автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.12, диссертация на тему:Разработка статистических моделей и алгоритмов оптимизации структуры телекоммуникационной системы в САПР ИТС

На правах рукописи

РАЗРАБОТКА СТАТИСТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ ОПТИМИЗАЦИИ СТРУКТУРЫ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ В САПР ИТС

Специальность 05 13 12 - Системы автоматизации проектирования

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

оозовозто

Воронеж - 2007

003060270

Работа выполнена в Воронежском государственном техническом университете

Научный руководитель Заслуженный деятель науки РФ,

доктор технических наук, профессор

Львович Яков Евсеевич

Официальные оппоненты доктор технических наук,

профессор

Макаров Олег Юрьевич

кандидат технических наук, доцент

Питолин Михаил Владимирович

Ведущая организация ФГУ Государственный научно-

исследовательский институт информационных технологий и телекоммуникаций «ИНФОРМИКА» (г Москва)

Защита состоится 22 июня 2007г в__часов в коференц-зале на

заседании диссертационного совета Д212 037 03 Воронежского I осударственного технического университета по адресу 394026, г Воронеж, Московский просп , 14

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке Ворнежского государственного технического университета

Автореферат разослан 22

Ученый секретарь диссертационного совета

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Новый этап развития корпоративных телекоммуникационных систем (ТС) характеризуется переходом к передаче по ним мультисервисного трафика (голос, видео, данные), построению сложных кампусных сетей, объединяющих ЛВС отдельных территориально удаленных зданий, выделению виртуальных сегментов сетей для различных групп пользователей

К сожалению, в современных САПР не реализованы эти новые проектные процедуры, без чего нельзя говорить о качестве проектных решений, получаемых с помощью этих систем Мало уделяется внимания вопросам предварительной обработке выборки значений исследуемых случайных характеристик производительности сети для удаления «шумов» из выборки, в САПР ТС нет проблемно-ориентированных моделей, которые позволили бы выбрать оптимальные решения по разбиению сети на виртуальные подсети, существующие САПР ТС предназначены для работы с уже существующей сетью на базе определенного типа оборудования, иногда теряется высокая точность вычислений из-за отсутствия учета разброса параметров или из-за ведения расчетов по методу «наихудшего случая»

Для повышения качества и поиска оптимального варианта структуры ТС необходимо учесть приоритезацию трафика в мультисервисных сетях в статистических моделях ТС, разработать процедуры оценки эффективности разбиения сети на виртуальные подсети для обеспечения надежности, безопасности и качества функционирования сети, повысить эффективность алгоритмического обеспечения поиска оптимального варианта структуры ТС за счс1 применения новых алгоритмов генетического типа для ускорения решения задачи поиска оптимальных структур ТС, позволяющих обеспечить вывод из локальных минимумов по поиске оптимальной структуры сети и уменьшение вероятности образования структур с циклическими соединениями

Анализ развивающегося рынка существующих САПР ТС показывает, что реализованные в моделях и алгоритмах подходы не обеспечивают необходимой комплексности и эффективности при решении вопросов анализа характеристик производительности сети, нахождению путей повышения пропускной способности каналов связи и выбора оптимального варианта ТС

Таким образом, актуальность темы исследования определяется необходимостью создания моделей и алгоритмов статистического моделирования ТС с учетом разбиения сети на виртуальные сегменты, введения приоритетного управления трафиком, оценки влияния характеристик сетевых устройств на эффективность функционирования ТС, повышения результативности проведения статистического анализа исследуемых моделей, а также создания качественно новых алгоритмов поиска оптимальных структур ТС

Диссертационная работа выполнена в соответствии с НИР ГБ 96 04 «Моделирование и оптимизация в информационных системах» в рамках научного направления Воронежского государственного технического университета «САПР и системы автоматизации производства»

Цель и задачи исследования. Цель диссертационной работы состоит в разработке моделей и алгоритмов статистического моделирования структуры ТС на основе системного подхода и реализации на их основе специализированной подсистемы САПР мультисервисных ТС

Для достижения указанной цели в работе решались следующие задачи

1 Анализ тенденций развития современных ТС и определение на этой основе недостатков существующих средств построения оптимального варианта ТС в современных САПР ТС

2 Разработка математических моделей структуры мультисервисной ТС с учетом оценки эффекта от введения приоритезации трафика

3 Формирование проектной процедуры анализа эффективности разбиения сети на виртуальные сегменты, включающей в себе проблемно-ориентированный элемент выбора оптимального варианта сети

4 Разработка генетического алгоритма поиска оптимальных структур ТС, позволяющего улучшить качество решений, сократить время проектирования ТС за счет реализации вывода из локальных минимумов при определенном расположении коммутаторов, и уменьшения вероятности образования структур с циклическими соединениями или изолированными подграфами

Методы исследования. В работе использованы методы теории вероятностей и математической статистики, теории графов, теории принятия решений

Обоснованность научных положений, выводов, сформулированных в диссертации, обеспечивается корректным применением перечисленных методов исследований, экспертизой результатов при их публикации в печатных изданиях

Научная новизна. В диссертационной работе получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной

1 Стохастическая модель анализа проектируемой структуры ТС, отличающаяся учетом приоритетного управления трафиком, комплексной оценкой показателей надежности, производительности и стоимости сети, что позволяет существенно повысить эффективность функционирования 1С при высоком уровне нагрузке сети

2 Проектные процедуры статистического анализа эффективности разбиения телекоммуникационной системы на виртуальные сегменты, обеспечивающие повышение качества топологии ТС по совокупности критериев на основе системного подхода к оценке характеристик производительности

3 Генетический алгоритм поиска оптимальных структур ТС, который позволяет улучшить качество решений и сократить время проектирования ТС за счет предложенной схемы передачи признаков родителей потомкам, в том числе введения сетевых операторов кроссовера и мутации, операторов видоизменения инфраструктуры сетевых устройств

4 Алгоритм вейвлет-преобразования значений выборки исследуемой случайной величины, позволяющий устранить шумы из выборки с сохранением всех характерных особенностей статистических данных для увеличения эффективности проведения статистического анализа загрузки сети за счет уменьшения краевых искажений и пороговой фильтрации коэффициентов детализации

5 Структура средств статистического моделирования ТС с учетом приоритезации трафика, отличающаяся от существующих подходом на основе проведения комплексной оценки влияния различных факторов на структуру ТС, применением вейвлет-преобразования статистических данных при сглаживании их значений для увеличения результативности статистического анализа, наличием проблемно-ориентированного математического аппарата генерации рекомендаций, направленных на повышение эффективности проектирования ТС, и принятия решений в условиях противоречивости требований к проектированию ТС

