автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.11, диссертация на тему:Методы и программные средства логического управления вычислительными процессами в агентно-ориентированных метакомпьютерных системах

КАРАМЫШЕВА Надежда Сергеевна

МЕТОДЫ И ПРОГРАММНЫЕ СРЕДСТВА ЛОГИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫМИ ПРОЦЕССАМИ В АГЕНТНО-ОРИЕНТИРОВАННЫХ МЕТАКОМПЫОТЕРНЫХ

СИСТЕМАХ

Специальность 05.13.11 - Математическое н программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

1 3 ОКТ 2011

ПЕНЗА 2011

4856930

Работа выполнена в государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Пензенский государственный университет» на кафедре «Вычислительная техника».

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор,

заслуженный деятель науки и техники Российской Федерации ВАШКЕВИЧ Николай Петрович.

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

ЛЕБЕДЕВ Виктор Борисович; кандидат технических наук, доцент БИКТАШЕВ Равиль Айиулович.

Ведущая организация: ОАО «Научно-исследовательский институт

физических измерений» (г. Пенза).

Защита диссертации состоится 28 октября 2011 г., в 14 часов, на заседании диссертационного совета Д 212.186.01 в государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Пензенский государственный университет» по адресу: 440026, г. Пенза, ул. Красная, 40.

С диссертацией и авторефератом можно ознакомиться в библиотеке государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Пензенский государственный университет». Автореферат размещен на сайте www.pnzgu.ru.

Автореферат разослан «%$»

? 2011 г.

Ученый секретарь диссертационного совета доктор технических наук, профессор ^ Г,' ГуринЕ.И.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследований. В последнее время большое внимание уделяется проблемам использования вычислительных сетей как больших вычислительных систем (ВС), предназначенных для решения крупномасштабных задач. Связанная с подобной проблемой технология метакомпьютинга обычно определяется как использование вычислительных ресурсов различной мощности, доступных посредством телекоммуникационной среды. Метакомпьютер при этом определяется как виртуальный компьютер, динамически организуемый из территориально распределенных ресурсов. В состав метакомпьютерной системы (МКС) могут входить как простые персональные компьютеры, так и мощные кластерные и массивно-параллельные системы. Концепции метакомпьютера в наибольшей степени удовлетворяет, например, международный проект Grid.

Метакомпьютерная система может быть создана как гибридный «облачный» сервис, взаимодействующий с пользовательскими машинами. Она должна обладать способностью динамически изменять свою конфигурацию: отдельные компьютеры могут выходить из строя или отказывать клиенту в предоставлении вычислительной услуги, кроме того, ее конфигурация должна динамически настраиваться на решение конкретной крупномасштабной задачи.

Метакомпьютерным, кластерным, облачным и другим технологиям распределенного программирования посвящены работы В. В. Воеводина, Вл. В. Воеводина, В. Н. Коваленко, Д. А. Корягина, А. С. Антонова, G. Andrews, С. Catlett, L. Smarr, С. Hewitt, P. Dave, J. Dongarra, D. Gelernter, A. Tanenbaum, M. van Steen, N. T. Karonis, C. Hughes, T. Hughes, J. McCarthy, P. Fingar, G. Reese, T. Chou, A. Wohl, H. Deitel и др.

Создание и исследование математического и программного обеспечения облачных сервисов и МКС являются трудоемкими теоретическими и практическими задачами. Недостатком существующих систем подобного типа является их ориентированность преимущественно на информационный обмен и хранение данных и недостаточная гибкость при реконфигурациях. Вычислительные ресурсы при этом используются недостаточно эффективно. Поэтому целесообразно расширить функциональные возможности и повысить эффективность мобильных метакомпьютерных систем как облачных сервисов нового вида за счет внедрения мультиагентного подхода к программированию и связанных с ним новых методов логического управления процессами и ресурсами.

Агентно-ориентированные технологии исследовались в работах Т. А. Гавриловой, В. Ф. Хорошевского, В. И. Городецкого, В. Б. Тарасова, А. Н. Швецова, M. Wooldridge, Y. Shoham, D. Lange, M. Oshima, F. L. Bellifemine, T. Tao, G. Samaras, E. Pitoura, F. Zambonelli, L. Leonardi, P. Ciancarini и др. Однако во многих работах изучались преимущественно

антропоморфные свойства агентов и уделялось недостаточное внимание агентно-ориентированному программированию как научной дисциплине. Недостаточное внимание уделялось также и использованию формальных подходов к согласованному проектированию программного обеспечения и системной архитектуры агентно-ориентированных метакомпьютерных систем (АО МКС) с учетом особенностей использования агентов как мобильных вычислительных элементов.

Методологической основой данной диссертационной работы являются работы В. М. Глушкова, А. Н. Мальцева, Д. А. Поспелова, Н. П. Ваш-кевича, В. А. Горбатова, В. Г. Лазарева, Г. С. Плесневича, С. С. Лаврова,

C. А. Юдицкого, В. Е. Котова, А. С. Нариньяни, В. Б. Тарасова, В. Е. Куз нецова, X. Уэно, М. Исидзука, А. Thayse, Р. Gribomont, Y. Gurevich,

D. Gelernter, M. Minsky, H. Levesque и др.

Сложность проблемы интеграции метакомпьютерных, облачных и агентно-ориентированных технологий обработки данных определяет основную проблемную ситуацию в проектировании математического и программного обеспечения агентно-ориентированных метакомпьютерных систем, поэтому задача разработки и исследования методов и программных средств АО МКС является актуальной и практически значимой.

Целью исследования является повышение эффективности проектирования и расширение функциональных возможностей АО МКС за счет создаваемых методов и программных средств логического управления на основе декларативных и процедурных моделей представления знаний.

Поставленная цель достигается решением следующих задач:

- анализ существующих методов и программных средств для организации функционирования и расширения функциональных возможностей МКС, обоснование концепции системной архитектуры метакомпьютеров;

- разработка метода логического управления глобальными вычислительными процессами в МКС на основе знаний о функциональной архитектуре и при учете специфики программного обеспечения;

- разработка метода синтеза системной архитектуры МКС, позволяющего учитывать изменяющиеся структурные и функциональные связи между основными компонентами в процессе функционирования системы;

- разработка моделей асинхронного логического управления вычислительными процессами, ресурсами и очередями в АО МКС, основанных на организации согласованных взаимодействий в коллективе агентов;

- создание инструментальных программных средств, языка формальных спецификаций и методики проектирования систем логического управления в АО МКС;

- разработка, реализация и экспериментальное исследование вариантов агентно-ориентированных метакомпьютерных приложений для обработки данных.

Объектом исследования являются программные средства для организации вычислительных процессов в агентно-ориентированных метаком-пьютерных системах.

Предметом исследования являются методы логического управления процессами и ресурсами в агентно-ориентированных метакомпьютер-ных системах.

В ходе работы над диссертацией были использованы следующие методы исследований: методы анализа алгоритмов, теории множеств, теории графов, математической логики, объектно-ориентированного и агент-но-ориентированного программирования в сетях, методы и модели искусственного интеллекта.

Научная новнзна работы заключается в следующем.

1. Предложена и обоснована новая концепция системной архитектуры МКС класса «земля - облако», которая, в отличие от известных, основана на интеграции агентно-ориентированных, метакомпьютерных и облачных сетевых технологий, что за счет перераспределения информационных потоков обеспечивает повышение производительности и расширение функциональных возможностей по обработке данных в вычислительных сетях.

2. Предложен декларативно-процедурный метод логического управления вычислительными процессами в АО МКС, основанный на интеграции декларативных и процедурных моделей представления знаний о функциональной архитектуре данных систем, а также основанные на нем новые графовые модели вычислительных процессов, позволяющие, в. ртличие от известных, реализовать концепцию согласования процессов через разделяемое агентами, «облачными» и «земными» сервисами информационное пространство, вследствие чего обеспечиваются повышение уровня параллельности, производительности и расширение функциональных возможностей системы.

3. Предложен основанный на новой формальной модели метод синтеза системной архитектуры АО МКС, отличающийся согласованностью с предложенными вычислительными моделями на уровне систем продукционных правил и позволяющий проектировать новую логическую структуру системы, упростить структурные и функциональные связи между основными компонентами посредством использования базы знаний;-при реализации данного метода, в отличие от других, операционную среду формируют сами агенты различных типов с учетом собственной мобильности и внутрисистемных взаимодействий.

4. Предложены модели асинхронного логического управления вычислительными процессами, ресурсами и очередями в АО МКС, предназначенных для распределенной обработки данных, отличающиеся от известных моделей возможностью непосредственной программной интерпретации, что ведет к сокращению сроков проектирования и повышает

эффективность реализации согласованных взаимодействий и синхронизации в коллективе агентов, разделяющих общую распределенную базу знаний о функционировании АО МКС и ее логической архитектуре.

Практическую значимость работы составляют разработанные инструментальные программные средства и частные методики проектирования систем логического управления в АО МКС с интенсивно используемой базой знаний; разработанные, практически реализованные и экспериментально исследованные варианты агентно-ориентированных метаком-пьютерных приложений для обработки данных, основанные на согласованных взаимодействиях в коллективе мобильных агентов; язык спецификации декларативно-процедурных программ промежуточного уровня для АО МКС с развитой информационной системой, используемой в качестве ядра.

На защиту выносятся:

1. Обоснование концепции системной архитектуры МКС класса «земля - облако».

2. Декларативно-процедурный метод логического управления вычислительными процессами в АО МКС.

3. Новая формальная модель и основанный на ней метод синтеза системной архитектуры АО МКС, согласованный с предложенными вычислительными моделями на уровне модифицированных систем продукционных правил.

4. Модели асинхронного логического управления вычислительными процессами, ресурсами и очередями в АО МКС для распределенной обработки данных, предназначенные для создания управляющих программ.

5. Инструментальные программные средства, язык формальных спецификаций декларативно-процедурных программ промежуточного уровня и методика проектирования систем логического управления процессами в АО МКС.

Реализация результатов работы. Теоретические и практические результаты работы использованы при выполнении следующих НИР, выполненных на кафедре «Вычислительная техника» в Пензенском государственном университете: «Теория, методы и средства организации систем параллельной и распределенной обработки информации на основе использования моделей недетерминированных автоматов» (2006-2009, № гос. per. 0120.0 502707); проект № 2.1.2/4257 «Разработка комплекса формальных моделей и их трансформация для проектирования распределенных информационно-управляющих систем промышленной автоматики» аналитической ведомственной целевой программы «Развитие научного потенциала высшей школы (2009-2010)», «Высокопроизводительные вычислительные системы и сети: методы и средства проектирования» (2006-2010); внедрены на промышленном предприятии ОАО НЛП «Рубин» а также используются в учебном процессе Пензенского государственного университета, что подтверждено соответствующими актами о внедрении.

Достоверность научных положений, выводов и практических рекомендаций, сформулированных в диссертации, обеспечивается использованием различных методов исследования, адекватных предмету, цели и задачам работы, разработкой действующих программ (в том числе подтвержденных свидетельством об официальной регистрации), подтверждается экспериментами с созданными автором АО МКС для обработки данных, результатами практического использования предложенных в диссертации методов и средств, актами об использовании и внедрении результатов работы, а также апробацией работы на международных конференциях.

Автор работы является лауреатом Всероссийского конкурса выпускных квалификационных работ по специальностям 010503 «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем» и 230105 «Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем».

Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались на VIII и IX международных научно-технических конференциях «Новые информационные технологии и системы» (Пенза, 2008, 2010), на международных научно-технических конференциях «Современные информационные технологии» (Пенза, 2008, 2009), на IX и X международных научно-технических конференциях «Проблемы информатики в образовании, управлении, экономике и технике» (Пенза, 2009, 2010), на V Международной научно-технической конференции «Аналитические и численные методы моделирования естественнонаучных и социальных проблем» (Пенза, 2010), на ежегодных научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава Пензенского государственного университета (Пенза, ПГУ, 2008-2011).

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 17 печатных работ, из них четыре - в журналах, входящих в перечень ВАК РФ. Зарегистрирован программный продукт в Объединенном фонде электронных ресурсов «Наука и образование». Результаты диссертации отражены также в трех отчетах о НИР, выполненных в Пензенском государственном университете.

Все результаты, составляющие содержание диссертации, получены диссертантом самостоятельно. Работы [1,16] опубликованы в соавторстве с научным руководителем, которому принадлежат разработка концепции решаемой проблемы и постановка задачи исследования. В зарегистрированном программном продукте (работа [18], выполненная в соавторстве) диссертантом разработаны общая концепция, формы представления, алгоритмы и программы выполнения продукционно-процедурных правил, описанные в приложении А диссертации. Все программное обеспечение АО МКС, описанное в приложениях Б и В, разработано диссертантом самостоятельно.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 171 наименования и четы-

рех приложений. Основное содержание диссертации включает текст и 58 рисунков с общим объемом 205 с. Список литературы и приложения занимают 42 с.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы исследований, сформулирована цель работы, поставлены задачи, решение которых позволяет достичь цели исследования; определены новизна и практическая значимость результатов исследования.

В первой главе рассмотрены существующие подходы к организации метакомпьютерных вычислений, облачных сервисов и агентно-ориентированных технологий и систем. Рассмотрены классификация муль-тиагентных систем и современные агентные платформы; установлено, что агентно-ориентированное программное обеспечение относится к тому же классу, что и метакомпьютерное обеспечение, то есть к промежуточному классу middleware, что облегчает реализацию на ее основе интегрированных облачных приложений, в которых метакомпьютер использует агентно-ориентированную платформу.

