Содержание к диссертации
Введение
1. Состояние вопросов моделирования и управления информационными процессами в сетевых системах
1.1 Анализ методов формализации и управления сетевыми процессами в СИС. 7
1.2 Механизмы управления процессами в СИС 12
1.3 Модели управления информационными процессами передачи информации в СИС 17
1.4 Модели управления информационными процессами передачи информации в установившихся режимах 18
1.5 Выводы 22
2 Анализ характеристик и моделирование информационных процессов в СИС 23
2.1 Разработка аналитических моделей процессов в СИС. 23
2.2 Определение фрактального ограниченного устойчивого движения . 27
2.3 Структура ковариационной функции 30
2.4 Формализация короткого и долгосрочного поведения процесса. 32
2.5 Выводы 35
3 Экспериментальные исследования и идентификация информационных процессов 36
3.1 Результаты имитационных исследований 36
3.2 Оценка тяжести хвоста 46
3.3 Проверка свойств самоподобия 53
3.4 Выводы 56
4. Разработка структуры интерфейса интерактивной системы управления информационными процессами 58
4.1 Построение количественной оценки информации в задачах управления информационными процессами . 59
4.2 Оценки неупорядоченности и неорганизованности информации в СУИП 73
4.2.1. Оценка зон неопределенности 86
4.3 Разработка структуры системы управления и интерфейса 89
4.4 Выводы 104
Заключение 105
Список используемых источников 106
Приложение 1 121
- Модели управления информационными процессами передачи информации в установившихся режимах
- Определение фрактального ограниченного устойчивого движения
- Проверка свойств самоподобия
- Построение количественной оценки информации в задачах управления информационными процессами
Введение к работе
При рассмотрении процессов передачи информации в сетевых системах актуальной является задача управления и разработка методов ее решения. Это обусловлено тем, что постоянно меняется нагрузка в сети, которая приводит к бурстному характеру информационных процессов. Поэтому необходимо разработать аналитическую модель, учитывающую оценки параметров информационных процессов для последующего использования в системе управления, которая позволит уменьшить бурстныЙ характер протекающих процессов, что неминуемо влияет на повышение эффективности функционирования информационной сети.
Этой проблеме посвящен ряд работ (Бертсекаса Д., Галлагера Р. Спортака М., Паппаса Ф., Барфилда Э., Бранена У., Петрова В.В., Богатырева Е.А., Заборовского B.C. Шелухина О.И., Тенякшева A.M., Осина А.В.) разработаны аналитические модели, адекватно описывающие информационные процессы, на малых и больших интервалах времени функционирования, тем не менее, в настоящее время актуальной является задача разработки аналитического описания, обобщающего полученные ранее результаты, относящиеся к различным интервалам функционирования (малым и большим). Которое позволит не только осуществить разработку новых методов проектирования СИС, но и ставить и решать задачи управления.
Цель работы. Целью настоящей диссертационной работы является разработка системы управления информационными процессами в сетевых информационных системах СИС функционирующих на различных временных интервалах на основе моделирования и использования результатов экспериментальных исследований. Данная цель позволила сформулировать следующие задачи:
- провести анализ оценки параметров информационных процессов в СИС;
- построить аналитическую модель информационных процессов в
СИС, пригодную для целей управления и оценить ее адекватность по результатам экспериментальных исследований;
- на основе использования разработанной модели предложить блочную
структуру интерактивной системы управления информационными
процессами (СУИП), и выполнить синтез входящих в нее блоков;
- разработать интеллектуальный интерфейс, обеспечивающий
взаимодействие лица принимающего решение (ЛПР) с СУИП для принятия
управленческих решений.
Объект исследования. Информационные процессы в СИС.
Предмет исследования. Моделирование информационных процессов в СИС
и управление ими в процессе функционирования.
Методы исследования. Для решения перечисленных задач в работе
использованы методы: системного, статистического анализа,
аналитического моделирования, теории нечетких множеств.
Научная новизна работы.
-Предложено использование ядра Вольтерра для построения
аналитической модели СИС, которая совместно с результатами анализа
экспериментальных данных дала возможность исследовать поведение
процессов в ней и сформулировать требования к системе управления;
-предложена блочная структура интерактивной системы управления информационными процессами, включающая блок текущего анализа передачи информации, модель поведения сетевых процессов, анализатор эффективности, прогноз поведения информационных процессов, анализатор эффективности функционирования, блок формирования управлений;
-разработана структура интеллектуального интерфейса
обеспечивающая взаимодействие ЛПР с СУИП, использующая информацию, отобранную по критерию полезности для формализации которого были использованы методы теории нечетких множеств.
Практическая ценность работы и ее реализация. Полученные результаты экспериментальных исследований информационных процессов в процессе функционирования сетевой информационной системы использованы:
- при обучении студентов специальности "Информационные системы
и технологии" (ИС) на факультете информационных технологий
Тамбовского государственного технического университета (ТГТУ), что
позволило повысить качество и эффективность учебного процесса;
- при обучении студентов специальностей "Автоматизированные
системы обработки информации и управления" и в Тамбовском
профессиональном лицее №17;
при разработке учебно-методических пособий, лабораторных работ и обучающих программных комплексов по дисциплинам "теория информационных процессов и систем", "информационные сети", "теория информации" на кафедре информационных систем ТГТУ;
в опытно конструкторских работах, выполненных на ООО "Шинный комплекс "Амптел-Черноземье" при разработке концепции сетевой информационной системы контроля и управления технологическими процессами производства шин нового поколения класса "Premium"; Апробация работы. Основные результаты работы представлены и обсуждены на Всероссийских и международных научных конференциях "Повышение эффективности средств обработки информации на базе математического моделирования" (VII Всероссийская научно-техническая конференция, Тамбов 2004), "Формирование специалиста в условиях региона Новые подходы" (IV и V Всерос.межвузов.науч.конф., Тамбов, 2004 и 2005), "Наука на рубеже тысячелетий (Международная конференция Тамбов 2004), на семинарах кафедры "Информационных систем" ТГТУ и кафедры "Прикладной информатики" Тамбовского филиала Московского государственного университета культуры и искусств.
Публикации: По теме диссертации опубликовано 15 работ. Объем диссертации составляет 127 страниц.
Модели управления информационными процессами передачи информации в установившихся режимах
Как следует из предыдущего параграфа, при использовании технологии коммутации определены два типа управляющих соединений: виртуальный канал и маршрутные таблицы. Услуги виртуального канала гарантируют упорядоченную (последовательную) доставку информации в дуплексном режиме и требуют полной информации о связанности узлов.
Средства маршрутизации обеспечивают управление информационными процессами (то есть данными, передаваемыми на сетевом уровне) без гарантии их успешной доставки. Однако каждый имеет полный адрес узла назначения и другую необходимую управляющую информацию, необходимую для успешной доставки.
Для контроля достоверности передачи информации используется система управления информационными соединением на основе обратной связи в форме потока подтверждения, который передают источнику информацию о номере успешно доставленного информационного пакета. Услуги виртуальных каналов предоставляются на уровне формирования логических каналов, которые доступны для каждого узла рассматриваемой сети, если это обеспечивается на уровне их физической связанности. Таким образом, управление потоком осуществляется приемником данных и направлено на предотвращение переполнения его буфера или, другими словами, перегрузки виртуального соединения. В силу ограниченности ресурсов информационных процессов передачи информации, производительность соединения нелинейно зависит от значения нагрузки [74,76].
Цель управления информационными процессами состоит в обеспечении максимальной производительности сети, численное значение которой наиболее просто можно проанализировать в таких режимах работы, когда переходные процессы, связанные с изменением таблиц маршрутизации, закончены. Этот анализ позволяет исследовать качественное влияние структурных особенностей используемых систем управления информационными процессами на установившихся режимах работы информационных приложений [74,75]. В настоящее время известны различные модели, описывающие информационные процессы в СИС [43-45,75, 76]: - модель системы обслуживания информации в сетевом накопителе; - модель разомкнутой системы передачи информации через виртуальный канал; - замкнутая система управления потоком информации; - замкнутая модель со скользящим окном; - модель замкнутой системы с одним подтверждением на окно; - система обслуживания с обратной связью; - модель виртуального соединения без системы управления; -интенсивности перехода в различные точки пространства состояний при прохождении через буфер транзитных и вновь входящих информационных потоков, основанные на теории массового обслуживания [77]. Перечисленные модели позволяют качественно оценить влияние отдельных параметров информационных процессов, но все сделанные на их основе рекомендации распространяются на случай существования установившихся режимов, что ограничивает их применение для анализа и управления информационными процессами в СИС.
