автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.13, диссертация на тему:Перераспределение информационных ресурсов в телекоммуникационной системе дистанционного обучения

ВВЕДЕНИЕ.

1. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ ЗАДАЧ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЦЕССА ДИСТАНЦИОННОЙ ПОДГОТОВКИ ПЕРСОНАЛА В ТЕРРИТОРИАЛЬНЫХ ПОДРАЗДЕЛЕНИЯХ.

1.1. Анализ методов и форм информационных технологий в обучении.

1.2. Педагогические принципы формирования системы дистанционного обучения.

1.2.1. Основные принципы организации комбинированного обучения.

1.2.2. Взаимодействие пользователей в системе переподготовки.

1.2.3. Организация методической работы.

1.3. Математические методы проектирования распределенных информационных систем дистанционного обучения.

Выводы по главе 1.

2. РАЗРАБОТКА И АНАЛИЗ МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ ОРГАНИЗАЦИИ ТЕХНОЛОГИЙ ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ.

2.1. Классификация пользователей и компонентов системы дистанционного обучения.

2.1.1. Взаимосвязь пользователей и компонентов системы.

2.1.2. Разработка критериев эффективности организации структуры распределенной информационной системы.

2.2. Функциональная декомпозиция структуры программно-моделирующего комплекса.

2.3. Анализ и прогноз информационных потоков.

2.3.1. Классификация пользователей по типу запросов.

2.3.2. Спектральный анализ динамики запросов информационных ресурсов.

2.3.3. Разработка алгоритма прогноза характеристик запросов.

2.4. Разработка метода перераспределения информационных ресурсов.

2.4.1. Марковская цепь связности учебных материалов.

2.4.2. Операции преобразования марковской цепи.

2.4.3. Построение вторичной марковской цепи групп пользователей. 83 Выводы по главе 2.

3. ИССЛЕДОВАНИЕ ДЕКОМПОЗИЦИОННОГО МЕТОДА ВЛОЖЕННЫХ

ПРОЦЕССОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ РЕГИОНАЛЬНОЙ СЕТИ.

3.1. Вложенное представление имитационной модели распределенной информационной системы.

3.2. Формирование вложенных процессов.

3.3. Структура декомпозиционного метода вложенных процессов.

3.3.1. Модель исследования ДМВП.

3.3.2. Анализ характеристик прямого и обратного интерфейса.

3.3.3. Анализ влияния второго момента ФРВ входного потока.

3.3.4. Выявление значимых факторов.

3.3.5. Влияние загрузки на погрешность вложенной модели.

3.3.6. Влияние вида ФРВ времени пребывания во вложенной модели.

3.4. Представление вложенного уровня замкнутыми СМО.

3.4.1. Выявление значимых факторов.

3.4.2. Влияние вида ФРВ времени пребывания в источнике.

Выводы по главе 3.

4. ПРОГРАММНО-МОДЕЛИРУЮЩИЙ КОМПЛЕКС СИСТЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ.

4.1. Структуры данных и функционал конверторов баз данных.

4.2. Функционал программной среды администратора системы.

4.3.1. Регистрация пользователей.

4.3.2. Закрепление обучаемых за тьюторами.

4.3.3. Закрепление дисциплин за тьюторами.

4.3.4. Закрепление методистов за дисциплинами.

4.3. Структура учебных курсов.

Выводы по главе 4.

Система дистанционного обучения (СДО) представляет собой целенаправленный интерактивный, асинхронный процесс взаимодействия субъектов и объектов обучения между собой, средой и средствами обучения. Общепринятыми элементами СДО являются подсистемы: целей обучения, содержания обучения, методов обучения, средств обучения, организационных форм обучения, а также идентификационно-контрольная, учебно-материальная, финансово-экономическая, нормативно-правовая, маркетинговая подсистемы. Эффективность функционирования СДО может быть достигнута лишь за счет вложенной в систему принципов гибкости, модульности, параллельности, технологичности и адаптивности процессов перераспределения учебных ресурсов.

Широкое внедрение информационных технологий предъявляют качественно новые требования к организации процесса переподготовки кадров, пересмотра взгляда на возможность системы управления кадрами, которые получают мощную аппаратную и программную базу. В связи с этим становится актуальной проблема автоматизации и эффективной организации учебного процесса подготовки и переподготовки инженерно-технического персонала и служащих территориальных образований по различным профессиям на территориально разнесенных учебных площадках и непосредственно на рабочих местах.

