ПОБУДОВА ДЕРЕВА ШТЕЙНЕРА ЗА ДОПОМОГОЮ МЕТОДА КЛАСТЕРИЗАЦІЇ

Автор(и)

  • Hlushkov O.

DOI:

https://doi.org/10.34185/1562-9945-6-155-2024-03

Ключові слова:

дерево Штейнера, мінімальне остовне дерево, метод оптимізації, кластеризація графа.

Анотація

В даній роботі розглядається метод побудови дерева Штейнера для оптимізації мережевих структур у розподілених комп'ютерних системах. Основна мета роботи полягає у дослідженні та впровадженні вдосконаленого алгоритму для знаходження точок Штейнера за допомогою методу кластеризації. Основна ідея методу полягає у використанні специфічного підходу до визначення точок Штейнера, що оптимізують під'єднання заданих точок у просторі. Метою цього підходу є зменшення обчислювальної складності, зберігаючи при цьому адекватну точність у побудові дере-ва Штейнера. Через спрощений підхід до кластеризації та визначення точок Штейне-ра, цей метод має потенціал значно оптимізувати процес вирішення поставленого за-вдання, особливо в сценаріях з великою кількістю точок. Для визначення його ефектив-ності проведено дослідження на графах з чотирма, п’яти та шести вершинами роз-ташованими на площині випадковим чином. Тестування проводилось за допомогою спеціального програмного забезпечення, написаного мовою Python. Загалом, дослі-дження показало, що метод кластеризації є ефективним інструментом для визначен-ня точок Штейнера, що дозволяє знизити обчислювальну складність та забезпечити адекватну точність у побудові дерева Штейнера. Подальші дослідження в цьому на-прямку можуть сприяти вдосконаленню методів оптимізації мережевих структур, що є важливим для широкого спектру практичних застосувань.

Посилання

Melzak, Z. A. Companion to Concrete Mathematics. John Wiley & Sons, Inc., 1973.

Winter, Pawel. Steiner Problem in Networks: A Survey. Networks, 17(2), 129–167.

The Shortest-Network Problem.

URL: https://mathweb.ucsd.edu/~ronspubs/89_01_shortest_network.pdf

Olshevskyi, A.I. Algorithms for Routing in Group Distribution of Network Data Packets for Distance Learning Based on DonNTU. Artificial Intelligence, No. 4, 2007, 483-490.

Wirsansky, E. Hands-On Genetic Algorithms with Python. Packt Publishing, 2020, 346 p.

Lytvynenko, V.A., Khovanskov, S.A., Maksyuta, D.Yu. Adaptive Algorithm for Building a Steiner Tree, KPU, 2016, 9 p.

Library of Computational Geometry Algorithms. URL: https://www.cgal.org/

Kruskal-based Approximation Algorithm for the Multi-Level Steiner Tree Problem. URL: https://arxiv.org/pdf/2002.06421v2.pdf

Завантаження

Опубліковано

2025-02-02