<<
>>

Экспериментальное исследование эффективности и производительности

Инфраструктура ММС в СРП, реализуемая ВСМП, ориентирована на массовое ис­пользование, что выдвигает повышенные требования к реактивности применяемых реше­ний. Для этого проведены эксперименты с использованием (а) в качестве сервера персо­нального компьютера с характеристиками: quad-core Intel i7 CPU 3.4 GHz, 8 ГБ Ram, сете­вое подключение с максимальной пропускной способностью 1 ГБ/с; (б) в качестве клиент­ского мобильного устройства - смартфона HTC Sensation Xe на базе OS Android версии 4, имеющего двухъядерный процессор, 768 МБ ОЗУ, 3G-выход в сеть Интернет и разреша­ющую способность экрана 540?960 пикселов.

В основе модели экстремальной ситуации использован сценарий затопления города Крымск (рис. 4.7).

97

Рисунок 4.7. Визуализация динамики населения при спонтанной эвакуации в процессе возникнове­ния наводнения (г. Крымск)

Некоторое несоответствие статической зоны затопления (рис. 4.4) и модельной си­туации (рис. 4.7) связано, в первую очередь, с тем, что модель DRFSM не учитывает впи­тывания воды и наличия преград (каменных насыпей, бордюров и пр.), определяющих ход затопления (эти параметры не удается определить по спутниковым картам высот).

Результаты исследования Gartner показали, что приблизительно 27 % жителей Краснодарского края являются пользователями смартфонов. Допуская, что статистика справедлива и для города Крымск с населением 57 000 человек, количество пользователей смартфонов - около 15 000. Моделирование динамики плотности населений проводилось на 24 ч модельного времени с шагом в 1 мин. Для моделирования динамики населения применяется модель виртуального общества, рассмотренная в параграфах 3.3-3.4.

В табл. 4.1 приведены результаты оценки доли абнентов ММС, застигнутых навод­нением, в зависимости от заблаговременности оповещения.

В расчетах предполагалось, что все жители начинают эвакуироваться немедленно после получения оповещения. Для абонентов ММС эвакуация выполняется по заранее указанному кратчайшему пути до без­опасного места (возвышенности), а для остальных жителей эвакуация является спонтан­ной (в направлении, противоположном воде).

Таблица 4.1 - Доля абонентов, пострадавших от наводнения при различной заблаго-

временности оповещения посредством ММС

Время до наступления наводнения, мин 0 5 10 20 30
Доля пользователей, застигнутых наводнением, % 29 18 10 7 6

Оценочные метрики для ММС персональной поддержки при эвакуации в случае наводнения тесно связаны с общей эффективностью эвакуации. Эвакуация считается за­вершенной, если агенты достигли одной из выбранных зон безопасности (возвышенности, недоступные распространяющемуся наводнению, мобильные центры спасательных служб). Доля агентов-пользователей ММС от общего числа населения варьируется от 10 до 40 % (с шагом 10 %). Кроме того, учитывается доля пользователей, по тем или иным причинам проигнорировавших оповещение: 0-45 % (шаг 15%). На рис. 4.8 представлена зависимость времени общей эвакуации от доли пользователей ММС, а также доли пользо­вателей ММС, проигнорировавших оповещение.

Рисунок 4.8. Зависимость времени общей эвакуации от доли пользователей ММС

Из рис. 4.8 видно, что для уменьшения общего времени эвакуации важно не только число пользователей ММС, но и уровень доверия пользователей к рекомендациям. Учиты­вая данные социологических исследований [88] и результаты моделирования, в мобильном приложении были реализованы меры повышения доверия - т.н.

повседневный режим, ко­торый позволяет пользователю выработать привычку к интерфейсу, это упростит исполь­зование приложения в критической ситуации.

При исследовании наводнений была использована платформа CLAVIRE, послу­жившая инфраструктурной основой ИПЭВ для составления WF.

