3. Порядок выполнения работы

   0. Изучить теоретические положения;

   1. Составить алгоритм и фрагмент программы решения задачи на языке Паскаль.

   2. Ответить на контрольные вопросы;

   3. Оформить отчет.

4. Содержание отчета

   0. Номер и название работы;

   1. Цели и задачи работы;

   2. Конспект теоретических сведений;

   3. Ответы на контрольные вопросы;

   4. Результаты и выводы.

4. Контрольные вопросы:

   0. Чем характеризуется гибридная транспортная система?

   1. Какие системы относятся к наиболее эффективным ГТС?

   2. В каком режиме передается служебная информация по организации и ликвидации каналов при АК?

   3. Как определяется общий объем полезной и служебной информации, передаваемой за одну сессию?

   4. Из какого условия определяется среднее число фрагментов речи за время сессии?

   5. Какие потоки поступают на линейное обслуживающее устройство (N+S)?

   6. Что понимают под состоянием i процесса ?

Лабораторная работа №6 макромодель сети связи

1. Цели и задачи самостоятельной работы:

Ознакомление с макромоделью сети связи и её составом. Ознакомление с компонентами макромодели. Приобретение навыков расчета подвектора управляемых переменных.

2. Теоретические сведения.

Эффективным инструментом получения проектных обосно­ваний и выявления направлений их дальнейшего развития являются системные модели (СМ). От обычных моделей СМ отличаются большим числом учитываемых факторов, их взаимосвязанностью, широким набором критериев и ограни­чений, компактностью и простотой модификации. Известно, что знание принципов организации системы возмещает незна­ние отдельных факторов. В этом плане СМ и нацелена на поиск принципов структурной и архитектурной организации ЦСИО, проводимой с помощью многовариантных численных расчетов.

В настоящее время СМ — это «мост» между традицион­ными задачами оптимизации на графах и сетях и будущими экспертными системами из этой области. С первыми их объе­диняет общность процедурного подхода, заключающегося в том, что для решения конкретной прикладной задачи нужно иметь сетевую модель и алгоритм оптимизации. Ко вторым их приближает массовость применения, поскольку на СМ решается большое число задач из соответствующей предметной области; компактность выходной информации достигается сжатием численных данных в таблицы и графики. К послед­ним относятся, например, кривые, разделяющие области эффективного использования ЦСИО с различными методами коммутации. СМ могут оказаться полезными и в будущем, для «подпитки» экспертных систем новой информацией. К недостаткам СМ следует отнести: меньшую точность решения задач по сравнению с традиционными переборными алгорит­мами топологического проектирования, отсутствие механизма накопления знаний, свойственного экспертным системам. СМ призваны не конкурировать с имеющимися средствами топо­логического проектирования САПР сетей связи, а дополнять их в случаях, когда ограничивающим фактором становится размерность задачи; постановка данной задачи отсутствует в титульном списке задач САПР; задачи качественного исследования и дискретного выбора преобладают над задачами параметрической оптимизации; требуется провести декомпо­зицию общесетевых требований, по времени и/или вероятности доставки информации или найти начальное приближение (связность, пропускные способности, число узлов и т.п,), не­обходимое для проведения уточняющих расчетов.

Последнее обстоятельство особенно существенно, посколь­ку большинство известных алгоритмов ВТГ работает на фик­сированном множестве вершин.

Описываемая ниже СМ представляет собой аналитиче­скую модель, функционально взаимоувязывающую интеграль­ные показатели сети связи, внутренние параметры и входные данные, и названа макромоделью ЦСИО.

Построение макромодели ЦСИО базируется на следую­щих предпосылках:

1. Структура ЦСИО рассматривается в стоимостном, то­пологическом, географическом, физическом и вероятностно-временном аспектах с учетом подсистем САУЭ (подсистемы ТО и подсистемы управления потоками).

2. При расчете показателей качества обслуживания поль­зователей ЦСИО и в первую очередь вероятностно-временных характеристик предпочтение отдается комплексным стохасти­ческим моделям, учитывающим следующие факторы: про­пускную способность и загрузку оборудования, конечную надёжность обслуживающего прибора, приоритетность в об­служивании быстростареющей информации, дополнительные задержки в обслуживании, вызываемые отсутствием свобод­ного в данный момент времени ЦТО, многовариантность в выборе дисциплин обслуживания пакетов, дисциплин дообслуживания прерванных пакетов, алгоритмов повышения до­стоверности информации.

3. Традиционно ЗОС рассматривается три стационарном входящем потоке, задаваемом в час наибольшей нагрузки (ЦНН). В реальных ситуациях входящий поток неизвестен либо меняется по времени [31]. Последнее обстоятельство вынуждает проектировщика рассматривать несколько вари­антов значений внешнего трафика, как средних, так и пи­ковых.

4. Проблематика проектирования, крупномасштабных ЦСИО состоит в отсутствии компактных моделей информа­ционного тяготения, топологии и методов РП. Традиционная матричная форма задания топологии и характеристик инфор­мационного тяготения в данном случае неприменима из-за своей необозримости.

5. Рекомендации МККТТ в части организации структуры ЦСИО в виде семиуровневой модели не дают однозначного выбора протоколов и протокольных механизмов, создавая тем самым проблемную ситуацию, выбора.