Практическая значимость полученных результатов. Научные выводы, сделанные в работе по статистическому моделированию ТС, разработанные алгоритмы поиска оптимальных структур ТС позволяют эффективно их использовать для проектирования ТС на стадии предпроектного исследования Разработанные методики позволяют не просто оценить затраты на проектируемую ТС, но и принять решение об их целесообразности, выбрать наилучший вариант проектируемой ТС

Кроме того, полученные результаты используются по курсу «Телекоммуникационные и информационные системы»

Научные результаты, полученные в диссертационной работе были внедрены в ЦЧБ СБ РФ, что подтверждено соответствующими актами внедрения

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях Всероссийской конференции «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах» (Воронеж, 2005), Всероссийской конференции «Прикладные задачи моделирования и оптимизации» (Воронеж, 2005), Всероссийской конференции «Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах» (Воронеж, 2006), Всероссийской конференции Высокие технологии в технике, медицине, экономике и образовании (Воронеж, 2006),

Публикации. По теме диссертации опубликовано 20 научных работ, в том числе 10 - в изданиях, рекомендованных ВАК РФ

В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, лично автору принадлежит предложенный системный подход к оптимальному построению корпоративных информационных систем [2], методология создания ТС с наименьшими затратами на основе многовариантной интеграции [3], разработанная математическая модель оценки производительности сети [4], формализованное описание оптимизационной модели развития системы в условиях возникновения угроз безопасности [5], системный анализ требований к механизмам безопасности стандарта ATM [6], разработаны математические модели мультисервисных телекоммуникационных систем с учетом оценки эффекта от введения приоритизации трафика в сети [7,16-19], описаны проектные процедуры анализа производительности сети [11-14], предложены стохастические модели и алгоритмы поиска оптимальных структур ТС [9,15,17]

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 78 наименований и приложений Основная часть работы изложена на 132 страницах, содержит 58 рисунков, 12 таблиц

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулированы цель и задачи исследования, приведены основные научные результаты, выносимые на защиту, и описана их новизна

В первой главе проведен анализ современных достижений в области проектирования ТС Сформулировано определение ТС, показана целесообразность внедрения разнообразных современных технических, технологических и организационных новшеств для поддержания ее в состоянии, соответствующем требованиям времени

Предложены основные этапы проектирования телекоммуникационных систем Важной задачей процесса поэтапного проектирования ТС является согласование и взаимный учет решений, принимаемых на отдельных этапах, для получения оптимального конечного результата Поэтому в составе интегрированных САПР ТС необходимо иметь средства, позволяющие проводить комплексный анализ характеристик производительности ТС с учетом взаимосвязи решений, принимаемых на разных этапах и относящихся к различным аспектам

Определено место задачи статистического анализа характеристик производительности сети, разбитой на виртуальные подсети Поставлена задача оценки эффекта от введения приоритетов, предоставляемых пакетам, критичным к задержкам в телекоммуникационной системе Решение этой задачи требует использования моделей с неоднородным потоком заявок, позволяющих выполнить анализ свойств приоритетных систем передачи

данных и сформулировать рекомендации для приоритетных сетей, в частности, оценить требуемую пропускную способность каналов связи

Показано, что в условиях постоянно растущих требований прикладных задач к пропускной способности сети, ее увеличение позволить решить задачу оптимального проектирования ТС лишь отчасти, ведь совокупный трафик пользователей сети к общему сетевому ресурсу может вызвать значительную утилизацию канала и потерю пакетов, вне зависимости от пропускной способности сети В таких случаях, в первую очередь, нужно проанализировать направления информационных потоков и переконфигурировать сеть для максимальной оптимизации маршрутов передачи данных Поспешные выводы о необходимости модернизации сети могут стать причиной ненужных расходов

Критериями эффективности разрабатываемой подсистемы САПР ТС могут служить повышение адекватности построенной математической модели структуры мультисервисной телекоммуникационной системы с учетом оценки эффекта от введения приоритезации трафика, возможность работы системы в трех режимах в рабочем, обучающем и контролирующем, совместимость с другими программами проектирования ТС, простота использования, наглядность представления данных, достаточно высокий уровень криптостойкости алгоритма, положенного в основу кодирования информации в программном обеспечении

Сформулированы цели и задачи исследования, ориентированные на повышение эффективности проектирования ТС

Исследования, реализованные в первой главе, позволили автору конкретизировать задачи работы

Во второй главе приведено статистическое моделирование структуры ТС на основе системного подхода

Предложена оптимизационная модель структуры мультисервисной ТС с учетом оценки эффекта от введения приоритезации трафика В качестве критерия оптимальности проектирования ТС выбраны суммарные затраты на создание такой системы Исходными данными для задачи проектирования являются размещение рабочих мест, возможные места расположения сетевых устройств, пути прохождения кабельных каналов, используемые сетевые технологии, определяющие возможный набор пропускных способностей каналов связи, описание модельного ряда коммутаторов, сетевые приложения, определяющие интенсивность трафика в сети

Требуется найти наименьшую по стоимости структуру ТС, пропускные способности каналов связи, число, расположение и модельный ряд сетевых устройств

Структура ТС представляется в виде неориентированного графа Г=(и,К), где и — множество вершин графа, соответствующих узлам сети, К -множество ребер графа, соответствующих каналам связи Множество и

состоит из двух непересекающихся подмножеств и = А ^ В, где А -множество абонентов ТС, В - множество коммутационных устройств ТС

Для оценки эффективности приоритетных методов управления трафиком в мультисервисных ТС в качестве базовой модели канала связи будем использовать систему массового обслуживания с неоднородным потоком пакетов п типов, поступающих в канал связи с интенсивностями

Ху, Лп Обозначим V - пропускная способность канала связи, Ь, -

средняя длина пакета 1-типа Для случая, когда пакеты одного класса имеют одинаковую длину, а потоки пакетов являются простейшими, средняя задержка пакета I -типа при использовании метода управления трафиком на основе относительных приоритетов определяется по формуле

п

I

7=1

ЛД

I-1

А

V

(О

7=1 7=1

Одной из наиболее важных задач, решаемых на этапе проектирования телекоммуникационной сети является определение требований к пропускным способностям каналов связи

Будем полагать, что размеры пакетов всех типов одинаковы (— Ь,

для всех 1=1, ,п) а доля голосовых пакетов в общей нагрузке составляет к

(0< & < 1), те А] = кА Тогда, решая, квадратное неравенство Т1 <Г( *

с учетом (1) получим, что пропускная способность канала связи должна выбираться из условия

-П/2

V >—\~ + кК +

1 ч2 4Л

(кА--г) +—Г

'1 J

(2)

