Методика нечеткой балансировки нагрузки открытого виртуального исследовательского пространства на основе имитационного эксперимента тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Николаев, Андрей Валерьевич

• Николаев, Андрей Валерьевич
• кандидат технических наук
• 2010

Оглавление диссертации кандидат технических наук Николаев, Андрей Валерьевич

Основные обозначения и сокращения.

Введение.

1 Анализ подходов к планированию загрузки программно-аппаратного комплекса ОВИП.

1.1 Открытое виртуально исследовательское пространство.

1.2 Планирование вычислительного процесса.

1.3 Классификация способов планирования загрузки.

1.3.1 Способы планирования в операционных системах.

1.3.2 Кластерные решения.

1.3.3 Планирование загрузки оборудования на предприятиях.

1.4 Описание процесса планирования аппаратного ресурса ОВИП и составления расписания.

1.4.1 Прием заявок.

1.4.2 Описание распределения заявок.

1.4.3 Описание работы компонентов подсистемы моделирования.

1.5 Способы балансировки нагрузки ПАК.

1.5.1 Критерии эффективности ПАК.

1.5.2 Применение различных алгоритмов обслуживания задач.

1.5.3 Изменение структуры ПАК.

1.5.4 Оптимизация расписания задач ПАК.

1.6 Обзор пакетов оптимизации

1.6.1 Основные сведения.

1.6.2 Обзор пакетов оптимизации.

1.7 Проблемы автоматизации планирования загрузки ПАК

1.8 Цели и задачи исследования.

1.9 Выводы по главе.

2 Методика нечеткой балансировки нагрузки ПАК ОВИП

2.1 Концептуальная модель планирования.

2.2 Математическая модель планирования использования ресурсов ПАК.

2.2.1 Ресурсы.

2.2.2 Система заданий.

2.3 Балансировка нагрузки ресурсов ПАК.

2.3.1 Блок выполнения имитационной модели.

2.3.2 Блок структурной оптимизации.

2.3.3 Блок оптимизации расписания.

2.3.4 Блок принятия решения о завершении.

2.4 Имитационная модель ПАК.

2.4.1 Структура ИМ.

2.4.2 Элементы ИМ и их связи.

2.5 Показатели и критерии эффективности загрузки ПАК ОВИП.

2.5.1 Возможные факторы влияния.

2.5.2 Главные критерии оптимизации.

2.6 Выводы по главе.

3 Программный комплекс нечеткой балансировки нагрузки ПАК ОВИП

3.1 Общие сведения.

3.1.1 Программное обеспечение, необходимое для функционирования программы.;.

3.1.2 Языки программирования, на которых написана программа.

3.2 Функциональное назначение.

3.2.1 Классы решаемых задач.

3.3 Назначение программы.

3.4 Описание логической структуры.

3.4.1 Алгоритм программы.'.

3.4.2 Используемые методы.

3.4.3 Структура программы с описанием функций составных частей и связи между ними.

3.4.4 Подмножество сущностей "Расписание".

3.4.5 Подмножество сущностей "Компоненты".

3.4.6 Подмножество сущностей "Группы".

3.4.7 Подмножество сущностей "Модели".

3.5 Связи программы с другими программами.

3.6 Используемые технические средства.

3.7 Вызов и загрузка.

3.8 Входные данные.

3.8.1 Характер, организация и предварительная подготовка входных данных.

3.8.2 Формат, описание и способ кодирования входных данных.

3.9 Выходные данные.

3.9.1 Характер и организация выходных данных.

3.9.2 Формат, описание и способ кодирования выходных данных.

З.Ю.Выводы по главе.

4 Экспериментальное исследование методики нечеткой балансировки . нагрузки ПАК ОВИП.

4.1 Методика экспериментального исследования.

4.1.1 Выбор инструментов экспериментального исследования.

4.2 Исследование планирования ресурсов на основе имитационной модели

4.3 Исследование методики балансировки нагрузки ПАК.

4.4 Анализ эффективности работы системы.

4.5 Выводы и заключение к главе.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методика нечеткой балансировки нагрузки открытого виртуального исследовательского пространства на основе имитационного эксперимента»

Актуальность. Большинство организаций науки и образования обладает специализированными лабораториям для проведения виртуальных и реальных экспериментов с привлечением вычислительной техники, используемой для удаленного управления аппаратными комплексами. Эти лаборатории представляют собой разрозненные программно-аппаратные комплексы (ПАК), каждый из которых предназначен для решения узкого круга задач. Отсутствие единой среды не позволяет говорить о них как о едином виртуальном исследовательском пространстве. Существуют способы и средства интеграции программно-аппаратных систем в единую распределенную вычислительную систему, ориентированную на процессы исследования, и управления ей, как единым виртуальным лабораторным ресурсом. Таким образом интеграция виртуальных лабораторий позволит развивать существующие виртуальные ресурсы, использовать их в коммерческих целях, эффективно управлять виртуальными лабораториями и динамически их масштабировать.

Известен подход к созданию виртуальных исследовательских пространств, отвечающих свойствам открытости, который дает возможность динамически настраивать, расширять, управлять имеющимися виртуальными лабораториями. Подход носит название «Технология построения открытых виртуальных исследовательских пространств».

