Содержание к диссертации
Введение
1 Обзор существующих решений и сущность проблемы обслуживания абонентов сотовой сети 14
1.1 Специфика предметной области 14
1.2 Анализ существующих систем управления сетью сотовой связи и обслуживания абонентов 19
1.3 Исследование существующих подходов к решению проблем обслуживания абонентов сотовых сетей 27
1.4 Характеристика и сравнительный анализ гибридных интеллектуальных систем 34
1.5 Цели и задачи исследования 47
1.6 Выводы 49
2 Теоретические основы и математическое обеспечение нейросетевой экспертной системы на основе прецедентов 50
2.1 Математическое описание процесса управления сетью сотовой связи 50
2.2 Особенности функционирования центра обслуживания заявок абонентов 54
2.3 Математическая модель интеллектуальной нейросетевой экспертной системы на основе прецедентов решения проблем абонентов сотовой сети 59
2.3.1 Определение состава и характеристик входных и выходных переменных интеллектуальной НЭСП 63
2.3.2 Структура продукционной нечеткой базы знаний 69
2.3.3 Функциональная схема нейро-нечеткого логического вывода 74
2.3.4 База знаний прецедентов, механизм вывода по прецедентам 79
2.4 Выводы 83
3 Архитектура НЭСП для решения проблем обслуживания абонентов сотовой сети 84
3.1 Структура и принципы функционирования НЭСП для решения проблем обслуживания абонентов сотовой сети 84
3.2 Состав входных данных для системы обслуживания абонентов сотовой сети связи 88
3.3 Алгоритмическая реализация НЭСП для решения проблем обслуживания абонентов сотовой сети 90
3.3.1 Алгоритм обслуживания заявки абонента с помощью НЭСП 90
3.3.2 Алгоритмическая реализация поиска прецедента 98
3.3.3 Алгоритм нейросетевого поиска решения проблемы абонента... 103
3.4 Выводы 112
4 Программная реализация нейросетевой экспертной системы на основе прецедентов 113
4.1 Выбор инструментальных средств разработки НЭСП для решения проблем обслуживания абонентов сотовой сети 113
4.2 Разработка базы данных обслуживания заявок абонентов 118
4.3 Программная реализация продукционной нечеткой базы знаний 122
4.4 Разработка базы знаний прецедентов 136
4.5 Программная реализация интерфейса с пользователем 140
4.6 Выводы 149
5 Экспериментальные исследования работоспособности и эффективности системы 151
5.1 Методика оценки эффективности разрабатываемой системы 151
5.2 Описание методики и результатов тестирования разрабатываемой системы 157
5.3 Оценка работоспособности и эффективности программных средств системы 161
5.4 Оценка экономической эффективности внедрения интеллектуальной НЭСП для решения проблем абонентов сотовой сети 170
5.5 Выводы 172
Заключение 174
- Анализ существующих систем управления сетью сотовой связи и обслуживания абонентов
- Особенности функционирования центра обслуживания заявок абонентов
- Структура и принципы функционирования НЭСП для решения проблем обслуживания абонентов сотовой сети
- Выбор инструментальных средств разработки НЭСП для решения проблем обслуживания абонентов сотовой сети
Введение к работе
Актуальность проблемы. Сотовая связь — весьма заметное явление в технике связи даже по меркам фантастически богатой на смелые технические проекты второй половины XX века. Появившись в 1971 г. на уровне идеи, в 1978 г. в виде первой опытной сети и достигнув к 1985г. в роли самостоятельной, но достаточно узкой по распространению системы, сегодня — это массовая система радиотелефонной связи с подвижными объектами [76]. Сотовая связь предоставляет широкий спектр услуг: передача речи и данных, в том числе с выходом на стационарные (фиксированные) телефонные сети, включая междугородные и международные; идентификация подлинности абонента; автоматическая регистрация сеанса связи и начисление оплаты; поиск подвижного объекта и установление с ним связи и многое другое. Более того, бурно развиваясь, на сегодняшний день сотовая связь претендует на роль основного элемента универсальной системы мобильной связи глобального масштаба.
Сети сотовой связи представляют собой сети телекоммуникаций в том числе. Специфика телекоммуникационного бизнеса заключается в тесной зависимости от информационных технологий.
Российский телекоммуникационный рынок достиг «зрелости»: быстрый рост абонентской базы закончился. Абоненты предпочитают стабильность оператора, качество услуг и удобство сервисных служб. Жесткая конкуренция продолжает оставаться движущей силой внедрения в существующие системы прогрессивных технических, технологических и программных решений.
