CC BY
23
Л. Г. Доросинский, К. А. Аксенов, М. В. Попов
Имитационное динамическое моделирование
и технико-экономическое проектирование мультисервисных сетей связи
Опрос ведущих технических специалистов операторов связи, таких, какУралсвязьинформ, Мегафон, МТС и Билайн, показал, что при проектировании мультисервисных сетей связи (МСС) службы развития операторов пользуются базой знаний, основанной на собственном опыте, а технические решения по реализации МСС навязываются поставщиками оборудования. Ни один из операторов не использует автоматизированные средства проектирования МСС и не моделирует различные сценарии развертывания (модернизации) проектируемой или существующей сети при освоении новых регионов, внедрении новых услуг, изменении топологии.
Задача технико-экономического проектирования МСС
Основная задача технико-экономического проектирования (ТЭП) — поддержка принятия решения при развертывании или модернизации МСС. Проектирование МСС включает следующие основные процедуры: сбор исходных данных: описание структуры сети; выбор сетевой архитектуры: выбор топологии сети; организацию сети доступа: выбор оборудования: построение наложенных систем синхронизации: построение систем сигнализации и управления: выбор технологий по обеспечению сервисов: расчет технических и экономических показателей качества функционирования сети.
Исходными данными для проектирования МСС являются: численность потребителей инфокоммуникационных услуг (ИКТ-услуг); наличие первичной сети: свободные ресурсы транспортной сети SDH в виде цифровых потоков Е1; свободные ресурсы транспортной сети в виде свободных оптических волокон; спектр услуг (телефонная связь, передача данных по выделенным и коммутируемым каналам. IP-телефония, сеть Интернет, видеоконференция и др.); информационные системы: требования по надежности: требования по синхронизации.
Системный подход к интеллектуальным сетям связи
Согласно рекомендации ITU-T 1.312/Q. 1201 основой для стандартизации в области ИС является абстрактная концептуальная модель (Intelligent Network Conceptual Model). Модель состоит из четырех плоскостей: плоскость сервиса (уровень услуг), глобальная функциональная плоскость, распределенная функциональная плоскость, физическая плоскость. Модель разделяет аспекты, относящиеся к услугам, и аспекты, связанные с сетью, что позволяет описывать услуги и возможности ИС независимо от базовой сети, над которой создается интеллектуальная надстройка [1]. Последние три плоскости достаточно полно освещены в литературе [1]. более детально остановимся на плоскости услуг.
При описании плоскости услуг описывается модель рынка, модели клиентов-потребителей и поставщиков услуг (операторов и провайдеров) и оборудования, а также основные процессы их взаимодействия. При описании моделей организационно-технических систем (ОТС) описываются миссия, цели, показатели деятельности, ресурсы, услуги, технологические и бизнес-процессы (БП), процессы принятия решений (ППР).
Для решения задач анализа и моделирования БП необходимо привлекать методы имитационного моделирования (ИМ) и ситуационного управления, с помощью которых учитывается фактор времени (динамики, конечности и случайности процессов), а также причинно-следственных связей. К БП также относятся ППР. специфика которых может быть отражена с помощью моделей и методов искусственного интеллекта.
Обзор и анализ систем ТЭП (СТЭП) МСС
Задачу, решаемую в работе, можно разделить на следующие подзадачи: ТЭП МСС: имитационное моделирование (развертывание МСС. работа МСС на рынке ИКТ-услуг). За-
дача ТЭП требует привлечения как минимум двух экспертов - технического специалиста и экономиста-маркетолога. Для задачи бизнес-моделирования МСС важны как технические характеристики МСС (трафик, параметры оборудования. технологии), так и характеристики БП рынка ИКТ-услуг (сроки и требования по развертыванию МСС, ARPU, объем инвестиций. сроки окупаемости проекта, кадровое и ресурсное обеспечение процессов работы МСС. характеристики социальных процессов (маркетинга, конкуренции), для учета которых используются мультиагентные модели, которые включают также модели лиц. принимающих решения (ЛПР)).
Классически данные задачи решались с помощью экспертных систем (ЭС) и систем ИМ (СИМ). Методы ситуационного и мультиагент-ного моделирования позволяют решать данные задачи на едином базисе, что делает возможным применять данные методы как по отдельности, так и вместе, для этой цели используются системы динамического моделирования ситуаций (СДМС). Результаты сравнения систем, близких к СТЭП МСС, представлены в табл. 1 (система моделирования МСС NetCracker: средство моделирования БП ARIS Toolset, динамическая ЭС G2, СИМ AnyLogic и СДМС BPsim2).
