WWW.DISS.SELUK.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА
(Авторефераты, диссертации, методички, учебные программы, монографии)

 

Pages:   || 2 | 3 | 4 |

«Е. Д. Бычков МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ СОСТОЯНИЯМИ ЦИФРОВОЙ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННОЙ СЕТИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕОРИИ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ Монография Омск Издательство ОмГТУ 2010 1 PDF создан ...»

-- [ Страница 1 ] --

Министерство образования и науки Российской Федерации

Государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«Омский государственный технический университет»

Е. Д. Бычков

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ

СОСТОЯНИЯМИ ЦИФРОВОЙ

ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННОЙ СЕТИ

С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ

ТЕОРИИ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ

Монография Омск Издательство ОмГТУ 2 PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com УДК 621.391: 519.711. ББК 32.968 + 22. Б Рецензенты:

В. А. Майстренко, д-р техн. наук, профессор;

Р. З. Салахутдинов, д-р техн. наук, профессор Бычков Е.Д.

Б 95 Математические модели управления состояниями цифровой телекоммуникационной сети с использованием теории нечётких множеств: монография/ Е. Д. Бычков – Омск: Изд-во ОмГТУ, 2010. – 236 с.

ISBN 978-5-8149-1007- Монография посвящена вопросу управления цифровой телекоммуникационной сети в условиях отсутствия или неполноты текущей информации о состоянии сетевых элементов (СЭ). Здесь рассмотрены задачи мониторинга и управления на основе теории нечетких (fuzzy) множеств (ТНМ), разработаны теоретические положения методов ТНМ для задач управления состояниями СЭ телекоммуникационной сети, разработаны оригинальные примеры, поясняющие принципы приложения ТНМ к телекоммуникационным системам. В монографии разработаны и исследуются нечеткие модели принятия решений о состоянии цифрового объекта управления при дистанционном тестировании, рассмотрен и исследован нечеткий процесс регистрации единичного элемента цифрового сигнала, методика формирования кодовой комбинации и цифровая фильтрация сигнала на основе нечеткой логики. Предложены модель и методика прогнозирования состояний элементов сети на основе полинома Ньютона с нечеткими конечными разностями k-го порядка. Разработаны основные положения распределения сигналов управления в сети управления на основе нечеткой логики: модель системы управления «Агент-сетевой элемент», модель управления канальным ресурсом, модель системы управления «МенеджерАгент», модель маршрутизации.

Монография предназначена для специалистов в области управления телекоммуникационными системами и сетями, аспирантам и студентам высших учебных заведений.

УДК 621.391: 519.711. ББК 32.968 + 22. © ГОУ ВПО «Омский государственный ISBN 978-5-8149-1007- технический университет», PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

1. АНАЛИЗ ВОПРОСА УПРАВЛЕНИЯ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННОЙ

СЕТЬЮ

1.1. Общие принципы управления

1.2. Архитектуры систем управления сетями

1.2.1. Физическая архитектура управления

1.2.2. Информационная архитектура. Схема «Менеджер – Агент».............. 1.3. Структуры распределенных систем управления

1.4. Область управления телекоммуникациями

1.5. OSS Система поддержки функционирования предприятий связи........ 1.6. Математические модели управления телекоммуникационной сетью...... 1.6.1. Модель управления потоками информации (общие функции)........... 1.6.2. Математические модели TMN на основе теории СМО

1.7. Модели управления на основе нейронной сети

2. ЗАДАЧИ МОНИТОРИНГА И УПРАВЛЕНИЯ НА ОСНОВЕ

F-МНОЖЕСТВ

2.1. Источники F-ситуаций при анализе сложных систем

2.2. Обобщенная модель иерархического управления сетью связи................ 2.3. Обобщенная модель управления сетевым элементом

2.4. Обобщенная модель управления подмножеством сетевых элементов..... 2.5. Транспортные функции

3. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ F-МЕТОДОВ В ЗАДАЧАХ УПРАВЛЕНИЯ

СЕТЬЮ СВЯЗИ

3.1. Основные теоретические положения и операции F-множеств................ 3.1.1. Операции над нечеткими множествами

3.1.2. Специальные операции над нечеткими множествами

3.1.3. Декомпозиция нечеткого множества и принцип обобщения.............. 3.1.4. Нечеткая и лингвистическая переменные

3.2. Нечеткие меры, интеграл и алгоритмы их определения

3.2.1. Нечеткая мера

3.2.2. Примеры нечетких мер. Нечеткая мера Sugeno

3.2.3. Экспериментальное определение - меры

3.2.4. Групповая нечеткая мера

3.2.5. Нечеткая мера пересекающихся множеств

3.2.6. Нечеткий интеграл

3.3. Степени нечеткой связанности и нечеткости F- множеств состояний ЦУ

3.4. Нечеткая логика в задачах связи

3.4.1. Числовые значения истинности

3.4.2. Лингвистические значения истинности

3.4.3. Правила модификации нечетких высказываний

3.4.4. Нечеткое правило modus ponens

3.4.5. Задача оценки состояния технической системы

PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com 3.4.6. Композиционное правило вывода

4. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ПОЛОЖЕНИЯ МЕТОДОВ ПРИНЯТИЯ

РЕШЕНИЙ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ НА ОСНОВЕ F-МНОЖЕСТВ.............. 4.1. Методика определения состояния объекта управления





4.2. Методика принятия решения о типе макросостояния

4.2.1. Распознавание на основе метрического расстояния

4.2.2. Распознавание на основе меры включения

4.2.3. Распознавание на основе нечеткой меры пересечения

4.2.4. Распознавание на основе апостериорной нечеткой вероятности..... 4.2.5. Распознавание состояния ЦУ на основе F-интеграла

4.3. Прогнозирование состояний объекта управления

4.3.1. Метод аналитического прогнозирования

4.3.2. Вероятностное прогнозирование

4.3.3. Метод прогнозирования, основанный на статистической классификации (распознавание образов)

4.3.4. Прогнозирование состояния ОУ на основе F-информации..............

5. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПРИЕМА ДИСКРЕТНЫХ СИГНАЛОВ

МОНИТОРИНГА И ДИАГНОСТИКИ НА ОСНОВЕ F-ЛОГИКИ.................. 5.1. Канал связи в системе мониторинга цифровой сети

5.1.1. Характеристика канала связи

5.1.2. F-модель канала связи

5.1.3. Построение обобщенной унимодальной шкалы

5.1.4. F-модель решающего устройства

5.1.5. Качественная модель дискретного канала связи

5.1.6. Формирование нечеткой кодовой комбинации

5.2. Распознавание состояний объекта управления с учетом прямого и обратного каналов связи

5.3. Цифровая F-фильтрация сигналов

5.3.1. F- фильтр

5.3.2. Алгоритмы F-фильтрации

5.3.3. Низкочастотный F-фильтр

5.3.4. Полосовой F-фильтр

5.4. Алгоритм цифрового приема сигналов на основе нечеткой логики.......

6. РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СИГНАЛОВ УПРАВЛЕНИЯ В СЕТИ

УПРАВЛЕНИЯ НА ОСНОВЕ F-ЛОГИКИ

6.1. Модель системы управления «Агент – сетевой элемент»

6.2. F-модель управления канальным ресурсом

6.2.1. Функциональная схема управления канальным ресурсом............... 6.2.2. Типы нечетких продукционных правил и их структуры................. 6.2.3. Реализация F- управления канальным ресурсом

6.3. Взаимодействия менеджера с агентами

6.3.1. Модель системы управления «Менеджер – Агент»

6.3.2. Модель F- маршрутизации

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com

ВВЕДЕНИЕ

За последнее десятилетие технология телекоммуникационной сети значительно видоизменилась, она стала интеллектуальной и проникла во все сферы деятельности общества, стала неотъемлемой его частью. Появились и продолжают возникать все новые виды услуг, предлагаемых обществу. В связи с бурным развитием IP-технологии, связанной с возможностью передачи и обработки различных услуг связи по одним и тем же транспортным сетям, возникла необходимость пересмотреть концепции построения самих транспортных сетей связи и управления ими.

Составной частью современных сложных телекоммуникационных сетей являются распределенные системы управления и мониторинга (РСУ и М), к которым должны предъявляться очень высокие требования по качеству функционирования с целью поддержания высокого уровня работоспособности сетевых элементов и качественного обеспечения как доставки услуг до потребителя, так и внедрения новых услуг связи. Поэтому задачи управления телекоммуникационной сетью являются актуальными.

Проблемам управления пакетными сетями связи, связанными с разработкой методов динамического управления и моделированием алгоритмов маршрутизации, посвящены работы В.Г. Лазарева, Г.П. Захарова, М.Н. Арипова и их учеников. Современные задачи управления телекоммуникационными сетями связи (поддержание их состояния и услуг) отражены в работах Я.С. Дымарского, Н.П. Крутяковой и Г.Г. Яновского, в докторских диссертационных работах А.А. Костина, В.П. Мочалова, в кандидатских работах В.В.Лохтина, Е.С.

Короткова, С.В. Яковлева. В этих работах основой алгоритмов анализа и определения состояний сложных сетевых элементов при управлении и мониторинге являются аппараты статистических решений, теорий телетрафика, очередей, СМО. Успешное использование данных математических методов возможно в том случае, если априорная информация исходных данных будет статистически устойчивая, т.е. полная.

При управлении и мониторинге сложных процессов и сетевых элементов (СЭ) телекоммуникационной сети в реальном масштабе времени вышеприведенный аппарат может быть неэффективным, т.к. возможны случаи, когда исходная информация является статистически неустойчивой либо неполной, либо совсем отсутствует.

Из-за возрастающей сложности решаемых задач сетевыми элементами в системе телекоммуникаций усложняются также и сами задачи управления и мониторинга. Следует отметить, что современные системы управления и мониторинга (СУ и М) являются человеко-машинными системами, а с возрастающей сложностью объектов управления (ОУ/СЭ) возникает так называемый «человеческий фактор» при поиске критических состояний ОУ и сетевой ситуации. Этим самым вводится субъективный фактор в решение сложных задач мониторинга и распознавания известными методами из-за плохой формализации сетевой ситуации, требующей принятия решения, что плохо поддается формализации классическими методами принятия решений.

PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com Таким образом, возможная неустойчивость и неполнота статистической информации или её отсутствие, сложность ОУ и субъективный фактор в мониторинге и распознавании состояния распределенных ОУ приводит к методам принятия решений, основанным на концепциях теории нечетких (F) множеств.

Монография посвящена задачам управления цифровой телекоммуникационной сетью в условиях отсутствия или неполноты текущей информации о состоянии сетевых элементов. Здесь рассмотрены задачи мониторинга и управления на основе теории нечетких множеств (ТНМ), разработана теоретическая основа методов ТНМ для задач управления сетевыми элементами.

Концепции теории нечетких множеств нашли самое широкое приложение в системах управления, искусственного интеллекта, энергетики и др. областях.

В настоящее время ТНМ и нечеткая логика получили всемирное признание. В Российской Федерации создается Российская ассоциация нечетких систем, преемником которой в настоящее время является Российская ассоциация нечетких систем и мягких вычислений (РАНСМВ). В 2006 году при РАНСМВ основан международный научный журнал «Нечеткие системы и мягкие вычисления».

В структуре Российской академии наук в Институте автоматики и электрометрии СО РАН действует «Лаборатория нечетких технологий», руководителем которой является профессор, доктор тех. наук Ю. Н. Золотухин. Научные результаты сотрудников данной лаборатории успешно применены в энергетических системах.

Автор выражает искреннюю благодарность рецензентам монографии профессору В.А. Майстренко и профессору Р. З. Салахутдинову, замечания которых были учтены при доработке рукописи монографии, профессору Ю. М. Вешкурцеву за поставленные в процессе редактирования вопросы, ответы на которые способствовали более последовательному и ясному изложению материала монографии, а также инженеру кафедры «Системы передачи информации» ОмГУПС Г. М. Чернышовой за большую помощь в подготовке рукописи.

PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com

1. АНАЛИЗ ВОПРОСА УПРАВЛЕНИЯ

ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННОЙ СЕТЬЮ

Обеспечение качественной работы всех видов услуг, предоставляемых современной электросвязью, уже невозможно без эффективного комплексного управления состояниями её элементов и информационных потоков. Задача управления сетью электросвязи состоит в том, чтобы предоставить оператору возможность нормативной эксплуатации и технического обслуживания сети с минимальными затратами, при этом обеспечивая необходимый уровень услуг.

Концепция построения современных сетей связи (или телекоммуникационных сетей) направлена на создание единой сети с целью передачи, обработки и распределения всё возрастающей информации от различных разноскоростых услуг по одним и тем же транспортным сетям. Такие сети стали называться мультисервисными. В этих условиях управление поддержкой качественного трафика в сети и техническая эксплуатация элементов сети резко усложнились, что привело к необходимости создания новой идеологии управления сетью. В связи с этим Международный союз по электросвязи (МСЭ/ ITU) разработал и предложил концепцию иерархического управления сетью связи в виде выделенной сети передачи данных TMN (Telecommunications Management Network) [1–4], которая в дальнейшем получило развитие в идеологии OSS (Система поддержки функционирования предприятий связи) [4–6]. Рассмотрим несколько подробнее идеологию с TMN.

Согласно рекомендациям МСЭ система управления сетью строится иерархически и имеет следующие уровни (снизу вверх) [1– 3]: сетевых элементов; управления элементами; управления сетью; управление услугами; административного управления.

Самый нижний уровень представляет собой саму сеть связи, т.е. объект управления. В качестве сетевых элементов могут рассматриваться коммутационные станции, системы передачи, мультиплексоры, комплекты тестового оборудования и т. д.

Каждый следующий уровень имеет более высокую степень обобщения, чем предыдущий. Информация о состоянии уровня поступает наверх, а сверху вниз идут управляющие воздействия. Степень автоматизации управления может быть различной, и обычно имеет место сочетание автоматизированных и ручных процедур. Как правило, чем выше уровень иерархии управления, тем ниже его степень автоматизации.

Уровень управления элементами (Network element management layer) представляет собой элементарные системы управления. Элементарные системы управления автономно управляют отдельными элементами сети – контролируют канал связи SDH, управляют коммутатором, маршрутизатором, концентратором или мультиплексором. Уровень управления элементами изолирует верхPDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com ние слои системы управления от деталей и особенностей управления конкретным оборудованием. Этот уровень ответственен за моделирование поведения оборудования и функциональных ресурсов нижележащей сети. Атрибуты этих моделей позволяют управлять различными аспектами поведения управляемых Уровень сетевого управления (Network management layer). Этот уровень координирует работу элементарных систем управления, позволяя контролировать конфигурацию составных каналов, согласовывать работу транспортных подсетей разных технологий и т. п. С помощью этого уровня сеть начинает работать как единое целое, передавая данные между своими абонентами.

Уровень управления услугами (Service management layer) – занимается контролем и управлением транспортными и информационными услугами, которые предоставляются конечным пользователям сети. В задачу этого уровня входит подготовка сети к предоставлению определенной услуги, ее активизация, обработка вызовов клиентов. В функции этого уровня входит также выдача уровню управления сетью задания на конфигурирование виртуального или физического канала связи для поддержания услуги. После формирования услуги данный уровень занимается контролем качества ее реализации, то есть за соблюдением сетью всех принятых на себя обязательств в отношении производительности и надежности транспортных услуг. Результаты контроля качества обслуживания нужны, в частности, для подсчета оплаты за пользование услугами Уровень бизнес-управления (Business management layer) обеспечивает функционирование компании-оператора сети связи. Здесь решаются организационные и финансовые вопросы, осуществляется взаимодействие с компаниями-операторами других сетей связи.

На сегодняшний день разработанные и предлагаемые ведущими фирмами системы управления элементами доходят до уровней управления элементами или управления сетью, в отдельных случаях – управления обслуживанием.

Все функции, связанные с управлением, можно разбить на две части: общие и прикладные. Общие функции обеспечивают поддержку прикладных и включают, например, перемещение информации между элементами сети связи и системы управления, хранение информации, ее отображение, сортировку, поиск и т.п.

Прикладные функции в соответствии с классификацией Международной организации стандартизации (ИСО) разделяются на пять категорий:

– управление конфигурацией – Configuration Management (CM);

– управление рабочими характеристиками (качеством работы) – Performance Management (PM);

– управление устранением неисправностей – Fault Management (FM);

– управление расчетами – Accounting Management (AM);

– управление безопасностью – Security Management (SM).

Взаимосвязь между TMN и сетью связи приведена на рис. 1.1.

PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com Рис. 1.1. Взаимосвязь между сетью управления и сетью связи Как видно из рис. 1.1., операционные системы осуществляют обработку всей информации, необходимой для выполнения функций по управлению. Рабочие станции обеспечивают пользовательский интерфейс, посредством которого обслуживающий персонал взаимодействует с сетью управления. Сеть передачи данных предназначена для связи между сетевыми элементами, операционными системами и другими компонентами TMN [1].

Физическая архитектура АСУ должна соответствовать физической архитектуре TMN, которая определяет технические средства АСУ как физические блоки и обозначает интерфейсы между ними. Пример упрощенной физической архитектуры TMN представлен на рис. 1.2. Физический блок может быть реализован с помощью одной или набора компьютерных систем, объединенных в форме единственной виртуальной системы, как одна физическая компьютерная система или как удаленные приложения математического обеспечения системы.

При проектировании и построении АСУ операторы связи могут использовать все или часть физических блоков архитектуры TMN, которые включают следующие физические системы и устройства: NE – сетевой элемент; OS – операционная система; Q – адаптер; MD – медиатор; DCN –сеть передачи данных;

WS – рабочая станция.

PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com Интегрированное управление сетями различных технологий становится необходимым, когда в ведении оператора связи находятся как транспортные сети, так и сети коммутации различных технологий, например, PDH, SDH, ATM, PSTN, ISDN, GSM и т.д. Пример отображения функциональной иерархии TMN приведен на рис. 1.3 где представлены системы уровня управления элементами (EML), уровня управления сетью (NML) и уровня управления услугами/бизнесом (SML/BML): EMS-T – система управления элементами транспортной сети; EMS-X –система управления элементами сети коммутации; EMSS – система управления элементами сети сигнализации; NMS-T – система управления транспортной сетью; NMS-X – система управления сетью коммутации; NMS-S – система управления сетью сигнализации; SMS/BMS – система управления услугами или бизнесом; INMS – система интегрированного управления сетью.

Интеграция управления выполняется на уровне управления сетью с помощью системы интегрированного управления сетью (INMS). Кроме этого, представлено возможное размещение этих систем в соответствующих центрах управления: ОМС – центр эксплуатации и технического обслуживания; NMC – центр управления сетью и SMC/ВМС – центр управления услугами/бизнесом.

PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com Рис. 1.3. Пример отображения системы интегрированного управления TMN Q – стандартный интерфейс Q ; TMN Q – стандартный интерфейс Q, 1.2.2. Информационная архитектура. Схема «Менеджер – Агент»

Выделение в системах управления типовых групп функций и разбиение этих функций на уровни еще не дает ответа на вопрос, каким же образом устроены системы управления, из каких элементов они состоят, и какие архитектуры связей этих элементов используются на практике [1, 3].

В основе любой системы управления сетью лежит элементарная схема взаимодействия «Менеджер – Агент ». На основе этой схемы могут быть построены системы практически любой сложности с большим количеством агентов и менеджеров разного типа (рис. 1.4).

Под «Агентом» понимается посредник (устройство, программа) между управляемым ресурсом и основной управляющей программой-менеджером.

Чтобы один и тот же менеджер мог управлять различными реальными ресурсами, создается некоторая модель управляемого ресурса, которая отражает только те характеристики ресурса, которые нужны для его контроля и управления. Например, модель маршрутизатора обычно включает такие характеристики, как количество портов, их тип, таблицу маршрутизации, количество кадров и пакетов протоколов канального, сетевого и транспортного уровней, прошедших через эти порты.

PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com Менеджер получает от агента только те данные, которые описываются моделью ресурса. Агент же является некоторым экраном, освобождающим менеджера от ненужной информации о деталях реализации ресурса. Агент поставляет менеджеру обработанную и представленную в нормализованном виде информацию. На основе этой информации менеджер принимает решения по управлению, а также выполняет дальнейшее обобщение данных о состоянии управляемого ресурса, например, строит зависимость загрузки порта от времени.

Агент наполняет модель управляемого ресурса текущими значениями характеристик данного ресурса, и в связи с этим модель агента называют базой данных управляющей информации - Management Information Base (MIB). Менеджер использует модель, чтобы знать о том, чем характеризуется ресурс, какие характеристики он может запросить у агента и какими параметрами можно Менеджер взаимодействует с агентами по стандартному протоколу. Этот протокол должен позволять менеджеру запрашивать значения параметров, хранящихся в базе MIB, а также передавать агенту управляющую информацию, на основе которой тот должен управлять устройством.

Обычно менеджер работает с несколькими агентами, обрабатывая получаемые от них данные и выдавая на них управляющие воздействия. Агенты могут встраиваться в управляемое оборудование, а могут и работать на отдельном компьютере, связанном с управляемым оборудованием по какому-либо интерфейсу.

Менеджер обычно работает на отдельном компьютере, который выполняет также роль консоли управления для оператора или администратора системы.

PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com Модель «Менеджер – Агент» лежит в основе таких стандартов управления, как стандарты Internet на основе протокола SNMP, CORBA и стандарты управления ISO/OSI на основе протокола CMIP [3].

Агенты могут отличаться различным уровнем «интеллекта» – они могут обладать как самым минимальным интеллектом, необходимым для подсчета проходящих через оборудование кадров и пакетов, так и весьма высоким, достаточным для выполнения самостоятельных действий по выполнению последовательности управляющих действий в аварийных ситуациях, построению временных зависимостей, фильтрации аварийных сообщений и т. п.

1.3. Структуры распределенных систем управления Схема «Менеджер – Агент» позволяет строить достаточно сложные в структурном отношении распределенные системы управления.

Обычно распределенная система управления включает большое количество связок менеджер – агент, которые дополняются рабочими станциями операторов сети, с помощью которых они получают доступ к менеджерам (рис. 1.5).

Как правило, связи между агентами и менеджерами носят более упорядоченный характер, чем тот, который показан на рис. 1.5. Чаще всего используются два подхода к их соединению одноранговый (рис. 1.6) и иерархический (рис. 1.7).

PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com В случае одноранговых связей каждый менеджер управляет своей частью сети на основе информации, получаемой от нижележащих агентов. Центральный менеджер отсутствует. Координация работы менеджеров достигается за счет обмена информацией между базами данных каждого менеджера.

Одноранговое построение системы управления сегодня считается неэффективным и устаревшим. Гораздо более гибким является иерархическое построение связей между менеджерами.

PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com Область управления задачами телекоммуникациями приведена на рис. 1.8, из которого видно, что система управления телекоммуникационной сетью TMN представляет собой отдельную инфраструктуру, которая должна обеспечивать согласованное взаимодействие между различными типами систем управления и оборудованием систем сети электросвязи.

В связи с эти управление сети ПД TMN должно обеспечивать справедливое распределение ресурсов сети для управляющих потоков информации до соответствующих служб.

