Дипломы, курсовые, рефераты, контрольные...
Срочная помощь в учёбе

Моделирование и оптимизация структуры многопроцессорных вычислительных систем автоматизированного управления в реальном времени

Диссертация: Моделирование и оптимизация структуры многопроцессорных вычислительных систем автоматизированного управления в реальном времени
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Полученные в работе практические и теоретические результаты позволяют осуществлять оценку эффективной производительности и основных характеристик надежности с целью выбора эффективной конфигурации МВК, используемых в системах автоматизированного управления сложными технологическими процессами, оценивать быстродействие спецпроцессоров и выбирать их рациональную структуру на этапе проектирования… Читать ещё >

Содержание

  • Глава I. АНАЛИЗ ПРОЦЕССА ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ МНОГОПРОЦЕССОРНЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ (МВС) АВТОМАТИЗИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ
    • 1. 1. Функционирование МВС автоматизированного управления в реальном времени
    • 1. 2. Выбор макроопераций для реализации аппаратными средствами
    • 1. 3. Анализ алгоритмов обработки информации и управления в МВС
    • 1. 4. Методы разрешения конфликтов при обращении процессоров к общей памяти
  • Глава II. МОДЕЛИ ОЦЕНКИ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ МВС
    • 2. 1. Аналитическая модель расчета производительности для МВС с произвольным количеством однородных процессоров и одношинным интерфейсом
    • 2. 2. Аналитическая модель расчета производительности для МВС с произвольным количеством однородных процессоров и шин интерфейса
    • 2. 3. Аналитическая модель расчета производительности для МВС с разнородными процессорами и одношинным интерфейсом
    • 2. 4. Аналитическая модель расчета производительности для МВС произвольной конфигурации
  • Глава III. МОДЕЛИ ОЦЕНКИ НАДЕЖНОСТИ МВС
    • 3. 1. Аналитическая модель расчета надежности для МВС с произвольным количеством однородных процессоров и одношинным интерфейсом
    • 3. 2. Аналитическая модель расчета надежности для МВС с произвольным количеством однородных процессоров и шин интерфейса
    • 3. 3. Аналитическая модель расчета надежности для МВС с разнородными процессорами и одношинным интерфейсом
    • 3. 4. Аналитическая модель расчета надежности для МВС произвольной конфигурации
  • 71−1 050 003.tif (2305×3447x
    • 3. 5. Имитационная модель функционирования
  • МВС произвольной конфигурации
  • Глава IV. МОДЕЛИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ МВС
    • 4. 1. Аналитическая модель функционирования МВС с произвольным количеством однородных процессоров и одношинным интерфейсом
    • 4. 2. Аналитическая модель функционирования МВС с произвольным количеством однородных процессоров и шин интерфейса
    • 4. 3. Аналитическая модель функционирования МВС с разнородными процессорами и одношинным интерфейсом
    • 4. 4. Аналитическая модель функционирования МВС произвольной конфигурации
  • Глава V. МЕТОДЫ ВЫБОРА ЭФФЕКТИВНОЙ СТРУКТУРЫ МВС ПРОИЗВОЛЬНОЙ КОНФИГУРАЦИИ
    • 5. 1. Формализация задач выбора эффективного варианта МВК систем управления непрерывным процессом
    • 5. 2. Адаптивные поисковые методы оптимизации сложных систем
    • 5. 3. Методы решения многокритериальных задач оптимизации эволюционными алгоритмами
    • 5. 4. Методы решения задач условной оптимизации адаптивными поисковыми алгоритмами
    • 5. 5. Имитационный эволюционный алгоритм
  • Глава VI. ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА ПОВЫШЕНИЯ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫХ МВС
    • 6. 1. Оценка эффективного быстродействия спецпроцессоров
    • 6. 2. Повышение производительности МВС за счет использования спецпроцессоров
      • 6. 2. 1. Методы и средства вычисления тригонометрических функций
      • 6. 2. 2. Методы и средства вычисления квадратного корня
      • 6. 2. 3. Использование тригонометрических и логарифмических функций для вычисления выбранного множества
  • 71−1 050 004.tif (2308×3449×2 tiff)
  • 71−1 050 005.tif (2326×3460x

Моделирование и оптимизация структуры многопроцессорных вычислительных систем автоматизированного управления в реальном времени (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность работы. Значительное увеличение информации об — управляемых процессах, сложность и большое количество задач обработки получаемой информации приводит к резкому сокращению времени, отведенного для принятия решения. Дефицит времени предъявляет высокие требования к производительности и надежности систем автоматизированного управления, работающих в реальном масштабе времени, а это, в свою очередь, заставляет повышать требования к конфигурации вычислительных комплексов (ВК), которые являются основой таких систем. В ВК происходит обработка поступающей информации и выдача решений на управление объектами и технологическими процессами. Выбирая эффективную структуру ВС, мы, тем самым, повышаем основные показатели эффективности (производительность и надежность с учетом стоимости) всего комплекса обработки информации и автоматизированного управления технологическим процессом в реальном времени в целом.