Выражение в правой части неравенства (2) представляет собой

нижнюю границу пропускной способности У^ канала связи, требующейся

для передачи голосовых пакетов с заданным качеством в сети с приоритетным управлением

В процессе проектирования корпоративной сети обычно достаточно сложно задать долю к голосовых пакетов в общей нагрузке В то же время эта доля в течение суток может изменяться в значительных пределах В связи с этим предлагается оценивать требуемую пропускную способность для всего диапазона изменения к Для этого рассмотрим предельные случаи, когда ,

к —> 0 и когда к —>• 1 Тогда из (2) получим нижнюю и верхнюю границу пропускной способности канала связи

1 Л

(3)

шах -"V * ' " ^

Эффект от введения приоритетного управления составит

$ = (Утвх~Ук)1Ук (5)

Таким образом, предлагаемая математическая модель приоритетного управления в канале связи телекоммуникационной сети позволяет определить пропускную способность канала и оценить эффект, достигаемый за счет использования приоритетного управления трафиком

Сформированы основные выходные параметры математической модели приоритетного управления в канале связи ТС

1 Суммарные затраты на создание сети, которые включают в себя затраты на создание структуры телекоммуникаций и затраты на используемые коммуникационные устройства

п-1 п пс

X Уиси (Ри )+Хс<с (6)

1= 1 у=7+1 /= 1

2 Полная задержка передачи пакета на пути Я" у, как сумма задержек в каналах связи и в коммутаторах на этом пути

п-1 п

= X ХУ'Г^/ + (7)

1=1 у =1+1

3 В качестве показателя надежности ТС рекомендуется использовать число сетевых устройств, отключаемых от основной сети при отказе одного

канала связи 772;а(£/") - множество узлов, отсоединяемых от

основной сети при отказе канала связи к

Решением задачи оптимизации ТС будет граф

Г* = ш%т\пЕ{Г) (8)

Гев

где С - множество всех возможных структур проектируемой ТС, Е(Г) -функция суммарных затрат на создание ТС Найдя оптимальное решение для сформулированной задачи, мы получим наименее затратную структуру ТС, удовлетворяющую заданным техническим характеристикам

Рассмотрено статистическое моделирование характеристик производительности ТС, нацеленное на оптимальную работоспособность при разбиении локальной сети на виртуальные сегменты

Предложены математические модели оптимального разбиения локальных сетей ТС на виртуальные подсети для уменьшения сетевого магистрального трафика, и в последствии, уменьшения затрат на приобретаемое сетевое оборудование

Обоснованы вероятностные подходы к оценке ТС Предложен статистический метод учета разброса параметров, параметры устройств в этом случае представляются в виде случайных величин с заданным законом распределения

В качестве метода предварительной обработки статистических данных предложено использовать метод волновых преобразований Отличительной особенностью предлагаемого алгоритма волновых преобразований значений выборки исследуемой случайной величины является проектная процедура уменьшения краевых искажений и пороговой фильтрации коэффициентов детализации (рис 1)

Предложено использовать специализированные модифицированные генетические операторы, позволяющие сразу получать топологии, удовлетворяющие ограничениям

Начало

Задание порядка вейвлета т и

глубины разложения /

3 -1-

Преобразование сигнала с целью уменьшения краевых искажений

Разложение сигнала по базису вейвлетов

Выбор порогового значения шума для каждого уровня разложения

Пороговая фильтрация коэффициентов детализации

Реконструкция сигнала

Конец

Выбран метод мягкой фильтрации

Рис 1 Предлагаемый алгоритм предварительной обработки статистических данных

В третьей главе разработаны алгоритмы поиска оптимальной ТС на основе системного подхода Предложен обобщенный алгоритм проектирования ТС в условиях жестких требований к пропускной способности сети, безопасности, надежности

Предложен комплексный анализ влияния виртуальных подсетей на производительность телекоммуникационной системы, анализ эффективности введения приоритезации трафика в сети, а также реализованы проектные процедуры поиска оптимальных структур телекоммуникационных систем на основе генетического алгоритма

Разработана структурная схема алгоритма статистического моделирования телекоммуникационной системы с последующим выбором оптимального варианта ТС (рис 2)

В современных САПР ТС недостаточно внимания уделялось комплексной оптимизации поставленной задачи Во многих существующих алгоритмах поиска оптимальных структур ТС не уделено внимание вопросам выхода из локальных минимумов при определенном расположении коммутаторов, и уменьшения вероятности образования структур с циклическими соединениями или изолированными подграфами, что приводит к ухудшению качества полученного решения

Предложено использовать вариант решения задачи поиска оптимального варианта ТС, основанный на генетическом алгоритме В разработанном варианте в качестве особей популяции выступают различные структуры сети Функция приспособленности особи равна стоимости синтезируемой сети На первом этапе путем применения различных генетических операторов к старым структурам синтезируется новая топология сети На втором этапе с помощью специального алгоритма однозначно определяются оптимальные для синтезированной топологии пропускные способности каналов связи, число каналов связи и модели коммутаторов, стоимость сети

с

Начало

Ввод исходных данных и проверка их на/ корректность

Нет

Задание закона распределения СВ

Пакет будет передаваться в этом же коммутаторе

13

Нахождение

кратчайшего пути

между

коммутаторами

, 11___

Нахождение кратчайшего пути

между 1-коммутатором и маршрутизатором

_ 14 I_

Нахождение кратчайшего пути

между маршрутизатором и 2-коммутатором

Преобразование

матрицы 1_ с учетом разброса параметров

С

1=1

Увеличение счетчиков оценки загрузки сети

Генерация пакета от 1-станции к )-станции

Расчет интегрального показателя производит сети

. 26 I

Волновое преобразование

Добеши для удаления шумов

. 27 -1-

Статистическое оценивание параметров

28 _

формирование

варианта топологии ТС

29 иценка эффективности от приоритезации тпз^икэ_

С

Выбор оптимального варианта ТС

г:

30

Конец

3

Рис 2 Структурная схема алгоритма статистического моделирования ТС с последующим выбором оптимального варианта 10

Для получения топологий ТС, удовлетворяющих заданным ограничениям, разработаны специализированные модифицированные операторы ГА операторы сетевого кроссовера, сетевой мутации и введены дополнительные операторы удаления коммутаторов и замены коммутаторов

На рис 3 приведена структурная схема алгоритма сетевой мутации, на рис 4 предложена структурная схема сетевого кроссовера

( Начало )

Выбираем случайное ребро и удаляем его

удаленное да

ребро ------

вида К-К

нет

Отключенного абонента от сети обозначим а| Вершина графа, соответствующая а, обозначим

