6. Критерии оценки при выполнении лабораторной работы

Результат выполнения лабораторной работы оценивается по системе «зачтено / не зачтено». Работа считается зачтённой, если студент корректно выполнил задание, а результаты совпадают с эталонным решением или содержат незначительные отклонения, не влияющие на общую структуру решения.

Работа зачитывается, если выполнены следующие условия: результаты кластеризации (или разбиения графа на компоненты) вручную соответствуют результатам, полученным программой; допущенные неточности (если есть) не повлияли на конечное распределение данных; расчёты и выводы сопровождаются пояснениями; программа не выявила критических ошибок или пропусков при проверке ответа.

Работа не зачитывается, если: допущены арифметические ошибки, повлиявшие на итоговое распределение маршрутизаторов по кластерам или на структуру компонент; имеются серьёзные отклонения от эталонного решения (например, неверно определены кластеры или компоненты, нарушена логика алгоритма); отсутствует решение одного из алгоритмов (К-средних или Косарайю); не представлены пояснения к ходу решения, расчётам или выводам; введённые данные не соответствуют требованиям формата или были пропущены ключевые шаги.

Результат проверяется автоматически и вручную. В случае ошибок студенту предоставляется возможность внести правки и повторно отправить решение на проверку.

7. Постановка задачи на разработку и требования к системе

Разрабатываемое программное обеспечение предназначено для автоматизированного анализа сети передачи данных с использованием алгоритмов Косарайю и K-средних. Основной задачей является создание инструмента, позволяющего студентам изучать методы кластеризации сетевых узлов, выявлять сильно связанные компоненты, а также анализировать структуру сети и её характеристики. Программа должна поддерживать обработку входных данных, визуализацию графов и кластеров, а также предоставлять результаты вычислений в удобной форме.

Для решения поставленной задачи система должна обеспечивать корректное преобразование сети в графовую модель, выполнять топологический анализ с использованием алгоритма Косарайю, а также проводить кластеризацию маршрутизаторов по их характеристикам, используя метод K-средних. Важной функциональностью является возможность сравнения результатов, полученных различными методами, что позволит студентам оценивать эффективность применяемых алгоритмов и разбираться в принципах балансировки нагрузки.

Приложение должно предоставлять функции автоматической генерации входных данных в виде случайных таблиц с параметрами маршрутизаторов, такими как пропускная способность, задержка, интенсивность обработки пакетов и время работы. Генерация должна учитывать заданные диапазоны значений параметров, позволяя моделировать различные сценарии работы сети.

Программа должна быть оптимизирована таким образом, чтобы выполнение вычислений для любых типов входных данных не превышало 15 секунд на системах с вычислительной мощностью, сопоставимой или превышающей Apple M1 с 8 ГБ ОЗУ. При работе на менее производительных устройствах время выполнения расчетов может увеличиваться пропорционально снижению вычислительной мощности.

8. Вывод

В первом разделе бакалаврской работы проведён детальный анализ организации учебного процесса на кафедре «Сетевые информационные технологии и сервисы» (СИТиС) в контексте дисциплины «Мультимедийные информационные системы». Рассмотрены особенности проведения лабораторных занятий, включая перечень используемых аудиторий, техническое оснащение и специфику их применения в образовательном процессе. Особое внимание уделено изучению структуры локальной сети аудитории Л211, поскольку её архитектура служит основой для выполнения лабораторных работ.

Учебная программа дисциплины направлена на развитие у студентов прикладных умений в работе с мультимедийными данными, а также на освоение ключевых алгоритмов, применяемых в современных информационных системах. В рамках лабораторных работ студенты знакомятся с основами кодирования, архивирования, а также с методами анализа и структурирования данных — включая алгоритмы графового поиска и кластеризации.

Для реализации лабораторных работ предложено использование алгоритмов Косарайю и K-средних. Метод Косарайю применяется для выявления сильно связанных компонент в сети, что позволяет определить логические группы маршрутизаторов с высокой степенью взаимосвязи. Метод K-средних используется для кластеризации узлов по ключевым характеристикам, таким как пропускная способность, задержка и интенсивность обработки пакетов. Совместное использование этих алгоритмов позволяет оптимизировать работу сети, выявлять критические узлы и сбалансировать нагрузку.

Целью разработки программного модуля стало создание учебного инструмента, позволяющего студентам выполнять лабораторные задания по темам кластеризации и графового анализа. Система предоставляет доступ к заранее подготовленным входным данным и реализует алгоритмы, с помощью которых учащиеся могут пошагово решать поставленные задачи, анализировать результаты и сохранять их для последующей проверки преподавателем. Такой подход делает процесс обучения более наглядным и практикоориентированным. Работа с фиксированными сценариями и заранее заданными параметрами позволяет обеспечить равные условия выполнения заданий и облегчает контроль за качеством усвоения материала.

Разрабатываемое программное обеспечение должно соответствовать требованиям производительности и корректности вычислений. Для обеспечения точности алгоритмов необходимо минимизировать время выполнения расчётов, что особенно важно при увеличении объёма входных данных.

Таким образом, первый раздел включает теоретическое обоснование и формализацию задачи, обобщает требования к системе и определяет алгоритмические подходы, которые будут реализованы в разработанном программном обеспечении. Полученные результаты послужат основой для последующих этапов проектирования, разработки и тестирования приложения.