Качество связи и стоимость услуг

Так как телефонная сеть общего пользования имеет высокий уровень шумов и помех, возникает значительная разница в качестве ADSL и обычной телефонной линии. Вероятность ошибки на ADSL линии составляет 10Е-8 — 10Е-10. Для сравнения в обычной телефонной линии вероятность ошибки 10Е-3 — 10Е-5.

На сегодняшний день оплата услуг ADSL составляет: оплата за установку и ежемесячная оплата за домашний телефон + ежемесячная абонентская плата за подключение услуг ADSL. Также с абонента взимается оплата за каждый скаченный мегабайт, в случае выхода за пределы Томкой области.

На конец 2005 года в Томске и томской области услугами ADSL пользовались 261 предприятие и 558 квартиртирных абонента.

 

Преимущества услуги ADSL

Хотелось бы перечислить главные преимущества услуги ADSL, которыми являются:

· Высокоскоростное подключениек сети Интернет. При использовании ADSL абонент получает постоянный доступ в Интернет, связь не разрывается, Интернет доступен с момента загрузки операционной системы и до выключения компьютера при скорости существенно большей, чем у аналоговых модемов (от 1, 5 Мб/с до 8 Мб/с - входящая и от 640 КБ/с до 1, 5 МБ/с - исходящая).

· Поддержка голоса никак не отражается на параллельной передаче данных по двум быстрым каналам по сравнению с аналоговыми модемами и протоколами ISDN.

· Высокая стабильность скорости. В отличие от кабельных модемов каждый пользователь имеет свою гарантированную полосу пропускания и не разделяет её с кем-либо.

· Постоянное подключение к сети Интернет 24 часа в день, 7 дней в неделю. Если даже Вы отключитесь, то при повторном подключении будет присвоен выделенный только Вам IP-адрес.

· Практически моментальное подключение к сети Интернет без необходимости набора телефонного номера.

· Широкополосный канал передачи данных по уже существующей телефонной линии.

· Возможность одновременного использования телефона или факса и передачи данных по одной и той же телефонной линии.

· Не требуется прокладки специальных кабелей, что позволяет задействовать уже существующие двухпроводные медные телефонные линии.

·  Безопасность передаваемых данных. Телефонная линия, на которой работает ADSL модем, используется только одним абонентом и подключена только к нему.

· Возможность использовать подключения ADSL для нескольких компьютеров, объединенных в локальную сеть [17].

 

Перспективы ADSL

ADSL — практически единственная технология, которой «по плечу» сделать широкополосный доступ в Интернет массовой услугой. В сочетании с технологией домашних сетей она вскоре позволит сделать постоянный доступ в Интернет столь же популярным, каким сегодня является коммутируемый доступ [27].

 

Развитие услуг ISDN и ADSL в Томске и томской области

 

По данным службы маркетинга томского филиала компании «Сибирьтелеком» развитие телекоммуникационной инфраструктуры области, а значит и доля рынка таких услуг как ISDN и ADSL, будет расти и в дальнейшем.

В 2005г. Томский филиал продолжал развивать сеть доступа. В настоящее время во всех районных центрах области предоставляется услуга ADSL-доступа в Интернет под торговой маркой Webstream, а в областном центре организован доступ в сеть по технологии ADSL2+. В 2006г. томские связисты планируют удвоить количество монтированных ADSL-портов, доведя этот показатель до 10 тыс. Судя по всему, в Томском филиале сибирской межрегиональной компании (МРК) в 2006 году не планируется резкое увеличение спроса на ADSL-сервис, и в ближайшее время введение доступных безлимитных тарифов на ADSL не ожидается. В декабре в Томском филиале обновили тарифы на услуги ADSL-доступа. Помимо авансовой системы оплаты была введена и кредитная – с оплатой за фактически потребленный трафик в конце месяца работы. Принципиальных изменений в стоимости не произошло – потребление 1 Гбайта трафика за пределами области обойдется пользователям в первом случае в 1741 руб., во втором – в 1814 руб. [8]

В планах Томского филиала на ближайшие время - развитие новых технологий - дальнейшее расширение сети доступа к Интернет на основе технологии ADSL - общая емкость сети на конец 2006 г. должна составить более 10000 портов.

 В Томской области на базе учреждений образования уже созданы 22 районных ресурсных центра, объединенных в единую абонентскую сеть. Абонентские сети создаются на основе Ethernet-технологий и корпоративных воздушных многомодовых волоконно-оптических линий связи. На данный момент осуществлено подключение к сети Интернет 340 школ области, в том числе, по технологии ADSL – 73 городских школы.

