Вопросы оптимизации структуры распределенных систем обработки информации

Тип работы:
Реферат
Предмет:
Кибернетика
Узнать стоимость новой

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

Нв6(12) 2007
А.В. Габалин
Вопросы оптимизации структуры распределенных систем обработки информации
В статье рассмотрены вопросы построения комплексов взаимосвязанных оптимизационных, имитационных и расчетных моделей для решения задачи проектирования и коррекции структуры распределенных систем обработки информации и других сложных систем.
Постановка задачи
В общем случае крупномасштабная распределенная система обработки информации (РСОИ) представляет сложную многофункциональную, распределенную систему, осуществляющую сбор, передачу и обработку информации, поступающей от различных источников. Она включает в себя источники и пункты приема информации, узлы и каналы связи, центры обработки информации и управления.
Совокупность источников и пунктов приема информации образует подсистему обеспечения информацией, а сеть узлов связи и центров обработки информации и управления — подсистему сбора и обработки информации. Источники информации (ИИ) обладают развитыми средствами аккумулирования и передачи информации, могут быть стационарного базирования или двигаться по некоторым траекториям.
Пункты приема информации (ППИ) включают совокупность приeмных станций, средства траекторных измерений, технические средства передачи информации и управляющих команд, средства оперативной обработки информации и т. п. Они размещаются таким образом, чтобы своими зонами доступности максимально охватывать места расположения стационарных и траектории движения подвижных ИИ. Информация, поступающая от ИИ на ППИ передаeтся по каналам связи на соответствующие узлы связи или непосредственно в центры обработки информации и управления. Узел свя-
зи представляет собой совокупность коммуникационных комплексов, предназначенных для выполнения операций по маршрутизации, распознаванию и предварительной обработке сообщений- вводу-выводу, буферизации и коммутации сообщений от других узлов- выводу сообщений на терминалы, обслуживаемые данным узлом. В состав центров обработки информации и управления входят взаимосвязанные рабочие комплексы, предоставляющие пользователям вычислительные и информационные ресурсы, обеспечивающие реализацию алгоритмов обработки информации, актуализацию информации, долговременное хранение и поиск данных, развитие и функционирование программных средств. В них поступающая информация анализируется специалистами, заносится в банки данных и принимается решение о тех или иных управляющих воздействиях.
Проблема управления развитием структуры крупномасштабных РСОИ тесно связана с задачами формализованного описания процессов функционирования, процедур сбора, передачи и обработки информации, анализа характеристик элементов и их взаимосвязей, влияющих на системно-плановые, экономические и тактико-технические показатели качества функционирования системы в целом.
На физическом уровне задача заключается в том, чтобы при заданных структурообразующих ограничениях, объемно-временных характеристиках информационных
129
№ 6(12) 2007
потоков, параметрах технических средств, зависимостях экономических и тактико-технических показателей их развития и функционирования от уровня производительности определить рациональную структуру РСОИ, системно-плановые показатели качества развития и функционирования которой удовлетворяют заданным требованиям. К объемно-временным характеристикам информационных потоков в первую очередь относятся: законы поступления информационных посылок (сообщений) от ИИ, уровень информационных потоков, временные характеристики алгоритмов обработки и объемы перерабатываемой информации в узлах системы, законы отказов и восстановления элементов и т. п.
Технические средства характеризуются мощностями по приему, передаче и обработке информации и местами их размещения. Эффективность функционирования исистемы определяется исходя из времени § реакции системы на информационные запросы, времени задержки сообщений в се-¦Ц ти, времени ожидания обработки, степени ^ загрузки технических средств, полноты | приема информации, устойчивости функ-Ц ционирования системы при изменении состояний внешней среды и т. д. § Необходимо подчеркнуть, что область § ограничений, в рамках которых осуществ-й ляется развитие и функционирование системы, включает ограничения, как анали-
а
§ тического, так и алгоритмического харак-& lt-| тера, и регламентирует уровень качества | функционирования, класс структур, объ-? ем ресурсов и возможности технических & amp- средств.
