Введение
Глава 1 Обзор и сравнительный анализ методов автоматизированного проектирования ВС 11
1.1 Задача проектирования ВС 11
1.2 Выбор средства принятия проектных решений 13
1.3 Модели вычислительных сетей 15
1.4 Функции режима моделирования при автоматизированном проектировании ВС 18
1.5 Обзор существующих средств имитационного моделирования ВС . 19
1.6 Проект NS2/VINT 29
1.6.1 Архитектура NS2 30
1.6.2 Возможности NS2 32
1.6.3 Протоколы, реализованные на уровне ядра NS2 33
1.6.4 Возможность построения САПР на основе NS2 33
1.7 Представление знаний и моделирование рассуждений 35
1.7.1 Представление знаний 35
1.7.2 Формальные модели представления знаний 37
1.7.3 Моделирование рассуждений 37
1.8 Деревья решений ., 38
1.8.1 Терминология .; 38
1.8.2 Преимущества использования деревьев решений 40
1.9 Нечёткие нейронные сети 41
1.10 Сети Петри 42
1.11 Нечёткие сети Петри 45
1.12 Байесовские сети доверия 46
1.12.1 Виды байесовских сетей доверия 47
1.12.2 Скрытая Модель Маркова (СММ) 48
1.12.3 Области применения байесовских сетей доверия 48
1.12.4 Краткий обзор программ для работы с байесовскими сетями доверия 51
1.13 Генетические алгоритмы 55
1.13.1 Схема генетического алгоритма 55
1.13.2 Сходимость ГА 57
1.14 Основные трудности при автоматизированном проектировании ВС . 58
1.15 Источники трафика при проектировании ВС 59
1.15.1 Измерения ВС 59
1.15.2 Функциональные диаграммы 60
1.16 Нечёткий вероятностный характер динамики вычислительной сети . 61
1.17 Постановка задачи 62
1.18 Выводы 63
Глава 2 Формализированные описания, модели, проектные решения автоматизированного проектирования ВС 66
2.1 Форма описания производственных процессов 67
2.1.1 Функциональные определения IDEF 68
2.1.2 Стандартные DFD - диаграммы 73
2.1.3 Обоснование выбора DFD - диаграмм 75
2.1.4 Дополненные DFD - диаграммы 78
2.2 Модель трафика 79
2.3 Байесовские сети как средство моделирования рассуждений с целью оптимизации ВС 82
2.3.1 Механизм работы байесовских сетей доверия 82
2.3.2 Причинно - следственные связи для задачи определение коммутационного оборудования 87
2.3.3 Байесовская сеть для определения состава коммутационного оборудования 88
2.3.4 Оценка размера БСД для определения состава коммутационного оборудования 90
2.3.5 Причинно - следственные связи для задачи определения пропускной способности каналов ВС 91
2.3.6 Байесовская сеть для определения пропускной способности каналов сети 92
2.3.7 Оценка размера байесовской сети для определения пропускной способности каналов сети 93
4 Формирование значений матриц условных вероятностей 94
5 Моделирование маршрутизации 95
6 Матрица интенсивностей взаимодействий 96
7 Модели сети 96
2.7.1 Распараллеливание на основе асинхронного параллелизма . 97
2.7.2 Модель сети для имитационного (динамического) моделирования 98
2.7.3 Модель сети для статического моделирования 106
8 Сравнение моделей ВС с существующими аналогами 109
2.8.1 Статическая модель ВС 109
2.8.2 Динамическая модель ВС 110
9 Адаптация генетического алгоритма для задач проектирования ВС .111
2.9.1 Генетический алгоритм для оптимизации подключения рабочих станций 111
2.9.2 Генетический алгоритм для определения размещения комму тационного оборудования 112
2.10 Выводы : 114
Глава 3 Структурно - функциональное решение САПР ВС 115
3.1 Структура САПР ВС 115
3.1.1 DFD - диаграммер 116
3.1.2 Модуль построения ВС 117
3.1.3 Визуальный редактор вычислительной сети 118
3.1.4 Модуль статического моделирования вычислительной сети 118
3.1.5 Модуль динамического моделирования вычислительной сети 118
3.1.6 Модуль байесовской оптимизации 119
3.1.7 Модуль генетической оптимизации 119
3.2 Реализация представления трафика, операции над нечётким трафиком, форматы входных файлов САПР ВС 122
3.3 Реализация байесовских сетей доверия 124
3.3.1 Реализация БСД для определения состава коммутационного оборудования 125
3.3.2 Реализация БСД для определения пропускной способности каналов сети 126
3.4 Реализация механизма обновления вероятностей в узлах БСД 127
3.5 Реализация имитационного моделирования 128
3.5.1 Классы, использованные в имитационной модели 128
3.5.2 Алгоритмы динамического моделирования 139
3.6 Реализация статического моделирования 143
3.6.1 Классы, использованные в статической модели 143
3.6.2 Алгоритм статического моделирования 144
3.7 Реализация генетических алгоритмов 145
3.7.1 Оптимизация подключения рабочих станций 148
3.7.2 Оптимизация размещения коммутационного оборудования 149
3.8 Выводы 149
Глава 4 Вычислительные эксперименты 151
4.1 Проверка адекватности реализованных в САПР ВС моделей 151
4.1.1 Описание ожидаемого и полученного результата 151
4.1.2 Описание полученного при помощи САПР ВС результата 152
4.2 Гипотетические сети и тестовые примеры 155
4.2.1 Тестовая сеть с четырьмя рабочими станциями и сервером 155
4.3 Эксперименты с реальной сетью 161
4.3.1 Структура и потоки данных в ВС ФНПЦ ОАО НПО Марс 161
4.4 Условия вычислительных экспериментов 163
4.5 Результаты вычислительных экспериментов для исходного варианта
ВС 167
4.6 Сводные таблицы для оптимизированного варианта ВС 168
4.7 Сводные таблицы для варианта ВС с утроенным трафиком 171
4.8 Сравнение эффективности генетического алгоритма и байесовских сетей доверия 174
Заключение