Оценка эффективности программ обучения является центральным моментом управления подготовкой и переподготовкой в организации СДО, одним из моментов которой является распределение информационных ресурсов по территориальным округам. Вместе с тем вопросам динамического перераспределения ресурсов уделяется недостаточно внимания, чем и обоснована актуальность представленной работы.

Объектом исследования являются телекоммуникационная система дистанционного обучения территориального уровня с насыщенным мультимедийным наполнением содержания.

Предметом исследования являются методы и алгоритмы организации перераспределения информационных ресурсов с учетом открытой структуры СДО.

Целью работы является повышение эффективности системы обучения персонала за счет выбора рациональной структуры распределения информационных ресурсов.

Для достижения данной цели в работе решаются следующие задачи:

• анализ задач системы подготовки и переподготовки рабочих и служащих;

• формальная декомпозиция программно-технического комплекса системы подготовки и переподготовки персонала:

• разработка метода моделирования распределения информационных ресурсов с учетом из методической связности;

• разработка вложенных моделей запросов на ресурсы в системе переподготовки на базе сетей массового обслуживания;

• программная реализация интерфейсного взаимодействия локального, сетевого и WEB вариантов функционирования подсистем подготовки.

Структура диссертации соответствует списку перечисленных задач. В первой главе диссертации проведен системный анализ задач автоматизации управления персоналом в контуре системы переподготовки и предложен комплексный подход к решению задач разработки информационного обеспечения и моделирования процессов обучения в рамках единой методики.

Основные направления развития информационных технологий определяются общими тенденциями информатизации всех компонентов цепи управления любой организационной структурой.

Проведен сравнительный анализ методов и средств обучения. Выделены категории методов и методик, которые могут быть полностью или частично автоматизированы. Определено место компьютерных и телекоммуникационных технологий в обучении персонала в системах территориального уровня.

Рассмотрены основные принципы организации педагогической системы, которая представляет собой упорядоченную совокупность целей, содержания, технологии, методов, средств и форм обучения, воспитания и развития персонала, характеризующих в инвариантном виде составляющие образовательной деятельности.

Во второй главе диссертации на основе проведенного анализа педагогических и дидактических принципов организации обучения и методов контроля и диагностики уровня знаний формируется концепция создания распределенной системы переподготовки персонала в виде телекоммуникационной системы дистанционного обучения. Строится формальная модель описания процессов обучения и тестового контроля. Решается задача декомпозиции компонентов СДО. В результате формируется концептуальная модель и технические требования для реализации программной среды, обеспечивающей функциональную полноту открытой системы переподготовки персонала.

Следующей задачей, которая решена в диссертации — это распределение учебных ресурсов в телекоммуникационной системе переподготовки с целью синхронизации, редактирования и представления учебных материалов. Для оперативного обмена это актуально в связи с большими объемами аудио- и видео-информации, ЗБ-анимациями и другими мультимедийными ресурсами, которые требуют значительных объемов памяти и в настоящий момент при существующих каналах передачи вызывают определенные трудности.

В третьей главе диссертации на базе разработанных моделей оценки частоты запросов методических мультимедийных ресурсов больших объемов разрабатывается модель оценки временных характеристик реализации запросов на базе моделей массового обслуживания. Разработаны формальные методы моделирования функционирования распределенной системы на базе моделей систем и сетей массового обслуживания. Предполагается, что сеть в силу естественного регионального распределения может быть приведена к некоторой иерархической структуре, что формализовано динамической моделью вложенных процессов.

Описание процессов с помощью обобщенных операторов различного уровня при наличии ресурсов на каждом уровне позволяет формировать модели, реализуя многоуровневую декомпозицию. Производя свертку треков на каждом из уровней, мы можем реализовывать условия блокировок с помощью схем ТМО либо посредством имитационных моделей. В соответствии с излагаемой концепцией описания, продвигаясь по уровням сверху вниз, мы выполняем операцию развертки процессов. При этом время сцепления инициатора с обобщенным оператором верхнего уровня равно времени выполнения подпроцесса во вложенном треке нижнего уровня. В терминологии ТМО: если обобщенный оператор верхнего уровня формализован как обслуживающий блок, то время пребывания заявки на нижнем уровне равно времени обслуживания в обслуживающем блоке верхнего уровня.

