автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Разработка методов оптимизации размещения данных во внешней памяти автоматизированных систем

ВВЕДЕНИЕ.*

Глава: I. АНАЛИЗ СПОСОБОВ ОРГАНИЗАЦИИ ДАННЫХ В АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМАХ /на примере САПР/., II

1.1. САПР и их информационное обеспечение.II

1.1.1. Основные методы организации данных: в САПР.

1.1.2. Централизация данных в ШО САПР'.

1.2. Способы хранения данных, в ПИО.

1.2.1. Подсистема информационного обеспечения.

1.2.2. Отображение модели данных в памяти ВС.25>

1.2.3. Организация файлов данных в памяти ВС.

1.3. Основные направления работ: в области оптимизации- размещения данных, в памяти ВС.

1.4. Постановка; задачи исследования.35'

Выводы по главе I.

ГЛАВА 2. ОРГАНИЗАЦИЯ ДАННЫХ В ВЗУ.

2.1. Временные характеристики процесса обмена данными.

2.2. Аналитические выражения времени доступа к данным.ВЗУ.

2.3. Анализ временных характеристик, решения информационно-поисковых задач.46'

2.4. Организация информационного обеспечения автоматизированных: систем.

2.5. Модель организации и размещения данных в памяти ВС.

2.6. Представление организации набора файлов в памяти системы в виде адресной матрицы.

2.7. Математическая формулировка задачи выбора оптимального размещения файлов. 6©

2.8. Задача выбора оптимального размещения файлов с учетом их объемов занимаемых на носителе.

Выводы по главе 2.

ГЛАВА 3. МЕТОЛЫ РЕШЕНИЯ ЗАДАЛИ ОПТИМИЗАЦИИ РАЗМЕЩЕНИЯ

ФАЙЛОВ В ПАМЯТИ.

3.1. Процедура сокращения числа переборов допустимых решений.

3.2. Приближенный метод решения задачи оптимизации размещения файлов в памяти.

3.2.1. Теоретические основы приближенного алгоритма 86'

3.2.2. Определение выражения целевой функции для приближенного метода.

3.3. Примеры решения задачи, оптимального размещения информационных файлов в памяти ПИО.

3.3.Г. Прямое решение задачи- оптимизации размещения файлов в памяти системы. 3.3.2. Решение задачи оптимизации размещения файлов в памяти сисиемы посредством минимизации целевой. функции на множестве адресных матриц. 95.:

3.3.3. Решение задачи оптимизации размещения файлов на магнитных, дисках с учетом их физических объемов.

3.4. Декомпозиция задачи оптимизации.

Выводы по главе 3.

ГЛАВА 4. АЛГОРИТМЫ МЕТОДОВ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ОПТИМИЗАЦИИ

РАЗМЕЩЕНИЯ ФАЙЛОВ И ИХ РЕАЛИЗАЦИЯ. III

4.1. Алгоритм сокращенного перебора дерева решений III

4.2. Алгоритм приближенного метода решения задачи оптимизации.

4.2.1. Решение задачи оптимизации размещения множества файлов в памяти системы по отношению к определенному множеству запросов с помощью приближенного алгоритма

4.3. Реализация информационного обеспечения САПР

4.4. Программа для получения временных характеристик ответа системы

4.5. Машинная реализация алгоритмов решения задачи оптимизации размещения файлов в ВЗУ и сравнительные характеристики

Выводы по главе

Широкое использование средств вычислительной техники /ВТ/ в различных областях народного хозяйства СССР, а также Польской Народной Республики, приводит к постановке задачи о наиболее эффективном их использовании. Разработка и функционирование различных автоматизированных систем, управления /АСУ/ и систем автоматизированного проектирования /САПР/, использующих в качестве своего информационного обеспечения концепцию базы данных: /БД/, требует сбора, обработки и хранения больших объемов данных.

