База ответов ИНТУИТ

Нейросетевые технологии искусственного интеллекта

<<- Назад к вопросам

В рамках рассмотрения многоагентных и сетевых моделей ИИ, рассмотрите идеи адаптивной маршрутизации в телекоммуникационной сети связи. Каждый из множества одновременно продвигающихся по сети информационных пакетов снабжён адресом назначения и движется от узла к узлу, обходя или учитывая переполнение их буферов, а также текущее состояние линий связи. В этом заключается адаптация вырабатываемого маршрута к текущей загрузке узлов, к состоянию узлов и линий связи, а также к реальному потоку в сети. Целевой функцией такой адаптации является максимизация вероятности выполнения обмена данными в телекоммуникационной сети и минимизация среднего времени выполнения заявки на обмен. Сформулируйте идею адаптивной маршрутизации.

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа
По данным от смежных узлов о их загрузке и о состоянии линий связи с ними, узел передаёт информационный пакет смежному узлу, предпочтительно по направлению адреса, наименее загруженному и с высоким качеством связи.(Верный ответ)
Маршрутизатор формирует или уточняет все возможные пути доставки информационного пакета по адресу и выбирает наиболее короткий путь. По нему пакет смещается только в смежный узел. Далее указанные выше действия повторяются до достижения узла-адресата.
Маршрутизатор формирует все возможные пути доставки информационного пакета по адресу, минуя перегруженные узлы, и выбирает наиболее короткий путь, обеспечивающий минимум времени доставки.
Похожие вопросы
В рамках рассмотрения многоагентных и сетевых моделей ИИ, рассмотрите идеи адаптивной маршрутизации в телекоммуникационной сети связи. Каждый из множества одновременно продвигающихся по сети информационных пакетов снабжён адресом назначения и движется от узла к узлу, обходя или учитывая переполнение их буферов, а также текущее состояние линий связи. В этом заключается адаптация вырабатываемого маршрута к текущей загрузке узлов, к состоянию узлов и линий связи, а также к реальному потоку в сети. Целевой функцией такой адаптации является максимизация вероятности выполнения обмена данными в телекоммуникационной сети и минимизация среднего времени выполнения заявки на обмен. Рассмотрите возможность применения адаптивной маршрутизации для железнодорожной транспортной сети.
В рамках рассмотрения многоагентных и сетевых моделей ИИ, рассмотрите идеи адаптивной маршрутизации в телекоммуникационной сети связи. Каждый из множества одновременно продвигающихся по сети информационных пакетов снабжён адресом назначения и движется от узла к узлу, обходя или учитывая переполнение их буферов, а также текущее состояние линий связи. В этом заключается адаптация вырабатываемого маршрута к текущей загрузке узлов, к состоянию узлов и линий связи, а также к реальному потоку в сети. Целевой функцией такой адаптации является максимизация вероятности выполнения обмена данными в телекоммуникационной сети и минимизация среднего времени выполнения заявки на обмен. Рассмотрите возможность адаптивной маршрутизации для управления «дальнобойными» перевозками.
Рассмотрите возможность концептуального объединения баз знаний (БЗ). Как вы думаете, можно ли на концептуальном уровне объединить БЗ адаптивного маршрутизатора системы телекоммуникационной связи и БЗ региональной автомобильной транспортной сети?
Исследуйте возможность социально-исторического прогнозирования с помощью логической нейронной сети. Сформулируйте свои соображения о построении логической нейронной сети, прогнозирующей моральное состояние общества.

По приведённому ниже рисунку фрагмента нейронной сети с обратными связями и по формуле для нахождения веса такой связи

\omega = \left\{\begin{matrix}0,5\cdot \frac{\Delta t - 4}{4} \text{ при }\Delta t < 4,\\ 0 \text{ - в противном случае}\end{matrix}\right.

проанализируйте два цикла «работы» нейронной сети, если следующая попытка распознавания ситуации с участием Васи (А1 = 1) совершается до истечения 4 единиц времени с момента предыдущего анализа подобной ситуации.

