перейти к полному списку дипломных проектов
Ссылка на скачивания файла в формате .doc находится в конце странички
В теории массового обслуживания случайную величину обычно рассматривают как время пребывания системы в состоянии при условии, что следующим состоянием, в которое перейдет система, будет
1 Определения, общая характеристика и основные свойства марковских и полумарковских процессов
Для реализации системы управления вызовами интеллектуальной сети, необходимо рассмотреть организацию базовых моделей управления вызовами на передающей и приемной стороне, в основе которых, как было отмечено, лежит БПОВ. В качестве методики проведения данных исследований предложено использовать аппарат марковских и полумарковских процессов, которые в последнее время достаточно широко используются в теории массового обслуживания, где для исследования реального объекта применяется формальное описание функционирования этого объекта в терминах той или иной системы массового обслуживания (СМО) [16]. Целесообразность применения для исследований марковских и полумарковских процессов объясняется двумя обстоятельствами: во-первых, для марковских процессов хорошо разработан математический аппарат, позволяющий решать многие содержательные физические задачи, и во-вторых, при помощи марковских процессов можно описывать точно или приближенно поведение ряда реальных физических систем и устройств [11].
Приведем общее определение марковского процесса. Случайный процесс называется марковским, если для любых моментов времени из отрезка , условная функция распределения «последнего» значения при фиксированных значениях , , …, зависит только от , т.е. при заданных значениях справедливо соотношение
,…,
. (3.1)
Здесь и в дальнейшем через обозначена вероятность события, указанного в фигурных скобках.
Для трех моментов времени формула (3.1) принимает вид:
,…,.(3.2)
Поэтому часто говорят, что характерное свойство марковских процессов состоит в следующем: если точно (если настоящее состояние известно не точно, то будущее состояние марковского процесса будет зависеть от прошлых состояний) известно состояние марковского процесса в настоящий момент времени (), то будущее состояние (при ) не зависит от прошлого состояния (при ).
В случае, если пространство состояний , , …, марковского процесса является конечным или счетным, марковский процесс называется цепью Маркова. Если параметр принимает значения только в дискретном множестве, то цепь Маркова называется цепью с дискретным временем. Если же параметр принимает значения в некотором непрерывном множестве, то цепь Маркова называется цепью с непрерывным временем.
Важным частным случаем цепи Маркова с непрерывным временем является так называемый процесс гибели и размножения.
Случайный процесс , называется процессом гибели и размножения, если он удовлетворяет условиям:
– пространство состояний процесса есть множество неотрицательных целых чисел (или некоторое его подмножество;
– время пребывания процесса в состоянии имеет показательное распределение с параметром и не зависит от предыдущего поведения процесса;
– после завершения пребывания процесса в состоянии он переходит в состояние с вероятностью , и в состояние с вероятностью . Вероятность полагается равной 1.
Состояние процесса , в момент времени можно трактовать как размер некоторой популяции в этот момент времени. Переход из состояния в состояние трактуется как рождение нового члена популяции, а переход в состояние – как гибель члена популяции. Такая трактовка процесса и объясняет его название.
В дальнейшем применительно к марковским процессам будем пользоваться следующими обозначениями: , если пространство состояний (фазовое пространство) процесса непрерывно, и , если пространство состояний дискретно.
Полумарковские процессы объединяют теорию цепей Маркова, разрывных марковских процессов и теорию восстановления. В соответствии с предложенной методикой анализа марковских процессов приведем определение полумарковского процесса.
Пусть поведение некоторой системы описывается следующим образом. В каждый момент времени система может находиться в одном из возможных фазовых состояний , , …, , причем известны начальное состояние системы (в начальный момент времени она находиться в состоянии ) и одношаговые вероятности перехода , , . следовательно, процесс есть однородная цепь Маркова.
Сопоставим каждому ненулевому элементу матрицы вероятностей перехода случайную величину с функцией распределения . В теории массового обслуживания случайную величину обычно рассматривают как время пребывания системы в состоянии при условии, что следующим состоянием, в которое перейдет система, будет . При этом величина считается неотрицательной и непрерывной с плотностью вероятности . При такой интерпретации величину можно назвать временем ожидания в состоянии до перехода в .