Еще в прошлом десятилетии массово параллельные вычислительные системы создавались как уникальные экземпляры в исследовательских центрах, а вся компьютерная индустрия стремительно развивала однопроцессорные системы или системы, состоящие из нескольких процессоров. В настоящее время многопроцессорные системы — основа продукции преуспевающих компьютерных фирм, а их использование при разработке перспективных систем автоматизированного управления сложными технологическими процессами стало почти обычным явлением.

Однако введение дополнительных процессоров вместе с соответствующим увеличением памяти и мощности устройств ввода-вывода не дает линейного возрастания эффективности вычислительных комплексов. Анализ алгоритмов ВК обработки информации и автоматизированного управления в реальном времени показывает, что ряд функций (макроопераций), используемых в алгоритме при программной реализации, занимает значительное время. Поэтому для повышения эффективной производительности ВС необходимо переходить к аппаратному принципу реализации макроопераций, т. е. разрабатывать многопроцессорные вычислительные системы (МВС) с разнородными процессорами. Это, в свою очередь, требует разработки математического аппарата и инструментальных средств оценки эффективности перспективных ВС, моделирования процесса их функционирования, оптимизации их структуры. Все изложенное и позволяет сделать вывод об актуальности темы данной диссертационной работы.

Цель диссертации. Разработать теоретические основы и инструментальные средства для выбора структур эффективных специализированных МВС автоматизированного управления в реальном времени.

71−1 050 006.tif (2313×3452×2.

Цель достигается путем решения следующих задач:

— разработка методики анализа алгоритмов обработки информации, реализуемых в процессе оперативного управления в реальном времени и выбора макроопераций для аппаратной реализации на специализированных процессорах;

— разработка комплекса математических моделей расчета основных показателей производительности и надежности МВС различных конфигураций;

— разработка математической модели функционирования МВС;

— проверка адекватности математических моделей с помощью имитационного моделирования и апробации на реальных МВС;

— разработка метода определения эффективного быстродействия спецпроцессоров МВС;

— формализация задач выбора эффективной конфигурации специализированной МВС и анализ свойств возникающих оптимизационных задачобоснование и построение оптимизационных алгоритмов, эффективно решающих полученные задачи оптимизации, их анализ и сравнение;

— разработка системы поддержки принятия решений при выборе эффективной конфигурации МВС обработки информации и автоматизированного управления в реальном времени;

— разработка методов и аппаратных средств для вычисления макроопераций, выбранных для аппаратной реализации;

— разработка методов разрешения конфликтов при обращении процессоров к общей оперативной памяти (ОП).

Методы исследований. Для реализации сформулированных задач использовались методы теории вероятностей и математической статистики, теории оптимизации, теории массового обслуживания и теории имитационного моделирования.

Научная новизна.

Впервые разработаны математическое обеспечение и инструментальные средства оптимизации структуры технических средств реализации автоматизированного управления технологическими процессами в реальном масштабе времени, в частности:

— для моделирования работы МВС предложена и исследована новая аналитическая модель массового обслуживания, включающая в свою структуру произвольное количество типов потоков требований, произвольное количество потоков требований каждого типа и произвольное количество обслуживающих приборов;

— впервые разработаны и исследованы аналитически модели оценки производительности и основных характеристик надежности МВС произвольной конфигурации;

71−1 050 007.tif (2296×3441×2.

— впервые разработана математическая модель функционирования, позволяющая осуществлять оценку эффективной производительности МВС, с учетом выхода из строя и восстановления элементов, входящих в ее состав;

— обоснованы и построены новые методы, позволяющие оптимизировать структуру МВС с помощью наиболее эффективного для данной задачи алгоритма оптимизации;

— предложена новая методика анализа алгоритмов обработки информации и управления с целью выбора макроопераций для их аппаратной реализации.

Практическая ценность.

Полученные в работе практические и теоретические результаты позволяют осуществлять оценку эффективной производительности и основных характеристик надежности с целью выбора эффективной конфигурации МВК, используемых в системах автоматизированного управления сложными технологическими процессами, оценивать быстродействие спецпроцессоров и выбирать их рациональную структуру на этапе проектирования, разрабатывать структурные схемы устройств спецпроцессоров для реализации базового набора макроопераций.

Исследования проводились в рамках НИР в КВКУРЭ ПВО, заданных главнокомандующим войск ПВО и по проектам межотраслевых программ Минобразования России и Минатома России, а так же в рамках заказ-наряда НИР НИИ СУВПТ, финансируемых из средств федерального бюджета. Кроме того, отдельные исследования диссертационной работы поддерживались грантом научного фонда аэропорта г. Франкфурт на Майне (Германия).

