автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Распределенные системы определения работоспособности информационных комплексов управления

На правах рукописи

Говорский Александр Эдуардович

РАСПРЕДЕЛЕННЫЕ СИСТЕМЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ РАБОТОСПОСОБНОСТИ ИНФОРМАЦИОННЫХ КОМПЛЕКСОВ УПРАВЛЕНИЯ

Специальность 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (технические системы)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Санкт-Петербург 2005

Работа выполнена в Санкт-Петербургском государственном университете водных коммуникаций

Научный консультант: доктор технических наук, профессор

Гаскаров Диляур Вагизович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Бурков Владимир Николаевич, доктор технических наук, доцент Семенова Елена Георгиевна, доктор технических наук, профессор Кутузов Олег Иванович

Ведущая организация: Холдинговая компания «Ленинец»

Защита диссертации состоится « » 2005 года в 1400 в ауд.

455 на заседании диссертационного совета Б 223.009.03 в Санкт-Петербургском университете водных коммуникаций по адресу: 198035, Санкг - Петербург, ул. Двинская, д. 5/7.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета.

Автореферат разослан « » 2005 года

Ученый секретарь

диссертационного совета Б 223.009.03 доктор технических наук, профессор

Ю.М Кулибанов

Общая характеристика работы.

Актуальность темы. Корпоративная деятельность в распределенных производственно-технологических, организационно-административных и технико-экономических комплексах уже не в состоянии осуществляться без поддержки информационных систем. Очевидно, что корпоративные распределенные информационные системы (КРИС) должны быть, прежде всего, сетевого типа. При этом необходимо решать в проблемно-ориентированной области комплекс задач системного характера, охватывающие стадии проектирования (предпроектное исследование предметной области, структуризация и многофункциональность распределенной системы, адаптируемость и динамичность корпоративных сетей); технологического создания (анализ принципов построения, информационная технологичность и формализуемость методологии создания КРИС, учет сто хаотичности при обеспечении качества создаваемых систем) и эксплуатации (техническое обеспечение использования сетей, оценивание состояния отдельных звеньев сетей, извлечение и перераспределение информации).

Основными вопросами при применении КРИС являются контроль качества функционирования и управление по тому или иному критерию оптимальности состояния сети. Причем создание алгоритмических основ контроля и управления корректируется и модифицируется на основе моделирования КРИС с использованием распределенного моделирования, геоинформационного моделирования, дискретного моделирования и моделирования коммуникационных структур. Для чего необходимо создание основных предпосылок - математического описания предметной области, алгоритмического обеспечения всех моделирующих процедур и программного продукта.

Поскольку КРИС представляет собой сложную систему с ответственными функциями, то особую важность приобретают вопросы ее функциональной надежности с обеспечением надежн 'Ф'Й^^ЩЩЭД^^

ту процесса

и программного обеспечения в том числе.

При этом следует отметить, что т^т.»™.

библиотека

к?35Й0

ваяий наиболее ярко проявляется на начальном этапе создания информационных систем контроля и управления (ИСКУ) - этапе нредпроектного обследования. Технологические приемы предпроектного обследования в настоящее время остаются настолько уникальными, что их до сих пор можно отнести скорее к области искусства, нежели рассматривать как результат научного или инженерного исследования.

Как известно, в настоящее время все большую значимость приобретают задачи разработки систем связи, контроля работоспособности и управления для распределенных на большой площади технических и технологических объектов. К таким объектам можно отнести магистральные и распределительные электрические и тепловые сети, комплексы насосных и компрессорных подстанций нефти- и газопроводов, автоматизированные комплексы экологического мониторинга параметров окружающей среды, многостадийные пространственно распределенные перерабатывающие производства и т.п.

Информационная емкость систем управления растет с каждым годом и при проектировании системы управления необходимо предусматривать перспективы развития. Для решения этих задач структура системы управления должна удовлетворять модульному принципу построения, а также иметь необходимый запас по вычислительной емкости управляющих центров и информационной емкости каналов связи для обеспечения функций резервирования и быстродействия всего комплекса в целом.

Как правило, создавая распределенные системы управления и диагностирования, одновременно решают задачи создания корпоративной производственной системы связи. Это оказывается экономически эффективным решением, позволяющим уменьшить суммарные затраты на создание и эксплуатацию систем управления и корпоративной связи. Для формализации пространственно - распределенных динамических систем и, соответственно, улучшения эффективности их функционирования, как правило, требуется вывод достаточно общих закономерностей, которые при математической

формулировке задачи должны быть сведены к известным зависимостям. Для большинства систем, например, социально-экономических и производственных, в силу их специфики, многофакторности и чувствительности к изменению внешних условий, вывод постоянно действующих закономерностей весьма затруднителен. Более того, такие системы взаимосвязаны с другими системами того же, более низкого или более высокого уровня. Поэтому важна разработка и создание достаточно общих методик применения современных информационных технологий и математического обеспечения, и разработка программных средств моделирования, анализа и прогнозирования для проектирования подобных пространственно-распределенных динамических многофакгорных систем.

Таким образом автоматизированные информационные системы распределенного типа являются неотъемлемой и часто основной частью различных систем управления и диагностирования, хранимая в них информация необходима для принятия решений о состоянии контролируемых объектов, наведения справок, формирования отчетов и для решения многих других прикладных задач.

Следует констатировать, что актуальность темы диссертационного исследования очевидна и она требует разработай крупной научной проблемы.

При этом целью диссертационной работы является, разработка комплекса методологически единых методов и моделей проектирования, анализа и моделирования в рамках информационной системы контроля и управления территориально - распределенными пространственными структурами корпоративного типа.

Для достижения сформулированной цели решаются следующие задачи:

- методологическое обоснование процедуры предпроектного обследования предметной области распределенных корпоративных информационных систем контроля и управления с использованием приемов струк-

турной оптимизации с учетом изменения их состояния во времени,

- осуществление анализа территориально - распределенных информационных систем на концептуальном уровне с использованием вероятностных моделей стохастической сети и обеспечением требуемого уровня сервиса;

- организация технологии распределенного моделирования с основным перечнем задач и схемой информационного обмена между пользователями результатов моделирования с формулировкой основных этапов создания событийно-ориентированных систем имитационного моделирования;

- на основе математических моделей и методов определение оптимального количества мобильных средств обслуживания, оптимального их размещения и наилучших маршрутов перемещения, что с применением многопараметрических моделей прогнозирования обеспечивает оптимальные параметры распределенных мероприятий по эксплуатации объектов;

- осуществление декомпозиции информационных систем контроля и управления территориально-распределенных энергообъектов на несколько подсистем с целью определения работоспособности системы на основе диагностической вероятностной математической модели;

- разработка системы поиска распределенной информации в корпоративных вычислительных системах и алгоритмы ее перераспределения с выделением классов маршрутизации;

- создание математического обеспечения описания функционирования многомашинного вычислительного комплекса, работающего в режиме синхронизации и контроля с разработкой математической модели, статистического метода и методического обеспечения;

- разработка метода получения оценок неизвестных парамегров моделей надежности программных средств распределенных комплексов на основе моделирования функционирования технических средств комплексов.

Методы исследования диссертационной работы включает в себя ос-

новные положения теории построения моделей сложных систем, принципы системного анализа, теории массового обслуживания, теории вероятности и математической статистики, теории множеств и комбинаторики, теории графов, теории распределенных и корпоративных систем, теории информационных систем поддержки принятия решения, теории технической диагностики и теории надежности.

Научная новизна работы. В диссертации предложен комплекс методов и моделей решающих выбранную совокупность задач контроля работоспособности и управления в исследуемой предметной области, связанно с созданием и эксплуатацией распределенных информационных систем производственного типа:

1. На основе анализа корпоративных информационных систем для производственных отраслей выбраны с использованием вероятностных моделей необходимые структурные типы территориально распределенных комплексов с обеспечением необходимого уровня сервиса.

2. Предложена процедура предпроектного обследования предметной области распределенных информационных систем контроля и управления с учетом изменения их работоспособности во времени.

3. Организована технология распределенного моделирования с основной схемой информационного обмена между пользователями с идентификацией основных этапов создания событийно - ориентированных систем имитационного моделирования.

4. Решены задачи оптимизации количества мобильных средств обслуживания и их размещения, а также рациональных маршрутов перемещения, что обеспечивает на основе многопараметрических моделей прогнозирования оптимальные параметры распределенных мероприятий по эксплуатации производственных объектов.

5. Разработана диагностическая вероятностная математическая модель для определения работоспособности территориально - распределенных производственных энергообъектов на основе декомпозиции информационной

системы контроля и управления.

6 Предложена система поиска распределенной информации в корпоративных вычислительных системах и алгоритмы ее перераспределения с выделением классов маршрутизации.

7. Создано математическое обеспечение, описывающее функционирование многомашинного вычислительного комплекса в транспортной системе, работающего в режиме синхронизации и контроля с разработкой математической модели, статистических приемов и методического обеспечения.

8. Реализован метод определения параметров моделей надежности программных средств распределенных комплексов на основе моделирования функционирования технических средств комплексов.

Предмет исследования. Методы и модели изучения предметной области с целью построения корпоративных информационных систем контроля и управления в транспортной отрасли путем структурного и функционального анализа ИСКУ, предпроектного обследования, моделирования распределенных систем, исследования принципов технического обеспечения террито-риально-рассредоточенных комплексов и оценивания их работоспособности.

Объект исследования. Распределенные системы контроля и управления в транспортной отрасли, позволяющие решать задачи обеспечения и поддержки работоспособности и функциональных способностей объектов контроля и управления широкого профиля.

Практическая значимость. Результаты диссертационного исследования позволяют теоретически обосновать и обеспечить практическую реализацию совершенствования контроля состояния работоспособности распределенных систем и управления их функционированием на основе информационной поддержки, позволяющей повысить обоснованность, оперативность и эффективность принимаемых решений на основе компьютерных технологий. Одно из важнейших прикладных значений полученных результатов состоит в том, что они позволяют облегчить автоматизации процедур разработки и принятия решений при создании информационных систем контроля и управ-

8

ления, используемых в корпоративных распределенных системах, с повышенной работоспособностью и надежностью.

Предложенные методические рекомендации методы и модели апробированы и внедрены в практическую деятельность управленческих структур. Центра управления полетами, НПО «Энергия», НПФ «Меридиан», холдинговую компанию «Ленинец», Канонерский судоремонтный завод, учебный процесс Санкт-Петербургского государственного университета водных коммуникаций и др.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих Международных и Всероссийских научно-технических конференциях и семинарах: Всероссийская научно-техническая и методическая конференция (март 1996, Санкт-Петербург, СПГУВК); Международные научно-технические конференции «Региональная информатика -96, 98, 2000, 2002, 2004» (Санкт-Петербург, СПИИРАН), Международные научно-технические конференции «ТРАНСКОМ-96, 98, 2000, 2002, 2004» (Санкт-Петербург), научно-технические семинары Центра управления полетами (1995-2004 гг, Москва); научно-технические семинары профессорско-преподавательского состава СПГУВК (1995-2004 гг. Санкт-Петербург); Международной научно-технической конференции «Информационные технологии в науке, технике и образовании» (ИНФОРМ-2004) (май 2004, Турция).

Публикации. По теме диссертации опубликованы монография,брошюра, восемь статей в журналах, рекомендованных ВАК РФ, в общей сложности более тридцати печатных работ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения и списка литературы включает в себя 401 страницу текста, 59 рисунков и 12 таблиц

Содержание работы.

Во введение обоснованна актуальность решаемой научной проблемы, сформулированы цель и задачи исследования, приведена научная новизна

полученных результатов и их практическая значимость.

В первой главе рассматриваются основные свойства распределенных информационных систем (РИС), технология построения корпоративной сети по технологии виртуальных локальных сетей, анализ работоспособности РИСКУ на основе аппарата стохастических сетей, обеспечение качества сервиса в РИС.

На основе проведенных исследований рассматривается обобщенная структура корпоративной сети ИС. Основной целью корпоративной вычислительной сети является предоставление пользователям возможности доступа ко всем ресурсам информационной системы (сети) однако не всем пользователям нужен постоянный доступ ко веем ресурсам Поэтому корпоративная сеть в данном случае реализуется как совокупность подсетей Деление на подсети уменьшает общий трафик, повышает гибкость, увеличивает защиту данных и облегчает управление сетью

Математические модели для анализа и оценки характеристик информационных систем и вычислительных сетей необходимы для формального описания структуры сети, учитывающая особенности орханизадии доступа к данным.

Исходными данными для описания структуры сети являются' N - множество объектов сети (рабочие станции, сервера); К - количество уровней в сети; М1 - количество подсетей на каждом 1-ом уровне; Л, - интенсивность информационных потоков между '-м иу-м объектами сети.

В нашем случае можно считать, что количество уровней в сети равно двум (К=2), поскольку информационные потоки внутри подсетей и организация работы подсетей не рассматриваются, так как подсети, как правило, создаются в различных организациях (подразделениях организаций) независимо друг от друга и по внутренним правилам этих организаций Задача корпоративной сети, как отмечалось, состоит в объединении подсетей в единую систему (сеть), следовательно, интерес представляют только потоки данных между подсетями

При корректном задании исходных данных для описания (параметры) корпоративной сети, должны выполняться условия:

к-1

N = М1иМ1 >0 для всех/=1,2. ;=1

Элементы Ад- - объединяются в квадратную матрицу Л = || (/,у=1, Л).

Введем в рассмотрение матрицу Л = ||гтл||, где т = \,М\ и п = 1,//, а элементы матрицы определяются следующим образом:

/*»„ = 1 - если объект сети номер т входит в подсеть номер и;

^=0-если объект сета номер т не входит в подсеть номер и.

Если вычислить матрицу Л! = ЦЛ^Ц, размерности М\ х М\ по следующей формуле:

Ах = ЯТАЯ,

то элементы матрицы Л] будут иметь следующий смысл - Лсс/ есть интенсивность суммарного потока данных между объектами корпоративной сети, входящими в состав подсети номер с и объектами сети, входящими в состав подсети номер сЗ, а Ли есть интенсивность суммарного потока между объектами внутри подсети номер (1.

Применение данного описания структуры позволяет вычислять загрузку межсетевых и внутрисетевых каналов связи и структурообразующего оборудования (коммутаторы, маршрутизаторы, межсетевые экраны), а также серверов доступа.

Одной из наиболее важных характеристик подобных систем является время исполнения запросов из заданного множества.

Как показал анализ процесс исполнения запроса состоит из следующих этапов.

- ввод запроса на клиентском рабочем месте;

- передача запроса на сервер обработки запросов (доступа) с клиентского рабочего места (клиентской станции) (время исполнения -^О;

- обработка запроса (декомпозиция запроса на подзапросы) (время исполнения -I оф);

- передача подзапросов на соответствующие сервера локальных баз данных (время исполнения - inçî);

- обработка (исполнение) подзапросов на серверах локальных баз данных (время исполнения -t ид);

- передача результатов обработки подзапросов на сервер доступа (время исполнения - ?шрз);

- формирование результата обработки запроса (время исполнения - ¿форм);

- передача результата обработки запроса на клиентское рабочее место (время исполнения - г^); »

- вывод результата на клиентском рабочем месте.

Исходя из сделанных обозначений, имеем следующую формулу для вычисления длительности обработки запроса:

^запр. ~ ^пер 1 ^обр ^пер.2 ^исп ^пер.Ъ ^форм. ^перА

Особенностями крупных современных корпоративных сетей организационно-производственного типа являются' интеграция в рамках одной сети отдельных групп пользователей, обменивающихся информацией только в пределах группы: применение локальных и корпоративных серверов баз данных, обработка разнородной информации и обслуживание большого количества разнородных пользователей. Поэтому, как правило, корпоративные сети строятся с учетом организационной структуры предприятия, возможностей прокладки линий связи и использования общих (корпоративных) ресурсов.

Все эти особенности обуславливают необходимость разработки сетей с использованием технологии виртуальных сетей (VLAN), позволяющей сочетать требования различных групп пользователей к предоставляемым сервисам системы с требованиями к обработке данных. Однако, для ее эффек- * тивного применения требуется решение специальных задач, связанных с выбором структуры сети, организацией работы пользователей, обеспечением требуемого уровня защиты данных и требуемых временных характерно j ик передачи и обработки информации.

Среди известных подходов к построению корпоративной сети как уже было отмечено наиболее универсальным и перспективным является использование технологии виртуальных сетей. Этот подход объединяет достоинства всех других (сегментирование ЛВС, создание IP- подсетей, разделение трафика с использованием мостов и коммутаторов), добавляя к ним удобство реконфигурации сети, независимость логической структуры от физиче-

*

ского размещения станций, возможность управления логической структурой и удобство администрирования.

» Основные задачи, которые необходимо решить при создании сети с

применением VLAN и прежде чем приступать к выбору оборудования и построению сета, являются' определение состава виртуальных сетей; разработка структуры сети и связей между VLAN; оценка загрузки коммуникационного оборудования сети (коммутаторы, маршрутизаторы); оценка загрузки каналов связи сети; оценка характеристик сети при заданной структуре.