Существенной особенностью рассмат-& lt-3 риваемых задач является присутствие в § них фактора неопределенности, что обу-| словлено влиянием на процессы развития | и функционирования реализаций случай-§ ных состояний внешней среды и других не-3 управляемых факторов, а также неодно-& amp- значностью исходных данных (например, нормативов потребления ресурсов, потребностей в вычислительных и других работах,
130
которые, как правило, бывают среднестатистическими).
При математическом моделировании РСОИ рассматривается большое число параметров, ограничений и условий их развития и функционирования. Однако в общем виде задача может быть формализована следующим образом.
Пусть Р — целевая функция- Qt — выделенный (целевой) показатель эффективности развития и функционирования РСОИ в период времени V,
Р'-к — вектор объемно-временных характеристик потоков информации, поступающей на вход /-го структурно-функционального элемента системы, реализованного по к-му варианту вй период развития-
8/ - составляющая /-го показателя эффективности, /-го структурно-функционального элемента, реализованного по к-му варианту в период ?
8'- - заданное эталонное значение /-го показателя эффективности-
D[8'- ] - допустимая область изменения значений показателей эффективности-
X* - переменная (обычно булева), отражающая процесс развития /-го структурно-функционального элемента вй период по тому или иному допустимому варианту к-
й^) — топологическая структура системы в период ?
& amp-t — класс допустимых топологических структур в период ?
It — множество индексов показателей эффективности в период t (It = I/ и I2,), где I/ - множество индексов показателей, задаваемых в аналитическом виде- 12 — множество индексов показателей, имеющих вероятностную природу и задаваемых алгоритмически-
/ е / - множество индексов структурно-функциональных элементов системы в период Г-
к е к1 — множество допустимых вариантов развития структурно-функциональных элементов системы в период ?
t е Т — множество периодов развития.
Нв6(12) 2007
Тогда общая формализованная модель имеет вид (1)-(5):
ех'-Г Г (е'-, [Р/к, е/ ], X* 1/1 е ?'-, к е к'-,/ е /, '-еТ}- (1) ех'-г фк, [Р'-к, в'-], Х'-к, '-/?е ?'-, ке к'-, /е/ '-еТ}с|]- (2) е'-к = ?{р/к, в'- /? е ?2, к е к'-, / е /, '-е Т}- (3)
в'-(е'-, Р'-к, е'-/? е ?'-, к е к'-, / е /'-,'- е Т} с е'-- (4)
Х'-к = ^[Х'-к ] / к е к'-, / е /'-, т & lt- '- е Т}. (5)
Часто критерий (1) удается записать в аддитивной форме (например, если в качестве целевого показателя эффективности используются затратные характеристики). Иногда выделяется не один, а несколько показателей эффективности. В этом случае постановка (1)-(5) становится многокритериальной.
Ограничение (2), налагаемое на значения показателей эффективности различных типов, на практике обычно представляется в виде неравенств и балансовых уравнений. Для показателей эффективности вероятностного характера, задаваемых в алгоритмическом виде (3), в каждом конкретном случае необходимо конструировать соответствующий оператор т, позволяющий оценивать и контролировать на основе имеющейся информации значения этих показателей.
Кроме того, в модели присутствует ограничение (4), определяющее класс допустимых структур моделируемой системы, а также ограничение (5), обеспечивающее технологическую совместимость выбираемых вариантов развития РСОИ.
В условиях неопределенности процессов функционирования РСОИ важное значение при решении задач типа (1)-(5) имеет проблема согласования ожидаемых возмущающих воздействий и требований к адаптационным показателям эффективности системы. Показатели эффективности функционирования и адаптационных возможностей системы определяются ее составом и струк-
турой. Таким образом в процесс согласова- Л ния вовлекаются также и структурные характеристики. ^
В целом задача типа (1)-(5) имеет слож- ^ ную комбинаторную природу, обладает неоднозначностью исходной информации и необходимостью оценки адаптационных характеристик функционирования системы на этапе ее развития.
Распространенным подходом, используемым при моделировании и исследовании таких задач, является построение стохастических моделей или их детерминированных эквивалентов. Следует отметить, что стохастические модели отличаются сложностью численной реализации (в первую очередь медленной сходимостью) и практической неприменимостью к задачам с целочисленными переменными.
