CC BY
18
10.36724/2409-5419-2021-13-1-24-35
К ВОПРОСУ ПОСТРОЕНИЯ АГЕНТНОЙ МОДЕЛИ ТЕХНИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ СИСТЕМЫ СВЯЗИ СПЕЦИАЛЬНОГО НАЗНАЧЕНИЯ
ВОЛКОВ
Денис Владимирович1 САЕНКО
Игорь Борисович2
ШАКУРОВ Радик Шамилевич3
УЛАНОВ
Андрей Вячеславович4
Сведения об авторах:
1
к.т.н., заместитель начальника отдела 16 Центрального научно-исследовательского испытательного ордена Красной Звезды института Министерства обороны Российской Федерации имени маршала войск связи А.И.Белова, г. Мытищи, Россия, denmarath@mall.ru
2д.т.н., профессор, профессор Военной академии связи имени Маршала Советского Союза С.М. Буденного, г. Санкт-Петербург, Россия, 1Ьваеп@ mall.ru
3к.т.н., заместитель начальника 16 Центрального научно-исследовательского испытательного ордена Красной Звезды института Министерства обороны Российской Федерации имени маршала войск связи А.И.Белова, г. Мытищи, Россия, kolobrodov75@mall.ru
4к.т.н., начальник управления 16 Центрального научно-исследовательского испытательного ордена Красной Звезды института Министерства обороны Российской Федерации имени маршала войск связи А.И.Белова, г. Мытищи, Россия, ulanov_a_v@mall.ru
АННОТАЦИЯ
Для исследования сложно организованных систем, к которым относятся системы связи, используется как аналитическое, так и имитационное моделирование. В последнее время широкое распространение получает имитационное моделирование, которое становится одним из наиболее мощных инструментов анализа и синтеза, используемым специалистами при исследовании и проектировании сложных систем. Однако традиционное имитационное моделирование, как правило, имеет ряд трудностей, которые являются следствием попытки представить процессы в реальных системах с большей детализацией. При этом в настоящее время в моделировании наблюдается тенденция к повышению точности и адекватности создаваемых моделей. Ответом на это требование служит возникновение агентного имитационного моделирования. В работе преследуется цель показать возможность и целесообразность применения этого достаточно нового направления моделирования для исследования системы связи специального назначения (СС СН). Системы связи специального назначения как объект моделирования представляет собой достаточно сложную систему, характеризуемую многими параметрами, причем попытка улучшения одних характеристик может приводить и зачастую приводит к ухудшению других характеристик этой системы. В статье рассматривается построение модели технического обеспечения системы связи специального назначения на базе агентного подхода. Предлагаемый подход к построению такого рода модели, в отличие от известных подходов к построению имитационных моделей, позволяет исследовать систему «снизу-вверх». Разработанная модель предоставляет возможность оценивать качество функционирования системы связи специального назначения с учетом показателей функционирования ее элементов, представленных в виде отдельных взаимодействующих агентов, а также множества случайных факторов. Рассматриваются вопросы применения агентного подхода к моделированию технического обеспечения системы связи специального назначения. Сформулированы постановки задач анализа и синтеза системы связи специального назначения. Обсуждаются состав компонентов и структура агентной модели. Демонстрируются аспекты реализации агентной модели в инструментальной среде АпуЬэдю и возможности проведения экспериментов с использованием этой модели. Показано, что агентная модель технического обеспечения системы связи специального назначения является универсальной для систем, реализующих аналогичные функции, позволяет имитировать, задавать и изменять множество характеристик сети в широком диапазоне, а также определять коэффициент технической готовности этой системы.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: имитационное моделирование, агентная модель, техническое обеспечение, система связи, коэффициент технической готовности.
Для цитирования: Волков Д.В., Саенко И.Б., Шакуров Р.Ш., Уланов А. В. К вопросу построения агентной модели технического обеспечения системы связи специального назначения // Наукоемкие технологии в космических исследованиях Земли. 2021. Т. 13. № 1. С. 24-35. doi: 10.36724/2409-5419-2021-13-1-24-35
Введение
Имитационное моделирование является одним из мощных инструментов для анализа и синтеза, который используют специалисты при исследовании и проектировании сложных систем.
