Оценка устойчивости управления в проектируемых системах класса АСОУ методами математического моделирования тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат технических наук Селиванов, Сергей Александрович

• Селиванов, Сергей Александрович
• кандидат технических наук
• 1999

Оглавление диссертации кандидат технических наук Селиванов, Сергей Александрович

СОДЕРЖАНИЕ

стр

Введение

Глава 1. Проблема оценки устойчивости управления в системах класса АСОУ

1.1. Анализ методов оценки устойчивости управления в системах класса АСОУ

1.2. Специфика систем класса АСОУ

1.3. Выбор и обоснование показателей устойчивости управления

1.4. Постановка задачи исследования

Глава 2. Разработка математических моделей для оценки устойчивости управления в системах класса АСОУ

2.1. Аналитическая модель функционирования АСОУ

2.2. Имитационная модель функционирования АСОУ

2.3. Оценка статистических характеристик потоков сообщений в

АСОУ

Глава 3. Использование математических моделей при оценке устойчивости управления в проектируемых системах класса АСОУ

3.1. Организация и планирование вычислительных экспериментов

3.2. Оценка точности и устойчивости результатов моделирования

3.3. Моделирование процессов функционирования и оценка ус-

30 30

58

68

68

тойчивости управления в проектируемых системах класса АСОУ

3.3.1. Моделирование процессов функционирования и оценка устойчивости управления в автоматизированной информационно-управляющей системе Российской системы предупреждения и действий в чрезвычайных ситуациях (АИУС РСЧС)

3.3.2. Моделирование процессов функционирования и оценка устойчивости управления в информационно-коммуникационной системе федеральной системы сейсмологических наблюдений и прогноза землетрясений (ИКС ФССН)

3.3.3. Моделирование процессов функционирования и оценка устойчивости управления в информационной системе Министерства

иностранных дел Российской Федерации (ИС МИД)

Заключение

Список используемых источников

Приложение

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Оценка устойчивости управления в проектируемых системах класса АСОУ методами математического моделирования»

ВВЕДЕНИЕ

Одной из характерных тенденций развития автоматизированных систем организационного управления (АСОУ) является наличие и постоянное усложнение территориально распределенных автоматизированных управляющих комплексов. Основными причинами этого являются: быстрый рост и усложнение взаимных связей разнородных элементов и систем в экономике страны, необходимость повышения степени обоснованности при принятии решений как в повседневном режиме, так и при управлении в чрезвычайных ситуациях.

В отличие от традиционной практики проектирования при разработке систем класса АСОУ возникают проблемы, связанные как с рассмотрением свойств и законов функционирования элементов, так и с выбором наилучшей структуры, оптимальной организацией взаимодействия подсистем, определением наиболее эффективных режимов функционирования, комфортностью работы, учетом влияния внешней среды и т.д.

Особо важным для рассматриваемых в настоящей работе систем является такое их свойство как способность обеспечить своевременность реакции управляющего звена на изменения обстановки в одном или нескольких элементах управляемой системы. Отработка такой реакции включает такие процессы (фазы) как сбор, передачу и обработку исходной информации о состоянии системы, оценку обстановки и подготовку возможных решений на основе решения различных информационных и расчетных задач, принятие и доведение до исполнителей соответствующих решений. Последовательную совокупность таких процессов можно рассматривать как некоторый цикл управления, операционной характеристикой которого является длительность исполнения в виде суммы времен реализации отдельных фаз отработки реакции. Как правили, в рамках любой АСОУ

можно выделить несколько характерных циклов, длительность которых интересует пользователей в первую очередь. Обычно на длительность каждого из таких циклов накладываются индивидуальные или общие ограничения.

В общем случае пользователей могут интересовать длительности не только указанных выше одного или нескольких циклов управления, а и затраты времени на выполнение отдельных частных процессов обработки информации. По отношению к таким процессам целесообразно ввести понятие цикла обработки информации и при оценке его длительности применять те же подходы, что и для циклов управления.

В этих условиях устойчивость управления понимается как свойство системы, состоящее в том, что выделенные циклы управления и обработки информации при различных внешних условиях находятся в заданных пределах.