Рассмотрены проблемы выбора, разработки и интеграции технологий реализации программного обеспечения сетевых АО МКС. Обосновывается концепция реализации метакомпьютера как агентно-ориентированного облачного сервиса «земля - облако». Сформулирован, предложен и обоснован новый декларативно-процедурный метод логического управления глобальными вычислительными процессами в АО МКС, разработаны основанные на использовании данного метода вычислительные модели.

Предлагается проектировать метакомпьютерные системы как гибридные облачные сервисы с архитектурой, названной в диссертации архитектурой типа «земля - облако», включающие в свой состав не только серверы («облако»), образующие ядро метакомпьютерного сервиса, но и клиентские компьютеры («земля»), Метакомпьютер создается как агентно-ориентированный гибридный облачный сервис на основе интеграции трех технологий (рисунок 1).

Выбор агентно-ориентированной платформы для реализации гибридного метакомпьютерного сервиса позволяет построить динамическую архитектуру метакомпьютера, устойчивую к отказам оборудования и согласованную с потребностями пользователя.

На концептуальной схеме формирования виртуальной архитектуры метакомпьютера как гибридного облачного сервиса «земля - облако» (рисунок 2) агенты разделены на различные категории и обеспечивают функционирование заданных сервисов: метакомпьютерного приложения как сервиса, управления как сервиса, хранения как сервиса, баз знаний (БЗ) и баз данных (БД) как сервисов, пользовательских вычислительных ресурсов как сервисов.

Рисунок 1 - Интеграция технологий при проектировании агентно-ориентированного метакомпьютера как гибридного облачного сервиса «земля - облако»

Предложены формально определенные агентно-ориентированные сети функциональных операторов (АО СФО), являющиеся графическим представлением для системного (внутреннего) языка АО МКС. Такое представление, в отличие от известных, предусматривает эволюционные изменения виртуальной архитектуры мультиагентной МКС, то есть ее виртуальных структурных и логических связей. В процессе реализации сети функциональных операторов на сети ЭВМ может изменяться число узлов (уменьшаться при деградации сети и увеличиваться при добавлении новых

□ □о

Клиенты

,. Метакомпьютер

Управление г Хранение

как сервис ^ как сервис / г как сервис

База данных как сервис

Приложение Коммуникации Бюа знаний

Управление, каксеРвис как сервис как сервис приём данных,

кэширование о агенты; □ данные

результатов _ _

Рисунок 2 - Реализация метакомпьютера как гибридного облачного сервиса «земля — облако»

узлов или подсетей в составную сеть), могут добавляться новые физические линии связи или удаляться старые. Аналогично может изменяться логическая, или виртуальная, архитектура связей в АО МКС, построение которой базируется на согласованных взаимодействиях семейства агентов, перемещающихся по сети и обменивающихся сообщениями между собой. Применение данных сетей особенно эффективно при использовании в структуре метакомпьютера высокопроизводительных кластеров.

Определение 1.1. Эволюционирующей агентно-ориентированной сетью функциональных операторов (АО СФО) называется кортеж

S = (A, R, F, F в, Fe, Uaa, Паа, Uff, Uar, Uar, D, Lu, LF,fFA, Пн,/ш,/№ UFLF),

где A - конечное множество мобильных агентов; R - конечное множество ресурсов; F - конечное множество функциональных операторов; FB - подмножество начальных функциональных операторов, FB с Г; Fe - подмножество заключительных функциональных операторов, FEc F; UM ç A x A -модифицируемое симметричное бинарное отношение, связывающее агенты в мультиагентную систему; ПЛА - множество правил модификации отношения UAA\ i/fj. cFxf xz,. - тернарное отношение, представляющее множество пронумерованных дуг вида (F„ FJt ri), где F,eF, Fj<=F - вершины мультиграфа, такие, что (F^F,.) & (F^F,;) & (г * j), Fi - начало дуги, Fj -конец дуги, «£z+ - номер дуги, z+ - множество положительных целых чисел. Допускаются также дуги вида (Fh F„ ri), называемые петлями, и кратные дуги (дуги (Fh Fj, ri) и (F„ Fp m) при i и л * /и называются кратными), кратные петли не допускаются; UarçAxR- модифицируемое бинарное отношение, связывающее агенты из множества А и ресурсы из множества R (физические узлы вычислительной сети, базы данных); UAR - множество правил модификации отношения UAR, D - информационное множество (множество информационных объектов, возможно, структурированных, в которое могут входить кортежи и отношения реляционных баз данных), на нем определены функциональные операторы из множества F и логические условия из множества L = £{/u LF; Lu - множество логических условий для дуг (логическое условие - это замкнутая логическая формула с предикатными символами, используемыми в качестве логических переменных); LF - множество логических условий для функциональных операторов из множества F (каждое такое условие определяет готовность функционального оператора к выполнению в зависимости от сочетания входных операндов; другие условия могут повлиять на формирование результатов);^: F -> А - модифицируемая унарная функция, ставящая в соответствие каждому функциональному оператору из множества F реализующий его агент из множества А; П/А - множество правил модификации функции/и;/ш: U -» D - унарная функция, ставящая в соответствие каждой дуге из множества U элемент из информационного множества D\fuw\

U -> L[j- унарная функция, ставящая с соответствие каждой дуге из множества U логическое условие из множества допустимы также тождественно-истинные логические условия, не проставляемые на дугах при их графическом представлении; Ueu- с F х Lr - отношение, связывающее функциональные операторы из множества F с логическими условиями из множества L¡..

Для каждой размеченной дуги {F„ Fj, п) элемент информационного множества d¡j является результатом выполнения функционального оператора Fj и входным операндом для функционального оператора Fr В графе S допускаются циклы и разветвления. Дуги в графе соответствуют функциональным и управляющим связям, а вершины отождествлены с функциональными операторами.

В целях усиления процедурной составляющей модели представления знаний о функционировании АО МКС далее решена проблема интеграции продукционных систем, систем алгоритмических алгебр и других моделей представления процедурных знаний (например сетей Петри) с инфологи-ческими моделями, основанными на событийных функциональных фреймах. В этой связи предложен новый формализм, основанный на интеграции сетей функциональных фреймов и временных сетей Петри. Показано, что для задания процедурной составляющей возможно использовать и другой формализм на основе алгебры алгоритмов В. М. Глушкова.

Определение 1.2. Агентно-ориентированной концептуальной сетью (АО КС) называется кортеж

AON = (AJP/!, S, Sb, Se, Sh, SkJas, Ts, Tpn, FPN, HPN, O, Role, LJstlJtsl, Prod, fsp, Work, Busy, Global, Input, Output),

где А - множество мобильных агентов; fPR: А —> {1, 2, ..., пА} - функция приоритетов агентов, пА - число мобильных агентов; S - множество событий обработки данных, S = SB и SE, SBnSE= 0; S¡¡ - множество событий -начальных фаз обработки данных, 5« с S; Se - множество событий - заключительных фаз формирования результатов, Se с S\ Sh - множество начальных событий, активность которых задается в начале работы сети с помощью описанного ниже предиката Work, Su с S/¡\ S¡c - множество заключительных событий, SK с Se',/as- A->S- модифицируемая унарная функция, ставящая в соответствие агентам реализуемые ими события; Ts - множество переходов-разделителей событий обработки данных от событий формирования результатов; каждый из переходов-разделителей делит одно исходное событие обработки данных на два подсобытия, одно из которых принадлежит множеству SB, а другое - множеству Se; Tpn - множество переходов сети Петри, причем ТБглТРЯ- 0; FPN: SEx TPN-> {true, false} - бинарный предикат, определяющий структуру сети Петри, область истинности которого соответствует связям событий формирования результатов SE с переходами; HPN: TPNxSB~> {true, false) - бинарный предикат, определяющий

структуру сети Петри, область истинности которого соответствует связям переходов с событиями обработки данных из множества SB\ О = B\j D -множество объектов (В - множество разделяемых ресурсов, D - множество информационных объектов, В n D = 0); Role = {ги г2, ..., г„} - множество унарных «ролевых» функций вида г,: S О; L - LST u LTs - множество логических условий на дугах сети, ¿iTn¿re = 0, LST- множество постусловий событий, Ljs - множество постусловий переходов (условия описываются замкнутыми формулами в алгебре предикатов);/^.: SJ; х TPN-» LST - бинарная функция назначения дугам постусловий событий; TPN х S,¡ L,y, -бинарная функция назначения дугам постусловий переходов; Prod - множество продукционных правил для событий обработки данных;^: S -> Prod -биективное отображение множества событий S в множество продукций Prod\ Work: S-»{true, false} - унарный предикат, характеризующий активность событий из множества S; Busy: О -» {true, false} - унарный предикат, характеризующий занятость объектов; Global: О {true, false} - унарный предикат, характеризующий глобальность объектов; Input: D -> {true, false} - унарный предикат для обозначения вводимых данных; Output: D -» {true, false} - унарный предикат для обозначения выводимых данных.

В процессе функционирования по сети «перемещаются» агенты, создаются и уничтожаются их копии, изменяются активности событий из множества S (при этом динамически изменяется область истинности предиката Work), занимаются и освобождаются информационные объекты и ресурсы из множества 0 = В и D. В случае конфликта агентов учитывается их приоритет. Работа сети прекращается, если ни один переход из множества Т не сможет сработать после того, как завершится выполнение всех событий. Сеть АО КС представляется объединением концептуальных графов, которые являются графическим представлением событийных функциональных фреймов и сетей Петри. Концепты-события, на базе которых построены концептуальные графы, при объединении отождествляются с временными позициями сети Петри.

Для перехода к реализации распределенных агентно-ориентиро-ванных сетевых приложений предлагается методика перехода от маркированных сетей АО СФО и АО КС к системам продукционных правил. В диссертационной работе используются следующие разновидности продукционных правил: если «условие», то «действия» и если «сложное условие», то «набор процедур».

Во второй главе формально определяется архитектура АО МКС на основе формального определения мультиагентной системы и понятия многоосновной алгебраической системы. Обосновывается концепция и формализуется архитектура АО МКС систем, определяемая комплексом признаков и свойств, характеризующих структурную и функциональную организацию системы, связанную с возможностями обработки информации. Ди-

намические изменяемые структурные связи между понятиями предметной области (агентами, ресурсами, информационными объектами, облачными сервисами) предложено задавать с помощью модифицируемых функций и предикатов, а логические связи - формулами, которые записываются в принятой сигнатуре.

Предложены новая формальная модель и основанный на ней метод синтеза системной архитектуры АО МКС, согласованные с предложенными ранее вычислительными моделями на уровне систем продукционных правил и позволяющие проектировать новую логическую структуру системы с организацией структурных и функциональных связей между основными компонентами за счет использования разделяемой базы знаний, причем операционная среда реализуется самими мобильными и стационарными агентами различных типов, загруженными на рабочие компьютеры и серверы.

Определение 2.1. Агентно-ориентированная метакомпьютерная система (АО МКС) определяется как следующий кортеж:

MCS = (А, В, D, Y, Q. П, Reí, Prod,fAPF,fay, S, %,/aly, FR,Ph, Ftr, P„p, V,G,W,Z),

где A = A i u A2 и ... иA„ - множество мобильных агентов, состоящее из непересекающихся подмножеств различных типов (сортов), (A¡, А2, ■■■, А„ — непересекающиеся подмножества множества А сортов 1, 2, ..., и); В = В, vj Вг и ... иВт - множество манипулируемых агентами объектов (ресурсов), состоящее из непересекающихся подмножеств различных типов (сортов), (Z?i, В2, ..., Вт - непересекающиеся подмножества множества В сортов 1,2, ..., т)\ D = Д u D2 и ... иОг множество обрабатываемых агентами единиц данных, состоящее из непересекающихся подмножеств различных типов (сортов), (Du D2, ..., At - непересекающиеся подмножества множества D сортов 1,2, ...,к); Y- множество физических узлов сети, на которых размещены серверы для мобильных агентов (множество мест для «жизненного пространства» агентов); О - множество операций (функций), определенных на некоторых декартовых произведениях подмножеств множеств А, В, Д У; П - множество предикатов, определенных на некоторых подмножествах из множеств А, В, D, F, S; Reí а П - подмножество предикатов, областями истинности которых задаются асимметричные, симметричные и другие отношения между агентами, а также отношения манипулирования объектами (ресурсами) из множества В и единицами данных из множества D; Prod - множество продукций-процедур, представляющих декларативные и процедурные знания агентов, а также действия самих агентов, в том числе по осуществлению множества коммуникативных актов, образующих протоколы коммуникаций. Продукциями-процедурами в МКС задается также множество эволюционных стратегий поведения агентов; fAPF\ А -» Р(Prod) - функция назначения агентам эле-

ментов булеана множества Prod - подмножеств продукций-процедур (функция «программирования» метакомпьготера); fay: А -» Y- функция размещения агентов из множества А на узлах сети (местах) из множества Y; S - множество событий, происходящих в окружающей среде, в том числе среди других агентов, наличие некоторого события S; характеризуется истинностью атомарной константной формулы %(s,), где % - унарный предикатный символ (характеристическая функция событий). В множество предикатов П могут быть включены предикаты вида рю1е: S * О -» {true, false}, где OcAuBuDuY, характеризующие роли объектов из множества О в реализации событий из множества S;far- А х S х Y-> Y- функция перемещения мобильного агента по физической сети; одним из правил перемещения агентов является, например, правило

/,: [хО/) & (fay(a;) ±}ШМа,) =У. v £), а.еА, s,eS, у,е YJrsFR,

означающее, что в случае, когда имеет место событие st и новое место (физический узел) агента не совпадает с текущим, его надо переместить на новый физический узел, в противном случае считается, что в системе выполняется пустое событие (тождественный оператор) £; F,, - множество правил перемещения агентов; ph\ А х М -> {true, false) - бинарный предикат, определяющий готовность агентов к передаче сообщений; Fm - множество правил передачи сообщений; Рир - множество унарных предикатов ри р2, ...,р„, используемых в качестве характеристических функций множеств агентов А\, А2, ..., Ап; V— множество правил модификации предикатов ръ р2, ..., р„. Для АО МКС определены также маршрутные матрицы G = W=K,]hZ=[Zv].

