автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Методика нечеткой балансировки нагрузки открытого виртуального исследовательского пространства на основе имитационного эксперимента

На правах рукописи

УДК 681.5.015+681.5.04

//

004606193

НИКОЛАЕВ Андрей Валерьевич

МЕТОДИКА НЕЧЕТКОЙ БАЛАНСИРОВКИ НАГРУЗКИ ОТКРЫТОГО ВИРТУАЛЬНОГО ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОГО ПРОСТРАНСТВА НА ОСНОВЕ ИМИТАЦИОННОГО ЭКСПЕРИМЕНТА

05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (в науке и технике)

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

2 4 ет 2910

Ижевск 2010

004606193

Работа выполнена в государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Ижевский государственный технический университет»

Защита диссертации состоится «01» июля 2010 г. в II00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.065.06 при ГОУ ВПО «Ижевский государственный технический университет» по адресу: 426069, г. Ижевск, ул. 30 лет Победы, д.2, к.5, ауд.504.

Отзывы на автореферат, заверенные гербовой печатью, просим направлять по адресу: 426069, г.Ижевск, ул. 30 лет Победы, 2-503, ФГОУ ВПО «Ижевский государственный технический университет», секретарю диссертационных советов Мокеровой H.A. E-mail: dissovet@istu.ru

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке университета. С авторефератом можно ознакомиться на официальном сайте ГОУ ВПО ИжГТУ -http://www.istu.ru

Автореферат разослан « 28 » май_2010 г.

Научный руководитель

доктор технических наук, профессор Ефимов Игорь Николаевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Мурынов Андрей Ильич (г. Ижевск)

кандидат технических наук Девятков Владимир Васильевич (г. Казань)

Ведущая организация:

ГОУ ВПО «Удмуртский государственный университет»

Ученый секретарь диссертационного совета кандидат технических наук, доцент

В.Н. Сякгерев

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

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

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

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

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

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

анализировать при осуществлении развертывания программно-аппаратного комплекса открытого виртуального исследовательского пространства.

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

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

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи:

- исследование существующих способов повышения пропускной способности программно-аппаратной вычислительной среды и выявление недостатков на основе анализа состояния вопросов теории и практики их реализации;

- разработка метода балансировки нагрузки программно-аппаратного комплекса ОВИП, обеспечивающего повышение пропускной способности и снижение затрат на проектирование конфигурации комплекса;

- разработка имитационной модели комплекса открытого виртуального исследовательского пространства и способов ее масштабирования по компонентам;

- разработка способов формирования алгоритмов обслуживания задач, для анализа эффективности их применения в зависимости от различных начальных условий моделирования;

- разработка модели нечеткого вывода, обеспечивающей изменение структуры программно-аппаратного комплекса;

- анализ существующих способов оптимизации расписания задач на предмет возможности использования для повышения пропускной способности ОВИП;

- разработка эффективных вычислительных схем и алгоритмов формирования и преобразования структуры программно-аппаратного комплекса, атак же анализа и балансировки нагрузки;

- разработка технологии и создание программного обеспечения балансировки нагрузки комплекса открытого виртуального исследовательского пространства, реализующих разработанные средства и методы моделирования и анализа нагрузки программно-аппаратного комплекса.

- проведение экспериментальных исследований разработанных средств и методов для оценки их эффективности и возможностей использования при решении различных прикладных задач, связанных с функционированием ОВИП.

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

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

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

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

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

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

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

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

На защиту выносятся результаты разработки и исследования методики нечеткой балансировки нагрузки программно-аппаратного комплекса открытого виртуального исследовательского пространства на основе имитационного эксперимента, имитационной модели ОВИП, методов и алгоритмов формирования, преобразования и анализа моделей, а также результаты практической реализации этих моделей, методов и алгоритмов - технология и программные средства нечеткой балансировки нагрузки для решения различных прикладных задач, связанных функционированием открытого виртуального исследовательского пространства, в том числе:

- результаты исследования различных способов повышения пропускной способности программно-аппаратной вычислительной среды и выявления недостатков на основе анализа состояния вопросов теории и практики их реализации;

- методика нечеткой балансировки нагрузки программно-аппаратного комплекса ОВИП на основе имитационного эксперимента, обеспечивающая повышение пропускной способности и снижение затрат на проектирование конфигурации комплекса;

- имитационная модель комплекса открытого виртуального исследовательского пространства и способ ее масштабирования по компонентам;

- модели хранения аппаратных конфигураций, требуемых критериев оптимизации, расписания задач;

- способ формирования алгоритмов обслуживания задач, для анализа эффективности их применения в зависимости от различных начальных условий моделирования;

- модель нечеткого вывода, обеспечивающая изменение структуры комплекса для повышения его пропускной способности;

- результаты анализа существующих способов оптимизации расписания задач на предмет возможности применения для повышения пропускной способности комплекса;

- математическая модель оптимизации расписания загрузки ресурсов открытого виртуального исследовательского пространства;

- эффективные вычислительные схемы и алгоритмы формирования и преобразования структуры программно-аппаратного комплекса, а так же анализа и балансировки его нагрузки;

- технология и программное обеспечение нечеткой балансировки нагрузки комплекса, реализующих разработанные средства и методы моделирования и анализа нагрузки программно-аппаратного комплекса открытого виртуального исследовательского пространства.

- результаты проведенных экспериментальных исследований разработанных средств и методов для оценки их эффективности и возможностей использования при решении различных прикладных задач, связанных с функционированием ОВИП.