Автор защищает.

1. Комплекс математических моделей оценки характеристик надежности специализированных МВС произвольной конфигурации.

2. Комплекс математических моделей оценки показателей производительности специализированных МВС произвольной конфигурации.

3. Математическую модель функционирования специализированной МВС произвольной конфигурации.

4. Методику выбора базового набора макроопераций для аппаратной реализации.

5. Численные методы, алгоритмы и технические средства для аппаратной реализации базового набора макроопераций.

6. Метод разрешения конфликтов, основанный на сдвиге начала циклов работы процессоров относительно друг друга.

7. Комплекс алгоритмов адаптивного поиска для выбора эффективной структуры МВС произвольной конфигурации.

8. Метод выбора эффективного алгоритма адаптивного поиска для решения произвольной оптимизационной задачи.

71−1 050 008.tif (2325×3460×2 tiff).

Реализация результатов работы.

Основные научные и практические результаты использованы при разработке комплекса предложений по совершенствованию средств вычислительной техники для систем автоматизированного управления воздушным движением, о чем имеются акты о внедрении от главного штаба ВВС, в/ч 3 059, и Красноярского филиала ГУДП «Аэронавигация центральной Сибири».

На разработанные аппаратные средства, реализующие функции, выбранные с помощью предложенной в диссертации методики, получено восемь авторских свидетельств на изобретение.

Математическая модель функционирования МВС, состоящей из произвольного количества разнородных процессоров, объединенных с общей памятью (ОГТ) произвольным количеством шин, алгоритмы оптимизации и схемы устройств вычисления функций, предложенные в диссертации, используются в учебном процессе кафедры системного анализа и исследования операций Сибирской аэрокосмической академии по дисциплинам «Теория оптимизации», «Управление сложными системами», «Проектирование сложных систем».

Математическое и алгоритмическое обеспечение выбора эффективной конфигурации МВС реализовано в виде системы поддержки принятия решений при разработке ВК систем обработки информации и автоматизированного управления в реальном времени, что дает возможность широкого применения их на практике.

Апробация работы.

Основные положения и отдельные результаты диссертационной работы представлялись и обсуждались на региональных и Всероссийских конференциях: третьей, четвертой и пятой НТК Красноярского высшего командного училища радиоэлектроники противовоздушной обороны (КВКУРЭ ПВО) (Красноярск 1987, 1989, 1997), первой НТК Военной академии республики Беларусь (Минск, 1996), международном симпозиуме «Непараметрика 97"(Красноярск, 1997), четвертой межвузовской научно-практической конференции (Красноярск, 1997), пятой НТК Московского ВУРЭ ПВО (Москва, 1997), четвертой межвузовской НТК НВЗРКУ ПВО (Нижний Новгород, 1997), четырнадцатой НТК СанктПетербургского ВУРЭ (СанктПетербург, 1998), международной НТК (Воронеж, 1998), четвертой Всероссийской конференции «Проблемы информатизации региона, ПИР-98» (Красноярск, 1998), международной конференции «Информатизация правоохранительных систем» (Москва, 1999), международном симпозиуме «Непараметрика 2000» (Красноярск, 2000).

Отдельные разделы и диссертационная работа в целом обсуждались на научных семинарах кафедры системного анализа и исследования операций Сибирской аэрокосмической академии (1996;2001), кафедры вычислительной.

71−1 050 009.tif (2286×3434×2 техники и автоматики КВКУРЭ ПВО (1995;1998) и кафедры информатики и математики Сибирского юридического института МВД РФ (1999;2001).

Публикации. По результатам проведенных теоретических и экспериментальных исследований опубликовано более шестидесятипечатных работ.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, шести глав, заключения и библиографии.

Заключение

.

В данной диссертационной работе осуществлено решение научной проблемы выбора эффективных структур специализированных многопроцессорных вычислительных комплексов (МВК) систем автоматизированного управления в реальном времени, имеющей важное народно — хозяйственное значение.

Значимость полученных результатов в общем виде заключается в возможности их использования для разработки МВС с разнородными процессорами, «выбора их рациональной структуры, а также для использования их при предварительной оценке производительности и надежности разрабатываемых МВС.

1. Сформулирована и решена актуальная научно-техническая задача повышения эффективности специализированных МВС автоматизированного управление в реальном времени за счет аппаратной реализации выбранного множества макроопераций.

2. Построена математическая модель функционирования МВС, состоящей из произвольного количества неоднородных процессоров и шин интерфейса, объединяющих процессоры с общей ОП, которая учитывает возможность выхода из строя и восстановление элементов, входящих в структуру.

