liste taksonite lubatavust, s.t. võimalust evolutsiooni käiku kujutavat süsteemi "parandada" subjektiivselt hinnatud sarnasuse arvestamisega. Sel- lest seisukohast kinni pidades on mistahes meie loodud taksoneid suvaliselt välja jättev rühm "monofüleetiline" - näiteks perekond, millesse on ühenda- tud ainult jänes, inimene ja lehm. 4. Tunnused ehk atribuudid (filosoofia termin, tähistab olulisi tunnu- seid) ehk deskriptorid ehk (feneetilise klassifitseerimise algoritmides) muutujad võimaldavad isendeid ja taksoneid iseloomustada, kirjeldada ja klassifitseerida. Kuni kaunis hiljutise ajani liigitati tunnuseid süstemaa- tika õpikuis selle järele, millisest valdkonnast või millist uurimismee- todit kasutades need on saadud (morfoloogilised, anatoomilised, ultrastruk- tuuri, biokeemilised jne. tunnused). Tunnuste hindamisel on eelduseks nende pärilikkus. Kõrgemalt on hinnatud taksoni- (liigi-)siseselt vähevarieeru- vaid tunnuseid; tegelikult on näit
kulumuutusest. Ruuter teavitab oma naabreid vaid esimesel juhul. Iteratsioon jätkub, kuni ükski võrgusõlm enam infot ei vaheta, iga võrgusõlm suhtleb ainult oma vahetute naabritega. Ruutimistabel saadakse eeltoodud minimeerimise käigus, seal hoitakse infot parima vahendajasõlme kohta ning tee maksumust läbi selle sõlme. 30. Hierarhiline marsruutimine Link State ja Distance Vector marsruutimisalgoritmid on liiga lihtsakoelised selles mõttes, et nendes algoritmides ruuterid realiseerisid sama algoritmi ja reaalsuses on ruutereid nii palju, et kui kõik vahetaks omavahel nõnda infot nagu see toimis nende algoritmide puhul siis ei jääks ruumi andmevahetuseks ja samuti oleks administreerida iseseisvalt mingit võrku võimatu. Sellepärast on ruuterid jaotatud autonoomsetesse süsteemidesse (autonomous systems ASs), kus igas süsteemis 21
hinnangud x'st kõigisse teistesse sõlmedesse) ja kui x saab kätte uue distance vectori, siis uuendab ta enda distance vektorit analoogselt Bellman-Fordi võrrandiga: Dx(y)=minv{c(x,v)+Dv(y)} Ja kui x'i distance vector muutus, siis saadab ta selle laiali ka oma naabritele ning protsess kordub seni kuni sõlmed vahetavad üksteise vahel vektoreid. 30. Hierarhiline marsruutimine Link State ja Distance Vector marsruutimisalgoritmid on liiga lihtsakoelised selles mõttes, et nendes algoritmides ruuterid realiseerisid sama algoritmi ja reaalsuses on ruutereid nii palju, et kui kõik vahetaks omavahel nõnda infot nagu see toimis nende algoritmide puhul siis ei jääks ruumi andmevahetuseks ja samuti oleks administreerida iseseisvalt mingit võrku võimatu. Sellepärast on ruuterid jaotatud autonoomsetesse süsteemidesse (autonomous systems ASs), kus igas süsteemis ruuterid teavad üksteise kohta infot ja realiseerivad ruuterid sama algoritmi
kordub seni kuni sõlmed vahetavad üksteise vahel vektoreid. x’st y’ni on kas 2+0 (0-y’st y’sse) või 7+1=8. o Min(2+0, 7+1) = 2, sellepärast kirjutame tabelisse y alla ka 2 o Min(2+1, 7+0) = 3, sellepärast kirjutame tabelisse z alla ka 3 30. Hierarhiline marsruutimine Link State ja Distance Vector marsruutimisalgoritmid on liiga lihtsakoelised selles mõttes, et nendes algoritmides ruuterid realiseerisid sama algoritmi ja reaalsuses on ruutereid nii palju (üle 200 miljoni), et kui kõik vahetaks omavahel nõnda infot nagu see toimis nende algoritmide puhul siis ei jääks ruumi andmevahetuseks ja samuti oleks administreerida iseseisvalt mingit võrku võimatu. Lisaks oleks võimatu hoida neid kõiki ühes marsruutimistabelis.
annaabi.ee 
