Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Математическое обеспечение для исследования динамических характеристик многомашинных систем сбора и обработки данных

Диссертация: Математическое обеспечение для исследования динамических характеристик многомашинных систем сбора и обработки данных
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

В настоящее время имеется широкий круг работ советских и зарубежных авторов, посвященных раз-личным аспектам исследования сложных систем вычислительной техники /41,79,80,89,103,104/. В большинстве из них высокопроизводительные машины и системы ЭШ правомерно рассматриваются как средства коллективного использования для выполнения разнородных работ по решению задач вычислительного или… Читать ещё >

Содержание

  • ГЛАВА I. АНАЛИЗ МЕТОДОВ КССЛЕДОВШИЯ СИСТЕМ АВТОМАТИЗАЦИИ ЭКСПЕРИМЕНТОВ. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
    • 1. 1. Функциональная организация систем сбора и обработки данных в автоматизации экспериментальных исследовании
      • 1. 1. 1. Основные функции систем автоматизации экспериментов и технические средства их реализации
      • 1. 1. 2. Задачи и структуры проблемноориентирован-ного математического обеспечения
    • 1. 2. Анализ подходов к исследованию коллективных систем в автоматизации научных экспериментов
      • 1. 2. 1. Цели и критерии анализа систем автоматизации экспериментов
      • 1. 2. 2. Анализ возможностей аналитических методов исследования
      • 1. 2. 3. Статистические методы исследования систем
    • 1. 3. Постановка задачи разработки математического обеспечения для анализа динамических характеристик систем сбора и обработки данных
    • 1. 3,1. Требования к методу моделирования, определяемые особенностями функционирования и статистических характеристик систем рассматриваемого класса
      • 1. 3. 2. Определение и анализ требований к программному комплексу для имитационного моделирования
      • 1. 4. Выводы
  • ГЛАВА II. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДА МОДЕЛИРОВАНИЯ МНОГОМАШИННЫХ СИСТЕМ СБОРА И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ
    • 2. 1. Программно-логическая структура систем сбора и обработки экспериментальных данных
      • 2. 1. 1. Определение программно-логической структуры системы
      • 2. 1. 2. Анализ отношений программно-логической структуры и технических средств системы
    • 2. 2. Способ представления системы в модели, предназначенной для исследования временных характеристик
      • 2. 2. 1. Средства отображения в модели программно-логических фаз
      • 2. 2. 2. Представление маршрутов заявок
      • 2. 2. 3. Отображение в модели аппаратной структуры системы
    • 2. 3. Анализ адекватности отображения системы в модели, базирующейся на описании программно-логической структуры
      • 2. 3. 1. Вопросы адекватности в определении основных элементов и отношений в моделях
      • 2. 3. 2. Исследование аппроксимационных свойств моделей
    • 2. 4. Выводы
  • ГЛАВА III. РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ССбДАНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
    • 3. 1. Принципы организации пакета моделирующих программ
      • 3. 1. 1. Основные проблемы программирования на GPSS моделей систем рассматриваемого класса и методы их решения
      • 3. 1. 2. Организационная структура пакета программ
    • 3. 2. Разработка метода представления программно-логической структуры на входном языке
      • 3. 2. 1. Представление программно-логических фаз
      • 3. 2. 2. Средства описания маршрутов заявок
    • 3. 3. Средства моделирования аппаратной структуры системы
      • 3. 3. 1. Моделирование процессоров
      • 3. 3. 2. Моделирование памяти
      • 3. 3. 3. Подпрограммы моделирования устройств
    • 3. 4. Разработка средств управления динамикой функционирования моделей
      • 3. 4. 1. Начальная генерация заявок
      • 3. 4. 2. Организация и основные элементы диспетчера моделей
      • 3. 4. 3. Программные средства управления очередями
    • 3. 5. Средства пакета для сбора статистических данных
      • 3. 5. 1. Получение оценок загрузки элементов системы и статистик, связанных с очередями
      • 3. 5. 2. Средства для получения статистик потоков и времени прохождения участков маршрутов
    • 3. 6. Практические характеристики разработанного математического обеспечения
    • 3. 7. Выводы
  • ГЛАВА 1. У. ИССЛЕДОВАНИЕ ВОПРОСОВ КОРРЕКТНОСТИ АЛГОРИТМОВ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ИМИТАЦИОННОЙ ПРОГРАММОЙ МОДЕЛИ
    • 4. 1. Параллельные процессы в модели
    • 4. 2. Необходимое и достаточное условие корректности алгоритма организации очередей к процессорам и фазам
    • 4. 3. Анализ алгоритмов управления очередями к памяти и устройствам
    • 4. 4. Вьюоды
  • ГЛАВА V. СПОСОБЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ РАЗРАБОТАННОГО МАТЕМАТИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ МНОГОМАШИННЫХ СИСТЕМ СБОРА И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ
    • 5. 1. Моделирование при разработке аппаратной конфигурации систем
    • 5. I.I. Сравнение вариантов архитектуры многоабонентной системы сбора и обработки данных
    • 5. Т.2. Анализ технических характеристик средств системы
      • 5. 2. Исследование на моделях вариантов организации программных средств
        • 5. 2. 1. Выбор приоритетов работ в подсистеме накопления данных от группы ИС
        • 5. 2. 2. Оценка эффективности мультипрограммирования в коллективной системе сбора данных
      • 5. 3. Оценивание характеристик обслуживания группы экспериментов системой сбора и обработки данных. .. 107 5.3.1. Оценки предельных характеристик систем
        • 5. 3. 2. Анализ возможностей системы по обслуживанию дополнительных экспериментов
        • 5. 3. 3. Оценки эффективности увеличения объёма буферной памяти и изменения дисциплины её использования
      • 5. 4. Выводы

