автореферат диссертации по радиотехнике и связи, 05.12.13, диссертация на тему:Модели и методы обработки заказов услуг оператора связи

СИЗЮХИН КИРИЛЛ СЕРГЕЕВИЧ

МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ ЗАКАЗОВ УСЛУГ ОПЕРАТОРА СВЯЗИ

05.12.13 - Системы, сети и устройства телекоммуникаций

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

-9ДЕН 2010

Санкт-Петербург 2010

004615940

Работа выполнена в Научно-техническом центре АРГУС и на кафедре Систем коммутации и распределения информации Санкт-Петербургского государственного университета телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича

Научный руководитель

Официальные оппоненты

Ведущая организация

доктор технических наук, профессор Гольдштейн Борис Соломонович

доктор технических наук, профессор Яновский Геннадий Григорьевич

кандидат технических наук, доцент Юркин Юрий Викторович

ЛО ЦНИИС

Защита состоится из »у// 2010 г. в часов на заседании

диссертационного совета Д 219.004.02 при Санкт-Петербургском государственном университете телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича по адресу: 191186, Санкт-Петербург, наб. р. Мойки, 61.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета.

Отзыв об автореферате в двух экземплярах, заверенный печатью учреждения, просим направлять по вышеуказанному адресу на имя ученого секретаря диссертационного Совета.

Автореферат разослан «"$>> // 2010 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

В.Х. Харитонов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Построение Операторами связи сетей следующего поколения NGN (Next Generation Network) затронуло важную область эксплуатации этих сетей, радикально изменившуюся вслед за революционными изменениями эксплуатируемых объектов. Изменение фокуса управления сетями от управления ресурсами к управлению услугами связи обусловило основную сложность построения современных систем поддержки технической эксплуатации, методологию и технологию построения которых разрабатывает международный некоммерческий форум TeleManagement Forum.

Одним из важных свойств процессов управления услугами является короткий жизненный цикл этих услуг, длительность которого влияет на качество обслуживания клиентов Оператором связи. Поэтому, в соответствии с рекомендацией МСЭ Е.800, в соглашении о качестве обслуживания Service Level Agreement (SLA) между Оператором и клиентом оговариваются целевые значения показателей относящиеся не только к работе сети.

В работе диссертационной рассматривается один из таких параметров -«время предоставления услуги», который для ряда услуг связи, в частности, предоставляемых «по запросу», является ключевым. Оператор связи оказывается в ситуации, когда, с одной стороны, для привлечения новых клиентов и повышения своих конкурентных преимуществ актуально снижать контрольный срок предоставления услуги, с другой стороны, это снижение приводит к увеличению риска нарушения SLA. Такое противоречие очевидным: образом приводит к актуальности проведения научных исследований в этой области.-

Объектом исследования является система обработки заказов (СОЗ) услуг Оператора связи, являющаяся составной частью системы эксплуатационного управления сетью связи.

Предмет исследования - контрольные сроки обработки типов заказов и правило построения расписания обработки заказов услуг Оператора.

В диссертационной работе исследуются модели обработки заказов у слуг Оператора, методы построения расписания обработки заказов с минимальной долей заказов, обработанных после контрольных сроков, а также метод поиска наименьших контрольных сроков обработки для включения их в соглашение о качестве обслуживания SLA с клиентом.

Цель исследования состоит в анализе моделей и методов, а также повышении качества обработки заказов на услуги связи при фиксированных параметрах системы и ограниченной доле заказов, которую допускается обработать после контрольного срока.

Отсюда вытекает необходимость решения в диссертационной работе задач, соответствующих сформулированной выше цели исследования: 1. формализовать процессы, составляющие объект исследования, и построить математическую модель предмета исследования, которая адекватно

учитывает характеристики СОЗ, требуемые для построения расписания обработки заказов;

2. разработать метод построения расписания обработки заказов в математической модели СОЗ с минимизированной долей заказов, обработанных после контрольного срока;

3. на базе полученных математической модели и метода построения расписания в СОЗ создать алгоритм расчета контрольных сроков, при заданной доле заказов, которые допускается обработать после контрольного срока;

4. построить архитектуру программного компонента СОЗ «Управление заказами», которая позволит реализовать метод построения расписания обработки заказов с минимизированной долей заказов, обработанных после контрольного срока.

Методы исследования. В качестве основных методов анализа в диссертационной работе выбраны вероятностные методы теории массового обслуживания, математические методы теории расписаний.

Состояние вопроса. Развитию технической эксплуатации сетей связи посвящено множество работ, среди которых следует выделить публикации ученых - сотрудников ЛОНИИС, начиная с работ Л.Б. Маримонта, B.JI. Морева, Я.Г. Кобленца, создавших в свое время основу централизованной технической эксплуатации традиционной телефонной сети связи общего пользования (ТфОП). Имеются непосредственно связанные с тематикой диссертационной работы результаты, затрагивающие разные аспекты SLA, полученные в НТЦ Комсет профессором В.А. Нетесом, в УДН профессором К.Е. Самуйловым, в СПбГУТ профессорами A.A. Костиным, А.Е. Кучерявым, Г.Г. Яновским и доцентами А.Б. Гольдштейном и A.A. Атциком; результаты исследований обслуживания заявок абонентов в сервис-центрах Операторов, полученные в ПГУТИ доцентом К.А. Сутягиным, а также результаты теоретических исследований управления сетями, проводившихся в ИППИ РАН, ЦНИИС, МТУСИ, Интеллект-Телеком. Все эти работы в должной степени учтены в настоящем диссертационном исследовании.

Достоверность результатов. Достоверность результатов работы подтверждается корректностью поставленной задачи и выбора используемого математического аппарата, адекватностью моделей систем обработки заказов и результатами экспериментальной проверки (путем моделирования на ЭВМ) величин, вычисленных с использованием этих моделей.

Научная новизна. Научная новизна диссертационной работы заключается:

1. в формализованной функциональной модели СОЗ и модели процессов, которые учитывают требования к построению систем поддержки эксплуатации NGOSS и определяют характеристики СОЗ, требуемые для построения расписания обработки заказов;

2. в новой математической модели СОЗ с аппроксимированными характеристиками, допущения в которой позволяют упростить расчеты

оптимального расписания обработки заказов и не вызывают существенного отклонения фактического расписания от полученного аналитическими средствами;

3. в алгоритме построения расписания с минимизированной долей заказов, которые будут обработаны после контрольного срока, разработанном для математической модели СОЗ с аппроксимированными характеристиками;

4. в алгоритме поиска допустимых контрольных сроков обработки заказов, при которых доля обработанных после контрольного срока заказов в СОЗ не превысит заданного значения;

5. в новой архитектуре программного компонента «Управления заказами», которая позволяет реализовать метод построения расписания обработки заказов с минимизированной долей заказов, обработанных после контрольного срока.

Личный вклад. Все результаты, составляющие содержание диссертационной работы, получены автором самостоятельно.