В последнее время работы в области нелинейной динамики [78] дали возможность подойти к вопросам моделирования информационных процессов в СИС с новых позиций на основе использования методов фрактального анализа.
Стохастические фрактальные объекты (процессы), как правило, описываются масштабной инвариантностью (самоподобием) статистических характеристик второго порядка (свойство неизменности коэффициента корреляции при масштабировании). С такими стохастическими фракталами мы столкнемся при изучении характеристик информационных процессов в СИС.
Впервые о самоподобном характере процессов передачи информации заговорили с момента его открытия в 1993 году группой ученых W.Leland, M.Taqqu, W.Willinger и D.Wilson [79], которые исследовали Ethernet-трафик в сети корпорации Bellcore и обнаружили, что на больших масштабах он обладает свойством самоподобия, то есть выглядит качественно одинаково при любых (достаточно больших) масштабах временной оси. При этом оказалось, что в условиях самоподобного трафика, методы расчета информационной сети (пропускной способности каналов, емкости буферов и пр.) основанные на марковских моделях и формулах Эрланга, которые с успехом используются при проектировании телефонных сетей, дают неоправданно оптимистические решения и приводят к недооценке нагрузки. Тем не менее, в настоящее время все большее распространение получают способы передачи речевой информации по сетям с коммутацией пакетов VoIP, ОКС№7 [80], информационные процессы в которых, естественно, также является самоподобными.
С развитием направления самоподобия все больше появляется работ по предсказанию интенсивности поведения информационных процессов [81-85].
Достаточно интересная в теоретическом аспекте работа выполнена в 2000 г. Andras Veres и Miklos Boda из Ericsson Research, в которой с помощью имитационного моделирования на симуляторе ns-2 [86] показано, что сетевой процесс с протоколом TCP (использовалась версия TCP Tahoe) может быть как простым периодическим процессом, так и при некоторых условиях обладать сложным поведением, согласующимся с понятием детерминированного хаоса. Так или иначе, пусть с некоторыми допущениями, но в данной работе был сделан очень важный шаг, а именно - показано, что система одновременно работающих по одному соединению TCP-сессий при некоторых параметрах может войти в режим детерминированного хаоса и производить информационный процесс, обладающий скрытым порядком, но который выглядит как абсолютно случайный процесс и моделировался ранее именно с привлечением теории случайных процессов. Здесь важно отметить, что это сложный, похожий на случайный, но, тем не менее, детерминированный процесс. Задавая абсолютно точно начальные условия, мы можем повторять данный процесс сколь угодно раз, при этом траектории будут абсолютно одинаковыми. Однако сколь угодно малое отклонение от первоначальных условий — и траектории разбегаются, причем расстояние между ними во времени увеличивается по экспоненте. Но опять-таки, последующее состояние системы всегда полностью определяется ее прошлым.
Определение фрактального ограниченного устойчивого движения
Как было отмечено в главах 2 и 3, исследование свойств масштабной инвариантности информационных процессов передачи информации в СИС позволяет сделать вывод о том, что их характер определяется механизмом статистического мультиплексирования, при котором возможна потеря информации вследствие перегрузки виртуальных соединений. Для таких СИС можно использовать самоподобное множество состояний, в котором потеря информации компенсируется увеличением времени передачи, что приводит к формированию протяженных статистических временных зависимостей.
Анализ динамических информационных процессов в СИС показывает, что выбор их параметров существенно влияет на степень использования информационных ресурсов и как следствие на производительность информационных приложений. Выбор этих параметров должен осуществляться с учетом характера протяженных статистических зависимостей информационных процессов, коэффициенты которых могут определяться при исследовании статистических моментов агрегированных информационных потоков данных.