1.5. OSS – Система поддержки функционирования предприятий связи Системы поддержки функционирования (OSS) предприятий связи представляют собой существенное расширение известной концепции построения глобальных систем управления TMN (Telecommunications Management Network) Прогресс в области компьютеров, развертывание компьютерных сетей, переход к высокоскоростным системам передачи и коммутации, создание значительных информационных ресурсов развитых стран – все это кардинально преобразило современный деловой мир. По мере того как часть функций управления и обслуживания деятельности предприятий перекладывалась на плечи машин, формировалась концепция глобальной системы управления предприятияPDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com ми – BSS (Business support Systems), в основу которой были положены различные методы оптимизации процессов на предприятии.

Однако данная концепция не была телекоммуникационной, ибо для нее не имеет значения, о каких процессах идет речь.

В России внедрение BSS в различных отраслях промышленности и сферы услуг началось после укрупнения предприятий и усиления вертикали власти, что также обусловило дальнейшую централизацию управления и глобализацию отраслей. В ходе реализации объявленной в тот период ОАО «Связьинвест»

стратегии на укрупнение предприятий связи, BSS пришли и в связную отрасль.

Концепция BSS для разработчиков систем управления сетей связи дала новую идею – объединить задачи управления бизнесом и задачи управления сетью. Так на стыке двух задач родилась концепция OSS, которая, с одной стороны, содержала все наработки TMN, с другой – обеспечивала жесткую экономическую связку BSS/OSS, с третьей – включала новые тенденции, опыт и некоторые качественные дополнения, которые всегда сопутствуют синтезу двух независимых идей.

Однако внедрение OSS, в отличие от внедрения BSS, затрагивает саму основу работы сети связи – аппаратные и программные средства. Сбой в BSS чреват финансовыми потерями, сбой в OSS – потерями сегментов сети. Таким образом, при всей привлекательности OSS, ошибка при ее внедрении может иметь самые тяжелые последствия.

Поэтому OSS должна быть частью системы эксплуатации. Эксплуатация, к которой относятся вопросы эксплуатационных измерений, создания системы управления сетью, некоторые частные вопросы (например, синхронизации), связана с конкурентоспособностью предприятия опосредованно, через влияние на параметры качества предоставления услуг. Без учета проблематики качества система эксплуатации вырождается.

Классическим разделением задачи построения автоматизированной системы общей технической эксплуатации (АСОТЭ) является разделение ее на две основные подсистемы: автоматизированного общего технического управления (АСОТУ) и автоматизированного общего технического обслуживания (АСОТО). Основными функциональными подсистемами АСОТО являются:

– подсистема поддержания и восстановления работоспособности;

– информационно-измерительная подсистема;

– подсистема обеспечения эксплуатационными запасами.

Поскольку развитие современных принципов построения систем связи выдвигает на первый план вопросы контроля качества услуг в сети, то возникает необходимость модернизации концепции АСОТЭ, за счет ее дополнения еще одной подсистемой – системой контроля качества (СКК, или QoS), основанной на принципах формирования политики контроля качества оператора.

В результате в современной системе эксплуатации должны присутствовать уже не две, а три подсистемы (рис. 1.9). Все указанные подсистемы тесно взаимосвязаны друг с другом. Например, поиск неисправностей требует использоPDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com вания подсистем управления Fault и измерительных приборов. Контроль качества услуг может осуществляться с помощью системы управления Fault и Service, информационно-измерительной компоненты АСОТО и на основе политики в области качества СКК. Можно найти и другие связи подсистем в рамках интегрированной системы эксплуатации.

Таким образом, OSS – всего лишь возможный вариант реализации некоторых задач эксплуатации систем связи, и у нее должны существовать альтернативы в других подсистемах эксплуатации.

Следовательно, только тесная связь контроля качества и системы эксплуатации может ускорить развитие АСОТЭ и повысить её ценность. Любые новые концепции построения системы эксплуатации оцениваются по параметрам качества работы сети. При проявлении негативных тенденций система эксплуатации должна модернизироваться.

Анализ современных тенденций свидетельствует о повсеместном переходе к многоуровневым централизованным системам эксплуатации, обладающим множеством преимуществ, в частности:

– устранение рутинных и регламентных процедур;

– полная информация в динамике состояния сети;

– оперативные выборки данных в режиме;

– наличие средств активного выявления причин нарушений работы сети;

– системная борьба с пиратством на сети;

– максимальная эффективность работы.

Несмотря на явную необходимость эволюции систем эксплуатации к централизованным системам, вопрос об эффективности OSS остается открытым.

Совершенно не очевидно, что именно они являются идеальным инструментом для централизации систем эксплуатации.

В целом на «вживление» системы OSS с учетом требований потенциальных потребителей (процесс кастомизации) уходит от 3 до 10 лет, в зависимости PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com от сложности сети. Если в течение этого срока оператор меняет свою техническую политику, сам факт построения системы OSS становится спорным.

Поэтому более перспективным считается эволюционное внедрение новой технологи эксплуатации. На рис. 1.10 показано эволюционное развитие системы эксплуатации – от системы мониторинга до полнофункциональной OSS. На первом этапе создается система мониторинга, которая не «привязана» к форматам данных сенсоров оборудования и может быть развернута за несколько месяцев, что позволяет немедленно приступить к выполнению функций единой системы централизованной эксплуатации. Таким образом, отдача инвестиций начинается практически сразу.

Рис. 1.10. Эволюционное развитие системы эксплуатации На втором этапе рассматриваются задачи для активной компоненты, т.

е. для той системы, которая должна влиять на работу сети, осуществлять гибкое реконфигурирование и т. д. Для нее требуется сопряжение с оборудованием сети и, как следствие, длительный процесс внедрения. В то же время уровень интеграции будет определяться задачами, дополнительными к уже действующей сети. Следовательно, может быть достигнута значительная оптимизация инвестиций.

Если за отправную точку взять не систему мониторинга, а локальную систему управления, эффективность процесса повысится, так как уже на первом этапе будет присутствовать и пассивная, и активная компонента При внедрении очень часто системы мониторинга и управления импортного производства не могут применяться в России без существенной доработки.

Здесь сказывается разница менталитетов, особенно в области инженерных подходов. В результате рано или поздно возникает вопрос о доработке любых программных продуктов исследовательского плана под отечественный менталитет.

Обычно для систем управления принято деление по уровням управления устройствами, сетью, ресурсами, услугами, бизнесом (шлюз из OSS в BSS).

При таком подходе не учитываются традиционная структура систем электросвязи с ее делением на первичные и вторичные сети, а также специфика работы магистральных, городских и других операторов. Для того чтобы приблизить проблему эксплуатации к реальной сети, было предложено составить матрицу технических решений, где по вертикали использовалось бы классическое деление OSS/TMN, а по горизонтали – технологические подсистемы электросвязи. В клетках матрицы легко поместились и компоненты OSS, и мониторинговые решения, которые дополнили друг друга и одновременно интегрировались в общую систему эксплуатации (рис. 1.11) [5].

PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com В современных телекоммуникационных сетях роль управляющей информации значительно возросла. В настоящее время можно утверждать, что от качества управляющей информации зависит функционирование целых сетевых сегментов. В связи с этим стали развиваться выделенные системы и сети управления поддержания состояния потребительских услуг в телекоммуникационной сети.

Согласно отечественным исследователям (Захаров Г. П., Лазарев В.Г., Лазарев Ю.В., Арипов М.Н., Богуславский Л.Б.) [8 – 13] процессы управления в сети связи подразделяются на функции динамического управления потоками информации и функции организационно-технического управления сетью, а в соответствии с идеологией TMN, все функции, связанные с управлением, можно разбить на две части: общие и прикладные. Общие функции обеспечивают поддержку прикладных (FM, PM, CM, SM, AM) и включают, например, перемещение информации между элементами сети связи и системы управления, хранение информации, ее отображение, сортировку, поиск и т.п.

Таким образом, и математические модели традиционно подразделяются на два вышерассмотренных класса управления. Данные модели основываются на аналитических методах анализа и методах компьютерного моделирования сетей связи. Аналитические методы связаны с использованием теории очередей и систем массового обслуживания, которые рассмотрены в работах отечественных и зарубежных авторов [14 – 32]. Методы компьютерного моделирования телекоммуникационных сетей изложены в работах [33 – 38].

1.6.1. Модель управления потоками информации (общие функции) Управление потоком предназначено для ограничения загрузки основных ресурсов сети (буферов узлов коммутации и каналов связи) и согласования скорости передачи информации источником со скоростью приема адресатом.

Являясь важнейшим компонентом сети пакетной коммутации, управление потоком реализуется на разных уровнях протоколов: оно может осуществляться между соседними узлами коммутации (УК) базовой сети; между УК источником и УК адресатом базовой сети.

Более детальные модели управления потоками данных в пакетных сетях в рамках вышеупомянутых теорий приведены в работах [4, 13, 29, 40 – 42].

1.6.2. Математическая модель TMN на основе теории СМО Как видно из вышеприведенного материала (пп.1.11.5) система управления телекоммуникационной сетью TMN является сложной и иерархической, т.е. многоуровневой с соответствующими подсистемами управления.

Первой работой в построении и разработке математической модели TMN на основе известных аналитических методов является докторская диссертация Костина А.А. «Модели и методы проектирования систем управления телекомPDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com муникационными сетями» (2003 г.) [43]. Здесь математическая модель TMN представляется в виде системы иерархических моделей СМО.

Взаимодействие сетевых элементов (NE) нулевого уровня с системой технической эксплуатации (СТЭ) первого уровня (EMS). Данная модель СМО представлена моделью типа M/G/1. Для оценки эффективности такой СМО используется известное выражение Поллачека – Хинчина для среднего времени ожидания в очереди [14–16].

где = E (t S ) - производительность обслуживающего устройства; - интенсивность поступления заявок или требований в единицу времени; E(tS) – среднее время обслуживания устройством, которая здесь подчиняется произвольному При построении моделей последующего уровня оговариваются фазы технического обслуживания с соответствующими атрибутами, которые рекомендованы Международным Союзом Электросвязи (МЭС) [1]. МЭС разработана модель фаз технического обслуживания. Каждая из фаз i, i =1,..., I может состоять из qi, этапов, qi =I,…,Q. Каждый из qi этапов характеризуется параметром xqi (xqj =x1 …xQI).

В соответствии со [43, 208] определены следующие фазы i (i =,…,8):

1 – обнаружение неисправности, 1 = { f1k }, k = 1,...,9 ; 2 – защита системы, 2 = { f 2j }, j = 1,...,8 ; 3 – информация о неисправности, 3 = { f 3l }, l = 1,...,8 ;

4 –локализация неисправности, 4 = { f 4m }, m = 1,...,15 ; 5 - логическое время задержки, 5 = { f 5p }, p = 1,...,5 ; 6 – устранение повреждения, 6 = { f 6S }, s = 1,...,11; 7 – последовательная проверка, 7 = { f 7r }, r = 1,...,15 ;

8 – восстановление, 8 = { f 8q }, q = 1,...,13, где k, j, m, p, s, r, q – число функций, реализованных на каждой фазе 1 – 8.

Модель первого уровня управления (EMS), представленная в виде структуры централизованной системы технической эксплуатации СТЭ (рис. 1.14), описывается четырехфазной СМО (рис. 1.15): СМО 1, СМО 2, СМО 3, СМО 4.

Данные СМО являются типом M/G/1.

На вход СМО 1 поступает аварийная информация (поток сообщений о неисправностях). Аварийная информация поступает от устройств определения неисправностей, расположенных в объектах технического обслуживания (ОТО). Обслуживающим прибором СМО является модуль технического обслуживания (МТО). СМО 1 участвует в реализации фаз 2 –4 и 6 – 8.