АО МКС, соответствующая предложенному формальному определению, создается как многоуровневая многокомпонентная система с переменной структурой, адаптируемой к решаемой задаче. Логическая архитектура связей компонент должна соответствовать назначению системы в целом и определять организацию и распределение управляющих функций, хранение и перемещение данных, организацию вычислений, изменение межкомпонентных связей в процессе решения задач. При реализации сетевой ТСРЯР среды для построения метакомпьютеров как услуг для пользователей необходимо в этой сети на заданных физических узлах разместить логические узлы (агенты) АО МКС. В каждом логическом узле в процессе функционирования сети формируются маршрутные таблицы, при использовании которых по сети перемещаются мобильные агенты и передаваемые ими сообщения.

Предложен синтаксис формул определенного в диссертационной работе абстрактного языка формальных спецификаций DPL (Declarative-Procedural Language - декларативно-процедурный язык) для сложных условий и процедур, соответствующих формальному определению АО МКС. Предложена также методика агентно-ориентированного программирования, основанная на формальном определении АО МКС и абстрактного

декларативно-процедурного языка DPL, которая позволяет получать решения повышенной масштабируемости и гибкости при реализации обоих принципов управления - централизованного и распределенного.

В третьей главе предлагаются модели асинхронного логического управления процессами, ресурсами и очередями в АО МКС, позволяющие реализовать программно согласованные взаимодействия и синхронизацию действий в коллективе агентов, разделяющих общую распределенную базу знаний о функционировании системы.

Семантика событийного и потокового асинхронного управления удобно и наглядно описывается в терминах асинхронных предикатно-функциональных (АПФС) и асинхронных предикатных (АПС) сетей. Под АПФС или АПС понимаются сети, состоящие из совокупности модулей, взаимодействующих через структурированную память - пространство функций и предикатов (АПФС) или пространство предикатов (АПС). Факты, описываемые атомарными константными формулами, представляют в моделируемой системе некоторые события. В данных сетях проверяются логические условия, представляющие собой, в свою очередь, логические функции от некоторых событий и являющиеся условиями готовности для других событий. Используемая концепция построения сетей базируется на согласовании асинхронных процессов через разделяемую структурированную память (базу знаний) и интеграции моделей искусственного интеллекта с моделями дискретных распределенных систем. Отличие состоит во включении в определения формализмов агентов, систем продукционных правил, состояний процессов, инициируемых агентами, и связи данных формализмов с моделями искусственного интеллекта.

Определение 3.1. Асинхронная предикатная сеть (АПС) APNno с входом и выходом определяется кортежем

APNl/0 = СА, А', М, Р, Ip, ProdJm, X, Y,px,pY),

где А = {а,, а2, ..., а„) - множество агентов; А' = А\ и А'г и ... и А'„ - множество некоторых символов (меток), отмечающих отдельные стадии выполнения процессов на различных узлах распределенной вычислительной системы или сети и интерпретируемых как предметные константы, А\, А'2, ..., А'„ - непересекающиеся подмножества множества А', определенные соответственно для каждого из агентов яь аъ ..., ап; М - множество абстрактных узлов (модулей) сети APN, реализующих продукционные правила из множества Prod; Р - множество модифицируемых предикатов, в том числе унарных предикатов вида р,: А,' —> {true, false}, р, е Р, образующих модифицируемое пространство (или базу знаний) согласования взаимодействующих процессов и ресурсов; 1р — начальная интерпретация предикатной сигнатуры, задающая начальное состояние базы знаний, включающей предикаты из множества Р (сеть АПС, для которой определены лишь унарные предикаты, названа унарной); Prod - множество продукционных правил обновления (модификации) предикатов;^: М —» А -

унарная функция, ставящая в соответствие каждому модулю реализующий его агент; X, Y- множества входных и выходных символов (меток), отмечающих соответственно виды входных и выходных воздействий при взаимодействиях с операционной средой (например, при занятии и освобождении ресурсов) и интерпретируемых как предметные константы, рх: Х-> {true, false} - входной унарный предикат, рх е Р,ру: К-» {true, false) - выходной унарный предикат, pY е Р.

Определение 3.2. Асинхронная предикатно-функциональная сеть (АПФС) APFNuo с входом и выходом определяется кортежем

APFNm = (А, А', А", М, Р, F, IP uF, Prod',fm, В, С, X, Y, рх,pY,fxJr\

где дополнительно заданы: А" - множество дополнительных меток для обозначения объектов, представляемых в модели унарными функциями; F - множество модифицируемых функций, в том числе унарных функций вида/- А" -> z(z - множество целых чисел; множество Р u F образует модифицируемое пространство, или базу знаний, согласования взаимодействующих процессов и ресурсов), IpUf- начальная интерпретация предикатно-функциональной сигнатуры, задающая начальное состояние базы знаний, включающей предикаты и функции из множества PkjF; Prod' - множество продукционных правил обновления (модификации) предикатов и функций из множества Р и F; B={pge, рк, pgl, p,h peq, рт} - множество бинарных предикатов сравнения, ВпР = 0\С= {fpias,fmmus} - множество, содержащее две бинарные арифметические функции сложения и вычитания, определенные для целых чисел, С n F = 0; fx: X z,fY: Y -> z - входная и выходная унарные функции,е F,fre F,z- множество целых чисел. Остальные элементы кортежа соответствуют определению 3.1.

Приведены примеры составления предикатных сетей и основанных на них продукционных правил на основе задачи управления использованием распределенного сетевого ресурса. Подробно рассмотрены различные взаимодействия процессов при конкуренции за использование единиц ресурсов для различных приоритетных режимов. Каждый из процессов мог находиться в одной из трех циклически повторяемых фаз выполнения: фазе подготовки к потреблению возобновляемого ресурса, фазе потребления ресурса и в заключительной фазе.

Предложена реализация распределенной системы логического управления для АО МКС на базе ТСРЛР сети. Благодаря рациональной организации предикатного пространства и использованию концепции согласования работы процессов в системе возможен выбор степени модульности программ и фрагментации пространства памяти, что расширяет функциональные возможности и облегчает реализацию распределенных программ.

В четвертой главе на практических примерах рассмотрены области применения концепции агентно-ориентированного продукционно-процедурного программирования, основанного на предложенных в предыду-

щих главах методах логического управления вычислительными процессами и ресурсами. Решены проблемы декомпозиции, взаимодействия и синхронизации в коллективе агентов на основе согласования процессов и объектов, что позволяет усовершенствовать практические принципы построения агентно-ориентированных систем.

Предложены модели логического управления глобальными вычислительными процессами в вычислительных сетях с агентно-ориентиро-ванными облачными метакомпьютерными сервисами, основанные на коллективных пересылках данных, что позволяет упростить реализацию массового параллелизма в крупномасштабных прикладных распределенных системах.

Рассмотрена организация логического управления глобальными вычислительными процессами в системах метакомпьютерного типа с параллельными кластерами на основе применения асинхронных предикатных сетей для формализации процессов занятия и освобождения ресурсов. Далее в данной среде становится возможной организация метакомпьютерных вычислений. Решены задачи управления коллективным обменом, коллективными вычислениями и синхронизации процессов.

Реализация АО МКС и экспериментальные исследования проводились на локальной сети Ethernet, работающей со скоростью 100 Мбит/с, а также на глобальной TCP/IP сети. Программное обеспечение, разработанное для тестирования, позволяет проводить исследования для любой агентной платформы. В данном эксперименте при реализации АО МКС использована платформа Jade. Время загрузки агента с данными Т ' определено экспериментально и равнялось 4 мс. Время задержки T/N при обработке части задачи на сетевом узле задавалось программно в агенте, где Т-время решения задачи на отдельно стоящем компьютере. На рисунке 3 представлены некоторые результаты тестирования АО МКС при Т = 3200 мс (а), Т = 1600 мс (б), Т = 800 мс (в), Т = 400 мс (г). Столбцами диаграмм представлены следующие результаты: теор. - теоретическое значение времени обработки Го6р,(Л0, подсчитанное по формуле Tofjp {N) = T/N+ Т '-N; эксп. 1 -оценка этого же времени, полученная в результате эксперимента 1 на работающем метакомпьютере с помощью специальной программы при наличии в сети метакомпьютерного и служебного (работали преподаватели и системные администраторы) трафика; эксп. 2 - оценка этого же времени, полученная в результате эксперимента 2 на работающем метакомпьютере при наличии в сети метакомпьютерного, служебного и рабочего трафика (во время учебного занятия). Метакомпьютерному трафику отдавался высший (относительный) приоритет без прерывания начавшихся передач. Эксперименты показали, что при при Т= 3200 мс, Т = 1600 мс и 7= 800 мс с ростом числа узлов метакомпьютера время решения задачи To5v(N) уменьшается, а в четвертом случае, при Т = 400 мс, после увеличения числа узлов от N = 10 время решения увеличивается по сравнению с сетью из восьми узлов, как и было предсказано теоретически.

ЕЗТеор. н Эксп 1 □ Эксп. 2

ЕЗТеор. в Эксп. 1 □ Эксп. 2

Рисунок 3 - Сравнение результатов экспериментального исследования АО МКС: 7*о6р (мс) - время решения задачи; Ы- число решающих узлов в «облаке»

Результаты исследования можно считать удовлетворительными, а имеющееся расхождение теоретических и экспериментальных данных объяснятся наличием в сети естественного для метакомпьютерных приложений постороннего трафика, составлявшего от 5 до 15 % от общего трафика сети, на которой развернута АО МКС.

При наличии большого объема постороннего трафика, что особенно характерно для глобальных TCP/IP сетей, а также при сложных взаимодействиях процессов, эффект от распараллеливания задачи возможно оценить только экспериментальным путем, что позволяет осуществить разработанное в данной диссертационной работе агентно-ориентированное программное обеспечение.

Предложена организация распределенной агентно-ориентированной системы управления базами данных в метакомпьютерной среде с топологией типа «кольцо». Представлены схемы организации выполнения операций реляционной алгебры над фрагментированными отношениями. На рисунке 4 представлена диаграмма развертывания АО МКС для реализация сетевого интеллектуального кластера (распределенной сетевой агентно-ориентированной базы данных) на платформе Aglets.

В заключении сформулированы основные результаты диссертационной работы.

Рисунок 4 - Диаграмма развертывания АО МКС для реализация сетевого интеллектуального кластера (распределенной сетевой агентно-ориентированной базы данных)

В приложении А дано описание реализации системы моделирования и верификации распределенных систем логического управления с интенсивно используемой базой знаний, предназначенной для предварительной проверки правильности программ логического управления процессами обработки и передачи данных в АО МКС. В приложении Б описана реализация АО МКС для обработки данных (программы-«шаблона» для создания новых метакомпьютерных приложений), позволяющей осуществить параллельную обработку структурированных данных и создавать на ее основе новые метакомпьютеры. В приложении В описана реализация сетевого интеллектуального кластера для АО МКС. Программное обеспечение предназначается для управления распределенным поиском информации в сети ЭВМ. В приложении Г представлены акты о внедрении результатов работы.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1. Предложена и обоснована новая концепция системной архитектуры МКС класса «земля - облако», которая, в отличие от известных, основана на интеграции агентно-ориентированных, метакомпьютерных и облачных сетевых технологий, что за счет перераспределения информационных потоков обеспечивает повышение производительности и расширение

функциональных возможностей по обработке данных в вычислительных сетях.

2. Предложен метод логического управления вычислительными процессами в АО МКС, основанный на интеграции декларативных и процедурных моделей представления знаний о функциональной архитектуре данных систем, а также основанные на нем новые графовые модели вычислительных процессов, позволяющие, в отличие от известных, реализовать концепцию согласования процессов через разделяемое агентами, «облачными» и «земными» сервисами информационное пространство, вследствие чего обеспечиваются повышение уровня параллельности, увеличение производительности и расширение функциональных возможностей системы.

3. Предложен основанный на новой формальной модели метод синтеза системной архитектуры АО МКС, отличающийся согласованностью с предложенными вычислительными моделями на уровне систем продукционных правил и позволяющий проектировать новую логическую структуру системы, упростить реализацию структурных и функциональных связей между основными компонентами посредством использования базы знаний; при реализации данного метода, в отличие от других, операционную среду формируют сами агенты различных типов при учете собственной мобильности и внутрисистемных взаимодействий. Использование метода позволяет повысить качество принимаемых решений и сократить сроки проектирования.

4. Предложены модели асинхронного логического управления процессами, ресурсами и очередями в АО МКС, предназначенных для распределенной обработки данных, отличающиеся от известных моделей возможностью непосредственной программной интерпретации, что ведет к сокращению сроков проектирования и повышает эффективность реализации согласованных взаимодействий и синхронизации в коллективе агентов, разделяющих общую распределенную базу знаний о функционировании МКС и ее логической архитектуре.

