Parameterisasi dan Adaptasi
Optimasi Parameter
Gunakan heuristik berbasis simulasi atau algoritma optimasi (misalnya Simulated Annealing) untuk menemukan nilai optimal dari konstanta a,b,c,da, b, c, da,b,c,d dalam fungsi bobot.
-
Anda juga dapat menerapkan machine learning untuk mempelajari pola terbaik dari data historis interaksi parameter.
Adaptasi Dinamis
Desain kami ini bersifat adaptif berbasis waktu. Namun, untuk meningkatkan fleksibilitas, pertimbangkan untuk menggunakan algoritma random walk atau Markov Chain untuk memperbarui struktur graf secara dinamis.
Implementasi Praktis
a. Sinkronisasi Waktu
-
Gunakan protokol yang aman seperti Precision Time Protocol (PTP) untuk memastikan bahwa pengirim dan penerima memiliki waktu yang disinkronkan secara presisi.
Untuk skenario offline, tambahkan mekanisme pembangkitan kunci berbasis seed bersama yang disinkronkan pada waktu tertentu.
b. Kompresi Data