Построить детерминированные эквиваленты стохастических задач, все или некоторые оптимальные решения которых являются оптимальными решениями исходной задачи или их хорошим приближением, далеко не всегда удается. Получаемые детерминированные задачи имеют очень высокую размерность, что делает их мало пригодными для практической реализации. Как правило, такой подход применим лишь для задач, использующих в конструкции критерия математическое ожидание и не содержащих алгоритмических зависимостей параметров от реализации случайных событий.
Кроме того, в обоих случаях очень сложно организовать процедуры корректировки структурных параметров системы. Они реализуются лишь в многоэтапных задачах стохастического программирования, при этом требуется построение детерминированных матриц коррекции, что практически невозможно в реальных задачах, учитывающих сложные алгоритмические зависимости параметров.
На основе проведенных исследований и обобщения опыта решения практических задач управления развитием структуры крупномасштабных РСОИ был предложен подход к решению задачи типа (1)-(5), бази-
131
Не6(12) 2007
! I
И
рующиися на построении комплекса взаимосвязанных оптимизационных (ОМ), имитационных (ИМ), расчетно-анализирующих (АН) и корректирующих (КОР) моделей.
При этом ограничения и условия развития РСОИ, задаваемые в аналитическом виде, учитываются в рамках соответствующих моделей оптимизации. Алгоритмически задаваемые ограничения учитываются с помощью имитационных моделей функционирования элементов системы, которые в данном случае выступают в качестве оператора т. Расчетные модели обеспечивают формирование и оценку экономических и тактико-технических показателей развития и функционирования системы, на основе которых организуется процедура взаимодействия моделей комплекса. Состав и структура разработанного комплекса взаимосвязанных моделей отражает разбиение РСОИ на функциональные подсистемы. На рис. 1 дана общая схема построения комплексов, отображающих различные методы оптимизации функционирования РСОИ. Более подробно данные методы изложены в [1].
На основе анализа системно-плановых показателей и внешних условий развития и функционирования РСОИ определяются сценарии воздействия внешней среды на систему, которые реализуются в виде имитационных моделей, алгоритмизирующих законы нарушения штатных режимов функционирования элементов и процессы восстановления (полного или частичного) их работоспособности. Генерируемые в этих моделях воздействия учитываются при моделировании процессов функционирования элементов функциональных подсистем РСОИ. Вообще говоря, задачи управления развитием структуры функциональных подсистем РСОИ могут быть разбиты на две группы. К первой — относятся задачи, связанные с синтезом топологической структуры и состоящие в определении состава, территориального расположения и взаимосвязей узлов системы. Ко второй группе относятся задачи синтеза функциональной структуры, т. е. распределения работ и технических средств по узлам РСОИ. Рассмотрим одну из наиболее часто встречающихся задач первой группы.
? о
г в
I а
I
и !
-а и
I
во
ОМ -& gt- АН -& gt- КОР
4_I
ИМ -«АН-"КОР
4_I
ОМ -» ИМ АН КОР
4_I
(ОМ с ИМ) АН -" КОР
4_I
(ИМ с ОМ) АН -" КОР
4_I
(0М1 3 ИМ с 0М2) АН -" КОР
4_I
Рис. 1. Схема построения комплексов оптимизационно-имитационных моделей функционирования РСОИ
132

Анализ и корректировка структуры РСОИ
Одними из наиболее важных показателей качества функционирования РСОИ являются временные характеристики. Например, время получения необходимой информации, оценка которой может быть сделана — только в процессе имитационных экспериментов, реализующих алгоритмы функционирования системы. Условие выполнения требований к временному показателю может быть представлено в виде:
Т (Э, XV) & lt- Т*
х = X }, У = {V}, I,
(6)
где Т (Э, Х, У) — время получения информации, достигаемое на данной топологической структуре Э с заданными уровнями мощностей ее элементов X (объемы обработки информации, пропускные спо-
Нв6(12) 2007
собности каналов связи) и их техническими характеристиками V (время обработки, скорость и режимы передачи информации) —
i — индекс структурного элемента системы-
Т* - максимально допустимое значение временного показателя.
