Алгоритмы интеллектуального анализа данных в распределённых информационных системах при ограничениях асинхронного обмена
Abstract
Рассматривается задача интеллектуального анализа данных в распределённых информационных системах при асинхронном обмене между узлами. Анализ выполняется в условиях отсутствия глобальной синхронизации и неполной наблюдаемости состояний. Система описывается ориентированным графом с потоками данных и задержками передачи . Предлагается алгоритмический подход, основанный на локальной обработке и последующей агрегации результатов при ограничениях на согласованность данных. Формализуется критерий качества анализа с учётом рассинхронизации состояний. Рассматриваются исключительные ситуации, связанные с потерями сообщений и неупорядоченной доставкой. Приводится оценка вычислительной сложности и устойчивости алгоритмов к росту степени распределённости. Результаты ориентированы на применение в распределённых аналитических и управляющих системах
About the Authors
Татьяна ЯницкаяRussian Federation
Руслан Усманов
Russian Federation
References
1. Glushak E.V., Klyuev D.S., Volovach V.I. Analiz raspredeleniya zadach v sisteme oblachnykh i tumannykh vychislenii. Analysis of task allocation in cloud and fog computing systems. T-Comm: Telekommunikatsii i transport. 2025, vol. 19, no. 7, pp. 25-33. DOI 10.36724/2072-8735-2025-19-7-25-33. In Russ.
2. Gorodetsky, V. I. Basic Trends of Decentralized Artificial Intelligence / V. I. Gorodetsky // Pattern Recognition and Image Analysis. Advances in Mathematical Theory and Applications. – 2023. – Vol. 33, No. 3. – P. 324-333. – DOI 10.1134/S105466182303015X.
3. Smagin, V. I. Robust extrapolation for systems with unknown input and interval uncertainty in system and observations / V. I. Smagin, K. S. Kim // Tomsk State University Journal of Control and Computer Science. – 2023. – No. 62. – P. 85-91. – DOI 10.17223/19988605/62/9.
4. Tsiramua, S. Logical-Probabilistic Modeling and Structural Analysis of Reconfigurable Systems Composed of Multifunctional Elements / S. Tsiramua, H. Meladze, T. Davitashvili // Pattern Recognition and Image Analysis. Advances in Mathematical Theory and Applications. – 2024. – Vol. 34, No. 1. – P. 144-157. – DOI 10.1134/S1054661824010218.
5. Rouban, A. I. The sensitivity coefficients for dynamic systems described by nonlinear difference generalized equations with the distributed memory and characterized by generalized functionals / A. I. Rouban // Tomsk State University Journal of Control and Computer Science. – 2022. – No. 61. – P. 81-87. – DOI 10.17223/19988605/61/8
Review
For citations:
, . Kaspijskij nauchnyj zhurnal. 2025;(4 (9)).
Email this article 