Как следует из проведенного сравнительного анализа, ни одна из рассмотренных систем
не обладает полной функциональностью СТЭП МСС. Для всех средств характерны следующие черты: отсутствие средств автоматизации процесса ТЭП МСС, отсутствие средств перехода от задачи ТЭП к ИМ МСС. Функцию построения мультиагентных моделей рассмотренные системы не поддерживают, за исключением системы ВР8ип2. Большинство систем плохо поддерживают русский язык и обладают высокой стоимостью (50-70 тыс. долл.). В СДМС используются средства ИМ, ЭС и ситуационного моделирования (СМ) [2].
При решении задач моделирования, анализа и синтеза МСС и БП применяются следующие математические методы: теория телетрафика, используется на всех уровнях МСС, кроме уровня услуг (БП): методы ИМ, СМ и ЭС, применяются для решения задач анализа и синтеза БП. Для описания МСС с точки зрения ППР динамической составляющей БП. ЭС. СМ и мультиагентного моделирования может быть использована теория мультиагентных процессов преобразования ресурсов (МППР) [2].
Модель мультиагентного процесса преобразования ресурсов
Динамическая модель процесса преобразования ресурсов [3] была разработана на основе следующих математических схем: сетей Петри, систем массового обслуживания, моделей сис-
Таблица 1
Сравнительный анализ систем при решении задачи ТЭП МСС
Параметр ARIS G2 An v Logic NetCracker BPsim2
ТЭП МСС НЕТ НЕТ НЕТ ручное НЕТ
База знаний
оборудование НЕТ + + + +
технологии, правила ТЭП МСС НЕТ + НЕТ + +
Вывод на знаниях НЕТ + НЕТ НЕТ +
Язык описания БП
описание ресурсов, среда в. процессов, иерархические БП + + + + +
описание целей системы + НЕТ НЕТ НЕТ +
Мультиагентное моделирование
элемент АГЕНТ (ЛПР) НЕТ НЕТ + НЕТ +
база знаний агента НЕТ НЕТ НЕТ НЕТ +
Имитационное модели ро ва п и с
процессы развертывания МСС + + + + +
оказание услуг (трафик) НЕТ НЕТ НЕТ НЕТ НЕТ
загрузка оборудования НЕТ + + + +
переход от ТЭГ1 к ИМ НЕТ НЕТ НЕТ НЕТ НЕТ
Поддержка русского языка НЕТ НЕТ НЕТ НЕТ +
Стоимость, гыс. долл. 50 70 4.8 60 4
темной динамики. Данная модель взята за основу и расширена интеллектуальными агентами [2]. Модель МППР [2] разработана на основе интеграции имитационного, экспертного, ситуационного и мультиагентного моделирования. Основными объектами модели МППР являются: операции (Ор). ресурсы (RES), команды управления (U), средства (МЕСН), процессы (PR), источники (Sender) и приемники ресурсов (Receiver), перекрестки (Junction), параметры (Р). агенты (Agent) или модели ЛПР. Описание причинно-следственных связей между элементами преобразования и ресурсами задается объектом "связь" (Relation).
Операция как элементарный преобразователь состоит из следующих элементов:/ — функция. реализуемая операцией: in — {in¡.....inj —
множество входов, различных типов; out =
{out!.....outm) —множество выходов, out = f(in);
hnp = {h0p'.....h¿) —характеристики операции;
g0p — цели операции (требуемые значения характеристик операции); си — условие запуска операции: mecli = {meclir...,meclij — средства преобразования: Status0 = {wait, active, lock, done} — состояние операции, определенное на
конечном множестве состояний: wait - ожидание. active - выполнение, lock - прерывание, done - выполнена; time — длительность выполнения преобразования; prior - приоритет операции задает очередность выполнения операций; kind_prior - тип приоритета (относительный, абсолютный); break_off - признак запрета прерывания: Action - множество действий (к основным действиям относятся следующие: захват RES
лЛСО л I
входных ресурсов /1,„ и средств Аи
МЕСН . in '
прерывание операции, за счет захвата средств л МЕСН .
другой операции А[^оск , снятие прерывания ^иНоск > формирование выходных ресурсов
i RES
и освобождение захваченных средств
л МЕСН .
ОШ )■
Агенты управляют объектами процесса преобразования. Агент выполняет следующие действия: анализирует внешние параметры (текущую ситуацию); диагностирует ситуацию. обращается к базе знаний (БЗ). В случае определения соответствующей ситуации агент пытается найти решение в БЗ или выработать
S та Р ■s
1 в о
X
Рис. 1. Блок-схема работы имитатора
его самостоятельно; вырабатывает (принимает) решение; определяет цели; контролирует достижение целей; делегирует цели своим и чужим объектам процесса преобразования, а также другим агентам; обменивается сообщениями.