Практическая ценность и реализация результатов работы. Результаты, полученные в диссертационной работе, могут быть использованы проектными организациями при разработке Операторами связи проектов систем обработки заказов услуг связи для определения допустимых контрольных сроков обработки заказов, исходя из существующих характеристик СОЗ, модификации существующей архитектуры СОЗ, а также научно-техническими центрами, занимающимися разработкой СОЗ.

Результаты диссертации внедрены в НТЦ Аргус при разработке автоматизированной системы обработки заказов АРГУС-АО, используемой целым рядом российских Операторов, в ОАО «Уралсвязьинформ» при оценке минимальных допустимых сроков обработки заказов услуг связи.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались, обсуждались и были одобрены на ежегодных научно-технических конференциях аспирантов СПбГУТ им. проф. М.А. Бонч-Бруевича в 2006 - 2010 гг., на научных семинарах и заседаниях кафедры Систем коммутации и распределения информации, на ежегодных научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов СПбГУТ им. проф. М.А. Бонч-Бруевича в 2006-2010 гг., на международных конференциях

тист и Етосоы в 2009 г.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 14 печатных работ, в том числе 1 статья в сборнике трудов международной конференции ЕШЮСОЪ!, 2 статьи в журналах из перечня, рекомендованного ВАК РФ для публикации результатов диссертационных исследований, 1 учебное пособие с грифом УМО.

Основные положения, выносимые на защиту: • математическая модель СОЗ с аппроксимированными характеристиками, которая позволяет упростить расчеты при построении оптимального расписания обработки заказов и не вызывает существенного отклонения

фактического расписания обработки заказов от полученного аналитическими методами;

• алгоритм построения расписания обработки заказов в модели СОЗ с минимизированной долей заказов, обработанных после контрольного срока;

• алгоритм поиска допустимых контрольных сроков обработки заказов, при которых доля обработанных после контрольного срока заказов в СОЗ не превышает заданного значения;

• архитектура программного компонента СОЗ «Управление заказами», которая позволяет реализовать метод построения расписания обработки заказов с минимизированной долей заказов, обработанных после контрольного срока.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложения. Работа содержит 137 страниц машинописного текста, 22 рисунка и 4 таблицы. Список литературы включает в себя 48 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснован выбор темы диссертации, ее актуальность, новизна, сформулированы цель и задачи работы, перечислены основные научные результаты диссертации, определены практическая ценность и область применения результатов, приведены сведения об апробации работы, представлены основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе проанализирована эволюция систем обработки заказов, как подсистемы эксплуатационного управления Оператора связи. Раскрыт вопрос стандартизации в области оценки качества процессов обработки заказов услуг Оператора связи. Приведены ссылки и выдержки из рекомендаций New Generation Operations System and Software (NGOSS) некоммерческого форума TeleManagement Forum, посвященные архитектуре и качеству процессов СОЗ.

Анализ тенденций развития СОЗ показал, что строительство мультисервисных сетей связи привело к резкому усложнению этих систем и появлению новых требований и критериев оценки качества их функционирования. В частности, у Оператора связи появились оговоренные в соглашении SLA контрольные сроки обработки типов заказов от клиентов. Нарушение Оператором связи контрольных сроков приводит к выплате штрафа в пользу клиента. В такой ситуации Оператор связи заинтересован в минимизации контрольных сроков обработки заказов для повышения конкурентных преимуществ и в ограничении количества задержанных относительно контрольного срока обработки заказов для ограничения размера штрафов, выплачиваемых в пользу клиента. Формализованный в работе критерий оценки эффективности СОЗ, основанный на рекомендациях TMF, представлен в (1).

2>>с

mm , ^. icTPSr

(1)

v<Vmax,

где Pr - приоритет заказа типа r, tCTPSr ~ контрольный срок обработки заказа типа г, V - фактическая доля заказов, обработанная с нарушением контрольных сроков в СОЗ за нормированный промежуток времени (ЧНН); Vmca - доля заказов, которую Оператор связи допускает обработать с нарушением контрольных сроков за нормированный промежуток времени.

Далее в первой главе рассмотрены подходы к повышению качества обработки заказов.

Задача повышения качества обработки заказов в СОЗ, построенных по правилам архитектуры NGOSS, в соответствии с (1), сводится к задачам более широкого класса, который в англоязычной литературе известен как Управление Контрольными Сроками. Задачи данного класса разнообразны и решаются методами теории расписаний, теории массового обслуживания и исследования операций.

Общий подход к решению задач этого класса включает в себя определение таких правил построения расписания обработки заказов, которые обеспечивают минимальное число задержанных заказов и позволяют получать зависимости F минимизированного числа задержанных заказов от контрольных сроков обработки заказов при фиксированных характеристиках производительности СОЗ:

V= F {tCTPSr). (2)

Функциональное и физическое разделение компонентов СОЗ делают вид зависимости F сложным, а задачу расчета допустимых контрольных сроков обработки заказов трудоемкой, для которой отсутствуют научно обоснованные решения (на момент написания диссертации). Это объясняет актуальность соответствующих научных исследований.

В первой главе показано также, что в условиях практического отсутствия необходимых научно обоснованных результатов требуется разработка моделей архитектуры систем обработки заказов и их аналитическое исследование, сформулированы цель и задачи диссертационной работы.

Вторая глава посвящена разработке моделей и алгоритмов поиска допустимых контрольных сроков обработки заказов при заданной доле заказов, которые Оператор допускает обработать после контрольного срока. Для этого в §2.1 построена процессная и функциональная модели объекта исследования.

Для описания типов процессов в СОЗ, т. е. последовательностей операций обработки заказов, используется карта бизнес-процессов Оператора enhanced Telecom Applications Map (eTOM). Карта еТОМ позволяет описать процессы обработки заказов в СОЗ на технологически нейтральном языке. Для описания списка и структуры процессов были введены следующие обозначения:: • г = 1 ...R - тип бизнес-процесса и типа заказа;

• tCTPs г - контрольный срок обработки заказа типа г;

• к — номер операции в процессе обработки заказа;

• ATj - разница между фактическим и контрольным моментами времени обработки заказа j.

Функциональная модель СОЗ основывается на Technology Neutral Architecture (TNA) методологии NGOSS. Такая модель представлена на рис. 1.

Группы функций обработки заказов реализованы в отдельных программных компонентах СОЗ. Для организации доступа к этим функциям каждый компонент СОЗ имеет интерфейс Application programming interface (API). Компоненты СОЗ разделены на два типа: управления процессами и исполнители. Компоненты управления планируют и контролируют выполнение операций обработки заказов (описанной в процессной модели), а исполнители выполняют отдельные, независимые от других компонентов, операции обработки заказов, входящие в бизнес-логику (рис. 1).

