Планирование задач в системах автоматизации и управления при нестандартных ограничениях реального времени тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат технических наук Кавалеров, Максим Владимирович

• Кавалеров, Максим Владимирович
• кандидат технических наук
• 2007

Оглавление диссертации кандидат технических наук Кавалеров, Максим Владимирович

Список используемых сокращений.

Список используемых обозначений.

Список используемых ссылок.

Введение.

1. Проблема планирования задач с нестандартными ограничениями реального времени.

1.1. Общие сведения.

1.1.1. Функционирование в реальном масштабе времени.

1.1.2. Планирование задач реального времени.

1.1.3. Основные концепции планирования.

1.1.3.1. Табличное планирование.

1.1.3.2. Планирование с фиксированными приоритетами.

1.1.3.3. Планирование с динамическими приоритетами.

1.2. Базовая модель.

1.2.1. Общие положения.

1.2.2. Задачи жесткого реального времени.

1.2.3. Диспетчеризация.

1.2.4. Планирование.

1.2.4.1. Общие положения.

1.2.4.2. Стандартное ограничение реального времени.

1.2.4.3. Планирование при наличии только стандартных ограничений

1.2.5. Эффективность планирования.

1.3. Нестандартные ограничения реального времени в условиях планирования с фиксированными приоритетами.

1.3.1. Исходные, допустимые, нестандартные ограничения реального времени.

1.3.2. Примеры нестандартных ограничений.

1.3.2.1. Ограничение задачи контура управления.

1.3.2.2. Ограничение задачи отслеживания событий.

1.3.3. Краткий обзор исследований, связанных с нестандартными ограничениями.

1.3.4. Базовый подход к планированию при наличии нестандартных ограничений.

1.3.5. Повышение эффективности планирования за счет непосредственного применения нестандартных ограничений.

1.4. Выводы по главе 1.

2. Выделение класса нестандартных ограничений и реализация базового подхода.

2.1. Необходимость выделения класса нестандартных ограничений

2.2. Значимые моменты времени запроса.

2.3. Дополнительные примеры нестандартных ограничений.

2.3.1. Ограничение задачи контура управления.

2.3.2. Ограничение задачи отслеживания событий.

2.3.3. Ограничение задачи контура управления с усреднением интервала

2.4. Базовые допущения.

2.5. Класс линейных интервальных ограничений.

2.5.1. Определение линейного интервального ограничения.

2.5.2. Примеры линейных интервальных ограничений.

2.5.3. Другие примеры линейных интервальных ограничений.

2.5.4. Стандартное ограничение периодической задачи как линейное интервальное ограничение.

2.6. Длительности компонентов запроса с учетом значимых моментов времени.

2.7. Преобразование нестандартного ограничения из выделенного класса в допустимое стандартное ограничение.

2.7.1. Общие положения.

2.7.2. Алгоритм формирования условия допустимости.

2.7.3. Получение условий допустимости для различных примеров нестандартных ограничений.

2.7.3.1. Условие допустимости в случае нестандартного ограничения задачи контура управления.

2.7.3.2. Условие допустимости в случае нестандартного ограничения задачи отслеживания событий.

2.7.3.3. Условие допустимости в случае нестандартного ограничения задачи контура управления с усреднением интервала.

2.7.4. Формирование допустимого стандартного ограничения на основе условия допустимости.

2.8. Базовый подход к планированию при наличии нестандартных ограничений из выделенного класса.

2.9. Выводы по главе 2.

3. Разработка алгоритмов планирования при непосредственном применении нестандартных ограничений из выделенного класса.

3.1. Применение нестандартных ограничений в ходе анализа выполнимости (подход А).

3.2. Оценки параметров выполнения запросов.

3.3. Вычисление оценок параметров выполнения запросов.

3.4. Алгоритм формирования условия выполнимости.

3.5. Получение условий выполнимости для примеров нестандартных ограничений.

3.5.1. Условие выполнимости в случае нестандартного ограничения задачи контура управления.

3.5.2. Условие выполнимости в случае нестандартного ограничения задачи отслеживания событий.

3.5.3. Условие выполнимости в случае нестандартного ограничения задачи контура управления с усреднением интервала.

3.6. Получение условия выполнимости для стандартного ограничения.

