ОБЩЕЕ В ПОДХОДЕ К ИМИТАЦИОННОМУ МОДЕЛИРОВАНИЮ ИНФОКОММУНИКАЦИОННЫХ И ТРАНСПОРТНЫХ СЕТЕЙ

Кутузов О.И., Татарникова Т.М.


Читать статью полностью 
Язык статьи - русский

Ссылка для цитирования:

Кутузов О.И., Татарникова Т.М. Общее в подходе к имитационному моделированию инфокоммуника- ционных и транспортных сетей // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2019. Т. 19. № 5. С. 912–917. doi: 10.17586/2226-1494-2019-19-5-912-917



Аннотация

Предмет исследования. Продемонстрировано сходство процессов организации транспортировки в инфокоммуникационной сети, выполняющей доставку данных своим абонентам, и транспортной сети, выполняющей функцию перевозок. Показано, что в структурно-функциональном отношении имеется практически полное совпадение по назначению элементов инфокоммуникационной сети и транспортной сети, есть совпадения по постановке задач, решаемых на сетях при макромоделировании, и для многих объектов аналогичны модели. Используемые подходы. Модельное обеспечение инфокоммуникационных сетей как сложного стохастического объекта исследования может быть адаптировано для транспортной сети при решении задач оценки распределения транспортных потоков на сети и маршрутизации транспорта, выявления чрезвычайных ситуаций и узких мест в сети с целью их своевременной ликвидации. Основные результаты. Предложена трехуровневая концептуальная модель, демонстрирующая сходство организации транспор- тировки в инфокоммуникационной и транспортной сетях. Приведены соответствия элементов инфокоммуникационной и транспортной сетей по их функциональному назначению. Предложено использовать аналитико-статистическое моделирование совместно с ускоренным моделированием при проектировании транспортных сетей. Практическая значимость. Появление межотраслевых моделей позволит решать задачи оптимизации методов и структуры управления производственным процессом в различных прикладных областях


Ключевые слова: инфокоммуникационная сеть, транспортная сеть, структурно-функциональное сходство элементов, межотраслевая модель, сложная стохастическая система, аналитико-имитационное моделирование, ускоренное моделирование

Список литературы
1.Лычкина Н.Н. Имитационные модели организаций и их при- менение в стратегическом управлении и информационных бизнес-системах // Управленческие науки в современной России. 2014. Т. 2. № 2. С. 396–400.
2. Слободянюк М.Э. Моделирование транспортных систем. М.: Горячая линия-Телеком, 2017. 296 с.
3. Кутузов О.И., Татарникова Т.М. Инфокоммуникационные сети. Моделирование и оценка вероятностно-временных характеристик: монография. СПб.: ГУАП, 2015. 382 с.
4. Потапова И.А., Бояршинова И.Н., Исмагилов Т.Р. Методы моделирования транспортного потока // Фундаментальные исследования. 2016. № 10-2. С. 338–342.
5. Garichev S.N., Gorbachev R.A., Volkov D.O. Construction of Automatic Control System above Ground Transport by H-Bahn Technology: Concept, Initial Data and Statement Objectives // Proc. 7th International Conference on Engineering andTelecommunication (EnT 2014). 2014. P. 59–62. doi: 10.1109/EnT.2014.29
6. Горев А.Э. Теория транспортных процессов и систем. М.: Издательство Юрайт, 2017. 217 с.
7. Волков Д.О., Гаричев С.Н., Горбачев Р.А., Мороз Н.Н. Математическое моделирование загрузки транспортной сети для определения целесообразности строительства новых видов транспортных систем // ТрудыМФТИ. 2015. Т. 7. № 3. С. 69–76.
8. Рыжиков Ю.И. Имитационное моделирование. Теория и технология. СПб.: КОРОНА принт, 2015. 380 c.
9. Кутузов О.И. Моделирование систем. Методы и модели ускоренной имитации в задачах телекоммуникационных и транспортных сетей. СПб.: Издательство «Лань», 2018. 132 с.
10. Ivanov D. Operations and Supply Chain Simulation with AnyLogic. Berlin: Berlin School of Economics and Law, 2017. 97 p.
11. Кинько В.М., Бесценный И.П. Моделирование транспортных сетей с помощью раскрашенных взвешенных сетей Петри // Математические структуры и моделирование. 2015. № 1(33). С. 56–62.
12. Кутузов О.И., Татарникова Т.М. К анализу парадигм имитационного моделирования // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2017. Т. 17. № 3. С. 552–558.
doi: 10.17586/2226-1494-2017-17-3-552-558
13. Богатырев В.А., Богатырев С.В. Надежность мультикластерных систем с перераспределением потоков запросов // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2017. Т. 60. № 2. С. 171–177.
doi: 10.17586/0021-3454-2017-60-2-171-177
14. Клейнен Дж. Статистические методы в имитационном моделировании. Вып. 1: пер с англ. М.: Статистика, 1978. 221 с.
15. Плакс Б.И. Расчет надежности систем со сложной структурой ускоренным методом Монте-Карло // Известия АН СССР. Техническая кибернетика. 1983. № 6. С. 158–162.
16. Галамбош Я. Асимптотическая теория экстремальных поряд- ковых статистик. М.: Наука, 1984. 303 с.
17. Татарникова Т.М., Елизаров М.А. Имитационная модель виртуального канала // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2016. Т. 16. № 6. С. 1120–1127. doi: 10.17586/2226-1494-2016-16-6-1120-1127
18. Bogatyrev A.V., Bogatyrev S.V., Bogatyrev V.A. Analysis of the Timeliness of Redundant Service in the System of the Parallel-Series Connection of Nodes with Unlimited Queues // Wave Electronics and its Application in Information and Telecommunication Systems. (WECONF 2018). 2018. P. 8604379. doi: 10.1109/WECONF.2018.8604379
19. Tatarnikova T., Kutuzov O. Model of a self-similar traffic generator and evaluation of buffer storage for classical and fractal queuing systems // Proc. 1st Moscow Workshop on Electronic and Networking Technologies (MWENT 2018). 2018. P. 1–3. doi: 10.1109/MWENT.2018.8337306
 


Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License
Информация 2001-2019 ©
Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики.
Все права защищены.

Яндекс.Метрика