Общеизвестно, что правильно поставленный натурный эксперимент, т.е. исследование свойств объекта на самом объекте, максимально информативен. Оказывается, что эксперимент с компьютерной имитационной моделью вполне конкурентоспособен с натурным экспериментом. Не говоря о том, что натурный эксперимент в ряде случаев вообще невозможен или нецелесообразен, эксперимент с имитационной моделью может быть приемлемо информативным и выполнен значительно быстрее и дешевле натурного [1].
Имитационное моделирование предполагает представление модели в виде некоторого алгоритма—компьютерной программы,— выполнение которого имитирует последовательность смены состояний в системе и таким образом представляет собой поведение моделируемой системы. Имитационная модель реализует временную диаграмму функционирования моделируемой системы. Имитационные модели достаточно просто учитывают влияние случайных факторов. Для аналитических моделей это серьезная проблема [2, 3]. При наличии случайных факторов в имитационной модели необходимые характеристики моделируемых процессов получаются многократными реализациями и дальнейшей статистической обработкой накопленной информации.
Процесс функционирования сложных технических систем, таких как система связи специального назначения (СС СН), оценивается с помощью ряда характеристик, каждая из которых должна удовлетворять требованиям, предъявляемым к системе связи специального назначения, представляя собой величину, зависящую от процесса функционирования системы, давать наглядное представление об одном из свойств системы.
При этом функциональные характеристики системы связи специального назначения должны отражать определенные их свойства, целевые требования, удовлетворять граничным требованиям, а также измеряться качественными характеристиками и количественными показателями. Совокупность основных функциональных характеристик определяет качество функционирования системы связи специального назначения. Влияя определенным образом на характеристики СС СН, можно добиться соответствия системы предъявляемым к ней требованиям.
Поэтому для определения показателей оценки качества функционирования следует использовать имитационное моделирование вследствие недостаточной эффективности аналитического метода. Поскольку все процессы должны исследоваться в динамике, то необходимо разработать агент-ную модель технического обеспечения СС СН [4-6].
Формализованное описание модели
Агентное моделирование — это новый подход к моделированию систем, содержащих автономных и взаимодействующих агентов. В основе агентного подхода лежит понятие мобильного программного агента, который реализован и функционирует как самостоятельная специализированная компьютерная программа или элемент искусственного интеллекта.
Агентная модель технического обеспечения системы связи создаётся для оценки в течении заданного времени функционирования математического ожидания ее коэффициента технической готовности.
Агентная модель разрабатывается как множество объектов (пунктов управлений). Объекты могут быть использованы в других объектах (то есть, поддерживается иерархия произвольной глубины), при этом есть объект верхнего уровня. Это означает, что конкретно для каждого пункта управления агентом верхнего уровня будет являться геоинформационное пространство, а агентами нижнего уровня специальные машины с их обслуживающим персоналом, каждый из которых имеет определенный интерфейс (порты входа и выхода заявок, параметры, функции и переменные) [7, 8].
Возможно построение произвольного количества экземпляров того же объекта, но только с различными параметрами и функциями в разных частях модели.
Надежность системы связи характеризуется надежностью передачи сообщений между должностными лицами. Надежность типовых физических каналов и трактов оценивается по единым показателям: состояниями готовности и неготовности (сбоя или отказа).
Для оценки возможных состояний системы связи в настоящее время применяется следующий показатель — коэффициент технической готовности (КТГ).
Агентная модель технического обеспечения СС СН предназначена для оценки математического ожидания коэффициента технической готовности каждого узла системы связи, а также коэффициента технической готовности системы связи в целом, и оптимального количества транспорта для доставки материальных средств, и специалистов [9, 10].