3.7. Алгоритм А.;.

3.8. Применение нестандартных ограничений в ходе анализа выполнимости и при формировании периода (подход АП).

3.9. Формирование максимально допустимого периода для каждой задачи, имеющей нестандартное ограничение.

ЗЛО. Алгоритм АП.

3.11. Эффективность разработанных алгоритмов.

3.12. Выводы по главе 3.

4. Применение разработанных алгоритмов планирования.

4.1. Оценка эффективности разработанных алгоритмов планирования на основе имитационного моделирования.

4.1.1. Цель и методика имитационного моделирования.

4.1.2. Результаты имитационного моделирования.

4.1.2.1. Эксперимент 1.

4.1.2.2. Эксперимент 2.

4.1.2.3. Эксперимент 3.

4.1.2.4. Эксперимент 4.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Планирование задач в системах автоматизации и управления при нестандартных ограничениях реального времени»

В системах автоматизации и управления (САиУ) отдельное вычислительное устройство (ВУ) часто выполняет несколько задач реального времени (РВ). Каждой такой задаче соответствует свое ограничение РВ, которое накладывается на характеристики процесса выполнения запросов, формируемых этой задачей. Необходимо осуществлять планирование множества задач, т. е. разделение процессорного времени между запросами различных задач при условии соблюдения ограничений РВ. Более эффективное планирование позволяет соблюдать более жесткие ограничения при данных аппаратно-программных средствах. Например, реализуется более строгая периодичность опроса датчиков, уменьшаются задержки при формировании управляющих воздействий. Зачастую это означает повышение качества управления. Более эффективное планирование также снижает требования к быстродействию ВУ, что обеспечивает снижение затрат и уменьшение срока окупаемости САиУ.

Широкое распространение получила концепция планирования с фиксированными приоритетами (ПФП), обеспечивающая компромисс между предсказуемостью и гибкостью планирования. В стандартной модели ПФП каждая задача жесткого реального времени (ЖРВ) имеет только стандартное ограничение (СО), которое выражается с помощью начального смещения и периода формирования запросов данной задачи, а также крайнего срока выполнения запроса относительно момента его появления. Однако известно, что многие задачи ЖРВ в составе САиУ изначально имеют ограничения, которые не являются СО, т. е. являются нестандартными ограничениями (НО). Примером задач с НО часто являются задачи, реализующие контуры управления. В ряде исследований, в частности, в работах таких авторов, как в. БоЫег и М. Тог^геп, подчеркивается широкая распространенность задач с НО в составе САиУ.

Планирование задач РВ является сложной проблемой при наличии НО. В условиях ПФП эта проблема формулируется следующим образом. Требуется установить параметры каждой задачи РВ (а именно, начальное смещение, период и приоритет) так, чтобы гарантировать соблюдение всех СО и НО при выполнении данного множества задач. Сложность проблемы зависит от предполагаемых видов НО, т. е. от целевого класса НО.

Базовый (или традиционный) подход к решению данной проблемы состоит в том, что каждое НО преобразуется в допустимое (или вторичное) СО, т. е. такое СО, что его соблюдение означает соблюдение данного НО. Затем, планирование осуществляется известными методами, предназначенными только для СО. Однако для каждого вида НО надо уметь определять допустимое СО.

Эффективность планирования можно повысить, если планирование задач осуществлять при непосредственном применении НО вместо того, чтобы каждое НО заменять допустимым СО. Известны подобные решения проблемы для некоторых целевых классов НО. В частности, можно отметить работы таких исследователей, как Я. БоЬпп, в. БоЫег, Р. РивсИпег, \Vang, А.К. Мок,

К. Запс^гот, С. Могейгот. Однако, в случае каждого из известных решений, целевой класс не включает многие НО, характерные для САиУ.

Таким образом, актуальной является проблема разработки алгоритмов планирования, обеспечивающих в условиях ПФП соблюдение НО, характерных для САиУ, но не входящих в целевые классы известных подходов.

Для решения данной проблемы, очевидно, надо выделить класс таких НО. Тогда применительно к базовому подходу все сводится к проблеме разработки алгоритма преобразования любого НО из этого класса в допустимое СО. В случае же непосредственного применения НО надо уметь формировать условие выполнимости задачи РВ с любым НО из указанного класса, а также следует осуществлять планирование с использованием этих условий для гарантирования того, что все НО будут соблюдаться.

