- •Математические модели в сетях связи
- •Содержание
- •1. Развитие технологий и услуг связи
- •1.1 Показатели развития
- •1.2 Тенденции развития технологий и услуг
- •1.3 Развитие технологий М2М
- •2. Задачи моделирования
- •2.1 Задачи моделирования, предметная область
- •2.2 Пример моделей развития технологий и услуг
- •2.3 Иллюстрации (надежность сетей связи)
- •2.4 Задачи модели по уровням ВОС (OSI)
- •3. Сети связи
- •3.1 Состав сети связи
- •3.2 Структура сети связи
- •3.3 Узел связи
- •3.4 Линия связи
- •3.5 Пространственное разделение каналов
- •3.6 Частотное разделение каналов
- •3.7 Временное разделение каналов (формирование ИКМ)
- •3.8 Временное разделение каналов (формирование пакетов)
- •4. Математическое моделирование
- •Введение
- •4.1 Сеть связи как СМО
- •2 Сеть связи как СМО
- •2.1.4 Технические нормы на показатели функционирования сетей передачи данных Минкомсвязи
- •2.1.5 Показатели надежности (Минкомсвязи)
- •3. Модели систем массового обслуживания
- •Обозначения СМО по Кендаллу (Kendall’s notation)
- •4.2 Характеристики потоков заявок
- •4.3 Простейший поток вызовов
- •4.4 Другие виды потоков
- •4.5 Поток с простым последействием
- •4.6 Поток с ограниченным последействием
- •4.7 Поток Пальма, потоки Эрланга
- •2.4 Другие виды потоков
- •4.8 Случайный процесс, характеристики трафика как случайного процесса
- •4.9 Автокорреляционная функция
- •Пример реализаций простейшего, самоподобного и антиперсистентного потоков
- •5.2 Поток освобождений
- •Изменение нагрузки, ЧНН, концентрация нагрузки
- •Расчет нагрузки
- •7. Пропускная способность
- •9.2 Функция распределения времени ожидания
- •9.3 Среднее время ожидания
- •9.4 Формула Полячека-Хинчина
- •9.5 Частные случаи
- •10 Основные результаты
- •11 Сети СМО
- •Сети СМО
- •Сложение случайных чисел (справка)
- •Последовательность СМО
- •Пример
- •11.2 Объект измерений
- •11.3 Анализируемые параметры
- •11.4 План проведения измерений
- •11.5 Обработка результатов
- •11.5.1 Точечные оценки
- •11.5.2 Интервальные оценки
- •11.5.3 Доверительный интервал для вероятности
- •11.5.3 Гистограммы, функции распределения
- •11.5.4 Функция распределения
- •12.2 Общая структура имитационной событийной модели
- •12.4 Получение потока событий с заданными свойствами
- •Эмпирический закон распределения
- •13. Пример расчета пропускной способности
- •Порядок расчета
- •расчет необходимой пропускной способности
- •Вариант расчета для общего случая
- •Модели выбора структуры
- •14.2 Пути, маршруты, веса, длина пути
- •14.3 Некоторые определения
- •14.4 Матричные представления
- •14.5 Деревья, остов графа
- •Алгоритмы теории графов (задачи динамического программирования)
- •14.5 Структура с наименьшей протяженностью линий (задача поиска кратчайшего остова (SST) графа)
- •14.5 Пример алгоритма Краскала
- •14.5 Кратчайший остов (SST) графа (алгоритм Прима)
- •14.5 Пример алгоритма Прима
- •14.5 Пример алгоритма Прима (продолжение)
- •Размещение узла в сети связи
- •размещение центров графа
- •размещение центров графа
- •размещение медиан графа
- •размещение медиан графа
- •размещение узла в сети связи – поиск центра и медианы графа
- •Вычисление длин кратчайших путей между вершинами
- •Алгоритм Флойда-Уоршалла
- •Алгоритм Флойда-Уоршалла (нахождение всех кратчайших путей в графе)
- •Пример реализации алгоритма Флойда-Уоршелла на VB
- •Алгоритм Дейкстры (описание 2)
- •Алгоритм Дейкстры (пример)
- •Алгоритм Дейкстры (поиск кратчайшего пути)
- •Некоторые алгоритмы поиска путей
- •Приближенные решения
- •муравьиный алгоритм
- •муравьиный алгоритм
- •Задачи кластерного анализа
- •Кластерный анализ
- •Кластерный анализ
- •Алгоритм кластеризации FOREL
- •Алгоритм кластеризации k-средних
- •Пример кластеризации
- •Применение кластерного анализа для выбора структуры сети
- •3.3 Выбор координат базовой станции при произвольном законе распределения трафика по территории
- •4.4 Моделирование и реализация, публикации
- •Модели надежности сети связи
- •3.3 Модели надежности сети связи
- •Общие определения
- •Иллюстрации (надежность сетей связи)
- •3.5 Метод добавления-удаления (IE – inclusion-exclusion)
- •Имитационное моделирование (надежность)
- •Задачи прогнозирования
- •Оптимизация сети связи
- •1. Исходные данные
- •2. Свойства трафика
- •Задачи прогнозирования (примеры)
- •Задачи прогнозирования (примеры)
- •Ассоциативный метод
- •Результаты(пример)
- •Аналитические модели 1. Линейная регрессия
- •Миграция трафика
- •Миграция на примере ОТТ сервисов
- •Задачи оптимизации
- •2 Надежность сети связи
- •Аналитические методы оптимизации
- •Экстремумы функции
- •Безусловная оптимизация
- •Условная оптимизация
- •2 Выпуклые функции
- •3 Условия Каруша-Куна-Таккера (ККТ)
- •Численные методы оптимизации
- •1 Общий алгоритм численных методов
- •Покоординатный спуск (пример)
- •3.2 Метод Хука-Дживса (поиск по образцу)
- •Метод Хука-Дживса (пример)
- •3.3 Симплекс метод Нелдера-Мида (поиск по деформируемому многограннику)
- •Симплекс метод Нелдера-Мида (пример)
- •3.4 Комплексный метод Бокса (Условная оптимизация)
- •3.5 Метод штрафных функций (Условная оптимизация)
- •3.4 Некоторые другие методы оптимизации выпуклых функций
- •4 Стохастические методы
- •4.1 Слепой случайный поиск
- •4.2 Эволюционный метод (генетический алгоритм)
- •Генетический алгоритм
- •Генетический алгоритм (пример)
- •Случайные графы (модели сети беспроводной связи)
- •Случайные графы
- •Случайные графы
- •Изменение связности сети
- •Влияние числа узлов сети на дисперсию связности
- •Приоритетное обслуживание
- •Алгоритм распределения трафика
- •Оптимизация структуры сети
- •Расписание управления трафиком
- •Качество обслуживания
- •Постановка задачи
- •Модель расписания управления трафиком
- •Задача оптимизации расписания управления
- •Модель реакции трафика
- •Условия переноса трафика
- •Описание стоимости времени
- •Пример оптимизации расписания управления
- •Балансировка трафика
- •Балансировка трафика
- •(нечеткие методы)
- •(нечеткие методы)
- •1. Распределение случайной величины
- •Случайная величина
- •Распределение случайной величины
- •Примеры функций распределения случайной величины (1)
- •Примеры функций распределения случайной величины (2)
- •Плотность распределения случайной величины
- •Примеры плотности распределения (1)
- •Примеры – равномерное распределение (2)
- •Числовые характеристики случайной величины (1)
- •Числовые характеристики случайной величины (2)
- •Числовые характеристики случайной величины (3)
- •2. Некоторые распределения вероятностей
- •3. Численные методы оптимизации Ф1П
- •ОДУ (Справка)
- •4. Модель ВОС (OSI)
- •Модель взаимодействия открытых систем (ВОС)
- •4. Параметры некоторых кодеков
- •Параметры кодеков
- •5. Курсовые проекты
- •Задание на курсовое проектирование
9.2 Функция распределения времени ожидания
Пусть p(W>t) - вероятность того, что вызов, поступивший в произвольный момент времени, попадет на ожидание и время ожидания будет больше t;
pi(W>t) условная вероятность того же неравенства в предположении, что вызов поступит в момент времени, когда система находится в состоянии i,
pi вероятность того, что система находится в этом состоянии, т. е. в системе имеется точно i обслуживаемых и ожидающих вызовов.
