Discrete and Continuous Models and Applied Computational ScienceDiscrete and Continuous Models and Applied Computational ScienceDiscrete and Continuous Models and Applied Computational Science2658-46702658-7149Peoples' Friendship University of Russia named after Patrice Lumumba (RUDN University)8627ArticlesСтатьиA Method to Solve the Resource Allocation Problem in the Design of Virtual Private Networks with Unicast and Multicast ConnectionsМетод решения задачи разделения ресурсов мультисервисной сети между виртуальными частными сетями с одноадресными и многоадресными соединениямиLuzgachevM VЛузгачевmluzgachev@mail ruКафедра систем телекоммуникаций; Российский университет дружбы народов; Peoples Friendship University of RussiaКафедра систем телекоммуникаций; Российский университет дружбы народов-SamouylovK EСамуйловКонстантин ЕвгеньевичКафедра систем телекоммуникаций; Российский университет дружбы народов; Peoples Friendship University of RussiaКафедра систем телекоммуникаций; Российский университет дружбы народовksam@sci.pfu.edu.ruPeoples Friendship University of RussiaРоссийский университет дружбы народов010220102.1NO2.1 (2010)№2.1 (2010)425308092016Copyright ©; 2010, Лузгачев m.r., Самуйлов К.Е.2010Лузгачев m.r., Самуйлов К.Е.http://creativecommons.org/licenses/by/4.0https://journals.rudn.ru/miph/article/view/8627This paper is concerned with the resource allocation problem in the design of virtual private networks (VPNs) with unicast and multicast connections. The objective is to maximize the total network revenue that depends on blocking probabilities. Requests to set up connections are blocked if there is not enough available bandwidth on links of the infrastructure network, e.g. IP/MPLS (Multiprotocol Label Switching). We develop an approximate method to allocate bandwidth to VPNs based on revenue sensitivities calculation considering the implied costs - expected revenue loss due to capacity reduction when a new unicast or multicast connection is set up.Статья посвящена решению задачи, возникающей при проектировании виртуальных частных сетей (VPN, Virtual Private Network), по которым передаётся мультисервисный трафик одноадресных и многоадресных соединений. Задача состоит в максимизации суммарного дохода от передачи трафика всех VPN, причём интенсивность поступления дохода зависит от вероятностей блокировок установления соединений, возникающих в условиях ограниченной пропускной способности звеньев базовой телекоммуникационной сети, например, сети IP/MPLS (MPLS, Multiprotocol Label Switching). В статье предложен приближенный метод решения задачи оптимального разделения ресурсов мультисервисной сети между VPN с одноадресными и многоадресными соединениями, основанный на вычислении чувствительности дохода к изменению пропускной способности с учётом упущенной выгоды - ожидаемой величины потерянного дохода, возникающей из-за уменьшения пропускной способности сети в результате установления соединения.multiservice networkunicast connectionsmulticast connectionsblocking probabilityrevenueimplied costoptimizationvirtual private networkresource allocationмультисервисная сетьодноадресные соединениямногоадресные соединениявероятность блокировкидоходупущенная выгодаоптимизациявиртуальная частная сетьразделение пропускной способности1.Лузгачев М. В., Самуйлов К. Е. Задача маршрутизации трафика на графе сети MPLS с одноадресными соединениями // Вестник РУДН. Серий «Мате- матика. Информатика. Физика». - 2009. - № 1. - С. 23-33.2.Mitra D., Morrison J. A., Ramakrishnan K. G. ATM Network Design and Optimization: A Multirate Loss Network Framework // IEEE/ACM Transactions on Networking. - 1996. - Vol. 4, No 4.3.Mitra D., Morrison J. A., Ramakrishnan K. G. Virtual Private Networks: Joint Resource Allocation and Routing Design // Proc. of the 18th Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Societies. - 1999. - Pp. 480- 490.4.Luzgachev M., Samouylov K. On the Resource Allocation Problem for a Multiservice Network Link with Unicast and Multicast Connections // Proc. of the International Conference on Ultra Modern Telecommunications. - 2009.5.Dziong Z., Mason L. An Analysis of Near Optimal Call Admission and Routing Model for Multi-Service Loss Networks // Proc. of INFOCOM'92. - Vol. 1. - 1992. - Pp. 141-152.6.A New Degree of Freedom in ATM Network Dimensioning: Optimizing the Logical Configuration / A. Farag, S. Blaabjerg, L. Ast et al. // IEEE J. Select. Areas Commun. - 1995. - Vol. 13, No 7. - Pp. 1199-1206.7.Kelly F. P. Fixed Point Models of Loss Networks // J. Austr. Math. Soc., Ser. B. - 1989. - Vol. 31. - Pp. 204-218.8.Ross K. W. Multiservice Loss Models for Broadband Telecommunication Networks. - London: Springer-Verlag, 1995. - 343 p.9.Наумов В. А., Самуйлов К. Е., Яркина Н. В. Теория телетрафика мульти сервисных сетей: Монография. - М.: Изд-во РУДН, 2007. - 191 с.10.Новый этап развития математической теории телетрафика / Г. П. Башарин, К. Е. Самуйлов, Н. В. Яркина, И. А. Гудкова // Автоматика и телемеханика. - 2009. - № 12.11.Зойтендейк Г. Методы возможных направлений. Пер. с анг. С.М. Мовшовича / под ред. Д. Б. Юдин. - М.: Издательство иностранной литературы, 1963. - 176 с.12.Гилл Ф., Мюррей У., Райт М. Практическая оптимизация. Пер. с анг. - М.: Мир, 1985. - 509 с.13.Глебов Н. И., Кочетов Ю. А., Плясунов А. В. Методы оптимизации: Учебное пособие. - Новосибирск: Новосибирский университет, 2000. - 104 с.