5. Предложены и реализованы инструментальные программные средства спецификации и верификации, методика проектирования систем логического управления вычислительными процессами и ресурсами в АО МКС, язык формальных спецификаций декларативно-процедурных программ промежуточного уровня, использование которых обеспечивает повышение эффективности проектирования АО МКС с расширенными функциональными возможностями.

6. Разработаны и реализованы практически варианты сетевых агент-но-ориентированных метакомпьютерных приложений с развитыми информационными системами, используемыми в качестве ядер, построение которых, в отличие от известных, основано на формализованных описаниях согласованных взаимодействий в коллективе мобильных агентов и на языке формальных спецификаций декларативно-процедурных программ про-

межуточного уровня. Полученные программные реализации АО МКС с развитыми функциональными возможностями в глобальных и локальных вычислительных сетях продемонстрировали эффективность использования предложенных методов и средств проектирования.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ

1. Вашкевич, Н. П. Активные инфологические модели обработки данных на основе иерархических сетей фреймов / Н. П. Вашкевич, Н. С. Зинкина // Вопросы радиоэлектроники. Серия ЭВТ. - Вып. 4, 2009. - С. 54-63.

2. Зинкина (Карамышева), Н. С. Методы и модели логического управления дискретными процессами в распределенных вычислительных системах на основе концепции согласования / Н. С. Зинкина (Карамышева) // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. - 2011. - № 1. -С. 35-47.

3. Зинкина (Карамышева), Н. С. Агентно-ориентированный подход к проектированию распределенных систем управления базами данных / Н. С. Зинкина (Карамышева) // Перспективы науки. - № 2. - 2011. - С. 80-86.

4. Зинкина (Карамышева), Н. С. Обобщенная логико-алгебраическая модель и организация мультиагентных метакомпьютерных систем / Н. С. Зинкина (Карамышева)//Перспективы науки. -№ 4. - 2011.-С. 98 - 108.

Публикации в других изданиях

5. Зинкина, Н. С. Интеграция парадигм при реализации распределенных баз данных / Н. С. Зинкина // Современные информационные технологии : сб. ст. Междунар. науч.-техн. конф. - Вып. 8. - Пенза : Изд-во Пенз. гос. техн. акад., 2008.-С. 172-176.

6. Зинкина, Н. С. Интеграция технологий распределенных баз данных и имитационного дискретно-событийного моделирования / Н. С. Зинкина // Современные информационные технологии : сб. ст. Междунар. науч.-техн. конф. -Вып. 9. - Пенза : Изд-во Пенз. гос. техн. акад., 2009. - С. 155-160,

7. Зинкина, Н. С. Методы спецификации динамических структур данных / Н. С. Зинкина // Проблемы информатики в образовании, управлении, экономике и технике : сб. ст. IX Междунар. науч.-техн. конф. - Пенза : Приволжский дом знаний, 2009. - С. 57-60.

8. Зинкина, Н. С. Логико-алгебраические спецификации имитационных моделей агентно-ориентированных систем / Н. С. Зинкина // Проблемы информатики в образовании, управлении, экономике и технике : сб. ст. IX Междунар. науч.-техн. конф. - Пенза : Приволжский дом знаний, 2009. - С. 60-65.

9. Зинкина, Н. С. Фреймовые спецификации протоколов обмена информацией в агентно-ориентированных параллельных и распределенных системах / Н. С. Зинкина // Проблемы информатики в образовании, управлении, экономике и технике : сб. статей X Междунар. науч.-техн. конф. - Пенза : Приволжский дом знаний, 2010. - С. 100-106.

10. Зинкина, Н. С. Согласование взаимодействующих процессов в сетевых информационных системах на основе использования распределенной базы знаний с интенсивным обновлением / Н. С. Зинкина // Проблемы информатики в образовании, управлении, экономике и технике : сб. ст. X Междунар. науч.-техн. конф. -Пенза : Приволжский дом знаний, 2010. -С. 106-112.

11. Зинкина, Н. С. Формализация процессов занятия и освобождения ресурсов в распределенных системах логического управления / Н. С. Зинкина // Аналитические и численные методы моделирования естественнонаучных и социальных проблем : сб. ст. V Междуиар. науч.-техн. конф. - Пенза : Приволжский дом знаний, 2010.-С. 136-140.

12. Зинкина, Н. С. Методы формализации систем логического управления дискретными процессами на основе концепции согласования и координации объектов / Н. С. Зинкина // Аналитические и численные методы моделирования естественнонаучных и социальных проблем : сб. ст. V Междунар. науч.-техн. конф. - Пенза : Приволжский Дом знаний, 2010. - С. 140-144.

13. Зинкина (Карамышева), Н. С. Формальное определение мультиагент-ного метакомпьютера / Н. С. Зинкина (Карамышева) // Университетское образование : сб. ст. XV Междуиар. науч.-метод. конф. - Пенза : Изд-во ПГУ, 2011. -С. 259-262.

14. Зинкина (Карамышева), Н. С. Синтаксис и элементы семантики декларативно-процедурного языка агентно-ориентированного распределенного программирования / Н. С. Зинкина (Карамышева) // Университетское образование : сб. ст. XV Междунар. науч.-метод. конф. - Пенза : Изд-во ПензГУ, 2011. -С. 125-128.

15. Зинкина, Н. С. Интеллектуализация систем распределенной обработки данных / Н. С. Зинкина // Новые информационные технологии и системы : тр. VIII Междунар. науч.-техн. конф. - Часть 1. - Пенза : Изд-во Пенз. гос. ун.-та, 2008.-С. 159-164. .

16. Вашкевич, Н. П. Схематология фреймовых моделей представления знаний и синтез иерархических фреймовых структур / Н. П. Вашкевич, Н. С. Зинкина // Актуальные проблемы образования : материалы XX науч.-практ. конф. - Пенза: Изд-во ПГУ, 2009. - С. 93-101.

17. Зинкина, Н. С. Агентно-ориентированный подход к проектированию распределенных систем управления базами данных / Н. С. Зинкина // Новые информационные технологии и системы : тр. IX Междунар. науч.-техн. конф. -Пенза : Изд-во ПГУ, 2010. - С. 235-245.

Регистрация программного продукта

18. Зинкина (Карамышева), Н. С. Программа для моделирования систем логического управления с интенсивно используемой базой знаний / Н. С. Зинки-на(Карамышева), Р. В. Щекин // Институт научной информации и мониторинга РАО. Объединенный фонд электронных ресурсов «Наука и образование», № ОФЭРНиО - 17006 от 18.04.2011, № ЦИТиС - 50201150550 от 27.04.2011.

Научное издание

КАРАМЫШЕВА Надежда Сергеевна

МЕТОДЫ И ПРОГРАММНЫЕ СРЕДСТВА ЛОГИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫМИ ПРОЦЕССАМИ В АГЕНТНО-ОРИЕНТИРОВАННЫХ МЕТАКОМПЬЮТЕРНЫХ

СИСТЕМАХ

Специальность 05Л3.11 - Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей

Подписано в печать 21.09.2011. Формат 60x84Vi6. Усл. печ. л. 1,16. Заказ № 001992. Тираж 100.

Пенза, Красная, 40, Издательство ПТУ Тел./факс: (8412) 56-47-33; e-mail: iic@pnzgu.ru

Введение.

1 Анализ проблем интеграции и развитие программного обеспечения облачных, агентно-ориентированных и метакомпьютерных вычислений.

1.1 Современные тенденции и анализ платформ для реализации метакомпьютерных и облачных вычислений.

1.1.1 Выбор платформы для реализации метакомпьютерных систем.

1.1.2 Метакомпьютеры как облачные сервисы.

1.1.3 Мультиагентные системы как основа построения метакомпьютных архитектур.

1.1.4 Агенты и мультиагентные системы: свойства, классификация и языки программирования.

1.2 Методы проектирования и основные требования к распределенным сетевым программам.

1.3 Формальное определение эволюционирующей агентно-ориентированной сети функциональных операторов.

1.4 Развитие декларативного подхода к описанию событий в мультиагентных системах на основе использования семантических сетей и функциональных фреймов.

1.4.1 Особенности применения агентно-ориентированного подхода в информатике.

1.4.2 Представление декларативных знаний о событиях в мультиагентных системах семантическими сетями с событиями.

1.4.3 Построение фреймовых моделей событий в мультиагентных системах.

1.4.4 Переход от сетевых представлений событий к активным инфологическим моделям мультиагентных систем.

1.5 Агентно-ориентированные концептуальные сети: построение на основе интеграции декларативного и процедурного подходов к представлению знаний.

1.6 Рекомендации по применению и развитию декларативно-процедурного метода логического управления глобальными вычислительными процессами в агентно-ориентированных метакомпьютерных системах.

1.7 Выводы по главе 1.

2 Обобщенная логико-алгебраическая модель метакомпьютера и организация вычислительных процессов в мультиагентных метакомпьютерных системах.

2.1 Уточнение определения мультиагентной системы.

2.2 Расширенное определение мультиагентной системы.

2.3 Формальное определение мультиагентного метакомпьютера.

2.4 Метод синтеза системной архитектуры агентно-ориентированных метакомпьютерных систем.

2.5 Синтаксис и основы семантики декларативно-процедурного языка программирования для мультиагентных метакомпьютеров.

2.5.1 Особенности использования продукционного стиля программирования.

2.5.2 Модификация парадигмы продукционного программирования для агентно-ориентированных метакомпьютерных приложений.

2.5.3 Синтаксис и элементы семантики декларативно-процедурного языка агентно-ориентированного распределенного программирования.

2.5.4 Обоснование декларативно-процедурного языка промежуточного уровня для агентно-ориентированных метакомпьютерных систем.

2.6 Составление продукционно-процедурных правил для формально определенного мультиагентного метакомпьютера на основе схем функциональных операторов.

2.7 Рекомендации по анализу эффективности функционирования агентно-ориентированных метакомпьютерных систем.

2.8 Выводы по главе 2.

3 Логическое управление процессами и ресурсами в метакомпьютерных системах на основе распределенных баз знаний с интенсивным обновлением.

3.1 Логические спецификации и ситуационное управление в имитационных моделях метакомпьютерных систем.

3.1.1 Ситуационное управление в сетях.

3.1.2 Логическое управление очередями в метакомпьютерных системах.

3.1.3 Особенности формализации систем с прерываниями в работе устройств.

3.1.4 Формализация процессов занятия и освобождения ресурсов в распределенных системах логического управления.

3.2 Формализация сложных взаимодействий процессов при использовании разделяемых ресурсов.

3.3 Представление продукционных правил в предикатных сетях.

3.4 Формализация модифицированного режима предоставления ресурсов в вычислительной сети.

3.5 Реализация распределенной системы логического управления на основе концепции согласования процессов через "предикатное" пространство.

3.6 Взаимодействие управляющей и операционной сетей.

3.7 Сетевые модели и логико-алгебраические выражения для распределенных систем со сложными динамическими структурами данных.

3.8 Выводы по главе 3.

4 Практические вопросы реализации агентно-ориентированных метакомпьютерных приложений.

4.1 Агентно-ориентированное процедурное и продукционно-процедурное программирование метакомпьютерных систем.

4.2 Организация логического управления глобальными вычислительными процессами в системах метакомпьютерного типа.

4.3 Рекомендации по реализации спецификации интерфейса передачи сообщений в агентно-ориентированных метакомпьютерных системах.

4.4 Организация распределенной агентно-ориентированной системы управления базами данных в метакомпьютерной среде с топологией типа «кольцо».

4.5 Анализ результатов тестирования агентно-ориентированной метакомпьютерной системы.

4.6 Выводы по главе 4.

В последнее время большое внимание уделяется проблемам использования вычислительных сетей как больших вычислительных систем, предназначенных для решения задач, не требующих интенсивного взаимодействия между параллельно исполняемыми частями. Связанная с подобной проблемой технология метакомпьютинга определяется в работах [1,2] как "использование мощных вычислительных ресурсов, доступных прозрачно посредством телекоммуникационной среды". С другой стороны, существует мнение, что концепция метакомпьютерной технологии не предъявляет особых требований к вычислительным мощностям процессорных ресурсов, в качестве которых могут выступать рабочие станции и персональные компьютеры, подключенные к сети. Поэтому более общим следует считать определение метакомпьютера как виртуального компьютера, динамически организуемого из географически распределенных ресурсов, соединенных сетями передачи данных [3]. В состав метакомпьютерной системы, таким образом, могут входить как простые персональные компьютеры, так и мощные кластерные и массивно-параллельные системы. В настоящей работе рассмотрены проблемы выбора, разработки и интеграции технологий программной реализации сетевых агентно-ориентированных мета-компьютерных систем.

Актуальность темы исследования. Создание и исследование математического и программного обеспечения облачных сервисов и метакомпьютерных систем являются трудоемкими теоретическими и практическими задачами. Необходимость их решения возникает в различных областях науки и техники. Недостатком существующих систем подобного типа является их ориентированность преимущественно на информационный обмен и хранение данных и недостаточная гибкость при реконфигурациях. Вычислительные ресурсы при этом используются недостаточно эффективно. Поэтому необходимо расширить функциональные возможности и повысить эффективность мобильных метакомпьютерных систем как облачных сервисов нового вида за счет внедрения мультиагентного подхода к программированию и связанных с ним новых методов логического управления процессами и ресурсами.

