A Hybrid Combinational Approach to Sensitivity Quantification in Membership Function Selection during Fuzzification of Server Parameters
Журнал: Проблемы информатики @problem-info
Рубрика: Прикладные информационные технологии
Статья в выпуске: 1 (70), 2026 года.
Бесплатный доступ
In the process of efficiently managing request flows within information systems, accounting for the individual characteristics of servers plays a crucial role. Traditional load balancing algorithms- such as Round Robin, Weighted Round Robin, and regional distribution methods-typically allocate requests in a cyclic manner or based solely on predefined weight coefficients. These approaches fail to consider real-time server load levels, response speed, or operational state. This paper proposes a novel fuzzy logic-based model for request flow management, with particular attention given to the selection of appropriate membership functions for the linguistic representation of server parameters. During the fuzzification phase, the sensitivity of membership functions is quantified and optimized through a combinational hybrid approach. Experimental results demonstrate that the proper selection of membership functions enhances the accuracy of decision-making and reduces the degree of uncertainty. Consequently, the proposed approach significantly improves the flexibility, precision, and stability of request flow management in distributed server environments.
Короткий адрес: https://sciup.org/143186302
IDS: 143186302 | DOI: 10.24412/2073-0667-2026-1-50-64
Гибридный комбинационный подход к количественной оценке чувствительности при выборе функции принадлежности в процессе фаззификации параметров сервера
В процессе эффективного управления потоками запросов в информационных системах учет индивидуальных характеристик серверов играет решающую роль. Традиционные алгоритмы балансировки нагрузки, такие как Round Robin, Weighted Round Robin, и методы регионального распределения обычно распределяют запросы циклически или на основе только предопределенных весовых коэффициентов. Эти подходы не учитывают уровни нагрузки серверов в реальном времени, скорость ответа или рабочее состояние. В данной статье предлагается новая модель управления потоками запросов на основе нечеткой логики, с особым вниманием к выбору соответствующих функций принадлежности для лингвистического представления параметров серверов. На этапе фаззификации чувствительность функций принадлежности количественно оценивается и оптимизируется с помощью комбинированного гибридного подхода. Экспериментальные результаты показывают, что правильный выбор функций принадлежности повышает точность принятия решений и снижает степень неопределенности. Следовательно, предложенный подход значительно повышает гибкость, точность и стабильность управления потоками запросов в распределенных серверных средах.
