МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
ВОРОНЕЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙУНИВЕРСИТЕТ
ЛИПЕЦКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ
ВОЛОГОДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙУНИВЕРСИТЕТ
БАКИНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
МЕЖДУНАРОДНЫЙ ИНСТИТУТ КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫИНФОРМАТИЗАЦИИ
В СИСТЕМАХ МОДЕЛИРОВАНИЯ,ПРОГРАММИРОВАНИЯ ИТЕЛЕКОММУНИКАЦИЯХ
Сборник трудовВыпуск 9
(по итогам IX международнойоткрытой научной конференции)
Издательство "Научная книга"Воронеж - 2004
СПИ-МП-2004
266
ББК 32.81 С56
Современные проблемы информатизации в системах моде-лирования, программирования и телекоммуникациях: Сб. тру-дов. Вып. 9/ Под ред. д.т.н., проф. О.Я.Кравца - Воронеж: Изда-тельство "Научная книга", 2004. - 128 с. (265-392)
ISBN 5-98222-009-4
Сборник трудов по итогам IX Международной открытой научнойконференции “Современные проблемы информатизации в системахмоделирования, программирования и телекоммуникациях”, прово-дившейся в ноябре 2003 - январе 2004 гг., содержит материалы по сле-дующим основным направлениям: моделирование и анализ сложных сис-тем; информационные технологии и телекоммуникации; системы про-граммирования и СУБД.
Материалы сборника полезны научным и инженерно-техническимработникам, связанным с различными аспектами информатизации совре-менного общества, а также аспирантам и студентам, обучающимся поспециальностям 010100, 010200, 010400, 030100, 071900, 210100, 220100,220300, 351400.
Редколлегия сборника:
Кравец О.Я., д-р техн. наук, проф., руководитель Центра дистан-ционного образования ВорГТУ (главный редактор); Алиев А.А., д-р техн.наук, проф., зав. кафедрой ИТиП БГУ; Блюмин С.Л., заслуженный дея-тель науки РФ, д-р физ.-мат. наук, проф., зав. кафедрой ПМ ЛГТУ, Водо-возов А.М., канд. техн. наук, доц., зав. кафедрой УВС ВолГТУ; Под-вальный С.Л., заслуженный деятель науки РФ, д-р техн. наук, проф., зав.кафедрой АВС ВорГТУ; Шиянов А.И., заслуженный деятель науки РФ,д-р техн. наук, проф., ректор МИКТ.
ББК 32.81
ISBN 5-98222-009-4 Коллектив авторов, 2004
СПИ-МП-2004
267
Введение
Уважаемые коллеги!
Перед Вами сборник трудов, опубликованный по итогам девятой Между-народной открытой научной конференции “Современные проблемы информа-тизации в системах моделирования, программирования и телекоммуникациях”.Конференция проводилась в рамках плана Министерства образования Россий-ской Федерации Воронежским государственным техническим университетом,Бакинским государственным университетом, Вологодским государственнымтехническим университетом, Липецким государственным техническим универ-ситетом, Международным институтом компьютерных технологий в ноябре2003 - январе 2004 гг.
Было решено провести в рамках настоящей конференции три тематиче-ски дифференцированные - “Современные проблемы информатизации в техни-ке и технологиях”, “Современные проблемы информатизации в непромышлен-ной сфере и экономике”, “Современные проблемы информатизации в системахмоделирования, программирования и телекоммуникациях”.
Цель конференции - обмен опытом ведущих специалистов в областиприменения информационных технологий в различных сферах науки, техникии образования. Конференция продолжила традиции, заложенные своими пред-шественницами.
Представители ведущих научных центров и учебных заведений России,Украины, Беларуси, Казахстана и Азербайджана представили результаты своихисследований, с которыми можно ознакомиться не только в настоящем сборни-ке, но и на http://www.vsi.ru/~sbph.
Настоящий сборник фактически является продолжением сборника“Современные проблемы информатизации в технике и технологиях” и содер-жит труды участников конференции по следующим основным направлениям:
• моделирование и анализ сложных систем;• информационные технологии и телекоммуникации;• системы программирования и СУБД.Оргкомитет конференции признателен сотрудникам ОАО «Воронеж-
связьинформ», А.Федорову и О.Деревенцу за большую организационно-техническую помощь, оказанную в процессе подготовки и проведения конфе-ренции.
Председатель оргкомитета, руководитель Центрадистанционного образования Воронежскогогосударственного технического университета,д-р техн. наук, проф. О.Я.Кравец
СПИ-МП-2004
268
7. Моделирование и анализ сложных систем
Bell B.G.NUMERICAL SYMMETRY
IntroductionThis work is aimed at defining a mathematical instrument to operate on
symmetries in numbers. At the end of the work, we will derive an operation ofsymmetry in numbers, which might be very useful in number theory and otherdomains of sciences.
For example it may help to better understand a geometrical theory of numbers,and to make a link between geometry and algebra of numbers.
Small reviewLet X be a natural number; X is composed of digits
Na={ni}={n(0),n(1)….,n(i)}. Where i+1 is the number of digits of X. And a, is abase in which X is written, then a nini-1ni-2…….n0 = ni•ai+ni-1•ai-1+….+n0•a0
Examples:___10 2132=1•102+3•101+2•100 ; 011 =0•22+1•21+1•20
Definition of the symmetryLet X be as above defined, and let’s suppose a symmetry in X which
transforms X to Y. Where | is a chosen virtual axis of that symmetry. That axispasses through X dividing it into two parts x and y. In that case, X=x|y=xy. And Ythe result of the symmetry is Y=y|x=yx. Let consider n = number of digits of x, m =number of digits of y and a is a chosen base in which we are working. At that timelet’s note Xn,m=X=xy and Ym,n=Y=yx. If S is that symmetry, then
S:N→N (N – is the set of natural numbers); Xn,m→Ym,n.
Examples:a) S(13|2)=2|13 or simply: S(1322,1)=2131,2; here x=13 , y=2, n=2 , m=1.b) S(10|111)=(111|10) or simply: S(101112,3)=111103,2; here x=10, y=111,
n=2, m=3.The following law which we will call (HIANGAA’s law) will help us to
define S; ie to establish the relation between Xn,m and Ym,n by S:∀(x,y)∈N×N, ∀a∈N(a≥2), yx=xy+Va(x,y).
Let’s define Va as:Va: NxN→Z; (x,y)→Va(x,y); Va(x,y)=Ma •(x,y)
where Ma = (-(am-1m) , (an-1n) ) is a transformation vector in base a and (x,y) is avector of a number X=xy.
СПИ-МП-2004
269
Proprieties of Vaa’) Va(x,y)+Va(y,x)=0a) Va(x,x)=Va(y,y)=……=Va(z,z)=0b) Va is linear ⇔ (n=const et m=const)c) Va(x,y)=(yx+ka)-(xy+ka), ka∈ZThe last propriety of Va will help us to fully use Va in the HIANGAA’s law.Then S:N→N; Xn,m→Ym,n ou Ym,n=Xn,m+Va(x,y).
Proprieties of Sa) SOS=Ide ie S[S(Xn,m)]=Xn,m , ∀ Xn,m∈Nb) S( | )=|c) S(Xn,m)=Xn,m ⇔ Xn,m is a pure number.
A pure number is a number composed by the same figure: 1111…..111;9999999….9; 2222…..22; 888…8 .
The property b) of S is because | is virtual and then cannot be transform by S.All the calculations are made in base a. All the numbers are written in base a.
HIANGAA’s equationsFrom the property (c) of Va , we have:
∀x,y∈N, ∃ka∈Z telque Va(x,y)=(yx+ka)-(xy+ka) (i)Va(x,y)=(an-1n)•y-(am-1m)•x (ii)
(i) and (ii) , give(an-1n)•y-(am-1m)•x=(yx+ka)-(xy+ka) ⇒(an-1n)•y=yx+ka et (am-1m)•x=xy+ka ⇒⇒ (an-1n)•y-ka=yx (e2) et (am-1m)•x-ka=xy (e1)
(e1) and (e2) are HIANGAA’s equations. Those equations facilitate the calculationsof the symmetry in Xn,m by S.
Then if Xn,m=xy and Ym,n=yx the result of this symmetry by S, then from(e1) and (e2) , we obtain: Xn,m =(am-1m)•x-ka (e1); Ym,n =(an-1n)•y-ka (e2).
Examples1. S(1322,1)=? n=2 , m=1, x=13 ,y=2, a=10.M10=(-(101-11),(102-12))=(-(10-1),(100-01))=(-9,99).V10 (13,2)=M10•(13,2)=(-9,99)•(13,2)=-9•13+99•2 =-117+198=81.S(1322,1)=1322,1+V10(13,2) is true here because: 2131,2=1322,1+81.Applying HIANGAA’s equations, we will have:9•13-k10=1322,1 (e1) ⇒k10=117-132=-15; 99•2-(-15) =198+15=2131,2 (e2).2. S(101112,3)=? n=2, m=3, x=10, y=111, a=2.M2=(-(23-13),(22-12))= (-(1000-001),(100-01))=(-111,11).V2(10,111)=M2•(10,111)=(-111,11)•(10,111) = 10101-1110=111.101112,3+111=111103,2= S(101112,3).Using HIANGAA’s equations, we have:111•10-k2=101112,3(e1)⇒ k2=1110-10111=1111110111. 10101-1111110111=111103,2 (e2).
СПИ-МП-2004
270
ConclusionThe symmetry here defined , is seen in the the mathematical point of view as a
propriety of numbers which could be used in different domains.
Акинина Ю.С., Тюрин С.В.РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ
ЛЕГКОДИАГНОСТИРУЕМЫХ ЛОГИЧЕСКИХ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙНА ПЛМ С ПЕРЕСТРАИВАЕМЫМ ЛОГИЧЕСКИМ БАЗИСОМ
[email protected], [email protected]
При разработке структурной и математической моделей легкодиагности-руемых логических преобразователей (ЛП) на программируемых логическихматрицах (ПЛМ) с перестраиваемым логическим базисом исходили из сле-дующих допущений:
1) в качестве рабочего элементного базиса ПЛМ выбран базис, вклю-чающий элементы И, константа 1 (≡1) и неравнозначность (≠);
2) первичным математическим описанием ЛП является система уравне-ний в дизъюнктивной нормальной форме (ДНФ);
3) в режиме контроля/диагностирования элементный базис И, ≡1, ≠ ав-томатически перестраивается в базис ≠ и/или равнозначность (=);
4) математическим описанием ПЛМ в режиме контро-ля/диагностирования является модифицированная полиномиальная нормальнаяформа (МПНФ) отличие которой от ПНФ состоит в том, что все операции ИПНФ заменяются на операции равнозначности (=);
5) в качестве контрольных/диагностических воздействий при использо-вании логического базиса ≠ и/или = могут быть использованы так называе-мые М-последовательности, свойства которых и способы формирования доста-точно хорошо изучены.
В ходе разработки и исследования структурной и математической моде-лей легкодиагностируемых логических преобразователей установлено, чтоформализованное преобразование первичного описания ЛП в виде ДНФ к опи-санию в виде ПНФ наиболее легко реализуется, если первичное описание ЛПбудет представлено в виде совершенной дизъюнктивной нормальной формы(СДНФ). В этом случае для перехода к ПНФ достаточно все инверсные логи-ческие переменные ( x ) заменить на (1≠х), а операции дизъюнкции - на опера-ции неравнозначности, после чего - раскрыть все скобки и привести подобныечлены по модулю 2. Однако, данный способ преобразования плохо формализу-ем при реализации его на ПЭВМ.
СПИ-МП-2004
271
Исследования выполнены в рамках программы «Научные исследованиявысшей школы по приоритетным направлениям науки и техники» в разделе«Элементная база микроэлектроники».
Акинина Ю.С.РАЗРАБОТКА МЕТОДА ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ДИЗЪЮНКТИВНЫХНОРМАЛЬНЫХ ФОРМ В ПОЛИНОМИАЛЬНУЮ НОРМАЛЬНУЮ
ФОРМУ[email protected]
Существующие методы преобразования произвольной дизъюнктивнойнормальной формы (ДНФ) к эквивалентной полиномиальной нормальной фор-ме ПНФ очень плохо поддаются формализации, что делает проблематичнымавтоматизацию этого процесса с использованием ПЭВМ.
Наиболее формален метод преобразования совершенной ДНФ (СДНФ) кэквивалентной ПНФ. Такой метод состоит в следующем: в исходной СДНФ всеоперации инверсии логической переменной заменяются на сумму по модулю 2логической единицы с не инверсным значением этой же логической перемен-ной, а все операции логического сложения – на операции суммы по модулю 2.После раскрытия скобок и приведения подобных членов будет получена экви-валентная ПНФ, содержащая логические операции И, константа 1 (≡ 1) и суммапо модулю 2 (≠).
Практическая реализация предлагаемого метода автоматизированногопреобразования СДНФ к ПНФ требует решения вспомогательной задачи, аименно, формализации алгоритма восстановления произвольной ДНФ доСДНФ. Проведенные в этой области исследования показали, что так как каж-дой СДНФ соответствует единственная таблица истинности, а каждой таблицеистинности соответствует единственная СДНФ с точностью до изоморфизма,то данная задача может решаться как в символическом представлении исход-ных данных, так и табличном их представлении с последующим преобразова-нием к символическому виду.
С точки зрения экономии памяти ПЭВМ видится предпочтительным та-кое решение задачи автоматизированного преобразования произвольных ДНФк СДНФ, при котором исходная ДНФ представляется в символическом виде,который затем преобразуется в таблицу истинности. После этого на основе таб-лицы истинности получается СДНФ в символическом виде.
Исследования выполнены в рамках программы «Научные исследованиявысшей школы по приоритетным направлениям науки и техники» в разделе«Элементная база микроэлектроники».
СПИ-МП-2004
272
Амосов О.С., Лапчинский Е.Н.АВТОСОПРОВОЖДЕНИЕ ДВИЖУЩИХСЯ ОБЪЕКТОВ С ПОМОЩЬЮ
АДАПТИВНОГО АЛГОРИТМА ФИЛЬТРАЦИИ НА ОСНОВЕБАЙЕСОВСКОГО ПОДХОДА
Предлагается алгоритмическое и программное обеспечение для автосо-провождения движущихся объектов. Основой является адаптивный алгоритмфильтрации с применением байесовского подхода.
При автосопровождении решаются следующие основные задачи:- завязка, захват и обнаружение траекторий новых подвижных объектов;- сопровождение траекторий движущихся объектов с оцениванием коор-
динат и параметров траекторий движения;- сброс траекторий, для которых выполняются условия прекращения со-
провождения.Оценка текущих параметров траекторий осуществляется с помощью
адаптивного цифрового фильтра, который состоит из банка параллельно вклю-ченных фильтров Калмана. Он построен по принципу взвешивания частныхоценок с использованием правила Байеса для вычисления апостериорных веро-ятностей состояний возмущающего параметра. При отсутствии маневра ис-пользуются оптимальные фильтры Калмана.
Алгоритм работы адаптивного цифрового фильтра, решающего задачиобнаружения и сопровождения траекторий подвижных целей, включает в себяследующие основные действия: стробирование зоны обзора; селекцию и иден-тификацию отметок в стробах захвата, обнаружения и сопровождения; провер-ку критерия обнаружения и критерия сброса обнаружения; формирование гипо-тез поведения движущихся объектов; переключение режимов работы фильтрасопровождения в зависимости от подтверждения тех или иных гипотез; фильт-рацию и экстраполяцию параметров траекторий подвижных целей при их обна-ружении и сопровождении.
Программный комплекс позволяет исследовать точность алгоритмовфильтрации и экстраполяции для различных моделей движения сопровождае-мых объектов. Приведены примеры реализации автосопровождения маневри-рующих объектов по дискретным измерениям азимута и дальности двухкоор-динатной РЛС.
Барабанов В.Ф.СИСТЕМА ИНТЕРАКТИВНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ИОПТИМИЗАЦИИ ЭВОЛЮЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ
Для решения ряда практических задач, связанных с созданием эффек-тивных информационно-управляющих автоматизированных систем управле-
СПИ-МП-2004
273
ния, разработана проблемно-ориентированная интерактивная система модели-рования и оптимизации, позволяющая исследовать сложные технологическиепроцессы и выдавать рекомендации для их оптимизации. Разработка систе-мы базировалась на идее сочетания инженерной интуиции и возможностейперсонального компьютера.
Создание интерактивных систем требует, в первую очередь, построенияадекватных математических моделей объектов, предназначенных для расчетаего параметров в диалоговом режиме.
В данной системе в качестве математической модели технологическогопроцесса выбрана система эволюционных дифференциальных уравнений в ча-стных производных вида:
),,(),,( ltfl
ltAt
ϕϕϕϕ=
∂∂
+∂∂
в D × Dt,
ϕ =ϕ вх на ∂D × Dt,ϕ =ϕ o в D при t = 0.
где ϕ =ϕϕ1,ϕ2,…,ϕk ϕ - вектор переменных технологического процесса. Здесь
предполагается, что областью определения D является множество {0 ≤ l ≤ L},∂D – граница области D, D t={ 0 ≤ t ≤ T }.
Моделирование и оптимизация технологических процессов производитсяс использованием приближенных методов.
Совокупность всех модулей системы образует иерархическую структу-ру. Модульное построение программы учитывает существование различныхструктурных уровней решения данного класса задач: уровня дифференциаль-ной краевой задачи, где описывается тип уравнений, их коэффициенты и т.п.;уровня разностной краевой задачи, где описываются коэффициенты разност-ных уравнений и т.п.; уровня преобразований разностных уравнений, приво-дящих к их решению; уровня оптимизационной задачи и т.д. Четкое разгра-ничение различных уровней дает возможность вносить локальные изменения водин уровень без принципиальных изменений в других.
В данном комплексе программ выделена основная управляющаячасть программы (ее "логический скелет"), тогда как остальные элементы про-граммы могут свободно варьироваться от задачи к задаче. Совокупность мо-дулей, дополняющих логический скелет, образует "библиотеку модулей", ко-торая может расширяться в процессе эксплуатации программы.
Бахвалов Ю.Н.МНОГОМЕРНАЯ ИНТЕРПОЛЯЦИЯ В ЗАДАЧАХ МОДЕЛИРОВАНИЯ
При моделировании сложных систем и технологических процессов длябольшого количества задач может быть очень продуктивным использование
СПИ-МП-2004
274
информационного подхода, основным принципом которого, является принцип“черного ящика”.
Пусть моделируемую систему можно представить набором входных (не-зависимых) и выходных (зависимых) переменных. Соотношение между вход-ными и выходными переменными однозначно, и является некоторой, неизвест-ной вектор-функцией (системной функцией), заключающей в себя все внутрен-ние особенности системы. Если системная функция, и ее аргументы являютсяэкспериментально наблюдаемыми, в этом случае, на основе данных наблюде-ния, можно построить модель, имитирующую данную систему, т.е. подменяю-щую системную функцию. Для этого можно воспользоваться многомерной ин-терполяцией, представив данные наблюдения в виде точек в многомерном про-странстве.
Перспективным может быть использование следующего метода много-мерной интерполяции:
Многомерные функции представляются в виде:
∑=
⋅=n
iimimim xxxxKdxxf
1111 ),...,,,...,(),...,(
где
( ) ( ) ( )
2
...
11
95.0
1
2222
211
),...,,,...,( kexxxxKk
xxxxxx
jmjimi
jmimjiji
+=
−++−+−−
(1)∞→∞→ 21 ; kk
а ndd ,...,1 - коэффициенты, являющиеся решением системы линейных уравнений:
=+++
=+++=+++
nnnnnn
nn
nn
yXXKdXXKdXXKd
yXXKdXXKdXXKdyXXKdXXKdXXKd
),(...),(),(...............
),(...),(),(),(...),(),(
2211
22222121
11212111
(2)
где Xi, Xj – i-й и j-й вектора по данным наблюденияМетод заключается в вычислении функций (1) для различных координат
и решении системы уравнений (2). При вычислениях, в качестве коэффициен-тов функции k1 и k2 необходимо использовать значения на порядки большедиапазона значений точек ),,...,( 1 im yxx (например );1,0(, ∈iij yx 6
21 10, =kk ).Данный метод, по сравнению с аналогами обладает рядом преимуществ.
Он чрезвычайно прост в реализации и вычислительной сложности, а также,благодаря выбору соответствующей функции (1) обеспечивает устранение ос-цилляций, которые наблюдаются в других методах, например при интерполя-ции гауссовыми функциями.
СПИ-МП-2004
275
Беседина Е.В., Кривохижина А.В.МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА САМООРГАНИЗАЦИИ В СИСТЕМЕ«ЛАТУНЬ-СМАЗОЧНАЯ СРЕДА-СТАЛЬ» ПРИ ПЕРЕХОДЕ В РЕЖИМ
ИЗБИРАТЕЛЬНОГО ПЕРЕНОСА[email protected]
Явление самоорганизации любой трибосистемы, в том числе и системы«латунь - смазочная среда - сталь», где смазочная среда одно-, двух- и трех-атомный спирт, представляет особый интерес с точки зрения явления избира-тельного переноса. Это связано с тем, что в данных трибосистемах при перехо-де в режим избирательного переноса наблюдается корреляция между коэффи-циентом трения и стационарным электродным потенциалом. Зависимость меж-ду коэффициентом трения и стационарным электродным потенциалом выража-ется следующим уравнением )(ϕµ f= . Растворение медьсодержащего сплава,в данном случае латуни, и образование на поверхности сервовитной пленкиможет проходить по различным электрохимическим механизмам (рис.).
С целью изучения явления, при-водящего к образованию сервовитнойпленки была предложена имитацион-ная модель, которая учитывает толькопроцесс растворения меди и ее пере-
ход в собственную фазу (образование сервовитной пленки) и не учитываетбольшого количества более сложных побочных реакций, протекающих с малойскоростью и особенностей смазочной среды.
Процесс растворения медьсодержащего сплава моделируется уравнения-ми вида ∑∑ ⋅⋅=
i jjijii MMKQ , , где jiK , - коэффициент скорости реакции i-го и j-го
веществ; ji MM , - молярные концентрации i-го, j-го веществ соответственно. Ко-эффициент jiK , является функцией от температуры и времени. Необходимо за-метить, что учет температурных процессов является одним из наиболее слож-ных, вследствие отсутствия достаточных экспериментальных данных. Для по-лучения наиболее полной температурной картины протекающего процесса, не-обходима информация о локализации, частоте, величине образования темпера-турных вспышек и возможной скорости рассеивания температуры.
Непосредственный вклад в величину температурных вспышек можетвносить коэффициент адгезии, который впоследствии, в результате образования«сервовитной» плёнки, приближается по величине к коэффициенту когезии.При учете данного коэффициента необходимо помнить, что осаждение медипроисходит не по всей поверхности, а только на отдельных ее участках, вслед-ствие чего окончательного приравнивания коэффициентов адгезии и когезии непроизойдет.
СПИ-МП-2004
276
Перечисленные факторы наряду с влиянием смазки и продуктов полиме-ризации, предотвращающих непосредственное контактирование медных по-верхностей, способствуют резкому снижению коэффициента трения и износа.
Блюмин С.Л., Шмырин А.М.НЕЧЕТКИЕ НЕЛИНЕЙНЫЕ ДИСКРЕТНЫЕ СИСТЕМЫ ВОЛЬТЕРРА
В [1] предложен подход к учету нечеткости окрестностей по состоянию вописании линейных динамических систем. В качестве простейшего модельногопримера рассмотрена система x[t]=Σ τ∈ [0,t] A[τ] µ t [τ] x[τ], отличающаяся отчеткой введением значений функции принадлежности µ t [τ]∈[0,1] нечеткойокрестности с носителем {t-1,…,1,0} момента времени t непосредственно в ко-эффициенты уравнения. Эта система относится к дискретным системам Воль-терра (ДСВ) неконволюционного типа (при исключении µ t [τ] – конволюцион-ного типа; см., например, [2]), характерной особенностью которых является яв-ная зависимость состояния x[t] в каждый момент времени t от всей предысто-рии, то есть от состояний x[τ] для всех τ из временного промежутка от на-чального момента 0 до текущего момента t [3] (в [2,3] аспект нечеткости не за-трагивается). Ниже предложен подход к учету нечеткости окрестностей по со-стоянию в описании нелинейных ДСВ.
Четкая нелинейная ДСВ описывается уравнением [2,3] x[t]=f(t; x[t-1], ...,x[1], x[0]). Нечеткая нелинейная ДСВ может быть описана уравнением x[t] ==f(t; x[t-1], µ t [t-1]; ...; x[1], µ t [1]; x[0], µ t [0]). Применение к ней дискретногоразложения Вольтерра [4] до членов второй суммарной степени по x, µ включи-тельно приводит к ее представлению в виде
x[t]= A0 [t] + ( Σ τ∈ [0,t] A1 x [t; τ ] x[τ ] + Σ τ∈ [0,t] A1 µ [t; τ ] µ t [τ] ) + + ( Σ τ1∈ [0,t] Σ τ2∈ [0,t] A 2 x x [t; τ1,τ2] x[τ1] x[τ2] + + Σ τ1∈ [0,t] Σ τ2∈ [0,t] A 2 µ µ [t; τ1,τ2] µ t [τ1] µ t [τ2] + + {Σ τ1∈ [0,t] Σ τ2∈ [0,t] A 2 µ x [t; τ1,τ2] µ t [τ1 ] x [τ2]}) + ...Приведенное выше уравнение нечеткой линейной ДСВ из [1] является
весьма специальным случаем этого описания, а именно – диагональным членомдвойной суммы в фигурных скобках, причем значения функции принадлежно-сти естественным образом входят в ее коэффициенты.
В [1] указано на нарушение полугруппового свойства для четких ДСВ. В[5] приведена трактовка их динамики, при которой это свойство выполняется.
Список использованных источников1.Блюмин С.Л., Шмырин А.М. Нечеткие окрестностные системы: мо-
дельный пример // Современные проблемы информатизации в непромышлен-ной сфере и экономике: Сб. тр. Вып. 8. – Воронеж: ЦЧКИ, 2003. – С. 93-94.
СПИ-МП-2004
277
2.Колмановский В.Б., Родионов А.М. Об устойчивости некоторых дис-кретных процессов Вольтерра // Автоматика и телемеханика. – 1995. № 2. – С.3-13.
3.Гайшун И.В. Дискретные уравнения с изменяющейся структурой и ус-тойчивость их решений // Дифференциальные уравнения. – 1997. – Т. 33, №12.– С. 1607-1614.
4.Блюмин С.Л., Шмырин А.М. Многомерные преобразования сигналов ианализ нелинейных систем. – Липецк: ЛПИ, 1992. – 80 с.
5.Борухов В.Т., Гайшун И.В. Вложимость нелинейных дискретных урав-нений с изменяющейся структурой в линейные системы // Дифференциальныеуравнения. – 1999. – Т. 35, № 9. – С. 1207-1215.
Головин Ю.А.СИСТЕМНОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ НА БАЗЕ
РАСКРАШЕННЫХ ВРЕМЕННЫХ СЕТЕЙ ПЕТРИ[email protected]
В настоящее время все большее распространение получают сложныевстроенные микропроцессорные системы управления сетевого типа, опреде-ляемые как LON (Local Operating Network). Системное проектирование такоготипа встроенных многофункциональных систем на базе традиционного аппара-та СМО сопровождается серьезными трудностями. Модели СМО не позволяютотразить конкуренцию за общие ресурсы системы, параллельный и асинхрон-ный характер процессов в распределенной встроенной системе. Предлагаемаяметодика анализа этого класса устройств базируется на использовании расши-ренных сетей Петри.
На этапе формализации процессов встроенной системы управления ис-пользуется метод построения технологических цепочек, позволяющий отразитьосновные фазы обработки информации и их взаимосвязи. Детализация техно-логических цепочек выполняется на базе расширения сетей Петри, известногокак временные сети Петри (ВСП). Этот аппарат, благодаря наличию элементовзадержки меток в позициях сети, дает возможность моделировать как самипроцессы обработки технологических цепочек, так и конкуренцию между нимиза ресурсы, а также позволяет учесть временные параметры процедур обработ-ки.
Анализ ВСП-модели включает вычисление на начальном этапе инвариан-тов по позициям и переходам сети на базе модифицированного алгоритма Фар-каса. В связи с высокой размерностью получаемой модели применяется комби-нированная модель, дополненная использованием класса раскрашенных сетейПетри. Отличие раскрашенных сетей заключается в присвоении меткам моделииндивидуализирующего их признака – раскраски. Комплексное использованиедвух классов сетей Петри приводит к комплексной модели, определенной какраскрашенная временная сеть Петри.
СПИ-МП-2004
278
На следующем этапе анализа модели системы производится формирова-ние и расчет системы неравенств раскрашенной временной сети Петри с цельюполучения временных, вероятностных и загрузочных характеристик модели-руемой системы. Могут быть вычислены времена транзитных задержек потоковинформации, вероятности отказа в обслуживании пакетов, коэффициенты за-грузки процессоров и буферной памяти. Эти характеристики используются длявыбора наиболее рациональной структуры встроенной системы.
Грачев А.А.FUZZY-МОДЕЛИРОВАНИЕ В ОРГАНИЗАЦИИ ВАГОНОПОТОКОВ
В современных условиях рыночной экономики все чаще приходится при-нимать решения в условиях неопределенности или ограниченности информа-ции. Не обошло это стороной и железнодорожный транспорт. Например, еслираньше к началу очередного месяца в МПС стекались заявки на перевозки, ох-ватывающие более девяноста процентов всех перевозок, то в настоящее времяэта информация очень ограничена. Еще одной проблемой является изменчи-вость качества информации с течением времени (от точных значений до каче-ственной оценки), а за некоторые периоды времени и вовсе ее отсутствие.
Новый импульс в решение задач преодоления неопределенности далоразвитие двух относительно новых парадигм искусственного интеллекта, этотеория нечетких множеств (или фаззи-логика) и искусственные нейронныесети. В них самостоятельно сформировался тот же, что и в экспертных систе-мах, принцип разделения модели на схему, отражающую знания об объектеуправления, в виде базы знаний и на алгоритм, определяющий порядок приме-нения этой базы к текущим входным данным (машина вывода). Нечеткая(fuzzy) логика позволяет в достаточно строгой математической форме органи-зовать кодирование как лингвистической (качественной) информации, так и ко-личественных данных. Причем «связывание» этих данных на этапе формирова-ния базы знаний происходит понятными средствами традиционной алгебры илиматематической логики.
Применение нечетких продукционных моделей позволяет создавать сис-темы принятия решений для значительно более сложных (по сравнению с тех-ническими системами) систем организации вагонопотоков. Причем затраты(финансовые и временные) на разработку таких систем значительно ниже, чемпри «четком» моделировании.
Таким образом, отличительной чертой нечетких моделей является устой-чивая работа при изменении качества исходной информации.