Крупные организации и другие сообщества, например, клиенты провайдерских фирм, нередко располагают тысячами, сотнями тысяч и даже миллионами рабочих мест с компьютерами, которые регулярно простаивают. Например, провайдерская компания Juno Online Services (ныне в составе фирмы United Online, http://wwwMnitedonline.com/) одной из первых предложила проект виртуального суперкомпьютера Juno Virtual Supercomputer Network, содержаN щего потенциально до четырех миллионов пользовательских машин. В результате становится возможной реализация крупномасштабных проектов по предоставлению компьютерных ресурсов как своеобразной разновидности коммунальных услуг.

Метакомпьютер может динамически изменять свою конфигурацию: отдельные компьютеры могут выходить из строя или отказывать клиенту в предоставлении вычислительной услуги, кроме того, его конфигурация может динамически настраиваться на решение конкретной крупномасштабной задачи. Основная схема работы метакомпьютерной системы, как отмечается в обзоре, опубликованном на известном сайте Лаборатории параллельных информационных технологий НИВЦ МГУ {http://parallel.ru/computers/reviews/meta~ computing.html), предусматривает наличие на вычислительном узле (на компьютере пользователя или на сервере) специального агента, который определяет факт простоя этого узла, соединяется с управляющим узлом метакомпьютера и получает от него очередное задание на вычисление. Как видно из данного рассмотрения, уже на данном этапе развития метакомпьютерной системы предусматривается использование элементов агентно-ориентированных технологий. На этом же сайте рассмотрены следующие успешные проекты в области мета-компьютинга: "Distributed.net", "Great Internet Mersenne Prime Search" (GIMPS), "SETI@home", "TERRA ONE", "Globus", "The Metacomputing Project", "Legion", "PACX-MPI", "Condor", "Entropia" и другие [85, 165-171]. В круг решаемых задач входят переборные задачи (работа с шифрами), поиск простых чисел, поиск внеземных цивилизаций, анализ экономической информации от заказчиков, поиск лекарств от рака, от СПИДа, от болезней Альцгеймера, Пар-кинсона, диабета, организация распределенных вычислений в Интернете, исполнение параллельных приложений. Особые надежды в развитии метакомпь-ютерных технологий возлагаются на развитие высокоскоростной сетевой инфраструктуры. Однако до настоящего времени относительно редки исследования по распределенной обработке данных и применению агентноу ориентированных технологий на основе метакомпьютерных систем. На промышленный уровень выходят отмеченные ниже технологии Grid и "Cloud Computing" [1, 3, 4, 52, 105, 106, 142, 143].

Концепции метакомпьютера в наибольшей степени удовлетворяет международный проект Grid. По определению известных специалистов Я. Фостера и К. Кессельмана, "Grid - это согласованная, открытая и стандартизованная среда, которая обеспечивает гибкое, безопасное, скоординированное разделение ресурсов в рамках виртуальной организации" (Интернет-портал по Gridтехнологиям, http://www.gridcliib.ru). Под ресурсами понимаются самые разнообразные объекты, принимающие участие в обработке данных: файловые системы, пул серверов и рабочих станций, многопроцессорные системы. Ресурсы могут быть унифицированы и представлены абстрактными типами со стандартизированным множеством операторов [1, 3, 105, 106]. Grid-системы обычно включают в свой состав следующие функциональные компоненты: метаплани-ровщики, обеспечивающие передачу заданий на требуемый вычислительный ресурс или ресурс хранения; локальные планировщики, обеспечивающие управление выполнением задач на локальном ресурсе и собственно вычислительные узлы и ресурсы хранения данных Grid-систем с собственными Grid-сервисами.

Другая недавно появившаяся парадигма сетевых технологий, "Cloud Computing", или парадигма "облачных вычислений" основана на концепции, рассматривающей вычислительную сеть как набор предоставляемых клиенту сервисов: хранения данных, системы управления базами данных, поиска информации, управления процессами, прикладных программ, менеджмента и оперативного управления и других. Как сервис может поставляться и облачная инфраструктура - серверы и коммуникационное оборудование [4, 52, 142, 143]. Например, фирмой Google предложена облачная операционная система Chrome, в которой использование облачных сервисов поможет избавить компьютеры от необходимости хранить в себе сотни гигабайтов информации и поддерживать работу все более производительных процессоров. Все необходимые данные и приложения для выполнения вычислений планируется разместить на удаленных серверах компании-провайдера, и они станут доступными пользователю с любого подключенного к Интернету компьютера, где бы он ни находился. Очевидно, метакомпьютер также может поставляться пользователям как сервис, или услуга.

Метакомпьютерным, кластерным, облачным и другим технологиям распределенного программирования посвящены работы В. В. Воеводина, Вл. В. Воеводина, В. Н. Коваленко, Д. А. Корягина, А. С. Антонова, G. Andrews, С. Catlett, L. Smarr, С. Hewitt, Р. Dave, J. Dongarra, D. Gelernter, A. Tanenbaum, M. van Steen, N. T. Karonis, C. Hughes, T. Hughes, J. McCarthy, P. Fingar, G. Reese, T. Chou, A. Wohl, H. Deitel и др.

В качестве базовой технологии для построения виртуальной архитектуры метакомпьютерной системы может использоваться технология интеллектуальных агентов, или мультиагентных систем. Согласно работам [8, 12], под агентом обычно понимается программно или аппаратно реализованная система, обладающая свойствами автономности (способностью функционирования без непосредственного вмешательства людей, осуществляя самостоятельно самоконтроль над своими действиями и внутренним состоянием), общественного поведения (способностью взаимодействия с другими агентами и, возможно, людьми, обмениваясь сообщениями с помощью языков коммуникации), реактивностью (способностью к восприятию состояния среды — физического мира, пользователей посредством интерфейса, совокупностей других агентов, сети Интернет), целенаправленной активности, или проактивности, (способностью агентов не просто реагировать на стимулы, поступающие из среды, но и осуществлять целенаправленное поведение, проявляя инициативу). Агентно-ориентированные технологии исследовались в работах Т. А. Гавриловой, В. Ф. Хорошевского, В. И. Городецкого, В. Б. Тарасова, А. Н. Швецова, М. Wooldridge, Y. Shoham, D. Lange, M. Oshima, F. L. Bellifemine, T. Tao, G. Samaras, E. Pitoura, F. Zambonelli, L. Leonardi, P. Ciancarini и др.

Мультиагентная программная система, согласно [9, 10], представляет собой вычислительную программу, решатели которой расположены в некоторой среде и каждый из них способен к гибким, автономным и социально-организованным действиям в направлении предопределенной цели. В работах [10, 11] мультиагентная система характеризуется как сильно связанная сеть решателей, совместно работающая над проблемами, которые могут выходить за рамки возможностей отдельных агентов. Другие известные определения индивидуальных агентов и мультиагентных систем, а также формализации, представлены в работах [12, 13, 144-164].

Во многих работах [12-17, 149-156] отмечается, что использование технологий мобильных агентов дает следующие преимущества:

1. Роли в системе клиент-серверного взаимодействия жестко закреплены, четко определены и с трудом поддаются изменению, но эта модель не обладает достаточной гибкостью для работы в изменчивой глобальной сети. Мобильные агенты более гибки благодаря их способности перемещаться по узлам сети по мере необходимости.

2. Системе клиент-серверного взаимодействия сложно адаптироваться к изменениям потребностей клиента в ходе решения задачи. Мобильные агенты, напротив, могут быть настроены в соответствии с потребностями пользователя и переданы на сервер, где они и произведут необходимые настройки.

3. Клиент-серверные механизмы были разработаны для систем, работающих в локальных сетях, они интегрированы в локальные сети и возможности их серверов сильно ограничены. Если эти системы расширять на сети большего масштаба, они становятся менее надежными. Способность мобильных агентов динамически реагировать на неожиданные события и ситуации позволяет строить на их основе ясные и устойчивые к ошибкам распределенные системы. Если узел выключается, все агенты, работающие на этой машине, предупреждаются (например, за время работы источника бесперебойного питания) и имеют возможность переместиться на другой узел сети, чтобы продолжить работу; этот аспект очень важен для мобильных вычислений. Существуют другие пути увеличения надежности и клиент-серверной модели, но они сопряжены с большими трудностями при реализации.

4. Если большой объем данных хранится на удаленном узле, то пересылка агента для обработки этих данных в месте их хранения позволит увеличить производительность по сравнению с пересылкой массива данных к месту его обработки. Компьютер клиента может не иметь достаточного объема памяти для временного хранения обрабатываемых данных, может иметь слишком узкий канал связи с сетью, либо просто не иметь достаточной вычислительной мощности.

5. Так как мобильные агенты в основном являются независимыми от вычислительной и транспортной платформы, а зависят только от собственного окружения, они предоставляют оптимальные решения для интеграции в разно- ~ родные системы.

6. Мобильные устройства, как правило, должны полагаться на дорогие и ненадежные сетевые соединения. Задачи, требующие постоянно открытого со- ( единения между мобильным устройством и узлом сети, не являются экономически и технически приемлемыми. Для решения этой проблемы могут использоваться мобильные агенты. Агенты передаются в сеть, где и работают над поставленной задачей асинхронно и автономно, являясь независимыми от создавшего их процесса. Мобильное устройство может через некоторое время повторно установить соединение с сетью, чтобы собрать результаты работы агентов.

Перечисленные свойства имеют большое значение и для организации ме-такомпьютерных приложений. В основополагающей работе [151] отмечаются следующие области приложения программных мобильных агентов:

1. Электронная коммерция. Коммерческие операции могут потребовать доступа к удаленным ресурсам в реальном масштабе времени (например, к биржевым котировкам) или к сделкам типа агент-агент. Различные агенты имеют собственные цели и могут претворять различные стратегии для достижения этих целей.

2. Персональные помощники. Способность, мобильных агентов выполняться на удаленных узлах.сети делает возможным.их использование в качестве помощников для выполнения задач в сети вместо их создателей. Удаленный помощник может работать независимо от ограниченности канала связи его владельца, который может даже временно выключить свой компьютер. Например, для согласования встречи с некоторыми людьми, пользователь может выслать мобильного агента,,в задачи которого входят взаимодействие с агентами, представляющими этих людей.

3. Обеспечение посредничества. Одно из важных применений мобильных агентов — сотрудничество, при котором не всем сотрудникам можно доверять. В этом случае, группа может разрешить встречу своих мобильных агентов на условленном безопасном узле, где и будет происходить сотрудничество без риска, что узел "примет сторону" одного из присутствующих агентов.

4. Доставка распределенно хранимой информации. Доставка информации - распространенный пример-применения мобильных агентов. Вместо перемещения больших массивов данных к поисковой программе, создающей поисковые каталоги, пользователь направляет агентов к узлам хранения информации и они локально создают поисковые каталоги, которые позднее могут быть переданы обратно пользователю.

5. Телекоммуникационные сетевые службы. Задача поддержки и: обслуживания сложных телекоммуникационных служб характеризуется необходимостью динамической реконфигурации сети и управления пользователями. Физический размер этих сетей и точность, необходимая для их работы, требуют использования технологии мобильных агентов, способной предоставить таким системам гибкость и эффективность.

6. Приложения для управления потоком работ и групповой разработки. Основная цель таких приложений - поддержание потоков информации между сотрудниками.

7. Мониторинг и уведомление. Это классическое применение, мобильных агентов демонстрирует их асинхронную природу. Агент может отслеживать источник информации независимо от местоположения узла, с которого он запущен. Агент может ожидать доступности к какой-либо информации. Это особенно важно потому, что жизненный цикл ожидающего агента не зависит от вычислительного процесса на узле, создавшем его.

8. Распространение информации. Мобильные агенты могут реализовать так называемую "push-internet" модель, при которой они распространяют такую информацию, как новости или автоматические обновления программ. Агенты при этом могут доставлять как новые программные компоненты, так и инсталлятор для них непосредственно на персональный компьютер и автономно обновлять программное обеспечение на этом компьютере.

9. Параллельная обработка. Благодаря тому, что агенты могут создавать каскады своих копий в сети, появляется возможность использования технологии мобильных агентов для управления задачами параллельной обработки. Если вычисление требует такой вычислительной мощности, что приходится распараллеливать его на множество процессоров, инфраструктура мобильных агентов может стать удобным способом распределения вычислительных процессов.

Большинство из перечисленных свойств необходимо пересекаются с областями применения метакомпьютерных приложений, однако для их воплощения потребуется разработка ряда методов, формализмов и программных средств.

Одними из первых работ, посвященных использованию агентно-ориентированных технологий в метакомпыотинге, были работы [14-17]. Здесь были апробированы некоторые агентные платформы для задач обработки данных, однако в данных работах были предложены только относительно простые структурные решения, направленные на распределение одинаковых программных модулей по узлам вычислительной сети, где производилась независимая обработка разных наборов данных. В работах перечисленных выше авторов не нашло отражение систематизированное использование логических моделей и методов в организации вычислительных процессов, логической структуры метакомпьютерных систем. В работах, связанных с агентно-ориентированными системами, чаще основное внимание уделяется антропоморфным свойствам агентов или коллективов агентов и не затрагиваются особенности использования агентов как мобильных вычислительных элементов.

Сложность проблемы интеграции метакомпьютерных, облачных и агент-но-ориентированных технологий обработки данных определяет основную проблемную ситуацию в проектировании математического и программного обеспечения агентно-ориентированных метакомпьютерных систем, поэтому задача разработки и исследования методов и программных средств агентно-ориентированных метакомпьютерных систем является актуальной и практически значимой.

Методологической основой данной диссертационной работы являются работы В. М. Глушкова, А. Н. Мальцева, Д. А. Поспелова, Н. П. Вашкевича, В. А. Горбатова, В. Г. Лазарева, Г. С. Плесневича, С. С. Лаврова, С. А. Юдицкого,

В. Е. Котова, А. G. Нариньяни, В. Б. Тарасова, В; Е. Кузнецова, X. Уэно, М. Исидзука, А. Thayse, Р. Gribomont, Y. Gurevich, D. Gelernter, Ml Minsky, H. Levesque и др.