Технология ISDN находится в стадии своего жизненного роста. Конечно, ежегодное подключение абонентов к данной технологии меньше чем у технологии ADSL, но число абонентов постепенно растет. В среднем ежегодное подключение достигает до 100 абонентов. В дальнейшем ожидается равномерная тенденция к росту. До периода насыщения услуги, как минимум, еще 2-3 года. Монтированная емкость, т.е. возможность максимального подключения линий, составляет 661 линию. Но на данный момент использовано только 2/3 всех линий.

Тарифы на подключение к услуге ISDN остаются неизменными уже в течение трех лет: для предприятий стоимость подключения составляет 12 тыс. руб., переключения – 6 тыс. руб., для населения данная цифра немного ниже – 8 тыс. руб. и 4 тыс. руб. соответственно. С сентября 2005 года был введен понижающий коэффициент для лиц, подключающих несколько телефонов одновременно. Также существуют скидки для предприятий, подключающих от четырех и более телефонов. С ноября весь входящий трафик для населения стал нетарифицируемым. Мероприятия по снижению тарифов на подключение ожидается к концу 2006 года.

 

Создание математической модели

 

Понятие модели

 

Модель - объект любой природы, который создается исследователем с целью получения новых знаний об объекте-оригинале и отражает только существенные (с точки зрения разработчика) свойства оригинала [32].

Отсюда следует, что:

· любая модель субъективна, она несет на себе печать индивидуальности исследователя;

· любая модель гомоморфна, т.е. в ней отражаются не все, а только существенные свойства объекта-оригинала;

· возможно существование множества моделей одного и того же объекта-оригинала, отличающихся целями исследования и степенью адекватности.

Модель считается адекватной объекту-оригиналу, если она с достаточной степенью приближения на уровне понимания моделируемого процесса исследователем отражает закономерности процесса функционирования реальной системы во внешней среде.

Разработчик модели экономической системы, заинтересованный в создании математической модели с целью получения максимально возможной прибыли, должен четко представлять, какие переменные являются независимыми (входными) и какие зависимыми (выходными), какие факторы влияют на процесс, протекающий в экономической системе, и какие из них являются в той или иной степени неопределенными (неизвестными). Необходимо выбрать показатель, по которому будет оцениваться эффективность будущей экономической системы.

Лица, ответственные за принятие решений, касающихся проектирования и создания экономических систем, могут оценивать их эффективность одним из следующих способов.

Во-первых, есть возможность (по крайней мере, теоретическая) проводить управляемые эксперименты с экономической системой фирмы отрасли или страны. Однако принятие неоптимальных решений может причинить ущерб экономической системе. При этом, чем больше масштаб системы, тем ощутимее убытки. Тем не менее, на практике такие эксперименты нередко производились и производятся (в некоторых странах) с неизменным отрицательным результатом.

Даже в случае оптимальных решений, касающихся, например, управление деятельностью фирмы, при проведении натуральных экспериментов трудно сохранить постоянство факторов и условий, влияющих на результат, а следовательно, сложно обеспечить надежную оценку различных экономических решений.

Во-вторых, если есть данные о развитии экономической системы за некоторый период времени в прошлом, то можно провести мысленный эксперимент на этих данных. Однако для этого нужно знать точно, какие изменения каких входных переменных привели к наблюдаемому изменению выходных переменных, характеризующих эффективность экономической системы. Иногда причинами изменений могут оказаться случайные возмущения, или так называемый " шум". Поэтому нельзя слишком доверять оценкам экономических решений, полученным на основе данных о развитии системы в прошлом.

В-третьих, можно построить математическую модель рассматриваемой системы, связывающую входные (независимые) переменные с выходными (зависимыми) переменными, а также с экономической стратегией, т.е. способом управления экономической системой. Если есть основания для того, чтобы считать разработанную математическую модель адекватной рассматриваемой экономической системе, то с помощью модели можно производить расчеты или машинные эксперименты. По результатам этих экспериментов можно выбрать рекомендации по повышению эффективности существующей или проектируемой экономической системы.

Условием для разработки модели является наличие так называемой информационной достаточности. Это означает, что разработчик должен иметь достаточное представление о том, что является входными и выходными переменными в исследуемой системе и какие факторы оказывают влияние на процесс ее функционирования. Если уровень информационной достаточности невысок, то создать модель, с помощью которой можно получать новые знания об объекте оригинале, невозможно. Если же уровень информационной достаточности велик, т.е. система уже хорошо изучена, то вопрос о создании модели теряет смысл, так как новых знаний она также не даст.

Следовательно, разрабатывать модель имеет смысл только в том случае, если объект-оригинал еще недостаточно изучен или вообще не существует в природе и только проектируется.

Если объект-оригинал существует, то модель считается адекватной ему в том случае, если зависимость выходных переменных от входных параметров в модели и в объекте-оригинале практически совпадает. При упрощении моделей степень адекватности снижается.

Залогом адекватности является полнота описания моделируемого процесса, т.е. учет всех факторов поддающихся формализации.

