СИНТЕЗ МЕРЕЖІ ЗВ’ЯЗКУ КЛАСТЕРА ТУМАННОГО ШАРУ ВИСОКОЩІЛЬНОГО ПРОМИСЛОВОГО ІНТЕРНЕТУ РЕЧЕЙ
DOI:
https://doi.org/10.26906/SUNZ.2026.1.082Ключові слова:
високощільний промисловий Інтернет речей, туманний шар, обчислювальні ресурси, затримка пакета, чергаАнотація
У промислових умовах туманний шар є важливою складовою екосфери Інтернету речей для забезпечення безперервності технологічних процесів та дотримання вимог до надійності й відмовостійкості. Але обмежені ресурси пристроїв туманного шару призводять до зростання затримок обробки, черг, втрати даних або деградації сервісу, особливо при високій щільності туманних пристроїв на обмеженій території. Дані виклики можуть бути суттєво зменшені при формуванні оптимальної мережі зв’язку між туманними пристроями, об’єднаними в єдиний кластер. Метою цього дослідження є розробка аналітичного рішення для оптимізації пропускної здатності при передачі даних в туманних ІоТ мережах з високою щільністю вузлів на базі відповідної математичної моделі процесу обміну даними між шарами ІоТ.. Отримані такі результати. Розроблена математична модель, що визначає характеристики каналів зв’язку між туманними пристроями. Сформульована оптимізаційна задача, що визначає оптимальні значення щільності інформаційного потоку, які мінімізують середню затримку мережі зв’язку з обмеженням за вартістю послуг. Рішення цієї задачі знайдено за допомогою використання невизначених множників Лагранжа. В результаті знайдені значення оптимальних потоків всередині туманного кластера між його пристроями. Висновки. Знайдені значення оптимальних потоків всередині туманного кластера між його пристроями, що дозволяє синтезувати оптимальну мережу зв’язку за критерієм мінімізації затримки передачі інформаційних пакетів.Завантажити
Посилання
1. Клівець С. І., Кулєшов О. В., Кулєшова Т. В. (2025), “Адаптивний метод динамічного керування ресурсами граничного шару індустріального Інтернету речей”, Системи управління, навігації та зв'язку, № 4, C. 88–91, doi: https://doi.org/10.26906/SUNZ.2026.1.70-73 DOI: https://doi.org/10.26906/SUNZ.2025.4.088
2. Zamzam, M., Elshabrawy, T. & Ashour, M. (2019) Resource management using machine learning in mobile edge computing: A survey. In: Proceedings of the 2019 Ninth International Conference on Intelligent Computing and Information Systems (ICICIS). DOI: https://doi.org/10.1109/ICICIS46948.2019.9014733 DOI: https://doi.org/10.1109/ICICIS46948.2019.9014733
3. Qayyum, T., Trabelsi, Z., Malik, A. W. & Hayawi, K., 2022, Mobility-aware hierarchical fog computing framework for Industrial Internet of Things, Journal of Cloud Computing, 11(1), 72, doi: https://doi.org/10.1186/s13677-022-00345-y DOI: https://doi.org/10.1186/s13677-022-00345-y
4. Kasumov, V. A., Amashov, Y. A. & Ismailov, J. M., 2023, Integration of technologies of Internet of Things and fog computing, Problems of Informatization and Management, 65, doi: https://doi.org/10.18372/2073-4751.65.15367 DOI: https://doi.org/10.18372/2073-4751.65.15367
5. Gasimov, V. A., Aliyeva, Sh. Kh. & Assanova, Zh. S., 2023, Implementation of industrial internet of things technologies using edge, fog, and cloud computing, Problems of Informatization and Management, 75, doi: https://doi.org/10.18372/2073-4751.75.18012 DOI: https://doi.org/10.18372/2073-4751.75.18012
6. Rezanov, B. M., 2022, Analysis of methods for reducing microflow latency in IoT support systems on fog platforms, Control, Navigation and Communication Systems, 3, 88, doi: https://doi.org/10.26906/SUNZ.2022.3.088 DOI: https://doi.org/10.26906/SUNZ.2022.3.088
7. Cvirkun, L. & Sobolevskiy, I., 2025, Analysis of fog computing environments for building IoT infrastructure, Inf. Technology: Computer Science, Software Engineering and Cyber Security, 1, pp. 31–36, doi: https://doi.org/10.32782/IT/2025-1-31 DOI: https://doi.org/10.32782/IT/2025-1-31
8. Zhang, X., Wang, X., Xu, X. & Duan, L. (2023) Resource Management in Mobile Edge Computing: A Comprehensive Survey. ACM (survey). DOI: https://doi.org/10.1145/3589639 DOI: https://doi.org/10.1145/3589639
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2026 Sergii Klivets, Heorhii Krykhovetskyi, Tetiana Kulieshova
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