Новые заказы попадают в СОЗ от приложения «Портал самообслуживания», куда обращается клиент. В процессе регистрации заказа производится выбор услуги и действия над ней (подключение/модификация/удаление). На рис. 1 от приложения «Портал самообслуживания» показаны потоки заказов с мгновенной интенсивностью Âr(t), соответствующие R типам бизнес-процессов в СОЗ. В модуле УЗ каждому экземпляру заказа ставится в соответствие процесс его обработки, в котором известна последовательность операций, выполняемых в модулях-исполнителях.

Портал самообслуживания

Управляющие модули

Модули-исполнители

АРМ I к= 1

I API2 API3 t к= 2 к= 3

ЦК

API4 I /с=4

API5 API6 I к= 5 к=6

Цк

/'= 1

Взаимодействие с оборудованием

lb-

"б* /=з /=4 Q ^

Биллинг Инвентаризация Уведомление

Рис. 1. Функциональная модель СОЗ

Модули исполнители на рис. 1 пронумерованы. Индекс i обозначает номер модуля. Каждый модуль выполняет определенные операции, доступ к которым осуществляется через интерфейс API. Заказы на выполнение операций

помещаются в очередь, которая обслуживается по принципу «первым пришел — первым обслужен». Операции (и очереди) в пределах СОЗ пронумерованы. Индекс к обозначает номер типа операции (и соответствующей для нее очереди). Для каждого экземпляра заказа у в СОЗ и в каждой очереди известна длительность выполнения каждой операции Хк{/'). Обозначим с помощью п(х) номер функционального модуля, который выполняет операцию х.

Таким образом, в функциональной модели СОЗ вводятся следующие понятия:

• ЯХО - мгновенная интенсивность регистрации заказов типа г в момент времени /;

• / = 1.../- номер модуля-исполнителя в СОЗ;

• б*(0 - число заказов в очереди к в момент времени V,

• п(к) - номер функционального модуля СОЗ, который выполняет операцию типа к\

• ХкЦ) время обработки экземпляра заказа_/' в очереди к.

В §2.2 построена математическая модель объекта исследования с помощью теорий расписаний и массового обслуживания. Сделан вывод об отсутствии возможности решения поставленной задачи существующими точными методами.

С помощью методов теории расписаний оценка сложности алгоритма решения задачи построения расписания обработки заказов с минимизированной долей заказов, обработанных с нарушением контрольных сроков, является сложной (с нелинейной полиномиальной оценкой числа итераций). Сформулированная с помощью теории массового обслуживания задача оптимизации расписания обработки заказов в СОЗ может быть решена с помощью цепей Маркова в сети массового обслуживания (СеМО), однако аналитические результаты для числа узлов СеМО более четырех отсутствуют. Таким образом, для расчета контрольных сроков обработки заказов обосновывается применение модели СОЗ с аппроксимированными характеристиками.

В §2.3 построена модель СОЗ со следующими допущениями:

где £¿(0 обозначает число обработанных из очереди к заказов за время обозначает долгосрочную среднюю интенсивность обработки операции к, Фкк(п) количество заказов, которые были маршрутизированы от очереди класса к к очереди класса к' из п обработанных экземпляров заказов; Ркк< - долгосрочные

(3)

(4)

1Ш1 ■- У Хк 0 )1+£ < С, £ > 0, С < 00,

и—ьао и ■ ^

1 ^

(5)

пропорции маршрутизации между очередями; Xk(j) время обработки экземпляра заказа j в очереди класса к.

Задача построения расписания обработки заказов с минимизированной долей заказов, обработанных с нарушением контрольных сроков, сформулирована ниже.

Найти значение переменных к=\,...,К при которых значение целевой функции

' R

тш I Zj ''W'H \S ~ (CTPS г ) Mend(r) ""**/(,) (6 )

s=0 r=l

минимально при условиях: i

j"/? • u(s)ds - F ■ x(t) < -q(0) + q{t), ( 7 )

о

A-u(t)<\, (8)

x(t),u(0^0,te(0,T), (9)

Mkp k':k; (io)

l -Mkp№- k*k>

где uk(t) - доля производительности, которую сервер n(k) тратит на обслуживание очереди к в момент времени /; beg(r) и end{r) - номер а первой и последней операции процесса г соответственно; А - матрица с размерами / х К, I — количество функциональных модулей СОЗ, К - число классов очередей СОЗ. В этой матрице отражаются отношения между серверами и классами очередей, которые они обслуживают; F - отрицательная единичная матрица размером КхК и вектор x{t) (длинной К) используются для приведения задачи к каноническому виду.

Для пояснения значения переменных обратимся к рис. 2.

На нем изображено I серверов, К очередей и R процессов СОЗ. Обработка заказов из потокового буфера класса к производится с детерминированной непрерывной скоростью и^, и обслуженный поток заказов из очереди к маршрутизируется в пропорциях к другим очередям k'fk. В отличие от дискретной СОЗ модель СОЗ с аппроксимированными характеристиками представляется непрерывной детерминированной системой.

Решение задачи (6)-(10) основано на адаптированном для СОЗ методе Nazarathy и Weiss решения задач планирования производства. В диссертационной работе была сформулирована новая целевая функция оптимизации (6), а в алгоритме решения поставленной задачи был произведен учет специфических для СОЗ характеристик: контрольный срок обработки заказа, интенсивность потоков поступающих извне заказов. Полученный в работе модифицированный для СОЗ алгоритм решения задач планирования производства позволяет построить расписание обработки заказов с

минимизированной долей заказов, обработанных с нарушением контрольного срока.

1 / /

1 щщ

К>

'1 2

2 и2ц2

ШО

/с-1 ик.^к-

К>

Р*.

/И к

к

-ЖЮ

К-2 иК-2ЦК-2

К-1 иКА\1КА

к>

к>

К икц'к

шю'

Процесс"'

Очередь

Сервер

Рис. 2. Модель СОЗ с аппроксимированными характеристиками

Расписание обработки заказов, которое является решением задачи (6)-(10), представляется в виде последовательности временных промежутков 0=/о</1<...</ш=7', где т и Г ограничены. В каждом временном интервале известны значения функции ик(1).

Далее, в §2.4 рассматривается переход от построенного аналитического расписания в аппроксимированной модели к реальному расписанию СОЗ на основе политики «максимального давления». Для этой политики существует доказательство того, что с увеличением масштаба рассматриваемой задачи N (увеличению в N раз количества поступающих заказов МЛ„ интенсивности обработки заказов N/7,) вариация времени обработки типов заказов будет асимптотически стремиться к нулю. На основании этого свойства в §2.5 для учета вариации времени обработки заказов сделано допущение о том, что масштаб решаемой задачи оптимизации СОЗ достаточен, чтобы считать незначительным вклад дисперсии обработки операций в общую длительность обработки заказов. В связи с этим полученные с помощью разработанного алгоритма контрольные сроки обработки типов, в качестве запаса, увеличены на 2,5% относительно гСтрг- Адекватность такого решения проверена результатами моделирования в гл. 4.

tcтpsv г= 1,025 (СТРЯГ- (11)

В последнем §2.6 в соответствии с целью диссертационного исследования разрабатывается алгоритм расчета допустимых контрольных сроков обработки заказов.