Проблема обеспечения устойчивости управления в АСОУ является общесистемной и оказывает решающее влияние на выбор окончательного варианта построения АСОУ. По мере увеличения сложности общесистемным вопросам уделяется все более значительное внимание.

Системы класса АСОУ представляют собой сложные многоуровневые системы, оснащенные в зависимости от уровня управления мощными вычислительными центрами (ВЦ), ситуационными центрами (СЦ), высокопроизводительными ПЭВМ, объединенными в вычислительные сети.

Эти системы обеспечивают комплексную автоматизацию процессов сбора, подготовки, обработки и выдачи пользователям информации для принятия того или иного решения, а также передачу указаний исполнительным органам.

Любая АСОУ представляет собой сложную сеть территориально распределенных объектов пользователей, абонентов и вычислительных центров, подключенных к государственным, ведомственным или коммерческим системам связи.

Проблеме исследования таких систем в последнее время уделяется большое значение. Авторами наиболее известных ранних работ в этой области являются: Бусленко Н.П. [6, 7], Глушков В.М. [14, 15], Гуд Г. [18], Дружинин В.В. [20, 21], Клейнрок Л. [44], Коваленко И.Н. [45, 46], Орнстейн Д. [67], Полляк Ю. [76], Поспелов Д.А. [81, 82], Саати Т. [87, 88], Фишберн П. [106], Фон Нейман Дж. [107], Фран-кен П. [108], Хинчин А.Я. [110], Шеннон Р. [113]. Среди авторов работ последних лет следует отметить Симонова В.М. [92-95], Гардона Д. [13], Калашникова В.В. [29-37], Кельберта М.Я. [39, 40], Кенига Д. [41], Нейлора Т. [62], Немчинова Б.В. [63, 64], Самарского А. [90, 91], Штойяна Д. [116].

Однако задачи оценки устойчивости управления в системах класса АСОУ регулярным образом не исследовались. Большинство результатов теории устойчивости, полученных на сегодняшний день, относится к обыкновенным дифференциальным уравнениям. Но эти результаты используются при исследовании систем, в которых случайными факторами можно пренебречь, либо они носят характер "малой" помехи, как это имеет место, например, во многих системах автоматического регулирования. Совершенно иное положение возникает при исследовании систем класса АСОУ. В этих системах, как отмечал Хинчин [110], "элементы случайности отнюдь не имеют характера небольших "возмущений"; напротив, они представляют собой основную черту в картине изучаемых процессов". При исследовании функционирования таких систем эта специфика должна учитываться прежде всего, а отсюда можно сделать вывод, что разработка методов и средств оценки устойчивости управления в системах класса АСОУ является актуальной научно-технической задачей, решение которой основывается на теоретических исследованиях, изложенных в перечисленных выше работах.

Оценка устойчивости управления в подобного класса системах должна осуществляться практически на всех этапах, начиная с этапа формирования тре-

бований к системе и кончая этапом проведения опытной эксплуатации. В настоящее время решение поставленной задачи при проектировании систем класса АСОУ носит, как правило, случайный характер и во многом зависит от квалификации разработчика. Тем самым, процесс поиска предложений по улучшению проектных решений является неоправданно долгим и не всегда приводит к оптимальному варианту построения системы. В связи с этим важной целью диссертационной работы является исследование устойчивости управления в проектируемых системах класса АСОУ с помощью разработанных методов и средств и проведение на этой основе анализа влияния различных факторов и условий на функционирование систем.

Для достижения поставленной в работе цели необходимо решить следующую задачу: получение статистических оценок показателей устойчивости управления в проектируемых системах класса АСОУ в зависимости от различных условий их функционирования.

Решение задачи сводится к:

• исследованию основных принципов построения систем класса АСОУ;

• разработке системы показателей для исследования устойчивости управления в системах класса АСОУ;

• анализу существующих методов оценки устойчивости управления в системах подобного класса АСОУ на предмет их возможного использования и при необходимости разработке новых;

• разработке программно-математических средств получения статистических оценок показателей устойчивости управления в системах класса АСОУ.

Структура диссертационной работы соответствует последовательности решения поставленных задач.