В рассматриваемой системе обслуживания поступившая заявка попадает на ожидание лишь в случае, когда в момент поступления в системе заняты все устройства и на ожидании находится r=0, 1, 2,... заявок, т. е. система находится в одном из состояний i=v, v+1, v+2,...,
По формуле полной вероятности
∞
p(W > t)= ∑pi pi (W > 0)
i=v
Найдем вероятность pi(W>t) . |
|
|
-Если система находится в состоянии i (i ≥ v), то непосредственно перед моментом |
|
|
поступления заявки в системе на ожидании находится (i-v) заявок. |
|
|
-Поступившая заявка становится в очередь и является в очереди (i – v + 1) -й. (заявки |
|
|
снимаются с очереди для обслуживания в порядке поступления «первым пришел - первым |
|
|
обслуживается»), |
|
|
-Вероятность pi(W > t) есть вероятность того, что за время t после момента поступления |
|
|
рассматриваемой заявки будет снято с ожидания и переведено на обслуживание не более |
69 |
|
(i - v) заявок. |
||
|
-Исходя из этого, вероятность pi(W > t) соответствует вероятности того, что за время t произойдет освобождение (закончится обслуживание) не более (i - v) заявок.
-Длительность обслуживания одной заявки Т (без учета времени ожидания) распределена по показательному закону.
p(T > t)=1−e−β t
Функция распределения промежутков между моментами освобождения линий пучка при условии занятости в пучке всех v линий
F(t) =1−e−β v t
Поток освобождений - простейший поток c параметром которого λ=βv.
Тогда вероятность pj того, что за время t произойдет освобождение точно j линий, согласно формуле Пуассона составляет а вероятность того, что за время t произойдет не более (i-v) освобождений, если система находится в состоянии i,
|
i−v |
i−v |
|
j |
|
|
|
|
pi (W > t)= ∑pj = ∑(βvt) |
e−βvt |
|
||||||
|
j=0 |
j=0 |
j! |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
pD (W > t)= |
p(W > t) |
|
= e−β (v−y )t |
|||
p(W > t)= p(W > 0) e−β (v−y )t |
||||||||
|
p(W > 0) |
|||||||
|
|
|
|
|
|
|||
70
9.3 Среднее время ожидания
По определению функции распределения
|
|
∞ |
dp(W |
< t) |
∞ |
dp(W |
> t) |
p(W > 0) |
|
|
|
1 |
||
|
|
|
|
|
|
|
||||||||
W = ∫t |
|
dt = −∫t |
|
dt = |
|
|
WD = |
|
||||||
dt |
dt |
β(v − y) |
β(v − y) |
|||||||||||
0 |
|
0 |
|
|
|
|
||||||||
Средняя длина очереди
L =W y
71
9.4 Формула Полячека-Хинчина
Время ожидания начала обслуживания (для всех заявок)
|
|
|
1 |
|
y2 |
σ |
2 |
|
|||
|
|
|
|
||||||||
W = |
|
|
|
|
1 |
+ |
|
t |
|
||
|
|
|
|||||||||
|
|
|
|
|
|||||||
|
|
|
λ |
2(1 |
|
|
t |
|
|||
|
|
|
− y) |
|
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
σ |
2 |
|
||
|
|
|
y t |
|
|
|
y t |
||||||||||
|
|
|
|
||||||||||||||
W = |
|
|
|
|
ε = |
|
|
|
|
1 |
+ |
|
t |
|
|||
2(1− y) |
2(1− y) |
||||||||||||||||
|
|
|
|
|
t |
|
|
||||||||||
|
|
|
|
|
|
||||||||||||
72
