автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.13, диссертация на тему:Поисковое проектирование мультикомпьютерных систем с использованием индуктивных обобщений

На правах рукописи

РГБ ОД

2 7 ЯНВ 1397

ДЗЕГЕЛЕНОК Игорь Игоревич

ПОИСКОВОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ МУЛЬТИКОМПЬЮТЕРНЫХ СИСТЕМ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИНДУКТИВНЫХ ОБОБЩЕНИЙ

Специальность: 05.13.13 Вычислительные машины,

комплексы, системы и сети

Сй,

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Москва -1997

Работа выполнена в Московском энергетическом институте (Техническом Университете)

Официальные оппоненты: академик МАИ и Балтийской АИ,

' доктор технических наук, профессор ЯКУБАЙТИСЭ.Д.

академик МАИ и РАЕН, лауреат премии имени Дж. фон Неймана, доктор технических наук, профессор ГОРБАТОВ В.А.

доктор технических наук, профессор ДАНЧЕЕВ В.П.

Ведущая организация: Институт проблем информатики РАН

Защита состоится "/?" с6е.ёр<%л& 1997г. в [ часов, в аудитории Г-,})б> на заседании диссертационного Совета Д-053.16.09 в Московском энергетическом институте (Техническом Университете).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МЭИ (ТУ).

Отзывы в двух экземплярах, заверенные печатью, просьба направлять по адресу: 111250, Москва, Красноказарменная ул., д. 14,Ученый Совет МЭИ (ТУ).

Автореферат разослан " 3" Л . 1997г.

Ученый секретарь диссертационного р п

Совета Д-053.16.09, к.т.н., доцент ///, (/. . ЛАДЫГИН И.И.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. С каждым годом открываются новые горизонты в построении все более совершенных компьютерных систем. Сегодня это ШБС-процессоры, высокопроизводительные рабочие станции, сетевые средства коммуникации компьютеров. Расширяются возможности создания приложений с использованием 1Ж1Х-подобных платформ, техники визуального программирования, САБЕ-технологий. Компьютерный мир становится богаче и разнообразнее. Однако в нем все труднее ориентироваться, находить и отстаивать не столь очевидные проектные решения.

Особенно велики затруднения при создании мультикомпьютерных систем (МКС), состоящих из большого числа, в общем случае, удаленных параллельно работающих вычислителей. Именно МКС, известные ранее как распределенные вычислительные системы, представляют собой пока еще недостижимый идеал в развитии мировой компьютерной техники. Между тем, появились реальные предпосылки к практическому осуществлению МКС.

Прежде всего, это опытные образцы параллельных мультикомпьютерных сетей и кластеры рабочих станций. Наконец, это практически неограниченное поле для эффективного внедрения МКС. Особую актуальность приобретают задачи децентрализованного управления крупными народнохозяйственными объектами, такими как, например, электроэнергетические системы, магистральные нефте- газопроводы, уникальные установки для проведения стендовых испытаний.

Вместе с тем, до крупносерийного производства и широкого внедрения мультикомпьютерных систем — еще далеко. Основная причина — дефицит знаний и опыта в области построения, проектирования, производства и эксплуатации МКС возрастающей сложности. Попытки механического объединения разнородных знаний в некоторую единую информационную технологию приводят к неразрешимым формализованным теориям.

Принципиально иной подход состоит в реализации конструктивных механизмов, обеспечивающих целенаправленное приобретение необходимых знаний за счет разумного сужения области формализации и снижения уровня абстрактности их представления.

Сказанное позволяет определить решаемую в диссертации проблему как проблему поискового проектирования мультикомпьютерных систем. Ее суть — в приобретении эмпирических знаний, необходимых для направленного поиска и аргументации проектных решений. В результате открываются возможности самостоятельного продвижения вперед в области создания, обоснованного выбора и эффективного

применения МКС новых поколений, что и определяет актуальность сформулированной проблемы.

Цель работы. Целью диссертации является разработка теоретических основ, методов и инструментальных средств приобретения эмпирических знаний, необходимых для направленного поиска эффективных системотехнических решений на ранних стадиях построения и применения проблемно-ориентированных мультикомпьютерных систем.

Для достижения поставленной цели решаются следующие основные задачи.

1. Определение обобщенной конструкции для отображения плохо формализуемых процессов поискового проектирования МКС.

2. Формирование, в идеале, непротиворечивого поискового пространства по результатам анализа и доопределения архитектуры МКС.

3. Разработка теоретических основ индуктивного вывода и целенаправленного пополнения эмпирических знаний.

4. Преобразование поискового пространства в направлении повышения его содержательной емкости.

5. Создание набора инструментальных средств с подтверждением их работоспособности на конкретных задачах выбора, построения и применения МКС.

Методы исследования. Работа базируется на использовании фундаментальных понятий частично упорядоченных систем, алгебры логики и теории искусственного интеллекта, методов комбинаторики, теории графов, теории группового выбора, распознавания образов, планирования эксперимента, имитационного моделирования, а также методологии крупноблочного параллельного программирования.

Научная новизна. В работе создана методология поискового проектирования проблемно-ориентированных мультикомпьютерных систем, отличающаяся от известных подходов использованием индуктивных обобщений с управляемым ростом достоверности искомого эмпирического знания. Основными особенностями предлагаемой методологии являются следующие выносимые на защиту теоретические положения:

1) формализованное понятие открытой задачи, не критичной к начальному дефициту эмпирических знаний;

2) общеметодологический принцип структурного дополнения, предопределяющий условия эффективного решения открытых задач;

3) схема мультиконвейерных вычислений, составляющая концептуальную основу выбора архитектурных решений для класса МКС с переменной структурой;

4) основы теории индуктивного продолжения выбора, обеспечивающей управляемый рост достоверности искомого знания;

5) проективные преобразования поискового пространства, позволяющие ставить все более содержательные открытые задачи с ускоренным выходом на лучшие решения за пределами имеющихся фактов.

Введенный в рассмотрение понятийный аппарат и отмеченная выше совокупность теоретических, положений позволили получить ряд новых результатов, среди которых:

а) правила регуляризации архитектур с точностью до структуры обменов и унификации функций управления в классе мультиконвейер-ных МКС';

6) способ представления эмпирических знаний в виде обобщенной скалярной функции выбора, обладающей свойством "панорамного видения" допустимых решений в поисковом пространстве неупорядоченных шкал;

в) беспереборные механизмы "любопытства", обеспечивающие усиление индуктивных обобщений по всему набору рассматриваемых причин;

г) конструктивные приемы структуризации индуктивных обобщений, совместное применение которых позволяет выйти на уровень поиска вариантов системной интеграции МКС;

д) эффект открытия эффективных (не улучшаемых) решений, устойчивых к неблагоприятному сочетанию внутренних параметров МКС.

Отмеченные нововведения позволяют ориентировать предлагаемую методологию на нахождение конкурентоспособных решений в ла-винонарастающем потоке возможных вариантов построения и применения мультикомпьютерных систем с развитыми средствами проблемной ориентации.

Практическая ценность работы:

1. Развиты научно-методические основы поискового проектирования мультикомпьютерных систем (МКС), представляющих собой один из наименее изученных объектов мировой компьютерной техники, для которых уже подготовлена база для внедрения во многих отраслях народного хозяйства и промышленного производства.

2. Разработаны концептуальные основы построения нового класса параллельных мультикомпьютерных сетей (ПМК-сетей) как разновидности МКС на основе предложенной абстрактной схемы СоМ1МО с точностью до определения архитектурных решений, конструкций входного языка, а также унифицированных средств синхронизации параллельных процессов и организации обменов. Появившиеся в настоящее

время кластеры рабочих станций ряда ведущих фирм (IBM, Sun Microsystems, DEC и др.) открывают дорогу к эффективной реализации и широкому применению ПМК-сетей.

3. Предложены формализованные приемы постановки и методы решения открытых задач, обеспечивающие высокую поисковую активность в приобретении недостающих эмпирических знаний, без коюрых трудно или невозможно увидеть направления поиска лучших проектных решений при создании и применении новых классов и моделей МКС.

4. Накоплен обширный опыт построения ряда оболочек предметно-настраиваемых экспертных систем индуктивного тина, отличающихся от имеющихся "усилителей интеллекта" (EURISCO, Indusc/2, ИнтС-ДСМ ЭДИСОН, НОВАТОР, "Машина изобретений" и др.) выдвижением эмпирических гипотез и рекомендаций на преобразование поискового пространства, что определяет достаточно широкую область их эффективного применения в поисковом проектировании МКС.

5. Создан комплекс ряда действующих макетов ПМК-сетей и имитационных моделей МКС, сочетающий высокую точность натурных испытаний с разнообразием моделируемых вариантов, что в целом обеспечивает применен и мость разработанных инструментальных средств для оценки эффективности и проверки работоспособности определяемых системотехнических решений.

Реализация результатов работы. Представленные в диссертации разработки получены в результате выполнения хоздоговорных НИР, которые велись под руководством автора на протяжении 20 лет в МЭИ на кафедрах Вычислительной техники и Вычислительных машин, систем и сетей. Весь комплекс проведенных исследований можно охарактеризовать следующим образом:

1 группа НИР (Гос. per. №78033010, №01826007705, №01840040208, 1979-1984) выполнялась в целях создания Государственной сети вычислительных центров в соответствии с комплексной научно-технической программой О.Ц. 025 (задания 03.04, 03.05). Основной результат — методика поискового проектирования региональных сегей ВЦКП, отличающаяся от ранее известных методик учетом показателя структурной живучести с возможностью обеспечения мультиконвейерной обработки больших задач на специализированных узлах сети. В качестве базового инструмента создана Система порождения опорных решений СПОР-3, обеспечивающая приобретение эмпирических знаний на всех этапах применения методики. Методика включена в состав Руководящих методических материалов СТД-07.007, утвержденных ГКНТ СССР в составе типового рабочего проекта ВЦКП 3-ей категории. Пакет программ СПОР-3 официально принят в ГосФАП (Регистр. №0890000497, НПО

ЦЕНТРПРОГРАММСИСТЕМ). С использованием разработанных средств решены конкретные задачи топологического синтеза и комплек-сирования ряда региональных сетей специального назначения.