Открытое виртуальное исследовательское пространство (ОВИП) представляет собой программно-аппаратный комплекс, ориентированный на автоматизацию исследовательских процессов в научных, образовательных и промышленных сферах деятельности государства, функционирующий в разнородной распределенной вычислительной среде и удовлетворяющий свойствам открытых-систем;—— - -

Развертывание или модификация ОВИП требует решения задачи-планирования оптимальной загрузки программно-аппаратных ресурсов организации с минимальными затратами. Применение имитационного моделирования возможно в качестве подсистемы оценки пропускной способности при минимальных затратах на эксплуатацию или модернизацию оборудования ОВИП.

Проблеме планирования вычислительного процесса при распределенных вычислениях всегда уделялось и продолжает уделяться достаточно большое внимание. Широкое освещение этих результатов дается в работах Коффмана Э.Г., Левина В.И., Топоркова В.В. Целый ряд решений этих вопросов был предложен в рамках теории расписаний в работах Конвея Р.В., Максвелла В.Л., Миллера Л.В., Танаева B.C., Перовской Е.И. и многих других. Известные алгоритмы поиска оптимальных расписаний для распределенных вычислительных систем характеризуются высокой алгоритмической сложностью, в связи с чем на практике обычно используют приближенные локально-оптимальные алгоритмы или алгоритмы, основанные на эвристиках. Эти алгоритмы не учитывают множества параметров, таких как производительность, объем свободной оперативной памяти, скорость и стоимость вычисления, которые необходимо анализировать при осуществлении развертывания программно-аппаратного комплекса открытого виртуального исследовательского пространства.

Построение методики балансировки нагрузки программно-аппаратного комплекса открытого виртуального исследовательского пространства позволит осуществлять развертывание ОВИП эффективнее, с минимальными затратами ресурсов, качественно судить о необходимости модернизации программно-аппаратного комплекса.

Целью работыявляется разработка эффективных моделей и методов^ балансировки нагрузки программно-аппаратного комплекса открытого виртуального исследовательского пространства, применение которых повышает его пропускную способность и снижает затраты на его конфигурацию, а также реализация разработанных моделей и методов для решения прикладных задач, связанных с развертыванием и функционированием комплекса.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи: исследование существующих способов повышения пропускной способности программно-аппаратной вычислительной среды и выявление недостатков на основе анализа состояния вопросов теории и практики их реализации; разработка метода балансировки нагрузки программно-аппаратного комплекса ОВИП, обеспечивающего повышение пропускной способности и снижение затрат на проектирование конфигурации комплекса; разработка имитационной модели комплекса открытого виртуального исследовательского пространства и способов ее масштабирования по компонентам; разработка способов формирования алгоритмов обслуживания задач, для анализа эффективности их применения в зависимости от различных начальных условий моделирования; разработка модели нечеткого вывода, обеспечивающей изменение структуры программно-аппаратного комплекса; анализ существующих способов оптимизации расписания задач на предмет возможности использования для повышения пропускной способности ОВИП; разработка эффективных вычислительных схем и алгоритмов формирования и преобразования структуры программно-аппаратного комплекса, а так же анализа и балансировки нагрузки; разработка технологии- и создание программного обеспечения-балансировки нагрузки комплекса открытого виртуального исследовательского пространства, реализующих разработанные 8 средства и методы моделирования и анализа нагрузки программно-аппаратного комплекса. — проведение экспериментальных исследований разработанных средств и методов для оценки их эффективности и возможностей использования при решении различных прикладных задач, связанных с функционированием ОВИП.

Объектом исследования является открытое виртуальное исследовательское пространство, его особенности, свойства и характеристики, структура, математические модели этой структуры.

Предметом исследования являются методы анализа и балансировки нагрузки программно-аппаратного комплекса, способы изменения структуры, реализующие эти методы и способы алгоритмы, программы и технологии балансировки нагрузки, а также оценки их эффективности и возможности практической реализации при решении различных прикладных задач, связанных с развертыванием и обслуживанием открытого виртуального исследовательского пространства.

Методы исследования. В работе применялись теоретические и экспериментальные методы исследования.

Теоретические исследования основаны на использовании теории систем массового обслуживания, теории множеств, теории нечетких множеств и нечеткой логики, теории расписаний, теории вероятностей и математической статистики,.

В экспериментальных исследованиях разработанных моделей и алгоритмов использовались методы имитационного моделирования, реляционной алгебры, системного анализа, нечеткого вывода, оптимизации, системного и прикладного программирования.

Достоверность изложенных положений работы подтверждается результатами практического применения разработанных методов, алгоритмов, программных средств и технологии нечеткой балансировки, научными трудами и апробациями созданного научно-технического продукта на представительных научных форумах. Достоверность и обоснованность полученных в работе результатов и выводов подтверждается при их сравнительном анализе с известными результатами современных исследований и разработок.

Теоретические положения, установленные в работе, обосновываются адекватным выбором исходных посылок и последовательным применением математического аппарата при получении из них выводов, а также верификацией этих выводов данными систематического исследования полученных аналитических результатов.

