CC BY
20
УДК 621.317
МЕТОДИКА ОЦЕНИВАНИЯ КАЧЕСТВА АЛГОРИТМОВ ИЗМЕРЕНИЙ ПАРАМЕТРОВ ТРАНСПОРТНОЙ СЕТИ СВЯЗИ
А.В. Боговик, О.А. Губская
Описывается методика оценивания качества алгоритмов измерений параметров транспортной сети связи, состоящей из совокупности логически взаимоувязанных этапов, которые отражают последовательность априорной оценки качества алгоритма измерений параметров транспортной сети связи по определенным показателям существенных свойств анализируемого алгоритма.
Ключевые слова: алгоритм измерений, транспортная сеть связи, методика оценивания качества.
Успешность решения задачи построения автоматизированной системы управления транспортной сетью связи (АСУ ТСС) во многом связана с наличием в ее структуре эффективной информационно-измерительной системы (ИИС), решающей задачи мониторинга состояния транспортной сети, в том числе реализации процессов измерений параметров (характеристик) ее элементов. В этой связи весьма важным является методологический подход к формированию и оцениванию разрабатываемых алгоритмов (протоколов) измерений параметров ТСС, учитывающий современные требования к качеству реализуемых информационных процессов мониторинга и управления. Оптимальным вариантом алгоритма измерений будет такой, который при заданных внешних условиях достигает максимального значения показателя качества (эффективности, результативности) в рамках заданных ограничений.
В общем случае, задачу количественного оценивания качества алгоритмов измерений параметров транспортной сети связи можно сформулировать следующим образом:
A : Y = |yx,y2,...,y,,...,y}^8 (1)
где: A - алгоритм измерения (АИ), Y - обобщенный показатель качества, |yx, y 2,..., yi,..., y} - множество показателей отдельных свойств алгоритма измерения,
8 - область допустимых значений показателей заданных свойств.
Предлагаемая методика оценивания качества алгоритмов измерений параметров транспортной сети связи разработана на основе методов общей теории алгоритмов и направлена на решение следующих практических задач:
осуществление процедуры оценивания и выбора оптимального (рационального) варианта измерений из нескольких сформированных вариантов, реализующих заданную функцию, удовлетворяющего заданным требованиям адекватности, универсальности, оперативности и ресурсопотребления;
получение временных оценок выполнения алгоритма измерений; осуществление разработки и совершенствования эффективных алгоритмов измерений на основе практического анализа;
определение возможных путей оптимизации алгоритмов измерений при решении задач мониторинга и управления ТСС.
Методика состоит из совокупности логически взаимосвязанных этапов, отражающих последовательность априорной оценки качества алгоритмов измерений параметров транспортной сети по заданным показателям свойств анализируемых алгоритмов.
Основными этапами методики являются:
1. Общая постановка задачи на анализ качества алгоритма измерений параметров транспортной сети связи.
2. Проверка правильности математической модели, реализуемой алгоритмом измерений.
3. Структурно-логический анализ алгоритма измерений.
4. Формирование массива исходных данных, требуемых для анализа алгоритма измерений.
5. Задание требований к показателям оцениваемых свойств анализируемого алгоритма измерений.
6. Осуществление проверки адекватности алгоритма измерений.
7. Оценка трудоемкости (вычислительной сложности) алгоритма.
8. Временная оценка алгоритма - оценка оперативности.
9. Оценка универсальности (массовости) алгоритма измерений.
10. Оценка ресурсопотребления алгоритма измерений.
11. Определение соответствия показателей свойств анализируемого алгоритма заданным требованиям.
12. Определение возможных путей оптимизации алгоритма измерений.
На первом этапе производится общая постановка задачи анализа качества алгоритма измерений, выделяется целевое предназначение и решаемый данным алгоритмом класс задач, определяется конечная цель производимого анализа.