В четвертой главе диссертации рассматриваются вопросы построения программного комплекса системы переподготовки кадров. Основной задачей работы была синхронизация подготовки и передачи мультимедийных методических материалов с возможностью комбинированного использования локального, сетевого и WEB вариантов. Реализованные программные продукты репликации полной структуры учебного курса с учебными материалами из сетевого варианта в локальный и обратно, позволяют обеспечить мобильность создания отдельных курсов, а также добавлять новые или измененные локальные курсы в образовательный процесс локальных классов. Функциональные возможности репликаторов сводятся к копированию структуры курса с привязанными к ней визуальными файлами учебных материалов.

В заключении представлены основные результаты работы.

Приложение содержит копии актов о внедрении результатов диссертационной работы в промышленности.

При разработке формальных моделей компонентов системы подготовки и переподготовки кадров, а также разработке методов и алгоритмов в диссертации использовались методы общей теории систем, случайных процессов, марковских цепей, систем и сетей массового обслуживания, теории баз данных. Моделирование и аналитические исследования проводились на основе современных математических методов и методов многомерного статистического анализа с использованием математических и статистических пакетов (Statistica, MathCad). Научную новизну работы составляют:

• формализованное описание взаимодействия пользователей и компонентов системы;

• структурная декомпозиция программно-технического комплекса системы подготовки и переподготовки персонала территориального образования;

• марковская модель перераспределения информационных ресурсов СДО;

• динамическая модель вложенных запросов на ресурсы в системе переподготовки;

• программная реализация интерфейсного взаимодействия локального, сетевого и WEB вариантов функционирования подсистем подготовки.

Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов определяется корректным использованием современных математических методов и моделей, предварительным статистическим анализом рабочей нагрузки функциональных компонентов системы. Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена положительными результатами внедрения результатов работы на ряде предприятий.

Научные результаты, полученные в диссертации, доведены до практического использования. Они представляют непосредственный интерес в области автоматизации подготовки персонала в распределенной системе обучения территориального уровня.

Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения при организации учебного процесса в МГТУ им.Н.Э.Баумана и МИЭМ, а также в системе подготовки и переподготовки кадров ЗАО «Фирма Промстроймонтаж».

Содержание отдельных разделов и диссертации в целом было доложено и получило одобрение:

• на Российских, межрегиональных и международных научно-технических конференциях, симпозиумах и семинарах (2001-2004 гг.);

• на заседании кафедры «ВСиС» МГИЭМ.

Совокупность научных положений, идей и практических результатов исследований в области автоматизации проектирования и выбора оптимальных режимов эксплуатации распределенных систем составляет новое направление в области теоретических и практических методов принятия решений и выбора стратегий формирования трафиков обработки и реструктуризации распределенной системы.

Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано 5 печатных работах.

Объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав и заключения, содержит 28 рисунков, 11 таблиц, список литературы из 120 наименований и приложения.

Выводы по главе 4

1. Разработана структура баз данных сетевого, локального и WEB вариантов использования системы подготовки и переподготовки персонала транспортных предприятий.

2. Разработаны программные конверторы синхронизации редактирования учебных материалов в сетевом, локальном и WEB вариантах.

Организован интерфейс взаимодействия программы администратора с дополнительными пользовательскими приложениями

3. Разработана программная среда администратора учебного процесса подготовки и переподготовки персонала транспортных предприятий, имеющая функции изменения личных данных об обучаемых, методистах и тьюторах. Администратор управляет связями обучаемых с тьюторами, тьюторов с дисциплинами, и методистов с дисциплинами.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Проведен анализ методов, моделей и структур распределенных систем организации подготовки и переподготовки персонала территориальных образований, направленных на повышение эффективнности организации обучения.

2. Выполнено формализованное описание взаимодействия пользователей и компонентов системы, что позволило предложить открытую структуру СДО.

3. Проведенная структурная декомпозиция программно-технического комплекса системы подготовки и переподготовки персонала территориального образования позволила сформировать требования к проектированию программного комплекса.

4. Разработан аппарат преобразования марковских цепей, описывающий процессы связности и последовательности редактирования учебных материалов, позволяющий реализовать рациональное размещение рабочих групп, выполняющих редактирование и накачку базы данных учебных материалов в распределенной среде.

