Оптимізація методів верифікації моделей нестаціонарного трафіку

Анотація

Мета роботи полягає в визначенні основних особливостей застосування типового алгоритму вирішення завдань верифікації, побудованого на алгоритмі і загальної методики верифікації за допомогою логіко-математичної моделі нестаціонарного трафіку, побудованій методом квантування і марковській апроксимації. Багатомірний закон розподілу всіх значень агрегованого трафіку на інтервалі нестаціонарності передбачається гаусовським. Для оцінювання точності апроксимації трафіку вводиться поняття еталонного трафіку і використовується порівняння перших двох моментних характеристик обвідної модельного і еталонного трафіків. Це дозволяє порівнювати багатомірні гаусові розподіли еталонного та модельного нестаціонарного трафіку. У ролі еталонних моделей обвідної агрегованого трафіку вибрано канонічне розкладання обвідної за ступенями поліному. Для проведення верифікації отриманих моделей запропоновано у якості критеріїв адекватності моделі еталонного трафіку використовувати цільові функціонали, які визначають точність і достовірність моделювання трафіку. Проведені дослідження показали що квантування і марковська апроксимація призводять до моделей математичного сподівання нестаціонарного трафіку у вигляді лінійної комбінації експонент. Для забезпечення адекватності модельного трафіку еталонному трафіку квантовані значення повинні розглядатися як керовані змінні. При цьому початкові ймовірності станів і інтенсивності зміни трафіку виступають в ролі некерованих змінних - констант рішення оптимальних задач, які повинні бути визначені вихідними даними. Слід звернути увагу на нелінійні ефекти, пов'язані із застосуванням розкладання в ряд по показовим функціям і використанням інтенсивностей зміни трафіку як показників експонент. Застосування запропонованої системи критеріїв адекватності дозволяє всебічну перевірку адекватності моделей, дає можливість виконати також оцінку впливу некерованих змінних на оптимальні рішення. Верифікація методом перевірки моделі може істотно підвищити надійність систем для критичних застосувань - багато помилок виявляються на ранніх етапах технологічного циклу, що підвищує якість розробок.