С ростом спроса на телекоммуникационные услуги растет и число обращений в телекоммуникационные компании, связанных с вопросами пользования услугами, настройки и обслуживания оборудования, а также разрешения возможных проблем, возникающих в процессе использования услуг. Поэтому в компаниях сотовой связи приоритетное внимание уделяется сервису и обслуживанию абонентов. Возникает концепция управления взаимоотношениями компании с ее целевой аудиторией, призванная помочь компании в построении маркетинговой стратегии - CRM (Customer Relationship Management, управление взаимоотношениями с клиентами). Важной составляющей реализации концепции CRM является использование современных систем обслуживания вызовов [80, 81, 111].
Для того чтобы сохранить лидирующее положение на рынке и обеспечить высокое качество услуг и доступные цены, многие компании создают центры обслуживания абонентов «с нуля» или проводят модернизацию уже существующих центров. В этих условиях требуется повысить скорость обработки обращений, вести анализ причин возникновения типовых инцидентов, формализовать процесс передачи информации об инцидентах между разными подразделениями.
С точки зрения функциональных возможностей в сфере мобильной связи под термином «CRM» понимают системы, способные фиксировать информацию об обращениях и готовые выдавать ее из базы данных. Современные зарубежные разработки в области CRM могут решать очень широкий круг в принципе полезных задач, но на практике большинству компаний-операторов необходим весьма ограниченный набор возможностей [111]:
- интеграция CRM-системы с биллинговой системой оператора для оперативного получения информации о вызывающем абоненте;
- взаимодействие с корпоративной информационной системой;
- назначение исполнителей для обработки обращения;
- формирование и использование истории обработки обращений абонентов.
Практически любое обращение можно отнести к определенному типу: качество связи, помощь в настройках телефона, вопросы о дополнительных сервисах, информация о новых тарифах и т. д. Каждое такое обращение абонента вызвано некой проблемой, возникающей в процессе использования услуг сотовой сети связи [28]. С точки зрения системного анализа, проблема — это несоответствие между существующим и требуемым (целевым) состоянием системы при данном состоянии среды в рассматриваемый момент времени [6, 23, 64, 92]. Исходя из данного определения, проблемой абонента сотовой сети будем считать несоответствие между существующим и требуемым состоянием сети сотовой связи при данном состоянии среды в рассматриваемый момент времени. Состояние сети сотовой связи характеризуется функционированием всех устройств, предлагаемым набором услуг и сервисов.
Проблемы абонентов можно отнести к классу слабоструктурированных проблем, состав элементов которых и их связи известны только частично, и решение которых направлено на повышение эффективности функционирования сети сотовой связи за счет изменения характеристик сети или системы управления сетью, а также внедрения новых идей.
Короткое время на анализ проблемных ситуаций и принятие решения, большой объем информации, характеризующей сложившуюся ситуацию, трудность решения плохо формализуемых и слабоструктурируемых задач при отсутствии полной и достоверной информации о состоянии сети сотовой связи и функционировании ее элементов приводят к несоответствию возможностей человека требованиям эффективно решать указанные проблемы.
Выход из данного положения заключается в создании советующих систем, которые помогали бы лицу, принимающему решения (ЛПР, оператору), вырабатывать и принимать рациональные решения по идентификации причин возникновения проблемных ситуаций. Все это касается и задач, связанных с поддержанием сети сотовой связи в работоспособном состоянии, обеспечивающем предоставление абонентам сети услуг связи и информатизации в полном объеме.
В связи с этим разработка и внедрение нейросетевой экспертной системы на основе прецедентов (НЭСП) для решения проблем абонентов сотовой сети связи является актуальной научно-технической задачей.
Более того, высокий уровень автоматизации и интеллектуализации сие 8 темы позволит снизить нагрузку на операторов центров обслуживания вызовов и служб технической поддержки абонентов сотовых сетей связи, значительно повысит эффективность их действий, увеличит надежность функционирования сети сотовой связи за счет своевременной идентификации возможных источников проблем и снизит экономические риски для компаний сотовой связи.
Объект исследования: сотовая сеть связи, управление которой осуществляется в условиях неполной и нечеткой информации о сетевых процессах.
Предмет исследования: математическое и программное обеспечение нейросетевой экспертной системы на основе прецедентов для решения проблем обслуживания абонентов сотовой сети связи в условиях отсутствия полной, четкой, достоверной информации о вызвавших их инцидентах.
Исходя из вышеизложенного, настоящая диссертационная работа посвящена разработке принципов функционирования и технологии создания интеллектуальных систем, основанных на знаниях, предназначенных для организации эффективного взаимодействия с абонентами сотовой сети связи.
Целью диссертационной работы является разработка НЭСП на базе комплексного подхода к проблеме эффективного управления взаимоотношениями с абонентами сотовой сети связи, включающего использование технологий экспертных систем, нейронных сетей, рассуждений на основе прецедентов, а также создание моделей, алгоритмов и программ поддержки деятельности JJJ.JP, осуществляющего взаимодействие с абонентами сети связи.