5. Разработана динамическая модель вложенных процессов, основанная замене вложенных моделей сетей массового обслуживания системой замкнутых и разомкнутых систем массового обслуживания, позлившая получить временные характеристики реализации запросов в распределенной системе переподготовки.

6. Разработан набор программных компонентов СДО, программная реализация интерфейсного взаимодействия локального, сетевого и WEB вариантов системы, а также структура информационно-методического обеспечения ряда практических курсов в системе переподготовки кадров территориальных образований.

1. АббасовА.М. Оптимизация размещения информационных баз с копиями в сети ЭВМ // Автоматика и вычислительная техника. - 1988. - Т4. -С.71-75.

2. Аванесов B.C. Научные проблемы тестового контроля знаний. Монография. М.: Исследовательский центр, 1994.

3. Аванесов B.C. Теоретические основы разработки заданий в тестовой форме. М.: Исследовательский центр, 1995.

4. АльянахИ.Н. Моделирование вычислительных систем. JL: Машиностроение. Ленинградское отделение, 1988. - 223 с.

5. Анисимов В.Г., АнисимовБ.Г. Алгоритмы оптимального распределения дискретных неоднородных ресурсов на сети // Журнал вычислительной математики и управления. 1997. - Т.37, №1. - С.54-60.

6. Аршанов М.З. Многокритериальность и согласованность в активных системах // Автоматика и телемеханика. 1997. - №2. - С.162-168.

7. Бабердин П.В. Методы построения распределенных вычислительных систем // Технология эксплуатации систем телеобработки данных. М.,1986.-С.101-104.

8. Бенедикт С. Принятие решений при ненадежной информации // Автоматика и телемеханика. 1996. - №9. - С.151-152.

9. Боровков К.А. Распространение хаоса в сетях обслуживания // Теория вероятностей и ее применения. 1997. - Т.42, №3. - С.449-460.

10. ВекслерА.А., Конев В.В. О среднем числе наблюдений при гарантированном оценивании параметров авторегрессии // Автоматика и телемеханика. 1995. - №6. - С.97-104.

11. ВекслерА.В. Риск-эффективное оценивание параметров процесса авторегрессии // Проблемы передачи информации. 1997. - Т.ЗЗ, №2. - С.37-53.

12. Гершунский Б.С Философия образования. М.: Флинта, 1998,

13. Готлиб М.А. Компьютеру дидактическое обеспечение. // Информатика и образование - М., Педагогика, N 4, с.3-14.

14. Готлиб М.А. Структура АОС. //Информатика и образование -М-, Педагогика, N 3, 1987, с. 11-20.

15. ДлиМ.И. Об одном алгоритме моделирования нестационарных стохастических объектов. — Смоленск: Смол. фил. Моск. энерг. ин-та., 1997. -6с.

16. ДрожжинВ.С. Авторегрессионные модели нерегулярных временных рядов, образующихся при измерениях в случайные моменты времени. Кемерово: Кемер. гос. ун-т, 1997. - 22с.

17. Емельянов В.В. Метод построения математических моделей сложных дискретных систем и процессов // Вестник МГТУ. Сер. Машиностроение. 1993. - №1. - С.14-19.

18. Зимняя И.А. Проблемы самооценивания как интериоризированной внешней оценки в процессе обучения. "Квалиметрия человека и образования. Методология и практика. 2-й симпозиум, кн.1, 4.1. М.: Исследовательский центр, 1993.

19. КацИ.Я., Тимофеева Г.А. Бикритериальная задача стохастической оптимизации // Автоматика и телемеханика. 1997. - №3. - С. 116-123.

20. Кашицин В.П. и др. Состояние и развитие дистанционного образования в мире: Научно-аналитический доклад. М.: Изд-во «Магистр», 1997.-С. 44.

21. КиниР.Л., РайфаХ. Принятие решений при многих критериях предпочтения и замещения.- М.: Радио и связь, 1981.- 560с.

22. Клейнен Дж. Статистические методы в имитационном моделировании. М.: Статистика, 1978. - Т. 1. - 221с.

23. КлейнрокЛ. Вычислительные сети с очередями. М.: Мир,1979.-600с.

24. КлейнрокЛ. Теория массового обслуживания. М.: Машиностроение, 1979. - 432 с.