В заключении хочется отметить, что теория нечетких множеств и нечет-ких продукционных моделей приняты «на вооружение» ведущими мировымипроизводителями и научными институтами. Это прослеживается в печати, Ин-тернете и выпускаемой продукции. Элементы теории прослеживаются от быто-вой техники до системы управления движением поездов Токийского метро. В
СПИ-МП-2004
279
России же, до недавнего времени, многими отвергалась теория, как научное на-правление. Опыт накопленный при решении большого количества задач в раз-личных предметных областях (таких как медицина, маркетинг, менеджмент,сложные технологические процессы и др.) доказывает обоснованность приме-нения этих теорий в системе организации вагонопотоков.
Гребенюк С.М., Быков С.А.ПРИМЕНЕНИЕ КОМПЬЮТЕРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ВАВТОРСКОЙ МЕТОДИКЕ РАСЧЁТА МАССООБМЕННЫХ
КОЭФФИЦИЕНТОВ В СМЕСИ РАСТИТЕЛЬНЫХ МАТЕРИАЛОВ[email protected]
В настоящее время вычислительная техника располагает почти неограни-ченными возможностями для выполнения любых работ. При наличии высоко-производительных вычислительных средств, решаются прикладные задачи влюбых областях знаний, в любых отраслях технологического производства вкачестве мощного средства повышения производительности труда.
В пищевой промышленности для конструктивных и технологическихрасчётов различных массообменных аппаратов необходимо знать ряд важней-ших параметров исходного сырья. Одним из таких параметров является коэф-фициент диффузии. Предложенная методика расчёта позволяет определять ко-эффициент диффузии смеси различных растительных материалов, что оченьважно в таких технологических процессах, которые подразумевают в качествесырья многокомпонентные смеси. Методика предполагает ряд предпосылок.Первое: не смотря на то, что исходная многокомпонентная смесь сырья не од-нородна по своей структуре, установлен подход к экстракту этих материаловкак к экстракту с однородными растворимыми веществами с общей концентра-цией C. Исходя из первой, вторая предпосылка говорит нам о том, что основноеразличие экстрагируемых вместе материалов будет заключаться в их форме ифизических свойствах, которые предопределены природными функциями тогоили иного компонента смеси. Исходя из этих предпосылок, в данной методикеопределён подход к смеси материалов как к единому продукту, имеющему свойэквивалентный диаметр, рассчитанный в математической модели гидродинами-ки.
Данная методика реализована на основе безитерационного интервальногометода расчёта. Программа расчёта коэффициент диффузии смеси раститель-ных материалов включает в себя подпрограмму гидродинамики, расчёт измене-ния физических параметров материала в ходе процесса и аппроксимационныеподпрограммы на базе метода наименьших квадратов. Выходные результатыпредставлены графически, а также в виде красочных таблиц.
Данная методика применима для научных и промышленных расчётов, атакже может быть использована в качестве обучающей программы для студен-тов технологических направлений.
СПИ-МП-2004
280
Гриценко Ю.Б., Панов А.С.ПРЕДСТАВЛЕНИЕ МОДЕЛЕЙ ТРУБОПРОВОДНЫХ СЕТЕЙ С
ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ WEB-ТЕХНОЛОГИЙ[email protected]
На современном этапе развития процесс эксплуатации инженерных сетейкрупных промышленных предприятий и коммунальных муниципальных службзависит от эффективного использования новых информационных технологий.Для решения задач контроля состояния, анализа и управления инженернымикоммуникациями широко применяются геоинформационные системы (ГИС).Развитие вычислительной техники и Интернет позволяет построить геоинфор-мационную систему с возможностью публикации географической векторнойинформации через web-браузер. Авторами были проанализированы функцио-нальные возможности различных систем. Наиболее доступные и мощные сред-ства для этой цели предоставляют фирмы Autodesk (продукт MapGuide), ESRI(продукт ArcIMS). По исторически сложившим событиям в качестве базовогопродукта было выбрано программное обеспечение фирмы Autodesk –MapGuide.
Данный продукт был положен в основу инженерной ГИС, предназначен-ной для управления трубопроводными системами. Ядро, разработанной авто-рами системы, базируется на взаимодействии новых информационных техноло-гий: MapGuide Server, ASP, PHP.
Система поддерживает хранение данных в SHP-файлах, DWG-файлах иOracle Spatial 9i.
Данная ГИС обладает следующим набором функций:- Публикация графических векторных слоев (объектов связанных одной
тематикой), через web-браузер.- Представление топологически связанного трубопроводного слоя на
электронной карте.- Ведение (ввод, редактирование, удаление) атрибутивной информации
по характеристикам элементов трубопроводной сети.- Ведение архива аварийных ситуаций и ремонтов на технологических
участках.- Решение задач моделирования потокораспределения в трубопроводной
сети при проектировании и эксплуатации инженерных сетей.- Решение задачи локализации аварийных участков трубопроводной сети
с учетом параметра – времени требующегося для отключения аварийного уча-стка.
В разработанной системе поддерживаются три категории пользователей:Обычный пользователь, Проектировщик, Администратор.
Данный программный продукт может быть внедрен для эксплуатации напредприятиях, эксплуатирующих водопроводные и тепловые сети, а также газо-и нефтепроводы.
СПИ-МП-2004
281
Груздев В.В.КОНЕЧНО-ЭЛЕМЕНТНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ РАСПРОСТРАНЕНИЯ
КОЛЕБАНИЙ В ТВЕРДОМ ТЕЛЕ[email protected]
Колебания, возникающие в плоскости обработки металла концевой фре-зой, оказывают влияние на датчик, установленный на заготовке на некоторомудалении от зоны резания. Целью изысканий было установление характера это-го влияния путем моделирования колебательных процессов численным мето-дом конечных элементов (МКЭ). Материалом заготовки при расчетах являласьсталь 30ХГСА.
Для исследований из заготовки был выделен объем в форме прямоуголь-ного параллелепипеда 6 x 4 x 9 мм такого, что фреза в любой момент временисоприкасается с ним в двух точках. Эти точки лежат на центральной линииверхней грани, параллельной плоскости x0z. Датчик при этом находился в цен-тре нижней грани. Ребра, параллельные оси oy, жестко закреплены. Фреза вточках соприкосновения была заменена двумя гармоническими синфазно дей-ствующими силами, направленными вдоль оy. Амплитуда сил — 100 Н. Дейст-вие каждой из сил вызывает колебания. Вследствие их наложения на различныхчастотах возникают резонансы.
На сегодняшний день разработано множество компьютерных программ,позволяющих рассчитывать МКЭ различные процессы и конструкции. Дляпроведения расчетов был выбран «тяжелый» программный продукт ANSYS,который, в частности, позволяет проводить модальный (расчет собственныхчастот) и гармонический анализы колебательных процессов в твердом теле. Наего входном языке ADPL была написана программа, осуществляющая расчетамплитуды смещения центральной точки нижней грани параллелепипеда наразличных частотах в зависимости от точек приложения гармонических сил.Входными аргументами программы являются геометрические размеры, плот-ность, коэффициент Пуассона, модуль Юнга исследуемого твердого тела, атакже амплитуда сил и расположение точек их приложения. Результаты про-грамма сохраняет в текстовом файле, который может быть использован длядальнейших исследований в математических пакетах. С программой можно оз-накомиться по адресу http://gandc.narod.ru/fema/mdbal.
Рис. 1. ЛАЧХ для первого (1) и второго (2) случаев
СПИ-МП-2004
282
С помощью программы была построена ЛАЧХ (рисунок 1) для двух слу-чаев: 1) 1 сила приложена у края, другая — около центра; 2) обе силы былисмещены на небольшое расстояние вдоль центральной линии.
Анализируя полученные ЛАЧХ, можно сделать вывод, что в диапазоне до100 Гц амплитуда резонанса и частота, на которой он возникает, не меняются.
Гуков П.О., Бородкин А.В., Филонов С.А.МОДЕЛИРОВАНИЕ РЕГУЛИРУЮЩЕГО ЭФФЕКТА НАГРУЗКИ В
РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНЫХ СЕТЯХ[email protected]
В общем случае мощность, потребляемая нагрузкой из сети, зависит отнапряжения и частоты. Характер изменения потребляемой мощности можнопроследить по статическим характеристикам РН(U) и QН(U). Для наиболее ха-рактерных типов потребителей статические характеристики известны. Напри-мер, для осветительной нагрузки, состоящей из ламп накаливания, и для нагре-вательной нагрузки:
нагр6,1
подвнагр RUP = ,для электродвигателей с вентиляторной механической характеристикой:
2
ном
двном.двдв )U
U(PP = .
Для учета зависимости мощности от напряжения нами предлагается вуравнения, по которым рассчитывается режим распределительной сети, ввестикоэффициент вида:
iS)номU
iU(pik = .
Следует учесть, что данный коэффициент может иметь разные значениядля активной и реактивной мощности. Расчет режима сети сводиться к реше-нию системы уравнений вида:
ij2j
Qj2jpj
2j
Qjjiij2j
Qj2jpj
2j
pjji xu
kQkPkQQ,r
u
kQkPkPP ⋅
⋅+⋅+⋅=⋅
⋅+⋅+⋅=
i
ijQiiijpiiji u
xkQrkPuu
⋅⋅+⋅⋅−= .
Здесь: Рi, Qi, ui – мощности и напряжение в i-том узле, rij, xij – сопротив-ления ветви между узлами i и j.
Задавая различные значения коэффициентов kP и kQ, можно оценить ре-гулирующий эффект нагрузки. Расчеты, проведенные для нескольких линий 10кВ, показали: учет регулирующего эффекта нагрузки приводит к тому, что ве-личина потерь мощности может значительно отличаться (до 50%) от результа-тов расчетов без учета эффекта.
СПИ-МП-2004
283
Дроздов И.Г., Кожухов Н.Н.МОДЕЛИРОВАНИЕ РАБОТЫ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ
СИСТЕМ ТЕПЛОСНАБЖЕНИЯ[email protected]
Существующие тепловые системы, в основной своей массе проектирова-лись и создавались без учета возможностей, появившихся на теплоэнергетиче-ском рынке в течение последних 10 лет. Массовое развитие вычислительнойтехники обусловило появление в это время огромного количества технологиче-ских новшеств, которые коренным образом изменили ситуацию в энергосбере-жении.
Любую теплоэнергетическую систему с целью анализа можно условноразбить на 3 основных участка:
а) участок производства тепловой энергии (ТЭЦ, котельные);б) участок транспортировки тепловой энергии потребителю (трубопрово-
ды ТС);в) участок потребления тепловой энергии (отапливаемый участок).Каждый из приведенных участков обладает характерными непроизводст-
венными потерями, снижение которых и является основной функцией энерго-сбережения.
Автоматизированный тепловой пункт (АТП) часто выполняет дополни-тельные функции, связанные с защитой систем от избыточного давления илиопорожнения при остановках сети, а также функции согласования пьезометри-ческих графиков сети и потребителя при повышении или понижении профиляместности от источника к потребителю, увеличивая при этом проходимость потеплосетей по тепловой энергии.
Современное внедрение энергосберегающих технологий в области ото-пления жилых, производственных, и административных зданий, влечет за со-бой усложнение техники, которая монтируется на тепловом пункте. Для сниже-ния стоимости обслуживания АТП предусмотрена возможность дистанционно-го управления и контроля с помощью модемной связи или через компьютернуюсеть.
Предложен вариант автоматизации системы горячего водоснабжения набазе измерителя-регулятора ТРМ138-Р.
Епифанцев Б.Н., Пронин А.Г.МОДЕЛИРОВАНИЕ ГИДРАВЛИКИ ГОРОДСКОЙ ВОДОПРОВОДНОЙ
На сегодняшний момент в России стоит острая проблема надежности го-родских водопроводных систем, обусловленная изношенностью труб на 80 и
СПИ-МП-2004
284
более процентов. Что, по имеющимся оценкам, дает потерю воды на уровне 20и более процентов.
На сегодня не существует технологии позволяющей в течение разумногопериода времени произвести инвентаризацию состояния городских водохозяй-ственных систем с точки зрения утечек перекачиваемого продукта. Имеющиесяспособы акустического прослушивания различных участков вдоль трубы огра-ничены в использовании, в связи с наличием огромного числа акустических ис-точников в городе: транспорт, строительство, работающие заводы и т.д..
Кроме того, эта технология не позволяет в течение разумного отрезкавремени провести контроль состояния сетей. Поэтому проблема повышенияоперативности решения поставленной задачи является актуальной.
Решению данной проблемы и разработки программного инструмента по-священа данная статья.
С нашей точки зрения решение этого вопроса возможно единственнымпутем (в рамках имеющихся финансовых ограничений в стране) создать мате-матическую модель, которая позволяла бы промоделировать давление в каждомучастке исследованной сети и через сопоставление этого давления в отдельныхточках сети с экспериментальными замерами, локализовать места утечек с по-следующим уточнением координат с помощью измерительных приборов в ло-кализованных участках.
Метод, используемый в программе, чтобы решить непрерывность потокахарактеризует гидравлическое состояние сети труб в данной точке, и он можетбыть назван гибридным подходом петли узла. Тодини и Пилати (1987) ПозжеСалгадо (1988) хотели назвать его "Метод Градиента". Подобные подходы бы-ли описаны Хемем и Брамеллером (1971) ("Гибридный Метод") и Осиадакзом(1987) ("Метод Узла петли Ньютона"). Единственное различие между этимиметодами - путь, которым потоки связи обновляются. Поскольку подход Тоди-ни более простой, он был выбран для использования в программе.
Епифанцев Б. Н., Пронин А. Г.МОДЕЛИРОВАНИЕ РАСПРОСТРАНЕНИЯ ГОРОДСКОЙ
ВОДОПРОВОДНОЙ СЕТИ[email protected]
На сегодняшний момент в России стоит острая проблема надежности го-родских водопроводных систем, обусловленная изношенностью труб на 80 иболее процентов. Что, по имеющимся оценкам, дает потерю воды на уровне 20и более процентов.
На сегодняшний день обозначилась новая проблема эксплуатации город-ских водопроводных сетей обусловленная загрязнением воды за счет естест-венных и/или искусственных (терроризм) источников загрязнения. На сего-дняшний день не найдено сведений которые позволили наметить путь решенияэтой актуальнейшей задачи.
СПИ-МП-2004
285
Решению данной проблемы и разработки программного инструмента по-священа данная статья.
С нашей точки зрения решение этого вопроса возможно единственнымпутем (в рамках имеющихся финансовых ограничений в стране) создать мате-матическую модель, которая позволяла бы промоделировать распространениязагрязнений в исследуемой сети, оценки концентрации этих загрязнений в из-бранных точках трубопроводов и сопоставления этих концентраций с экспери-ментальными измерениями. По результатам сопоставления решается вопрос (спомощью решения обратной задачи) о местах нахождения источников и их ин-тенсивности.
Уравнения по водному качеству комплекса основаны на принципах со-хранения массы (Россмен и другие, 1993; Россмен и Боулос, 1996):
Комплекс водного качества использует лагранжевый время-основанныйподход к дискретным элементарным объемам воды.
Епифанцев Б.Н., Пронин А.Г.МОДЕЛИРОВАНИЕ УТЕЧЕК В ВОДОПРОВОДНЫХ ПРОГРАММНЫХ
КОМПЛЕКСАХ[email protected]
Если проанализировать динамику рыночных тенденций, инвестиционнойактивности предприятий отрасли, содержания публикаций в специализирован-ной и отраслевой прессе (ЖКХ, водоснабжение и водоотведение, теплоснабже-ние, геоинформатика, информационные технологии) за последние 5 -7 лет, тостановится очевидно, что в настоящее время большинство предприятий, экс-плуатирующих муниципальные инженерные сети, уже окончательно "созрели"для осмысленного внедрения комплексных информационных систем. Причинтому много, и вряд ли здесь стоит останавливаться на них отдельно. Факт со-стоит в том, что отрасль стоит на пороге массового "информационного взрыва".Уже сейчас потребности предприятий инженерных коммуникаций и, в частно-сти, водоканалов, в квалифицированных информационных услугах и специали-зированном программном обеспечении стали превышать объем реальных пред-ложений со стороны серьезных компаний-поставщиков.
Появились бесплатные программные комплексы.На наш взгляд главная задача этих комплексов заключается в следую-
щим:1. Произвести поиск утечек2. Произвести поиск естественных и искусственных (терроризм) источ-
ников загрязнения качества водыПросмотренные бесплатные программные комплексы позволяют модели-
ровать давление и концентрации загрязняющих веществ по всем точкам сети,но не могут производить поиск.
СПИ-МП-2004
286
Проблема решается путем ввода дополнительного узла с трубой, эмули-рующего утечку. Далее анализируются таблица давлений, при необходимостикорректируется расположение узла утечки или вводятся дополнительные.
Данный подход позволяет использовать бесплатные программные ком-плекты для решения поставленных задач.
Ефанов В.Н., Нурлыгаянова Е.Ф.АНАЛИЗ И СИНТЕЗ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ НА ОСНОВЕ ПРИНЦИПА
НЕЧЕТКОЙ СТАБИЛИЗИРУЕМОСТИ[email protected]
Рассматривается класс многофункциональных и многорежимных системуправления с функционально-децентрализованной структурой управляющейчасти, поскольку для реализации каждой функции управления используетсясобственная подсистема. Как правило, переход в таких системах на очереднойрежим работы связан с изменением программы и законов управления, т.е. с из-менением состава задействованных подсистем. Следует также учесть, что опи-санные структурные изменения происходят в неизвестные заранее моментывремени и могут приводить к неопределенным последствиям. Таким образом,речь идет о сложных системах с неопределенными структурными возмущения-ми.
Как известно, при исследовании сложных систем управления использу-ются обобщенные характеристики, отражающие особенности поведения системв целом, например, способность выходных реакций стремиться к новому уста-новившемуся режиму быстрее, чем заданная экспоненциальная функция. Этосвойство получило название «стабилизируемость». Применительно к рассмат-риваемому классу систем предлагается использовать критерий «нечеткой ста-билизируемости» систем. Для выходных реакций систем, удовлетворяющихданному критерию, справедливо следующее выражение
{ } { } [ ] [ ]),)(exp1()(exp)()( 000 kkachkkakyEbkyE Ci
Ci −−−+−−≤ (1)
при всех 0k и 0kk ≥ , где { })(kyE Ci нечеткие ожидания выходных реакций сис-
темы, ,0 ,0 ,0 >>> cba - заданные постоянные.В докладе предлагается методика исследования сложных систем управ-
ления с децентрализованной структурой, позволяющая сформулировать анали-тические условия реализации критерия «нечеткой стабилизируемости». С этойцелью формируется математическая модель системы с возможными структур-ными возмущениями, которые характеризуются заданной совокупностьюфункций принадлежности. На основе этой модели вычисляются нечеткие ожи-дания временных характеристик исследуемой системы. Показано, что в общемслучае эти характеристики относятся к классу трансцендентных функций. Ис-следование системы разностных уравнений, входящих в математическую мо-дель, позволило сформулировать условия, при выполнении которых изображе-ния нечетких ожиданий выходных реакций системы имеют дробно-
СПИ-МП-2004
287
рациональный вид. В результате было показано, что для «нечеткой стабилизи-руемости» многорежимной системы в условиях структурной неопределенностидостаточно потребовать желаемого распределения корней полиномов специ-ального вида, входящих в запись характеристического многочлена отмеченнойвыше системы разностных уравнений. Предложенный подход иллюстрируетсяпримером исследования системы управления полетом и тягой силовой установ-ки высокоманевренного летательного аппарата.
Запевалов А.В., Тараканов Д.В., Воробьев А.В.ДИНАМИЧЕСКИ АДАПТИРУЕМЫЕ Е-СЕТИ
Имитационное моделирование широко используется в практике исследо-вания разнообразных сложных технических и организационных систем. Однимиз наиболее удобных математических аппаратов для целей описания динамикиразвития процессов в системах является класс N-схем или сетевых схем. Ин-формационно-управляющие системы хорошо описываются сетями Петри и Е-сетями.
Благодаря широте своих функциональных возможностей Е-сети могутбыть трансформированы из средства описания информационных систем в сред-ство генерации стратегии поведения данных систем.
В этом случае модель управляющего или центрального вычислительногоблока способна сама выработать воздействие для других компонентов системы.Для обеспечения этого модель должна обладать возможностью вариативногоповедения. Поскольку разнообразие ситуаций в Е-сетевых моделях отображает-ся различной маркировкой, то в данном случае должна обеспечиваться возмож-ность достижения определенного набора маркировок. Смена же ситуаций обес-печивается требуемой маршрутизацией фишек.
Вариативность поведения возможно обеспечить путем динамическойструктурной или параметрической реконфигурации модели. Структурная ре-конфигурация предусматривает динамическое изменение маршрутов движенияфишки, в зависимости от складывающейся модельной ситуации или от наборавнешних воздействий. В этом случае в модель вводится структурная избыточ-ность. Она проявляется в том, что Е-сетевой граф содержит весь спектр потен-циально возможных маршрутов движения фишек. Причем это не означает, чтов ходе каждого модельного эксперимента будут задействованы все возможныемаршруты. Данный способ реконфигурации имеет ограничения по своим воз-можностям, накладываемые самим графом модели.
Параметрическая реконфигурация предусматривает изменение парамет-ров функций преобразования атрибутов фишек, при срабатывании переходов. Вэтом случае фишки, проходя по одинаковым маршрутам несут различную ин-формацию о характере происходящих процессов. В данном подходе такжепредполагается введение избыточности в модель, но уже в разделе описанияфункциональных преобразований.
СПИ-МП-2004
288
Отмеченные способы могут быть скомбинированы. Их применение по-зволит создать своеобразный модельный супервизор, контролирующий процессвыполнения модели. Широкими возможностями обладает супервизор матрич-ной структуры, в котором каждый элемент матрицы представляется некоторымтиповым фрагментом Е-сети, способным претерпеть реконфигурацию. Такойсупервизор может обеспечивать условия реконфигурации модели в процессе еевыполнения. Используя алгоритмы обучения нейронных становится возмож-ным адаптировать Е-сетевую модель к конкретным условиям протекания мо-дельного эксперимента.
Зимарин Г.И., Кравец О.Я.ГРАФОВЫЕ МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ ТАКТИКОЙ ЛЕЧЕНИЯ В
СИСТЕМЕ НЕОТЛОЖНОЙ ПОМОЩИ[email protected]
Рассматриваются особенности влияния вариабельности структуры паци-ентопотока в системе неотложной помощи на управление тактикой лечения.Приведены графовые модели управления для различных методов и режимоввоздействий.
К особенностям управления процессом выбора лечебных воздействий всистеме неотложной помощи относятся: поступление пациентов в заранее не-регламентированные временные точки и периоды; острая необходимость в ус-тановлении основного диагноза; принципиальная разнородность потока паци-ентов, связанная с наличием различных целей и задач поступления на лечение;наличие большего количества (и лучшего качества) способов и возможностейдля проведения лечебных мероприятий [1].
Наличие сформулированных особенностей порождает необходимостьразработки специфических алгоритмов выбора лечебных воздействий. Эти ал-горитмы должны учитывать как потенциальную необходимость дополнитель-ных обследований, так и значительную вариабельность характеристик потокапациентов [2].
Опишем процесс управления выбором лечебно-оздоровительных воздей-ствий с условно-линейной структурой. После регистрации в ЛПУ пациент вхо-дит в "свой" ярус, в зависимости от того, к какому классу он отнесен. Затем онпроходит курс лечения, пользуясь всеми функциональными возможностямиЛПУ. Присвоение класса пациенту и перевод его из класса в класс производитлечащий врач.
Применение условно-разветвляющегося процесса выбора лечебных воз-действий целесообразно в том случае, если часть воздействий должна бытьприменена ко всем пациентам или используемые лечебно-диагностические ме-тоды в соседних ярусах сходны по воздействию.
Адаптивно-классифицируемый режим предоставляет наиболее широкиефункциональные возможности автоматизированного управления процессомвыбора лечебно-диагностических и оздоровительных воздействий, однако тре-
СПИ-МП-2004
289
бует при этом исключительно тщательной научно-методической проработки иподготовки методик применения традиционных и современных методов эффек-тивной, с точки зрения качества лечения, контроля состояния пациентов, струк-туры.
Анализ состояния пациентов в наиболее автоматизированном режимеосуществляется динамически самой лечебно-оздоровительной системой. Пер-вые оценки (экспертные, диагностические) должны быть такими, чтобы объек-тивно и быстро оценивать индивидуальные особенности пациента, его класс иориентировочный объем процедур.
В процессе оздоровления (реабилитации) система адаптивно реагирует наэффективность оздоровления каждого пациента путем своевременного измене-ния его класса. Переопределение этого показателя происходит в контрольныхбольших или кратковременных участках идентифицирующей диагностики(контроля), где автоматизированная система анализирует результаты реабили-тации после прохождения текущего этапа. Получение необходимого положи-тельного приращения текущего состояния (или достижение необходимой абсо-лютной межклассовой границы) дает возможность перевода пациента в началоболее оздоравливающего курса на соответствующий временной участок. В томслучае, когда лечебно-оздоровительные воздействия по какой-либо причинеоказались недостаточно эффективными, пациент переводится ярус графа с бо-лее интенсивными лечебными процедурами.
Список использованных источников1. Кравец О.Я., Зимарин Г.И., Пасмурнов С.М. Формализация задачи
оценки динамики состояния и адаптивного выбора дополнительного воздейст-вия на пациента/ Пути совершенствования первичной медико-санитарной по-мощи в агропромышленном регионе: Труды II межрегиональной электроннойнаучно-практической конференции. Барнаул, 2000. С.77-78.
2. Абсатаров Р.А., Бурковский В.Л., Зимарин Г.И. Оценка эффективностиимитационных подходов к моделированию пациентопотоков в многопрофиль-ном лечебно-профилактическом учреждении/ Современные проблемы инфор-матизации в непромышленной сфере и экономике: Сб. трудов. Вып. 8. Воро-неж: Центрально-Черноземное книжное издательство, 2003. С. 41-42.
Зуев А.А.ИМИТАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ ПРОТОЧНОЙ ЧАСТИ ЦЕНТРОБЕЖНОГО
НАГНЕТАТЕЛЯ[email protected]
Дана оценочная характеристика процессов течения, рассмотрена проточ-ная часть центробежного аппарата. Разработана имитационная модель центро-бежного нагнетательного аппарата, применимая для одноступенчатых и много-ступенчатых компрессоров. Имитационную модель центробежного компрессо-
СПИ-МП-2004
290
ра (ЦК), можно разделить на две основные части: алгоритм позволяющий про-извести расчет геометрических размеров проточной части ЦК, обеспечив тре-буемые режимные параметры ЦК; имитационная модель ЦК (алгоритм расчетаизменения параметров рабочего тела по проточной части ЦК).
Основные элементы ЦК: входное устройство, рабочее колесо (РК), гдеподводится механическая энергия, давление, энтальпия, скорость пара увели-чиваются; безлопаточный диффузор (БЛД), лопаточный диффузор (ЛД), в БЛДи ЛД площадь потока увеличивается, а скорость уменьшается, давление приэтом возрастает; обратно-направляющий аппарат (ОНА), закрученный потокраскручивается с помощью лопаток; выходное устройство (улитка). Все про-цессы в ступенях сопровождаются потерями, поэтому энтропия сжимаемоговещества непрерывно возрастает.
На основе алгоритма разработан программный комплекс, позволяющийавтоматизировать расчет, что значительно минимизирует трудовые и времен-ные затраты пользователя.
Имитационная модель позволяет определять давление, температуру, эн-тальпию, энтропию, удельный объем, скорость потока рабочего вещества какпри выходе из ЦК, так и по всей длине проточной части ЦК в зависимости отизменения частоты вращения ротора и изменения начальных (входных) пара-метров рабочего вещества в ЦК (давление, температура, энтальпия, энтропия,удельный объем). Определяется массовая, объемная производительность, внут-ренняя мощность компрессора. В модели учтены потери на дисковое трение ипотери вследствие протечек через покрышечные уплотнения рабочих колес.
Модель протестирована и показала хорошие результаты сходимостиопытных и расчетных данных. Тестирование включало в себя сравнение опыт-ных и теоретических данных: при изменении частоты вращения ротора ЦК ипри изменении входных параметров рабочего вещества в ЦК. Сделаны выводыоб адекватности полученных результатов.
Работа выполнена под руководством д.т.н., проф. А.А.Кишкина.
Клименко О.Я.ОБ ОДНОЙ МОДЕЛИ ЭКОСИСТЕМЫ
Пусть вредное для фитопланктона вещество поступает в водоем и по-требляется водорослями, а планктон поедает некая популяция рыб. Такую сис-тему назовем "ресурс — потребитель". Будем считать фитопланктон (ресурс)возобновимым и неподвижным, популяцию рыб (потребитель), питающуюсяпланктоном, — возобновимой и движущейся произвольно. Допустим, что ин-дивидуумы популяции рыб однородны и тип индивидуума не меняется со вре-менем.
Пусть функция плотности потребителя — непрерывная, дважды диффе-ренцируемая. Рассмотрим вид рыб, который обитает изолированно или сосуще-ствует с другими видами без прямого или косвенного влияния. Предположим,
СПИ-МП-2004
291
для рассматриваемого интервала времени в многочисленной популяции числосмертей и рождений пропорционально общей численности индивидуумов.
Пусть N(t) - плотность популяции потребителя (рыб); R(t)- плотность по-пуляции ресурса; DN -параметры подвижности потребителя; m - коэффициентсмертности потребителя; η - КПД переработки ресурса в биомассу потребителя;Rр - равновесная плотность ресурса; α - КПД переработки вредного вещества вбиомассу ресурса; β - коэффициент прироста ресурса; V1=V1(S,R) - скорость по-требления ресурса; V2=V2(R,N) - скорость потребления вредного вещества. Поданным экспериментов, можно считать, что V1=V1(S), V2=V2(R). Пусть V1=kS0-a=C, V2=σR , где а - емкость среды, σ,k - интенсивность потребления вредноговещества и ресурса соответственно, S0 –масса вредного вещества в момент t=0.
Динамику описанной системы можно представить уравнениями:
2
22
201
)(
)()()(
x
NDmNNRVtN
RRNRVRSVtR
N
p
∂
∂+−=
∂∂
−+−−=∂∂
η
βα
при начальных и граничных условиях: t=0, R=R0, N=N0, ,0NNx
=∞=
00
=∂∂
=xxN .
Найдены стационарные точки системы А(R*,N*)= ( )( )0,βαβ +CR p ,
B(R*,N*)=
−+
σβαηβ
σηC
mRm p, .
Исследование системы "ресурс — потребитель" позволяет сделать выво-ды: 1) скорость роста планктона зависит не от саморегулирующих механизмов,а от факторов внешней среды; 2) если m и Rp удовлетворяют условиям: при
С⋅> αβ , то Сm αβησ +> СRR p αββ +<* и система приходит в состояние рав-новесия без вмешательства человека, если скорость размножения потребителя искорость роста планктона одного порядка. Но система сначала может прийти ине в устойчивое состояние (точку В – седло). Если плотность популяции ресур-са стремится к значению СRRm p αββση +≤< * , то при
Сm
αβησ+
< пищи для
популяции потребителя становится недостаточно и популяция вымирает. По-этому, чтобы популяция не вымерла нужно либо подкармливать рыб, либо уве-личить скорость роста планктона за счет применения "удобрений".