Вопросы, связанные с эффективностью вычислительных процессов, возникают и решаются на уровне проектирования и функционирования автоматизированной системы [[1,2.]. При решении ; задачи выбора носителей и исследовании работы памяти вычислительных систем среди проблем хранения и поиска данных важную, роль играют проблемы, связанные с разработкой методов эффективного использования и организации, внешней памяти, в основном памяти с непосредственным доступом. Такие задачи особенно важны в том случае, когда имеются ограничения на объем занимаемой памяти и временные характеристики доступа к. данным. Для фиксированных временных параметров реальных: внешних .запоминающих устройств /ВЗУ/, существует возможность оптимизации; временных характеристик системы /минимизации среднего времени ответа на определенный набор, запросов/, при условии сохранения исходного объема памяти, посредством оптимального размещения данных: или файлов данных в ВЗУ. ;

Такая задача выступает при проектировании АСУ, САПЕ и других автоматизированных систем, а также при решении вопроса о повышении эффективности функционирования /производительности/ уже существующих вычислительных систем /ВС/. Таким образом, разработка размещения данных во внешней памяти электронных вычислительных машин /ЭВМ/ и анализ их эффективности являются актуальной задачей.

Элементами файлов являются определенные наборы данных /записи/ построенные согласно требованиям, наложенным на задачи, которые обрабатывают эти данные. Обычно запросы на данные относятся не только к одному файлу, а заключаются в извлечении данных из нескольких файлов. Реализация таких запросов характеризуется относительно большим временем доступа к данным, т.к. необходим доступ к нескольким файлам, расположенным в различных областях памяти произвольным образом.

Задачи минимизации времени доступа решаются различными способами, включая способы оцределения оптимального размещения файлов и записей в файлах для рассматриваемого набора запросов. Определение размещения файлов, независимо от вида запоминающего устройства /ЗУ/ /магнитная лента или магнитный диск/, заключается в определении порядка размещения файлов в ЗУ.

Оптимальным размещением /организацией/ файлов в памяти ЗУ была бы такая организация, в которой файлы,.к которым обращается запрос, были бы записаны непосредственно друг за другом, т.к. в этом случае время, необходимое для передвижения магнитной головки или перемотки ленты от одного файла к другому, является ^минимальным. Семейства таких размещений файлов обладают свойством линейности относительно структуры запросов. Однако, это свойство для реальных файлов ШЮ и. структур запросов практически не существует, и можно только говорить о некотором приближении семейства файлов к линейному. Получение линейной организации семейства файлов, относительно определенного конечного множества структур запросов, возможно путем введения некоторых повторений файлов /дублирования/, однако это значительно увеличивает избыточность БД. Применение этого метода обусловливается; высокими требованиями к времени доступа к данным. При ограничениях на общий объем памяти, занимаемой БД, и на время доступа к данным, по определенному набору запросов, наилучшие результаты соответствуют получению такой организации файлов в памяти, которая бы приближалась к линейной, для рассматриваемого множества запросов.

Сложность и разнообразие аппаратурных и программных средств, необходимость описания и анализа процессов функционирования памяти при различных условиях детализации структуры, памяти и запросов, обясняет то обстаятельство, что даже при существовании многих работ посвященных решению теоретических и практических задач []з * 19 „ оптимальной организации информации в памяти ВС, исследование этой проблемы далеко от завершения.

Предметом рассмотрения в данной диссертационной работе являются теоретические проблемы основ организации и размещения информационных файлов в памяти ВС, а также практическое их применение с целью эффективного использования памяти при организации подсистем информационного обеспечения /ПИОД Под памятью, в данной работе, будем понимать неоднородную, относительно времени доступа, внешнюю память /ВЗУ/.

Целью настоящей работы является разработка методов оптимизации . организации и размещения информационных файлов в памяти ВС по критерию минимизации среднего времени ответа на определенное множество запросов, а также разработка эффективного метода для практического решения задачи нахождения оптимального размещения файлов в памяти ВС.