Для исследования свойств масштабной инвариантности или самоподобия в СИС можно использовать оценки параметров информационных процессов для различных временных интервалах наблюдений. Свойства масштабной инвариантности, проявляющиеся в СИС при агрегировании информационных процессов, можно использовать для оптимального прогнозирования при выборе кратно-масштабных значений коэффициентов корреляции отсчетов.
Поэтому построенную аналитическую модель информационных процессов передачи информации также можно использовать для разработки структуры и компонентов системы управления информационными процессами (СУИП), которая позволит повысить эффективность использования СИС. Отметим следующий факт, что для разработки СУИП необходимо построить количественные оценки используемой для этого информации и оценить ее свойства. Это необходимо сделать для того, чтобы компоненты СУИП были эффективным, т.е. позволяли строить сложные запросы и получать в качестве ответа на них полные хорошо организованные информационные единицы. В связи с этим в ниже следующих параграфах рассмотрим вопросы, связанные с построением количественной оценки информации и анализом ее свойств. Информацию, используемую для построения СУИП, нельзя характеризовать каким-то одним показателем — это должен быть набор показателей. Желательно, чтобы такой набор был полным, но, в то же время, минимальным. Для анализа СУИП минимально полным набором информационных показателей (пока не будем рассматривать процессы переработки и преобразования) будут: количество единиц (элементов) информации (Г), качество (ценность) единицы информации с точки зрения достижения определенных целей (X) и себестоимость единицы информации (С). В зависимости от того, что является целью, распознавание объектов, явлений или принятие решения в отношении воздействий на СУИП, результатом которых должны быть заданные изменения объектов и явлений, ценность информации соответственно будет семантической (Xе) или прагматической (Яп), Производными от этого минимального набора показателей являются: количество взвешенной по полезности (ценности) информации (7) и затраты на получение информации (Я), которые целесообразно формировать на основе использования методов теории нечетких множеств [119] . В общем случае / есть некоторая функция от / и X и может быть представлена выражением: где ц - соответствующие функции принадлежности, 8 - операция композиции [120,121]. Прежде всего, отметим, что меры количества и ценности информации, используемые для построения СУИП, могут быть как абсолютными, так и относительными. Такое, казалось бы, обычное разделение мер в теории измерений не всегда находит понимание при оценках количества информации и, как следствие, приводит к приписыванию информации как единственной непротиворечивой меры информации. Абсолютное количество информации определяется только числом различимых информационных элементов N, т. е. В зависимости от носителя информации и принятого порога различимости в качестве iV, могут быть, например, количество полей, используемых в интерфейсе для целей управления сетевыми ресурсами. Относительное количество информации в СУИП характеризует связь между N и базисом, относительно которого определяется количество информации. В качестве базиса служит количество различимых единиц информации NB или показатель качества функционирования у, например вес «ущерба», степень достижения цели.
Проверка свойств самоподобия
Ранее было показано, что через устраняемую статистическую целевую неорганизованность могут быть получены выражения, аналогичные выражениям для ценности (полезности) информации, по М.М.Бонгарду. Можно также провести аналогию между целевой неорганизованностью и ценностью информации, которая, по В.Т.Кулику [131], имеет вид 0 = ю,2, , где qi — степень невыполнения /-го требования, причем 0 q, йдкш; ю, —вес/-го требования, где ю(. =1. На рис.4.3 представлена классификация форм представления информации, как меры изменения неорганизованности. О сложных видах параметра неупорядоченности (объединенной, взаимной и т. д.) говорится в [134]. Один из важных аспектов проявления информации в СИС, который не удалось отразить в классификации,— это нелинейность полезной информации. В общем случае, взвешенная по ценности информация имеет нелинейную (типа насыщения) зависимость от количества синтаксической информации (рис. 4.4, а, кривая 7 = /(/)).
