РОЗПОДІЛЕНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ГЕТЕРОГЕННИХ СИСТЕМ ІНТЕРНЕТУ РЕЧЕЙ
DOI:
https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2025.1.2.6Ключові слова:
Інтернет речей, гетерогенні системи, розподілене моделювання, управління ресурсами, мережі, балансування навантаження, машинне навчання, хмарні обчисленняАнотація
Стаття присвячена дослідженню та розробці розподіленої системи моделювання для гетерогенних систем Інтернету речей (IoT). У сучасних умовах розвитку IoT-технологій виникає необхідність у створенні ефективних методів керування ресурсами, синхронізації даних і забезпечення взаємодії великої кількості пристроїв. Існуючі моделі та системи моделювання мають низку обмежень, зокрема високі затримки в обробці даних, обмежену масштабованість та значні вимоги до обчислювальних ресурсів. У роботі запропоновано трирівневу архітектуру розподіленого моделювання, яка дозволяє ефективно керувати взаємодією IoT-пристроїв. Архітектура складається з рівня розподіленого віртуального моделювання мережі, рівня взаємодії та контролю, а також рівня служби спільного зв’язку. Така структура дозволяє підвищити продуктивність системи, забезпечити швидку синхронізацію станів об’єктів та зменшити навантаження на центральні обчислювальні вузли. Проведено аналіз сучасних підходів до управління ресурсами та оптимізації обчислювальних процесів у IoT-системах. Досліджено алгоритми синхронізації станів об’єктів, розподілу завдань між вузлами та механізми балансування навантаження. Запропоновано методику динамічного перерозподілу ресурсів, що дозволяє адаптивно змінювати конфігурацію системи залежно від поточного навантаження. Експериментальне моделювання продемонструвало зменшення затримок обміну даними, покращення синхронізації та підвищення ефективності розподілу ресурсів.Запропонований підхід може бути використаний у різних сферах, зокрема в розумних містах, автоматизованому виробництві, транспортних системах та промисловому Інтернеті речей. Результати дослідження відкривають перспективи для подальшої оптимізації алгоритмів керування IoT-мережами, інтеграції штучного інтелекту для прогнозування навантажень та розробки нових методів адаптивного балансування ресурсів.
Посилання
Shakhatreh H., Sawalmeh A. H., Al-Fuqaha A., Dou Z., Almaita E., Khalil I., Othman N. S., Khreishah A., Guizani M. Unmanned Aerial Vehicles: A Survey on Civil Applications and Key Research Challenges. IEEE Access 2019, Vol.7. P. 48572–48634. doi: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2909530
Qin B., Zhang D., Tang S., Wang M. Distributed Grouping Cooperative Dynamic Task Assignment Method of UAV Swarm. Appl. Sci. 2022, 12, 2865. https://doi.org/10.3390/app12062865
Rizk Y., Awad M., Tunstel E. W. Cooperative Heterogeneous Multi-Robot Systems: A Survey. ACM Comput. Surv. 2019, Vol.52(2) art.29. P.1–31. https://doi.org/10.1145/330384
Jiang X., Zeng X., Sun J., Chen J. Research status and prospect of distributed optimization for multiple aircraft. Acta Astronaut. 2021, 42, 524551. https://doi.org/10.7527/S1000-6893.2020.24551
Ye F., Chen J., Sun Q., Tian Y., Jiang T. Decentralized task allocation for heterogeneous multi-UAV system with task coupling constraints. J. Supercomput. 2020, 77, P.111–132.
Chen J., Wu Q., Xu Y., Qi N., Guan X., Zhang Y., Xue Z. Joint Task Assignment and Spectrum Allocation in Heterogeneous UAV Communication Networks: A Coalition Formation Game-Theoretic Approach. IEEE Trans. Wirel. Commun. 2021, 20, 440–452. DOI: https://doi.org/10.1109/TWC.2020.3025316
Filimonchuk T., Volk M., Ruban I., Tkachov V. Development of information technology of tasks distribution for grid-systems using the GRASS simulation environment. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2016. Vol. 3/9 (81). pp. 45–53. DOI: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2016.71892
Volk M., Buhrii A., Kovtun E., Zhuravel D., Zborovskyi M. Simulation and management of fog computing for IoT. 7-th International Scientific and Technical Conference “COMPUTER AND INFORMATION SYSTEMS AND TECHNOLOGIES”. Kharkiv : NURE. – 2024. − P. 11–12.
Волк М. О., Гора М. В. Модифікований метод самовідновлення розподіленого програмного забезпечення в гетерогенних комп’ютерних системах. Сучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості. 2024. № 1(27). С. 5–17. DOI: https://doi.org/10.30837/ITSSI.2024.27.005