Математическое обеспечение для исследования динамических характеристик многомашинных систем сбора и обработки данных (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Широкое внедрение систем обработки данных и управления на основе ЭЕМ во всех отраслях народного хозяйства сделало важным направлением прикладной науки разработку методов и средств анализа таких систем. Основными направлениями такого анализа являются:

1) получение предпроектных оценок при выборе состава и архитектуры планируемой системы;

2) исследование вариантов построения математического обеспечения как общего (операционные системы), так и проблемно-ориентированного ;

3) оценивание характеристик элементов и подсистем, включаемых в автоматизированный комплекс;

4) исследование характеристик функционирования действующих систем в целом в представительном диапазоне изменения нагрузок, получение предельных характеристик;

5) изучение и выбор вариантов развития и совершенствования действующих систем.

В настоящее время имеется широкий круг работ советских и зарубежных авторов, посвященных раз-личным аспектам исследования сложных систем вычислительной техники /41,79,80,89,103,104/. В большинстве из них высокопроизводительные машины и системы ЭШ правомерно рассматриваются как средства коллективного использования для выполнения разнородных работ по решению задач вычислительного или управленческого характера. В условиях обобщённого описания потоков задач и распределений времени их решения закономерно применение развитых методов теории массового обслуживания /44,82,84,87,103/, базирующихся главным образом на результатах теории марковских процессов. Особенно успешно применяются указанные методы при изучении характеристик отдельных элементов систем (загрузки процессоров, памятей, устройств, длины очередей к определённым ресурсам и т. п.).

49−51,87/. В более сложных случаях, при необходимости учёта взаимодействия нескольких процессов, влияния большого числа количественных ('интенсивности, объёмы, задержки, число различных элементов) и качественных (топология системы, дисциплины очередей, системы приоритетов) параметров либо оказывается возможным построить аналитическую модель г разрешимую лишь численными методами /88/, либо вообще не удаётся создать достаточно адекватной аналитической модели, и исследование проводится методами имитационного моделирования /45,57−62,103/. Усложнение автоматизированных комплексов, повышение требований к детальности их анализа сделали необходимым развитие целого направления в математическом обеспечении (МО) вычислительных машин, связанного с разработкой методов и средств имитационного моделирования систем различных классов. В этом напрвлении прослеживаются два основных подхода к созданию МО.

Первый подход состоит в разработке универсальных средств: языков и пакетов моделирования общего назначения. Классы систем, к которым применимо каждое средство, определяются лишь такими фундаментальными характеристиками систем как дискретность или непрерывность процессов, детерминированность или случайность событий, база реализации системы /82,90−102/.

Второй подход заключается в создании специальных программных моделей конкретных систем для исследования определённых аспектов их функционирования и получения оценок необходимых параметров. Конкретность таких имитационных моделей приводит к тому, что каждая модификация структуры или алгоритма работы системы влечёт создание новой моделирующей программы, часто существенно отличной от предвдущей /54,57,58,60/. Разумеется, данный подход не является совершенно независимым от первого: часто, хотя и не всегда /60,78, 81/, конкретные модели разрабатываются на основе универсальных средств моделирования. С широким распространением языков и пакетов, реализованных на современных ЭВМ, эта тенденция становится, по-видимому, преобладающей.

Комплексное исследование системы в широком диапазоне исходных параметров, выбор способа организации системы из некоторого множества допустимых вариантов возможно провести в приемлемые сроки лишь при наличии гибкого аппарата, позволяющего минимизировать затраты на модификацию модели. Актуальной, поэтому, является разработка методов моделирования, создание соответствующего математического обеспечения для исследования различных специальных классов проблемно-ориентированных автоматизированных систем. Такие методы и средства должны сочетать в себе в максимально возможной степени конкретность и полноту специальных моделей с универсальностью (в рамках структурной и функциональной определённости класса) и гибкостью общих средств моделирования.

Интенсивное развитие и широкие перспективы автоматизации научных исследований /1,2/, важное место, которое здесь занимает автоматизация экспериментов /3/, значительное число разработок в этом направлении /4−40/ делают весьма актуальной задачу разработки методов и средств моделирования для анализа систем сбора и обработки экспериментальных данных.