Достоверность экспериментальных результатов подтверждается их согласованностью с теоретическими выводами, обоснованным выбором корректных критериев при построении алгоритмов нечеткой балансировки, воспроизводимостью результатов на больших объемах экспериментального материала при выполнении серий вычислительных экспериментов с большим количеством изменяемых значений влияющих параметров, наглядностью интерпретации полученных практических результатов обработки информации.

На защиту выносятся результаты разработки и исследования методики нечеткой балансировки нагрузки программно-аппаратного комплекса открытого виртуального исследовательского пространства на основе имитационного эксперимента, имитационной модели ОВИП, методов и алгоритмов формирования, преобразования и анализа моделей, а также результаты практической реализации этих моделей, методов и алгоритмов - технология и программные средства нечеткой балансировки нагрузки для решения различных прикладных задач, связанных функционированием открытого виртуального исследовательского пространства, в том числе: результаты исследования различных способов повышения про~ пускной способности программно-аппаратной вычислительной среды и выявления недостатков на основе анализа состояния вопросов теории и практики их реализации; методика нечеткой балансировки нагрузки программно-аппаратного комплекса ОВИП на основе имитационного эксперимента, обеспечивающая повышение пропускной способности и снижение затрат на проектирование конфигурации комплекса; имитационная модель комплекса открытого виртуального исследовательского пространства и способ ее масштабирования по компонентам; модели хранения аппаратных конфигураций, требуемых критериев оптимизации, расписания задач; способ формирования алгоритмов обслуживания задач, для анализа эффективности их применения в зависимости от различных начальных условий моделирования; модель нечеткого вывода, обеспечивающая изменение структуры комплекса для повышения его пропускной способности; результаты анализа существующих способов оптимизации расписания задач на предмет возможности применения для повышения пропускной способности комплекса; математическая модель оптимизации расписания загрузки ресурсов открытого виртуального исследовательского пространства; эффективные вычислительные схемы и алгоритмы формирования и преобразования структуры программно-аппаратного комплекса, а так же анализа и балансировки его нагрузки; технология и программное обеспечение нечеткой балансировки нагрузки комплекса, реализующих разработанные средства и методы моделирования и анализа нагрузки программно-аппаратного комплекса открытого виртуального исследовательского пространства. результаты проведенных экспериментальных исследований разработанных средств и методов для оценки их эффективности и возможностей использования при решении различных прикладных задач, связанных с функционированием ОВИП.

Научная новизна полученных результатов определяется впервые проведенными исследованиями, в результате которых разработана имитационная модель программно-аппаратного комплекса открытого виртуального исследовательского пространства и методика нечеткой балансировки нагрузки комплекса на основе имитационного эксперимента, а также разработаны методы, построены алгоритмы и созданы технология и программные средства нечеткой балансировки нагрузки комплекса, что качественно повышает возможности решения практических задач поддержки функционирования открытого виртуального исследовательского пространства, тем самым, вносит существенный вклад в решение задач проектирования, развертывания и сопровождения ОВИП, в ходе которых: исследованы различные способы повышения пропускной способности программно-аппаратной вычислительной среды и выявлены недостатки на основе анализа состояния вопросов теории и практики их реализации, заключающиеся в отсутствии возможности применения для балансировки нагрузки программно-аппаратного комплекса ОВИП; разработана методика балансировки нагрузки программно-аппаратного комплекса открытого виртуального исследовательского пространства на основе имитационного эксперимента с применением алгоритмов нечеткого вывода для изменения структуры комплекса, обеспечивающая повышение пропускной способности и снижение затрат на проектирование его конфигурации; разработана имитационная модель комплекса ОВИП и способ ее масштабирования по компонентам, заключающийся в применении шаблонов компонентов; разработаны модели хранения и передачи структуры аппаратных конфигураций, требуемых критериев оптимизации, расписания заявок в переносимом формате XML; разработан способ формирования алгоритмов обслуживания заявок, для анализа эффективности их применения в зависимости от различных начальных условий моделирования, заключающийся в построении модели с использованием шаблонов алгоритмов обслуживания задач; на основе использования теорий нечетких множеств и нечеткой логики разработана модель нечеткого вывода, обеспечивающая изменение структуры ОВИП для повышения пропускной способности комплекса и позволяющая перераспределять аппаратные ресурсы по его структурным элементам; в результате сравнительного анализа существующих способов оптимизации расписания задач установлена пригодность использования для повышения пропускной способности комплекса с модификацией под специфику его функционирования; разработана математическая модель оптимизации расписания выполнения заявок для применения существующих способов оптимизации расписания; разработаны эффективные вычислительные схемы и алгоритмы формирования и преобразования структуры программно-аппаратного комплекса ОВИП, а так же анализа и балансировки нагрузки комплекса, обеспечивающие высокую производительность вычислительных процессов и существенное снижение используемых ресурсов памяти за счет использования метода балансировки на нескольких уровнях и применения модели нечеткого вывода. предложена и обоснована технология нечеткой балансировки нагрузки комплекса открытого виртуального исследовательского пространства на основе имитационного эксперимента, создан программный комплекс, реализующий эту технологию и использованный при выполнении экспериментальных исследований результаты которых позволили определить оценки их эффективности и возможностей применения разработанных средств и методов нечеткой балансировки при решении различных прикладных задач, связанных с функционированием ОВИП.