Для решения данной задачи необходимо последовательно выполнить следующие действия:
- определить типовой и количественный состав согласно постановке задачи;
- задаться местоположениями пунктов управления согласно обстановке, маршрутами до всех пунктов управления;
- описать процесс оформления заявки на обслуживание, заказа запчастей и т.п.;
Ограничения и допущения:
- среднесуточные потери определяются установленными нормативами;
- поток эксплуатационных отказов в течении суток простейший;
- время восстановления является случайной величиной, распределенной по экспоненциальному закону;
- каждый пункт управления отправляет запрос одинаковой формы на обслуживание, ремонт и т.п.;
Разработка модели-агента
«Узел связи (Пункт управления)»
Узлы связи характеризуются тремя состояниями:
- готовность — состояние, при котором сохраняется способность физического канала к передаче сообщений между абонентами.
- сбой — кратковременное нарушение готовности, при котором может произойти отказ в предоставлении физического канала должностному лицу.
- отказ — нарушение готовности, при котором требуется вмешательство обслуживающего персонала для ее восстановления.
Для каждого узла связи задаются свои состояния. Состояния узла: готовность (работает) и сбой (ожидание технического обслуживания). Когда узел связи находится в состоянии отказа (выход из строя), отправляется запрос на обслуживание авиатранспортом (вертолетом). Когда подходит время планового обслуживания, отправляется запрос на авто транспорт (автомобиль) [11-13].
Переход из состояния готовности в состояние отказа происходит с заданной интенсивностью:
I =т
(1)
где I — интенсивность выхода из строя t — среднее
отк А срврнотк А
время выхода из строя.
Переход из состояния в состояние отказа (выхода из строя) является случайной величиной, распределенной по экспоненциальному закону. Переход обратно происходит при получении сообщения «исправлено». Работающий узел может получать сообщение «запланировано». Это означает, что ему требуется плановое техническое обслуживание. И тогда узел меняет состояние готовность на состояние сбой. Когда узел связи получает сообщение «исправлено», то узел снова может вернуться в рабочее состояние. Переход из состояния сбоя в состояние отказа осуществляется с заданной интенсивностью I . Данная 1отк является случайной величиной, распределенной по экспоненциальному закону. Согласно установленных нормативов по плановому техническому обслуживанию добавим событие плановое техническое обслуживание £ ,
^ планто'
которое будет запускаться циклически, и оно будет запускать переход из состояния готовности в состояние отказа, т. е. из состояния работ в состояние технического обслуживания. Данные переходы представлены на рис. 1.
Рис. 1. Диаграмма состояний агента «Узел связи»
Разработка моделей-агентов «Транспорт» Для использования двух видов транспорта необходимо создать две модели агентов: «Вертолёт» и «Автомобиль». Созданные агенты унаследуют конфигурацию агента «Транспорт». Поэтому их состояния и действия будут идентичными.
Диаграмма первоначального размещения агентов «Вертолёт» и «Автомобиль» согласно обстановке представлена на рис. 2.
Рис. 2. Диаграмма размещения агентов «Вертолёт» и «Автомобиль»
Согласно рис. 2, транспорту заданы координаты «РВБ», значит, транспорт находится в «РВБ». Эти коорди-
наты можно изменять согласно обстановке.
Транспорт находится в четырех состояниях:
1) находится в РВБ (или на станции технического обслуживания, СТО);
2) движется к «РВБ» (СТО);
3) находится на «пункте управления»;
4) движется на «пункт управления».
Переход из состояния 1 в состояние 2 происходит при получении сообщения «запрос технического обслуживания». Это действие осуществляется безусловно, и транспорт двигается в точку координат пункта управления.
Переход из состояния 3 в состояние 4 происходит по прибытию транспорта на пункт управления. Специалисты, прибывшие на пункт управления, начинают выполнять свою задачу сразу. По завершению обслуживания транспортное средство с прибывшими специалистами может отправляться обратно в «РВБ (СТО)». Логика движения транспорта, то есть его действий, настраивается с помощью переходов различных типов. Диаграмма состояний агентов «Вертолёт» и «Автомобиль» представлена на рис. 3.
Рис. 3. Диаграмма состояний агентов «Вертолёт» и «Автомобиль»
Разработка модели-агента «РВБ (СТО)»
Действия агента «РВБ (СТО)» заключаются в определении типа транспорта, который нужно отправить на проведение технического обслуживания, то есть автомобиль или вертолет, а также наличие свободного транспорта в «РВБ (СТО)». Диаграмма действий представлена на рис. 4.