Научная новизна полученных результатов определяется впервые проведенными исследованиями, в результате которых разработана имитационная модель программно-аппаратного комплекса открытого виртуального исследовательского пространства и методика нечеткой балансировки нагрузки комплекса на основе имитационного эксперимента, а также разработаны методы, построены алгоритмы и созданы технология и программные средства нечеткой балансировки нагрузки комплекса, что качественно повышает возможности решения практических задач поддержки функционирования открытого виртуального исследовательского пространства, тем самым, вносит существенный вклад в решение задач проектирования, развертывания и сопровождения ОВИП, в ходе которых:

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

- разработана методика балансировки нагрузки программно-аппаратного комплекса открытого виртуального исследовательского пространства на основе имитационного эксперимента с применением алгоритмов нечеткого вывода для изменения структуры комплекса, обеспечивающая повышение пропускной способности и снижение затрат на проектирование его конфигурации;

- разработана имитационная модель комплекса ОВИП и способ ее масштабирования по компонентам, заключающийся в применении шаблонов компонентов;

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

- разработан способ формирования алгоритмов обслуживания заявок, для анализа эффективности их применения в зависимости от различных начальных условий моделирования, заключающийся в построении модели с использованием шаблонов алгоритмов обслуживания задач;

- на основе использования теорий нечетких множеств и нечеткой логики разработана модель нечеткого вывода, обеспечивающая изменение структуры ОВИП для повышения пропускной способности комплекса и позволяющая перераспределять аппаратные ресурсы по его структурным элементам;

- в результате сравнительного анализа существующих способов оптимизации расписания задач установлена пригодность использования для повышения пропускной способности комплекса с модификацией под специфику его функционирования;

- разработана математическая модель оптимизации расписания выполнения заявок для применения существующих способов оптимизации расписания;

- разработаны эффективные вычислительные схемы и алгоритмы формирования и преобразования структуры программно-аппаратного комплекса ОВИП, а так же анализа и балансировки нагрузки комплекса, обеспечивающие высокую производительность вычислительных процессов и существенное снижение используемых ресурсов памяти за счет использования метода балансировки на нескольких уровнях и применения модели нечеткого вывода.

- предложена и обоснована технология нечеткой балансировки нагрузки комплекса открытого виртуального исследовательского пространства на основе имитационного эксперимента, создан программный комплекс, реализующий эту технологию и использованный при выполнении экспериментальных исследований результаты которых позволили определить оценки их эффективности и возможностей применения разработанных средств и методов нечеткой балансировки при решении различных прикладных задач, связанных с функционированием ОВИП.

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

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

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

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

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

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

Реализация результатов научного исследования

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

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

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

- Заявка РСТ/1Ш2008/000802 международная; заявитель ГОУ ВПО Ижевский гос. тех. унив.; заявл 26.12.2008, № 246; приоритет 06.06.2008 №027530

Результаты работы внедрены в Чайковском технологическом институте (филиал) ГОУВПО "Ижевский государственный технический университет" в виде учебно-методических разработок для специальности 230102 «Автоматизи-

рованные системы обработки информации и управления» и используются в учебном процессе при проведении занятий по курсам «Моделирование систем», «Методы оптимизации», «Теория автоматизированного управления», «Проектирование АСОИиУ», «Теория принятия решений». Акт внедрения (использования) результатов работы прилагается.

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

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

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

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав и заключения, приложений и библиографического списка, 128 наименований. Работа изложена на 171 листах машинописного текста, содержит 37 рисунков и 43 таблицы, 10 приложений.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении содержатся: обоснование актуальности темы, формулировка цели и задач исследования, основные положения, выносимые на защиту, методы проведения диссертационного исследования, дана общая характеристика работы.

В первой главе анализируются методики и подходы к планированию загрузки программно-аппаратного комплекса, приведена классификация способов планирования загрузки программно-аппаратного комплекса. Рассмотрена общая структура и функционирование ОВИП. Особое внимание уделено способам оптимизации загрузки программно-аппаратного комплекса, выделено два направления для проведения балансировки нагрузки: изменение структуры комплекса и оптимизация расписания заявок комплекса. Рассмотрены существующие средства оптимизации расписания.

Даны основные положения открытого виртуального исследовательского пространства, которое строится на основе множества программно-аппаратных платформ, расширяемо по виртуальным лабораториям и обладает свойством масштабируемости. Аппаратным и программным ресурсом будем называть соответственно совокупность всех компьютеров, зарегистрированных в ОВИП и инструментального программного обеспечения, используемого для решения научных задач в открытом виртуальном исследовательском пространстве. Введем классификацию групп вычислительных узлов ОВИП. Подсетью физического уровня (ПФУ) считаем совокупность компьютеров, подключенных к ОВИП через один компьютер или точку входа. Считаем, что в ОВИП один компьютер может принадлежать только одной ПФУ. Подсетью логического уровня (ПЛУ), считаем совокупность компьютеров, на которых установлен одинаковый программный ресурс. Два любых компьютера подсети ОВИП логического уровня могут принадлежать одной подсети физического уровня или двум разным подсетям физического уровня. На рисунке 1 показана связь между подсетями физического и логического уровня. Заштрихованная область представляет собой совокупность компьютеров с одинаковым программным обеспечением.

Доступ пользователя к вир-

_ Физический уровень Логический уровень

туальнои лаборатории предостав- -

ляется по заявке, в которой указываются требования к запрашиваемому ресурсу. Различаем 3 типа заявок:

- заявка типа 1 поступает на обслуживание без предварительного планирования, без гарантированной производительности, Рисунок 1 - Связь подсетей физического и логическою

- заявка типа 2 поступает на

обслуживание с предварительным планированием, с гарантированной производительностью,

- заявка типа 3 поступает на обслуживание с предварительным планированием, с полным использованием ресурса вычислительного узла.