3. Разработаны численно-аналитические методы оценки показателей производительности и надежности МВС, основанные на исследовании СМО специального типа, которые, в отличие от известных, позволяют оценивать эти показатели при произвольном количестве типов процессоров, произвольном числе процессоров каждого типа и шин, объединяющих процессоры с общей оперативной памятью.

4. Разработан численный метод и алгоритм оценки эффективного быстродействия спецпроцессоров.

5. Предложен метод разрешения конфликтов, основанный на сдвиге начала циклов работы процессоров относительно друг друга и показана эффективность его использования при обращении процессоров к общей оперативной памяти.

6. Разработана методика выбора базового набора макроопераций для их аппаратной реализации.

7. Для решения задач выбора эффективной структуры МВС произвольной конфигурации разработана модификация алгоритмов-адаитивиаго поиска для сложных,.задач"., у. с, д одной оптимизации алгоритмически заданных функций смешанных переменных.

71−1 050 306.tif (2277×3428×2.

8. Предложен метод выбора эффективной структуры эволюционных алгоритмов адаптивного поиска для решения произвольной оптимизационной задачи.

9. Предложены методы, алгоритмы и технические средства для аппаратной реализации выбранных макроопераций. По разработанным техническим решениям получено 8 авторских свидетельств на изобретения.

10. Разработана программная система поддержки принятия решений при выборе структуры МВС комплексов обработки информации и автоматизированного управления в реальном времени.

11. Решены практические задачи выбора эффективных вариантов МВС для подразделений противовоздушной обороны и системы управления воздушным движением аэропорта крупного города.

71−1 050 307.tif (2301×3444×2 tiff).

