Данная статья описывает основы подхода для решения задач, которые не принято называть задачами дискретной оптимизации. Рассмотренные в исследовании задачи представляют научно-практические области, в частности, область анализа и классификации трафика. В работе автор приводит эвристический метод функций риска по определению оптимальных значений как составляющую подхода. В статье показаны выборочно механизмы сбора, хранения, систематизации, обработки и группировки данных как информационная система в целом. Приведены основные выводы по практическим результатам.

Кораблин М.А., Пальмов С.В. Исследование возможностей методов Data Mining для прогнозирования персонального трафика с использованием системы WizWhy // Электронный журнал "Исследовано в России", 7, 1717-1723, 2004. http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2004/158.pdf

Детализированная сетевая статистика является эффективным и популярным средством учета и анализа сетевого трафика. Традиционный подход к сбору данных сетевого трафика с фиксированным уровнем детализации приводит к неизбежному поиску компромисса между желаемой точностью измерений и допустимым объемом собираемых данных. В статье представлен метод адаптивного агрегирования, который позволяет динамически настраивать уровень детализации информационных потоков в зависимости от степени их сетевой активности, а также степени активности их конечных точек. Это позволяет значительно снизить количество записей, производимых системой сбора данных без заметного уменьшения средней точности измерений. Метод программно реализован на базе известного измерителя NeTraMet (RFC2722). При испытаниях системы на потоке данных с международного канала магистральной научно-образовательной сети RbNET были получены интересные результаты, представленные в данной работе.

М.С. Азов. Система моделирования вычислительной сети на основе бизнес-процессов с представлением трафика в виде нечеткой случайной величины // Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы, № 4 (12), 2002, http://pitis.tsure.ru/

И. А. Зюльков. Самоподобные свойства трафика систем с повторными вызовами. // Вестник Самарского Государственного Университета, http://ssu.samara.ru/~vestnik/est/, Серия "Физика, Математика", № 1, 2002

Кузнецов И.в. Реализация программы анализа трафика и ошибок компьютерной сети МИФИ // Научная сессия МИФИ-1999. Ч.8 Телекоммуникации и новые информационные технологии в образовании, стр. 22-23

Воронина Р.я. Использование RMON-зондов для анализа трафика в сегментах сетей ETHERNET // Научная сессия МИФИ-1999. Ч.8 Телекоммуникации и новые информационные технологии в образовании, стр. 43-50

Терехова Ю.в. Эффективный метод очистки и загрузки сырых трафиков в хранилище данных для последующего анализа // Научная сессия МИФИ-2000. Т.2 Информатика и процессы управления. Информационные технологии. Сетевые технологии и параллельные вычисления, стр. 91-92

Тювин Ю.д., Чернышев А.л. О методе дистанционного определения компьютеров сети, осуществляющих анализ сетевого трафика // Научная сессия МИФИ-2001. 8 Всероссийская научно-практическая конференция. Проблемы информационной безопасности в системе высшей школы, стр. 106-107

Коновалов Д.а. Методы повышения производительности работы протокола ТСР в сетях с асимметричным трафиком // Научная сессия МИФИ-2002. Т.1 Автоматика. Микроэлектроника. Электроника. Электронные измерительные системы, стр. 222