Выбираем случайное ребро вида К-К из множества всех ребер, объединяющее два любых коммутатора, принадлежащих разным поддеревьям

Выбираем случайный коммутатор и подключаем к нему абонента ai

Прекратить Нет выполнение мутации 7

Да

( Конец )

Рис 3 Структурная схема алгоритма сетевой мутации

Рис 4 Структурная схема оператора сетевого кроссовера

12

Предложенный генетический алгоритм целесообразно использовать на сетях с большим числов узлов, и, он на этапе предпроектных исследований позволяет получить оптимальное по стоимости решение ТС за кратчайший период времени

Четвертая глава посвящена описанию структуры и состава программного обеспечения статистического моделирования ТС, в которой реализованы вышеперечисленные алгоритмы, а также анализу полученных результатов

Сформирована функциональная структура ПО статистического моделирования ТС (рис 8)

Состав программного обеспечения образуют три ядра ядро оценки эффективности введения приоритезации трафнка в сети, ядро анализа производительности сети, разбитой на VLAN, ядро поиска оптимальной структуры телекоммуникационной сети

Качественно новыми определяющим блоками в первом ядре ПО являются следующие блоки блок анализа эффективности введения приоритезации трафика, блок определения необходимой пропускной способности канала связи, блок реализации статистического анализа с введением предварительной обработки выборки методом вейвлет-анализа с использованием вейвлетов Добеши

Качественно новыми главными блоками во втором ядре являются блок поиска траектории пути прохождения пакетов в сети, разбитой на VLAN, блок нахождения оптимального разбиения сети на виртуальные подсети, блок реализации статистического анализа с введением предварительной обработки выборки методом вейвлет-анализа

В третьем ядре все представленные блоки являются качественно новыми блок реализации сетевого оператора кроссовера, блок реализации сетевой мутации, блок реализации изменения инфраструктуры сетевых устройств, блок формирования новой популяции хромосом и блок реализации статистического анализа с введением предварительной обработки выборки методом вейвлет-анализа

Проведено исследование эффективности разработанного ПО статистического моделирования ТС Эффективность разработанных моделей подтверждена позитивным внедрением проекта развития территориальной ведомственной мультисервисной сети связи Центрально-Черноземного Банка Сбербанка России

Применение модифицированного генетического алгоритма нахождения оптимального варианта ТС приводит к сокращению времени поиска решений на 10-15%, и к улучшению найденных решений на 8-12% по сравнению с существующими классическими генетическими алгоритмами

Применение разработанного оператора сетевой мутации приводит к сокращению времени поиска на 7-30% без улучшения качества находимых решений

ршяюмиюте

Рис 8 Функциональная структура программного обеспечения

Операторы удаления и замены коммутаторов введены, преследуя одну цель - вывести алгоритм из локальных минимумов, которые образуются при сходимости алгоритма к какой-либо комбинации коммутаторов Введение

14

данных операторов привело к улучшению качества решения ка 10-15% без увеличения скорости поиска решения

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1 Проведен анализ тенденций развития современных ТС, рассмотрены особенности средств решения задачи анализа влияния факторов на трафик в сети, сформулирована постановка задачи статистического моделирования структуры ТС

2 Предложена стохастическая модель структуры мультисервисной ТС с учетом оценки эффекта от введения приоритезации трафика, позволяющая с заданной степенью точности описывать процессы задержки передачи данных в сети, оценивать влияние типа трафика на общую производительность сети

3 Разработан алгоритм статистического анализа загрузки магистральных каналов связи, отдельных портов сетевых устройств, распространения трафика внутри и между виртуальными сегментами, позволяющий оценить загрузку сетевых устройств, оптимально распределить станции по VLAN, сократив, тем самым, трафик в сети

4 Предложена проектная процедура анализа эффективности разбиения сети на виртуальные подсети, которая позволяет проектировать ТС с учетом требований надежности, а также оценивать влияние характеристик сетевых устройств на эффективность функционирования ТС

5 Разработан обобщенный алгоритм проектирования ТС в условиях жестких требований к пропускной способности сети, безопасности, надежности, который позволяет оценивать с заданной степенью точности загрузку отдельных портов сетевого оборудования, распространение трафика внутри виртуальных подсетей и между ними

6 Предложены математические модели выбора оптимального варианта ТС на стадии предпроектного исследования за счет уменьшения вероятности образования структур с циклическими соединениями

7 Предложен генетический алгоритм поиска оптимальных структур ТС, отличающийся схемой передачи признаков родителей потомкам, в том числе введением сетевых операторов кроссовера и мутации, операторов видоизменения инфраструктуры сетевых устройств, использованием комбинированного подхода при формировании новой популяции, что позволяет улучшить качество решений и сократить время проектирования ТС

8 Разработана подсистема САПР ИТС, отличающаяся от существующих подходом на основе проведения комплексной оценки влияния различных факторов на структуру ТС, применением волнового преобразования статистических данных для увеличения результативности статистического анализа, наличием проблемно-ориентированного

математического аппарата генерации рекомендаций в условиях противоречивости требований к проектированию ТС

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ДИССЕРТАЦИИ ОПУБЛИКОВАНЫ В СЛЕДУЮЩИХ РАБОТАХ:

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ

1 Рындин H А Формализация задачи консалтинга при создании корпоративных информационных систем предприятия // Вестник Воронеж гос тех ун-та 2003 Вып 2 3 С. 102-105

2 Львович Я Е , Рындин H А Формализованное описание процесса оптимального построения корпоративных информационных систем // Вестник Воронеж гос тех ун-та 2003 Вып 23 С 10-13

3 Хаустович А В , Калмыков В А , Рындин H А Особенности выбора коммуникационного оборудования на этапе технического проектирования телекоммуникационных систем // Вестник Воронеж гос тех ун-та 2003 Вып 2 3 С 11-14

4 Рындин H А , Калмыков В А , Медведь H А Разработка моделей и алгоритмов оценки производительности многосегментной кампусной сети на этапе проектирования // Вестник Воронеж гос тех ун-та 2003 Вып 2 3 С 60-65

5 Рындин H А , Волков Д В Оптимизационная модель реагирования на угрозы безопасности // Информация и безопасность регионал науч -техн журнал Воронеж 2004 Вып 1 С 94-95

6 Рындин H А , Волков Д В , Сафонов А И Анализ механизмов безопасности технологии ATM // Информация и безопасность регионал науч-техн журнал Воронеж 2004 Вып 1 С 101-103

7 Львович Я Е , Рындин H А Обобщенный алгоритм проектирования телекоммуникационной системы в условиях жестких требований к пропускной способности сети II Вестник Воронежского государственного технического университета 2006 Т2 №12 С 33-39