Коваленко М.С.МОДЕЛИРОВАНИЕ КИНЕТИКИ ВТОРИЧНЫХ РАДИАЦИОННЫХДЕФЕКТОВ В ЛИТИЙСОДЕРЖАЩЕМ КРЕМНИИ ПРИ ОБЛУЧЕНИИ
ПОТОКОМ ЭЛЕКТРОНОВ[email protected]
Кремниевые солнечные элементы используются в условиях повышенноговоздействия ионизирующих излучений. Радиационные дефекты являются од-
СПИ-МП-2004
292
ной из причин их деградации. Пассивация и геттерирование кристаллическихдефектов повышают радиационную стойкость кремния и полупроводниковыхприборов. Атомы лития в кремнии обладают пассивирующими свойствами.Имея высокую подвижность в решетке кремния, они взаимодействуют с радиа-ционными дефектами и снижают коэффициенты повреждения. В данной работепри решении системы уравнений квазихимических реакций учитывается при-месный состав кремния, выращенного методом Чохральского, что позволяетпренебречь некоторыми химическими реакциями и упростить расчет коэффи-циентов повреждения.
Свойства материала определяются начальной концентрацией основныхпримесей атомов фосфора 0
P(S)N , бора 0B(S)N , лития 0
LiN . Начальные концентрациикислорода и углерода в кремнии, выращенном методом Чохральского, выбира-лись в соответствии с паспортными данными: 0
O(I)N =7 1017 см-3, 0C(S)N =3 1017 см-3.
Индексами "I" и "S" обозначим атомы внедрения и замещения, соответственно.Промоделировано воздействие потока электронов с энергией 3 МэВ, время об-лучения − 10 лет, температура − 330K. За 10 лет интенсивность падающих элек-тронов составляет 1016 см-2. Расчеты проводились для образцов с различной на-чальной концентрацией легирующих примесей.
До облучения литий содержится в кремнии в двух состояниях: 1 – ком-плексы LiO, 2 – междоузельные атомы. В процессе облучения при повышеннойтемпературе комплексы LiO распадаются, и атомы Li взаимодействуют с А-, Е-,К-центрами, дивакансиями, образуя комплексы обладающие низкой рекомби-национной активностью. Начальной концентрации лития 0
LiN =1015 см-3 не дос-таточно для пассивации рекомбинационно активных ВРД в течение всего срокаоблучения при T=330K, поэтому после трех лет концентрации LiW, Li2W, LiA,Li2A, LiE выходят на насыщение, а А-, Е-, К-центров, дивакансий нарастают. Вслучае 0
LiN =1017 см-3 лития достаточно для пассивации рекомбинационно актив-ных ВРД в течение 10 лет, поэтому концентрации А-, Е-центров, дивакансийоказываются много меньше. Концентрации комплексов Li2W, Li2A, LiE моно-тонно увеличиваются, они рекомбинационно не активны и мало влияют на ко-эффициенты повреждения. Комплексы LiW и LiA являются промежуточными,их концентрации малы.
Кузин Б.Г., Потапенко А.Н.МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ЗАКАЛОЧНЫХ РЕШЕТОК
ДЛЯ ПРОИЗВОДСТВА УПРОЧНЕННОГО СТЕКЛА[email protected]
При производстве упрочненного технического стекла, превосходящего попрочности отожженное стекло в 3-4 раза, наиболее прогрессивным являетсяспособ горизонтальной закалки стекла. Закалочные решетки представляют со-бой нагнетательную камеру с системой сопл, обращенных к охлаждаемомустеклу. Повысить интенсивность охлаждения возможно с помощью подбора
СПИ-МП-2004
293
сопл, обеспечивающих наибольшую скорость истечения охлаждающего возду-ха. С точки зрения обеспечения максимальной интенсивности охлаждения наи-более эффективными являются конструкции закалочных решеток с цилиндри-ческими соплами-насадками с коноидальным входом.
Конструктивная схема закалочной решетки с цилиндрическими трубкамипредставлена на рис. 1., а схема для составления математической модели - нарис. 2. Для исследования этого процесса необходимо использовать математи-ческую модель на основе уравнения эллиптического типа, решаемого с помо-щью численных методов.
Рис. 1. Рис. 2.
Предлагается вместо решения уравнения эллиптического типа использо-вать гиперболическое уравнение с нестационарными граничными условиями наисточниках, считая, что они работают в импульсном режиме. Таким уравнени-ем является неоднородное волновое уравнение относительно потенциала ско-рости ϕ, которое с учетом симметрии задачи по углу θ, будет иметь вид:
),(112
2
20
2
2
2
2
tFtczrrr
=∂
⋅−∂
+∂∂
⋅+∂
ϕ∂ϕ∂ϕϕ∂ (1)
где: c0- скорость звука в воздухе; r, z, t – координаты и время, F(t) – некотораяпотенциальная функция, учитывающая изменение давления на источнике.
Учитывая, что источник находится на границе L6, то вместо неоднородно-го волнового уравнения можно использовать однородное. При этом давлениеP(t) на нем представляется в виде некоторой непрерывной функции, описы-вающей импульс. После решения уравнения (1) с учетом начальных и гранич-ных условий находим распределение потенциала скорости ϕ в исследуемойобласти B(t). Затем определяем параметры течения среды. Давление определяемиз интеграла Коши - Лагранжа, который приводится к виду
,00 tPP
∂∂ϕρ−= (2)
где P0 - начальное давление в исследуемой области.Компоненты скорости среды определяются через градиент ϕ
СПИ-МП-2004
294
.zV;rVzr ∂
−=∂
−=∂ϕ∂ϕ
(3)
Дальнейшее исследование выполняется с помощью численных методов.Предложенная модель позволяет определить влияние шага между трубками x1на параметры закалочной решетки воздухоструйного типа.
Курчеева Г.И., Имангажинов Е.А.ТЕОРЕМА БАЙЕСА КАК ПОДХОД К ПРИНЯТИЮ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ
РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ [email protected]
Представим себе предприятие, которое работает в оптимальном режиме,то есть в условиях обеспеченности ресурсами, рациональном использованиивсех остальных факторов. Но в той и другой ситуации, предприятие может ока-заться в условиях неопределенности (недостатка информации) причем в тойстепени, в какой неучтенные случайные факторы способны влиять на достиже-ние поставленной цели. Понимая информацию как один из основных стратеги-ческих ресурсов, а к основным ресурсам общество относит такие, как труд,земля, капитал, предпринимательская способность и информация, необходимоуметь его оценивать как с качественной, так и с количественной стороны. Приразработке мероприятий, направленных на снижение рисков, необходимо учи-тывать то, что снижение рисков возможно на этапе стратегического принятияуправленческих решений, например выбора поставщиков сырья. Поставляемоесырье, а это в основном цельное молоко достаточно часто не соответствуетстандартам качества. В лучшем случае, оно требует дополнительной обработки,в худшем случае, может быть направлено только на изготовление плавленыхсырков и творога. В результате ссужается область принятия управленческихрешений по варьированию ассортиментом выпускаемой продукции (гибкость) взависимости от спроса и увеличения риска невостребованности реализуемойпродукции. Не выполняются задачи по обеспечению сырьем технологическогопроцесса в определенные сроки и с определенным качеством. В результате по-являются риски невыполнения стратегической цели. Автор считает, что оценкатакого вида рисков, систематизированных для предприятий молочной про-мышленности, и управление не требуют разработки сложного математическогоаппарата. Необходимым условием становится накопление статистической ин-формации по поставщикам, объемам, срокам, качеству, затратам и другим по-казателям.
Например, какова вероятность того, что завод приобрел у поставщика Л.сырьё низкого качества. Пусть событие B1 означает, что приобретенное заводомсырье у поставщика Л., а B2 у поставщика М. Видно, что априорные вероятно-сти событий B1 и B2 равны:
P(B1) = 1/(1+k), P(B2) = k/(1+ k).Пусть событие A означает, что выбрано бракованное сырьё. Нам известны
условные вероятности P(A/B1) = P1 и P(A/B2) = P2. Теперь воспользуемся фор-
СПИ-МП-2004
295
мулой Байеса и ответим на поставленный вопрос:P(B2/A) = [(k/(1+k))*P2] / [(1/(1+k))*P1 + (k/(1+k))*P2] = k*P2/(P1+k*P2).Аналогично P(B1/A) = P1/( P1 + k* P2).Вероятности P(B1/A) и P(B2/A) называют апостериорными вероятностями
соответственно событий B1, B2, после того как произошло событие A.Применение теоремы Байеса позволит с минимальными затратами регу-
лировать риски, связанные с обеспечением производства сырьем.
Лебедев В.Ф., Ситников Е.А.РАЗРАБОТКА МЕТОДА КОМПЕНСАЦИИ ЗАПАЗДЫВАНИЯ ВПРОСТРАНСТВЕ СОСТОЯНИЯ ПРИ НАЛИЧИИ ВОЗМУЩЕНИЙ
Разработка эффективного метода компенсации запаздывания с учетомдействующих возмущений в пространстве состояния представляется актуаль-ной проблемой.
Рассматривается задача синтеза метода компенсации запаздывания дляобъекта управления первого порядка, описываемого следующим дифференци-альным уравнением:
,−+= )()()( θtbutaxdt
tdx (1)
где x(t) – переменная величина, характеризующая состояние объекта, θ - запаз-дывание.
Решение уравнения (1) можно представить в виде:
∫ +−+= −t
taat dvbuexetx0
)(0 )]()([)( ττθττ , (2)
где )(τv - неконтролируемая аддитивная помеха.Положим внешнее возмущение )(τv постоянным. Используя модель объ-
екта управления без учета запаздывания:
)()()( tbutaxdt
tdxm
m += ∗∗
(3)
Тогда можно получить следующую оценку )( θ+tx , которую обозначим)(ˆ θ+tx :
[ ] [ ])()(11)()()()(ˆ Ttretr
eetxtxetxtx aT
aT
a
ma
m −−⋅−−
+−−+=+ ∗∗θ
θ θθ , (4)
где )()()( * txtxtr m−= .Это и есть выражение для упредителя. Полученный упредитель отличает-
ся от упредителя Смита. На основании численного моделирования показана егоэффективность.
СПИ-МП-2004
296
Лебедев В.Ф., Ситников Е.А.РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ СИНТЕЗА ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ
ОБЪЕКТОМ С ЗАПАЗДЫВАНИЕМ[email protected]
Реализация задачи динамической стабилизации позволяет оперативноуправлять технологическими процессами в реальном времени, обеспечивая по-ложение режимных параметров в окрестности, установленной технологическимрегламентом.
Использование методов компенсации запаздывания позволяет синтезиро-вать оптимальное управление без учета запаздывания на основании полученнойоценки прогноза )(ˆ θ+tx .
Рассмотрим модель:.)0();(;)(;)()()(
0xxtuutxxuxbxxadt
tdx===⋅+⋅= (1)
Рассматривается одномерный случай с переменными параметрами: a(x) иb(x), зависящими в общем случае от переменной состояния x(t).
Критерий оптимизации:
∫ ⋅+⋅=T
t
dtuxrxxqJ0
,])()([21 22 (2)
где весовая функция в общем случае зависит от x(t); q(x) - неотрицательная, аr(x)- положительная непрерывные функции. Граничное условие .0)( =Tx
Синтез осуществляется с применением принципа максимума Понтрягина.Получено следующее выражение для оптимального управления и в виде обрат-ной связи через x(t):
[ ] ).()()()()()(
1))(( 2 txxqxsxaxaxb
txuo ⋅⋅+±−= (3)
В случае системы с запаздыванием в (3) необходимо подставить оценкупрогноза x(t) на величину запаздывания.
На основании моделирования синтезированного метода управления, про-изведен анализ ее устойчивости, точности и чувствительности к рассогласова-нию параметров модели в контуре регулирования, показавший эффективностьуправления с использованием данного метода.
Лобас А.В.УНИВЕРСАЛЬНАЯ РАБОЧАЯ СРЕДА ДЛЯ СОЗДАНИЯ СИСТЕМ
МОДЕЛИРОВАНИЯ[email protected]
Актуальность мониторинга и визуализации технологических процессовкомпьютерными средствами с течением времени возрастает. Это, во-первых,связано с модернизацией устаревшего оборудования отвечающего за слежение
СПИ-МП-2004
297
и управление различными процессами. Во-вторых, компьютерная визуализацияпозволяет добиться более эффективного представления данных.
Представляемая среда предназначена для создания различных приклад-ных пакетов направленных на определенную предметную область. Предлагает-ся концепция построения визуально активного приложения, включающая в се-бя: задание структуры приложения, определение структуры и совокупностисвойств визуальных компонент в виде XML-документа, построение библиотекиклассов, определяющих базовую функциональность приложения. В состав сре-ды входит набор стандартных компонентов. Используя их, разработчик в кон-кретной предметной области создает набор объектов-компонентов, которыепредназначены для решения конкретных задач. Так же разработчик может по-строить новый компонент на базе существующих, дополняя их новыми харак-теристиками. Например, рассмотрим задачу мониторинга работоспособностикомпьютерной сети. Для ее представления, расширяя стандартные компоненты,создаем новые с заданными свойствами: компьютер, канал связи, концентратори другие. Используя эти компоненты можно создавать различные схемы ком-пьютерных сетей, практически любых топологий.
Компонент понимается как пользовательский объект, который имеет ви-зуальное представление, определенные свойства и определенное поведение.Каждый компонент представляет собой контейнер для других компонентов.Компоненты были бы неполноценными без возможности взаимодействия свнешним миром. Для этого предусмотрен механизм межкомпонентных взаимо-действий. Этот механизм построен по событийному принципу. Каждый эле-мент может быть источником некоторого события или может быть заинтересо-ван в получении информации о наступлении некоторого события.
В качестве инструментального средства для создания среды была исполь-зована платформа Eclipse Platform [1, 2] от компании IBM. Платформа позволя-ет интегрировать инструментальные средства от различных поставщиков иподдерживать совместную работу группы. Сама инструментальная платформаEclipse написана на языке Java [3], что позволяет ей поддерживать рабочиестанции с операционными системами Linux и Windows. Развитые графическиесредства платформы построены на базе ресурсов конкретной операционнойсистемы. Eclipse предоставляет множество готовых решений, которые предна-значены для использования разработчиками.
Предлагаемая рабочая среда отличается от многих существующих откры-тым исходным кодом. Это делает ее доступной для понимания разработчиками.Так как язык Java не привязан к конкретной операционной системе, то средаможет быть использована на множестве различных компьютеров.
Список использованных источников1. http://www.eclipse.org/org/index.html2. http://www.eclipse.org/whitepapers/eclipse-overview.pdf3. http://java.sun.com/docs/books/tutorial/getStarted/intro/definition.html
СПИ-МП-2004
298
Матасов А.С.АППРОКСИМАЦИИ ПЛОТНОСТИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ НА ОСНОВЕ
НЕЧЕТКИХ МОДЕЛЕЙ[email protected]
Проблема построения эмпирических моделей аппроксимации плотностираспределения часто возникает при разработке сложных систем принятия ре-шений. Основной объем литературы по вопросам аппроксимации плотностивероятности можно условно разбить на такие крупные разделы, как:
• Параметрические методы аппроксимации. Подходы этого раздела ос-нованы на предположении о конкретном функциональном виде распределения,который зависит от некоторых параметров. Эти параметры далее выбираютсяна основе статистических критериев максимального правдоподобия или макси-мума апостериорной вероятности описания данных моделью. Теория и методи-ки этого раздела подробно обсуждаются в текстах по математической ста-тистике и обработке результатов экспериментов.
• Методы непараметрической статистики. Сюда относятся выборочныечастотные гистограммы (мало применимые в многомерном случае, см. ниже) иширокий класс методов, основанных на аппроксимации плотности смесью ба-зисных функций. Частным случаем такой аппроксимации являются Гауссовысмеси, радиальные базисные функции, а также вейвлет-методы.
Плотность распределения является функцией многих переменных - почислу исследуемых признаков. В условиях, когда имеется дополнительная ин-формация о степени зависимости или независимости признаков, эта плотностьможет быть факторизована на функции меньшего числа переменных. При до-полнительных сведениях об обуславливании одних признаков другими удобнееговорить об условных плотностях распределений, которые также зависят отменьшего числа переменных (т.е., только от обуславливающих признаков).
Предлагаемый в работе метод аппроксимации базируется на теореме: длякаждой вещественной непрерывной функции g, заданной на компакте U, ипроизвольного e>0 существует нечеткая экспертная система, формирующаявыходную функцию f(x) такую, что
e)x(f)x(gsupUx
≤−∈
.
Эта теорема была доказана Wang в 1992г. Нечеткая система базируется нанаборе правил, построенных на множестве лингвистических переменных, ко-личество которых равно количеству исследуемых признаков. Набор термовможет формироваться по динамическому и статическому принципу. Информа-ционной основой для построения аппроксиматора является частотная гисто-грамма, формируемая по количеству объектов в элементарной единице про-странства, при этом эта информация используется в качестве весовых коэффи-циентов в различных элементах системы аппроксимации.
При исследовании построенных систем аппроксимации на наборах нор-мально распределенных данных, а также смесях различных распределений бы-
СПИ-МП-2004
299
ли получены ошибки аппроксимации в рамках 95-98% по методу наименьшихквадратов при различных параметрах термов.
Мигунов В.В.АВТОМАТИЧЕСКИЙ СТРУКТУРНЫЙ АНАЛИЗ ПОЗИЦИОННЫХОБОЗНАЧЕНИЙ В ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ СХЕМАХ ХИМИЧЕСКИХ
ПРОИЗВОДСТВ[email protected]
При проектировании и технологической поддержке химических произ-водств необходимы разработка и корректировка чертежей их технологическихсхем, в том числе в составе регламентов производства. Оборудование, трубо-проводная арматура, приборы и иные элементы идентифицируются в схемахпозиционными обозначениями (ПО), в терминах которых описывается техпро-цесс, специфицируется проект и т.д. В результате анализа нескольких сот чер-тежей в составе документации на отечественные и зарубежные технологиче-ские процессы и линии удалось установить, что применяются самые различныесистемы алфавитно-цифровых ПО. Единственным общим моментом для раз-личных систем ПО является серийно-порядковый способ их структурирования,с разделителями серий или без них.
Для задач автоматического упорядочивания строк спецификаций, анализаправильности и дублирования ПО в одном или нескольких электронных черте-жах технологической схемы необходимы правила упорядочивания и автомати-ческого структурного анализа ПО. Требуемые правила реализованы в следую-щем виде.
Позиционные обозначения разбиваются на структурные части слева на-право с разделителями из набора ".-/()", упорядочиваются по возрастанию 1йчасти, внутри группы ПО с одинаковой 1й частью упорядочиваются по возрас-танию 2й части и т.д. Упорядочивание по возрастанию означает, что числа идутраньше букв, арабские числа раньше римских, все числа по возрастанию значе-ний, русские буквы раньше латинских, прописные буквы раньше строчных, валфавитном порядке русского и английского языков. Вводятся ранги (приори-теты) и обозначения частей ПО (серий) от 0 до 8 по составу входящих в нихсимволов: 0 - конец строки, 1 - разделитель ".-/()", 2 (00) - арабское число"0..9", 3 (LA) - римское число "I, V, X" со значением от 1 до 38, 4 (РУ) - про-писные русские буквы "А..Я", 5 (ру) - строчные русские буквы "а..я", 6 (LA) -прописные английские буквы "A..Z", 7 (la) - строчные английские буквы "a..z",
8 (?) - остальные символы. Символы-разделители дляоднозначности упорядочены так, как они перечисленыв наборе выше.
Эти правила упорядочивания однозначно реали-зуются программно и используются для названныхвыше задач в графическом редакторе САПРTechnoCAD GlassX, где на их основе реализованы ав-
СПИ-МП-2004
300
томатический сбор ПО с одного или нескольких чертежей, просмотр упорядо-ченного списка ПО или структур с частотами, контроль дублирования ПО. Нарисунке приведен список частот структур ПО одного чертежа - результат авто-матического структурного анализа. Структуры описаны в обозначениях серийразличных рангов (00, ру, LA, la). Символ "^" задает изображение серии какнижнего или верхнего индекса. В таком списке легко найти неверную заменурусских символов английскими и наоборот, использование нуля вместо буквы"О" и наоборот, отсутствие разделителя или неверный разделитель. Автомати-ческий структурный анализ ПО не только ускоряет работу с технологическимисхемами, но и повышает их качество на содержательном уровне. Анализ воз-можен и в чертежах, не связанных с химическим производством, если толькопозиционные обозначения имеют серийно-порядковую структуру.
Назарян С.А.АНАЛИЗ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ НАДЕЖНОСТИ СЛОЖНЫХТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ С ЗАВИСИМЫМИ ОТКАЗАМИ
ЭЛЕМЕНТОВ[email protected]
Сложность решения задач анализа надежности сложных техническихсистем (СТС) обусловлена неполнотой исходной информации о их надежности.Будем считать, что о надежности элементов системы имеется полная информа-ция, если известны точные законы распределения времени безотказной работыэлементов и их параметры, а также имеется информация о независимости эле-ментов. При нарушении одного из условий считаем, что информация о надеж-ности элементов является неполной [1]. Существующие методы не обеспечи-вают возможность расчета надежности современных СТС, обладающих боль-шим количеством состояний и сложными связями между ними [2]. В большин-стве работ предполагается, что элементы систем являются независимыми. Од-нако во многих задачах надежности необходимо учитывать зависимость эле-ментов, которая возникает из-за того, что элементы системы, работают в однихи тех же условиях, подвержены одним и тем же внешним нагрузкам и т.д. По-этому разработка новых методов расчета и анализа сложных технических сис-тем при неполной информации является актуальной задачей.
Работа посвящена построению научно-обоснованных методов, алгорит-мов и программных средств анализа и прогнозирования надежности СТС спроизвольными распределениями отказов элементов без восстановления с уче-том причинно-следственных взаимосвязей между их отказами на основе обра-ботки статистической информации об отказах элементов СТС, а также знаний,накопленных специалистами. Зависимые отказы элементов СТС выявляются спомощью причинно-следственного критерия предпочтительности. В работеразработан метод для оценки показателей надежности СТС при зависимых от-казах элементов. Предложена математическая модель, обеспечивающая анализнадежности невосстанавливаемых СТС с произвольными распределениями от-
СПИ-МП-2004
301
казов, цензурированными данными и зависимыми отказами элементов. Прове-ден сравнительный анализ существующих и разработанных методов анализанадежности СТС.
В итоге выполнения данного научного исследования получены методы,которые вместе с традиционными, а зачастую в отличие от них позволяют ре-шить следующие проблемы анализа и прогнозирования надежности: большоечисло состояний системы, произвольные законы распределения элементов, на-личие цензурированных данных, взаимосвязь между отказами элементов.
Список использованных источников1. Гуров С.В., Уткин Л.В. Надежность систем при неполной информации–
СПб: Любавич, 1999. – 160 с.2. Уткин Л.В., Шубинский И.Б. Нетрадиционные методы оценки надеж-
ности информационных систем. – СПб: Любавич, 2000. – 173 с.
Немцов Л.Б.ИНСТРУМЕНТАРИЙ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ FUZZY-СИСТЕМ НА
ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОМ ТРАНСПОРТЕ[email protected]
Основными проблемами, возникающими при разработке компьютерныхсистем поддержки принятия решения в системах организации вагонопотоковявляется изменчивость исходных данных с течением времени (от точных зна-чений до качественной оценки), а за некоторые периоды времени и вовсе их от-сутствие. Также отмечается наличие прогнозной составляющей в этих систе-мах. Для решения перечисленных проблем предлагается заменить классическиематематические модели нечеткими (fuzzy) продукционными моделями с ис-пользованием программного комплекса, базирующегося на идеях теории нечет-ких множеств (Fuzzy sets theory), отличительная черта которых - устойчивая ра-бота при изменении качества входной информации. Реальные системы функ-ционируют таким образом, что информация, поступающая на вход, постоянноменяется. Текущее значение входной переменной может быть четырех типов:crisp - если входная переменная может быть измерена настолько точно, что по-грешностью ее измерения можно пренебречь; fuzzy number - если входная пе-ременная измерена с ошибкой, которой пренебречь нельзя, то значение этойпеременной представляется как нечеткое число; term - если входную величинуневозможно количественно измерить, а можно лишь качественно оценить, вэтом случае на вход системы подается лингвистическое значение; none - еслиинформацией по входной величине мы вообще не располагаем. Нечеткие моде-ли позволяют их использовать в качестве входной информации. Разработанныйпрограммный пакет «Конструктор нечетких моделей» состоит из пяти продук-тов, которые вместе обслуживают всю процедуру создания нечеткой системы:от формализации знаний эксперта до выпуска готового приложения. Програм-мы объединены единой технологической схемой и опираются на унифициро-
СПИ-МП-2004
302
ванные форматы сохранения моделей и массивов обучающих данных. Отличи-тельной особенностью пакета является организация взаимодействия экспертапредметной области и инженера знаний. В процессе направленного диалога сэкспертом программа Fuzzy Extractor осуществляет построение прототипа мо-дели, скрывая от него особенности технологии нечеткой логики. Полученныйпрототип может быть сразу испытан экспертом с помощью продукта FSViewer,который демонстрирует выход модели при любых значениях входов. В процес-се тестирования могут быть собраны данные о неправильных действиях моделис добавлением верной экспертной оценки ситуации. Собранные таким образомданные являются второй, интуитивной составляющей знаний эксперта и могутбыть использованы для тонкой настройки параметров модели или её оптимиза-ции. Эти функции реализованы в программах Fuzzy Expert и Neurogenerator,которые наряду с продуктом Fuzzy Builder являются исключительно инстру-ментами инженера знаний. Программа Fuzzy Builder предназначена для изго-товления законченных прикладных систем и построена на принципах визуаль-ного программирования.
Петров А.Б.ПОСЛЕДСТВИЯ НЕАДЕКВАТНОГО ПОВЕДЕНИЯ ЭЛЕМЕНТОВ НА
ФУНКЦИОНИРОВАНИЕ УСТРОЙСТВ И СИСТЕМ[email protected]
Рассматриваются перечни возможных последствий неадекватного пове-дения элементов на функционирование устройств и систем в целом.
Под устройством (системой) с предсказуемым поведением будем пони-мать устройство (систему), которое в условиях неадекватного поведения одногоили нескольких составляющих его элементов, будет иметь заранее предсказан-ное поведение, учитывающее минимизацию последствий, вызванных таким по-ведением, для человека, объекта управления, окружающей среды и иных объек-тов.
К числу последствий будем относить:- физическую потерю устройства (объекта управления);- выдачу неправильных или недостоверных данных;- нарушение управления, приводящее к неуправляемому характеру те-
чения управляемого процесса;- возникновение смежных деструкционных последствий;- потери ресурсов, ценностей, продукции;- возникновение экологической, техногенной или иной катастрофы;- возникновение экономических и политических последствий (колеба-
ния курсов валют, изменение котировок ценных бумаг, рост цен, отставка пра-вительства и т.д.);
- возникновение социальных последствий (паника, волнения, психиче-ские расстройства и т.д.).
По масштабу последствия могут быть:
СПИ-МП-2004
303
- локальными, когда ущерб наносится только самому объекту управле-ния без воздействия на окружающую среду;
- региональными, когда ущерб наносится объектам и окружающей сре-де, смежным с объектом управления в масштабах региона;
- глобальными, когда ущерб наносится существенной части жизненно-го пространства человека и окружающей среды;
- и, наконец, необратимыми глобальными, когда ущерб наносится по-давляющей части жизненного пространства человека и окружающей среды.
Учитывая значимость и масштаб возможных последствий, можно сделатьвывод о том, что для достаточно широкого класса устройств и систем проблемапредсказуемости их поведения является актуальной, а анализ устройств и сис-тем на предсказуемость поведения необходимым.
Петрухнова Г.В., Рыбалкин М.А.ОЦЕНКА ДЛИНЫ ТЕСТОВ ВНУТРИСХЕМНОГО КОНТРОЛЯ
Для систем внутрисхемного контроля ЦИС исследован критерий, позво-ляющий определить длину случайного теста, покрывающего выделенное мно-жество неисправностей типа “короткое замыкание” и “обрыв”. Математическоеожидание нижней границы теста для заданного весового множества W опреде-ляется по формуле:
,)]([1
∑−
=+=
Km
iiK lWTEL
а математическое ожидание верхней границы длины для заданного множестваW вычисляется как
.)]([1
∑−
=+=
Km
iiK hWTEH
В этих формулах E[TK(W)] – это математическое ожидание длины слу-чайного теста, покрывающего небольшое число неисправностей из заранее вы-бранное множества, m – длина всего детерминированного теста, K – длина де-терминированного теста, покрывающего небольшое число неисправностей.Точное вычисление E[TK(W)] для большого количества неисправностей оченьтрудоемко. Компоненты li и hi вычисляются для тестовых наборов (с порядко-выми номерами от К до m) детерминированного теста, покрывающих остав-шиеся неисправности. При этом li вычисляется по формуле
∏−+
=+ +⋅=
1
1}{ ),/(/1
iK
jiKi jjpl α а компоненты hi определяются как
СПИ-МП-2004
304
),.../()1(
)/(1/(1/1
}1{}1{1
}{}{11
}{1
1}{}{}{
iKRK
kjKkj
iKK
jjiKiRi
ppp
pppppph
+−−
−≤≤≤+
−
=++
+++−
+++++−= ∑∑
где ,/}{ pp iK +=α р – наименьшая по величине вероятность набора из остав-шихся наборов детерминированного теста.
Петрухнова Г.В.ОЦЕНКА ДЛИНЫ СЛУЧАЙНОЙ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ ДЛЯ
ОПЕРАЦИИ ВОСПРОИЗВЕДЕНИЯ ИНФОРМАЦИИ В КОНТРОЛЬНОМИСПЫТАНИИ
Под контрольным испытанием будем понимать экспериментальное опре-деление количественных и (или) качественных характеристик свойств объектаиспытаний как результата воздействия на него при его функционировании, примоделировании объекта и (или) воздействий. Параметрический контроль,функциональный контроль, дисперcионный анализ, приемочные испытаниясложных изделий - все эти информационные операции относятся к одномуклассу, называемому контрольным испытанием. Одной из составляющих каж-дой из этих операций является воспроизведение информации, подаваемой наобъект контроля. Заранее заданный информационный массив можно воспроиз-вести детерминированным или случайным образом. В последнем случае оченьчасто возникает задача определения длины массива, воспроизводящего слу-чайным образом все элементы заданного массива из ограниченного и достаточ-но большого множества заранее известных элементов. Если сделать допуще-ние, что элементы массива генерируются независимо друг от друга, могут по-вторяться при генерации и имеют одинаковую вероятность выборки, то мате-матическое ожидание длины случайной последовательности элементов можноопределить как
E(T)=(1+1/2+1/3+…+1/m)/p,где m – число элементов воспроизводимого множества.