Действия агента «РВБ (СТО)» выполняются по запросам, поступающим с пунктов управлений. Когда с пункта управления отправляется запрос на обслуживание,
агент «РВБ (СТО)» должен отправлять соответствующий тип транспорта со специалистами.
Выход из строя узла связи во время проведения технического обслуживания является случайной величиной, распределенной по экспоненциальному закону. Время ремонта узла рассчитывается:
t = ехр (1/t ),
ремуз А 4 срремуз''
где ¿срремуз — среднее время ремонта узла.
(2)
Коэффициент технической готовности узла К
рассчитывается:
K = 1 - t / t ,
тгуз сумремуз мод7
(3)
где t — суммарное время ремонта узла; t — время
сумремуз ^ А А А ^ 7 мод А
моделирования.
Полученные КТГ узлов используются для определения среднего значения, то есть математического ожидания КТГ системы связи. Для этого задаётся функция сбора статистики у популяции агентов «Узел связи (ПУ)». КТГ узла связи можно рассчитать и по времени его нахождения в исправном состоянии. Итак, в результате действий децентрализованных агентов «Узел связи (ПУ)» определяется КТГ системы связи.
Поведение транспорта в модели одинаковое, поэтому нет необходимости разделять их, чтобы рассчитать коэффициент использования. Для расчета использования транспортного средства необходимо учитывать время движения из РВБ и возвращения обратно в РВБ.
Коэффициент использования транспортного средства К рассчитывается:
исптс г
K = t / t ,
исптс исптс мод'
(4)
где ¿исптс — суммарное время использования транспортного средства.
Рис. 4. Диаграмма действий агента «РВБ»
Реализация агентной модели технического обеспечения системы связи специального назначения
В программной реализации агентной модели технического обеспечения СС СН появляется рабочее пространство среды разработки имитационных моделей. Необходимо нанести обстановку на карту местности. Для этого из панели Проекты переносятся модели-агенты на наборное поле (рис. 5).
Рис. 5. Вариант размещения моделей-агентов
В качестве исходных данных в модели предусмотрен ввод следующих параметров:
- количество вертолетов для периодического технического обслуживания и ремонта вышедших из строя ПУ(УС);
- количество автомобилей для периодического технического обслуживания и ремонта вышедших из строя ПУ(УС);
- периодичность проведения периодического технического обслуживания и ремонта вышедших из строя ПУ(УС);
- скорость движения автомобиля, участвующего в ПТО и ремонте вышедших из строя узлов связи;
- время проведения ПТО и ремонта;
- время выхода из строя узла связи;
- скорость полёта вертолёта, участвующего в ПТО и ремонте вышедших из строя узлов связи;
- время ремонта вышедшего из строя узла связи.
В разработанной модели можно использовать два типа транспорта: автомобили и вертолёты. Диаграмма действий для моделирования транспорта в разработанной агентной модели технического обеспечения СС СН представлена на рис. 6.
Тип транспорта, который нужно отправить для проведения периодического обслуживания и ремонта, то есть автомобиль или вертолёт, а также определение на-
Рис. 6. Диаграмма действий транспорта
личия свободного транспорта осуществляется ремонтно-восстановительной базой (РВБ).
Действия РВБ выполняются по запросам, поступающим с узлов связи. Действия РВБ описываются с помощью диаграммы действий, представленной на рис. 7.
Как было отмечено, при построении моделей-агентов
«ПУ (УС)», они могут находиться в разных состояниях.
Переход из состояния «работает» («готовность») в состояние «выход из строя» («отказ») происходит с заданной интенсивностью, которая равняется 1Лср.но, где tср. но - среднее время наработки на отказ. Диаграмма состояний узла связи представлена на рис. 8.
Рис. 7. Диаграмма действий РВБ
а Узел и
О л
statec hart
{^t срВремяНарОтказ
времяПланТехОбсл ^
Работает Ни-
Q работает Q ожидТехОбсл Q поискТранспорта V Q поискЗапроса
J^O ^Обслуживание
_
ВыхадИ ¡Строя J
Рис. 8. Диаграмма состояний узла связи
Для определения КТГ узлов связи необходимо внести дополнения в диаграмму агента Узел (рис. 9). Для этого необходимо создать элемент «Параметр» и дать ему
имя, например, «врМод».