Для достижения этой цели в диссертационной работе решены следующие основные задачи:
- проведен анализ наиболее популярных систем управления сетями сотовой связи и взаимоотношениями с клиентами;
- исследованы существующие методы и приемы поддержки принятия решений для задач управления взаимоотношениями с абонентами сотовой сети;
- исследованы различные технологии интеллектуальных систем, способы их взаимодействия и комбинирования; - теоретически обоснованы математические модели компонентов НЭСП: продукционной нечеткой базы знаний о проблемах абонентов, нечеткого контроллера на основе нейронной сети, базы знаний прецедентов проблем;
- разработан комплекс алгоритмов: обработка заявок абонентов, поиск решения проблем абонентов на основе прецедентов и с использование нечеткой нейронной сети;
- обоснован выбор инструментальных средств разработки НЭСП для решения проблем абонентов сотовой сети;
- разработана нейросетевая экспертная система на основе прецедентов для решения проблем абонентов сотовой сети связи;
- исследована эффективность разработанной НЭСП с использованием следующих групп показателей: функциональная пригодность, оперативность, надежность, экономичность системы;
- разработана и внедрена в опытную эксплуатацию первая версия программного обеспечения НЭСП для решения проблем абонентов сотовой сети.
Методы исследования. Теоретические исследования проведены с использованием методов теории управления, системного анализа, исследования операций, принятия решений, алгоритмизации, моделирования, оптимизации, инженерии знаний, нечетких множеств и нечеткой логики, математической статистики, теории массового обслуживания, нейронных сетей, экспертных систем, рассуждений на основе прецедентов. Экспериментальная часть работы основана на методах машинного моделирования и вычислительного эксперимента с использованием языка программирования высокого уровня С#, среды разработки программ Microsoft Visual Studio 2005 и системы управления базами данных Microsoft SQL Server 2005.
Достоверность научных положений, выводов и рекомендаций диссертационной работы подтверждается полнотой и корректностью исходных посылок, теоретическим обоснованием, основанном на использовании математического аппарата, результатами экспериментальных исследований и внедрением полученных результатов в практическую деятельность. Научная новизна диссертационной работы заключается в том, что создан новый подход к построению интеллектуальной системы для решения проблем абонентов сотовой сети связи, базирующийся на комплексном использовании технологий экспертных систем, нейронных сетей, нечеткой логики и рассуждений на основе прецедентов. Разработаны модели и алгоритмы, доведенные до программной реализации, для решения профессиональных задач по управлению взаимоотношениями с клиентами компании сотовой сети связи.
Практическая ценность работы. Первая версия программного обеспечения нейросетевой экспертной системы на основе прецедентов для решения проблем абонентов сотовой сети после проведения тестирования, испытания и оценки специалистов передана в 2009 году в опытную эксплуатацию в филиал ОАО «МТС» в Республике Калмыкия, а также в Краснодарский филиал ЗАО «Астарта», работающей под брендом «SkyLink».
Комплексный подход при разработке НЭСП, методики построения баз знаний нечетких продукций и прецедентов, алгоритмы поиска решений на основе прецедентов и нейронной сети используются в учебном процессе КубГТУ (на кафедре ВТиАСУ в программе дисциплины «Системы искусственного интеллекта»).
По результатам проделанной работы получены акты внедрения.
Апробация работы. Основные положения диссертационной работы апробированы на II, V, VI Всероссийских научных конференциях молодых ученых и студентов «Современное состояние и приоритеты развития фундаментальных наук в регионах» (Краснодар, 2005, 2008, 2009), XIV Всероссийской научно-практической конференции «Инновационные процессы в высшей школе» (Краснодар, 2008), Международной научной конференции «Технические и технологические системы» (Краснодар, 2009).
По теме диссертации опубликовано 12 работ, из них 5 статей (в том числе 2 в изданиях, рекомендованных ВАК), 7 тезисов докладов на вышеперечисленных конференциях. Основные положения, выносимые на защиту:
- принципы построения и структура нейросетевой экспертной системы на основе прецедентов для решения проблем абонентов сотовой сети связи;
- алгоритмы основных методов поиска решения проблем абонентов сотовой сети связи;
- модели баз знаний прецедентов и нечетких продукций;
- программное обеспечение интеллектуальной системы для решения проблем абонентов сотовой сети связи.
Личный вклад автора. Все основные научные результаты, структура и методика разработки нейросетевой экспертной системы на основе прецедентов для решения проблем абонентов сотовой сети связи, алгоритмы основных методов поиска решений проблем, модели баз знаний и интеллектуальной системы в целом, разработанные на их основе программные средства, экспериментальные исследования, приведенные в диссертации, получены автором лично.
Объем и структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка использованных источников из 115 наименований и 4 приложений на 31 страницах. Объем основного текста составляет 185 страниц машинописного текста, в том числе 69 рисунков и графиков, 19 таблиц.
