CC BY
48
This article discusses the stage of selection of scanning algorithms (sweep) for the design technology of information systems for automatic recovery (reconstruction) of distorted images, which is reduced to a comparison of scanning algorithms (sweep) of input information of dynamic image recovery systems. The purpose of the selection of scanning algorithms (sweep) for the design of information systems for automatic recovery (reconstruction) is the selection of technical andformation of information, mathematical and software.
Key words: row (column) scanning, the condition of Gelder - Lipschitz (GL), the space-filling curve, Methods of raster scanning, linear scanning, Spiral scan, scan Boustro-phedon, diagonal raster scan, the curve Peano- Gelder.
Mikhailov Anatoly Alexandrovich, doctor of technical sciences. professor, mihOlamail. ru, Russia, Novocherkassk, South - Russian state Polytechnic University (SPI) named after M.I. Platov,
Alatar Ali Ihsan, postgraduate, mihOlamail.ru, Russia, Novocherkassk, South -Russian state Polytechnic University (SPI) named after M. I. Platov
УДК 004.942
МУЛЬТИАГЕНТНАЯ МОДЕЛЬ СЕТИ ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ СПЕЦИАЛЬНОГО НАЗНАЧЕНИЯ
Д.В. Волков
Рассматривается моделирование сети передачи данных специального назначения на основе мультиагентного подхода. На основе данного подхода построена мультагентная модель функционирования сети передачи данных специального назначения. Представлены результаты моделирования сети передачи данных специального назначения, которые позволяют наглядно оценить пропускную способность сети и провести на данной модели различные эксперименты.
Ключевые слова: агент, агентное моделирование, сеть передачи данных специального назначения, пропускная способность.
Оценка эффективности функционирования сетей передачи данных специального назначения может проводиться как на этапе планирования, так и в процессе их развертывания, эксплуатационного обслуживания и свертывания. В ходе функционирования сети передачи данных в органы управления постоянно поступает информация о состоянии сети и ее элементов. На основании полученной информации проводится статистическая оценка эффективности функционирования сети.
Под сетью передачи данных специального назначения (СПД СН) понимается совокупность комплексов оконечных средств обмена данными, коммутационных центров, соединенных каналами передачи, через которые проходят пакеты сообщений в процессе передачи оконечного оборудования отправителя до оконечного оборудования получателя.
Противоборствующие стороны стремятся получить выигрыш во времени в свою пользу. К множеству факторов, способствующих достижению этого выигрыша, относится и сокращение выбора на передачу (прием) различных сообщений. Задачи сети связи специального назначения состоят не в том, чтобы обеспечивать должностным лицам наилучшее качество обслуживания, а в том, чтобы при имеющихся средствах передавать максимальное количество сообщений с заданным качеством. Поэтому необходимо знать, обладает ли СПД СН необходимой пропускной способностью для реализации потребностей должностных лиц органов управления.
411
Под пропускной способностью сети связи понимается свойство обеспечить передачу необходимого объема информации при определенных вероятностно-временных ограничениях. Увеличение количества и объема своевременно переданных сообщений можно рассматривать как повышение эффективности работы сети в целом. При этом в качестве показателя целесообразно использовать коэффициент пропускной способности сети.
Процесс функционирования сложных технических систем, таких как СПД СН, оценивается с помощью ряда характеристик, каждая из которых должна удовлетворять требованиям, предъявляемым к системе специального назначения, представляя собой величину, зависящую от процесса функционирования системы, давать наглядное представление об одном из свойств системы.
При этом функциональные характеристики СПД СН 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 СПД СН. Влияя определенным образом на характеристики сети связи, 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 мультиагентную имитационную модель функционирования СПД СН.
Когда процессы в системе настолько сложны и многообразны, что аналитическая модель становится слишком грубым приближением к действительности, тогда исследователь вынужден использовать имитационное моделирование.
Имитационное моделирование имеет ряд трудностей, которые являются следствием попыток адекватного представления процессов и явлений реального мира. В целом, наблюдается тенденция к повышению точности и адекватности создаваемых моделей. Ответом на это требование служит возникновение агентного имитационного моделирования.
Агентное моделирование - это новый подход к моделированию систем, содержащих автономных и взаимодействующих агентов. В основе мультиагентного подхода лежит понятие мобильного программного агента, который реализован и функционирует как самостоятельная специализированная компьютерная программа или элемент искусственного интеллекта.
Далее рассмотрим, как это моделирование может практически применяться. Для реализации модели используем среду моделирования Апу1о§ю.
В СПД СН имеются щ абонентов, обменивающихся между собой сообщениями. Адресация сообщений организована посредством коммутационных центров. На коммутационный центр поступают сообщения через случайные промежутки времени от щ абонентов со средними интервалами времени Т\,Т2,...,Тп .