Так как «ПУ (УС)» будут выходить из строя, то необходимо добавить код в поле «Действие» (рис. 10).
Рис. 9. Элементы для определения КТГ узлов связи
3 Свойства S3
С?
"ч transition - Переход
Имя;
Происходит;
Интенсивность;
Действие;
transition2 □ Отображать имя П Исключить
С заданной интенсивностью v
Я
в неделю v
врРекУзла = exponential(1/срВрЕемУэла); сукВрРемУзла += врРекУзла;
□
Рис. 10. Код в transition для расчёта КТГ узлов связи
Необходимо выделить элемент «Событие» и ввести свойства (рис. 11). КТГ узлов связи будут рассчитываться только в конце моделирования. За счёт этого сократится машинное время.
Результаты расчёта КТГ узла связи «узел[0]» после моделирования в течение года представлены на рис. 12.
В модели имеется возможность проверять состояние разных узлов связи соответственно их порядковому номеру. Когда узел связи появится в пространстве, будет вы-
делено его текущее состояние, а все элементы типа агента будут отображать его показатели [14-16].
По полученным КТГ узлов связи определяется среднее значение, т. е. математическое ожидание КТГ системы связи. Для этого задается следующая функция сбора статистики у популяции агентов «Узел» (рис. 13).
После задания необходимых параметров запускается модель. Пример результатов моделирования представлен на рис. 14.
Рис. 11. Свойства элемента «Событие Расчёт КТГ»
Рис. 12. Результаты расчёта КТГ узла [0] связи
РАДИОТЕХНИКА И СВЯЗЬ
§)мз »г
Ор^
М
Ф транспорт [„] ^ автомобил ь [„I ф вертолет (.,]
Г?
□ Свойств* ЕЗ Ш узел - Узел
Имя: узел
Отображать имя О Исключить О Одиночный агент ® Популяция агентов Популяция: О Изначально пуста
® Содержит заданное кол-во агентов О Загружается из базы данных Начальное количество агентов: —л 10
250 часы ч
* недели Ч
10 часы N
8760 часы *
врПланТехОбслУзла: срВрРемУзла: =л
врМод:
* Движение
► Начальное местоположение
* Статистика
Имя: узел51э1
Тип: О Кол-во О Сумма ©Среднее О Мин. О Макс. Выражение: 1сеш.кт гУзл а
Щ ¡ш
Рис. 13. Задание функции сбора статистики у популяции
0 ТехОбеспечение: £ти1йюп - Алу1одк Р1Е [ИСПОЛЬ... -ОХ
► - И ■ | <8в » XI © ^1уэел[0] I
V
срБрНарОткаэУзла
250 "X*
З1а1е<*1аг1
<3 врПланТехОбслУзла
работает
сше
О ожидТехОбсл от
@ поиасТранспорта поискЗапроса
Работает
■' — ^^Техобслуживание ^
□ и
ВыходИзСтроя
)
4г планТехОбслУэла С*: ерМод срБрРенУзла О врРенУала
г т 6,740 10 * 12,522
О суиВрРемУзла Ф рзсчётКТГ О ктгУзла © ктгСистСеязи
406.606 ' 0.954 0.959
Прогон: О О Завершен Время: 6760.00 Прогон:
В I 0,4с
Рис. 14. Результаты расчёта КТГ системы связи
Заключение
Предлагаемый подход к построению модели технического обеспечения СС СН на основе агентного моделирования, в отличие от известных подходов к построению имитационных моделей, позволяет исследовать систему
«снизу-вверх». Взаимодействие агентов порождает новое поведение системы, учитывающее воздействие различных факторов. Разработанная модель предоставляет возможность оценивать качество функционирования системы
связи специального назначения по качеству функционирования ее объектов, представленных в моделях в виде отдельных взаимодействующих агентов, и с учетом множества случайных факторов. Агентная модель технического обеспечения СС СН является универсальной для систем, реализующих аналогичные функции и позволяет имитировать, задавать и изменять множество характеристик сети в широком диапазоне, а также определять КТГ СС СН.