25. Коломиец Б.К. Инвариантные функции интеллектуальной деятельности. Техническое творчество: теория, методология, практика, энциклопедический словарь справочник./Под ред. А.И.Половинкина, В.В.Попова/. М.: НПО "Информсистема", 1994.

26. Корбут А.А., Финкельштейн Ю.Ю. Дискретное программирование. -М.: Наука, 1969.-368 с.

27. Коротаева JI.H., ЧенцовА.Г. Метод динамического программирования в одной задаче маршрутной оптимизации с неаддитивной функцией затрат // Маршрутно-распределительные задачи. Урал. гос. техн. ун-т. Екатеринбург, 1995. - С.32-34.

28. КрутоваИ.Л. Формирование алгоритма управления итерационным процессом настройки параметров в системе с упрощенной эталонной моделью // Автоматика и телемеханика. 1998. - №2. - С.72-84.

29. Лавров С.С. Представление и использование знаний в автоматизированных системах. //МП. 1986, N 3, с. 14-19.

30. Лебедев В.М., Добровольский С.М. Вероятностные модели и статистические методы анализа и обработки информационных потоков // Фундаментальные проблемы математики и механики. МГУ. М., 1994. -С.152-153.

31. Лэсдон Л.С. Оптимизация больших систем. М.: Наука, 1975.- 431с.

32. Ляхов А.И. Асимптотический анализ замкнутых систем очередей, включающий устройства с переменной интенсивностью обслуживания // Автоматика и телемеханика. 1997. - №3. - С. 131-143.

33. Мальцев А.П., Романцев В.В., Ченцов А.Г. К вопросу оптимальной маршрутизации сигнала в условиях неаддитивной функции затрат // Маршрутно-распределительные задачи. Урал. гос. техн. ун-т. -Екатеринбург, 1995. С.54-63.

34. Мамиконов А.А., КульбаВ.В., Косяченко С.А., УжастовИ.А. Оптимизация структур распределенных баз данных в АСУ. М.:Наука. Гл.ред.физ.-мат.лит., 1990.- 240 с.

35. Маркелова Е.Ю. Некоторые алгоритмы последовательной оптимизации в маршрутно-распределительных задачах // Маршрутно-распределительные задачи. Урал. гос. техн. ун-т. Екатеринбург, 1995. -С.63-82.

36. Махлин О.Б. Метод оптимального распределения файлов в однородной сети СМ ЭВМ // Региональные и локальные сети СМ ЭВМ. М.: ИНЭУМ, 1985. - с.28-35.

37. Мельник В.Г. Исследование декомпозиционного метода вложенных процессов для моделирования распределенных информационных систем // Моделирование и оптимизация в управлении: Сб. науч. тр. М., 2003, МАДИ(ГТУ). С. 13-17.

38. Мельник В.Г. Моделирование вложенных процессов передачи мультимедийных ресурсов в системе переподготовки кадров // Моделирование и оптимизация в управлении: Сб. науч. тр. М., 2003, МАДИ(ГТУ). С. 152-156.

39. Мельник В.Г., Строганов Д.В., БариновК.А., Саркисова И.О. Принципы конструирования лекций, тестов и практикумов в системе дистанционного обучения // Информационные технологии в задачах управления и обучения: Сб. науч. тр. М., 2003, МАДЩГТУ). С.117-121.

40. МесаровичМ., МакоД., ТакахараИ. Теория иерархических многоуровневых систем. М.: Мир, 1973.- 342с.

41. Моисеев Н.Н., Иванилов Ю.П., Столярова Е.Н. Методы оптимизации. М.: Наука, 1978.- 351с.

42. Николаев А.Б. Использование экспертных систем при проектировании распределенных информационно-вычислительных сетей // Сборник научных трудов МАДИ. -М., 1989. С.56-59.

43. Новое качество высшего образования в современной России. Труды Исследовательского центра. Род научной редакцией Селезневой Н.А. и Субетто А.И. М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов. 1995. - 199 с.

44. Печинкина О.А. Стационарное распределение времени пребывания требования в системе с дисциплиной LIFO и неоднородным входящим потоком // 33 Научн. конф. физ.-мат. и ест. наук. Российского ун-та Дружбы народов: Тез. докл. М., 1997. - С.79.

45. Пиуновский А.Б. Оптимальное управление случайными последовательностями в задачах с ограничениями. М., РФФИ, 1996. - 304с.

