Научный журнал
Фундаментальные исследования
ISSN 1812-7339
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 1,074

ФОРМАЛИЗАЦИЯ МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ РЕСУРСАМИ СЕТЕЙ ИНТЕГРИРОВАННОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ В ВИДЕ ЗАДАЧИ ДИСКРЕТНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ

Шипилов Д.В., Кремер А.А.
В [1] представлен подход к проблеме управления потоками в сетях интегрированного обслуживания как задаче оптимального распределения вычислительных ресурсов сетевого узла, выделенных для выполнения задачи сетевого управления.

В исходной постановке задачи выделяются два основных структурных компонента разрабатываемой программной системы - сетевые узлы и связанные с ними потоки.

Рассматриваются совокупности узлов, являющихся частью среды передачи данных с негарантированной ("best-effort") характеристикой обслуживания, взаимодействующих посредством множества потоков и представимых в виде связных ориентированных графов. Требование связности этого графа подразумевает, что в совокупность попадают лишь узлы, между любой парой которых существует цепь (другие узлы и потоки между ними) их соединяющая. Рассматриваются только симплексные потоки.

На низком уровне рассматриваются подграфы, включающие один центральный узел и смежные с ним узлы (включаются только дуги инцидентные центральному узлу). Именно на этом уровне решается рассматриваемая оптимизационная задача: для всех узлов в системе определено множество классов распределяемых ресурсов

, ,

и связанных с ними ограничений. Узел занимается обработкой потоков

, ,

перераспределяя выделенные ему ресурсы R в соответствии с требованиями каждого потока.

Поток описывается двумя основными параметрами:

  • входной интенсивностью l (количество блоков данных генерируемых приложением в единицу времени), в общем случае являющейся функцией времени;
  • величиной задержки потока на узле назначения Dt, определяемое в момент создания потока из требования (1), и являющееся константной величиной все время существования потока.

Основное требование, предъявляемое к системе при обработке потоков, связывающее перечисленные выше параметры, выражается равенством (1):

(1)

где l(t) - входная интенсивность потока, l´(t) - выходная интенсивность, Dt - величина задержки. Нарушение этого равенства трактуется как отказ в обслуживании по отношению к обрабатываемому потоку.

На основании (1) вычисляется вектор минимальных требований по каждому из ресурсов:

,

,

где Q imin - вектор минимальных требований для i-го потока. Причем:

(2)

где Rk - количество k-го ресурса, доступное узлу для распределения между потоками. Нарушение требования (2) трактуется как ситуация исчерпания ресурсов и также влечет за собой отказ в обслуживании.

В качестве критерия функционирования разрабатываемой системы принято:

(3)

где Pотк. - вероятность отказа в обслуживании, Pпер. - вероятность нарушения условия (1) по всем потокам, Pрес. - вероятность исчерпания ресурсов (2) по всем потокам.

В процессе работы система должна принять решение - сформировать общий вектор распределения ресурсов между потоками:

, , (4)

где

, , (5)

причем с одной стороны вычисляемое распределение ресурсов между потоками, также как и минимальные требования, должно подчиняться неравенству (2):

,  (6)

с другой, условию (1), что можно выразить так:

,  и . (7)

Далее, вернувшись к исходной постановке задачи (об эффективном управлении в сетях) и проанализировав ее специфику, следует отметить, что множество R неоднородно, в том смысле, что включает как действительные, так и целочисленные компоненты. Т.е. по сути, данное множество распадается на два:

, (8)

, ,

, ,

,

где RZ - подмножество целых компонентов R, RR - подмножество действительных компонентов R, v и u - соответствующие размерности этих множеств.

Получаем, что:

  1. исходная задача сводится к необходимости вычисления вектора распределения ресурсов Q;
  2. при заданных ограничениях (6) и (7);
  3. с целевым функционалом (3);
  4. и свойством множества R (8).

А это фактически представляет собой формулировку задачи дискретного программирования в её общей форме.

Если рассматривать геометрическую интерпретацию задач этого класса, то суть их сводится к отысканию точки в гиперпространстве размерности равной числу компонентов оптимизируемого вектора. У нас согласно определениям (4) и (5) размерность множества решений D составит:

, (9)

т.е. с появлением каждого нового потока в системе сложность решения будет возрастать на величину m количества классов ресурсов. Такая ситуация фактически сводит на нет эффективность использования стандартных процедур решения задач дискретного программирования. Поэтому целесообразно понизить ее размерность, исключив каждые (m-1) компонентов введением функции свертки для потоков:

, ,  (10)

Далее необходимо переформулировать (3), (6) и (7) и решать задачу относительно введенных переменных-сверток.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

  1. Кравец О.Я., Шипилов Д.В. Управление потоками в сетях интегрированного обслуживания как задача об эффективном распределении вычислительных ресурсов сетевых узлов // Технологии интернет - на службе обществу. Саратов: СГТУ, 2003.

Библиографическая ссылка

Шипилов Д.В., Кремер А.А. ФОРМАЛИЗАЦИЯ МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ РЕСУРСАМИ СЕТЕЙ ИНТЕГРИРОВАННОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ В ВИДЕ ЗАДАЧИ ДИСКРЕТНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ // Фундаментальные исследования. – 2004. – № 6. – С. 127-128;
URL: http://www.fundamental-research.ru/ru/article/view?id=6514 (дата обращения: 20.01.2020).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074