Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

книги из ГПНТБ / Матлин Г.М. Проектирование оптимальных систем производственной связи

.pdf
Скачиваний:
8
Добавлен:
27.10.2023
Размер:
22.55 Mб
Скачать

Бели -построить ©ременной (или какой-либо аналогичный) ряд невозможно, но известны сложившиеся пропорции и особенности элементов, составляющих рассматриваемый процесс, прибегают к та« (называемому с т р у к т у р н о м у а н а л и з у . Исходные дан­ ные для этого анализа получить, как правило, значительно легче, чем для регрессионного анализа. Иглформаціия о структуре может сохранять свою ценность ів течение длительного времени. Успех применении структурного анализа зависит от правильного выбора структуроопределяющих позиций, особенно тех, которые еще не играют значительной роли в настоящее время, но будут иметь большое значение в будущем. При структурном анализе экстра­ полируются не 'показатели, характеризующие развитие процесса, а показатели, отражающие структурные взаимосвязи внутри данного процесса. Если эти связи неизменны во времени фили по шкале мощностей промышленных предприятий, численности трудящихся и т. п.), то используется и н в а р и а н т н ы й а н а л и з — частный случай структурного анализа. Напомним, что в математике под инвариантностью понимается любая функция, число или свойства, не изменяющиеся при определенных преобразованиях (148].

Для автономной разработки оценок исследуемых процессов на перспективу, которые позволили бы осуществить обратные расче­ ты и интерполяцию, как указывалось выше, могут использоваться анализы предельных -(процессы насыщения) и пороговых (процес­ сы замещения) .значений.

Для анализа процессов насыщения часто -используется -семей­

ство логистических кривых '(рис. -2.1).

Уравнение логистических

кривых имеет вид

 

а

 

У ~

 

(2.50)

1

+Ье~сх

 

 

где а — предельное значение — величина -насыщения; Ь, с — постоянные коэффициенты; х —• аргумент. Т-очки перегиба этой функции х = \пЬ/с; у — а/2. Функция абсолютного роста, как ука­ зывалось выше, '-представляет собой первую производную. Следова­ тельно, для логистической функции

у ' = * - е Г еху*.

(2.51)

Функция относительного роста не зависит от предельной вели­ чины насыщения

Уі

Ьс

е

—сх

 

(2.52)

У

а

У

 

 

 

 

 

Функци я эластичности

 

 

 

 

 

X£.

 

 

СХ

(2.53)

 

 

 

 

 

У

 

 

есх

— 82

Логистическая кривая обладает замечательным -свойством до­ статочно точно описывать целый ряд сложных экономических, де­ мографических и технологических процессов. Например, в [43] при­ водятся логистические кривые, показывающие рост населения зем­ ного шара за период с 4650 г. по I960 г., увеличение скорости пе-

Рис. 2.1. Логистическая функция:

а) функция; б) абсолютный рост; в) относительный рост; г) эластичность

редвижения транспортных средств, используемых человечеством (1810—1950 иг.), рост числа телефонных аппаратов (1880—1955гг.) и т. д. Результаты определения требуемого уровня и периода на­ сыщения по логистической кривой тем грубее, чем меньше отрезок кривой, выбранный дли анализа. Они весьма чувствительны даже к самым незначительным изменениям исходных данных. Качест­ во расчетов повысится, если задана величина насыщения а, а фак­ тическое развитие позволяет определить с высокой степенью досто­ верности период, в течение -которого достигается величина насы­ щения а/2.

'Процессы насыщения, которые представляют -собой -ряд после­ довательных превращений, направленных на постепенную -замену существующих методов решения различных проблем, математиче­ ски -отображаются в виде определенной последовательности -ряда так называемых -экологических функций. Название -этой функции связано іс тем, что -она поразительно точно описывает процессы био­ логического развитии.

83 —

Экологическая функция, выражающая продолжительность «жиз­ ни» технических средств, технологических процессов, различных ме­ тодов и т. д., имеет следующий вид:

У = а е (х - Ь У

(2.54)

где а — 'наибольшее значение функции; b — значение аргумента, соответствующее наибольшему значению функции; с — постоянная, характеризующая среднее квадратическое отклонение.