В настоящей диссертации такая задача поставлена и. решена для класса систем, обладающих следующими особенностями структуры и функционирования:

1) системы реализуются в виде многомашинных комплексов, включающих ЭВМ различных классов;

2) характерным свойством является замкнутость или частичная замкнутость систем, обусловленная наличием квитирования (обратной связи) в различного уровня протоколах взаимодействия между их элементами;

3) статистические характеристики потоков запросов и задержек в их обслуживании отличаются от постулируемых в аналитических методах анализа;

4) каждая система предназначается для обслуживания конечного, часто небольшого, числа типов экспериментоввектор обработки потоков заявок от экспериментов каждого типа (на макроуровне) Фиксирован;

5) фиксировано распределение функций между ЭЕМ системы;

6) коллективно используемые ЭШ реализуют свои функции единообразно для всех обслуживаемых ими экспериментов, т. е. имеют проблемное МО, также ориентированное на коллективное использование.

Особенности 1)-3) существенно ограничивают возможности применения аналитических методов исследования. В то же время характеристики 4)-б) позволяют формализовать описания элементов систем и принципов взаимодействия между ними, создавая тем самым возможность разработки пакетов программ, обеспечивающих построение и модификацию моделей систем рассматриваемого класса при минимальных затратах на программирование.

Новый метод построения моделей, предложенный в диссертации, базируется на использовании указанных особенностей систем сбора и обработки экспериментальных данных, которые, как показал. анализ разработок в ведущих научных организациях, главным образом ядерно-физического профиля /4−40,105/, объективно присущи широкому классу таких систем. Разработанные принципы описания систем могут быть использованы при создании пакетов программ на языках моделирования процессного типа.

Важным и новым в работе является разработка методики программирования при создании пакета, использующего в качестве базового языка один из простейших языков моделирования систем с дискретными событиями CPSS /360, варианты трансляторов с которого имеются для широко распространённых в стране ЭВМ серий ЕС и АСВТ-М.

На основе метода и разработанных принципов программирования создан пакет программ, позволяющий варьировать как численные, так и нечисловые характеристики моделируемых систем (в том числе структуру межмашинных связей, распределение функций между ЭШ, дисциплины очередей и т. п.) путём лишь изменения параметров или внесения минимального числа дополнительных программных элементов без изменения базовых средств пакета.

Предложенные и применённые способы доказательства корректности метода моделирования и основных алгоритмов программ также вносят определённый вклад в методику разработки и верификации средств математического обеспечения для имитационного моделирования.

Диссертация состоит из настоящего введения, пяти глав, заключения и трёх приложении.

В первой главе проведён анализ аппаратурной и программной организации систем автоматизации экспериментальных исследований с точки зрения разделения функций и динамики взаимодействия элементов. Проанализированы методы исследования сложных систем вычислительной техники. На основе анализа особенностей систем изучаемого класса поставлена задача создания метода моделирования систем сбора и обработки данных и разработки математического обеспечения (пакета программ) для практической реализации метода на базе серийных ЭВМ. Сформулированы основные требования к программному комплексу для имитационного моделирования.

Вторая глава посвящена разработке и исследованию метода моделирования на основе описания программно-логической структуры системы. Предложенный способ отображения системы в модели, предназначенной для исследования её временных характеристик, исследован с точки зрения корректности отображения основных элементов и аппрокси-мационных свойств полученных моделей.

Третья глава содержит разработку ме. тодики создания математического обеспечения на выбранном языке моделирования, реализующего предложенный метод. Изложены алгоритмы моделирования элементов системы и их взаимодействия. Показаны возможности пакета программ по сбору статистических данных о функционировании системы.

В четвёртой главе исследованы вопросы корректности алгоритмов управления моделированием и имитации параллельных процессов, протекающих в системе. Даны доказательства корректности основных программных решений, принятых при разработке пакета.

В пятой главе на примерах решения задач анализа при проектировании и исследования действующих многомашинных систем сбора и обработки экспериментальных данных показаны возможности и методы применения разработанного математического обеспечения.

В заключении представлены основные результаты работы и сформулированы выводы.

В двух приложениях приведены форма пакета данных, описывающих моделируемую систему, и состав средств математического обеспечения, вошедших в разработанный пакет программ.

Автор выносит на защиту следующие положения:

1) На основе анализа структур и целей исследования обоснована необходимость разработки специальных методов имитационного моделирования многомашинных систем сбора и обработки экспериментальных данныхсформулированы требования к методу моделирования и математическому обеспечению его реализации.

2) Предложен и разработан новый метод моделирования, базирующийся на описании программно-логической структуры системы:

— определены основные структурные элементы и отношения между ними,.

— определены средства задания отношений и их реализации в дин шике работы модели.

3) Установлены и проверены критерии адекватности модели исследуемому объекту:

— сохранение определяющих отношений между элементами систем,.

— возможность и способы построения аппроксимационных семейств моделей систем.