На вход СМО 2 поступают заявки из обслуживания МТО. В СМО 2 осуществляется их дальнейшая обработка. Обслуживающим прибором СМО 2 является ЭВМ центр технической эксплуатации (ЦТЭ). СМО 2 участвует в реализации фаз 3 – 8.

PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com Обработанные в СМО 2 сообщения поступают в СМО 3. Процессы, протекающие в СМО 3, распределяются по трем подсистемам: СМО3' (оператор), СМО 3" (аналитическая группа) и СМО 3 (ремонтно-восстановительные бригады), СМО 3 участвует в реализации фаз 3 - 8. СМО 3' участвует в реализации фазы 5, СМО 3участвует в реализации фазы 6.

В СМО 4 осуществляется контроль правильности выполнения работ оператором, аналитической группой и ремонтно-восстановительными бригадами, т.е. проводится послеремонтная проверка с последующим восстановлением обслуживания. В случае успешного проведения проверки информация об этом передается на внешнее устройство ЦТЭ (Вн.У). В случае если проверка прошла неуспешно, сообщение возвращается на дообслуживание в СМО 3. Информация на внешние устройства выводится также после обслуживания сообщения в СМО 2 параллельно с передачей в СМО 3. Обслуживающим прибором СМО является ЭВМ ЦТЭ. СМО 4 участвует в реализации фаз 1 – 8.

Математическая модель системы управления связью (СУЭ) с соответствием идеологии TMN и в зависимости от пяти функций управления TMN (FM, PM, CM, SM, AM) строится также на основе системы много фазных СМО типа Модель СУЭ для категорий функций управления устранением неисправностей FM имеет вид, показанный на рис. 1.16.

Система управления сетевыми элементами EMS (см. рис.1.16) состоит из двух фаз. Первая фаза описывается подсистемами СМО 1 и они являются индивидуальными для каждого сетевого элемента NE. Система СМО 2 – вторая фаза, представляющая собой групповое устройство.

PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com Уровень управления сетью NMS представляется однофазной СМО 3, где производится общесетевая обработка информации с предыдущих уровней и обработка потоков заявок об общесетевых повреждениях и неисправностях.

Система СМО 4 является моделью уровня управления услугами. Здесь обрабатывается поток заявок, поступающий от сетевого уровня в случае, когда невозможно оказание той или иной услуги связи.

На каждой из рассмотренных фаз (СМО 1– СМО 4) обслуженные заявки могут покинуть систему или быть возвращены для дообслуживания на предыдущую фазу.

Исходными данными для описания работы системы являются следующие величины:

– N- число сетевых элементов;

– (ун) (1), (ун) (2),K, (ун) ( N ), (ун), (ун), (ун), – интенсивности входящих потоков явки потока (/1ун ( j ) в фазах СМО 0(j) и СМО 1(j), составляющих блок с номером j; bk(i, )ун ( j ) =, i = 1,2,3,4; k = 2,3,4, k i – среднее время обслуживания заявки потока (/iун ( j ) в фазе СМО k;

– p1(,1ун ( j ) вероятность для заявки потока (/1ун ( j ) вернуться на повторное обслуживание в блоке с номером j; j = 1, 2,..., N;

– q k(1,)ун ( j ) – вероятность для заявки потока (/1ун ( j ) выйти из системы после обслуживания в СМО k(j), k=0,1; J = 1, 2,...,N;

– p k( i,)ун – вероятность для заявки потока (ун) вернуться на повторное обслуживание в СМО k, i =1,2,3; k=2, 3; (k i);

PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com – q k(i,)ун – вероятность для заявки потока (ун) выйти из системы после обслуживания в СМО k, i=1,2,3,4; k=2,3,4, причем: p3(1, ун + q 41) = 1; p3( 3ун + q 43ун = 1;

Основными характеристиками работы системы являются времена пребывания заявок различных потоков в отдельных фазах системы, в блоках при возвращении на дообслуживание и в системе в целом.

Математическая модель системы СУЭ для прикладной функции TNM категории управления рабочими характеристиками PM, описанная на основе многофазных СМО, приведена на рис.1.17.

В данной модели на вход СМО 0 (N) поступают потоки данных (заявок) по контролю характеристик (информации о состоянии трафика, коллизий, коэффициенте ошибок и т.д.) с соответствующей интенсивностью (уровень управления услугами SMS не задействуется). Исходные данные при описании работы системы примерно аналогичны ранее рассмотренной системе СУЭ.

Обобщенная модель СУЭ строится путем композиции частных моделей СУЭ для каждой категории управления. При этом математическая модель представляется как многофазная СМО типа М/М/1. Обслуживание приоритетов происходит с учетом абсолютных приоритетов, причем приоритет потока с меньшим номером выше. Обобщенная модель СУЭ на основе концепций TMN приведена на рис. 1.18.

Характер исходной информации для решения задач для этой модели аналогичен информации ранее рассмотренных моделей.

При разработке уровней управления услугами и управления бизнесом предлагается создавать выделенные системы управления услугами (СУУ) и бизнесом СУБ. Это объясняется тем, что системы СУУ и СУБ по сравнению с системой управления эксплуатацией сети связи СУЭ обеспечивают выполнение PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com другого набора функций [43, 44]. Задачи по управлению услугами можно разбить на три класса [209]: выполнение услуги (предоставление, изменение или отказ от неё); обеспечение гарантированной доставки; биллинг. Процессы, связанные с выполнением услуг, приведены на рис. 1.19.

Взаимодействие процессов при управлении предоставлением услуг и алгоритм приведен на рис. 1.20. Математическая модель процессов выполнения услуг представлена на рис. 1.20, в. Эта модель является двух фазной СМО типов М/М/1. Здесь на СМО1 осуществляется предварительная обработка заявок, включающая в себя среднее время пребывания заявок в фазе, которое складывается из времени обращения к базе данных, проверки возможностей пользователя и системы. На выходе системы СМО1 обслуженные заявки либо выходят из системы, либо поступают на вход СМО2, либо возвращаются на дообслуживание.

На СМО2 осуществляются основные действия по результатам обработки на первой фазе. Среднее время пребывания в фазе 2 складывается из времени формирования команд на конфигурацию услуг и отображения статуса.

PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com Функциональная схема взаимодействия моделей СМО систем СУЭ и СУУ при реализации процессов управления услугами приведена на рис. 1.21.

Виды информации взаимодействия между СУУ и СУЭ приведены на рис. 1.22.

PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com Математическая модель для построения Интегрированной Системы Управления Телекоммуникациями (ИСУТ) приведена на рис. 1.23. Она состоит из композиций моделей СМО типа М/М/1, описывающих взаимодействие СУЭ PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com Исходными данными для работы модели ИСУТ являются: 0 интенсивность потока неисправностей (абсолютный приоритет); ki - интенсивности входных потоков, поступающих в СУУ, k = 1, 2,...,M, i = 1,2,...,N. Для фиксированного индекса k приоритет ki выше, чем ki+1, i = 1,2,...,N-1; b0(0n) ' среднее время обработки заявок из потока 0 в СМО On, n = 1,2; bki ), bk0i n ) среднее время обработки заявок из потока ki в СМО т, СМО 0n соответственно, т = 1,2, n=1,2, k = 1,2,...,M, i= 1,2,...,N; q0 вероятность выхода из системы заявки потока 0, после СМО 01; q ki ) вероятность выхода из системы заявок поm тока ki после CMO m, m=l,2; p ki ) вероятность возвращения заявки из потока ki на дообслуживание в СМО т; т = 1,2, причем p ki1) + q ki1) 1; p ki2) + q ki2) = 1.

Дальнейшее развитие направления Костина А.А. получило в работе его ученика Лохтина В.В. [45], в которой предложена модель ИСУТ для мультисервисной сети (рис. 1.24) также на основе СМО. Здесь модель СМО 01 соответствует уровню EMS, СМО 02 – уровню NMS, а блок СМО 1 + СМО 2 – уровню SMS. В модели СМО для TMN уровню SMS(СУУ) соответствует СМО 4, уровню NMS – система СМО 3, а уровню EMS – система СМО 2.

Система СМО 01 в ИСУТ будет соответствовать СМО 2 модели СМО для TMN (первая фаза), СМО 02 – СМО 3 (вторая фаза), СМО 1+СМО 2 СМО (третья фаза).

Рис. 1.24. Интегрированная модель процессов мультисервисной сети Помимо вышерассмотренных работ, проблеме управления телекоммуникационной сетью на основе идеологии TMN посвящена кандидатская диссертационная работа Короткова Е.С. [46]. В данной работе на основе теорий очередей и систем СМО разработаны и исследованы модели прикладных функций TMN: модели TMN для категорий управления неисправностями; модели TMN для категорий управления рабочими характеристиками и конфигурацией. В PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com этих моделях использованы типы СМО М/G/1 и M/G/1. В частности разработана и проанализирована многофазная модель контроля изменения конфигурации TMN (рис. 1.25).

Рис. 1.25. Модель контроля конфигурации TMN: СМО1, 3- модуль технического обслуживания; СМО2. 4- процессор агента; p –вероятность выхода потока на дальнейшее обслуживание; точки 1-2 – процесс дообслуживания В работе Короткова Е.С. рассмотрена модель технологии разделения типов потоков многозвенного тракта СПД TMN, из которой следует, что функция распределения времени ожидания информационного сообщения в системе где n1, n2, …,nm целые положительные числа, n= 0, 1, 2,….; P1, …., Pm вероятности.

Значительный вклад в разработку теории управления телекоммуникационными сетями внес Мочалов В.П. докторской диссертационной работой «Разработка распределенных систем управления телекоммуникационными сетями и услугами» [47].

В частности в работе Мочалова В.П. разработаны: комплекс математических моделей оптимизации и исследования характеристик распределенной системы управления (РСУ) на уровнях административного управления, управления услугами, управления сетью, управления сетевыми элементами (рис. 1.26); информационная платформа анализа вероятностно-временных характеристик PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com (ВВХ) РСУ телекоммуникационными сетями и услугами (рис. 1.27); методы анализа ВВХ распределенных систем управления телекоммуникационными сетями и услугами на основе предложенных аналитических, имитационных, графических, автоматных моделей.

PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com На основе диффузионного приближения, определяемого коэффициентами сноса и диффузии, a2, в [47] получены приближения для ВВХ системы управления услугами. При этом нахождение стационарной вероятности отсутствия заявок P0 сводится к решению дифференциального уравнения Для системы СМО с режимами, зависящими от длины очереди, P0 получено из условия:

Для системы с ограниченным числом мест для ожидания m и – соответствующие дисперсии, P(x) – плотность распределения диффузионного процесса.

Дальнейшее развитие направления Мочалова В.П. в проблеме разработок управления телекоммуникационной сетью в соответствии идеологией TMN получило в кандидатской диссертационной работе Яковлева С.В. [48]. Здесь на уровне управления услугами предложена модель системы управления услугами (СУУ), в которой в качестве метода многокритериальной оптимизации процесса управления телекоммуникационными услугами использован метод последовательных уступок. Структурно-функциональная модель СУУ приведена на рис. 1.28.

В качестве аналитической модели процесса управления конфигурированием системы управления услугами выбрана двухфазовая СМО. Используя преобразование Лапласа-Стилтьеса для плотности функции распределения времени ожидания, получена функция распределения для случайной величины (длины интервала между заявками на выходе):

а для преобразования Лапласа-Стилтьеса:

Используя прямой метод вычисления средних, получены соотношения:

где N – общее число обслуживаемых заявок, Si – средняя длительность обслуживания i-ой СМО, ti – среднее время ответа; Ni – средняя длина очереди, n – пропускная способность сети.

PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com Выражение для определения среднего времени полной обработки запроса конфигурирования услуги имеет вид:

где qi – вероятность дообслуживания в i-ой СМО, p12 – вероятность перехода из СМО 1 в СМО 2, i – интенсивность обслуживания в i-ой СМО, i = i /i – загрузка i-ой СМО.