В первой главе проанализированы существующие методы оценки устойчивости управления. Отмечены недостатки, из-за которых существующие методы не позволяют в процессе проектирования проводить оценку устойчивости с требуемой точностью. Сформулированы требования, предъявляемые к разрабатываемым методам оценки устойчивости управления. Рассмотрены отличительные особенности исследуемых в настоящей работе систем, осуществляется выбор и обоснование показателя устойчивости управления. Сформулирована задача настоящего исследования в содержательной и математической постановках.

Во второй главе изложены два метода для оценки устойчивости управления в АСОУ, которые реализованы на основе разработанных аналитической и имитационной моделей функционирования системы. В каждом из предлагаемых методов сделана постановка задачи, описаны формы входной и выходной информации, приведены математические схемы соответствующей модели, показаны условия их применимости и перспективы дальнейшего развития. В рамках разработки методов оценки устойчивости управления в системах класса АСОУ проведено исследование на базе имитационной модели по оценке статистических характеристик потоков сообщений в системе на разных ее срезах с использованием статистических критериев оценки гипотез х2 и Колмогорова [86].

В третьей главе рассмотрена проблема организации и планирования имитационных экспериментов для анализа и исследования сложных систем. Разработан эвристический метод оценки точности и устойчивости результатов имитационного моделирования. Приведены описания и результаты исследований оценки устойчивости управления в автоматизированной информационно-управляющей системе Российской системы предупреждения и действий в чрезвычайных ситуациях, в федеральной системе сейсмологических наблюдений и прогноза земле-

трясений и в информационной системе Министерства иностранных дел Российской Федерации.

Основные результаты диссертационной работы получены с использованием методов теории вероятностей, теории математической статистики, теории автоматов, теории структурного программирования, прикладной теории случайных процессов и имитационного моделирования.

Научная новизна полученных в диссертационной работе результатов определяется следующими положениями:

• разработана система показателей устойчивости управления в системах класса АСОУ для отдельных циклов и для системы в целом;

• разработаны программно-математические методы оценки устойчивости управления в системах класса АСОУ, при различных условиях их функционирования, реализованные в виде аналитической и имитационной моделей;

• на базе имитационной модели разработан моделирующий алгоритм, имитирующий немарковские процессы функционирования в системах класса АСОУ и потоки сообщений, характеризующиеся нестандартными законами появления заявок на обслуживающих приборах и их поступления на обслуживание;

• с помощью разработанной имитационной модели получены оценки устойчивости управления в системах класса АСОУ в условиях сильной информационной загрузки.

Практическая ценность результатов диссертационной работы состоит в следующем:

• с помощью разработанных методов и средств имеется возможность получения на различных этапах проектирования научно-обоснованных оценок устойчивости управления в системах класса АСОУ;

• исследования статистических характеристик потоков сообщений, циркулирующих в сетях передачи данных, позволяют оценить степень выполнения пу-ассоновской гипотезы и уточнить выбор тех или иных методов при оценке процессов функционирования в системах класса АСОУ;

• разработанный эвристический метод оценки точности результатов вычислительных экспериментов значительно уменьшает затраты машинного времени на проведение модельных расчетов;

• могут быть даны рекомендации проектировщикам, значимые для всех стадий и этапов разработки систем класса АСОУ.

Результаты диссертационной работы использовались для выработки рекомендаций по совершенствованию структур и процессов функционирования в автоматизированной информационно-управляющей системе Российской системы предупреждения и действий в чрезвычайных ситуациях, в республиканской сети информационно-вычислительных центров и телекоммуникационных систем Федеральной системы сейсмологических наблюдений и прогноза землетрясений и в информационной системе Министерства иностранных дел Российской Федерации.

Применение разработанных программно-математических методов и средств позволило выбрать и научно обосновать в кратчайшие сроки наиболее рациональные, удовлетворяющие всем требованиям заказчика, варианты построения АСОУ.

Основные положения диссертационной работы и ее отдельные результаты докладывались и обсуждались на заседаниях кафедры № 431 Московского института радиотехники, электроники и автоматики, на ряде институтских, республиканских и всесоюзных научно-технических конференций.

Основные результаты диссертационной работы опубликованы в трех печатных работах, отражены в двенадцати отчетах по НИР, одном эскизном и двух системных проектах.