8 Рындин H А , Калмыков А А Математические модели оптимизации структуры телекоммуникационных систем // Информационные технологии научно-технический журнал 2006 №12 С 50-54

9 Рындин H А , Калмыков А А Прогностическая оценка стоимости проекта структурированной кабельной системы на начальной стадии предпроектного исследования // Информационные технологии научно-технический журнал 2005 №2 С 37-42

10 Рындин H А , Львович Я Е , Калмыков А А Исследование эффективности разработанного генетического алгоритма поиска онгимальных структур телекоммуникационных систем // Вестник

Воронежского государственного технического университета 2007 ТЗ №1 С 16-23

Статьи и материалы конференций

11 Рындин H А, Калмыков В А Анализ производительности локальной сети с учетом широковещательного трафика // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах труды всерос конф Воронеж, 2005 С 21-22

12 Рындин H А, Калмыков В А Построение моделей анализа загрузки сетевого оборудования разных производителей на этапе проектирования // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах труды всерос конф Воронеж Воронеж, 2005 С 4041

13 Рындин H А , Калмыков А А Построение корпоративной сети на этапе предпроектного исследования // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах труды всерос конф Воронеж, 2005 С 49-50

14 Рындин H А , Калмыков А А Построение математической модели оценки сроков реализации проекта телекоммуникационной системы с учетом случайных отклонений и неопределенностей // Прикладные задачи моделирования и оптимизации межвуз сб науч тр Воронеж, ВГТУ, 2005 С 142-146

15 Рындин НА, Калмыков А А Постановка задачи оптимизации многосегментных кампусных сетей // Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах межвуз сб науч тр Воронеж, ВГТУ, 2005 С 166-171

16 Рындин А А, Калмыков А А Применение модифицированного алгоритма для поиска оптимального варианта телекоммуникационных систем // Высокие технологии в технике, медицине, экономике и образовании Межвуз сб науч тр Воронеж Воронеж гос техн ун-т, 2005 264 с , с 222227

17 Рындин НА, Калмыков А А Разработка алгоритмов статистического анализа производительности телекоммуникационных систем // Высокие технологии в технике, медицине, экономике и образовании межвуз сб науч тр Воронеж, ВГГУ, 2006 С 206-213

18 Рындин H А , Калмыков А А Построение оптимизационных моделей мультисервисной телекоммуникационной системы с учетом оценки эффекта от введения приоритизации трафика // Прикладные задачи моделирования и оптимизации межвуз сб науч тр Воронеж, ВГТУ, 2006 С 46-52

19 Рындин НА Алгоритмизация задачи поиска оптимальных структур телекоммуникационной системы // Прикладные задачи

моделирования и оптимизации межвуз сб науч тр Воронеж Воронеж, ВГТУ, 2006 С 82-85

20 Рындин Н А Математическое обеспечение задачи поиска оптимальных структур мультисервисной телекоммуникационной системы // Прикладные задачи моделирования и оптимизации межвуз сб науч тр Воронеж, ВГТУ, 2006 С 144-152

Подписано в печать 19 05 2007 Формат 60x84/16 Бумага для множительных аппаратов Уел печ л 1,0 Тираж 90 экз Заказ №

ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» 394026 Воронеж, Московский просп, 14

ВВЕДЕНИЕ.

1. ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ СИСТЕМ.

1.1 Анализ современных достижений в области проектирования телекоммуникационных систем.

1.2 Постановка задачи поиска оптимального варианта телекоммуникационной системы на основе комплексного подхода.

2. СТАТИСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СТРУКТУРЫ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ НА ОСНОВЕ СИСТЕМНОГО ПОДХОДА.

2.1 Построение оптимизационных моделей структуры мультисервисной телекоммуникационной системы с учетом оценки эффекта от введения приоритезации трафика.

2.2 Статистическое моделирование характеристик производительности телекоммуникационной системы, нацеленное на оптимальную работоспособность при разбиении локальной сети на виртуальные сегменты.

2.3 Математическое обеспечение задачи поиска оптимальных структур мультисервисной телекоммуникационной системы.

2.4 Выводы.

3. РАЗРАБОТКА И ОБОСНОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ ПОИСКА ОПТИМАЛЬНОЙ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ НА ОСНОВЕ СИСТЕМНОГО ПОДХОДА.

3.1 Обобщенный алгоритм проектирования телекоммуникационной системы в условиях жестких требований к пропускной способности сети, безопасности, надежности.

3.2 Алгоритмизация задачи оценки эффективности введения приоритезации трафика в сети.

3.3 Алгоритмизация задачи анализа характеристик производительности ТС с учетом разбиения сети на виртуальные подсети.

3.4 Алгоритмизация задачи поиска оптимальных структур ТС.

3.5 Выводы.

4. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ СТАТИСТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ СИСТЕМ.

4.1 Структура и состав программного обеспечения.

4.2 Исследование эффективности разработанного программного обеспечения при проектировании ТС.

4.3 Внедрение разработанного программного обеспечения.

4.4 Выводы.

Актуальность темы. Новый этап развития корпоративных телекоммуникационных систем (ТС) характеризуется переходом к передаче по ним мультисервисного трафика (голос, видео, данные), построению сложных кампусных сетей, объединяющих ЛВС отдельных территориально удаленных зданий, выделению виртуальных сегментов сетей для различных групп пользователей.

К сожалению, в современных САПР не реализованы эти новые проектные процедуры, без чего нельзя говорить о качестве проектных решений, получаемых с помощью этих систем. Мало уделяется внимания вопросам предварительной обработке выборки значений исследуемых случайных характеристик производительности сети для удаления «шумов» из выборки; в САПР ТС нет проблемно-ориентированных моделей, которые позволили бы выбрать оптимальные решения по разбиению сети на виртуальные подсети; существующие САПР ТС предназначены для работы с уже существующей сетью на базе определенного типа оборудования, иногда теряется высокая точность вычислений из-за отсутствия учета разброса параметров или из-за ведения расчетов по методу «наихудшего случая».

Для повышения качества и поиска оптимального варианта структуры ТС необходимо учесть приоритезацию трафика в мультисервисных сетях в статистических моделях ТС, разработать процедуры оценки эффективности разбиения сети на виртуальные подсети для обеспечения надежности, безопасности и качества функционирования сети, повысить эффективность алгоритмического обеспечения поиска оптимального варианта структуры ТС за счет применения новых алгоритмов генетического типа для ускорения решения задачи поиска оптимальных структур ТС, позволяющих обеспечить вывод из локальных минимумов по поиске оптимальной структуры сети и уменьшение вероятности образования структур с циклическими соединениями.