Для определения и разработки математической модели и обобщенных показателей качества размещения файлов используется аппарат теории систем, теории множеств и функциональных отношений, аппарат теории вероятности, а при решении задач оптимизации применяется теория и методы математического программирования. Полученные аналитические результаты проверяются экспериментальным путем.

Научная новизна работы состоит в :создании методики определения количественных характеристик оценки оптимальности различных размещений файлов в памяти, для определенного множества запросов, по критерию минимизации среднего времени ответа, и ее распространения на различные типы ВЗУ, для которых время доступа к информации зависит от места ее физического расположения на носителе; получении аналитических соотношений, которые позволяют определить количественные показатели оптимальности различных, размещений файлов в памяти по отношению к множеству запросов; получении аналитического выражения для определения оптимального размещения файлов в памяти по критерию минимизации среднего времени ответа на множество запросов.

Теоретическая и практическая ценность работы состоит в том, что по предложенной в работе методике и.методам аналитического расчета характеристик оптимальности размещения файлов в .памяти, разработчики ШО могут обоснованно выбрать оптимальное их размещение по критерию минимизации времени ответа на набор запросов.

Разработанные методы оптимизации размещения файлов в памяти ВС пригодны при проектировании физической структуры.размещения файлов в ВЗУ, а также при определении оптимального перераспределения файлов в памяти для решения задач повышения эффективности работы уже созданных ПИО по критерию быстродействия обмена данными.

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографии и приложений.

7. Основные результаты работы использованы для определения оптимального размещения файлов ПИО САПР-НЭУ, что позволило улучшить временные характеристики обслуживания запросов к ПИО и сократить общее время выполнения программ системы на 10%,

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Анализ организации вычислительного процесса и способов организации данных в ШО автоматизированных систем показывает, что одним из недостаточно использованных направлений повышения эффективности функционирования ВС является сокращение времени обслуживания запросов к ПИО посредством оптимизации размещения файлов во внешней памяти системы.

2. В работе предложены показатели /меры/ организации множества файлов, средняя длина и средняя плотность, которые позволяют для разных типов ВЗУ, для которых время доступа зависит от места их физического расположения на носителе, оценить качество размещения данных на физическом носителе.

3. Предложена формальная теоретико-множественная модель организации множества файлов во внешней памяти, отличающаяся от известных моделей тем, что учитывает физические объемы файлов и однозначно описывает процесс доступа к файлам посредством однозначной структуры запросов и вероятностей их поступления.

4. Разработана математическая модель оптимизации размещения множества файлов в ВЗУ для определенного множества запросов, позволяющая учитывать как вероятностные меры поступления запросов и их структуру, так и физические объемы размещаемых файлов. Особенностью является то, что она отражает основное свойство каждого размещения - среднюю длину организации запросов на этом размещении.

5. Разработаны методы /точный и приближенный/ решения задачи оптимизации размещения множества файлов в ВЗУ по критерию минимизации среднего времени ответа на множество запросов, отличающиеся от известных тем, что они сведены к задаче минимизации нелинейного функционала с линейными ограничениями, на определенном множестве матриц отражающих различные размещения файлов.

6. Разработаны алгоритмы и программы решения задачи оптимизации, позволяющие определить оптимальные или близкие к оптимальному /с точностью до / размещения файлов в ВЗУ согласно критерию минимизации среднего времени ответа на набор запросов. Получены результаты решения задачи оптимизации, характеристики и параметры работы алгоритмов, сравнительные оценки которых показывают, что приближенный метод решения задачи оптимизации размещения файлов в памяти ВС является более эффективным, чем известные, по критериям трдоемкости и времени решения, а по критерии точности получаемых решений является сравнимым с известными.

1. Брейер M. Автоматизация проектирования вычислительных систем. Языки, моделирование и базы данных./Пер. с англ.-М.: Мир, 1979,-463 с.

2. Драммонд М. Методы оценки и измерений дискретных вычислительных систем.-М.: Мир, 1977,-382 с.

3. Авен О.И., Коган Я.А. Управление вычислительными процессами в ЭВМ.- М.; Энергия, 1978,-240 с.

