Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

The determination of 2-optimal digraphs set for a one-step diagnosis of system

Tytuł:
The determination of 2-optimal digraphs set for a one-step diagnosis of system
Autorzy:
Kulesza, R.
Wach, A.
Data publikacji:
1999
Słowa kluczowe:
system level diagnosis
permanent fault
PMC model diagnosable system
digraph models
Język:
angielski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
To identify faulty elements during the diagnosis of computer network one can use the diagnostic model so-called PMC model ( Preparata, Metze, and Chien ). The idea of self-diagnosis of a network through the PMC model is based on setting a method of mutual testing of the system's elements, described in the described graph, which we called the graph of diagnostic inference (GDI). GDI, which enable to identify m faulty elements of system, is called an m-diagnosable graph, while the m-diagnosable graph with minimum number of arcs is called an m-optimal digraph. The determination of such digraphs is a NP-complete problem, particulary in reference to the heterogeneous systems, which computer networks usually are. As a rule, a computer network executes various functional tasks on each individual computer. The algorithm to determine a 2-optimal GDI of an order higher then fifth is based on the knowledge of same parameters of the fifth order graphs class. This paper presents an analytical method of determining this GDI class, as well as all 26 digraphs of this class.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies