procyberВестник кибернетикиProceedings in Cybernetics1999-7604Бюджетное учреждение высшего образования Ханты-Мансийского автономного округа – Югры «Сургутский государственный университет»procyber-29Research ArticleФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ НАУКИPhysics and MathematicsПОЛУАНАЛИТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОПТИМИЗАЦИИ ТРАНСПОРТНЫХ СЕТЕЙSEMI-ANALYTICAL METHODS OF OPTIMIZATION OF TRANSPORT NETWORKSЗадорожныйВ. Н.ZadorozhnyiV. N.

e-mail: zwn2015@yandex.ru

Омский государственный технический университетРоссияOmsk State Technical UniversityRussian Federation20181803202004 (32)1628Copyright © Задорожный В.Н., 20202020Задорожный В.Н.Zadorozhnyi V.N.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.vestcyber.ru/jour/article/view/29

Для немарковских сетей массового обслуживания предлагается эффективный полуаналитический метод комплексной оптимизации маршрутной матрицы и быстродействий узлов. В качестве целевой функции используется среднее время прохождения заявки через сеть. Метод сочетает быстрый точный расчет градиента целевой функции в пространстве варьируемых переходных вероятностей и ускоренный аналитико-имитационный расчет градиента целевой функции в пространстве варьируемых быстродействий узлов.Разрабатываются методы комплексной оптимизации транспортных сетей, основанные на их аппроксимации немарковскими сетями массового обслуживания с многолинейными узлами-дорогами, быстродействие которых падает с ростом нагрузки. Предлагаемые методы ориентированы на различные режимы транспортной нагрузки. Приводятся примеры применения предлагаемых методов. Демонстрируется, что наибольший эффект в борьбе с заторами дает комплексная оптимизация транспортных сетей, ориентированная на режим высокой транспортной нагрузки

An effective semi-analytical method for the integrated optimization of the routing matrix and node speeds for non-Markov queuing networks is proposed. As the objective function, the average time spent on the application through the network is used. The method combines a fast accurate calculation of the objective function gradient in the space of variable transition probabilities and an accelerated analytic-simulation calculation of the objective function gradient in the space of variable nodes speeds.Methods of integrated optimization of transport networks are developed. They are based on their approximation by non-Markov networks of queuing with multi-linear nodes (roads), the speed of which decreases with increasing load. The proposed methods are oriented to different modes of transport load. Examples of the application of the proposed methods are given. It is demonstrated that the greatest effect in combating blockings is provided by the integrated optimization of transport networks oriented to the regime of high transport load.