Определить Ттах

7=0

I__'_!_

Построить аналитическую модель. Найти:

Построить оптимальное расписание для исходных данных:

я, в(0), т

3

д%=ха(7)/1й(0)

т

Отметить на графике 1

1 ..

Т=Т+ йТ

т<ти

( Установить Гтах \

1

Найти минимальное /С7У>5ПРИ

котором Г < Гтах

Обозначить номера приоритетных процессов рг={1)

7=0

ДТЧхря'П

Построить оптимальное расписание для исходных данных:

Ох-Ш-ЩЩ 0)

Отметить на графике 2

(7;

т=т+ лт

(?%>о

Найти /СТУХ/ (#/"■),

и:тр$рг=Т * б%=0

при

Г=Г+ ¿Г

Т^Глш-

1_

'сггау; - 1,025 <стге/

©

Конец

Рис. 3. Алгоритм расчета допустимых контрольных сроков обработки заказов услуг связи

Входными значениями алгоритма являются:

• характеристики модели процессов и функциональной модели СОЗ;

• максимальная доля заказов, которую допускается обработать с нарушением контрольных сроков;

• типы приоритета заказов Рг. Выходными значениями алгоритма являются:

• допустимые контрольные сроки обработки типов заказов в СОЗ /сггеу/-;

• зависимость между контрольными сроками приоритетных и неприоритетных типов заказов.

Алгоритм представлен на рис. 3. Он состоит из пяти этапов. На первом этапе формируется аналитическая модель СОЗ, определяются ее характеристики. Далее в алгоритме строится зависимость количества просроченных заказов услуг Оператора от контрольных сроков обработки этих услуг. На этом этапе все контрольные сроки приравниваются друг другу. Третий этап заключается в определении допустимых контрольных сроков при заданном допустимом проценте задержанных заказов и в определении приоритетных (с точки зрения бизнеса Оператора) бизнес-процессов. На четвертом этапе строится

зависимость между контрольными сроками приоритетных и не приоритетных процессов, а также зависимость количества задержанных заказов от величины контрольных сроков обработки приоритетных заказов. Последний, пятый, этап включает в себя учет вариации длительности выполнения операций, входящих в процесс обработки заказа услуги связи и получение допустимых контрольных сроков обработки заказов, величина которых может быть оговорена в соглашении о качестве обслуживания SLA с клиентом.

В третьей главе, в целях демонстрации применения разработанного в гл. 2 алгоритма поиска допустимых плановых сроков обработки заказов и подготовки исходных данных для моделирования СОЗ в гл. 4, производится поиск допустимых плановых сроков обработки заказов в СОЗ с конкретными характеристиками, а также анализ зависимости этих плановых сроков от типов приоритета заказов, устанавливаемых Оператором связи.

Inventory Management

Поиск и резервиров; 1ние ресурсов

Qi(0)

Регистрация активации ресурс; ^—'

Ais Q3( 0)

Регистрация деактивации ресурса

Qs(0)

Resource Domain

Активация ресурсов

Деактивация ресурса

Рис. 4. Иллюстрация модели СОЗ с аппроксимированными характеристиками.

Рассмотренный пример модели СОЗ представлен на рис. 4. Он характеризуется следующим образом:

• количество серверов / = 2;

• количество классов очередей К = 5;

• очереди закреплены за обслуживающими серверами «(1) = 1; п{2) = 2; и(3) = 1; и(4) = 2; л(5)=1;

• маршрутизация статическая. Заказы переходят от операции 1 к операции 2, далее к операции 3. Заказы от операции 4 поступают к операции 5. Таким

образом, (р 1>2(/) = = ^4,5(0 = 1- Остальные индикаторы маршрутов

равны нулю;

• интенсивность обработки заказов://! = 1,7; цг= 0,65; цъ = 2; //4= 0,75; /и5 = 1,3;

• начальные значения очередей: ^(О) = 8; д2(0) = 1; ?з(0)=15; ¿/4(0) = 3; <75(0) = 9;

• временной горизонт, на который строится расписание обработки заказов Т=40.

Контрольный срок обработки заказов

Рис. 5. Зависимость доли обслуженных с опоздашем заказов от контрольного срока их реализации

Зависимость, представленная на рис. 5, получена в результате расчета процента заказов, обслуженных с нарушением контрольных сроков, при изменении одинаковых для всех типов заказов контрольных сроков обработки во временном промежутке от 0 до 30. Расчетный контрольный срок обработки для обоих типов заказов составил /стге=26,6. Для этого случая отсутствуют задержанные заказы (учитывая вариацию времени обработки операций по ф. 11, в SLA оговаривается CTPS=27,3). Расписание обработки заказов для случая tops 1 = tcTPS2= 26,6 изображено на рис. 6.

О 5 10 15 20 25 30

Время

~»~Ql(t) Ql(t)+Q2(t) Ql(t)+Q2(t)+Q3(t)-^-Q4(t) Q4(t)+Q5(t) j

Рис. 6. Расписаиие обработки заказов для laps i = tcrpsi=26,6

Зависимость контрольных сроков неприоритетных заказов и доли опоздавших заказов от контрольных сроков приоритетных заказов представлена на рис. 7. Она получена в результате расчета процента заказов, обслуженных с опозданием, и контрольного срока обработки неприоритетного типа заказов при изменении контрольных сроков обработки приоритетного типа заказов от 0 до 26.6.

График состоит из двух частей. Для контрольного срока заказов первого типа tCTPs 1 в диапазоне от t = 21 до t = 26,6 в СОЗ всегда возможно построить расписание обработки заказов без нарушения этого контрольного срока, при условии соответствующего увеличения контрольного срока заказов второго типа tops г- В этом диапазоне представлена гистограмма минимальных значений tCTPS2-

Если установить контрольный срок обработки заказов первого типа tCrps \ в промежутке от t = 0 до t = 21, то в СОЗ невозможно будет построить расписания обработки заказов без нарушения этого контрольного срока. В СОЗ гарантированно не будут обработаны заказы приоритетного типа без задержек. Для этого диапазона представлен график доли задержанных заказов приоритетного типа от контрольных сроков их обработки. Доля задержанных заказов не приоритетного типа в этом диапазоне составит 100%.

Доля % заказов, обслуженных с Контрольный срок обработки нарушением контрольного срока неприоритетных заказов

100

50

\ 33 30.5

2 б.б

V

50

40

30

20

10

О 5 10 15 20 25 30

Контрольный срок обработки приоритетных,заказов

Рис. 7. Зависимость контрольных сроков неприоритетных заказов и доли опоздавших заказов от контрольных сроков приоритетных заказов

Таким образом, в соответствии с алгоритмом, разработанным в гл. 2, в гл. 3 для заказов двух типов получена зависимость допустимых контрольных сроков их обработки от рассматриваемых характеристик СОЗ.