2 группа НИР (Гос. per. №01860029970, №01880081789, №01900014224, 1986-1995) была направлена на создание специализированных и проблемно-ориентированных мультикомпьютерных систем (МКС), ориентированных на задачи технической диагностики сложных объектов, а также на задачи декомпозиционного управления крупномасштабными объектами топливно-энергетического комплекса (магистральными нефте-газопроводами и электроэнергетическими системами). Для проверки найденных технических решений созданы: ряд действующих макетов МКС в виде параллельных мультикомпьютерных сетей, входной язык ЯРУС и средства интерпретации распределенных параллельных программ. Выполненные на уровне ОКР разработки использованы в ОКБ ВТ "СПЕКТР" (г. Рязань), на предприятии ВИРА-РЕАЛТАЙМ, в ГНЦ "Всероссийский электротехнический институт" на этапах эскизного и технического проектирования МКС, подготовленных и частично запущенных в серийное производство.

3 группа НИР ведется в направлении дальнейшего совершенствования инструментальных средств поискового проектирования и расширения сферы их практического применения. В рамках госбюджетной темы (Гос. регистр. №01910022602, 1991-1995г.г.) и Межвузовских научно-технических программ "Перспективные информационные технологии в Высшей школе", ЮНИКОМ/Россия "Университетские сети знаний" разработаны: учебная версия Решателя открытых задач, сетевая экспертная система для активизации познавательной деятельности группы обучаемых, проект сетевого тренажера коллективного творче-егва, электронный учебник и расширенная имитационная модель для изучения параллельных мультикомпьютерных сетей, экспериментальная технология оценки качества компьютерных программ учебного назначения.. Указанные разработки переданы ряду организаций (РосНИИ информационных систем, Республиканский исследовательский научно-консультационный центр экспертизы Миннауки РФ, военная академия ПВО им. маршала Г.К. Жукова; Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов Госкомвуза РФ; и др.) и используются в их практической деятельности.

Полученные результаты нашли отражение в учебных дисциплинах: "Основы теории ВС, ч. 2", "Проблемно-ориентированные ВС", "Микропроцессоры в системах управления", "Реализация параллельных вычислений". "Поисковое проектирование ВС", поставленных и читаемых автором для студентов специальности 22.01.

Квалификационная характеристика работы. Создана методология поискового проектирования мультикомпьютерных систем, представляющая собой понятийный аппарат, ряд ранее неизвестных теоретических положений и выполненных на их основе научно-технических разработок, совокупность которых можно квалифицировать как новое крупное достижение в развитии перспективного научного направления прикладной теории вычислительных систем.

Апробация работы. Результаты исследований, составляющих содержание работы докладывались и обсуждались на Международной конференции по коммуникационным системам (Дрезден, 1979), на Всесоюзных школах-семинарах по вычислительным сетям (Винница, 1981, Ленинград, 1990), на Всесоюзном НТ совещании "Микропроцессоры в системах управления и связи" (Рига, 1984), на Всесоюзном НТ совещании "Совершенствование функционирования территориальных ВЦКП" (Воронеж, 1985), на Всесоюзной школе-семинаре "Распараллеливание обработки информации" (Львов, 1985), на Всесоюзном НТ совещании "Конвейерные вычислительные системы" (Киев, 1988), на Всесоюзном НТ совещании "Высокопроизводительные вычислительные системы в АСНИ и управлении" (Алма-Ата, 1991), на Международном симпозиуме по распознаванию образов (Москва, 1971), на Всесоюзных конференциях по планированию и автоматизации эксперимента в научных исследованиях (Москва, 1976, 1980), на Всесоюзном научно-практическом семинаре "Интеллектуальное программное обеспечение" (Терскол, 1990), на техническом совещании по созданию единой компьютерной сети энергосистем Сибири (Красноярск, 1990), на X научной конференции "Моделирование электроэнергетических систем" (Каунас, 1991), на Международном симпозиуме АОВ18'94 "Перспективы развития баз данных и информационных систем" (Москва, 1994), на Международных форумах информатизации по программе конференции "Информационные средства и технологии" (Москва, 1992, 1994, 1996), на 39 Международном коллоквиуме по информатике и автоматизации (Ильменау, 1994), на 3 симпозиуме "Квалиметрия человека и образования: методология и практика" (Москва, 1994), на II академических чтениях "Высшая школа: проблемы и перспективы развития" (Киев, 1995), на I научно-практическом семинаре "Оценка качества программных средств учебного назначения" (Пущино, 1995), а также на научных семинарах МДНТП и ВЦ РАН. Инструментальный комплекс поискового проектирования "АРГОНАВТ" экспонировался на выставке "ИНТЕЛЛЕКТ-СОФТ 96" (Москва, 1996).

По представленному в диссертации направлению в МЭИ защищено 8 кандидатских диссертаций, выполненных под руководством авто-

pa, и 3 диссертации при участии автора в качестве научного консультанта.

Публикации. По теме диссертации опубликовано более 70 работ, в том числе энциклопедический словарь-справочник и 4 учебных пособия.

Структура н обгем диссертации. Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения, списка литературы по главам (всего 217 наименований) и приложений. Основной текст работы на 266 стр., включает 65 рисунков и 8 таблиц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность проблемы, определяется подход к ее решению, дается общая характеристика диссертации. Отмечаются отечественные и зарубежные ученые, работы которых оказали определенное влияние на развитие формируемого направления исследований. Среди них: Артамонов Г.Т., Бутрименко A.B., Воеводин В.В., Горбатов В.А., Евреинов Э.В., Журавлев Ю.И., Кутепов В.П., Мирен-кой H.H., Поспелов Д.А., Прангишвили И.В., Самойленко С.И., Фини

B.К., Хорошевский В.Г., Шигин А.Г., Юдицкий С.А., Якубайтис Э.А.,

C. Ноаге (Великобритания), С. Hewitt, Н. Kung, Е. Wallach (США), И. Пригожин (Бельгия).

Глава 1. СУТЬ ПРОБЛЕМЫ И ПОДХОД К ЕЕ РЕШЕНИЮ

Представление о мультнкомпьютерных системах (МКС) отражает тенденцию придания все большей самостоятельности процессорным элементам (ПЭ), приближающихся по своим характеристикам к мощным компьютерам и рабочим станциям. В идеале, МКС представляют собой наиболее высокий уровень развития распределенных вычислительных систем, исходя из необходимости решения достаточно сложных, сильносвязанных задач на удаленных вычислителях.

В первом приближении гтод мультикомпьютерной системой будем понимать композицию:

<{ПЭ}, Р память, Ксеть, РОС, Имвиятд-*,

где {ПЭ} — набор ПЭ различного типа (от периферийных контроллеров и микро-ЭВМ до рабочих станций, системных серверов и супер-ЭВМ); Рпаметь — распределенная память, состоящая из внутренней и внешней памяти ПЭ с возможным выделением общей памяти; К«™. — коммуникационная сеть, предназначенная для осуществления взаимодействия, в общем случае, удаленных ПЭ посредством каналов связи; РОС — распределенная операционная система, обеспечивающая управление ходом выполнения распределенных параллельных программ с поддержкой многопользовательского режима; Имш»и» — инструмен-

тальная машина, необходимая для подготовки эффективных прикладных программ и проблемной ориентации МКС' в целом.

Данное определение дает представление о сложности МКС. Прежде всего это объект, находящийся на стыке двух линий развития: параллельных систем и вычислительных сетей. В этой связи можно предвидеть существование Параллельных мультикомпыотерных сечей (в дальнейшем, ПМК-сетей) как разновидности МКС. Подтверждением сказанного являются заявочные публикации о появлении в США и странах Западной Европы первых опытных образцов ПМК-сетей таких как, например, SPRITE (Бсрклийский университет), MACH (университет Карнеги-Меллона), АМОЕВА (Голландский свободный университет) и др.

Для выбора архитектуры МКС и нахождения условий эффективного функционирования ПМК-сетей представление о классе решаемых задач становится слишком узким. В общем случае можно говорить о проблемных средах, определяющих распределение общих задач и частных подзадач между главным и локальными центрами с учетом территориального расположения последних, обьемы информационных потоков по каналам связи, режимы доставки и обновления исходных данных, а также временные ограничения на выдачу результатов счета.

Уже сегодня существуют во многом подготовленные как с математической, так и технической стороны проблемные среды, для которых преимущества МКС должны проявляться особенно ярко. Речь идет об управлении крупными промышленными объектами, уникальными установками для проведения стендовых испытаний и т.н.

Конкретно в данной работе рассматриваются базовые задачи управления электроэнергетическими системами (УЭС) и магистральными газопроводами (МГ)- Показано, что большая часть базовых задач, как, например, расчет установившихся режимов 'УХ' поддается декомпозиции на подзадачи, которые могут решаться (и частично решаются) в локальных центрах.

Дополнительно достигается возможность восстановления обобщенной оценки состояния объекта (в случае потери данных в Центре) по результатам решения частных задач в локальных центрах, а также появляются условия для согласованного изменения сложности параллельных ветвей от объема исходных данных.

1 ¡ервой и наиболее важной в техническом отношении предпосылкой к осуществлению МКС является факт наличия специализированных компьютерных сетей, реализуемых на базе стандартных средств (типа КАМАК, ЛИУС-2, УВТК и др.) с иизкоскоростными каналами связи (порядка 200 бод) для передачи телеметрической информации об объекте на относительно большие рассюяния (свыше 100 км.).

Однако выведенные упрощенные зависимости ТРеш(М, щ), где N — число параллельно работающих компьютеров, то — среднее время на прием/передачу входных/выходных данных показывают, что облаем, эффективности параллельных вычислений даже при решении слабосвязанных задач (без перекрестных связей параллельных ветвей) столь мала, что вопрос о их реализации на базе устаревших специализированных компьютерных сетей теряет смысл.

Вместе с тем, определенный интерес представляют имеющиеся на сегодняшний день теоретические и 'экспериментальные разработки, составляющие "критическую массу" для построения и эффективного применения МКС реального времени. С этой целью проведен содержательный анализ ряда направлений исследований, среди которых: модели распределенного управления, алгоритмизация распределенных вычислений, архнгек1уриые решения, языковые конструкции, операционные среды, стандарты на средства коммуникации.

Многие из имеющихся разработок как, например, методы блочной факторизации матричных вычислений, макроконвейериая и макро-потоковая схемы обработки данных, механизмы синхронизации параллельных процессов посредством передачи сообщений, многозадачные и многопользовательские ОС, стандарты Multibus-Il, Bit Bus и др. представляют собой определенные предпосылки к практическому осуществлению МКС и, в частности ПМК-сетей. Но пока эти прсдпосылкиво многом изолированы и не работают воедино.