немарковские сети массового обслуживанияградиентные методы оптимизациитранспортные сетипеременная интенсивность обслуживания.non-Markov queueing networksgradient methods of optimizationtransport networksvariable service rate.ReferencesЗадорожный В. Н. Оптимизация однородных немарковских сетей массового обслуживания // Проблемы упр. 2009. № 6. С. 68–75.Задорожный В. Н. Оптимизация однородных немарковских сетей массового обслуживания // Проблемы упр. 2009. № 6. С. 68–75.Клейнен Дж. Статистические методы в имитационном моделировании / пер с англ.; под ред. Ю. П. Адлера и В. Н. Варыгина. М. : Статистика, 1978. Вып. 1. 221 с.Клейнен Дж. Статистические методы в имитационном моделировании / пер с англ.; под ред. Ю. П. Адлера и В. Н. Варыгина. М. : Статистика, 1978. Вып. 1. 221 с.Johnson M. E. Jackson J. Infinitesimal Perturbation Analysis: a Tool for Simulation // J. of the Operational Res. Soc., 1989. Vol. 40, № 3. P. 134–160.Johnson M. E. Jackson J. Infinitesimal Perturbation Analysis: a Tool for Simulation // J. of the Operational Res. Soc., 1989. Vol. 40, № 3. P. 134–160.Rubinstein R. Y. Sensitivity analysis of computer simulation models via the efficient score // Oper. Res., 1989. Vol. 37. P. 72–81.Rubinstein R. Y. Sensitivity analysis of computer simulation models via the efficient score // Oper. Res., 1989. Vol. 37. P. 72–81.Suri R, Zazanis M. Perturbation Analysis Gives Strongly Consistent Sensitivity Esti-mates for the M|G|1 Queue // Mgmt Science, 1988. Vol. 34. P. 39–64.Suri R, Zazanis M. Perturbation Analysis Gives Strongly Consistent Sensitivity Esti-mates for the M|G|1 Queue // Mgmt Science, 1988. Vol. 34. P. 39–64.Zadorozhnyi V. N. Optimization of Uniform Non-Markov Queueing Networks using resources and transition probabilities redistribution // Communications in Computer and Infor-mation Science, 2016. Vol. 638. P. 366–381.Zadorozhnyi V. N. Optimization of Uniform Non-Markov Queueing Networks using resources and transition probabilities redistribution // Communications in Computer and Infor-mation Science, 2016. Vol. 638. P. 366–381.Zadorozhnyi V. N., Zakharenkova T. R. Optimization of Channel Distribution over Nodes in Networks with Fractal Traffic // Dynamics of Systems, Mechanisms and Machines: con-ference proceeding, 15–17 Nov. 2016. P. 1–5.Zadorozhnyi V. N., Zakharenkova T. R. Optimization of Channel Distribution over Nodes in Networks with Fractal Traffic // Dynamics of Systems, Mechanisms and Machines: con-ference proceeding, 15–17 Nov. 2016. P. 1–5.Zadorozhnyi V. N. Simulation modeling of fractal queues // Dynamics of Systems, Mechanisms and Machines (Dynamics), December, 2014. P. 1–7.Zadorozhnyi V. N. Simulation modeling of fractal queues // Dynamics of Systems, Mechanisms and Machines (Dynamics), December, 2014. P. 1–7.Tsitsiashvili G. Sh. Parametric and Structural Optimization of the Queuing Network Throughput // Automation and Remote Control, 2007. Vol. 68, № 7. P. 1177–1185.Tsitsiashvili G. Sh. Parametric and Structural Optimization of the Queuing Network Throughput // Automation and Remote Control, 2007. Vol. 68, № 7. P. 1177–1185.Клейнрок Л. Вычислительные системы с очередями / пер. с англ.; под ред. Б. С. Цыбакова. М. : Мир, 1979. 600 с.Клейнрок Л. Вычислительные системы с очередями / пер. с англ.; под ред. Б. С. Цыбакова. М. : Мир, 1979. 600 с.Вишневский В. М. Теоретические основы проектирования компьютерных сетей. М. : Техносфера, 2003. 512 с.Вишневский В. М. Теоретические основы проектирования компьютерных сетей. М. : Техносфера, 2003. 512 с.Моисеев А. Н, Назаров А. А. Бесконечнолинейные системы и сети массового обслуживания. Томск : Изд-во НТЛ, 2015. 240 с.Моисеев А. Н, Назаров А. А. Бесконечнолинейные системы и сети массового обслуживания. Томск : Изд-во НТЛ, 2015. 240 с.Хейт Ф. Математическая теория транспортных потоков. М. : Мир, 1966. 288 с.Хейт Ф. Математическая теория транспортных потоков. М. : Мир, 1966. 288 с.Дрю Д. Теория транспортных потоков и управление ими / пер. с англ. Е. Г. Коваленко и Г. Д. Шермана ; под ред. Н. П. Бусленко. М. : Транспорт, 1972. 424 с.Дрю Д. Теория транспортных потоков и управление ими / пер. с англ. Е. Г. Коваленко и Г. Д. Шермана ; под ред. Н. П. Бусленко. М. : Транспорт, 1972. 424 с.Daganzo C. F. Urban Gridlock: Macroscopic Modeling and Mitigation Approaches // Transportation Part B. 2007. Vol. 41. P. 49–62.Daganzo C. F. Urban Gridlock: Macroscopic Modeling and Mitigation Approaches // Transportation Part B. 2007. Vol. 41. P. 49–62.Транспортная стратегия Российской Федерации на период до 2030 года. Проект, Москва, 5 Августа 2013 г. 183 с. URL: https://mintrans.ru/documents/ (дата обращения: 27. 12. 2018).Транспортная стратегия Российской Федерации на период до 2030 года. Проект, Москва, 5 Августа 2013 г. 183 с. URL: https://mintrans.ru/documents/ (дата обращения: 27. 12. 2018).Zadorozhnyi V. N., Kornach M. A. Optimization of transport queuing networks on the basis of the method of directing hyperbole // 2016 International Siberian conference on control and communications SIBCON, sec. Control of the Large-Scale Systems, Russia, Moscow, May 12–14, 2016. P. 1–4.Zadorozhnyi V. N., Kornach M. A. Optimization of transport queuing networks on the basis of the method of directing hyperbole // 2016 International Siberian conference on control and communications SIBCON, sec. Control of the Large-Scale Systems, Russia, Moscow, May 12–14, 2016. P. 1–4.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.