4. Гурин H.H. и др. Исседование взаимодействия операционной системы с запоминающими устройствами на магнитных дисках.-Автоматика и телемеханика, 1974, & 2, с. 152-162.

5. Кирпичников В.М., Руденко А.П. Алгоритм размещения файлов во внешних запоминающих устройствах.- Управляющие системы и машины, 1977, № 5, с. 46-50.

6. Ghosh S. Consecutive storage of relevât with redundancy.-Comm. of the ACM, 1975, vol. 18, no. 8, p. 464-471.

7. Gdrski J. Organizacja pamiçci dla efektyvmego wyszukiwania informacji.- Warszavm, P?/N, 1977, 96 s.

8. Ghosh S. File organisation. The consecutive retrieval, property.- Comm. of the ACM, 1972, vol. 15, no. 9, p. 802-808.

9. Авен О.Й., Гурин H.H., Коган Я.А. Оценка качества и оптимизации вычислительных систем.- М.: Наука, 1982,-464 с.

10. Grossman D. , Silverman К. Placement of records on a secondary device to minimize access time.- Comm. of the ACM, 1973, vol. 20, no. J, p. 423- 438.

11. Ramamathy C.V. Aranging frequecy depend data on sequential memories.- Proc. APIPS, 1971, vol. 38, p. 164-172.

12. Бродкин A.M. и др. Оптимизация размещения информационных массивов на магнитном диске.- Автоматика и телемеханика, J& 10, 1977, с. 149-159.

13. Ciok А. ПуЬгапе problemy minimizacji czasu odpov/iedzi w proce-sach v/yszukiwania informacji.- Prace IPI PAN, 1979,nr 361, 46s.

14. Гурин H.H. Оптимизация размещения блоков информациина магнитном диске с подвижными головками.- Автоматика и телемеханика, № 12, 1978, с. I43-I5I.

15. Глушков В.М., Капитонова Ю.В., Летичевский А.А. О применении метода формализованных технических заданий к проектированию программ обработки структур данных.- Программирование, 1978, 16, с. 31-43.

16. Григориенко В.П., Саан Ю.П., Сотникова Н.С, Опыт применения системы ПРИЗ-32 при построении пакетов прикладных црограмм, САПР.- Программирование, 1979, I, с. 73-79.

17. Жинтелис Г.Б., Карчяускас Э.К. К вопросу разработки структуры программного обеспечения автоматизированного проектирования с многократными модификациями.- Программирование, 1979, JU, с. 79-85.

18. Додонов С.Б. Система автоматизированного проектированияв машиностроении /САПР-М/.- Управляющие системы и машины, 1979, №-1, с. 73-76.

19. Choromatiski Р. Komputer ov/a analiza nizav/odnosci i jej v/yko-rzstanie w projektov/eniu sprz§tu.- Yíarszawa, Post^py radióte chniki, 1981, Nr 105, s. 43-50.

20. Мартин Дж. Организация баз данных в вычислительных системах /Пер. с англ. под ред. A.A. Шёрса.- М.; Мир, 1978.-616 с.

21. Дейт К. Введение в системы баз данных /Пер. с англ.- М.; Наука, 1980,-464 с.

22. Соколов Б.П. Опыт внедрения и основные проблемы создания САПР в Машиностроительных отраслях.- В кн.: Автоматизация проектных и конструкторских работ, Материалы Всесоюзной конференции. М.; 1979, с. 94-96.

23. Kierzkowski Z. Organizaeja i synteza oprogramowania baz danych w systemach komputerov/ego vrspomagania pro jektowania. Mater-ialy I Krajowej Konferencji "Nowoczesne me tody projekt ov/ania" Walbrzych, 1980, cz. I, s. 167-180.

24. Фатеев A.E., Ройтман А.И., Фатеева Т.П. Прикладные программы в системе математического обеспечения ЕС ЭВМ.- М.: Статистика, 1976.-184 с.