Представим, что точка, отображающая поведение системы на фазовой плоскости, остается в состоянии в течении времени , прежде чем она прейдет в (рис.
скачать бесплатно Анализ базовых концептуальных принципов и структуры построения интеллектуальных сетей
Содержание дипломной работы
Каждый этап имеет свою логику развития, взаимосвязь с предыдущими и последующими этапами
212 вся совокупность услуг, предоставляемых сетью, делится на две группы: основные услуги и дополнительные виды обслуживания (ДВО)
Прежняя стратегия ввода новых ДВО основывалась на замене старой (с меньшим набором ДВО) версии программного обеспечения (ПО) на всех узлах сети на новую (с новым набором ДВО)
В результате такого взаимодействия может быть обеспечена услуга или компонент услуги
3) SDP (Service Data Point) – узел базы данных услуг, содержащий данные, используемые программами логики услуги, чтобы обеспечить индивидуальность услуги
1 – Услуги набора CS 1
Услуги, предоставляемые набором возможностей CS 1 имеют в общем 38 свойств
Интерпретатор вида услуги получает подтверждение о реализуемости запрошенной услуги и начинает контроль ее реализации путем обмена в реальном времени с ПКУ
Здесь будет установлено соединение с абонентом Б с помощью стандартных средств и протоколов коммутируемой сети, а программа реализации услуги позволит начислить оплату за ИУ абоненту Б
Данный протокол поддерживается системой сигнализации ОКС №7 и цифровой абонентской системой сигнализации DSS1
Формально прикладной контекст может быть определен как набор ASE и правил, которые должны соблюдаться при взаимодействии прикладных процессов друг с другом
На основании изложенных понятий и особенностей, касающихся протокола INAP, перейдем к рассмотрению архитектурных принципов реализации данного протокола
Таким критерием могут быть определенное сочетание цифр в набранном абонентом номере, префикс, категория вызывающей абонентской линии и т
Создание IN-SSM либо является следствием того, что в БМСВ встречается TDP, либо инициируется со стороны SCF независимо от наличия TDP
Первые шесть относятся к BCSM на передающей стороне, а вторые пять – к BCSM на приемной стороне
Функции: передача индикации ответа вызываемой стороны к BCSM на исходящей стороне; установление соединения между исходящей и входящей сторонами, наблюдение за состоянием связи
4 Функционирование модели внутренних ресурсов CCF/SSF как системы управления вызовами
На основании вышеизложенного, проанализируем последовательность действий, выполняемых объектами модели CCF/SSF
FIM/CM определяет, как следует обрабатывать это событие, после чего сообщает IN-SM, что событие связано с активной в данной момент логикой услуги IN
В теории массового обслуживания случайную величину обычно рассматривают как время пребывания системы в состоянии при условии, что следующим состоянием, в которое перейдет система, будет
Обозначим через случайный момент времени попадания процесса в состояние , а через длительность пребывания процесса в этом состоянии
Обозначим через функцию плотности распределения времени пребывания процесса в состоянии 0, а через – в состоянии 1
17)
полученных из условия равенства распределений времени пребывания процесса в состоянии 1 и времени возврата в это состояние для исходного графа (рис
Разработка алгоритма функционирования базовой модели управления вызовами на приемной стороне
На основании вышеизложенного описания BCSM на приемной стороне и в соответствии с рекомендациями ITU-T Q
При этом наблюдаются следующие функции: выбор ресурса для обслуживания вызова, извещение о вызове к вызываемому терминальному оборудованию
4)
;
– при параллельном соединении дуг с весовыми функциями и эквивалентная весовая функция представляет собой сумму этих весовых функций
, (4
Вторичная обработка обеспечивает представление информации в наиболее удобной форме, анализ статистики, интеллектуальную обработку данных экспертной системой анализатора и т
Лазарев, В
12–99 Типове положення про навчання, інструктаж та перевірку знань працівників з питань охорони праці