Условие (6) может быть нарушено по двум причинам:
• величина Т* столь мала, что на данной топологической структуре в при любых комбинациях значений X и V она недостижима-
• полученное решение не является оптимальным и его можно улучшить (в смысле временного показателя) за счет маневренных свойств системы.
В первом случае необходимо пересмотреть требования, предъявляемые к корректируемой системе (смягчить части ограничений на качество функционирования, расширить множество допустимых наборов технических средств и т. п.).
Во втором случае необходимо идентифицировать узкие места в системе, т. е. определить такие ее элементы, которые из-за своих слабых мощностей и/или нарушения режимов функционирования сдерживают поток информации и тем самым негативно влияют на значение Т (в, Х,^. Для этого в имитационных моделях комплекса предусмотрены и реализованы специальные алгоритмы, формирующие после имитационного эксперимента проранжированные таблицы узких мест.
Развязка (устранение) узких мест может осуществляться с учетом маневренных качеств системы двумя способами. Первый способ предполагает изменение технических характеристик узких мест V = (v?}, i е ?. Например, если узким местом является канал связи, то в рамках имеющихся ограничений можно изменить скорость или режим передачи, тип коммутации, маршрут передачи и т. п.- если — узел связи, то можно из-
менить алгоритм обработки, степень сжа- Л тия информации и т. п. Такой способ корректировки используется в рамках модель- ^ ных блоков комплекса для функциональных ^ подсистем (маневр первого вида). Второй способ — это увеличение мощностей функциональных элементов системы за счет выбора новых вариантов их технического оснащения или структурных изменений в системе. Например, если информация с одного узла связи поступает в другой узел связи по двум каналам, то для увеличения пропускной способности можно ввести новые каналы связи, образующие третий канал (маневр второго вида).
Для проверки первой причины нарушения условия (6) проводится имитационный эксперимент при условии отсутствия ограничений на мощности функциональных элементов системы (в данном случае мощности системы задаются большими значениями, достаточными для того, чтобы в системе не образовывалось никаких очередей), в результате которого определяется минимально возможное время сбора и обработки всей информации Тт|п (в) на заданной топологической структуре в. По результатам имитационного эксперимента (из статистических таблиц загрузки элементов системы) определяются максимальные мощности функциональных элементов, необходимые для обеспечения достижения Тт|п (в). То есть в терминах имитационной модели мы определяем, что в системе все устройства являются многоканальными (каждое устройство представляет собой связанные параллельно однотипные приборы, причем их число задается заведомо большим). При проведении имитационного эксперимента в таких условиях для каждого устройства рассчитывается максимальная загрузка, которая определяется максимальным числом одновременно работающих указанных однотипных приборов за моделируемое время.
Если Ттп (в) & gt- Т*, то на данной структуре условие (6) выполнить невозможно и надо переходить к другому варианту топологии системы.
133
№ 6(12) 2007
Если Тт|п (в) удовлетворяет, а время, полученное на реальной системе Т (Б, Х, У), не удовлетворяет, т. е. :
Тт1п (б) & lt- Т*, (7)
а Т (б, X, V) & gt- Т*
то переходят к исследованию второй причины. При этом возникает следующая задача. Необходимо с минимальными затратами изменить структуру системы, включая X и V, так, чтобы имело место Т (в, X, V) & lt- Т*, т. е.
С (в, X, V) ^ т1п, (8)
Т (в, X, V) & lt- Т* (9)
Заметим, что если при проведении вышеуказанного эксперимента Тт|п (в) = Т*, то значит мы нашли оптимальное решение.
Пусть режимы функционирования элементов системы заданы (V = V+) и не подлежат изменению. Тогда задача принимает вид:
I
I С (в, X) ^ т1п, (10)
& amp-
Ц Т (в, X, V) & lt- Т* (11)
Й Возможны прямой и обратный пути решения задачи (10)-(11). В первом случае ^ осуществляется последовательный пере-§ ход от заданной начальной конфигурации § системы (вД+) к минимальной (вЛ™), во втором, наоборот, от минимальной конфи-| гурации (в^™) к реальной (в, X+). При этом Ц отслеживается структура системы, при ко-& lt-| торой достигается Т*. & lt-з В обоих случаях процесс корректировки? и согласования начинается с локализации узких мест РСОИ.