Цель оценки алгоритма измерений можно выразить через нахождение коэффициента пригодности анализируемого алгоритма:
КпригАИ : (")(у е Удоп, 1 = 1,...,п) (2)
т.е. алгоритм считается пригодным, если значения всех 1 частных показателей оцениваемых свойств у алгоритма измерений соответствуют области допустимым значений
всех показателей оцениваемых свойств. При этом из всей совокупности свойств алгоритма измерений выбирается только та совокупность свойств, которая характеризует предназначение анализируемого алгоритма и по которым необходимо оценить его качество.
Так как алгоритмы измерений, в общем случае реализуют конкретную математическую модель заданной задачи мониторинга, перед оценкой непосредственно качества алгоритма необходимо оценить правильность реализуемой им математической модели. Математическое моделирование многие считают скорее искусством, чем стройной и законченной теорией. Здесь очень велика роль опыта, интуиции и других интеллектуальных качеств человека. Поэтому при анализе алгоритма измерений необходимо проводить проверку реализуемой алгоритмом математической модели на адекватность. Требование адекватности модели находится в противоречии с требованием простоты, что, безусловно, нужно учитывать при проверке модели на адекватность. Исходный вариант модели предварительно проверяется по следующим основным аспектам: все ли существенные параметры включены в модель; нет ли в модели несущественных параметров;
правильно ли отражены функциональные связи между параметрами; правильно ли определены ограничения на значения параметров; Полученные результаты моделирования подвергаются анализу на соответствие известным свойствам исследуемого объекта. Для установления соответствия создаваемой модели оригиналу используются следующие пути:
сравнение результатов моделирования с отдельными экспериментальными результатами, полученными при одинаковых условиях; использование других близких моделей;
сопоставление структуры и функционирования модели с прототипом.
По результатам проверки модели на адекватность принимается решение о возможности ее практического использования или о проведении корректировки.
На третьем этапе осуществляется структурно-логический анализ алгоритма измерений, в ходе которого необходимо оценить структуру алгоритма, выделить имеющиеся конструкции типа «следование» и «цикл» и их количество, выделить стандартные процедуры, используемые алгоритмом неоднократно, а также те блоки и процедуры, которые являются стандартизированными и апробированными ранее. На этом же этапе определяется структурная сложность алгоритма, на основании чего делаются выводы о необходимости декомпозиции алгоритма на более простые составные части с целью упрощения анализа.
При проведении логического анализа особенно важно выделить все возможные пути реализации алгоритма. Точками ветвления являются конструкции «ветвление». Внутри процедур выделение путей производится отдельно. Фактически, количество путей в алгоритме определяется следующим образом:
k " (3)
Snymeü _ m + 1 + Z1Z Шцк (3)
где m - количество ветвлений алгоритма измерений, не входящих в циклы; тц - количество путей ветвления, входящих в k-й цикл; n - количество итераций k-го цикла; k - количество циклов в алгоритме.
Четвертый этап является одним из самых важных и сложных при проведении анализа качества алгоритма измерений. На данном этапе формируется массив исходных данных для анализа алгоритма, включающий в себя определение входных и выходных данных, их количество и размерность, выделяемые ресурсы и ограничения.
При проведении анализа алгоритма измерений необходимо правильно сформировать массив исходных данных.
Исходными данными для оценивания алгоритма являются:
1. Контрольный набор входных данных.
2. Контрольный набор выходных данных (результатов).
3. Информация о доступном ресурсе Wd {Т, М, Р, S, H}.
Контрольный набор входных данных Xконтр _{хконтр,...,хкпонтр}, предназначен для проверки адекватности алгоритма измерений и формируется таким образом, чтобы имелась возможность проверить наибольшее возможное число вариантов. Множество Xконтр формируется в диапазоне возможных значений состояния того объекта управления, для измерения параметров которого создан анализируемый алгоритм. Для формирования Xконтр целесообразно использовать граничные (нижнее и верхнее) значения диапазона состояний и несколько равномерно распределенных по всему диапазону значений. Следовательно, контрольный набор входных данных можно представить следующим образом:
т
уконтр _ v I I v II упром (4)
X ~Л min U X max U X m VV
1
где Xmin _{xmin1,...,xminn} - множество значений нижней границы диапазона возможных значений состояния объекта измерений; Xmax _{xmax1,...,xmaxn} - множество значений верхней границы диапазона возможных значений состояния объекта измерений; XпГ _{хт1,. ., xmn} - промежуточные значения; т - количество множеств промежуточных значений.