Определение состава виртуальных сетей предусматривает распределение рабочих станций и серверов по виртуальным сетям. Разработка структуры сети необходима для привязки VLAN и отдельных станций к коммутаторам, установления связей (транков) между коммутаторами. Оценка загрузки коммуникационного оборудования проводится для определения интенсивности потоков данных, проходящих через порты коммутаторов

В качестве характеристик сети, которые позволяют судить о качестве работы сети можно использовать- загрузку оборудования; время исполнения запросов пользователей; длину возникающих очередей из передаваемых сообщений

г

(запросов).

Таким образом, сформулированные задачи, по сути, определяют методику

9 анализа корпоративной сети, построенной по технологии VLAN.

Для проведения анализе, структуры необходимо иметь средства ее формального описания, позволяющие однозначно задавать структуру и применять средства формального описания для решения задач анализа.

Для задания (описания) физических соединений между коммутаторами применяется матрица соединений между коммутаторами - S = где stJ=\,

если коммутатор номер i соединен транковым каналом с коммутатором номер у, sv = 0, если соединения нет Очевидно, что матрица S квадратная, размером КкК, где К - число коммутаторов

Принадлежность станций сети к виртуальной сети задается матрицей принадлежности станций к VLAN - R = ¡г^Цгде гтп - 1, если станция номер m входит в состав VLAN номер и. Матрица R - прямоугольная матрица размерностью MxN, где M - число станций в сети, N - число виртуальных сетей. Or-метим, что возможна принадлежность одной станции к нескольким виртуальным сетям.

Поскольку технология построения сетей позволяет подключать станций одной виртуальной сети к различным коммутаторам, необходимо иметь информацию о подключении станций к портам коммутатора. Эта информация задается матрицей подключений - С = ||cj;|, где cj; - 1, если станция номер /' подключена к порту коммутатора номер/ су = 0, если такого подключения нет.

Размерность матрицы С - МхК Каждая станция может быть присоединена только к одному коммутатору.

Интенсивность обмена данными между станциями сети задается матрицей Л = |I где A^j - средняя интенсивность потока данных от станциий i к

станции j. Очевидно, что матрица Л квадратная, имеющая размерность МхМ.

Существует возможность снятия ограничения, связанного с отсутствием концентраторов.

Используя введенные средства описания структуры (матрицы S, R, С) и матрицу Л можно проводить анализ структуры, т е. вычислять характеристики сети с заданной структурой

Особое внимание требуется уделить анализу, т е. работе сети с корпоративными серверами. В качестве математических моделей используются

системы массового обслуживания (замкнутые и разомкнутые) с общей и раздельными очередями запросов, поступающих от разных клиентов (рис. 1)

С помощью этих моделей вычисляются следующие характеристики системы массового обслуживания (СМО), соответствующие характеристикам сети: среднее время ожидания запросов обслуживания; средняя длина очереди запросов; среднее количество занятых клиентов.

Эти характеристики представляют практический интерес для администратора реальной сети, пользователей и разработчиков информационной системы, поскольку дают возможность сформировать требования к скорости обработки запросов, а значит к программному и аппаратному обеспечению системы в зависимости от структуры сети и состава VLAN.

Обслуженные запросы

Рис 1 Схема системы массового обслуживания для моделирования работы клиентов и серверов в VLAN В связи с широким распространением и развитием технологий распределенной обработки информации возникает необходимость в совершенствовании аппарата, предназначенного для моделирования и анализа их функционирования. Важность данного направления исследования связана с проблемой реализации аппарата аналитического моделирования на базе стохастических сетей для анализа характеристик функционирования комплексов

информационно-вычислительных систем, информационные потоки которых не выходят за пределы системы и в связи с этим не могут быть заранее известны.

Применение аналитического подхода позволяет использовать модели, которые дают возможность получить полный ответ на различные возникающие вопросы без численного моделирования всех возможных ситуаций, и тем самым являются идеальной исходной точкой для решения задач синтеза и оптимизации. Существующие аналитические модели замкнутых информационно-вычислительных систем не позволяют учитывать специфику распределенных информационно-вычислительных систем, что обусловливает необходимость разработки эффективных моделей анализа.

Таким образом, необходимо использовать моделирование элементов и приложений распределенных информационно-вычислительных систем, требующих учета изменения вероятности перехода заявки от состояния других узлов. При этом под приложением понимается поток заявок (запросов), циркулирующих по замкнутому маршруту.

Структурная декомпозиция распределенной системы обработки информации позволяет интерпретировать элементы модели в виде стохастических сетей. Такая интерпретация помогает организовать формирование модели системы в виде замкнутой стохастической сета из моделей ее элементов.

Для файл-серверного взаимодействия приложений вероятность блокировки запроса к одному из 3 файлов от I приложений составляет:

J

г АБлок

м

\

1-Па-^;)

/еЯ I *А

(1)

где Ру - является вероятностью обращения I приложения к у файлу, Я -множество запросов, обрабатываемых сервером от приложений (заявок, находящихся на обработке в группе узлов, моделирующих сервер) В формуле (1) присутствует множество заявок Я, находящихся в узле моделирующего

функционирование сервера. Таким образом, вероятность блокировки заявки зависит от состояния узлов, моделирующих функционирование сервера

Стохастическая сеть, моделирующая распределенную систему обработки информации, характеризуется следующими параметрами- Я - количество изолированных классов заявок в сети (заявка из одного изолированного класса не может перейти в другой изолированный класс); М- количество узлов сети; п = (пх,пг,пъ,...,пм),М-мерный вектор, характеризующий состояние сети (количество заявок в узлах); и, - вектор состояния узла /, п1 = (йпДг Дз>- До) " содержит количество заявок каждого класса (без учета их положения в очереди в узле); и, - количество заявок в узле /, г = (1, М); /у0(«) - интенсивность обслуживания в г узле заявок подкласса о класса г в зависимости от состояния узла.

Структура интерфейса пользователя программного пакета моделирования и язык описания модели распределенной системы обработки информации и программное обеспечение предназначено для анализа распределенных систем обработки информации с информационными потоками, не выходящими за пределы системы. На основании введенных данных программа рассчитывает значения вероятностей стационарного состояния сети, утилизацию узлов, среднюю длину очереди в узле и среднее время цикла заявки между посещением определенного узла.

Программный пакет моделирования содержит следующие компоненты (рис 2): визуальный редактор модели; редактор приложения; редактор типовых элементов модели; библиотеку типовых элементов; модуль расчетов. Редактор модели позволяет создавать и корректировать модели, сохранять модели в файле и читать из файла. Редактор классов служит для задания вероятностей перехода заявки внутри одной цепи Редактор модели элемента позволяет создавать модели элементов, модифицировать их, заносить в библиотеку типовых элементов.

Рис. 2 Структура программного обеспечения системы моделирования

Библиотека типовых элементов представляет собой структуру каталогов, в которой в виде отдельных файлов хранятся модели элементов.

Во второй главе исследуются задачи проектирования ИСКУ РОПК с различных точек зрения.

Масштабы разработки, а также необходимость поддержки коллективной разработки ИСКУ, привело к созданию множества САБЕ-средств. САБЕ-средства предназначены для снятия части технологических проблем за счет упрощения руганных процедур, что позволяет освободить людские и временные ресурсы для углубленной проработки предметной области (ПрО).

Здесь основной фактор связан с тем, что ПрО представляет перед разработчиками в виде носителей знания - документов и/или специалистов, использующих языки которые далеки от языковых средств ИСКУ. Именно поэтому необходимо создание средств преобразования реального мира в некоторую форму, желательно воспринимаемую существующими или перспективными САБЕ-средствами.

Задача предпроектного обследования представляет собой задачу перевода мира ПрО в мир ИСКУ (рис. 3).

Из рис. 3 видно, что существуют стандартные решения для описания ПрО, которые напрямую преобразуются в ИСКУ. С другой стороны, нетривиальные ситуации требуют разрешения путем создания промежуточного

слоя, на который удобно проецировать информационные образы, поступающие в САБЕ-средства.

Рис. 3 Задача предпроектного обследования

Для решения задач определения источников информации, порядка проведения опросов и размещения АРМ пользователей, используется следующее представление структуры распределенной организации:

О = {и,0х{и,и),02(и,и\С{и),р{С,С),У{и)), (2)

где. 1. и - конечное множество сущностей (пользователей, специалистов), и={щ, щ, и2,..., мм,},Ы-количество пользователей (специалистов) организации. Каждому пользователю соответствует определенный уровень иерархии (ярус), щ - фиктивный пользователь (пользователь нулевого уровня иерархии), добавление которого позволяет привести граф организации к иерархическому виду.

2. С\(и,Ц) - матрица ориентированного графа иерархических связей без циклов, отражающая порядок подчинения пользователей организации.

3. 02(11, Ц) - матрица информационных связей с нулевыми диагональными элементами.

4. С{1Т) - функция-классификатор, приписывающая каждому элементу и&и значение, отражающее минимальное количество ребер (по матрице 0\(11, Ц)), соединяющих элемент и с щ. Элементы и с одинаковым значением С(и) (пользователей одного яруса) будем относить к одному классу С.

5. У(и) - вектор информационной весомости сущности и. Поскольку каждый пользователь принадлежит определенному уровню иерархии, будем считать, что значение Щи) попадает в диапазон (2)

[1-С(«)/С + Л;1-С(м)/С + 1/С] (3)

где: С - общее количество классов (уровней иерархии);

Ь - константа, отражающая отделимость весов соседних по значению классов.

6. р(С(щ), С(и2)) - функция влияния сущности щ класса С(м2) на значение информационной весомости У(щ) сущности щ из класса С{щ)

Значение информационной значимости зависти от

- информационной весомости всех пользователей кроме пользователя и\

- определение влияния всех пользователей на пользователя и,

- весомости яруса пользователя и;

- матрицы информационных связей распределенной организации:

У(и{) = £ Г(а2) х р(С(щ), С(и2)) х , и2) + ОД^)) (4)

и2*и1

где К(С{щ)) - единая для всех сущностей одного класса С(и{) константа.

Функция р{С\, С2) в общем неизвестна и зависти от разбиения множества и на классы С(17)(и,0^(11,1/)), а также от структуры матрицы информационных связей С2(и,Ц). Ее значения могут быть реконструированы путем решения задачи условной нелинейной оптимизации с ограничениями (4)

Кроме того функция р (сь с2) зависит от состояния иерархических уровней, пользователей, а также от того аппаратно-программного комплекса, который реализует информационные связи

Любая телекоммуникационная система (ТКС) состоит из территориально-удаленных источников и потребителей информации, пунктов преобразования, обработки и хранения информации, соединяющих их каналов связи и системы контроля и управления их функционированием в целом.

Информационные потоки представляются ориентированным графом, имеющим радиально-кустовую структуру. В вершинах графа производится

обработка информации. Связи между вершинами графа реализуются ТКС В свою очередь структура такой ТКС повторяет структуру информационных потоков Обмен информацией на каждом уровне и между уровнями производится в виде сообщений

На основе проведенного выше анализа можно сделать вывод о том, что в настоящее время не существует единого метода проектирования сетевых структур телекоммуникационных СУБД, большинство методов оптимизации являются однокритериальными, имеющиеся публикации в данной области освещают лишь отдельные аспекты проблемы, а разработка метода проектирования оптимальной по ряду критериев сетевой структуры телекоммуникационной СУБД остается первостепенно важной задачей

Рассмотрим математическую модель для определения полного времени выполнения сеанса связи и анализ вероятностпо-временных характеристик оценки состояния телекоммуникационной сети на основе этой модели

Наиболее универсальной математической моделью телекоммуникационной системы является графовая модель (рис 4), которая представлена ориентированным взвешенным графом где N - множество технических средств накопления, передачи и приема, являющееся объединением множеств Х,1 и ,!?; - множество технических средств, осуществляющих накопление информации и являющихся рабочими станциями (РС) низкого уровня; 7={у1 ¿ъ,- ■ ,Ут) - множество технических средств, осуществляющих передачу информации; ^{¿ь^, л) - множество технических средств, осуществляющих прием накопленной РС низкого уровня информации (п»т»Г)\ А - множество дуг, каждая из которых определяет направление передачи информации.

Для анализа и правильной оценки основных параметров проектируемой сетевой структуры телекоммуникационной СУБД на основе построенной графовой модели находим функциональные зависимости характеристик телекоммуникационной системы от ее параметров Такими параметрами являются: пропущенные ветвью Ы, поток информации [у"1""), объем поступаю-

щего на ветвь потока {у"°ст пропускная способность каналов связи в ветви (Сдг(), время, затрачиваемое на передачу информации по ветви )> общее время, затрачиваемое на сеанс связи эффективность передачи

информации по ветви (ЭЛдг ], которые существенно влияют на эффектив-

ность системы в целом.

о о.

Т) Г! к Е 8

Рис. 4. Графовая модель телекоммуникационной системы Работу телекоммуникационной сети можно разбить на три отдельные фазы

1) процесс прохождения сообщений через первую ступень иерархии сети (рабочую станцию (РС) низкого уровня или высокого уровня);

2) процесс преобразования сообщений в пакеты и процессы сборки сообщений из пакетов в концентраторе (КЦ) или процессоре телеобработки (Ш );

3) процесс передачи пакетов по участкам сети с учетом прерывания основного сообщения.

Когда все случайные величины распределены по экспоненциальному закону, вероятность своевременной доставки сообщений на РС высокого уровня будет иметь вид:

Р рс ' '

МрсКГрс -&рс

МрсКГ„,К.

рс " Прс

VК г +с1пг

1 рс Рс

,у>0,МрсКГрс >Хрс,

где црс - интенсивность обслуживания на РС; ХрС - интенсивность входящего

потока сообщений; V - интенсивность старения сообщений в сети; Кгрс ~ коэффициент готовности РС; Кпрс=\-Кгрс ~ коэффициент простоя; с1рс - интенсивность восстановления отказов на РС.

При выборе целей создания САПР необходимо оценить возможность решения выявленных проблем, определить критерии оптимальности, которым должна соответствовать создаваемая система.

Процедура автоматизированного проектирования оптимальной по ряду критериев сетевой структуры телекоммуникационной СУБД будет выглядеть следующим образом (рис. 6.). Для реализации задач контроля и управления принята двухуровневая модель системы управления. При этом структура системы управления должна удовлетворять требованиям по управлению технологическим процессом эксплуатации и требованиям по передаче информации между верхним и нижним уровнями. В структуру системы должна быть внесена избыточность для обеспечения надежности, перспектив развития и удовлетворения задач сторонних потребителей.

Не трудно увидеть, что лучшим вариантом структуры, с точки зрения минимизации затрат, является вариант, при котором сумма стоимостей с транспортировки по всем элементарным ветвям минимальна.

1,91-* 1ШП (5)

с

Задача заключается в следующем: на базе определенного комплекса технических средств сформировать структуру системы управления, удовлетворяющую заданным техническим требованиям и минимальным затратам на ее создание.

Решение должно определить: N1 - количество и тип концентраторов первого уровня; Ы2 - количество и тип концентраторов второго уровня; Ым -количество и тип концентраторов М; /у - длины вводимых фрагментов и тип кабеля; топологию системы (последовательная, звезда); ориентировочную стоимость.

Рис. 6. Функционально-топологическая структура САПР

Решение проводится в следующем порядке'

1. Задается система (подмножество) {А} характеристик, описывающих протяженную магистраль как объект потребления услуг связи

2 Устанавливается подмножество {(}} конкурентоспособных тарифов на предоставляемые услуги и оцениваются возможные суммы поступлений от их реализации на данном объекте за период времени V.

^ЧЛПеЬХ^+Е^,, (6)

) 1

где у - вид услуги связи; - единоразовый платеж за подключение пользователяу-ой услуги к ССМ; - повременная оплата.

3. Предлагается общий вид системного решения системы связи вдоль транспортных магистралей (ССМ) и выделяется подмножество {Рв} его параметров, подлежащих числовой оптимизации в процессе привязки («настрой-

24

ки») общего решения под конкретный объект. Искомым подмножеством {Рв} считается такое, которое, обеспечивая требуемый для объекта объем услуг связи, минимизирует капитальные вложения и затраты на эксплуатацию.

4. В явной форме находится зависимость минимально-необходимых затрат от характеристик объекта применения в рамках системного решения:

{Рв}опт = /в {Л}; тш(Сте + Ce) = j{Pe}„nm = Ft {А}. (7)

Исследуются возможности коррекции общего системного решения с целью минимизации капитальных затрат.

5. Сравнением WtviFe {А} определяется достижимая градация экономической эффективности ССМ на данном объекте:

<С - убыточность; > С окупаемость затрат.