После проведения имитационного экс-& amp- перимента в специальный файл с помощью § обрабатывающих программ выводится таб-& lt-| лица узких мест, в которой функциональ-| ные элементы проранжированы по загрузке § и размеру очереди на обслуживание. Также 3 в ходе проведения эксперимента с помо-^ щью специально разработанных программ на экран дисплея выводится динамическая характеристика любого устройства в гра-
134
фическом виде: текущая, средняя и максимальная загрузка и длина очереди, резерв мощности, число обращений, время задержки, среднее время пребывания сообщений в очереди и на обработке в устройстве и т. п. Наиболее часто на экран выводят гистограмму коэффициента использования устройства и текущее содержимое очереди. Обычно эти гистограммы располагаются одна под другой, так что наглядно можно оценить состояние интересующего устройства. Реально, в таблице узких мест могут присутствовать элементы с большой степенью загруженности и с большими очередями, но не влияющие на значение T (в, X), т. е. фактически не являющиеся узким местом в смысле времени сбора и обработки всей информации. Алгоритм решения задачи (10)-(11) относится к итеративному типу. На итерации к = 1 увеличиваем мощность первого элемента из таблицы X и проводим имитационные прогоны до тех пор, пока уменьшается временной показатель 7t1)(в, X1), получаемый в результате имитационного эксперимента. На произвольной к-й итерации (к = 1,2,…) шаг алгоритма описывается процессом:
Т (к)(в, XIх = Xм) & lt- Т (к)(в, XIX = х'-), (12) Xм & gt-х],/ = 1,2,…
где / - номер текущего элемента из таблицы узких мест.
При этом постоянно сравнивается время Тк) со временем Т*. Как только становится выполненным условие (11), процесс останавливается и конфигурация системы (вД*), на которой оно достигнуто, получена из исходной (в, X0) с минимально возможными затратами. На практике ранжированная таблица узких мест строится с учетом стоимостных параметров.
Аналогичным образом можно двигаться от минимальной системы к реальной. При этом мощности элементов уменьшаются до тех пор, пока время не начнет увеличиваться.
Итеративный процесс (12) обычно останавливается при выполнении условия (11).
Ив6(12) 2007
На основе полученных результатов корректируются исходные данные оптимизационных моделей комплекса. Процедуры корректировки и согласования описанного типа основаны на принципах оптимизационно-имитационного подхода, отличаются сложностью формализации и алгоритмизации, предполагают использование дополнительной информации. В ходе имитационного эксперимента возможно с помощью средств трассировки определить последний тран-закт (сообщение), от которого и зависит общее время моделирования Т (Э, Х, У). При этом определяется маршрут этого транзак-та и все устройства, в которых он проходит обработку. Для каждого устройства имеем полную статистику о его функциональных параметрах, в первую очередь о его загрузке, размере очереди и времени ожидания в очереди. Из этих устройств составляется специализированная ранжированная таблица узких мест. Сбор статистики для нескольких последних транзактов в имитационной модели позволяет значительно ускорить поиск устройства, пропускные способности которого в наибольшей степени влияют на Т (Э, Х, У) и с развязки которого начинается описанный выше алгоритм. Решение задачи развязки узких мест с учетом стоимостных критериев является сложной оптимизационной задачей, поскольку оптимальное решение предполагает в общем случае лишь частичное (с точки зрения уменьшения Т (Э, Х, У)), а не полное изменение параметров элементов системы (когда уже характеристики элемента не влияют на Т (Э, Х, У)).
Разработка и внедрение комплексов взаимосвязанных моделей для конкретных РСОИ различного типа и назначения экспериментально подтверждают сходимость к согласованному решению за приемлемое число итераций.
