Дослідження когнітивних методів керування інфокомунікаціями в умовах невизначеності

DOI: 10.31673/2412-9070.2021.040713

Анотація

Наведено методи керування інфокомунікаційними мережами 5-го покоління в умовах невизначеності. Дослідження надскладних систем, в які перетворюються сучасні інфокомунікації з надбудованими над ними соціальними мережами, базуються на нелінійних когнітивних методах, котрі нині претендують на роль базової парадигми в керуванні інфокомунікаціями майбутнього. Наукове завдання полягає в необхідності забезпечення ефективного і стійкого керування інфокомунікаційними мережами в умовах на порядки вищої мережної ємності, мультисервісності, задоволенні відповідних вимог, які висуваються до систем керування новими гетерогенними надщільними мережами. Для проведення досліджень застосовано ймовірнісно-часові характеристики керування інфокомунікаціями. У статті запропоновано мультиагентну модель керування, що складається з великої кількості агентів, які мають обмежену інтелектуальність і подають заявки на послуги, та описується за допомогою рівнянь Колмогорова–Чепмена. Здобуто аналітичні залежності загальної кількості інтелектуальних агентів у системі від інтенсивностей надходження і обслуговування в телекомунікаційних мережах. Показано залежності, що дають можливість керування телекомунікаційними послугами за різних цільових функцій: мінімізації кількості простоїв інтелектуальних агентів або, навпаки, максимізації їх кількості за потреби резервування ресурсів для очікуваного сплеску надходження запитів. Уперше зазначено, що керування може здійснюватися заданням величини ймовірності переходів інтелектуальних агентів, а оперативне керування мультиагентна система виконає самостійно.

Ключові слова: інтелектуальний агент; імовірність; інфокомунікації; модель; методи; властивості.

Список використаної літератури
1. Goldstein A. NGN/IMS and post-NGN Management Model // Proceedings of the International Conference on NEW2AN/ruSMART/NsCC. 2017. August 28-30.
2. Goldstein A., Akishin V., Goldstein B. Cognitive Models For Access Network Management // Proceedings of the International Conference on NEW2AN/ruSMART/NsCC. 2017. August 28-30.
3. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект. Современный подход. Москва: ООО «И.Д. Вильямс», 2016. 1408 с.
4. Шнепс-Шнеппе М. А., Сухомлин В. А., Намиот Д. Е. О глобальных информационных системах. // International Journal of Open Information Technologies. 2017. Т. 5, № 4. С. 55–62.
5. Akishin V., Goldstein A., Goldstein B. Cognitive models for access network management // Lecture Notes in Computer Science. 2017. Т. 10531. С. 375–381.
6. Ефимов В. В., Соколов Н. А., Федоров А. В. Вероятные направления эволюции телекоммуникационной системы // Труды ЦНИИС. Санкт-Петербургский филиал. 2016. Т. 1, № 1 (2). С. 11–23.
7. Goldshtein A. B. Two approaches for telecommunication networks management // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2018. Т. 12, № 3. С. 57–63.
8. Synchronization of delay for OTT services in LTE / A. B. Goldstein, A. A. Zarubin, A. V. [et al.] // Systems of Signal Synchronization, Generating and Processing in Telecommunications (SYNCHROINFO) conference proceedings. 2018.
9. Software applications of infocommunication networks. Approaches formation to developing models and methods of evolution / A. B. Goldshtein, V. S. Elagin, O. E. Kyzyurov [et al.] // Systems of Signals Generating and Processing in the Field of on Board Communications conference proceedings. 2018.
10. Rahul W. OSS/BSS for Converged Communication Networks. 2nd edn. ICT Serios. Elixir Panacea Consultancy Services. 2016.