Практическая значимость заключается в применении новых эффективных моделей и методов нечеткой балансировки нагрузки программно-аппаратного комплекса открытого виртуального исследовательского пространства.

Разработано программное обеспечение, реализующее методы и технологию нечеткой балансировки нагрузки программно-аппаратного комплекса ОВИП на основе результатов имитационного эксперимента и формирования, изменения и анализа структуры комплекса с применением нечеткой логики.

Разработанные программные средства обеспечивают реализацию эффективных вычислительных схем и алгоритмов формирования и преобразования структуры программно-аппаратного комплекса ОВИП, а так же анализа и балансировки нагрузки комплекса, что позволяет обеспечивать ввод и хранение информации о доступном программном и аппаратном обеспечении открытого виртуального исследовательского пространства, осуществлять прогноз ожидаемых показателей пропускной способности комплекса и разрабатывать предложения по его модернизации.

Методика построения имитационных моделей, удовлетворяющих свойствам открытости, решает задачу неоднократного использования моделей и их расширения с учетом специфики системы.

Открытый формат хранения входных данных, конфигураций, результатов экспериментов, позволяет использовать данные из различных информационных систем.

Результаты экспериментальных исследований разработанных средств и методов и оценки их эффективности и возможностей использования при решении различных прикладных задач, а также опыт их эксплуатации подтверждают целесообразность их использования для качественного повышения возможностей решения практических задач, связанных с функционированием открытого виртуального исследовательского пространства.

Реализация результатов научного исследования

Полученные результаты использованы при выполнении научно исследовательской работы, выполненной в рамках федеральной целевой программы «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технического комплекса России на 2007-2010 годы» (государственный контракт № 02.514.11.4045 ) по теме «Технология построения открытых виртуальных исследовательских пространств (ОВИП)»

Поданы 2 заявки на российский и международный патент на изобретение «Программно аппаратный комплекс и способ управления им»:

- Заявка 2008122837 Российская федерация; заявитель ГОУ ВПО Ижевский гос. тех. унив.; заявл 06.06.2008, №027530.

Заявка РСТ/1Ш2008/000802 международная ; заявитель ГОУ ВПО Ижевский гос. тех. унив.; заявл 26.12.2008, № 246; приоритет 06.06^2008 №027530

Результаты работы внедрены в Чайковском технологическом институте (филиал) ГОУВПО "Ижевский государственный технический университет" в виде учебно-методических разработок для специальности 230102 «Автоматизированные системы обработки информации и управления» и используются-в учебном процессе при проведении занятий по курсам «Моделирование систем», «Методы, оптимизации», «Теория- автоматизированного управления», «Проектирование АСОИиУ», «Теория принятия, решений». Акт внедрения (использования) результатов,работы прилагается.

Разработанные методики, алгоритмы и программы обеспечивают повышение качества выполняемых работ, повышение производительности труда, снижение себестоимости производимой продукции, позволяют создавать программные и информационные продукты для многоцелевого использования и для создания автоматизированных систем поддержки функционирования открытого виртуального исследовательского пространства.

Апробация работы. Основные научные результаты, полученные в диссертационной работе, докладывались и обсуждались на всероссийских и международных научно-практических конференциях: Всероссийская научно-практическая конференция-семинар «Теория динамических систем в приоритетных направлениях науки и техники» (Ижевск, 2006), XV Международная конференция по вычислительной механике и современным прикладным системам (Алушта, 2007), 2я Всероссийская научно-практическая конференция-семинар «Применение теории динамических систем в приоритетных направлениях науки и техники» (Ижевск, 2007), Международная научная конференция «Информационно-математические технологии в экономике, технике и образовании» (Екатеринбург, 2007), Российская научно-практическая конференция «Открытые информационные технологии: перспективы развития и внедрения» (Уфа, 2008), VII Всероссийская научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых с международным участием «Молодежь и современные информационные технологии» (Томск, 2009), Четвертая всероссийская научно-практическая конференция по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности

Имитационное моделирование, теория и практика» ИММОД 2009 (Санкт-Петербург, 2009).

Публикации. Результаты диссертационного исследования изложены в 17 публикациях, из них три работы в научном издании, входящем в список журналов рекомендованных ВАК, монография, учебное пособие.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав и заключения, приложений и библиографического списка, включающего 128 наименований. Работа изложена на 174 листах машино-, писного текста, содержит 41 рисунков и 43 таблиц, 9 приложений. В приложениях представлен акт об использовании результатов работы

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Николаев, Андрей Валерьевич

Результаты работы апробированы и полностью опубликованы.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В ходе выполнения диссертационного исследования были получены следующие основные выводы и результаты:

- исследованы различные способы повышения пропускной способности программно-аппаратной вычислительной среды и выявлены недостатки на основе анализа состояния вопросов теории и практики их реализации, заключающиеся в отсутствии возможности применения для балансировки нагрузки программно-аппаратного комплекса ОВИП;

- разработана методика балансировки нагрузки программно-аппаратного комплекса ОВИП на основе имитационного эксперимента с применением алгоритмов нечеткого вывода для изменения структуры комплекса, обеспечивающая повышение пропускной способности и снижеиие затрат на конфигурацию комплекса;