Показать весь текст

Список литературы

  1. О.И., Коган А. Я. Управление вычислительным процессомв ЭВМ (Алгоритмы и модели). М.: Энергия, 1978. — 240 с.
  2. А.Г., Галицын A.A., Иванников А. Д. Проектирование радиоэлектронной аппаратуры на микропроцессорах: Программирование, типовые решения, методы отладки, — М.: Радио и связь, 1984, — 272 с.
  3. Ахо А., Хопкрофт ДЖ., Ульман Дж. Построение и анализ вычислительных алгоритмов: Пер. с англ. А. О. Слисенко./ Под ред. Ю. В. Матиясевича, — М.: Мир, 1979.-536с.
  4. К.П., Богуславский Л. Б., Штейнберг В. И. Анализ конфликтов в общей памяти мультипроцессорных систем. // Автоматика и вычислительная техника, 1980, № 6, С. 27−32.
  5. В.Д., Смолов В. Б. Аппаратная реализация элементарныхфункций в ЦВМ,— Л.: ЛГУ, 1975, с. 78.
  6. В.Д., Селютин С. А. Вычисления элементарных функцийв ЭВМ,— М.: Радио и связь, 1982.
  7. Л.Б., Крейнин А. Я. Анализ влияния аппаратных конфликтов на производительность мультипроцессорных систем. // Управляющие системы и машины, 1981, № 2, С. 42−47.
  8. B.C. Принципы построения многопроцессорных вычислительных комплексов «Эльбрус». М.: ИТМ и ВТ АН СССР, 1977, Препринт № 1,-53с.
  9. A.A., Воробьев H.H., Дшхунян В. Л. Микропроцессорные БИС и микро-ЭВМ. Построение и применение // Под ред. A.A. Васенкова.- М.: Сов. радио, 1980- 280с.
  10. Е.С., Овчаров Л. А. Теория вероятностей. 2-е издание, — М.: Наука, 1973, — 366с.
  11. Е.С. Теория случайных процессов и ее инженерные приложения,— М.: Наука, — 1991, — 383с.
  12. Вычислительные системы параллельной обработки информации // В кн.: Радиоэлектроника в 1979 году. Обзор по материалам зарубежной печати 1. Вычислительная техника. Математическое обеспечение, — М.: НИИ ЭИР, 1980, С. 9−44.
  13. .А. Оптимальное взаимодействие между двумя параллельными процессами, — Программирование, 1980, № 3, С. 64−67.
  14. .В., Коваленко И. Н. Введение в теорию массового обслуживания,— М.: Наука, 1966.-'423с.
  15. Головкин, Б. А. Методы и средства параллельной обработки информации // В кн.: Итоги науки и техники. «Теоретическая кибернетика.» Том 17. М.: ВИНИТИ, 1979, С. 85−193.
  16. .А. Многопроцессорные вычислительные комплексы «Эльбрус». Обзор // Программирование, 1986, № 4, С. 76.87.
  17. O.A., Елынин Е. Ю., Терсков В. А., Чичев C.B. Изобретение на специальную тему//АС № 325 229 1991г.
  18. O.A., Елынин Е. Ю., Терсков В. А., Чичев C.B. Изобретение на специальную тему//АС № 321 562 1990г.
  19. В.Р. Многокритериальная оптимизация систем управления сложными объектами методами эволюционного поиска.-Дисс. на соиск. уч. ст. канд. техн. наук Красноярск: Сибирская аэрокосмическая академия, 1999, — 152 с.
  20. Ю.И. Методы оптимизации. // Учебное пособие для вузов, — М.: Сов. радио, 1980, — 272с.
  21. Ю.Н., Лобанов Л. П., Терсков В. А., Тимофеев Г. С. Изобретение на специальную тему // АС № 243 291, АС. Ш43 291х№ 1 015 380.
  22. Ю. Димитриев. Самодиагностика систем из однотипных блоков. Вопросы теории и построения вычислительных систем (Вып. 73). Новосибирск. ИМ СОАН СССР. 1978, С. 107−121.71.1 050 309.tif (2308×3449×2 tiff)
  23. Дисковые массивы RAID. COMPUTERWORLD РОССИЯ. 27 мая1997.
  24. Э.В., Косарев Ю. Г. Однородные универсальные вычислительные системы высокой производительности. Новосибирск: Наука, Сибирское отделение, 1966, — 308 с.
  25. Э. Евреинов, В. Хорошевский. Однородные вычислительные системы. Новосибирск, Наука, 1978, 122 с.
  26. А.А., Незельский Д. А. Анализ алгоритмов связи с главной памятью в мультипроцессорных системах // Приборы и системы управления. 1976, № 4. С. 17.18.
  27. Н.Н., Хетагуров Я. А. К вопросу об оценке производительности ЭВМ с машинным языком второго уровня // Кибернетика, 1985, № 2, С. 41−47.
  28. В.Ф., Лобанов Л. П., Терсков В. А., Тимофеев Г. С. Оценка производительности многопроцессорных вычислительных систем при конфликтах в общей памяти блочной структуры // Автоматика и вычислительная техника, 1986, № 2, С. 7480.
  29. В.Ф., Лобанов Л. П., Пивоваров И. В., Терсков В. А., Тимофеев Г. С. Разрешение конфликтов при обращении микропроцессоров к общей памяти мультимикропроцессорных вычислительных систем // Микропроцессорные средства и системы, — 1990, № 3. С. 73−74.
  30. А.В. Многопроцессорные системы с программируемой архитектурой,— М.: Радио и связь, 1984.-240с.
  31. А.В. Принципы организации многопроцессорных ВС сверхвысокой производительности // Макропроц^ссорные средства и системы, 1984, № 2, С. 31−35.
  32. .М., Крейнтн А. Я. Модели конфликтов, в памяти мультипроцессорных систем, — Автоматика и вычислительная техника, 1982, № 2, С. 59−65.
