АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДЛЯ ПРОТОКОЛОВ НОВОГО

АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДЛЯ ПРОТОКОЛОВ НОВОГО
ПОКОЛЕНИЯ И ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ IP-СЕТЕЙ
А.В.Тимофеев1, А.В.Колотаев1, А.В.Сырцев2
1) Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации Российской академии наук,
2) Санкт-Петербургский государственный университет
Тел.: (812) 328-04-21, e-mail: tav@iias.spb.su, Anton.Kolotaev@transas.com, airleks@inbox.ru
Современные региональные и глобальные телекоммуникационные системы (ТКС) как средства доступа
пользователей к распределённым информационным и вычислительным ресурсам обладают известными недостатками
и нуждаются в модернизации [1]. Один из наиболее эффективных подходов к совершенствованию ТКС заключается в
разработке теоретических основ, исследовании перспективных методов маршрутизации и создании программных
средств для реализации IP-протоколов нового поколения и модульной библиотечки имитационного моделирования ТКС
с переменной структурой и изменяющимся трафиком [2-9]. Этот подход был развит авторами настоящего доклада при
выполнении в 2002-2004 годах государственного контракта № 37.029.0027 “Адаптивные методы управления потоками
данных” в рамках I этапа ФЦНТП “Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития науки и
техники” по заказу Федерального агентства по науке и инновациям РФ по приоритетному направлению
“Информационно-телекоммуникационные системы”.
В докладе обсуждаются результаты ориентированных фундаментальных исследований по госконтракту
№37.029.0027 и на этой основе формулируются приоритетные задачи синтеза и анализа математических моделей
маршрутизаторов, методов оптимизации управления трафиком и протоколов нового поколения (IPv6 и т.п.),
обеспечивающих пользователям ТКС быстрый и надежный доступ к информационным и вычислительным ресурсам
компьютерных сетей с высоким качеством (QoS) предоставляемых услуг.
Имеющийся опыт и научный задел базируется на следующих основных научно-технических результатах
выполнения госконтракта:
1. Информационная модель и основные характеристики глобальной ТКС как динамического объекта управления с
изменяющимся в широких пределах трафиком.
2. Принципы адаптивного управления потоками информации в глобальной ТКС, основанные на автоматическим
распределении или перераспределении потоков данных между каналами ТКС при изменении трафика в заданном
классе неопределённости.
3. Модель адаптивной системы управления глобальной ТКС с изменяющимся трафиком.
4. Методы адаптивного управления потоками информации в глобальной ТКС.
5. Спецификация средств имитационного моделирования ТКС с учётом особенностей глобальных ТКС нового
поколения и методов адаптивного управления потоками данных.
6. Объектно-ориентированный подход к имитационному моделированию глобальных ТКС на основе исследования
потоков данных в типовых фрагментах ТКС (“полносвязная”, “звезда” и т.п.).
7. Классификация сетевых конфликтов и способы их разрешения в глобальных ТКС нового поколения.
8. Мульти-агентная технология управляемой передачи IP-пакетов в глобальной ТКС нового поколения.
9. Методы оценки качества, оптимизации и адаптации систем управления потоками данных в глобальных ТКС,
функционирующих в изменяющейся или неопределённой сетевой среде.
10. Критерии коммуникабельности и маршрутизируемости потоков данных в глобальных ТКС с типовыми
топологиями связей (в форме теорем).
11. Динамические графовые и матричные модели глобальных ТКС и методы их преобразования (в форме теорем).
12. Методы динамической маршрутизации, основанные на распределённых таблицах и картах маршрутизации, и
механизмы обновления информации об изменяющейся топологии (архитектуре) ТКС.
13. Алгоритмы нейросетевой (на базе модифицированных нейронных сетей Хопфилда) маршрутизации потоков
данных с автоматической балансировкой трафика в глобальных ТКС.
14. Методы и программные средства динамической и нейросетевой маршрутизации при централизованном и
децентрализованном управлении потоками данных.
15. Алгоритмы адаптивной маршрутизации потоков данных в глобальных ТКС с изменяющейся топологией
(архитектурой).
16. Информационная технология мульти-агентной маршрутизации и обработки информации в глобальных ТКС.
17. Методы и алгоритмы много-адресной (групповой) адаптивной маршрутизации управления потоками данных в
глобальных ТКС нового поколения.
18. Модели и алгоритмы К-потоковой (многопутевой) адаптивной маршрутизации IP-пакетов данных и мультиагентной обработки информации, обеспечивающие увеличение надежности и отказоустойчивости глобальных ТКС
нового поколения.
19. Методы интеллектуализации управления потоками данных в глобальных ТКС на основе формирования
динамических БД и БЗ.
20. Модульная библиотека имитационного моделирования глобальных ТКС нового поколения на платформе С++ и
объектно-ориентированного программирования, реализующая предлагаемые модели и алгоритмы адаптивной
маршрутизации и мульти-агентной передачи потоков данных в изменяющейся сетевой среде.
21. Стенд имитационного моделирования глобальных ТКС нового поколения на базе имитационной системы
ARENA c использованием языков SIMQUENT и PROTOSINT и экспериментальные результаты имитационного
моделирования глобальных ТКС нового поколения с адаптивным управлением потоками данных.
Эффективность и практическая значимость предложенных адаптивных методов и мульти-агентных технологий
связаны с их преимуществами по сравнению с традиционными неадаптивными методами управления потоками данных
в изменяющихся (нестационарных) и неопределённых условиях эксплуатации глобальных ТКС.
Полученные результаты имеют фундаментальный характер и отличаются принципиальной новизной [2-9]. Они
позволяют увеличить производительность и качество услуг, а также повысить адаптивность и отказоустойчивость
глобальных ТКС нового поколения по отношению к непредсказуемо изменяющемуся трафику данных и топологии ТКС в
реальном времени.