Абстрактный WF представлен на рис. 4.9. На первом шаге "Initializer"предоставля­ет параметры запуска и входные модели виртуального общества, трафика и DRSFM. В итоге модели включаются во взаимодействие при помощи технологии IWF [89] и плагинов "UrbanTrafficPlugin", "UrbanFloodPlugin". В качестве расширения для модели виртуального общества два дополнительных плагина включены в процесс. "ExternalFlowsPlugin"ис­пользуется для внешнего управления агентами. Результаты выполнения WF представлены на рис. 4.10.

100

Рисунок 4.9. Абстрактный WFмоделирования процессов эвакуации при затоплении

Рисунок 4.10. Результирующий WFмоделирования процессов эвакуации при затоплении

В целом время выполнения WF (рис. 4.9 и 4.10) не является критическим, посколь­ку процессы функционируют циклически, обновляясь по мере поступления новых данных. Однако один из важнейших параметров - время доставки оповещения пользователям. При использовании современных смартфонов способом прямой доставки оповещения является технология Push-сообщений, которая реализуется в виде сервиса, предоставляемого про­вайдером мобильной операционной системы. Было проведено исследование накладных расходов, связанных с Push-технологиями двух наиболее распространенных мобильных ОС с открытыми Push-сервисами: Google Cloud Messaging (GCM) для Android и Microsoft Push Notofocation Service (MPNS) для Windows Phone 8. В качестве мобильных устройств были использованы: HTC Sensation XE в первом случае и Nokia Lumia 730 - во втором. Ядерные оценки плотности распределения времени доставки Push-сообщений приведены на рис. 4.11 (а - Google Android; б - Microsoft Widows Phone). Всего было отправлено по 1000 сообщений в ходе каждого эксперимента.

Из графиков видно, что для обоих сервисов время доставки приблизительно одина­ково (≈1-2 с при условии подключения клиентского мобильного приложения к сети стан­дарта не ниже 3G), и связаны с латентностью облачных сервисов push-сообщений. В це­лом в рамках рассмотренного сценария временные затраты приемлемы для поддержки принятия решений в характерных масштабах развития ситуации (десятки минут-часы) и времени моделирования (единицы-десятки минут, в зависимости от числа абонентов и расчетной области).

Рисунок 4.11. Ядерные оценки плотности распределения времени доставки Push-сообщений

4.4

<< | >>
Источник: Карбовский Владислав Александрович. ТЕХНОЛОГИИ ЭКСТРЕННЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ ДЛЯ ИНДИВИДУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В КРИТИЧЕСКИХ СИТУАЦИЯХ. ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени кандидата технических наук. Санкт-Петербург - 2014. 2014

Еще по теме Экспериментальное исследование эффективности и производительности:

  1. Для проведения экспериментальных исследований разработаны методика проведения эксериментальных исследований и аппаратно­программный стенд.
  2. 4.2 Методика проведения экспериментальных исследований
  3. Ход и результаты опытно-экспериментальной работы
  4. ГЛАВА 3. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНО-ТЕОРЕТИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ РАЗРАБОТАННЫХ АЛГОРИТМОВ РАСЧЕТА ПЛИТ
  5. Разработка фондов учебных заданий, обеспечивающих достижение личностных результатов обучения в процессе опытно-экспериментальной работы
  6. 4.1 Аппаратно-программный стенд для проведения экспериментальынх исследований
  7. ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
  8. 3.3 Исследование процесса спекания алюмокомпозитов системы А1- 3масс.%М-1масс.%Си с наномодификаторами
  9. Основные результаты исследования изложены в следующих публикациях автора:
  10. Глава 2. Материалы, оборудование и методики исследования
  11. 2.1 Теоретико-методологические основания исследования профессиональной деформации личности субъекта труда
  12. §1.2 Профессионально-личностное развитие субъекта труда как предмет психологического исследования
  13. ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ И УСТРОЙСТВ ВЫЧИСЛЕНИЯ ТРЕХМЕРНЫХ КООРДИНАТ ОБЪЕКТОВ РАБОЧЕЙ СЦЕНЫ
  14. §1.3 Профессиональная и личностная компетентность субъекта труда в исследованиях отечественных и зарубежных авторов