4) На основе разработанного метода моделирования создан пакет программ, который может быть включён в состав математического обеспечения широко распространённых серийных ЭВМ. б) Проведены доказательства корректности основных алгоритмов функционирования средств пакета. б) Показаны возможности и методика использования разработанных средств математического обеспечения, эффективность которого подтверждена решением с помощью пакета ряда задач анализа систем рассматриваемого класса.

5.4. Выводы.

I. Продемонстрированы примеры описания систем сбора и обработки данных при построении их моделей в рамках разработанного метода и пакета прогршм. Показаны гибкость и полнота разработанных средств математического обеспечения для представления различных моделей.

2. Показаны возможности пакета моделирующих программ для решения задач системного анализа как при проектировании комплексов (сравнение вариантов структуры системы, организации программного обеспечения, выбор технических средств), так и в исследованиях действующих систем: оценки характеристик в широком диапазоне исходных параметров, анализ возможностей расширения сферы применения.

3. Приведены результаты конкретных расчётов, проведённых при помощи разработанного пакета, дающие оценки зависимостей исследуемых динамических характеристик реальных систем от различных параметров.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

В результате проведённых исследований и разработок созданы новые эффективные средства для анализа многомашинных проблемно-ориентированных систем сбора и обработки данных на основе оценок их динамических временных характеристик. При этом решены следующие основные задачи.

1. Сформулированы требования к разработке математического обеспечения для моделирования систем рассматриваемого класса, базирующиеся на результатах анализа особенностей структуры и функционирования таких систем, целей и методов их исследования.

2. Разработан метод представления систем в имитационной программной модели, в основу которого положено введённое понятие программно-логической структуры. Определены объекты моделей, отображающие элементы программно-логической структуры и технические средства реализации систем.

3. Исследованы вопросы адекватности описания основных компонент моделей объектам системдоказана корректность определения элементов программно-логической структуры в широком классе систем массового обслуживания. Показано, что метод обеспечивает возможность построения семейств вложенных моделей, всё более точно аппроксимирующих исследуемую систему.

4. Создан пакет программ, реализующий предложенный метод моделирования на базе языка GPSS/360. В состав пакета входят средства для перемещения заявок в соответствии с маршрутами, управления очередями к процессорам, а также программы моделирования типичных элементов программно-логической и технической структуры систем. Варианты пакета могут быть использованы в среде ДОС АСВТ или ОС ЕС.

5. Проведено исследование корректности системной части и функциональных средств пакета, путём доказательства условий, при которых указанные алгоритмы защищены от порождения систематических ошибок в оценках характеристик моделируемых систем.

6. Показаны возможности и способы использования разработанного математического обеспечения, эффективность которого подтверждена решением с использованием пакета ряда задач системного анализа при проектировании и оценке действующих комплексов.

Результаты работ, изложенные в диссертации, докладывались на XII и ХУ Всесоюзных школах по автоматизации научных исследований (Бакуриани, 1978 и Усть-Нарва, 1981), Всесоюзной конференции «Многомашинные системы в автоматизации научных исследований» (Рига, 1978), I Всесоюзном семинаре по автоматизации научных исследований в ядерной физике и смежных областях (Душанбе, 198^), Международном совещании по проблемам математического моделирования в ядерно-физических исследованиях (Дубна, 1980).

По материалам диссертации опубликовано 7 печатных работ /61, 62,72,73,105−107/. Основные результаты содержатся в работах /61, 73,105−107/.

Разработанное математическое обеспечение внедрено и использовалось в ЛИЯФ ж СССР, а также в ИНЭУМ и ИДО НТО ж СССР. Ведётся работа по передаче пакета в фонд алгоритмов и программ НПО «Центр-программе ис тем», г. Калинин.

В заключение автор считает своим приятным долгом высказать искреннюю признательность всем разработчикам многомашинных систем автоматизации экспериментов в ЛИЯФ ж СССР, постоянное общение с которыми являлось важным стимулом для развития данной работы, а также выразить глубокую благодарность Ю. Ф. Рябову за научное руководство и постоянное внимание к работе.