46. Подгорецкая Н.А. Изучение приемов логического мышления у взрослых. М., Педагогика, 1980.

47. Проходов А В., Рузин В.С О глубинной концепции образования.// Вестник высшей школы. 1990 № 5.

48. ПрошинИ.А., ПрошинД.И., ПрошинА.И. Методика выбора математической модели при обработке экспериментальной статистической информации. Пенза: Пенз. гос. техн. ун-т, 1997. - 20с.

49. ПрошинИ.А., Прошин Д.И., ПрошинА.И. Методика обработки экспериментально-статистической информации. Пенза: Пенз. гос. технич. ун-т, 1997.-29с.

50. Растригин Л. С. Адаптивное обучение с моделью обучаемого. Рига: Знание, 1988.

51. Родионов Б.У.,Татур А.О. Стандарты и тесты в образовании. М.: Исследовательский центр, 1995. - 48с.

52. Сборник методических рекомендаций по разработке содержания обучения и дидактических систем. /Под ред. А.А.Золотарева М., МИИГА, 1988, 270 с.

53. Селезнева Н.А. Проблемы оценки качества образования в России: состояние и перспективные пути решения. Труды Исследовательского центра. Серия: Научные доклады. М. Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов 1994.

54. Селезнева Н.А., Коломиец Б.К. Проблемы итоговой государственной аттестации выпускников вузов, сб. "Современные формы и методы контроля знаний студентов на различных этапах обучения и при аккредитации вузов" М.: Исследовательский центр. 1995.

55. Сибиряеева A.J1. Динамическое программирование в аддитивной задаче оптимального покрытия // Маршрутно-распределительные задачи. :Урал. гос. техн. ун-т. Екатеринбург, 1995. - С.67-75.

56. Соколов В.М. Основы проектирования образовательных стандартов (методология, теория, практический опыт). М.: Исследовательский центр, 1996. - 86с.

57. Соломатин Н.М. Информационные семантические системы. М.: Высшая школа, 1989. - 127 с.

58. Субетто А.И. Системология образовательных систем. -М.: Исслед. центр проблем качества подготовки специалистов, 1995.

59. Тарханян А.Г. Формализация иерархической структуры распределенной информационно-вычислительной системы // Промышленность Армении.- 1986.-.Т 3.- С.43-45.

60. Технология системного моделирования. /Под ред. С.В.Емельянова -М., Машиностроение; Берлин, Техник, 1988.

61. Тихомиров В.П., Солдаткин В.И., Лобачев С.Л., Ковальчук О.Г. Дистанционное обучение: к виртуальным средам знаний. — Дистанционное образование . №2. 1999. - С.8-16.

62. Тониев К.С., Цвиркун А.Д. Оптимизация распределения вычислительных работ и баз данных в сети ЭВМ // Автоматика и телемеханика. 1983. - Т. 12, - с. 122-133.

63. Управление современным образованием: социальные и экономические аспекты / Под ред. А.Н.Тихонова. М., 1998.- С. 256.

64. У сков В. Л., У скова М. Информационные технологии в образовании // Информационные технологии. 1999. -№1.-С. 31-37.

65. Ушаков А.В., ЦыплековаБ.В. К оптимизации систем массового обслуживания // Фундаментальные проблемы математики и механики. М., МГУ, 1994. - С.157-158.

66. ФеррариД. Оценка производительности вычислительных систем: Пер.с англ. / Под ред.В.В.Мартынюка.- М.: Мир, 1981. 576с.

67. ЦегеликГ.Г. Системы распределенных баз данных. Львов: Свит, 1990. - 167с.

68. Цициашвилли Г.Ш. Простейшая вероятностная модель оценки обобщенного показателя // РАН. ДВО. Ин-т прикл. мат. -1995. №1. - С. 1-4.

69. Цуканов А.В. К построению теории статистических баз данных. -Севастополь: Севастоп. гос. техн. ун-т, 1995. 29с.

70. Челышкова М.Б. Разработка педагогических тестов на основе современных математических моделей: Уч. пособие. М.: Исслед. центр проблем качества подготовки специалистов, 1995. 32 с

71. Шахов В.В. Некоторые задачи планирования имитационного эксперимента // Труды конф. мол. уч. ВЦ СО РАН. Новосибирск, 1995. -С.200-212.