В четвертой главе аналитические результаты гл. 3 подтверждены результатами моделирования системы обработки заказов услуг связи, проведенного с помощью программного обеспечения JobShopSimulator. Представлена архитектура программного модуля «Управление заказами», позволяющая организовать процесс управления обработкой заказов на основе адаптированного для СОЗ алгоритма WEISS.

В ходе моделирования производилось 100 имитаций системы, описанной в гл. 3. Число имитаций системы рассчитано по формуле оценки нижней границы числа измерений при заданной доверительной вероятности 95% и при вероятности 3% непредвиденной задержки заказа, связанной с неисправностью компонентов системы. Время обработки операций являлось случайной величиной и описывалось экспоненциальным распределением с дисперсией, составляющей 10% среднего времени обработки.

Распределение ресурсов обслуживающих серверов производилось с помощью политики максимального давления при известном расписании

обработки заказов (рис. 6). На графике рис. 8 представлен случай с максимальным отклонением от аналитического решения. При этом время обработки всех заказов составило 26,7, а максимальное отклонение по размеру очередей от планового составило 3,3 заказа. Процент заказов, обработанных с нарушением контрольных сроков, во всех экспериментах составил 0%.

О 5 10 15 20 25 за

Время

Q.1 (t) CU(t)+Q2(ti ul(ti- Q2(t)~Q3 (t) -"— ОД ( г) —— Q.4 (t )- Q5 ( t)

Рис. 8. Результат проведенного моделирования

Далее после подтверждения аналитических результатов, полученных в диссертационной работе, результатами моделирования, в гл. 4 представлена архитектура компонента NGOSS «Управление заказами», позволяющая организовать процесс управления обработкой заказов на основе алгоритма из гл. 2. Обобщенно эта архитектура изображена на рис. 9.

Она содержит интерфейсы трех типов, три функциональных модуля и три логических хранилища информации, наличие которых обосновано условиями применения математического аппарата гл. 2 и спецификациями интерфейса Order Management OSS through Java®.

Основные результаты и выводы

1. Разработанные модель процессов и функциональная модель системы обработки заказов услуг Оператора связи адекватно отражают характеристики СОЗ, которые требуются для расчета контрольных сроков обработки заказов услуг.

2. Использованная аппроксимация характеристик СОЗ позволила избежать сложности в расчете контрольных сроков обработки заказов услуг связи и не оказала серьезного влияния на точность вычислений.

3. Разработанный метод построения расписания обработки заказов может быть использован в СОЗ для минимизации доли заказов, обработанных с нарушением контрольных сроков.

4. Полученные с помощью разработанного в диссертации метода контрольные сроки обработки заказов могут быть использованы Оператором связи в соглашении о качестве обслуживания с клиентом, т.к. их превышение в ЧНН для заказов свыше заданного числа не допускается.

5. Разработана архитектура программного модуля «Управления заказами», реализующего алгоритм оптимального планирования обработки заказов услуг Оператора.

Интерфейс УЗ: Интерфейс УЗ: Интерфейс УЗ:

Управление Инициировать новый Редактировать логику экземплярами заказов экземпляр заказа обработки типов заказов

Список опубликованных работ по теме диссертации

Учебные пособия

1. Сизюхин, К.С. Учебное пособие для лабораторных работ по системе поддержки эксплуатации NGOSS / К.С. Сизюхин, A.A. Атцик, А.Б. Гольдштейн // СПбГУТ. - СПб., 2010. (Гриф У МО),

Статьи

2. Бычков, И.Д. Эксплуатационное управление услугами IPTV / И.Д. Бычков, Б.С. Гольдштейн, К.С. Сизюхин//Коннект. Мир связи. -2008. -№ 7. -С.84-89.

3. Сизюхин, К.С. Технический учет - фундамент эксплуатационных процессов / К.С. Сизюхин, М. Усков, М.Феноменов / Коннект. Мир связи. - 2009. - № 5. -С.80-82..

4. Атцик, A.A. Путь NGOSS: Дао телекома / /A.A. Атцик, А.Б. Гольдштейн, К.С. Сизюхин / Коннект. Мир связи. - 2009.-№ 6. -С.60-67.

5. Сизюхин, К.С. Алгоритм повышения качества обработки заказов на услуги Оператора связи / К.С. Сизюхин // Естественные и технические науки. - 2010 — №1; М.: Спутник плюс, 2010. - С. 278-283,-ISSN 1684-2626. {В перечне ВАК)

6. Сизюхин, К.С. Оптимальное расписание обработки заказов на услуги Оператора связи // Естественные и технические науки. - 2010 - №1; М. : Спутник плюс, 2010.-С. 309-312.-ISSN 1684-2626. (В перечне ВАК)

Тезисы докладов

7. Гольдштейн, А.Б. Сущность и актуальность еТОМ на российском рынке телекоммуникаций / А.Б. Гольдштейн, К.С. Сизюхин // 58 НТК: тез. докл.; СПбГУТ. - СПб., 2006. - С. 4,5.

8. Сизюхин, К.С. Модель еТОМ в OSS абонентского отдела оператора фиксированной связи / К.С. Сизюхин // 59 НТК: тез. докл.; СПбГУТ. - СПб., 2007.-С. 16,17.

9. Сизюхин К.С. Функциональна и математическая модели системы обработки клиентских заказов на подключение/модификацию/ отключение услуг операторов связи / К.С. Сизюхин // 60 НТК: тез. докл.; СПбГУТ. - СПб., 2008 -С. 21,22.

10. Сизюхин К.С. Управление заказами на услуги NGN в условиях нормированного качества реализации и гибридного строения OSS решения / К.С. Сизюхин // 61 НТК: тез. докл.; СПбГУТ. - СПб., 2009 - С. 31,32.

11. Сизюхин К.С. Потоковая аппроксимация обработки заказов Оператора связи для оценки качества обслуживания клиентов в реальном масштабе времени реализации / К.С. Сизюхин //61 НТК: тез. докл.; СПбГУТ. - СПб., 2009 - С.19,20.

12.Sizyukhin, К. Models and methods for increasing of service provider competitive advantage by minimizing quoted in customer's SLA service fulfillment flow times // Proc. of the IEEE Eurocon 2009 Conference, ISBN 978-1-4244-3860-0,- P. 18741877.

13.Сизюхин,K.C., Соседов Д., Критерии оценки качества обработки заказов на услуги связи /К.С. Сизюхин, Д. Соседов // 62 НТК: тез. докл.; СПбГУТ. - СПб., 2010-С. 46-48.

14.Сизюхин, К.С. Метод повышения качества обслуживания заказов на услуги Оператора связи // 62 НТК: тез. докл.; СПбГУТ. - СПб., 2010 - С. 41-44.

Бесплатно

\ ]

\

Подписано в печать 15.10.10 Тираж 80 экз. Объем 1 печ.л.