Показать весь текст

Список литературы

  1. . Н. Доклад на совещании президентов. Академий наук социалистических стран. Москва, 15−18 февраля 1977 г.-В кн.: Социалистическая интеграция и наука.-М.: Наука, 1977, с. 105−113.
  2. АЛ. Процесс исследования как объект автоматизации.-АВТ, 1981, & 2, с. 84−89.
  3. С. Н., Рябов Ю. Ф. Автоматизация научных исследований в области ядерной физики высоких энергий.-В кн.: Материалы УН Всесоюзной школы по автоматизации научных исследований.-Л.: ЛИЯФ, 1974, с. 9−22.
  4. В. А. Структура и функции экспериментальной вычислительной системы АЕ Латвийской ССР.-В кн.: Многомашинные системы автоматизации научных исследований.: Тезисы докладов Всесоюзной конференции.-Рига: Зинатне, 1978, с. 5−6.
  5. Э. А. Архитектура вычислительных систем автоматизации научных исследований.-Вестник АН СССР, 1978, 2, с. 48−58.
  6. Я. П., Никитин А. И., Шалугин С. С. Двухмашинный комплекс для экспериментального звена вычислительной сети.-В кн.: Многомашинные системы автоматизации научных исследований.: Тезисы докладов Всесоюзной конференции.-Рига: Зинатне, 1978, с. 14−15.
  7. А. Н. и др. Система сплошной автоматической обработки результатов эксперимента по исследованию сечений фотоядер ных реакций.-В кн.: Вычислительные методы и программироваг-ние.-М.: МГУ, 1970, вып. 14, с. 3−26.
  8. А. Б., Зашеин П. Н. и др. Система обработки результатов физических экспериментов БЗСМ-4М.-В кн.: Обработка и интерпретация физических экспериментов.-М.: МГУ, 1975, вып. 4, с. 5−24.
  9. А. А. и др. Аппаратура многомашинного вычислительного комплекса ИФВЭ АН Казахской ССР.-В кн.: Автоматизация научных исследований на основе применения ЭВМ.: Тезисы докладов У1 Всесоюзной конференции.-Новосибирск: ИАЭ, 1981, с. 13−14.
  10. Ступин 10. В. Зарубежный опыт применения вычислительных средств в физическом эксперименте.-М., 1971.- 35 стр (Пре-принт/ФИАН: 126).
  11. HoiiaSin C. WJohnstone W.T., Spwzicncj U. The contio-6e Systemог the NS F Tandem Dale s Su^lj^/Э?^-35~+IVp. (P^epiint / 2) LaS oiatoitj :3>L/NSF / R / 1Ъ) .
  12. Quainij D.L. The data Aq^u s с tio n System joithe N5? xpcicme. nt at the Ruthe. i?oid LaSolcitoty-ChiPion, /97?16 p. (Preprint /Rutttfavd La6oia-toiLj: RL -18 014) .
  13. Biuins T and oth. Datcx Commoi notation crt the CERN Computei Centre. С?? А/ 0/Э72. — 22 p. (pnepiint / Data Hcmd? cnq Division-. ЪЪ/41/14).
  14. А. В. Этапы развития сети мини? ВМ ФИАН.-В кн.:Струк-тура, технические средства и организация систем автоматизации научных исследований.: Материалы X Всесоюзной школы по автоматизации научных исследований.-Л.: ЛИЯФ, 1977, с. 34−42.
  15. Ю. Ф., Весна Г. Ш., Хомутников В. П. Организация математического обеспечения системы коллективного пользования.-В кн.: Материалы УП Всесоюзной школы по автоматизации научных исследований.-Л.: ЛИЯФ, 1974, с. 535−540.
  16. Ю. Ф., Иватина Т. Н., Костычев В. И., Леонтьев В. В. Аппаратурные средства системы коллективного пользования.
  17. В кн.: Материалы УН Всесоюзной школы по автоматизации научных исследований.-Л.: ЛИЯФ, 1974, с. 541−548.
  18. Ю. Ф., Клопов Н. В., Новодворский Е, Г. Программные средства ЭВМ М-4030 для организации сбора и обработки данных от группы малых SBM.-Управляющие системы и машины, 1978, № I, с. 103−106.
  19. Ю. Ф., 1улин А. П., Клопов Н. В., Колыванова Н. Г., Па-лецкий А. Г. Программное обеспечение системы коллективного пользования на базе ОС ЕС для накопления и экспресс-обработки экспериментальной информации.-Л., 1979.-22 стр. (Препринт/ ЛИЯФ:512).
  20. Авен 0. И., Коган Я. А. Математические модели сложных вычислительных систем.(Обзор).-Автоматика и телемеханика, 1971,1. Jft I, с. I09−121.
  21. В. М. Оценка эффективности сложных систем и организация вычислительных процессов.-В кн.: Математическое обеспечение ЭЦВМ.-Киев: Ж АН УССР, 1972, с. 3−17.
  22. А. П. О выборе показателей производительности ЭВМ с мультипрограммной организацией.-Цифровая вычислительная техника и программирование, 1971, $ 6, с. 129−136.