25. Невежин В.П. Структура и функции информационной системыв САПР-ЗУ.: В сб. Системы автоматизированного проектирования.- м.; МЭИ, вып. 419, с. 48-51.

26. Choromanski P. Algorytm zmniejszenia rozwleklosci .przedstawie-nia danych. z v/ykorzystaniem klasyfikacyjnych diagramów. \Tar-szawa, T7CSRN, 1978, s. 49-52.

27. Основы построения больших информационно-вычислительных сетей /Под общ. ред. Жимерина Д.Е, Максименко В.И.- М.; Статистика, 1976,-298 с.

28. Rozproszone przetwarzanie.- Eur ope j ski program badawczy Diebolda.-ïïarszawa, OBRI, Nr 102, 191 s.

29. Зингер И.С., Кулик B.C. Обеспечение достоверности данных в автоматизированных системах управления производством.-М.; Наука, 1974,-136 с.

30. Банки данных: и информационно-поисковые системы.- Сб. статей /АН УССР, Научный отчет по пробл. "Кибернетики"; Йн-т кибернетики, Отв. ред. Стогний A.A.- Киев, ИК, 1979,-143 с.

31. Вопросы проектирования баз данных сложной логической структуры: Сб. статней /АН УССР, Науч. совет по пробл. "Кибернетики", Ин-т кибернетики, Отв. ред. Стогний A.A.- Киев, Ж, 1980 .-61 с.

32. Автоматизация процессов управления и обработки информации.: Сб. науч. Трудов ВНИИ электромашиностроение /Под ред. Короткова C.B.- Л.; ВНИИ Электромаш, I978.-I95 с.

33. Bazewicz M. ïïilodostçpne systemy informatyczne.- Warszawa, PWN, 1977 .-482 s.

34. Ryznar Z. Metodyka strukturalnego projektowania systemov; inf ormatycznych. Warszav/a, Biuletyn MERA, '¡978, Nr 2, s. ¿1-8-62.

35. Плеханов A.A., Беляев А.П. Система интеграции и обработки данных СИОД I, СИОД 2.- М.; Статистика, 1977,-324 с.

36. System zarz^dzania bazq danych RODAN /Ггаса zbiorovra.-Warszawa, OBRI, 1978.- 112 s.

37. Projektowanie systemów informatycznych vi oparciu o bazq danych viß DMS-2 /Praca zbiorowa.- Poznan, TNOiK, 1975.-276 s.46;. 770 TOTAL Data Base Mahagement System Reference Manual. USA: VARIAN, 1975.-343 p.

38. Kozlowski Z. DMS-2 System zarz^dzania baz% danych.-W-wa, 36

39. IBM BOMB. Y/arszawa, OBRI, 1974.-678 s.

40. Jones J. Ch. Metody projektowania.- Warszawa, T7NT, 1977.-431 s.

41. Афанасьев B.H., Эланская JI.B. Функциональная структура математического обеспечения рассматриваемого автоматизированного банка данных.: В сб. Информационные системы с базами данных.- Киев, ИК, 1976,-94 с.

42. Дудкина JI.H. и др. Система управления базой данных в АБД. В сб., Алгоритмы и организация решения экономических задач.,вып. 8.- М.: Статистика, 1976.-103 с.

43. Петров Е.А., Волосков Н.И. К вопросу о формах хранения данных в автоматизированном банке данных.;В сб., Вопросы создания автоматизированных систем обработки данных.- М.: 1975, с. 48-56.

44. Димитраки П.Н. Банки данных автоматизированных систем.-Кишинев, Карта молдовеняскэ, 1979.-151 с.

45. Шомье Ж. Банки данных. Использование электронной вычислительной техники. /Пер. с франц. под ред. Б.А.Щукина.- М.: Энергоиздат, I98I.-72 с.

46. Юрин О.Н. Единая система автоматизации проектирования ЭВМ.м.; Сов. радио, 1976,-176. с.