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Селиванов, Сергей Александрович

Основные результаты моделирования функционирования ФССН сводятся к следующему.

1. Время обработки на всех объектах ФССН незамедлительных донесений о сейсмических явлениях зависит только от типа применяемых технических средств. Это время составляет около 0.5 с для ЭВМ типа SparcStation и примерно 6 с для ПЭВМ типа PC АТ-486.

2. Время обработки регламентных сообщений на регистрирующих объектах ФССН (РИКЦ, ОСС, НО) достигает единиц и даже десятков минут (на ОСС), что объясняется значительно большим объемом отдельного сообщения.

3. Длительность циклов передачи незамедлительных донесений от регистрирующих объектов РИКЦ, ОСС и НО в центр обработки ОИКЦ в зависимости от режима функционирования ФССН и используемой СПД изменялась в пределах от 10 с (режим ON LINE(m)) до 47 с (режимы ON LINE и OFF LINE, РОСПАК).

4. Время на подготовку и доведение различных справок пользователям ФССН составляет для основной массы вариантов единицы - десятки секунд, увеличиваясь в режиме ON LINE(m) до 10 минут, а в режиме OFF LINE - до нескольких часов, что признается пользователями ФССН допустимым.

5. Средние значения коэффициента загрузки каналов передачи данных в зависимости от варианта моделирования менялись в пределах от 0.18 до 0.65 (см. табл. 3.3.2.4), что можно считать приемлемым.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Настоящая работа посвящена решению задачи исследования устойчивости управления в системах класса АСОУ при различных внешних условиях их функционирования на разных этапах проектирования или модификации систем для обоснованного выбора проектных решений.

Актуальность задачи обусловлена, с одной стороны, объективными предпосылками и необходимостью создания систем класса АСОУ, и с другой стороны, особенностями построения, в том числе уникальностью, и условиями функционирования подобных систем, возможностью воздействия на них различных деструктивных факторов внешней среды.

Исследование процессов функционирования и оценка устойчивости управления в АСОУ связаны с необходимостью учета множества факторов, определяемых структурой системы, состоянием внешней среды, вероятностным характером функционирования самой системы и внешних воздействий, особенностями технологии передачи и обработки информации, составом и характеристиками технических средств системы.

В настоящей работе получены следующие основные результаты, являющиеся новыми как для отечественных, так и зарубежных системных исследований.

1. Разработана система показателей устойчивости управления в системах класса АСОУ для отдельных циклов управления и для системы в целом.

2. Разработаны программно-математические методы и средства оценки устойчивости управления в проектируемых системах класса АСОУ при различных условиях их функционирования, реализованные в виде аналитической и имитационной моделей.

3. Проведены исследования статистических характеристик потоков сообщений, циркулирующих в сетях передачи данных.

4. С помощью разработанной имитационной модели получены оценки устойчивости управления в системах класса АСОУ в условиях сильной информационной загрузки.

5. Разработан эвристический метод оценки точности результатов вычислительных экспериментов.

6. Проведены предпроектные исследования по оценке устойчивости управления в важных государственных системах класса АСОУ, сформулированы рекомендации проектировщикам разрабатываемых систем.

В ходе дальнейших работ по данной теме предполагается развивать область исследований в двух основных направлениях:

• разрабатывать модели функционирования сложных систем организационного управления, составляющих основу и условия развития информационной инфраструктуры экономики рыночного типа;

• развивать имеющиеся и разрабатывать новые инструментальные средства, позволяющие оценивать устойчивость управления и другие общесистемные характеристики в системах класса АСОУ.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Селиванов, Сергей Александрович, 1999 год

Список использованных источников

1. Альянах И.Н. Моделирование вычислительных систем. - Ленинград: Машиностроение, 1988.

2. Аналитический обзор "Состояние и перспективы развития технических и программных средств для построения информационных систем государственных структур" - Москва, ЦИТиС, 1994.

3. Ахьюджа X. Сетевые методы управления в проектировании и производстве. - М.: Мир, 1979.

4. Боровков A.A. Асимптотические методы в теории массового обслуживания. - М.: Наука, 1979.