Сообщения могут быть п2 категорий с вероятностями их появления
п2
Рк1,Рк2,...,Ркп2 (Рк1 + Рк2 +... + Ркп2 = ЕРкг = 1) и вычислительными сложностями
г =1
обработки $2,...,Зщ операций соответственно.
Коммутационный центр имеет к входов и к выходов, входной буфер 1 ёмкостью Ь1 байт для хранения сообщений, ожидающих обработки. В коммутационном центре сообщения обрабатываются вычислительным комплексом с производительностью
Q операций/с. В случае полного заполнения буфера 1 поступающие на коммутационный центр сообщения теряются. Принято допущение, что одна операция вычислительной сложности соответствует одному байту при размещении сообщения в буфере.
После обработки сообщения в зависимости от направления передачи поступают в соответствующие буферы, стоящие на входах каждого /-го направления связи,
i = 1, к . Каждый буфер имеет ёмкость Ljj байт, i = 1, к . В случае полного заполнения
буфера направления поступающее сообщение теряется.
Из буферов сообщения передаются по своим направлениям. Каждое направление имеет основной и резервный каналы связи. Скорость передачи сообщений по основному и резервному каналам связи каждого из направлений Vm- бит/с, i = 1, к .
Вычислительные комплексы и основные каналы связи имеют конечную надёжность. Интервалы времени Готвк и TdtKi ,ТугК2 ,".,Тотк между отказами вычислительного комплекса и каналов связи случайные. Длительности восстановления вычислительных комплексов и каналов связи Тввк и Твк ,Твк2 ,...,Твк также случайные.
При отказе обрабатываемые вычислительным комплексом и передаваемые по каналам связи сообщения теряются.
Необходимо разработать имитационную модель функционирования СПД. Исследовать влияние ёмкостей буферов, интервалов времени поступления сообщений, их вычислительных сложностей и других параметров на показатели функционирования сети с целью их оценки и принятия решений при необходимости по улучшению качества обслуживания сети.
Сообщения поступают от n источников. Интервалы поступления сообщений, интервалы между отказами и время восстановления работоспособности распределяются по экспоненциальному закону, а вычислительные сложности сообщений в зависимости от категорий - по нормальному закону. Для некоторых одинаковых параметров с целью упрощения принято, что они имеют равные значения, например, средние значения интервалов поступления сообщений. Модель же будет построена в некотором приближении универсальной так, что все эти значения могут быть любыми.
Построение модели начинается с построения активных объектов, экземпляров типов агентов. Итак, в сети выделены три основных компоненты: комплекс оконечных средств обмена данными, коммутационный центр и канал связи.
Объекты могут быть использованы в других объектах (то есть, поддерживается иерархия произвольной глубины), при этом есть объект верхнего уровня. Так комплекс оконечных средств обмена данными включает в себя абонента, либо группу абонентов.
Возможно произвольное количество экземпляров одного и того же объекта с разными параметрами в разных частях модели. Средствами Anylogic реализуем компоненты, а потом из них на корневом уровне Main построим сеть. Событийная часть комплекса оконечных средств обмена данными представлена на рис. 1.
После построения событийной части абонента разместим на корневом агенте Main необходимые элементы для сбора статистических данных, обработки, расчёта показателей качества обслуживания сети и их вывода.
Событийная часть абонента, предназначена для имитации отправителя-получателя сообщений, поступления сообщений через случайные интервалы времени, розыгрыша параметров сообщений и счёта количества всего отправленных-полученных сообщений по категориям и абонентам, запоминания времени поступления каждого сообщения, используемого в последующем для расчёта минимального, максимального и среднего времени передачи одного сообщения.
413
Рис. 1. Событийная часть абонента
Агент канала связи предназначен для имитации передачи сообщений по каналам связи. Сообщения передаются от отправителя до коммутационного центра и далее до получателя по составному направлению, которое состоит из основного и резервного каналов связи. Событийная часть канала связи представлена на рис. 2.
Имитатор отказов основного канала связи построен аналогично имитатору отказов вычислительного комплекса.
Рис. 2. Событийная часть канала связи
Элементы событийной части представлены на рис. 3.
Агент коммутационного центра включает вычислительный комплекс, буфер 2, порты входа-выхода, имитатор отказов вычислительного комплекса. В свою очередь вычислительный комплекс содержит блок контроля 1, буфер 1, блок обработки сообщений. Для распределения сообщений по направлениям используются объекты AnyLogic: exit и enter. Они позволяют организовать сложную маршрутизацию, вследствие чего на рис. 3 Блок контроля 2 не выделен, хотя функционально он существует. Коммутационный центр может настраиваться разными способами, например, таблицей маршрутизации. В данном случае он настраивается программным путем.