Оiсюда возникает необходимость в построении некоторого связующего звена между все более разнообразными и точными представлениями о МКС и правилами принятия обоснованных проектных решений. Иначе говоря, нужна некоторая метамодель, играющая роль "моста с подвижными опорами", которая должна не только находить эффективные варианты реализауии МКС по определенным правилам, но и регламент ировать получение таковых правил.

Таким образом, мы приходим к идее построения формализованной модели "познания". Be построение мы будем связывать с решением нового класса задач, в дальнейшем называемых Открытыми задачами поискового проектирования.

Пусть зафиксирован набор внутренних параметров р,, i=l7n, определяющий возможные варианты (альтернативы) технической реализации и применения МКС, в виде поискового пространства D'1 мерности п. Каждому параметру pi сопоставляется предметная (качественная) переменная .tjcMi на базовом множестве Mi имен a.i[j}, где j=l,k, , соответствующих или оговоренным значениям, или интервалам значений

параметра pj, или любым его возможным проявлениям (например, виду, типу аймара пю-программиых средств МКГ).

Полагая, что порядок задаваемых имен условно зафиксирован но индексу j, каждую переменную х\ где i=l,n, можно рассматривать как порядковую переменную, принимающую соответствующие порядковые значения j=i,к,. Тогда возможным вариантам построения и применения МКС сопоставляется упорядоченный набор значений порядковых неременных н виде вектора л=(х\,..., ссп).

Не исключено, что произвольно определенное поисковое пространство D" — прптиворечтое, то есть существуют такие Z-запрещениые сочетания значений порядковых переменных х,. которые определяют множество Ф,«»,, запрещенных фигур (не имеющих физического смысла альтернатив) хеФааПр cV, гдо V=Mix... хМ„. и тогда

П=У\Ф3апр — множество допустимых решений.

Пусть далее существует следующий способ "свободного" задания цели. Предлагается ограничиться вынесением лишь качественных оценок хеО с помощью некоторого правила-предиката Q(x), имеющего лишь две градации: Q(x)=l, если х признается как удачное решение, и Q(x)=0b противном случае. Через Т={х | Q(x)=l} обозначим множество удачных, а через F={x | Q(x)=0} — неудачных решений. Если же принято соглашение об оценке х с помощью набора внешних показателей качества fj(x)->min, то для определения области истинности предиката Q(x) можно ограничиться заданием набора допустимых значений itA°", где 1=1, R, по каждому внешнему показателю f;(x). В таком случае имеем

Т=(х| fi(x)sffon, хеД l = l7R}. (1)

Важно заметить, что на практике текущие сведения об "удачах" и "неудачах" ограничены, что можно выразить заданием соответствующих текущих множеств: Т(и) с Т, F(u) с F, где и — порядковый номер сеанса приобретения эмпирических знаний. Таким образом пара <T(ll),Flll)> определяет текущую базу фактов Ex'"' (от англ. — example). Индуктивное обобщение последних составляет основу для получения приближений g(u)(x) к искомой закономерности "удачи" g(x). Однако на практике приходится считаться с тем, что, как правило, ¡Т(1)|«|Т|, и потому 1-е приближение g (х) может оказаться слишком

далеким от Истины. Следовательно нужен некоторый механизм целенаправленного пополнения фактов. Представим его в виде генератора

Р->{хо}, где х« — эмпирические гипотезы о достоверности g<u,(x), требующие экспериментальной проверки.

Определение /. Открытая задача поискового проектирования — это конструкция

<Оп, Ех(и), <5(х), (ё(х)}, Р-»Ы>, (2)

действие которой направлено на восстановление искомой закономерности "удачи" g(x) на всей области вариации значений порядковых переменных в пространстве Оп (с учетом запрещенных сочетаний 2) в результате многократного (и=1,...,и) обобщения растущей базы фактов Ех'и|, образуемой путем целенаправленного выдвижения эмпирических гипотез х<)И их проверки по правилу <3(х<>) дотех пор, пока {хо}=0.

Данное определение определяет суть предлагаемого подхода, который позволяет в свободной форме, "на лету" ставить открытые задачи по выявлению недостающего эмпирического знания, не прибегая к применению "жестких" и во многом неадекватных оптимизационных

математических моделей для обнаружения лучших решений х .

Нужно лишь подчеркнуть следующее. Разрешимость открытых задач постулируется гипотезой о существовании компактных областей в

виде "островов" удачных решений хеТ в поисковом пространстве Ю" Только тог да правомерен вопрос о существовании искомой закономерности "удачи" в классе ^(х)}, обладающей "панорамным видением" лучших решений. Только тогда обнаруженный "порядок" может оказать влияние на степень сокращения числа эмпирических гипотез в практически необозримых областях 0\Ех(1,) на начальных сеансах

и=1,2,... приобретения знаний. Вот почему на передний план выдвигается группа вопросов, связанная с определением некоторого общеметодологического принципа внесения порядка, работающего на всех стадиях поискового проектирования мультикомпьютерных систем.

Глава 2. МЕТОДОЛОГИЯ ПОИСКОВОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ

В результате проведенной систематизации формальных средств принятия решений выделены такие многообещающие направления, как I — нестационарное и II — обобщенное математическое программирование, подтверждающие правомерность предлагаемого подхода.

Направление I предусматривает итерационное восстановление классической модели выпуклого программирования по монотонно сходящейся последовательности наблюдений. Направление И интересно тем, что позволяет принимать решения без жесткого задания принципа оптимальности и ограничений. Такой эффект достигается с использованием теории функции выбора. Несмотря на возможность аксиоматического задания достаточно глубокой логики "внешнего" выбора, всякий раз возникает вопрос о восстановлении результирующей функции непосредственно "из опыта".

Предлагаемый подход, предусматривающий решение открытых задач, идейно близок к методам индуктивных рассуждений. Признавая определеннные достижения в области построения логик открытия (ОиНА-метод) и установления причинных связей (класс ДСМ-методов). мы вынуждены пойти своим путем в части повышения достоверности и содержательной емкости индуктивных обобщений. Нужно не только найти конструктивные механизмы решения открытых задач, но и разобраться с приемами их постановки. В частности, необходимо прояснить такие нетрадиционные вопросы как "свободное" задание цели с последующим ее уточнением, а также формирование, в идеале, непротиворечивого поискового пространства с привнесением столь необходимого порядка хотя бы из интуитивных соображений. Важен и такой вопрос как выбор изначальной концептуальной модели, позволяющий в общих чертах увидеть архитектуру мультикомпьютерной системы (МКС) с последующим формированием рабочего поискового пространства.

Продвижение вперед представляется возможным осуществить на основе следующего принципа борьбы с "хаосом".

Принцип структурного дополнения: положительный эффект и осуществлении процесса поискового проектирования МКС с выходом по лучшие, оригинальные и, может быть, неожиданные системотехнические решения н<пможен за счет изначального внесения, выявления, усилении и фиксации структурных свойств как на уровне формирования концептуальной модели и согласования архитектурных решении, так и в процессе постановки и решения серии открытых задач по выявлению искомого знания.

Данный принцип акцентирует внимание не на взаимном дополнении различных сторон одного и того же явления, а на получении единой, ясной и понятной картины в результате постижения закономерности образования эффективных технических решений для определяемого класса мультикомпьютерных систем.

Действие принципа структурного дополнения предопределяет методологию поискового проектирования МКС (рис. 1).

Рис. I. Укрупненное представление методологии поискового проектирования МКС

Слои I представляет регулятивную (от лат. — направляющий, вносящий порядок) семантику, обеспечивающую усиление структурных свойств: а) неявно — путем задания концептуального пространства МКС ^минимально возможным числом запрещенных фигур хеФ1аи|.; б) явно,— на основе регуляризации макроструктуры МКС в результате событийного тактирования параллельных процессов по данным, что определяет классы МКС и ПМК-сетей с учетом свойств проблемной среды. Предусматривается также "свободное" задание цели с уточнением допустимых значений для внешних показателей качества в соответствии с (1).' . .

Слой П работает на уровне проективной семантики (по терминологии проф. Горбатова В.А.) и предусматривает поиск все более выразительных средств для постановки серии открытых задач при сохранении их смыслового содержания.

Усиление структурных свойств достигается за счет: I) формирования уплотненного (по критерию минимизации числа запрещенных фигур) поискового пространства D"; 2) преобразования пространства D'1 в "развернутое" (по значениям порядковых переменных .v,= {1,...,k>) пространство D"k, что позволяет выявлять разрозненные "острова" удачных решений с помощью закономерности "удачи" g(x) в виде обобщенной скалярной функции выбора.

В общем случае предусматривается композиция открытых задач, "отвечающих" за отдельные компоненты МКС.

Слой 111 обеспечивает выявление, фиксацию и использование структурных свойств искомой функции выбора (ФВ) в рамках некоторой синтактики, определяющей взаимодействие логических механизмов решения уже поставленной открытой задачи вида (2). Основным результатом является синтетическая или обобщенная скалярная функция выбора, обладающая свойством "панорамного видения" всех удачных решений (свойство представительности) и позволяющая выносить достаточно тонкие суждения типа "xj лучше х-/ (свойство выразительности).

Искомая функция выбора составляет основу для аргументированного выбора открываемых решений. Особый интерес представляют устойчиво-эффективные решения х*, обладающие свойством x'gF, где х' — производное решение, образуемое из х* при неблагоприятном отклонении от -значений х,', где i= iTn.

Получаемые в итоге аргументированные решения и рекомендации проверяются и отрабатываются на действующих макетах и моделях МКС.

При реализации рассмотренной в общих чертах методологии важно иметь представление о степени противоречивости как поискового пространства Dn (слой И), так и концептуального пространства МКС (слой 1). Этой цели служит показатель ©>aup.(Dn)<l, определяемый отно-

п

шепнем N — общего числа запрещенных фигур к п К — комбина-

i = I

горной емкости формируемого пространства.

Показано, что N0anp = riNr • riki>Vl' (Nr >0). ieAIcBofi.,

где N, число недопустимых сочетаний индексов для последовательно рассматриваемых непересекающихся пар, троек, ..., n-ок совместных значений порядковых переменных в случае обнаружения запрещенных фигур; Д1,,о6 — множество индексов свободных переменных, не пошедших в выявленные пары, тройки и т.д. недопустимых сочетаний Z.

