Приклади задач оптимізації систем зв'язку за сукупністю показників якості

ПРИКЛАДИ ЗАДАЧ ОПТИМІЗАЦІЇ СИСТЕМ ЗВ’ЯЗКУ ЗА СУКУПНІСТЮ ПОКАЗНИКІВ ЯКОСТІ.

Вступ.

Методи векторної та скалярної оптимізації широко використовуються при проектуванні систем і мереж зв’язку. Наведемо деякі приклади, що іллюструють осбливості застосування методів оптимізації при отриманні оптимальної структури і параметрів систем та мереж зв’язку. Характерним для розглянутих задач оптимізації є використання сукупності показників якості в явному чи прихованому вигляді.

1. Оптимізація пропускної здатності системи передавання інформації.

векторна скалярна оптимізація проектування зв’язок.

Розглянемо відому задачу оптимізації пропускної здатності системи зв’язку з урахуванням сукупності показників якості. Сформулюємо вихідні дані. Припускається, що задана структура системи передавання повідомлень від джерела повідомлень до одержувача повідомлень у найзагальнішому вигляді, тобто вона складається з кодера, каналу зв’язку і декодера.

Сигнал, що описується стаціонарним випадковим процесом, передається неперервним каналом зв’язку і має середню потужність та ширину спектра, що збігається зі смугою пропускання каналу зв’язку. Сигнал зображується згідно з теоремою Котельникова відліками, , взятими у дискретні моменти часу через інтервал. При цьому передавання сигналу неперервним каналом зв’язку розглядається як передавання незалежних відліків зі швидкістю. Значення кожного відліку неперервне зі щільністю ймовірності . У каналі зв’язку діє адитивна завада у вигляді гаусового білого шуму зі спектральною щільністю .

Ставиться задача оптимізувати пропускну здатність такої системи зв’язку з урахуванням сукупності параметрів, що характеризують систему при варіаціях відносно довільних видів джерела повідомлень, тобто щодо всіх можливих видів ..

Така задача була розв’язана К. Шенноном. Оптимізація проводилась для одного показника якості - пропускної здатності системи, а розглядались як певні фіксовані, але довільні параметри системи. При цьому було одержано співвідношення для потенціальної пропускної здатності системи зв’язку у вигляді.

. (1).

Розглянемо розв’язання цієї задачі у термінах теорії векторної оптимізації. Для характеристики системи зв’язку введемо сукупність показників якості, зокрема — показники якості, що зв’язані з пропускною здатністю, витратою смуги, потужністю сигналу та рівнем завади. Неважко бачити, що введені показники якості зв’язані між собою і носять конкуруючий характер.

Для розв’язання оптимізаційної задачі можна використати описаний в п. 2.4 метод робочих характеристик, що зводиться до оптимізації одного з показників якості за фіксованих, але довільних значень інших показників. Неважко показати, що використання цього методу оптимізації приводить до рішення, що було одержано К. Шенноном (1). Це співвідношення фактично визначає багатовимірні потенціальні характеристики системи, зокрема чотиривимірну діаграму обміну вибраних показників якості:

. (1а) Оскільки в (1а) залежності від кожного показника якості монотонно спадні, то це підтверджує, що одержано Парето-оптимальні рішення, а робоча поверхня збігається з Парето-оптимальною поверхнею.

Таким чином, К. Шеннон, шукаючи потенціальне значення пропускної здатності у загальному вигляді за довільних значень параметрів, фактично дістав Парето-оптимальні рішення, а також багатовимірні потенціальні характеристики розглянутої системи зв’язку.

Одержана діаграма обміну показників якості (1а) є чотиривимірною і у загальному випадку незручна для аналізу й інтерпретації. Тому виникає необхідність скорочення її вимірності. Іноді на практиці зручно використовувати БДО у вигляді сім'ї двовимірних залежностей, фіксуючи два інших показники якості, як параметри сім'ї. Наприклад, це залежності показників зв’язаних з пропускною здатністю та завадостійкістю при фіксованих значеннях . Одержані багатовимірні діаграми обміну показників якості дають можливість проаналізувати, які потенційні значення можуть бути досягнуті для зв’язаних та конкуруючих між собою показників якості, а також яким чином виконати «обмін» значень даних показників на значення інших.