Полезная информация связана следующим отношением с синтаксической: 7 = у[іГІ(/)Ч- Отсюда нелинейная зависимость 7 = /(/), как правило, является следствием уменьшения показателя ценности информации (рис. 4.4, а, кривая Х = у(1)\ что не противоречит здравому смыслу. В частном случае, когда снижение ценности информации отражено в самом показателе приведения \/, значения Ч совпадают со значениями /, что характерно для шенноновской информации, тогда X = const = 1 (прямая 2 на рис. 4.4, а). Оценка человеком информации об окружающей действительности, выражающаяся в построении запроса на естественном языке, обычно имеет явно выраженный нелинейный характер [135-136]. Организованность СУИП, как интуитивное понятие получило широкое применение. Однако установившегося формализованного определения организованности в настоящее время еще нет. Имеющиеся определения обычно носят только философский характер [137-140], а в формализациях обычно исходят из предпосылки, что организованность СУИП достаточно выражать через количества статистической или комбинаторной информации [141-143]. При таком подходе организованность будет отражать только частный случай из всего многообразия форм проявления организованности СУИП. В том случае, если систему, а также ее составляющие элементы, как предполагал Б.М.Кедров [144, 145], рассматривать с трех позиций — состава, структуры и свойств, то, следовательно, и организованность должна проявляться в трех основных разрезах — в отношении состава, структуры и свойств, причем как на уровне системы, так и на уровне ее элементов. Внутри этих основных градаций организованность СУИП может быть временной, пространственной, алгоритмической, комбинаторной, статистической, нечеткой. Кроме того, она может быть относительной и абсолютной, внешней и внутренней, целевой и не целевой [146-148]. Целевая организованность — организованность в отношении цели — является важнейшим видом организованности СУИП. Целевая организованность определяется как количеством полезной информации в СУИП, заключенной в программе поведения, так и мощностью исполнительных органов. Под исполнительными органами понимаются различные исполнительные механизмы в качестве которых можно рассматривать различные виды ресурсов: социальные, финансовые, административные или технические, которые реализуют программу поведения в действиях, направленных на достижение целей управления, а под мощностью исполнительных органов — их способность реализовать принятые решения в активных воздействиях на систему. Начнем с анализа упорядоченности СУИП. В философской литературе [ 149] под упорядоченностью понимается определенный вид абстракции, характеризующий отношения порядка между множествами или их элементами. Рассмотрим, применительно к задачам управления СУИП вопросы упорядоченности функционирования. Введем в рассмотрение три множества (рисунок 4.5, а). К сожалению, не всегда можно достаточно точно определить элементы данных множеств, в связи с этим целесообразно ввести в рассмотрение их нечеткие подмножества, обозначаемые сверху знаком — тильда, и соответствующие функции принадлежности //(.): — множество значений какого-либо параметра х, соответствующих области полного достижения цели; Хч— множество значений х, отвечающих частичному достижению цели (с учетом того, что данное множество состоит из двух подмножеств (Уэт) ( )» эт( эт) ( )) в пределе X — множество значений мощностью N, которые может принимать параметр х в процессе функционирования системы. Между элементами этих множеств могут быть установлены следующие основные отношения порядка: — полное достижение цели — полная упорядоченность сверху (соответственно ц будет нарушением порядка в отношении внутренней границы области цели);— частичное достижение цели или частичная упорядоченность {цх{х}) №% (%,) будет нарушением порядка в отношении «опасной» границы области цели).
Построение количественной оценки информации в задачах управления информационными процессами
Как указывалось ранее, неопределенность пронизывает все стороны развития и функционирования СУИП. Важнейшие из них — неопределенности целей, неопределенности осведомляющей (исходной) информации и неопределенности преобразованной информации (неопределенность решений). Первые два вида неопределенности обычно являются основной причиной, которая порождает неопределенность решений.
Неопределенности целей связаны с субъективностью и размытостью имеющими место при их формализации. О неопределенности осведомляющей информации будем говорить дальше, а здесь остановимся на вопросах оценки неопределенности решений, так как, во-первых, это очень важный вопрос, возникающий при решениях задач оптимизации развития и функционирования СУИП, а во-вторых, существующие здесь нечеткости в толковании неопределенности решений и использования мер для их оценки могут приводить к большим ошибкам.
