Розробка та дослідження узагальненого методу синтезу тестів для діагностики інтелектуального шлюзу периферійного шару високощільного інтернету речей

Abstract

Актуальність. Сучасний розвиток високощільного Інтернету речей (HDIoT) характеризується експоненційним зростанням кількості підключених пристроїв та ускладненням архітектури граничних шлюзів. В умовах гетерогенності протоколів, динамічної зміни топології мережі та обмежених обчислювальних ресурсів традиційні методи діагностики, орієнтовані на статичні структурні моделі, втрачають ефективність. Це зумовлює необхідність розробки нових адаптивних методів синтезу тестів, здатних оперувати у просторах станів великої розмірності та забезпечувати надійність функціонування критичної інфраструктури HDIoT. Об’єкт дослідження: процеси діагностики та синтезу тестових наборів для компонентів інтелектуальних шлюзів високощільного Інтернету речей. Мета статті: розробка та експериментальне дослідження узагальненого методу синтезу тестів на основі еволюційно-генетичних алгоритмів для забезпечення максимального покриття несправностей при мінімізації часових витрат. Результати дослідження. Запропоновано метод синтезу тестів, що дозволяє динамічно змінювати стратегію пошуку залежно від поточної ефективності діагностичного процесу. Розроблено імітаційну модель та проведено експериментальне дослідження. Висновки. Розроблено узагальнений адаптивний метод синтезу тестів для діагностики інтелектуального шлюзу периферійного шару, що базується на дворівневій архітектурі «Планувальник–Диспетчер» та математичних моделях генетичних операторів з урахуванням структурної складності об’єкта. Експериментально підтверджено скорочення часу синтезу на 8-15% при забезпеченні покриття 95-98%. Сфера використання отриманих результатів: розробка систем автоматизованої діагностики та вбудованого самотестування для граничних вузлів та шлюзів у промислових та корпоративних мережах IoT.

Relevance. The modern development of high-density Internet of Things (HDIoT) systems is characterized by exponential growth in the number of connected devices and increasing architectural complexity of edge gateways. Under conditions of protocol heterogeneity, dynamic network topology changes, and limited computational resources, traditional diagnostic methods based on static structural models lose their effectiveness. This necessitates the development of new adaptive test synthesis methods capable of operating in high-dimensional state spaces and ensuring reliable operation of critical HDIoT infrastructure. Object of research: processes of diagnostics and test set synthesis for components of intelligent gateways in high-density IoT environments. Purpose of the article: to develop and experimentally investigate a generalized test synthesis method based on evolutionarygenetic algorithms to ensure maximum fault coverage while minimizing time costs. Research results. A test synthesis method is proposed that enables dynamic modification of the search strategy depending on the current efficiency of the diagnostic process. A simulation model was developed and an experimental study was conducted. Conclusions. A generalized adaptive method for test synthesis for diagnosing an intelligent edge-layer gateway has been developed, based on a two-level “Planner–Dispatcher” architecture and mathematical models of genetic operators that account for the structural complexity of the object. Experimental results confirm a reduction in synthesis time by 8-15% while ensuring 95-98% coverage. Application area: development of automated diagnostic systems and built-in self-test solutions for edge nodes and gateways in industrial and enterprise IoT networks.