RESEARCH ON METHODS FOR PREDICTING PARAMETERS OF FUTURE NETWORKS BASED ON SELF-ORGANIZATION OF DYNAMIC MODELS

Abstract

Future
networks (FN) are characterized by a variety of structures, protocols, algorithms and types of models,
high reliability of information transmission, enabling the provision of a wide range of services with the
required quality and acceptable cost. Therefore, one of the main tasks is to optimize the parameters of the
FN network and, consequently, determine the best parameters for the selected vector of criteria. Of
particular interest for calculating network parameters and predicting changes in parameters are selforganizing models of complex objects. The article presents methods of forecasting and modeling in
networks of the future. It is determined that the main provisions of the theory of self-organization of
predictive models are related to the main provisions of the general theory of communication. The
mechanisms of self-organization and self-identification of networks of the future are investigated and a
substantiated methodology for mathematical modeling of the corresponding network processes based on
dynamic systems is proposed with the provision of certain parameters and indicators of the quality of
functioning of the specified networks.
Keywords: networks of the future, mathematical modeling, self-organization, optimization, criteria
vector, self-identification

References
1. ITU-T Recommendation M.3108.1. ITU-T Study Group 4 (1997-2000) approved under the
WTSC Resolution No. 1 procedure. 26th of March 1999.
2. TU-T Recommendation M.3020 (1995). TMN interface specification methodology 3.
Network Environments, Managing Ray Hunt, John Vargo Encyclopedia of Informatior Systems.
2003 рр 279-301.
3. До питання оцінки ефективності функціонування інфокомунікаційних мереж /
С.І. Мєшков, В.В. Григорович, О.І. Чумак // Вісник ДУІКТ. – 2012. – Т.10, №1. – С. 68-72.
4. Дослідження методу статистичного моделювання для оцінки надійності системи
Зв’язку / Мєшков С.І., Григорович В.В., Недашківський О.Л. [та ін.] // Вісник ДУІКТ. – 2012.
– Т.10, № 3. – С. 85-89.
5. Дослідження надійності функціонування системи зв’язку / Мєшков С.І.,
Григорович В.В., Недашківський О.Л. [та ін.] // Сучасні інформаційно-комунікаційні
технології COMINFO’2012, 01-05 жовтня. – Livadia, 2012. – С. 88.
6. Основна задача управління та шляхи її розв’язання / Мєшков С.І., Варфоломеєва О.Г.,
Чумак О.І. // Сучасні тенденції розвитку технологій в інфокомунікаціях та освіті: матеріали
VIIІ наукової конференції Державного університету інформаційно-комунікаційних
технологій, 24-25 листопада. – К., 2011. – С.164-167.
7. Turovsky O. Determination of the lower border of Cramer-Rao for evaluation of the carrier
frequency of the radio technical communication channel signal. International Journal of Advanced
Trends in Computer Science and Engineering. 2020. Vol. 9, no. 4. P. 5838–5845. URL:
https://doi.org/10.30534/ijatcse/2020/243942020.
8. Галаган Н.В., Каток В.Б., Беркман Л.Н., Захаржевський А.Г., Демусь А.Я.
Функціонально-статистичні моделі об’єктів контролю і управління. Наукові записки ДУІКТ.
№1(7), С. 7-14 К.:ДУІКТ, 2025. URL: https://doi.org/10.31673/2786-8362.2025.018122.
9. Галаган Н.В., Харлай Л.О., Мелешко Т.В., Сорокун А.Д., Демусь А.Я. Застосування
механізмів ситуаційного управління для підвищення ефективності функціонування
інфокомунікаційних мереж. Наукові записки ДУІКТ. №2(8), -С. 38-45 К.:ДУІКТ, 2025. URL:
https://doi.org/10.31673/2786-8362.2025.022483.
10. Geyer F., Scheffler A., Bondorf S. Network Calculus with Flow Prolongation – A
Feedforward FIFO Analysis enabled by ML. IEEE Transactions on Computers. 2022. P. 1–14.
URL: https://doi.org/10.1109/tc.2022.3204225.
11. Klymash. M., Berkman, L., Otrokh, S., Pilinsky, V., Chumak, O., Hryshchenko, O. (2021
Increasing the multi-position signals noise immunity of mobile communication systems based or
high-order phase modulation. Selected Papers of the XXI International Scientific and Practica
Conference "Information Technologies and Security" (ITS 2021). 147-157.