В первой главе проведен анализ методов и программных средств для решения проблем, возникающих в ходе эксплуатации сетей сотовой связи, в частности, проблем, связанных с обслуживанием абонентов. Показано на примерах их практики, что для решения этих задач требуется активное участие человека и использование интеллектуальных систем для обеспечения эффективного управления взаимоотношениями с клиентами компаний сотовой сети связи. Проведен анализ основных подходов к обслуживанию абонентов сотовых сетей связи. Выявлено, что для решения такого рода задач необходимо использование интеллектуальных систем, объединяющих ранее накопленных опыт в области эксплуатации сотовой сети связи. Исследованы различные технологии интеллектуальных систем и способы их взаимодействия. Сделан вывод о целесообразности гибридизации различных интеллектуальных компонентов.
Во второй главе диссертации рассмотрены теоретические основы и разработано математическое обеспечение для построения нейросетевой экспертной системы на основе прецедентов для решения проблем абонентов сотовой сети связи. Дано математическое описание процесса управления сетью сотовой связи. Определены типы критических ситуаций, возникновение которых ведет к появлению проблем с качеством связи у абонентов. Определена роль ЛПР в процессе управления сетью сотов связи. Проведено обоснование выбора типа интеллектуальной системы. Определены основные компоненты и методы их взаимодействия. Обоснован выбор моделей вычислений, применяемых в НЭСП. Определен состав и дана характеристика входных и выходных лингвистических переменных и их термов для построения нечеткой базы знаний с МІМО-структурой. Описан метод построения функций принадлежности лингвистических переменных. Построены математические модели базы знаний прецедентов, продукционной нечеткой базы знаний, нечеткого контроллера на основе нейронной сети.
В третьей главе диссертационной работы разработана архитектура нейросетевой экспертной системы на основе прецедентов для решения проблем обслуживания абонентов сотовой сети связи. Определены состав и характеристики входных и выходных данных для системы обслуживания абонентов сотовой сети связи. Построен алгоритм обслуживания заявки абонента с помощью НЭСП. Определены основные состояния, в которых может находиться заявка. Осуществлена алгоритмическая реализация поиска прецедента. Разработан алгоритм нейросетевого поиска решения проблемы абонента. Приведены пошаговый алгоритм обучения нечеткого нейронного классификатора и метод получения решения с помощью нейросетевого механизма.
В четвертой главе диссертации осуществлена программная реализация НЭСП. Обоснован выбор инструментальных средств разработки системы. Проведено преобразование входных и выходных данных для системы обслуживания абонентов сотовой сети связи в лингвистические переменные, обозначены терм-множества для их описания. Сформированы наборы обучающих данных для нейросетевого механизма поиска. Разработана база данных заявок абонентов, программно реализован алгоритм обслуживания заявки абонента. Определена форма представления прецедента, построена база знаний прецедентов, осуществлена программная реализация поиска прецедента. Разработана продукционная нечеткая база знаний. Произведена программная реализация нечеткой нейронной сети и алгоритма нейросетевого поиска решения проблемы абонента. Реализован модуль объяснения полученного механизмом поиска решения. Обозначены принципы организации и реализован интерфейс с пользователем.
Пятая глава диссертации посвящена экспериментальному исследованию работоспособности и эффективности нейросетевой экспертной системы на основе прецедентов для решения проблем абонентов сотовой сети связи. В качестве показателей эффективности выбраны четыре группы показателей: функциональные, оперативные, экономические показатели и показатели надежности. Разработана методика проведения эксперимента по проверке работоспособности и эффективности разработанной НЭСП. Проведено испытание работоспособности разработанной системы и надежности программного обеспечения НЭСП. Проведена экономическая оценка эффективности внедрения нейросетевой экспертной системы на основе прецедентов по следующим частным критериям: стоимость разработки, стоимость эксплуатации, годовая экономия средств, годовой экономический эффект, срок окупаемости затрат.
Каждая глава заканчивается краткими выводами, а вся работа — заключением.
В приложениях приведены листинги разработанных программных средств, акты о внедрении результатов исследования.