J J

Как известно, главное направление технического и экономического развития предприятий (фирм) во всем мире - движение в сторону стандартизации методов контроля и управления. Современные стандарты управления являются инструментами реализации концепции BPI (Business Process Improvement) (постоянного совершенствования), позволяющие внедрить передовые методики, в результате чего предприятия получают практические результаты улучшения и критерии оценок достижения уровней совершенства (уровней BPI).

Уровень технологий, состояние организации производства и состояние административного управления производством на российских предприятиях определяют чрезвычайно высокий уровень затрат на производстве и низкое качество выпускаемой продукции. Внедрение современных информационных систем позволяет во многих случаях даже на базе существующих технологий оптимизировать две составляющие деятельности, а именно организацию и управление предприятием.

Два направления («организация и управление производством» и «управление качеством») неразрывно связаны между собой и являются инструмен-

тами повышения потенциала предприятия (под потенциалом понимаем шанс получения предприятием прибыли в будущем).

Основной выигрыш фирмы получают за счет своевременности реагирования, а не за счет экономии на масштабах и поиска дешевых ресурсов

Мировой опыт показывает, что успеха достигли те фирмы, которые:

• имеют системный взгляд на свою деятельность и рассматривают себя как единую производственно-сбытовую систему, интегрируя такие сферы, как маркетинг, создание новых изделий, снабжение, производство, сбыт, доставку продукции потребителю, сервисное обслуживание; Н

• используют для достижения технологической эффективности в качестве главной своей бизнес - модели промышленные ERP-стандарты

• ERP-стандарты включают в себя следующие основные управленческие методики:

• MRP (Material Requirement Planning) планирование потребности в материалах;

• MRP П (Manufacturing Resource Planning) - планирование производственных ресурсов;

• ERP (Enterprise Resource Planning) - планирование ресурсов предприятия,

• CSRP (Customer Synchronized Resource Planning) - планирование ресурсов в зависимости от потребностей клиента.

С развитием вычислительной техники произошло разделение на систему управления производством (которая опиралась на автоматизированную поддержку) и на систему управления качеством (которая, больше опиралась на бумажные процедуры и производственные философии) CALS-идеология (Continuous Acquisition and Life-Cycle Support), появившаяся в середине 80-х

t

годов, соединила в одно целое автоматизированные системы управления, системы проектирования и систему качества

Ключевыми процессами при достижении заданного уровня BPI являются' управление требованиями клиентов (сбыт); планирование; управление (диспетчиро-

вание) производством и диагностирование; управление снабжением; управление складскими запасами; обеспечение качества и работоспособности.

Один из вариантов реализации конфигурации сети на предприятии представлен на рис. 7. Ответ на вопрос об оптимальности варианта дает информация о пропускной способности моноканала.

Обычными предположениями при такой организации сети являются: все источники данных независимы; все источники равноправны; на всех источниках всегда имеются данные для их отправки на сервер; источники одновременно входят в конфликт и в рамках процедуры соперничества используют механизм отсрочки.

Имитационное моделирование сложных систем на стадии проектирования рассмотрим на основе методологии системной динамики. Она позволяет создавать модели сложных многопараметрических систем, в том числе с обратной связью, на основе переменных двух типов - «уровней» и «темпов» Составляемые при их помощи модели реализуются в виде потоковых диаграмм, которые широко используются в ряде программных пакетов имитационного моделирования. Одним из таких пакетов, является PowerSim Constructor (PSC).

Рис 7. Локальная сеть с множественным доступом 27

Вообще говоря, одним из основных вопросов при исследовании рассматриваемой проблематики является разработка математического аппарата для моделирования, анализа, прогнозирования и проектирования пространственно-распределенных, динамических, многофакторных систем.

Методика прогнозирования параметров широкого класса систем основана на базе линейных многофакгорных моделей с учетом колебаний и временных лагов для значимых факторов. При этом прогнозные соотношения имеют следующий вид:

м

1=1,п

(8)

где у'(7) - расчетное значение прогнозного параметра в момент времени г, I -прогнозный период; п - количество параметров модели; г* - временной лаг для г-го (/ = 1,«) параметра х„ определяемый корреляционным анализом, х,Ц-т*) - значение 1-го параметра в момент времени ? с поправкой на соответствующий временной лаг г*; а, - регрессионный коэффициент для г-го параметра; а0 - некоторый свободный коэффициент, определяемый спецификой задачи.

Для данного вида прогнозных зависимостей получено соотношение для расчета прогнозной ошибки:

£=- + ¿7 -37)2' (9)

где с - прогнозная ошибка; = тах г*; ^ - длина предыстории,

1=1,я

угп - фактическое значение прогнозного параметра в момент времени ]-Т],

входящего в исторических диапазон с учетом максимального временного лага max т."; у'„ - прогнозное значите параметра, рассчитанное при помощи

1=1,и 1 1

соотношения (8) в момент времени j-rj, у - среднее значение прогнозного

параметра в историческом диапазоне с учетом максимального временного лага тах т*.

/=1,и

На основании соотношения (9) определяется выражение для вычисления соответствующих доверительных интервалов.

Модель с критериями оценки качества функционирования ресурсо-обеспечиваемой системы учитывает экспертные оценки и изменения стоимости ресурса. В данной модели предусматривается, что критерий может состоять из ряда отдельных подкритериев.

Модель представляет собой линейную функцию

=-—-£ +# (ю)

где р3., я = ],д - доля ресурса системы, выделяемая на л-й канал (управляющий параметр модели); ? - период времени; В - величина ресурса системы; с1п1 = 1 ,т, 1 = 1 ,пг - нормированная экспертная оценка, показывающая влияние /-го фактора на 1-й подкритерий; пг - количество ресурсозависимых факторов; аи,1-\,т, г = 1 ,пг - регрессионный коэффициент для г-го фактора для /-го подкритерия; Q!n,s = \,q, / = 1 ,пг - коэффициент перераспределения доли ресурса, направленной на 5-й канал на /-й ресурсозависимый фактор; ос,, 1 = 1,пг - регрессионный коэффициент для доли ресурса (определяемой перераспределением), направленной на 1-й ресурсозависимый фактор; Л - индекс изменения стоимости ресурса (например, фактор инфляции или дефляции для социально-экономических систем) в периоде г, Я - константа, определяемая ресурсонезавимимыми факторами с соответствующими экспертными оценками и свободными членами модели

Для модели (10) с помощью экспертных оценок определяются условия, при которых возможна постановка задачи наиболее целесообразного (опти-

мального) распределения ресурса по каналам системы с целью максимизации критерия качества функционирования.

' В третьей главе рассмотрены методы и технологии распределенного моделирования при создании ИСКУ.

Одной из основных тенденций в разработке систем моделирования является переход от идеологии построения изолированной системы к системам распределенного моделирования. В соответствии с данным подходом, даже тренажер (или модель), функционирование которого не требует взаимодействия с другими тренажерами и внешними моделями, должен создаваться с учетом возможности его включения в будущем в систему распределенного моделирования. Основным преимуществом от использования подобного подхода является возможность соединения независимо разработанных тренажеров и моделей в моделирующие комплексы с качественно новыми возможностями. При этом объединяемые тренажеры и модели могут находиться не только на разных компьютерах, но и даже в разных городах, необходимым условием при этом является только наличие компьютерной сети между ними, например Интернет.

Основными преимуществами от использования систем распределенного моделирования являются' 1) Возможность многократно использования разработанных моделей в составе различпых моделирующих комплексов для решения различных задач; 2) Снижение затрат на организацию тренингов и совместных учений различных масштабов; 3) Снижение затрат на эксплуатацию реальной техники (для отработки групповых действий нет необходимости использовать реальную технику); 4) Снижение загрязнения окружающей среды продуктами технической деятельности; 5) Повышение безопасности процесса обучения совместным действиям

Поэтому важным является вопрос исследования предметной области методов и средств построения моделирующих комплексов и обучающих систем на основе технологий распределенного моделирования Основной практической реализацией любой архитектуры распределенного моделирования

является среда обмена данными между участниками распределенного моделирования В качестве базовой среды передачи данных в настоящее время используются локальные и глобальные компьютерные сети При этом современным компьютерным сетям присущ ряд ограничений, которые необходимо учитывать при построении систем распределенного моделирования

При создании технологий распределенного моделирования необходимо среди существующих архитектур моделирования, выбрать архитектуры, отвечающие поставленным требованиям, и сформировать предложения по доработке выбранной архитектуры для обеспечения ее практической реализуемости на существующих компьютерных сетях.

Были проанализированы три базовые стандартные архитектуры распределенного моделирования' DIS (ориентированный на использование в тренажерах), ALSP (ориентированный на пошаговое управление структур управления) и универсальная архитектура нового поколения HLA.

На основе рассмотренных критериев выбирается архитектура HLA, отличающаяся от всех остальных архитектур открытостью, универсальностью, стандартизировашюстью. Основные элементы архитектуры проанализированы с точки зрения возможной практической реализации в системах распределенного моделирования и в результате формулируются требования по ее совершенствованию.

В целях снижения сетевого трафика, а также снижения вычислительной нагрузки на аппаратной реализации участников распределенного моделирования применяется метод модернизации служб обмена данными.

На рис. 8. показан метод взаимодействия моделирующих комплексов в соответствии с базовой архитектурой HLA. При таком подходе модель информационного канала комплекса выполняет дополнительные функции по фильтрации потоков передаваемых и принимаемых данных.

На рис 10 показана схема информационного обмена между участниками распределенного моделирования в случае использования модернизированных служб обмена данными.

Логический уровень (уровень функционирования служб НЬА)

Службы управления обмена данными фОМ) (аппроксимация областей подписки/обновления)

Уровень аппаратно-программной реализации

Группировка при многоточечной рассылке

Временная синхронизация

Рис. 8. Уровни решаемых задач Комплекс № 1 Комплекс №2

Модель информационного канала № 1

Модель информационного канала № 1

Рис, 9 Схема организации информационного обмена на основе модернизированной службы обмена данными

Геотехнические объекты (ГТО) представляют собой типичный пример геораспределенных или территориально-распределенных систем Анализ подобных систем вызывает интерес с точки зрения их экологического устойчивого развития. При этом информационное обеспечение систем анализа состояния геотехнических объектов (ГТО), под которыми понимается совокупность природных и технических объектов, находящихся в тесной взаимосвязи и формирующих среду жизни человека, является необходимым условием

обеспечение экологической безопасности в промышленно развитых регионах.

Значительное место в информационном обеспечении систем анализа состояния ГТО занимает решение разноплановых задач моделирования. В связи с этим необходим системный подход исследования состояния геотехнических объектов методами математико-геоинформационного моделирования, включающий в себя аспекты:

• построение математико-геоинформационных моделей, предназначенных для исследования геотехнических объектов;

• построение системы математико-геоинформационного моделирования как составной части автоматизированной системы информационного обеспечения анализа состояния геотехнических объектов.

Следует подчеркнуть, что основные аспекты проблемы информационного обеспечения на основе математико-геоинформационного моделирования отражают методологическую, математическую, информационную сторону исследований. Проблемные ситуации предметной области связаны с разработкой математико-геоинформационных моделей и построением системы математико-геоинформационного моделирования как составной части автоматизированной системы информационного обеспечения анализа сложной, недостаточно изученной динамической системы - геотехнического объекта.

Систематизация и классификация принципов описания позволяет корректно осуществить формализацию исследований, связанных с разработкой математико-геоинформационных моделей ГТО, а также построением системы математико-геоинформационного моделирования как составной части автоматизированной системы информационного обеспечения.

В общем виде задача классификации территории по выборочным значениям параметров в случае отсутствия заранее разработанных шкал состояния имеет вид (рис. 11).

«>С НАЦИОНАЛЬНАЯ 1

библиотека i

С Петербург I о» ж» ю i ■"""■"»■■■Ч» Л

Рис. 11. Обобщенная схема решения задачи классификации

Здесь ¿(х„у,) - выборочные значения параметра состояния ГТО, регистрируемые в узлах (х„ у,) сетки измерений (/ = где N - объем выборочных данных;

{аг, Ьх) - границы физически возможных значений параметра состояния ГТО;

Р (2) - эмпирическая интегральная функция распределения параметра состояния;

5 (х,у) - территориальная структура, получаемая в результате отнесения различных участков территории к различным классам.

В основе статистических методов анализа территориально-временной изменчивости состояния ГТО по результатам математико-1-еоинформационного моделирования лежит модель вида

(¿%(х,у),..^(х,у))^ (3.9)

где (х,у) - результаты, получаемые посредством матемагико-

геоинформационных моделей Л/Ь -•• Мч в '-х и g-x условиях исследования; мх>

Рк (Х>У) " характеристика изменения состояния исследуемой территории в смысле к-й меры.

Выше изложенное позволяет с единых формальных позиций рассматривать известные частные подходы к анализу территориально-временной изменчивости состояния ГТО и создает основу для разноаспектного исследования ГТО методами многомерного статистического анализа.

Обобщенная схема математико-статистического метода анализа функциональных пространственных взаимосвязей параметров состояния ГТО имеет вид (рис 12).

Здесь 2т{х1,у,),2к{х>,у1) - выборочное значение т-го и к-го параметра состояния ГТО, регистрируемые в узлах (х„ у,) (/ = 1;7У) на исследуемой территории; /,<?е{1,. ..,#};

}, } - границы физически возможных значений па-

раметров состояния;

Рис. 12. Схема анализа функциональных пространственных взаимосвязей {аг„,Ь т}, {агк,Ь к} - границы физически возможных значений параметров состояния;

<Рц{2к,2т) - функционирование т-го и к-то параметров для /-го и q-тo участников территории.

Особую роль в изучении распределенных систем играют методы планирования построения системы математико-геоинформадионного моделирования в составе автоматизированной системы информационного обеспечения анализа состояния ГТО, методы комплексного анализа точности результатов математшсо-геоинформационного моделирования, а также оценивание стои-мосга результатов математшсо-геоинформационного моделирования.

При этом методы дискретного имитационного моделирования (ДИМ) являются эффективным средством решения многих актуальных прикладных задач, в частности, задач анализа и оптимизации информационных сетей различного назначения. Быстрое развитие и все убыстряющаяся смена поколений вычислительных средств, операционных систем программирования требует создания типовых технологий и программных алгоритмов, позволяющих быстро создавать эффективные проблемно-ориентированные системы моделирования вообще и дискретного имитационного моделирования информационных систем и сетей, в частности.

При этом при создании специализированных систем ДИМ возникают следующие основные проблемы рис. 13.

Рис. 13. Укрупненная схема этапов создания ДИМ.

Принципиальным отличием от известной схемы создания имитационной модели, в которой исследуется одна система, в данном случае предметная об-

ласть рассматривается с точки зрения выявления множества систем, исследование которых может потребоваться с применением разрабатываемой системы ДИМ Основным результатом структурного анализа является получение множества типовых объектов (компонент) и их функций.

Значительную роль в обеспечении функционирования объектов инфраструктуры территорий, городов и предприятий играют информационные системы инженерных коммуникаций.

С целью анализа недостатков системы и механизмов реализации их основных функций построена функциональная схема информационной системы, представленная на рисунке 14.

Кадастровая информация

Вход

|НСИ

Получение оперативной информации

^Алгоритмы ^Методики

Анализ оперативной и кадастровой информации

Согласование информации с предприятиями

Техническое обеспечение

Техническое и Техническое и программное программное обеспечение обеспечение

НСИ - нормативно -справочная информация

Дополнение информации

|нси

Ведение архивов

Г

Техническое и программное обеспечение

|нси

Выдача отчетов

Вы^од

Техническое и программное обеспечение

4 ней

Проведение ремонтно-строительных работ

Техническое обеспечение

Рис. 14. Функциональная схема информационной системы

Различная степень актуализации и характер содержательного описания кадастровых дежурных планов и технических паспортов приводят к рассогласова-

нию и противоречивости хранящихся в них сведений Эффективное решение данной проблемы заключается в объединении дежурных планов и технических паспортов в реляционную систему таблиц (слоев), связь между которыми осуществляется посредством программного обеспечения.

При создании программного обеспечения следует учесть особенности практической реализации автоматизированных геоинформационных систем кадастра и обслуживания инженерных коммуникаций.

В четвертой главе рассматриваются вопросы, связаенные с управлением эксплуатацией территориально-распределенных систем.

Как уже отмечалось, весьма важной является задача разработки математических моделей, методов и информационных технологий оптимального синтеза и эффективной эксплуатации, в частности, мобильных средств автоматизированного обслуживания территориально распределенных систем.

Будем рассматривать понятие распределенной системы как отдельного класса сложных организационно-технических систем, функционирование которых определяется конфигурацией области существования системы На основе анализа распределенных систем различного назначения можно осуществить их классификацию, включающую в себя территориально распределенные и пространственно распределенные системы, системы с конечным и бесконечным числом точек функционирования компонентов, статические и динамические системы Для эффективного решения задач анализа и синтеза системы предлагается использовал, общую модель территориально распределенной системы вида:

Ф0 =<Т,Е,АЛО,СМА>*2>Ъ,Я*Я5,йб,ЪЛ>, О1)

где Т- хронология системы, то есть множество моментов времени, на котором рассматривается ее функционирование; Р - множество фута дай системы; А - множество ее компонентов, возможные состояния которых образуют множество Н; П - множество системных ресурсов; (7 - область существования системы (системное пространство), М- карта пространства О Взаимодействие компонентов распределенной системы описывается отношениями вида4

Я^Ахв; Я2свхМ; Я3сАхЕ' Я4сОхА;

Я5аЕхЕ', RtC.Dx.E-, Яп^ТхАхЕ\ Я^сТхАхв.