_Заказ №29_

Отпечатано в тип. СПбГУТ, 191186, СПб, наб.р.Мойки, 61

Список сокращений

Список обозначений

Введение

Глава 1 Качество процессов обработки заказов услуг связи

1.1 Эволюция развития систем обработки заказов услуг Оператора связи

1.2 Качество процессов обработки заказов услуг связи

1.2.1 Рекомендации TMF для определения качества процессов обработки заказов

1.2.2 Формализация критерия качества обработки заказов в СОЗ

1.3 Технологии систем обработки заказов NGOSS

1.4 Задача повышения качества процессов обработки заказов услуг связи

1.5 Цель и задачи диссертационной работы 36 Выводы главы

Глава 2 Разработка моделей и алгоритмов минимизации контрольных сроков обработки заказов

2.1 Процессная и функциональная модели СОЗ

2.1.1 Процессная модель СОЗ

2.1.2 Типы бизнес-процессов в СОЗ

2.1.3 Функциональная модель систем обработки заказов

2.2 Задача построения оптимального расписания обработки заказов для аналитической модели СОЗ

2.3 Построение расписания обработки заказов для модели СОЗ с аппроксимированными характеристиками

2.4 Адаптация алгоритма оптимизации РНЛП для оптимизации расписания обработки заказов в СОЗ

2.4.1 Минимизация времени окончания обработки текущих заказов

2.4.2 Минимизация времени запаздывания заказов

2.4.3 Алгоритм построения оптимального расписания обработки заказов в СОЗ, как задачи РНЛП

2.4.4 Отслеживание выполнения расписания обработки заказов

2.5 Влияние вариации времени выполнения операций на устанавливаемые контрольные сроки обработки заказов

2.5.1 Влияние вариации времени выполнения операций на время обработки заказов

2.5.2 Коррекция контрольных сроков обработки заказов для учета вариации времени выполнения операций

2.6 Алгоритм определения контрольных сроков обработки заказов услуг связи 84 Выводы главы

Глава 3 Применение алгоритма поиска допустимых контрольных сроков обработки заказов

3.1 Модель СОЗ с конкретными характеристиками для поиска допустимых контрольных сроков обработки заказов

3.1.1 Процессная модель СОЗ

3.1.2 Математическая модель СОЗ с аппроксимированными характеристиками

3.2 Построение расписания обработки заказов

3.3 Зависимость процента опоздавших заказов от контрольного срока их обработки

3.4 Анализ зависимости контрольных сроков обработки заказов от приоритета заказов

3.4.1 Выбор минимальных контрольных сроков обработки заказов и учет вариации времени обработки операций в СОЗ

Выводы главы

Глава 4 Моделирование процессов обработки заказов

4.1 Моделирование процессов обработки заказов

4.2 Анализ результатов моделирования обработки заказов

4.3 Требования к ПО для реализации алгоритма построения оптимального расписания

4.3.1 Требования к ПО

4.3.2 Архитектура ПО: модули ПО и их функции.

Выводы по главе

Актуальность темы. Построение Операторами связи сетей следующего поколения NGN (Next Generation Network) затронуло важную область эксплуатации этих сетей, радикально изменившуюся вслед за революционными изменениями эксплуатируемых объектов. Изменение фокуса управления сетями от управления ресурсами к управлению услугами связи обусловило основную сложность построения современных систем поддержки технической эксплуатации, методологию и технологию построения которых разрабатывает международный некоммерческий форум TeleManagement Forum.

Одним из важных свойств процессов управления услугами является короткий жизненный цикл этих услуг, длительность которого влияет на качество обслуживания клиентов Оператором связи. Поэтому, в соответствии с рекомендацией МСЭ Е.800, в соглашении о качестве обслуживания Service Level Agreement (SLA) между Оператором и клиентом оговариваются целевые значения показателей относящиеся не только к работе сети. '

В диссертационной работе рассматривается один из таких параметров -«время предоставления услуги», который для ряда услуг связи, в частности, предоставляемых «по ' запросу», является ключевым. Оператор связи оказывается в ситуации, когда, с одной стороны, для привлечения новых клиентов и повышения своих конкурентных преимуществ актуально снижать контрольный срок предоставления услуги, с другой стороны, это снижение приводит к увеличению риска нарушения SLA. Такое противоречие очевидным образом приводит к актуальности проведения научных исследований в этой области.

Объектом исследования является система обработки заказов (СОЗ) услуг Оператора связи, являющаяся составной частью системы эксплуатационного управления сетью связи.

Предмет исследования — контрольные сроки обработки типов заказов и правило построения расписания обработки заказов услуг Оператора.

В диссертационной работе исследуются модели обработки заказов услуг Оператора, методы построения расписания обработки заказов с минимальной долей заказов, обработанных после контрольных сроков, а также метод поиска наименьших контрольных сроков обработки для включения их в соглашение о качестве обслуживания SLA с клиентом.

Цель исследования состоит в анализе моделей и методов, а также повышении качества обработки заказов на услуги связи при фиксированных параметрах системы и ограниченной доле заказов, которую допускается обработать после контрольного срока.

Отсюда вытекает необходимость решения в диссертационной работе задач, соответствующих сформулированной выше цели исследования:

1. формализовать процессы, составляющие объект исследования, и построить математическую модель предмета исследования, которая адекватно учитывает характеристики СОЗ, требуемые для построения расписания обработки заказов;

2. разработать метод построения расписания обработки заказов в математической модели СОЗ с минимизированной долей заказов, обработанных после контрольного срока;

3. на базе полученных математической модели и метода построения расписания в СОЗ создать алгоритм расчета контрольных сроков, при заданной доле заказов, которые допускается обработать после контрольного срока;

4. построить архитектуру программного компонента СОЗ «Управление заказами», которая позволит реализовать метод построения расписания обработки заказов с минимизированной долей заказов, обработанных после контрольного срока.

Методы исследования. В качестве основных методов анализа в диссертационной работе выбраны вероятностные методы теории массового обслуживания, математические методы теории расписаний.

Состояние вопроса. Развитию технической эксплуатации сетей связи посвящено множество работ, среди которых следует выделить публикации ученых - сотрудников ЛОНИИС, начиная с работ Л.Б. Маримонта, B.JI. Морева, Я.Г. Кобленца, создавших в свое время основу централизованной технической эксплуатации традиционной телефонной сети связи общего пользования (ТфОП). Имеются непосредственно связанные с тематикой диссертационной работы результаты, затрагивающие разные аспекты SLA, полученные в НТЦ Комсет профессором В.А. Нетесом, в УДН профессором К.Е. Самуйловым, в СПбГУТ профессорами A.A. Костиным, А.Е. Кучерявым, Г.Г. Яновским и доцентами А.Б. Гольдштейном и A.A. Атциком; результаты исследований обслуживания заявок абонентов в сервис-центрах Операторов, полученные в ПГУТИ доцентом К.А. Сутягиным, а также результаты теоретических исследований управления сетями, проводившихся в ИППИ РАН, ЦНИИС, МТУ СИ, Интеллект-Телеком. Все эти работы в должной степени учтены в настоящем диссертационном исследовании.