Анализ существующих систем управления сетью сотовой связи и обслуживания абонентов
На сегодняшний день разработанные и предлагаемые ведущими фирмами системы управления телекоммуникационными сетями реализуют функции уровней не выше, чем управления элементами или управления сетью, в отдельных случаях - управления обслуживанием. С точки зрения функционального назначения систем управления сетями связи спецификации ISO 7498-4 и МСЭ-Т Х.700 определяют следующие группы функций управления: - обработка ошибок (Fault Management); - управление конфигурацией (Configuration Management); - управление ресурсами (Resource Administration); - анализ производительности (Performance Management); - управление безопасностью (Security Management). Большинство современных систем управления телекоммуникационными ресурсами предназначено для решения этих задач [114]. В реальности, согласно [113], на телекоммуникационном рынке сегодня представлены решения OSS/BSS множества производителей, по своей функциональной направленности относящиеся либо к зонтичным решениям («Nerac» от TTIelecom) с набором универсальных функциональных модулей поддержки деятельности операторов связи, либо к специализированным ни-шевым решениям («Аргус» от ЛОНИИС). Приоритетность внедрения той или иной OSS/BSS зависит от особенностей деятельности оператора. Так, небольшим операторам связи важно обеспечить гибкость инфраструктуры при незначительных инвестициях. Провайдерам услуг интересна масштабируемость приложений, чтобы поддержать быстро растущую абонентскую базу. Занимающим доминирующее положение, давно работающим на рынке операторам необходима оптимизация всех затрат как для поддержания исторически сложившейся сложной инфраструктуры, так и для обеспечения прибыльности введения новых услуг. Система управления «Netrac» компании TTIelecom. Программный продукт Netrac компании TTIelecom реализует функции системы управления (OSS) и предназначен для управления гетерогенными телекоммуникационными сетями [107, 110]. OSS Netrac является первой из сертифицированных и первой из внедренных (в сети ПетерСтар, Санкт-Петербург) OSS в России. Продукты семейства Netrac обеспечивают выполнение операций мониторинга, конфигурации, анализа загрузки и администрирования сетевых ресурсов (FCAPS) в соответствии со спецификациями и стандартами ITU и TMN Forum. Среди поддерживаемых технологий — SDH, PDH, frame relay, ATM, Х.25, GSM, CDMA, UMTS и др. Продукт Netrac реализован в архитектуре клиент-сервер и работает на аппаратной платформе Sun; в качестве базы данных под хранилище информации используется СУБД Sybase. Блок адаптации в Netrac предоставляет интерфейс к сетевым элементам, программам управления элементами или внешним системам NMS/OSS. С помощью настраиваемого интерфейса он может обеспечивать взаимодействие с самым разным оборудованием, используя для этого все стандартные протоколы, включая CORBA, SNMP, TL/1, ASCII, Q3, CMIP, TCP/IP и др. Дополнительные модули выполняют функции контроля, анализа и конфигурации групп оборудования, анализа возникающих сбоев и перспективного планирования/прогнозирования состояния сети. Перечень поддерживаемых системой устройств очень широк: коммутаторы SDH, PDH, ATM, SONET, телефонные станции и многофункциональные устройства от Alcatel, Siemens, Fujitsu, ECI, Nortel, Lucent, Cisco, Nokia, Ericsson - всего более 200 типов устройств. Система управления Netrac предоставляет пользователю широкие возможности по организации центра управления телекоммуникационной инфраструктурой, средствами стационарной и мобильной связи и многими другими устройствами. Система управления «ТеМІР» компании COMPAQ. Семейство Те MIP (Telecommunications Management Information Platform) представляет собой комплект из двух основных продуктов — TeMIP Network Management Solution (NMS) и TeMIP Service Management Solution (SMS) [107]. TeMIP NMS реализует функции системы управления сетью и обеспечивает выполнение и поддержку операций мониторинга, конфигурирования, администрирования ресурсов, обработку ошибок в соответствии со спецификациями FCAPS. Через модуль адаптации TeMIP NMS поддерживает широкий набор технологий передачи данных - SDH, PDH, Х.25, ATM, GSM, UMTS, frame relay, SS7 и др. Продукты Compaq TeMIP реализованы в архитектуре клиент-сервер, работающей под управлением ОС Tru64Unix и используют СУБД Oracle. Основу семейства TeMIP NMS составляет интегрированная среда TeMIP OSS Framework, которая позволяет выполнять следующие задачи: - обнаружение устройств в сети (AutoDiscovery); - построение карты сети (Topology Management); - обработка сбоев (Fault Management); - управление конфигурацией устройств (Configuration Management); - инвентаризация сетевых ресурсов (Inventory). Уровень адаптации TeMIP реализован на базе технологии «модулей доступа» (Access Modules, AM). Продукт TeMIP поставляется с преконфигурированной библиотекой модулей доступа. Благодаря использованию AM объектами сети можно управлять с использованием различных коммуникационных протоколов и технологий - SNMP, OSI/CMIP, ASCII, CORBA, TL/1 и др.
Система управления TeMIP - мощное средство, на основе которого можно строить распределенные центры управления. Пользователю предоставляются возможности по организации управления телекоммуникационной инфраструктурой, средствами стационарной и мобильной связи и многими другими устройствами. Программный продукт «Аргус» Ленинградского отраслевого НИИ связи (ЛОНИИС). Программный продукт «Аргус» ЛОНИИС предназначен для управления и учета телекоммуникационных ресурсов операторов связи и централизованного обслуживания абонентов телефонной сети [27, 104, 113]. Проект реализован с учетом специфики российских сетей связи на производственной базе ЛОНИИСа. Разработка запущена в коммерческую эксплуатацию в 2001 году. В настоящее время «Аргус» используется на сетях операторов: «ВолгаТелеком» и «Ленсвязь».