5. Бурков В.Н., Кондратьев В.В. Механизмы функционирования организационных систем. - М.: Наука, 1981.

6. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. - М.: Наука, 1978.

7. Бусленко Н.П. и др. Лекции по теории сложных систем. - М.: Сов. радио,

1973.

8. Бусленко Н.П., Коваленко И.Н. О математическом описании элементов сложных систем //Докл. АН СССР. Т. 187, №6, 1969.

9. Бусленко Н.П., Симонов В.М. О категорном представлении динамических систем. - М.: Программирование, №5, 1976.

10. Бусленко Н.П., Симонов В.М. О категорном описании сложных систем // Программирование, №1, 1977.

11. Вентцель Е.С. Исследование операций. - М.: Сов. радио, 1972.

12. Вопросы разработки иммитационных систем /В.В. Калагин, В.И. Лутков, Б.В. Немчинов и др. // Электронная техника, 1980, сер. 9. Вып. 1(34), с. 71-87.

13. Гардон Д. Вычислительные аспекты имитационного моделирования //

Исследование операций. Том 1. - М.: Мир, 1981, с. 655-679.

14. Глушков В.М. Введение в АСУ. - Киев: Техника, 1974.

15. Глушков В.М. Синтез цифровых автоматов. - М.: Наука, 1962.

16. Головкин C.B., Родин Е.В., Тихомиров М.М. Современное состояние и перспективы развития ситуационных центров АСУ организационного типа: Аналитический обзор / НИИ "Восход". - М. 1988.

17. Горелик А.Л., Скрипкин В.А. Методы распознавания. - М.: Высшая школа, 1977.

18. Гуд Г., Маколл Р. Системотехника. Введение в проектирование больших систем. - М: Сов. радио, 1962.

19. Дал У., Дейкстра Э. Структурное программирование. - М.: Мир, 1975.

20. Дружинин В.В., Конторов Д.С. Проблемы системологии. - М.: Сов. радио,

1976.

21. Дружинин В.В., Конторов Д.С. Системотехника. - М.: Радио и связь,

1985.

22. Емельянов C.B., Калашников В.В., Лутков В.И. Методологические вопросы построения иммитационных систем. - М.: МЦНТИБ, 1978.

23. Емельянов C.B. и др. Технология системного моделирования. - М.: Машиностроение, 1988.

24. Ермольев Ю.М. Методы стохастического программирования. - М.: Высшая школа, 1976.

25. Золотарев В.М. Современная теория суммирования независимых случайных величин. - М.: Наука, 1986.

26. Иглхарт Д., Шедлер Д. Регенеративное моделирование сетей массового обслуживания. - М.: Радио и связь, 1984.

27. Инмон У., Фридман Л. Методология экспертной оценки проектных реше-

ний для систем с базами данных. - М.: Финансы и статистика, 1986.

28. Исследование операций, т. 1, 2 под ред. Моудера Дж. - М.: Мир, 1981.

29. Калашников В.В. Качественный анализ поведения сложных систем методом пробных функций. - М.: Наука, 1978.

30. Калашников В.В. Количественные оценки в теории надежности. - М.: Знание, 1989.

31. Калашников В.В. Направленные имитационные эксперименты // Электронная техника. 1985, сер. 9, вып. 1(54), с.50-53.

32. Калашников В.В. Оценка длительности переходного режима для стохастических сложных систем // Теория сложных систем и методы их моделирования. Тр. семинара. - М.: ВНИИСИ, 1980, с. 63-71.

33. Калашников В.В. Теория сложных систем и методы их моделирования. -М.: Наука, 1985.

34. Калашников В.В. Эксперимент в моделировании // Электронная техника. Сер. 9. Экономика и система управления, 1989, вып. 4. с.40-48.

35. Калашников В.В., Манусевич B.C., Малореев Б.Г. Комплекс программ для оценки длительности переходных режимов моделей стохастических систем // Теория сложных систем и методы их моделирования. - М.: ВНИИСИ, 1984, с. 6876.

36. Калашников В.В., Морозов А.И. Программная поддержка экспериментов в моделировании. Организация эксперимента. - Электронная техника. Сер. 9. Экономика и системы управления, 1991, вып. 2, с. 39-45.

