- •Математические модели в сетях связи Экзаменационные вопросы и ответы
- •1. Моделирование сетей связи, задачи моделирования, виды моделей. Математические модели сетей связи: назначение, области применения (предметная область).
- •Структура сети связи
- •2. Сеть связи как система массового обслуживания. Основные процессы в сети связи, показатели (параметры) функционирования сети связи.
- •3. Показатели качества обслуживания трафика. Понятия потерь (для сетей с кк и кп), задержки доставки данных, вариации задержки (джиттера).
- •4. Обозначения систем массового обслуживания по Кендаллу-Башарину.
- •5. Модель трафика как потока заявок. Понятие случайного потока. Характеристики потока.
- •6. Простейший поток заявок – математическая модель, основные свойства простейшего потока.
- •7. Случайный процесс. Понятие самоподобного трафика, коэффициент Херста, метод оценки коэффициента Херста.
- •8. Понятие абонентской нагрузки. Удельная абонентская нагрузка. Поступающая (производимая), обслуженная, потерянная нагрузка.
- •9. Модель сети с кк как системы массового обслуживания: система м/m/V при дисциплине обслуживания с потерями. Постановка задачи, оценка потерь в сети связи, 1 формула Эрланга.
- •10. Сети с кп. Дисциплины обслуживания заявок (пакетов), модели обслуживания, показатели качества. Система м/m/V (до с ожиданием), 2 формула Эрланга.
- •11. Формула Полячека-Хинчина. Область применения, параметры. Частные случаи для моделей m/m/1 и m/d/1. Время ожидания в очереди, время доставки сообщения (пакета).
- •Свертка:
- •16. Измерения параметров трафика. Объекты измерений, анализируемые параметры, план измерений.
- •Объект измерений:
- •17. Точечные оценки параметров (математическое ожидание и др.).
- •18. Интервальные оценки параметров трафика (доверительные интервалы).
- •19. Гистограммы. Интервалы между пакетами, длина пакетов. Смысловое значение гистограмм. Функции плотности вероятности и функции распределения.
- •20. Имитационное моделирование. Принцип построения дискретных событийных моделей. Упрощенная структура системы моделирования и алгоритм функционирования.
- •21. Получение потока событий с заданными свойствами. Получение случайных чисел с заданной функцией распределения. Метод обратной функции.
- •22. Расчет необходимой пропускной способности канала (линии связи) на примере услуг VoIp.
- •23. Задачи динамического программирования. Общее определение подхода к решению задачи. Пример постановки задачи, решаемой методом динамического программирования.
- •24. Постановка задачи выбора оптимальной структуры сети (минимальной протяженности линий). Алгоритмы поиска кратчайшего остова графа. Алгоритм Краскала.
- •25. Постановка задачи выбора оптимальной структуры сети (минимальной протяженности линий). Алгоритмы поиска кратчайшего остова графа. Алгоритм Прима.
- •26. Постановка задачи оптимального размещения оборудования в сети, заданной графом. Минимум расстояний до всех вершин графа (узлов сети) – поиск центра графа.
- •27. Постановка задачи оптимального размещения оборудования в сети, заданной графом. Минимум суммы расстояний до всех вершин графа (узлов сети) – поиск медианы графа.
- •28. Кластерный анализ, постановка задачи кластеризации. Алгоритм forel.
- •29. Кластерный анализ, постановка задачи кластеризации. Алгоритм k-средних.
- •30. Надежность сети связи, общие определения. Коэффициент готовности сети связи.
- •31. Надежность простейших сетевых структур. Оценка коэффициента готовности (вероятности исправного состояния) для параллельной и последовательной структур, метод декомпозиции.
- •36. Задачи прогнозирования развития технологий связи (проникновения). Основные характеристики уровня развития. Логистическая модель прогнозирования (логистическая регрессия).
- •38. Пример постановки задачи оптимизации надежности сети связи (максимум надежности).
- •39. Задачи оптимизации. Безусловная оптимизация. Условная оптимизация.
- •40. Экстремумы функций: определения локального и глобального экстремумов.
- •41. Безусловная оптимизация. Необходимые и достаточные условия существования экстремума функции нескольких переменных.
- •42. Условная оптимизация. Метод множителей Лагранжа.
- •43. Условная оптимизация. Условия Каруша-Куна-Таккера.
- •44. Численные методы оптимизации. Общая структура алгоритма. Привести примеры численных методов условной и безусловной оптимизации.
- •45. Оптимизация функции одной переменной. Метод дихотомии.
- •46. Оптимизация функции одной переменной. Метод золотого сечения.
- •47. Оптимизация функции нескольких переменных. Безусловная оптимизация. Покоординатный спуск.
- •48. Оптимизация функции нескольких переменных. Безусловная оптимизация. Симплекс метод Нелдера-Мида (поиск по деформируемому многограннику).
- •49. Оптимизация функции нескольких переменных. Условная оптимизация. Метод штрафных функций.