Когда говорим о неопределенности решений, прежде всего следует учитывать, что этот фактор относительный, поскольку одно решение от другого всегда чем-то отличается, а неразличимость может иметь место в отношении какого-то одного или нескольких параметров СУИП, которые по тем или иным объективным или субъективным причинам рассматриваются Наблюдателем или Решателем задачи в качестве определяющих.
Немаловажно и то, с каких позиций говорится о неопределенности — с позиции решателя задачи, который, предположим, из за объективных или субъективных причин вообще неправильно решает задачу (строит запрос), но этого не знает, так как не располагает необходимой информацией, или с позиции наблюдателя, который, допустим другой крайний случай, знает эталонные решения и имеет полную информацию от задатчика цели и источника информации.
В [152] дается метод оценки неопределенности через показатель неорганизованности СУИП, а также вводится понятие о практически различимых решениях. Там же говорится о возможности, используя показатели неорганизованности, характеризовать степень знания или незнания каких-либо явлений и объектов в СУИП.
По определению, неорганизованность функционирования СУИП — это показатель существенности рассогласования функционирования по отношению к такому функционированию, при котором цель полностью достигается, т. е. это некоторый показатель тяжести «ущерба», вызванного неполным достижением цели. Он будет безразмерным, если «ущерб» относительный, в противном случае неорганизованность функционирования должна иметь те же единицы измерения, что и «ущерб».
Абсолютная неупорядоченность СУИП характеризует одну из форм различия по отношению к цели и, следовательно, должна измеряться в тех же единицах, что и область цели. Степенная и относительная неупорядоченности являются безразмерными величинами. В частном случае, когда рассматривается неорганизованность определяется величинами функции принадлежности, за единицу измерения принимается бит.
Говоря об О, следует отметить некоторые общие тенденции, действующие в СУИП. Степенной и экспоненциальный характер изменения отражает «ущерб», который обычно несут локальные технические подсистемы при недостижении существенных целей СУИП, имеющих действительно «опасные» границы. Другими словами, в большинстве случаев в СУИП с возрастанием показателя недостижения цели в степенной, квадратичной, кубической или иной зависимости увеличивается «ущерб», а, следовательно, и О. Будем такое изменение О называть лавинообразным (рис. 4.7). Логарифмический характер изменения О менее типичен для СУИП. Здесь просматриваются два основных случая (кривая Ош на рисунке 4.6): когда в системе существуют какие-то внутренние механизмы, которые сглаживают эффект недостижения цели, а сами цели имеют лишь условно опасные границы, или когда целью является поражение какого-то объекта и по мере удаления от внутренней границы цели, оконтуривающеи зону полного поражения объекта, существенно падает эффект поражения. При прочих равных условиях СУИП всегда при оценке какого-либо параметра необходимо пользоваться единой мерой, например как это делается для оценки энтропии или шенноновской меры информации. Применительно к неорганизованности в СУИП, учитывая разнохарактерность функции р, получить такую меру трудно. Выход один — использование неорганизованности СУИП, определяемой относительно «опасной» границы. При этом О 0 1, т. е. полному недостижению цели будет соответствовать 0 = 1. Представляется, что такой подход в большинстве случаев будет наиболее предпочтительным. Поступающие запросы потребителей к СИС обрабатываются блоком управления информационными процессами (БУИП), входящим в состав СУИП, который формирует необходимые управляющие воздействия для изменения поведения информационных процессов при различном функционировании СИС. Управляющие воздействия формируются на основе работы анализатора адекватности, в котором сравниваются характеристики текущего информационного процесса с полученными в результате проведений имитационных исследований и принимается решение о необходимости проведения повторной идентификации параметров разработанной аналитической модели. На основе анализа проведенных экспериментальных исследований и идентификации информационных процессов приема-передачи возможно выполнить прогноз поведения информационных процессов на различных временных интервалах. Структурная схема блока формирования управляющих воздействий, при помощи которого осуществляется качественное изменение поведения информационных процессов, показана на рисунке 4.8