В качестве направлений дальнейших исследований предлагается создание многоуровневой комплексной и динамичной модели, включающей множество моделей, объединенных единством цели, исходных данных и общей методологией решения задач построения и функционирования сложных организационно-технических систем.
Литература
1. Саенко И. Б., Волков Д.В., Ясинский С. А. Моделирование корпоративных телекоммуникационных сетей на основе агентно-го подхода // Информация и космос. 2020. № 1. С. 52-59.
2. Волков Д. В. Мультиагентная модель сети передачи данных специального назначения // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2018. № 12. С. 411-417.
3. Волков Д. В., Саенко И. Б., Старков А.М, Султан-беков А. Т. Оценка устойчивости сети передачи данных в условиях деструктивных воздействий // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2018. № 12. С. 358-363.
4. Волков Д. В., Саенко И. Б., Старков А.М. Методика оценки пропускной способности сети связи специального назначения в условиях деструктивных воздействий на элементы сети // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2018. № 12. С. 391-395.
5. Старков А. М, Саенко И. Б., Волков Д. В. Методика технологического управления виртуальными локальными вычислительными сетями специального назначения // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2018. № 12. С. 423-435.
6. Стародубцев Ю.И., Анисимов В.В., Бречко А.А., Волков Д.В., ЛьвоваН.В. Способ резервного копирования // Вопросы оборонной техники. Серия 16: Технические средства противодействия терроризму. 2018. № 7-8(121-122). С. 77-84.
7. Волков Д. В. Методика оценки качества функционирования сети передачи данных специального назначения // Хроники
объединенного фонда электронных ресурсов Наука и образование. 2018. № 1 (104). С. 3.
8. Волков Д. В., Саенко И. Б. Подход к обоснованию критерия эффективности функционирования сетей передачи данных // Труды ЦНИИС. 2018. Т. 2. № 6 (6). С. 68-71.
9. Волков Д. В. Имитационное мультиагентное моделирование системы связи специального назначения // International Journal of Advanced Studies. 2017. Т. 7. № 1-2. С. 31-37.
10. Волков Д. В., Хилько В. О., Петухов А. В. Мультиагентное моделирование сети передачи данных // Сборник статей «Методы и технические средства повышения эффективности использования электрооборудования в промышленности и сельском хозяйстве». 2016. С. 626-631.
11. Боев В. Д., Волков Д. В., Кондратов Ю.В., Ткачев Д. Ф., Теплое И.В, Сабуров А. В. Агентная модель функционирования доставки материальных средств // Хроники объединенного фонда электронных ресурсов Наука и образование. 2017. № 6 (97). С. 22.
12. Боев В. Д., Волков Д. В., Ткачев Д. Ф., Кондратов Ю. В. Мо-дель функционирования сети связи // Хроники объединенного фонда электронных ресурсов Наука и образование. 2017. № 2(93). С. 29.
13. Боев В. Д., Волков Д.В., Ткачев Д. Ф, Педан А.В., Кондратов Ю. В., Атлапов М.В. Мультиагентная имитационная модель функционирования системы связи // Навигатор в мире науки и образования. 2017. № 1 (34). С. 631-638.
14. Боев В. Д., Волков Д. В., Кондратов Ю.В. Применение мультиагентного имитационного моделирования для построения системы поддержки принятия решений в системе связи военного назначения // Материалы всероссийской научно-практической конференции «Прошлое, настоящее и будущее российской цивилизации». 2015. С. 331-334.
15. Ануфренко А.В., Волков Д. В., Канаев А. К. Механизмы обеспечения отказоустойчивости пакетно-ориентированных сетей связи // Сборник научных статей IV Международной научно-технической и научно-методической конференции «Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании». В 2 т. 2015. С. 198-202.
16. Ануфренко А. В., Волков Д. В., Канаев А. К. Принцип организации узла агрегации мультисервисной сети связи // С борник научных статей IV Международной научно-технической и научно-методической конференции «Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании». В 2 т. 2015. С. 203-206.