Скорочення вимірності БДО можна виконати, вводячи узагальнені показники якості, зокрема такі, як питомі витрати середньої потужності сигналу, також смуги пропускання . При цьому співвідношення (1а) зводиться до вигляду.

. (2).

Ця двовимірна діаграма обміну, зображена на рис. 1а, широко використовується для аналізу потенціальних можливостей систем зв’язку.

Слід зазначити, що у розглянутій задачі оптимізації систем електрозв’язку прийнято ряд ідеалізацій, що привели до потенціальних характеристик, які не можуть бути досягнуті у реальних системах. Найбільш важливими ідеалізаціями при цьому були такі. Не враховувалася дія будь-яких інших джерел похибок, крім білого шуму, а корисний сигнал і шум у каналі зв’язку вважалися гаусовими. Передбачалася можливість ідеального кодування повідомлень, хоча і при значній затримці повідомлень. Це забезпечувало як завгодно малу похибку за довільних скінчених значеннях пропускної.

Рисунок 1 — Діаграми обміну показників енергетичної та частотної ефективності системи передавання аналогових повідомлень здатності і інтенсивності завади. Тому при розв’язанні цієї оптимізаційної задачі не враховувалась похибка передавання повідомлень. При проведенні оптимізаціі системи зв’язку з додатковим урахуванням також і показника похибки передавання неперервних повідомлень одержані БДО у вигляді сімейства залежностей, що зображені на рис. 1б.

Таким чином, як у цій задачі, так як і при вирішенні багатьох інших задач оптимізації систем зв’язку в явній чи прихованій формі враховується не один, а деяка сукупність зв’язаних між собою і антагоністичних показників якості. Тобто у загальному випадку практично всі оптимізаційні задачі у галузі зв’язку є векторними (багатокритеріальними) за своєю суттю. Це зумовлено тим, що ігнорування всіх показників якості, окрім одного, найбільш важливого, недопустимо, оскільки при цьому оптимізаційна задача вироджується у тривіальну (оптимізуємий показник якості досягає нуля). Тому багато класичних задач, що вирішені як задачі скалярної оптимізації, доцільно розглядати з позицій векторної оптимізації. Це дає можливість інакше подивитися на результати розв’язання задачі, проаналізувати багатовимірні потенціальні характеристики і діаграми обміну показників якості та зробити відповідні висновки про шляхи підвищення ефективності відповідних систем зв’язку.

2. Оптимізація коректора лінійних спотворень сигналів у каналі зв’язку системи передавання даних.

В системх передавання даних при неідеальному каналі зв’язку сигнали спотворюються, тому ці спотворення необхідно враховувати та при можливості коректувати. В КЗ, як правило, діють різні види завад, а також мають місце лінійні і нелінійні спотворення сигналів.

Розглянемо випадок лінійних спотворень сигналів, які стають головним заважаючим фактором передавання даних з великими швидкостями при простих видах модуляції - АМ, ЧМ, ФМ. Ці спотворення викликають зміну форми переданих радіоімпульсів, зокрема, появу «хвостів», що тягнуться після закінчення сигналу та інтерферують с наступними переданими сигналами. На рис. 2 для прикладу наведено вигляд сигналу на виході КЗ з лінійними спотвореннями. Такі спотворення сигналів в КЗ мають назву міжсимвольної інтерференції.

Зупинимось на постановці та методі розв’язання задачі оптимізації коректора вказаних спотворень сигналів. У даному випадку канал зв’язку розглядається як лінійний фільтр з визначеною імпульсною характеристикою (у часовій області) та зв’язаною з нею частотною характеристикою (у спектральній області). Для ідеального каналу зв’язку амплітудно-частотна характеристика (АЧХ) повинна бути прямокутною, а фазо-частотна характеристика (ФЧХ) — лінійною у смузі частот, де розташований спектр переданого сигналу. При цьому сигнали будуть передаватися без спотворень.

Смуга пропускання КЗ повинна бути такою, щоб пропустити усі спектральні складові сигналу. Обмеження смуги пропускання КЗ веде до того, що спектр переданого сигналу спотворюється. З іншого боку при фіксованій смузі пропускання КЗ збільшення швидкості передавання даних також призводить до спотворень сигналів. При цьому необхідно зменшувати тривалість переданих радіоімпульсів та відповідно розширювати їх спектр, що при фіксованій смузі пропускання КЗ також веде до їх створень. Міжсимвольна інтерференція виникає також при нерівномірності АЧХ та нелінійності ФЧХ каналу зв’язку.