На основе модели (11) может бьпъ построена частная модель доя описания информационных процессов в терригориально-распределенных системах (ТРС);

=< Т,Р,А,Б,0,0МА'Яг,-Л1><Р1>'Рг*<Ръ,П > О2)

Эта модель включает в себя дополнительные бинарные отношения над множеством объектов системы А, задачами обработки системной информации /<Ь также множествами исходных (/исх = Увхи/вн) и результирующих (Урез = Лн ^ Лых) данных:

Яд /г10с

Здесь /и, Лн и Jш¡l - соответственно множества входных, внутренних и выходных данных ТРС. Кроме того, в модель (12) включены «переходные функции», описывающие процессы сбора, обработки и передачи информации в ТРС:

(i>l■.TxJgx^>Jm,(Pl■.TxJm^>D,щ■.TxDxJвн-*E■, <р4 ТхЕх^н ->./вьос

Задачи анализа ТРС можно разбить на три взаимосвязанные группы: 1) морфологический анализ системы, 2) анализ функциональных характеристик ТРС; 3) анализ информационных процессов, протекающих в ТРС.

Анализ морфологических свойств системы может быть проведен путем построения описывающих интересующие исследователя свойства системы производных отношений <2ь бг, <2з, ••, которые строятся на основе выявленных в процессе моделирования ТРС первичных отношений Дь Я2,... Например, лицо, принимающее решение (ЛПР) центра управления обслуживанием ТРС может получить данные о текущем размещении ресурсов О на карте системного пространства М, построив следующее отношение. д = Я4°Я1°Я2сОхМ1.

Компьютерное решение задач морфологического анализа ТРС подразумевает построение алгоритмов и практическое применение программ, формирующих в памяти ЭВМ модель вида (12) и реализующих теоретико-

множественные операции над массивами, описывающими соответствующие множества, и специальные операции над матричными представлениями первичных и производных отношений.

С точки зрения повышения достоверности оценки состояний ТРС и повышения эффективности управления распределенной системой обслуживания (PCO) применение мобильных средств обслуживания (МСО) предпочтительнее, чем стационарных средств. Следует создовать типовую структуру автоматизированного МСО.

Анализ различных типов PCO позволил обобщить существующие виды обслуживания и ввести понятия активного и пассивного мониторинга компонентов ТРС.

Проектные процедуры связываются с соответствующими базами данных автоматизации синтеза МСО и лицами, принимающими проектные решения, в рамках групповой информационной технологии. На ее основе предлагается общая модель прикладной информационной технологии вида

Тшф=<П,А(Р),0> (13)

где П - множество пользователей, участвующих в формировании и принятии решений; G- отношение, описывающее порядок выполнения пользователями требуемых действий; А(Р) - индивидуальное или групповое АРМ пользователей вида

A(P) = \JSiQTxnxD, (14)

предназначенное для реализации множества процедур Р= {pi.pi,- ,рп} информационной технологии. Здесь Т- множество аппаратных средств, составляющих комплекс технических средств АРМ; я - системное и функциональное программное обеспечение АРМ, D - множество данных, хранимых и получаемых в среде АРМ,

Математические модели, методы и информационные технологии используются для эффективного управления эксплуатацией распределенной системы обслужива-

ния. В процессе управления предлагается решал, следующие основные задачи: 1) определение оптимального количества мобильных средств обслуживания; 2) оптимальное размещение компонентов PCO в системном пространстве; 3) планирование процессов обслуживания; 4) построение оптимальных маршрутов перемещения МСО в системном пространстве, 5) разработка эффективных процедур обслуживания компонентов ТРС. Кроме того, для повышения эффективности функционирования PCO предлагается проводить оперативный сбор и обработку статистических данных о текущем состоянии ТРС.

Для научного обоснования критерия качества высокоэффективных автоматических ИУК с повышенными информационными характеристиками была использована вероятностная математическая модель условного комплекса, основанная на теориях вероятностей и массового обслуживания, адекватно отражающая работоспособность компонентов комплексов и ИУК в целом. Ограничимся пятью возможными состояниями Х={х\, х2, х3, х4, х5} с соответствующими вероятностями Р={р\ рг, Рг, Рл, Ps}- Принятые для модели комплекса обозначения: Х\ - состояние исправности аппаратуры комплекса, требования его перевода в рабочее состояние отсутствуют, хг - состояние исправности, комплекс занят обслуживанием принятого требования; х3 - состояние неисправности, которая обнаружена средствами контроля и диагностики, производится ремонт, требования перевода комплекса в рабочее состояние отсутствуют; X} - состояние неисправности, не обнаруженной средствами диагностики, его ремонт не проводится, требования перевода комплекса в рабочее состояние отсутствуют; xs - состояние неисправности во время поступления требования его перевода в рабочее состояние, возможно искажение информации.

Будем считать потоки требований простейшими и отобразим их соответствующими интенсивностями' Лп - интенсивность потока требований на информационное использование комплекса; /Jm - интенсивность потока обслуживания требований; Я - интенсивность общего потока неисправностей, причем: где Aj - интенсивность потока обнаруживаемых неисправностей, а ki - необнару-

живаемых неисправностей; /4 - интенсивность потока восстановления устройства.

Математическая модель комплекса в производных имеет вид:

>К0 = Ыт +Л)р1(0 + ртр2(0 + М«Рз(0 Рг (0 = (~Мт + Л)Р2 (0 + *7пР\ (О • Рз(0 = Ые +лтШ0 + л1р1(0 (15)

.Рз (0 = ¿тРз (0 + ЛтР4 (0 + Ъ>2 (О

С учетом начальных условий: ^(0) = 1; рг(0) = р3(0) = р4(0) - р5(0) = 0, представим систему дифференциальных уравнений (15) в матричном виде:

0 х + Я + /хт 0 0 0 а2

1 -мт х + Л + Лт -Мв 0 0 а\

0 = 0 -А 0 0 X аг

0 0 -ъ 0 х + Лт 0 а4

0 -X 0 -Лт X «5

На основании правила Крамера среднее время нахождения условного комплекса Тч в состоянии X} составит:

Т = \КМп+К.УШ | М

Все используемые алгоритмы вошли в автоматизированные ИУК для управления и контроля распределенных производств (Рис 15)

Посколько одним из результатов развития вычислительной техники в настоящее время стало формирование глобальной информационной среды из десятков миллионов компьютеров, то в условиях быстрого расширения сферы применения компьютеров, роста количества пользователей-непрограммистов, становятся все более важными исследования, в том числе посредством матема-

ютеского моделирования, доступных и эффективных методов и средств извлечения д анных из распределенных хранилищ информации.

В связи с тем, что термин «информационно-поисковая система» может использоваться в широком смысле (от систем с поиском по справочникам до так называемых информационных порталов, в которых совмещены различные поиско вые механизмы и множество сервисных функций), воспользуемся термином «система извлечения информации» (СИИ), под которой понимается система, выполняющая поиск информации по запросам пользователей с помощью предварительно сформированного аппарата (например, индекса)

Проблемы анализа и разработки систем извлечения информации определяются конфигурацией вычислительных систем. Для глобальных сетей характерна обработка массивов информации объемом в сотни и тысячи терабайт.

Основные направления повышения эффективности СИИ для целей контроля и управления связаны с аппаратными устройствами (специализированные устройства хранения служебной информации, процессоры сканирования текстов и т.д) и программными решениями (применение кластерной организации данных, методы повышения полноты и точности поиска информации и т д ).

Поэтому главное внимание следует уделить характеристикам алгоритмов извлечения информации, их основным этапам и операциям, а также алгоритмам подготовки данных и поиска информации, проведению оценки их эффективности Альтернативным по отношению к инвертированной организации является кластерный метод, при котором все документы разбиваются по некоторым признакам на классы (кластеры) Каждому кластеру ставится в соответствие центроид - реальный или фикгавный документ, наиболее полно отражающий признаки данного класса Данный подход имеет преимущества по скорости поиска и занимаемому индексом объему памяти, однако, фактически не используется в связи с большими затратами ресурсов и времени на формирование самих кластеров

Суть рассматриваемого алгоритма анализа запроса состоит в том, чтобы определить объем запроса и отнести его к одному из трех типов Для этого после этапа

трансляции запроса введен дополнительный этап модификации запроса, алгоритм

которого приведен на рис. 16.

Рис. 15. Обобщенная функциональная схема автоматизированных

многофункциональных ИУК для распределенных производств

Запросы, объем которых меньше порогового значения считаются краткими, а запросы, дайна которых превышает значение считаются объемными. Запросы, длина которых была оценена как средняя, не модифицируются.

Модификация запроса позволяет улучшить такие важные показатели качества систем поиска информации, как полноту и точность системы.

На основе анализа поисковых задач, алгоритмов поиска информации и подготовки данных, а также пред ложенных способов модификации классических решений используется имитационная модель задачи извлечения информации для использования в корпоративных ВС. На рис.17, приведены графики, иллюстрирующие достоинства модифицированного метода организации данных(ММОД).

Разнообразие постановок и методов решения задачи размещения информации в РИВС, обусловленное различными целями и проблемами на этапах проектирования и эксплуатации, приводит к необходимости выработки единого систематического подхода к выбору признаков и построения классификации

Рис. 16. Алгоритм этапа модификации запроса

200000 150000 100000

п

50000

о

О 10 20 30 40 50 60 70 60 90 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 200

Рис. 17. Зависимость трудоемкости алгоритмов подготовки данных от количества документов: I - простое индексирование;

Разнообразие постановок и методов решения задачи размещения информации в РИВС, обусловленное различными целями и проблемами на этапах проектирования и эксплуатации, приводит к необходимости выработки единого систематического подхода к выбору признаков и построения классификации.

Когда изменения рабочей нагрузки существенны, на этапе эксплуатации РИВС становится актуальной задача настройки системы с целью повышения производительности в соответствие с такими изменениями. Первоочередным элементом такой настройки, харакгеризуклцимися, как правило, относительно низкой стоимостью, выступает перераспределение информации между узлами РИВС.

При алгоритме размещения информации по узлам РИВС с учетом изменения рабочей нагрузки, для представления структуры РИВС используется модель в виде взвешенного ориентированного графа в без петель, удовлетворяющего в общем случае условию сильной связности'

Множество вершин орграфа У={у,}, /=1 /, 1=\У\ соответствует множеству узлов хранения и обработки информации в РИВС, множество дуг и-{щ}, к=\..К, К=\Ц\, 11с1^ - множеству коммуникационных каналов между узлами Ориентация дуг соответствует возможным направлениям передачи информации по коммуникационным каналам.

При размещении информации по узлам РИВС при пропорциональных изменениях рабочей нагрузки, следует осуществить декомпозицию задачи по-

П - традиционная кластеризация; Ш - ММОД

(НУ, U),

иска оптимального размещения ./ подструктур М на / независимых задач поиска оптимального размещения каждой подструктуры т^ ,у'=1 3 Так как при

размещении отдельно взятой подструктуры возможно I вариантов (по числу узлов), то размерность Ы'и преобразованной задачи равна Л^/х/.

Преобразованная задача размещения формулируется так: для каждой подструктуры распределенной баз данных (РБД) 6;{/'=1.-/) найти Ь размещений (/=1.2,), таких, что для интервала пропорциональных изменений рабочей

нагрузки Яе[Л,А, Ав], т'^ является опгамальным размещением.

При использовании метода периодичного перераспределения информации по узлам РИВС рассматриваются следующие аспекты: построение агрегированной модели РИВС; прогноз изменений рабочей нагрузки; разработка алгоритма определения периодичности перераспределения. Метод базируется на ранее упомянутых алгоритмах. На более высоком уровне детализации целесообразно представление РИВС в виде другой, более обобщенной (агрегированной) модели. Агрегированная модель описывает поведение РИВС как элемента системы более высокого уровня (макросистемы). Такая модель может использоваться при построении модели макросистемы.

В условиях нестационарности математическая модель динамики изменения рабочей нагрузки, используемая при экстраполяции, должна учитывать ее периодические колебания во времени Для чего предлагается использование метода экстраполяции временных периодических рядов, т.е. линейного прогноза (ЛП) на основе выражения

N )=1

Соотношение может быть использовано для прогноза очередного значения у„ временного ряда по первым N значениям у„.„ ]~\.. .7/. х„ определяет расхождение прогноза на временном шаге и.

Осуществление процессов маршрутизации является одной из наиболее важных проблем, возникающих при определении направлений и непосредст-

венной передаче информационных потоков в области современных вычислительных сетей. Значительные успехи в этом направлении достигнуты благодаря разработке новых протоколов, алгоритмов маршрутизации и применению их в программно - аппаратных комплексах (маршрутизаторах). Однако универсальных протоколов маршрутизации пока создать не удается

Главными причинами возникновения недостатков в протоколах маршрутизации являются существующие принципы формирования и обновления базы маршрутной информации. Поэтому актуальным представляется разработка новых методов, правил формирования (или разбиения) узлов сети на такие группы, области, чтобы существенно упростить процесс формирования базы маршрутной информации, ее обновления, уменьшить количество действительно необходимых для выполнения процессов маршрутизации записей в этой таблице, используя механизм удаления дублирующих записей и замены их специальными ссылками.

При классификации процедур маршрутизации выделены следующие классы статическая, квазистатическая, централизованная, распределенная адаптивная маршрутизация.

Среди протоколов маршрутизации (деление на группы определяется типом реализуемого алгоритма определения оптимального маршрута) выделены три основные группы' протоколы вектора расстояния, протоколы состояния канала; протоколы политики маршрутизации

Одним из важнейших факторов, подлежащим контролю при передаче информации в телекоммуникационной сети является точность ее маршрутизации и ретрансляции. Успешность выполнения ретрансляции информации зависит, в первую очередь, от взаимодействия устройств сети, уровня их надежности, способности противостоять нежелательным воздействиям внешней среды и т. д

Все это приводит к необходимости введения специальных видов маршрутизации: опережающей и быстрой маршрутизации

При этом для используемых в настоящее время способов маршрутизации можно ввести понятие тривиальной маршрутизации и понятие некорректной маршрутизации и исследовать применение операторов некорректной маршрутизации в процесс устранения ошибок маршрутизации. Для этого, из общей схемы маршрутизации выделена та часть модели маршрутизации, в которой непосредственно происходит процесс маршрутизации (рис.18) Отметим, что путь пакета при тривиальной маршрутизации: Вход - оператор А -оператор В - Выход; при опережающей маршрутизации- Вход - оператор Б"-оператор В - Выход; при быстрой маршрутизации Вход - оператор Б'" - Выход, при некоррекшой маршрутизации: Выход - оператор ¥" - Вход.

Схеме, изображенной на рис 18 поставлена в соответствие схема переходов рис.19. Согласно этой схеме, может возникнуть ситуация зацикливания пакета информации между входом и входом модели по дугам быстрой и некорректной маршрутизации. На основании такой ситуации, сделан следующий вывод: пакеты информации, направляемые на осуществление процесса быстрой маршрутизации должны иметь высший приоритет обслуживания, с целью исключить участие таких пакетов в процессах некорректной маршрутизации («перезапрос» части информации и вызванное этим процессом ожидание) из-за опасности зацикливания.

Рис. 18. Модель процесса маршрутизации. Задача некорректной маршрутизации сводится к устремлению оператора Б" к нулю.

Рис. 19. Схема переходов при различных видах маршрутизации Ускоренные виды маршрутизации влияют на показатели надежности, стоимости и времени передачи информации. Важна потенциальная избыточность, при определенных условиях, оператора некорректной маршрутизации при использовании способов опережающей и быстрой маршрутизации, и следует распределять потоки входной информации между операторами тривиальной, опережающей и быстрой маршрутизации. Необходим алгоритм динамической адаптации операторов опережающей и быстрой маршрутизации к различным типам входящего трафика

В пятой главе рассматриваются вопросы надежности распределенных информационно-управляющих систем составляющих основу систем управления.

Инструментальные средства РИУС представляют собой комплекс непосредственно технических средств и программного обеспечения (ПО) Как показывает практика эксплуатации таких систем, их эффективность в большей степени зависит от уровня надежности как технических средств, так и программного обеспечения, поскольку различного рода сбои и отказы могут привести к широкому спектру различных последствий, имеющих высокую материальную и моральную цену.