Особенности функционирования центра обслуживания заявок абонентов
Физически сеть терминалов центра обслуживания заявок абонентов сотовой сети связи представляет собой стандартную локальную вычислительную сеть (ЛВС), построенную по архитектуре «знакового кольца» - Token Ring [80]. В состав ЛВС входят автоматизированные рабочие места телефонистов (АРМТ) - Work Stations (WS), файл-сервер - File Server (FS), терминал техобслуживания - Maintenance Terminal (МТ), и два шлюза на стыке коммутационного оборудования и ЛВС - AXE Gateways (GW-AXE). Математическая модель центра обслуживания заявок абонентов сотовой сети связи имеет вид (2.2): где CI - интерфейс пользователей (Customer Interface, обеспечивает передачу запросов с помощью сети Интернет или телефонной сети общего пользования); IF — инфраструктура взаимодействия (Interaction Framework, активизируется при поступлении вызовов от пользователей, координирует работу всех аппаратных и программных средств центра и следит за предоставлением постоянного уровня обслуживания всем поступившим запросам); ВМ— административное управление (Business Management, используется для помощи администрации центра по управлению его работой и определения показателей эффективности его функционирования); EI — интерфейс операторов (Enterprise Interface, используется операторами для ответа на запросы клиента независимо от способа передачи запроса); IM — управление инфраструктурой взаимодействия (Infrastructure Management, обеспечивает высокую доступность пользователей к услугам центра и предоставляет гарантированное качество обслуживания всех запросов). На рисунке 2.2 представлена логическая структура центра обслуживания заявок, соответствующая построенной математической модели [81, 109]. Логическая структура центра обслуживания заявок абонентов сотовой сети связи С точки зрения системного подхода центр обслуживания заявок абонентов является сложной системой управления, включающей ряд подсистем различного функционального назначения (2.3): Ms = (ACD, IVR, CMS, CTI, WS, CRS, CSS, CRM, FMS, SMS, CBS), (2.3) где ACD - система автоматического распределения вызовов; IVR - система интерактивного речевого ответа; CMS - система отчетности и управления центром; CTI - система компьютерно-телефонной интеграции; Ж - рабочие места операторов; CRS - система контроля и регистрации; CSS - система поддержки пользователей; CRM - система управления взаимодействием с клиентами; FMS - служба обработки факсимильных сообщений; SMS -служба рассылки сообщений; CBS - служба обратного вызова.
В то же время, с точки зрения теории массового обслуживания центр обслуживания заявок абонентов сотовой сети связи можно рассматривать как многоканальную систему массового обслуживания с ожиданием, ограниченным временем ожидания и разным приоритетом обслуживания заявок (рисунок 2.3).
В этом случае, работу центра обслуживания вызовов можно описать следующим образом [79 , 80]. Заявки, поступающие в систему, обслуживаются одной группой операторов. Если в группе имеется несколько свободных операторов, то заявка поступает на обслуживание к тому оператору, который был свободен дольше других. Если в группе есть хотя бы один свободный оператор, то заявка, требующая обслуживания поступает к этому оператору. Если в момент поступления заявки все операторы заняты, то заявка помещается в соответствующую ее происхождению очередь (очередь входящих вызовов, очередь задержанных вызовов, очередь входящих возвращенных вызовов и очередь задержанных возвращенных вызовов). Очередь задержанных вызовов имеет только одну позицию. Остальные очереди имеют по 4096 позиций.
Время пребывания заявки в очереди ограничено 256 секундами (t 256 с), после чего очередь закрывается от поступления новых заявок, но заявки, уже находящиеся в очереди, продолжают ожидать своей очереди на обслуживание. Исключением является очередь входящих вызовов, где в случае не ответа оператора в течение небольшого промежутка времени заявка может покинуть очередь, и это приведет к повторным вызовам.
Каждой очереди заявок присвоен определенный приоритет в обслуживании. Распределение вызовов происходит в соответствии с относительным приоритетом, когда уже начатая процедура обслуживания доводится до конца, даже если во время ее реализации в систему поступает требование с более высоким приоритетом. В стандартных обозначений Кендалла-Ли математическая модель центра обслуживания заявок абонентов сотовой сети связи будет имеет вид (2.4): где М — пуассоновское распределение моментов поступления заявок на обслуживание и экспоненциальное распределение продолжительностей обслуживания заявок; С — число рабочих мест операторов в системе; NPRP — дисциплина очереди, не допускающая прерывания обслуживания уже принятой к исполнению заявки; оо — означает, что максимальное число допускаемых в систему требований и емкость источника, генерирующего заявки на обслуживание, не ограничены.
