ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
|
ИСТИНА ИНХС РАН |
||
Развитие методов исследования больших информационных систем с помощью моделей систем массового обслуживания с различного типа зависимостями как в потоках заявок так и в процессах обслуживания.
Development of large information systems research tools on the basis of queuing models with various types of dependences both in the arrival and in the service processes.
Получение характеристик выходящих потоков в сетях массового обслуживания с зависимостями. Оценка надежности сетей массового обслуживания при различных стратегиях резервирования обслуживающих устройств. Разработка методов статистического оценивания параметров сетей при наличии зашумленных сигналов.
Работа Система обслуживания с гиперэкспоненциальным входящим потоком и профилактиками прибора. Ушаков В.Г.
Изучена одноканальная система массового обслуживания с неограниченным числом мест для ожидания, в которую поступают два потока требований: первый поток — пуассоновский, а второй — неординарный пуассоновский (т. е. пуассоновский поток групп требований). Требования из первого потока имеют относительный приоритет перед требованиями второго потока. Особенностью системы является авторегрессионная зависимость размеров групп требований второго потока: размер n-й поступившей в систему группы требований либо с некоторой фиксированной вероятностью равен размеру (n − 1)-й поступившей в систему группы требований, либо с дополнительной вероятностью является независимой от него случайной величиной. Найдена производящая функция совместного распределения числа требований каждого потока в системе в произвольный момент времени.
МГУ имени М.В. Ломоносова | Координатор |
госбюджет, раздел 0110 (для тем по госзаданию) |
# | Сроки | Название |
1 | 1 января 2016 г.-31 декабря 2016 г. | Методы статистического анализа больших информационных систем |
Результаты этапа: Изучена одноканальная система массового обслуживания с неограниченным числом мест для ожидания, в которую поступают два потока требований: первый поток — пуассоновский, а второй — неординарный пуассоновский (т. е. пуассоновский поток групп требований). Требования из первого потока имеют относительный приоритет перед требованиями второго потока. Особенностью системы является авторегрессионная зависимость размеров групп требований второго потока: размер n-й поступившей в систему группы требований либо с некоторой фиксированной вероятностью равен размеру (n − 1)-й поступившей в систему группы требований, либо с дополнительной вероятностью является независимой от него случайной величиной. Найдена производящая функция совместного распределения числа требований каждого потока в системе в произвольный момент времени. | ||
2 | 1 января 2017 г.-31 декабря 2017 г. | Методы статистического анализа больших информационных систем |
Результаты этапа: Получены характеристики одноканальной системы массового обслуживания с эрланговским входящим потоком и случайными интервалами недоступности прибора при освобождении системы Получен ряд неравенств, связывающих математические ожидания порядковых статистик, либо функций от порядковых статистик, в случае, когда выборка производится из распределения, имеющего монотонную функцию интенсивности отказов. Неравенства могут применяться в теории надежности. | ||
3 | 1 января 2018 г.-31 декабря 2018 г. | Методы статистического анализа больших информационных систем |
Результаты этапа: Получены оценки точности восстановления информации в сетях при наличии шума. Найдены достаточные условия эргодичности систем массового обслуживания с двумя классами приоритетов, в которых поток требований высшего приоритета является пуассоновским, а низшего произвольным рекуррентным. Получены новые моментные характеризации экспоненциального распределения, играющего особую роль в различных информационных системах. Исследован класс систем массового обслуживания с приоритетными дисциплинами без прерывания обслуживания и пуассоновским входящим потоком со случайной интенсивностью. | ||
4 | 1 января 2019 г.-31 декабря 2019 г. | Методы статистического анализа больших информационных систем |
Результаты этапа: В задаче детектированию объектов дорожной сети на основе свёрточных нейронных сетей предложен метод облегчения архитектуры Deformable Convolutional Network с базовой сетью ResNet, дающий трехкратное увеличение скорости прямого прохода. Разработан метод оценки индекса волатильности в экспоненциальных моделях Леви. Для случая популярной гамма-дисперсионной модели формула для вычисления индекса была получена в явном виде. | ||
5 | 1 января 2020 г.-31 декабря 2020 г. | Методы статистического анализа больших информационных систем |
Результаты этапа: Найдены достаточные условия эргодичности систем массового обслуживания с двумя классами приоритетов, в которых поток требований высшего приоритета является гиперэкспоненциальным, а низшего - рекуррентным. Изучены системы с различными разновидностями абсолютного приоритета. Для получения искомых условий эргодичности найдены соотношения, связывающие последовательные значения времен ожидания требований каждого приоритета. Получены границы ошибок моментного типа для расстояния Канторовича для экспоненциального приближения случайных сумм возможно зависимых случайных величин с положительные конечные математическими ожидания, в частности, для геометрических случайных сумм, обобщая предыдущие результаты на чередующиеся и зависимые случайные слагаемые. Это дает математический аппарат для исследования информационных сетей со сложными входящими потоками в условиях большой загрузки. |
Для прикрепления результата сначала выберете тип результата (статьи, книги, ...). После чего введите несколько символов в поле поиска прикрепляемого результата, затем выберете один из предложенных и нажмите кнопку "Добавить".