37. Калашников В.В., Морозов А.И. Программная поддержка экспериментов в моделировании. Построение модели. - Электронная техника. Сер. 9. Экономика и системы управления, 1990, вып. 3, с. 59-63.

38. Карманов В.Г. Математическое программирование. - М.: Высшая школа,

1975.

39. Кельберт М.Я. Пуассоновская предельная теорема для сетей коммутации сообщений с малой интенсивностью транзитных потоков. - ППИ, т.29, в.1 - М.: Наука, 1993.

40. Кельберт М.Я., Сухов Ю.М. Пуассоновская предельная теорема для гибридных звездообразных сетей: приближение среднего поля. -ППИ, т.25, в.1 -М.: Наука, 1989.

41. Кенинг Д, Штойян Д. Методы теории массового обслуживания. - М.: Радио и связь, 1981.

42. Киндляр Е. Языки моделирования. - М.: Энергоатомиздат, 1985.

43. Клейнен Дж. Статистические методы в иммитационном моделировании. М.: Статистика, 1978 / Вып. 1, Вып. 2.

44. Клейнрок Л. Коммуникационные сети. Стохастические потоки и задержки сообщений. - М.: Наука, 1970.

45. Коваленко И.Н. Анализ редких событий при оценке эффективности и надежности систем. - М.: Сов. радио, 1980.

46. Коваленко И.Н. Расчет вероятностных характеристик систем. - Киев: Техника, 1982.

47. Кокс Д., Смит В. Теория восстановления. - М.: Сов. радио, 1967.

48. Кофф Г.Л., Кеженбаев P.M. и др. Анализ макросейсмических данных для уменьшения ущерба от землетрясений. ИЛ РАН, изд. ГКЧС, - М.,1992.

49. Крейн М., Лемуан О. Введение в регенеративный метод анализа моделей. - М.: Наука, 1982.

50. Кузьмичев Д.А., Радкевич М.А., Смирнов А.Д. Автоматизация экспериментальных исследований. - М.: Наука, 1983.

51. Курдюмов С.П. Законы эволюции и самоорганизации сложных систем. В

кн. Философские аспекты информатизации. - М.: ВНИИСИ, 1989.

52. Лебедев Г.Н., Ковзан Л.А., Степанова А.Э. Моделирование процесса оценки текущей ситуации в полете с помощью базы знаний в динамической среде / в сб. "Экспертные системы. Базы знаний и данных". - М: Центральный Российский Дом знаний, материалы семинара, 1992 - с. 129-134.

53. Леман Э. Проверка статистических гипотез. - М.: Наука, 1964.

54. Лотов А.В. Введение в экономико-математическое моделирование. - М.: Наука, 1984.

55. Ляпунов A.M. Общая задача об устойчивости движения. - М.: Гостехиз-дат, 1950.

56. Мальцев А.И. Алгоритмы и рекурсивные функции. - СМ.: Наука, 1965.

57. Мамиконов А.Г. Основы построения АСУ. - М.: Высшая школа, 1981.

58. Мартин Ф. Моделирование на вычислительных машинах. - М.: Сов. радио, 1972.

59. Математическая энциклопедия. - М.: Советская энциклопедия, т.1 - 5, 1977-1985.

60. Материалы по структуре и интенсивности информационных потоков в различных режимах функционирования ведомственных сейсмических служб в составе ФССН. - М.: ЦИТиС, 1994.

61. Морозов А.И. Два алгоритма получения реализаций времени склеивания процессов восстановления. - Вероятностное моделирование сетей обслуживания. Межвузовский сборник. - Петрозаводск, 1988, с. 47-52.

62. Нейлор Т. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем. - М.: Мир, 1975.

63. Немчинов Б.В., Симонов В.М. Экспериментальная оценка эффекта стандартизации в конструировании моделей сложных систем // В сб. Теория

сложных систем и методы их моделирования. - М.: ВНИИСИ РАН, 1988.

64. Немчинов Б.В., Петров С.Г., Симонов В.М. К проблемам конструирования эффективного алгоритмического обеспечения имитационных систем // Теория сложных систем и методы их моделирования. - М.: ВНИИСИ, 1984, с. 94-119.