Целью исследования является повышение эффективности проектирования и расширение функциональных возможностей агентно-ориентированных метакомпьютерных систем за счет создаваемых методов и программных средств логического управления на основе декларативных и процедурных моделей представления знаний.

Поставленная цель достигается решением следующих задач: ;

- анализ существующих, методов и программных средств для организации; функционирования и расширения "функциональных возможностей метакомпьютерных систем, обоснование концепции системной архитектуры мета-компыотеров;

- разработка метода логического управления глобальными вычислительными процессами в метакомпьютерных системах на основе: знаний о функциональной архитектуре и при учете специфики программного обеспечения^

- разработка метода синтеза системной архитектуры метакомпьютерных систем, позволяющего учитывать изменяющиеся структурные и функциональные связи между основными компонентами в процессе функционирования, системы;

- разработка моделей асинхронного логического управления вычислительными процессами, ресурсами и очередями в агентно-ориентированных метакомпьютерных системах, основанных на организации согласованных взаимодействий; в коллективе агентов;

- создание инструментальных программных средств,. языка формальных спецификаций и методики проектирования систем логического управления в агентно-ориентированных метакомпьютерных системах;

- разработка, реализация и экспериментальное исследование вариантов агентно-ориентированных метакомпьютерных приложений для обработки данных.

Объектом исследования являются программные средства для-организации вычислительных процессов в агентно-ориентированных метакомпьютерных системах.

Предметом, исследований являются методы логического управления процессами1 и ресурсами в, агентно-ориентированных метакомпьютерных системах.

В ходе работы над диссертацией были использованы следующие методы исследований: методы анализа алгоритмов, теории множеств, теории графов, математической логики, объектно-ориентированного и агентно-ориентированного программирования в сетях, методы и модели искусственного интеллекта.

Научная новизна работы заключается в следующем.

1. Предложена и обоснована новая концепция системной архитектуры метакомпьютерных систем класса "земля-облако", которая, в отличие от известных, основана на интеграции агентно-ориентированных, метакомпьютерных и облачных сетевых технологий, что за счет перераспределения информационных потоков обеспечивает повышение производительности и расширение функциональных возможностей по обработке данных в вычислительных сетях.

2. Предложен декларативно-процедурный метод логического управления вычислительными процессами в агентно-ориентированных метакомпьютерных системах, основанный на интеграции декларативных и процедурных моделей представления знаний о функциональной архитектуре данных систем, а также ? основанные на нем новые графовые модели вычислительных процессов, позволяющие, в отличие от известных, реализовать концепцию согласования процессов через разделяемое агентами, "облачными" и "земными" сервисами информационное пространство, вследствие чего обеспечиваются повышение уровня параллельности, производительности и расширение функциональных возможностей системы.

3. Предложен основанный на новой формальной модели метод синтеза системной архитектуры агентно-ориентированных метакомпьютерных систем, отличающийся согласованностью с предложенными вычислительными моделями на уровне систем продукционных правил и позволяющий проектировать новую логическую структуру системы, упростить структурные и функциональные связи между основными компонентами посредством использования базы знаний; при реализации данного метода, в отличие от других, операционную среду формируют сами агенты различных типов при учете собственной мобильности и внутрисистемных взаимодействий.

4. Предложены модели асинхронного логического управления вычислительными процессами, ресурсами и очередями в агентно-ориентированных метакомпьютерных системах, предназначенных для распределенной обработки данных, отличающиеся от известных моделей возможностью непосредственной программной интерпретации, что ведет к сокращению сроков проектирования и повышает эффективность реализации согласованных взаимодействий и синхронизации в коллективе агентов, разделяющих общую распределенную базу знаний о функционировании системы и ее логической архитектуре.

Практическую значимость работы составляют разработанные инструментальные программные средства и частные методики проектирования систем логического управления агентно-ориентированных метакомпьютерных систем с интенсивно используемой базой знаний; разработанные, практически реализованные и экспериментально исследованные варианты агентно-ориентированных метакомпьютерных приложений для обработки данных, основанные на согласованных взаимодействиях в коллективе мобильных агентов; язык спецификации декларативно-процедурных программ промежуточного уровня для агентно-ориентированных метакомпьютерных систем с развитой информационной системой, используемой в качестве ядра.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Обоснование концепции системной архитектуры метакомпьютерных систем класса "земля-облако".

2. Декларативно-процедурный метод логического управления вычислительными процессами в агентно-ориентированных метакомпьютерных системах.

3. Новая формальная модель и основанный на ней метод синтеза'системной архитектуры агентно-ориентированных метакомпьютерных систем, согласованный с предложенными вычислительными моделями на уровне модифицированных систем продукционных правил.

4. Модели асинхронного логического управления вычислительными процессами, ресурсами и очередями в агентно-ориентированных метакомпьютерных системах для распределенной обработки данных, предназначенные для создания управляющих программ.

5. Инструментальные программные средства, язык формальных спецификаций декларативно-процедурных программ промежуточного уровня и методика проектирования систем логического управления процессами в агентно-ориентированных метакомпьютерных системах.

Реализация результатов работы. Теоретические и практические результаты работы использованы при выполнении следующих НИР, выполненных на кафедре «Вычислительная техника» ГОУ ВПО «Пензенский государственный университет»: "Теория, методы и средства организации систем параллельной и распределенной обработки информации на основе использования моделей недетерминированных автоматов" (2006 - 2009 годы, № гос. per. 0120.0 502707); проект № 2.1.2/4257 "Разработка комплекса формальных моделей и их трансформация для проектирования распределенных информационно-управляющих систем промышленной информатики" аналитической ведомственной целевой программы "Развитие научного потенциала высшей школы (2009 - 2010 годы)", "Высокопроизводительные вычислительные системы и сети: методы и средства проектирования" (2006 - 2010 годы), внедрены на промышленном предприятии ОАО НПП "Рубин" а также используются в учебном процессе Пензенского государственного университета, что подтверждено соответствующими актами о внедрении.

Достоверность научных положений, выводов и практических рекомендаций, сформулированных в диссертации, обеспечивалась использованием различных методов исследования, адекватных предмету, цели и задачам работы, разработкой действующих программ (в том числе подтвержденных свидетельством об официальной регистрации), подтверждаются вычислительными экспериментами и экспериментами с созданными автором агентно-ориентированными метакомпьютерными системами для обработки данных, результатами практического использования предложенных в диссертации методов и средств, подтвержденными актами об использовании и внедрении, а также апробацией работы на международных конференциях.

Автор работы является лауреатом Всероссийского конкурса выпускных квалификационных работ по специальностям 010503 «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем» и 230105 «Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем».

Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались на VIII и IX Международных научно-технических конференциях «Новые информационные технологии и системы» (Пенза, 2008, 2010), на Международных научно-технических конференциях «Современные информационные технологии» (Пенза, 2008, 2009), на IX и X Международных научно-технических конференциях «Проблемы информатики в образовании, управлении, экономике и технике» (Пенза, 2009, 2010), на V Международной научно-технической конференции «Аналитические и численные методы моделирования естественнонаучных и социальных проблем» (Пенза, 2010), на ежегодных научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава Пензенского государственного университета (Пенза, ПГУ, 2008-2011).

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 17 печатных работ [124—140], их них четыре — в журналах, входящих в перечень ВАК РФ. Зарегистрирован программный продукт в Объединенном фонде электронных ресурсов "Наука и образование" [141]. Результаты диссертации отражены также в 3-х отчетах о НИР, выполненных в Пензенском государственном университете.

Все результаты работы получены диссертантом самостоятельно. Из печатных работ две [124, 139] опубликованы в соавторстве с научным руководителем, которому принадлежат разработка концепции решаемой проблемы и постановка задачи исследования. В зарегистрированном программном продукте [141] диссертантом разработаны общая концепция, формы представления, алгоритмы и программы выполнения продукционно-процедурных правил (приложение А). Все программное обеспечение агентно-ориентированных метаком-пьютерных систем, описанное в приложениях Б и В, разработано диссертантом самостоятельно.

Примечание. Фамилия автора диссертации Зинкина Н. С. изменена на фамилию Карамышева Н. С. согласно свидетельству о браке 1-ИЗ №669833 от 25.09.2010.

4.6 Выводы по главе 4

1. На практических примерах рассмотрены области применения концепции агентно-ориентированного продукционно-процедурного программирования, основанного на предложенных в первой и второй главах методах логического управления вычислительными процессами и ресурсами. Решены проблемы декомпозиции, взаимодействия и. синхронизации в коллективе агентов на основе согласования процессов и объектов, что позволяет усовершенствовать практические принципы построения агентно-ориентированных систем.

2. Предложены модели логического управления глобальными вычислительными процессами в вычислительных сетях с агентно-ориентированными облачными метакомпьютерными сервисами, основанные на коллективных пересылках данных, что позволяет упростить реализацию массового параллелизма в крупномасштабных прикладных распределенных системах.

3. Даны предложения по организации межагентных взаимодействий в сетевой среде при реализации систем управления распределенными реляционными базами данных, что повышает эффективность метакомпьютерной реализации процессов обработки структурированных данных. Кроме того, продемонстрирована возможность применения модели согласования процессов и агентов при организации обработки структурированных данных.

4. На конкретных примерах обоснована целесообразность выбора алгебраических систем для определения агентно-ориентированных метакомпьютер-ных систем. Показано, что алгебраические системы как формализм обладают большой гибкостью и позволяют плодотворно сочетать алгебраические и логические понятия и методы. Алгебраические понятия позволили определить операционную семантику метакомпьютерной системы, а логические понятия и методы, обладая четко определенной семантикой, обеспечили простую и ясную нотацию для записи фактов и знаний о событиях, структуре и функционировании системы, позволили формализовать управление обменом, обработкой и хранением информации.

6. Предложены программные реализации агентно-ориентированных ме-такомпьютерных систем для реализации в глобальных и локальных вычислительных ТСРЯР сетях, показавшие эффективность и развитые функциональные возможности созданных сетевых распределенных приложений.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Предложена и обоснована новая концепция системной архитектуры метакомпьютерных систем класса "земля-облако", которая, в отличие от известных, основана на интеграции агентно-ориентированных, метакомпьютерных и облачных сетевых технологий, что за счет перераспределения информационных потоков обеспечивает повышение производительности и расширение функциональных возможностей по обработке данных в вычислительных сетях.

2. Предложен метод логического управления вычислительными процессами в агентно-ориентированных метакомпьютерных системах, основанный на интеграции декларативных и процедурных моделей представления знаний о функциональной архйтектуре данных систем, а также основанные на нем новые графовые модели вычислительных процессов, позволяющие, в отличие от известных, реализовать концепцию согласования процессов через разделяемое агентами, "облачными" и "земными" сервисами информационное пространство, вследствие чего обеспечиваются повышение уровня параллельности, увеличение производительности и расширение функциональных возможностей системы.

3. Предложен основанный на новой формальной модели метод синтеза системной архитектуры агентно-ориентированных метакомпьютерных систем, отличающийся согласованностью с предложенными вычислительными моделями на уровне систем продукционных правил и позволяющий проектировать новую логическую структуру системы, упростить реализацию структурных и функциональных связей между основными компонентами посредством использования базы знаний; при реализации данного метода, в отличие от других, операционную среду формируют сами агенты различных типов при учете собственной мобильности и внутрисистемных взаимодействий. Использование метода позволяет повысить качество принимаемых решений и сократить сроки проектирования.

4. Предложены модели асинхронного логического управления процессами, ресурсами и очередями в агентно-ориентированных метакомпьютерных системах, предназначенных для распределенной обработки данных, отличающиеся от известных моделей возможностью непосредственной программной интерпретации, что ведет к сокращению сроков проектирования и повышает эффективность реализации согласованных взаимодействий и синхронизации в коллективе агентов, разделяющих общую распределенную базу знаний о функционировании метакомпьютерной системы и ее логической архитектуре.

5. Предложены и реализованы инструментальные программные средства спецификации и верификации, методика проектирования систем логического управления вычислительными процессами и ресурсами в агентно-ориентированных метакомпьютерных системах, язык формальных спецификаций декларативно-процедурных программ промежуточного уровня, использование которых обеспечивает повышение эффективности проектирования систем с расширенными функциональными возможностями.

6. Разработаны и реализованы практически варианты сетевых агентно-ориентированных метакомпьютерных приложений с развитыми информационными системами, используемыми в качестве ядер, построение которых, в отличие от известных, основано на формализованных описаниях согласованных взаимодействий в коллективе мобильных агентов и на языке формальных спецификаций декларативно-процедурных программ промежуточного уровня. Полученные программные реализации агентно-ориентированных метакомпьютерных систем с развитыми функциональными возможностями в глобальных и локальных вычислительных сетях продемонстрировали эффективность использования предложенных методов и средств проектирования.

1. Примечание. Фамилия автора диссертации Зинкина Н. С. изменена на фамилию Карамышева Н. С. согласно свидетельству о браке 1-ИЗ №669833 от 25.09.2010.

2. Catlett, С. Metacomputing / С. Catlett, L. Smarr // Communications of the ACM, № 35 (6). 1992. - P. 44-52.

3. Коваленко, В. Вычислительная инфраструктура будущего / В. Коваленко, Д. Корягин // Открытые системы. -№ 11-12. 1999.