- разработаны имитационная модель комплекса ОВИП с учетом вероятностей появления неисправностей в аппаратном комплексе для получения прогнозируемых оценок нагрузки и времени выполнения всех работ, и способ ее масштабирования по компонентам комплекса, заключающийся в построении модели с применением шаблонов компонентов комплекса;

- разработаны модели хранения и передачи структуры аппаратных конфигураций, требуемых критериев оптимизации, расписания задач в переносимом формате XML;

- разработан способ формирования алгоритмов обслуживания задач, для анализа эффективности их применения в зависимости от различных начальных условий моделирования, заключающийся^ построении модели с использованием шаблонов алго-— ритмов обслуживания задач; на основе использования теорий нечетких множеств и нечеткой логикиразработаны нечеткие модели для выполнения оценки загруженности вычислительного узла, группы вычислительных узлов,,очереди, й ресурсоемкости заявки; разработана модель нечеткого вывода, обеспечивающая изменение структуры комплекса ОВИП для повышения пропускной способности комплекса и позволяющая перераспределять аппаратные ресурсы по структурным элементам комплекса ОВИП; в результате сравнительного анализа различных способов оптимизации расписания задач установлена пригодность использования для повышения пропускной способности комплекса ОВИП с модификацией под специфику функционирования комплекса; разработана математическая модель оптимизации расписания загрузки ресурсов комплекса для применения существующих способов оптимизации расписания задач; разработаны логическая и физическая модель данных для хранения технических характеристик программно-аппаратного комплекса, хранения заявок, результатов экспериментов, параметров работы комплекса, и расписание выполняемых задач, позволяющая накапливать данные и возвращаться к ранее исследованным конфигурациям ПАК. разработаны эффективные вычислительные схемы и алгоритмы формирования и преобразования структуры программно-аппаратного комплекса ОВИП, а так же анализа и балансировки нагрузки комплекса, обеспечивающие высокую производительность вычислительных процессов и существенное снижение используемых ресурсов памяти за счет использования метода балансировки на нескольких уровнях и применения модели нечеткого вывода. предложена и обоснована технология нечеткой балансировки нагрузки комплекса ОВИП на основе имитационного эксперимента, создан программный комплекс, представляющий собой интеграцию системы имитационного моделирования GPSS World, сервера баз-данных MySQL 5.1, программного расширения математического пакета MatLab Fuzzy logic toolbox, и приложения для оптимизации расписания, реализующий эту технологию и использованный при выполнении экспериментальных исследований результаты которых позволили определить оценки их эффективности и возможностей применения разработанных средств и методов нечеткой балансировки при решении различных прикладных задач, связанных с функционированием ОВИП.

Использование предложенной методики и программного комплекса OVIPum позволяет решить следующие задачи: сократить срок проектирования состава программно-аппаратного комплекса для конкретного набора задач (до 10 %); сократить время по реорганизации программно-аппаратного комплекса в связи с изменившейся ситуацией (до 15 %); сократить время тестирования полученного программно-аппаратного комплекса в работе с различными алгоритмами (до 15 %).

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Николаев, Андрей Валерьевич, 2010 год

1. Адлер Ю.П., Маркова Е.В., Грановский Ю.В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий /М: Наука. 1976. 280с.

2. Алтунин А.Е., Семухин М.В Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях. 2000

3. Антонов А. Далеко ли до пика? Электронный ресурс.// Открытые системы. 2006г. URL:http://www.osp.ru/os/2006/06/2700523/

4. Балыбердин В.А. Оценка и оптимизация характеристик систем обработки данных Текст. // .-1987.- Ns/M.: Радио и связь.-177.

5. Башарин Г.П., Бочаров П.П., Коган Я.А. Анализ очередей в вычислительных сетях Теория и методы расчета Текст. // .-1989.- №/.-336.

6. Борде Б.И., Основы САПР неоднородных вычислительных устройств и систем: учеб. пособие/ Красноярск: КГТУ, 2001. - 351 с.

7. Борде Б.И. Многоуровневая структурная оптимизация неоднородных вычислительных систем Текст. // Вестник Красноярского государственного университета,Физико-математические науки.-2006.- №7/Красноярск: из-во КГУ.-155-161.

8. Гнеденко Б.Д., Коваленко И.Н. Введение в теорию массового обслуживания/М.:Наука. 1987. с.

9. Гнеденко Б.Д., Коваленко И.Н. Введение в теорию массового обслуживания/М.:Наука. 1987. с.

10. Ефимов И.Н., Жевнерчук Д.В., Николаев А.В Открытые виртуальные исследовательские пространства. Аналитический обзор. 2008

11. Жданова Е. Г. Теория расписаний:учебник /М.: Наука. 2000. 83с.

12. Жирабок А.Н. Нечеткие множества и их использование для принятия решений Электронный ресурс.//. 2001. URL:http://www.pereplet.ru/ obrazovanie/stsoros/1178 .html

13. Загидуллин Р. Р. Имитационная модель гибкой производственной системы Электронный ресурс.// Всероссийская научно-практическая конференция "ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ТЕОРИЯ И ПРАКТИКА". 2003. URL:http://www.gpss.ru/immod%2703/056.html

14. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию приближенных решений/М.: Мир. 1976. 165с.