72. Шмелев В.В. Аналитические задачи календарного планирования // Автоматика и телемеханика. 1997. - №1. - С. 121-128.

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

74. ЯрошевичМ.Е. Адаптивное размещение информации в распределенных базах данных // Системы баз данных и знаний: Тезисы докладов Всесоюзной конференции. Калинин, 1989. - С.23-24.

75. Ярошевич М.Е. Адаптивное управление размещением копий элементов распределенной базы данных.- Минск, 1989.- 22 с.

76. Abadi M., Cardelli L. A theory of primitive objects: Untyped and first-order systems. Informationand Computation. - 1996. - V.125, №2. - P.78-102.

77. Boshi J, Unal R, White N.H. A Framework for the Optimization of Discrete-Event Simulation Models. 17th American Society for Engineering Management National Conference, Dallas, Texas, October 10-12, 1996. - 6p.

78. Casas L.A.A. et al. Virtual reality full immersion techniques for enhancing workers performance // Proc. Intern. Conf. On Integrated and Sustainable Industrial Production. (Lisbon, Portugal). 1997. P. 399-411.

79. Casey R.G. Allocation of copies of a file in an information network. -Proc.AFIPS 1972 Spring Jt.Computer Conf., V.40, AFIPS Press, Arlington, pp.617-625.

80. Christopher A. Kennedy A. Comparison of Several Numerical Methods for Simulation of Compressible Shear Layers. NASA TP-3484, December 1997. -P.62.

81. Chu W.W. Optimal file allocation in a computer network. // Computer-Communication Systems, N.Abramson and F.F.Kuo, Eds., Prentice-Hall, Englewood Cliffs, N.J., 1973, pp.82-94.

82. Coffman E.G., Gelenbe E., Wood R.C. Optimal replication of parallel-read, sequential-write systems. // Performation Evaluation Rev. (Summer 1980), pp.209-216.

83. David R., AllaH. Petry Nets and Grafcet: Tools for modelling discrete events systems / Printice-Hall International (UK) Ltd. 1992.

84. Dowdy L., Foster D. Comparative Models of the File Assignement Problem.- ACM Computing Surveys, 1982, Vol.14, N2, pp. 287-314.

85. Elane El-Khawas. External Scrutiny, US Style: multiple actors, overlapping roles. Governments and professional education / Edited by Tony Becher. UK. Published by SRHE and Open University Press. Bristol: HEFCE, 1993.

86. Enseignement a distance: realites, enjeux et perspectives: Rapport presente par 7-C1. Barbarante: Conseil economique et social. P., 1997.

87. Eugene A.M. High Accuracy Evaluation of the Finite Fourier Transform Using Sampled Data. NASA TM-110340, June 1997, pp. 34

88. Fisher M.L., Hochbaum D.S. Data base location in computer networks // Decision Sciences Working Paper 78-10-09, Dep. Decision Science, Univ. of Pennsylvania, Philadelphia, Oct. 1978. pp.234-252.

89. Foster D.V., Browne J.C. File assignment in memory hierarchies // Proc. Modeling and Performance Evaluation of Computer Systems, Oct. 1976, Beilner and Gelenber, Eds., North-Holland Publ., Amsterdam, 1976, pp.119-127.

90. Foster D.V., Dowdy L.W., Ames J.E. "File assignment in a computer network", Computer Networks 5 (Sept. 1981), pp.341-349.

91. Gerd G.H., Paris C.K., Mairson H.D. Database query languages embedded in thetyped lambda calculus // Information and Computation, 15 June 1996. V.l27, №2. - P.l 17-144.

92. Ghosh D., Moily J.P. A Decision Support System Methodology for the File Allocation Problem in Distributed Computing Systems // "INFOR", 1990, 28, N1, p. 234-246.

93. Goodman E.D. Introduction to GALOPPS the Genetic Algorinm Optimized for Portability and Parallelism // Technical Report, Case Center for Computer-Aided Engineering and Manufacturing, Michigan State University, East Lansing. 1995. - pp.132.

94. GoosK., HansL.B. Triangulating planar graphs while minimizing the maximum degree //Information and Computation, 135(1):1-14, 25 May 1997.

95. Haekhe C., Natter M., SomT., OtrulaH. Adaptive methods macroeconomic forecasting // J. Intell. Syst. 1997. - 8, №1. - P. 1-10.