\Delta t = 2
.

По приведённому ниже рисунку фрагмента нейронной сети с обратными связями и по формуле для нахождения веса такой связи

\omega = \left\{\begin{matrix}0,5\cdot \frac{\Delta t - 4}{4} \text{ при }\Delta t < 4,\\ 0 \text{ - в противном случае}\end{matrix}\right.

проанализируйте два цикла «работы» нейронной сети, если следующая попытка распознавания ситуации с участием Васи (А1 = 1) совершается до истечения 4 единиц времени с момента предыдущего анализа подобной ситуации.

\Delta t = 3
.

По приведённому ниже рисунку фрагмента нейронной сети с обратными связями и по формуле для нахождения веса такой связи

\omega = \left\{\begin{matrix}0,5\cdot \frac{\Delta t - 4}{4} \text{ при }\Delta t < 4,\\ 0 \text{ - в противном случае}\end{matrix}\right.

проанализируйте два цикла «работы» нейронной сети, если следующая попытка распознавания ситуации с участием Васи (А1 = 1) совершается до истечения 4 единиц времени с момента предыдущего анализа подобной ситуации.

\Delta t = 1
.

Дополните нейронную сеть, фрагмент которой приведён на рисунке, положительными обратными связями, усиливающими предположение об участии Пети в рассматриваемых ситуациях в тех случаях, когда предположения о местонахождении Васи имеют высокую достоверность. Такое дополнение показано на рисунке. Вес обратной связи к нейрону А2 находится на основе информации о Васе:

\omega = \left\{\begin{matrix}0,5\cdot \frac{\Delta t - 4}{4} \text{ при }\Delta t < 4,\\ 0 \text{ - в противном случае}\end{matrix}\right.

Проанализируйте два цикла «работы» нейронной сети, выявив лишь влияние обратной положительной связи на возможность «участия» Пети в событиях в связи с «занятостью» Васи. Для этого рассмотрите варианты повторного запроса к Васе до истечения 4 единиц времени с момента предыдущего запроса к нему.

\Delta t = 1
.

Дополните нейронную сеть, фрагмент которой приведён на рисунке, положительными обратными связями, усиливающими предположение об участии Пети в рассматриваемых ситуациях в тех случаях, когда предположения о местонахождении Васи имеют высокую достоверность. Такое дополнение показано на рисунке. Вес обратной связи к нейрону А2 находится на основе информации о Васе:

\omega = \left\{\begin{matrix}0,5\cdot \frac{\Delta t - 4}{4} \text{ при }\Delta t < 4,\\ 0 \text{ - в противном случае}\end{matrix}\right.

Проанализируйте два цикла «работы» нейронной сети, выявив лишь влияние обратной положительной связи на возможность «участия» Пети в событиях в связи с «занятостью» Васи. Для этого рассмотрите варианты повторного запроса к Васе до истечения 4 единиц времени с момента предыдущего запроса к нему.

\Delta t = 2
.

Дополните нейронную сеть, фрагмент которой приведён на рисунке, положительными обратными связями, усиливающими предположение об участии Пети в рассматриваемых ситуациях в тех случаях, когда предположения о местонахождении Васи имеют высокую достоверность. Такое дополнение показано на рисунке. Вес обратной связи к нейрону А2 находится на основе информации о Васе:

\omega = \left\{\begin{matrix}0,5\cdot \frac{\Delta t - 4}{4} \text{ при }\Delta t < 4,\\ 0 \text{ - в противном случае}\end{matrix}\right.

Проанализируйте два цикла «работы» нейронной сети, выявив лишь влияние обратной положительной связи на возможность «участия» Пети в событиях в связи с «занятостью» Васи. Для этого рассмотрите варианты повторного запроса к Васе до истечения 4 единиц времени с момента предыдущего запроса к нему.

\Delta t = 3
.