Целью работы является разработка алгоритмов планирования задач РВ применительно к концепции ПФП для класса НО, встречающихся в САиУ.

Достижение поставленной цели обеспечивается решением в диссертационной работе следующих задач:

1) выделить класс НО, встречающихся в САиУ, но не входящих в целевые классы известных подходов, при этом определение класса не должно быть слишком общим, чтобы можно было разрабатывать алгоритмы планирования, применимые для задач РВ с любыми НО из данного класса;

2) разработать алгоритм преобразования любого НО из выделенного класса в допустимое СО, что требуется для реализации базового подхода к планированию при наличии НО в условиях ПФП;

3) разработать алгоритм формирования условия выполнимости задачи РВ с любым НО из выделенного класса;

4) разработать алгоритм планирования при непосредственном применении любых НО из выделенного класса;

5) оценить эффективность разработанных алгоритмов на основе имитационного моделирования процесса планирования задач РВ.

Научная новизна работы заключается в решении проблемы планирования задач при наличии НО в условиях ПФП. При этом основные отличия настоящей работы от близких по тематике состоят в следующем.

1) Рассматривается широкий класс НО, встречающихся при разработке САиУ, и он назван классом линейных интервальных ограничений (ЛИО). Данный класс содержит многие НО, которые не входят в целевые классы НО известных подходов.

2) Снимается упрощение, состоящее в том, что действия, на которые накладывается НО, обязательно совпадают с началом или завершением выполнения запроса, формируемого задачей РВ. В результате появляется возможность более точно оценивать соблюдение ограничений РВ.

3) Разработаны алгоритмы, обеспечивающие планирование задач в условиях ПФП при любых ЛИО. При этом реализован как базовый подход к планированию задач РВ, так и подход, основанный на непосредственном применении НО в процессе планирования.

4) В ходе имитационного моделирования процесса планирования задач РВ получены оценки повышения эффективности планирования при непосредственном применении ЛИО по сравнению с базовым подходом, основанным на формировании допустимых СО.

Достоверность приводимых в работе результатов и выводов обеспечивается: формальными доказательствами справедливости утверждений, характеризующих получаемые результаты, а также корректным применением методов математической логики, теории планирования задач РВ, теории множеств, теории вычислительной сложности.

Основное содержание диссертации отражено в 11 публикациях [26,27, 64 - 72]. Результаты, полученные в ходе работы над диссертацией, докладывались на 5 конференциях, относящихся к международным, всероссийским, межвузовским.

Работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений.

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Кавалеров, Максим Владимирович

Основные результаты данной работы состоят в следующем.

1) Повышение эффективности САиУ применительно к временным характеристикам и уменьшение затрат на построение САиУ можно достичь за счет более эффективного планирования задач РВ при наличии НО. Для этого разработаны алгоритмы, обеспечивающие планирование задач в условиях ПФП при наличии НО. При этом реализован как базовый подход к планированию задач РВ, так и подход, основанный на непосредственном применении НО.

2) Разработанные алгоритмы применимы не для отдельных видов НО, а для широкого класса ЛИО, который содержит многие НО, характерные для САиУ. При этом используется более реалистичная модель, чем при известных подходах. В частности, учитываются задержки между началом выполнения запроса и моментом получения информации с объекта, а также между моментом формирования воздействия на объект и завершением выполнения запроса.

3) Разработанные алгоритмы планирования, основанные на непосредственном применении НО, обеспечивают повышение эффективности планирования по сравнению с алгоритмом, осуществляющим базовый подход. Это обосновывается доказательством соответствующего утверждения. С помощью имитационного моделирования получены количественные оценки эффективности.

4) Разработанные алгоритмы могут быть реализованы в составе инструментальных средств, которые используются для планирования задач в современных САиУ, характеризуемых сложным набором задач и ограничений РВ.

5) Рекомендуется использовать разработанные алгоритмы планирования при проектировании САиУ применительно к концепции ПФП. Это позволит повысить эффективность САиУ по отношению к временным характеристикам, а также уменьшить затраты и сократить срок окупаемости САиУ.