Для построения ядра моделирующей системы был использован аппарат продукционных систем. Определена структура продукционной системы МППР в виде:
PS = <Rps. Bps, Ips>,
где Rpx = \RES(t)} u {MECH(t)} u {U(t)) kj u {G(?)} - текущее состояние ресурсов, средств, команд управления, целей (рабочая память); Bps - множество правил преобразования ресурсов и действий агентов (база знаний); Ips -машина вывода, состоящая из планировщика и машины логического вывода по базе знаний (БЗ) агентов.
Алгоритм имитатора (рис. 1) состоит из следующих основных этапов: определение текущего момента времени ■s^77m<,=min7'/. обра-
tcRULE
ботка действий агентов; формирование очереди правил преобразования; выполнение правил преобразования и изменение состояния рабочей памяти. Для диагностирования ситуаций
и выработки команд управления имитатор обращается к модулю ЭС.
Объектно-ориентированный метод ТЭП МСС и СТЭП "BPsim3"
В качестве средства формализации знаний используется подход на основе фрейм-кон-цептов (ФК) и концептуальных графов (КГ), предложенный А.Н. Швецовым [4] и реализованный применительно к промышленной СУБД MS SQL Server в виде оболочки ЭС [2]. На стадии структурирования знаний используется объектно-структурный подход (ОСП) Т.А. Гавриловой [5].
За основу построения СТЭП МСС взята СДМС МППР BPsim2 [2]. Система поддержки принятия решений (СППР) BPsim3 применяется для решения задач ТЭП и бизнес-моделирова-ния МСС. В работе рассмотрен пример ТЭП МСС "г. Екатеринбург — г. Н. Серги". На рис. 2 представлен фрагмент декомпозиции одной из точек принятия решения многостадийной задачи ТЭП МСС (альтернативы реализации транспортной сети от г.Екатеринбурга до г. Н.Серги).
При проведении системного анализа в качестве основы описания структуры ФК может
Рис. 2. Схема МСС "г. Екатеринбург - г. Н. Серги" n BPsim3
быть использована диаграмма классов языка иМЬ. Дальнейшее описание КГ (семантики) и наполнение данными образует базу знаний.
Соответствие объектов предметной области ТЭП МСС объектам модели МППР устанавливается в соответствии с решаемыми задачами ИМ. Примеры установления соответствия и семантики переходов экземпляров классов предметной области ТЭП МСС с точки зрения дальнейшего имитационного моделирования отдельных процессов изображены в виде графической нотации МППР на рис. 3. На основе элементов модели МППР можно строить соответствующие конструкции для ИМ МСС (например. для реализации модели коммутатора -агент (отвечает за маршрутизацию заявок), операции - каналы обслуживания).
Для реализации визуального построителя механизма вывода оболочки ЭС предложено использование диаграмм поиска решений (расширение диаграмм последовательности языка иМЬ). Диаграмма поиска графически описывает последовательность вызова методов между классами при решении определенной задачи (сценария). Данный подход позволяет визуально описать ход решения задачи - последовательность вызовов процедур (методов \ демонов) от одного фрейма к другому, рис. 4.
Результаты моделирования различных восьми вариантов проектов МСС представлены на рис. 5. Расчет внутренней нормы доходности показал, что наиболее привлекательными являются варианты проектов 6 и 5 (строительство НОБЬ-линий) — 100%, за ними
Ь*'^ ■
^____Г—
( т». те
' . .У ■ »П»| — -ж -лт 14 «бомвшиа 1НК) < "Ч.
т*б4кы
I И1 К*«»--™
(")
I КЗ
ч — ь
4—
! ЕИМОПДО 1200ТЯ» 2 А^ЫдебООТЙ*
с ък
ым!
—с
И иге л нет МСС
пьюопиивг фут им.
I. лу'еишажипми
-< I
н«превп*>«» 'О* 4) уСУа>Ю+г*»шн
А. Телефонный разговор в сети сотовой связи
' I ттт'шнг - = —ми .
Обошичоммя
ЗЬ олэсаои ВБС - ч»«<»рсл(1вр М6С - •.омм/тгтр ГНж гси*мо оврвлл-л»
Б. Фрагмент процесса проектирования и развертывания МСС Рис. 3. Процессы, представленные в графической нотации МППР
4
Объект сема мтической се
Тип БС
Оборудован
.Базовая ста НИИ я
Параметры
Затраты(С«р ех) по тип обо
Запрос старта проекта
Старт проекта БС
Стоимость строительства БС уоеф.■ 1
Рнгиб т гпп.пв гтплитдтма*
I
Задание типов БС
ипов
Расчет сроков строительства ВЭь Задание стартового юп-еа абонеитов на БС |
Запрос параметров - по абонентам
I.
I 1 1
-> I Запрос параметров эксперимента { Выбор маршрутов
Пост авцик для РРП
I
Будет ли осущ-ся стр-во собств трансл сети' -* I
Пата нач строительства трансл сети
Ьапрос кол-ва бригад строиг-ва трансл сети
выбор типа трансп тети дг^ стр-ва
I
I
Расчет I стоимости строительстве Тй
Необходимо ли аренда чужой транспортной сети?