Структура и принципы функционирования НЭСП для решения проблем обслуживания абонентов сотовой сети
В результате сравнительного анализа различных моделей построения интеллектуальных систем, проведенного в главе 1 диссертационной работы с использованием [5, 7, 24, 25, 31, 45, 54, 72, 74, 75, 93, 102], была выбрана архитектура гибридных интеллектуальных систем комбинированного типа. В общей структуре НЭСП главенствует основной модуль-интегратор, который, в зависимости от поставленной цели и текущих условий нахождения решения, выбирает для функционирования те или иные интеллектуальные или программные модули, входящие в систему, и объединяет отклики задействованных модулей. В свою очередь интеллектуальная подсистема, реализующая функции поиска решения проблемы, возникшей у абонента сотовой сети, представляет собой ИС комбинированного типа, включающую набор различных интеллектуальных компонентов.
На рисунке 3.1 представлена структурная схема нейросетевой экспертной системы на основе прецедентов для решения проблем обслуживания абонентов сотовой сети. В структуре НЭСП выделен модуль-интегратор, который управляет программными и интеллектуальными компонентами системы, объединенными в соответствующие подсистемы. Основными компонентами интеллектуальной подсистемы являются следующие: - модуль приобретения знаний - включает анализ и извлечение входной информации из базы данных абонентов (БДА), содержащей поступившие на обработку заявки, для последующей интеллектуальной обработки этой информации; данные, поступающие на вход этого модуля, преобразуются либо в форму прецедента (если заявка является уже обработанной), либо в форму продукционного нечеткого правила (в случае, если заявка не обработана), причем для формирования правила требуется еще участие эксперта -оператора технической службы поддержки сети; - продукционная нечеткая база знаний (ПНБЗ) содержит правила в форме нечетких продукций; - база знаний прецедентов (БЗП) представляет собой совокупность баз данных описаний проблем, причин их возникновения, следствий решений проблем выбранным способом, а также системы индексных связей между прецедентами; - механизм поиска по прецедентам (МІДІ) — программный блок, реализующий индексный поиск наиболее подходящего к возникшей ситуации прецедента; - блок обучения нейронной сети преобразует правила из ПНБЗ в обучающие выборки для нейронной сети; - нейро-нечеткий механизм (ННМ) - программный блок, реализующий структуру нечеткого контроллера на основе нейронной сети; - блок адаптации данных (АД) - преобразует результат нейросетевого поиска решения в форму нового прецедента; - блок объяснений решения позволяет интерпретировать решение, полученное в ходе работы НМ, и объяснить его оператору. Функциональная схема НЭСП (рисунок 3.2) включает ряд этапов. На первом этапе выполняется процедура сбора первичных данных — принятие и регистрация заявки абонента. Работа оператора службы технической по-держки происходит с подсистемой обслуживания абонентов. Следующий этап работы НЭСП - интеллектуальный. Работа интеллектуальной подсистемы возможна в двух режимах: 1) режим приобретения знаний и настройка интеллектуальных компонентов; 2) режим поиска решения. В первом случае происходит обработка заявки, по которой уже было принято решение. Данные о проблеме и пути ее решения преобразуются либо в прецедент, и добавляются в БЗП, либо на их основе формируется нечеткая продукция, которая пополняет нечеткую базу знаний. На основе знаний ПНБЗ строятся обучающие выборки для нейро-нечеткого механизма, которые подаются на входы нейронной сети в процессе ее обучения. Кроме того, к первому режиму работы интеллектуальной подсистемы НЭСП можно отнести работу блока адаптации данных. Данные, полученные на выходе нейронной сети, преобразуются вместе с входными данными в форму прецедента и являют собой новое знание для базы знаний прецедентов.
Режим поиска решения, в свою очередь, предоставляет два альтернативных способа нахождения решения возникшей проблемы. По умолчанию активизируется механизм поиска прецедента, который, используя информацию из новой заявки, осуществляет индексный поиск прецедента с целью найти решение заявленной проблемы на основе ранее возникавших похожих ситуаций. Другим способом (или если в первом случае поиск не увенчался успехом) является нейро-нечеткий поиск. Данные из заявки подаются на входы нейронной сети, а на выходах активируется нейрон (или нейроны), который будет указывать решение проблемы. Решение предъявляется оператору, по его согласию регистрируется в заявке, которая после этого закрывается и переходит в категорию отработанных. Если оператор сомневается в предложенном системой решении проблемы, то в работу включается блок объяснения решения, который приводит цепочки рассуждений, приведших к полученному ответу.