Заключение

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Кавалеров, Максим Владимирович, 2007 год

1. Работы располагаются в алфавитном порядке по фамилии первого автора (сначала латиница, потом кириллица), а при одинаковом первом авторе сортируются по году.

2. Abeni L., Buttazzo G. Integrating Multimedia Applications in Hard RealTime Systems // Proceedings of 19th IEEE Real-Time Systems Symposium. Madrid, Spain, 1998.-P. 4-13.

3. Audsley N. C. Deadline Monotonic Scheduling, September 1990, Technical Report YCS146, Department of Computer Science, University of York. 38 p.

4. Audsley N.C., Burns A., Richardson M.F., Wellings A. J. Incorporating Unbounded Algorithms Into Predictable Real-Time Systems. Department of Computer Science, University of York, UK September 1991.

5. Audsley N.C. Optimal Priority Assignment and Feasibility of Static Priority Tasks with Arbitrary Start Times. Technical Report YCS164, Department of Computer Science, University of York, UK, 1991. 31 p.

6. Audsley N., Tindell K., Burns A. The End of the Line for Static Cyclic Scheduling. Technical Report, University of York, England, 1993.

7. Bate I, Burns A. An Approach to Task Attribute Assignment for Uniprocessor Systems // Proceedings of 11th Euromicro Conference on Real-Time Systems, 1999.-P. 46-53.

8. Bate I., Burns A. A Framework for Scheduling in Safety-Critical Embedded Control Systems // Proceedings of the 6th International Conference on Real-Time Computing Systems and Applications (RTCSA'99), 1999.

9. Bernat G. Specification and Analysis of Weakly Hard Real-Time Systems, PhD thesis, 1998

10. Burns A. Preemptive Priority Based Scheduling: An Appropriate Engineering Approach. Technical Report YCS-93-214, University of York, 1993. 19 p.

11. Burns A., Bernat G. Jorvik: A Framework for Effective Scheduling. Department of Computer Science, University of York, York, 2001.

12. Caccamo M., LipariG., Buttazzo G. Sharing Resources among Periodic and Aperiodic Tasks with Dynamic Deadlines // Proceedings of the IEEE Real-Time Systems Symposium, Phoenix, Arizona, December 1999.

13. Cervin A., Eker J. The Control Server: A Computational Model for RealTime Control Tasks // Proceedings of 15th Euromicro Conference on Real-Time Systems. Porto, Portugal, 2003. - P. 113-120.

14. Choi S., Agrawala A.K., Dynamic Dispatching of Cyclic Real-Time Tasks with Relative Timing Constraints // Real-Time Systems, 19(1), 2000.

15. Davis R.I. Approximate Slack Stealing Algorithms for Fixed Priority Preemptive Systems // Technical Report YCS-93-216 / University of York. York, 1993.-28 p.

16. Davis R.I. Scheduling Slack Time in Fixed Priority Pre-emptive Systems. Technical Report YCS-93-217, University of York,York, 1993. 24 p.

17. Davis R.I. On Exploiting Spare Capacity in Hard Real-Time Systems, PhD Thesis, University of York, 1995. 283 p.

18. Davis R.I., Burns A. Hierarchical Fixed Priority Pre-emptive Scheduling. Technical Report YCS-2005-385, Department of Computer Science, University of York, UK, 2005. 58 p.

19. Dobrin R., Fohler G., Puschner P. Translating Off-line Schedules into Task Attributes for Fixed Priority Scheduling // Proceedings of 22nd IEEE Real-Time Systems Symposium. London, 2001. - P. 225-234.

20. FohlerG., Flexibility in Statically Scheduled Hard Real-Time Systems. Dissertation, Eingereicht an der Technischen Universität Wien, TechnischNaturwissenschaftliche Fakultat, Wien, 1994. -101p.

21. FohlerG. Dynamic Timing Constraints Relaxing Over-constraining Specifications of Real-Time Systems // Proceedings of Work-in-Progress Session, 18th IEEE Real-Time Systems Symposium, 1997. - P. 27-30.

22. Gardner M.K., LiuJ.W.S. Performance of algorithms for scheduling realtime systems with overrun and overload //1 Ith Euromicro Conference on Real-Time Systems. June 1999.

