Proceedings of the International scientific and practical conference ―Oxford International Science Forum‖ (April 17-19, 2026) / Publisher website: www.naukainfo.com. - Oxford, United Kingdom, 2026. - 367 p.

94 умовах надмірної консолідації трафіку мережа стає вкрай вразливою до непередбачуваних перевантажень (мікро-сплесків) або відмов окремих ліній зв'язку. З огляду на це, критично важливо впроваджувати гнучкі алгоритми, які не просто сліпо вимикають обладнання, а підтримують інтелектуальний баланс (залишаючи необхідний запас пропускної здатності). Порівняльний аналіз ефективності існуючих підходів та запропонованого SDN-методу, який дозволяє уникнути цих недоліків, наведено в табл. 1. Таблиця 1 Порівняльний аналіз методів забезпечення енергоефективності Метод / Підхід Основний механізм Недоліки / Ризики Традиційна маршрутизація Робота обладнання на повну потужність 24/7 Максимальні витрати енергії (до 90% марно в режимі простою) ElasticTree / CARPO Жорстка консолідація мережевих потоків Висока обчислювальна складність, ризик втрати пакетів при сплесках трафіку Запропонований SDN-метод Динамічне переведення портів у стан сну (LPI) з урахуванням якості обслуговування (QoS) Оптимальний баланс між економією енергії (OPEX) та продуктивністю Для досягнення мети роботи обрано комплексний підхід, що поєднує методи математичного моделювання, теорії графів, розробку евристичних алгоритмів та імітаційне моделювання. Для математичної формалізації задачі топологію мережі задано у вигляді графа = ( , ) . Стан кожного комутатора та каналу зв'язку описується бінарними змінними , *0, 1+ де значення «1» означає активний стан пристрою, а «0» – стан сну. Цільова функція полягає у мінімізації сумарних енерговитрат інфраструктури та має наступний вигляд (1): = ∑ ( ∗ + ∗ ) + ∑ ∗ → (1) де: – статична потужність вузла v; – динамічна потужність вузла, що залежить від його завантаження u v ;