Исследования по моделированию процессов функционирования программных средств (ПС), входящих в состав РИУС, выполняются главным образом за рубежом В работах Джелински, Шумана, Моранды, Мусы, Нельсона и др., а у нас в стране в работах Липаева В.В , Креденцера Б П , Черке-

сова Г.Н., Варжапетяна А.Г. и др., доказана возможность моделирования процессов функционирования ПС с использованием в этой области основных достижений теории надежности аппаратных средств, предложен ряд моделей надежности ПС.

Широкое применение информационно-управляющих систем - в летательных аппаратах, АСУП, интегрированных АСУ, распределенных системах и др., в различных отраслях человеческой деятельности, как в производстве, так и в оборонной области и в сферах управления, выдвигает ряд требований, которые отличают их от систем, обеспечивающих выполнение научно-технических расчетов. Основным из этих требований является высокая работоспособность и надежность работы, т.к. сбои или отказы таких систем могут привести к серьезным последствиям.

В работе решена задача контроля работы ЭВМ в распределенном трех-машинном вычислительном комплексе. При этом ЭВМ1 занята основной нагрузкой, ЭВМ2 и ЭВМЗ выполняют «фоновую» работу На реализацию вычислительной программы, необходимо время Т. Каждые (=Т/п единиц времени проводится взаимный контроль работоспособности ЭВМ. Если в результате контроля обнаружен отказ ЭВМ1, то программа последовательно передается на ЭВМ2, а в случае ее отказа на ЭВМЗ. Если одна из резервных вычислительных машин выбывает из строя раньше, чем основная, то программа передается на ЭВМ, оставшуюся в рабочем состоянии. В случае, если же обе резервные ЭВМ вышли из строя раньше основной, то программа выполняется на основной машине без последующего контроля.

Основными потерями, связанными с реализацией программу при описанной выше организации работы, являются потери от запаздывания, отсутствия результатов и потери, связанные со стоимостью машинного времени и стоимостью организации точек контроля.

Рассмотрим случайные величины потерь для каждого из типов и найдем их математическое ожидание.

Пусть £ - случайная величина потерь, связанных с запаздыванием и отсутствием результата; г/, п, г? - моменты отказов ЭВМ1, ЭВМ2 и ЭВМЗ, соответственно; а - потери от запаздывания результата на единицу времени; у - потери, связанные с неполучением результата. Тогда ^ - случайная величина потерь, связанных с запаздыванием и отсутствием результата, может быть определена следующим образом (о, г1 г т ,

аТ (I + 1) Г/ Г (1 + 1)

---—£ г, < —^-

п п п

Г(/ + 1) .

г, г т +

, г = О, я - 1

аТ( 1 + 1) Т<

*2 <

0 + 1)

Г (< + 1)

Гз , г + , . 071Г-Х

=

аТ(к + I + 2) Ъ . Г (Г + 1)

-, -Ь Т| < -—,

ЛИ и

п 1 п

. „ Т(к + 1 + 2) . . я-Гг, £ Г + —2-к, 1 = 0, п -1;

п

77 Т (/ + 1)

Г, —< < —-

и п

шах( т2,г3) 2 Т(-' + 1\ I = 0, и - 1;

ИИ и

г 0 + 1) „ Г (7 + 1) т-г

—-— < т, < —--+ Т, 1 = О, и - ],

и и

Т(1 + 1)

у,—<г1< п

Т(к + I + 1)

л

Ъ 5 г, <

Г, —

п

Т(к + < + 1) .

п

Т (к + , + 2)

<. тг < Т 0 + 1)

+ ; + 2) Т(к + I + 2)

Стохастическое соотношение получено из следующих соображений. 1) Если ЭВМ1 отработала время Т, т.е выполнила программу, то

запаздывания нет.

2) Если ЭВМ1 отказала на промежутке между г и /+1 точкой контроля, а ЭВМ2 приняв после этого нагрузку на себя проработала время не

Т0 +1)

меньше, чем Т, то величина запаздывания равна —--- и потеря соответст-

п

аГ{1 +1)

венно —--

п

3) Если ЭВМ1 отказала на промежутке мевду г и 1+1 точкой контроля, а ЭВМ2 отказала раньше, чем производился 1+1 контроль, а ЭВМЗ после этого взяла основную нагрузку на себя и проработала время не меньше Т,

Т(1 + \)

то величина запаздывания, как и в предыдущем случае, составляет —--

и

аТ(1 +1)

единиц времени, а потери--1--.

п

4) Если ЭВМ1 отказала на промежутке между г и 1+1 точкой контроля, а ЭВМ2 отказала на промежутке между к+1+1 и к+г+2 точкой контроля, а ЭВМЗ, после этого приняв основную нагрузку на себя, отработала вре-

Т(к + 1 + 2)

мя не меньше, чем 7, то величина запаздывания составит —-- единиц

п

аТ(к + г + 2) 1Г

времени, а потери-----. Потери от невыполнения результата у воз-

п

можны в следующих случаях'

5) Если ЭВМ! отказала на промежутке между / и г+7 точкой контроля, а ЭВМ2 и ЭВМЗ отказали раньше, чем производился 1+1 контроль

6) Если ЭВМ1 отказала на промежутке между г и (¡+1) точкой контроля, а ЭВМ2 отказала до (¡+1)-го контроля, а ЭВМЗ, приняв основную нагрузку на себя, отработала время не меньше, чем Т.

7) Если ЭВМ1 отказала на промежутке между г и (1+1) точкой контроля, а ЭВМ2 отказала на промежутке между к+1+1 и к+1+2 точкой контроля, а ЭВМЗ, отказала до (к+1+2)-то контроля

8) Если все три ЭВМ последовательно принимая на себя основную на1рузку и поочередно отказывая, не обеспечивает выполнения программы.

Математическое ожидание величины £ может быть вычислено следующим образом

п-1тТ(1+1)/п со

С, = Щх = \ ¿(1 - е-**) /¿0 - е~») +

1=0п Т1 тт

— т+-

п п

Т(М) Т+Т

+ Г £ ] '- е-") ( Л(1 - е-*) = 0/, + уЗг. /=0 П О

л

Вычислим отдельно У/ и с учетом условия ЛТ«1:

„-1тТ(.М)/п

^ = / ¿(¡-е-*) \<1(\-е-х») =

/=0" ъ „ т

— т+—

л л

п-\т Ж .¿ож -ХГ-ХТ-

= " -е " )е " =

п-\гг 1Т2 чгр

,=о п п1 П

л-1 ]'г2 )'г2

= 11(~ + 0(ЛТ2)) = ^~ + 0(ЛТ2). ,=о И2 и

т

Л =2 / / ¿0=

/Н) п о

я

= УХ— + 0(ЛТ))(ЛТ +—+0(ДГ)) = Л2Г2 — + 0(Л2Г2).

,=о Я п П

Таким образом

С, = = — + уЛ2Т2 — + 0(АГ2 )+О (Л2Т2) л 2«

Предполагается, что функция интенсивности отказов в любой момент времени пропорциональна количеству ошибок, содержащихся в данный мо-

мент в ПС. Другими словами, функцию интенсивности отказов на временном интервале г, можно представить в виде

т- фмп)],

где Ф - коэффициент пропорциональности. Заметим, что эта функция постоянна на интервалах между отказами, но убывает по мере обнаружения ошибок.

Джелински была предложена новая версия модели, где ошибки не устраняются до тех пор, пока не произойдет полный отказ системы. И лишь после этого устраняются все накопившиеся ошибки. Для этой модели, носящей название геометрической, функция интенсивности отказов на г -ом временном интервале может быть записана в виде

где В - коэффициент обнаружения ошибок, а К - постоянная величина (0<К<1).

Также к классу моделей, исследующих время между отказами, относится модель Шика-Волвертона. Данная модель основывается на тех же предположениях, что и модель Джелински-Моранды, с той лишь разницей, что функция интенсивности отказов предполагается пропорциональной как количеству ошибок, содержащихся в данный момент в программе, так и времени, прошедшему с момента последнего отказа

2(И)=Ф{^ф\))}П

системы в случайные моменты времени. Пусть N(1) - общее количество отказов, происшедших за время Г. Тогда предполагается, что {Щ), />0} можно рассматривать как неоднородный пуассоновский процесс, где функция интенсивности отказов зависит от времени. Основываясь на результатах обработки многочисленных наборов данных об отказах, Гоэлом была предложена следующая модель

У

Подробно эта модель будет рассмотрена ниже.

Также этому классу принадлежат модели Мусы и Шумана, которые исследуются также в работе.

Обобщенная пуассоновская модель является одной из версий модели Гоэла Основным предположением этой модели есть предположение о том, что среднее значение количества отказов на временном интервале <у

где М,.1 - количество ошибок, устраненных до завершения (¡-1)-то интервала тестирования, Ф - коэффициент пропорциональности и а - постоянная, используемая для изменения масштаба времени I

Логарифмическая пуассоновская модель Мусы и Окумото, использующая время функционирования, описывает случайный процесс возникновения отказов в ПС в течение времени функционирования Модель может быть конкретизирована путем определения распределения случайной величины Щт) и её математического ожидания

ц(т)=М[Щт)]

В таком случае, функция интенсивности отказов может быть получена

из

<1т

В основе логарифмической модели, предложенной Мусой и Окумото лежит предположение о том, что случайная величина Ы(т) имеет распределение Пуассона. Математическое ожидание и функция интенсивности отказов получены, исходя из предположения о том, что интенсивность отказов снижается по экспоненте по мере возникновения отказов. Если обозначить через Хо и в начальную интенсивность отказов и коэффициент уменьшения интенсивности отказов соответственно, то зависимость интенсивности отказов от математического ожидания величины Ы(т) может быть представлена в виде.

Мм) = Ло ехр(-ф)

Такое предположение соответствует утверждениям Литтлвуда и Мо-ранды том, что устранение ошибок, приведших к отказу на ранних стадиях,

56

снижает уровень интенсивности отказов намного эффективнее, нежели на поздних. Также было показано, что математическое ожидание и функция интенсивности отказов для логарифмической пуассоновской модели могут быть представлены в виде

/,(г) = 11п(Ло0г + 1)

и

ЙА+1)

Данная модель имеет некоторые преимущества по сравнению с другими моделями надежности ПС по эффективности практического использования. Также необходимо заметить, что параметр в может зависеть от эффективности метода тестирования и способов устранения отказов - большее значения в предполагает более высокую эффективность тестирования и большую скорость снижения интенсивности отказов.

В работе сделан вывод о том, что модели надежности ПС образуют определенную последовательность, начиная с относительно простых (например, модель Джелински-Моранды, Шумана, модель Мусы, модель Гоэля и Окумото, дифференциальная отладочная модель Литтлвуда) и заканчивая комплексными моделями (например, Бойсовская модель Литтлвуда и Верра-ла, модель Нельсона и модель Рамамурти).

Полученные результаты играют большое значение для координации и планирования процесса создания программного обеспечения распределенных информационно - управляющих систем контроля.

Заключение

1. Осуществлен анализ распределенных информационных систем с рассмотрением основных их свойств, особенностей функционирования, концепции корпоративной сети, как совокупности подсетей и предложена процедура предпроектного обследования предметной области для построения ин-

формационных систем контроля и управления, предполагающая исследование синтеза ИСКУ с четким перечнем автоматизировано решаемых задач и представлением структуры распределенного комплекса. Для чего введена система определений, порядок построения терминологической модели и технологическая информационная схема предпроектного исследования.

При этом обобщены принципы построения корпоративных информационно-вычислительных сетей, построенные по технологии виртуальных локальных сетей с формальным описанием ее структуры. Приводятся математические модели для анализа и оценки характеристик взаимодействия клиентов и серверов в корпоративной сети.

2. Осуществлена структуризация распределенной системы управления на стадии проектирования по критерию работоспособности с введением математической модели для определения и анализа вероятностно-временных характеристик оценки состояния сети с ее графовой интерпретацией.

Структурная декомпозиция распределенной системы позволила интерпретировать элементы модели сети в виде открытых стохастических сетей и описать ее состояние в виде матричной вероятностной модели.

Решена задача оптимизации структуры многофункциональной распределенной системы по критерию затрат транспортировки с изложением алгоритма решения и определением комплекса ограничений налагаемых на целевую функцию.

Сформулированы основные особенности обеспечения качества сервиса в открытых распределенных информационных системах и определены основные показатели и задачи обеспечения качества сервиса Предложен адаптивный алгоритм для управляющего модуля сервера сета.

3. Рассмотрены основные управленческие методики в корпоративных информационных системах управления с определением ключевых процессов и главных контуров управления с рекомендуемой конфигурацией сети с множественным доступом, а также формальным описанием процесса ее функционирования. Исследованы пространственно-распределенные динамические

системы с позиции оценки и прогнозирования изменения их состояния во времени. Для чего вводится критерии качества, учитывающие'экспертные оценки, и осуществляется разбиение сети на домены. Рассматриваемая математическая модель для оценки качества объекта управления позволяет решать как задачи прогнозирования, так и задачи имитационного моделирования.

4. Показано преимущество технологии распределенного моделирования и выбрана базовая архитектура моделирования с основным перечнем и уровнем решаемых задач Предложена схема организации информационного обмена между пользователями распределенного моделирования и схема синхронизации участников-пользователей.

Предложены основные этапы создания событийно-ориентированных систем дискретного имитационного моделирования с использованием строго последовательных цепочек событий и последующей синхронизацией событий. Введены для формального описания процессы дискретно-имитационного моделирования стохастические матрицы переходных вероятностей и используются алгоритмы генерации случайных графов.

5 Осуществлен анализ состояния распределенных объектов на основе геоинформационного моделирования с применением параметрической и непараметрической моделей с использованием обобщенного алгоритма, оценивающего эмпирические функции распределения параметров состояния. При этом предлагается обобщенная схема решения задачи классификации с построением системы математико-геоинформационного моделирования

Предложены элементы геоинформационного моделирования распределенных подземных коммуникаций с разработкой' а) структуры геоинформационной модели; б) функциональной схемы информационной системы; в) общей структуры базы данных; г) структуры классификатора цифровой топографической и инженерно-технической информации и др

6 На основе математических моделей, методов и информационных технологий, используемых для эффективного управления эксплуатацией терри-

ториалыю-распределенных систем с применением мобильных средств обслуживания исследованы следующие задачи: определение оптимального количества мобильных средств обслуживания; оптимальное размещение компонентов распределенных средств обслуживания в системном пространстве, планирование процессов обслуживания; построение оптимальных маршрутов перемещения мобильных средств обслуживания и др.

При этом предложено алгоритмическое построение многопараметрических нелинейных математических моделей прогнозирования на основе статистической классификации и определение оптимальных параметров распределенных геотехнологических мероприятий, обеспечивающие максимальный технико-экономический эффект эксплуатации распределенных природных месторождений, с соответствующим программным обеспечением.

7 Обосновано разбиение информационных систем контроля и управления для энергообъектов территориально-распределенных систем на три подсистемы: автоматизированные системы диспетчерского управления; автоматизированные системы для коммерческого учета потребления электроэнергии; регистраторы аварийной информации. Для оценивания работоспособности ИСКУ предложена диагностическая вероятностная математическая модель, позволяющая идентифицировать появляющиеся неисправности и определять работоспособность системы.

8. Предложена система, выполняющая поиск распределенной информации в корпоративных вычислительных системах с применением аппарата кластерного анализа и разработанным алгоритмом кластеризации документов, состоящий из двух этапов и восьми шагов, и использующий два типа запросов- краткие (предметные заголовки) и длинные (текстовые запросы) Кроме того дано решение задачи перераспределения информации в РИВС с помощью алгоритма размещения информации по узлам РИВС с учетом изменения рабочей нагрузки (пропорциональных изменениях, периодических изменениях, прогнозировании изменений)

При этом определены условия для реализации процесса маршрутизации передачи информации с выделение классов маршрутизации (статистическая, квазистатическая, централизованная, распределенная адаптивная) Представлена модель маршрутизации с выделением тривиальной, опережающей, быстрой и некорректной маршрутизацией

9. Создано математическое обеспечение функционирования трехмашин-ного вычислительного комплекса, работающего в режиме синхронизации и контроля, включающие в себя: математическую модель функционирования комплекса; статистический метод для оценки интенсивности отказов программного обеспечения, основанный на анализе групп ошибок тестируемого программного средства; критерий завершенности испытаний, позволяющий определить момент окончания испытаний и планировать процесс создания программных средств.

Предложено методическое обеспечение определения показателей качества программного обеспечения и определения оптимальных режимов резервирования.

10. На основании предложенного метода группировки отказов и метода наименьших квадратов получены точечные и интервальные оценки неизвестных параметров моделей надежности программных средств распределенных комплексов Шумана, Мусы и Гоэла Результаты обработки наборов данных об отказах программного обеспечения моделирования функционирования технических средств, входящих в вычислительные комплексы, показывают, что эмпирические данные об отказах лежат в девяностопроцентных доверительных интервалах.