Рисунок 2 — Спотворення сигналу при міжсимвольній інтерференції в КЗ Поява міжсимвольної інтерференції призводить до збільшення ймовірності похибки передавання даних. Для зменшення міжсимвольної інтерференції існує ряд способів: зменшувати швидкість передавання даних при фіксованій смузі пропускання КЗ; розширювати смугу пропускання КЗ при фіксованій швидкості передавання; скоректувати частотну характеристику КЗ, щоб вона наближалась до ідеальної форми.

Розглянемо особливості корекції лінійних спотворень шляхом каскадного вмикання в тракт передавання лінійних коректуючих пристроїв (коректорів).

Спектр сигналу на виході КЗ визначається спектром вхідного сигналу та частотною характеристикою каналу:. Зокрема, частотна характеристика КЗ визначається амплітудно-частотною (АЧХ) — та фазо-частотною характеристикою (ФЧХ) —: .

Якщо частотна характеристика реального КЗ не є ідеальною, але при цьому заздалегідь відома її форма, то може бути синтезований коректор у вигляді спеціального передспотворюючого пристрою з відповідною фіксованою частотною характеристикою. При послідовному з каналом включенні коректора одержується результуюча частотна характеристика тракту «канал — коректор», при якій усуваються вказані спотворення сигналів.

. (3).

На практиці, ідеальної корекції досягти не вдається, тому має місце деяка похибка апроксимації.

. (4).

Але в багатьох випадках частотна характеристика КЗ наперед не може бути визначена (зокрема, на комутованих мережах зв’язку), а іноді може змінюватись під час передачі (зокрема, в багатопроменевих радіоканалах). Тоді виникає потреба застосування коректорів, що можуть змінювати свою структуру та параметри для конкретних умов передавання даних. Останнім часом для таких цілей стали застосовувати поліноміальні коректори з частотними характеристиками у вигляді полінома, тобто ортогонального розкладу.

(5).

де — базисні функції, які можуть бути заздалегідь реалізовані; - параметри розкладу, зміною яких здійснюється підбір необхідної форми частотної характеристики коректора.

Рисунок 3 — Структурна схема коректора лінійни спотворень КЗ.

Структурна схема такого коректора наведена на рис. Вибираючи базисні функції і параметри розкладу, можна досягти як завгодно точної апроксимації необхідної частотної характеристики результуючого тракту передачі. При цьому можна використовувати різні інтегральні показники точності апроксимації. Зокрема, часто вводять середньоквадратичний критерій точності у вигляді.

(6).

де — ширина полоси частот КЗ, що використовується для передавання даних.

Таким чином, від фізичної постановки оптимізаційної задачі переходимо до математичної постановки. Величина D є критерієм оптимальності в задачі вибору оптимальної структури і параметрів коректора спотворень сигналів у КЗ. З урахуванням (5) запишемо вираз для вибраного критерію оптимальності.

. (6а) Вибір оптимального коректора виконується, виходячи із умови мінімізації критерію (6а). Розв’язання такої оптимізаційної задачі здійснюється шляхом синтезу оптимальної структури коректора (вибором вигляду базисних функцій) та оптимізацї параметрів (вибором значень коефіцієнтів). У ряді випадків базисні функції остаються фіксованими, а змінюються тільки коефіцієнти .

Серед поліноміальних коректорів найбільшого поширення набули гармонічні коректори, в яких базисні функції мають вигляд.

.

При виборі оптимального коректора задача зводиться до вибору оптимальних (у розумінні) коефіцієнтів. Цю задачу можна розв’язувати до початку роботи системи зв’язку, коли частотна характеристика КЗ відома і спотворення сигналів відомі. При цьому заздалегідь будується оптимальний коректор спотворень КЗ.

Складніше зробити це тоді, коли характеристики КЗ змінюються у часі (протягом доби, протягом року). У цьому випадку необхідно неперевно підстроювати коректор під умови роботи заданого КЗ. Це можна робити або вручну, або в автоматичному режимі.

