Підвищення ефективності обробки та розподілу потоків у розподілених телекомунікаційних системах на основі NSGA-III та RVEA

Анотація

У статті представлено розробку та експериментальну верифікацію модифікованих еволюційних алгоритмів багатокритеріальної оптимізації для підвищення ефективності обробки даних та розподілу потоків у розподілених телекомунікаційних системах. Метою дослідження є підвищення ефективності функціонування системи в умовах динамічного середовища зі змінним навантаженням, завадами та обмеженими обчислювальними ресурсами. Наукова задача полягає у забезпеченні ефективної та стійкої багатокритеріальної оптимізації розподілу й обробки інформаційних потоків з урахуванням критеріїв: затримка обробки, використання ресурсів, балансування навантаження та стабільність системи. Запропонований комплексний підхід базується на модифікаціях алгоритмів NSGA-III та RVEA із впровадженням адаптивних механізмів: прогнозування навантаження, гібридної обробки обмежень, динамічного коригування напрямків пошуку та узгоджених стратегій мутації. Архітектура методу передбачає інтеграцію механізмів еволюційної оптимізації у конвеєри обробки даних у розподілених середовищах, що забезпечує узгоджений розподіл ресурсів і адаптивне керування обчислювальними процесами між вузлами мережі. Експериментальну верифікацію проведено для двох сценаріїв: розподілу потоків у розподілених телекомунікаційних системах та розпізнавання об’єктів у відеопотоці в умовах завад. Отримані результати показали, що модифікований алгоритм NSGA-III забезпечує найвищий приріст ефективності, зменшуючи час обробки до 2,8% та підвищуючи точність розпізнавання до 1,4%. Модифікований алгоритм RVEA також показує стабільні результати, забезпечуючи покращення часу обробки на ≈2,3%, точності на ≈1,1% та зниження використання GPU до 2,0%. Оскільки в результаті експериментів було отримано дані менше 5%, проведено статистичну перевірку з використанням t-критерію Стьюдента, яка підтвердила значущість зменшення часу обробки, підвищення точності та використання GPU (p < 0,05), тоді як зміни у використанні CPU, RAM та VRAM не є статистично значущими, що свідчить про відсутність додаткового обчислювального навантаження. Отримані результати підтверджують, що запропоновані модифікації еволюційних алгоритмів є ефективними для адаптивної оптимізації обробки даних і розподілу потоків у розподілених телекомунікаційних середовищах, забезпечуючи підвищення ефективності, стійкості та надійності функціонування в динамічних умовах.