Разработаны алгоритмы практической реализации моделей надежности Мусы, Гоэла, Шумана, а также вычисления критерия завершенности испытаний в виде программных средств, автоматизирующего процесс исследования программного обеспечения. Описаны входные и выходные данные каждого из алгоритмов и предложена общая схема для создания программных средств, которая позволяет объединить различные модели и с помощью кри-

терия Смирнова-Колмогорова осуществлять выбор модели в зависимости от особенностей того или иного реального процесса возникновения отказов Важнейшие публикации по теме дессиртации

1 Говорский А Э. Распределенные информационные системы контроля и управления - СПб • Энергоатомиздат, Санкт-Петербургское отделение, 2004 - 378с.

2 Говорский АЭ. Модели надежности информационно-управляющих машин. СПб.: СПГУВК 1997 - 96с.

3. Зайцева Ж Н, Говорский А Э Открытое образование - объективная образовательная среда информационной цивилизации. Всероссийская школа-семинар «Информационные технологии в управлении качеством образования и развитии образовательного пространства» - М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов (Информационные технологии), 2000 - 70с

4. Зайцева Ж.Н., Тихомиров В П, Говорский А Э. Квинтэссенция откры-юго образования. Лекция - доклад // Материалы Третей Всероссийской школы-семинара «Информациотше технологии в управлении качеством образования и развитии образовательного пространства» - М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов (Информационные технологии), 2001.-50с.

5 Говорский А Э. Информационное обеспечение систем контроля за экономической ситуацией на транспорте. «Наукоемкие технологии», №8, 2003 -с. 68

6 Говорский А Э Многофункциональные распределенные системы контроля и управления «Открытое образование». М.: №2(43) 2004 С. 56-59

7. Говорский А Э., Сергеев В Г Имитация в учебной САПР телекоммуникационных сетей. «Открытое образование». М.: 33(44) 2004. С. 71-76.

8. Говорений А.Э. Построение и анализ информационных систем контроля и управления распределенными организационно производственными комплексами. «Информация и безопасность»,:№ 2, 2005.

9. Говорений А.Э., Шнуренко А.А. Статистический метод определения показателей надежности программных средств в автоматизированных системах управления. В сб научн. тр. «Информационные технологии на транспорте» - СПб.: СПГУВК, 1996. С. 242-245.

10 Кузнецов С Е, Пюке А.Г., Говорский А Э Диагностирование электрических схем методов изовар, тез. докладов Всероссийской НТК «Высшее образование в современных условиях». - СПб.. СПНУВК, 1996.С. 124-125.

11.Говорский А.Э. Обеспечение Надежности информационно-управляющих систем на транспорте Труды международной НТК «Региональная информатика-96», т Ш, СПб : СПИИРАН, 1996. С. 141-142.

12.ВихровЮН Говорский А.Э Применении инструментальных средств для исследования систем энергетики Сборник научных трудов «Информационная поддержка систем контроля и управления на транспорте» СПб,-СПГУВК, 1998. С. 104-111

1 З.Андреев JTA., Говорский АЭ Определения параметров надежности программного обеспечения в процессе эксплуатации. Сборник научных трудов «Информационная поддержка систем контроля и управления на транспорте». СПб. СПГУВКА, 1998 С. 139-148

14.Говорский А.Э., Ямалов А.В Анализ динамических свойств стохастической транспортной системы. Сборник научных трудов «Информационная поддержка систем контроля и управления на транспорте» СПб ■ СПГУВКА, 1998. С. 248-254

15.Говорский А.Э , Киселев МП Компьютерная система поддержки принятия решений при контроле экологической ситуации. Тезисы докладов международной НТК «Транском-99»- «Управление и информационные технологии на транспорте». СПб ■ СПГУВК, 1999 - С 253-255

16 Говорений А.Э, Алексеев МА., Шаблыгин Д.Б. Автоматизированная система обработки ограниченной информации. Тез. докл. межд. НТК «ТРАНСКОМ-99» «Управление и информационные технологии на транспорте» СПб : СПГУВК, 1999 -С. 269-270.

17.Гаскаров В.Д Говорский А Э., Жукова А.Г. О построении автоматизированных систем инженерии знаний. Сб. научн. тр. «Проблемы управления на транспорте» - СПб.: СПГУВК, 2000. С. 43-52.

18 Говорский АЭ , Зайцева Ж.Н., Титаров Л.Г., Тихомиров В.П Виртуальная образовательная среда информационной эры Труды Международной конференции «Информационные технологии в науке, телекоммуникации, бизнес». Украина, Крым, Ялта-Гурзуф.: 2000. С. 98-103.

19 Говорский А Э , Зайцева Ж Н, Тихомиров В.П Открытое образование - глобальная информатизация образовательной среды. Труды международной конференции «Информационные технологии в науке, телекоммуникации, бизнес» Украина, Крым, Ялта-Гурзуф.: 2001 С. 183-189.

20.Говорский А.Э. о построении корпоративной информационной иерархической транспортной системы. Сб науч. Трудов Российской академии транспорта / Под ред. проф А С Бутова - СПб.' Судостроение, 2002. - С 8593.

21 Говорский А Э., Вихров Н М, Проектирование информационных систем организационного управления на основе декомпозиционного подхода Сб. научн трудов Российской академии транспорта / Под ред. проф. А С Бутова - СПб.: Судостроение, 2002 - С. 94-106.

22.Вихров Н.М., Говорский А.Э. Моделирование предметной области большой размерности. Сб трудов VIII Международной науч.-техн конф. «Региональная информатика-2002». - СПб.: СПИИРАН, 2002.

23.Вихров Н.М., Говорский А.Э. Модели стохастических технологических систем в условиях параметрического конфликта. Сб науч. тр. «Информационные технологии на транспорте», - СПб : Политехника, 2003 - С 75-81

24.Глущенко В.В., Говорский А Э. Об адаптивном управлении информационными ресурсами в распределенных автоматизированных системах. Сб. науч. тр. «Информационные технологии на транспорте», - СПб.. Политехника, 2003.-С. 103-111.

25.Гаскаров Д.В., Говорский А.Э, Иманов Г М Об обработке информации в экспертных системах. Материалы международной научно-технологической конференции «ТРАНСКОМ-2004».-СПб.: СПГУВК, 2004.-С .217-221.

26.Гаскаров Д.В., БУТи., Говорский А.Э. Об оценке технологического состояния промышленным объектов на основе систем контроля и диагностирования. Материалы международной научно-технологической конференции «ТРАНСКОМ-2004».-СПб.: СПГУВК, 2004.-С 222-226.

27.Говорский А.Э., Рахманкулов Г Р. Применение методов распознавания образов для оценки состояния распределенных объектов. Сборник научных трудов Санкт-Петербургского государственного университета водных коммуникаций. «Распределенные системы управления на транспорте» - СПб. СПГУВК, 2005.

Печатается в авторской редакции

Подписано в печать 04.04.05. Сдано в производство 04.04.05.

Лицензия № 000283 от 19.10.98. Формат 60x84 1/16 Усл.-печ. л. 3,78. Уч.-изд.л. 3,25. Тираж 70 экз. Заказ №119

Отпечатано в ИПЦ Ф ГОУ ВПО СПГУВК 198035, Санкт-Петербург, Межевой канал, 2

i* I

i » U.

0 5-12976

РНБ Русский фонд

2006-4 9564

i

i ¡

Введение.5.

Глава 1. Распределенные корпоративные информационные • системы территориального уровня.

1.1. Анализ распределенных корпоративных систем.

1.2. Корпоративная вычислительная, сеть построения по технологии VLAN.;.;.

1.3. Анализ распределенных систем, на основе аппарата стохастических сетей.

1.4. Обеспечение качества сервиса в информационных распределенных системах.

Основные результаты.

Глава 2. Проектирование информационных систем контроля и .управления- распределенными организационно - производствен- '' ными комплексами.

2:1. Предпроекгаое обследование предметной области при построении корпоративных ИСКУ.

2.2. Структуризация распределенной системы управления базами данных на стадии проектирования по критерию работоспособности.;.'.

2.3. Корпоративные информационные системы управления производством.;.

2.4. Пространственно - распределенные динамические системы. 116 Основные результаты .:.

Глава 3; Моделирование распределенных систем.

3.1. Технология распределенного моделирования.

3.2. Анализ состояния геотехнических объектов на основе геоинформационного моделирования.

3.3. Дискретное моделирование информационных сетей.

3.4. Геоинформационное моделирование распределенных коммуникаций.

Основные результаты.

Глава 4. Техническое обеспечение эксплуатации распределенных систем.

4.1. Управление эксплуатацией территориалыю-распределенных систем.

4.2. Оценка состояния распределенных месторождений.

4.3. Построение информационно-управляющих комплексов для распределенных энергообъектов и производств.

4.4. Извлечение распределенной информации для корпоративных вычислительных сетей.

4.5. Перераспределение информации в распределенной информационно-вычислительной системе.

4.6. Обеспечение процессов маршрутизации в распределенных сетях.

Основные результаты.

Глава 5. Обеспечение работоспособности информационно-вычислительных систем контроля и управления в распределенных комплексах.

5.1. Многофункциональные распределенные системы контроля работоспособности и управления.

5.2. Повышение надежности функционирования информационно-управляющих систем на основе моделирования.

5.3. Функционирование распределенных вычислительных систем в режиме синхронизации и контроля.

5.4. Модели надежности программных средств.

5:5. Алгоритмы практической реализации моделей.

Основные результаты.

Корпоративная, деятельность в распределенных производственно-технологических, организационно-административных и технико-экономических комплексах уже не в состоянии осуществляться без поддержки информационных систем. Очевидно, что корпоративные распределенные информационные системы (КРИС) должны быть, прежде всего, сетевого типа. При этом необходимо решать в проблемно-ориентированной области комплекс задач системного характера, охватывающие стадии проектирования (предпроектное исследование предметной области, структуризация и многофункциональность распределенной системы, адаптируемость и динамичность корпоративных сетей); технологического создания (анализ принципов построения, информационная технологичность и формализуемость методологии создания КРИС, учет стохастичности при обеспечении качества создаваемых систем) и эксплуатации (техническое обеспечение использования сетей, оценивание состояния отдельных звеньев сетей, извлечение и перераспределение информации).

Основными вопросами при применении КРИС являются контроль качества функционирования и управление по тому или иному критерию оптимальности состояния сети. Причем создание алгоритмических основ контроля и управления корректируется и модифицируется на основе моделирования КРИС с использованием распределенного моделирования, геоинформационного моделирования, дискретного моделирования и моделирования коммуникационных структур. Для чего необходимо создание основных предпосылок - математического описания предметной области, алгоритмического обеспечения всех моделирующих процедур и программного продукта.

Поскольку КРИС представляет собой сложную систему с ответственными функциями, то особую важность приобретают вопросы ее функциональной надежности с обеспечением надежности вычислительного процесса и программного обеспечения в том числе.

При этом следует отметить, что необходимость системных исследований наиболее ярко проявляется на начальном этапе создания информационных систем контроля и управления (ИСКУ) этапе предпроектного обследования. Технологические приемы предпроектного обследования в настоящее время остаются настолько уникальными, что их до сих пор можно отнести скорее к области искусства, нежели рассматривать как результат научного или инженерного исследования.

Вместе с тем, предпроектное обследование различных предметных областей (ПрО) обладает рядом общих черт, которые при соответствующей математической, информационной, алгоритмической и программной проработке также МОГУТ быть автоматезированны, что позволяет значительно повысить качество предпроектного обследования (ППО) при создании ИСКУ распределенных организационно - производственных комплектов

В настоящее время на всех этапах создания ИСКУ используется САЗЕ-средства, охватывающие обширную область поддержки многочисленных технологий разработки ИСКУ: от простых средств анализа и документирования до полномасштабных средств автоматизации, покрывающих весь жизненный цикл ИСКУ. САБЕ-средства снимают часть технологических проблем, возникающих при-построении ИСКУ и представляют собой инструмент облегчения взаимодействия разработчиков различных квалификаций.

До последнего времени уровень понимания того, как должна функционировать будущая ИСКУ, чтобы удовлетворять предъявляемым к ней требованиям, полностью зависел от индивидуальных способностей руководителей разработки проектов. Нечеткость и неполнота системных требований, нерешенные вопросы и ошибки, допущенные при анализе и проектировании, порождают на последующих этапах трудные, часто неразрешимые проблемы. И в итоге приводят как к значительным затратам на создание и эксплуатацию, так и к неэффективному функционированию всей системы в дальнейшем.

Как известно, в настоящее время все большую значимость приобретают задачи разработки систем связи, контроля работоспособности и управления для распределенных на большой площади технических и технологических объектов. К таким объектам молено отнести магистральные и распределительные электрические и тепловые сети, комплексы насосных и компрессорных подстанций нефти- и газопроводов, автоматизированные комплексы экологического мониторинга параметров окружающей среды, многостадийные пространственно распределенные перерабатывающие производства и т.п.

Пространственная распределенность технических и технологических объектов накладывает дополнительные требования к структуре системы управления. Дополнительные требования к системе управления обусловлены возрастающими затратами на передачу сигналов контроля и управления в зависимости от расстояния. Можно утверждать, что при увеличении расстоянии между объектами автоматизации, затраты на систему связи, а значит и на всю систему управления, возрастают.

Другим фактором, требующим рассмотрения пространственно распределенной системы управления и связи как единого комплекса, является вид сигналов контроля и управления и требования к временным и качественным параметрам сигналов при прохождении в системе связи. Так, например, задержка сигнала или его искажение может привести к вычислению ошибочных или вовсе недопустимых управляющих воздействий и, как следствие, к экономическим потерям.

Современные распределенные системы управления, реализованные на принципах иерархической подчиненности, должны надежно и своевременно обмениваться информацией между уровнями иерархии. Поэтому от способа технической реализации каналов обмена данными между управляющими центрами зависят качественные и количественные характеристики всей системы управления.

Информационная емкость систем управления растет с каждым годом и при проектировании системы управления необходимо предусматривать перспективы развития. Для решения этих задач структура системы управления должна удовлетворять модульному принципу построения, а .также иметь необходимый запас по вычислительной емкости управляющих центров и информационной емкости каналов связи для обеспечения функций резервирования и быстродействия всего комплекса в целом.

Как правило, создавая распределенные системы управления и диагностирования, одновременно решают задачи создания корпоративной производственной системы связи. Это оказывается экономически эффективным решением, позволяющим уменьшить суммарные затраты на создание и эксплуатацию систем управления и корпоративной связи. Для формализации пространственно - распределенных динамических систем и, соответственно, улучшения эффективности их функционирования, как правило, требуется вывод достаточно общих закономерностей, которые при математической формулировке задачи должны быть сведены к известным зависимостям. Для большинства систем, например, социально-экономических и производственных, в силу их специфики, многофакторности и чувствительности к изменению внешних условий, вывод постоянно действующих закономерностей весьма затруднителен. Более того, такие системы взаимосвязаны с другими системами того же, более низкого или более высокого уровня. Поэтому важна разработка и создание достаточно общих методик применения современных информационных технологий и математического обеспечения, и разработка программных средств моделирования, анализа и прогнозирования для проектирования подобных пространственно-распределенных динамических многофакторных систем. Методы и средства моделирования, анализа, прогнозирования и проектирования, как правило, подразделяются на классические и имитационные. Из классических чаще используются методы статистического и регрессионного анализа, методы линейного программирования, а имитационные модели традиционно на базе современных подходов структурного проектирования. Весьма эффективно их совместное использование в рамках существующих процедур.

Таким образом автоматизированные информационные системы распределенного типа являются неотъемлемой и часто основной частью различных систем управления и диагностирования, хранимая в них информация необходима для принятия решений о состоянии контролируемых объектов, наведения справок, формирования отчетов и для решения многих других прикладных задач.

Построение информационной системы требует решения ряда специфических задач, связанных с особенностями ее функционирования, размерностью системы и объемом обрабатываемых данных, требованиями к качеству и скорости обработки, к защите хранимой информации и т.д.

Отличительными особенностями крупных современных информационных систем являются:

- интеграция в рамках одной системы разнородных подсистем;

- применение сетевых технологий Internet, Intranet для построения сети передачи данных;

- применение распределенной обработки данных;

- применение различных технологий передачи данных;

- необходимость обработки разнородной информации;

- необходимость обслуживания большого количества разнородных пользователей.

Следует констатировать, что актуальность темы диссертационного исследования очевидна и она требует разработки крупной научной проблемы. При этом целью диссертационной работы является, разработка комплекса методологически единых методов и моделей проектирования, анализа, моделирования в рамках информационных систем контроля и управления территориально - распределенными пространственными структурами корпоративного типа.