Рис. 1.28. Структурно-функциональная модель СУУ Среднее время ожидания в i-ой СМО определяется по выражению:

где и D – среднее и дисперсия времени между заявками во входном потоке, µ и Dµ – среднее и дисперсия интервалов времени обслуживания, p 0 = 1 - вероятность простоя СМО, m2 = D + m – параметр диффузионной тости в i-ую СМО пришло k заявок.

PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com Эволюция сетей связи с подвижными объектами осуществляется в направлении обеспечения интегральных услуг, предоставляемых пользователям.

Предоставление интегральных услуг для любых пользователей тесно связано с использованием цифровых методов передачи всех видов информации, представленной в едином пакетном виде, и использованием методов множественного доступа (МД).

Высокая степень использования пропускной способности канала при случайном МД достигается при определенной (оптимальной) входной нагрузке.

В качестве управляемого параметра потоков пакетов, поступающих в радиоканал, может использоваться вероятность первичной и повторной передачи пакетов в радиоканал.

Управление вероятностью передачи и выбор ее оптимального значения позволяет поддерживать коэффициент использования пропускной способности канала c МД на почти постоянном или близком к максимально возможному уровню. В ряде работ [210, 211] доказана теорема о существовании такой вероpiopt и ее влиянии на эффективность функциониятности повторной передачи рования сети в целом.

Управление значением p i осуществляется на основе анализа пространства состояний радиоканала. Для оценки пространства состояний складывающегося в канале множественного доступа и нахождения требуемого значения управляемого параметра предлагается использовать нейросетевые модели [49].

В общем виде модель управления р-настойчивым множественным доступом может быть описана выражением [49]:

где u(k) – вектор входных сигналов, x(k+ 1)- вектор выходных сигналов;

k = 0,1,... – дискретное время.

Частными случаями представления вида (1.1) являются четыре модели идентификации объектов управления [212] (объект управления имеет один вход и один выход). Эти модели могут быть описаны следующими нелинейными разностными уравнениями:

PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com где [u(k),x(k)] – пара значений входа-выхода в момент k. Функции f и g являются дифференцируемыми по всем параметрам.

Модель 1: выход неизвестного нелинейного объекта управления зависит линейно от его предыдущих значений и нелинейно от предыдущих значений входа. Модель 1 показана на рис. 1.29 и состоит из секционированных линий задержки на входе и в цепи обратной связи.

Модель 2: может быть реализована схемой, представленной на рис. 1.30. В этом случае выход зависит линейно от входа и (к) его предыдущих значений и нелинейно от собственных предыдущих значений.

Модель 3: из нелинейного разностного уравнения (1.4) видно, что выход нелинейного объекта управления зависит нелинейно как от предыдущих значений входа, так и от предыдущих значений выхода. Схематичное представление нелинейного разностного уравнения для модели 3 приведено на рис. 1.31.

Модель 4: эта наиболее общая из всех моделей, представленных ранее.

Выход в любой момент времени является нелинейной функцией предыдущих значений и входа и выхода. Она изображена на рис. 1.32.

Из (1.2) (1.5) и рис. 1.291.32 следует, что модели идентификации объектов управления в общем случае должны состоять из нейросетевых моделей и секционированных линий задержки. При этом используемая нейронная сеть (НС) должна содержать достаточное для соответствующего нелинейного отображения состояния объекта управления число слоев и узлов в каждом слое.

С точки зрения математики это подразумевает, что нелинейные функции в разностных уравнениях, описывающие состояние объекта управления, могут быть заменены нейросетевыми моделями с фиксированными матрицами весовых коэффициентов W i.

Чтобы правильно идентифицировать состояние объекта управления и на основе этого формировать соответствующее управляющее воздействие, модель идентификации должна выбираться на основе имеющейся информации относительно класса, которому принадлежит рассматриваемый объект.

При построении контроллера для управления р-настойчивым множественным доступом могут использоваться типовые варианты реализации управляющих контроллеров, содержащих нейросетевые модели описанные в [213]. Нейронная сеть будет являться одной из основных компонент системы управления. При этом НС используется в виде либо параллельной, либо последовательно-параллельной (рис. 1.33) модели. Настройка весов НС (обучение НС), может рассматриваться как процесс ее адаптации к выбранной системе управления.

PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com Вариант использования многослойной НС для решения задачи децентрализованного управления р-настойчивым МД представлен на рис. 1.34.

Слева схематично изображен частотно-временной план тактированного радиоканала случайного МД. Предполагается, что возможно наличие трех событий: «Конфликт», «Успех», «Свободно» (пустое временное окно). Справа схематично изображена q слой на НС с H i нейронами в i м слое.

Математическая модель такой сети имеет вид:

или в векторно-матричной форме Здесь x(), u () – соответственно выходной и входной сигналы;

z = [y (), u ()] – весовой коэффициент i -го нейрона в q-ом слое;

Наиболее часто используется модель искусственной НС, содержащая помимо входного и выходного слоев, один скрытый слой. Кроме того, для простоты принимается, что все функции активации имеют одинаковый вид. Для того случая уравнение (1.6) принимает вид PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com Для обучения многослойных НС может быть использовано несколько процедур, оптимизирующих некоторую функцию критерия с помощью градиентных методов первого и второго порядков, а также с помощью методов линеаризации [50 55]. Обучающее множество должно быть представительным, что гарантирует правильную работу системы идентификации даже в случае поступления на ее вход набора, не включенного в обучающее множество.

При моделировании среднеквадратическая ошибка рассчитывается при использовании процедуры обратного распространения.

Здесь через С обозначается число выборок образов в обучающем множестве, Для расчета желаемого выходного вектора сети, используемого для обучения, может использоваться, в частности, аналитическая модель, предлагаемая в Результаты моделирования показали [49], что использование НС для управления р-множественным доступом позволяет получать оптимальные значения вероятности повторной передачи в соответствии с выбранной стратегией при неизвестных ранее входных данных. Причем после завершения процесса обучения не требуется производить дополнительных вычислений, и процесс принятия решения ускоряется.

PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com В методах управления с использованием НС отсутствуют ограничения на линейность системы, они эффективны в условиях шумов и после окончания обучения обеспечивают управление в реальном масштабе времени. Нейросетсвые СУ более гибко настраиваются на реальные условия, образуя модели полностью адекватные поставленной задаче, не содержащие ограничений, связанных с построением формальных систем. Кроме того, нейросетевые СУ не только реализуют стандартные адаптивные методы управления, но и предлагают свои алгоритмические подходы к ряду задач, решение которых вызывает затруднение вследствие неформализованности. Так, появляется возможность обработки в рамках одной модели данных одной природы – для НС важна лишь их коррелированность.

Основным недостатком нейросетевой парадигмы является необходимость иметь очень большой объем обучающей выборки. Другой существенный недостаток заключается в том, что даже натренированная нейронная сеть представляет собой черный ящик. Знания, зафиксированные как веса нескольких сотен межнейронных связей, совершенно не поддаются анализу и интерпретации человеком [56]. Следовательно, здесь также возникают проблемы неполноты

2. ЗАДАЧИ МОНИТОРИНГА И УПРАВЛЕНИЯ НА ОСНОВЕ

2.1. Источники F-ситуаций при анализе сложных систем Возрастающая сложность современных объектов (систем) исследования и их уникальность приводит к нарушению явного прослеживания причинноследственных связей в гносеологическом (познавательном) плане, что приводит исследователя к условиям неопределенности при выборе или построении математической модели из-за неполноты исходных данных (знаний) [57]. В связи с этим, исследователю приходится обращаться к эвристике, интуиции и использовать информацию нечислового характера, например, «очень сильная связь», «высокая обратная связь», «слабое (сильное) напряжение (магнитное поле)», «гораздо больше», «примерно число d», «красивое оформление», «высокий», «низкий», и т.п., имеющую нечеткий смысл с точки зрения детерминированных и вероятностно-статистических методов моделирования (анализа) объектов исследования. В этих случаях становится принципиально трудно построить адекватную модель объекта исследования на основе теорий традиционной (детерминированной и вероятностно-статистической) математики, т.к. в ней нет объектов, с помощью которых можно точно отобразить нечеткость высказываний и представлений исследователя (эксперта).

Для устранения этих трудностей американский математик Л.А. Заде ввел новое математическое понятие нечеткое множество, которое является обобщением понятия обычного множества [58, 214]. В дальнейшем последоваPDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com телями Л.А. Заде и им самим разработаны основы теории нечетких множеств, концепции которой находят самое широкое приложение [57 108, 214 – 222].

В частности автор данной монографии применил и развил некоторые положения этой теории при анализе телекоммуникационных систем [74, 75, 82, 109155,178, 179, 203, 204, 223 – 225].

2.2. Обобщенная модель иерархического управления сетью связи В соответствие с рекомендациями международного союза по электросвязи управление телекоммуникационных сетей строится по четырехуровневой схеме: уровень управления элементами сети; уровень управления сетью; уровень управления услугами; уровень управления бизнесом [1, 2].

Критериями управления бизнесом, например, являются доходность сети Д и инвестированность сети И, за определенный промежуток времени Т.

Критериями уровня управления услугами, например, являются объём использования услуг VS и качество предоставляемых услуг QS, за время Т.

Критериями уровня управления сетью, например, являются степень производительности сети в целом и по трактам Т, уровень загрузки (трафика) Y сети, степени готовности КГ, ремонтопригодности КР и контролепригоднсти КК сети, степень (объём) обновления таблиц маршрутизации VМ, время изменения конфигурации сети ТR с момента изменения сетевой ситуационной обстановки SN, степень безопасности от несанкционированного доступа Se, достоверность передачи данных в сети D и т.д.

Критериями уровня управления элементами сети (канал, тракт, линия связи, узел коммутации, маршрутизатор, состав и состояние их программного обеспечения и т.д.) являются степени работоспособности Op (в зависимости от их состояний WE ), которые формируются на основе измеряемых характеристик eq (атрибутов, параметров), свойственных конкретным элементам, степени контролепригодности КК, зависящие от вектора контролируемых параметров e элементов сети (NE). При этом эти состояния можно разбить на классы: WР работоспособные, WПО предотказные, WО – отказные. Последние два класса могут возникать из-за блокировок, вызванных резким повышением нагрузки, нарушениями и повреждениями (дефектами) d, возникающими случайно в платах, блоках и составных частях элементов сети.

Естественно с точки зрения управления для достижения правильного функционирования сети необходимо знать своевременно точное её состояние и своевременно устранять предотказные WПО и отказные WО состояния, с целью минимального потери качества QS услуг и максимума удержания объёма обслуживания услуг VS.

Таким образом, эффективность и качество управления сетью существенно зависит от эффективности функционирования уровня управления элементами.

В связи с этим построим формальную зависимость критериев уровней управления.

PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com где m – количество элементов сети, KKj коэффициент контролепригодности элемента сети, зависящий от количества контролируемых параметров (контрольных точек) и их информативности.

Процесс управления объектом исследования можно представить схемой (рис.2.1) [138, 142, 145, 146].

Рис. 2.1. Обобщенная система управления: ОУ – объект управления; К –канал связи;

ИУ – исполнительное устройство; УУ – устройство управления; ЛПР – лицо, принимающее решение; - ненаблюдаемое воздействие; XК, YК – результаты измерений Обобщенная математическая модель управления представляется в виде следующего упорядоченного множества где Т = {t} – множество моментов управления;

X = {x} – множество входных воздействий на объект управления (ОУ);

Y= {y} – множество выходных откликов ОУ;

U = {u} – множество управлений на объект;

PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com Q = {q} – множество внутренних состояний;

L, F – операторы перехода состояний и выходов соответственно оператор алгоритма управления;

P = {p(q)} – множество вероятностных мер;

C = {c(u)} – множество цен управления;

А = {(u)}, B = {(u)} – множества ошибок управления первого и второго рода соответственно.