  33. В.В. Параллельные вычислительные системы. М.: «Нолидж», 1999. — 320с.
  34. .А., Ушаков И. А. Справочник по расчету надежности М.: Советское радио, 1966, 425 с.
  35. A.A., Лобанов Л. П., Пивоваров И. В., Терсков В. А., Тимофеев Г, С. Метод анализа одного класса систем массового обслуживания и его использование для оценки производительности вычислительных систем // Программирование, № 5, 1988, С. 6−12.
  36. С. Кручинин. Стандартные тесты измерения производительности. COMPUTER WEEK Москва. 5(211), 8−14 февраля. 1996.
  37. В.В. Распределение ресурсов в вычислительных системах. М.: Статистика, 1979. — 247с.
  38. В.В., Штрик A.A. Эффективность однородных вычислительных систем, работающих в реальном масштабе времени // Управляющие системы и машины, 1978, № 1, С. 58−64v
  39. Л.П., Горбенко В. И., Пивоваров И. В., Терсков В. А., Тимофеев P.C. Изобретение на специальную тему // АС № 264 818, 1987 г.
  40. Л.П., Пучков П. Б., Терсков В. А., Тимофеев Г. С. Устройство для вычисления функций //• АС № 1 287 150. Бюл. № 4, 30.01.87 г.
  41. Л.П., Пучков П. Б., Терсков В. А., Тимофеев Г. С. Вычислительное устройство // АС № 1 283 755. Бюл. № 2, 15.01.87 г.
  42. Л.П., Печенюк Ю. И., Терсков В. А., Тимофеев Г. С. Устройство для вычисления тригонометрических функций // АС № 1 357 951. Бюл. № 45, 07.12.87 г.
  43. Л.П., Пивоваров И. В., Терсков В. А., Тимофеев Г. С., Шаров А. Д. Изобретение на специальную тему // АС № 255 535. 1987 г.
  44. Д.Р. Микропроцессоры. Технология, архитектура и применение // Пер. с англ. / Под ред. И. В. Прангишвилли.- М.: Энергия, 1979, — 224с.
  45. A.B. Асинхронные параллельные вычисления в модульной многопроцессорной ЭВМ // Известия АН СССР. Техническая кибернетика, 1980, № 2, с. 88−95 и № 3, С. 117−122.
  46. A.B., Мещеряков Г. А. Оценка производительности многопроцессорной вычислительной системы с учетом характеристик задач абонентов // Управляющие системы и машины, 1985, № 5, С. 3−8.71.1 050 311.tif (2356×3480×2 tiff)
  47. H.H. Структурное параллельное программирование // Программирование, 1975, № 3, С.3−4.
  48. В.А., Лазаревич Э. Г., Аксенов А. И. Расчет производительности многопроцессорных вычислительных систем. Справочное пособие.- Мн.: Выш. шк., 1985, — 208с.
  49. Мультипроцессорные вычислительные системы. // Под ред. Я. А. Хетагурова. М.: Энергия, 1971. — 320с.
  50. Мультипроцессорные системы и параллельные вычисления // Под ред. Ф.Г. Энслоу- Пер. с англ. Ю.С. Голубева-Новошилова и A.A. Щерса. М.: Мир, 1976. — 374с.
  51. А.П., Терсков В. А. Разрешение конфликтов при обращении процессоров к общей памяти Информатика и системы управления. Межвузовский сб. науч. тр./ выпуск 1- Красноярск: КГТУ, 1998, — С. 32−37.
  52. А.П., Харин М. Г. Математическая модель функционирования многопроцессорных вычислительных систем с разнородными процессорами // Тезисы докладов 4 межвузовской научно-практической конференции, — Красноярск: ККО фонда НТИ и ТДМ, 1997, — С. 79−80.
  53. Д. Нейман. Вероятностная логика и синтез надежных организмов из ненадежных компонент. Автоматы. М., ИЛ", 1956, с. 68 139.
  54. Л.А. Прикладные задачи теории массового обслуживания,— М.: Машиностроение, 1969, — 324 с.
  55. A.M. Аппаратные методы в цифровой вычислительной технике, — Минск: изд. БГУ им. В. И. Ленина, J977, 207с.71.1 050 312.tif (2308×3449×2 tiff)
  56. С.Б. Проектирование и надежность многопроцессорных ЭВМ,— М.: Радио и связь, 1988, 168 с.
  57. Т.Л. Элементы теории массового обслуживания и ее приложения // Пер. с англ. Е. Г. Коваленко. / Под ред. И. Н. Коваленко с предисловием Б. В. Гнеденко, — М.: Сов. радио, 1971.-520с.
  58. В.К. Математические модели теории массового обслуживания,— М.: Статистика, 1979.-96с.
  59. Л.Ф., Штрик A.A. Оценка потерь производительности многопроцессорных комплексов при конфликтах в секционированной общей памяти // Автоматика и телемеханика, 1978. № 10, С. 192−199.
  60. В.А. Принципы работы многомашинного вычислительного комплекса «Эльбрус». Учебное пособие, — М.: Моск. ун-та, 1981.-122с.
  61. Е.С. и др. Оптимизационные программные системы при поддержке принятия решений в проектировании сложных систем. Вестник КГТУ, вып. 5. Красноярск: КГТУ, 1996. С. 121−128.
  62. Е. С., Терсков В. А. Модели и методы оптимизации систем управления сложными объектами, — Красноярск: Сибирский юридический институт МВД России, 2000, 211с.
  63. Е.С., Семенкина О. Э., Терсков В. А. Методы оптимизации в управлении сложными системами // Учебное пособие. -Красноярск: Сибирский юридический институт МВД России, 2000, 254 с.