  23. K^einnockL. SchedufmcjQueuecny and Deias inTcme. -Schaied Systems and Computei Net-urot-ks .-In-. Сомрц-idT. Communi cation Metzcrozks. /Ed. 4ц Ы. A6? amson-, F. F. Kuo -New Jtn. setf: Pizntdce-Ha e?, /9?з, p. 9S--MI.
  24. В. В., Яшков С. Ф. Эффективность методов организации вычислительного процесса в АСУ.-М.: Статистика, 1975.-255 с.
  25. F^ynn M.J. Some Computet Olqa^i sofion ci^d ~thet2 ?#ectiv-hiss .-IEEE Tians. Com/a., /972, v. 2/, № 9, jo. 948 -360. Реферат: Экспресс-информация, ВТ, 1973, № 10.
  26. Н. В. Методы, средства и результаты оценки и классификации вычислительной нагрузки ЭВМ .-Зарубежная радиоэлектроника, 1982, 12, с. 40−55.
  27. Модели элементов многопроцессорной вычислительной сети/ Под ред. В. В. Пирогова, А. П. Батенко.-Рига: Зинатне, 1974.-112 с.
  28. Sifskitad V., Rosen hecicl J. Seek Timesoi Ъ (zk File P^ocessincj: some Results -§?om Pio 6aS i littj Theoic{.-- Cornet. J. Л /3 76 0 V. /9 о /Э. 30 1 30 5″. реферат: Экспресс-информация, ВТ, 1977, № 19, с. 10−13.
  29. М. Д., Кириллов В. Е., Петерсон Э. Я. Оценка коэффициента простоя вычислительной системы со страничной организацией памяти.-АВТ, 1975, № 4, с. 58−61.
  30. . Я., Янбых Г. Ф. Оптимизация внешней памяти мультипроцессорных вычислительных систем.-АВТ, 1975, }"> 4, с. 62−65.
  31. Л. Б., Дрожжинов В. И., Мартщюсян В. Л. Методы и модели управления потоками данных в сетях ЭВМ.←Зарубежная радиоэлектроника, 1980, № 10, с. 3−27.
  32. Э. В., Стрекалёв А. А., Рогова 0. Е. Оценка времени задержки на передачу сообщений в сетевых диалоговых системах.-АВТ, 1980, 16 2, с. 8−12.
  33. В. А., Пузов В. Г. Анализ передачи информации в многомашинных системах с прямой связью.-АВТ, 1982, J6 2, с. 9−14.
  34. В. И., Лукин Э. Л., Редько В. А. Модель устройства сопряжения ЕС/ИРПР.-В кн.: Многомашинные системы автоматизации научных исследований.: Тезисы докладов Всесоюзной конференции.-Рига: Зинатне, 1978, с. 228.
  35. Ю. Ф., Хомутников В. П. Об оценках динамических характеристик многомашинных систем автоматизации экспериментальных исследований.-АВТ, 1981, № 6, с. 66−71.
  36. B^achei В.Н. WA? Speciat Puiposc P’iocesso7 Simufa-±-ог Рюугат. — Chitton, /3??, -25р. (Pmptint /Puthti^otd Laboiatoiy: RL- ??- /29 /С).
  37. Д. X., Балашов Е. П., Суровягина Л. А. Влияние длины информационных блоков на время обмена информацией между процессорами и ВЗУ.-Известия вузов. Приборостроение, т. ХУШ, 1975, J& 8, с. 61−65.
  38. Г. Т. Цифровая вычислительная машина как система массового обслуживания.-В кн.: Массовое обслуживание в системах передачи информации.-М.: Наука, 1969, с. 59−81.
  39. А. Н., Косачевская Л. Л., Новожилов Н. Л., Ромат-новцев В. В. Функциональная организация оперативного моделирования в системе автоматизации лабораторных физических исследований.-Управляющие системы и машины, 1980, № 5,с. I2I-I22.
  40. А. Н., Новожилов Н. Л., Романовцев В. В. Система статистического моделирования систем автоматизации экспериментов. -В кн.: Структура, технические средства и организация систем автоматизации научных исследований.-Л.: ЛИЯФ, 1981, с. 153−159.
  41. А. В., Полосьянц Б. А., Ступин Ю. В. Мини-ЗШ в экспериментальной физике,-ГЛ.: Атомиздат, 1975,-285 с.
  42. EUdATION Report. EUR-4l00e., Maich /363.
  43. SpeciSi’cat ton o-f Stanch HcqhiCraLj and CAMAC Czoite Contr оеегъ ТЧре Д. EUR-^600 d, Oct. /370.
  44. Miefsen А1.Я. An Analysis
  45. Technc (u
  46. Need sen N, R. The Simulation Ti me Sch a *ii nty Systems. — Communications of the A CM, /36 ?, v. 10, №? , /ь. 39? — 4/2.
  47. д. Оценка производительности вычислительных систем: Пер. с англ./ Под ред. В. В. Мартынюка.-М.: Мир, I98I.-576 с.
  48. B^own J. С. Л ciitica? Ov-eiview- о^ Computet Ре.1-¦^oimoh се EvaCu ation. In: Inf. Con-$. oh So^iвида neei inq. Sam Fianci sco, Ca /3-/5~ Oct. /9? A/.-V. г, /з. /3 3
  49. H. А., ЧерноваТ. Ф. Об имитационном моделировании операционных систем.-Программирование, 1981, $ 3, с. 77−85.
