Moderní metody pro optimalizaci přepínání v počítačových sítích

Progressive optimization methods for applied in computer network

journal article - other

Czech

Standardní základ komunikačních sítí představují aktivní prvky, které provádí zpracování přenášených datových jednotek a na základě výsledků zpracování předávají datové jednotky směrem od odesílatele k příjemci. Nejtěžším úkolem aktivních prvků v současné době je určení, v jakém časovém okamžiku a kterou datovou jednotku má systém zpracovat, aby zpracování odpovídalo prioritě přidělené jednotlivým datovým jednotkám. Na základě analýzy architektury a funkcí aktivních síťových prvků a algoritmů umělých neuronových sítí lze předpokládat efektivní využití neuronových sítí pro řízení síťových prvků. Tento článek je zaměřen na návrh a použití vybraného typu umělé neuronové sítě (Hopfieldova neuronová síť) pro optimální řízení síťového přepínače.

Standard core of communications' networks is represent by active elements, which carries out the processing of transmitted data units. Based on the results of the processing the data are transmitted from sender to recipient. The hardest challenge of the active elements present to determine what the data processing unit and what time of the system to match the processing priority assigned to individual data units. Based on the analysis of the architecture and function of active network components and algorithms, artificial neural networks can be assumed to be effectively useable to manage network elements. This article focuses on the design and use of the selected type of artificial neural network (Hopfield neural network) for the optimal management of network switch.

active network element, algorithm, Hopfield neural network, switch

CEPL, M.; ŠŤASTNÝ, J.

2009

21. 12. 2009

1211-8516

Acta Universitatis Agriculturae et Silviculturae Mendelianae Brunensis

2009

6

Czech Republic

45

50

5