Введение.
Глава 1. Современное состояние. Основные понятия и принципы.
1.1 Тенденция эволюции современных телекоммуникационных систем .
1.2 Задачи, связанные с этапом проектирования.
1.2.1 Общая постановка задачи
1.2.2 Математическая интерпретация задачи
1.2.3 Используемые алгоритмы и методы в задачах структурной оптимизации
1.2.3.1 Метод ветвей и границ.
1.2.3.2 Генетический алгоритм.
1.2.4 Алгоритм муравьиной колонии как альтернатива существующим методам.
1.2.5 Постановка задачи структурной оптимизации
1.3 Этап эксплуатации телекоммуникационных систем
1.3.1 Общие задачи.
1.3.2 Самоподобие телекоммуникационных процессов.
1.3.2.1 Понятие фрактальносги.
1.3.2.2 Проблема самоподобного телстрафика
1.3.2.3 Определение самоподобного процесса
1.3.2.4 Поведение автокорреляционной функции самоподобных процессов.
1.3.2.5 Понятие коэффициента Хэрста.
1.3.3 Предпосылки к прогнозированию и общая задача.
1.4 Выводы по Главе 1
Глава 2. Декомпозиция задач структурной оптимизации. Применение алгоритмов муравьиной колонии к задачам структурной оптимизации .
2.1 О задачах структурной оптимизации телекоммуникационных систем
2.2 Общее описание муравьиного алгоритма.
2.3 Задача с ограниченным числом подключаемых абонентских устройств
2.3.1 Постановка задачи
2.3.2 Модифицированный алгоритм муравьиной колонии для задачи размещения с ограниченным числом подключаемых абонентских устройств
2.4 Задача с ограниченным числом промежуточных устройств.
2.4.1 Постановка задачи
2.4.2 Модифицированный алгоритм муравьиной колонии для задачи размещения с ограниченным числом промежуточных устройств
2.5 Кольцевание промежуточных устройств
2.6 Разделение абонентских устройств по группам или задача кластеризации
2.7 Обобщенный алгоритм для задачи структурной оптимизации.
2.8 Выводы по Главе 2.
Глава 3. Исследование временных рядов с длительной памятью
3.1 Эксперимент по обнаружению свойств самоподобия у временных реализаций трафика с дискретным временем снятия данных.
3.1.1 Описание эксперимента
3.1.2 Анализ полученных данных.
3.1.3 Тест па обоснованность оценки параметра Хэрста.
3.2 Методы и модели для описания временных рядов со свойством
самоподобия
3.2.1 О применении авторегрессионных моделей для анализа
временных рядов.
3.2.1.1 Процессы линейной авторегрессии АК и скользящего
среднего МА.
3.2.1.2 Авторегрессионные модели скользящего среднего
3.2.1.3 Фрактальная модель I
3.2.2 Пример использования модели I для анализа временных
рядов трафика данных
3.3 Альтернативный метод для исследования временных рядов трафика данных, метод сингулярноспектрального анализа метод Гусеница .
3.3.1 Описание базового алгоритма метода Гусеница.
3.3.2 Пример анализа реализаций трафика данных
3.3.2.1 Выбор длины окна и анализ главных компонент
3.3.2.2 Отбор главных компонент и восстановление рядов
3.4. Выводы по Главе 3
Глава 4. Экспериментальные проверки предложенных методов структурной оптимизации и прогнозирования временных рЯДОВ в телекоммуникационных системах.
4.1 Этап проектирования. Моделирование разработанных алгоритмов.
4.1.1 Описание системы моделирования i.
4.1.1.1 Среда моделирования системы i.
4.1.1.2 Библиотеки i
4.1.2 Реализация алгоритма муравьиной колонии в среде i.
4.1.3 Входные параметры алгоритма в среде i. Подбор основных коэффициентов алгоритма
4.1.4 Численный эксперимент. Сравнение работы муравьиного алгоритма с генетическим алгоритмом
4.2 Проверка возможности прогнозирования временных рядов графика данных предложенными моделями
4.2.1 Выбор и описание исследуемых временных реализаций
4.2.2 Прогноз временных рядов при помощи метода Гусеница
4.2.3 Прогноз временных рядов при помощи модели I ,,
4.2.4 Сравнение результатов прогнозирования обоими методами
4.3. Выводы по Главе 4
Заключение
Литература
- Київ+380960830922