65. Одрин В.М., Картавов С.С. Морфологический анализ систем. Киев: Нау-кова Думка, 1977.

66. Озкарахан Э. Машины баз данных и управление базами данных. - М.: Мир, 1989.

67. Орнстейн Д. Эргодическая теория, случайность и динамические системы. - М.: Мир, 1978.

68. Основы теории вычислительных систем/ С.А. Майоров, Г.И. Новиков, Т.И. Алиев и др.: под ред. С.А. Майорова. - М.: Высшая школа, 1978.

69. Отчет о НИР "Создание современной телекоммуникационной инфраструктуры информатизации на основе сетевых информационных технологий". ИПИ РАН, 1992.

70. Отчет о НИР "Анализ состояния телекоммуникационных систем в России". - М.: ЦИТиС, 1993.

71. Отчет о НИР "Состояние и развитие систем связи и передачи данных в России". - М.: ЦИТиС, 1994.

72. Очереди и точечные процессы / П. Франкен, Д. Кенинг, У. Арндо и др. -Киев: Наукова думка, 1984.

73. Первозванский A.A. Математические модели в управлении производством. - М.: Наука, 1975.

74. Петров С.Т., Симонов В.М. Конструирование моделирующих алгоритмов: корректность и замкнутость в классе шкалированных автоматов // В сб. Теория сложных систем и методы их моделирования. - М.: ВНИИСИ РАН, 1985.

75. Полляк Д.Г. Оценка точности статистического моделирования систем массового обслуживания // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика, 1970, №1.

76. Полляк Ю.Г. Вероятностное моделирование на ЭВМ. - М.: Сов. радио,

1971.

77. Понтрягин Л.С. и др. Математическая теория оптимальных процессов. -М.: Физматгиз, 1961.

78. Половинкин А.И. Алгоритм оптимизации проектных решений. - М.: Энергия, 1976.

79. Положение о Федеральной системе сейсмологических наблюдений и прогноза землетрясений, утвержденное постановлением Совета Министров Правительством России от 25 декабря 1993 г. № 1346.

80. Попов Э.В. Экспертные системы. - М.: Наука, 1987.

81. Поспелов Д.А. Вероятностные автоматы. - М.: Сов. радио, 1970.

82. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. - М.: Наука, 1986.

83. "Программа развития систем спутниковой связи и вещания Российской Федерации на 1992-2000 гг." Минсвязи РФ, 1992.

84. Проект Федеральной целевой программы "Развитие Федеральной системы сейсмологических наблюдений и прогноза землетрясений. - Москва, 1994.

85. "Протоколы информационно-вычислительных сетей". Справочник под редакцией Мизина И.А. - М.: Радио и связь, 1990.

86. Пугачев В.С. Теория вероятностей и математическая статистика. - М.: Наука, 1979.

87. Саати Т. Математические методы исследования операций. - М.: Военное издательство, 1963.

88. Саати Т. Элементы теории массового обслуживания и ее приложения. -

М.: Сов. радио, 1981.

89. Самарский A.A. Вычислительная физика и математическое моделирование. - М.: Наука, 1990.

90. Самарский A.A. Компьютеры, модели, вычислительный эксперимент, введение в информатику с позиций математического моделирования. - М.: Наука, 1988.

91. Самарский A.A. Проблемы применения вычислительной техники // Вестник АН СССР. т. 2, №10, 1987.

92. Симонов В.М. Анализ качества проектов АСОУ методами имитационного моделирования. - М., ВСРЭ, серия СОИУ, в.2, 1991.

93. Симонов В.М. О задаче функциональной корректности дискретных моделей сложных систем // В сб. Теория сложных систем и методы их моделирования. - М.: ВНИИСИ РАН, 1988.

94. Симонов В.М. О регуляризации структуры сложных систем. - в кн. Вопросы кибернетики; Вып. 46. - М.: 1978.

95. Симонов В.М. Основы теории математического конструирования имитационных систем. - Диссертация на соискание ученой степени доктора физ.-матем. наук, М., 1989.

96. Системный проект "Информатизация России".