РАДИОТЕХНИКА И СВЯЗЬ
ON THE ISSUE OF CONSTRUCTING AN AGENT MODEL OF TECHNICAL SUPPORT FOR A SPECIAL-PURPOSE COMMUNICATION SYSTEM
DENIS V. VOLKOV
Mytishchi. Russia, denmarath@mall.ru
IGOR B. SAENKO
Saint-Petersburg. Russia, lbsaen@mall.ru
RADIK SH. SHAKUROV
Mytishchi. Russia, kolobrodov75@mail.ru
ANDREI V. ULANOV
Mytishchi. Russia, ulanov_a_v@mail.ru
KEYWORDS: simulation modeling; agent model; technical support; communication system; coefficient of technical readiness.
ABSTRACT
To study complex systems, which include communication systems, both analytical and simulation modeling are used. Recently, simulation modeling has become widespread, which is becoming one of the most powerful analysis and synthesis tools used by specialists in the study and design of complex systems. However, traditional simulation modeling usually has a number of difficulties that arise from trying to represent processes in real systems in greater detail. At the same time, there is currently a tendency in modeling to improve the accuracy and adequacy of the created models. The answer to this requirement is the emergence of agent-based simulation. The aim of the article is to show the possibility and feasibility of using this rather new direction of modeling for the study of a special purpose communication system (SPCS). SPCS as an object of modeling is a rather complex system characterized by many parameters, and an attempt to improve some characteristics can and often leads to deterioration of other characteristics of this system. The work discusses the construction of a model of technical support for the SPCS based on the agent-based approach. The proposed approach to the construction of such a model, in contrast to the well-known approaches to the construction of simulation models, allows you to study the system "bottom-up". The developed model provides an opportunity to assess the quality of functioning of the SPCS taking into account the performance indicators of its elements, presented in the form of individual interacting agents, as well as a variety of random factors. The article deals with the application of the agent-based approach to modeling the technical support of the SPCS. The formulations of the problems of analysis and synthesis of SPCS are formulated. The composition of the components and the structure of the agent model are discussed. The aspects of the implementation of the agent-based model in the AnyLogic tool environment and the possibility of conducting experiments using this model are demonstrated. It is shown that the agent-based model of the technical support of the SPCS is universal for systems that implement similar functions. It allows
simulating, setting and changing many network characteristics in a wide range, as well as determining the coefficient of technical availability of this system.
REFERENCES
1. Saenko I. B., Volkov D. V., Yasinsky S. A. Modeling of corporate telecommunication networks based on the agent-based approach. Information and Space. 2020. No. 1. Pp. 52-59. (In Rus)
2. Volkov D. V. Multiagent model of a special-purpose data transmission network. Bulletin of the Tula State University. Technical science. 2018. No. 12. Pp. 411-417. (In Rus)
3. Volkov D. V., Saenko I. B., Starkov A. M., Sultanbekov A. T. Assessment of the stability of the data transmission network in the conditions of destructive influences. Bulletin of the Tula State University. Technical science. 2018. No. 12. Pp. 358-363. (In Rus)
4. Volkov D. V., Saenko I. B., Starkov A. M. Methodology for assessing the throughput of a special-purpose communication network under conditions of destructive influences on network elements. Bulletin of the Tula State University. Technical science. 2018. No. 12. Pp. 391-395. (In Rus)
5. Starkov A. M., Saenko I. B., Volkov D. V. Technological management technique for special purpose virtual local area networks. Bulletin of the Tula State University. Technical science. 2018. No. 12. Pp. 423-435. (In Rus)
6. Starodubtsev Yu.I, Anisimov V. V., Brechko A.A., Volkov D.V., Lvo-va N.V. Backup method. Questions of defense technology. Series 16: Technical means of countering terrorism. 2018. No. 7-8 (121-122). Pp. 77-84. (In Rus)