15. Калачев В. Н., Немчинов Б. В., Кривоножко В. Е Задачи планирования в гибких производственных системах Текст. // Автоматика и телемеханика. -1995.- №6/.-15 5-164.

16. Калашников В.В., Рвачев С.Т. Математические методы построения стохастических моделей обслуживания /М.:Наука. 1988. с.

17. Калашников В.В., Рвачев С.Т. Математические методы построения стохастических моделей обслуживания /М.:Наука. 1988. с.

18. Клейнрок Л. Теория массового обслуживания. Пер. с англ./Пер. И.И.Грушко; ред. В.И.Нейман. /М.: Машиностроение. 1979. 432с.

19. Конвей Р. В., Максвелл В. Л., Миллер Л. В. Теория расписаний /Москва: Главная редакция физико-математической литературы изд-ва "Наука". 1975. с.

20. Кононов А. В. Комбинаторная сложность составления расписаний для работ с простым линейным ростом длительностей Текст. // Дискретный анализ и исследование операций.-.- №2/.-15-32.

21. Кононов А. В. О расписаниях работ на одной машине с длительностями нелинейно зависящими от времени Текст. // Дискретный анализ и исследование операций.-1995.- №1/Новосибирск: Ин-т математики СО РАН.-21-35.

22. Коршикова Л.А. Операционная система как система управления вычислительными ресурсами Электронный ресурс.//. 2006. URL:

23. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств /М.: Радио и связь. 1982. 432с.

24. Коффман Э.Г Теория расписании и вычислительные машины /"Наука". 1984.334с. --

25. Левин В. И Оптимизация расписаний в системах с неопределенными временами обработки Текст. // Автоматика и телемеханика.-1995.- №2/.-155-164.

26. Левин В. И. Задача трех станков с неопределенными временами обработки Текст. // Автоматика и телемеханика.-1996,- №1/.-109-120.

27. Левин В. И., Мирецкий И. Ю. Оптимальное планирование работ в конвейерных системах. Текст. // Автоматика и телемеханика.-1996.- №6/.-3~ 30.

28. Леоненков A.B. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTech / СПб.: БХВ-Петербург . 2005. 736с.

29. Лоу Аверилл М., Кельтон В. Дэвид Имитационное моделирование. Классика CS /СПб: Питер. 2004. 847с.

30. Моисеев, H.H. и др. Методы оптимизации /М.: Наука. 1978. 352с.

31. Москалёв A.B. Генетический алгоритм составления расписания Текст. // .-2003.- №/Пермь: из-во ПГТУ.-.

32. Норенков, И.П., Основы автоматизированного проектирования: учеб. для вузов/ М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2000. - 360 с.

33. Олифер Н. А., ОлиферВ. Г. Сетевые операционные системы /СПб: Питер,. 2001. 544с.

34. Орловский С.А Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации/М.: Наука. 1981. 208с.

35. Пивкин В.Я., Бакулин Е.П., Кореньков Д.И. Нечеткие множества в системах управления. Под редакцией д.т.н., профессора Ю.Н. Золотухина Электронный ресурс.//. . URL:www.idisys.iae.nsk.su/fuzzybook/content.html

36. Рейнгольд Э., Нивергелы Ю., Део Н. Комбинаторные алгоритмы v теория и практика /Пер. с англ. Под ред. Алексеева., М.: Мир. 1980. 478с.

37. Романцев В.В., Яковлев С.А. Моделирование систем массового обслуживания/СПб.:Поликом. 1995. с.

38. Романцев В.В., Яковлев С.А. Моделирование систем массового обслуживания/СПб.:Поликом. 1995. с.

39. Рубан, А.И, Методы оптимизации: учеб. пособие/ Красноярск: НИИ ИЛУ, 2001. - 528 с.

40. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы /М: Горячая линия Телеком. 2004. с.

41. Севастьянов C.B. Введение в теорию расписаний /НГУ. 2003. 173с.

42. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем (Зе изд.) /М: Высш. шк.-2001.343с. -

43. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем (Зе изд.) /М: Высш. шк. 2001. 343с.

44. Таненбаум Э., Вудхалл А Операционные системы: разработка иреализация (+CD). Классика CS. /СПб.: Питер. 2006. 576с.

45. Учебное пособие Основы вычислительных систем Электронный ресурс.//. URL:http://256bit.ru/education/inforl/lecture8-3.htm

46. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс: Пер. с англ. /М. : ООО "И.Д. Вильяме". 2004. 1104с.

47. Хоботов. Jli Б. Использование оптимизационно-имитационного подхода для решения задач планирования и выбора маршрута обработки Текст. // Автоматика и телемеханика.-1996.- №1/.-127-127.

48. Шалима Евгений Сравнение производительности процессоров по индексу iCOMP Index 2.0 Электронный ресурс.// Белорусский государственный университет, Минск. 2000. URL:http://www.refbase.ru/s64/i7841/dl

49. Шарыгин П. И. Оценки приближенного решения одной задачи календарного планирования Текст. // Дискретный анализ и исследование операций.-1995.- №1/Новосибирск: Ин-т математики СО РАН.-57-67.

50. Штовба С.Д. Проектирование нечетких систем средлствами MATLAB /М.:Горячая линия Телеком. 2007. 288с.