В основе любого управлении лежит информация, которая может быть представлена упорядоченной парой множеств тогда собственно само управление имеет зависимость через алгоритм Здесь Z*– подмножество выбранных целей; - оператор (алгоритм) формирующий управление U, : In Z* U.

С учетом вышеприведенного модель управления можно представить зависимостью Здесь F – оператор, который собственно и является математической моделью и определяется парой F = St, b, где St структура, b – вектор параметров.

В соответствие с рекомендацией МСЭ управление сетью связи строится в виде отдельной сети согласно концепции TMN и является четырех уровневым.

С учетом вышеизложенного эту сеть можно представить в виде схемы, приведенной на рис. 2.2.

Рис. 2.2. Иерархическая схема управления сложного объекта:

-оператор, устанавливающий зависимость выхода и цели управления Y= (Z) PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com Для этой схемы управления обобщенная математическая модель иерархического управления имеет вид:

где Fk оператор k-го уровня управления, k = 1, …, 4.

Однако приведенная схема (см. рис. 2.2) управления отображает так называемый «конвейерный» тип управления. Здесь в явном виде не просматриваются элемент сети и элемент коррекции ниже расположенного уровня управления со стороны верхних уровней. С учетом изложенного иерархическая схема управления принимает вид рис. 2.3.

Рис. 2.3. Конвейерно-адаптивное управление: F0 оператор элемента сети;

Х0 известные воздействия окружающей среды; U i* управление с вышестоящего уровня;

U Z коррекция значения Y выхода уровня 4; ненаблюдаемое воздействие Обобщенная математическая модель для данной схемы управления имеет где i неизвестный вектор воздействий на каждом уровне управления.

Учитывая, что сеть электросвязи является сложной распределенной структурой, то её модель управления можно представить в виде схемы, приведенной Обобщенная математическая модель иерархического управления имеет где F0(i j ) оператор сетевого элемента NEi подсети j ; F1 ji оператор агрегирования по i первого уровня управления в подсети j ; F2 kj оператор агрегирования по k второго уровня управления сети j ; F3k - оператор агрегирования по q третьего уровня управления; F4 оператор четвертого уровня управления (управления бизнесом); n- количество сетевых элементов NE в под сети j ; m – PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com количество подсетей NE в сети k ; q – количество сетей обслуживаемых региональной TMN.

Составной частью любой сложной системы управления является контроль и диагностика (КД) состояния ОУ или мониторинг. Система контроля и диагностики ОУ есть специальный вид управления по подержанию регламентированного технического состояния объекта наблюдения. Агрегированную модель системы КД можно представить упорядоченной системой множеств E = {ei }im 1 - множество технических состояний объекта, E Q;

e = (ei1, ei 2,..., ein ), еij – обобщенный признак i-го агрегированного состояния, j= 1, …, n; = { еij }i=1, …,m} – множество признаков всех технических состояний; = { j }nj =1 - множество проверок для соответствующего признака j, П U;

T* = {t} – множество моментов t контроля, Т* Т; – оператор выхода, :

T* E ; = { p (ei )}im 1 – множество вероятностных мер; C = {c( j )} j =1 – множество цен проверок; A = { j }nj =1, B = { j }nj =1 - множество ошибок j и второго j рода проверок j.

Модель объекта контроля и диагностики описывается математическими моделями исправного и неисправного технического объекта где F0, Fi – исправный и неисправный операторы (передаточные функции) объекта; Def ={di} – множество неисправностей. Здесь Def = (Ed), Ed – множество неисправных состояний, Ed E.

Как известно контроль и диагностирование (или мониторинг) в структуре управления сложной системы решает три основные задачи.

1. Проверка работоспособности объекта диагностики (или управления). В результате решения этой задачи происходит переход либо к применению ОКД к прямому назначению, либо к анализу его состояния.

2. Поиск дефектных элементов в ОУ. При решении этой задачи должна быть выяснена первичная причина отказа или найдены дефектные элементы.

3. Прогнозирование технического состояния ОУ.

На основе результатов контроля и диагностики решаются задачи управления. При этом основными факторами всякого управления являются:

– информация о состоянии объекта и природы (In);

– воздействие на объект, т.е. собственно управление (U);

– алгоритм управления (), U = (In, Z*).

PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com Рис. 2.4. Иерархическая схема управления распределенной сетью связи:

F1m, F1q, F3 – агрегирующие операторы соответствующих уровней:

Yij – выходные векторы значений соответствующий уровней; U –векторы управлений Модель объекта контроля и диагностики описывается математическими моделями исправного и неисправного технического объекта PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com где F0, Fi – исправный и неисправный операторы (передаточные функции) объекта; Def ={di} – множество неисправностей. Здесь Def = (Ed), Ed – множество неисправных состояний, Ed E.

Как известно контроль и диагностирование (или мониторинг) в структуре управления сложной системы решает три основные задачи.

4. Проверка работоспособности объекта диагностики (или управления). В результате решения этой задачи происходит переход либо к применению ОКД к прямому назначению, либо к анализу его состояния.

5. Поиск неисправных элементов в ОУ. При решении этой задачи должна быть выяснена первичная причина отказа или найдены неисправные элементы.

6. Прогнозирование технического состояния ОУ.

На основе результатов контроля и диагностики решаются задачи управления. При этом основными факторами всякого управления являются:

– информация о состоянии объекта и природы (In);

– воздействие на объект, т.е. собственно управление (U);

– алгоритм управления (), U = (In, Z*).

Однако чаще всего в реальных условиях осуществление задач управления объектом эффективно и в полном объеме не достигается из-за его сложности, неполноты информации об окружающей среде и состоянии объекта, неточно сформулированной цели управления, ограниченности ресурсов, дефицита времени принятия решения и других факторов. В этой связи в модели управления её составляющие могут формулироваться в концепциях теории нечетких (fuzzy) множеств. Тогда в зависимости конкретной ситуации возможны различные варианты моделей управления.

где Q = {q/ (q)} – нечеткое множество состояний; µ(q) – нечеткая функция принадлежности, µ(q) [ 0, 1 ]; G{g(q)} – множество нечетких мер, g(q) [0, 1].

где U = {u/µ (u)} – нечеткое множество управлений (каналов); Z = {z/µ (z)} – нечеткое множество целей.

где C = {c/µ (c)} - нечеткое множество затрат.

Иерархическая модель объекта управления с нечеткими составляющими PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com Обобщенная математическая модель системы контроля и диагностики в составе системы управления при нечетких условиях представляется упорядоченным множеством Здесь E – множество нечетких состояний объекта, C – множество нечетких цен проверок или ограничений; G – множество нечетких мер.

2.3. Обобщенная модель управления сетевым элементом От качественного функционирования сетевых элементов NE существенно зависит и функционирование всей сети связи в целом. Поэтому целью управления сетевым элементом является поддержание его состояния в заданном фазовом пространстве средствами контроля и диагностики (мониторинга), которое достигается своевременной доставкой контролирующей информации до устройства управления (УУ) и управляющей информации до объекта управления.

Сетевые элементы NE по своей структуре и назначению в телекоммуникационной сети неоднородны. С точки зрения как объектов управления их можно классифицировать как пассивные и активные.

К пассивным NE можно отнести оборудование, являющееся относительно несложным, и которое не обладает самоорганизующими свойствами. В таких NE не проявляется инициатива по самовосстановлению и изменению структуры, с целью выполнения своих непосредственных задач. Например, мультиплексоры, приёмо-передающие (обычные и оптические) устройства, регенераторы, кросс-коммутаторы, хотя в этих устройствах и реализованы встроенные системы контроля и диагностики.

К активным NE можно отнести: узлы коммутации, Switch –коммутаторы, маршрутизаторы, некоторые сетевые шлюзы, базы данных. Приведенные NE обладают уже некоторым техническим интеллектом.

В этой cвязи, в соответствие с идеологией TMN структурные модели управления пассивных и активных NE будут различаться, как показано на рис.

2.5, 2.6 [145–147, 153].

Модель управления, приведенная на рис. 2.6, отличается от ранее рассмотренной модели (см. рис.2.5) тем, что здесь вводятся оператор алгоритмов управления А (, ) и множество наиболее приемлемых целей ZА*={z}, свойственных данному NE в системе управления. Это собственно и определяет относительный «суверенитет» активных NE, т.е. способность определять свое фазовое состояние самостоятельно в зависимости от дестабилизирующих факторов в рамках «дозволенного».

PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com Рис. 2.5. Структурная схема управления пассивным сетевым элементом:

MIB – информационная модель ресурса или информационная база управления модели;

УУ, УУВ(ведомое)- устройства управлении или процессоры; КХ, КУ – преобразующие устройства сигналов параметров; ИМ – исполнительный механизм или преобразователь сигналов управления; КU, КR – каналы управления и реакции соответственно PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com Рис. 2.6. Структурная схема управления активным сетевым элементом PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com В сети связи или в современных мультисервисных телекоммуникационных сетях множество сетевых элементов NE неоднородно. При этом вышестоящий менеджер (или УУ) по уровню иерархии TMN управляет определенным подмножеством NE. Модель такого управления приведена на рис. 2.7.

Рис. 2.7. Поллинговая модель управления сетевыми элементами В вышеприведенной модели (см. рис. 2.7) подмножества NE имеют разный характер, тогда исполнение алгоритмов управления может быть следующим:

1. Алгоритм управления только пассивного подмножества NE.

2. Алгоритм управления только активного подмножества NE.

3. Алгоритм управления комбинированного подмножества.

Взаимодействие менеджера в модели (рис. 2.7) с каждым элементом NE происходит в форме определенного упорядоченного опроса, которая называется поллинговой системой (ПС) [156]. Данная система считается разновидноPDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com стью СМО с несколькими очередями и с одним общим обслуживающим устройством (сервером, здесь в качестве него – менеджер) или несколькими устройствами Математические модели систем поллинга достаточно полно рассмотрены Вишневским В.М., Семеновым О.В. в работах [157159]. Математическая модель ПС для системы мониторинга технологических процессов нефтегазодобывающих предприятий рассмотрена в [160].

Дискретные системы поллинга характеризуются числом очередей, числом мест для ожидания, числом серверов, процессами поступления и обслуживания заявок, длительностями переключения сервера между очередями, порядком и дисциплиной обслуживания очередей и, возможно, другими параметрами или конфигурацией системы. Предполагаем, что очереди пронумерованы от 1 до N, где N - число очередей в системе (N 2). Очередь с номером i будем обозначать через Qi, 1 = 1, …, N.

Порядком опроса очередей называется правило, следуя которому, сервер выбирает следующую очередь для обслуживания.

Среди видов порядка обслуживания выделяют [159]:

1. Циклический порядок: сервер посещает очереди в порядке Q1, Q2,...,QN, Q1, Q2,..., QN …— такие системы поллинга называют циклическими.

2. Периодический порядок: задается так называемая таблица поллинга (Т(1),T(2),..,T(М)) длины М (М N, T{i) {l,...,N},i = 1,…,М. Сервер посещает очереди в порядке QT(1), QT(2),..., QT(M), QT(1), QT(2),..., QT(M), … При этом предполагается, что таблица поллинга содержит номера всех очередей системы. Частными случаями периодического порядка обхода очередей являются обход типа «звезда», когда очереди обслуживаются в порядке Qi-, Q2, Q1, Q2,..., QN, Q1, Q2,..., QN, и элеваторный порядок обхода очередей, при котором очереди обслуживаются от первой до последней, а затем от последней очереди до первой.