На практике этот результат можно использовать для тех случаев, когдавероятности выборки отличаются друг от друга в очень малых пределах. Дляэтого случая главная задача состоит в определении, является ли диапазон из-менения вероятности выборки достаточно малым, позволяющим трактовать ве-роятности выборки как эквивалентные. В качестве критерия для решения этоговопроса выбирается определяемая пользователем граница для относительнойпогрешности, вычисляемой как
E= (P0- Pm)/P0 ,где P0 – наименьшая из вероятностей выборки элемента , Pm - наибольшая извероятностей выборки.
СПИ-МП-2004
305
Граница для относительной погрешности выбирается пользователем экс-периментально.
Питолин В.М., Щербаков А.М.ВЫБОР СПОСОБА ФОРМИРОВАНИЯ УРАВНЕНИЙ РАВНОВЕСИЯ
ПРИ СХЕМОТЕХНИЧЕСКОМ АНАЛИЗЕ СИСТЕМАВТОМАТИЧЕСКОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ
Для формирования модели всей проектируемой системы составляютсяуравнения равновесия, либо по методу узловых потенциалов, либо по методуконтурных токов, либо с использованием универсального табличного метода.
Метод узловых потенциалов широко распространен при машинном про-ектировании и решающее его преимущество состоит в том, что он не требует отпользователя предварительной подготовки схемы к анализу и его достаточнолегко программировать. Однако метод узловых потенциалов допускает приме-нение только одного типа управляемых источников - источников тока, управ-ляемых напряжением. Все другие типы источников должны быть предвари-тельно преобразованы в управляемые напряжением источники тока.
Метод контурных токов применим только для анализа планарных цепей(ни одна ветвь не пересекает другую). Кроме этого алгоритмы для проверкипланарности цепи и автоматического выбора контуров достаточно сложны.
Недостатком уравнений, составленных по методу переменных состояния,является сложность исключения алгебраических уравнений, а также то, что по-лучаемые матрицы не являются разряженными.
Поскольку рассмотренные методы формирования уравнений цепи не яв-ляются универсальными, т.к. они не пригодны для описания всех без исключе-ния идеальных элементов, то все большее распространение получают так назы-ваемые табличные методы формирования цепи. Матрицы, полученные таблич-ным методом, велики даже для небольших цепей. Они всегда очень разрежены,и для решения задачи необходимо использовать аппарат разряженных матриц.А поскольку эти матрицы не имеют регулярной структуры, их перенумерацияи предварительная обработка сильно затруднены.
С целью сокращения размеров матриц можно использовать модифициро-ванный метод узловых потенциалов. Он приводит к более компактной матрицеи не требует учета разряженности даже для схем средней величины. Модифи-цированный метод узловых потенциалов гораздо более эффективен, однако длябольших схем он продолжает сохранять много лишних переменных.
Анализ структуры и размера схем, которые будут подвергаться машин-ному расчету, позволяет отдать предпочтение методу узловых потенциалов, ноне в его классическом первоначальном варианте, а с некоторыми модифика-циями, допускающими наличие идеальных источников напряжения.
СПИ-МП-2004
306
Попова Т.В., Сазонова Т.Л.МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ
ДОПОЛНИТЕЛЬНЫХ ПОТЕРЬ В ЭЛЕМЕНТАХ СЕТИ И НАГРУЗКЕ ВЗАВИСИМОСТИ ОТ ПАРАМЕТРОВ И РЕЖИМНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК
К несимметрии токов в линиях и несимметрии напряжения на примы-кающих подстанциях приводит различие параметров фаз воздушных линий,что увеличивает потери в электрических сетях, а также в генераторах и нагруз-ке. При проектировании и эксплуатации электрических сетей применяют сим-метрирующие устройства, соответственно возникает вопрос определения до-полнительных потерь. Дополнительные потери в элементах сети для которойвыполнен расчет несимметрии токов и напряжений, могут быть определены наосновании данных о параметрах этих элементов, их нагрузке и характеристикахнесимметрии. Дополнительные потери из-за трансформации напряжения об-ратной последовательности, при этом, как правило, отсутствуют конкретныеданные для определения дополнительных потерь, поэтому целесообразно вос-пользоваться статическими моделями. В работе рассмотрен способ определениядополнительных потерь в элементах сети и нагрузке в зависимости от парамет-ров и режимных характеристик.
В трансформаторах дополнительные потери мощности обусловлены на-пряжением U2 и током I2 обратной последовательности при известных значе-ниях потерь холостого хода Δ Рх.х. и потерь короткого замыкания Δ Р.к.з. в но-минальном режиме.
Принимая потери в симметричном режиме воздушной линии равнымипотерям от токов прямой последовательности и учитывая , что I0 ≈ (0,1 – 0,2 )I2, то есть пренебрегаем потерями от нулевой последовательности получимдополнительные потери мощности ВЛ в относительных единицах.
Δ Р.доп.ВЛ = рВЛс
ВЛдопР
P.
.∆
∆
При расчете дополнительных потерь следует учитывать потери напряже-ния прямой и обратной последовательности в промежуточных элементах элек-трической сети, которые могут быть определены на основании анализа моде-лей
Полученные в работе для определения дополнительных в комплекснойнагрузке, генерирующих источниках и всех элементах электрических сетей отнесимметрии токов и напряжений в сетях высокого напряжения можно пред-ставить в виде:
Э доп . i = k доп. эi (u2 ист %)2 Рi ,Расчеты показали, что дополнительные потери от несимметрии возникаю
в основном в генераторе и нагрузке, в сети потери составляют 5-7% от общегозначения потерь.
По полученной математической модели можно оценить затраты на по-тери от несимметрии в сетях высокого напряжения. Но необходимы усреднен-
СПИ-МП-2004
307
ные значения удельных затрат, полученные с учетом соотношения потерь вразличных элементах.
Решетник Ю.А.АЛГОРИТМЫ РАСЧЕТА PAGE RANK
Основатели поисковой системы Google придумали качественно новыйметод поиска документов во всемирной сети – Page Rank (PR). Он основан наанализе внешних ссылок на страницы. Чем более “авторитетны” ссылки наконкретный документ и чем их больше, тем больший “авторитет” получаетстраница, на которую ведут эти ссылки. Правильная работа с PR помогаетулучшить видимость сайта в поисковых системах.
Цель работы состоит в том, чтобы проанализировать алгоритмы расчетаPR и тем самым разработать наиболее эффективные методы его повышения дляувеличения продаж.
Известен общий вид формулы расчета Page Rank ( ) ∑→
⋅+−=ij j
ji C
PddP 1 .
Анализируются три метода расчета PR по этой формуле: итерационный,матричный и функциональный методы.
Итерационный метод используется наиболее часто, и состоит в числен-ном решении системы уравнений.
Матричный метод заключается в составлении “матрицы связей”, послечего, на каждом шаге итерации нужно проделать ряд операций над матрицей.
При этом у итерационного и матричного метода, есть несколько сущест-венных недостатков: они требуют работы с конкретными численными значе-ниями PR; все расчеты проводятся при входящем PR=0, что не соответствуетдействительности; они не могут применяться в динамике, хотя PR у каждойстраницы может измениться.
Функциональный метод сложнее для использования, но он более уни-версален. При условии, что PR в данный момент не меняется, и мы достиглистационарного состояния, мы можем записать уравнение расчета PR для каж-дой страницы и решить систему этих уравнений. При этом каждое уравнение
будет зависеть только от входящего PR. Решив систему ( ) ∑>−
⋅+−=ij j
ji C
PddP 1 от-
носительно неизвестных iP , мы получим текущий PR для каждой страницы.Исследуемые методы расчета PR помогли для большой торгово-
информационной системы:• лучше организовать структуру сайта и навигацию по страницам сайта,
максимально повысив при этом PR главной страницы• выявить страницы, которые требуют работы над внешними ссылками
для них
СПИ-МП-2004
308
• выбрать наиболее подходящие страницы для размещения внешнихссылок, с целью увеличения PR
• выбрать наиболее подходящие страницы для размещения ссылок надружественные сайты, с целью наименьшей потери PR
Решетник Ю. А.РАСЧЕТ КОЛИЧЕСТВА ПЕРЕХОДОВ ПОСЕТИТЕЛЕЙ С РАЗНЫХ
ПОЗИЦИЙ В ПОИСКОВОЙ ВЫДАЧЕ[email protected]
Поисковые системы по праву считаются одними из самых качественныхисточников посетителей для web-сайтов. Хорошие места в выдаче поисковойсистемы могут привести не только много заинтересованных посетителей, но ипокупателей на сайт.
Цель данной работы: проанализировать все факторы, влияющие на коли-чество переходов с поисковых систем и получить конечную формулу расчетаколичества потенциальных переходов с поисковой системы на сайт при задан-ных начальных условиях.
Анализируя действия пользователя в поисковой системе можно выделитьнесколько факторов, влияющих на то, куда он в конце-концов попадет.
Во-первых, это запрос. Количество переходов на сайт зависит от количе-ства запросов тех слов, которые мы выберем для анализа. Некоторые поиско-вые системы предоставляют статистику по количеству поисковых запросов.
Во-вторых, на количество переходов влияет место в выдаче. Естественно,чем выше находится ссылка, тем больше вероятность того, что посетитель пе-рейдет по этой ссылке. По некоторым данным количество переходов по ссыл-кам в зависимости от места в выдаче и количества запросов, без учета другихфакторов, равно ( ) ( )( ) ( )ek
kPnkP+
⋅−−=ln
11 , где n - число запросов по
direct.yandex, k - позиция ссылки в результатах поиска, p(0)=0, е - экспонента.В-третьих, количество переходов зависит от страницы выдачи. По дан-
ным специалистов, только 5% пользователей идут дальше первой страницы вы-дачи. Из этого можно сделать два вывода: что подобные расчеты имеет смыслпроводить только для первой страницы выдачи, и что влиянием этого факторапри этом можно пренебречь.
И, наконец, количество переходов зависит от релевантности описаниясайта в выдаче запросу пользователя. Чтобы это учесть, мы умножим правуючасть нашего уравнения на некоторый коэффициент d, который будет опреде-лять степень соответствия ссылки пожеланиям пользователя в процентах.
( ) ( )( ) ( )ekkPndkP
+⋅−−⋅=ln
11
В формуле также учтено то, что если качество выдачи по данному запро-су плохое, то из-за очень низкой релевантности первых ссылок ( )0≅d , они мо-
СПИ-МП-2004
309
гут иметь очень низкий CTR. При этом релевантные ссылки с более низких по-зиций могут дать гораздо больше целевых посетителей.
Можно сделать вывод, что наиболее выгодно выводить страницы сайтана максимально высокие позиции по наиболее популярным запросам при усло-вии соответствия этих запросов содержанию страницы.
Семенова Ю.В.ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ
СТАБИЛИЗАТОРА СЛЕДЯЩЕГО ТИПА[email protected]
Работа посвящена исследованию процессов функционирования стабили-затора следящего типа в условиях резких перепадов сетевого напряжения иразработке методов повышения его быстродействия.
Разработанный стабилизатор следящего типа имеет следующие состав-ные части: РЭДД – регулируемый элемент дискретного действия; ФСИ – фор-мирователь синхроимпульсов; ИН – измеритель напряжения; ПЭ – пороговыйэлемент; НИ – накопитель импульсов.
Узел ИН формирует сигнал, несущий информацию о величине напряже-ния на нагрузке, а точнее два сигнала: аналоговое значение амплитуды сигналаи импульс синхронизации. В момент подачи импульса синхронизации порого-вый элемент (ПЭ) может начать сравнение заданных границ амплитуды напря-жения на нагрузке. ПЭ имеет два значения уровней: верхний (max) и нижний(min).
В случае превышения max напряжения ПЭ формирует сигнал. которыйподается на вычитающий вход НИ, следовательно, цифровой код на его выходеуменьшается. Аналогично, если сигнал ниже минимального порога, то ПЭформирует сигнал, попадающий на суммирующий вход НИ, и его код увеличи-вается.
На основе разработанной структуры путем математического моделирова-ния в среде MATLAB и SIMULINK создана модель данного стабилизатора,реализованная на следующих элементах: IA – измеритель амплитуды (ИН), SineWave – источник синусоидального сигнала, Compare & Impulses Pool – объеди-нение порогового элемента ПЭ и реверсивного счетчика НИ.
Работа измерителя амплитуды основана на использовании метода реше-ния двух линейных напряжений. Метод заключается в сравнении сформиро-ванных генераторами двух линейно возрастающих напряжений, синхронных сисследуемым сигналом и смещенных друг относительно друга на половину пе-риода.
Главная задача измерителя амплитуды выдавать короткие импульсы син-хронизации в момент когда на входе ИН синусоидальный сигнал имеет макси-мальное (амплитудное) значение.
СПИ-МП-2004
310
ПЭ представлен двумя компараторами и двумя логическими элементамиИ, использующимися в качестве ключей. ПЭ формирует импульсы для ревер-сивного счетчика.
Реверсивный счетчик поддерживает предустановку и полный сброс.Предустановку можно использовать для задания определенного кода, со-
ответствующего единичному коэффициенту пропускания РЭДД.Произведен анализ данного стабилизатора на точность, быстродействие,
зависимость от частоты и на инерционность.
Сидоренко А.С.МОДЕЛИРОВАНИЕ ТЕМПЕРАТУРНОГО ПРОФИЛЯ ПРИ ТЕЧЕНИИРАСПЛАВОВ С УЧЕТОМ ДИССИПАЦИИ И ЗАВИСИМОСТИ
ВЯЗКОСТИ ОТ ТЕМПЕРАТУРЫ[email protected]
Наиболее важной характеристикой теплообмена при течении расплавов вканалах является температурное поле, позволяющее выявить физическую кар-тину процесса течения и теплообмена. На основании распределения температурможно выяснить влияние диссипации энергии.
Рассмотрим одномерное плоское установившееся течение среды. Модельописывается системой уравнений неразрывности, гидродинамики и конвективно-го теплопереноса с учетом диссипации механической энергии.
Ввели ряд общепринятых допущений, в результате чего получили следую-щую систему уравнений
0=∂∂
zU
;
( ) 0=∂∂−
∂∂
∂µ∂
rP
rU
zT ;
( ) 01 =∂∂−
∂∂µ
∂∂
zP
rUrT
rr;
( )21
∂∂
µ
+∂∂
∂∂λ=
∂∂ρ
rUT
rTr
rrzTcU ,
где зависимость вязкости от температуры )T(µ аппроксимировали соотноше-нием вида:
)харTT()T( −µ+µ=µ 10 ,
здесь 0µ , 1µ – эмпирические коэффициенты, определяемые экспериментальнодля каждой жидкости в отдельности; харT – некоторая характерная температу-
ра процесса.Решение проводили в безразмерном виде. Применили метод Фурье для
разложения поперечной координате функций давления, температур и скоростейпри постоянной температуре стенки.
СПИ-МП-2004
311
Ограничиваясь определенным количеством членов в ряде, получили сис-тему обыкновенных дифференциальных уравнений.
С учетом граничных условий первого рода получено аналитическое ре-шение. С применением ПЭВМ, проведен анализ влияния основных параметровсистемы на характеристики диссипативного разогрева материала.
Анализ решения показывает, что вблизи стенки канала диссипация меха-нической энергии имеет наибольшую интенсивность, одновременно увеличива-ясь по величине и медленно смещаясь к центру канала при движении вдольформующего отверстия.
Смыков А.Б.МОДЕЛИРОВАНИЕ РЕЖИМОВ КОРОТКОГО ЗАМЫКАНИЯ ВСИСТЕМАХ ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ ГОРНЫХ МАШИН
Добыча угля подземным способом разработки сопровождается рисками,связанными с возможностью возникновения взрывов, которые возможны из-заналичия в подземных выработках взрывоопасного газа метан. Воспламенениеметана может произойти вследствие интенсивного выделения энергии при воз-никновении короткого замыкания (КЗ) в системе электроснабжения (СЭС) гор-ных машин.
Для выработки рекомендаций для построения минимально опасных СЭСс целью снижения рисков в процессе добычи угля, необходимо решение задачимоделирования режимов КЗ в СЭС горных машин.
В связи с этим на базе уравнений Парка-Горева синтезирована математи-ческая модель СЭС, позволяющая моделировать процессы в СЭС с электродви-гательной нагрузкой любой конфигурации, питающейся от источника ограни-ченной (например, от трансформаторной подстанции) или неограниченноймощности. Полученная математическая модель отражает процессы, происхо-дящие при наличии в системе электродвигателей, что позволяет учитывать ихвлияние на СЭС в различных режимах, в том числе и в режимах, обеспечиваю-щих рост риска эксплуатации.
На основе синтезированной математической модели разработан методструктурного преобразования СЭС для режима КЗ в заданном месте его воз-никновения, позволяющий генерировать расчетные схемы и математическоеописание для расчетных схем при исследовании режимов КЗ.
Разработано программное средство SMES с использованием предложеннойматематической модели и алгоритмов методов структурного преобразования, по-зволяющее производить моделирование режима КЗ в СЭС, с целью точного опре-деления наиболее опасных значений токов КЗ и мест в СЭС, в которых возникно-вение КЗ приводит к появлению наибольших по значению токов КЗ.
Установлено количественно влияние токов подпитки электродвигателейСЭС на процесс протекания режима КЗ. Оценено влияние на значения токов КЗ в
СПИ-МП-2004
312
СЭС горных машин не только параметров системы, но и параметров и режимовработы электродвигателей.
Прогнозирование значений возможных токов КЗ и мест, в которых КЗ при-водит к возникновению максимальных значений токов, позволяет снижать сте-пень рисков и повышать безопасность еще на этапе проектирования СЭС горныхмашин.
Солер Я.И., Вторушин В.А.ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СИСТЕМЫ MSC.MARC ПРИ МОДЕЛИРОВАНИИТЕПЛОВЫХ ЯВЛЕНИЙ ПРИ ДОВОДКЕ БЫСТРОРЕЖУЩЕГО
ИНСТРУМЕНТА КРУГАМИ ИЗ КУБОНИТА[email protected]
Физическая модель процесса доводки включала пластину резца из сталиР18 с размерами 151525 ××=×× ПBHL мм, которая доводилась кубонитовымкругом КО125/100 100 Б1 вдоль главной режущей кромки длиной 25=L мм наплощадке шириной 3,5=B мм. Эта площадка принята за главную заднюю по-верхность резца. В процессе шлифования менялась продольная подача пs : 0,5;1,0 и 7м/мин. ( 30=kv м/с; 01,0=пs мм/дв.х.; 3,5=B мм).
Для шлифования использовались физико-механические свойства сталиР18, задаваемые с учетом температуры. Начальная температура была принятаравной 20 оC. Граничные условия: коэффициент конвекции по наружным по-верхностям и тепловой поток.
Результаты расчетов, выполненных в системе MSC.Marc позволили изу-чить температурные поля, возникающие в режущей пластине в любой моментшлифования, в любой точке модели, и в любом направлении.
Установлено, что наибольшие температуры, возникающие при доводкеинструмента, сосредоточены в конце стационарного участка и составляют:233,6оC - при 5,0=прs м/мин. и 407,7оC - при 7=прs м/мин. При этом тело пла-стины прогревается соответственно до 49 и 58оC. Зона контакта круга с инст-рументом в условиях моделирования составляла 3,510× мм. В пределах этойзоны тепловой источник задавался равномерно-распределенным. Однако ком-пьютерное моделирование выявило, что изотермы наибольших температур ока-зались удалены от главной режущей кромки на расстояние менее 5,3мм: 3,5мм– при 5,0=прs м/мин. (рис.1а) и 2,8мм – при 7=прs м/мин. (рис.1в). Получен-ные результаты обусловлены интенсивным отводом тепла в нижележащие хо-лодные слои инструмента. Под тепловым источником со стороны задней по-верхности резца крайние изолинии расположились на глубине: 13мм – для изо-линии Co88,69=θ при 5,0=прs м/мин.; 9,63 – для изолинии Co56,97=θ при
7=прs м/мин. Аналогичную картину с перепадом температур наблюдаем попередней поверхности резца: 13,3мм – при 5,0=прs м/мин. и 7,03мм – при
СПИ-МП-2004
313
7=прs м/мин. (рис. 1б,г). Установлено, что с увеличением продольной подачиот 0,5 до 7м/мин. температурный градиент возрастает в 1,35 раза по задней по-верхности и 0,19 раза по передней. При этом в продольном направлении темпе-ратурное поле становится асимметричным и вытягивается в сторону прошли-фованной поверхности.
Рис. 1. Влияние продольной подачи на температурные поля по задней (а,в) и передней (б, г) поверхностям затачиваемого инструмента
СПИ-МП-2004
314
Результаты компьютерного моделирования позволяют рекомендовать:5,15,0 −=прs м/мин. – для доводки быстрорежущего инструмента и
75 −=прs м/мин. – при его заточке.
Старов В.Н., Илларионов И.В., Муранов В.А.СИСТЕМАТИЗАЦИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ И
ПРОЦЕССОВ ПРИ ПОСТРОЕНИИ КОНЦЕПТУАЛЬНОЙ МОДЕЛИПРОИЗВОДСТВА
Проектирование системы управления предприятием - комплексная мно-гоуровневая задача, где на одном из первых мест стоит проектирование слож-ной программной системы. Ранее при проектировании таких средств, какАСТПП и АСУТП, применялся процедурно-ориентированный подход. Совре-менные же методы подразумевают безусловное использование объектного под-хода. Такая идеология подразумевает, что проектирование начинается с разра-ботки словаря системы – обычного перечисления всех понятий, относящихся ксистеме. Словарь присутствует и используется на всех этапах проектирования,разработки и технической поддержки АСУП. Далее следует разработка концеп-туальной модели системы. Этот этап является, пожалуй, важнейшим, и на здесьособенно необходимо корректное сотрудничество разработчика и заказчика.Концептуальная модель представляет собой многоуровневую схему взаимодей-ствия понятий в рамках системы. Понятиями могут быть как физические эле-менты (инструмент, оборудование), так и абстрактные понятия (операция). По-нимание концептуальной модели не требует знаний в программной области, нопредполагает осведомлённость в предметной области (машиностроение).
Авторами предложена концептуальная модель, описывающая технологи-ческий процесс в рамках АСТПП. На ней показаны все важные для данной сис-темы взаимодействия между понятиями предметной области.
По мере разработки системы модель должна пройти несколько уровнейприближения – до необходимого при проектировании. Она дополняется, уточ-няется, упрощается и конкретизируется в нужных частях. Качественно создан-ная концептуальная модель, не перегруженная информацией и не оставляющая«белых пятен» в системе, а также допускающая дальнейшее расширение – однаиз основ функционирующего ПО, в том числе и в области машиностроения.
В дальнейшем концептуальная модель может быть использована для по-строения моделей более низких (приближенных к программированию и обору-дованию) уровней.
СПИ-МП-2004
315
Сяськов С.В.ВОЗМОЖНОСТЬ ПОСТРОЕНИЯ РЕЙТИНГА И СООТВЕТСТВУЮЩЕЙ
КОМБИНАЦИОННОЙ СХЕМЫ НА БАЗЕ ГЕНЕТИЧЕСКОГОАЛГОРИТМА И НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ
Сегодня вследствие лавинообразного увеличения объемов обрабатывае-мых разнородных сведений и роста интеллектуальной составляющей трудавозникает потребность в инновациях в рекрутинге.
Пусть варианты таблиц решений построения рейтинга – особи, а таблицатермов лингвистических переменных – генетический код.
Кодируется матрица решений в трехмерном измерении: первые два – ко-ординаты x и y ячейки таблицы, третье – терм лингвистической переменной(координата z и три перекрывающихся в коде смещения). Используется методпрямого двоичного кодирования.
При скрещивании выбираются одинаковые по размерам и расположениюкубы или, в общем случае, подграфы.
Далее выполняется операция мутации.Приспособляемость особи оценивается по базе знаний.Работа рейтинговой системы, исходными данными которой являются
критериальные оценки или бинарные отношения, описывается с помощью таб-лицы функционирования, аналогичной таблице состояний комбинационнойсхемы.
Пусть варианты схем – особи, а архитектура схемы – генетический код.Кодируются как связи между элементами, так и их типы, а также количе-
ство входов элементов. Схема кодируется в трехмерном измерении: первые два– координаты x и y элементов и их входов/выходов (смещения), третье – типэлемента. При этом генетический куб содержит постоянную часть, наращивае-мую при переходе от популяции к популяции. Используется метод прямогодвоичного кодирования.
При скрещивании выбираются одинаковые/разные по размерам и распо-ложению кубы или, в общем случае, подграфы.
Использование операции мутации ограничено.При определении приспособляемости особи учитывается не только точ-
ность результатов, но и, при необходимости, максимальное быстродействиеили минимальные аппаратные затраты, оцениваемые с использованием нечет-кой логики – треугольных функций принадлежности нечетких множеств, кото-рые растягиваются на начальных этапах и концентрируются на последних эта-пах построения схемы.
При аналогичном проектировании схемы на нейронных элементах коли-чество связей уменьшается.
СПИ-МП-2004
316
Сяськов С.В.ВОЗМОЖНОСТЬ ПОСТРОЕНИЯ РЕЙТИНГА НА БАЗЕ НЕЙРО-НЕЧЕТКИХ МОДЕЛЕЙ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ
В настоящее время вследствие существенного повышения интеллекту-альной составляющей труда и революционных изменений в средствах социаль-ных коммуникаций одной из значимых тенденций развития рекрутинга являет-ся поиск эффективных методов подбора персонала. Рассмотрим концепциюадаптивного рейтинга.
Модель построения рейтинга состоит из модели разбора текста, моделилогического вывода, модели сортировки и модели эмоций.
Модель разбора текста обеспечивает построение базы знаний, по которойстроится рейтинг. Модель логического вывода осуществляет свертку оценок сучетом предпочтений лица, строящего рейтинг. Модель сортировки размещаетобъекты в соответствии с их рейтинговыми оценкам. Модель эмоций способст-вует обучению нейронной сети (НС).
Все модели реализуются на базе НС по критериям минимума времени, за-трачиваемому на обучение и выполнение и минимума количества слоев.
Модель разбора текста. Для построения рейтинга рассматривается тачасть семантико-прагматической модели документа, которая содержит необхо-димую для построения рейтинга информацию. Нечеткая семантическая гипер-сеть, вершины которой соответствуют свойствам документа, описываемогообъекта и их значениям, а ребра соответствуют весовым отношениям междуними, представляется в виде однослойной НС. Для идентификации одной частимодели используется один нейрон.
Модель логического вывода. По алгоритму Такаги-Сугено-Канга строит-ся пятислойная НС адаптивного типа, учитывающая случаи min-, max- и prod-сверток. Предпочтения ЛПР, его уверенности учитываются как лингвистиче-ские переменные.
Модель сортировки. Для сортировки рейтинговых баллов и объектов ис-пользуется метод сортировки подсчетом, реализованный на трехслойной НС.
Доказывается теорема о том, что минимальное количество слоев в сорти-рующей НС с фиксированными коэффициентами и функцией активизации ней-ронов знакового типа равно двум. В двухслойной сортирующей НС использу-ются взвешенные суммы сортируемых баллов и всевозможных перестановокчисел из диапазона, на который рассчитана НС.
Модель эмоций. Используется однослойная НС, в которой каждый ней-рон функционирует по правилу: “изменение рейтинга – хорошо, не изменениерейтинга – плохо”.
СПИ-МП-2004
317
Сяськов С.В.ВОЗМОЖНОСТЬ ПОСТРОЕНИЯ РЕЙТИНГА НА БАЗЕ ГИБРИДНОЙ
МОДЕЛИ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ[email protected]
Сегодня революционные изменения в средствах социальных коммуника-ций позволяют осуществлять поиск персонала практически в мировом масшта-бе. Кроме этого, существенно повышается интеллектуальная составляющаятруда, значительную роль играет правильный подбор персонала. Вследствиеэтого созрел социальный заказ на методологию, технологию и инструментарийнадежного объективного комплексного автоматизированного подбора и по-строения рейтинга персонала, отвечающего требованиям обработки существен-но возросшего объема разнородной информации о претендентах при неболь-ших затратах в условиях подвижности и неопределенности.
Интеллектуальная рейтинговая система может решать многочисленныезадачи, получающиеся в результате различных сочетаний следующих вариан-тов ситуаций, в которых строится рейтинг:
- группа объектов может быть закрытой или открытой;- оценка может быть по одному или нескольким критериям, могут иметь
место иерархия критериев, а также ограничения на оценки объектов;- оценка может иметь количественный, качественный или смешанный
характер, может быть числом, вероятностью, интервальным или нечеткиммножеством и др.;
- оценки или цели могут определяться группой экспертов, тогда степеньсогласованности оценок или целей может варьироваться от полного совпадениядо их противоположности;
- процесс построения рейтинга может быть однократным, многократ-ным, повторяющимся, включающим обратную связь;
- рейтинг может строиться в условиях определенности или частичнойили полной неопределенности;
- взаимосвязь между оценками и рейтингами может быть неизвестна(“черный ящик”), известна частично (непараметризованный класс), известенвид распределения (параметризованный класс), известна полностью (“белыйящик”);
- рейтинговая система может позволять управление извне, быть само-управляемой или с комбинированным управлением.
По мнению автора, иерархическая модель построения рейтинга на базесинергетического эффекта интеграции нечеткой логики, нейронной сети, гене-тического алгоритма, дерева решений и семантической сети позволит разрабо-тать оптимальную адаптивную робастную партнерскую гибридную интеллек-туальную систему для построения рейтинга по кадровой документации и на ееоснове систему поддержки принятия решений.
СПИ-МП-2004
318
Усков А.А., Пинка Р.И.АЛГОРИТМ АВТОМАТИЧЕСКОЙ КЛАССИФИКАЦИИ НА ОСНОВЕ
НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ[email protected]
Рассмотрим алгоритм автоматической классификации решающий сле-дующую задачу: отнесение предъявленного образа к одному из ранее опреде-ленных классов или к новому классу, если по выбранным критериям его нельзяотнести к имеющимся классам.
Суть алгоритма состоит в следующем. Априорно задаются параметры ε иλ , смысл которых будет пояснен далее, а также набор нечетких продукцион-ных правил вида: :Пk если xr есть kA , то kny = , m...,,k 21= , kn – номера клас-сов, kA – нечеткое множество « xr принадлежит классу kn ».
Автоматическая классификация / кластеризация осуществляется следую-щим образом. При предъявлении очередного образа ixr , N...,,,i 21= вычисля-ются значения функций принадлежности всех нечетких множеств kA : )x( ik
rµ ,
после чего проверяется неравенство: ε≥µ )x( ikr . Если неравенство выполняет-
ся, то на основании имеющихся продукционных правил, с помощью алгоритманечеткого вывода Sugeno с дефаззификацией максимум, определяется номеркласса предъявленного образа y [1]. Если неравенство не выполняется, числоправил в базе знаний увеличивается: 1+= mm , путем добавления еще одногопродукционного правила :Пm если xr есть mA , то mny = , где mA – нечеткое
множество с функцией принадлежности: )wxexp()x( mm2rrr
−⋅λ−=µ , im xw rr= ,
mn – номер нового класса. Указанный цикл повторяется до исчерпания всехобъектов подлежащих классификации.