Для достижения сформулированной цели решаются следующие задачи:

- методологическое обоснование процедуры предпроектного обследования предметной области распределенных корпоративных информационных систем контроля и управления с использованием приемов структурной оптимизации с учетом изменения их состояния во времени;

- осуществить анализ корпоративных информационных систем территориального уровня концептуально с использованием вероятностных моделей стохастической сети и обеспечением требуемого уровня сервиса;

- организовать технологию распределенного моделирования с основным перечнем задач и схемой информационного обмена между пользователями моделирования с формулировкой основных этапов создания событийно-ориентированных систем имитационного моделирования;

- на основе математических моделей и методов решить задачи определения оптимального количества мобильных средств обслуживания, оптимального их размещения и наилучших маршрутов перемещения, что с применением многопараметрических моделей прогнозирования обеспечивает оптимальные параметры распределенных мероприятий по эксплуатации объектов;

- осуществить декомпозицию информационных систем контроля и управления территориально-распределенных энергообъектов на несколько подсистем с целью определения работоспособности системы на основе диагностической вероятностной математической модели;

- разработать систему поиска распределенной информации в корпоративных вычислительных системах и алгоритмы ее перераспределения с выделением классов маршрутизации;

- создать математическое обеспечение описания функционирования многомашинного вычислительного комплекса, работающего в режиме синхронизации и контроля с разработкой математической модели, статистического метода и методического обеспечения;

- разработка метода получения оценок неизвестных параметров моделей надежности программных средств распределенных комплексов на основе моделирования функционирования технических средств комплексов.

Методы исследования диссертационной работы включает в себя основные положения теории построения моделей сложных систем, принципы системного анализа, теории массового обслуживания, теории вероятности и математической статистики, теории множеств, комбинаторские теории графов, теории распределенных и корпоративных систем, теории информационных систем поддержки принятия решения, теории технической диагностики и теории надежности.

Научная новизна работы. В диссертации предложен комплекс методов и моделей решающих множество задач контроля работоспособности и управления в выбранной предметной области, связанно с созданием и эксплуатацией распределенных информационных систем производственного типа,

1. На основе анализа корпоративных информационных систем для производственного уровня выбраны с использованием вероятностных моделей необходимые структурные типы территориально распределенных комплексов с обеспечением необходимого уровня сервиса.

2. Предложена процедура предпроектного обследования предметной области распределенных корпоративных информационных систем контроля и управления с учетом изменения их работоспособности во времени.

3. Организованна технология распределенного моделирования с основной схемой информационного обмена между пользователями с идентификацией основных этапов создания событийно - ориентированных систем имитационного моделирования.

4. Решены задачи оптимизации количества мобильных средств обслуживания и их размещения, а также рациональных маршрутов перемещения, что обеспечивает на основе многопараметрических моделей прогнозирования оптимальные параметры распределенные мероприятия по эксплуатации производственных о бъектов.

5. Разработана диагностическая вероятностная математическая модель для определения работоспособности территориально - распределенных производственных энергообъектов на основе декомпозиции информационной системы контроля и управления.

6. Предложена система поиска распределенной информации в корпоративных вычислительных системах и алгоритмы ее перераспределения с выделением классов маршрутизации.

7. Создано математическое обеспечение, описывающее функционирование многомасштабного вычислительного комплекса в транспортной системе, работающего в режиме синхронизации и контроля с разработкой математической модели,' статистических приемов и методического обеспечения.

8. Реализован метод определения параметров моделей надежности программных средств распределенных комплексов на основе моделирования функционирования технических средств комплексов.

Предмет исследования. Методы и модели исследования предметной области с целью построения корпоративных информационных систем контроля и управления в транспортной отрасли путем структурного и функционального анализа ИСКУ, предпроектного обследования, моделирования распределенных систем, исследования принципов технического обеспечения территориально-рассредоточенных комплексов и оценивания их работоспособности.

Объект исследования. Распределенные системы контроля и управления в транспортной отрасли, позволяющие решать задачи обеспечения и поддержки работоспособности и функциональных способностей объектов контроля и управления широкого профиля.

Практическая значимость. Результаты диссертационного исследования позволяют теоретически обосновать и обеспечить практическую реализацию совершенствования контроля состояния работоспособности распределенных систем и управления их функционированием на основе информационной поддержки, позволяющей повысить обоснованность, оперативность и эффективность принимаемых решений на основе компьютерных технологий. Одно из важнейших прикладных значений полученных результатов состоит в том, что они позволяют облегчить автоматизации процедур разработки и принятия решений при создании информационных систем контроля и управления, используемых в корпоративных распределенных системах, с повышенной работоспособностью и надежностью.

Предложенные методические рекомендации методы и модели апр оби-рованы и внедрены в практическую деятельность управленческих структур: центра управления полетами, НИИ Машиностроения, НПФ «Меридиан», холдинговую компанию «Ленинец», Канонерский судоремонтный завод, учебный процесс Санкт-Петербургского государственного университета водных коммуникаций и др.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих Международных и Всероссийских научно-технических конференциях и семинарах: Всероссийская научно-техническая и методическая конференция (март 1996, Санкт-Петербург, СПГУВК); Международные научно-технические конференции «Региональная информатика -96, 98,2000,2002,2004» (Санкг-Пегербург, СПИИРАН),

Международные научно-технические конференции «ТРАНСКОМ-96, 98, 2000, 2002, 2004» (Санкт-Петербург), научно-технические семинары Центра управления комитетами (1995-2004 гг., Москва); научно-технические семинары профессорско-преподавательского состава СПГУВК (1995-2004 гг. Санкт-Петербург); Международной научно-технической конференции «Информационные технологии в науке, технике и образовании» (ИНФОРМ-2004) (май 2004, Турция).

Публикации. По теме диссертации опубликованы две монографии, во-сем статей в журналах, рекомендованных ВАК РФ в общей сложности более тридцати печатных работ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения и списка литературы включает в себя 401 страницу текста, 59 рисунков и 12 таблиц.

Основные результаты. Гл. 5

1. Построена математическая модель функционирования трехмашин-ного вычислительного комплекса, работающего в режиме синхронизации и контроля. Обоснованна возможность организации работы вычислительного

4 . комплекса, состоящего из трех ЭВМ (одной основой и двух резервных), таким образом, что потери, связанны с организацией точек контроля, запаздыванием при получении результата или отсутствием последнего, будут сведены к минимуму.

2. Разработан статистический метод для оценки интенсивности откаI зов программного обеспечения, основанный на анализе групп ошибок тестируемого ПС. Обоснован выбор групп состоящей из пяти отказов (к = 5) в качестве оптимального варианта.

Преимущество. нового метода по сравнению с известными состоит в I I его относительной универсальности (он не требует четкой ориентации на какую либо конкретную модель надежности ПС).

3. Определены точечные и интервальные оценки неизвестных параметров модели надежности ПС Шумана, характеризующих уровень эффек тивцости тестирования и предполагаемое количество ошибок содержащихся в ПС в начале испытаний, в случае прогона двух и трех тестовых наборов данных. Получено уравнение для определения значений неизвестных параметров при прогоне к тестовых наборов. На основании полученных оценок параметров установлено, что при подборе равноэффективных тестов определить значение параметров не возможно.

4. На основании разработанного метода группировки отказов и метода наименьших квадратов получены точечные и интервальные оценки для параметров моделей надежности ПС Мусы и Гоэла. Результаты обработки на боров данных об отказах программного обеспечения моделирования функ-; ционирования технических средств летательных аппаратов показывают, что эмпирические данные об отказах лежат в девяностопроцентных доверительных интервалах, т.е. предложенные методы для определения значений оце

•I" нок неизвестных параметров позволяют получить модели, описывающие реальный процесс возникновения отказов ПС с уровнем достоверности не менее 0,9.

5. Сформулирован критерий завершенности испытаний, позволяющий ! определять момент окончания испытаний с уровнем риска а.

1 Показано что испытание ПС на надежность должны прекращаться не ранее момента времени Т0 (Гц --Ьтга! А) и при таком ? что

0 + 3-у/М[(Л(0 - Е1 (О)2 ] < А, I = 1,2 , где - оценка функции интенсивности отказов;

А - приемлемый уровень интенсивности отказов; I - время испытаний.

Применение данного критерия позволяет эффективно планировать | процесс создания ПС, тем самым уменьшая временные и материальные ¡за-I траты.

6. Разработаны алгоритмы практической реализации моделей надежности Мусы, Гоэла, Шумана, а так же критерии завершенности испытаний в виде ПС, автоматизирующего процесс исследования программного обеспечения на надежность. Описаны входные и выходные данные каждого из алгоритмов и предложена общая схема для создания ПС, исследующего надежность программного обеспечения, которая позволяет объединить различные модели и с помощью критерия Сйрнова - Колмагорова осуществлять выбор модели зависимости от особенности того или иного реального процесса возI

I никновения отказов. Такой подход позволяет строить модели реальных про» цессов с уровнем достоверности не менее 90 процентов.

7. Разработано методическое обеспечение показателей качества программного обеспечения и определения оптимальных режимов резервирования вычислительных комплексах повышенной надежности. I

Заключение 1. Осуществлен анализ распределенных информационных систем с рас' смотрением основных их свойств, особенностей функционирования, концепции корпоративной сети, как совокупности подсетей и предложена процедура предпроектного обследования предметной области для построения информационных систем контроля и управления, предполагающая. исследование синтеза ИСКУ с четким перечнем автоматизировано решаемых задач и представлением структуры распределенного комплекса. Для чего введена система определений, порядок построения терминологической модели и тех: нологическая информационная схема предпроектного исследования. I

При этом обобщены принципы построения корпоративных информа ' ' ционно-вычислительных сетей, построенные по технологии виртуальных локальных сетей с формальным описанием ее структуры. Приводятся математические модели для анализа и оценки характеристик взаимодействия клиентов и серверов в корпоративной сети.

2. Осуществлена структуризация распределенной системы управления на стадии проектирования по критерию работоспособности с введением математической модели для определения и анализа вероятностно-временных ха-: рактеристик оценки состояния сети с ее графовой интерпретацией. , I

Структурная декомпозиция распределенной системы позволила интерпретировать элементы модели сети в виде открытых стохастических сетей и описать ее состояние в виде матричной вероятностной модели.

Решена задача оптимизации структуры многофункциональной распределенной системы по критерию затрат транспортировки с изложением алгоритма решения и определением комплекса ограничений налагаемых на целевую функцию.

Сформулированы основные особенности обеспечения качества сервиса в открытых распределенных информационных системах и определены ос-| новные показатели и задачи обеспечения качества сервиса. Предложен адаптивный алгоритм для управляющего модуля сервера сети.

3. Рассмотрены основные управленческие методики в корпоративных информационных системах управлениях определением ключевых процессов и главных контуров управления с рекомендуемой конфигурацией сети с множественным доступом, а также формальным описанием процесса ее функционирования. Исследованы пространственно-распределенные динамические системы с позиции оценки и прогнозирования изменения их состояния во | времени. Для чего вводится критерии качества, учитывающие экспертные : оценки, и осуществляется разбиение сети на домены. Рассматриваемая мате: матическая модель для оценки качества объекта управления позволяет решать как задачи прогнозирования, так и задачи имитационного моделирования.

4. Показано преимущество технологии распределенного моделирования и выбрана базовая архитектура моделирования с основным перечнем и уровнем решаемых задач. Предложена схема организации информационного об; мена между пользователями распределенного моделирования и схема син

1 I хроНизации участников-пользователеи.

Предложены основные этапы создания событийно-ориентированных ! систем дискретного имитационного моделирования с использованием строго последовательных цепочек событий и последующей синхронизацией событий. Введены для формального описания процессы дискретно-имитационного моделирования стохастические матрицы переходных вероятностей и используются алгоритмы генерации случайных графов. ,

5. Осуществлен анализ состояния распределенных объектов на основе геоинформационного моделирования с применением параметрической и не-| ! | параметрической моделей с использованием обобщенного алгоритма, оцени

I вающего эмпирические функции распределения параметров состояния. При 1 этом предлагается обобщенная схема решения задачи классификации с построением системы математико-геоинформационного моделирования.

Предложены элементы геоинформационного моделирования распределенных подземных коммуникаций с разработкой: а) структуры геоинформационной модели; б) функциональной схемы информационной системы; в) общей структуры базы данных; г) структуры классификатора цифровой топографической и инженерно-технической информации и др.

6. На основе математических моделей, методов и информационных тех1 нологий, используемых для эффективного управления эксплуатацией терри-ториально-распределенных систем с применением мобильных средств обслуживания исследованы следующие задачи: определение оптимального количества мобильных средств обслуживания; оптимальное размещение компонентов распределенных средств обслуживания в системном пространстве, планирование процессов обслуживания; построение оптимальных маршрутов перемещения мобильных средств обслуживания и др.

При этом предложено алгоритмическое построение многопараметрине-| ских нелинейных математических моделей прогнозирования на основе стати! стической классификации и определение оптимальных параметров распределенных геотехнологических мероприятий, обеспечивающие максимальный технико-экономический эффект эксплуатации распределенных природных месторождений, с соответствующим программным обеспечением.

7. Обосновано разбиение информационных систем контроля и управления для энергообъектов территориально-распределенных систем на три под, системы: автоматизированные системы диспетчерского управления; автома-! газированные системы для коммерческого учета потребления электроэнер-| гии; регистраторы аварийной информации. Для оценивания работоспособно-| сти ИСКУ предложена диагностическая вероятностная математическая модель, позволяющая идентифицировать появляющиеся неисправности и определять работоспособность системы.

8. Предложена система, выполняющая поиск распределенной информации в корпоративных вычислительных системах с применением аппарата кластерного анализа и разработанным алгоритмом кластеризации документов, состоящий из двух этапов и восьми шагов, и использующий два типа за просов: краткие (предметные заголовки) и длинные (текстовые запросы). I

I .

Кроме, того дано решение задачи перераспределения информации в РИВС с помощью алгоритма размещения информации по узлам РИВС с учетом изменения рабочей нагрузки (пропорциональных изменениях, периодических изменениях, прогнозировании изменений).

При этом определены условия для реализации процесса маршрутизации передачи информации с выделение классов маршрутизации (статистическая, квазистатическая, централизованная, распределенная адаптивная).

I Представлена модель маршрутизации с выделением тривиальной, опереI жающей, быстрой и некорректной маршрутизацией. 9. Создано математическое обеспечение функционирования трехмашин-ного вычислительного комплекса, работающего в режиме синхронизации и контроля, включающие в себя: математическую модель функционирования комплекса; статистический метод для оценки интенсивности отказов программного обеспечения, основанный на анализе групп ошибок тестируемого программного средства; критерий завершенности испытаний, позволяющий определить момент окончания испытаний и планировать процесс создания программных средств.

Предложено методическое обеспечение определения показателей качеI ства программного обеспечения и определения оптимальных режимов резервирования.

10. На основании предложенного метода группировки отказов и метода наименьших квадратов получены точечные и интервальные оценки неизвестных параметров моделей надежности программных средств распределенных комплексов Шумана, Мусы и Гоэла. Результаты обработки наборов данных об отказах программного обеспечения моделирования функциониро вания технических средств, входящих в вычислительные комплексы, показывают, что эмпирические данные об отказах лежат в девяностопроцентных доI верительных интервалах.

Разработаны алгоритмы практической реализации моделей надежности Мусы, Гоэла, Шумана, а также вычисления критерия завершенности испытаний в виде программных средств, автоматизирующего процесс исследования программного обеспечения. Описаны входные и выходные данные каждого из алгоритмов и предложена общая схема для создания программных средств, которая позволяет объединить различные модели и с помощью критерия Смирнова-Колмогорова осуществлять выбор модели в зависимости от 1 особенностей того или иного реального процесса возникновения отказов.

V'M- I' ■ ¡M- i

I|> I ; i1 i !' i- Ii i íl ji • i ¡ I í

Iii: Si-Sí-, ill

Sh1 i -ii,

-f jj: ' N ((¡Iii ■Ii

I .) ¡r . í l;

• i i

I' f

I ! *' i1 : I; I I . :> I' i i 1 И- 1 «. I i.i' ií.l

I i í ! 11jt , I, I ' i i¡ > 'I

1. Чижова E.B. Проектирование прикладных информационных систем. // Телекоммуникации и новые информационные технологии. — Сб. ст.; М.: Тех-нич. Машиностроение, 1998. - С. 11-19

2. Прохоров И.В., Шелястина Е.В. Практические рекомендации по сбору первичной информации при проетировании АСУ // Промышленность АСУ и контроллеры, №10, 2000.

3. Дедекаев В.Е. Аналитическое описание обобщенной графовой модели телекоммуникационной системы связи // Сб. научн. трудов аспирантов СКГТУ: Владикавказ, 1999. С. 86-89.

4. Дедекаев В.Е. Аналитическая модель оценки вероятностно-временных характеристик телекоммуникационной сети // Сб. научн. трудов аспирантов СКГТУ: Владикавказ, 2000.

5. Володин В.М., Марьясин О.Ю., Листов В;А. Задачи управления двухуровневой динамической системой. // Труды МГУИЭ. Сб. статей аспирантов и студентов, Т. IV. М.: 1999.

6. Афанасьев В.Н., Постников А.И. Информационные технологии в управлении производством. М.: МИЭМ, 2003. 130 с.

7. Постников А.И. Концепция ERP и стандарты управления производством. М.: Изд-во ИМАШ РАН, 2000. 52 с.