Уплотнение пространства Dn по критерию ®.anp(Dn)->min хотя м полезно, но еще не способст вует заданию относительно прости границы g(x)=0 его разбиения на удачные и неудачные решения. Поэтому выгодно перейти в развернутое пространство Dnk со вспомогательными переменными такими, что если переменная Xi принимает j-e по-

рядковое значение, и в противном случае. Тогда всякому решению х соответсшует "широкий" вектор, в дальнейшем обозначаемый w.x (от англ. wide), с переменными Xij={0,l}. Таким образом, можно говорить о существовании "широких" функций g(w.x). Особый интерес прсдстанлнет подкласс квазилинейных функций:

g(w.x)=(C, (w.x))-cft, CeRnk, c,,eR. (3)

Показано, что обобщенная скалярная функция выбора вида (3)

обладает свойством захвата всех "островов" удачных решений (w.x)eT

по условию g(w.x)>0 при наличии скрытого порядка в пространстве D". Последний обнаруживается "обходным путем" с использованием группы преобразований G=<{ni,j«-»1},*>, где щ, —транспозиция j-ro и 1-го порядковых значений для переменной х, в пространстве D", * —-операция группового умножения, в результате чего разрозненные острова стягиваются в единую компактную область, возможно, с "острыми краями".

Показано также, что предусмотренный конструкцией (2) способ свободного задания цели допускает усиление целевых требований. Для этого введено понятие 2-уровневой функции выбора, позволяющей осуществлять стратегию захвата эффективных по Парето решений с выделением устойчивого решения благодаря установлению причинно-следственной зависимости от внутренних свойств МКС.

Начальная стадия реализуемой методологии (рис. 1) — поиск концептуальной модели (tC.M0A), позволяющей определить особенности построения МКС на архитектурном уровне. Исходя из открывающихся возможностей технической реализации МКС, зафиксировано 14 системообразующих признаков, принимающих от 3-х до 4-х значений. Среди этих признаков: способ организации вычислений, принцип реализации

входного языка, уровень программирования структуры, принцип обеспечения реального времени, механизмы синхронизации параллельных процессов. Попытки детализации рассмотренного концептуального пространства D", комбинаторная емкость которого превосходит 3.5* К)7, приводят лишь к увеличению степени его противоречивости относительно рассчитанного значения я.чшр =0.25.

11ри определении "подходящей" К.„,.л принимаются но внимание не только очевидные требования, как например, обеспечение высокою темпа обработки данных, согласованность МКС со струкчурно-тополо! ическим характеристикам проблемной среды, но н "дисциплинирующее" начало принципа структурного дополнения. В результате определен класс мультиконвейерных МКС, предусматривающий макроконвейеризацию параллельных вычислений, многомаги-стральность структуры и программируемое». ее изменений но событийным тактам.

Эффективность предлагаемого класса МКС наиболее ярко характеризуется величиной Tu« временем готовности системы к приему нового массива данных. Важно подчеркнуть, что т„х в несколько раз можс! быт ь меньше т раднциомной величины т,,,.,, - времени решения задачи с момента получения данных.

Для предварительного сравнения различных вариантов органаia-ции МКС предлагается обобщенный коэффициент ускорения:

K0(V'/V")=N,T7N"T"I (4)

где N', N" — число компьютеров, т', т"— оценки времен т)И, либо w* для вариантов V', V" соответственно. Если величина К«>1, то можно сделать вывод в пользу V', если — Ко<1, то в пользу V".

В общем случае при постановке открытых задач по конкретизации К.мод. для определяемых классов МКС во внимание должны также приниматься многие частные показатели, характеризующие не только системную производительность, но и функциональную живучесть МКС: вероятность безотказной работы при выходе из строя r<N компьютеров, допустимое снижение производительности для системы с исправными (N-r) компьютерами, время реконфигурации системы и многие другие показатели.

Нужно подчеркнуть следующее. Свертка частных показателей качества МКС не должна быть чрезмерной с тем, чтобы "дорога к новому" оставалась открытой.

Г лава 3. ДООПРЕДЕЛЕНИЕ АРХИТЕКТУРНЫХ РЕШЕНИИ

Внесение упорядоченности или "дисциплинирующего" начала в организацию мультикомпьютерных систем (МКС) — это не только борьба за практическую осуществимость, но и способ улучшения из качественных характеристик с учетом свойств проблемной среды.

В основе определяемого класса МКС лежит следующее уточнение концептуальной модели.

Определение 2. Схема мультиконвейерных вычислений (в дальнейшем, схема МКВ) — это конструкция, обеспечивающая параллельное выполнение программных сегментов s, по готовности 1-го

набора входных данных в пределах k-го слоя конвейера, где iel(k) множество индексов сегментов, закрепленных за k-м слоем конвейера. k=i7m, l=y/L, на компьютерах из ф-той группы, выделяемых посредством конфигуратора G(k, (р), с последующим переходом на (к-Н)-й слой конвейера по окончании текущег о событийного такта.

Схема МКВ может рассматриваться как результат структурного дополнения широко известной схемы MIMD в классе макропотоковых (macro-data-flow) машин. Осуществляемая конвейеризация параллельных независимых процессов с асинхронной привязкой к событийным тактам t=l,2,... позволяет условно ее охарактеризовать как CoMIMD (Со— от англ. сопуеуег)-схему. Потенциально такая схема имеет более широкую область эффективного применения, что достигается за счет балансировки мультиконвейера при одновременном ведении нескольких параллельных программ.

Определение 3. Параллельной согласованной схемой МКВ называется такая ее разновидность, когда каждому сегменту s¡k слоя к, где /б1(к), k=l,m, выделено n¡k компьютеров, пропорциональное времени T(s,i.) выполнения сегмен та Я]^, так что твх — время готовности схемы к приему набора входных данных может приближаться к величине min min t(s;

k tel(k)

n

Через Smkh обозначим схему МКВ, состоящую in N=

/•-1

компьютеров. Сравним ее с чисто параллельной схемой S,,,,,,, состоящей из (] компьютеров при L-кратном выполнении идеализированной параллельной программы с q параллельными ветвями, времена работы которых определяется рядом целых чисел U,..., 1Ч, с min /, - 1.

к)-

Утверждеиие I. Если кратность выполнения идеализированной параллельной программы L-> то для обобщенною коэффициента ускорения вида (4) но — времени готовности системы к приему нового набора данных имеем:

K>(SMK4/Snap.)=q"mi«£i/j£'> •

' ' , 1

Из (5) следует, что по мере увеличения различий между "длинами" параллельных ветвей /|,...,/ч выигрыш от применения схемы МКВ по темпу обработки данных становится все более ощутимым. Худший случай К»( )=1, когда все /,=const. Если же max l,~d, а остальные ветви

имеют единичную длину, то при как для т„мх, так и для

Kn(SMKii/Sna|..)=q-d/(q + d-1). 'Гак что, в идеале, при q->™> значение обобщенного коэффициента ускорения Ко(-) может быть сколь угодно большим.

Однако реальный выигрыш от применения схемы МКВ возможен лишь при эффективной организации обменов. Отмеченные выше проблемные среды декомпозиционного управления электроэнергетическими системами, магистральными газопроводами и др. распределенными обьекшмн характеризуются: а.) нелокальностью перекрестных обменов между подзадачами, решаемыми в локальных центрах, б.) переодично-стыо структуры обменов, выполняемых по завершении событийных тактов. Выполнению свойств а.), б.) в наибольшей степени отвечают многомагистральные структуры обменов с тактируемым обменом.

Показано, что для простейшей структуры обменов с единственной магистралью основным требованием к т» — усредненному времени обмена является

т»<1 ./m + l, (6)

где -maxtk — время выполнения наиболее тяжелого сегмента на к-

том слое (k=l,m) конвейера.

Тог да общее время обработ ки L наборов данных определяемся не-лнчипой:

T(L,m)=L-(tb. + 2г0)+- 1л-+(т-1)-г0 .

krl\k*

Если же требование (6) не выполняется, то оценка T(L,m) определяется не суммой, а произведением параметров L и m и эффект конвейеризации фактически исчезает.

В общем случае для обеспечения эффективного взаимодействия сегментов, выполняемых параллельно по схеме мультиконвейерных вы-

числений (МКВ), возникает следующая задача поиска "подходящих" сфуктур параллельного обмена посредством "горячих" магистралей бет арбитра, то есть магистралей, которые обеспечивают немедленную передачу промежуточных данных без какой-либо их буферизации.

Пусть для конкретной схемы МКВ зафиксирован набор программных модулей или сегментов со сквозной нумерацией входов Bx.v, где v=í, Q, и выходов — Вых.г, где r=i7R, по типу принимаемых и передаваемых данных, а также определены наборы параллельных обменов: М|={Вых.г Bx.v}t для каждого событийного такта t. Требуется чаданное множество параллельных обменов: UM, вложить в ограниченное число магистралей с конкретным планом привязки Вых.г и Bx.v .

Для осуществления поискового проектирования рассматриваемого класса МКС с учетом возможного разнообразия структур параллельного обмена необходимо получить параметрическое описание мел допустимых многомагистральных структур. Условие существования последних определяется следующим понятием.

Определение 4. Лотиктное описание Mi.....Мт называется корректным, если при фиксации обмена <Вых.г ->Bx.v>< для всякого t не найдется ни одного запрещенного обмена, обозначаемого

PiaiipOr.v^O. ни на одном из предыдущих тактов t-1.....1 и если для

данного! среди {Bx.v} не найдутся Bx.v с одинаковыми индексами.

Показана возможность преобразования всякого потактного описания в корректное с последующим нахождением поискового пространства в виде набора структурных переменных x¡e{0,l}. Окончательное решение формируется путем доопределения потактного описания потенциально возможными обменами, позволяющими разграничить полномочия выделяемых магистралей.

Следующий шаг в осуществлении распределенных вычислений по схеме МКВ - унификация функций децентрализованного управления обменом и распределенными параллельными вычислениями в целом. Для этого введены следующие понятия, представляющие разновидност ь известного механизма синхронизации вычислений посредством передачи управляющих сообщений.

