Групповые гамма-потоки и нейросети в моделировании современного телекоммуникационного трафика
Автор: Лихтциндер Б.Я., Привалов А.Ю., Максимова Т.Д.
Журнал: Инфокоммуникационные технологии @ikt-psuti
Рубрика: Системы и устройства телекоммуникаций
Статья в выпуске: 4 (84) т.21, 2023 года.
Бесплатный доступ
В данной работе в качестве цели моделирования телекоммуникационного трафика рассматривается образование очередей в системе М/D/1 с близкими к реальным статистическим характеристикам первых двух порядков. В качестве входного в систему рассматривается групповой поток с постоянным размером пачки и расстоянием между прибытиями, подчиняющимся принципу гамма-распределения. Эти параметры определяются с помощью нейронной сети, которая обучена определять параметры таких входных потоков по статистическим характеристикам очереди при различных загрузках прибора. Получены и представлены результаты, демонстрирующие хорошее приближение при аппроксимации с использованием гамма-потоков, параметры которых оцениваются с помощью нейросети. Показана практическая полезность рассматриваемого подхода и перспективы использования нейросетей для решения практических задач с применением теории очередей.
Система массового обслуживания, неординарный входной поток, моменты очереди, нейронная сеть, гамма-распределение
Короткий адрес: https://sciup.org/140304965
IDR: 140304965 | DOI: 10.18469/ikt.2023.21.4.04
Список литературы Групповые гамма-потоки и нейросети в моделировании современного телекоммуникационного трафика
- Лихтциндер Б.Я., Моисеев В.И., Привалов А.Ю. О возможности использования групповых пуассоновских потоков в имитационном моделировании // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2024): материалы X Международной конференции. Самара: Самарский университет, 2024. С. 8-11.
- Vishnevsky V., Gorbunova A.V. Application of machine learning methods to solving problems of queuing theory // Information Technologies and Mathematical Modelling. Queueing Theory and Applications. 2022. Vol. 1605. P. 304-316. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-09331- 9_24.
- Likhttsinder B.J., Privalov A.Y., Moiseev V.I. Batch poissonian arrival models of multiservice network traffic // Problems of Information Transmission. 2023. Vol. 59, no. 1. P. 63-70. DOI: 10.1134/S0032946023010064.
- Лихтциндер Б.Я., Моисеев В.И. Групповые пуассоновские и гиперпуассоновские модели пакетного трафика // I-methods. 2022. Т. 14, № 3. URL: https://www.elibrary.ru/download/elibrary_49871213_30704781.pdf (дата обращения: 26.04.2024).
- Likhttsinder B.Ya., BakaiYu.O. Models of group poisson flows in telecommunication traffic control // Вестник Самарского государственного технического университета. Серия: Технические науки. 2020. Т. 28, № 3 (67). С. 75-89.
- Лихтциндер Б.Я. Интервальные характеристики групповых пуассоновских моделей трафика телекоммуникационных систем // Инфокоммуникационные технологии. 2020. Т. 18, № 3. С. 302-311.
- Лихтциндер Б.Я. Трафик мультисервисных сетей доступа (интервальный анализ и проектирование). М.: Горячая линия - Телеком, 2018. 290 с.
- Блатов И.А., Лихтциндер Б.Я. О предельных значениях длин очередей в СМО с пачечными потоками // Инфокоммуникационные технологии. 2018. Т. 16, № 2. С. 181-187.
- Привалов А.Ю., Лихтциндер Б.Я. Интервальный анализ трафика многоканальных систем массового обслуживания // Вестник Самарского государственного технического университета. Серия: Технические науки. 2023. Т. 31, № 2. С. 56-69.
- Лихтциндер Б.Я. Особенности многоканальной обработки пачечного трафика // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2017. Т. 11, № 11. С. 30-33.