7. Volkov D. V. Methodology for assessing the quality of the functioning of a special-purpose data transmission network. Chronicles of the United Fund of Electronic Resources Science and Education. 2018. No. 1(104). Pp. 3. (In Rus)
8. Volkov D. V., Saenko I. B. An approach to substantiating the criterion of the efficiency of the functioning of data transmission networks. Transactions of TsNIIS. St. 2018. Vol. 2. No. 6 (6). Pp. 68-71. (In Rus)
9. Volkov D. V. Simulation multi-agent modeling of a special-purpose communication system. International Journal of Advanced Studies. 2017. Vol. 7. No. 1-2. Pp. 31-37. (In Rus)
10. Volkov D. V., Khilko V. O., Petukhov A. V. Multi-agent modeling of a data transmission network. Sbornik statej "Metody i tehnicheskie sred-stva povysheniya "effektivnosti ispol'zovaniya "elektrooborudovaniya v promyshlennosti isel'skom hozyajstve"[Proc. of the conference "Methods and technical means of increasing the efficiency of using electrical equipment in industry and agriculture"]. 2016. Pp. 626-631. (In Rus)
11. Boev V. D., Volkov D. V., Kondrashov Yu.V., Tkachev D. F., Teplov I. V., Saburov A. V. An agent model of the functioning of the delivery of material resources. Chronicles of the United Fund of Electronic Resources Science and Education. 2017. No. 6 (97). Pp. 22. (In Rus)
12. Boev V.D., Volkov D.V.,Tkachev D.F., Kondrashov Yu.V. Communication network functioning model. Chronicles of the United Fund of Electronic Resources Science and Education. 2017. No. 2 (93). Pp. 29. (In Rus)
13. Boev V. D., Volkov D.V.,Tkachev D.F., Pedan A.V., Kondrashov Yu.V., Ashlapov M. V. Multi-agent simulation model of the communication system functioning. Navigator in the world of science and education. 2017. No. 1 (34). Pp. 631-638. (In Rus)
14. Boev V. D., Volkov D. V., Kondrashov Yu. V. Application of multi-agent simulation for building a decision support system in a military communications system. Materialy vserossijskoj nauchno-prakticheskoj konferencii "Proshloe, nastoyaschee i buduschee rossijskoj civilizacii" [Proc. of the All-Russian Scientific and Practical Conference "Past, present and future of russian civilization"]. 2015. Pp. 331-334. (In Rus)
15. Anufrenko A. V., Volkov D. V., Kanaev A. K. Mechanisms for ensuring fault tolerance of packet-oriented communication networks. Sbornik nauchnyh statej IV Mezhdunarodnoj nauchno-tehnicheskoj i nauchno-metodicheskoj konferencii "Aktual'nye problemy infote-lekommunikacij v nauke i obrazovanii" [Proc. of IV International scientific-technical and scientific-methodical conference "Actual problems of information telecommunications in science and education"]. 2015. Pp. 198-202. (In Rus)
16. Anufrenko A. V., Volkov D. V., Kanaev A. K. The principle of organizing the aggregation node of a multiservice communication network. Sbornik nauchnyh statej IV Mezhdunarodnoj nauchno-tehnicheskoj i nauchno-metodicheskoj konferencii "Aktual'nye problemy infote-lekommunikacij v nauke i obrazovanii" [Proc. of IV International scientific-technical and scientific-methodical conference "Actual problems of information telecommunications in science and education"]. 2015. Pp. 203-206. (In Rus)
INFORMATION ABOUT AUTHORS:
Volkov D.V., Ph.D., Deputy Head of Department of the Federal State Budgetary Institution "16 Central Research Institute" of the Ministry of Defense of Russia;
Saenko I.B., Ph.D., Full Professor, Professor of the Military Telecommunication Academy;
Shakurov R.Sh., Ph.D., Deputy Head of the Federal State Budgetary Institution "16 Central Research Institute" of the Russian Ministry of Defense;
Ulanov A.V., Ph.D., Head of Department of the Federal State Budgetary Institution "16 Central Research Institute" of the Russian Ministry of Defense.
For citation: Volkov D.V., Saenko I.B., Shakurov R.Sh., Ulanov A.V. On the issue of constructing an agent model of technical support for a special-purpose communication system. H&ES Research. 2021. Vol. 13. No. 1. Pp. 24-35. doi: 10.36724/2409-5419-2021-13-1-24-35 (In Rus)
HA/KOEMKME TEXHO/lOfHi/i
