�� " ��"$ � S � �� "�������, � �� 1 2 3, , : [0, ),S S S V � � �� � �, 1, .iV v i l� � ��$ � �$� # �#�#�� �� � ��"��� �� � ��# �� ��� " ��"$ � v �� � �#0���� "� %����� �$�� � � �#� � L-��� �� ! � �� A#��� . �$� � � "� %��+0���� "��� �&���� � ���� " ���� �$# ( 1; ) � ����#�� � � $ � �� (k-1)- � � ����#: 1 (1 ) 1 1, k j j d� � � � � � (11) �� jd � �; � 0�� �&$� �� ; k � $�� ��� ��������� � ��"��� (k=3). ��$ ����$+0���� "������� #"���$���� � � ��"���� �� �� ��� �� ! "� ����, * � " $�0 ��� # ��� ��$ � %��% �������� �$� # ��������� � ��"��� . �$� �� � �� ���� #0� � ����� ��� �� � ������$� � L- ��� �� ! � � A#��� : � � � � 0,1 ( ) sup min , ( ( )) ,i iq v h G G S v� � �� � � � �� � (12) ( ) ( , ) ,i j jS v S h S v� �� � ( ) (1 ) 1 ( ( )) ,j i j S S v i d G S v � � � � � � � � � �� ( ) ( , )i j jS v S h S v� �� � ��"$ � � ��"��� , ��#� �� �$� # ���� �� � ��# �� ���� v V� ���� �*#0 � � � ;� : [0,1]h FxV � � ��� ;#��� �. >� � ��# 167 © M.�.N�������, N.=.�#���� ;#��� + h ���%��� "������� ��������� � ��"��� , �� ������ � ��"� "� �� � ��# " � � 0� ��� �� ! ��"$ � ( )jS v ���� �$ [0,1]. =�"����� �# �� ��� optimv �� ��+�� � ������� ��� ! � ��� � ( �� �� � ���#��� 1), �$� �� ! ��� � K ��0 ��%� $�� �����$��� "�������. Q�% �� ��� �#�� ���*�� �$�������� ��� ��"#$���� � " ’�"���� "���� ����� ������ �$�� ! ���� "�� !: � �iarg_max ( ) .optim iv q v� (13) �+�!�"#+ >��� � � ��� ��� ���� � " ’�"���� "���� ����� ������ �$�� ! ���� "�� ! �$� ������ ����� ���, � " $�0 ��� ����� �� ��� �$��# ���� � �� � ���� "�� ! ��#+��� ������ ����� ���. ��� ���� � " $�0 #����#�� �#�'0��� ��� � ���� �&����� �$��# ����, �� � ���� ����, �� �� � �� �� % ����, ��# �0���� ���� "�� � �� �$��# ���� ������ ����� ���. < �"�� ��"#$���� ��$���0���� ������� �����$���� "������ ��������� ������ ! , ����� ���������"#0���� ������ ��� ! ���, ��� #+�� ��� �� �# !� ��$ � %��% �������� �$� #. 1. � �� �.�. ��� R �� ��� ����&� ��� / �.�. � �� , �.�.��� �. – 2-� �"�., �������. � � �. – AH�.: NC=-H�����#��, 2006 – 704 �. 2. ����� � �. �. ����� "�� � �� � ��$+ ���� ������ ! ������ " ’�"�# / �.�. ����� �, �.�. �������, �.�. ������!���". H ��#���� �$� �*. �� �. "��$�� - �.: ���� ��, 2004. – 576 �. 3. #���� � �.�. <���&� ��� �������� -�� �����R� � ��$��� / �.�. #���� �. ����� � � � ���. 1-� �"�����, A����-H�����#��, 2004�. 4. ���$�� %.�. <���&� ��� ����������� ������: A��� ���� / %.�. ���$��, �.�. � &��'���, �.�. � � ��� � (�.; � ( ��(. ).�. *+�� ��. – �.: B��� � � �"�, 1985. � �� ��� 13.09.2010�. ��� 683.06 M.�.N�������, N.=.�#���� ������ ���� �� ��� �������� ������ �� � � ���9������� � ��� :� ����������� �� � S$� ���� �� ���# ���� ���"# ����� (UD ) ��#��#0���� �� �� ������� ����#���� ����� �� � �� ����: - ����������� �$ ����� CS , �� ���#+�� ��������# �$����, * � - *�0 ��� �� � ����#�� ! ���& �, ��� �� �$��� ���& � �� ��� ,