Среди новых научно-технических результатов, которые могут быть получены при выполнении государственного
контракта на 2 этапе ФЦНТП, отметим следующие:
– Мульти-агентная архитектура и принципы построения глобальных ТКС на основе IP-протоколов нового
поколения и GRID-технологий;
– Методы функциональной диагностики и мониторинга состояний глобальных ТКС на базе IP-протоколов;
– Абсолютные и относительные показатели неисправного функционирования глобальных ТКС;
– Методы и IP-протоколы отказоустойчивой маршрутизации потоков данных в глобальных ТКС нового поколения;
– Методы и средства интеллектуализации систем сетевого управления глобальных ТКС;
– Модели сетевых конфликтов в глобальных ТКС и методы их предотвращения или разрешения на базе мультиагентных технологий и IP-протоколов нового поколения;
– Методы создания и средства поддержки виртуальных каналов в мульти-агентных ТКС;
– Методы фрактального и мультифрактального проектирования глобальных ТКС, обеспечивающие
стандартизацию их архитектуры и унификацию сетевого управления.
– Методы и средства интеграции глобальных ТКС с распределённой информационно-вычислительной GRIDинфраструктурой на базе IP-протоколов нового поколения.
Сегодня дорогостоящие импортные маршрутизаторы фактически не решают задачу и адаптивной много-адресной,
и многопотоковой маршрутизации потоков данных в ТКС. Поэтому их можно (и, по-видимому, нужно) заместить
недорогими отечественными адаптивными или нейросетевыми маршрутизаторами, которые могут быть реализованы в
виде программного или программно-аппаратного комплекса на базе предложенных алгоритмов адаптивной и
нейросетевой маршрутизации [2-9]. Это особенно важно при создании мульти-агентных глобальных ТКС нового
поколения, функционирующих в распределённой GRID-инфраструктуре. Аналогичным образом можно (и
целесообразно) замещать импортных программных агентов отечественными сетевыми или нейросетевыми агентами,
реализующими предложенные модели, алгоритмы и мульти-агентные технологии управляемой передачи
информационных потоков в глобальных ТКС на базе IP-протоколов нового поколения.
Существующие на рынке импортные программные продукты и библиотеки имитационного моделирования ТКС
очень дороги и зачастую не эффективны (например, COMNET III стоит до 30000$). Доступный программный комплекс
ARENA предназначен для имитационного моделирования производственных систем и не специализирован на ТКС.
Общим недостатком имеющихся на рынке библиотек имитационного моделирования ТКС является их закрытый
характер, т.е. невозможность моделирования новых методов и протоколов, адаптивной маршрутизации и управления
потоками данных. Такие библиотеки целесообразно заместить коммерческой версией открытой модульной библиотеки
имитационного моделирования ТКС на платформе С++ и объектно-ориентированного программирования, которая была
разработана в процессе выполнения государственного контракта № 37.029.0027 [10, 11]. Эта новая библиотека выгодно
отличается от других библиотек тем, что она специализирована, т.е. ориентирована на имитационное моделирование
глобальных ТКС нового поколения, и открыта для программной реализации и встраивания новых моделей, алгоритмов
и IP-протоколов нового поколения и их сравнения с известными.
Работа выполнена при частичной поддержке гранта РФФИ №03–01–00224а, гранта РГНФ №03–06–12016в и
госконтракта Министерства образования и науки РФ №37.029.0027.
Литература
1. Tanenbaum A.S. Computer Networks. – Prentice Hall, 1996.
2. Тимофеев А.В. Проблемы и методы адаптивного управления потоками данных в телекоммуникационных
системах. – Информатизация и связь, № 1-2, 2003, с. 68-73.
3. Тимофеев А.В. Модели мульти-агентного диалога и информационного управления в глобальных
телекоммуникационных сетях. - Труды 10-ой международной конференции “Knowledge-Dialogue-Solution” (16-26 июня,
2003, Варна), 2003, с. 180-186.
4. Тимофеев А.В. Методы высококачественного управления, интеллектуализации и функциональной диагностики
автоматических систем; часть II. – Мехатроника, автоматизация, управление, 2003, № 6, с. 2–9.
5. Timofeev A.V. Multi-Agent Information Processing and Adaptive Control in Global Telecommunication and Computer
Networks. – International Journal “Information Theories and Their Applications”, 2003 v. 10, N 1, pp.54–60.
6. Syrtzev A.V., Timofeev A.V. Neural Approach in Multi-Agent Routing for Static Telecommunication Networks. –
International Journal “Information Theories and Their Applications”, 2003 v. 10, N 2, pp. 167–172.
7. Тимофеев А.В. Архитектура и принципы построения мульти-агентных телекоммуникационных сетей нового
поколения. – Труды XI Всероссийской конференции “Телематика’2004” (7–10 июля 2004 г., СПб), том 1, с. 172–174.
8. Timofeev A.V. Polynomial Neural Network with Self-Organizing Architecture. – International Journal on Optical Memory
and Neural Networks, 2004, №2.
9. Timofeev A.V. Physical Diagnostics and Fault Relevant Feedback Control. - Proceedings of International Conference
Physics and Control (Saint-Petersburg, Russia, August 20-22, 2003), p. 127.
10. Тимофеев А.В., Сырцев А.В. Модели и методы маршрутизации потоков данных в телекоммуникационных
системах с изменяющейся динамикой. – М: Новые технологии, 2005 г., 85 с.
11. А.В.Тимофеев, А.В.Сырцев, А.В.Колотаев Сетевой анализ, адаптивное управление и имитационное
моделирование мульти-агентных телекоммуникационных систем – Труды конференции PhysCon’2005, 22-24 августа
2005, Санкт-Петербург.