4. Шалагинов, А. В. Cloud Computing — "облачные вычисления" / А. В. Шалагинов // Технологии и средства связи. № 5. - 2010. - С. 15-17.

5. Вашкевич, Н. П. Параллельная декомпозиция алгоритмов управления вычислительными и технологическими процессами / Н. П. Вашкевич // Труды VIII МНТК «Новые информационные технологии и системы», часть 1, 2008. -С. 81-98.

6. Вашкевич, Н. П. Формализованное описание и верификация дискретно-событийных систем с параллельными процессами / Н. П. Вашкевич, В. Н. Дубинин // Вопросы радиоэлектроники. Серия электронной вычислительной техники (ЭВТ) №5. - 2008. - С. 51-64.

7. Тарасов, В. Б. Агенты, многоагентные системы, виртуальные сообщества: стратегическое направление в информатике и искусственном интеллекте / В. Б. Тарасов // Новости искусственного интеллекта. 1998. - №2. - С. 5-63.

8. Люггер, Д. Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем / Д. Ф. Люгер. М.: Вильяме, 2003.- 864 с.

9. Durfee, Е. Н. Negotiating task decomposition and allocation using partial global planning / E. H. Durfee, V. Lesser // Distributed Artificial Intelligence: Vol. II, GasserL. and Hunhs M. ed. San Francisco: Morgan Kaufmann, 1989. - 229-244 p.

10. Wooldridge, M. J. An Introduction to Multiagent Systems / M. J. Wooldridge. John Willey&Sons, 2009. - 484 p.

11. Shoham, Y. Multiagent systems: algorithmic, game-theoretic, and logical foundations / Y. Shoham, K. Leyton-Brown. Cambridge University Press, 2008. — 532 p.

12. PacMan: parallel computing using Java mobile agents / P. Evripidou, G. Samaras, E. Pitoura, P. Christoforos // 13th ACM International Conference on Supercomputing (ICS), Workshop on "Java for High Performance Computing", Rhodes, Greece, June 1999.

13. Wireless computational models: mobile agents to the rescue / C. Spyrou, G. Samaras, E. Pitoura, E. Paraskevas // 2nd International Workshop "Mobility in Databases & Distributed Systems" (DEXA'99), Florence, Italy, September 1999.

14. Parallel computing using Java mobile agents / P. Christoforos, G. Samaras, E. Pitoura, P. Evripidou // 25th Euromicro Conference, Workshop on Network Computing, September 1999.

15. Тарасов, В. Б. Эволюционная семиотика и нечеткие многоагентные системы основные теоретические подходы к построению интеллектуальных организаций / В. Б. Тарасов // Информационные технологии и вычислительные системы. - 1998. - №1. - С. 54-68.

16. Тарасов, В. Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика / В. Б. Тарасов. — М.: Эдиториал УРСС, 2002.-352 с.

17. Мальцев, А. И. Алгебраические системы / А. И. Мальцев. М.: Наука. -1970. -392 с.

18. Городецкий, В. И. Многоагентные системы (обзор) / В. И. Городецкий, М. С. Грушинский, А. В. Хабалов //Новости искусственного интеллекта. -1998.-№2.-С. 64-116.

19. Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы: Справочник / под ред. Д. А. Поспелова. - М.: Радио и связь, 1990. - 304 с.

20. Котов, В. Е. Сети Петри / В. Е. Котов. М.: Наука. - 1984. - 160 с.

21. Свами, М. Графы, сети, алгоритмы / М. Свами, К. Тхуласираман. -М.: Мир, 1984.-455 с.

22. Общая алгебра / Артамонов В. А., Салий В. Н., Скорняков JI. А., Шеврин Л. Н., Шульгейфер Е. Г. М.: Наука, 1991.-480 с.

23. Плесневич, Г. С. Логические модели / Г. С. Плесневич // Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы: Справочник / под ред. Д. А. Поспелова. - М.: Радио и связь, 1990. - С. 14-28.

24. Элементы параллельного программирования / В. А. Вальковский, В. Е. Котов, А. Г. Марчук, Н. Н. Миренков / под ред. В. Е. Котова. М.: Радио и связь, 1983.-240 с.

25. Поспелов, Д. А. Введение в теорию вычислительных систем / Д. А. Поспелов. М.: Сов. Радио, 1972. - 280 с.

26. Гергель, В. П. Теория и практика параллельных вычислений: учебное пособие / В. П. Гергель. Изд-во: Интернет-Университет информационных технологий, 2010.-423 с.

27. Новиков, Ф. А. Дискретная математика для программистов / Ф. А. Новиков. СПб: Питер, 2001. - 304 с.

28. Wong, C. Y. Timed places Petri nets with stochastic representation of place time / C. Y. Wong, T. S. Dillon, К. E. Forward // Proceedings of the International Workshop on Timed Petri Nets, Torino, 1985, IEEE Computer Society Press. — P. 96-103.

29. Многоуровневое структурное проектирование программ: теоретические основы, инструментарий / Е. Л. Ющенко, Г. Е. Цейтлин, В. П. Грицай, Т. К. Терзян. М.: Финансы и статистика. - 1989. - 208 с.

30. Глушков, В. М. Алгебра. Языки. Программирование / В. М. Глушков, Г. Е. Цейтлин, Е. Л. Ющенко. Киев, Наукова думка, 1978. - 320 с.

31. Капитонова, Ю. В. Математическая теория проектирования вычислительных систем / Ю. В. Капитонова, А. А. Летичевский. М.: Наука, 1988. — 296 с.

32. Глушков, В. М. Методы символьной мультиобработки / В. М. Глушков, Г. Е. Цейтлин, Е. Л. Ющенко. Киев, Наукова думка, 1980. — 252 с.

33. Алгеброалгоритмические модели и методы параллельного программирования / Г. Е. Цейтлин, Е. А. Яценко, Ф. И. Андон, А. Е. Дорошенко. Киев, Академпериодика, 2007. - 634 с.

34. Кузнецов В. Е. Представление в ЭВМ неформальных процедур: продукционные системы / С послесловием Д. А. Поспелова. — М. Наука, 1989. — 160 с.

35. Поспелов, Д. А. Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов / Д. А. Поспелов. М.: Радио и связь, 1989. - 184 с.

36. Нариньяни, А. Продукционные системы // Представление знаний в человеко-машинных и робототехнических системах / А. Нариньяни, Т. Яхно. ВИНИТИ. -М.: 1984. Том А-С. — С. 136-177.

37. Мейер, Д. Теория реляционных баз данных / Д. Мейер. М.: Мир, 1987.-608 с.

38. Калиниченко, JI. А. Методы и средства интеграции неоднородных баз данных / JI. А. Калиниченко. М.: Наука. - 1983. - 424 с.

39. Ппоткин, Б. И. Универсальная алгебра, алгебраическая логика и базы данных / Б. И. Плоткин.М.: Наука, 1991. 448 с.

40. Gurevich, Y. Evolving algebras — a tutorial introduction / Y. Gurevich. // Bulletin of the EATS, 43, 1991., P. 264-284.

41. Dexter, S. Gurevich abstract state machines and Shonhage storage modification machines / S. Dexter, P. Doyle, Y. Gurevich // Journal of Universal Сотр. Science. 1997. - Vol. 3. - № 4. - P. 279-303.

42. Лавров, С. С. Программирование. Математические основы, средства, теория / С. С. Лавров. СПб.: БХВ-Петербург, 2001. - 320 с.

43. Тейз, А. Логический подход к искусственному интеллекту: от классической, логики к логическому программированию / А. Тейз, П. Грибомон, Ж. Луи и др. М.: Мир, 1990. - 429 с.

44. Гаврилова, Т. А. Базы знаний интеллектуальных систем / Т. А. Гаври-лова, В. Ф. Хорошевский. СПб.: Питер, 2001. - 384 с.

45. Pagina, Н. Intelligent software agents on the Internet. Электронный ресурс. / Режим доступа: http://www.hermans.org/agents/index.html, свободный.

46. Ершов, Ю. Л. Математическая логика / Ю. Л. Ершов, Е. А. Палютин. -М.: Наука, 1979. 320 с.

47. Genrich, Н. J. Equivalence transformations of PrT-Nets / H. J. Genrich // Lecture Notes in Computer Science, vol. 424. Springer-Verlag, 1990. - P. 179208.

48. Hewitt, C. ORGs for scalable, robust, privacy-friendly client cloud computing / C. Hewitt // IEEE Internet Computing. September/October 2008 (vol. 12, no. 5).-P. 96-99.

49. Методы параллельного программирования / П. А. Анишев, С. М. Ачасова, О. Л. Бандман и др. Новосибирск, Наука, 1981. - 182 с.

50. Peterson, J. L. Petri-Nets / J. L. Peterson // ACM Computing Surveys. -Vol. 9. No. 3. - 1977. - P. 223-252.

51. Искусственный интеллект. — В 3-х кн. Кн. 1. Системы общения и экспертные системы: Справочник / под ред. Э. В. Попова. М.: Радио и связь, 1990.-464 с.

52. Искусственный интеллект: В 3-х кн. Кн. 3. Программные и аппаратные средства: Справочник / под ред. В. Н. Захарова, В. Ф. Хорошевского. — М.: Радио и связь, 1990. 368 с.

53. Вальковский, В. А. Распараллеливание алгоритмов и программ. Структурный подход / В. А. Вальковский. М.: Радио и связь, 1989. - 176 с.

54. Минский, М. Фреймы для представления знаний / М. Минский. — М.: Мир, 1979.-151 с.

55. Кесс, Ю. Ю. Анализ и синтез фреймовых моделей АСУ / Ю. Ю. Кесс. -М.: Энергоатомиздат, 1986. 168 с.

56. Таненбаум, Э. Распределенные системы. Принципы и парадигмы / Э. Таненбаум, М. ван Стеен. СПб.: Питер, 2003. - 877 с.

57. Цимбал А. А. Технология создания распределенных систем / А. А. Цимбал, М. JI. Аншина. СПб.: Питер, 2003. - 576 с.

58. Кольчугина, Е. А. Организация баз данных и распределенный информационный поиск / Е. А. Кольчугина // Труды международной научно-технической конференции. Пенза, ПТУ, 2005. С. 95-97.

59. Дейтел, X. М. Технология программирования на Java 2: Кн. 2. Рас- -пределенные приложения / X. М. Дейтел, П. Дж. Дейтел, С. И. Сантри. М.: Бином-Пресс. - 2003. - 464 с.

60. Хьюз, К. Параллельное и распределенное программирование на С++ / К. Хьюз, Т. Хьюз. М.: Издательский дом "Вильяме", 2004. - 672 с.

61. Юдицкий, С.А. Логическое управление дискретными процессами / С.

62. A. Юдицкий, В. 3. Магергут. М.: Машиностроение, 1987. - 176 с.

63. Лазарев, В. Г. Построение программируемых управляющих устройств / В. Г. Лазарев, Е. И. Пийль, Е. Н. Турура. М.: Энергоатомиздат, 1984. - 192 с.

64. Технология системного моделирования / Е. Ф. Аврамчук, А. А. Вавилов, С. В. Емельянов и др. — М.: Машиностроение; Берлин: Техника. 1988. — 520 с.

65. Бусленко, Н. П. Лекции по теории сложных систем / Н. П. Бусленко, В.

66. B. Калашников, И. Н Коваленко. М.: Сов. радио, 1973. - 440 с.

67. Представление и использование знаний / под ред. X. Уэно, М. Исид-зука. М.: Мир. - 1989. - 220 с.

68. Оллонгрен, А. Определение языков программирования интерпретирующими автоматами / А. Оллонгрен. М.: Наука, 1990. - 226 с.

69. Колмогоров, А. H. Математическая логика / А. Н. Колмогоров, А. Г. Драгалин. М.: Изд-во УРСС, МГУ. - 2005. - 240 с.

70. Клини, С. К. Математическая логика / С. К. Клини. М.: Мир. — 1973.-480 с.

71. Белов, В. В. Теория графов / В. В. Белов, Е. М. Воробьев, В. Е. Шаталов. М.: Высшая школа, 1976. - 392 с.

72. Горбатов, В. А. Основы дискретной математики / В. А. Горбатов. — М.: Высшая школа, 1986. 311 с.

73. Мамиконов, А. Г. Синтез оптимальных модульных систем обработки данных / А. Г. Мамиконов, В. В. Кульба. М.: Наука, 1986. 276 с.

74. Задачи формализации и автоматизации модульного проектирования систем обработки данных / А. Г. Мамиконов, В. В. Кульба, С. А. Косяченко, Казиев Г. 3. // В кн.: Построение автоматизированных систем обработки данных. -М.: ИПУ, 1978, вып. 16. -112 с.

75. Мелихов, А. Н. Ориентированные графы и конечные автоматы / А. Н. Мелихов. -М.: Наука, 1971. -416 с.

76. Котов, В. Е. Теория схем программ / В. Е. Котов, В. К. Сабельфельд. — М.: Наука, 1991.-248 с.

77. Литвинцева, Л. В. Сценарии / Л. В. Литвинцева // Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы: Справочник / под ред. Д. А. Поспелова. - М.: Радио и связь, 1990. - С. 56-60.

78. Робототехника и гибкие автоматизированные производства. В 9 кн.: Учеб. пособие. Кн. 6. Техническая имитация интеллекта / В. М. Назаретов, Д. П. Ким / под ред. И. М. Макарова. - М.: Высш. шк., 1986. - 144 с.

79. Поспелов, Д. А. Продукционные модели / Д. А. Поспелов // Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы: Справочник / под ред. Д. А. Поспелова. - М.: Радио и связь, 1990. - С. 49-56.