Анализ развивающегося рынка существующих САПР ТС показывает, что реализованные в моделях и алгоритмах подходы не обеспечивают необходимой комплексности и эффективности при решении вопросов анализа характеристик производительности сети, нахождению путей повышения пропускной способности каналов связи и выбора оптимального варианта ТС.

Таким образом, актуальность темы исследования определяется необходимостью создания моделей и алгоритмов статистического моделирования ТС с учетом разбиения сети на виртуальные сегменты, введения приоритетного управления трафиком, оценки влияния характеристик сетевых устройств на эффективность функционирования ТС, повышения результативности проведения статистического анализа исследуемых моделей, а также создания качественно новых алгоритмов поиска оптимальных структур ТС.

Диссертационная работа выполнена в соответствии с НИР ГБ 96.04 «Моделирование и оптимизация в информационных системах» в рамках научного направления Воронежского государственного технического университета «САПР и системы автоматизации производства»

Цель и задачи исследования. Цель диссертационной работы состоит в разработке моделей и алгоритмов статистического моделирования структуры ТС на основе системного подхода и реализации на их основе специализированной подсистемы САПР мультисервисных ТС.

Для достижения указанной цели в работе решались следующие задачи:

1. Анализ тенденций развития современных ТС и определение на этой основе недостатков существующих средств построения оптимального варианта ТС в современных САПР ТС.

2. Разработка математических моделей структуры мультисервисной ТС с учетом оценки эффекта от введения приоритезации трафика.

3. Формирование проектной процедуры анализа эффективности разбиения сети на виртуальные сегменты, включающей в себе проблемно-ориентированный элемент выбора оптимального варианта сети.

4. Разработка генетического алгоритма поиска оптимальных структур ТС, позволяющего улучшить качество решений, сократить время проектирования ТС за счет реализации вывода из локальных минимумов при определенном расположении коммутаторов, и уменьшения вероятности образования структур с циклическими соединениями или изолированными подграфами.

Методы исследования. В работе использованы методы теории вероятностей и математической статистики, теории графов, теории принятия решений.

Обоснованность научных положений, выводов, сформулированных в диссертации, обеспечивается: корректным применением перечисленных методов исследований; экспертизой результатов при их публикации в печатных изданиях.

Научная новизна. В диссертационной работе получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

1. Стохастическая модель анализа проектируемой структуры ТС, отличающаяся учетом приоритетного управления трафиком, комплексной оценкой показателей надежности, производительности и стоимости сети, что позволяет существенно повысить эффективность функционирования ТС при высоком уровне нагрузке сети.

2. Проектные процедуры статистического анализа эффективности разбиения телекоммуникационной системы на виртуальные сегменты, обеспечивающие повышение качества топологии ТС по совокупности критериев на основе системного подхода к оценке характеристик производительности.

3. Генетический алгоритм поиска оптимальных структур ТС, который позволяет улучшить качество решений и сократить время проектирования ТС за счет предложенной схемы передачи признаков родителей потомкам, в том числе введения сетевых операторов кроссовера и мутации, операторов видоизменения инфраструктуры сетевых устройств.

4. Алгоритм вейвлет-преобразования значений выборки исследуемой случайной величины, позволяющий устранить шумы из выборки с сохранением всех характерных особенностей статистических данных для увеличения эффективности проведения статистического анализа загрузки сети за счет уменьшения краевых искажений и пороговой фильтрации коэффициентов детализации.

5. Структура средств статистического моделирования ТС с учетом приоритезации трафика, отличающаяся от существующих подходом на основе проведения комплексной оценки влияния различных факторов на структуру ТС, применением вейвлет-преобразования статистических данных при сглаживании их значений для увеличения результативности статистического анализа, наличием проблемно-ориентированного математического аппарата генерации рекомендаций, направленных на повышение эффективности проектирования ТС, и принятия решений в условиях противоречивости требований к проектированию ТС.

Практическая значимость полученных результатов. Научные выводы, сделанные в работе по статистическому моделированию ТС, разработанные алгоритмы поиска оптимальных структур ТС позволяют эффективно их использовать для проектирования ТС на стадии предпроектного исследования. Разработанные методики позволяют не просто оценить затраты на проектируемую ТС, но и принять решение об их целесообразности, выбрать наилучший вариант проектируемой ТС.

Кроме того, полученные результаты используются по курсу «Телекоммуникационные и информационные системы».

Научные результаты, полученные в диссертационной были внедрены в ЦЧБ СБ РФ, что подтверждено соответствующими актами внедрения.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях: Всероссийской конференции «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах» (Воронеж, 2005); Всероссийской конференции «Прикладные задачи моделирования и оптимизации» (Воронеж, 2005); Всероссийской конференции «Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах» (Воронеж, 2006); Всероссийской конференции Высокие технологии в технике, медицине, экономике и образовании (Воронеж, 2006);

Публикации. По теме диссертации опубликовано 20 научных работ, в том числе 10 - в изданиях, рекомендованных ВАК РФ.

В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, лично автору принадлежат: предложенный системный подход к оптимальному построению корпоративных информационных систем [2], методология создания ТС с наименьшими затратами на основе многовариантной интеграции [3], разработанная математическая модель оценки производительности сети [4], формализованное описание оптимизационной модели развития системы в условиях возникновения угроз безопасности [5], системный анализ требований к механизмам безопасности стандарта ATM [6]. Лично автором в работах [7,16-19] разработаны математические модели мультисервисных телекоммуникационных систем с учетом оценки эффекта от введения приоритизации трафика в сети. В работах [11-14] автором описаны проектные процедуры анализа производительности сети. В работах [9,15,17] автором предложены стохастические модели и алгоритмы поиска оптимальных структур ТС.

Структура и объем работы. Работа состоит из введения, четырех глав, заключения и приложения. Материал диссертации изложен на 132 страницах, содержит список литературы из 78 наименований, 58 рисунков, 12 таблиц.

4.4 Выводы

1. Сформирована функциональная структура программного обеспечения, рассмотрены состав и назначение основных модулей программы.

2. Разработано программное обеспечение статистического моделирования ТС.

3. Проведено исследование эффективности разработанного программного обеспечения при решении задач анализа влияния факторов на трафик в сети, на стоимость проектируемой ТС. Результаты тестирования программного обеспечения показали высокую эффективность использования предложенных алгоритмов.

135

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Произведен анализ тенденций развития современных ТС, рассмотрены особенности средств решения задачи анализа влияния факторов на трафик в сети, сформулирована постановка задачи статистического моделирования ТС.