  50. ILtepp А. Анализ вычислительных систем с разделением времени: Пер. с англ./ Под ред. А. Н. Мямяина, В. К. Смирнова.-М.: Мир, 1970.-135 с.
  51. Дал У. И. Языки для моделирования систем с дискретными собы-тиями.-В кн.: Языки программирования: Пер. с англ./ Под ред. В. М. Курочкина.-М.: Мир, 1972, с. 344−403.
  52. Chin Ь/., Ъumont Л)., Wood R. Рег^оtmcince Analyses оq Muttipiocj 1о. ттес (Compute? System.-IBM J. Res. and Ъеьее., /9?5~, v. /9, л/°3, p. 26 5 2?/.
  53. Ю. В., Каратанов В. В., Шалобаев Ю. А. Исследование максимально допустимой загрузки многоуровневой вычислительной системы методами теории массового обслуживания.--Вопросы радиоэлектроники, сер. ЭВТ, 1978, вып. 8, с. 3−9.
  54. Е. Т., Петере он Э. Я. Влияние глубины буферизации сообщений от удалённых пользователей на частоту обращений к ЭВМ.-АВТ, 1975, № 4, с. 53−57.
  55. В. Н. Оценка функционирования многолинейных приоритетных систем- обработки информации методом объединённых потоков. -Управляющие системы и машины, 1982, № 2, с. 12−15.
  56. Л. Коммуникационные сети: Пер. с англ./ Под ред. А. А. Первозванского.-М.: Наука, 1970
  57. Т. Дж. Моделирование на GPSS : Пер. с англ./ Под ред. М. А. Файнберга.-М.: Машиностроение, 1980,-592 с.
  58. Ф. Дж. Языки моделирования.-В кн.: Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем: Пер. с англ./ Под ред. А. А. Петрова.-М.: Мир, 1975, с. 397−489.
  59. Дал У., Мюрхауг Б., Нюгорд К. СИМУЛА-67. Универсальный язык программирования: Пер. с англ./ Пер. К. С. Кузьмина, Е. И. Яковлева.-М.: Мир, 1969,-99 с.
  60. . М. и др. СЛЭНГ- система программирования для моделирования дискретных систем.-Киев: ИК Ш УССР, 1969,-413 с.
  61. В. И., Окольнишников В. В., Чинш Г. Д. Язык моделирования СИТРШ.-В кн.: Моделирование вычислительных систем. Системное моделирование- 3.-Новосибирск: ВЦ СО Ж СССР, 1975, с. 35−65.
  62. Основы теории вычислительных систем/ Под ред. С. А. Майорова. -М.: Высшая школа, 1978,-408 с.
  63. Г., Хауснер Б., Карр Г. СШСКРШТ, алгоритмический язык для моделирования: Пер. с англ./ Под ред. Н. П. Буслен-ко.-М.: Сов. радио, 1966.-152 с.
  64. Ю. И., Иванов А. Н. КИМДС- комплекс процедур имитационного моделирования обобщённых дискретных систем.-Программирование, 1978, № 5, с. 74−83.
  65. Е. К., Пухов Н. А. Система DESL для моделирования дискретных событий на основе пакета процедур в Алголе-60.
  66. В кн.: Тезисы докладов Всесоюзного совещания «Системы автоматизации научных исследований».-Рига: Зинатне, 1975, с. 78−80.
  67. Seemcm P.H., Soucy R.C. Simulating o-f Opeiatincf System. «IBM System J., 19 69 ^ v. 3, ы°, p.
  68. В. И., Насонов А. С., Серыков Г. С. Моделирование систем управления передачей и обработкой данных в системе scc-ii. -Управляющие системы и машины, 1982, № 2, с. 72−74.
  69. Е. Л. и др. Диалоговая система автоматизации имитационного моделирования.-Управляющие системы и машины, 1982, № 2, с. II6-II9.
  70. Диалоговые системы моделирования/ В. В. Пирогов, JI. П. Богомолов, С. Ф. Гайстеров, В. И. Удалов.-Рига: Зинатне, 1977.-176 с.
  71. Авен 0. И., 1Урин Н. Н., Коган Я. А. Оценка качества и оптимизация вычислительных систем.-М.: Наука, 1982,-464 с.
  72. В. В., Колин Н. Н., Серебровский Л. А. Математическое обеспечение управляющих ЦВМ.-М.: Сов. радио, 1972,-528с.
  73. В. П. Некоторые подходы к анализу систем автоматизации научных исследований.-В кн.: Материалы XII Всесоюзной школы по автоматизации научных исследований.-Тбилиси: Мецниереба, 1978, с. 3−4.
  74. В. П. Вопросы адекватности моделей, базирующихся на описании программно-логической структуры САЭ.-Л., 1982.20 с.(Препринт/ЛИЯФ:805).
  75. Ю. Ф. Разработка и исследование многомашинных систем коллективного пользования для автоматизации спектрометрических экспериментов: Дис. .докт. техн. наук.-Л., I98I.-329 с.