Функция абсолютного роста — первая производная экологиче­ ской функции — может быть .представлена 'Следующиім образам:

у' = 2с4 ■— Ь)3 у,

(2.55)

функция относительного роста:

 

^

= 2сҢх — Ь)3

(2.56)

ч

 

 

и. наконец, функция эластичности:

 

у’ —

= 2 с 4(х — b fx .

(2.57)

у

 

 

Графики экологической функции, а также функций абсолют­

ного, относительного роста

.и эластичности приведены на

рис. 2.2.

Изучение последовательностей следования, -«родственных» э.кологичеісшх функций, описывающих временную іпоіследоввтелыгость причиняю взаимосвязанных процессов, позволяет, ів частности, установить новые воротовые значения — моменты появления прин­ ципиально новых технологических процессов, івидюів аппаратуры, научных методов. -Конкретный віиід одной функция дает возмож­ ность установить продолжительность жизни данного процесса. Это возможно лишь в том случае, -если для раісчетов используются данные прошлого периода, продолжительность .которого .раина как минимум одной трети или половине .продолжительности ожидае­ мого .срока службы. И, наконец, третий путь использования эко­ логических функций заключается в возможности эмпирического анализа большого количества процессов роста и выбора на этой основе наиболее типичных для определенных областей значений параметров а, b и с.

Кроме описанных, для целей прогнозирования применяется и с т р а т е г и ч е с к и й а н а л и з , который учитывает диалектическое развитие рассматриваемого процесса. Математический аппарат стратегического анализа составляет теория игр.

Анализ результатов прогнозирования. Полученные результаты прогноза должны пройти объективную и субъективную проверку. С этой целью прибегают к независимой разработке одногопрогноза двумя или несколькими группами лиц, к разработке одного прогноз,а разными методами, -методу контрольного опроса (метод мнений, метод «Дельфа») и, наконец, к .определению на­ дежности и допусков разработанных прогнозов известными и под­ робно описанными выше методами математической статистики. Пріи .этом под надежностью прогноза понимается вероятность на­ ступления предсказываемого события в пределах установленных допусков при осуществлении заданного комплекса условий. Сле­ довательно, понятия надежности и допусков прогноза оказываются увязанными в единое целое. .Вывод о возможности использования того или иного прогноза делается исходя из -степени совпадения результатов, полученных равными методами и разными труппа­ ми людей, а также исходя -из надежности прогноза-.

В простейшем .случае допуски прогноза м-огут -быть приняты равными доверительным интервалам, определенным известными ме­ тодами математической статистики, приложенными к базисному временному ряду. -Однако .статистическая область допусков не учи­ тывает ни ошибки прогностических расчетов, ни дополнительную неопределенность, причиной -которой является изменение условий формирования показателей надежности. Поэтому область допус­ ков будущего развития не может -быть определена лишь путем экстраполяции соответствующих параметров базисного временного ряда. Вследствие этого целесообразно использовать те эмпириче­ ские оценки прогностических допусков, динамика которых находит­ ся в тесной связи с динамикой показателей предельных значений рассматриваемых факторов.

— 85 —

:В более общем виде выводы о надежности прогностических оценок можно подучить, если предположить, исходя из содержания раіосіматривіаемой проблемы, наличие определенного теоретического распределения. Для оценки надежности прогноза используются также и методы регреесионого анализа.

Значительно сложнее обстоит дело с определением надежности и допусков в стратегических, игровых и неопределенных ситуациях. Здесь ів основном применяется .аппарат теории игр.

Изложенные в данном .разделе сведения імогут быть использо­ ваны при составлении перспективных прогнозов, необходимых для разработки генеральных схем развития систем производственной связи отраслей, подотраслей іи 'крупных промышленных предприя­ тий, основных положений, технико-экономических обоснований, а также для определения технической политики при создании но­ вой аппаратуры. .Краткоісрочные прогнозы развития систем произ­ водственной связи можно осуществлять и на стадии технического проекта, положив іих в основу для определения объемных показа­ телей проектируемого объекта (емкость ПАТС іи -сети линейных ■сооружений, количество установок различных сетей связи и т. д.).

2.5. ДИНАМИЧЕСКОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ

■Важнейшие задачи синтеза систем •производственной связи мо­ гут быть решены методами линейного и динамического програм­ мирования, теории графов и теории игр — сравнительно «новых» іи развивающихся разделов математики. Возможности этих .мето­ дов применительно к вопросам производственной связи еще пол­ ностью не выяснены и можно только ожидать значительных ре­ зультатов от использования их в задачах районирования и узлообразования сетей .автоматических телефонных .станций, выбора оптимального .соотношения імежду различными сетями (производст­ венной .связи, построения сетей линейных сооружений, определения состава абонентов для включения в диспетчерские телефонные ком­ мутаторы и т. д. Поскольку перечисленные задачи находятся сей­ час только в .стадии постановки или позволяют излагать получен­ ные первые результаты в терминах других разделов математики, здесь не дается изложения существа, методов іи .результатов ни

линейного

программирования (9, 39, 182 іи

др.], ни теории графов

(15, 34, 68,

100, 110, 458 іи др.], ни теории

игр. (16, 39, 49, 95, 114,

116 и др].

 

рассматриваются первоначальные .сведения

•В данном разделе

о методах динамического программирования.

— раздел .мате­

Д и н а м и ч е с к о е

щр ог.р ам.м и .ров а ни е

матики, занимающейся .вопросами оптимального

многошагового

управления

(поведения). Оптимальным управлением называется

.последовательность действий, направленных на достижение неко­ торой числовой характеристикой .управляемого процесса (целевой функции) экстремального -(наибольшего или наименьшего) зіначе-

— 86 —

«ия. Многошаговость означает, что указанные действия произво­ дятся итерациями, последовательными шагами, соответствующими либо различным моментам времени, либо многоступенчатой струк­ туре процесса. Примерами задач, к которым может быть при-ме- иен метод динаіміическото программирования, в области производ­ ственной связи являются следующие:

1. Заданы рельеф местности и трасса проектируемого брони­ рованного кабеля или телефонной канализации. Требуется вы­ брать профиль прокладки, при котором затраты на строительство были: бы минимальными.

2. Задано размещение абонентов по территории предприятия и местоположение телефонной станции. Требуется составить та­ кую схему линейных сооружений, при 'Которой затраты на их стро­ ительство іи обслуживаете были бы минимальными.

3. Заданы основные параметры системы прямой телефонной связи. Требуется найти количество установок на каждом уровне управления с тем, чтобы при известных затратах оперативность связи была бы наибольшей.

4. Задано размещение абонентов по территории предприятия. Необходимо определить такое количество телефонных станций, чтобы затраты были бы минимальны (задача районирования).

5. Заданы параметры надежности аппаратуры-или ее элемен­ тов. Необходимо установить объем резервирования для достиже­ ния оптимальных условий.

'Перечень таких задач может быть продолжен. -Каи правило,, явное решение их іс помощью динамического программирования чрезвычайно громоздко. Поэтому здесь основное виимание уде­ ляется методам численного решения, а также изучению свойств, и структуры решения, которые могли бы быть использованы для сокращения вычислений. 'В іразд. 8.3 будут рассмотрены пути со­ кращения объема вычислений при решении задач узлообразованіия.

Трудность задач многошагового управления объясняется тем, что в них требуется определить -большое число взаимосвязанных параметров. На этапе постановки задачи делаются попытки -све­ сти -общую 'сложную задачу ік большому числу значительно более простых экстремальных задач. Наиболее успешно для этих целей применяется принцип оптимальности управления, сформулирован­ ный Р. Беллмаіном {3, И, 42]: если управление процессом является оптимальным, то оно будет оптимальным и для процесса, остаю­ щегося после осуществления первого шага.

іПусть имеется процесс, ,в котором управление производится в дискретные ,моменты времени 0, -1, ..., п, и пусть Хи — состояние процесса в момент времени к. У п р а в л е н и е п р о ц е с с о м за­ ключается в том, что на каждом шаге выбирается пара,метр уп­ равления yh іи процесс .переходит в новое состояние др+і, функ­ ционально зависящее от Хк и ук, т. е. Хк+\ =І(Ук, Хи). Нужно вы­ брать управление, ікоторое -оптимизирует значение целевой функ­ ции процесса, зависящей от последовательности сменяемых со-

— 87 —

стоящій хо, X1 , .... Хп процесса., определяемой начальным состоя­

нием х0 и выбором

параметра управленіия уь. и а каждом

шаге.