Отметим преимущества предложенного алгоритма по сравнению с дру-гими известными алгоритмами нечеткой кластеризации (пикового группирова-ния, разностного группирования, субтрактивной кластеризации и рядом других[1, 2]): 1) работа в режиме online; 2) степень принадлежности входного образаэталонным может определяться широким арсеналом методов известных из тео-рии нечетких множеств; 3) классы образов могут определяться априорно приинициализации, методом экспертных оценок.
Список использованных источников1. Круглов В.В., Дли М.И. Интеллектуальные информационные системы:
компьютерная поддержка систем нечеткой логики и нечеткого вывода. М.:Физматлит, 2002.
2. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / М.: Финан-сы и статистика, 2002.
СПИ-МП-2004
319
Черняев А.В.МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ПЕРВИЧНОЙ ОБРАБОТКИТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ДАННЫХ ДЛЯ ИПИ СИСТЕМ В
ПРИБОРОСТРОЕНИИ[email protected]
В настоящее время в приборостроении существуют разнообразные систе-мы обработки данных (СОД). С развитием ИПИ (CALS) систем их становится всебольше, а сами они все сложнее. Электронные (в лучшем случае) архивы пе-реполняются от избыточной, ненужной и недоступной информации, заложеннойв хранилища данных, в то время как получение релевантной информации стано-вится практически непосильной задачей. Для практического использованиявсего это информационного массива технологических данных необходима разра-ботка принципов построения и комплексное моделирование систем обработкимассивов технологических данных. Предлагается модель процесса первичной об-работки (интеллектуальной фильтрации) технологических данных для ИПИ сис-тем точного приборостроения. В модели и ее программной реализации использу-ется архитектура, основанная на виртуальной экспертной системе (ЭС). В этомслучае, в зависимости от характера данных и ранее установленных требований,закономерностей и ограничений, ЭС выбирает наиболее подходящий набор мето-дов, алгоритмов и программ для первичной обработки данных. Здесь же осущест-вляется согласование данных, приведение их к одинаковым форматам и методампредставления. Особенностью такой виртуальной ЭС являются два момента:
- использование в качестве логических правил вывода в т.ч. и встроенныхЭС, т.е. всю экспертную систему можно рассматривать как в некотором роде ре-куррентную;
- для выбора данной актуальной совокупности набора правил, методовалгоритмов и программ целесообразно использовать метод динамических при-оритетов, что и позволяет определять экспертную систему как виртуальную.
Ясно, что конкретные реализации предлагаемых систем будут опреде-ляться их предметной ориентированностью, однако предлагаемый модельныйподход несомненно может быть полезен при разработках прикладных структурв ИПИ системах в области точного приборостроения и производства электрон-ных средств.
Шаров В.А., Шаров А.В.СЕТЕВАЯ МОДЕЛЬ УСТРОЙСТВ УПРАВЛЕНИЯ
Комплексы управления ЛА, как правило, являются сложными системами,включающими в себя множество взаимодействующих компонент, каждая изкоторых, в свою очередь, может являться сложной системой и иметь различнуюфизическую природу (электрические, механические и т.п.).
СПИ-МП-2004
320
Проектирование таких систем представляет многоуровневый процесс отразработки технического задания до окончательного технического проекта. Накаждом этапе в проект могут быть внесены ошибки. Выявление этих ошибок ивнесение является весьма трудоемким и дорогостоящим процессом, тем более,что часто ошибки, допущенные вначале, проявляются на заключительных эта-пах проектирования (испытания опытных образцов и т.п.).
Избежать этого помогает использование в процессе проектирования ма-тематического моделирования разрабатываемой системы. При этом системамоделируется, исследуются свойства модели. Для устранения недостатков про-ект модифицируется и анализируется снова. Этот цикл повторяется до тех пор,пока проводимый анализ не приведет к успеху. Для эффективной реализациитакого подхода, очевидно, должны быть разработаны автоматизированные ме-тоды моделирования и анализа.
Для моделирования устройств управления ЛА авторами был выбран ап-парат сетей Петри и разработана методика автоматического создания моделицифровой части этих устройств. Методы синтеза таких схем известны оченьхорошо. Но отработанные приемы действуют, как правило, до этапа минимиза-ции логических функции и представления их в базисе И/ИЛИ/НЕ. В настоящеевремя по ряду конструктивно-технологических и экономических требованийминимальная форма логических уравнений часто не является оптимальной. Вомногих случаях решающими являются требования выбора логического базиса,однородности структуры и т.п.
Разработанные авторами структура входного языка описания, алгоритм ипрограмма позволяют синтезировать математическую модель по исходным ло-гическим уравнениям и исследовать работу этой модели, определяя соответст-вие исходным техническим требованиям.
Для ввода исходных уравнений используется встроенный в программуредактор формул Microsoft Equation. Синтез сетевой модели основан на синтак-сическом анализе уравнений, выявлении объектов соответствующих переходами позициям сети Петри и формировании входных и выходных функций перехо-дов. На заключительном этапе производится минимизация сети.
Практическое значение разработанной на этом уровне математическоймодели не имеющей ошибок, заключается в том, что она может играть рольэталона на этапе разработки принципиальных схем, испытаний, наладки и ди-агностики проектируемых устройств.
Шестопалов А.В.ПРИМЕНЕНИЕ СЕТОЧНЫХ АЛГОРИТМОВ ДЛЯ РАСЧЕТА
КОНЦЕНТРАЦИЙ ВРЕДНЫХ ВЫБРОСОВ[email protected]
Целью данной работы является построение математической модели рас-пределения концентраций вредных выбросов методом для энергопроизводящихпредприятий ГРЭС-1 и ГРЭС-2 г. Сургута.
СПИ-МП-2004
321
Расчет будет производиться методом прямоугольника. Смысл данногоподхода заключается в следующем: берется прямоугольная область, в которойзадаются источники загрязнения и загрязняющие вещества. При этом учиты-ваются параметры атмосферы такие как температура воздуха, скорость и на-правление ветра. Конечным результатом является график распределения кон-центрации загрязняющего вещества в прямоугольнике.
Скорость газовоздушной смеси определяется по формуле:
2
4dqV
π= ,
где d – диаметр трубы Q – объем отходящих дымовых газовПроведем моделирование по диоксиду азота и оксиду углерода за январь
ограничившись прямоугольником 10000 м на 10000 м. Получим следующие ре-зультаты:
Рис. 1. Концентрация NO2 для ГРЭС-1 труба 1
Из приведенного графика можно сделать вывод о наличии максимумов вточках расположения промышленных объектов, а также на расстоянии 5000 м.От ГРЭС-1. Картина максимумов в целом сохраняется на протяжении всей ис-следуемой области. Происходит только небольшое уменьшение максимума.Если провести моделирование во времени, то получим лишь небольшое изме-нение максимума и минимума по величине. Распределение максимумов и ми-нимумов на координатных осях практически не изменилось.
Вывод:Данный тип моделей предназначен для предварительного анализа кон-
центраций вредных выбросов. Его преимуществом является простота расчета ипри этом учитываются различные источники выбросов, метеорологические па-раметры, параметры источника загрязнения, относительно небольшой объем
СПИ-МП-2004
322
вычислений. Большую ценность метод представляет в комплексных исследова-ниях.
Шестопалов А.В.ПРИМЕНЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ
АНАЛИЗА ВРЕДНЫХ ВЫБРОСОВ НА РАССТОЯНИИ ОТ ИСТОЧНИКА[email protected]
Данная математическая модель построена на основе данных на основезамеров выбросов в г. Сургуте за период с 1996 по 2000 год. Обработка данныхосуществлялась при помощи статистического пакета SPSS.
Первоначально будет рассмотрен выброс одного из веществ (диоксидаазота). Выводы для остальных выбросов аналогичны данному.
Для построения математической модели нужно вычленить сезоннуючасть данных при помощи сезонной декомпозиции. Для проведения этой опе-рации в SPSS, данные должны быть строго упорядочены. Так как в нашем слу-чае измерения не равномерны, нужно добавить недостающие данные, что по-зволяет сделать SPSS. По результатам сезонной декомпозиции можно сделатьвыводы, что максимум выброса происходит в зимние месяцы и начало весны(январь, февраль, март), а минимум приходится на лето (май, июнь, июль).Наименьший разброс в параметрах имеет оксид углерода, что говорит о боль-шом влиянии других факторов, кроме промышленного производства, на егоконцентрацию, например выбросы автотранспорта. По остальным выбросам се-зонная составляющая пропорциональна уровню промышленного производстваэлектростанций. Теперь необходимо установить, как влияют на концентрациювыбросов метеорологические параметры. Необходимо определиться в методеисследования. Будем рассматривать метод линейной регрессии и авторегресси-онный анализ. Для метода линейной регрессии коэффициент правдоподобия(R2 в SPSS) чуть более 3%. Обнаруживается слабая зависимость между значе-нием выброса и метеорологическими параметрами. Поэтому для более точногорезультата потребуется авторегрессионный анализ. Из полученных результатовможно сделать следующие выводы: промышленные объекты в г. Сургуте рас-положены с учетом экологических требований, что можно сказать по незначи-тельным разности между влиянием метеорологических параметров на выбро-сы. На большем удалении от промышленных объектов г. Сургута возрастаетвлияние скорости ветра и падает значение температуры. Похожие результатыполучены и по выбросам окиси углерода и диоксиду серы.
Для анализа модели на корректность, построим графики рассеяния остат-ков.
В их распределении не должно наблюдаться закономерности.Для исследуемого случая, остатки по выбросам распределены случайно
поэтому, по результатам анализа остатков (графики автокорреляции и частич-ной автокорреляции) можно сделать вывод о достоверности полученной моде-ли.
СПИ-МП-2004
323
Щербак С.П.ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОСТРАНСТВЕННЫХ СПЕКТРАЛЬНЫХ
ХАРАКТЕРИСТИК МИКРОРЕЛЬЕФА[email protected]
Одной из важнейших характеристик деталей является структура и размермикрорельефа поверхности, определяющие ее несущие свойства. Характери-стики микрорельефа существенным образом зависят от технологических усло-вий обработки детали, геометрической формы инструмента, динамическихсвойств преобразующей системы станка и ряда других факторов.
Целью является изучение пространственных спектральных свойств мик-рорельефа поверхности, полученной в результате фрезерования цилиндриче-ской концевой фрезой, для выяснения закономерностей его формирования.
В результате эксперимента были получены панорамные микрофотогра-фии рельефа поверхности с 10 и 20-кратным увеличением, позволяющие на-блюдать след фрезы по всей высоте обрабатываемой поверхности. По полу-ченным микрофотографиям был построен усредненный спектр:
S(f)= ∑⋅N
i fSN 1
)(1 , где )( fSi -спектр модели по строке измерений, f - пространст-
венная частота [1/мм], а по нему – пространственный период неровностей. По-лученная величина периода неровностей по длине детали изменяется в широ-ких пределах: от 0.21 до 0.32 мм
В тоже время теоретический период неровностей, рассчитанный по фор-муле Sz=
FnS⋅
, где F - частота вращения фрезы: F=248 об/мин; n-число зубьев
фрезы, n= 3 ;S – подача, S= 35 мм/мин , для подачи на зуб, составляет Sz=0.047мм, а для подачи на оборот - Sz=14.1 мм, что не соответствует эксперименталь-ным результатам.Согласно тем же теоретическим предпосылкам, угол наклонаборозд микронеровностей должен составлять ~2.8 ', а угол наклона неровностейна поверхности варьируется от 34 до 39 0 , что более соответствует углу накло-на винтовой канавки фрезы 38 0 . Для уточнения пространственных закономер-ностей формирования микрорельефа были рассчитаны двумерные пространст-венные спектры с помощью двумерного БПФ.
Анализируя полученные результаты можно сделать вывод, что по край-ней мере при использованных режимах обработки микрогеометрия поверхно-сти не определяется теоретическими положениями [1], а определяется болеесложными закономерностями, скорее всего резонансами в преобразующей сис-теме станка, возбуждаемыми переменными силами резанья при фрезеровании.
Исследования проводились при поддержке грантов МО РФ и гранта Пре-зидента РФ по поддержке молодых российских ученых.
Список использованных источников1. Грановский Г.И., Грановский В.Г. Резанье металлов - М. – ”Высшая
школа”, 1985, с.99.
СПИ-МП-2004
324
8. Информационные технологии и телекоммуникации
Алиев И.Л.АНАЛИЗ ТЕХНОЛОГИИ КЕШИРОВАНИЯ WEB-СЕРВЕРОВ
Термин кеш имеет французское происхождение и означает дословно со-хранять. В мире компьютеров слово кэш имеет смысл как недавно полученнаяинформация, сохраненная для дальнейшего использования. Её целью являетсяуменьшение вероятности повторного запроса этой информации путем возвратаее из кэша [1].
Концепцию кэшинга можно обнаружить почти во всех аспектах сетевыхи компьютерных систем. Например, для кэширования файловой системы, ком-пьютерные операционные системы имеют так называемый буфер кэш. Сетевыефайловые системы такие как NFS и AFS имеют хорошо развитую поддержкукэшингом для улучшения их работы. Доменная Система Имен (DNS) кэшируетданные hostname-to-address. Internet маршрутизаторы кэшируют недавно ис-пользованные маршруты. Базы данных используют систему кэширования дляувеличения скорость доступа к информации.[2] Можно привести, таким обра-зом, множество примеров использования технологию кэширования, без кото-рой скорость работы других систем значительно уменьшилась, а в некоторыхслучаях оказалось просто невозможной.
Существует два вида кэшировании веб-страниц: первый - это кэширую-щие прокси-сервера, расположенные "по дороге" между посетителем и вашимсервером, а второй - это кэш браузера, который находится непосредственно накомпьютере пользователя.
Прокси кэширование обеспечивается такими программами как Squid,Netscape Proxy Server, Cisco Cache Engine, Microsoft Proxy Server и др.[3] Этопрограммное обеспечение устанавливается на сервера, которые располагаютсямежду Web-сервером и клиентом и отслеживают запросы HTML-страниц, кар-тинок, файлов, которые, записывает и копирует на жесткий диск. Если послеэтого происходит другой запрос по этим же объектам, нет необходимости опятьобращаться непосредственно к удаленному серверу - данные просто передают-ся из кэша.
Браузер-кэширование используется в программах, которые непосредст-венно взаимодействуют с пользователем. К таким программам относитсяInternet Explorer, Netscape Navigator, Opera, Mozilla и другие.
Список использованных источников1. O’RELLY – “Web Caching“. Duane Wessels, June 2001.2. http://www.citforum.ru3. http://www.cisco.com/go/cache
СПИ-МП-2004
325
Багирова М.А., Иголкин С.Л.СПОСОБЫ ЭКСПРЕСС-ОЦЕНКИ ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯРАСПРЕДЕЛЕННОГО ВУЗА В ЕДИНОМ ИНФОРМАЦИОННОМ
ПРОСТРАНСТВЕ[email protected]
Рассматриваются механизмы оценки финансового состояния учреждениявысшего профессионального образования с учетом особенностей единого ин-формационного пространства. Особое внимание уделено экспресс-анализу какинструменту, обеспечивающему оперативное принятие управленческих реше-ний.
Специфика оценки финансового состояния учреждения высшего профес-сионального образования в едином информационном пространстве включает всебя следующие этапы [1]:
1. Определение цели анализа.2. Сбор информации.3. Первичная обработка данных.4. Экспресс-анализ.5. Детализированный анализ.6. Обоснование принятия решений.
Экспресс-анализ
Подготовительный этапОпределение достоверности балансаВыбор системы коэффициентовПодготовка расчетных форм
Расчетный этапРасчет группировок счетов
Расчет аналитических коэффициентовЗаполнение расчетных форм
Аналитический этапОценка отдельных коэффициентов
Общая оценка финансовой отчетностиОценка надежности
Составление заключения
Для повышения надежности получаемых оценок и обоснованности при-нимаемых решений нужно проводить наиболее полный и детальный анализ. Ноесли в процессе его проведения какой-либо полученный результат или допол-нительная информация позволяет достоверно и однозначно охарактеризовать
СПИ-МП-2004
326
финансовое состояние, то дальнейший анализ можно не проводить, а сразу пе-рейти к процессу принятия решения.
Целью экспресс-анализа в едином информационном пространстве являет-ся наглядная и простая оценка финансового состояния вуза и динамики его раз-вития. Экспресс-анализ проводится в три этапа (рисунок).
Описанный способ позволяет получить более содержательную оценку,чем рейтинговый метод, а трудоемкость определения граничных значений ко-эффициентов для разных групп окупается на этапе интерпретации полученныхрезультатов.
Список использованных источников1. Багирова М.А., Иголкин С.Л. Механизмы оценки финансового состоя-
ния хозяйствующего субъекта сферы высшего профессионального образованияв едином информационном пространстве// Единое информационное простран-ство: Сб. докл. Международной научно-практической конф. - Днепропетровск:ИПК ИнКомЦентра УГХТУ, 2003. С. 106-109.
Боев А.М., Борзов Д.Б.АЛГОРИТМ РАЗМЕЩЕНИЯ ЗАДАЧ В ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ СИСТЕМАХ С
МАТРИЧНОЙ ОРГАНИЗАЦИЕЙ[email protected]
В настоящее время в матричных параллельных системах (ПС) в основномраспространены две стратегии размещения. Первая из них – это выделение ипоследующее закрепление группы процессоров за группой задач без дальней-шего распределения межмодульных связей внутри этой группы. Другая страте-гия заключается в закреплении задач за процессорами с учетом межмодульныхсвязей. Данная стратегия используется в процедуре, которая представлена вдокладе.
Исходная группа подзадач представляется в виде графа G, в котором ка-ждой вершине соответствует подзадача, а каждой дуге – связь между соответ-ствующими подзадачами. В программе граф задается матрицей смежности.Процедура размещения включает три этапа.
На первом этапе организуется список дуг графа соответствующих подза-дач, упорядоченный по убыванию весов. Далее происходит перебор списка, входе которого выделяются и фиксируются не связанные друг с другом парывершин. Они назначаются на смежные модули в одной строке. Фиксация про-исходит до тех пор, пока в каждой строке матричной модели останется хотя быпо одному свободному модулю.
В процессе выполнения второго этапа учитывается особенность тополо-гии матричных ПС, а именно возможность представления таких систем в видесуперпозиции кольцевых структур [1]. В ходе перебора выделяются те дуги, укоторых одна инцидентная данной дуге вершина еще не зафиксирована, а вто-рая уже зафиксирована. Тогда в строке с номером на единицу больше происхо-
СПИ-МП-2004
327
дит сдвиг влево, что соответствует повороту кольца в матричной ПС. Сдвигпроисходит до тех пор, пока свободный модуль не окажется "под" уже зафик-сированной вершиной. Затем вершина фиксируется в данную позицию.
На последнем этапе алгоритма, когда все вершины уже зафиксированы,могут оставаться дуги, не учтенные на предыдущих этапах. Связь между инци-дентными ей вершинами прокладывается по кратчайшему пути, поиск которогоосуществляется по известному в теории графов алгоритму Дийкстры [2]. Если вПС более одной свободной позиции, то осуществляется пробная фиксация вкаждую из них и выбирается такой вариант, при котором увеличение суммар-ной интенсивности взаимодействия будет минимальным.
Список использованных источников1. Борзов Д.Б., Зотов И.В. Аппаратная модель для оптимального разме-
щения алгоритмов в параллельных системах с кольцевой структурой / Труды IIМеждународной научно-практической конференции «Информационные техно-логии в моделировании и управлении». – Санкт-Петербург, 2000. – С. 77-78.
2. Харари Ф. Теория графов. – М. Мир, 1973.
Гаврилов С.Е., Кипрушкин С.А., Курсков С.Ю.ОРГАНИЗАЦИЯ ПОДДЕРЖКИ НАУЧНО-ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГОПРОЦЕССА НА БАЗЕ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ИНФОРМАЦИОННО-
ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ[email protected]
Одновременная работа большого количества исследователей и обучаемыхс различным физическим оборудованием требует специальной организациипроцесса взаимодействия с автоматизированными комплексами, администри-рования пользователей и ресурсов сети, обеспечения безопасности. Для реше-ния этих задач авторами разработана распределенная информационно-измерительная система с обеспечением удаленного доступа к информационными техническим ресурсам автоматизированных рабочих мест через сеть Интер-нет.
На аппаратном уровне система представляет собой комплекс автоматизи-рованных установок, объединенных иерархической компьютерной сетью. Сис-тема включает коммуникационный сервер, серверы управления оборудованием(КАМАК-сервер, сервер канала общего пользования и сервер доступа к микро-контроллерам MCS-96), Web-сервер для мониторинга системы и клиентскиепрограммы, управляющие ходом эксперимента. Прикладные протоколы систе-мы разработаны на базе протокола TCP.
Модульность построения информационно-измерительной системы позво-ляет легко модифицировать ее структуру, а также развивать конкретный экспе-римент в соответствии с достижениями в научном и методическом обеспече-нии. Система обладает способностью наращивания возможностей за счет ис-
СПИ-МП-2004
328
пользования дополнительно разработанных или уже существующих компонен-тов (например, новых приборных интерфейсов).
К достоинствам системы следует отнести и то, что программа, управ-ляющая конкретным экспериментом, выполняется не на удаленном компьютере(как при использовании Web-технологий), а на пользовательском, который свя-зан с системой через глобальную сеть. Такая организация взаимодействия эле-ментов многопользовательской системы существенно повышает ее гибкость.
Достоинства предложенной архитектуры особенно отчетливо проявляют-ся при использовании распределенной системы в образовательных целях. Во-первых, упрощенная процедура создания сервера оборудования обеспечиваетлегкость включения в учебный процесс уникальной научной аппаратуры. Во-вторых, поскольку программы, управляющие экспериментом, выполняются накомпьютере пользователя, они могут быть модифицированы обучаемым в соот-ветствии с поставленной задачей. В-третьих, возможна организация для обу-чаемых не только лабораторных работ с жестко заданными алгоритмом выпол-нения, но и полноценных научных экспериментов.
Работа выполнена при поддержке Российского фонда фундаментальныхисследований (грант N 02-07-97503), а также Американского фонда граждан-ских исследований и развития (проект PZ-013-02) и Министерства образованияРФ.
Горин Ю.Ф., Филина И.А.ТЕХНОЛОГИИ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ
ИНФОРМАЦИОННЫХ РЕСУРСОВ WEB-САЙТА УРАЛЬСКОГОИНСТИТУТА БИЗНЕСА
World Wide Web, как наиболее востребованный сервис Internet, стал на-столько популярен, и так широко используется, что пользователи столкнулись сперенасыщением рынка предоставляемых их вниманию сайтов. Это приводит ксвоеобразному застою, когда создаваемый по стандартной схеме сайт остаётсяникем не востребованным, поскольку просто теряется среди множества ему по-добных. Между сайтами одного направления существует жестокая конкуренцияза посетителей, ведь именно от количества посетителей в первую очередь зави-сит эффективность сайта.
В Уральском институте бизнеса создан информационный сервер на базеInternet, целью которого является привлечение потенциальных пользователей ипредставительство института в компьютерной сети на рынке образовательныхуслуг. Такое положение вещей требует совершенно новый подход к созданиюкачественного и высокоэффективного сайта. Основой при разработке техноло-гии повышения эффективности Web-сайта с условием более полного отображе-ния Уральского института бизнеса является развитие гуманитарной состав-ляющей, как наиболее действенного и перспективного в настоящее время сред-ства в области образования.
СПИ-МП-2004
329
Духовное развитие человека - важнейшая задача образовательных учреж-дений, ведь именно в период обучения в человеке формируется личность, и по-лучив духовный заряд человек пронесёт его через всю жизнь, реализовывая егов своих деяниях. Поэтому главная цель нашего Вуза - подготовка специалистовнового поколения, с широчайшим кругозором, высокой духовностью и культу-рой, сочетающих патриотизм и непреходящие традиции российского предпри-нимательства, чутких к новым информационным технологиям и экономиче-ским условиям.
Уральский институт бизнеса широко известен тем, что уделяет оченьмного внимания гуманитарному развитию и воспитанию своих студентов. Этоединственный в Уральском регионе ВУЗ, который решился на строительствособственного студенческого православного храма. Институт поддерживает тес-ный контакт с Екатеринбургской епархией, уральскими художниками, поэтами,писателями и композиторами. В стенах института проводятся конференции нагуманитарные темы на которых участвуют академики и профессора, ведущиепреподаватели и деловые люди Урала. Студенты института встречаются с вы-дающимися в самых разных областях людьми, некоторые из которых читаютстудентам целый ряд спецдисциплин.
Именно эти гуманитарные составляющие деятельности института позво-ляют существенно повысить качество web-сайта института, привлечь к немудуховно развитых посетителей которые в дальнейшем возможно станут вы-дающимися студентами Уральского института бизнеса.
Дедегкаев В.Е.ОЦЕНКА СТОИМОСТИ И ВРЕМЕНИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ САПР
ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ СИСТЕМ[email protected]
При автоматизированном проектировании телекоммуникационной сис-темы необходимо учитывать различные требования, предъявляемые к ней, ко-торые служат для обеспечения гарантии успешной работы сети и удовлетворе-ния потребностей пользователей. Одним из центральных критериев, опреде-ляющих такие требования, является условие долгосрочности производимых ин-вестиций, т.е. защита капиталовложений. Создаваемая САПР должна обеспе-чить проектирование оптимальной сетевой структуры телекоммуникационнойсистемы и обладать достаточно гибким аппаратом настройки и конфигурирова-ния, функционировать на различных технических платформах в различныхоперационных и телекоммуникационных средах. В то же время создаваемаяСАПР должна удовлетворять критериям:
• своевременного выполнения работ в нормативный срок;• способности к дальнейшему развитию, обеспечивающей расширение
возможностей САПР при усложнении решаемых задач;• адаптируемости, обеспечивающей возможность использования широ-
ким кругом пользователей;
СПИ-МП-2004
330
• надежности, обеспечивающей независимость функционирования отвозможных сбоев.
Для определения оптимальной функционально-топологической структу-ры САПР телекоммуникационной системы необходимо проводить их упорядо-чение по двум наиболее важным критериям: стоимости и времени проектиро-вания:
( ) ( ) min;21 →+
= KRtRW j
j
j срR
( ) ( ) min,,max 21 →
= KTtTW j
j
j срT
где tt j
срi
m
ii
j
ср ∑=
=1µ - суммарное среднее время выполнения работ в телекоммуника-
ционной сети; μi-интенсивность выполнения i-й работы;
срср tTtRjj
11 , - со-
ответственно стоимость ядра аппаратно-программного комплекса, обеспечи-вающего значения срt j , и затраты времени на его проектирование; ( ) ( )KTKR jj 22 ,
- соответственно стоимость системы общего назначения, обеспечивающей ко-эффициент готовности выполнения любой работы не менее Кj, и затраты на еепроектирование.
Ермишина А.А.УСТРОЙСТВО ДЛЯ ЭКСПРЕСС-ТЕСТА ЕМКОСТИ И ВНУТРЕННЕГОСОПРОТИВЛЕНИЯ АККУМУЛЯТОРНЫХ БАТАРЕЙ МОБИЛЬНЫХ
СРЕДСТВ СВЯЗИ[email protected]
Целью разработки и внедрения устройства экспресс-теста явилось обес-печение точной, достоверной и главное оперативной информации о протекаю-щих во время тестирования процессах в АКБ мобильных средствах связи.
Устройство служит источником информации для контроля основных тех-нологических параметров и состояний аккумуляторных батарей. Обеспечиваетвозможность осуществления с её помощью целенаправленного управления за-данными режимами для обеспечения получения продукта с заданными свойст-вами.
Создание устройства позволило снизить себестоимость за счет:- синхронизация и, вследствие этого, увеличение выхода тестируемой
продукции;- уменьшение затрачивания числа единиц времени.Экономическая эффективность - основной критерий качества функцио-
нирования автоматизированного объекта.Целевой функцией автоматического устройства является – получение
максимальной величины технологической составляющей прибыли за счет дос-
СПИ-МП-2004
331
тижения основных технико-экономических показателей производства на уров-не или выше их нормируемого значения.
Достижение целевой функции за счет повышения выхода конечного про-дукта и снижения его потерь основная задача выполняемая внедряемым уст-ройством.
Устройство представляет собой систему, которая позволяет определятьемкость и внутреннее сопротивление аккумуляторных батарей путем подклю-чения его к персональному компьютеру через LPT-порт. Разрабатываемыйстенд контроля изоляции с микропроцессорным управлением производит кон-троль именно по этому принципу.
Блоки «оцифровки» выполняют роль преобразователей аналоговой вели-чины в удобную для обработки цифровую форму.
Блок коммутации определяет очередность прохождения информации, PIC2 управляет электронной нагрузкой RНЭ (ШИМ-модуляцией). PIC 1 осуществ-ляет управление всеми блоками приставки и управляет обменом информациеймежду приставкой и ЭВМ.
Перспективность использования подобного устройства является её лег-кость определения емкости штатных аккумуляторов и низкая себестоимость.
Исмайлов Б.Г., Аскерова А.О., Кичибекова Х.Н.АНАЛИЗ МОДЕЛИ МНОГОПОТОКОВЫХ КОМПЬЮТЕРНЫХ СЕТЕЙ
ОБСЛУЖИВАНИЯ[email protected]
Рассматривается математическая модель многопотоковой сети являющая-ся системой массового обслуживания, которая имеет N очередей ( )N1ik i ,, = иодин обслуживающий прибор. Очереди имеют конечные буферы. Сообщенияпоступают в очередь случайным образом. Обслуживающий прибор переходитот очереди к очереди в соответствии с фиксированным порядком. Время пере-хода прибора от одной очереди к другой является случайным. Когда обслужи-вающий прибор достигает некоторой очереди он передает все ожидающие со-общения, а затем переходит к следующей очереди. Время обслуживания при-бора является случайной величиной. Сообщения поступают на ki в соответст-вии с пуассоновским процессом с интенсивностью λ. Длины сообщений подчи-няются распределению Bi, которое имеет конечный первый и второй моментыbi и )(2
jb . Суммарная интенсивность поступления сообщений составляет
∑=
λ=λN
1ii , приведенная интенсивность i
N
1ii b∑
=
λ=ρ .
Время перехода между ki и ki+1 является независимой, одинаково распре-деленной случайной величиной со средним ri и вторым моментом )(2
ir , которые
считаются конечными. Среднее время переходов за цикл составляет ∑=
=N
1iirR ,
второй момент времени перехода за цикл R(2). Предполагается, что процессы
СПИ-МП-2004
332
определяющие длины сообщений, время поступления и перехода взаимно неза-висимы. Процесс обслуживания считается стационарным, если при положи-тельных длинах очередей и конечных интенсивностях поступления средниедлины очередей ограничены. В качестве правил обслуживания предлагаетсяприоритетное обслуживание и при этом низкоприоритетные сообщения обслу-живаются только тогда, когда в системе нет высокоприоритетных сообщений.Каждый компьютер имеет буфер на одно сообщение для высокоприоритетныхсообщений. Интервал времени между окончанием передачи компьютера высо-коприоритетного сообщения и очередным поступлением на компьютер высо-коприоритетного сообщения экспоненциально распределенной величины сосредним 1/λi.