23. Gerber R., Hong S. Semantics-Based Compiler Transformations for Enhanced Schedulability // Proceedings of 14th IEEE Real-Time Systems Symposium, 1993.-P. 232-242.

24. Gerber R., Pugh W., SaksenaM. Parametric dispatching of hard real-time tasks // IEEE Transactions on Computers, 44(3), 1995.

25. Gutierrez J. P., Harbour M. G. Schedulability Analysis for Tasks with Static and Dynamic Offsets // Proceedings 19th IEEE Real-Time Systems Symposium, 1998.

26. Isovic D., FohlerG. Efficient Scheduling of Sporadic, Aperiodic, and Periodic Tasks with Complex Constraints // Proceedings of the 21st IEEE Real-Time Systems Symposium, USA, November, 2000.

27. Kavalerov M., Matushkin N. A Formal Representation of Standard Timing Constraints for Periodic Real-Time Tasks // Acta Universitatis Pontica Euxinus, Vol. VI, No. 7, 2006. P. 20-22.

28. KopetzH., Zainlinger R., FohlerG., KantzH., Puschner P., Schutz W. An Engineering Approach to Hard Real-Time System Design // Institut fur Technische Informatik Technische Universität Wien Treitlstr. 3/182, Austria, 1998.

29. Lehoczky J. P., Sha L., Strosnider J. K. Enhanced Aperiodic Responsiveness in Hard Real-Time Environments // Proceedings IEEE Real-Time System Symposium, San Jose, 1987. P. 261-270.

30. Lehoczky J. P., Ramos-Thuel S. An Optimal Algorithm for Scheduling Soft-Aperiodic Tasks Fixed Priority Pre-emptive systems // Proceedings IEEE Real-Time Systems Symposium, 1992. P. 110-123.

31. Liu C. L., Layland J. W. Scheduling Algorithms for Multiprogramming in a Hard-Real-Time Environment // Journal of the Association for Computing Machinery, Vol. 20, No. 1, January 1973. P. 46-61.

32. Liu J.,Lin K., Shih W., Yu A., Chung J., Zhao W. Algorithms for Scheduling Imprecise Computations // IEEE Computer, May 1991.

33. Marti P., Villa R., Fuertes J.M., Fohler G. On Real-Time Control Tasks Schedulability. Dep. of Automatic Control, Universität Politécnica de Catalunya, 2000.

34. Marti P., Fohler G., Ramamritham K., Fuertes J. M. Jitter Compensation for Real-Time Control Systems // Proceedings of 22nd IEEE Real-Time Systems Symposium, 2001. P. 39-48.

35. Marti P., Villa R., Fuertes J. M., Fohler G. Stability Of On-Line Compensated Real-Time Scheduled Control Task. Technical Report, Dept. of Automatic Control Technical University of Catalonia, 2001

36. Mäki-Turja J., Nolin M. Faster Response Time Analysis of Tasks With Offsets // Proceedings 10th IEEE Real-Time Technology and Applications Symposium, 2004.

37. Mäki-Turja J., Nolin M. Fast and Tight Response-Times for Tasks with Offsets // Proceedings of 17th Euromicro Conference on Real-Time Systems. 2005.

38. Ramamritham K., Stankovic J. Scheduling Algorithms and Operating Systems Support for Real-Time Systems // Proceedings of the IEEE, Vol. 82, No. 1, January 1994. P. 55-67.

39. Redell O., Sanfridson M. Exact Best-Case Response Time Analysis of Fixed Priority Scheduled Tasks // Proceedings of 14th Euromicro Conference on Real-Time Systems. Vienna, 2002.

40. Sandström K., Norström C. Managing Complex Temporal Requirements in Real-Time Control Systems // Proceedings of 9th IEEE Conference on Engineering of Computer-Based Systems. Lund, 2002. - P. 103-109.

41. Sha L., LehoczkyJ. P., RajkumarR. Solutions For Some Practical Problems in Prioritised Preemptive Scheduling // Proceedings IEEE Real-Time Systems Symposium, 1986.-P. 181-191.

42. Sha L., Sprunt B., Lehoczky J. P. Aperiodic Task Scheduling for Hard Real-Time Systems // Real-Time Systems 1(1), 1989. P. 27-69.