Достоверность результатов. Достоверность результатов работы подтверждается корректностью поставленной задачи и выбора используемого математического аппарата, адекватностью моделей систем обработки заказов и результатами экспериментальной проверки (путем моделирования на ЭВМ) величин, вычисленных с использованием этих моделей.

Научная новизна. Научная новизна диссертационной работы заключается:

1. в формализованной функциональной модели СОЗ и модели процессов, которые учитывают требования к построению систем поддержки эксплуатации NGOSS и определяют характеристики СОЗ, требуемые для построения расписания обработки заказов;

2. в новой математической модели СОЗ с аппроксимированными характеристиками, допущения в которой позволяют упростить расчеты оптимального расписания обработки заказов и не вызывают существенного отклонения фактического расписания от полученного аналитическими средствами;

3. в алгоритме построения расписания с минимизированной долей заказов, которые будут обработаны после контрольного срока, разработанном для математической модели СОЗ с аппроксимированными характеристиками;

4. в алгоритме поиска допустимых контрольных сроков обработки заказов, при которых доля обработанных после контрольного срока заказов в СОЗ не превысит заданного значения;

5. в новой архитектуре программного компонента «Управления заказами», которая позволяет реализовать метод построения расписания обработки заказов с минимизированной долей заказов, обработанных после контрольного срока.

Личный вклад. Все результаты, составляющие содержание диссертационной работы, получены автором самостоятельно.

Практическая ценность и реализация результатов работы. Результаты, полученные в диссертационной работе, могут быть использованы проектными организациями при разработке Операторами связи проектов систем обработки заказов услуг связи для определения допустимых контрольных сроков обработки заказов, исходя из существующих характеристик СОЗ, модификации существующей архитектуры СОЗ, а также научно-техническими центрами, занимающимися разработкой СОЗ.

Результаты диссертации внедрены в НТЦ Аргус при разработке автоматизированной системы обработки заказов АРГУС-АО, используемой целым рядом российских Операторов, в ОАО «Уралсвязьинформ» при оценке минимальных допустимых сроков обработки заказов услуг связи.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались, обсуждались и были одобрены на ежегодных научно-технических конференциях аспирантов СПбГУТ им. проф. М.А. Бонч-Бруевича в 2006 — 2010 гг., на научных семинарах и заседаниях кафедры Систем коммутации и распределения информации, на ежегодных научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов СПбГУТ им. проф. М.А. Бонч-Бруевича в 20062010 гг., на международных конференциях ШШСТ и EUROCON в 2009 г.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 14 печатных работ, в том числе 1 статья в сборнике трудов международной конференции Е1ЛЮС01Ч, 2 статьи в журналах из перечня, рекомендованного ВАК РФ для публикации результатов диссертационных исследований, 1 учебное пособие с грифом УМО.

Основные положения, выносимые на защиту:

• математическая модель СОЗ с аппроксимированными характеристиками, которая позволяет упростить расчеты при построении оптимального расписания обработки заказов и не вызывает существенного отклонения фактического расписания обработки заказов от полученного аналитическими методами;

• алгоритм построения расписания обработки заказов в модели СОЗ с минимизированной долей заказов, обработанных после контрольного срока;

• алгоритм поиска допустимых контрольных сроков обработки заказов, при которых доля обработанных после контрольного срока заказов в СОЗ не превышает заданного значения;

• архитектура программного компонента СОЗ «Управление заказами», которая позволяет реализовать метод построения расписания обработки заказов с минимизированной долей заказов, обработанных после контрольного срока.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложения. Работа содержит 127 страниц машинописного текста, 22 рисунка и 4 таблицы. Список литературы включает в себя 59 наименований.

Выводы по главе 4

1. Аналитические результаты главы 2 и 3 подтверждены результатами проведенного моделирования системы обработки заказов услуг связи;

2. Подтверждена справедливость допущения, сделанного в § 2.5.2 о влиянии вариации обработки операций на время обработки заказа услуг связи;

3. Представленная архитектура программного компонента NGOSS «Управление заказом», позволяет организовать процесс управления обработкой заказов на основе алгоритма из § 2.6.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате проведенных в диссертационной работе исследований получены следующие основные результаты.

1. Разработанные модель процессов и функциональная модель системы обработки заказов услуг Оператора связи адекватно отражают характеристики СОЗ, которые требуются для расчета контрольных сроков обработки заказов услуг.

2. Использованная аппроксимация характеристик СОЗ позволила избежать сложности в расчете контрольных сроков обработки заказов услуг связи и не оказала серьезного влияния на точность вычислений.

3. Разработанный метод построения расписания обработки заказов может быть использован в СОЗ для минимизации доли заказов, обработанных с нарушением контрольных сроков.

4. Полученные с помощью разработанного в диссертации метода контрольные сроки обработки заказов могут быть использованы Оператором связи в соглашении о качестве обслуживания с клиентом, т.к. их превышение в ЧНН для заказов свыше заданного числа не допускается.

5. Разработана архитектура программного модуля «Управления заказами», реализующего алгоритм оптимального планирования обработки заказов услуг Оператора.

1. История филиала Телефонная связь. В Интернете. http://arkhangelsk.nwtelecom.ru/pubsas/test~ B636AB57BAAB41F894D645965232901E/index.html.

2. История развития Петербургской телефонной сети. В Интернете. http ://www.ptn.ru/pubsas/test~

3. C7740C15CBAAllD5AE4B0050045260BB/index.html.

4. Гольдштейн, А.Б., Гольдштейн, Б.С. Softswitch. СПб : БХВ Санкт-Петербург, 2006.

5. Бутмалай, Д.Г. Сети NGN рентабельны. // Вестник связи. 2003 г., 9, стр. 54-56.

6. Бабин, А.И. Принципы взаимодополняющего развития (конвергенции) сетей подвижной и фиксированной связи будущего. Современные наукоемкие технологии. 2008 г., 5.

7. Шалагинов, А.В. Миг рация к NGN: стратегия, тактика, практика. ИнформКуръер-Связъ. 2005 г., 9.

8. Вечкаев, B.C. Изменение бизнес-модели оператора как ответ на требования рынка. // Современнее средства связи: Материалы XI международной научно-технической конф. (Минск, 25-29 сен. 2006г.). 2006 г., стр. 131.

9. Initiative, Telco 2.0™. http://www.telco2.net/manifesto/. Telco manifesto. В Интернете. 2010 г.

10. TMForum. GB927 The NGOSS Lifecycle and Methodology. 2004 r.

11. Sotola, R. Order orchestration in next-generation hybrid BSS/OSS: Dream or future reality? Journal of Telecommunications Management. 2008 г., Т. 1,3, стр. 278-294.