Часть 2. Состояние и основные направления развития программно-технического обеспечения информатизации.

Часть 3. Состояние и развитие систем телекоммуникации. - М., 1992.

97. Системы автоматизированного проектирования: Справочник под ред. Норенкова И.П. - М.: Радио и связь 1986.

98. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. - М.: Высшая школа, 1985.

99. Справочник. Искусственный интеллект. Книга 1. Под редакцией Э.В. Попова. - М.: Радио и связь, 1990.

100. Справочник "Телекоммуникационные компьютерные сети России". Второе издание. - М.: Радио и связь, 1993.

101. Стогний A.A., Кондратьев А.И. Теоретико-игровое информационное моделирование в системах принятия решений. - Киев: Наукова думка, 1986.

102. Супрун П.Г. Реализация принципа ситуационного управления в АСОУ. //Информатика. 1991. Выпуск 2. с. 35-40.

103. Танаев B.C., Шкурба В.В. Введение в теорию расписаний. - М.: Наука,

1975.

104. Ульман Дж. Основы систем баз данных. - М.: Мир, 1983.

105. Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее применения. В 2-х томах. - М.: Мир, 1984.

106. Фишберн Н. Теория полезности для принятия решения. - М.: Наука,

1978.

107. Фон Нейман Дж., Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. - М.: Наука, 1970.

108. Франкен П., Штеллер А. Стационарные регенерирующие процессы // Теория вероятностей и ее применение. Т. 24, 1979, №1. с.78-90.

109. Хейес - Рот Ф. и др. Построение экспертных систем. - М.: Мир, 1987.

110. Хинчин А.Я. Работы по математической теории массового обслуживания. - М.: Физматгиз, 1963.

111. Цициашвили Г.Ш. Декомпозиционный анализ сложных систем. - Диссертация на соискание ученой степени доктора физ.-матем. наук, Владивосток, 1992.

112. Шахраманьян М.А. Концептуальные вопросы создания и развития

ФССН как подсистемы по предупреждению и действиям в чрезвычайных ситуациях. Информационный бюллетень. - М., 1994.

113. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем - искусство и наука. -М.: Мир, 1978.

114. Шойгу С.К., Шахраманьян М.А. и др. Анализ сейсмического риска, спасение и жизнеобеспечение населения при катастрофических землетрясениях (сейсмические, методологиические и методические аспекты). Изд. ГКЧС. - М., 1992.

115. Шрайбер Т. Дж. Моделирование на GPSS. - М.: Машиностроение, 1980.

116. Штойян Д. Качественные свойства и оценки стохастических моделей. -М.: Мир, 1979.

117. Элти Дж., Кумбс М. Экспертные системы: концепции и примеры. - М.: Финансы и статистика, 1987.

118. Barbour A. Networks of Queues and the method of stages, Adv. Appl. Prob. 8, 584-591 (1976).

119. Christopher Т., Evens M. Structure of a distributed simulation system^he 3rd International Conference on Distributed Computing Systems: 1983. №3. P. 584589.

120. Comfort J. The design of a multi-microprocessor based simulation computer. lAHThe 15th Annual Simulation Symposium, 1982. P. 45-54.

121. Comfort J. The design of a multi-microprocessor based simulation computer. I//The 16th Annual Simulation Symposium, 1983. P. 197-210.

122. Fegock S., Collins W. Ada and multi-processor rial-time simulation//The 16th Annual Simulation Symposium, 1983, P. 211-228.

123. Fishman G. Estimation in multi-server queueing simulation, Opns. Res. 22, 72-78 (1974).

124. Fishman G. Statistical analysis of multi-server queueing systems, Opns. Res. Quart. 27, 1005-1013 (1976).

125. Law A. Introduction to Simulation: a Powerful Tool for Analysing Complex Manufacturing Systems// Industrial Engineering, 1986.

126. Lin E., Chian-Li J. Confliction problem of multiprocessor simulation// The 16th Annual Simulation Symposium, 1983, P. 229-238.

127. Pratt C. Catalog of Simulation Software// Simulation, V. 51, № 4, 1988.

128. Stoyan D. Some bounds for many-server systems GI/G/s, Math. OF und Stat. 5, 117-129 (1974).