Макромодель представляется как многофункциональный преобразователь входных данных в выходные показатели, выполняющий отдельные проектные операции расчета стои­мости, структурных и потоковых параметров, ВВХ и т. п.

Если каждой проектной операции привести в соответствие некоторую частную модель (субмодель), то макромодель представляется совокупностью десяти субмоделей (рис. 6.1).

Рис. 6.1. Состав макромодели

Стоимостная субмодель на основании известных струк­турных параметров и удельных стоимостей ресурсов позво­ляет рассчитать приведенные затраты, капитальные затраты, эксплуатационные расходы, срок окупаемости, прибыль и т. п.

Топологическая субмодель — набор аналитических функ­ций или алгоритмических процедур, связывающих структур­ные параметры между собой. Строится на основе абстракт­ного графа, привязки вершин к географическим координатам местности не имеет.

Географическая субмодель является дополнением преды­дущей и позволяет рассчитывать структурные параметры ЦСИО, зависящие от местоположения узлов на территории.

Субмодель информационного тяготения представляется функцией, определяющей степень информационного тяготе­ния ОП между собой.

Субмодель РП предназначена для нахождения плана РП, интенсивностей потоков в КС и УК, расчета ВВХ.

Субмодель расчета параметров ограничения нагрузки яв­ляется дополнением к предыдущей модели и предназначена для расчета ограничений по внешнему трафику в ситуациях, когда не выполнены ограничения по ВВХ.

Субмодели информационного обмена в звене, тракте и ЦСИО в целом приведены в главе 3.

Субмодель ВПС представляется алгоритмической проце­дурой выбора оптимального типажа ТСС.

Субмодель эффективности ТО учитывает дополнительные задержки, вносимые в процесс доставки информации со сто­роны подсистемы ТО.

Может быть априорно заложено несколько альтернатив в части класса структур ЦСИО, моделируемых дисциплин обслуживания заявок, алгоритмов РП, повышения достовер­ности, технического и ремонтного обслуживания и т. п. В этом случае оказывается естественным выделить самостоятельную субмодель (задачу) дискретного выбора наиболее предпочти­тельной комбинации этих алгоритмов.

Макромодель агрегируется из субмоделей путем объеди­нения одноименных входов-выходов. Неконструктивность подхода, основанного на объединении известных процедур. РП, ВТГ, ВПС и т. п. в единую итерационно-циклическую схему, вряд ли вызывает сомнение из-за большой размернос­ти и обилия обратных связей, вынуждающих после решения очередной процедуры проводить 'корректировку всех предыдущих. Трудности, связанные с объединением в рамках одной макромодели всего многообразия способов реализации будущей сети, растут экспоненциально с ростом размерности, т.е. описывающих ЦСИО параметров.

Представляется целесообразным искать пути снижения размерности, позволяющие получить рабочий вариант моде­ли, сложность которого по сравнению с исходным значитель­но уменьшается, а степень адекватности все еще остается высокой. Используются следующие способы снижения раз­мерности моделей:

исключение некоторых переменных или их объединение;

превращение переменных в константы;

введение линейной зависимости между исследуемыми ве­личинами;

введение более жестких требований, ограничений и гра­ничных условий.

При выборе (построении) субмоделей, составляющих макромодель, вначале следует исходить из учета полного набора всевозможных факторов, в той или иной степени опре­деляющих эффективность структурной организации сети. Далее, путем последовательного упрощения первоначальной модели, заключающегося в исключении несущественных фак­торов, «загрублений» второстепенных факторов и оценки по­лучаемой при этом погрешности, можно получить вариант рабочей модели.

Приведем основные допущения, положенные в основу мак­ромодели, и аргументы в пользу их принятия [14].

1. Однородность и регулярность топологий отдельных, подсетей. Анализ литературы показал, что симметричная сеть, характеризуется высокой структурной надежностью, кроме того, симметричная сеть с обходными направлениями в отличие от асимметричной более устойчива к асимметричным отклонениям нагрузки.

2. Однотипность ТСС внутри отдельных ступеней иерар­хии. С точки зрения унификации оборудования она весьма полезна.

3. Равномерное размещение ОП и УК на территории. На первый взгляд, это весьма сильное допущение можно исполь­зовать на практике только в случае, когда данные о территориальном размещении ОП отсутствуют; стоимостной фактор в данной топологической задаче не является определяющим; плотность распределения ОП по территории постоянна или близка к постоянной.

Как показывают исследования [38], задача поиска опти­мального размещения УК и Кц по территории не является критической в общем цикле проектирования сети из-за поло­гости стоимостного функционала в зависимости от координат УК и Кц.

4. Аппроксимация территории сети правильной геометри­ческой фигурой (прямоугольником, кругом, квадратом, тре­угольником и т.п.). Это допущение позволяет получить про­стые по структуре аналитические выражения для структур­ных параметров ЦСИО.

5. Относительно потоков передаваемой информации при­нят монотонный (в частном случае равномерный) характер информационного тяготения ОП в зависимости от расстояния. Это позволяет на первых этапах проектирования организо­вать экспресс-оценку нескольких вариантов тяготения на осно­вании разумных оценок среднего и пикового трафика, а не проводить детальную проработку проекта для одной матрицы тяготения.