51. Яковлев С.А. Комплексный компьютерный учебник Текст.// Современные технологии обучения: тез. докл. Междунар. конф./ СПб . 1995. -С.

52. Янбых Г.Ф., Столяров Б.А. Оптимизация информационно-вычислительных сетей/М.: Радио и связь. 1987. 232с.

53. Алгоритм имитации отжига Электронный ресурс.//. . URL:http://math.nsc.ru/AP/benchmarks/UFLP/ uflpsa.html

54. Байцер Б. Микроанализ производительности вычислительных систем. Пер. с англ. /М.: Радио и связь. 1983. с.

55. Aarts E.H.L., Korst J. Simulated annealing and Boltzmann machines /Jon Wiley, New York. 1989. c.

56. Back Т., H.-P. Schwefel An Overview of evolutionary algorythms for parameter optimization/Evolutionary Computation, 1. 1993. c.

57. Bishop C.M. Neural Network for pattern recognition /Oxford University Press, Ney York. 1995. c.

58. Bowden R.O., Hall J.D. Simulation Optimization Research and Development, Proc 1998 /Winter simulation Conference, Washington, D.C. 1998. c.

59. Glover F. Scatter search and path relinking in New Methods in optimization / McGraw-Hill, New York. 1999. c.

60. Kirkpatrick S., Gelatt C. D., Vecchi M. P. Optimization by Simulated Annealing Текст. // ScienceVol 220.-1983.- №4598/.-671-680.

61. Phillipe О. A. Navaux Improving the Dynamic Creation of Processes in MPI-2 /LNCS 4192. 2006. 247-255c.

62. MathWorks Fuzzy Logic Toolbox Проектирование систем управления Электронный ресурс.// Documentation (Release 14) \ Fuzzy Logic Toolbox. . URL:http://matlab.exponenta.ru/fiizzylogic/index.php

63. Michalewicz Z. Genethic algorythm + Data structures = Evolution programs. / Springer-Verlag, New York. 1996. c.

64. Netlib The Performance Database Server Электронный ресурс.// NetLib. . URL:http://perfonnance.netlib.org/performance/index.html

65. Saleh M., Othman Z., Shamala S. "FCFS" Priority-based: An Adaptive Approach in Scheduling Real-Time Network Traffic / Networks and Communication Systems proceeding . 2006. 527c.

66. Sename O., Simon D., Robert D. Feedback scheduling for real-time control of systems with communication delays Текст.// International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation: ETFA'03 9th IEEE/ Lisbonne . 2003.-C.454-461

67. Skapura D.M Building Neural Networks /Addison-Wesley, Massachusetts. 1996. c.

68. The MathWorks, Inc MATLAB на сайте разработчика The MathWorks Электронный ресурс.// The MathWorks, Inc. . URL:http://www.mathworks.com/products/matlab/

69. Varanelli J. M. On the acceleration of simulated annealing /Phd. 1996. c.

70. Костенко В.А. Оценки сложности и качества различных итерационных алгоритмов построения расписаний// Искусственный интеллект. с. 101-104

71. Back Т., H.-P.Schwefel An Overview of evolutionary algorythms for parameter optimization, Evolutionary Computation, 1. 1993

72. Aarts E.H.L., Korst J. Simulated annealing and Boltzmann machines, Jon Wiley, New York 1989

73. Bishop C.M. Neural Network for pattern recognition, Oxford University Press, Ney York. 1995.

74. Glover F. Scatter search and path relinking, in New Methods in optimization, McGraw-Hill, New York. 1999.

75. Michalewicz Z. Genethic algorythm + Data structures = Evolution programs. Springer-Verlag, New York. 1996

76. Skapura D.M. Building Neural Networks, Addison-Wesley, Massachusetts. -1996.

77. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс: Пер. с англ. М. : ООО "И.Д. Вильяме", 2006 - 1104с

78. Bowden R.O., Hall J.D.: Simulation Optimization Research and Development, Proc 1998, Winter simulation Conference, Washington, D.C. 1998

79. Chernoff H.: Locally optimal design for estimator parameters Ann. Math. Stat. Vol. 24. - 1953.

80. Elfving G.: Optimum allocation in linear regression theory Annals of Mathematical Statistics, 19. - 1952.

81. Fisher R.: The Design of Experiments. London: Oliver Boud. 1935

82. Kiefer J.: Collected Papers New York: Springer 1985.

83. Box G.E.P., Wilson K.B.: On the experimental attainment of optimum

84. Лычкина H.H.: Имитационное моделирование экономических процессов, Учебное пособие 2005

85. Таненбаум Э., Вудхалл А. Операционные системы: разработка и реализация (+CD). Классика CS. СПб.: Питер, 2006. - 576 с: ил.

86. Аверилл М Лоу, В Дэвид Кельтон: Имитационное моделировние. К л ас-, сика CS. СПб: 7Питер, 2004. - 847с. "

87. Ermakov, S. M., Mêlas V. В.: Design and Analysis of Simulation Experiments, Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, The Netherlands (1995)

88. Cheng, R. C. H., Kleijnen J.P.C.: Improved Design of Queueing Simulation Experiments with Highly Heteroscedastic Responses, Operations Res., 47 (1999)

89. Sanches, S.M.: Robust Design Tutorial, Proc.1994 Winter Simulation Conference, Orlando, p. 106-113 (1994)

90. Е.Ф.Кодд. Реляционная модель данных для больших совместно используемых банков данных. СУБД, # 1, 1995. с. 145-160.

