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J-GLOBAL ID：201802261273618803   整理番号：18A0467307

埋込型インテリジェント定式化を用いた企業ネットワークにおける回復力を管理するためのバイオインスパイアードツール【Powered by NICT】

A bio-inspired tool for managing resilience in enterprise networks with embedded intelligent formulation

著者 (2件)： Habib Sami J. (Department of Computer Engineering, Kuwait University, Kuwait, Kuwait) ,  Marimuthu Paulvanna N. (Department of Computer Engineering, Kuwait University, Kuwait, Kuwait)
資料名： Expert Systems  (Expert Systems)
巻： 35  号： 1  ページ： ROMBUNNO.12208  発行年： 2018年 
JST資料番号： T0510A  ISSN： 0266-4720  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 生物は本質的に弾性,それらの正常な機能を保持するために回復力を理解するための知能の徴候として見たおよび予期しない変化に反応した。生活内の弾性挙動は進化サイクルを通して開発した。ここでは,不確実な作業負荷,初期設計段階で考慮されていない,ENをガイドするためのインテリジェント定式化を埋め込むことによって弾性挙動に伴う企業ネットワーク(EN)を提供した。最適化問題としてEN内弾性管理問題を定式化し,目的関数は回復力を最大化することである。遺伝的アルゴリズム(GA),分子集合体(MA)とアリコロニー最適化(ACO)から成るバイオインスパイアードツールを開発した。100ノードのEN,7.6TBの重い基幹回線トラフィックを著者らの実験結果は,GAが50%の最大回復力が,MAは46%,ACO利得31.54%を実現するだけで,元のENは20%回復力を有していたを得ることを示した。光作業負荷と,MAおよびGAは64%と62%の最大回復力と密接に行い,それぞれ,ACO(アリコロニー最適化)は最大32%の中程度の回復力を示した。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 利得 ,  遺伝的アルゴリズム ,  目的関数 ,  アルゴリズム ,  分子集合体 ,  不確実性 ,  基幹回線 ,  弾性 ,  最適化問題 ,  *定式化
準シソーラス用語： アリコロニー最適化 ,  弾性的挙動 ,  *企業ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： バイオにヒントを得たアルゴリズム ,  企業進化 ,  iIntelligence定式化 ,  回復力 ,  作業負荷不確実性

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 埋込 ,  定式化 ,  企業ネットワーク ,  回復