С учетом типов заявок введем понятие подсети логического уровня ОВИП с определенным типом доступа к ресурсу (ПЛУД), представляющую собой совокупность вычислительных узлов, обслуживающих заявки одного типа.

Подсеть 1

Подсеть 2

Подсеть п ^З^Щ^ё^

Виртуальная лаборатория (Подсеть 1)

Система обработки экспериментов включает в себя N вычислительных узлов, разделенных на ш подмножеств: К = {КиК2,...,Кт}. На К,-ом подмножестве узлов установлена определенная группа программного обеспечения. Физически узлы, попавшие в одинаковые подмножества, могут находиться в разных локальных сетях или отдельных машинах, удаленных друг от друга. Внутри каждого /Г/ подмножества выделяют 3 типа групп узлов: группы с негарантированной производительностью (Гр1), группы с гарантированной производительностью (Гр2), группы с полным процессорным временем (ГрЗ). Каждый узел можно классифицировать по принадлежности к ПФУ, ПЛУ, ПЛУД.

Производительность системы будет характеризоваться квантом времени, выделяемым операционной системой вычислительного узла на отдельный процесс. На практике удобно оперировать величинами минимального количества одновременно запущенных процессов на узле группы /' (пппр) и максимального количества одновременно запущенных процессов на узле группы / (тахр1).

Параметры тт^ и тах^ подбираются экспериментальным путем. Вводится стоимость загрузки вычислительного узла каждой группы одним процессом э за период времени /тш, который является минимальным временем использования. В качестве ¡тт берется академический час (45 мин).

Во второй главе разработана методика балансировки нагрузки программно-аппаратного комплекса на основе методов имитационного моделирования и нечеткой логики. Методика основана на циклическом методе, каждый шаг которого включает последовательное использование имитационного моделирования, нечеткой логики и методов оптимизации расписаний. Общая схема методики приведена на рисунке 2.

Функциональная схема состоит из 4 блоков

- блок выполнения имитационной модели (ИМ);

- блок структурной оптимизации;

- блок оптимизации расписания в группах 2 и 3;

- блок принятия решения о завершении.

Блок ИМ получает на вход расписание заявок Ж0, и формализованную структуру имитационной модели 50 и оператор алгоритма обслуживания заявок для группы 1 Ао■ После выполнения моделирования, собираются статистические данные с модели (такие как среднее время обслуживания заявки, среднее время работы узла, максимальная и средняя загрузка очереди и ряд других) формируются потоки заявок для всех групп ^р.з)- Вместе со структурой системы (структура представляет собой разбиение вычислительных узлов на группы) передается на блок нечеткой логики. Подготовленные нечеткие модели производят выборку узлов, которые можно исключить из групп и переместить в более загруженные. После изменения структуры производится оптимизация расписания внутри группы с применением алгоритмов оптимизации расписания. После этого цикл повторяется, при этом блок моделирования получает новые входные данные: новую структуру имитационной модели 5', поток заявок для 1й группы алгоритм обслуживания заявок для первой группы А', новое расписание для групп 2 и 3 Щ2,зу Окончанием работы методики служит провер-

ка целевой функции в блоке Останов. Если достигается необходимая точность, то последнее расписание И\2,з) и структура 5 считаются принятыми.

Рисунок 2 - Функциональная схема подсистемы балансировки загрузки

Математическая модель планирования использования ресурсов ПАК представлена в виде совокупности моделей, описывающих ресурсы, систему заданий и ограничения предшествования

Имеется множество вычислительных узлов /?={#!,..., Ят}. Каждый вычислительный узел /?; характеризуется частотой процессора объемом доступной оперативной памяти V, и производительностью Р. Таким образом, для каждого вычислительного узла справедливо Л; = < Г<], Уь Р, >.

Вычислительные ресурсы объединены в р подмножеств (виртуальных лабораторий) VI = {У1Ь УЬг.....УЬР}. Каждая ВЛ характеризуется определенным набором программного обеспечения и распределением ВУ по группам УЦ=[Б1¥, О1, О2, О3},где

- БИ/= есть набор программ, которые используются при выполнении заявок на ВУ;

- С1 = {С?,' ,...,С)а } есть набор ВУ, принадлежащей группе 11-ой ВЛ;

- Ст2 = есть набор ВУ, принадлежащей группе 2 ¡-ой ВЛ;

- б3 = {О,3,...,С?,3} есть набор ВУ, принадлежащей группе 3 ¡-ойВЛ.

Тоща общее количество узлов, принадлежащих /-ой виртуальной лаборатории: 1П) =а1+Ъ1+С1, (1)

где а, - количество узлов в первой группе; Ь,- - количество узлов в второй группе; с/ - количество узлов в третьей группе; Общее количество узлов программного комплекса.

И = £я»,. (2)

1=1

где т{ - количество виртуальных лабораторий.

Общая система заданий для заданного набора ресурсов может быть определена как система 2 = {т\|т,;-1|, (ю,}} следующим образом:

- Т = {Ть...,Тп} есть набор заявок, подлежащих выполнению;

- ||Ту I представляет собой целочисленную матрицу размера п х ш, элемент которой г,-, > 0 есть время выполнения заявки Т1 (1 <«< п) на вычислительном узле Щ(1< у < т). Будем полагать, что т(у = оо, если заявка П не может

быть выполнена на ВУ Я], и что для каждого 1 существует, по крайней мере, одно], д ля которого Ту < 00 .