2. Проанализированы и выбраны методы решения задачи статистического моделирования ТС с учетом разбиения сети на виртуальные подсети, введения приоритетного управления трафиком.

3. Предложенная стохастическая модель структуры мультисервисной телекоммуникационной системы с учетом оценки эффекта от введения приоритезации трафика позволяет с заданной степенью точности описывать процессы задержки передачи данных в сети, оценивать влияние типа трафика на общую производительность сети.

4. Разработанная проектная процедура анализа эффективности разбиения сети на виртуальные подсети, включающая в себе проблемно-ориентированный элемент выбора оптимального решения с помощью метода многокритериальной оптимизации ЭЛЕКТРА, позволяет проектировать телекоммуникационную систему с учетом требований безопасности, надежности, а также оценивать влияние характеристик сетевых устройств на эффективность функционирования телекоммуникационной системы.

5. Использование методов вейвлет-преобразования на этапе предварительной обработки полученных статистических данных позволяет точнее установить законы распределения исследуемых статистических характеристик МЭУ, повысить результативность проведения статистического анализа.

6. Разработанный обобщенный алгоритм проектирования телекоммуникационной системы в условиях жестких требований к пропускной способности сети, безопасности, надежности позволяет оценивать с заданной степенью точности загрузку магистральных каналов связи, загрузку отдельных портов сетевого оборудования, распространение трафика внутри виртуальных подсетей и между ними, а также получить оптимальный вариант ТС с учетом оценки эффекта от введения приоритезации трафика на начальных этапах проектирования.

7. Разработанный алгоритм статистического анализа загрузки магистральных каналов связи, отдельных портов сетевых устройств, распространения трафика внутри и между виртуальными сегментами позволяет оценить загрузку сетевых устройств, оптимально распределить станции по VLAN, уменьшив тем самым трафик в сети.

8. Предложенный алгоритм предварительной обработки статистических данных с помощью метода вейвлет-преобразования рекомендуется использовать для повышения результативности статистического анализа.

9. Предложенный генетический алгоритм поиска оптимальных структур ТС, отличается схемой передачи признаков родителей потомкам, в том числе введением сетевых операторов кроссовера и мутации, операторов видоизменения инфраструктуры сетевых устройств, использованием комбинированного подхода при формировании новой популяции, что позволяет улучшить качество решений и сократить время проектирования ТС.

10. Разработано программное обеспечение статистического моделирования ТС.

11. Проведено исследование эффективности разработанного программного обеспечения при решении задач анализа влияния факторов на трафик в сети, на стоимость проектируемой ТС. Результаты тестирования программного обеспечения показали высокую эффективность использования предложенных алгоритмов.

1. Клейнрок JI. Вычислительные системы с очередями. М.: Мир, 1979.

2. Кульгин М. Технология корпоративных сетей. СПб: Питер, 2000.

3. Кульгин М. Введение в систему управления трафиком // LAN. 1998.

4. Холл Э. Приоритизации трафика в сетях IP // Сети и системы связи. 1988. №11 (33).

5. Олифер В.Г., Олифер Н.А., Компьютерные Сети. Принципы, технологии, протоколы, Спб: Питер. 1999

6. Андерсон Криста, Минаси Майк. Локальные Сети. Полное руководство. Спб: КОРОНА. 1999

7. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы. / В.Г. Олифер, Н.А. Олифер. СПб: Издательство «Питер», 1999. - 672 с.

8. Кульгин М.В. Технологии корпоративных сетей. Энциклопедия. -СПб.: Издательство «Питер», 1999. 704 с.

9. Семенов А.Б., Стрижаков С.К., Сунчелей И.Р. Структурированные кабельные системы. Стандарты, компоненты, проектирование, монтаж и техническая эксплуатация. М.: КомпьютерПресс, 1999. - 482 с.

10. Шварц М. Сети ЭВМ. Анализ и проектирование. Пер. с англ. / Под ред. В.А.Жожикашвили. М.: Радио и связь, 1981. - 336 с.

11. Зайченко Ю.П., Гонта Ю.В. Структурная оптимизация сетей ЭВМ. К.: Техшка, 1986. - 168 с.

12. Янбых Г.Ф., Столяров Б.А. Оптимизация информационно-вычислительных сетей. М.:Радио и связь, 1987. - 232 с.

13. Optimization models for communication network design. L. Berry, B. Murtagh, G. McMahon, S. Sugden. Proceedings of the Fourth International Meeting Decision Sciences Institute, Sydney Australia, 1997.

14. Griffith, P.S., Proestaki, A. & Sinclair, M.C., Heuristic Topological Design of Low-cost Optical Telecommunication Networks, Proc. 12th UK Performance Engineering Workshop, Edinburgh, September 1996, pp. 129-140.

15. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М.: «Наука»,1978.-400 с.

16. Клейнрок JI. Вычислительные системы с очередями. М.: Мир,1979.-600 с.

17. Пятаев О.В., Семашко А.В. Математическое представление задачи оптимизации структуры кампусной сети // Радиоэлектронные и телекоммуникационные системы и устройства: Межвузовский тематический сборник научных трудов. 2000 г. - С. 49-55.

18. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности / Г.К. Вороновский, К.В. Махотило, С.Н. Петрашев, С. А. Сергеев. Х.ЮСНОВА, 1997. - 112 с.

19. Пятаев О.В. Применение генетического алгоритма для оптимизации структуры кампусной сети // Радиоэлектронные и телекоммуникационные системы и устройства: Межвузовский тематический сборник научных трудов. 2000 г. - С. 55-61.

20. Castillo L., Gonzalez A. Distribution network optimization: Finding the most economic solution by using genetic algorithms, European Journal of Operational Research, October, 1996, pp. 527-537.

21. Д.И.Батшцев, С.А.Исаев Оптимизация многоэкстремальных функций с помощью генетических алгоритмов. / Межвузовский сборникнаучных трудов "Высокие технологии в технике, медицине и образовании", Воронеж, ВГТУ, 1997г, стр.4-17.

22. Robins Н., Monro S. A stochastic approximation method // Ann. Math. Statist. 1951. Vol. 22. N 3. P. 400407.

23. Kiefer J., Wolfowitz J. Statistical estimation on the maximum of a regression function //Ann. Math. Statist. 1952. Vol.23. P. 462466.

24. Хаустович A.B., Калмыков B.A., Рындин H.A. Особенности выбора коммуникационного оборудования на этапе технического проектирования телекоммуникационных систем // Вестник ВГТУ, 2004. №3.4. - 137 с.

25. Калмыков В.А., Рындин Н.А., Медведь Н.А. Разработка моделей и алгоритмов оценки производительности многосегментной кампусной сети на этапе проектирования // Вестник ВГТУ, 2004. №3.4. - 137 с.