Существует множество различных типов моделей: физические, аналоговые, интуитивные и т.д. Особое место среди них занимают математические модели. Они, в свою очередь, делятся на две группы: аналитические и алгоритмические (которые иногда называют имитационными).

Классификация моделей

 

Существующие математические модели экономических процессов, которые принято называть моделями экономических систем, можно условно разделить на три группы [31].

К первой группе можно отнести модели, достаточно точно отражающие какую-либо одну сторону определенного экономического процесса, происходящего в системе сравнительно малого масштаба. С точки зрения математики они представляют собой весьма простые соотношения между двумя-тремя переменными. Обычно это алгебраические уравнения 2-й или 3-й степени, в крайнем случае, система алгебраических уравнений, требующая для решения применения метода итераций (последовательных приближений). Они находят применение на практике.

Ко второй группе можно отнести модели, которые описывают реальные процессы, протекающие в экономических системах малого и среднего масштаба, подверженные воздействию случайных и неопределенных факторов. Разработка таких моделей требует принятия допущений, позволяющих разрешить неопределенности. Например, требуется задать распределения случайных величин, относящихся к входным переменным. Эта искусственная операция в известной степени порождает сомнение в достоверности результатов моделирования. Однако другого способа создания математической модели не существует.

Среди моделей этой группы наибольшее распространение получили модели так называемых систем массового обслуживания. Существуют две разновидности этих моделей: аналитические и алгоритмические. Аналитические модели не учитывают действие случайных факторов и поэтому могут использоваться только как модели первого приближения. С помощью алгоритмических моделей исследуемый процесс может быть описан с любой степенью точности на уровне его понимания постановщиком задачи.

К третьей группе относятся модели больших и очень больших (макроэкономических) систем: крупных торговых и промышленных предприятий и объединений, отраслей народного хозяйства и экономики страны в целом. Создание математической модели экономической системы такого масштаба представляет собой сложную научную проблему, решение которой под силу лишь крупному научно-исследовательскому учреждению.

По форме представления объектов модели можно разделить на две группы: материальные и идеальные.

Материальные модели, в свою очередь, делятся на физические и аналоговые. В физических моделях обеспечивается аналогия физической природы и модели (примером может служить аэродинамическая труба). В аналоговых моделях добиваются сходства процессов, протекающих в оригинале и модели (так с помощью гидроинтегратора моделируется передача тепла).

Идеальные модели можно разделить на знаковые (семиотические) и интуитивные (мысленные). Знаковые модели можно разделить на логические, геометрические и математические.

Математические модели делятся на аналитические, алгоритмические и комбинированные.

Для аналитического моделирования характерно то, что для описания процессов функционирования системы используются системы алгебраических, дифференциальных, интегральных или конечно разностных уравнений. Аналитическая модель может быть исследована следующими методами:

· аналитическим, когда стремятся получить в общем виде явные зависимости для искомых характеристик;

· численным, когда, не умея решать уравнения в общем виде, стремятся получить числовые результаты при конкретных начальных данных;

· качественным, когда, не имея решения в явном виде, можно найти некоторые свойства решения (например, оценить устойчивость решения).

Желая использовать аналитический метод, часто идут на существенные упрощения первоначальной модели, чтобы иметь возможность изучить хотя бы общие свойства системы. Аналитические модели бывают детерминированные и статистические. Численный метод проведения аналитических расчетов с помощью датчиков случайных чисел получил название метода статических испытаний, или метода Монте-Карло.

При алгоритмическом моделировании описывается процесс функционирования системы во времени, причем имитируются элементарные явления, составляющие процесс, с сохранением их логической структуры и последовательности протекания во времени. Алгоритмические модели также могут быть детерминированными и статистическими. В последнем случае в модели с помощью датчиков случайных чисел имитируется действие неопределенных и случайных факторов. Такой метод моделирования получил название метода статистического моделирования. В настоящее время этот метод считается наиболее эффективным методом исследования сложных систем, а часто и единственным практически допустимым методом получения информации о поведении гипотетической системы на этапе ее проектирования.

Комбинированное моделирование позволяет объединить достоинства аналитического и алгоритмического моделирования. При построении комбинированных моделей производится предварительная декомпозиция процесса функционирования модели на составляющие подпроцессы. Для тех из них, где это возможно, используются аналитические модели, а для остальных процессов строятся алгоритмические модели.

Процесс построения концептуальной модели включает следующие подэтапы:

· постановку задачи моделирования

· определение требований к исходной информации и ее сбор

· выдвижение гипотез и предположений

· определение параметров и переменных модели

· обоснование выбора показателей и критериев эффективности системы

· составление содержательного описания модели [32].