Описание универсальной системы
моделирования дискретных систем
При проведении имитационных экспериментов пользователю довольно часто необходимо иметь средство для их проведения,
анализа и хранения. Для более удобного | решения задачи развязки узких мест на персональном компьютере была создана ^ универсальная система моделирования ^ (УСМ), которую апробировали для РСОИ различного назначения.
Исходное меню УСМ состоит из четырех основных разделов.
1. Подменю «Исходные данные моделирования» позволяет создать входные данные для модели из шаблона или сделать коррекцию исходных данных уже проведенного эксперимента (извлечение из архива), просмотреть его результаты в табличном или графическом виде, а также задать режим проведения нового эксперимента.
2. Подменю «Расчет эксперимента» позволяет просмотреть таблицу исходных данных имитационного эксперимента, запустить имитационную модель, управлять процессом моделирования, просмотреть результаты эксперимента (общие характеристики системы в целом и отдельных ее устройств и элементов в графическом и табличном виде), отметить интересующие нас характеристики и сформировать отчет в полном или частичном виде.
3. Подменю «Помещение эксперимента в архив» позволяет записать исходные данные и результаты проведенного эксперимента (в полном виде или выборочно с помощью системы меню) в базу данных экспериментов в архивированном виде.
4. Подменю «Выход» позволяет закончить работу с системой.
Исходные данные (шаблоны), различные варианты режимов и настроек экспериментов выполнены в виде таблиц.
Программы создания и работы с базой данных, выбора характеристик и режимов моделирования и исходных данных через различные меню, настройки имитационных моделей, графического отображения результатов выполнены в среде ТигЬоРаэса!
Исходная имитационная модель написана на ОРЭЭ. УСМ работает с уже готовой
135
№ 6(12) 2007
имитационной программой при различных вариантах исходных данных.
Ниже приводится подробное описание алгоритма подменю «Извлечение эксперимента из архива» (рис. 2).
На первой стадии пользователь определяет будет ли он создавать совершенно новые данные для модели или будет корректировать данные уже проведенных экспериментов. Если создаются новые данные, то необходимо воспользоваться шаблоном исходных данных, который состоит из шаблона устройств и приборов и шаблона массивов. Первый шаблон представляет собой
таблицу, где пользователь определяет для устройств и приборов характеристики, такие как емкость и время обслуживания, а в некоторых случаях вероятность выхода устройства из строя — надежность. Второй шаблон представляет собой таблицы, куда пользователь записывает информацию, которая определяется в моделях в матричном, функциональном виде или в виде констант. Шаблоны для различных РСОИ строятся индивидуально с учетом особенностей каждой из систем.
Если пользователь только корректирует исходные данные, то он обращается к базе
Рис. 2. Схема планирования имитационных экспериментов комплекса
136
Нв6(12) 2007
данных имитационных экспериментов. Информация о каждом эксперименте содержит исходные данные (база данных моделей) и отчет о результатах эксперимента (база данных результатов). Вся информация содержится в табличном виде. После того как пользователь сформировал исходные данные для модели, программными средствами формируется таблица входных данных модели для этого эксперимента и пользователь имеет возможность еще раз просмотреть исходные данные и сделать их коррекцию уже в этой таблице.
После завершения этапа формирования исходных данных пользователь определяет режим проведения имитационного эксперимента (анимация или графический). При режиме анимации на мониторе появляется схематичное изображение всех устройств моделируемой системы. При запуске модели перемещение сообщений (транзактов) отображается на экране в виде движущихся небольших объектов, причем в зависимости от своих характеристик эти объекты различаются формой, размерами, цветом. Например, сообщения, принятые приемной станцией имеют свой цвет, в зависимости от номера станции. После первичной телеметрической обработки каждое сообщение меняет свою форму, но цвет при этом остается тем же. Отображение на экране имитационного эксперимента может происходить в реальном времени, в замедленном и ускоренном варианте, при этом пользователь имеет возможность полностью управлять экспериментом. В любой момент времени он может остановить эксперимент и внести корректировки в систему, например, изменить любые характеристики устройств (включая выход из строя и восстановление), маршрут движения сообщения (включая дублирование и уничтожение сообщений), время моделирования. При этом пользователь может заранее определить ключи для ручного моделирования и «повесить» их на клавиши клавиатуры. Тогда возможно активировать планируемое событие в системе, например, поломку или изменение пропускной способности уст-
ройства, в любой момент времени. Пользо- | ватель может взять ключи из списка ключей или написать свой ключ с помощью меню. ^
В графическом режиме он имеет воз- ^ можность отобразить на экране динамическое изменение во времени различных характеристик всей системы и отдельных ее устройств (выбор из готового списка или формирование самостоятельно с помощью меню), а с помощью выбранных ключей для ручного моделирования управлять процессом моделирования.