Выбор инструментальных средств разработки НЭСП для решения проблем обслуживания абонентов сотовой сети
В заключительной главе приведены результаты экспериментальных исследований работоспособности и эффективности нейросетевой экспертной системы на основе прецедентов для решения проблем абонентов сотовой сети связи. Получены следующие результаты. 1. Определены показатели оценки эффективности функционирования разработанной НЭСП для решения проблем обслуживания абонентов сотовой сети связи. 2. Доказана работоспособность разработанной НЭСП на основе эксперимента, который заключался в тестовом испытании системы в качестве программного средства поддержки деятельности оператора центра обслуживания вызовов абонентов сотовой сети связи. В качестве входных данных для НЭСП использовались описания инцидентов, регистрируемых в заявках, поступающих от абонентов сотовой сети связи, а также технические параметры состояния сотовой сети связи. 3. Проведена оценка эффективности разработанной системы. Экспериментально доказано, что использование интеллектуальной составляющей НЭСП для поддержки деятельности оператора связи дает высокие результаты, значительно превосходящие по скорости и точности принятия решения результаты работы операторов, не использующих интеллектуальную систему. Уверенность в принятии правильного решения НЭСП стремится к 100%, тогда как, учитывая человеческий фактор, оператор сети связи может гарантировать лишь 81% достоверности принятого решения. 4. Произведено испытание надежности программного обеспечения разработанной НЭСП. В течение установленного планом эксперимента времени (8 недель) сбоев и отказов в работе программного обеспечения не было. 5. Проведена экономическая оценка эффективности внедрения разработанной нейросетевой экспертной системы на основе прецедентов по следующим частным критериям: стоимость разработки, стоимость эксплуатации, годовая экономия средств, годовой экономический эффект, срок окупаемости затрат. Расчеты показали, что расходы на создание и поддержку системы окупаются за 3,5 года эксплуатации, а использование интеллектуальной поддержки НЭСП в работе оператора сотовой связи дает ежегодную экономию средств в размере 87631 руб. и экономический эффект в размере 25231 руб. в год. Основным научным результатом диссертационной работы является теоретическое обоснование, исследование методов построения и разработка нейросетевой экспертной системы на основе прецедентов для решения проблем абонентов сотовой сети связи. Основные теоретические и практические результаты работы заключаются в следующем. 1. Исследованы современные системы управления сетями сотовой связи и взаимоотношениями с клиентами. Проанализированы методы решения проблем, возникающих у абонентов в процессе эксплуатации сети сотовой связи, и сделан вывод о целесообразности гибридизации различных интеллектуальных технологий с целью создания единой советующей системы для решения проблем абонентов. 2. Теоретически обосновано математическое описание процесса управления сетью сотовой связи, определены роли ЛПР и центра обслуживания вызовов в контексте решения проблем абонентов. Выделены типы критических ситуаций, возникновение которых ведет к появлению проблем с качеством связи у абонентов. 3. Разработана математическая модель нейросетевой экспертной системы на основе прецедентов для решения проблем абонентов сотовой сети связи, математически описаны компоненты системы и процессы взаимодействия ее интеллектуальных составляющих. 4. Построена математическая модель нечеткой базы знаний с MIMO-структурой, включающая знания о проблемах, возникающих у абонентов в процессе эксплуатации сети сотовой связи. Определен состав и дана характеристика входных и выходных лингвистических переменных и их термов. 5. Разработана математическая модель системы нечеткого нейросетево-го вывода, использующая нечеткий контроллер на основе нейронной сети NNFLC. Обосновано использование нейросетевого подхода к реализации не 175 четкого логического вывода. Реализован модуль объяснения решения, полученного механизмом нейросетевого поиска. 6. Определена структура прецедента и построена математическая модель базы знаний прецедентов. Разработан алгоритм поиска решения по прецедентам на основе модификации метода поиска «ближайшего соседа». 7. Программно реализована интеллектуальная НЭСП для решения проблем абонентов сотовой сети, осуществляющая функции советующей интеллектуальной системы в вопросах решения проблем, возникающих в процессе эксплуатации сети сотовой связи. Разработана база данных заявок абонентов, которая используется как для регистрации заявок, так и для формирования на их основе прецедентов и правил баз знаний. 8. Определены показатели эффективности функционирования разработанной НЭСП. Проведен эксперимент по проверке работоспособности и эффективности системы. Рассчитанные показатели позволяют утверждать, что разработанная НЭСП обладает надежным программным обеспечением, хорошими возможностями по идентификации причин проблем абонентов, и может выявлять эти причины с высокой степенью достоверности и высокой скоростью. 9. Проведена экономическая оценка эффективности внедрения разработанной НЭСП по следующим показателям: стоимость разработки, стоимость эксплуатации, годовая экономия средств, годовой экономический эффект, срок окупаемости затрат. Расчеты показали, что расходы на создание и поддержку системы окупаются за 3,5 года эксплуатации, а использование интеллектуальной поддержки НЭСП в работе оператора сотовой связи дает ежегодную экономию средств в размере 87631 руб. и экономический эффект в размере 25231 руб. в год. По теме диссертации опубликовано 12 печатных работ. Из них 5 статей (в том числе 2 в изданиях, рекомендованных ВАК), 5 тезисов докладов на Всероссийских и 2 на Международных конференциях.
