Модели и методы анализа системы передачи информации в компьютерных сетях в условиях немарковского трафика

Abstract

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.05 – компьютерные системы и компоненты. – Национальный технический университет "Харьковский политехнический институт", Харьков, 2016. В диссертационной работе разработан комплекс математических моделей и методов, которые в совокупности решают важную научно-техническую задачу анализа системы передачи информации в компьютерных сетях в условиях немарковского трафика. Предложенный и обоснованный комплекс методов является теоретической основой для решения практических задач, обеспечивающих достижение цели исследования – повышение эффективности системы передачи информации в условиях неопределенности. Разработана технология формирования самоподобного потока с заданным значением параметра самоподобия. С использованием имитационной модели проведена оценка эффективности функционирования системы обслуживания с самоподобным входящим потоком. Получены зависимости основных характеристик системы от значения параметра самоподобия и нагрузки системы. Рассмотрена методика анализа эффективности маршрутов передачи информации от начальных узлов к конечным через систему промежуточных узлов с использованием вероятностно-временных графов. Известная технология усовершенствована за счет учета возможных задержек в связи с занятостью узлов. Предложена методика отыскания совокупности маршрутов передачи информации от начальных узлов к конечным через систему промежуточных узлов. Реализация методики позволяет получить Парето-оптимальное множество маршрутов по критериям среднее время и вероятность доставки. Задача отыскания наилучшего маршрута решается генетическим алгоритмом. Разработана технология отыскания оптимального маршрута с учетом динамики интенсивности трафика. При этом для расчета прогнозируемого значения интенсивности входящего потока использована корреляционная функция этого потока. Задача решена с использованием технологии динамического программирования. Использование генетического алгоритма при построении оптимального алгоритма в многозвенной и разветвленной системе магистралей обеспечивается применением процедуры декомпозиции. С целью повышения эффективности генетического алгоритма поставлена и решена задача оценки продолжительности ожидания процессора, дающая возможность расчета обоснованного значения этого параметра генетического алгоритма. Проведена оценка эффективности разработанного варианта генетического алгоритма для решения тестовых задач коммивояжера различной размерности. Результаты тестирования подтверждают высокую эффективность генетического алгоритма.Thesis for granting Degree of Candidate of Technical sciences in specialty 05.13.05 – Computer Systems and Components. – National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute", Kharkov, 2016. This thesis developed a set of mathematical models and methods that together solve important scientific and technical analysis of the problem of transmission of information via computer networks in a non-Markovian traffic. Using a simulation model evaluated the effectiveness of the service system with self-similar input stream. The dependences of the basic characteristics of the system on the value of self-similarity, and system load. The method of analyzing the effectiveness of information transfer routes from the primary to the end nodes via intermediate nodes using a probability-time graphs. The implementation methodology provides a Pareto-optimal set of routes according to the criteria and the probability of the average time of delivery. The technology of finding the optimal route, taking into account the dynamics of traffic intensity. To calculate the predicted values of the input rate used by the correlation function of the flow. Evaluating the effectiveness of routes in the network carried out using probability-time graphs. In this two-criterion assessment of the quality of routes is carried out by constructing a Pareto-optimal sets them. The problem of finding the best route is solved by genetic algorithm. Using a genetic algorithm in constructing an optimal algorithm in branching system of roads is ensured by the procedure of decomposition.