  76. М. В. и др. Многомашинный комплекс автоматизации физического эксперимента. Системное матобеспечение.-В кн.: Второй Всесоюзный семинар по автоматизации научных исследований в ядерной физике и смежных областях.-Новосибирск: ИЯФ, 1982, с. 44−45.
  77. НО. Афанасьев А. А. и др. Типовая спектрометрическая система на базе SBM с магистральным каналом-МАЯК.-В кн.: I Всесоюзное совещание по автоматизации научных исследований в ядерной физике.-Киев: Ж АН УССР, 1972, с. 12.
  78. А. И. Монитор для специализированных систем автоматизации экспериментов.-В кн.: Структура, технические средства и организация систем автоматизации научных исследований.-Л.: ЛИЯФ. 1982. с. 16−116.
  79. В. Методология программирования: Пер. с англ./ Под ред. А. П. Ершова.-М.: Мир, I98I.-265 с.
  80. ., Риту М., Ружие Ж. Работа ЭШ с разделением времени: Пер. с франц./ Под ред. С. С. Лаврова.-М.: Наука, 1972.-207 с.
  81. В. В. Распределение ресурсов в вычислительных системах. -М.: Статистика, 1979.-248 с.
  82. Н. Очереди с приоритетами: Пер. с англ./ Под ред. В. В. Калашникова.-М.: Мир, 1973.-280 с.
  83. Ю. К. Случайные потоки и теория восстановления.
  84. В кн.: Кокс Д., Смит В. Теория восстановления: Пер. с англ./ Под ред. Ю. К. Беляев а.-М.: Сов. радио, 1967, с. 237−288.
  85. Т. Л. Элементы теории массового обслуживания и её приложения: Пер. с англ./ Под ред. И. Н. Коваленко.-М.: Сов. радио, I97I.-520 с.
  86. Chandij K.H.) Cetzocj U.^ Woo L. Panameiric Analyst’s Quzueinq Nz-Litok Models. I&M J.Res. and Ъеъее.0v. 19, № i, p. 36−42 .
  87. Chandtj K.M., Sauei CM. A^p^oKlmatt Analysis oj с^&печа С Se^vei Hode. Cs, — IBM J.ges.ctncl DenreC., /97f, v./9 па/°3, p. Зо/ 3 /3
  88. Chandij K.M.n Gei-zocj U.yWooL. AppioKimate Analysis о$ cjemtaC Queuein^ Networks. IВM J. R.es. ana! SeTyeC. J9l5,v. 19, л/°/, /э.43−50 .
  89. Ф. А., Герла М., Пиблз Р. У., Маннинг 3» Г. Методы моделирования и измерений в сетях с коммутацией пакетов: Пер. с англ.-ТИИЭР, 1978, т. 66, № II, с. 156−185.
  90. Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука: Пер. с англ./ Под. ред. Е. К. Масловского.-М.: Мир, 1978.-420 с.
  91. Ф. Моделирование на вычислительных машинах: Пер. с англ./ Под ред. И. Н. Коваленко.-М.: Сов. радио, 1972.-288 с.
  92. В. Н. Автоматизация имитационного моделирования сложных систем.-М.: Наука, 1977.-239 с.
  93. А. Н., Кораблин М. А., Шамашов М. А. Имитационное моделирование системы автоматизации эксперимента с использованием эмуляторов полной конфигурации.-Управляющие системыи машины, 1979, JS 4, с. 124−127.
  94. В. И., Куценко А. В., Подгорецкий М. И. Статистика отсчётов при регистрации ядерных частиц.-М.: Физматгиз, 1959.-411 с.
  95. Мартин №. Системный анализ передачи данных, т. 2: Пер. с англ./ Под ред. В. С. Лапина, А. Т. Белевцева.-М.: Мир, 1975.-431 с.
  96. Ю. А. Гомоморфизмы и модели.-М.: Наука, 1975.-151 с.
  97. Мер бае в В. М. Некоторые вопросы методологии аппроксима-ционного моделирования.-В кн.: Оптимизация и моделирование сложных систем.-Алма-Ата: Наука, 1976, с. 63−74.
  98. Ю. В. Алгебра составных программ.-В кн.: Обработка и интерпретация результатов наблюдений.-М.: МГУ, 1981, с. 120−124.
  99. В. Н., Криницкий Н. А. Анализ коллективов алгоритмов. -Программирование, 1982, В 2, с. 3−17.
  100. Программное обеспечение АСВТ М-4030, ДОС АСВТ. Пакеты прикладных программ. Моделирование дискретных систем МОСТ .М.: ИНЭУМ, 1978,-125 с.
  101. ЕС ЭВМ. Пакет прикладных программ для моделирования и исследования на ЭВМ дискретных систем. Описание языка. ПРО.309.007.Д1.-Таллин, 1980.-626 с.
  102. В. П. Граф.-Математическая энциклопедия, т. I.-M.: Сов. энциклопедия, 1977, с. II05-II08.
  103. Государственная система промышленных приборов и средств автоматизации: Отраслевой каталог на серийно выпускаемое и перспективное оборудование.-М.: ЦНИИТЭИ приборостроения, 1982, т. 5, вып. 3.-77 с.
  104. Ю. В. Методы автоматизации физических экспериментови установок на основе ЭВМ.-М.: Энергоатомиздат, 1983.-288 с.
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?