- со, (1 < I < и) интерпретируются как стоимости пребывания заявок в системе (или, точнее, удельные стоимости), которые в общем случае могут быть произвольными функциями параметров, связанных с Т,. Будем считать со, постоянными величинами. Таким образом, «стоимость» завершения задания Т,- в момент / равна просто Щ/.

В фиксированный момент времени каждая заявка выполняется не более чем одним ВУ. Заявки выполняются без прерываний и переключений с одного ВУ на другой. Объём работы по выполнению заявки I равен Qí. Производительность ВУ у равна /у. Таким образом, если /-я заявка выполняется вычислительным узлом номер) в течение интервала ц, то = Р, • Будем считать, что заявки упорядочены по не возрастанию объёмов их работ: Q^>Qг>...>Qn,a вычислительные узлы упорядочены по не возрастанию их производительностей: Рх>Рг>..>Рт.

Разработана струк-ияа1ос турная схема подсистемы моделирования в виде С?-схемы.

В основе блока структурной оптимизации (рис. 3) лежит теория нечеткой логики. Выполняется анализ входных данных в виде статистики и

эргец

;н!Ь|

н!н

Контроллер эксперимента

I

1. _

Г. ... ___________ _ _

Рисунок 3- Функциональная схема блока структурной оптимизации

узла Ср. время ^ Правила

использования Ср. ресурсоем кость все£

заявок Количество обработан«^

заявок Макс, длина очереди ^

к узлу

Коэффициент загруженности в %

МЛ

Рисунок 4 - 8им. Определение загруженности узла

Рисунок 5 - вЯед. Определение ресурсоемкости заявки

структуры ПАК Б и выбор решения об изменении состава вычислительных узлов внутри групп и выбор алгоритма обслуживания заявок для первой группы.

После применения нечетких выводов для определения количества заявок определенного класса и количества узлов определенного класса начинает работать динамическая нечеткая модель оптимизации структуры. На вход подается уже модифицированная статистика (у каждой заявки прописан класс сложности, у каждого узла прописан уровень загрузки)

Рассмотрим функционирование блока структурной оптимизации (рис. 3). На первом этапе производится оценка загруженности каждого из вычислительных узлов, класса сложности заявок и загруженности очередей (блоки БШИ, 8(}ие соответственно, рис 3-7). Блоки возвращают числовое значение определяющее степень загруженности для узлов и очередей и ресрсоемкости заявок в процентах [0..100]. После этого, в: блоках подсчета ЕСц, ЕСя, ЕС<з происходит подсчет попадания полученных значений в интервалы по шкале «малый-средний-большой». В результате в БД для каждой группы записывается количество элементов попавших в определенный интервал, например, 10 узлов малой загруженности, 85 заявок среднего класса сложности и т.д. Следующим этапом является определение общей загруженности группы. Для этого используется блок БОгоир (нечеткая логика). Блок возвращает числовое значение загруженности группы в процентах [0.. 100].

Далее происходит определение количества изымаемых или дополняемых узлов (блок Сигаоуе). В БД для каждой группы записывается количество узлов для добавления [+] или изъятия [-]. Последним этапом является определение того, какие 1 именно узлы в какую группу требуется переместить (блок АНоси).

Логические схемы блоков определения загруженности узлов и очередей и класса сложности заявок

очереди 1 задами

Рисунок 6 - ЭОие. Определение загруженности очереди.

АМ

Правила

групм по узлам. К

АЛА

м

Правила

ЛМ -

Рисунок 7 - ввгоир. Определение загруженности группы

представлены на рисунках.

Индексы S, М, L обозначают соответственно малую, среднюю и большую загруженность, которая определяется с помощью блоков SUtil, SReq и SQue. U -количество вычислительных узлов, имеющих одинаковую загруженность. R -количество заявок с одинаковой ресурсоемкостью. Q - количество очередей, имеющих одинаковую загруженность. XXJg - количество узлов в соответствующей группе. Шь- количество узлов в буфере, доступных для перемещения.

В качестве терм-множества лингвистических переменных (ЛП) используются множества Tt ={«очень малая(ое)», «малая(ое)», «средняя(ее)», «боль-шая(ое)», «очень большая(ое)»} с трапециевидными функциями принадлежности (ФП) для входных ЛП и треугольными ФП для выходных ЛП. Для определения параметров ФП используется обобщенная функция желательности Хар-рингтона.

Для окончания оптимизации необходимо определить такое распределение заданий по вычислительным узлам, чтобы время выполнения всей совокупности заявок было минимальным. Эту задачу можно записать следующим образом: Т —► min,

где 0) - объём работы по выполнению заявки /; Р1 - производительность ВУу; Т - время выполнения всей совокупности заданий; Ху = 1, если г-е задание распределено нау-й ВУ, ху = 0 в противном случае.

Если вычислительные узлы имеют одинаковую производительность, то формула принимает вид

ш

1 = 1,П

(3)

•*y={°.l}. j = \,m,i = \,n

Tt

у = \,m

m

(4)

= {0,1}. j = \,m,i = \,n

Ддекватность и эффективность решения, полученного с помощью математической модели, связаны с качеством исходной информации. Характер искажений здесь во многом зависит от метода моделирования. В качестве оценок

надежности статистических моделей могут выступать, например, коэффициент множественной корреляции и ошибка аппроксимации.

В третьей главе описывается программный комплекс для оптимизации работы ПАК ОВИП созданный на основе предложенной методики (рис. 8).