После выбора режима отображения, всех его ключей и элементов формируется окончательная таблица входных данных эксперимента и условий его проведения. Если таблица удовлетворяет пользователя, то он выходит из этого пункта меню, в противном случае возвращается к этапу коррекции исходных данных или этапу выбора режима отображения имитации. На рис. 3 изображены примеры выходных диаграмм загрузки устройств и максимальной длины очереди устройств, которые позволяют идентифицировать узкие места в системе.
Разработанный комплекс моделей и УСМ был успешно внедрен при проектировании ряда РСОИ [2−6], в том числе при проектировании автоматизированной системы управления ресурсами (АСУР). АСУР представляет сложную систему, осуществляющую сбор, передачу и обработку телеметрической информации о природных ресурсах, поступающей от ретрансляторов, которые выступают в качестве источников информации. Для максимального охвата возможных траекторий движения ретрансляторов необходимо оптимизировать количество и места дислокации пунктов приема информации. Таким образом, возникает сеть информационно-измерительных и вычислительных комплексов. При создании комплекса использован принцип централизованного управления через Центр управления.
На рис. 4 приведен алгоритм решения задачи анализа и развития структуры данной РСОИ. Разработанный комплекс моделей был успешно внедрен при оптимизации
137
Нв6(12) 2007
-а и
I
во
Загрузка линий связи
1−71
0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0
ш
ш
ш
7
л
10 11 12 13 14 15 16 Линии
связи
Ряд 1 0,75 0,55 0,9 1 0,8 0,55 0,95 0,45 0,42 0,85 0,74 0,88 0,95 1 0,51 0,68
Узкие места
Максимальный размер очереди линий связи
14 12 10 8 6 4 2
п
Ш
ш
Ш

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
6 5 5 14 6 3 7 2 1 6 5 7 9 11 4 5
7
X
Узкие места
Узкие места ЛС4 ЛС14 ЛС13 ЛС7 ЛС12 лез лею ЛС5
Рис. 3. Выходные диаграммы характеристик устройств для развязки узких мест системы
138

ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА ________-
'-- № 6(12) 2007
Рис. 4. Алгоритм решения задачи оптимизации функционирования РСОИ АСУР
функционирования космодрома, а также в учебный процесс Московского авиационного института.
Список литературы
1. Цвиркун А. Д., Акинфиев В. К., Филиппов В. А. Имитационное моделирование в задачах синтеза структуры сложных систем. М.: Наука, 1985.
2. Габалин А. В. Применение имитационных моделей при планировании инвестиций // Международная конференция «Теория активных систем». М.: ИПУ РАН, 2001.
3. Карибский А. В., Шишорин Ю. Р., Габалин А. В. Моделирование функционирования распределенных информационно-управляющих систем. Крупномасштабные системы. Модели-
рование развития и функционирования: сборник трудов. М.: Институт проблем управления, 1990.
4. Габалин А. В. Анализ функционирования диалоговой информационно-вычислительной системы методом имитационного моделирования. Крупномасштабные системы. Моделирование развития и функционирования: сборник трудов. М.: Институт проблем управления, 1990.
5. Габалин А. В. Вопросы моделирования распределенных систем обработки информации. Труды института. Т. VII. М.: Институт проблем управления, 1999.
6. Габалин А. В. Оптимизационно-имитационный подход в задачах анализа и синтеза структуры распределенных систем обработки информации. Труды института. Т. XXVI. М.: Институт проблем управления, 2005.
139

Показать Свернуть
Заполнить форму текущей работой