Математические методы проектирования инфокоммуникационных систем Лекция 1 «Предмет курса. Планирование системы телефонной связи» профессор Соколов Н.А.

Рекомендуемая литература 1. Б.С. Гольдштейн, Н.А. Соколов, Г.Г. Яновский. Сети электросвязи. – Санкт-Петербург, БХВ, Б.С. Гольдштейн. Системы коммутации. – Санкт- Петербург, БХВ, Н.А. Соколов. Сети абонентского доступа. Принципы построения – Пермь, "Энтер-профи", 1999 ( 4. Н.А. Соколов. Телекоммуникационные сети. – М.: Альварес Паблишинг, 2004 ( 5.Я.С. Дымарский. Задачи и методы оптимизации сетей связи. – Санкт-Петербург, издательство СПбГУТ, 2005.

Итеративный подход к планированию сети, предложенный МСЭ (

Предмет курса (лекционная часть) I. Общие принципы планирования на примере системы телефонной связи (разделы Business Plan и Technical Plan). II. Задачи прогнозирования при планировании сетей (разделы Business Plan, Technical Plan и Operation Plan). III. Принципы выбора структуры сети (разделы Business Plan и Technical Plan). IV. Задачи, связанные с качеством обслуживания (разделы Business Plan, Technical Plan и Operation Plan).

Основные задачи планирования системы телефонной связи Понятие "система телефонной связи" обычно относится к базовым принципам создания, эксплуатации и развития телефонной сети. Эти принципы обычно включают следующие положения: назначение системы; поддерживаемые услуги; структура сети; показатели качества обслуживания; план нумерации; организация технической эксплуатации; требования к оборудованию; основные направления развития системы.

Понятие системы Основные свойства системы: целостность (есть система и окружающая среда); открытость (система не изолирована от влияния окружающей среды); внутренняя неоднородность (наличие разных функциональных компонентов); структурированность (возможность выделения важных элементов и связей между ними); функциональность (ориентация на решение ряда заранее сформулированных задач); консервативность (постепенная эволюция – невозможность быстрых изменений); развитие (изменение во времени).

Большая и сложная система

Ключевые понятия (1) Модель – это упрощенное подобие объекта или процесса, которое воспроизводит интересующие нас свойства и характеристики оригинала. Математическая модель – это система математических соотношений, описывающих изучаемый процесс или явление. Моделирование – это построение, совершенствование, изучение и применение моделей реально существующих или проектируемых объектов, процессов, явлений. БСЭ: Задача – вопрос, требующий решения на основании определенных знаний и размышлений. БСЭ: Математическая модель – приближенное описание какого-либо класса явлений внешнего мира, выраженного с помощью математической символики.

Ключевые понятия (2) Теория (от греческого Theoria – учение) – форма достоверных научных знаний: представляющая собой множество логически увязанных между собой допущений и суждений; дающая целостное представление о закономерностях и существенных характеристиках объектов; основывающаяся на окружающей реальности. Парадигма – совокупность наиболее общих идей и методологических установок в науке, признанных данным научным сообществом. Парадигма обладает двумя важными свойствами: принята научным сообществом для дальнейшем работы; содержит «переменные» вопросы, то есть открывает простор для исследователей.

Ключевые понятия (3) Метод – это прием или способ действия. Методика – это совокупность методов, приемов проведения какой-либо работы. Методология – это совокупность методов, применяемых в какой-либо науке. Структура системы – это устойчивая упорядоченность в пространстве и во времени ее элементов и связей между ними. Устойчивость проекта (project stability) – это его эффективность при определенных изменениях условий реализации, то есть при выборе альтернативных сценариев. Проект считается абсолютно устойчивым (absolutely stable), если он эффективен при всех сценариях. Выделяют также достаточно устойчивые (sufficiently stable) и неустойчивые (unstable).

Ключевые понятия (4) Информатика (от латинского informatio - разъяснение, изложение; informate - изображать, составлять понятие о чем- либо) – научная дисциплина, изучающая закономерности получения отбора, хранения, передачи, преобразования и применения информации в производственной, научной, общественно-политической и культурной деятельности людей. Искусственный интеллект – это направление в информатике, областью исследования которого является выявление того, как система обработки информации (человек или машина) способна воспринимать, анализировать, передавать и обобщать то, чему ее обучают, а также методы формализации с помощью полученных сведений описаний конкретных, не полностью определенных ситуаций принятия решений и методы оптимизации решений не полностью определенных задач.

Объект и его модель Математика применяется не непосредственно к реальному объекту, а к его математической модели.

Использование моделирования Три причины, по которым используется моделирование: сложность реальных объектов; необходимость проведения экспериментов; необходимость прогнозирования. Среди других причин следует назвать: размеры объекта (очень мал или очень велик); время протекания процесса (очень короткий или очень длинный интервал времени); разрушение при проведении исследования. Триада математического моделирования, которая была сформулирована академиком А.А. Самарским: модель – алгоритм – программа.

Интеграционные процессы

Эффективность коммуникаций

Использованные источники Мышкис А.Д. Элементы теории математических моделей. – М.: Книжный дом "Либриком", Маликов Р.Ф. Основы математического моделирования. – М.: Горячая линия – Телеком, Качала В.В. Основы теории систем и системного анализа. – М.: Горячая линия – Телеком, Городецкий А.Е., Дубаренко В.В., Тарасова И.Л., Шереверов А.В. Программные средства интеллектуальных систем. – СПб.: Изд-во СПбГТУ, Тарасенко Ф.П. Прикладной системный анализ. – М.: КНОРУС, Кондаков Н.И. Логический словарь-справочник. – М.: Наука, Энциклопедии и словари. Ресурсы Internet.

Вопросы?