В процессе анализа характеристик сети высокоприоритетный период за-нятости определяется как период от момента, когда обслуживающий приборпереходит в состояние высокого приоритета до момента, когда прибор возвра-щается в состояние низкого приоритета.
Разработан алгоритм анализа сети. Решены задачи анализа сети и получе-ны численные результаты.
Киселёв А.М., Тупицин А.В.РЕИНЖЕНИРИНГ СЕТЕВЫХ ТЕРРИТОРИАЛЬНО-
РАСПРЕДЕЛЕННЫХ СИСТЕМ[email protected]
Успех современного предприятия зависит от его способности работать вусловиях непрерывного изменения окружающей среды. Приспосабливаясь кэтому, крупные коммерческие организации пытаются расширить свои сферывлияния на местах и в регионах, тем самым, оптимизируя свою организацион-но-управленческую структуру. Все эти изменения сопровождаются введениеразличных средств и систем автоматизации, и как следствие, повышеннымитребованиями к надежной организации взаимодействия всей филиальной сетиорганизации.
Рост числа автоматизированных информационных систем также способ-ствует росту числа разнородных информационных потоков в телекоммуника-ционной сети, которые имеют различные характеристики, в том числе и наибо-лее важную из них – стоимость.
Направления развития сетевых территориально-распределенных систем(СТРС):
• Развитие СТРС. Территориально-распределенные системы задаютфинансовую и организационную структуру предприятия, и от их состояния икачества функционирования зависит не только текущий уровень экономическо-го развития предприятия, но и возможности его дальнейшего роста.
• Поддержка СТРС. Следует отметить, что простое поддержание терри-ториально-распределенных систем в рабочем состоянии предполагает постоян-ное внимание и сопряжено с большими затратами.
СПИ-МП-2004
333
• Уязвимость СТРС. Сетевые территориально-распределенные системыобладают также свойствами уязвимости: за счет многочисленных связей и за-висимостей в них нередко появляется «каскадный эффект», когда сбой в одномкаком-либо месте провоцирует перегрузки и выход из строя многих другихэлементов сети, причем на значительном расстоянии от исходной, возможно,небольшой неполадки.
• Увеличение количества сетевых приложений СТРС. Рост числа ин-формационных потоков, обуславливает еще одну проблему сетевых потоковыхсистем – конкурентная борьба за телекоммуникационные ресурсы сети. Приэтом, следует отметить, что это борьба зачастую является суперконкурентной,т.е. одинаковым по характеристикам информационным потокам не хватает те-лекоммуникационных ресурсов и встает вопрос об объективном распределенииресурсов сети.
Все это вызывает необходимость их моделирования и исследования сете-вых территориально-распределенных систем, в том числе и формальными ма-тематическими методами.
Кязимов Дж.К.ОЦЕНКА ПАРАМЕТРОВ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ СЕТИ
В связи со стремительным ростом интенсивности информационного об-мена в современных сетях часто возникает необходимость в применении науч-но обоснованных методов предсказания последствий изменений в сети, сменытопологии сети и т.д. Поэтому оценка производительности времени ответа се-ти, доступности тех или иных сервисов имеет практическую ценность.
В настоящей работе производится априорная оценка параметров сети доее развертывания. Основными параметрами для оценки сети являются ее про-изводительность и время ответа. Рассматривается приближенная к реальностиситуация когда средняя скорость поступления запросов равна скорости обра-ботки этих запросов, но существует некоторая флуктуация поступления запро-сов. Тогда в течение любого единичного времени может, либо не приходить ниодного запроса вообще, либо может поступить сразу несколько запросов. Вводбуферной памяти позволяет справиться с нерегулярностями в поступлении за-просов. В течение времени занятости, когда необходимо обработать множествозапросов, сервер может сохранять невыполненные запросы в своей буфернойпамяти, или иными словами, сервер помещает эти запросы в очередь. Когдасервер завершит обработку текущего запроса, он проверяет наличие запросов вбуферной памяти и обрабатывает их в порядке очереди. С этой точки зренияосновным вопросом при разработке сетевой структуры является вопрос о том,насколько объемным должен быть буфер сервера.
Для проведения расчета параметров системы с очередями в начале опре-деляются состав и параметры этой системы, которые подлежат оценке. Цен-
СПИ-МП-2004
334
тральным элементом этой системы является сервер, который производит опре-деленные действия с элементами данных.
В работе определены следующие основные параметры, характеризующиесистемы с очередями:
- средняя скорость поступления элементов данных в системе;- среднее время обслуживания поступивших элементов;- доля времени, когда сервер занят, интенсивность трафика;- общее количество элементов данных в системе;- общее время, которое элементы данных проводят в системе;- среднее количество элементов данных, ожидающих обслуживания в
очереди;- среднее время, которое элементы данных ожидают обслуживания.Далее в работе рассмотрены условия работы этой системы, т.е. правила
обслуживания очереди.
Моисеев Т.Н., Кравец О.Я.ОСОБЕННОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МНОГОСЕРВЕРНЫХ
КОМПЛЕКСОВ В INTERNET-ОРИЕНТИРОВАННЫХ СИСТЕМАХ[email protected]
Усовершенствования в области информационных технологий, свободныйдоступ к ресурсам Internet все это способствует изменению образовательныхучреждений, обеспечивая новые возможности обучения и новые способы пре-подавания. Результат при самом плохом обучении по средствам Internet, этопросто замена знаний получаемых при обучения в аудитории. Но в случае каче-ственного обучения это уникальные возможности интерактивных курсов кото-рые предоставляют режимы обучения не доступные при личном общении сту-дента и преподавателя.
Дистанционное обучение – процесс получения знаний, умений и навыков,при котором все или большая часть учебных процедур осуществляется с ис-пользованием современных информационных и телекоммуникационных техно-логий при территориальной разобщенности преподавателя и студентов.
Система дистанционного обучения предоставляет возможность получе-ния знаний средствами современных информационных и телекоммуникацион-ных технологий (Интернет). Аппаратно представлена территориально распре-деленными информационными серверами, "зеркалами". Создание зеркальныхсерверов обусловлено необходимостью распределения входящих информаци-онных потоков, для обеспечения наибольшей отказоустойчивости системы иравномерной загрузки аппаратных средств во время пиковых нагрузок на сис-тему – система распределения нагрузки.
Использование многосерверной системы для образовательного учрежде-ния экономически наиболее выгодно. Позволяет территориально распределитьсервера. Нет жестких требований к аппаратному обеспечению. Связь междуними осуществляется средствами Интернет. При возникновении нештатной
СПИ-МП-2004
335
ситуации с каким-либо сервером в системе, нагрузка распределяется между ос-тавшимися, не приводя к фатальным последствиям в целом. Предоставляетсявозможность отключения любого сервера для проведения профилактическихработ на нем или замены каких-либо аппаратных частей.
Первое, что требуется решить, при проектировании системы – использо-вать чисто программный или интегрированный программно-аппаратный про-дукт.
Предстоит решить проблему учета состояний. Просмотр страницы, со-стоящей из многочисленных текстовых и графических файлов, предполагаетустановку TCP-соединений для каждого файла. Мультимедийные файлы, ис-полняемые коды, сценарии CGI также требуют собственного TCP-соединения.Если речь идет о статических файлах и данные тиражируются на несколькосерверов, то неважно, какой из серверов ответит на запрос. Однако некоторыеприложения предполагают сохранение сервером определенного состояния дляряда соединений. Так, если пользователь заполняет и посылает форму, серверможет ответить, что требуемое поле отсутствует. Так как требовать от клиентовзаполнять одну и ту же форму по несколько раз вряд ли разумно.
Единицей обслуживания является сеанс HTTP, пункты назначения опре-деляются по URL, это распределение обеспечивает значительную гибкость рас-пределения данных между серверами. HTTP имеет встроенный механизм пере-направления, которым и пользуются некоторые средства распределения нагруз-ки.
Если распределяются вызовы CGI или сценарии, взаимодействующие сдругими компьютерами, то им может потребоваться учитывать, под управлени-ем какой ОС работают целевые серверы, так как не все методы взаимодействиямежду приложениями отличаются многоплатформенностью. Кроме того, еслираспределитель нагрузки манипулирует TCP-соединениями или сеансамиHTTP, то он может не справиться с пакетами UDP, какими оперируют многиеприложения потокового аудио и видео. SNMP и Network File System (NFS) так-же зависят от UDP.
Набиев А.А., Годжаева Ш.И.ГЕОГРАФИЧЕСКАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА
АДМИНИСТРАТИВНЫХ РАЙОНОВ АЗЕРБАЙДЖАНА (ГИС АРАЗ)[email protected]
Как нам известно, наша республика после развала СССР перешла к ново-му методу управления в области экономики, сельского хозяйства, образованияи т.п.
В условиях перехода к рыночной экономике для эффективной реализациивнутренней социальной политики республики были созданы новые управлен-ческие структуры, так называемые органы местного самоуправления (ОМС),фермерское хозяйство и т.д.
СПИ-МП-2004
336
Работники ОМС, государственных и частных организаций ежедневноимеют дела с объектами непосредственно своей компетенции и часто их рабо-та является выездной контроль этих территорий и объектов. В настоящее времятолько новая информационная технология поможет им выяснить действитель-ное состояние и положение объектов и в случае необходимости принять ре-шение без организации комиссии поиска и анализа архивных материалов.
Следует отметить, что при таких обстоятельствах за рубежом широкоиспользуются Географические информационные системы (ГИС) района, регио-на или страны, где за короткое время можно вывести на экран компьютеракрупномасштабные карты и планы района со всей физической и социально-экономической информацией которые дают возможность избежать наиболь-шей части ожидаемых убытков и выбрать наиболее подходящие пути выходаиз положения.
Наш центр разработал ГИС административных районов Азербайджана(ГИС АРАЗ) с помощью программы MAPINFO 4.0 .
Созданные нами ГИС АРАЗ позволяют уточнить зоны появления про-блем и контролирует направления их распространения в виде динамически из-меняющейся карты процессов или состояния объектов, сопровождающейсяцифровыми показателями. Также позволяет точно определить расстояния меж-ду точечными объектами и могут точно определить площадь критической зонырайона или объектов отображенных на карте.
ГИС АРАЗ может также контролировать демографические и социальныепроцессы (миграция, криминальные процессы, динамика безработицы, соци-альный уровень населения, национальная структура жителей района, степеньобразования жителей и т.п.) по всем районам республики. Для всех этих пока-зателей можно построить цветные картограммы или диаграммы с цифровымипоказателями.
Набиев А.А., Халилова К.Р.ГЕОГРАФИЧЕСКАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА ОРГАНОВМЕСТНОГО САМОУПРАВЛЕНИЯ САБАИЛСКОГО РАЙОНА ГОРОДА
Органы местного самоуправления (ОМС), являются наиболее близкими кнароду, чем государственные органы. ОМС самостоятельная негосударственнаяорганизация. В Азербайджане их количество около 2700, в которые избраны21000 членов.
ОМС в пределах своей компетенции решает главные экономические, со-циальные, культурные, юридические проблемы граждан и реализует необходи-мые условия жизнедеятельности местного населения. Целью создания ОМС яв-ляется открытие широкого пути эффективного и своевременного решения про-блем населения на местах проживания.
СПИ-МП-2004
337
Главными источниками финансового бюджета ОМС являются налогиземлепользователей, оплата за аренду объектов ОМС, оплата за добычу строи-тельных материалов местного значения и прибыльные налоги от юридическихлиц, находящихся в компетенции ОМС. Из этих отмеченных источников при-были явно видно, что уровень эффективности функционирования ОМС, глав-ным образом, зависит от степени оперативности контроля над своевременнойоплатой налогов по различным источникам. В свою очередь степень эффектив-ности контроля зависит от оперативности анализа причин задержки оплаты на-логов. А оперативность контроля и эффективность функционирования ОМС за-висит от уровня автоматизации.
Таким образом, повышение эффективности работы органов местного са-моуправления не обходится без автоматизации.
Хотим отметить, что во всех управленческих делах самым наилучшим иэффективным является тот метод, с которым за короткое время можно полу-чить достаточно информации о создавшейся проблеме и принять решение дляликвидации ее с минимальными финансовыми затратами. Благополучное иэффективное решение этих проблем всегда зависело от оперативности сбораинформации и своевременного принятия решения, с имеющимися финансовы-ми возможностями для ликвидации проблемы. А самая наилучшая оператив-ность действия считается автоматизация контроля и управления всех выше от-меченных ситуаций и процессов с минимальными финансовыми возможно-стями.
С целью автоматизации деятельности ОМС Сабаилского района г.Бакунами создана геоинформационная система с программой MAPINFO-5 , струк-тура которой выглядит следующим образом:
I.Объекты:1.Организации2.Частные владельцы3.Объекты ОМСII.Адресы и телефоныIII.Налоги
Новиков А.Б.МАКСИМИЗАЦИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ДОСТАВКИ ТРАФИКА ВСЕТЯХ ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ С ПРИМЕНЕНИЕМ ГЕНЕТИЧЕСКИХ
АЛГОРИТМОВ[email protected]
Одной из важнейших задач мультисервисной сети передачи данных явля-ется обеспечение доставки клиентского трафика за наименьшее время с мини-мальными затратами на его передачу по сети. На практике она решается при-менением маршрутизаторов (роутеров) и протоколов маршрутизации (RIP,OSPF и других). Однако эффективность решения данной задачи во многом за-висит от системных администраторов, которым необходимо вручную прописы-
СПИ-МП-2004
338
вать каждому каналу передачи данных (линку) так называемые метрики – це-лые числа, характеризующие качество или стоимость пересылки трафика. Таккак в современных корпоративных компьютерных сетях число серверов и рабо-чих станций постоянно растет, причем сегменты сети зачастую распределенытерриториально и связь осуществляется через каналы, предоставляемые сто-ронними операторами, то проблема присвоения метрик, а значит эффективноймаршрутизации, является очень актуальной.
Применение генетических алгоритмов (ГА) для поиска глобального оп-тимума позволяет решить эту задачу с минимальными временными затратами идостаточной точностью.
Решение проходит в несколько этапов:1. Строится нагруженный граф – модель сети, где узлы – это маршрути-
заторы, дуги – каналы связи между ними с заданной стоимостью пересылкитрафика. В качестве стоимости передачи трафика может выступать как стои-мость пересылки, взимаемая оператором, так и скорость канала или задержкаотклика.
2. Данные задачи кодируются в терминах ГА.3. ГА начинает свою работу и продолжает поиск решения до тех пор, по-
ка найденный маршрут не будет удовлетворять заданным условиям по стои-мость или по времени поиска.
Программное обеспечение, реализующее поиск оптимальных маршрутовможет выполняться на обычной рабочей станции, подключенной к исследуемойсети передачи данных. Информацию о каналах связи для работы ГА можно по-лучить стандартными средствами операционных систем, поддерживающих ра-боту в сети – командами ping, tracert и других, а также из технической докумен-тации сети передачи данных.
Работа выполнена под руководством д.ф.-м.н., профессора Блюмина С.Л.
Семахин А.М.ЦЕЛОЧИСЛЕННАЯ МОДЕЛЬ ВЫБОРА ПРОЕКТА СПУТНИКОВОГО
Современная организация представляет собой сложную динамическуюсистему. Совершенствование функционирования информационной системы яв-ляется одной из важных задач.
Экономико-математическая модель формулируется следующим образом:из числа фирм, предоставляющих услуги спутникового Internet на территорииРоссийской Федерации, требуется выбрать провайдера спутникового Internet смаксимальной величиной чистого приведенного эффекта и удовлетворяющихфинансовым ограничениям.
Экономико-математическая модель включает два этапа:1. Методом экспертных оценок выбираются фирмы, предоставляющие
спутниковый Internet на территории Российской Федерации.
СПИ-МП-2004
339
2. Методами математического программирования выбирается оптималь-ный вариант из числа спутниковых провайдеров, выбранных на первом этапе.
Экономико-математическая модель выбора оптимального инвестицион-ного проекта спутникового Internet имеет вид:
∑∑= =
=m
j
p
k
ijkjki Z
mZ
1 1*1 β
ss
s
ggg XAXAXAZ ***max 11
1++==← ∑
=
K
при ограничениях
≥≤+++
≤+++
≤+++
числа целые ,0***
***
***
2211
112
121
11
002
021
01
g
ts
ts
tt
ss
ss
XIXBXBXB
IXBXBXBIXBXBXB
K
M
K
K
,
где ni ,1= - число вариантов проектов спутникового Internet; mj ,1= - числоэкспертов, оценивающих варианты проектов спутникового Internet; pk ,1= -число факторов; jkβ - вес, присвоенный j экспертом k фактору; i
jkZ - оценка,данная j экспертом k фактору; iZ -усредненная оценка i варианта спутниковогоInternet; sg ,1= - номер инвестиционного проекта; tf ,0= -период времени, год;
gA - целевой показатель; fgB - инвестиционные затраты g проекта в f периоде
времени, млн. руб.; fI - средства финансирования в f периоде времени, млн.руб.; gX - доля финансирования g инвестиционного проекта.
Задача целочисленного программирования решается методами Р. Гомориили ветвей и границ. На ПЭВМ задача линейного целочисленного программи-рования решена посредством надстройки “Поиск решения” Microsoft Excel.
Суворов Д.В.ОПТИМИЗАЦИЯ ХАРАКТЕРИСТИК ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННОЙ
СИСТЕМЫ[email protected]
В работе рассматривается телекоммуникационная интегральная система(ТИС), сочетающая в себе взаимодействующие беспроводную и кабельную се-ти множественного доступа и предназначенная для передачи разнородноготрафика (речи и данных в масштабе реального времени).
При создании математической модели ТИС имеет смысл перейти от фи-зического описания системы к ее макромодели, представляющей собой элемент
СПИ-МП-2004
340
со входом U и выходом V. Внутреннее содержание W элемента влияет на вы-ход V при заданном U.
Системная обобщенная математическая модель ТИС может быть пред-ставлена вектором V = f (U,W), где вход U характеризует внешние, задаваемыепараметры ТИС, а вектор V – выходные параметры, являющиеся совокупно-стью вероятностных, вероятностно-временных и стоимостных характеристиксистемы. Выходные характеристики могут быть представлены совокупностьюподвекторов: V = [V1, V2, … , Vj, …VJ], j = J,1 .
Задачу системной оптимизации сформулируем следующим образом: за-дан вектор U и ограничения на V1 (накладываемые особенностями передавае-мого трафика); необходимо найти W’, доставляющие оптимум V2:
V = [V1, V2].Методы решения задач структурного синтеза базируются на процедурах,
требующих значительного объема вычислений. Для ТИС, вследствие высокойскорости передачи, задача распределения потоков упрощается и может бытьсведена к процедуре расчета ее вероятностно-временных характеристик.
Представленные результаты численного анализа и исследования поведе-ния ТИС получены с помощью разработанной программы расчета выходныххарактеристик системы. Характеристики системы удовлетворяют заданнымтребованиям, если эксплуатационные внешние параметры ТИС следующие:скорости передачи в беспроводной и кабельной сетях - от 500 кбит/c и от 10Мбит/c и выше, соответственно; длины информационной части сообщений - от256 до 512 бит; количество станций речи и данных в беспроводной сети не пре-вышает 50 и 15, а в кабельной сети - 15 и 20, соответственно. Для увеличенияколичества станций необходимо уменьшать длину информационной части со-общений, либо увеличивать скорости передачи информации.
Отмечается, что наиболее подверженной влиянию изменений эксплуата-ционных параметров в ТИС, а также оказывающей наибольшее влияние на ха-рактеристики системы в целом, является беспроводная сеть множественногодоступа.
Сыпко В.А.ЭФФЕКТИВНАЯ РАЗРАБОТКА И ПОДДЕРЖКА WEB-
ОРИЕНТИРОВАННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ СИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СПЕЦИАЛЬНОЙ КОМПОНЕНТНОЙ
АРХИТЕКТУРЫ[email protected]
На текущий момент для построения web-ориентированных информаци-онных систем используются различные технологии и подходы. Независимо отвыбранной технологии, каждый раз при создании новой системы, полностьюили частично приходится проходить множество одних и тех же базовых этапов,например:
СПИ-МП-2004
341
• создание удобного объектно-ориентированного механизма для работы сбазами данных;
• разработка механизма для приема и для обработки входных данных (какпример – сбор данных из запроса, автоматическая проверка содержимого полейформ, опирающаяся на метаданные);
• создание механизма аутентификации и авторизации;• организация взаимодействия и обмена данными с удаленными система-
ми;• построение административного интерфейса для готовой системы.Предложена и описана модель ядра/каркаса иерархической структуры
объектов, подходящих для эффективной разработки и поддержки больших ин-тернет-проектов. Приоритетными направлениями при создании модели явля-лись: потенциальная гибкость системы, построенной на базе модели; возмож-ность создания хранилища переиспользуемых компонент (поддержка системконтроля версий); простота в сопровождении кода; простота обучения людей,подключаемых к разработке и доработке уже написанного кода.
Предложенная модель была реализована в виде программного пакета дляпостроения интернет-систем на основе архитектуры Microsoft .NET. Был разра-ботан базовый набор типовых компонент (в виде переносимого программногокода, и представления готовых компонент через шаблоны XSLT).
С использованием специального вида атрибутов языка C# (позволяющихгибко задавать свойства и связи объектов через метаданные) были реализованымеханизмы для создания и обработки объектов баз данных, объектов презента-ционного уровня, объектов-обработчиков сложных форм и мастеров форм. Дляработы с локальными и удаленными данными были разработаны компонентына базе web-сервисов (протокол SOAP).
Для построения интерфейса администратора был разработан специаль-ный метаязык (на основе языка XML), позволяющий декларативно описыватьотображение объектов на элементы интерфейса (формы, списки, деревья, связимежду объектами), описывать дополнительные свойства объектов и возможныедействия администратора над самими объектами.
Данная архитектура была опробована более чем в 15 крупных системах,показала свою эффективность и продолжает дальнейшее развитие.
Список использованных источников1. Сыпко В.А. Эффективная разработка и поддержка web-приложений с
использованием компонентной архитектуры // Труды VIII Международнойконференции по электронным публикациям "EL-Pub2003".
2. XML Protocol Usage Scenarios. http://www.w3.org/TR/xmlp-scenarios,2003.
3. Элиенс А. Принципы объектно-ориентированной разработки программ.Издательский дом «Вильямс», Москва, 2001.
СПИ-МП-2004
342
4. Марчук А.Г. К вопросу об идентификации электронных документов иколлекций // Международное совещание по электронным публикациям El-Pub-99.
Тюрюшкин А.Н.К ВОПРОСУ ОБ ИНТЕГРИРОВАНИИ СРЕДСТВ СВЯЗИ
Процессы экономической глобализации человеческого общения требуютпостоянного развития и повышения качества услуг обмена информацией. Од-нако быстрый рост телекоммуникационных технологий насыщает рынок своейпродукцией опережая внедрение их повсеместно. Из-за сложившегося такимобразом обилия средств связи, а также предоставляемых ими различных воз-можностей, встает проблема унифицированного обмена сообщениями.
В рамках данной работы приводится обзор особенностей и анализ досто-инств и недостатков следующих распространенных видов связи:
§ интернет,§ пейджинговая связь,§ транкинговая связь,§ спутниковая связь,§ сотовая связь,§ IP-телефония (интернет-телефония).Условно к средствам связи можно отнести и беспроводные технологии
(Bluetooth).Технологии унифицированного обмена сообщениями (Unified Messaging)
в той или иной форме существуют и развиваются много лет, но на сегодняшнийдень можно выделить следующие основные направления:
§ интегрирование на аппаратном уровне,§ интегрирование на уровне приложений Business Application Integration
(BAI),§ интегрирование посредством Web-сервисов.К аппаратному уровню можно отнести устройства, совмещаемые в себе
набор нескольких. Ярким примером является сотовый телефон (пейджинговая ителефонная связь в одном устройстве). К интегрированию на уровне BAI мыотнесем IP-телефонию, системы речевой почты и проч., требующие примене-ния сложных технических решений. Интегрирование на уровне Web-сервисов –это WAP-шлюзы, информационные порталы (mail.ru, yahoo.com, hotmail.com ит.п.), шлюзы операторов пейджинговой или сотовой связи.
Мы проведем анализ существующих информационных систем унифици-рованного обмена сообщениями, и рассмотрим их недостатки. В работе предла-гается подход к созданию системы управления различными сообщениями наоснове интегрирования посредством Web-сервисов с применением мобильныхустройств, и реализация прототипа с использованием технологии .NET.
СПИ-МП-2004
343
Тюрюшкин А.Н.ТРАДИЦИОННЫЕ СЕРВИСЫ ИНТЕРНЕТ НА МОБИЛЬНЫХ
СИСТЕМАХ[email protected]
Рост популярности мобильных устройств даёт новый виток в развитии те-лекоммуникационных технологий, а следовательно, определяет направлениеразвития информационных систем в этой области. Хотя до недавнего времениосновным фактором, определяющим развитие мобильных коммуникаций, былатрадиционная передача голоса, но внедрение SMS, WAP а также технологийвысокоскоростной передачи данных, включая GPRS и EDGE, и эволюция ксистемам UMTS/WCDMA позволит операторам сотовой связи предоставлятьнеограниченные беспроводные мультимедиа-услуги, например, электронныеоткрытки, полноценный просмотр Web-страниц, доступ к корпоративным се-тям. Внедрение технологии Bluetooth позволит проводить видеоконференции вреальном времени, при этом участники могут передвигаться в пространстве.
С ростом возможностей мобильных устройств увеличивается потребностьв универсальном подходе к созданию сервисов Интернет. Популярность мо-бильных телефонов делает их полноценным участником потребления, предос-тавления и обработки информации. Существует немало сервисов, предостав-ляемых операторами сотовой связи. В основном они имеют информационно-развлекательный характер и основываются на обмене SMS-сообщениями. Хотяуже сейчас появляются системы управления банковским счетом, однако этоспециальные разработки, требующие отдельного подхода к реализации и вне-дрению. Проблема адаптации традиционных сервисов Интернет на мобильныесистемы существует. Существуют и подходы для её решения. Самый простойспособ – это создание WAP-версии информационной системы. Однако и этотребует отдельного представления информационного поля. Использование про-токола передачи данных GPRS позволяет полноценно использовать Интернетсервисы, но, как правило, только в связке мобильный телефон + ноутбук.
В работе сделана попытка выделения групп традиционных сервисов Ин-тернет с точки зрения адаптации их на мобильные системы. Рассматриваетсявопрос организации данных для универсального использования. Предлагаетсяраспределенный подход к организации информационного поля, участникамикоторого являются в том числе и мобильные устройства на примере разработкисистемы унифицированного обмена сообщениями.
СПИ-МП-2004
344
Шолтысек Я., Коровяковский Е.К., Коровяковская Ю.В.РЕШЕНИЕ ПРОБЛЕМ ГОРОДСКОЙ ЛОГИСТИКИ СРЕДСТВАМИ
ТЕЛЕМАТИКИ[email protected]
Конец XX - начало XXI века - это период бурного роста и развития про-изводства и компьютерных технологий. Этот рост повлиял на глубокое изме-нение потребительского и экономического поведения общества, вследствие, че-го возросло, и значение городских транспортных систем как каналов распреде-ления и сбыта жизненно важных товаров и услуг. Проблемами городскойтранспортной системы занимается такая область науки, как городская логисти-ка.
Существующие в городе предприятия и организации, выполняя общуюцель города, организуют продвижение материальных потоков, денежныхсредств, кадров и информации. Перед городской логистикой ставится задачаоптимизации продвижения этих потоков.
Городская логистика - это относительно новая область науки, которая ос-новывается на тех элементах теории логистики, которые описывают иерархиче-скую структуру организации и управления городскими ресурсами. Городскаялогистика включает в себя производство, складирование, утилизацию отходов,транспорт, телекоммуникационную сеть, коммунальное хозяйство, снабжениеэнерго- и водоресурсами, пространственную конфигурацию сетей – иначе гово-ря – все те действия, из которых состоит ежедневный период жизни города какэкономического, общественного и культурного пространства.
Проблема загруженности транспортной инфраструктуры городов связанас массовым развитием моторизации. Загруженность не просто мешает пере-движению, но часто ведет к транспортному «инфаркту» в городе. Вследствиезагруженности магистралей понижается безопасность движения, посколькустрессовая среда воздействует на участников движения (водителей и пешехо-дов). Поэтому чтобы увеличить эффективность логистических процессов над-лежит усовершенствовать управление городским транспортом. Этой областьюзанимается телематика транспорта. Системы телематики выполняют три основ-ные задачи:
• делают возможным связь между водителями и центрами управления(полиция, пожарные службы, мед помощь);
• передают в режиме реального времени информацию об атмосферных идорожных условиях;
• собирают и сохраняют данные о дорожном движении.Применение вышеперечисленных методов и решение транспортных про-
блем позволит улучшить эффективность логистических процессов внутри го-рода, уменьшить затраты предпринимателей и повысить уровень жизни жите-лей города в целом.
СПИ-МП-2004
345
Энтин Г.М.ПОСТРОЕНИЕ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ МНОГОСЛОЙНОЙ
АРХИТЕКТУРЫ ИНТЕРНЕТ-СИСТЕМ[email protected]
Рассматривается проблема разработки многослойной архитектуры напримере системы экспертных сайтов сети Интернет, предназначенной для пе-редачи и накопления экспертных знаний в разнообразных предметных облас-тях. Эта система должна обеспечивать высокую производительность, хорошуюстабильность и поддержку многоязыковости. Архитектура системы должнабыть масштабируемой для обеспечения большой производительности и иметьвозможность расширения функциональности, например, для поддержки новыхсредств передачи данных. Архитектура системы должна обеспечивать участие вразработке системы большого коллектива разработчиков, а также изоляциюкомпонент системы для упрощения разработки и отладки.
Для создания системы была построена многослойная архитектура. Моду-ли системы разделены между следующими слоями:
• слой хранения данных на основе СУБД Oracle 8i,• слой отображения объектной Java модели системы на БД,• слой бизнес-логики,• презентационный слой на основе XSLT шаблонов,• слой локализации, также на основе XSLT.Масштабирование системы достигается за счет создания web-farm на ОС
Linux с веб-cервером Apache Jserv. Серверы web-farm могут быть географиче-ски распределены для повышения надежности системы.
Система биллинга обеспечивает транзакционную модель работы со сче-тами клиентов и взаимодействует с внешним Internet Payment Gateway (IPG)для операций с кредитными картами.
Одним из требований к системе является поддержка консультирования потелефону. Для этого разработана подсистема, работающая с телефонными кар-тами компании Dialogic. Эта подсистема абсолютно независима от основной иреализована на C++ с использованием технологии COM для Windows NT и MSSQL 7 в качестве СУБД и скриптов ASP для дистанционного взаимодействия состальными частями системы.