47. Глушков В.М., Капитонова Ю.В., Летичевский A.A. Автоматизация проектирования вычислительных машин.- Киев, Наукова думка, 1975,-232 с.

48. Башмаков И.А., Гайфулин Э.Ш., Климов В.Е. Некоторые проблемы организации и применения систем автоматизированного проектирования.- М.; Труды МЭИ, вып. 349, 1977, с. 5-14.

49. РАДИОЭЛЕКТРОНИКА в 1975 году. Обзор по материалам иностранной печати.- т.1У, М.; НИИЗИР, 1976,-100 с.

50. Yiolpe М. Zintegrowany System Automatyzacji Projektowania-SAPRO-ICESGENESYS.- Y/arszawa, Arkady, 1977.-23S s.

51. Альянах H.H. Внешние запоминающие устройства ЕС ЭВМ.- М.; Сов. радио, 1979,-208 с.

52. Введение в запоминающие устройства прямого доступа и методы организации данных. /Пер. с англ. под ред. Г.К. Столярова/.-м.: Статистика, 1974,-127 с.

53. Шигин А.Г., Дерюгин A.A. Цифровые вычислительные машины.-м.; Энергия, 1975,-635 с.

54. Кнут Д.Е. Искусство программирования, Т.З.- М.; Мир, 1977.844 с.

55. Королев Л.Н. Структура ЭВМ и их математическое обеспечение.-М.; Наука, 1978.-351 с.

56. Бауэр Ф., Гооз Г. Информатика.-М.: Мир, 1976.-484 с.

57. Лефковиц Д. Структура информационных массивов оперативных систем.- М.: Энергия, 1973,-208 с.

58. Lipski W« Kombinatoryezne aspekty teorii wyszukiwania informacji.- Warszawa, P77N, 1975.-50 s.

59. Овсянникова M.P. Исследование и способ отображения реляционной модели данных на памяти вычислительной системы.: Диссертация на соиск. ученой степени к.т.н. М.; МЭИ, 1980,230 с.

60. Stevens D. System evaluation on CDC 6600.- Proc. ifIP Congress, 1968, p. 1-570. Graham К.Ы., Clancy G. J. , De Vabey D.B. A software design and evaluation system.- Proc. ACM/SIGOPS Workshop on System Performanre Evaluation, 1971, p. 200-213.

61. Gomaa H., Lehman Ы. Perfomance analysis of an interactive computing system in a controlled environment.- Proc. Online Conf. on Computer System Evaluation. London, 1973, p. 123-132.

62. Авен О.И., Коган Я.А., Файнштейн И.А. Экспериментальное исследование вычислительных систем.- Автоматика и вычислительная техника, № 3, 1974, с. I-I4.

63. Сергиенко И.В., Соколецкий В.В. Вопросы исследования систем обработки данных и повышения их эффективности.- Кибернетика, В 6, 1977, с. 61-72.

64. Hasio D., Harary F. A Formal System for Information Retrieval from Files.- GACM, 1970, v. 13, n. 2, p. 67-73.

65. Severance D. , Duhne R, A Practitioners Ynide to M'dressing Algorithms.- СACM, 1976, v. 19, n. 6, p. 314-326.

66. Бурков B.H., Рубинштейн М.И., Соколов В.Б. Некоторые задачи оптимизации размещения информации в памяти большого объема.-Автоматика и телемеханика, № 9, 1969, с. 83-91.

67. Yue P.O., Wong O.K. On the optimality of the probability ranking scheme in storage applications.- ACM, 1973» v. 20, n. p. 624-633.

68. Jalies p.j., Lynch W. C. Selected masurements of the PDP-tO TOPS -10 time-sharing onerating system. Proc. IMP Congress 74, 1974, v. 2, p. 242-246.

69. Кофман А., Анри-Лабордер А. Методы и модели исследованияоперации. Целочисленное программирование.- М.: Мир, 1977,432 с.