8. Арекелян С.М., Демидов -КJB., Духанов A.B. и др. Моделирование телекоммуникационной системы с применением ГИС-технологий / Монография // Под редакцией Коровина А.Н. М.: MAC, 2001. - 112 с.

9. Духанов A.B. и др. Разработка системы прогноза мониторинга и анализа объектов недвижимости вузов Министерства образования // Индустрия образования: Сб. статей. Вып. 5,2002: — С. 155-160.

10. Демин И.В. Расчет загрузки оборудования корпоративной сети на базе VLAN. «Информационные, сетевые и телекоммуникационные технологии» Сб. научн. трудов. М.: МИЭМ, 2001. С. 193-196.

11. Волков Д.А. Доступ к базам данных посредством технологии WWW. Сб. «Имитационное моделирование и автоматизация программирования». -М.: Изд-во МГУ, 1997. С. 41-45.

12. Волков Д.А. Универсальный сервер Unis. «Открытые системы», № 11 -12,1999.-С. 17-20.

13. Крылов C.B. Язык HTML для написания WWW страниц. Нижний Новгород: Изд-во НГТУ, 1996. 88 с. 1

14. Григорьев Р.Н. Разработка методов минимизации сетевого трафика в ходе распределенного моделирования по стандартам HLA // Тезисы докладов

15. НТК студентов, аспирантов и молодых специалистов МИЭМ М. : МГИЭМ,2002.-С. 123-124.

16. Хамитов Р.З., Павлов C.B., Гвоздев В.Е. Система информационнойподдержки управления состоянием окружающей природной среды в Республике Башкорстан // Медицина труда и промышленная экология. 1997. №8. -С. 1-5.

17. Подходы к комплексной оценке загрязнения территории г. Уфы по данным дистанционного и контактного экологического мониторинга / Павлов C.B., Гвоздев В.Е., Курамшина Н.Г., Богманов В.Х. // Башкирский экологический вестник. 1999. №1(4).-С. 3-10.

18. Родионов A.C. Управление событиями в системах дискретного имитаiционного моделирования // Тр. ИВМ и МГ СО РАН. Сер. Системное моделиiрование. Новосибирск, 1998. - Вып. (5)23. - С. 143-160.

19. Родионов A.C. К вопросу автоматизации имитации сетей интегрального обслуживания // Тр. ВЦ СО РАН. Сер. Информатика. Новосибирск, 1995.4'-Вып 2. — С. 13-19.

20. Молчан С.Н. Об одном подходе к моделированию случайных процессов с заданными характеристиками // Моделирование вычислительных сис1.тем и процессов. Пермь, 1986. — С. 59-66.i I

21. Моисеев B.C., Комаров Ю.Л., Зайдуллин С.С., Рахматуллин А.И; Выбор уровня специализации машины ремонта и технического обслеживания электронного оборудования, -т Казань: Вестник КГТУ им. А.Н. Туполева, 2000, №3.-С. 36-39.

22. Моисеев B.C., Зайдуллин С.С. Задачи автоматизации проектирования мобильных комплексов, предназначенных для испытаний и технического обслуживания изделий авиационной техники // Изв. вузов. Авиационная техника, 2000, №3 С. 52-56.

23. Белозеров А.Е. Геоинформационная система ПЛАСТ. // Материалы Второго Международного симпозиума «Наука и технология углеводородных дисперсных систем». Уфа: Изд; «Реактив», 2000. — С. 229-231.

24. Портнов Е.М, Методика оценки качества информационно-вычислительных комплексов для АСУ распределенными энергообъектами // Оборонный комплекс научно-техническому прогрессу России: Междунар. научн.-технич. журнал / ВИМИ. - М.: 2002. - №3. - С. 81-85.

25. Портнов Е.М. Интегрированный информационно-вычислительный комплекс с кластерной архитектурой для АСУ сложных производств // Оборонный комплекс научно-техническому прогрессу России: Межотраслевой научн.-технич. журнал / В ИМИ- М.: 2001. - №3 - С. 41-44.

26. Морохин Д.В., Костромина Н.В. Структура системы подготовки документов // Труды V Международной конференции по информационным сетям и системам. ГУТ - Санкт-Петербург, 1998. - С. 375-379.

27. Морохин Д.В., Костромина Н.В: Организация локальной системы поиска документов // Тезисы докладов ежегодной НТК студентов и асприантов вузов России.-М.: МЭИ, 1999.— С. 311-312.

28. Соломатин Н.М., Сонин Ä.H., Гудзенко Д.Ю. Семантические аспекты технологий баз данных и знаний //Вестник МГТУ. Сер. Приборостроение. -2000.-№1.-С. 29-36.

29. Королев Д.Г. Методы ускорения процедуры маршрутизации пакетов сообщений в телекоммуникационных сетях // Вестник Рязанской государственной радиотехнической академии. 2000. - вып. 7.

30. Королев Д.Г. Вычислительные сети: типы, топология, сетевые устройства: Учебное пособие. — Рязань: Рязанский фак-т Московского института МВД России: 2000.- 112 с. 1

31. Марко Д.Ю., МакГоен К. Методология структурного анализа и проектирования. М.: Метатехнология, 1992. - 239с.

32. Методология IDEF0. Функциональное моделирование. М.: Метатехнология, 1993. - 117с.4'

33. Рыков A.C. Методы системного анализа: многокритериальная и нечеткая оптимизация, моделирование и экспертные оценки. — М.: Экономика, 1999.-191с.

34. Вихров Н.М., Гаскаров Д.В., Грищенко A.A., Шнуренко A.A. Управление и оптимизация производственно-технологических процессов. СПб.: Энергоатомиздат. Санкт-Петербургское отделение, 1995 .-301с.

35. Транспортные системы: моделирование и управление// Бутов A.C.,i

36. Гаскаров В.Д., Шнуренко A.A. Информационное обеспечение управления судоремнотным производством. СПб.: Судостроение, 2000. - 340с.

37. Францев Р.Э., Гаскаров,В.Д. Автоматизированные системы управления. Учебное пособие. СПб.: СПГУВК, 2003. - 136с.

38. Бендерская E.H., Колесников Д.Н., Пахомова В.И. Функциональная диагностика систем управления. Учебное пособие. — СПб.: СПГТУ, 2000. — 143 с.

39. Варжапетян А.Г., Глущенко В.В. Системы управления: исследование и компьютерное проектирование. Учебное пособие. — М.: Вузовская книга, 2000.-143с.

40. Зубарев Ю.Я., Гаскаров В.Д., Удалой В.А., Зубарев В.Ю. Планировацие вычислительного эксперимента в электроэнергетике. СПб.: Энкршатомиз-дат. СанктОПетербургское отделение, 2000. — 328с.

41. Бендерская E.H., Колесников Д.Н., Пахомова В.Н., Сиднев А.Г., Тихонов Н. Д. Системный анализ и принятие решений. Учебное пособие. Под ред. д.т.н. Д.Н. Колесникова. СПб;: СПГТУ, 1999. - 205с.

42. Маликов А.Г. Теоретические основы автоматизированного управления. М.: Высшая школа, 1994. — 169с.

43. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. М.: Высшая школа, 1985.-271с.

44. Авижиенис А. ТИИЭР. - 1978. - т.66. - №10.

45. Бондарь Ю.В., Карась В.М. Организация оптимального поиска и устранения пропущенных ошибок в условиях сбоев ЭВМ // Автоматика и телемеханика. -1982 .-№3.-с.135 140.

46. Бондарь Ю.В., Сафонов И.В. Об одном методе оптимального использования алгоритмической избыточности // Автоматика и вычислительная техника. 1975.-№3.-с.26-29.

47. Гнеденко Б.В., Беляев Ю.К., Соловьёв А.Д. Математические методы вJтеории надёжности.- М. :Наука, 1965.

48. Гнеденко Б.В., Ушаков И.А. Современная теория надёжности: состояние, проблемы, перспективы. Надёжность и контроль качества. - 1989.- №1.л'с.6-22.

49. Заренин Ю.Г. и др. Надёжность и эффективность АСУ.- К.» Техника. -1975.- 368 с.

50. Зубов В.И. Математическая теория надежности систем массового обслуживания. М.: Энергия, 1966.

51. Ихара X. Отказоустойчивая вычислительная система с тремя вычислительными машинами. ТИИЭР.- 1978. - №10.- с.66-68.

52. Карась В.М. О повышении устойчивости вычислительных процессов к сбоям ЭВМ,- К.: Знание, УССР, 1980.

53. Климов Г.П. Стохастические системы обслуживания. М.: Наука, 1966.

54. Коваленко И.Н., Стойкова Л.С. О производительности системы и времени решения задачи при случайных отказах и периодическом запоминанииj результатов. Кибернетика. - 1974.-№5.- с.73-75.г j i

55. Козлик Г.А, Бондарь Ю.В., Кириллов И.А. Оптимизация обработкиIинформации в системах управления. Киев.: Техника, 1989.

56. Козлик Г.А, Карась В.М., Кириллов И.А. Определение оптимального числа контрольных точек программы. УСиМ. 1990- №2.- с.45-49.

57. Техническая кибирнетика. -197Г.-№4.

58. Креденцер Б.П, Яценко В.П. Математическая модель для оценки характера отказов приборов и систедо управления. В сб.: Надёжность промышленной автоматики. Киев. Знание. 1971.

59. Креденцер Б.П. Прогнозирование надёжности систем с временной избыточностью. Киев.: Наукова думка, 1978, 237с.j 86. Левин А.А, Пасько Н.Н. Расчёт производительности автоматическихt ¡ линий. Станки и инструменты. - 1969.- №8.и'

60. Леонтьев Л.П. Надёжность технических систем. Рига: Зинатне, 1969. ' 88. Лонгботтом Р. Надёжность вычислительных систем. - М.: Энергоиздат, ' 1985.

61. Макаров Ю.М. Некоторые оценки надежности систем с временной избыточностью.- Надёжность и контроль качества. 1987.- №2.

62. Мамзелев И.А., Русаков М.Ю. и др. Отказоустойчевые вычислительные системы. Зарубежная радиоэлектроника. -1983,- №11. с.3-28.

63. Назаров C.B., Квасов А.И. Организация взаимодействия ЕС ЭВМ в двухмашинном комплексе с резервированием основных функций. АиВТ.ii I 1989.-№ 1 .-с.80-89.i, ! ' •

64. Панфилов И.В., Половко А.И. Вычислительные системы. М.: Сов. радио, 1980, С.304.

65. Пославский О.Ф. Методические вопросы разработки и оценки ЗИП.-М.: Знание, 1969.

66. Рудешсо Ю.Н., Ушаков И.А. Надёжность систем энергетики. М.: Нау-: ; ка, 1986.-1. ■ i; ¡il1

67. Селезнёв И.П. Принципы построения трёхканальных резервированных микропроцессорных управляющих систем. Электрон, техн. - Сер. 10.- 1990.-№6. с.3-8.

68. Черкесов Г.Н. Влияние резерва времени на работоспособность восстанавливаемых систем. Вып. 1,- М.- Энергия, 1967.

69. Черкесов Г.Н. Надёжность технических систем с временной избыточностью. М. 1974.98: Черкесов Г.Н. Работоспособность восстанавливаемых систем. Известия ЛЭТИ им. В.И. Ульянова (Ленина).-1966.- вып. 56.- ч.1.

70. Широков A.M. Надёжность радиоэлектронных устройств. М.: Высшая школа.

71. ЮО.Шишонок Н.А., Репкин В.Ф., Барвинский Л.Л. Основы теории надёж4'ности. -М.: Сов. радио, 1964.

72. Щербаков О.В. К оценке количества потерянных требований из-за ненадёжности обслуживающих приборов. Автоматика и телемеханика. -1965.- Т.26.- №10.

73. Хетагуров Я. А. Мультипроцессорные вычислительные системы. Под ред.-М.:1971.

74. Avizienis А. IEEE Trans.- 1980.- v.C-29.-№l 1.

75. Barlow R., Hunter L. Mathematical model for system reliab, The Sylvanic Technologist- 1960. v. -13. -№ 1-2105.Bedry M.D.- Idid.

76. Borgesson B.R., Freitas R.F.- IEEE Trans.- 1975. v. C-24.- №5.

77. Bouricius W.G.- in: Proc. 24th ACM National Conf.- N. Y. 1969.

78. Draper N.R., Smith H. Applied Regression Analysis. New York: Wiley, 1981, p.70.

79. Gerhart S., Yelowitz L. Observations of fallibility in applications of modern programming methodologies. IEEE, Trans. Software Eng.- vol.SE-2.- p.p. 195-207.-May, 1976.

80. Glass R. ACM Software Eng. Notices.- 1980. vol. 5. - №2.

81. Goel A.L. A Guidebook for Software Reliability Assessment. Rep. RADC.- TR-83-176.-Aug., 1983.

82. Goel A.L. A Markoivian Model for Reliability and other Performance Measures of Software Systems. Proc. Nat. Сотр. Conf.- New York. - vol.48.- 1979.

83. Goel A.L., Okumoto K. An Analysis of Recurrent Software failures in a Real-Time Control System. Proc. ACM Annu. Tech. Conf. ACM. - Washington,DC.- 1978.-p.p.496-500.

84. Jelinski Z., Moranda P.B. Applications of a Probably-Based Model to a Code Reading Experiment. Proc. IEEE Symp. on Computer Software Reliability. April 30-May 2. -1973. p.78.

85. Kawada Yasuhiro Компьютерная система управления ориентацией космического корабля. J. Inst. Electron., Inform, and Commun. Eng.- 1990. - v.-73.-Nel l.-p.p.l215-1221.

86. Littlewood B. Theories of Software Reliability. How Good are They and How Can They be improved. IEEE Trans, on Software Eng.- v.SE-6.- p.p.489-500.- 1980.

87. Littlewood B. A Bayesian Reliability Growth Model for Computer Software.- Appl. Statist.-v.22.- 1973.

88. Littlewood B. Software Reliability Growth: A Model for Fault-Removal in Computer Programs and Hardware Design. IEEE Trans. Reliab.- v.R-30.-p.p.313-320.-0ct. 1981.j"

89. Losq J. IEEE Trans.- 1976.- v.C-25.- N>6.

90. Mathur P.P., Avizienis A. AFIPS Conf. Proc., SJCC, 1970, v.36.

91. Mills H.D. On the Statistical Validation of the Computer Programs. IBM Federal Syst. Div.- Rep.72-6015. 1972.

92. Moranda P.B. Predictions of Software Reliability During Debugging, ini

93. Proc. Annu. Rel. Maintain. Symp. Washington DC-Jan. 1975. -p.p.327-332. 125. Musa J.D. A Theory of Software Reliability and Its Application. IEEE

94. Reynolds J. The Craft of Programming. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall.-1981.

95. Schick G.I., Wolverton R.W. An Analysis of Computing Software Reliability Models. IEEE Trans. Software Eng.-v.SE-4.-p.p. 104-120.- 1978.

96. Schlichting R.D., Schneider F.B.- TR 80-446. Cornell Univ. 1980. 132.Shen K., Xie M. On the Increase of System Reliability by Parallel Redunt1 dancy. IEEE Trans, on Reliab.- v.39.- 1990.- JV°5.

97. Shooman M.L. Probabilistic Models for Software Reliability Prediction. Staitistical Computer Performance Evaluation, W. Freiberger, Ed. New York: Academic, 1972,p.p.485-502.

98. Smith W.L. Regenerative Stochastic Processes. Proc. Roy. Soc., Ser. A,i1 1955, v.232.i 7

99. Takacs L. Occupation time problems in the Theory of Quenes.- Operation | Res.- 1964.-v.l,2.-№5.• I 136. Takacs L. On Certain Sojourn Time Problems in the Theory of Stochastici Processes. Acta Mathem. Acad. Sci. Hungar.- 1957.- v.8 - JVM-2.1.;

100. Von Neumann J. In: Automata Studies/Ed, by C.E. Shannon and J. Me!1.larty, Princeton, New Jersey. 1956.

101. Липаев В.В. Качество программного обеспечения М.: «Финансы и статистика», 1983. - 263 с.

102. Липаев В.В. Надежность программного обеспечения АСУ, «Энерго-атомиздат», 1981,- 240 с.

103. МО.Липаев В.В. Проектирование программных средств. Уч. пособие для вузов.-М.: «Высшая школа», 1990. 303 с.

104. Липаев В.В. Тестирование программ. М : «Радио и связь», 1986. -295с.

105. Бурков В.Н., Новиков Д А. Как управлять проектами; М.: СИНТЕГ ГЕО, 1997.

106. Бурков В.Н: и др. Теория активных систем и совершенствование хозяйственного механизма. М;: Наука, 1984.

107. Бурков В.Н:, Ириков В.А. Модели и методы управления организационными системами. М.: Наука, 1994.

108. Бурков В.Н., Грацианский Е.В., Дзюбко С.И., Щепкин A.B. Методы и механизмы управления безопасностью. Изд. СИНТЕГ-ГЕО, Москва, 2001г.