Разработанная автором архитектура успешно реализована в системе экс-пертных сайтов WeTellYou.com и в настоящее время выпущена ее 5 версия.Общий объем кода системы составил более 200 000 строк кода. На основе реа-лизованной системы запущены в эксплуатацию более 30 публичных, образова-тельных и внутрикорпоративных сайтов.
СПИ-МП-2004
346
9. Системы программирования и СУБД
Акиншин Д.Л.ПРИМЕНЕНИЕ НЕЧЁТКОЙ МОРФОЛОГИИ В АНАЛИЗЕ
РЕЛЕВАНТНОСТИ ДОКУМЕНТОВ[email protected]
В процессе интеллектуального поиска документов одним из важнейшихвопросов является сортировка результатов по релевантности результата запро-су. Для реализации сортировки необходима функция оценки релевантности.
При ее оценке типичным подходом является оценка удельного веса клю-чевых слов (для определяемых тематик). При определении вхождения слова вомножество ключевых для данной тематики возникает неоднозначность - прове-ряемое слово может являться морфологически модифицированным вариантомключевого, и при строгом сравнении соответствия может не быть.
При применении методов нечёткой морфологии в сравнении слов участ-вуют не слова целиком, а морфологические основы. В остальном же алгоритмоценки релевантности остаётся неизменным. При этом механизм определениясоответствия слова множеству обретает гибкость, так как он оказывается ус-тойчивым к морфологическим модификациям слова.
Например:Запрос: анализ, тематика: информатика, ключевое слово: анализаторВ данном примере будет зафиксировано совпадение, так как основы слов
совпадают.При развитии данного метода можно реализовать также учёт беглых
гласных, что практически невозможно при обычном сравнении. Т.е. вместоключевых слов в базе будут содержаться «шаблоны» слов, учитывающие всеморфологические тонкости языка поиска.
К недостаткам данного метода относится то, что зачастую алгоритм срав-нения не может дать точного результата, когда основа одного слова частичноили полностью включает в себя основу и одну или несколько морфологическихединиц другого - определённая комбинация может вызвать «ложное срабаты-вание» алгоритма. Такие случае редки, и суммарная погрешность невелика.
Алгоритм способен значительно повысить точность оценки релевантно-сти документа запросу, особенно при правильном составлении базы данныхшаблонов.
Алиев А.А., Гасанова Н.А.АЛГОРИТМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПАРАЛЛЕЛИЗМОМ, ОСНОВАННЫХ НА
МЕТОДЕ ВРЕМЕННЫХ МЕТОК[email protected], [email protected]
Одной из проблем, возникающих в теории и практике распределенныхсистем (РС), функционирующих в сетевой среде, является синхронизация про-
СПИ-МП-2004
347
цессов. Особенно важной задачей является обеспечение сериализуемости па-раллельно выполняемых транзакций в РС. Существуют различные методыобеспечения сериализуемости. В данной работе рассматривается метод времен-ных меток управления параллелизмом транзакций в РС.
Вопросы, связанные с управлением параллелизмом в содержательной по-становке можно свести к следующей формализованной задаче: ввести на мно-жестве событий в РС функцию упорядочения, в соответствии, с которой прово-дится содержательная обработка информации. Событием в РС будем называтьпосылку некоторым узлом сообщения или прием такового.
Цель построения функции упорядочения событий состоит в том, что со-общение о событии-причине должно во всех прикладных процессах отрабаты-ваться раньше, чем сообщение о событии-следствии. Сообщения о параллель-ных событиях могут отрабатываться в произвольном порядке. Чтобы достичьэтой цели, необходимо снабдить каждое сообщение уникальной меткой – зна-чением функции упорядочения, т.е. временной меткой.
Временная метка – эта уникальное число, которое присваивается тран-закции или объекту и выбирается из монотонно возрастающей последователь-ности, которая часто является функцией от времени. В РС, где каждый узелимеет свой собственный уникальный идентификационный номер, временнаяметка образуется конкатенацией значений локального времени и идентифика-ционного номера. Упорядочение по временным меткам – это подход, посредст-вом которого последовательность выполнения транзакций подчиняется некото-рой приоритетной дисциплине, в соответствии с их временными метками.
В работе рассматривается проблема управления параллелизмом транзак-ций в РС. Вводится модель РС и на основе этой модели строится функция упо-рядочения событий, происходящих в РС. С использованием метода временныхметок предлагаются алгоритмы управления параллелизмом транзакций в РС.Предложенные алгоритмы управления параллелизмом транзакций обеспечива-ют сериализуемость параллельно выполняемых транзакций, не допускают ту-пиковых ситуаций и в некоторых случаях устраняют необходимость откатов иповторных рестартов.
Алиев А.А., Абдуллаев Х.Х.СИМВОЛЬНОЕ ВЫПОЛНЕНИЕ ПУТЕЙ В С++ ПРОГРАММАХ
[email protected], [email protected]
Символьное выполнение является инструментом, часто используемым втестировании и верификации программ. Этот инструмент, в основном, приме-няется к процедурным программам. Как известно, при символьном выполнениипроцедурных программ возникают определенные проблемы, в частности, про-блемы связанные с циклами, с вызовами подпрограмм и функций, с обработкоймассивов. Применение символьного выполнения к объектно-ориентированным(ОО) программам добавляет к этому списку новые проблемы, связанные с ха-рактеристиками ОО языков, таких как скрытие данных, унаследование, дина-
СПИ-МП-2004
348
мическое связывание и полиморфизм, а также с обработкой указателей иуправлением с другими сложными абстрактными типами данных. Несмотря наперечисленные проблемы, символьное выполнение с некоторыми ограниче-ниями можно применять и к ОО программам.
В докладе рассматривается задача символьного выполнения для C++ про-грамм, которая реализуется в системе тестирования С++-программ вычисли-тельного характера TESTER-OOL [1]. Символьное выполнение в указаннойсистеме используется в процессе генерации тестовых данных для проверки от-дельных модулей, написанных на языке С++, а также членов-функций различ-ных классов в С++ - программах. Во избежании перечисленных выше проблем,связанных с символьным выполнением, эта задача решается для конкретныхпутей отдельных С++ - модулей, а также членов-функций. С помощью сим-вольного выполнения в системе TESTER-OOL решаются две задачи: генерацияусловий в виде равенств и неравенств над входными переменными программы,которые в совокупности определяют прохождение символически выполняемогопути; генерация функций как значений выходных переменных программы в ви-де алгебраических выражений над входными переменными программы (надвходными параметрами членов-функций). Системы равенств и неравенств яв-ляются входом для модуля, решающего системы ограничений, на выходе кото-рого генерируются тестовые данные для проверки конкретных путей в про-грамме, или выдается информация о невозможности нахождения таких данных.Функции, получаемые в аналитическом виде как значения выходных перемен-ных программы, представляют полезную информацию для тестировщика припроведении сравнения со спецификацией программы.
В докладе также предлагается денотационная и операционная семантикадля символьного выполнения путей в С++ - программах.
Список использованных источников1. Kh.Kh. Abdullayev. The Object-oriented Testing Strategy in the System
TESTER-OOL. In: Proceedings of the Third International Conference Internet-
Алиев Аг.А.ВЕРХНЯЯ ГРАНИ ПРОТОКОЛА ДВУХФАЗНОЙ БЛОКИРОВКИ В
РАСПРЕДЕЛЕННЫХ БАЗАХ ДАННЫХ[email protected]
Информатизация общества стала одной из важнейших характеристик на-шего времени. Нет ни одной области человеческой деятельности, которая в тойили иной степени не была связана с процессами получения и обработки инфор-мации. Средствами обработки информации чаще всего являются персональныекомпьютеры, которые объединяются в локальные и глобальные сети. Компью-терная сеть – совокупность компьютеров и терминалов, соединенных с помо-щью каналов связи в единую систему, удовлетворяющую требованиям распре-деленной обработки данных. Распределенная обработка данных – обработка
СПИ-МП-2004
349
данных, выполняемая на независимых, но связанных между собой компьюте-рах, представляющих распределенную систему. Распределенные системы (РС)представляют собой множество территориально отдаленных друг от друга уз-лов, объединенных системой передачи данных и взаимодействующих посред-ством обмена сообщениями.
Примером РС может служить система распределенных баз данных (РБД),представляющая собой совокупность логически связанных баз данных, функ-ционирующих в различных узлах, и потоков прикладных задач – глобальныхтранзакций, которые могут одновременно использовать несколько БД как еди-ное целое. Общее принятым методом обработки информации в РБД являетсятранзактная обработка. Транзакция - это неделимая, с точки зрения воздействияна СУБД, последовательность операций манипулирования данными. Отдельновзятая транзакция переводит систему из одного целостного состояния в другоецелостное состояние. Однако при параллельной работе нескольких транзакцийсодержимое РБД может оказаться противоречивым. Поэтому система управле-ния транзакциями (СУТ), которая является важным компонентом РБД, должнатак управлять параллельным выполнением этих транзакций, чтобы целостностьРБД не нарушилась.
При параллельном выполнении транзакций должны быть обеспечена се-риализуемость последних. Сериализуемость параллельных транзакций означаетчто, результат их параллельного выполнения должен быть такой же, как еслибы транзакции выполнялись последовательно. Чтобы обеспечить сериализуе-мость параллельно выполняемых транзакций разработаны различные методыуправления параллелизмом. Одним из методов является метод блокировки.Один из видов блокировки, является метод двухфазной блокировки. Структуратранзакции и способ управления ею, удовлетворяющие принципу двухфазнойблокировки, характерны тем, что в процессе выполнения транзакции можновыделить два периода: градации и деградации. В первом периоде транзакцияблокирует все необходимые ресурсы и в этом периоде число ресурсов, захва-ченных транзакцией, монотонно возрастает. Во втором периоде все заблокиро-ванные ресурсы одновременно разблокируются.
В данной работе рассматривается верхняя грань двухфазной блокировки.Показано что, общее количество сообщений отправленные между узлами впротоколе двухфазной блокировки не превышает 2(p-1) (где, p – количество уз-лов).
Алиев А.А., Гасанова Н.А.АЛГОРИТМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПАРАЛЛЕЛИЗМОМ, ОСНОВАННЫХ НА
МЕТОДЕ ВРЕМЕННЫХ МЕТОК[email protected], [email protected]
Одной из проблем, возникающих в теории и практике распределенныхсистем (РС), функционирующих в сетевой среде, является синхронизация про-цессов. Особенно важной задачей является обеспечение сериализуемости па-
СПИ-МП-2004
350
раллельно выполняемых транзакций в РС. Существуют различные методыобеспечения сериализуемости. В данной работе рассматривается метод времен-ных меток управления параллелизмом транзакций в РС.
Вопросы, связанные с управлением параллелизмом в содержательной по-становке можно свести к следующей формализованной задаче: ввести на мно-жестве событий в РС функцию упорядочения, в соответствии, с которой прово-дится содержательная обработка информации. Событием в РС будем называтьпосылку некоторым узлом сообщения или прием такового.
Цель построения функции упорядочения событий состоит в том, что со-общение о событии-причине должно во всех прикладных процессах отрабаты-ваться раньше, чем сообщение о событии-следствии. Сообщения о параллель-ных событиях могут отрабатываться в произвольном порядке. Чтобы достичьэтой цели, необходимо снабдить каждое сообщение уникальной меткой – зна-чением функции упорядочения, т.е. временной меткой.
Временная метка – эта уникальное число, которое присваивается тран-закции или объекту и выбирается из монотонно возрастающей последователь-ности, которая часто является функцией от времени. В РС, где каждый узелимеет свой собственный уникальный идентификационный номер, временнаяметка образуется конкатенацией значений локального времени и идентифика-ционного номера. Упорядочение по временным меткам – это подход, посредст-вом которого последовательность выполнения транзакций подчиняется некото-рой приоритетной дисциплине, в соответствии с их временными метками.
В работе рассматривается проблема управления параллелизмом транзак-ций в РС. Вводится модель РС и на основе этой модели строится функция упо-рядочения событий, происходящих в РС. С использованием метода временныхметок предлагаются алгоритмы управления параллелизмом транзакций в РС.Предложенные алгоритмы управления параллелизмом транзакций обеспечива-ют сериализуемость параллельно выполняемых транзакций, не допускают ту-пиковых ситуаций и в некоторых случаях устраняют необходимость откатов иповторных рестартов.
Быкова И.Ю., Коротеев С.В.АГРЕГИРОВАНИЕ ПРИ ОПТИМИЗАЦИИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ
ИНФОРМАЦИОННЫХ РЕСУРСОВ[email protected]
Будем рассматривать теоретико-игровой метод агрегирования, в основукоторого положен следующий принцип: объединять переменные следует толь-ко тогда, когда они играют в задаче положительную роль.
Рассмотрим задачу синтеза информационных сетей. Пусть задана инфор-мационная сеть со станциями z1, z2, …, zn. Будем полагать, что станция z1 явля-ется источником, а zn – стоком информационной сети. Кроме того, будем по-лагать, что у любой промежуточной станции zi (i=2, 3, …, n–1) имеются вхо-дящие и исходящие потоки. Пропускную способность информационного канала
СПИ-МП-2004
351
обозначим как функцию ),,....,,( ),(),(2
),(1, kxxx ssssss
ss
jin
jijijiϕ , где k – значение неопре-
деленных факторов, оказывающих влияние на информационный процесс, k = 1,2, …, r; s = 1, 2, …, m. Будем полагать, что эта функция вогнутой и непрерыв-ной по совокупности своих аргументов. Обозначим через Q множество всех парчисел (i,j), для которых существует поток информации, исходящий со станцииzi и поступающий на станцию zj, i=1, 2, …, n; j = 1, 2, …, n.
Задача максимизации гарантированного информационного потока (1) приусловии, что информационный ресурс с номером l задан в количестве Al
(l=1,2,…,n) может быть записана в виде: { }νν ≥ v(k); max
)(ky, при ограничениях:
∑ ∑∈ ∈
=−=
==−
)(),( )(),(
)(,
)(,
ni , )(1-n2,3,...,i , 0
1i , )(
iGji iDji
kji
kji
kv
kvyy ,
),(0 ,,)(
, kxy jijikji ϕ≤≤ , );,...,,( ),(),(
2),(
1,ji
njiji
ji xxxx =
}{ )(,
)( kji
k yy = 0),( ≥jilx , }{ , jixX = ,
∑∈
≤Qji
jilx
),(l
),( A , (i,j)∈Q; l = 1, 2, …, n; k = 1, 2, …, r. (*)
Задача минимизации стоимости информационной сети (2) при наличиинеопределенных факторов и заданном директивном гарантированном потоке v*может быть записана в виде:
{ }* v(k); f(x) min
)(v
ky≥ , при ограничениях (*)
Для задачи (1) существует оптимальное распределение информационныхресурсов { } { } Qjirkyx k
jiji ∈= ),( ;,...,2,1 , ,~ , ,*, ν такое, что на информационные каналы, при-
надлежащие одной орбите, приходится одинаковое количество информацион-ных ресурсов всех видов; информационные потоки в этих каналах равны междусобой при k = 1, 2, …, r. Утверждение. Для задачи (2) существует оптимальноерешение { } { } Qjirkyx jiji ∈= ),( ,,1 , , *
,*, такое, что на информационные потоки, входящие
в одну орбиту, выделяется одинаковое количество всех видов информационныхресурсов, информационные потоки которых равны между собой при k = 1,2,…,r.
Нетривиальная группа автоморфизмов задает симметрию задач оптими-зации (1) и (2). Наличие симметрии в задаче облегчает ее решение. Поэтому це-лесообразно предусматривать симметрию на стадии разработки информацион-ной системы и постановки задачи.
Волков Р.В., Леонов А.В.К ВОПРОСУ О РЕАЛИЗАЦИИ ИЕРАРХИЧЕСКИХ СТРУКТУР В
РЕЛЯЦИОННОЙ МОДЕЛИ ДАННЫХ[email protected], [email protected]
Некоторые модели представления знаний, в частности сетевые, исполь-зуют графы. Получившая широкое распространение реляционная модель дан-
СПИ-МП-2004
352
ных напрямую не позволяет определять и оперировать объектами подобногорода [1]. Нами предложен вариант реализации иерархических структур (деревь-ев), позволяющий связать с каждой вершиной объекты-знания (например,фреймы или их иерархию) и определить операции, сохраняющие целостностьдерева.
Введем следующие отношения: Nodes = (IdNode, IdParentNode,NodeName), где IdNode – первичный ключ, IdParentNode – внешний ключ,ссылка на IdNode в этом же отношении (определяет инцидентное данной вер-шине ребро, а ребро соединяет вершины IdParentNode и IdNode); SemanticOb-jects = (IdSObjects, IdNode, ...), где IdNode – внешний ключ, ссылка на IdNodeотношения Nodes. Дополнительные атрибуты, определяемые в отношении Se-manticObjects, используются для хранения информационных объектов.
Часть ограничений целостности может быть задана стандартным образомв реляционной модели. Другая же часть ограничений задается с помощьюсредств бизнес-логики СУБД (триггеров). Операции с объектами (добавление иизменение вершин, перемещение и удаление вершин и поддеревьев) переопре-деляются с помощью триггеров и хранимых процедур. Следовательно, остава-ясь в рамках реляционной модели, существует возможность разработать над-стройку, позволяющую применять традиционные реляционные СУБД для по-строения иерархических баз знаний. При данном подходе уже сама СУБД и по-добная база данных (БД) выступает в качестве банка знаний для разработчика ипользователя.
Вышеизложенный подход нашел применение при разработке информаци-онно-аналитической системы MuzaDataMining, в которой анализ товарооборотапредприятия базируется на справочнике товаров. От тщательности его прора-ботки (степени его развернутости) во многом зависят аналитические возможно-сти системы. В MuzaDataMining справочник товаров реализован в виде дерева,в котором ветви представляют собой некоторые группы товаров, укрупняю-щиеся по мере продвижения к корню дерева и обладающие сходными свойст-вами, а листья являются отдельными товарами. При этом любая вершина дере-ва имеет ассоциированный с ней набор знаний (например, ряд продаж, стати-стические оценки, фреймы, либо более сложные структуры данных – деревья,списки и т.д.). Таким образом, на базе реляционной СУБД Interbase и про-граммных компонентов – надстроек в MuzaDataMining реализован справочниктоваров, представленной сетевой моделью знаний.
Список использованных источников1. Дейт К. Дж. Введение в системы баз данных, СПб.: Вильямс, 2000.
СПИ-МП-2004
353
Груздев В.В.К ВОПРОСУ СОВМЕСТНОГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ВОЗМОЖНОСТЕЙПРОГРАММЫ КОНЕЧНО-ЭЛЕМЕНТНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ИМАТЕМАТИЧЕСКОГО ПАКЕТА ЧИСЛЕННЫХ РАСЧЕТОВ
Статья посвящена вопросу моделирования колебательных процессов в за-готовке при обработке концевой фрезой в комплексе: программа конечно-элементного (КЭ) моделирования ANSYS и пакет численных расчетов MatLab.
На сегодняшний день создано множество программ, существенно облег-чающих труд инженера при решении различных задач: при проектировании —это САПР и системы управления проектами; при моделировании — программыимитационного моделирования по заданным математическим моделям и про-граммы КЭ-анализа; при обработке результатов экспериментов — различногорода математические пакеты, осуществляющие расчеты как в численном, так исимвольном виде; при подготовке научной и технической документации — тек-стовые и табличные процессоры, векторные графические редакторы. Бурноеразвитие вычислительной техники способствовало тому, что работать с этимипрограммами в реальном времени может любой человек, имеющий современ-ный персональный компьютер. Объединив несколько компьютеров в сеть,можно получить систему инженерных исследований. При этом однако возника-ет проблема, как автоматизировать процесс обмена результатами расчетов ме-жду любыми двумя программами системы. Один из путей решения даннойпроблемы является использование входных языков, без которых не обходитсясегодня ни одна серьезная инженерная программа.
Для проведения конечно-элементного моделирования колебательныхпроцессов, возникающих в заготовке при обработке концевой фрезой, на вход-ном языке ADPL пакета ANSYS была составлена программа 'mdbal.mac', кото-рая в начале своей работы считывает из файла 'mmc.mac' входные аргументы:геометрические размеры заготовки (она представляется в виде прямоугольногопараллелепипеда) и координаты двух точек соприкосновения с ней фрезы, — апо завершении расчетов записывает данные о колебаниях в центре нижней по-верхности заготовки в ASCII-файл 'mdbal.txt'.
Чтобы проанализировать результаты КЭ-моделирования на языке пакетачисленных расчетов MatLab была написана управляющая программа'mdbal.m', имеющая тот же набор входных аргументов. Сначала она записываетпереданные ей параметры в файл 'mmc.mac' в формате языка ADPL. Затем припомщи команды 'system' запускает ADPL-программу в командном процессореANSYS:
system('ansys –b –i mdbal.mac –o mdbal.out').По завершению расчетов программа считывает результаты из файла
'mdbal.txt' и строит на их основе различные графики: АЧХ, ЛАЧХ, ФЧХ и дру-гие.
СПИ-МП-2004
354
Таким образом, чтобы провести моделирование колебательных процес-сов, достаточно в командной строке MatLab набрать: '>mdbal(X,Y,Z,node1,node2)'. Следует отметить, что ANSYS и MatLab находилисьна 2 различных компьютерах, объединенных в сеть. С программами 'mdbal.mac'и 'mdbal.m' можно ознакомиться по адресу в сети InterNethttp://gandc.narod.ru/fema/mdbal.
Додонов В.В.ПРИМЕНЕНИЕ КОНЦЕПЦИИ ЭКСТРЕМАЛЬНОГО
ПРОГРАММИРОВАНИЯ ПРИ АНАЛИЗЕ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ[email protected]
Одной из наиболее существенных проблем при анализе и описании слож-ных (например, экономических) систем является их динамичность. Более-менееподробное описание информационных потоков и основных принципов работысреднего или крупного предприятия занимает от 2 месяцев до нескольких лет.Естественно, что за этот период времени система меняется под воздействиемобъективных факторов окружающей среды. Еще больше данному явлению под-вержены экономические системы, являющиеся элементами более крупных сис-тем (например, холдинги). Опыт показывает, что при такой динамике невоз-можно зафиксировать какое-то отдельное состояние системы и сделать его де-тальный анализ, вследствие чего управленческие решения, принятые на остоветакой информации, будут неадекватными.
На сегодняшний день существуют сферы деятельности, в которой приме-няются технологии быстрой реализации проектов – разработка программногообеспечения. Одним из наиболее значимых нововведений в этой области явля-ется концепция экстремального программирования. Основными элементамиданной концепции являются: а) группы разработчиков подготавливают не-большие фрагменты кода и быстро внедряют их в практику; б) парное про-граммирование: два разработчика работают вместе на одном рабочем месте; в)предоставление клиентам на сайте всех необходимых средств для участия вразработке проекта; г) частое тестирование кода.
Предлагается трансформировать данные принципы с целью их примене-ния в анализе сложных экономических систем:
1. Процесс анализа разбивается на большое количество относительномалых этапов, таких, чтобы описание и анализ элемента системы мог провестиодин человек1. При этом человек полностью реализует данный малый проектполностью и сразу же внедряет результаты анализа в практику.
2. Вся работа по анализу системы производится парами аналитиков, ра-ботающих на одном рабочем месте. Пара составляется из специалиста-аналитика и эксперта предметной области. Это позволяет значительно ускорить 1 Фактически необходимо два человека, в соответствии с принципом парного программиро-вания.
СПИ-МП-2004
355
процесс за счет уменьшения количества итераций чтения моделей, тем самымполучить готовый продукт намного быстрее.
3. Перед началом анализа организуется единое информационное полепроекта, дабы исключить фрагментацию информации по проекту (большинствосуществующих проектов страдают именно по этой причине). Идеальным вари-антом является использование терминальной технической инфраструктуры свозможностью web-доступа, позволяющей хранить информацию только наедином сервере.
4. Частое тестирование «кода» в данном случае будет двуединым про-цессом: во-первых, работа пары аналитиков на одном рабочем месте обеспечи-вает адекватное моделирование и анализ посредством «непрерывного тестиро-вание»; во-вторых, разработанные элементы являются ограничениями для всехпоследующих разработок.
Запевалова Л.Ю.ИМИТАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ МИКРОПРОЦЕССОРНЫХ СИСТЕМ КАК
СРЕДСТВО ОТЛАДКИ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ[email protected]
Развитие микроэлектроники привело к широкому внедрению микропро-цессорных устройств во всевозможные технические системы. Функциональнаягибкость микропроцессорных систем в значительной степени определяется ихпрограммным обеспечением. От того, насколько полно на этапе проектирова-ния будет проработана структура программного обеспечения, зависит безава-рийность работы системы, а в ряде случаев и ее живучесть.
Отладка программного обеспечения на базе реального аппаратного обес-печения далеко не всегда позволяет отработать полный спектр всевозможныхповеденческих ситуаций возникающих в системе. Кроме того, требуются до-полнительные временные и материальные затраты на стыковку аппаратного ипрограммного обеспечения.
Значительно сократить сроки проектирования микропроцессорных сис-тем позволяет математическое моделирование данных систем. Компьютерныесредства автоматизированного проектирования радиоэлектронных систем ори-ентированы на разработку аппаратного обеспечения. Средства же отладки про-граммного обеспечения предполагают априори корректную структуру аппарат-ного обеспечения. Однако, в реальности оно может содержать скрытые ошибки,которые проявятся при эксплуатации микропроцессорной системы.
Существенно повысить качество и удобство отладки программного обес-печения позволяет использование имитационных моделей микропроцессорныхсистем. Значительными описательными возможностями обладают сетевые ме-тоды имитационного моделирования, такие как Е-сети и их различные расши-рения. Одним из таких расширений являются аппаратные Е-сети. АппаратныеЕ-сети позволяют непротиворечиво описывать полную структуру аппаратных ипрограммных средств микропроцессорных систем, отражать параллелизм про-
СПИ-МП-2004
356
исходящих в них процессов, позволяют сопрягать модели аппаратного обеспе-чения с реальным программным обеспечением и контролировать конфликтныеситуации.
Динамизм работы модели даёт возможность оценить влияние на модели-руемую систему каждой команды программного обеспечения. Причем, модельдопускает покомандное выполнение программы или ее прогон. Более того, входе модельного эксперимента допустимо изменять временной масштаб дляисследования происходящих в системе событий с приемлемой для анализа ско-ростью.
При обнаружении конфликтных ситуаций в системе можно достаточнооперативно внести изменения в структуру модели аппаратного обеспечения илив листинг программного обеспечения.
Таким образом, имитационные модели, созданные на базе аппаратных Е-сетей, являются удобным и гибким инструментарием, применимым для целейотладки программного обеспечения микропроцессорных систем.
Зыков В.В.КРИТЕРИИ КАЧЕСТВА ЗАЩИТЫ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
При создании любого комплекса программных защит рано или поздновозникает проблема оценки качества данной системы. Анализ большинства из-вестных на сегодня программных защит показал, что можно выделить ряд обя-зательных условий или критериев, которым всегда должна соответствовать лю-бая система защиты. Рассмотрим эти критерии оценки качества.
Защита как таковая. Здесь оценивается затруднённость нелегальногокопирования, затруднённость нелегального доступа, защита от мониторинга.
Стойкость к исследованию или взлому. Здесь необходимо рассмотретьуровень использования стандартных подходов и механизмов и новых нестан-дартных алгоритмов.
Отказоустойчивость. Этот важный критерий следует понимать как на-дёжность защиты, то есть вероятность отказа защиты, время наработки на от-каз, вероятность краха защиты, частота ложных срабатываний.
Независимость от ОС. Этот критерий определяет уровень использованияв защите недокументированных возможностей или, так называемых, «дыр» вОС, применение «вирусных» технологий.
Совместимость определяет отсутствие конфликтов с системным и при-кладным ПО, что чрезвычайно важно в свете мультизадачного характера со-временных ОС.
Неудобства для конечного пользователя ПО столь же важны как и всепредыдущие критерии, так как именно они иногда определяют возможностьпокупки данной защиты. При рассмотрении этого критерия оценивается необ-ходимость и сложность дополнительной настройки системы защиты, доступ-
СПИ-МП-2004
357
ность документации и информации об обновлении модулей системы защиты(т.н. «патчи», сервисные пакеты), нарушения прав потребителя.
Немалую важность представляют и побочные эффекты, которые иногдапревращают защищаемый программный продукт в нечто громоздкое и нерабо-тоспособное. Здесь необходимо оценивать отказ в обслуживании, замедлениеработы ПО или ОС, захват системных ресурсов, перегрузка ОЗУ, нарушениестабильности ОС.
Критерий стоимости определяется из сравнения стоимости защиты иэффективности, стоимости защиты и цены защищаемого ПО, стоимости защи-ты и ликвидированных убытках.
Последний критерий важен как для покупателей защиты, так и для её раз-работчиков. Критерий доброкачественности определяет такие параметры, какполнота информации о системе защиты для конечного пользователя, доступ-ность информации о побочных эффектах во время эксплуатации защиты, ре-зультаты независимой экспертизы.
Карельская К.А., Попов А.В., Цветкова Ю.В.НАДЕЖНОСТЬ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ БАЗ ДАННЫХ
Одна из важнейших проблем создания локальных вычислительных сетей(ЛВС) – проектирование распределенных баз данных (РБД). Существует четы-ре стратегии распределения данных [1]: централизация, расчленение, дублиро-вание, смешанная.
Наивысший уровень надежности обеспечивает стратегия дублирования,но при значительных затратах дисковой памяти. Наиболее часто используетсясмешанная стратегия. Главным преимуществом этой стратегии является ее гиб-кость. Некоторые файлы целесообразно хранить только в одном месте, тогдакак наиболее важные данные могут быть дублированы, если требуется достичьопределенного уровня надежности.
Под «надежностью» в широком смысле слова понимается способностьсистемы к безотказной работе в течение определенного промежутка времени.Надежность системы зависит от характеристик каждого отдельного элемента, внашем случае – отдельного узла ЛВС. В данном случае отказ – это выход изстроя накопителя, на котором хранится файл РБД. Очевидно, что надежностьЛВС, в которой применена стратегия дублирования выше: если отказал один изнакопителей, существуют копии на других. Но, с другой стороны, при исполь-зовании этой стратегии, возрастает время на согласование многих копий прикаждом запросе на актуализацию данных. В случаях, когда основная часть за-просов в сети является запросами на потребление, стратегия дублированияпредпочтительнее. Если же велика доля запросов на актуализацию, и требуетсядостичь определенного уровня надежности, целесообразнее использовать сме-шанную стратегию.