Отчет о (С1 ^

результатах 6. АпОрШт 2. БД

оптимизации Улучшенное расписание

Рисунок 8 - Функциональная модель программного комплекса оптимизации

Комплекс состоит из 7 подсистем

- ОУИБ - отвечает за заполнение данных, подготовку данных для экспериментов с моделью ОУ1Р, анализ результатов экспериментов.

- База данных - необходима для хранения входной и выходной информации, обеспечения масштабируемости системы по моделям.

- РагБеКерой - используется для разбора отчетов СРББ и занесение данных в БД с целью накопления статистики экспериментов.

- РИЗМоёек - определяет загруженность узлов, ресурсоемкость (трудоемкость) заявок, загруженность очередей, перемещаемые узлы.

- РКсопГщ - выполняет разработанные нечеткие модели и занесеносит результаты в БД в разрезе каждого элемента и каждой группы, осуществляет структурную оптимизацию, определяет список перемещаемых узлов.

- АпОрШш - отвечает за оптимизацию в группе и распределение заявок по вычислительным узлам по критерию оптимальности.

- OVIPum - определяет выполнение критерия завершения оптимизации. Ввод данных выполняется через специальный графический интерфейс, позволяющий занести детальную информацию составе программно-аппаратного комплекса и запланировать заявки. Далее подсистема OVRS на основе введенных данных формирует шаблон модели на языке имитационного моделирования GPSS. Шаблон в месте с исходными данными подается на вход среды моделирования GPSS. После окончания процесса симуляции, результаты поступают на блок распознавания результатов ParseReport. После интерпретации результатов, они вновь помещаются в БД. После этого необходимо провести структурную оптимизацию, передав в подсистему FISConfig списки заявок и узлов. FISConfig взаимодействуя со средой MathLab через com -интерфейс и используя встроенный пакет Fuzzy logic toolbox загружает подготовленные нечеткие модели и определяет список узлов, которые могут быть перемещены в более загруженные подгруппы, формируя тем самым новую структуру программно-аппаратного комплекса. Все изменения сохраняются в БД.

Далее данные из БД подаются в подсистему AnOptum, которая с помощью некоторого метода оптимизации расписания выполняет расстановку заявок по доступным узлам группы оптимальным образом (в соответствии с целевой функцией). Далее полученное новое расписание на новой структуре ПАК сохраняется в БД и выполняется вновь моделирование.

Подсистема вычисления целевой функции OVIPum запускается после каждой итерации для проверки выполнения критерия останова. Разработанный программный комплекс:

1. Обладает механизмами удобного ввода данных (поддерживаются экспорт и импорт данных), и анализа результатов.

2. Обладает интерфейсами взаимодействия с GPSS и MathLab.

3. Автоматизирует процесс подготовки данных для проведения анализа функционирования программно-аппаратного комплекса ОВИП.

4. Снижает время развертывания программно-аппаратного комплекса и стоимость поддержки в рабочем состоянии.

5. Легко масштабируем по программно-аппаратному ресурсу, алгоритмам обработки, алгоритмам и параметрам оптимизации.

В четвертой главе оценивается эффективность применения разработанного программного комплекса для оптимизации произвольного программно-аппаратного комплекса, решающего временные задачи по расписанию. Для проверки работы и оценки эффективности OVIPOptium был сгенерирован программно аппаратный комплекс, состав которого приведен в таблице 1.

Таблица 1 - Параметры программно-аппаратного комплекса

Наименование параметра Значение, ед. Комментарий

Вычислительный узел 30 Единица техники для лаборатории

Производительность ВУ 5 Количество типов платформ с разной производительностью

Виртуальная лаборатория 5

Вид программного обеспечения 6

Группа 1 15 Общее количество узлов

Группа 2 10 Общее количество узлов

Группа 3 5 Общее количество узлов

Заявка тип2 109

Заявка типЗ 91

Период моделирования 01.12.200931.12.2009

Поток заявок типа 1 h Пуассоновский

После проведения моделирования были получены предварительные значения загруженности вычислительных узлов На рисунке 9 приведены диаграммы времени выполнения заявок по группам после моделирования расписания первого приближения.

AnyLogic

Atom Modeller

GPSS

25000 20000 | 15000 £ 10000 I

5000

1

50000

£

о 40000 | 30000 £20000 10000

i

14000 fi 12000

0 10000 ё 8000

1 6000

■з 4000 2000

j» 10000 S ™

14000 12000 10000

a 4000 2000

5 40000 | 30000 ¿j. 20000 10000

ilBli

1 2 3 1 2 3 ВЛ1 ВЛ2 ВЛЗ ВП Л ВП5

Гр1"па Группа Максимальная длительность по ВЛ

Рисунок 9 - Длительность выполнения всех заявок по группам После применения блока оптимизации на основе нечеткой логики получаем новое распределение ВУ по группам ВЛ (таблица 2). Для удобства анализа в таблице приведены результаты всех 4 экспериментов.

ВЛ Группа Нач. кол-во ВУ кол-во ВУ 1 кол-во ВУ 2 кол-во ВУ 3

AnyLogic 1 3 3 3 4

AnyLogic 2 2 2 2 2

AnyLogic 3 1 1 1 1

AtomModeller 1 3 4 6 6

AtomModeller 2 2 1 2 2

AtomModeller 3 I 1 1 1

GPSS 1 3 1 1 1

GPSS 2 2 3 2 2

GPSS 3 1 2 2 1

MathLab 1 3 3 3 3

MathLab 2 2 2 2 2

MathLab 3 1 1 1 1

MDS 1 3 1 1 1

MDS 2 2 2 1 1

MDS 3 1 3 2 1

Итого 30 30 30 29

Из полученных данных можно сделать вывод, что один вычислительный узел незначительно влияет на производительность при оптимизации по критерию суммарного времени выполнения и его можно изъять из карты ресурсов ОВИП, что позволит сэкономить материальные и трудовые ресурсы на обслуживание данного ВУ.