Сформированный таким образом контрольный набор входных данных проверяется путем проведения расчетов на математической модели, реализуемой алгоритмом измерений.
В результате проведения вышеуказанных расчетов с использованием контрольного набора входных данных хконшр сформируется соответствующий ему контрольный набор выходных данных лконтр, представляющий собой множество значений {уКотпр,...,гк°нтр} каждое из которых будет соответствовать входному значению множе-
>•••> Гп
ства [хГтрхКпонтр}, то есть
Xконтр _ ] контр контрУ_* -г^контр _ контр контр I
— \Х1 5...5 Хп } 'К --5---5 Гп \
Данные множества целесообразно свести в таблицу соответствий.
Исходными данными при проведении анализа алгоритма измерений также будут являться сведения о наличии требуемых ресурсов: времени, персонала, аппаратных средств, программных средств, т.е. Wд {Т, Р, S, H}.
На пятом этапе уточняются требования к показателям оцениваемых свойств анализируемого алгоритма измерений. Это осуществляется на основании изучения объектов мониторинга, их свойств, показателей свойств и требований к показателям этих свойств. Требования к показателям оцениваемых свойств анализируемого алгоритма задаются из его целевого предназначения, требований к показателям свойств объекта управления и имеющихся ресурсов. Для алгоритмов измерений, реализующих различные задачи мониторинга ТСС, требования к показателям его свойств будут отличаться.
В общем виде требования к показателям свойств оцениваемого алгоритма измерений можно представить следующим образом:
Кадекв ^ 1
max K
пригАИ
гр ^ грдоп
Т АИ — Т АИ (6)
КК унив ^ 1
WАИ £ W д
На 6-10 этапах производится непосредственно оценка алгоритма измерений по выбранным (для анализа) показателям свойств.
Проверка адекватности алгоритма измерений может осуществляться следующими способами:
1. Путем имитационного моделирования на ПЭВМ.
2. Путем сопоставления логических блоков алгоритма и логических блоков математической модели с проверкой их соответствия и последующими тестовыми прогонами.
Оба способа требуют наличия контрольного набора входных данных, соответствующих им выходных данных (результатов работы алгоритма) и промежуточных данных, подготовленных заранее, и просчитанных с использованием математической модели, реализуемой алгоритмом. Такой набор данных обязательно должен обеспечивать прохождение всех возможных путей исполнения алгоритма Sпутей.
Определение набора входных данных может осуществляться различными способами, например, из множества возможных значений могут выбираться граничные значения и одно или несколько, расположенных между ними. Очевидно, что чем больше контрольных данных будет использоваться для проверки алгоритма, тем лучше результат испытаний.
Реализация первого способа является наиболее предпочтительной, но требует больших затрат времени и других ресурсов, а также наличия специалистов в области имитационных систем. Очевидно, что при оценивании сложных алгоритмов, целесообразно провести имитационное моделирование несмотря на затраты, а при анализе простых алгоритмов достаточно воспользоваться вторым способом.
Второй способ целесообразно применять только при оценивании достаточно простых алгоритмов измерений, при тщательно проверенной на адекватность математической модели. Выделенные при логическом анализе логические блоки алгоритма сравниваются с соответствующими логическими блоками математической модели с проведением контрольных расчетов.
После проведения тестовых прогонов с использованием контрольного набора исходных данных рассчитывается коэффициент адекватности алгоритма измерений:
G(Rадекв)
К
адекв
(7)
G(Rконтр)
где Rадекв)| - мощность множества адекватных результатов; G(лконтр)| - мощность
множества всех контрольных результатов.