Определение 5. Запланированной структурой обменов называется конструкция:

jSEND DATA(ADDR.X; RL.Y; s[l], ..., s[Nr,J); [RECEIVE DATA(ADDR.X; RL.Y) для вс ocs[l], ..., s[Nr¡,],

где ADDR.X — адрес первого элемента массива данных, поступающих с компьютера, передающего RL.Y единиц информации (бит. Gain , слов);

s[l], ..., s[Nrp] — системные адреса или имена объявленной группы компьютеров (lá N,Ps N). принимающих данные. Трансляционный обмен типа 1:"N,,, позволит в соответствии со схемой МКВ осуществить практически одновременный запуск (с минимально возможной задержкой т,,» на проверку флага готовности данных) параллельных сегментов на всех компьютерах с системными адресами s[l], ..., sfNip],

Определение 6. Программируемым жезлом называется служебный пакет сообщений, при получении которого компьютер с произвольным, но заранее известным адресом s[a] приобретает стаз ус-активного и право на установление запланированной структуры обменов.

Активный компьютер — это, по сути дела, "плавающий центр", отражающий идею децентрализованного управления обменом. В силу ограниченности NM«r — числа магистралей "время жизни" активного компьютера совпадает с длительностью логического такта, составляющего чаегь событийного такта и обеспечивающего бесконфликтную передачу данных по одной из магистралей.

В соответствии с уточненной схемой МКВ для описания предварительно структурированных мультиконвейерных программ в рассмотрение введено 5 операторов:

GENERATE TOKEN — начальная установка жезла; SEND TOKEN s[a] — передача жезла компьютеру с адресом s[u]; RECEIVE TOKEN — прием жезла для установления статуса активного компьютера;

SEND DATA(ADDR.X; RL.Y; s[l].....s[N,,,]) — передача данных

на обьнвденный ряд рабочих компьютеров;

RECEIVE DATA(ADDR.X; RL.Y) —• прием данных на рабочий компьютер.

Данные операторы составляют основу языка ЯРУС (аббревиатура от "Язык Распределенных Управляющих Систем"), определяемого в виде надстройки над существующими языками программирования операторного типа.

Язык ЯРУС удобен для построения корректных распределенных программ с учетом их отказоустойчивого выполнения за счет укороченных (в пределах событийного или логического тактов) рестартов на случай сбоев и отказов. В общем случае при NM«r>l возможен переход к использованию многоцветных жезлов. Тогда общее число параллельно

выполняемых процессов в МКС, имеющих степень трансляционности обменов N,1, и число магистралей ЫМПг, может достигать величины

Показано, что алгоритмический этап построения ЯРУС-программ может быть сведен к однородной сегментации программных модулей по условию шах где тСРГМ — оценка времени модулей, объеди-

няемых в сегмент. Тогда появляется возможность приведения ряда сегментированных программ к единой схеме с использованием механизма отложенных вычислений, что приводит к заметному сокращению обще-I о числа компью теров при обеспечении заданного твх.

В целом структуризация МКС во многом предопределяет задание поисковой) пространства и в какой-то мере способстнуе! приданию "гладкости" искомой функции выбора. Но для того, чтобы научиться виден," и отстаивать лучшие системные решения, необходимо накопление и обобщение обширного фактического материала.

Глава 4. АКТИВНОЕ ОБОБЩЕНИЕ ФАКТОВ

Механическое обобщение фактов по заданной совокупности причин [>1,...,р„ рождает эмпирическое знание лишь в той области определения у(х). которой принадлежат известные факты хеЕх(и1. Однако нет никакой гарантии нахождения лучших решений далеко "за горизонтом", то есть там, где они зачастую находятся. Для обнаружения последних нужна "панорамная" функция выбора §(х). Ее построение предполагается осуществить на основе активного обобщения фактов с применением механизма беспереборного выдвижения эмпирических гипотез. Такая возможность постулируется следующим образом.

Свойство представительности. В поисковом пространстве В" существуют такие наиболее представительные (опорные) решения ХцеТ(>, ХоеРо, которые полностью представляют соответствующие множества Т — у<)ач, Р — неудач, а также границу их разбиения у,(х)=0, где g(x) -обобщенная скалярная функция выбора такая, что g(x)>0 <)ля всех хеТ и й(х)<0 в прошивном случае.

Заметим, что §(х) — по сложности может превосходить квазилинейную функцию выбора §(\у.х) вида (3). Важно само по себе существование опорных решений. В нашей интерпретации всякое опорное решение х«бТо — есть ии что иное как базовая модель МКС, представляющая ряд производных моделей с улучшенными параметрами. В частно-

сти, х» 71« может быть модель МКС минимальном конфигурации. Важно подчеркнуть то, что регуляризация архитектуры МКС (гл. 3) способствует выполнению постулируемого свойства и сокращению 01-носительного числа опорных решений.

Итак, для построения искомой функции g(x) достаточно иметь информацию об опорных множествах То, Рь Но для того, чтобы их найти нужна та же функция £(х), Путь к разрешению "конфликта" -стратегия продолжения выбора, суть которой заключается в следующем.

Определяемые конструкцией (2) текущие множества фактов Т("', Г'"1 обобщаемся в виде текущей функции выбора g(",(x), |дс 11 = 1,2.... индекс сеанса пополнения фактов. Последняя подвергается проверке на предмет соответствия "таблице истинности". Для этого выдвигаются

эмпирические гипотезы двух сортов: положительные —- ХнеБп'"1, для которых у""(х)>(), и отрицательные — ХоеЕо"', для которых у|и,(х)<(), п соответствии с формализованным критерием полноты тестирования

й(,|)(у/.х). Наибольший интерес представляет та часть гипотез, которая выходит за пределы имеющихся фактов. Среди положительных это гипотезы ХоеД5(|(и*=5о "\Т(и), а среди отрицательных — Именно они должны быть подвергнуты проверке. Формально, это вынесение качественных оценок: хоеТ, если 0(ха)-1,

хоеГ, если С3(хо)=0.

Суть стратегии продолжения выбора — в обнаружении противоречий, которые принимаются как новые факты ХоеТ(1гН), Х(|еГ<1,+11 в составе соответствующих множеств—приращений:

{ х„| х„ 6 ДЕ»(и)&<3(хп)=1} с ДТ<1,); { хо| Хо е Д8„(и)&О(х„)=0} сДГ'"1. Вновь сформированные множества фактов:

т(к+1>_ т(и) ^^и)^ идр(») (7)

используются для построения следующего приближения £<"+|>(х) к искомой функции выбора. Не исключено, что и здесь появятся новые противоречия и т.д.

На некотором шаге и:=и вырабатывается критерий остановки по одному из следующих условий:

либо Д3„(и,=0, ДЕ(/и)=0, либо Д5о'и)сТ, ЛЕн(и)сР. Осуществимость достаточно простой в идейном плане стратегии продолжения функции выбора зависит от возможностей формализации

рабочего понятия "эмпирическая гипотезы" применительно к скалярной функции выбора от порядковых переменных. Прежде всего необходимо

дать строгое толкование опорных решений Хо в соответствии с постулируемым свойством представительности. '

Пусть уже построена обобщенная скалярная функция выбора ё(х). Определение 7. Отношением доминирования а) "'—>", б) "|—>" соответствующих множеств Т, И называется такое отношение дальнего соседства векторов ха=(А,х|,В), х1)=(А,х|',В), где А, В

общие их части, х,, Х!'={1,...,к,}, 1=Цп, х\*х\\ для которого выполняются следующие условия:

а) х„ > хц, если < g(x1,) для х„, х,, еТ, (К)

б) хц |—> хр, если ё(хц) > д(хр) для х„, Хр еР.

Определение 8. Решение а) ХобТо, б) ХоеРо называется опорным, если ему соответствует вершина на частично ориентированном графе а) Ст=(Т,1—>), б) Ок=(Р, |—>), все дуги которого — исходящие. Тогда То, Р|> — суть опорные множества для соответствующих множеств Т, Р.

Теперь можно заметить, что опорные решения в пределах своею множества, во-первых, не являются соседними и, во-вторых, находятся

на периферии множеств доминирования: (Т,1—>), (Р, (—>). В целом же основное свойство опорных множеств — их представительность.

Утверждение 2. Если задана квазилинейная функция g(w.x) вида

(3) такая, что Т={х | §(ш.х)>0}, Р={х | д(\у.х)<0}, и ее весовые коэффициенты сц в пределах каждой 1=Т7п группы вспомогательных переменных ху={0,1} различны, где то множества Т, Р и

граница их разбиения g(w.x):=0 полностью определяются опорными множествами То, Ро.

Равенство коэффициентов Сц=С|ч, где ^д^!,...,^}, 1=Т7Т), при

построении функции g(w.x) отражает некоторую симметрию в распределении решений в пространстве I)" по отсчетам], с] соответствующих

координат XI. Однако возможно задание некорректных функций §(ш.х),

которые хотя и верно отрабатывают качественные оценки решений х по

правилу <3(х), но не "замечают" имеющейся симметрии в распределении последних.

В общем случае приходим к необходимости следующего расширения понятия опорного множества.

Определение 9. Квазиопориьш множеством ?0 называется совокупность решений 1о=(А,ссьВ) для которых не существует таких соседних решений х'=(А,;г'ьВ)е(Т,1—■>), где 1=1, и, ■ что g(w.x')<g(w.tn) хотя бы для одной порядковой переменной X,.

Квазиопорное множество Р„ определяется аналогично. Справедливо следующее: Т(|СТ0, РцсР(). Но в отличие от опорных решений, квазиопорные решения х0 — это почти периферийные решения, так как не исключено, что |§(ш.х0) | >0.

Верно и то, что для корректной функции выбора вида (3) квазиопорные множества превращаются в опорные.

Вопрос о степени представительности опорных множеств изучен для параметрического ряда корректных однородных квазилинейных

функций выбора g(^^r.x), для которых к;=к, 1=ГГп. В рассмотрение введен коэффициент а=о= Оп /тахКо(п,к,со), где N0(11,к,Си) — общее число

/ <4)

опорных решений при вариации указанных параметров. Нижние оценки выведены для неблагоприятного случая одинакового распределения

весов Су=]-1 по всем группам 1=ГГп вспомогательных переменных

где 1, к. Верхние оценки получены исходя из необходимости вычисления всех коэффициентов функции вида (3) в соответствии с утверждением 2. В результате определен следующий диапазон достижимых оценок: ' •

к/2 < жп< кп/(п(к-1) + 1), дляк>2. (9)

Чаметим, что значения коэффициента а* можно трактовать как число "обыкновенных" решений х, приходящихся на одну эмпирическую гипотезу хо. Из (9), в частности, следует, что открытые задачи выгодно ставить от меньшего числа порядковых переменных с возможно большим числом значений к.