Следующим этапом является оптимизация расписания в каждой группе, позволяющая сократить суммарное время выполнения задач. После 4 итераций временные затраты на выполнение всех заявок для каждой группы сократились (рис. 10).

Any Logic

Atom Modeller

£ 6000 § 4000

I

I

25000 20000 > 15000 : 10000

ВП1 ВЛ2 ВЛЗ ВЛ4 ВЛ5 Максимальная длительность no ВЛ

Рисунок 10- Длительность выполнения всех заявок по группам после 4 итераций Так как время эффективной работы ПАК оцениваем по максимальной продолжительности выполнения работ в любой группе, можно сделать вывод, что после оптимизации структуры и расписания ПАК будет работать примерно на 40000 условных единиц меньше (рис. 11). Результаты были получены за четыре итерации, дальнейшая оптимизация не дала существенных улучшений, т.е можно

говорить, что оптимальное решение может быть получено за малое количество итераций (4-10) для различных вариантов конфигураций программного и аппаратного обеспечения, либо различных схем поступления заявок.

Было установлено, что методика оптимизации загрузки программно-аппаратного комплекса с использованием нечеткой логики и имитационного моделирования может применяться в более широком спектре задач, например в крупных вычислительных комплексах. В ходе эксперимента были получены следующие результаты: использование предложенной методики и программного комплекса ОУ1Риш позволяет сократить срок проектирования состава программно-аппаратного комплекса для конкретного набора задач (до 10%); сократить время по реорганизации программно-аппаратного комплекса в связи с изменившейся ситуацией (до 15%); сократить время тестирования полученного программно-аппаратного комплекса в работе с различными алгоритмами (до 15%).

Заключение

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

1. Разработана методика балансировки нагрузки программно-аппаратного комплекса открытого виртуального исследовательского пространства на основе имитационного эксперимента с применением методов нечеткой логики для изменения структуры комплекса, обеспечивающая повышение пропускной способности и снижение затрат на проектирование его конфигурации.

2. Разработана имитационная модель комплекса ОВИП с учетом вероятностей появления неисправностей в аппаратном комплексе для получения прогнозируемых оценок нагрузки и времени выполнения всех заявок, разработан способ ее масштабирования по компонентам комплекса, заключающийся в применении шаблонов компонентов.

Максимальная длительность выполнения

Итерация

Рисунок 11 - Максимальная длительность выполнения

3. Разработаны модели хранения и передачи структуры аппаратных конфигураций, требуемых критериев оптимизации, расписания задач в переносимом формате XML;

4. Разработан способ формирования алгоритмов обслуживания задач для анализа эффективности их применения в зависимости от различных начальных условий моделирования, заключающийся в построении модели с использованием шаблонов алгоритмов обслуживания задач.

5. На основе использования теорий нечетких множеств и нечеткой логики разработаны нечеткие модели для выполнения оценки загруженности вычислительного узла, группы вычислительных узлов, очереди, и ресурсоемкое™ заявки.

6. Разработана модель нечеткого вывода, обеспечивающая изменение структуры комплекса для повышения его пропускной способности и позволяющая перераспределять аппаратные ресурсы по структурным элементам комплекса.

7. В результате сравнительного анализа существующих способов оптимизации расписания задач установлена возможность использования для повышения пропускной способности комплекса открытого виртуального исследовательского пространства с модификацией под специфику его функционирования.

8. Разработана математическая модель оптимизации расписания выполнения заявок для применения существующих способов оптимизации расписания.

9. Разработаны логическая и физическая модель данных для хранения технических характеристик программно-аппаратного комплекса, хранения заявок, результатов экспериментов, параметров работы комплекса и расписание выполняемых заявок, позволяющая накапливать данные и возвращаться к ранее исследованным конфигурациям ПАК.

10. Разработаны эффективные вычислительные схемы и алгоритмы формирования и преобразования структуры программно-аппаратного комплекса ОВИП, а так же анализа и балансировки нагрузки комплекса, обеспечивающие высокую производительность вычислительных процессов и существенное снижение используемых ресурсов памяти за счет использования метода балансировки на нескольких уровнях и применения модели нечеткого вывода.

11. Предложена и обоснована технология нечеткой балансировки нагрузки открытого виртуального исследовательского пространства на основе имитационного эксперимента, создан программный комплекс, представляющий собой интеграцию системы имитационного моделирования GPSS World, сервера баз-данных MySQL 5.1, программного расширения математического пакета MatLab Fuzzy logic toolbox, и приложения для оптимизации расписания, реализующий эту технологию и использованный при выполнении экспериментальных исследований результаты которых позволили определить оценки их эффективности и возможностей применения разработанных средств и методов нечеткой баланси-

рОБКИ ПрИ решении РАЗЛИЧНЫХ И р iГКЛ«ДЯоГХ СВЯЗАННЫХ С фуйК11йОййрОВ2=

шлем ОВИП.