Функціональна схема автоматичної настройки поліноміального коректора наведена на рис. 4. Вона включає безпосередньо коректор та пристрій настроювання параметрів коректора. Відліки ідеальної імпульсної характеристики, надсилаються на вхід порівнюючого пристрою (ПП). На інший його вхід надходить реальна імпульсна характеристика результуючого тракту «канал — коректор», що однозначно зв’язана з його частотною характеристикою. Для її одержання на вхід КЗ подається випробувальний сигнал у вигляді короткого імпульсу. У ПП виконується порівняння ідеальної та реальної імпульсної характеристики тракту та обчислюється похибка. З урахуванням значення похибки пристрій вироблення керуючих сигналів (ПВКС) видає команди на регулюючи елементи (РЕ), які змінюють параметри коректора (коефіцієнти).

На завершення зазначемо, що у розглянутій оптимізаційній задачі окрім показника точності апроксимації частотної характерстики КЗ фактично врахувався показник складності реалізації коректора, що зв’язаний з числом членів розкладу та видом базисних функцій в (5). Якби складність реалізації не враховувалась, то вказаний показник точності, а також відповідна похибка корекції лінійних спотворень сигналів в КЗ досягли б нульового значення.

Рисунок 4 — Функціональна схема автоматичної настройки коректора лінійних спотворень сигналів у КЗ.

3 Оптимізація пропускної здатності каналів у мережі зв’язку при передаванні даних.

Розглянемо задачу вибору оптимальних пропускних здатностей каналів у мережі зв’язку із комутацією повідомлень та фіксованою процедурою вибору шляху, що виникає при проектуванні систем передавання даних (СПД). Розв’язання такої задачі було запропоноване Л. Клейнроком. Ця задача може розглядатися як задача векторної оптимізації з двома показниками якості у вигляді середнього часу затримки повідомлень у мережі зв’язку та орендної оплати за користування мережею. Задача вирішувалася шляхом мінімізації одного із показників якості - середнього часу затримки повідомлень за умови, що другий показник (орендна плата) приймає фіксоване значення. Зупинимося на основних етапах розв’язання цієї задачі.

Процес передавання повідомлень у мережі зв’язку породжує систему випадкових (у часі і просторі) потоків даних. Якість функціонування СПД визначається в першу чергу середнім часом затримки повідомлень, що характеризується проміжком часу від моменту підключення відправника до мережі до моменту видачі повідомлення даних одержувачу. Повідомлення виникають у випадкові моменти часу, їх тривалості у часі також є випадковими величинами. Для передавання повідомлень у мережі зв’язку використовуються КЗ з певними пропускними здатностями, значення яких впливає на час затримки повідомлень у мережі. За критерій оптимальності СПД вибирається мінімум середнього часу затримки повідомлень. Задача оптимізації полягає у виборі таких пропускних здатностей каналів, яким відповідає мінімальне значення середнього часу затримки повідомлень в мережі при заданих обмеженнях на вартість мережі (орендну плату за користування мережею).

Розглянемо математичну модель СПД з погляду її використання при розв’язанні такої оптимізаційної задачі. Модель мережі зв’язку з комутацією повідомлень (пакетів) має (КЗ) і (ВК). Будемо вважати, що в КЗ помилки й апаратні відмовлення відсутні, а пропускна здатність -го каналу дорівнює (біт/с). Нехай тривалість опрацювання повідомлень в усіх ВК є сталою і дорівнює. Як правило, величина є значно меншою відносно тривалості передавання повідомлень по КЗ.

Кожен КЗ може мати чергу заявок на обслуговування, із-за чого можливі затримки при передаванні повідомлень. Трафік, що надходить у мережу, утворює пуасонівський потік із середнім значенням. Це кількість повідомлень за секунду, що виникають у ВК і призначені для передачі у ВК. Повний зовнішній трафік, що надходить у мережу, визначається співвідношенням.

(7).

Довжини повідомлень незалежні і розподілені за показниковим законом із середнім значенням (біт). Для розміщення цих повідомленнь у ВК є буферна пам’ять необмеженого обсягу. Можна вважати, якщо обсяг буферної пам’яті настільки великий, що імовірність одночасного звертання різних користувачів до того ж самого ресурсу менша ніж 10^-3, то припущення про необмежений обсяг буферної пам’яті цілком прийнятне. Повідомлення посилаються по мережі від вузла-джерела до вузла-одержувача відповідно до фіксованої процедури вибору маршрутів.

