
- •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

2
|
|
|
4 |
|
|
3 |
|
|
|
1 |
|
|
6 |
2 |
|
|
|
|
|
|
5 |
|
|
|
|
7 |
|
|
4 |
|
2 |
3 |
|
|
|
|
4 |
|
|
0 |
3 |
|
|
|
1 |
|
|
6 |
2 |
|
|
|
|
|
|
5 |
|
|
|
|
7 |
5 |
|
4 |
|
2 |
3 |
|
|
|
|
4 |
|
|
0 |
3 |
|
|
|
1 |
|
6 |
2 |
|
|
|
|
|
|
|
5 |
|
|
|
|
7 |
|
|
4 |
5
3
6
3
6
6
3 7
6
3
6
6 7
3 7
6
3
6
6 5
Алгоритм Дейкстры (пример)
|
|
|
2 |
∞ |
4 |
|
|
3 |
∞ |
|
|
|
|
4 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0 |
3 |
|
|
|
|
|
|
|
6 |
4 |
∞ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
7 |
1 |
|
|
|
6 |
2 |
|
|
|
7 |
|
|
|
|
|
5 |
|
|
|
|
3 |
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
5 |
|
|
7 |
∞ |
|
|
4 |
|
|
6 |
5 |
∞ |
|
|
|
|
|
|
|
6 ∞ |
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
3 |
4 |
3 |
7 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
4 |
∞ |
0 |
3 |
|
|
|
|
|
|
6 |
4 |
∞ |
|
7 |
1 |
|
|
|
|
6 |
2 |
|
|
|
7 |
|
|
|
|
|
5 |
|
|
|
|
|
3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
5 |
∞ |
|
7 |
|
|
|
4 |
|
|
6 |
5 |
11 |
|
|
|
|
5 |
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
6 |
5 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
3 |
4 |
|
3 |
7 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
4 |
|
0 |
3 |
|
|
|
|
|
|
6 |
4 |
8 |
|
8 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
7 |
|
1 |
|
|
|
|
6 |
2 |
|
|
|
7 |
|
|
|
|
|
|
|
|
3 |
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
5 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
5 |
11 |
|
|
7 |
5 |
|
4 |
|
|
6 |
5 |
11 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
6 |
5 |
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
|
|
|
|
|
|
|
0 |
∞ |
∞ |
∞ |
∞ |
|
∞ |
∞ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0+3=3 |
|
∞ |
∞ |
∞ |
|
∞ |
5 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3+4=7 |
∞ |
∞ |
|
3+2=5 |
5 |
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
∞ |
7 |
∞ |
5+6=11 |
|
5+4=9 5 |
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
5+6=11 7 |
5+3=8 |
∞ |
11 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
7+6=13 8 |
∞ |
11 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
8+7=15 |
11 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0
1
2 3
3
5
7
5
4 |
3 |
7 |
|
|
|
|
|
|
|
|
6 |
6 |
2 |
|
|
|
3 |
|
|
|
4 |
|
6 |
|
|
|
|
|
|
6 |
5 |
8
4
7
5 11
0
1
2 |
3 |
3 |
7 |
|
|
4 |
|
3 |
|
6 |
|
|
|
6 |
2 |
|
5 |
3 |
|
|
|
|
7 |
4 |
6 |
|
||
5 |
6 |
5 |
|
8
4
7
11
5
125

Алгоритм Дейкстры (поиск кратчайшего пути)
#include <iostream> using namespace std;
int w[500][500];//массив весов
bool used[500];//массив использованных вершин int d[500];//массив длин пути
int inf=1000000000;//условная бесконечность int main()
{
int n,m,v1,v2,x=0,y=0,z=0; cin>>n>>m>>v1>>v2; v1--;v2--; memset(w,0,sizeof(w));
memset(d,1000000000,sizeof(d)); memset(used,false,sizeof(used)); for (int i=0;i<n;i++) d[i]=inf;
for (int i=0;i<m;i++) {cin>>x>>y>>z;w[x-1][y-1]=z;w[y-1][x-1]=z;} d[v1]=0;
while (true){
int from,zfrom=inf; for (int i=0;i<n;i++)
if ((zfrom>d[i]) && !(used[i])) {from=i;zfrom=d[i];} if (zfrom>=inf) break;
used[from]=true; for(int to=0;to<n;to++) if (w[from][to]!=0)
if ((!used[to]) && (d[to]>d[from]+w[from][to])) d[to]=d[from]+w[from][to];
}
if (d[v2]<inf) cout<<d[v2];else cout<<"-1"; return 0;
}
126

Алгоритмы Йена (Yen’s algorithm)
(поиск k-кратчайших путей между двумя вершинами)
Присвоение начальных значений.
Шаг 1. Найти P1. Присвоить k=2. Если существует только один кратчайший путь P1, включить его в список L0 и перейти к шагу 2.
Если таких путей несколько, но меньше, чем К, включить один из них в список L0, а остальные в список L1.
Перейти к шагу 2.
Если существует К или более кратчайших путей P1, то задача решена. Остановка.
Нахождение отклонений.
Шаг 2. Найти все отклонения Pik(k-1)-го кратчайшего пути Pk-1 для всех i=1, 2, …, qk-1, выполняя для каждого i шаги с 3-го по 6-й.
Шаг 3. Проверить, совпадает ли подпуть, образованный первыми i вершинами любого из Pj путей (j=1,
2,…,k-1). Если да, то присвоить c(xik-1, xi+1j)=; иначе ничего не изменять. (При выполнении алгоритма вершина х1 обозначается s).
Шаг 4. Используя алгоритм кратчайшего пути, нужно найти кратчайшие пути Sik от xik-1 к t, исключая из
рассмотрения вершины s, xik-1, x3k-1,..., xik-1. Если существует несколько кратчайших путей, то взять в качестве
Sik один из них.
Шаг 5. Построить Pik, соединяя Rik(=s, x-1, x-1,…, x-1) c S и поместить Р в список L1.
Шаг 6. Заменить элементы матрицы весов, измененные на шаге их первоначальными значениями и возвратиться к шагу 3.
Выбор кратчайших отклонений.
Шаг 7. Найти кратчайший путь в списке L1. Обозначить этот путь Pk и переместить его из L1 в L0.
Если k=K, то остановка. Список L0-список К-кратчайших путей.
Если k<K, то присвоить k=k+1, перейти к шагу 2.
Если в L1 имеется более чем один кратчайший путь (h-путей), то поместить в L0 любой из них и продолжать как выше до тех пор, пока увеличенное на h число путей, уже находящихся в L1, не совпадет с К или не превысит его.
Тогда остановка.
127

Некоторые алгоритмы поиска путей
-Алгоритм Дейкстры (поиск кратчайших путей (пути) от заданной вершины графа) -Алгоритм Беллмана-Форда (поиск кратчайшего пути от заданной вершины графа) -Алгоритм Йена (поиск k-кратчайших путей между двумя вершинами графа)
-Алгоритм Флойда-Уоршелла (поиск кратчайших путей между всеми вершинами графа)
-Эвристический алгоритмA* (A звезда)
128

Задача коммивояжера
(TSP - Travelling salesman problem)
Гамильтонов цикл Гамильтонова цепь (путь)
Условие Оре: если n количество вершин в графе и n>2 и если для любой пары несмежных вершин i b j выполняется неравенство di+dj >=p, то граф является гамильтоновым графом (сумма степеней любых двух несмежных вершин не меньше числа вершин в графе).
Задача коммивояжера: нахождение Гамильтонова цикла (цепи) наименьшей длины. NP – полная задача
129