Методы и программные средства гибридного моделирования мультисервисных сетей большой размерности

• Автор: Ярославцев, Александр Федорович
• Шифр специальности: 05.12.13
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2006
• Место защиты: Новосибирск
• Количество страниц: 400 с. : ил.

1 Задачи и общие принципы математического моделирования мультисервисных сетей большой размерности

1.1 Принципы организации концептуальных моделей мультисервисных сетей

1.2 Основные принципы организации программных моделей мультисервисных сетей

2 Принципы организации гибридных моделей мультисервисных сетей

2.1 Структурные элементы гибридной модели

2.2 Состояния элементов гибридной модели

2.3 Эксперимент с гибридной моделью

2.4 Классификация математических моделей в составе гибридной

2.5 Характерные поведения компонентов гибридной модели

3 Методы и средства аналитического моделирования мультисервисных сетей

3.1 Сеть массового обслуживания как концептуальная модель метода аналитического моделирования
3.2 Элементы структурированной сети обслуживания
3.3 Параметры структурированной сети обслуживания
3.4 Характеристики структурированной СеМО
3.5 Методы анализа сетей обслуживания общего вида
3.6 Декомпозиция сетей массового обслуживания
3.7 Структурированные сети массового обслуживания, как аналитические модели МСС большой размерности
4 Методы и средства имитационного моделирования
мультисервисных сетей
4.1 Дискретная динамическая система как концептуальная модель метода имитационного моделирования

4.2 Компоненты имитационных моделей
4.3 Декомпозиция имитационных моделей
5 Применение имитационного моделирования для исследования мультисервисных сетей
5.1 Моделирование опорной сети передачи данных
с коммутацией пакетов
5.2 Моделирование информационно - вычислительной сети Минморфлота
6 Применение сетей обслуживания для аналитического
моделирования мультисервисных сетей
6.1 Исследование применение режима обмена короткими сообщениями системы беспроводного абонентского доступа DECT для передачи данных
6.2 Моделирование алгоритма обнаружения закладок в мультисервисной сети
6.3 Исследование процессов передачи мультимедийных данных в пакетной IP сети
7 Применение гибридного моделирования для анализа
мультисервисных сетей
7.1 Моделирование вычислительного комплекса
коллективного пользования
7.2 Моделирование сети передачи данных системы
геомеханического мониторинга
7.3 Моделирование Х.25 вычислительной сети с
коммутацией пакетов
Заключение
Литература

Мультисервисные сети (МСС), информационные технологии, основанные на их применении, широко внедряются в различные сферы общественной деятельности. Удовлетворяя всё большие информационные потребности общества, МСС имеют тенденцию к увеличению размерности и усложнению принципов организации.
Математическое моделирование является одним из основных методов исследования МСС, обеспечивающим решение задач их анализа, проектирования и оптимизации. Общие постановки этих задач приведены в [18,21,24,26,28,36,38,39,44,50,116,242,249]. Основными задачами являются: определение физической логической и программной структуры МСС; оценивание и оптимизация различных вероятностно - временных характеристик функционирования МСС и их компонентов; управление и оптимизация информационных потоков на МСС; анализ и оптимизация сетевых протоколов, применяемых в МСС; исследование характеристик надёжности и живучести МСС.
Для решения выше приведённых задач программные средства моделирования МСС (СМ) должны обеспечивать [154]: адекватное отображение разнообразных сетевых процессов моделируемых МСС; оценивание с требуемой точностью параметров этих процессов и интерпретацию результатов моделирования; эффективное использование вычислительных ресурсов; использование программных моделей в режиме реального времени при управлении МСС.
Наибольшее распространение в качестве моделей МСС получили дискретные системы (ДС) [45,90,118,193], обеспечивающие отображение информационных процессов в МСС теоретически с любым уровнем детализации, и сети массового обслуживания (СеМО) [3,27,40,78], которые обеспечивают построение оценок важнейшего класса исследуемых параметров - вероятностно - временных характеристик МСС, таких как производительность и задержки передачи данных.
Распространение ДС, как концептуальных моделей метода имитационного моделирования, несмотря на высокую его трудоёмкость и вычислительную сложность, обусловлено в первую очередь его универсальностью в смысле отображения процессов функционирования, прогрессом в области методов и средств разработки больших и сложных программных комплексов, а также быстрым ростом производительности вычислительных средств.
Широкое использование СеМО обусловлено адекватностью отображения статистического мультиплексирования телекоммуникационных ресурсов МСС, естественностью и простотой описания их состава и структуры, развитием теории СеМО, разработкой эффективных вычислительных методов и программных средств их расчёта.

отображений
/т = /т 0 (/т-1 о (• • • о (/То+1 о /то) •■•))’
?т=кХ° (К-1 0 (• • ■ 0 (iro+1 °/;)- •)) - (2.16)
в которых функции /т, /£*, определяются выражениями (2.10), (2.9) и (2.11), соответственно.
Отображения jf , описывающие этапы типа Es (Определение 2.25., стр. 47) определяются классом математической модели, лежащей в основе модели ml. Отображения ft этапов остальных типов определяются определённой в КМ целью моделирования и построенным алгоритмом её достижения.
2.4 Классификация математических моделей в составе гибридной
Состав типов компонентов модели КМ определяется её математической природой. Также от математической основы модели зависит способ её описания, а также метод её решения (алгоритм выполнения стадии типат* модельного эксперимента с ней). Наиболее универсальным моделью сложной динамической системы является сеть автоматов различных типов. Но описание модели таким способом не всегда является удобным из-за его сложности, громоздкости и не очевидности отображения алгоритмов функционирования МСС средствами теории автоматов. С целью облегчения построения гибридной модели и унификации способов построения и расчёта её частных подмоделей определяется соответствующее множество типов моделей КМ. Для этого на множестве М = (J Мсх моделей всех комплексов КМ
схеТс
определяется эквивалентность ф следующего вида:
1. для описания моделей mit и mlj используется одинаковый набор типов компонентов, Amt'/(p = Amli/ip, где эквивалентность
компонентов ip определяется выражением (1.4) и
2. модели mli и mlj имеют в своей природе (2.17)
математические модели одного класса, и
3. модели mit и mlj решаются на стадиях модельных экспериментов типа Es (Определение 2.25., стр. 47) одинаковым математическим методом.
Фактор / множество М/ф — {Л4,]• определяет множество типов моделей, которые используются для описания КМ. Тип модели М опре-
(mli, mlj) <
если <