12. Использование предложенной методики и программного комплекса OVIPum позволяет решить следующие задачи:

- сократить срок проектирования состава программно-аппаратного комплекса для конкретного набора задач;

- сократить время по реорганизации программно-аппаратного комплекса

в связи с изменившейся ситуацией;

- сократить время тестирования полученного программно-аппаратного

комплекса в работе с различными алгоритмами.

Результаты работы апробированы и полностью опубликованы.

СПИСОК ОСНОВНЫХ ПУБЛИКАЦИЙ

1. Ефимов И.Н., Жевнерчук Д.В., Николаев A.B. Открытые виртуальные исследовательские пространства. Аналитический обзор: монография // Екатеринбург: Издат. Инст. эконом. УрО РАН, 2008. - 83 с.: ил. - ISBN 5-70290306-4.

2. Ефимов И.Н., Жевнерчук Д.В., Николаев A.B., Козлова С.Ж. Открытые виртуальные исследовательские пространства. Технология построения : учебное пособие // Нижний Новгород: Издат. Нижегородского гос. унив. Им. Н.И. Лобачевского, 2008. - 203 с.: ил.

3. Ефимов И.Н., Николаев A.B. Построение классификации виртуальных лабораторий [Текст] // Вестник ИжГТУ: период, научно-теоретический журн. -2008.-№1./ Ижевск: из-во ИжГТУ. - С. 115-118

4. Николаев A.B. Определение компонентного состава классов виртуальных лабораторий [Текст] // Вестник ИжГТУ: период, научно-теоретический журн. -2008.-№1./ Ижевск: из-во ИжГТУ. -С. 109-112

5. Николаев" A.B., Жевнерчук Д.В. Открытый инструмент проведения дистанционного имитационного эксперимента [Текст] // Вестник ИжГТУ: период, научно-теоретический журн. -2008.-№2./ Ижевск: из-во ИжГТУ. - С. 103108

6. Жевнерчук Д.В., Николаев A.B. Методика пополнения базы знаний дискретных систем на основе имитационного эксперимента [Текст] //XV Международная конференция по вычислительной механике и современным прикладным системам : сб. докл. междунар. конф. Алушта, 2007. - С. 3435.

7. Николаев А.В, Жевнерчук Д.В. Методика построения модели открытого виртуального исследовательского пространства [Текст] //Информационно-математические технологии в экономике, технике и образовании: сб. тез. междунар. науч. конф. / Екатеринбург: УГТУ-УПИ, 2007. - С. 232-233.

8. Николаев А.В Методика проведения имитационного эксперимента с моделью открытого виртуального исследовательского пространства [Текст]//Информационно-матемахические технологии в экономике, технике и образовании: сб. тез. междунар. науч. конф. / Екатеринбург: УГТУ-УПИ, 2007.-С. 233-234.

9. Николаев A.B. Методика проведения имитационного эксперимента с моделью открытого виртуального исследовательского пространства [Текст] // Информационно-математические технологии в экономике, технике и образовании: сб. мат. 2й междунар. науч. конф./ Екатеринбург: УГТУ-УПИ. -Вып. 4: Прикладные аспекты моделирования и разработки систем инфор-

мационно-аналитической поддержки принятия решений, 2008. - С. 253-260 -ISBN 978-5-321-01317-5

10. Технология построения открытых виртуальных исследовательских пространств (ОВИП)- Этап1: "Выбор направления исследований" [Текст] отчет о НИР (промежуточ.) / Ижевский гос. тех. ун-т; рук. Ефимов И.Н. 2007. - 69 с. - Исполн.: Жевнерчук Д.В., Николаев A.B. - N ГР 01.2.00707525.

11. Технология построения открытых виртуальных исследовательских пространств (ОВИП) - Этап 2: «Теоретические исследования поставленных перед НИР задач» [Текст]: отчет о НИР (промежуточ.)/Ижевский гос. тех. ун-т; рук. Ефимов И.Н. 2007. - 118 с. - Исполн.: Жевнерчук Д.В., Николаев А.В, Морозов Е.А. - N ГР 01.2.00707525.

12. Технология построения открытых виртуальных исследовательских пространств (ОВИП) - Этап 3: "Экспериментальные исследования поставленных перед НИР задач" [Текст] : отчет о НИР (промежуточ) / Ижевский гос. тех. ун-т; рук. Ефимов И.Н. 2008. - 185 с. - Исполн.: Жевнерчук Д.В., Николаев A.B., [и др.]. - N ГР 01.2.00707525.

13. Технология построения открытых виртуальных исследовательских пространств (ОВИП) - Этап 2: «Теоретические исследования поставленных перед НИР задач» [Текст]: отчет о патентных исследованиях (промежуточ.)/ Ижевский гос. тех. ун-т; рук. Ефимов И.Н. 2008. - 48 с. - Исполн.: Жевнерчук Д.В., Николаев A.B., [и др.]. - N ГР 01.2.00707525

14. Технология построения открытых виртуальных исследовательских пространств (ОВИП)» - Этап 3: «Экспериментальные исследования поставленных перед НИР задач» [Текст]: отчет о патентных исследованиях (про-межуточ.)/Ижевский гос. тех. ун-т; рук. Ефимов И.Н. 2008. - 48 с. - Исполн.: Жевнерчук Д.В., Николаев A.B., [и др.]. -N ГР 01.2.00707525

15. Жевнерчук Д.В., Николаев A.B. Технология web-сервисов в интеграции виртуальных лабораторий [Текст]//Открытые информационные технологии: перспективы развития и внедрения: сб. мат. российской, науч.- прак-тич. конф. / Восточный университет. Уфа, 2008. - С. 236-240.