Якщо повідомлення має довжину (біт), то час, протягом якого воно займаєй канал, буде ©. Кожен КЗ у мережі розглядається як окремий обслуговуючий прилад. Позначимо через середнє число повідомлень за секунду, що проходять пому каналу. Тоді повний внутрішній трафік у мережі.

(8).

Вартість орендиго каналу з пропускною здатністю задається довільною функцією, що залежить від номера і пропускної здатності КЗ. Позначимо через D вартість усієї мережі, що визначається вартістю побудови каналів. При цьому вартість ВК можна включити безпосередньо у вартість каналів. Тоді вартість мережі.

(9).

Найбільший інтерес становить середня затримка повідомлення у мережі, що вважається користувачем однією з основних характеристик мережі. Позначимо через затримку повідомлення, яке виникло у ВК і передається у ВК . Тоді величини та пов’язані рівністю.

(10).

де — частка повного вхідного трафіка, що має затримку .

Рівність (10) відображує розкладання мережі по парам «джерело-одержувач».

Визначимо скалярний критерій якості - середню затримку повідомлень у мережі - і будемо мінімізувати його значення за рахунок відповідного вибору значень пропускних здатностей каналів при врахуванні обмежень на вартість мережі (9). Таким чином, у цій оптимізаційній задачі задаються: характеристика мережі зв’язку, обмеження на вартість, а також параметри — і топологія мережі, з яких — варійовані параметри.

Розглянемо затримку, обумовлену рівністю (10), для з’ясування природи її випадкового характеру. Позначимо через шлях, по якому передаються повідомлення з ВК у ВК . Говорять, що трафік дляго КЗ із пропускною здатністю включено у шлях, якщо повідомлення, передані цим шляхом, проходять зазначений канал. У такому випадку інтенсивність потоку заявок уму каналі повинна дорівнювати сумі інтенсивностей потоків викликів по всім шляхам, що проходять через цей канал.

(11).

Оскільки являє собою суму середніх затримок, яких зазнало повідомлення при передаванні його по різним каналам шляху, то.

(12).

де - середній час, проведений повідомленням у каналі, тобто середня затримка.

Він визначається як час, витрачений на чекання і передачу пому каналу. З урахуванням цього з (10), (11).

(13).

До цього ж результату можна прийти також, скориставшись формулою Літтла. Дійсно, середнє число повідомлень, що очікують обслуговування вму каналі, є. Тоді середнє число повідомлень у мережі буде. З іншого боку, середнє число повідомлень у мережі дорівнює. Прирівнюючи обидві величини, маємо.

. (14).

Виразимо середній час, проведений повідомленням у мережі, через характеристики КЗ. У розглянутій моделі мережі зв’язку інтервали між моментами надходження повідомлень залежать від часу обслуговування в КЗ. Це означає, що час обслуговування для даного повідомлення в різних КЗ зв’язаний з довжиною повідомлення і фіксованими параметрами каналів: довжиною і часом поширення сигналу в каналі. Так, якщо — швидкість поширення енергії однієї посилки (біта) сигналу в каналі, то. Якщо повідомлення має біт, то час, протягом якого воно займає -й канал, буде таким. Врахування значень необхідне для СПД, що мають велику географічну довжину. У припущенні, що канали не вносять помилок і надійні, джерелом випадковості буде тільки випадкова величина довжини повідомлення — .

Для мереж із середньою зв’язністю ВК мають більш ніж один вхідний канал і більш ніж один вихідний канал. Користуючись припущенням про незалежність, поодинокий КЗ можна представляти у вигляді однолінійної системи з пуасоновим потоком на вході і показниковим часом обслуговування із середнім значенням. Для такої системи затримка, обумовлена часом чекання і часом обслуговування, запишеться у вигляді, де. Тоді, підставляючи значення, знайдене за формулою Літтла, у вираз для, одержуємо.

. (15).

Підставивши (15) у (14), остаточно одержуємо.

. (16).

Аналізуючи співвідношення (16), можна зробити певні висновки у відношенні середньої затримки повідомлення в СПД. У тому випадку, коли множина відносно однорідна, при збільшенні навантаження на мережу ніякий доданок у виразі для затримки не буде домінуючим доти, доки потік в одному з КЗ (наприклад, уму) не досягне пропускної здатності цього каналу, що відповідає «вузькому» місці у мережі. У цій точці значення швидко зростають.

