Optimization of Machine Learning Method to Improve the Management Efficiency of Heterogeneous Telecommunication Network

Zhebka, Viktoriia та Gertsiuk, Mykola та Sokolov, Volodymyr та Malinov, Vladyslav та Sablina, Mylana (2022) Optimization of Machine Learning Method to Improve the Management Efficiency of Heterogeneous Telecommunication Network Cybersecurity Providing in Information and Telecommunication Systems 2022, 3288 (1). с. 149-155. ISSN 1613-0073

Текст V_Zhebka_M_Gertsiuk_V_Sokolov_V_Malinov_M_Sablina_CPITS_2022.pdf Download (1MB)

Анотація

This paper presents some optimization method aspects use in telecommunications networks. The use of optimization methods by machine learning means is especially important to avoid various emergencies in networks. It is advisable to use machine learning methods to obtain information about signal quality, traffic, etc. At the same time, it is possible to make various malfunctions forecasts, routing, safety control. It is determined that the Markov random field model is effective in modeling in homogeneous networks. This approach allows an exponential distribution nodes modeling in heterogeneous networks. A proximal gradient algorithm modification is presented—a method of variable metric proximal gradient. Ensuring fast convergence is achieved by diagonal step size means, which is more efficient than scalar. The article reveals an adaptive metric selection rule, i.e., a diagonal step based on the BarzilaiBorwein (BB) method. The presented algorithm combines two approaches: the standard proximal gradient method and the proximal Newton method. The establishment of clear rules for choosing the diagonal step size for convex optimization algorithms has been implemented.

Тип елементу :	Стаття
Ключові слова:	Convex optimization; optimization methods; machine learning; diagonal step size; BarzilaiBorvain method; proximal gradient
Типологія:	Це архівна тематика Київського університету імені Бориса Грінченка > Статті у наукометричних базах > Scopus
Підрозділи:	Це архівні підрозділи Київського університету імені Бориса Грінченка > Факультет інформаційних технологій та математики > Кафедра інформаційної та кібернетичної безпеки імені професора Володимира Бурячка
Користувач, що депонує:	Павло Миколайович Складанний
Дата внесення:	20 Груд 2022 17:12
Останні зміни:	20 Груд 2022 17:12
URI:	https://elibrary.kubg.edu.ua/id/eprint/43202

Actions (login required)

Перегляд елементу