В основе индуктивного обобщения фактов лежа! следующие положения.

Вазовое решение ищегся в классе квазилинейных функций g(^v.x) с возможностью последующего ее преобразования в логико-аналитическую модель с нелинейными составляющими. Коэффициенты

искомой функции определяются как результат приближенного решения

• открытой системы неравенств:

((С'",(№.х))>с;",1 УХбГ",

С учетом возможной противоречивости системы неравенств (10) из-за "упрямых" фактов, появляющихся по мере пополнения текущей

• базы согласно (7), поставленная задача сведена к нахождению

д<и)(-\у\х)^0 для всех хеТ<и> по критерию минимизации области ошибок

Г+={х | я^-да для хеГ(и)}. (11)

Предложенный метод индуктивного обобщения фактов основан на реализации трех логических механизмов.

МесИ. к-гапк. Его действие заключается в прогнозировании конструкций g(">(w.x). Необходимо по каждой порядковой переменной .у,, где \=Т,п, для ее вспомогательных переменных ху: либо вынести основное суждение: гапкЛЦ]е{1,..., к*} о рангах соответствующих весов с^; либо заключить, что фактов для вынесения суждения недостаточно (гапк.Щ]=0). Если же ранги весов окажутся противоречивыми, то это

означает, что анализируемая переменная х\ является нелинейной. Символически, логика вынесения основного суждения такова:

(А.хлчьв)^ 4 "" у

где А, В — общие части векторного представления контрарных

фактов х'еТ, х"еР, х,[Л, х^] — соответствующие значения порядковой переменной х,.

Если же оказалось, что гапклЦ]=0, то применяется оператор дополнения, образующий артефакты (гипотетические факты) с использованием уже имеющихся рангов для и далее вырабатываются новые . суждения по правилу (12).

МесЬ.О-аррг. Состоит в нахождении начального приближения для всех коэффициентов Су и Со. Прежде всего он производит исключение

возможно избыточной области ошибок Р+ вида (11) из множества Р путем выявления конкурирующих (нелинейно разделимых) пар контрарных фактов. Значения Сц° вычисляются по разности частот встречаемости для ¡=Цп в "очищенной" базе фактов с учетом вынесенных ранее суждений (12). • ■

Mcch.k-corr. Выполняет логическую коррекцию весов с у и порога Со путем перевода возможно большего числа "жадных" точек х'еТ, для которых g(l,)(w.x')>0 во множество неподвижных точек: Trp={x | g(w.x)=0}. Свободные для коррекции "координаты" (i,j) определяются исходя из условия:

XijVarij для всех х=(А, хц, В) еТгр\х'=(А, х,/, В) .

Взаимодействие отмеченных механизмов обеспечивает не только высокую скорость обобщения фактов за счет отсутствия внешнего итерационного цикла, но и возможность получения корректной функции для самого тяжелого режима, когда Ех(|)=<То, Fu>.

Основу ускоренного выдвижения гипотез составляет следующий механизм.

Mech.k-weight. Производится упорядочение переменных Xi у«, по значениям в порядке увеличения rank.i[j] от 1 до к,. Первый шаг определяется вектором Хцач=(1,...,1). Далее в действие вступает оператор Л^(х) преобразования текущих векторов х=(А, ar-i, л>,В)б Т, где А, В — начальная и конечная части вектора, х,- — преобразуемая переменная для г= п, п-1,.,.,1, йг-1 —значение xr-t^2, <р — флаг "успеха" на предыдущем

шаге, такой что ф=0, если g(w.x)<0, и ф=1, если xr=kr (насыщение переменной) или если g(w.x)>0, что означает х=х«, то есть найдено опорное решение. Зависимость результата применения оператора от (¡»лага "успеха" имеет вид:

дТ , х |(А,аг_1,хг +1,В), если <р— О, 9 ЦА.х,..! +1, 1, В), если <р= 1.

Число шагов оператора л[,(х) определяется оценкой 0(|Т«|). Оператор Лр(х) задается аналогично. Их совместное применение обеспечивает полноту нахождения опорных множеств.

В целом реализуемая с помощью рассмотренных механизмов стратегия продолжения выбора обеспечивает захват лучших решений

х*. Их выявление постулируется свойством выразительности: возможность индуктивного обобщения фактов с получением обобщенной скалярной функции выбора g(w.x) определяется установлением отношении оо-миниротнин (Т,1—>), (F, |—>) в смысле (Я) и потому по абсолютным значениям g(w.x) можно судишь о качестве каждого решения х и, н частности, х .

Утверждение 3. Если искомая функция выбора g(w.x) в общем случае имеет нелинейную составляющую Н(\у.х), то для существования локальных максимумов х необходимо и достаточно выполнение системы условий:

с! я(ш.х)

*

для всех 1=1, п, (13)

х=х*

*

где с ¡п — вес при вспомогательной переменной х щ вектора (■м.х*).

Повита решения х* оценивается степенью его удаленности от центра тяжести всех решений, составляющих начальную базу фактов.

В целом разработанные механизмы позволяют открывать относительно имеющихся "островов" удачных решений сколь угодно далекие (в евклидовой метрике) острова, если: 1) последние

расположены вдоль любой из координат поискового пространства П"; 2) на пути к ним уже имеются какие-либо острова. Таким образом

постулируемое свойство представительности О" можно трактовать как

требование связности удачных решений х по отношению дальнего соседства (определение 7).

Глава 5. СТРУКТУРИЗАЦИЯ ИНДУКТИВНЫХ ОБОБЩЕНИЙ

Наиболее сложный момент в осуществлении методологии поискового проектирования — постановка открытых задач. В соответствии с (9) их сложность может простираться от линейных до экспоненциальных оценок.

Казалось бы, "проклятие размерности" непреодолимо. Выход из положения — структуризация индуктивных обобщений не только по результатам решения открытых задач, но и в стадии их постановки. В

этой связи рассмотрим ряд П.1-гП.5 проективных преобразований поискового пространства, направленных на повышение содержательной емкости открытых задач.

П.1 Формирование нелинейных составляющих. Их включение в

развернутое пространство Бпк позволяет частично или полностью

исключить область ошибок Г+. Для этого определяются конъюнкции

рангов 11=2,3,.... относительно Хц={0,1}, фиксирующих

любые значения для различных порядковых переменных хь, 1=17п.

Окончательно сформированная нелинейная компонента Н(\у.х)=

м

-2Х ■ г», где Ь„ — вес при присоединяется к искомой функции выбо-

pa g(w.x) вида (3). Рассматриваются два основных случая получения zv : а.) из априорных соображений, б.) автоматически.

Заметим, что форма задания H(w.x) удобна для передачи негативных знаний. В случае а.) эксперт обычно ограничивает ся заданием zv 2, 3-рангов, что приводи! к исчезновению большей части "упрямых" фактов. Для случая б.) предложен механизм нелинейной

аппроксимации зоны ошибок F+ "сферами" радиуса p=n-R по мере образования возможно минимального числа коныонкцпй гч ранга R=2,,..,n. Найден также отвез на вопрос о нахождении локальных

экстремумов х в соответствии с условиями типа (13). Обнаруженные локальные экстремумы служат для задания собственных степенен свободы при выдвижении эмпирических пикнет,

Г1.2 Редукция функции выбора. Возможны два способа се осуществления. Способ 1 предусматривает исключение наименее значимых причин. В первую очередь исключению подвергаются j -с

значения (по величине mint,,) порядковых переменных х,-, имеющих

i

наименьший общий вес: ,* j= min¡ max с,у-mine/y |. Способ 2 cocí он i

» отождествлении одинаково взвешенных порядковых значений j,qel,/c,

для переменных х\, i=Cn, по условию c¡j=ci4. Основное затруднение —

появление "сомнительных" фактов хСОМ!1еТ П F^0, которые должны

быть подвергнуты экспертной переоценке по правилу Q(x(UMH). Поэтому

предпочтение следует отдавать тем переменным x¡, отождествление

значений которых приводит к | Т П F |->mín. Во всех случаях нужно гакже стремиться к сохранению как общей структуры функции выбора

g(w.x), так и всех ее локальных максимумов.

11.3 Включение новых переменных. Понятие открытой задачи может быть обобщено и на случай работы в растущем пространстве

параметров. Пусть для заданного пространства D'1 функция выбора

g(w.x[n]) уже построена или находится в стадии построения, где х[п] -обозначение вектора решения от п порядковых переменных. Пусть далее

появилась мысль о включении еще одной переменной хп+[, например, <ТИП ПРОЦЕССОРНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ>. Причем стало известно, что

j+ — наиболее удачное (допустим, что это Alpha АХР), a j- — наименее

удачное значение (скажем ¡-486DX2) xn+j. Отсюда возникает

- Л1 -

необходимость выдвижения таких эмпирических гипотез Xojn+1], которые позволили произвести ускоренное тестирование обогащенной функции выбора g(w.x(n+l]) при сохранении преемственности в ее получении Предлагаемые правила перехода в пространство Dn+1 построены по принципу "заострения" имеющихся гипотез х<{п] путем их склеивания с противоположными по знаку значениями xn+i . Получаемая далее закономерность "удачи" уже не является прямым следствием ранее известных фактов.

П.4 Исключение запрещенных фигур. Речь идет о преобразовании

поискового пространства Dn по критерию dE3anp(Dn)->min. Суть предла-i немых преобразовании нахождение таких пар исходных переменных хи Х|, где /,/=1,«, взаимодействие которых по "критическим" значениям jeli={l,...,k,}, qeli={l,...,ki} приводит к образованию наибольшего числа запрещенных фигур. Каждая такая пара предлагается для содержательной переинтерпретации в виде новой переменной

Хнов r,6(Iixli)\{( j .q)}. Определяемая процедура переинтерпретации может повторяться не более [п/2] раз. Так, при решении задачи определения облика профессионального компьютера типа Macintosh в результате свертки конфликтующих переменных <ТИП ПРОЦЕСС'ОРА> и <РАБОЧАЯ ЧАСТОТА> найдено "лучшее" решение при существенном сокращении числа эмпирических гипотез (с 5 до 43%).