96. Hancock B. Distributed Databases // DEC prof., vol. 5, N6, 1986, p.l 10-112.

97. HillD. R.C. Object-Oriented Analysis and Simulation. Addison-Wesley Publishing Company, 1996. - 453pp.

98. JavedA. A., Scott E.D. General bounds on statistical query learning and РАС learning with noisevia hypothesis boosting // Information and Computation, 141(2): 15 March 1998. pp.85-118.

99. JoslinR. Direct Numerical Simulation of Evolution and Control of Linear and Nonlinear Disturbances in Three-Dimensional Attachment-Line Boundary Layers. NASA TP-3623, 1997. - P.39.

100. JoslinR. Simulation of Nonlinear Instabilities in an Attachment-Line Boundary Layer //Fluid Dynamics Research. 1996. - V.18, №2. - P.81-97.

101. Kenneth Nemire. Evaluting an immersive virtual environment prototyping and simulation // SPIE. 1997. Vol. 3012. P. 408-416.

102. Klim В., Gawronski W. Hankel Singular Values of Flexible Structures in Discrete Time // Journal of Guidance, Control and Dynamics. 1996. V.19, №6. - P.1370-1377

103. Kursoe J.F., SimhaR.A Microeconomic Approach to Optimal File Allocation // The 6th International Conference on Distributed Computing Systems, Cambridge, May 19-23, 1986.- Washington : IEEE computer soc. press, 1986. -p.28-35.

104. Law A.M., KeltonD.W. Simulation modeling and analysis. New York: McGrew-Hill, 1991. - 362p.

105. Leary D.E. Artificial intelligence and virtual organizations // Commum ACM (USA). 1997. Vol. 40. № 1. P. 52-59.

106. Lord F.M. Application of Item Response Theory to Practical Testing Problems. Hillsdale N J. Lawrence Eribaum Ass., Publ. 1980.

107. Macedonia M.R. A transatlantic research and development environment (3D virtual graphics) // IEEE Comput. Graph. Appl. 1997. Vol. 17. № 2. P. 76-82.

108. MdunnH. A Computer Program for Predicting Ducted Fan Engine Noise Version 1.1. NASA CR-97-206232, September 1997, pp. 31

109. Menousek В., Wolfe T. Virtual reality the modular way // Comput. Graph. (USA). Aug. 1997. Vol. 31. № 3. P. 66-68.

110. Ming-Yang K., Reif J., Tate S. Searching in an unknown environment: An optimalrandomized algorithm for the cow-path problem // Information and Computation. 1996. - V.131, №1. - P.63-79.

111. Murdoch C., LohusonL. Intelligent data handling. London: Chapman&Hall, 1990.- 177 p.

112. NatrigB, Jorung G. On probabilitic risk analysis of technological system. Statist.Res.Rep.Dep.Math.Univ.Oslo. - 1995. -№6. - P.l-8.

113. Pelletier F. The virtual and real environments: symbiosis // Proc. Internal Conf. On Virtual Systems and Multimedia. 1997. P. 246-247.

114. Schurind G.E. Windows open on new warehouse management software // Mater. Handl. Eng. 1995. - 50, №12. - P.30.

115. Simmonds B. Enhancing reality to make the ideal instruments // Control and lustrum. 1995. Vol. 27. № 12. P. 29, 30.

116. Sloman M., Kramer J. Distributed Systems and Computer Networks. -Englewood Cliffs, 1987. 336 p.

117. SuptaG, Constrained Solutions of a System of Matrix Equations , NASA CR-198288, February 1996. pp. 13

118. Tayen D. A minimal condition for stochastic approximation // Stud. sci. math. hung. 1996. - V.31, №1-2. - P. 119-126.

119. Umeki V., Doi M. Sensation of movement in virtual space // Electron. Commun. Jpn. Fundam. Electron. Sc. (USA). June, 1997. Vol. 80. № 6. P. 74-82.

120. Watars R.C; Barrus J.W. The rise of shared virtual environments // IEEE Spectr. (USA). March. 1997. Vol. 34. № 3. P. 20-25.

121. Watson В. Evaluation of the effects of frame variation on VR tosk performance // Proc. ШЕЕ. 1997. Virtual Reality Annual Internal Symposium. P. 38-44.