Даты нач/оконч аренды чужой трансл сети
выбор типа трансп сети для аренды
-4-
Дата аренды<пата оконч стр-ва БС
Дата окончстрва своей ТВ<дата оконч стр-ва БС
¥ I I I
Будет ли трансп сеть (ТВ) сдаваться в аренду?
Даты нач/оконч сдачи в арвнд|| трансл сети ' | выбор типе трансл сети для сдЬи в аренду >
-♦I
Дата сдачи ТЯ в аренду<дата оконч стр-ва I -Расчет I стоимости аренды |
Длина трансп сети, д/сдачи в аренду км
♦I
Расчет прибыли от БС
Доход от сдачи а аренду|
Операц затраты ТВ
Обновить #0ге130 Итоговая с^мма затрат
Перевод у е. в руб
-г
_
Маршрут
Рис. 4. Диаграмма "Поиск решения" для задачи ТЭП МСС
Прибыль после уплаты налогов (ЕВ1). $
Рис. 5. Прибыль после уплаты налоговв различных вариантах проектов
следуют варианты 4 и 7 (строительство РРЛ на участке Екатеринбург — Н.Серги) соответственно 79 и 76 %. С точки зрения дальнейшего развития МСС предпочтительнее строительс-
тво оптоволоконного канала (вариант 8). так как по показателям прибыли после уплаты налогов и чистой приведенной стоимости он наиболее привлекателен.
Заключение
Решение задачи интеграции имитационного, экспертного, ситуационного и мультиагентного моделирования, а также объектно-ориентированного подхода позволило реализовать метод проектирования МСС и проблемно-ориентированную СППР ВРвилЗ. которая используется в ООО "ИнсталСайт Урал". Разработанная СППР относится к классу интеллектуальных
систем автоматизированного проектирования и моделирования и отличается от существующих следующим: полным набором функциональных возможностей СТЭП МСС; поддержкой функции системного анализа и ТЭП МСС: возможностью анализа альтернативных решений-проектов: бизнес-моделированием МСС: стоимостью на порядок ниже аналогов: поддержкой русского языка.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Б.Я. Лнхтциндер, Кузякин М.А. Интеллектуальные сети связи. М.: Эко-трендз, 2002. 206 с.
2. Аксенов К.А., Гончарова Н.В. Динамическое моделирование мультиагентных процессов преобразования ресурсов: монография. Екатеринбург: ГОУ ВГЮ "УГТУ-УПИ" 2006. 311с.
3. Аксенов К.А. Исследование и разработка средств имитационного моделирования дискретных процессов преобразования ресурсов: Дис. ... канд.
техн. наук / ГОУ ВПО "УГТУ-УПИ". Екатеринбург. 2003. 188 с.
4. Швецов А.Н. Модели и методы построения корпоративных интеллектуальных систем поддержки принятия решений: Дис. ... д-ра техн. наук. СПб.. 2004. 461 с.
5. Частиков А.П., Гаврм.юва Г.А., Белов Д.Л. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS. СПб.: БХВ-Петербург. 2003. 608 с.
В. В. Пойкалайнен, A.A. Трофимов Алгоритм определения коэффициентов для решения задачи
оптимального планирования оборота особей
Объект исследования данной статьи — система, состоящая из множества особей, непрерывно развивающихся во времени. Особи разделены на дискретные стадии по возрастному фактору. Обозначим набор всех стадий через J: г.'" - входной возраст стадии /, /.""' - выходной возраст стадии / (/.'" < /.""' < V /). Здесь и далее у'.у'1.у2 е J. Если стадия /2 следующая за у'1. то
/.,""' = 1' Р-
В работе [1] дано решение задачи оптимального планирования оборота системы из множества особей с использованием девяти экспертно-определенных субъективных коэффициентов. В ней они используются для моделирования движения особей, расчета затрат на их содержание и доходов от реализации продукции, получаемой от особей в течение периода. Такие коэффициенты будем называть оборотными. Сегодня расчет оборота подоб-
ных систем выполняется для частных случаев [1, 2].
Цель данной работы — разработка алгоритма для автоматизации вычисления оборотных коэффициентов без участия экспертов и для различных множеств особей, подобных рассмотренным в [1]. Решение задачи будем искать с использованием только возрастных интервалов и длины периода.
Расчет одного из оборотных коэффициентов
В работе [ 1 ] при описании коэффициента т, рассматривается множество особей, которые присутствуют в исследуемой системе и в начале планового периода находятся в возрасте 12-18 месяцев. Обозначим эту стадию через а. В течение планового периода данная группа особей переходит сначала в стадию Ь (18-27 мес.). затем