В случае, если алгоритм реализует задачу измерения параметров ТСС, то он считается правильным (или адекватным), если в результате проверки одним из двух способов (или комбинированно), все результаты соответствуют контрольному набору, то есть коэффициент адекватности адекв 1 . В противоположном случае следует сделать выводы о том, что качество алгоритма не соответствует заданному и направить алгоритм на доработку или полную переработку. Дальнейший анализ алгоритма нецелесообразен.
Оценка трудоемкости алгоритма измерений. Современные системы управления телекоммуникационными сетями (в том числе транспортными) представляют собой программно-аппаратные комплексы. Поэтому фактически все алгоритмы управления сетями, в том числе и алгоритмы мониторинга (измерений) разрабатываются с учетом их дальнейшей реализации на языках программирования для ЭВМ. Поэтому для анализа алгоритма особую важность играет оценка такого свойства как трудоемкость. Под трудоёмкостью алгоритма следует понимать количество «элементарных» операций совершаемых алгоритмом для решения конкретной задачи в заданной системе.
Оценка трудоемкости алгоритма позволяет увидеть какие временные затраты потребует выполнение алгоритма управления, выделить те части алгоритма, которые имеют наибольшую трудоемкость, что будет являться основанием для оптимизации алгоритма измерений (если это возможно), а также дает возможность сравнивать между собой различные алгоритмы (сформированные с применением различным методов), но направленные на решение одной и той же задачи с последующим выбором наилучшего по показателю трудоемкости.
Оценка оперативности алгоритма измерений. Оценка трудоемкости алгоритма измерений не дает возможности оценить количественно временные затраты при выполнении того или иного алгоритма, позволяя оценить их только на качественном уровне. Для априорной оценки времени выполнения алгоритма необходимо производить расчет показателя оперативности алгоритма измерений.
Для расчета показателя оперативности алгоритмов измерений целесообразна реализация метода пооперационного анализа, сущность которого состоит в получении пооперационной функции трудоемкости для каждой из используемых алгоритмом элементарных операций с учетом типов данных. Следующим шагом является экспериментальное определение среднего времени выполнения данной элементарной операции на конкретной вычислительной машине. Ожидаемое время выполнения рассчитывается как сумма произведений пооперационной трудоемкости на средние времена операций:
n _
таи = x fопаиi х tот (8)
;=1
Другим методом оценивания оперативности может быть метод, который предполагает проведение анализа показателя трудоемкости алгоритма и далее на основе анализа множества реальных программ для решения данного типа задач определяется
частотная встречаемость операций, создаются соответствующие тестовые программы, и определяется среднее время на операцию в данном типе задач
— ^ тип задачи.
На основе полученной информации оценивается общее время работы алгоритма в виде:
Таи = РАИ Х tтип. задачи (9)
Оценка универсальности алгоритма измерений. Универсальность - способность алгоритма измерений обеспечивать решение любой задачи измерений из класса однотипных задач для решения которых он был создан.
Данное свойство может быть выражено через коэффициент универсальности:
К унив (10)
Ба
Ба - множество (класс) однотипных задач; Бр - множество решаемых задач, ВР € Ба .
Расчет ресурсопотребления алгоритма измерений. Алгоритм измерений параметров ТСС характеризуется количеством расходуемых ресурсов. В качестве определяющих, можно выделить временной ресурс (Т), людской ресурс (Р), программный аппаратный (Н). Именно эти виды ресурса определяют затраты на реализацию алгоритма измерений, то есть
Жаи = Зт + Зр + Зs + Зн (11)
где ЗТ + ЗР + ЗS + ЗН - затраты соответствующих ресурсов.
Одиннадцатый этап является логическим заключением непосредственно оценивания качества алгоритма измерений, так как на нем осуществляется сравнение полученных количественных значений показателей анализируемого алгоритма с заданными требованиями, на основании чего, делаются выводы о соответствии показателей свойств оцениваемого алгоритма заданным требованиям, или выводы о необходимости, либо проведения оптимизации алгоритма измерений, либо полной переработки (в случае неудовлетворения заданным требованиям).