  64. В.А. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук // Киев: КВИРТУ ПВО, 1987. 163с.,
  65. В.А. Определение вероятностных характеристик вычислительных систем с разнородными процесорами // 1 НТК Военной академии республики Беларусь, — Минск: ВА республики Беларусь, 1996. С. 39−40.
  66. В.А. Выбор эффективного метода оптимизации сложных систем с помощью имитационных процессов // Вестник НИИ СУВПТ. Вып. 1. Красноярск: НИИ СУВПТ, 1999, С. 243 — 248.
  67. Терсков В. А/Цели и проблемы синтеза ВС, работающих в реальном масштабе времени // Международный симпозиум «Не-параметрика 2000». Красноярск: CAA, 2000, С. 63 — 70.
  68. В.А. Аппаратная реализация вычисления функций // Международный симпозиум «Непараметрика 2000». Красноярск: CAA, 2000, С. 151 — 158.
  69. В.А. Модели функционирования и методы оптимизации структуры многопроцессорных вычислительных систем, — Красноярск: Сибирский юридический институт МВД России, 2000, 335 с.
  70. В.А., Нечушкин А. П., Рогов C.B., Тынченко C.B. Ппро-ектирование сложных систем с использованием многопроцессорных средств вычислительной техники // Отчет по НИР: КВКУРЭ ПВО, «Механика», — Красноярск, 1997, 33с.
  71. Д. Оценка производительности вычислительных систем: пер. с англ. А. Ц. Горнина, Ю. Б. Котова, Л. В. Ухова. / Под ред. В. В. Мартынова.- М.: Мир, 1981, — 576с.
  72. Шенон Роберт Ю. Имитационное моделирование систем // Искусство и наука: Пер. с англ. / Под ред. Е. К. Масловского, — М.: Мир, 1978, — 418с.
  73. А.А. Оценка производительности многопроцессорных систем с приоритетным и неприоритетным обслуживанием в общей памяти // Вопросы специальной радиоэлектроники. Серия. Телемеханика и системы управления, вып. 2, 1974, С.96−105.
  74. А.А., Производительность однородных многопроцессорных комплексов с общей памятью. // Управляющие системы и машины, 1978, № 3, С. 55−61.
  75. А.А. Приближенный расчет потерь производительности и определение з>агрузки многопроцессорных комплексов при конфликтах в секционированной общей памяти // Управляющие системы и машины, 1979, № 5, С. 29−34.
  76. , L. (1994). The evolution ofevolvability in genetic programming. In Advances in Genetic Programming, (К. E. Kinnear, Ed.). MIT Press.
  77. , L. (1995). The Schema Theorem and Price’s Theorem. In Foundations of Genetic Algorithms 3, D. Whitley (Ed.). San Mateo, CA: Morgan Kaufmann.
  78. , T. (1992). The interaction of mutation rate, selection, and self-adaptation with a genetic algorithm. In Parallel Problem Solving from Nature 2, R. Maenner and B. Manderick (Eds.), Elsevier.
  79. , T. (1995). Order statistics for convergence velocity analysis in evolutionary algorithms. In Foundations of Genetic Algorithms 3, D. Whitley (Ed.). San Mateo, CA: Morgan Kaufmann.
  80. A.Bakhmurov, A. Kapitonova, R. Smelinasky DYANA: An Evironment for Embedded System Design and Analysis, in Proc. of 5-th International Conference TACAS'99, Amsterdam, The Netherlands, March 22−28, 1999. Springer (LNCS Vol.1579), pp.390−404
  81. A.Bakhmurov, A. Kapitonova, R. Smelinasky DYANA: An Evironment for Embedded System Design and Analysis, in Proc. of 32-nd Annual Simulation Symposium, San Diego, California, USA, April 1 1−15, 1999, pp.50−57
  82. Baeck, Т., Hofftneister, V., & Schwefel, H.-P. A survey of evolution strategies. In R. K. Below andL. B. Backer (Eds.), 71.1 050 315.tif (2305×3447×2 tiff)
  83. Genetic Algorithms: Proceedings of the Fourth International Conference. San Mateo, CA: Morgan Kaufmann. 1991. Pp. 2−9.
  84. Cieniawski, S. E. An investigation of the ability of genetic algorithms to generate the tradeoff curve of a multi-objective groundwater monitoring problem. Master’s thesis. University of Illinois at Urbana- Champaign. 1993.
  85. Deb, K. Genetic Algorithms in Multimodal Function Optimization. MS thesis, TCGA Report No. 89 002/ University of Alabama, 1989.
  86. , PJ. & Pashkevich, A. P. Computer aided control system design using a multiobjecove optimization approach. In Proceedings of the IEE Controls Conference. London, UK: IEE. 1985. Pp. 174−179.
  87. F.B. «Evolving artifical intelligence», Doctoral Dissertation, University of California, 1992b.
  88. Gavouras J.C., Davis R.H. Simulation tools computer system desing methodologies.- «Comput» J, 1981, 24, № 1. p 25−28. Экспресс информация. Серия. Вычислительная техника, 1982, № 1, реф. № 1, С. 2−6.
  89. , J. (1986). Optimization of control parameters for genetic algorithms. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics 16(1), 122−128.