3. Случайный порядок, при котором с вероятностью pi, i = 1,…,N. на обслуживание выбирается очередь Qi, pi= 1. Возможен также и другой вариант выбора очереди: с вероятностью pij, i,j = l,…, N, после посещения очереди Qi сервер переключается к Qj, j =1 pij = 1, i = 1,..., N.

4. Приоритетный порядок, при котором система имеет очереди разных приоритетов и какая-либо очередь может быть обслужена, если более приоритетные очереди не содержат заявок.

Порядки опроса очередей условно разделяют на статические и динамические. При статическом порядке правило выбора очередей на обслуживание не меняется в ходе работы системы.

Динамический порядок предполагает выбор очереди на обслуживание в определенные моменты принятия решений на основе полной или частичной информации о состоянии системы (например, обслуживание очередей в цикле в порядке убывания их длин).

Дисциплиной обслуживания очереди называется число заявок, которое обслуживает сервер за одно посещение очереди. Внутри очереди заявки обслуживаются в порядке, определяемом дисциплиной обслуживания заявок (например, заявки обслуживаются в порядке поступления в очередь).

PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com Среди дисциплин обслуживания очереди (предположим, что это очередь Qi выделяют:

1. Исчерпывающую дисциплину, при которой сервер обслуживает заявки до тех пор, пока очередь не опустеет.

2. Шлюзовую дисциплину, при которой сервер обслуживает лишь те заявки, которые находились в очереди в момент опроса (момент завершения подключения к ней сервера). Заявки, поступившие в очередь после момента опроса, обслуживаются в следующем цикле. Если сервер обслуживает только те заявки, которые находились в очереди в момент начала цикла (момент опроса первой очереди), то говорят о глобально-шлюзовой дисциплине.

3. li -ограниченную дисциплину, при которой число заявок, которое может обслужить сервер, ограничено числом li, li 1. Среди ограниченных дисциплин различают исчерпывающие и шлюзовые. При ограниченной исчерпывающей дисциплине сервер обслуживает очередь до тех пор, пока не произойдет одно из двух событий: либо будут обслужены l заявок, либо очередь опустеет. Ограниченная шлюзовая дисциплина предполагает обслуживание до тех пор, пока либо будут обслужены l заявок, либо будут обслужены все заявки, которые находились в очереди в момент ее опроса. Частный случай li =1 иногда называют неисчерпывающим обслуживанием.

4. li -уменьшающую дисциплину, при которой сервер обслуживает заявки в очереди до тех пор, пока ее длина не станет на li меньше, чем была в момент подключения сервера, либо пока очередь не опустеет, li 1. При li = 1 эту дисциплину также называют полуисчерпывающей.

5. Т-ограниченную дисциплину, при которой время пребывания сервера у очереди ограничено. Эта дисциплина также может быть шлюзовой или исчерпывающей.

6. Пороговую дисциплину, при которой сервер обслуживает очередь, если число заявок в ней не меньше заданной величины (порога).

7. Случайную дисциплину, при которой число заявок, которое может обслужить сервер, определяется значением дискретной случайной величины i имеющей закон распределения {a ij, j 1}. Закон распределения может меняться при каждом посещении очереди. Значение случайной величины i разыгрывается при каждом опросе очереди. Некоторые случайные дисциплины подразделяются следующим образом:

a) биномиальная дисциплина, при которой случайная величина i имеет биномиальное распределение с параметрами Хi и рi, где Хi число заявок в очереди Qi в момент опроса, рi некоторое число, 0 рi 1. Для данной дисциплины б) дисциплина Бернулли, при которой первая заявка в очереди Qi обслуживается с вероятностью 1, а каждая последующая – с за данной вероятностью рi. С вероятностью (1– рi) сервер покидает очередь. Для данной дисциплины PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com Если все очереди системы поллинга имеют дисциплины обслуживания одного вида, то говорят о системе поллинга с дисциплиной обслуживания следующего вида: с исчерпывающей, l-ограниченной или другими дисциплинами обслуживания. Если дисциплины обслуживания очередей различны, то говорят о системе поллинга со смешанной дисциплиной обслуживания.

Порядок обхода очередей и дисциплины их обслуживания составляют политику обслуживания в системе поллинга это правило выбора следующей заявки в системе на обслуживание.

Среди систем поллинга различают системы с дискретным временем (время поделено на равные интервалы, называемые тактами дискретизации) и системы с непрерывным временем.

Если процессы, характеризующие очереди системы, процессы поступления и обслуживания заявок, процессы, определяющие длительности переключения сервера между очередями, и, возможно, другие процессы соответственно являются стохастически эквивалентными для всех очередей, то система поллинга называется симметричной, или однородной системой. В противном случае система называется несимметричной, или неоднородной.

Если сервер не затрачивает время на переключение между очередями, то говорят о системе с мгновенным переключением сервера между очередями, в противном случае о системе с не мгновенным переключением сервера.

Если не оговорено иное, полагают, что система поллинга является несимметричной, число ее очередей конечно, очереди имеют неограниченное число мест для ожидания, переключение сервера между очередями не мгновенно. Если в очереди нет заявок, то сервер сразу же ее покидает. Предполагается также, что внутри очереди заявки обслуживаются в порядке поступления.

Целью большинства исследований систем поллинга является нахождение среднего времени ожидания в каждой из очередей системы. Однако не всегда удается получить явные формулы для вычисления этих характеристик, поэтому большое внимание уделяется нахождению приближенных формул [159], а также уточнению уже полученных приближенных значений. Иногда задача нахождения средних времен ожидания сводится к нахождению взвешенной суммы этих характеристик. Под взвешенной суммой средних времен ожидания понимается выражение где Wi случайная величина, характеризующая время ожидания в очереди Qi, М[Wi] – математическое ожидание, i = (ibi) загрузка очереди Qi; i интенсивность потока заявок, bi среднее время обслуживания заявок в очереди Qi, Согласно формуле Литтла N=T, взвешенная сумма средних времен ожидания представляет собой среднее количество работы в системе в произвольный момент времени. Под количеством работы в некоторый момент времени понимается время, которое затратит сервер на обслуживание заявок, находящихся в системе в этот момент.

PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com Как видно из информационной архитектуры TMN [1], все вышеприведенные модели содержат в себе цепочки транспортных функций, которые являются элементами транспортной сети передачи данных TMN.

Транспортная сеть состоит из каналов и трактов, качественное функционирование которых существенно определяет надежность доставки услуг связи по сети передачи данных (СПД) до потенциального потребителя.

Математические модели каналов некоторых СПД достаточно хорошо изучены как отечественными, так и зарубежными учеными [161 171] с точки зрения доставки услуг связи до потребителя, где допускается высокая избыточность информации. Однако для специальных транспортных сетей (например, TMN), где передается некоммерческая информация, каналы связи мало изучены (рис. 2.8). Особенно это относится к каналам связи для передачи приема контрольно-диагностической информации о состоянии сетевых элементов NE, т.к. на основании этой информации в конечном итоге формируется стратегия обслуживания информационной телекоммуникационной сети.

Рис. 2.8. Взаимодействие менеджера, агента и управляемого физического ресурса Задачи, связанные с описанием моделей функционирования трактов и каналов СПД РСУ, рассмотрены в диссертационной работе Мочалова В.П. [47].

Эти задачи являются многомерными и решаются на основе теории СМО и Марковского процесса. Решение этих задач приближенное, даже при условии ряда оговорок (условий) и наличии исходной статистической информации.

Поэтому представляют интерес разработки и исследования моделей каналов связи с использованием аппарата теории нечетких множеств и их влияние на процессы принятия решения о состоянии сетевых элементов NE.

PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com

3. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ F-МЕТОДОВ В ЗАДАЧАХ

УПРАВЛЕНИЯ СЕТЬЮ СВЯЗИ

3.1. Основные теоретические положения и операции F-множеств Подход к объекту исследования с позиций теории нечетких множеств основывается на предположении, что элементами мышления человека являются не числа, а словесные описания, т.е. элементы нечетких множеств и нечетких классов, для которых переход от «принадлежности к классу» к «не принадлежности» не скачкообразен, а непрерывен [57- 60, 67-73, 81, 82].

Определение. Нечетким множеством А универсального множества U называется отображение µ A : U [0;1]. Функция принадлежности µ A каждому элементу x * из множества U, ставит в соответствие степень принадлежности µ A ( x * ). Переменная x называется базовой переменной.

В связи с этим нечеткое множество А можно определить как множество го множества рассматриваются как числовые, так и не числовые множества.

Как и с обычными множествами, с нечеткими множествами производятся операции объединения, пересечения, дополнения и ряд других операций.

Объединением нечетких множеств A и B универсального множества U называется нечеткое множество D = A U B, имеющее функцию принадлежности Рассмотрим некоторые примеры [82].

Пример 3.1. Пусть U определяется интервалом [1, 10], каждое число которого x уровни электрических сигналов в вольтах на двухвходовом ключе К1. Ключ К1 открывается сигналом F1 = {ПРИМЕРНО 1,5 В}, либо открывается сигналом F2= {ПРИМЕРНО 2 В}. Функции принадлежности соответствующих нечетких множеств имеют вид:



Pages:   || 2 | 3 | 4 |
 
Похожие работы:

«ISSN 2075-6836 Фе дера льное гос уд арс твенное бюджетное у чреж дение науки ИнстИтут космИческИх ИсследованИй РоссИйской академИИ наук (ИкИ Ран) А. И. НАзАреНко МоделИровАНИе космического мусора серия механИка, упРавленИе И ИнфоРматИка Москва 2013 УДК 519.7 ISSN 2075-6839 Н19 Р е ц е н з е н т ы: д-р физ.-мат. наук, проф. механико-мат. ф-та МГУ имени М. В. Ломоносова А. Б. Киселев; д-р техн. наук, ведущий науч. сотр. Института астрономии РАН С. К. Татевян Назаренко А. И. Моделирование...»

«ГБОУ ДПО Иркутская государственная медицинская академия последипломного образования Министерства здравоохранения РФ Ф.И.Белялов Психические расстройства в практике терапевта Монография Издание шестое, переработанное и дополненное Иркутск, 2014 15.05.2014 УДК 616.89 ББК 56.14 Б43 Рецензенты доктор медицинских наук, зав. кафедрой психиатрии, наркологии и психотерапии ГБОУ ВПО ИГМУ В.С. Собенников доктор медицинских наук, зав. кафедрой терапии и кардиологии ГБОУ ДПО ИГМАПО С.Г. Куклин Белялов Ф.И....»

«Министерство образования и науки Российской Федерации Ивановский государственный химико-технологический университет ХИМИЧЕСКИЕ ТЕХНОЛОГИИ В ДИЗАЙНЕ ТЕКСТИЛЯ Под редакцией профессора А.В. Чешковой Иваново 2013 УДК 677.027.042:577.1 Авторы: А.В. Чешкова, Е.Л.Владимирцева, С.Ю. Шибашова, О.В. Козлова Под редакцией проф. А.В. Чешковой Химические технологии в дизайне текстиля [монография]/ [А.В. Чешкова, Е.Л.Владимирцева, С.Ю. Шибашова, О.В. Козлова]; под ред. проф. А.В.Чешковой; ФГБОУ ВПО...»

«Международный союз немецкой культуры Омский государственный университет им. Ф. М. Достоевского А. Р. Бетхер, С. Р. Курманова, Т. Б. Смирнова ХОЗЯЙСТВО И МАТЕРИАЛЬНАЯ КУЛЬТУРА НЕМЦЕВ СИБИРИ Омск 2013 1 УДК 94(57) ББК 63.3(253=Нем)+63.5(253=Нем) Б82 Рецензенты: доктор исторических наук И. В. Черказьянова, кандидат исторических наук И. А. Селезнева Бетхер, А. Р. Б82 Хозяйство и материальная культура немцев Сибири : монография / А. Р. Бетхер, С. Р. Курманова, Т. Б. Смирнова ; под общ. ред. Т. Б....»