Алгоритм измерений считается пригодным для последующей реализации, если значения его показателей соответствуют критериям, представленным в (6). В случае незначительного отклонения от заданных требований, а также используя результаты структурно-логического анализа, делаются выводы о целесообразности и необходимости проведения оптимизации алгоритма измерений. Если значения показателей отличаются от требуемых на значительную величину, то целесообразнее алгоритм переработать полностью, так как проведение оптимизации с большой вероятностью не даст положительного результата.
Таким образом, использование разработанной методики может позволить:
1. Осуществлять проверку адекватности уже имеющихся и вновь формируемых алгоритмов мониторинга (измерений).
2. Оценивать трудоемкость анализируемых алгоритмов.
3. Получать временные оценки алгоритмов измерений.
4. Оценивать универсальность алгоритма для решения множества однотипных
задач.
5. Рассчитать затраты ресурсов алгоритма, необходимые для его выполнения.
Методика может быть использована при оценке качества уже разработанных и
действующих алгоритмов мониторинга (измерений) параметров ТСС с целью определения возможности их усовершенствования и оптимизации. Так же данная методика необходима при разработке новых алгоритмов мониторинга (измерений) для вновь создаваемых информационно-измерительных систем АСУ ТСС, что особенно актуально на данном этапе развития телекоммуникационных сетей связи.
Список литературы
1. Информационно-измерительная техника и технологии / В.И. Калашников, С.В. Нефедов, А.Б. Путилин, Г.Г. Раннев [и др.]. Москва: Высшая школа, 2002. 450с.
2. Новые информационные и сетевые технологии в системах управления военного назначения / А.В. Боговик, А.Г. Нестеренко, С.М. Одоевский [и др.]. СПб.: ВАС, 2010. 432 с.
3. Боговик А.В., Игнатов В.В. Эффективность систем военной связи и методы ее оценки. СПб.: ВАС, 2006. 184 с.
4. Боговик А.В., Губская О.А. Основные задачи и способы измерений характеристик элементов транспортной сети связи военного назначения // Проблемы технического обеспечения войск в современных условиях: сборник научных трудов. 2018. СПб.: ВАС. С. 155-158.
5. Боговик А.В., Губская О.А. Подход к оцениванию оперативности измерений параметров элементов транспортной сети связи военного назначения // Проблемы технического обеспечения войск в современных условиях: сборник научных трудов. 2018. СПб.: ВАС. С. 159-161.
6. Основны синтеза системы управления техническим обеспечением и автоматизированных систем управления / А.В. Боговик, Д.В. Мыльников, А.А. Самохвалов, А. А. Устинов // Проблемы технического обеспечения войск в современных условиях: сборник научных трудов. 2018. СПб.: ВАС. С. 162-165.
Боговик Александр Владимирович, канд. техн. наук, профессор, bogovikav@mail. ru, Россия, Санкт-Петербург, Военная академия связи им. Маршала Советского Союза С. М. Буденного,
Губская Оксана Александровна, адъюнкт, oksanochka23932393@mail.ru, Россия, Санкт-Петербург, Военная академия связи им. Маршала Советского Союза С. М. Буденного
THE TECHNIQUE OF ESTIMA TION OF QUALITY OF THE ALGORITHMS
OF MEASUREMENTS OF THE TRANSPORT NETWORK CONNECTION
A. V. Bogovik, O.A. Gubskaya
This article describes a method of assessing the quality of algorithms for measuring the parameters of the transport communication network (TSS), consisting of a set of logically interrelated stages that reflect the sequence of a priori evaluation of the quality of the algorithm for measuring the parameters of the TSS on certain indicators of the essential properties of the analyzed algorithm.
Key words: the algorithm measurements, the transport network connection, methods of quality assessment.
Bogovik Aleksandr Vladimirovich, candidate of technical sciences, professor, bogovikav@mail. ru, Russia, St. Petersburg, Military Academy of Communications. Marshal of the Soviet Union S. M. Budyonny,
Gubskaya Oksana Aleksandrovna, postgraduate, oksanochka23932393@mail.ru, Russia, St. Petersburg, Military Academy of Communications. Marshal of the Soviet Union S. M. Budyonny