43. Sha L., Abdelzaher T., ÁrzénK. E., CervinA., Baker T., Burns A., But-tazzo G., Caccamo M., Lehoczky J., Mok A. K. Real-Time Scheduling Theory: A Historical Perspective // Real-Time Systems 28, 2004. P. 101-155.

44. Sprunt B., Lehoczky J., Sha L. Exploiting Unused Periodic Time For Aperiodic Service Using the Extended Priority Exchange Algorithm // Proceedings of IEEE Real-Time Systems Symposium, December 1988. P. 251-258.

45. SpuriM., ButtazzoG. Scheduling Aperiodic Tasks in Dynamic Priority Systems //Real-Time Systems, vol. 10,1996.-P. 179-210.

46. Stankovic J. Real-Time Computing // BYTE, invited paper, August 1992. -P. 155-160.

47. Stankovic J., Spuri M., Di Natale M., Buttazzo G. Implications of Classical Scheduling Results for Real-Time Systems // IEEE Computer, Vol. 28, No. 6, June 1995.-P. 16-25.

48. Sun J., Liu J. W. S. Bounding completion times of jobs with arbitraiy release times and variable execution times //Proceedings of the IEEE Real-Time Systems Symposium, Washington D.C., 1996. P. 164-173.

49. Thomadakis T.M.E., Liu J.C.S. Linear Time On-Line Feasibility Testing Algorithms for Fixed-Priority Hard Real-Time Systems. Technical Report CS-TR-00-006, Dept. of Computer Science, Texas A&M University, 2000.

50. Tia T.-S., Liu J.W.S., Shankar M. Aperiodic Request Scheduling in Fixed-Priority Preemptive Systems. Technical Report UIUCDCS-R-94-1859, University of Illinois at Urbana-Champaign, 1994.

51. Tia T.-S. Utilizing Slack Time for Aperiodic and Sporadic Requests Scheduling in Real-Time Systems. PhD thesis, University of Illinois at Urbana-Champaign, April 1995.- 104 p.

52. Tindell K. Using Offset Information to Analyse Static Priority Preemptively Scheduled Task Sets. Technical Report YCS-182, Dept. of Computer Science, University of York, England, 1992. 17 p.

53. Tindell K.W. An Extendible Approach for Analysing Fixed Priority Hard Real-Time Tasks. Technical Report YCS-92-189, University of York, 1992. 16 p.

54. Tindell K., Burns A., WellingsA. Allocating Hard Real-Time Tasks (An NP-Hard Problem Made Easy). Technical Report, University of York, 1995.

55. Wang W., Мок A.K., Fohler G. Generalized Pre-Scheduler // Proceedings of 16th Euromicro Conference on Real-Time Systems. Catania, 2004. - P. 127-134.

56. Wittenmark В., Nilsson J., Torngren M. Timing Problems in Real-Time Control Systems: Problem Formulation // Proceedings of the American Control Conference. Seattle, 1995. - 9 p.

57. Гэри M., Джонсон Д. Вычислительные машины и труднорешаемые задачи. М.: Мир, 1982. - 416 с.

58. Кавалеров М.В., Матушкин H.H. Увеличение эффективности планирования динамических задач реального времени на основе применения динамических ограничений // Информационные управляющие системы: Межвуз. сб. науч. тр./ Перм. гос. техн. ун-т. Пермь, 2000.

59. Кавалеров М.В. Преобразование линейных интервальных ограничений реального времени в стандартные ограничения // Системы управления и информационные технологии, №4.2(26), 2006. С. 228-233.

60. Кавалеров М.В., Матушкин H.H. Об уточнении ограничений реального времени на основе анализа физических процессов // Необратимые процессы в природе и технике: Труды Четвертой Всероссийской конференции.-М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, ФИАН, 2007.

61. Олссон Г., Пиани Д. Цифровые системы автоматизации и управления. СПб.: Невский Диалект, 2001. - 557 с.

62. Сушков Б.Г. ЭВМ управляет экспериментом (вычислительные системы реального времени). М.: Знание, 1987. - 32 с.

63. Танаев B.C., Гордон B.C., Шафранский Я.М. Теория расписаний. Одностадийные системы. М.: Наука, 1984. - 381 с.

64. Теория расписаний и вычислительные машины / Под ред. Коффма-на Э.Г. М.: Наука, 1984. - 334 с.