Пусть целевая функции

 

С(7Ѵ0,

Ni N 2, - . •, Л^) = £ c „ (x „ , Уп)

(2-58)

іи функции 'fh(xh) определены условием

 

 

/*(**)= m in£ с я (хя, уя),

(2.58')

 

n=k

 

где минимум 'берется при фиксированном значении хь по всем возможіныім последовательностям управляющих параметров.

Основное уравнение Веллмана в этих обозначениях имеет сле­ дующий вид:

/*(**) = min [с*(*А> yk) + fk+l(xk+l)].

(2.59)

Ук

 

Суть метода динамического программирования заключается в том, что сначала определяются все функции fk(xk), а затем последо­ вательно находятся из основного уіраівінения параметры управле­ ния у0, у 1 .. . Отыскание функций fk(xu) может выполняться итера­ ционным методом. Для процесса с конечным числом шагов основ­ ное уравнение позволяет находить искомые функции, начиная с последней fn(xn), fn-i(xn-i), ■■■>fa(xo). При этом последнее состоя­ ние хп процесса может быть заранее задано.

Рассмотрим применение метода динамического программирова­ ния к задачам оптимального резервирования [160]. Допустим, тре­ буется найти такое количество резервных элементов для каждой подсистемы, при котором требуемый показатель надежности систе­ мы в целом обеспечив алея бы при минимальных суммарных зат­ ратах на все резервные элементы. Основное уравнение Веллмана при этом примет вид

fn Ы

= min

 

Ча

 

Чп ( х п )

 

 

 

 

£п'(Хп) %^Уо>

хп= 0, 1,

2 ...,

 

где уо — требуемое

значение

показателя

надежности

системы;

Уп(хп) — показатель

надежности п-и іподсистемы; хп

— количе­

ство резервных элементов п-й подсистемы;

сп — стоимость одного

элемента п-го типа.

 

 

 

 

Путь решения этой задачи следующий:

 

 

1.Находятся оптимальные двумерные векторы состава систе­ мы для 1 и 2-го элементов при всех значениях показателя надеж­ ности, іне меньших qQ.

2.Находятся оптимальные трехмерные векторы состава систе­ мы для 3-го элемента и соответствующих оптимальных пар (х\, х2) при всех значениях показателя надежности, не меньших уо-

88 —

3. Подобный

процесс

продол­

 

Т а б л и ц а 2.6

жается до тех пор, пока не будет

ВЕЛИЧИНЫ ПОКАЗАТЕЛЕЙ

найден оптимальный п-мерный

НАДЕЖНОСТИ ДВУХ СИСТЕМ

вектор состава

системы для

л-го

Количество резерв­

 

 

элемента и соответствующего

оп­

<7і (*1 )

Чг(хг)

ных элементов, x t , х г

тимального

вектора

(хі,

Хг,..

 

 

 

Хп- і) при значении показателя на­

 

0,7

0,5

дежности, равного <7о-

 

 

 

0

4. Находится оптимальное зна­

1

0,91

0,75

чение хп и соответствующий опти­

2

0,973

0,875

мальный вектор

(хи

х%,..., Хп-і),

3

0,9919

0,9375

которые в совокупности и дают

4

0,9976

0,9687

оптимальное решение.

 

 

Проиллюстрируем данный

алгоритм

5

0,9993

0,9844

 

0,9998

0,9922

численным примером. В системе две под­

6

системы, каждая из которых представля­

7

0,9999

0,9961

ет собой одиночный элемент. Надежность

 

 

 

этих элементов повышается нагруженным

 

 

 

резервированием.

Показатели

надеж­

 

 

 

ности соответственно равны < 71 = 0,7;

< 7 2 = 0,5. Задано, что вероятность безотказной

работы всей

системы q<> не должна

быть меньше 0,98. Вычислим значения пока­

зателя надежности каждой из подсистем при разном числе резервных элементов:

Яі(хі) = і —(іЯ•) 1

• Результаты сведем в табл. 2.6.

Оно

рав­

По табл. 2.6 находится первое значение Яг(хг), большее <7 о = 0,98.

но 5. Затем определяется такое qi(xi), которое превышает величину

.

 

 

Яг (хг)

Соответствующее значение заносится в табл. 2.7. Подсчитывается суммарная стои­

мость резервных

элементов,

исходя из того, что

сі=1

и с2 =3. Далее принимает­

ся следующее значение <7 2 (лгг + 1 ) = 5 + і 1 = 6 и процедура продолжается.