При постановке задачи моделирования дается четкая формулировка целей и задач исследования реальной системы, обосновывается необходимость машинного моделирования, выбирается методика решения задачи с учетом имеющихся ресурсов, определяется возможность разделения задачи на подзадачи.

При сборе необходимой исходной информации, необходимо помнить, что именно от качества исходной информации об объекте моделирования зависит как адекватность модели, так и достоверность результатов моделирования.

Гипотезы при построении модели системы служат для заполнения " пробелов" в понимании задачи исследователем. Предположения дают возможность провести упрощение модели. В процессе работы с моделью системы возможно многократное возвращение к этому подэтапу в зависимости от полученных результатов моделирования и новой информации об объекте.

При определении параметров и переменных составляется перечень входных, выходных и управляющих переменных, а также внешних и внутренних параметров системы.

Выбранные показатели и критерии эффективности системы называют правило, с помощью которого выбирается наивыгоднейший вариант структуры моделируемой системы. Если имеется несколько показателей эффективности, то критерий объединяет их в единое выражение.

Разработка концептуальной модели завершается составлением содержательного описания, которое используется как основной документ, характеризующий результаты работы на первом этапе.

В процессе создания математической модели происходит переход от содержательного описания к формальному алгоритму. Промежуточным звеном между ними может служить математическая схема.

Существует ряд типовых математических схем, которые могут лечь в основу разрабатываемого конкретного моделирующего алгоритма.

К ним относятся следующие схемы (модели):

· непрерывно-детерминированные модели (D-схемы: dynamic, отражают динамику изучаемой системы, описываются системами обыкновенных дифференциальных уравнений или уравнений в частных производных, где в качестве независимой переменной выступает время);

· дискретно-детерминированные модели (F-схемы: finite automata, конечный автомат - некоторое устройство, на которое подаются входные сигналы и снимаются выходные и которое может иметь некоторое внутреннее состояние);

· дискретно-стохастические модели (Р-схемы: probabilistic automata, в общем виде можно представить, как дискретный потактный преобразователь информации с памятью, функционирование которого в каждом такте зависит только от состояния памяти в нем и может быть описано стохастически );

· непрерывно-стохастические модели (Q-схемы: queueing system, схема системы массового обслуживания (СМО))

Рассмотрим поподробнее последнюю.

В качестве процесса обслуживания в СМО могут быть представлены различные по физической природе процессы функционирования экономических, производственных, технических и других систем, например потоки товаров, потоки продукции, потоки деталей, потоки клиентов и т.п.

Для любой системы массового обслуживания характерно наличие трех отличительных свойств:

· объектов, у которых может возникнуть потребность в удовлетворении некоторых заявок;

· агрегатов, предназначенных для удовлетворения заявок на обслуживание;

· специальной организации приема в систему заявок и их обслуживания.

Схема СМО показана на Рисунок 3.1

Рисунок 3.1. – Схема системы массового обслуживания.

 

Совокупность заявок рассматривается как поток событий, т.е. последовательность событий, происходящих в случайные моменты времени. Время обслуживания заявки также считается случайной величиной.

Из-за совместного действия этих двух случайных факторов количество обслуженных заявок в заданном интервале времени является величиной случайной.

Существует несколько разновидностей СМО:

1. по числу каналов обслуживания СМО делятся на одноканальные и многоканальные;

2. по числу фаз (последовательно соединенных агрегатов) СМО делятся на однофазные и многофазные;

3. по наличию обратной связи СМО делятся на разомкнутые (с бесконечным числом заявок) и замкнутые (с конечным числом заявок);

4. по наличию очереди СМО делятся на системы без очередей (с потерями заявок), системы с неограниченным ожиданием (по времени или длине очереди) и системы с ограниченным ожиданием (по времени или длине очереди);

5. по принципу формирования очередей СМО делятся на системы с общей очередью и системы с несколькими очередями;

6. по наличию отказов СМО делятся на системы с отказами и системы без отказов;

7. по виду приоритета СМО делятся на системы со статическим приоритетом (обслуживание в порядке поступления заявок) и системы с динамическим приоритетом, который в свою очередь имеет три разновидности:

- относительный приоритет (заявка высокого приоритета ожидает окончания обслуживания заявки с более низким приоритетом);

- абсолютный приоритет (заявка высокого приоритета при поступлении немедленно вытесняет заявку с более низким приоритетом);

- смешанный приоритет (если заявка с низшим приоритетом обслуживалась в течение времени, меньше критического, то используется низший приоритет, в противном случае используется относительный приоритет).

Существуют следующие способы (или принципы) построения моделирующих алгоритмов:

- способ повременного моделирования с постоянным шагом;

- способ повременного моделирования с переменным шагом;

- способ последовательной проводки заявок;

- способ поэтапной последовательной проводки заявок.

⇐ Предыдущая567891011121314Следующая ⇒

Поделиться: