Search academic texts

Information × Registration Number 2121U008023, Article popup.category Бакалаврська робота Title Спосіб конструювання трафіку в кластерних транспортних мережах з урахуванням заданих параметрів якості обслуговування (AI translated) popup.author Грабовенко Ірина ВікторівнаHrabovenko Iryna Viktorivna popup.publication 01-06-2021 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/41806 popup.publisher Київ Description В бакалаврському дипломному проекті реалізовано спосіб конструювання трафіку в кластерних транспортних мережах з урахуванням заданих параметрів якості обслуговування, суть якого полягає формуванні оптимального шляху для передачі маршрутної інформації. Програма дозволяє обчислити множину оптимальних маршрутів всередині кластерів транспортної мережі та визначати маршрут, що найбільше відповідає якості обслуговування на основі заданих параметрів для пошуку маршруту. Програмний продукт був створений на мові програмування Python 3.9, у візуальному середовищі PyCharm Community Edition 2021.1.1. Для візуалізації графа кластерної мережі, вводу початкових даних та отримання результатів моделювання використовується оболонка PyQT5 5.15.4 бібліотеки Qt на мові Python. Для процесу поділу графа на кластери використовується алгоритм кластеризації k-середніх імпортований з бібліотеки Scikit-learn. In this project for a Bachelor's Degree, traffic engineering method in cluster-based vehicular networks taking into account the specified parameters of Quality of Service is realized, the essence of which is to construct a path for efficient transmission of route information. The software product makes it possible to calculate the set of optimal routes within the clusters of vehicular network and determine the route that best meets the Quality of Service metrics based on input parameters for route search. The software product was realized in Python 3.9 programming language in PyCharm Community Edition 2021.1.1. visual environment. The PyQT5 5.15.4 shell of the Python Qt library is used to visualize the graph of cluster-based network, input of the initial data and output of the algorithm simulation results. The k-means clustering algorithm imported from the Scikit-learn library is used for the process of dividing the graph into clusters. popup.nrat_date 2025-11-05 Close