Виконаний аналіз причин затримки повідомлень при передаванні через мережу дозволяє безпосередньо перейти до розв’язання задачі мінімізації за рахунок вибору відповідних пропускних здатностей КЗ. Задача вибору оптимальних пропускних здатностей (ВПЗ) каналів в СПД є однією із найбільш важливих при проектуванні (синтезі) мереж зв’язку. Ця задача формулюється так:

Задані потоки і топологія мережі. Мінімізувати за рахунок варіації при врахуванні обмеження. Розглянемо випадок лінійних вартісних функцій для пропускних здатностей.

(17).

де — вартість одиниці пропускної здатності для -го каналу.

Вартісний коефіцієнт може довільно мінятися в залежності від якого-небудь параметру каналу, але він повинен лінійно залежати від пропускної здатності. Наприклад, часто береться пропорційним фізичній довжині каналу. Таким чином, у випадку лінійної залежності збереження загальної вартості на фіксованому рівні буде еквівалентним підтримці загальної пропускної здатності мережі на деякому постійному рівні.

З (16) випливає, що будь-який реалізовний розв’язок задачі ВПЗ повинен бути таким, щоб -й канал мав пропускну здатність. З погляду затримки не настільки істотно, яким чином розподіляється надлишкова стосовно вхідного трафіку пропускна здатність КЗ. Важливо тільки, щоб виконувалася основна умова, зазначена вище.

Оскільки є відомим функціонал для критерію якості (16), то можна відшукати його мінімальне значення. Для мінімізації складається функціонал Лагранжа, де — множник Лагранжа. Якщо знайти мінімальне значення при варіації пропускних здатностей каналів та врахуванні обмежень, то тим самим буде розв’язана задача ВПЗ. Використовуючи метод невизначених множників Лагранжа, приходять до оптимального розв’язоку лінійної задачі ВПЗ:

_, (18).

де — додаткова вартість. (19).

З (19) слідує, що на початку проектування на кожен КЗ виділяється пропускна здатність, що відповідає навантаженню. Резервна пропускна здатність, що залишилася, розподіляється між каналами пропорційно до квадратного кореня з їхніх навантажень. Щоб мати можливість одержати скінченну середню затримку в проектованій МЗ, повна її вартість повинна бути більше суми суми вартостей по каналам. Тоді різниця (19) буде додатковою вартістю, що спрямована на підтримку необхідної характеристики СПД у реальних умовах.

Підставивши вираз (18) у (16), одержимо вираз для мінімального часу затримки повідомлення у МЗ.

_, (20).

де — середня довжина шляху.

Співвідношення (20) дає мінімальну середню затримку в мережі, пропускні здатності якої обрані оптимально. При середня затримка повідомлення необмежено зростає. Якщо, задача ВПЗ має реалізовний на практиці розв’язок, тобто. Якщо, задача не має реалізовного розв’язку. Співвідношення (18) і (20) дають повне розв’язання задачі ВПЗ у випадку лінійної вартісної функції.

Аналізуючи вираз (20), можна зробити ряд корисних висновків. Насамперед є строго зростаючою функцією середньої довжини шляху. Отже, топологія мережі повинна вибиратися так, щоб одержати мінімальну середню довжину шляху. Останнє, природно, досягається в повнозв’язній мережі, тобто такій, де кожна пара вузлів з'єднана КЗ.

Вищенаведені результати оптимізації отримані за умови, що зовнішні трафіки відомі і постійні, а процедури вибору маршрутів фіксовані. Якщо вони або невідомі, або міняються в часі, то не можна знайти параметри трафіку в каналах, а значить оптимально розподілити трафік згідно (18). Тому необхідне введення адаптивної процедури маршрутизації, що допускає альтернативи вибору маршрутів з метою пошуку шляхів з недовантаженою пропускною здатністю каналів.

Таким чином, загальний висновок по розв’язанню цієї оптимізаційної задачі полягає в наступному Якщо параметри вхідного трафіка відомі і сталі, то в припущенні лінійної вартісної функції можна проектувати оптимальні мережі зв’язку з точки зору вибору пропускних здатностей, які в точності відповідають трафіку МЗ з фіксованою процедурою вибору маршрутів. Якщо параметри трафіку або невідомі, або змінюються в часі, то варто використовувати адптивну процедуру вибору маршрутів, що дає змогу трафікові пристосуватися до невдалого набору пропускних здатностей КЗ.

http://www..ru/.