80. Лозовский, В. С. Сетевые модели / В. С. Лозовский // Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы: Справочник / под ред. Д. А. Поспелова. -М.: Радио и связь, 1990. - С. 28-49.

81. MPI: The complete reference / M. Snir, S. Otto, S. Huss-Lederman, D. Walker, J. Dongara. The MIT Press, Cambridge, Massachusetts. - 1996. - 335 p.

82. Немнюгин, С. А. Параллельное программирование для многопроцессорных вычислительных систем / С. А. Немнюгин, О. Л. Стесик. СПб.: БХВ-Петербург, 2002. 400 с.

83. Karonis, N. T. MPICH-G2: A Grid-enabled implementation of the Message Passing Interface / N. T. Karonis, B. Toonen, I. Foster // Journal of Parallel and Distributed Computing. Vol. 63. -2003. -P. 551-563.

84. Барский, А. Б. Параллельные информационные технологии / А. Б. Барский. — М.: Интернет-Университет Информационных Технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2007. — 503 с.

85. Воеводин, В. В. Параллельные вычисления / В. В. Воеводин, Вл. В. Воеводин. СПб.: БХВ-Петербург, 2002. - 608 с.

86. Введение в программирование для параллельных ЭВМ и кластеров / В. В. Кравчук, С. Б. Попов, А. Ю. Привалов и др. Самара: Самар. науч. центр РАН, Самар. гос. аэрокосм, ун-т, 2000. - 87 с.

87. Курносов, М. Г. Алгоритмы вложения параллельных программ в иерархические распределенные вычислительные системы / М. Г. Курносов // Вестник СибГУТИ. 2009. - № 2. - С. 1-25.

88. Тарков, М. С. Вложение структур параллельных программ в структуры живучих распределенных вычислительных систем / М. С. Тарков // Автометрия. Том 39, № 3. - С. 84-96.

89. Agarwal, Т. Topology-aware task mapping for reducing communication contention on large parallel machines / T. Agarwal, A. Sharma, L. Kale // Parallel and Distributed Processing Symposium. 2006. - P. 1-11.

90. Миренков, H. H. Параллельное программирование для многомодульных вычислительных систем / Н. Н. Миренков. — М. : Радио и связь, 1989. — 319 с.

91. Монахов, О. Г. Параллельные системы с распределенной памятью: структуры и организация взаимодействий / О. Г. Монахов, Э. А. Монахова. — Новосибирск : Изд-во СО РАН, 2000. 242 с.

92. Перспективы развития вычислительной техники. — В 11 кн.: Справ, пособие. Кн. 2. Интеллектуализация ЭВМ / Е. С. Кузин, А. И. Ройтман, И. Б. Фоминых, Г. К. Хахалин / под ред. Ю. М. Смирнова. М.: Высш. шк., 1989.-159 с.

93. Ульман, Дж. Основы систем баз данных / Дж. Ульман. М.: Финансы и статистика, 1973. - 334 с.

94. Codd, Е. F. A relational model of data for large shared data banks / E. F. Codd//Comm. ACM, 13(6), 1970.-P. 377-387.

95. Марселлус, Д. Программирование экспертных систем на Турбо Прологе / Д. Марселлус. М.: Финансы и статистика. — 1994. — 256 с.

96. Кандрашина, Е. Ю. Представление знаний о пространстве и времени в системах искусственного интеллекта / Е. Ю. Кандрашина, Л. В. Литвинцева, Д. А. Поспелов. М.: Наука, 1989. - 328 с.

97. Поспелов, Д. А. Ситуационное управление: теория и практика / Д. А. Поспелов. -М.: Наука, 1986. 284 с.

98. Ершов, А. П. Ведение в теоретическое программирование / А. П. Ершов. М.: Наука, 1977. - 283 с.

99. Маклаков С. В. Создание информационных систем с AllFusion Modelling Suite / С. В. Маклаков. М.: Диалог-МИФИ, 2003.'- 432 с.102.' Levesque, Н. The logic of knowledge bases / H. Levesque, G. Lakemeyer. The MIT Press, 2001.-300 p.

100. Автоматное управление асинхронными процессами в ЭВМ и дискретных системах / под ред. В. И. Варшавского. М.: Наука. - 1986. - 400 с.

101. Брой, М. Информатика. Основополагающее введение / М. Брои. Часть I. М.: Диалог-МИФИ (Springer-Lehrbuch), 1996. - 300 с.

102. Шелестов, А. Ю. Подходы и средства моделирования GRID-систем обработки спутниковых данных / А. Ю. Шелестов // Прорблеми програмування, 2008, №,2-3. С. 713-720.

103. Технология грид. Том 1. М.: ИПМ им. Келдыша, 2006. - 380 с. Том 2.-М.: ИПМ им. Келдыша, 2006. - 196 с.

104. Топорков, В. В. Модели распределенных вычислений / В. В. Топорков. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004. - 320 с.

105. Логика и компьютер. Моделирование рассуждений и проверка правильности программ / Н. А. Алешина, А. М: Анисов, П. И. Быстров и др. — М.: Наука, 1990. 240 с.

106. Чери, С. Логическое программирование и базы данных / С. Чери, Г. Готлоб, Л. Танка. М.: Мир, 1992. - 352 с.

107. Горбатов, В. А. САПР систем логического управления / В. А. Горбатов, А. В. Крылов, Н. В. Федоров. М.: Энергоатомиздат, 1988. - 232 с.

108. Горбатов, В. А. Логическое управление информационными процессами / В. А. Горбатов, П. Г. Павлов, В. Н. Четвериков. М.: Энергоатомиздат, 1984.-304 с.

109. Горбатов, В. А. Логическое управление распределенными системами / В. А. Горбатов, М. И. Смирнов, И. С. Хлытчиев. М.: Энергоатомиздат, 1991.-288 с.

110. Бусленко, Н. П. Лекции по теории сложных систем / Н. П. Бусленко, В. В. Калашников, Коваленко И. Н. -М.: Сов. радио. — 440 с.

111. Непомнящий, В. А. Прикладные методы верификации программ / В. А. Непомнящий, О. М. Рякин. М.: Радио и связь, 1988. - 256 с.

112. Олифер, В. Г. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы / В. Г. Олифер, Н. А. Олифер. СПб.: Питер, 2004. - 864 с.

113. Ногл, М. TCP/IP. Иллюстрированный учебник / М. Ногл. — М.: ДМК Пресс, Питер, 2001. 424 с.

114. Барфилд, Э. Программирование "клиент-сервер" в локальных вычислительных сетях / Э. Барфилд, Б. Уолтере. М.: Филинъ, 1997. — 424 с.

115. Снейдер, Й. Эффективное программирование TCP/IP / Й. Снейдер. СПб.: Питер, 2001. - 320 с.

116. Конолли, Т. Базы данных. Проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика / Т. Конолли, К. Бегг. М.: Издательский дом "Вильяме", 2003. - 1440 с.

117. Гарсиа-Молина Г. Системы баз данных / Г. Гарсиа-Молина, Дж. Ульман, Дж. Уидом. -М.: Вильяме, 2003. 1088 с.

118. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации / В. В. Корнеев, А. Ф. Гареев, С. В. Васютин, В. В. Райх. М.: Нолидж. - 2000. - 352 с.

119. Вашкевич, Н. П. Активные инфологические модели обработки данных на основе иерархических сетей фреймов / Н. П. Вашкевич, Н. С. Зинкина // Вопросы радиоэлектроники. Серия ЭВТ. Вып. 4, 2009. - С. 54-63.

120. Зинкина, Н. С. Агентно-ориентированный подход к проектированию распределенных систем управления базами данных / Н. С. Зинкина // Перспективы науки. № 2. - 2011. - С. 80-86.

121. Зинкина, Н. С. Обобщенная логико-алгебраическая модель и организация мультиагентных метакомпьютерных систем / Н. С. Зинкина // Перспективы науки.-№ 4. -2011.-С. 98-108.

122. Зинкина, Н. С. Формальное определение мультиагентного метаком-пьютера / Н. С. Зинкина // Университетское образование: сб. статей XV Международной научно-методической конференции. Пенза, ПТУ, 2011. — С. 259— 262.

123. Dave, P. Introduction to Cloud Computing. Published: 10 April, 2009. -Электронный ресурс. / Режим доступа:http://dotnetslackers.com/articles/sql/introduction-to-cloud-computing.aspx, свободный. Просмотрено: 12.09.2011.

124. Облачные вычисления. Электронный ресурс. / Режим доступа: http://ш.wikipedia.org/wiki/Oблaчныeвычиcлeния, свободный. Просмотрено: 12.09.2011.

125. Mobile agents for distributed information retrieval / Brewington В., Grey R., Moizumi K., Kotz D., Cybenko G., Rus D. // In Klusch, M. (ed.), Intelligent information agents: Berlin: Springer-Verlag, 1999. P. 355-395.

126. Cabri, G. Mobile-agent coordination models for Internet applications / G. Cabri, L. Leonardi, F. Zambonelli // IEEE Computer, vol. 33, no. 2, Feb. 2000. -P. 82-89.

127. Ciancarini, P. Coordinating multiagent agents / P. Ciancarini, A. Omicini, F. Zambonelli // Nordic J. Comput., vol. 6, no. 3, 1999. P. 215-240.

128. Coordinating multiagent applications on the WWW: A reference architecture / P. Ciancarini, R. Tolksdorf, F. Vitali, A. Knoche // IEEE Trans. Softw. Eng., vol. 24, no. 5, May 1998. P. 362-375.

129. Fuggetta, A. Understanding code mobility / A. Fuggetta, G. P. Picco, G. Vigna // IEEE Trans. Softw. Eng., vol.24, no. 5, May 1998. P. 342-361.

130. Tao, T. Jat Wing: A distributed enhanced tuple space-based mobile agent computation model in a ubicomp world / T. Tao. Hyatt, Alabama, Birmingham. — 2001.-186 p.

131. Wooldridge, M. Agent-based computing / M. Wooldridge // Interoperable Communication Networks, vol. 1, no.l, Jan. 1998. P. 71-97.

132. Lange, D. Programming and deploying Java mobile agents with aglets / D. Lange, M. Oshima. Addison-Wesley Professional. - 1998. - 256 p.

133. Bellifemine, F. L. Developing multi-agent systems with JADE / F. L. Bellifemine, G. Caire, D. Greenwood. Wiley. - 2007. - 300 p.

134. Padgham, L. Developing intelligent agent systems: a practical guide / L. Padgham, M. Winikoff. Wiley. - 2004. - 240 p.

135. Multiagent systems: a modern approach to distributed artificial intelligence / Gerhard Weiss (Editor). The MIT Press. - 2000. - 648 p.

136. Bordini, R. H. Programming multi-agent systems in AgentSpeak using Jason / R. H. Bordini, J. F. Fliibner, M. Wooldridge. Wiley-Interscience. - 2007. -292 p.

137. FIPA Specifications Электронный ресурс. / Режим доступа: http://www.flpa.org/specifications/index.html, свободный. Просмотрено: 12.09.2011.

138. Java Agent Development Environment (JADE) Электронный ресурс. / Режим доступа: http://jade.tilab.com/, свободный. Просмотрено: 12.09.2011.

139. Cougaar Электронный ресурс. / Режим доступа: http://cougaar.org, свободный. Просмотрено: 12.09.2011.

140. Aglobe Электронный ресурс. / Режим доступа: http://agents.felk.cvut.cz/aglobe, свободный. Просмотрено: 12.09.2011.

141. Jason Электронный ресурс. / Режим доступа: http://jason.sourceforge.net/, свободный. Просмотрено: 12.09.2011.

142. Jack Электронный ресурс. / Режим доступа: http://www.aosgip.com/products/index.html, свободный. Просмотрено: 12.09.2011.

143. Aglets Электронный ресурс. / Режим доступа: http://www.trl.ibm.com/aglets/, свободный. Просмотрено: 12.09.2011.

144. Aglets Электронный ресурс. / Режим доступа: http://aglets.sourceforge.net/, свободный. Просмотрено: 12.09.2011.

145. Коржов, В. Аглеты: мобильные Java-arembi. Электронный ресурс. / Режим доступа: http://www.osp.ru/cw/java/1997/07/03.htm, свободный. Просмотрено: 12.09.2011.

146. PACX-MPI: The Grid-computing library PACX-MPI extending MPI for computational Grid. Электронный ресурс. / Режим доступа: http://www.hlrs.de/organization/av/amt/research/pacx-mpi/, свободный. Просмотрено: 12.09.2011.

147. Distributed.net Электронный ресурс. / Режим доступа: http://www.distributed.net/, свободный. Просмотрено: 12.09.2011.

148. SETI@home Электронный ресурс. / Режим доступа: http://setiathome.ssl.berkeley.edu/, свободный. Просмотрено: 12.09.2011.

149. Globus Online: Use The Grid Электронный ресурс. / Режим доступа: http://www.globus.org/, свободный. Просмотрено: 12.09.2011.

150. World Wide Virtual Computer Электронный ресурс. / Режим досту- . па: http://legion.virginia.edu/, свободный. Просмотрено: 12.09.2011.

151. Condor: High Throughput Computing (HTC) Электронный ресурс. / Режим доступа: http://www.cs.wisc.edu/condor/, свободный. Просмотрено: 12.09.2011.

152. Parabon: The Industry-Leading Grid Computing Software Электронный ресурс. / Режим доступа: http://www.parabon.com/, свободный. Просмотре- • но: 12.09.2011.