414
Рис. 3. Событийная часть коммутационного центра
Все необходимые агенты созданы, теперь необходимо объединить их в сеть. Структура сети представлена на рис. 4.
Рис. 4. Элементы функционирования сети передачи данных
При правильном построении модели получим результаты, показанные на рис. 5.
Следует обратить внимание на существенную разницу между минимальным и максимальным временами передачи сообщения. Эта разница объясняется принятым экспоненциальным законом распределения времени передачи сообщений.
В разработанной модели проводятся следующие эксперименты: простой;
оптимизация времени передачи сообщения; оптимизация пропускной способности сети передачи данных; анализ чувствительности; Монте Карло.
Простой эксперимент запускает модель с заданными значениями параметров, поддерживает режимы виртуального и реального времени, анимацию, отладку модели. При создании создается автоматически простой эксперимент, называемый Simulation.
Рис. 5. Результаты моделирования СПД СН
Эксперимент оптимизация ищет значения параметров, при которых достигается оптимальное значение заданной целевой функции. Может быть задан ряд ограничений на значения параметров и переменных модели. Оптимизация в условиях неопределенности проводится с помощью репликаций. В процессе проведения эксперимента отображается график прогресса выполнения оптимизации.
Эксперимент анализ чувствительности помогает оценить чувствительность результатов моделирования от конкретных параметров модели. Он выполняет несколько репликаций модели, варьируя значения одного из параметров и показывая, как результаты моделирования зависят от этих изменений.
Список литературы
1. Борисов Д.Н., Хилько В.О. Контроль за состоянием здоровья военнослужащих в ходе проведения лечебно-эвакуационного обеспечения войск (сил) с использованием современных средств информатизации // Воен. мысль, 2017. № 4. С. 47-56.
2. Volkov D.V. Multiagent simulation modeling of special purpose communication system// Международный журнал перспективных исследований. Vol. 7. № 1-2, 2017. С. 31-38.
3. Старков А.М. Подход к формированию критериев технического управления виртуальной вычислительной сетью корпоративного типа / И.Б. Саенко, А.М. Старков // Перспективные направления развития отечественных информационных технологий: материалы IV межрегиональной научно-практической конференции Севастополь, 2018. Севастополь: СевГУ, 2018. С. 259-260.
Волков Денис Владимирович, преподаватель, denmarathamail.ru, Россия, Санкт-Петербург, Военная академия связи имени Маршала Советского Союза С.М. Буденного
MULTI-AGENT NETWORK MODEL FOR SPECIAL PURPOSE DATA TRANSMISSION
D.V. Volkov
The article discusses the modeling of a special-purpose data network based on multiagent approach. Based on this approach, a multi-agent model of a special purpose data network is built. The author presents the results of a simulation of a special purpose data transmission network, which make it possible to visually assess the network bandwidth and conduct various experiments on this model.
Key words: agent, agent modeling, special purpose data network, bandwith.
Volkov Denis Vladimirovich, teacher, denmaratha mail. ru, Russia, St. Petersburg, Marshal of the Soviet Union Military Academy of Communications named after S.M. Budyon-ny
УДК 621.396
МОДЕЛИРОВАНИЕ ОЦЕНКИ КАНАЛЬНОГО РЕСУРСА В СЕТЯХ С КОММУТАЦИЕЙ ПАКЕТОВ
НИ. Мясин, В.В. Силаев
Рассматривается моделирование распределения канального ресурса в сетях с коммутацией пакетов. Приведены базовая модель и пример расчёта требуемого канального ресурса звена мультисервисной сети связи при обслуживании сервисов реального времени. Исследуется проблема вытеснения малоресурсоёмкими заявками сообщений, для передачи которых требуется больший объём ресурсов.
Ключевые слова: сервис реального времени, качество обслуживания, мульти-сервисная сеть связи, вероятность потерь.
Начавшееся еще в начале 80-х годов ХХ века интенсивное развитие вычислительных технологий и цифровизация сетей телефонной связи привели к интеграции телекоммуникационных сетей и информационных систем. При этом достоинства коммутации пакетов, такие как более эффективное по сравнению с коммутацией каналов использование канального ресурса, гибкая маршрутизация и адресация, возможность передавать разнородный трафик оказали существенное влияние на облик телекоммуникационного рынка. Стремительный рост спроса на услуги доступа к ресурсам сети Internet, а также развитие высокоскоростных технологий на сетях доступа, систем широкополосного беспроводного доступа привело к появлению парадигмы сетей связи следующего поколения (NGN- Next Generation Network).