70. Prazewska К., Piechur A., Choromaiiski F. Projekt koncepcyjny systemu Pansel.- Warszawa, Oprac. PIT., L.dz. 9286/79.-119 s.

71. ChoromailEki P. Model dsiaiania podsystemu SONIA w PI?.-Warszawa, Oprac. PIT., L.dz, 8177/81.-46 s.

72. Klembowski W. , Prazewska M. 0 koncepcji projektowania nieza-wodnosciowego profesjonalnego sprz^tu elektronicznego.- Warszawa, Post^py Raditechniki, Nr. 100, s. 32-37.

73. Долотов В.Г., Хороманьски Ф. Структура специализированногобанка данных для автоматизированного проектирования электронных устройств.- Тр./Моск. энерг. ин-т, 1981, вып. 544, с. 83-88,

74. Саати Т. Целочисленное методы оптимизации и связанные с ними экстремальные проблемы.- М.: Мир, 1973 -302 с.85.. Дрибас В.П. Реляционные модели баз данных.- Минск, БГУ им. В.й. Ленина, 1982.-192 с.

75. Язык описания данных КОД/ШИЛ /Пер. с англ. под ред. М.Р. Ко-головского и Г.К. Столярова/.- М.; Статистика, I98I.-I83 с.

76. Kay M.N. An assessment of the CODASYL DDL for use with a relational subshema.- Proc. of the IPIP Working Conf. on Data Base Description, Worth Holland, 1975, p. 199-214.

77. Калиниченко Л.А., Рамьянг A.E. Логика отображения сетевой модели данных в реляционную.- Программирование, 1979, № 2, с. 73-83.

78. Stonebraker М., Wong Е., Kreps P. and Held G. The desigg and implementation of Ingres.- ACM Trans, on Database Syst., 1976, v. 1, n. 3, p. 189-222.

79. Fisz M. Rachunek prawdopodpbierlstwa i statystyka matematyczna.-Warszawa, РШ, 1969.-530 s.91. d^browski M., Laus-Mçczyrfska К. Me tody wyszukiwania i klasyfi-kacji informacji.- ïïarszawa, WNT, 1978.-136 s.

80. Sarfinkel R.S., Nemhauser G.L. Programowanie caîkowitoliczbo-vre.- Warszawa, PWN, 1978.-483 s.93. l ord L.R. • Pulker son D.D. Przepïywy w sieciach.- Warszawa, PWN, 1969.-256 s.

81. Manteuffel К., Seiffart S. Wstçp do algebry liniowej i progra-mowania liniowego.- Warszawa, PWN, 1975.-358 s.

82. Корбут A.A., Финкелыитейн Ю.Ю. Приближенные методы дискретного программирования.- Техническая кибернетика, № I, 1983, с. 165-176.

83. Ниесов В.А. Задача рационального расположения массивов информации на магнитной ленте.- Кибернетика, № 4, 1968, с. 96-98.1. АКТ О ВНЕДРЕНИИ

84. Centrum Maukowo-Produkcyjne Elektroniki Profesjonalnejunitra-radwar"

85. PRZEMYSLOWY INSTYTUT TELEKOMUNIKACJI 00-991 Warszawa, ul. Poligonowa 30jgjfUNlTRR1. PITata 17.11.19831. Jasz znuk DS/3,0Vf- /831. Vasze pisrno dn!ap r a w a :

86. Moskievrski Instytut En^rgetyczny w Moskwie1. Zaswiadczenie o wdrozeniu

87. Wzrost szybkodci odpowiedzi na zapytania do zbiorow BD.

88. Poprawa efektywnosci obliczeni&wej systemu drednio o 101. EFERENI: ELEFON:

89. TEL. CENTRALA 100051 • TELEX: 813231 PL ADRES TELEGRAFICZNY: TELPIN WARSZAWA1. АКТ Q ВНЕДРЕНИИ

90. Органи зационно-экономические эффекты:

91. Увеличение; скорости ответа на запросы к файлам банка; данных.

92. Повышение вычислительной эффективности системы в среднем на 10%.