26. Калмыков В.А., Рындин Н.А. Анализ производительности локальной сети с учетом широковещательного трафика // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах: Труды Всерос. Конф. Воронеж: Воронеж. Гос. техн. ун-т, 2005.266 с. с.21-22

27. Калмыков А.А., Рындин Н.А. Построение корпоративной сети на этапе предпроектного исследования // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах: Труды Всерос. Конф. Воронеж: Воронеж. Гос. техн. ун-т, 2005.266 с. с.49-50

28. Калмыков А.А., Рындин Н.А. Постановка задачи оптимизации многосегментных кампусных сетей // Оптимизация и моделирование в автоматизхированных системах: Межвуз. сб. научн. тр. Воронеж: Воронеж, гос. техн. ун-т, 2005.173 е., с.166-171

29. Клейнрок JI. Коммуникационные сети: Пер. с англ. М.: Наука, 1975. - 256 с.

30. Бесслер Р. Проектирование сетей связи / Бесслер Р., Дойч А., М.: Радио и связь, 1988.272 с.

31. Теория телетрафика / Лившиц Б. С., Пшеничников А. П., Харкевич А. Д. Учебник для вузов. 2-е изд., перераб. и доп. . М.: Связь, 1979.224 е., ил.

32. GPSS/H User's Manual, Third Edition, (Annandale, VA: Wolverine Software Corp., 1989).

33. Сачков B.H. Введение в комбинаторные методы дискретной математики. М.:Наука, 1982,384с.

34. MODSIMII Reference Manual, САС1 Products Company, La Jolla, CA, 1993.

35. Каплинский А.И., Чернышева Г.Д. Об одном способе построения адаптивных алгоритмов решения задач оптимизации с булевыми переменными // Автоматика и телемеханика, 1976. №10. с.66-77

36. Arena Reference Guide. (Sewickley. PA: Systems Modeling Corp.,1993).

37. BONeS DESIGNER User's Guide, Version 2.5, (Foster City, CA: Comdixo Systems. Inc. 1993).

38. BONeS PlanNet User's Manual, Version 1.0, (Foster City, CA: Comdisco Systems. Inc., 1992).

39. Network П.5 User's Manual, Release 9.0. CAC1 Products Company, La Jolla, Cn. 1993.

40. SES/workbench User's Manual, Release2.1. Scientific and Engineering Software, Inc., Austin, TX, 1992.

41. SIMAN V Reference Guide, Systems Modeling Corp., Sewickly. PA,1993.

42. Борсут P.M. Цифровые сети проводной связи и распределения информации / М.: Моск.техн. ун-т связи и информат. 1993.200 с.

43. SIMSCRIPTII.5 Refefence Handbook. САС1 Products Company, La lolla. CA, 1993.

44. SLAMSYSTEM User's Guide, Version 4.0, Pritsker Corp., Indianapolis, IN, 1992.

45. Батищев Д.И., Львович Я.Е., Фролов B.H. Оптимизация в САПР. Воронеж, Изд-во Воронежского государственного университета, 1997. 416 стр.

46. Рындин А. А. Автоматизация проектирования сетей передачи данных распределенных информационно-телекоммуникационных систем. // Рындин А. А., Сапегин С. В., Хаустович А. В. Воронеж: ВГТУ. 2001.235 с.

47. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++, 2-е изд. / Пер. с англ. М.: Изд-во Бином, СПб.: Невский диалект, 1999 г. 560 с.

48. Rubin I. Message Delays in FDMA and TDMA Communication Channels. IEEE Trans. Commun., vol. COM27, n. 5, May, 1979, pp. 769-777.

49. Nirenberg L. M. and Rubin I. Multiple Access Systems Engineering— A Tutorial. IEEE WESCON/78 Professional Program, Modern Communications Techniques and Applications, session 21, Los Angeles, September, 13,1978.

50. Рындин A.A., Хаустович A.B. и др. Проектирование корпоративных информационных систем. Воронеж: Кварта, 2003.

51. Палмер М., Синклер Р.Б. Проектирование и внедрениекомпьютерных сетей. Учебный курс. -2-е изд., перераб. и доп. СПб.:БХВ1. Петербург, 2004, 752с.

52. Вишневский В.М. Теоретические основы проектирования компьютерных сетей. М.: Техносфера, 2003. 512с.

53. ATM Forum. Private Network-Network Interface Specification.

54. Version 1.0, AF-PNNI-0055.000, March 1996.

55. COMNET III User's Manual, Release l.O. CAC1 Products Company, LaJolla,CA, 1993.

56. L*NET 11.5 User's Manual, CAC1 Products Company, La Jolla, Cn.1993.

57. OPNET Modeling Manual, Release 2.4, MIL 3, Inc., Washington, DC, 1993.

58. A. M. Law and W. D. Kelton, Simulation Modeling and Analysis, Second Edition, (New York McGraw-Hill, 1991).

59. Law Averili M. Simulation software or communications networks //1.w Averili M., Mc.Comas Michael G. The state of the art. IEEE Commun.Mag. 1994.32. № 3. P. 44-50

60. V.Frost Traffic Modeling for Telecommunications Networks // V.Frost, B.Melamed. IEEE Communication Magasine. March. 1994.66. http://www.ciscoretail.com/sbnd/67. http://www.ciscowebtools.com/designer/68. http://www.netwizard.ru

61. X. Остерлох TCP/IP. Семейство протоколов передачи сетях компьютеров. «ДиаСофтЮП», 576 стр., 2002 г.

62. Пугачев B.C. Теория случайных функций и ее применение к задачам автоматического управления. М.: Физматгиз, 1992.

63. Вентцель А.Д. Курс теории случайных процессов. М.: Наука,1995.

64. Сосулин Ю.Г. Теория обнаружения и оценивания стохастических сигналов. М.: Сов.радио, 1988.

65. Тихонов В.И., Миронов М.А. Марковские процессы. М.: Сов.радио, 1987.

66. Гнеденко Б.Ф., Колмогоров А.Н. Предельные распределения для сумм независимых случайных величин. М.: Гостехиздат, 1999.

67. Городецкий А.Я. Статистический анализ и синтез фотонных систем. СПб.: Изд-во СПбГТУ, 1996.

68. Пугачев B.C., Казаков И.Е., Евланов Л.Г. Основы статистической теории автоматических систем. М.: Машиностроение, 1994.

69. Свешников А.А. Прикладные методы теории случайных функций. М.: Наука, 1999.

70. Коловский М.З. Об оценке точности решений, получаемых методом статистической линеаризации. // Автоматика и телемеханика, 10, 1966.