П.5 Композиции открытых задач. Такая возможность достигается благодаря свободной форме их постановки. В общем случае имеется М локальных экспертов (ЛЭ-ц), каждый из которых берется за проработку отдельных составляющих МКС в своем поисковом пространстве Dn!M\

где p-i, М Координацию действий ЛЭ-ц берет на себя главный эксперт (Гл.")), отвечающий та решение общей открытой задачи в пространстве у£)пЫ Порядок взаимодействия экспертов определяется сценарием [18].

Так, сценарий 1. Согласование лучших решений> t*eT [p], получаемых от .ГГ)-ц. где p=i, М, предусматривает переоценку "поверхностных" фактов Гл.'З-ом среди Т[1]х ... хТ'[М]. По сценарию 2. Согласование эмпирических знаний > Гл.Э-ом производится качественная оценка гипотез формируемых путем склеивания эмпирических гипотез, поступивших от ЛЭ.

Работоспособность сценариев I, 2 проверялась на примере совместного синтеза симметричной многомагистральной МКС по критерию

системной производительности. В качестве ЛЭ-1 выступал специалист по сборке ПЭ, а ЛЭ-2 — специалист по интеграции ПЭ. Ограничение по стоимости учитывалось только в процессе согласования частных решений со стороны Гл.Э. Удалось добиться заметного улучшения известных моделей МКС лишь по сценарию 2. Но главное, состоит в получении достаточно полной картины, проясняющей вклад каждой из рассматриваемых причин в образование эффективных конфигураций МКС.

В целом совместное применение преобразований Г1.НП.5 позволяет вывести поисковое проектирование МКС на более высокий уровень системной интеграции принимаемых решений.

Глава 6. ПРИМЕНЕНИЕ РАЗРАБОТАННЫХ МЕТОДОВ

Начиная с 70-х годов, накоплен обширный опыт практического осуществления и применения разработанных методов. Выполненные поисковые исследования связаны с построением перспективных средств компьютерной техники на различных уровнях детализации: от разработки процессорных элементов и бортовых ЭВМ до проектирования проблемно-ориентированных мультикомпыотерных систем.

Практическим воплощением созданной в итоге методологии являются следующие виды инструментальных средств.

Набор средств концептуального моделирования. Включает в свой состав ряд имитационных моделей (ИМ), среди которых ИМ-1 — имитационная модель мультиконвейерной ВС (МКВС) реального времени и ИМ-2 — модель ПМК-сетей 1-го (MIMD) 2-го (CoMIMD) типа. Первая модель производит оценку производительности МКВС для различных вариантов специализации фаз обработки и буферизации промежуточных данных при совместном ведении нескольких "нитей" решаемых задач. Вторая модель позволяет оценивать эффективность многомагистральных ПМК-сетей с учетом средств синхронизации параллельных вычислений и управления обменом. В состав блока также включен пакет программ МАГ, осуществляющий генерацию пространства допустимых многомагистральных структур обмена по заданному потакчиому описанию.

Набор поисковых экспертных систем. Центральную роль играет Решатель открытых задач, позволяющий ставить открытые задачи на основе предварительного задания (в режиме редактирования) до 30 порядковых переменных, принимающих до 12 значений. За практически приемлемое время (до 0.5 часа) на ПЭВМ IBM РС/486 минимальной конфигурации Решатель обобщает до 1000 фактов и выдвигает до 500 гипотез. Разработанная оболочка экспертной системы "КОРТ" служит для наглядного представления добытых знаний путем их иреобразона-

иия а "пониже", имеющего вид бинарного дерева экспертных заключений. Основным связующим звеном I и III слоев методологии является ЭПОС (аббревиатура от "Экспертная Поддержка Открытых Систем"), позволяющая повышать качество задаваемого поискового пространства с использованием проективных преобразований П.4 (глава 5). Система "ЭПОС" входит в состав новой версии Решателя, обеспечивающего синтез нелинейных составляющих искомого знания.

Для проверки и отработки найденных вариантов построения и применения МКС под руководством автора выполнены и находятся в стадии развития следующие разработки.

Экспериментальное макетирование параллельных сетей.

В основе созданных и введенных в опытную эксплуатацию макетов семейства "Курс" лежат найденные архитектурные решения, представляющие результат применения 1-го слоя методологии (рис. 1). Для обеспечения синхронизации событийных тактов по схеме мультикон-вейерных вычислений принято следующее правило "эстафетной передачи жезла". Его суть состоит в том, что по окончании событийного такта на текущем слое мультиконвейера жезл передается "левому соседу", а по достижении 1 -го слоя — на последний слой.

Рис.2 Многоуровневая архитектура ПМК сетей

Итогом примятых решений является многоуровневая архитектура ПМК-сети (рис.2). Бе уровни выбраны с таким расчетом, чтобы обеспечим. о1кры1осм. к дальнейшему наращиванию реализуемых функций. Как и в эталонной сетевой архитектуре ISO, протоколы нижнего уровня подчинены протоколам верхнего уровня. Главное состоит в обеспечении синхронизации параллельных процессов на удаленных вычислителях "на прямую", минуя в данном случае избыточные функции информационного взаимодействия, принятые в локальных вычислительных сетях.

Макетирование ПМК-сетей произведено на базе IBM PC-совместимых компьютеров в 2-х модификациях: 1) с использованием специально созданных средств "прямого" взаимодействия" ПЭВМ посредством системной шины в виде "токовой петли";2.) на базе сетевой ОС Novell NetWare 3.11 в среде NetBIOS, включаемой в "разрыв" между протоколами 1-2 уровней параллельной сети. Несмотря на относительно невысокую скорость установления логических соединений и значительный разброс временных характеристик по передаче данных, модификация 2) имеет преимущество по переносимости ПМК-сетей, устанавливаемых на большинство имеющихся в настоящее время ЛВС.

Положительный эффект от применения выполненных разработок можно, в частности, проиллюстрировать решением следующих классов открытых задач.

Модернизация вычислительного комплекса реального времени (ВК РВ). Область проблемной ориентации ВК РВ — оперативная обработка данных о состоянии сложных технических объектов на начальном этапе

их функционирования. Выделено 6 фаз обработки данных: от <E>i <выдсленне измерительного кадра> до Фг, <оценка промежуточных состояний объскта>. Необходимо обеспечить xBX.(S)->min, Q(S) < Qwm, где тях — интервал времени поступления измерительного кадра, Q и

Qfloii — возможный и допустимый объемы аппаратных средств, S — определяемая структура МКС. При определении вида S за основу принят класс МКВС с распределенным управлением. Последующее уточнение и

обоснование структуры S проводилось с точностью до распределения процессоров и буферной памяти по фазам обработки данных. За 8 сеансов работы Решателя с моделью ИМ-!, на которой "проиграно" около 150 допустимых структур S, получена искомая "закономерность "удачи". Оказалось, что по сравнению с простой согласованной схемой CoMtMD, изученной в 3 главе, целесообразно совместить обработку нечетных фаз на одном процессоре средней мощности, а для самой тя-

желой фазы Ф6 — выделить 3 мощных процессора. Общее число процессоров сохраняется неизменным, а время может быть сокращено более, чем на 40%, что равносильно увеличению емкости обрабатываемых кадров на такую же величину. Дополнительный аргумент в пользу предлагаемой организации В К PB — подтверждение полученного.эффекта и работоспособности МКВС в целом на макете ПМК-сети. Отмеченные результаты нашли применение в ОКБ "СПЕКТР" при выполнении ОКР. на создание ВК PB морского базирования в рамках международной программы с корпорацией BOING (США).

Разработка проблемно-ориентнрованных мультикомпьютерных систем (ПО МКС). Поисковые исследования связаны с обоснованием и уточнением концепции построения семейства ПО МКС для решения базовых задач декомпозиционного управления электроэнергетическими системами (ОЭС) и магистральными газопроводами (МГ). Основой для подтверждения принципиальной возможности реализации параллельных вычислений на удаленных вычислителях явилось упомянутое выше макетирование ПМК-сетей. Проведенные испытания ЯРУС-программ оптимизации режимов ЭЭС и расчета коэффициента вязкости МГ показали, что относительное ускорение вычислений может достигать величины Кугк=0,55+0,86 при изменении числа рабочих станций от 2 до 6. Следующий niai - - решение серии открытых задач по мере детализации внутренней архитектуры ПО МКС. Заданы следующие показатели качества: 1.) сложность аппаратной реализации средств удаленного взаимодействия рабочих станций; 2.) сложность программной реализации средств обеспечения отказоустойчивости ПО МКС; 3.) накладные расходы на обмен данными. Оценка выдвигаемых Решателем гипотез проводилась с помощью модели ИМ-2, откалиброванной по результатам макетирования ПМК-сети. Получены, в частности, следующие рекомендации на построение ПО МКС: топология связи рабочих станций — магистраль; "единичная" длина передаваемых сообщений — 2 банта; способ управления обменом — децентрализованный с пропорциональным доступом; способ обеспечения отказоустойчивости — элегантная деградация; базовый вычислитель — КМ 1810 ВМ86. Проведенный анализ показывает, что внедрение ПМК-сетей на региональном уровне позволит сократить общий объем передаваемых в Центр управления данных более, чем в 2 раза. Полученные результаты использованы в ГНЦ "ВЭИ" для подготовки технических предложений по созданию ПМК-сетей ведения режимов для ОДУ средней Волги и объединения "Сибирьэнерго". Принятые архитектурные решения учтены на предприятии "ВИРА РЕАЛТАЙМ" при разработке технического проекта Свободно-конфигурируемого управляющего комплекса "СИРИУС",

запущенного в серийное производство на заводах "Сигма" (г. Вильнюс) и ЦНИИ "ЦИКЛОН".

Разработанные инструментальные средства и макет "КУРС-92" внедрены в учебный процесс в виде 2-х циклов лабораторных работ и расчетного задания. Созданная лабораторная база послужила основой постановки и чтения автором ряда новых дисциплин среди которых, "Реализация параллельных вычислений", "Проблемно-ориентированные ВС", "Поисковое проектирование ВС". Следующие разработки: электронный учебник "Мультикомпьютерные сети" и "Сетевой тренажер коллективного творчества" приняты к внедрению в рамках межвузовских программ "Перспективные информационные технологии в Высшей школе" и ЮН И КОМ/Россия.

