Методи синтезу і агрегування тестів для діагностики інтелектуального шлюзу периферійного шару високощільного Інтернету речей

Abstract

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.05 «Комп’ютерні системи та компоненти». – Національний технічний інститут «Харківський політехнічний інститут» Міністерства освіти і науки України, Харків, 2026. Спеціалізована вчена рада Д 64.050.14. Дисертаційна робота присвячена вирішенню актуальної науково-технічної задачі щодо розробки нових та удосконалення існуючих методів синтезу і агрегування тестів для діагностики інтелектуального шлюзу периферійного шару високощільного Інтернету речей, що забезпечують максимальне покриття компонентів шлюзу при мінімальних часових та ресурсних витратах. Об’єкт дослідження – процеси діагностики інтелектуальних шлюзів високощільного Інтернету речей. Предмет дослідження – моделі та методи синтезу і агрегування тестів діагностики інтелектуальних шлюзів з використанням еволюційних алгоритмів. Метою дисертаційної роботи є забезпечення максимального покриття компонентів інтелектуального шлюзу периферійного шару високощільного Інтернету речей при мінімальних часових та ресурсних витратах шляхом розробки комплексу еволюційно-генетичних методів синтезу діагностичних тестів.The dissertation is devoted to solving a relevant scientific and technical problem concerning the development of new and the improvement of existing methods for the synthesis and aggregation of tests for diagnosing an intelligent gateway in the edge layer of a high-density Internet of Things, ensuring maximum coverage of gateway components with minimal time and resource expenditures. Object of the research – diagnostic processes of intelligent gateways in the high-density Internet of Things. Subject of the research – models and methods for the synthesis and aggregation of diagnostic tests for intelligent gateways using evolutionary algorithms. The aim of the dissertation is to ensure maximum coverage of the components of an intelligent gateway in the edge layer of a high-density Internet of Things with minimal time and resource expenditures by developing a set of evolutionary-genetic methods for the synthesis of diagnostic tests. The introduction substantiates the relevance of the problem of constructing optimal tests for the components of intelligent gateways, presents the connection of the work with scientific programs, plans, and research topics, outlines the scientific novelty, highlights the practical significance of the obtained results, provides information on the candidate’s personal contribution, and lists publications related to the dissertation topic.