«Д.В. БАСТРЫКИН, А.И. ЕВСЕЙЧЕВ, Е.В. НИЖЕГОРОДОВ, Е.К. РУМЯНЦЕВ, А.Ю. СИЗИКИН, О.И. ТОРБИНА УПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ НА ПРОМЫШЛЕННОМ ПРЕДПРИЯТИИ МОСКВА ИЗДАТЕЛЬСТВО МАШИНОСТРОЕНИЕ-1 2006 Д.В. БАСТРЫКИН, А.И. ЕВСЕЙЧЕВ, Е.В. НИЖЕГОРОДОВ, Е.К. РУМЯНЦЕВ, А.Ю. СИЗИКИН, О.И. ТОРБИНА УПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ НА ПРОМЫШЛЕННОМ ПРЕДПРИЯТИИ Под научной редакцией доктора экономических наук, профессора Б.И. Герасимова МОСКВА ИЗДАТЕЛЬСТВО МАШИНОСТРОЕНИЕ-1 УДК 655.531. ББК У9(2)305. У Р е ц е н з е н т ы:...»

«Министерство образования и науки РФ Русское географическое общество Бийское отделение Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Алтайская государственная академия образования имени В.М. Шукшина А.Н. Рудой, Г.Г. Русанов ПОСЛЕДНЕЕ ОЛЕДЕНЕНИЕ В БАССЕЙНЕ ВЕРХНЕГО ТЕЧЕНИЯ РЕКИ КОКСЫ Монография Бийск ГОУВПО АГАО 2010 ББК 26.823(2Рос.Алт) Р 83 Печатается по решению редакционно-издательского совета ГОУВПО АГАО Рецензенты: д-р геогр. наук, профессор ТГУ В.А. Земцов...»

«RUSSIAN ACADEMY OF SCIENCES INSTITUTE FOR THE HISTORY OF MATERIAL CULTURE PROCEEDINGS. VOL. XVII M. V. Malevskaya-Malevich SOUTHWEST RUSSIAN TOWNS CERAMIK of 10th — 13thcenturies St.-Petersburg Institute of History RAS Nestor-lstoriya Publishers St.-Petersburg 2005 РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАУК ИНСТИТУТ ИСТОРИИ МАТЕРИАЛЬНОЙ КУЛЬТУРЫ ТРУДЫ. Т. XVII М. В. Малевская-Малевич КЕРАМИКА ЗАПАДНОРУССКИХ ГОРОДОВ Х-ХІІІ вв. Издательство СПбИИ РАН Нестор-История Санкт-Петербург УДК 930.26:738(Р47)09/12 ББК...»

«В.А. Слаев, А.Г. Чуновкина АТТЕСТАЦИЯ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ, ИСПОЛЬЗУЕМОГО В МЕТРОЛОГИИ: СПРАВОЧНАЯ КНИГА Под редакцией доктора технических наук, Заслуженного метролога РФ, профессора В.А. Слаева Санкт-Петербург Профессионал 2009 1 УДК 389 ББК 30.10 С47 Слаев В.А., Чуновкина А.Г. С47 Аттестация программного обеспечения, используемого в метрологии: Справочная книга / Под ред. В.А. Слаева. — СПб.: Профессионал, 2009. — 320 с.: ил. ISBN 978-5-91259-033-7 Монография состоит из трех разделов и...»

«Л.А. Константинова Лингводидактическая модель обучения студентов-нефилологов письменным формам научной коммуникации УДК 808.2 (07) Лингводидактическая модель обучения студентов-нефилологов письменным формам научной коммуникации : Монография / Л.А. Константинова. Тула: Известия Тул. гос. ун-та. 2003. 173 с. ISBN 5-7679-0341-7 Повышение общей речевой культуры учащихся есть некий социальный заказ современного постиндустриального общества, когда ясно осознается то, что успех или неуспех в учебной,...»

«МИНИСТЕРСТВО ПРИРОДНЫХ РЕСУРСОВ И ЭКОЛОГИИ ЗАБАЙКАЛЬСКОГО КРАЯ РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАУК Сибирское отделение Институт природных ресурсов, экологии и криологии МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Забайкальский государственный гуманитарно-педагогический университет им. Н.Г. Чернышевского О.В. Корсун, И.Е. Михеев, Н.С. Кочнева, О.Д. Чернова Реликтовая дубовая роща в Забайкалье Новосибирск 2012 УДК 502 ББК 28.088 К 69 Рецензенты: В.Ф. Задорожный, кандидат геогр. наук; В.П. Макаров,...»

«Камчатский государственный технический университет Профессорский клуб ЮНЕСКО (г. Владивосток) Е.К. Борисов, С.Г. Алимов, А.Г. Усов Л.Г. Лысак, Т.В. Крылова, Е.А. Степанова ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ДИНАМИКА СООРУЖЕНИЙ. МОНИТОРИНГ ТРАНСПОРТНОЙ ВИБРАЦИИ Петропавловск-Камчатский 2007 УДК 624.131.551.4+699.841:519.246 ББК 38.58+38.112 Б82 Рецензенты: И.Б. Друзь, доктор технических наук, профессор Н.В. Земляная, доктор технических наук, профессор В.В. Юдин, доктор физико-математических наук, профессор,...»

«В.Н. Ш кунов Где волны Инзы плещут. Очерки истории Инзенского района Ульяновской области Ульяновск, 2012 УДК 908 (470) ББК 63.3 (2Рос=Ульян.) Ш 67 Рецензенты: доктор исторических наук, профессор И.А. Чуканов (Ульяновск) доктор исторических наук, профессор А.И. Репинецкий (Самара) Шкунов, В.Н. Ш 67 Где волны Инзы плещут.: Очерки истории Инзенского района Ульяновской области: моногр. / В.Н. Шкунов. - ОАО Первая Образцовая типография, филиал УЛЬЯНОВСКИЙ ДОМ ПЕЧАТИ, 2012. с. ISBN 978-5-98585-07-03...»

«И Н С Т И Т У Т П С И ХОА Н А Л И З А Психологические и психоаналитические исследования 2010–2011 Москва Институт Психоанализа 2011 УДК 159.9 ББК 88 П86 Печатается по решению Ученого совета Института Психоанализа Ответственный редактор доктор психологических наук Нагибина Н.Л. ПСИХОЛОГИЧЕСКИЕ И ПСИХОАНАЛИТИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ. П86 2010–2011 / Под ред. Н.Л.Нагибиной. 2011. — М.: Институт Психоанализа, Издатель Воробьев А.В., 2011. — 268 с. ISBN 978–5–904677–04–6 ISBN 978–5–93883–179–7 В сборнике...»

«А.В. Иванов ЛОГИКА СОЦИУМА ЦСП и М Москва • 2012 1 УДК 740(091) ББК 60.0 И20 Иванов А.В. И20 Логика социума : [монография] / А.В. Иванов. – 256 c. – М.: ЦСП и М, 2012. ISBN 978-5-906001-20-7. Книга содержит изложенную в форме социальной философии систему взглядов на историю цивилизации. Опираясь на богатый антропологический материал, автор осуществил ретроспективный анализ развития архаичных сообществ людей, логически перейдя к критическому анализу социологических концепций цивилизационного...»

«ВОССТАНОВИТЕЛЬНАЯ МЕДИЦИНА Монография Том II Под редакцией А.А. Хадарцева, С.Н. Гонтарева, С.В. Крюковой Тула – Белгород, 2010 УДК 616-003.9 Восстановительная медицина: Монография / Под ред. А.А. Хадарцева, С.Н. Гонтарева, С.В. Крюковой.– Тула: Изд-во ТулГУ – Белгород: ЗАО Белгородская областная типография, 2010.– Т. II.– 262 с. Авторский коллектив: Акад. РАМН, д.м.н., проф. Зилов В.Г.; Засл. деятель науки РФ, д.м.н., проф. Хадарцев А.А.; Засл. деятель науки РФ, д.б.н., д.физ.-мат.н., проф....»

«Иванов А.В., Фотиева И.В., Шишин М.Ю. Скрижали метаистории Творцы и ступени духовно-экологической цивилизации Барнаул 2006 ББК 87.63 И 20 А.В. Иванов, И.В. Фотиева, М.Ю. Шишин. Скрижали метаистории: творцы и ступени духовно-экологической цивилизации. — Барнаул: Издво АлтГТУ им. И.И. Ползунова; Изд-во Фонда Алтай 21 век, 2006. 640 с. Данная книга развивает идеи предыдущей монографии авторов Духовно-экологическая цивилизация: устои и перспективы, которая вышла в Барнауле в 2001 году. Она была...»

«Н.А. Березина РАСШИРЕНИЕ АССОРТИМЕНТА И ПОВЫШЕНИЕ КАЧЕСТВА РЖАНО-ПШЕНИЧНЫХ ХЛЕБОБУЛОЧНЫХ ИЗДЕЛИЙ С САХАРОСОДЕРЖАЩИМИ ДОБАВКАМИ МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ - УЧЕБНО-НАУЧНО-ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ КОМПЛЕКС Н.А. Березина РАСШИРЕНИЕ АССОРТИМЕНТА И ПОВЫШЕНИЕ КАЧЕСТВА РЖАНО-ПШЕНИЧНЫХ ХЛЕБОБУЛОЧНЫХ ИЗДЕЛИЙ С САХАРОСОДЕРЖАЩИМИ ДОБАВКАМИ...»

«Д. В. Зеркалов ПРОДОВОЛЬСТВЕННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ Монография Электронное издание комбинированного использования на CD-ROM Киев „Основа” 2012 УДК 338 ББК 65.5 З-57 Зеркалов Д.В. Продовольственная безопасность [Электронний ресурс] : Монография / Д. В. Зеркалов. – Электрон. данные. – К. : Основа, 2009. – 1 электрон. опт. диск (CD-ROM); 12 см. – Систем. требования: Pentium; 512 Mb RAM; Windows 98/2000/XP; Acrobat Reader 7.0. – Название с тит. экрана. ISBN 978-966-699-537-0 © Зеркалов Д. В. УДК ББК 65....»

«Н. А. ЧИСТЯКОВА ЭЛЛИНИСТИЧЕСКАЯ ПОЭЗИЯ ЛИТЕРАТУРА, ТРАДИЦИИ И ФОЛЬКЛОР ЛЕНИНГРАД ИЗДАТЕЛЬСТВО ЛЕНИНГРАДСКОГО УНИВЕРСИТЕТА 1988 ББК 83.3(0)3 468 Р е ц е н з е н т ы : засл. деятель науки Молд. ССР, д-р филол. наук, проф. Н. С. Гринбаум, канд. филол. наук, доц. Е. И. Чекалова (Ленингр. ун-т) Печатается по постановлению Редакционно-издательского совета Ленинградского университета Чистякова Н. А. Ч 68 Эллинистическая поэзия: Литература, традиции и фольклор. — Л.: Издательство Ленинградского...»

«А. В. Симоненко РИМСКИЙ ИМПОРТ У САРМАТОВ СЕВЕРНОГО ПРИЧЕРНОМОРЬЯ Филологический факультет Санкт-Петербургского государственного университета Нестор-История Санкт-Петербург 2011 Светлой памяти ББК 63.48 Марка Борисовича Щукина С37 Р е ц е н з е н т ы: доктор исторических наук А.Н. Дзиговский, доктор исторических наук И.П. Засецкая Симоненко, А. В. Римский импорт у сарматов Северного Причерноморья / С А. В. Симоненко. — СПб. : Филологический факультет СПбГУ; Нестор-История, 2011. — 272 с., ил. —...»






 
© 2013 www.diss.seluk.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Авторефераты, Диссертации, Монографии, Методички, учебные программы»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.