- •50. Оптимизация функции нескольких переменных. Невыпуклые функции. Эволюционный метод (генетический алгоритм).
6. Простейший поток заявок – математическая модель, основные свойства простейшего потока.
Простейшим потоком называется стационарный ординарный поток без последействия.
Математическая модель простейшего потока.
Определим вероятности поступления точно вызовов на отрезках времени : .
Будем рассматривать отрезок времени , который можно представить состоящим из двух примыкающих друг к другу отрезков: .
Для того чтобы в течение отрезка поступило точно событий, необходимо, чтобы за первый промежуток времени поступило , или , ..., или , ..., или событий и соответственно за второй промежуток , или , ..., или , ..., или событий.
Введем обозначения:
— вероятность поступления точно событий за отрезок времени ;
— событий за первый отрезок времени ;
— событий за второй отрезок времени .
Упростим обозначения как отрезков времени, так и вероятностей:
;
;
и, соответственно, , , , , , .
Простейший поток является потоком без последействия. Поэтому независимыми являются события, заключающиеся в поступлении какого-либо числа вызовов за первый и второй промежутки времени, и вероятность поступления точно вызовов за время для каждой реализации составляет
. Поскольку реализации с представляют несовместимые события, то согласно формуле полной вероятности имеем (уравнение Колмогорова-Чепмена)
Устремим (ординарность).
Таким образом, вероятность поступления точно событий простейшего потока за отрезок времени определяется формулой Пуассона.
7. Случайный процесс. Понятие самоподобного трафика, коэффициент Херста, метод оценки коэффициента Херста.
Поток трафика в сети связи может быть представлен как случайный процесс передачи данных, представленный значениями объема переданных данных за последовательные интервалы времени.
Для потоков, отличных от простейшего часто используют такие характеристики, как
-
Автокорреляционная функция потока
-
Коэффициент Херста , где – размах, – среднеквадратическое отклонение, – константа, – число периодов наблюдений.
10 |
0.444901 |
50 |
0.167965 |
100 |
0.0856001 |
500 |
0.0528007 |
1000 |
0.0360756 |
5000 |
0.0087759 |
10000 |
0.0047567 |
Автокорреляционная функция потока:
Агрегированный поток:
Агрегация |
Коэффициент Херста :
-
: антиперсистентный поток (розовый шум, высокая частота смены направления)
-
: простейший поток (белый шум, независимый, случайный процесс)
-
: самоподобный поток (черный шум, эффект долговременной памяти и следование трендам)
Пример.
Случайный ряд , распределённый по закону Пуассона: 3.744828E-4, 0.047736, 0.014467, …
Число периодов наблюдений: .
Размах: .
Среднеквадратическое отклонение: .
Результат при .
Результат при .
Среднее арифметическое: . Простейший поток.
8. Понятие абонентской нагрузки. Удельная абонентская нагрузка. Поступающая (производимая), обслуженная, потерянная нагрузка.
При обслуживании потока заявок (вызовов) коммутационной системой каждая заявка занимает выход системы (линию или устройство) на некоторый промежуток времени. Если например, выход одновременно обслуживает только один вызов, то загрузка выхода может характеризоваться суммарным временем обслуживания всех вызовов, а коэффициент полезного действия или использование выхода можно оценивать отношением суммарного времени обслуживания всех вызовов ко времени действия выхода.
В теории телетрафика суммарное время обслуживания заявок принято называть нагрузкой.
Интенсивность нагрузки — нагрузка за единицу времени, обычно за 1 ч. За единицу измерения интенсивности нагрузки принят эрланг (Эрл) по имени А. К. Эрланга. Один эрланг представляет собой нагрузку в одно часо-занятие за 1 ч.
Следует различать нагрузки:
-
Поступающая нагрузка — число вызовов, поступивших на вход системы обслуживания от группы источников, за время, равное средней длительности одного занятия.
-
Обслуженная нагрузка за промежуток времени нагрузка представляет собой сумму времен занятия всех выходов системы (обслуживающих устройств), обслуживающей поступающий на ее входы поток заявок за рассматриваемый промежуток времени.
Пусть на входы коммутационной системы, имеющей выходов, поступает поток вызовов. Будем наблюдать за каждым из выходов в течение промежутка времени . Обозначим через сумму отрезков времени, в течение которых -й выход был занят за время . Тогда
Пусть — число значений, которые принимала величина в течение (тета) часов.
Интенсивность обслуженной всеми выходами коммутационной системы нагрузки за время :
Под пропускной способностью коммутационной системы понимается интенсивность обслуженной системой нагрузки при заданном качестве обслуживания.
-
Потерянная нагрузка в течение промежутка времени представляет собой разность между поступающей и обслуженной нагрузками за рассматриваемый промежуток времени.
Коэффициент концентрации нагрузки: , где — час наибольшей нагрузки, — суточная нагрузка.