ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ
И.Б. Саенко, И.В. Котенко "Генетическая оптимизация и визуальный анализ при формировании схем доступа в ВЛВС"
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
ПРИКЛАДНЫЕ АСПЕКТЫ ИНФОРМАТИКИ
И.Б. Саенко, И.В. Котенко "Генетическая оптимизация и визуальный анализ при формировании схем доступа в ВЛВС"

Аннотация.

В статье рассматривается подход к проектированию виртуальной локальной вычислительной сети (ВЛВС), основанный на использовании программных средств генетической оптимизации и визуального анализа схемы доступа ВЛВС. Излагается формальная постановка задачи оптимизации схемы доступа ВЛВС, решение которой повышает надежность и безопасность функционирования корпоративной вычислительной сети. Показано, что рассматриваемая задача относится к одной из форм булевой матричной факторизации и является NP-полной. В разработанном генетическом алгоритме, предложенном для решения поставленной задачи, реализован ряд усовершенствований, касающихся формирования начальной популяции, вида функции пригодности, кодирования хромосом и выполнения операций скрещивания и мутации. Разработанные программные средства реализуют генетический алгоритм, формируют визуальное отображение хода решения задачи и обеспечивают оценку решения задачи. Экспериментальные результаты показали высокую эффективность разработанного генетического алгоритма.

Ключевые слова:

виртуальная локальная вычислительная сеть, булева матричная факторизация, генетический алгоритм оптимизации, визуальный анализ.

Стр. 33-46.

I.B. Saenko, I.V. Kotenko

"Using genetic optimization and visual analysis tools for access schema design in virtual local area networks"

The paper considers an approach to the design of a virtual local area network (VLAN) based on software tools for genetic optimization and visual analysis of VLAN access schema. Authors describe a formal statement of the problem of VLAN scheme optimization, which solution can improve the reliability and security of operation of corporate computer networks. The paper shows that the problem considered is related to one of the forms of Boolean Matrix Factorization and that it is NP-complete. A number of improvements were implemented in the proposed genetic algorithm, concerning the formation of initial population, kind of the fitness function, coding chromosomes, and operation of crossing and mutation. Developed software tools implement the genetic algorithm, create a visual representation of the solving problem progress and provide the assessment of the problem solution. Experimental results show high effectiveness of the proposed genetic algorithm.

Keywords: virtual local area network, Boolean matrix factorization, genetic algorithm, visual analysis.

 

2017 / 01
2016 / 04
2016 / 03
2016 / 02

© ФИЦ ИУ РАН 2008-2016. Создание сайта "РосИнтернет технологии".