91. Rissanen, J. Theory of relations for databases a tutorial survey, proc. Symp. on Math. Foundations of Computer Sei., 1978, Zacopane, Poland, Lecture Notes in Computer Science, Springer-Verlag, pp. 536-551

92. Goldstein, R.C., and Strnad, A.L. The MACAIMS data management system. Proc. 1970 ACM SIGFIDET Workshop on data Description and Access, Houston, Tex., Nov. 15-16, 1970

93. Todd, S.J.P. The Peterlee relational test vehicle. IBM Syst. J. 15, 4 (1976), 285-308.

94. Whitney, V.K.M. RDMS: A relational data management system. Proc. Fourth Int. Symp. on Computer and Inform. Sei., Miami Beach, Fia., Dec. 14-16, 1972, Plenum Press, New York.

95. Jordan, D.E. Implementing production systems with relational data bases. Proc. ACM Pacific Conf., San Francisco, Calif., April 1975.

96. Stonebraker, M., Wong, E., Kreps, P., and Held, G. The design and implementation of INGRES. ACM Trans. Database Syst. 1, 3 (Sept. 1976), 189-222.

97. Злуф M.M. Query-byexample: язык баз данных. СУБД # 3, 1996. с. 149-160.

98. Astrahan, М.М., et al. System R: Relational approach to database management. ACM Trans. Database Syst. 1, 2 (June 1976), 97-137.

99. Кодд Э.Ф Расширение реляционной модели для лучшего отражения семантики, Открытые системы, 05/1996,

100. E.F. Codd: "Relational Completeness of Data Base Sublanguages" (presented at Courant Computer Science Symposia Series 6, "Data Base Systems", New York City, N.Y., May 24th-25th, 1971).

101. Codd E.F. A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks // CACM. -1970.- 13, №6. (Переиздано: Milestones of Research- Selected Papers 1958-1982//CACM.- 1983.-26, № 1.)

102. Дейт Дж. К., Введение в системы баз данных, Вильяме, 2001 г.

103. Codd E.F. The Relational Model for Database Management Version 2 — Reading, Mass.: Addison-Wesley, 1989.

104. Карпова T.C. Базы данных. Модели. Разработка. Реализация., Санкт-Петербург, 2001г, 303 стр.

105. Kuhns J.L. Answering Questions by Computer: A Logical Study // ReportRM-5428-PR. Santa Monica, Calif: Rand Соф., 1967.

106. Codd E.F. Relational Completeness of Data Base Sublanguages//Data BaseSystems, Courant Computer Science Symposia Series 6. Englewood Cliffs,N.Y.:Prentice-Hall, 1972.

107. Codd E.F. A Data Base Sublanguage Founded on the Relational Calculus // Proc. 1971 ACM SIGFIDET Workshop on Data Description, Access and Control.- SanDiego, Calif., 1971

108. Held G.D., Stonebraker M.R., Wong E. INGRES A Relational Data Base System// Proc. NCC 44. - Anaheim, Calif.; Montvale, N.J.: AFIPS Press, 1975

109. Stonebraker M. (ed.). The INGRES Papers: The Anatomy of a Relational DatabaseManagement System. Reading, Mass.: Addison-Wesley, 1986

110. Stonebraker M., Wong E., Kreps P., Held G. The Design Implementation of INGRES// ACM TODS. 1976. - 1, № 3.

111. Stonebraker M. Retrospection on a Data Base System // Ibid 1980 - 5, №2.

112. Lacrorix M., Pirotte A. Domain-Oriented Relational Languages // Proc. 3rd Intern.Conf. on Very Large Data Bases. 1977.

113. Lacrorix M., Pirotte A. ILL: An English Structured Query Language for Relational

114. Data Bases // G.M. Nijssen (ed.). Architecture and Models in Data Base Management

115. Systems. Amsterdam, Netherlands: North-Holland; New York, N.Y.: Elsevier-Science, 1977.

116. Pirotte, Wodon P. A Comprehensive Formal Query Language for Relational Data Base//R.A.l.R.O. Informatique/Computer Science. 1977. - 11, №2.

117. Chang C.L. DEDUCE A Deductive Query Language for Relational Data Bases//C.H. Chen (ed.) Pattern Recognition and Artificial Intelligence. -NewYork: Academic Press, 1976

118. Zloof M.M. Query By Example // Proc. NCC 44. Anaheim, Calif. Montvale, N.J.: AFIPS Press, 1975.

119. Date C.J. Why Quantifier Order Js Important // C.J. Date and Hugh Dar-wen. Relational Database Writings 1989-1991. -Reading, Mass.: Addison Wesley, 1992.

120. Fishman, G.S., Kiviat P.J., The Statistics of Discrete-Event Simulation, Simulation, 10: 185-195 (1968)

121. Law, A.M., Simulation Model's Level of detail Determines Effectivenes, Ind. Eng., 23:16, 18 (1991)Л