  90. , J. (1995). Predictive models using fitness distributions of genetic operators. In Foundations of Genetic Algorithms 3,71.1 050 316.tif (2317×3455×2 tiff)
  91. D. Whitley (Ed.). San Mateo, CA: Morgan Kaufmann.
  92. Goodmen, P. Wollkott, G. Burkhart. Building on the Basics: An Examination of High-Perfomance Computing Export Control Policy in the 1990s. Centre for International Securiti and Arms Control. Stanford University. 1995, p. 78.
  93. Goldberg, D. E. Genetic algorithms in search, optimization and machine learning. Reading, MA: Addison-Wesley. 1989.
  94. Goldberg, D.E. Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning. Reading, MA: Addison-Wesley, 1989.
  95. Hajela, P, & Lin, C.-Y. Genetic search strategies in multicriterion optimal design. Structural Optimizatim, 4, 1992. Pp. 99−107.
  96. Horn J., Napfliotis N., Goldberg D.E. A Niched Pareto Genetic Algorithm for Multiobjective Optimization. Proceedings of the First IEEE Conference on Evolutionary Computation. Piscataway, NJ: IEEE Service Center, 1994. pp. 82−87.
  97. Horn, J., Napfliotis, N. Multiobjective Optimization Using the Niched Pareto Genetic Algorithm. IlliGAL Report No.93 005. Illinois Genetic Algorithms Laboratory. University of Illinois at Ur-bana-Champaign, 1993.
  98. , J. H. (1975). Adaptation in natural and artificial systems. University of Michigan Press, Ann Arbor.
  99. , S. A. (1989). Adaptation on rugged fitness landscapes. In Lecture Notes on Complexity, D. Stein (Ed.), Addison Wesley, 527−618.
  100. J. Kuhl, S. Reddy. Fault-Tolerance Considerations in Large, Multiple-Processor Systems. Computer. March, 1986. pp.56 67.
  101. , S.J., & Rawlins, G.J. E. Pareto oprimality, GA-easiness and deception. In S. Farrest (Ed.), Genetic Algorithms: Proceedings of the Fifth International Conference. SanMatea, CA: Morgan Kaufmann, 1993. Pp. 118−123.
  102. Manderick, B., de Weger, M. and P. Spiessens (1991). The genetic algorithm and the structure of the fitness landscape. Proceedings of the Fourth International Conference on Genetic Algorithms, San Mateo, CA: Morgan Kaufmann, 143−150.
  103. Muehienbein, H. and D. Schlierkamp-Voosen (1993). Predictive models for the breeder genetic algorithm. Evolutionary Computation 1(1), 25−49.
  104. , H., & Schlierkamp-Voosen, D. Predictive models for the breeder generic algo-rithm: I. Continuous parameter optimization. Evolutionary Computation, Ufi. 1993. Pp.25−49.
  105. Oei, C.K., Goldberg, D.E., Chang, S.J. Tournament Selection, Niching, and the Preservation of Diversity. IlliGAL Report No.91 011. Illinois Genetic Algorithms Laboratory. University of Illinois at Urbana-Champaign, 1991.
  106. F. Preparata, G. Metze, R. Chien. On connection assignement problem ofdiagnosable systems. IEEE Trans, on Electronic Computers. 1967, vol. EC-16, No 12, pp. 848−854.
  107. T. Sridhar, S. Thatter. Concurrent Checking of Program Flow in VLSI Processors. 1982 International Test Conference, Nov. 1982, pp. 191 — 199.
  108. R.Smelinasky, D. Kozlov, E. Voloschenko The Distance Computer-Based Training System, in Proc. of 19-th World Conference On Open Learning and Distance Education, Vienna, Austria, June 20 -24, 1999
  109. SPEC (http://www.specbench.org).
  110. Schaffer, J.D. Some Experiments in Machine Learning Using Vector Evaluated Genetic Algorithms. Unpublished doctoral dissertation, Vanderbilt University, 1984.
  111. Silverman, B. W. Density estimation forstatistics anddataanalysis, vol. 26 otMonographsonstatistics and applied probability. London: Chapman and Hall. 1986.71.1 050 318.tif (2319×3456×2 tiff)
  112. , N., & Deb, K. Multiobjective optimization using nondominated sorting in genetic algorithms. Evolutionary Computation, 20. 1994. Pp. 221−248.
  113. Syswerda, G. Uniform crossover in genetic algorithms. InJ. Schaffer (Ed.), Proceedings of the Third International Conference on Genetic Algorithms. San Mateo, CA: Morgan Kaufmann. 1989. Pp.2−9.
  114. Tandem (http://www.tandem.com), (http.V/www.Compaq, com).
  115. Y. Tamir, C. Sequin. Error Recovery in Multicomputers Using Global Checkpoints. Proc. 1984 International Conf. Parallel Processing, Aug. 1984, pp. 32−41.
  116. , G. 7. The influence of variation and of developmental constraints on the rate of multivariate phenotypic evolution, journal of Evolutionary Biology, Kl), 1989. Pp.45−66.
  117. Wilson, R B., & Macleod, M. D Low implementation cost IIR digital filter design using genetic algorithms. In WE/IEEE Workshop on Natural Algorithms in Signal Processing, vol. I. Chelmsford, UK: IEE. 1993. Pp.411−418.
Заполнить форму текущей работой

Заказал и сдал!