Заключение

Основной итог данной работы — методология поискового проектирования мультикомиьютерных систем, объединяющая следующие наиболее значимые выводы, теоретические положения, разработки и результаты их практического применения.

1. Показано, что имеющиеся достижения мировой компьютерной техники все еще не позволяют выйти на уровень серийного производства и широкого применения распределенных мультикомиьютерных систем (МКС.'), несмотря на появление реальных предпосылок для решения новых задач управления промышленными комплексами, технологическими линиями и другими сложными объектами. Одна из основных причин — отсутствие методологии направленного приобретения недостающих эмпирических знаний по доведению общих приицинон построения МКС до эффективных технических решений.

2. Определен общий подход к решению сформулированной проблемы поискового проектирования МКС. В его основе лежит формализованное понятие открытой задачи, некритичной к заданию принципа оптимальности и начальной базы фактов. Искомое знание определяется в виде обобщенной скалярной функции выбора, выводимой индуктивно на расширяющемся множестве альтернатив. Основное допущение — связность удачных решений по отношению дальнего соседства (определение 7) в поисковом пространстве порядковых переменных, от чего зависит степень сокращения переборов и условия захвата эффективных решений.

3. Сформулирован принцип структурного дополнения, составляющий основной методологический стержень работы в целом. Его суть состоит во внесении, выявлении и усилении структурных свойств добываемого знания. Действие принципа состоит в доопределении (регуляризации) архитектурных решений МКС, что приводит не только

к улучшению качественных характеристик объекта, но и к увеличению степени структурированности поискового пространства.

4. Предложен новый класс параллельных мультикомпьютер-ных сетей (ПМК-сетей), в основе которого лежит абстрактная схема мультиконвейерных вычислений СоМИУГО, отличающаяся конвейеризацией независимых параллельных процессов по событиям, благодаря чему достигается увеличение темпа обрабатываемых данных и расширяется область проблемной ориентации.

5. Разработан теоретический аппарат индуктивного продолжения выбора, дающий ключ к решению давно назревшей проблемы повышения достоверности индуктивных обобщений. Его основу составляет стратегия продолжения выбора путем выдвижения эмпирических гипотез, формируемых в виде опорных решений. Впервые все построения проведены для поискового пространства с порядковыми переменными произвольной значности.

6. На базе разработанной теории получены оригинальные методы индуктивного обобщения фактов и беспереборного выдвижения эмпирических гипотез. Первая группа методов позволяет работать с открытой для пополнения, противоречивой системой квазилинейных неравенств, формируемых по известным фактам. Вторая группа методов отвечает критерию топологической полноты и соизмерима по сложности с числом выдвигаемых гипотез.

7. Впервые предложен и изучен класс проективных преобразований поискового пространства, предусматривающий структуризацию индуктивных обобщений не только по результатам решения открытых задач, но и в стадии постановки последних. В целом их совместное применение позволяет вывести поисковое проектирование МКС на более высокий уровень системной интеграции принимаемых решений.

8. Создан инструментальный комплекс поискового проектирования МКС, составляющий информационную технологию "открытий". Инвариантная часть технологии включает в Решатель открытых задач и экспертную систему ЭПОС, помогающую улучшать поисковое пространство по критерию минимизации числа запрещенных фигур.

9. Осуществлено опытное проектирование ПМК-сетей в виде ряда действующих макетов семейства "КУРС", представляющих полигон для проверки найденных вариантов МКС. Проведенные испытания на реальных задачах (в области электроэнергетики и управления магистральными газопроводами) подтвердили высокую эффективность принятых архитектурных решений.

10. Произведена типизация конкретных задач поискового проектирования, отражающих накопленный опыт применения разработан-

ных инструментальных средств, от приоритетного оценивания аппаратно-программных средств ЭВМ и синтеза специализированных сетей — к построению проблемно-ориентированных МКС реального времени.

Полученные результаты с положительным техническим эффектом использованы при выполнении целевых научно-технических и образовательных программ, что подтверждено соответствующими актами о внедрении и об использовании полученных результатов.

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах:

1.Дзегеленок И.И. Мультиконвейерные вычислительные системы на базе микро-ЭВМ. // Учебное пособие по курсу "Микропроцессоры в системах управления" М.: Моск. энерг. ин-т, 1985. - 60 с.

2.Дзегеленок И.И., Бурцев А.Б., Кондрат A.B. Архитектура и особенности реализации мультиконаейерной системы на базе микро-ЭВМ. II Микропроцессорные средства в системах связи и управления: Тез. докл. Всесоюз. научно-технич. совещан., Рига, 1987. - С. 82-83.

3.Дзегеленок И.И., Кондрат A.B. Организация программируемых обменов в мультиконвейерных системах. II Конвейерные выч. системы: Тез. докл. Всесоюз. научно-технич. совещан., Киев, 1988. - С. 60-62.

4.Дзегеленок И.И., Слунечка М. Анализ эффективности организации обменов в мультиконвейерных вычислительных системах // Вычислительные системы и сети: Тр. ин-та/ Моск. энерг. ин-т. - 1989. - Вып. 195.-С. 14-19.

5.Дзегеленок И.И. Оперативное распределение ЭВМ при решении больших задач на сети. // Тр. ин-та/Моск. энерг. ин-т. - 1976. -Вып. 274. С. 109-113.

6.Дзегеленок И.И., Фаязов Х.Ф., Шпрингер Й. Обучающая модель выбора структурных компонент вычислительной сети. 116 Всесоюз. школа-семинар по вычислительным сетям: Тез. докл., Винница. - 1981,Ч 1,-С. 62-68.

7.Дзегеленок И.И., Фаязов Х.Ф. Определение межцентровых связей сети ВЦ с учетом структурно-надежностных ограничений // Автоматизированное проектирование сетей передачи данных: Межвуз. сборник / Марийский гос. ун-т. - Йошкар-Ола, 1983. - С. 110-120.

8.Дзегеленок И.И., Фаязов Х.Ф., Волков Е.Г. Выделение независимых циклов обработки информации в сетях ЭВМ // Тр. ин-та / Моск. энерг. ин-т. - 1983. - Вып. 603. - С. 6-9.

9.Дзегеленок И.И. Подход к созданию параллельных компьютерных сетей // Высокопроизводительные вычислительные системы в управлении и научных исследованиях: Тез. докл. Межд. конф., Алма-Ата, 1991. - С. 25.

Ю.Дзегеленок И.И., Климов Ю.Н., Кондрат A.B. Архитектура параллельной сети "КУРС-90" // 15 Всесоюз. школа-семинар по вычислительным сетям: Тез. докл., Ленинград. - 1990. -Ч. 1. - С. 19-24.

I КДзегеленок И.И., Шпрингер Й., Энтресс Г., Мирау В. Автоматизация синтеза магистральных вычислительных структур // Тр. ин-таУ Моск. энерг. ин-т. -1981. - Вып. 543. - С. 54-61.

12.Дзегеленок И.И., Шигин А.Г. Об одном классе обучающихся САПР // Автоматизация проектирования ЭВМ: Материалы Всесоюз. конф. / Под ред. Ю.В. Капитоновой. - Киев, Наукова думка, 1979. - 172 с. - С. 46-50.

! З.Дзегеденок И.И., Шигин А.Г. Методика выбора структур ЦВМ // Учебное пособие по курсу "Автоматизация проектирования ЦВМ." М.: Моск. энерг. ин-т, 1979, 60 с.

14.Дзегеленок И.И. Логика поиска проектных решений // Учебное пособие по курсу "Теоретические основы машинного проектирования." М.: Моск. энерг. ин-т, 1984,64 с.

15.Дзегеленок И.И. Механизмы активной адаптации // Изв. АН СССР. Сер. Техническая кибернетика. - 1971. - №1. С. 142-143.

16.Дзегеленох И.И., Медетов М.М. Определение уровней сложности линейного классификатора // Журнал вычислит, математики и ма-тематич. физики. - Т. 18. - 1978. - №6. - С. 1579-1588.

17.Дзегеленок И.И. Комбинаторика опорных планов // 6 Всесоюз. конф. по планированию и автоматизации эксперимента в научных исследованиях: Тез. докл., М. - Ч. 1. - С. 108-110.

18.Дзегеленок И.И. Методы проектирования дискретных систем в растущем пространстве параметров // - Тр. ин-та) Моск. энерг. ин-т. -1977.-Вып. 349, - С. 24-28.

19.Дзегеленок И.И. Открытые задачи поискового проектирования // Учебное пособие по курсу "Основы инженерного творчества." М.: Моск. энерг. ин-т, 1991, 66 с.

20.Дзегеленок И.И. Решатель открытых задач как инструмент инженерного проектирования II Процедуры и методы инженерного проектирования: Сб. трудов ¡ Моск. энерг. ин-т: АСТЕРРА. - М., 1992. - С. 71 -80.

21 .Дзегеленок И.И. Открытые интеллектуальные системы // Техническое творчество: теория, методология, практика: Энциклопедический словарь-справочник /Под ред. А.И. Половинкина, В.В. Попова, М.: Изд-воНПО "Информсисгема", 1995.-410с. - С. 118-119,408.

22.Дзегеленок И.И., Шпрингер Й. Метод порождения опорных решений в автоматизированном проектировании дискретных систем (нем.): Preprint / TU Dresden: 09-10-82. - 16 s.

23.Дшеленок И.И., Трубачев В.П. Проблема синтеза знаний в распределенной информационной среде (англ.) // Ргос. of the lnternat. Workshop on Advances in Databases and Information Systems: supported by Russian basic Research Foundation. - Moscow: ACM SIC)MOO Chapter, May 23-26, 1994. -3I0p. - P. 10-15.

24.Дзегеленок И.И. Информационно-деятельностные технологии "открытий" на пороге третьего тысячелетия // Высшая школа: проблемы и перспективы развития / 2 Академич, чтения. - Академия наук высшей школы. - Киев, 1996. - С. 157-159.

25.Дзегеленок И.И., Ковалев С.В. Распределенные параллельные вычисления в повышении безопасности электроэнергетических систем // Информационные средства и технологии: Тез. докл. Международ, конф. МФИ-96. - Моск. энерг. ин-т. - М„ 1996. - Том 1. - С. 24-30.

Подписано/ печати Л

Печ. л. Z, Ь

Типография МЭИ, Красноказарменная, 13.