12. CISCO. Service Creation Integration Turbo Button with "Free Usage". Cisco SCA BB Introduction to Policy Integration Solution Guide, Chapter 4. 2009 r.

13. TMForum. GB 917-1 SLA Management Handbook: Executive Overview Volume 1. 2004.

14. Костин, А.А., Шустров, A.K. SLA еще одно средство в конкурентной борьбе. Вестник связи. 2001 г., 5, стр. 54-66.

15. Назаров, Ю.С., Лёвин, В.A. SLA как инструмент управления лояльностью клиента. //Информ курьер связь. 2007 г., 3, стр. 82.

16. TMForum. GB 917-2 SLA Management Handbook: Concepts and Principles Volume 2. 2004.

17. TMForum. GB 935 Benchmarking Metrics Framework. 2005.

18. TMForum. TMF053, Version 5.7 The NGOSS Technology-Neutral Architecture. 2006.

19. Kaminsky, P., Hochbaum, D. Due Date Quotation Models and Algorithms. Industrial Engineering and Operations Research. 2003 r.

20. TMForum. GB 921 Enhanced Telecom Operations Map (eTOM) Business process framework. 2008.

21. ITU-T. Recomendation M.3050 Enhanced Telecom Operations Map (eTOM). 2004.

22. Zachman, J. A. Concepts of the Framework for Enterprise Architecture: Background, Description and Utility, б.м. : Zachman International, 1997.

23. TMForum. TMF865 Accelerations VoIP and IMS Service. 2007.

24. ATIS. 0300092 High Level OSS/BSS Functional Requirements and Reference Architecture for IPTV. 2007.

25. TMForum. BG929 R3 Version 3.2 Telecom Applications Map. 2008.

26. Lageweg, В. J., Lenstra, J. K., Lawler, E. L., Rinnooy Kan, A. H. G.

27. Computer-Aided complexity classification of combinational problems. Communications of the ACM. 1982 г., #11, стр. 817 822.

28. Клейнрок, JI. Теория массового обслуживания, перев. Пер. с англ. /Пер. И.И. Грушко и ред. В. И. Нейман. М : Машиностроение, 1979.

29. Лукин, А.И. Системы лшссового обслуживания, ред. 1980. М : МО СССР, 1980. стр. 189.

30. Bolch, G., Greiner, S., Hermann de Meer, Trivedi, K.S. Oueueing Networks and Markov Chains: Modeling and Performance Evaluation with Computer Science Applications. 2-е издание, б.м. : Wiley-Interscience, 2006. стр. 878.

31. Dai "Jim", J.G. Stability of Fluid and Stochastic Processing Networks. б.м. : MaPhySto Miscellanea Publication, 1999. ISSN 1398-5981.

32. Weiss, G. A Simplex Based Algorithm to Solve Separated Continuous Linear Programs. Mathematical Programming Series A. 2008 г., стр. 115:151-198.

33. Harrison, J.M. and Van Mieghem, J. Dynamic Control of Brownian Networks: State Space Collapse and Equivalent Workload Formulations. Annals of Applied Probability. 1997 г., 7, стр. 747-771.

34. Nazarathy, Y, Weiss, G. Near optimal control of queueing networks over a finite time horizon. Annals of Operations Research. 2009 г., стр. 170:233-249.

35. E. G. Coffman., J. L. Bruno. Computer and job-shop scheduling theory. New York : Wiley, 1976. 0471163198.

36. Bellman, R. Bottleneck problems and dynamic programming. Proc National Academy of Science. 1953 г., 39, стр. 947-951.

37. Anderson, E. J. A new continuous model for job-shop scheduling. International J. Systems Science. 1981 г., 12, стр. 1469-1475.

38. Anderson, E. J. and Nash, P. Linear Programming in Infinite Dimensional Spaces, б.м. : Wiley-Interscience, 1987.

39. Pullan, M. C. An algorithm for a class of continuous linear programs.

40. SIAM J. Control and Optimization. 1993 г., 31, стр. 1558-1577.125

41. Dai, J.G., Weiss, G.,. A Fluid Heuristic for Minimizing Makespan in JobShops. Operations Research. 2002 г., #50, стр. 692-707.

42. Daritzig, G.B. Linear Programming and Extensions. Princeton University Press. 1963 r.

43. Vanderbei, R.J. Linear Programming, Foundations and Extensions. Boston : б.н., 1997.

44. Tassiulas, L. Adaptive back-pressure congestion control based on local information. IEEE Transactions on Automatic Control. 40, стр. 236-250.

45. Stolyar, A.L. MaxWeight scheduling in a generalized switch: State space collapse and equivalent workload minimization under complete resource pooling. 2004 г., 14, стр. 1-53.

46. Kopzon, A., Weiss, G. A push pull queueing system. 2002 г., 30, стр. 351-359.

47. Nazarathy, Y, Weiss, G.,. The Asymptotic Variance Rate of the Output Process of Finite Capacity Birth-Death Queues. Queueing Systems Theory and Applications. 2008 г., 57, стр. 135-156.

48. Asymptotic optimality of maximum pressure policies in stochastic processing networks. Dai, J.G., Lin, W. 2006 г., Annals of Applied Probability.

49. Enns, S.T. Job shop lead time requirements under conditions of controlled delivery performance. European Journal of Operational Research. 1994 г., 77, стр. 429-439.

50. Вентцель E.C. . Теория вероятностей. М. : Издательский центр "Академия", 2005.

51. TMForum, OSS through JavaTM Initiative. JSR264 Order Management API. 2007.

52. Кутузов, О.И., Татарникова, T.M., Петров, K.O. Распределенные информационные системы управления. СПб : Учеб. пособие/СПбГГГУ., 2004.

53. PuIIan, М. С. An extended algorithm for separated continuous linear programs. Mathematical Programming. 2002 г., 93, стр. 415-451.

54. Stochastic networks and activity analysis. Harrison, J.M. 2002 г., Analytic Methods in Applied Probability In memory of Fridrik Karpelevich.

55. Brownian models of open processing networks: Canonical representation of workload. Harrison, J.M. 10, 2000 г., Annals of Applied Probability, стр. 75103.

56. A broader view of Brownian networks. Harrison, J.M. 13, 2001 г., Annals of Applied Probability, стр. 1119-1150.

57. Fleischer, L., Sethuraman, J. Eficient Algorithms for Separated Continuous Linear Programs: the Multicommodity Flow Problem with Holding Costs and Extensions. Mathematics of Operations Research. 2008 г., 30, стр. 916— 938.

58. Anstreicher, K.M. Generation of feasible descent directions in continuous time linear programming. Technical Report. Department of Operations Research. 1983 r.

59. A two node Jackson network with in inite supply of work. Adan, I.J.B.F., Weiss, G. 19, 2005 г., Probability in Engineering and Informational Sciences, стр. 191-212.

60. Dai, J.G., Lin, W. Maximum pressure policies in stochastic processing networks. 2005 г., 53, стр. 197-218.