ПОРІВНЯННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ СТРАТЕГІЙ РОЗПОДІЛЕННЯ З ВИКОРИСТАННЯМ САМООРГАНІЗАЦІЙНИХ КАРТ КОХОНЕНА В СИСТЕМАХ ОРКЕСТРУВАННЯ ВІРТУАЛЬНИХ КОНТЕЙНЕРІВ
Main Article Content
Abstract
Описана методологія проведення експериментів може бути використана для дослідження кластерів та пошуку ефективної конфігурації карти Кохонена та топології кластеру. Зроблені висновки можуть бути використанні для розробки більш ефективних методів розподілення з використанням штучних нейронних мереж.
Article Details
References
Таненбаум Э. Распределенные системы принципы и парадигмы / Э. Таненбаум, М. ван Стеен. – СПб: Питер, 2003. – 877 с.
Курейчик В. В. Алгоритм параметрической оптимизации на основе модели поведения роя светлячков / В. В. Курейчик, Д. В. Заруба, Д. Ю. Запорожец. // Известия ЮФУ. Технические Науки. – 2015. – №6. – С. 263.
Ritter H. Neural Computation and Self-Organizing Maps. An Introduction / H. Ritter, T. Martinetz, K. Schulten., 1992. – (Addison-Wesley).
Городич О. Самоорганізація нейромереж та класифікація даних / О. Городич, Ю. Щербина. // ВІСНИК ЛЬВІВ. УН–ТУ. Сер. прикл. матем. інформ. – 2003. – №7. – С. 234–247.
Хайкин С. Нейронные сети полный курс / Саймон Хайкин. – Москва: Вильямс, 2006. – 1104 с.
Sun M. Improving the Self-Organizing Feature Map Algorithm Using an Efficient Initialization Scheme / M. Sun, T. Liu, H. Chang. // Tamkang Journal of Science and Engineering. – 2002. – Vol. 5, №1. – С. 35–48.
Hasan S. Multistrategy Self-Organizing Map Learning for Classification Problems [Електронний ресурс] / S. Hasan, S. Shamsuddin. – 2011. – Режим доступу до ресурсу: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3157650/.
Docker Swarm overview [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://docs.docker.com/swarm/overview/