16. Николаев A.B. Логическая модель базы данных подсистемы моделирования ОВИП [Текст]// Молодежь и современные информационные технологии. Сборник трудов VII Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Молодежь и современные информационные технологии». /Томск, 25 - 27 февраля 2009 г., ч.1. Томск: Изд-во СПБ Графике - 354 с.

17. Девятков В.В., Жевнерчук Д.В., Николаев A.B. Структурная оптимизация программно-аппаратного комплекса виртуальных лабораторий с применением методов имитационного моделирования и нечеткой логики [Текст]// Имитационное моделирование, теория и практика: Сборник докладов четвертой всероссийской научно-практической конференции по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности. ИМ-МОД-2009 / Санкт-Петербург: ОАО «Центр технологии судостроения и судоремонта», 2009. - т.1, С. 246-251.

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

ВС - вычислительная система

ПАК - программно-аппаратный комплекс

ОВИП — открытое виртуальное исследовательское пространство

ETL - Extract Transformation Loading (Извлечение Преобразование За-

грузка)

GPSS - General Purpose Simultion System (Система общецелевого мо-

делирования)

MCD - multi chanal device (многоканальное устройство )

OLAP - OnLine Analytical Processing (динамический анализ)

OLTP - On-Line Transaction Processing (транзакционная обработка)

QUEUE - очередь

ДО - дисциплина обслуживания

сод - система обработки данных

НЛ - нечеткая логика

НП - нечеткая переменная

ФП - функция принадлежности

ПФУ - подсеть физического уровня

ПЛУ - подсеть логического уровня

ПЛУД - подсеть логического уровня ОВИП с определенным типом дос-

тупа к ресурсу

Диссертант t^iHMf А.В. Николаев

Подписано в печать 26.05.10г. Формат 60x84/16 Усл. печ. л 1,5. Тираж 100 экз. Заказ № 1168

Отпечатано в ЧТИ ИжГТУ 617766, Пермский край, г. Чайковский, ул. Декабристов, 23

Основные обозначения и сокращения.

Введение.

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

1.1 Открытое виртуально исследовательское пространство.

1.2 Планирование вычислительного процесса.

1.3 Классификация способов планирования загрузки.

1.3.1 Способы планирования в операционных системах.

1.3.2 Кластерные решения.

1.3.3 Планирование загрузки оборудования на предприятиях.

1.4 Описание процесса планирования аппаратного ресурса ОВИП и составления расписания.

1.4.1 Прием заявок.

1.4.2 Описание распределения заявок.

1.4.3 Описание работы компонентов подсистемы моделирования.

1.5 Способы балансировки нагрузки ПАК.

1.5.1 Критерии эффективности ПАК.

1.5.2 Применение различных алгоритмов обслуживания задач.

1.5.3 Изменение структуры ПАК.

1.5.4 Оптимизация расписания задач ПАК.

1.6 Обзор пакетов оптимизации

1.6.1 Основные сведения.

1.6.2 Обзор пакетов оптимизации.

1.7 Проблемы автоматизации планирования загрузки ПАК

1.8 Цели и задачи исследования.

1.9 Выводы по главе.

2 Методика нечеткой балансировки нагрузки ПАК ОВИП

2.1 Концептуальная модель планирования.

2.2 Математическая модель планирования использования ресурсов ПАК.

2.2.1 Ресурсы.

2.2.2 Система заданий.

2.3 Балансировка нагрузки ресурсов ПАК.

2.3.1 Блок выполнения имитационной модели.

2.3.2 Блок структурной оптимизации.

2.3.3 Блок оптимизации расписания.

2.3.4 Блок принятия решения о завершении.

2.4 Имитационная модель ПАК.

2.4.1 Структура ИМ.

2.4.2 Элементы ИМ и их связи.

2.5 Показатели и критерии эффективности загрузки ПАК ОВИП.

2.5.1 Возможные факторы влияния.

2.5.2 Главные критерии оптимизации.

2.6 Выводы по главе.

3 Программный комплекс нечеткой балансировки нагрузки ПАК ОВИП

3.1 Общие сведения.

3.1.1 Программное обеспечение, необходимое для функционирования программы.;.

3.1.2 Языки программирования, на которых написана программа.

3.2 Функциональное назначение.

3.2.1 Классы решаемых задач.

3.3 Назначение программы.

3.4 Описание логической структуры.

3.4.1 Алгоритм программы.'.

3.4.2 Используемые методы.

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

3.4.4 Подмножество сущностей "Расписание".

3.4.5 Подмножество сущностей "Компоненты".

3.4.6 Подмножество сущностей "Группы".

3.4.7 Подмножество сущностей "Модели".

3.5 Связи программы с другими программами.

3.6 Используемые технические средства.

3.7 Вызов и загрузка.

3.8 Входные данные.

3.8.1 Характер, организация и предварительная подготовка входных данных.

3.8.2 Формат, описание и способ кодирования входных данных.

3.9 Выходные данные.

3.9.1 Характер и организация выходных данных.

3.9.2 Формат, описание и способ кодирования выходных данных.

З.Ю.Выводы по главе.

4 Экспериментальное исследование методики нечеткой балансировки . нагрузки ПАК ОВИП.

4.1 Методика экспериментального исследования.

4.1.1 Выбор инструментов экспериментального исследования.

4.2 Исследование планирования ресурсов на основе имитационной модели

4.3 Исследование методики балансировки нагрузки ПАК.

4.4 Анализ эффективности работы системы.

4.5 Выводы и заключение к главе.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Реализация результатов научного исследования

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Результаты работы апробированы и полностью опубликованы.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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