 

 

Из табл. 2.7 видно, что все последующие значения наборов (хі, хг) будут да­

вать большие значения суммарной стоимости.

 

Следовательно, оптимальный

на­

бор — Хі = 4; х 2 = 5.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Т а б л и ц а

2.7

ДАННЫЕ РАСЧЕТА СОСТАВА СИСТЕМЫ МЕТОДОМ ДИНАМИЧЕСКОГО

 

 

 

 

ПРОГРАММИРОВАНИЯ

 

 

 

*2

<7, (X,)

Хі

С

( X )

 

?! (*,)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5

0,9844

0,9956

 

4

0,9976

19

 

6

0,9922

0,9878

 

3

0,9919

2 1

 

7

0,9961

; 0,9839

 

3

0,9919

24

 

. . .

Метод динамичеокото прогриммироваіния -применим и для .ре­ шения обратной задачи оптимального резервирования, когда тре­ буется найти такое количество резервных элементов для каждой

— 89 —

подсистемы, чтобы при заданных допустимых затратах на систе­ му ів целом обеспечивался максимально возможный показатель на­ дежности системы. Обозначим заданное ограничение на стоимость системы через со. Тогда основное уравнение запишется следующим образом:

/я (со) = max qn(*„)

(с0 — спхп).

О < спхп < с0.

х„ = 0, 1,

2. . .

Порядок .решения этой задачи принципиально не отличается от порядка 'решения предыдущей задачи.

іНа идеях динамического программирования основаны также ■некоторые алгоритмы решения задач транс портных сетей. Два та­ ких алгоритма описаны в (39]: алгоритм Беллмніна—Шимбелла для отыскания оптимальных маршрутов между любыми двумя пунктами сети и алгоритм Минти для отыскания оптимальных маршрутов .между фиксированным пунктом сети іи всеми другими ее пунктами. Алгоритм Бел лмана—Шимбелла исходит из предпо­ ложения, что стоимость участка .сети .может быть принята пропор­ циональной длине участка, и используется при решении некоторых задач узлообразованіи я. Алгоритм Минти применяется при синте­ зе оптимальной .схемы линейных сооружений на «еірайоінироваініных телефонных сетях.

Г Л А В А Т Р Е Т Ь Я

Организация и функционирование систем производственной связи

3.1. СОСТАВ, СТРУКТУРА И ТЕХНИЧЕСКИЕ СРЕДСТВА СИСТЕМ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ СВЯЗИ

Производственная связь подобно учрежденческой обслуживает ограниченный, замкнутый, круг абонентов и использует близкую ей номенклатуру технических средств (особенно в части АТС и директорской телефонной связи). Однако производственная связь значительно шире по своему составу, чем учрежденческая, вклю­ чает большее количество средств, требует организации -самостоя­ тельного, весьма специфического обслуживания аппаратуры.

Рассматривая систему производственной связи как физическую

систему, можно выделить следующие ее подсистемы:

1) станцион­

ные

устройства; 2) линейные сооружения; 3) абонентские пунк­

ты;

4) устройства электропитания; 5) гражданские

сооружения,

При этом три первых подсистемы являются основными, т. е. обес­ печивающими прохождение технологического процесса — установ­ ления соединения и передачи информации. Устройства электро­ питания и гражданские сооружения непосредственно в технологи­ ческом процессе не участвуют, но без них осуществление данного процесса становится невозможным.

Станционные устройства, линейные сооружения и абонентские пункты, в свою очередь, могут быть разделены на более мелкие подсистемы. Например: станционные устройства используются для междугородной или местной связи; соединение может устанавли­ ваться либо по жестко закрепленным за абонентами линиям, либо по линиям, предоставляемым в пользование абонентам только на время соединения и передачи информации; требуемые абоненты могут выделяться из общего числа абонентов либо группами, либо персонально с помощью избирательного вызова. Линейные соору­ жения могут быть проводными, радио либо радиорелейными; -про­ водные каналы могут быть организованы по воздушной или по ка­ бельной (симметричной, коаксиальной) магистрали и т. д. Або­ нентские пункты телефонной связи различаются по способу выбора.

— 91 —

Соседние файлы в папке книги из ГПНТБ