СПИ-МП-2004
358
Также нужно учитывать необходимость минимизации риска противоре-чивости данных. Пользователь-потребитель использует данные из ближайшейкопии БД. Однако пользователь, занятый актуализацией БД, работает с данны-ми всех копий, и поэтому степень риска нарушения целостности имеет наи-большее значение для той копии базы, которая удалена от пользователя на мак-симальное расстояние. Часть запросов на потребление, вышедших на канал впериод от возникновения запроса на актуализацию до момента его осуществле-ния, достигает базы данных до осуществления актуализации и использует не-верные данные, а остальные достигают базы после осуществления актуализа-ции и используют правильные, обновленные данные. С увеличением расстоя-ния между БД и пользователем-потребителем и уменьшением расстояния меж-ду БД и пользователем, занятым актуализацией, степень риска уменьшается,т.е. для обеспечения требуемой надежности разница расстояний между БД и еепользователями-потребителями и пользователями, занятыми актуализацией,должна быть снизу ограничена.
Список использованных источников1. Тиори Т., Фрай Дж. Проектирование баз данных. – М.: Мир, 1985.2. Аббасов А.М. Оптимизация размещения информационных баз копиями
в сети ЭВМ // Автоматика и вычислительная техника. 1988. №4. С. 71-75.
Колодин М.Ю. ПРОИЗВОЛЬНО-УРОВНЕВЫЕ ГИПЕРТЕКСТОВЫЕ СИСТЕМЫ
Развивая тему многоуровневых мета-систем, рассмотрим переход от од-но- к многоуровневым системам, а от них — к произвольно-уровневым.
Традиционно мета-метод состоит в рассмотрении сложных систем какгипертекстовых, состоящих из нескольких взаимосвязанных уровней (или пре-образуемых между такими уровнями). При этом на каждом уровне и в целомдостигается снижение сложности системы, уменьшение трудоёмкости и повы-шение управляемости и технологичности разработки. Прежде всего, но нетолько, этот метод применим к системам гипертекстовых документов, причёмпонятие «документ» трактуется в самом широком смысле.
В виде произвольно-уровневых систем мета-метод даёт наибольшие пре-имущества перед другими. Действительно, при выполнении многоуровневойсистемы помимо составляющих самой системы нужно тратить немало усилийна построение и согласование уровней, в т. ч. преобразователей. Выход состоитв том, чтобы рассматривать преобразователи (включая метрики и т. п. части«надстройки») как самостоятельные элементы многоуровневой системы и раз-вивать их согласованно. Если удастся построить «замыкание» системы, при ко-тором набор дополнительных частей не увеличивается, будет достигнута зна-чительная экономия ресурсов. При этом для формирования и преобразованиявсех элементов системы используются одни и те же инструменты. При по-
СПИ-МП-2004
359
строении и развитии системы можно добавлять и убирать уровни, для чегоимеются соответствующий математический аппарат и графическое представле-ние.
В реальной работе активно используется метод полуформальной разра-ботки: от неформального (не соответствующего или не полностью соответст-вующего какой-либо полной спецификации) текста переходим (алгоритмическиили эвристически) к строгой формализации в XML* и от него — ко многим по-лезным производным вариантам; все эти переходы, как правило, могут быть ав-томатизированы. Этот приём применялся в разработке и сопровождении веб-сайтов, баз данных, отчётной и программной документации.
Один из примеров исследований — языковые гипертекстовые системы.Представляется возможным (проверено на ограниченных примерах) реализо-вать схемы основных возможностей языков, их словари и преобразователи ме-жду языками в гипертекстовом формате, автоматизированно получая словари и,возможно, переводчики для разговорных языков, прежде всего — для плановых(языков-посредников) с чёткими правилами практически без исключений(напр., эсперанто, идо, логлан). С их помощью можно строить системы локали-зации программных систем, включая автоперевод сообщений и документациив пределах «деловой прозы». Этот подход применим и к искусственным язы-кам, в т. ч. языкам программирования, описания данных, процессов и пр.
Предметом ближайшего рассмотрения становятся динамические произ-вольно-уровневые системы, где модификация структуры системы происходитцеленаправленно под управлением человека или программы.
Лахов А.Я.СОЗДАНИЕ СТЕРЕОИЗОБРАЖЕНИЙ АРХИТЕКТУРНЫХ ОБЪЕКТОВ
Целью любого стереоскопического обозревателя является предоставлениедвух различных образов для каждого глаза зрителя, таким образом, чтобы зри-тель мог видеть стереоскопический образ. Большинство стереоскопическихобозревателей используют два фотографических изображения и оптическиеметоды для их передачи в глаза зрителя. Современный стереоскоп имеет видочков виртуальной реальности, в которых имеется оптическая система для пе-редачи двух изображений в глаза зрителя. Можно демонстрировать как стати-ческие стереоскопические фотографические изображения, так и анимирован-ные 3D стереоскопические модели.
Для просмотра необходимо использовать программу StereoViewer, видео-карту и очки виртуальной реальности. Исходной информацией является файл сграфикой формата ВМР, чересстрочный когда одна строка берётся из изобра-жения для левого глаза, а вторая строка из изображения для правого глаза. Дляподготовки и просмотра стереоизображения выполните следующее:
1. Создайте виртуальный мир с 3D моделями, текстурами, панорамнымиизображениями и задним планом.
СПИ-МП-2004
360
2. Открыть виртуальный мир в наиболее выгодной перспективе, исполь-зуя VRML клиент Cortona для создания изображения для левого глаза. Скопи-ровать содержание окна в буфер промежуточного хранения, а затем сохранить вфайле Left.BMP (обязательный формат пиксела 24 бит)
3. Вернуться в браузер, переместить точку зрения вправо по горизонталина 5 мм для создания изображения для правого глаза. Скопировать содержаниеокна в буфер и затем сохранить в файле Right.BMP.
4. Запустить программу Strmkr (StereoMaker24) , предназначенную длясоздания стереопары в виде одного файл формата BMP Выполнить командуFile – Open 1 и указать файл Left.BMP Выполнить команду File – Open 2 и ука-зать файл Right.BMP Выполнить команду Work – Make 3. будет создан файлсодержащий смешанную картинку. Выполнить команду File – Save 3 и указатьимя файла, например , Stereo.BMP.
5.Запустить программу StereoViewer , надеть очки виртуальной реально-сти. Выполнить команду Options – Stereo on. Выполнить команду File – Open иуказать файл Stereo.BMP.
6. Просмотреть стереоизображение.
Локшин М.В.ОБ ОДНОМ МЕТОДЕ ПАРАЛЛЕЛЬНОГО ВЫПОЛНЕНИЯ ЗАПРОСОВ В
РАСПРЕДЕЛЕННЫХ СУБД[email protected]
Рассмотрим систему, обеспечивающую работу распределенной СУБД исостоящей из N серверов. Предположим, что пользователь может отправить за-прос на языке SQL к любому из N серверов и получить один и тот же ответ отвсех серверов (на момент начала исполнения запроса). Такую работу системыможно организовать, к примеру, с использованием одного из методов реплика-ции данных (всей базы, или только части таблиц). В этих условиях рассмотримпредлагаемый алгоритм параллельного выполнения запроса.
Приложение отправляет запрос к серверу СУБД. После этого производит-ся подготовка к параллельному исполнению запроса, которая заключается вследующем: сервер, к которому был направлен запрос (а в данном случае этоможет быть любой из N серверов СУБД), строит план исполнения запроса [1].После этого, формируются N запросов, в которых содержатся дополнительныеусловия фильтрации данных, причем они добавляются таким образом, что по-сле выполнения всех запросов и объединения выходной информации, получа-ется результат, эквивалентный выполнению исходного запроса приложения.Далее, эти N запросов отправляются на исполнение доступным серверам (поодному запросу на сервер). При формировании N новых запросов используетсяинформация из плана исполнения исходного запроса. По окончанию исполне-ния N запросов результат возвращается приложению, пославшему запрос.
СПИ-МП-2004
361
Для более равномерного распределения обрабатываемых данных по сер-верам целесообразно использовать доступную статистику по полям таблиц ба-зы данных.
Отметим, что не все запросы можно преобразовать к эквивалентному ви-ду пригодному для параллельного исполнения с помощью предложенного ме-тода.
В случае реализации предлагаемого метода не требуется построения Nпланов исполнения запросов для полученных модифицированных запросов, адостаточно только одного построения плана.
Предполагается разработать программу для преобразования исходногозапроса к эквивалентному виду, пригодному для параллельного исполнения ипромоделировать работу такой системы на определенном наборе запросов, темсамым, оценив ее эффективность. Систему моделирования планируется реали-зовать в виде промежуточного слоя между приложением и СУБД, что позволитзначительно упростить процесс моделирования, не потеряв, при этом, в точно-сти оценок эффективности.
Список использованных источников1. Шуленин А. Процессор запросов Microsoft SQL Server // Системы
управления базами данных, №3/98. С. 37-56.
Мещеряков С.В.ПРОБЛЕМЫ ОРГАНИЗАЦИИ ГРАФИЧЕСКИХ БАЗ ДАННЫХ
Переход от кульманов к графическим редакторам в 1980-е годы происхо-дил по пути копирования приемов работы карандашом и ластиком. В совре-менных САПР реализуется технология «трехмерная модель – чертеж – специ-фикация».
Графическое представление информации – главная проблема организацииграфических баз данных (ГБД). Векторное представление наиболее эффективнодля хранения в ГБД технических чертежей, которых, по разным оценкам, нако-плено в мире более 8 млрд., и только 15% из них в электронном виде.
Развитие САПР в России происходит на фоне традиционного соперниче-ства двух крупных графических систем векторного типа – AutoCAD и Компас.
Безусловное преимущество Компас – это наличие прикладных библиотектиповых моделей и чертежей в соответствии с ГОСТ и ЕСКД (крепежных эле-ментов, электрооборудования, строительных конструкций и др.), а также элек-тронные справочники (подшипников качения, материалов, классификаторЕСКД). Часть решений представляют собой САПР с инженерными расчетами(режущего инструмента, нормирования материалов). Все подсистемы Компасмогут эксплуатироваться автономно или интегрироваться с другими САПР.
Выбор AutoCAD в качестве инструмента основывается на трех аспектах:распространенность (стандартные графические форматы DWG, DXF, DWF),
СПИ-МП-2004
362
универсальность (возможность настройки), поддержка языков Visual Lisp,VBA, Visual C++ для создания собственных приложений. При разработке при-ложений ГБД особенно полезен доступ к внутренним объектам AutoCAD уни-версальными методами объектно-ориентированного программирования.
Прогрессивным направлением развития современных САПР (ProEngineer,Unigraphic) является идеология параметрических моделей. Даже частичное ре-шение задачи параметризации при формализованном описании объектов ГБДдает существенный выигрыш в быстродействии и ресурсах памяти.
В процессе развития CAD-технологий происходит взаимное сближениеуниверсальных и специализированных средств. В системе Компас развиваетсятехнология ассоциативной связи трехмерной модели с геометрическими объек-тами чертежа, экспорт в формат DWG. На базе AutoCAD создан ряд специали-зированных систем (AutoCAD Mechanical для машиностроительного конструи-рования, Architectural Desktop для архитектуры и строительства).
В практике САПР технические объекты на 80% состоят из типовых узлов,поэтому общая компоновка изделия и инженерные расчеты выполняются вспециализированной системе, а уникальные проекты – универсальными средст-вами. Проектные организации чаще используют специализированные САПР, аэксплуатационные подразделения должны обладать универсальными методамидоступа к графическим проектам разных изготовителей. Обеспечение такимисредствами доступа – задача разработчиков приложений ГБД.
Мигунов В.В.ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ АППРОКСИМАЦИИ СОПРЯЖЕННЫМИ
ДУГАМИ ОКРУЖНОСТЕЙ В ГРАФИЧЕСКИХ САПР[email protected]
Дуги окружностей - естественно понятный пользователю, применяемый вподавляющем большинстве двумерных графических редакторов аппарат ана-литического представления кривых линий, позволяющий быстро и относитель-но точно (без итераций) строить касательные, перпендикуляры и проводитьразличные геометрические преобразования. Компактность этого представлениятакова, что для многозвенных линий хранятся по 3 числа на каждое звено: сле-дующая точка (2 числа) и параметр прогиба дуги, идущей в нее.
В задачах САПР приходится иметь дело с кривыми, не являющимися ду-гами окружностей, и для использования названных преимуществ требуется ап-проксимация их сопряженными дугами окружностей (АСДО). Конкретно напримере проектирования молниезащиты зданий и сооружений рассмотрим по-становку этой задачи. Здесь возникают цепные линии, изображающие тросы вмолниеприемниках, и гиперболы - вертикальные сечения зон защиты стержне-вых молниеприемников.
В общем случае потребуем, чтобы аппроксимируемая на отрезке [xbeg, xfin]при xfin > xbeg функция f(x) была ограниченной вплоть до 2й производной наэтом отрезке, включая концы. Ее кривизна может быть нулевой только в конеч-
СПИ-МП-2004
363
ном числе точек, т.е. линия не должна включать частей - отрезков прямой, онидолжны выделяться до аппроксимации. Значение, производная и кривизна f(x) влюбой точке отрезка должны вычисляться достаточно быстро (хотя бы тысячураз за секунду).
Задача состоит в том, чтобы АСДО уклонялась от f(x) не более чем на за-данное Dзад по нормали к АСДО, а на концах отрезка и в стыках звеньев совпа-дали также и углы с погрешностью до Angзад. Если имеется симметрия линииf(x) относительно оси x=xsim, и xsim∈(Xbeg+Dзад, Xfin-Dзад), то точное (в рамкахкомпьютерного представления числа) совпадение ординат и углов должнообеспечиваться в точке симметрии, которая становится серединой одной из дугАСДО. Наличие симметрии ускоряет аппроксимацию и уменьшает числозвеньев АСДО, а также обеспечивает соблюдение естественного вида кривой вточке симметрии.
Оценки наибольшего отклонения и других функционалов допускаетсявыполнять путем просчетов на достаточно крупной сетке, чтобы не заниматьсястрогим анализом влияния высокочастотных осцилляций. Реально такие осцил-ляции практически не встречаются, а при их появлении проектировщик свое-временно это заметит.
Порядок величин для отрезков и f(x)характеризуется размерами элементов вчертежах - от нескольких миллиметров донескольких метров. Обычно задаваемая по-грешность Dзад определяется визуальнойразличимостью деталей в чертежах и воз-
можностями печатающих устройств, и обычно составляет десятые доли милли-метра. На рисунке показана возможность АСДО цепной линии в такой поста-новке с допустимым отклонением углов Angзад до 0.001 рад. Видна высокая эф-фективность аппроксимации (всего 3 дуги).
Изложенная постановка задачи представляется достаточно общей дляграфических САПР. Идеи, методы и алгоритм ее решения выходят за рамки на-стоящей работы, хотя и повлияли на возможность постановки именно такой за-дачи.
Мигунов В.В.ОПЕРАЦИИ С ОБЛАСТЯМИ В ДВУМЕРНЫХ ГРАФИЧЕСКИХ САПР
В отличие от задач визуализации в САПР важно не только раскрасить эк-ранные точки, но и определить геометрические границы областей. В частности,в проектах молниезащиты зданий и сооружений необходимо объединять гори-зонтальные и вертикальные сечения зон защиты нескольких молниеприемни-ков. Излагаемые ниже модель и алгоритм разработаны в САПР TechnoCADGlassX для этих целей.
СПИ-МП-2004
364
Первичен контур (K) - плоская непрерывная замкнутая линия ненулевойдлины без самопересечений и самокасаний, состоящая из соединенных конца-ми прямых отрезков и дуг окружностей, перечисленных в направлении обходапротив часовой стрелки. Если возникло самокасание или самопересечение, Kраспадается на части, не содержащие его. Контур K делит плоскость на две от-крытые K-области: внешность K (не ограничена) и внутренность K (ограниче-на).
S-область (S), или связная область - пересечение K-областей, имеющихобщие точки. Из любой ее точки можно попасть в любую другую, пройдя не-прерывно по ее точкам. Может иметь пустоты внутри, то есть быть многосвяз-ной. В результате пересечения двух К-областей может получиться несколько S-областей с новыми контурами. Контуры одной S-области не пересекаются, некасаются, могут иметь лишь изолированные общие точки. Рассматриваютсятолько ограниченные S-области. У них всегда есть ровно один наружный кон-тур и 0 или более внутренних.
N-область (N), или несвязная область - объединение S-областей, неимеющих общих точек. Контуры различных S-областей, входящих в одну N-область, не пересекаются, не касаются, могут иметь лишь изолированные об-щие точки. Если S-область полностью лежит внутри какого-либо внутреннегоконтура другой S-области, то эти области друг к другу относятся как вложеннаяи охватывающая. N-область и служит моделью любых областей в TechnoCADGlassX.
Набор замкнутых бинарных операций над N-областями включает объеди-нение (OR), пересечение (AND), вычитание (-) и исключающее или (XOR).Унарная операция Not исключена, она дает неограниченный результат. Замкну-тость операций позволяет их комбинировать, OR и AND - в любом порядке(они коммутируют, ассоциативны и дистрибутивны).
Для всех операций находятся все точки пересечений и концов наложения(особые координаты). Все контуры дробятся по этим точкам. При наложенияхобразуются одинаковые сегменты разных контуров. В особые координаты до-бавляются точки касания горизонталей и вертикалей со всеми дугами. Черезкаждый сегмент проводится секущая X=const или Y=const, пересекающая еговдали от особых точек. Находятся все точки ее пересечения с сегментами, упо-рядочиваются по координате вдоль секущей и для каждого пересечения выяс-няется, будет сегмент входить в новую границу или исчезнет, с индивидуаль-ной обработкой для каждой из операций. При совпадении координат один изналоженных сегментов удаляется. Наложиться могут сегменты только разныхобластей, и на участке наложения их ровно 2. Из оставшихся сегментов соби-раются контуры. Отсутствие самопересечений и самокасаний контура и обходпротив часовой обеспечиваются предварительным дроблением и выбором вкаждом узле самого левого пути, замкнутость - окончанием сборки в начальнойточке.
СПИ-МП-2004
365
Мутафян М.И., Швырева И.А.СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ПРОЦЕССА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ВСИСТЕМЕ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ НА ОСНОВЕ ГИС-ТЕХНОЛОГИЙ
Современный этап развития общества требует внедрения новых инфор-мационных технологий, позволяющих увеличивать оперативность и качествообработки информации во всех сферах деятельности.
Информатизация – важный системообразующий фактор системы здраво-охранения. Средством информационного взаимодействия, обеспечивающимдоступ к информационным ресурсам, может выступать геоинформационнаясистема (ГИС). ГИС-технологии позволяют не только быстро и качественнообрабатывать данные, но и проводить экспертные оценки. Целью примененияГИС является обеспечение органов здравоохранения информацией для приня-тия управленческих решений, отображение пространственных данных в форме,удобной для восприятия, повышение информированности населения.
ГИС позволяют устанавливать новые зависимости между медицинскими,экологическими и географическими данными и создавать тематические карты,наглядно отражающие сложившуюся ситуацию в регионе.
Результатом экомониторинга на основе ГИС-технологий могут являтьсяпараметры состояния экологической обстановки в момент обследования, а так-же прогностические данные о развитии на заданный период времени.
Проведение сопряженного медико-экологического мониторинга с помо-щью ГИС-технологий позволяет установить связь между заболеваемостью на-селения и факторами состояния окружающей среды.
ГИС объединяют данные, накопленные в различных областях деятельно-сти, тем самым, создавая единое информационное пространство. Интеграцияданных в единый информационный массив повышает конкурентоспособностьсистемы. Преимуществом ГИС-технологий является возможность реализациисложных аналитических процедур, необходимых для оперативного принятиярешений, обеспечение пользователей системы дополнительной пространствен-ной информацией об объектах, с указанием их местоположения и взаимосвязей.
Список использованных источников1. Цветков В.Я. «Геоинформационные системы и технологии». – М.: Фи-
нансы и статистика, 1998. – 288 с.
Нужный А.М., Барабанов А.В.ПАРАМЕТРИЗАЦИЯ ЭЛЕМЕНТОВ ГРАФИЧЕСКИХ БАЗ ДАННЫХ
Базовым элементом графических систем автоматизации проектированияявляются наборы всевозможных графических представлений объектов проек-
СПИ-МП-2004
366
тирования. Организация различных форм графических представлений в графи-ческие базы данных (ГБД), предполагающая интеграцию электронно-графических каталогов, справочно-нормативной информации об объектах про-ектирования и средств управления базами данных в единую систему, являетсянаиболее перспективным методом представления данных на всех этапах проек-тирования.
В настоящее время наиболее широко распространены два основных спо-соба реализации элементов ГБД:
• постоянные представления − для элементов, имеющих постоянныеразмеры и геометрическую форму;
• параметрические описания − для наборов элементов проектирования,отличающихся только размерами (линейными или угловыми) при неизменно-сти формы.
В технологических процессах перерабатывающих предприятий широкораспространены модельные ряды технологического оборудования, выполняю-щего одну функцию, и отличающегося лишь производительностью.
Как правило, такие машины имеют одинаковую форму, но отличаютсяразмерами. Поэтому, в графической системе технологического проектирования(ГСТП), разрабатываемой авторами, реализована оригинальная система по-строения параметрически заданных элементов ГБД.
Процесс параметризация заключается в создании математической моделикласса конструктивно однородных элементов проектирования, а затем в гене-рации изображений этих элементов по набору задаваемых размерных парамет-ров.
В рамках ГСТП эта процедура выполняется в несколько этапов:• построение графического изображения элемента проектирования,
имеющего минимальные габариты в ряду, с использование набора примити-вов, предоставляемых системой AutoCAD;
• чтение наборов параметров всех примитивов, входящих в состав сфор-мированного изображения из графической базы данных чертежа, и перенос ихв базу данных параметрических моделей в форме, удобной для восприятия иобработки;
• определение коэффициентов масштабирования отдельных примитивов;• формирование модельного ряда элементов с определением соответст-
вующих коэффициентов увеличения изображения;• соотнесение полученных элементов записям базы данных технологиче-
ского оборудования.
СПИ-МП-2004
367
Панявин В.В.ПРОГРАММА РАСЧЕТА КОЛИЧЕСТВЕННОЙ ОЦЕНКИ
ЭФФЕКТИВНОСТИ ТЕСТОВЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ МАССИВОВСТАТИЧЕСКИХ ОЗУ
Синтез критериев количественной оценки эффективности тестовых ин-формационных массивов СОЗУ осуществлялся на основе информационногоподхода [1] и аппарата математической теории симметрии. Для автоматизацииисследования практической применимости полученных критериев разработанапрограммная среда, позволяющая формировать матрицы тестов, а так же со-хранять их для последующего открытия и работы с ними, производить вычис-ление критериев, отображать их в удобной форме и сохранять их в качестве от-чета, а также добавлять ряд вспомогательных (дополнительных) возможностей,облегчающих исследование тестов. К таким вспомогательным возможностямможно отнести, например, реализацию автоматической генерации определен-ного набора исследуемых тестов (по соответствующему алгоритму). Реализова-на генерация наиболее распространенных алгоритмических функциональныхтестов (АФТ), логарифмического теста, тестов на основе М- последовательно-стей и их модификации. АФТ подробно описаны в [2]. Логарифмический тестрассмотрен в [3]. М-последовательности – псевдослучайные двоичные после-довательности максимальной длины – рассмотрены в [4]. При формированиипроизвольного теста необходимо задать информационный объем СОЗУ в битахи количество тестовых информационных массивов. При выборе одного из ав-томатически генерируемых тестов из списка необходимо задать информацион-ный объем СОЗУ, количество тестовых информационных массивов рассчиты-вается автоматически. Использование языков программирования высокогоуровня по сравнению с известными программными пакетами типа Mathcad даетзначительную гибкость, возможность создания удобного пользовательского ин-терфейса, а так же возможность использования портов ввода-вывода персо-нального компьютера, для передачи данных между программной средой и спе-циально разработанными аппаратными средствами.
Список использованных источников1. Панявин В.В. Информационный подход при разработке быстродейст-
вующих и эффективных алгоритмов тестирования ОЗУ // Современные про-блемы информатизации в технике и технологиях. Сб. трудов. Вып. 7. - Воро-неж: ЦЧКИ, 2002. - С. 43-44.
2. Акинфиев А.Б., Миронцев В.И., Софийский Г.Д., Цыркин В.В. Пер-спективы развития вычислительной техники: В 11 кн. Кн. 7: Полупроводнико-вые запоминающие устройства. – М.: Высш. шк., 1989. – 160 с.
3. Байда Н.П., Кузьмин И.В., Шпилевой В.Т. Микропроцессорные систе-мы поэлементного диагностирования. - М.: Радио и связь, 1987. – 256 с.
СПИ-МП-2004
368
4. Хоровиц П., Хилл У. Искусство схемотехники: В 3-х томах: Т.2: Пер. сангл. – 4-е изд. – М.: Мир, 1993. - 371 с.
Панявин В.В.МОДУЛЬ АЛГОРИТМИЧЕСКОГО ФУНКЦИОНАЛЬНОГО
ТЕСТИРОВАНИЯ СТАТИЧЕСКИХ ОЗУ НА БАЗЕМИКРОКОНТРОЛЛЕРА И ПЛИС
В связи с постоянным увеличением быстродействия СОЗУ является акту-альной проблема разработки для них средств проведения предельного функ-ционального контроля (ФК). Предельный ФК – контроль, основанный на реали-зации функционального теста (ФТ), при котором период частоты равен мини-мальному циклу обращения к микросхеме. ФТ СОЗУ чаще всего строятся наоснове последовательности элементарных тестов, изменяемых по известномузакону (алгоритму). Такие ФТ называются алгоритмическими ФТ (АФТ). Дляпроведения предельного ФК современных микросхем СОЗУ необходима аппа-ратная генерация ФТ. На данный момент на базе микроконтроллера (МК)ATmega128 и ПЛИС EP1K100 разрабатывается аппаратный модуль алгоритми-ческого функционального тестирования СОЗУ (АФТ СОЗУ). На рисунке пред-ставлена обобщенная структурная схема модуля АФТ СОЗУ.
На рисунке принятыследующие условные обо-значения: БУ – блокуправления; БФФТК –блок формирования ФТ иконтроля; БОУИ – блокорганов управления и ин-дикации. Т.к. БУ реализу-
ется на базе МК, а БФФТК на базе ПЛИС, то это позволяет реконфигурироватьсистему под различный информационный объем и структуру микросхем СОЗУ,а так же реализовывать различные АФТ. При наличии генератора тактовых им-пульсов с перестраиваемой частотой следования есть возможность построенияобласти работоспособности микросхемы (например, в координатах напряжениепитания – время выборки адреса) с целью выбора наиболее эффективных АФТ,так как ширина зон устойчивого функционирования СОЗУ может служить длясравнительной оценки эффективности АФТ. Органы управления используютсядля установки определенного режима функционирования системы. Для реали-зации индикации используется стандартный символьный жидкокристалличе-ский индикатор, построенный на базе контроллера HD44780. Более подробныйуровень структурной детализации модуля АФТ СОЗУ и описание блоков при-водится в [1].
СПИ-МП-2004
369
Список использованных источников1. Панявин В.В., Подвальный С.Л., Тюрин С.В. Принципы построения
рациональной системы алгоритмического функционального тестирования ста-тических ОЗУ // Системы управления и информационные технологии. Между-народный сб. науч. тр. Выпуск 11. - Воронеж: Издательство "Научная книга",2003. - С. 122-125.
Петров А.Б.МОДЕЛЬ ИНТЕГРАЦИИ ИНФОРМАЦИОННЫХ РЕСУРСОВ НАОСНОВЕ СТАНДАРТНЫХ СЛОВАРЕЙ ЗАПРОСОВ, ОПИСАНИЯРЕСУРСОВ И ПРОТОКОЛОВ ОБМЕНА И ПРЕДСТАВЛЕНИЯ
Рассматривается модель интеграции информационных ресурсов различ-ного типа на основе стандартных словарей запросов, описания ресурсов и про-токолов обмена и представления.
Важность интеграции информационных ресурсов (ИР) различного типаобусловлена возможностью получения новых качественных результатов приполучении интегральной информации с некоторой совокупности ИР. Основнойпроблемой, с которой сталкиваются конечные пользователи, является гетеро-генный характер сред, структур и данных ИР. Решением является применениеинтеграции на основе web-технологий, языка XML, протокола SOAP. Ниже на
рисунке представленамодель такой интегра-ции.
Для физическойинтеграции ИР необ-ходимо выполнениетребований Госпрофи-ля взаимосвязи откры-тых систем России Р50.1.022-2000 в части,относящейся к приме-няемым телекоммуни-кационным технологи-ям.
Для интеграциина логическом уровненеобходимо наличиевстроенных web-служб
у каждого из ИР, обеспечивающих поддержку протокола SOAP, конвертациюстандартных запросов, выполненных на XML, в запросы во внутреннем форма-те ИР, и доставку результатов запроса конечному пользователю.
СПИ-МП-2004
370
На уровне семантики необходимо иметь два словаря: стандартных запро-сов и описания ресурсов. Первый определяет форматы универсальных стан-дартных запросов конечного пользователя и может быть выполнен как наборзаранее определенных записей с неизменяемой структурой, либо как настраи-ваемая запись универсального формата с правилами такой настройки. Второйсловарь обеспечивает однозначное семантическое представление содержатель-ной информации на стыке «пользователь-ИР» при запросе пользователя и ото-бражении результатов запроса.
Применение данных словарей не решает таких проблем интеграции насемантическом уровне, таких как иерархия информации и ИР, циклы ее обнов-ления, непротиворечивость сведений и т.д.
В целом, применение предлагаемой модели обеспечивает начальный уро-вень интеграции, обеспечивающий возможность осуществления физическогозапроса сводной информации по совокупности ИР. Иные уровни интеграциидолжны обеспечиваться стандартизацией организационной стороны процессаинтеграции, разработкой различного рода классификаторов и введением иерар-хии ИР.
Плахотнюк О.С., Барабанов А.В.УНИВЕРСАЛЬНЫЙ ВИЗУАЛИЗАТОР ЧИСЛОВЫХ ДАННЫХ
Довольно часто в процессе разработки систем моделирования, проекти-рования, управления возникает задача визуального отображения многомерныхфункций, таких как законы управления, показания датчиков, результаты мате-матического моделирования и т.п.
Для решения таких задач разработана программная система «Универ-сальный визуализатор числовых данных», состоящая из модуля накопления ихранения числовых данных и модуля визуального отображения накопленныхданных.
Задача первого модуля - сохранение поступающего числового потока вбазу данных. Модуль выполнен в виде динамически подключаемой библиотекии включает в себя заголовочный файл для использования в проектах на языкахС/C++.
Второй модуль реализует следующие функции визуального отображения:• отображение двумерной проекции многомерной функции по любому
из аргументов;• отображение на одном графическом планшете нескольких двумерных
проекций функции (при этом пользователь задает один общий аргумент, а так-же значения остальных аргументов для каждой из проекций);
• задание граничных (максимальных и минимальных) значений функ-ции, выход за пределы которых выделяется на графике настраиваемым стилемотображения (цветом, толщиной, типом линии);
СПИ-МП-2004
371
• отображение трехмерной проекции многомерной функции по любымдвум аргументам;
• возможность изменения пользователем стилей отображения любогоэлемента графика (сам график, границы изменения, оси координат, координат-ная сетка).
Проект разработан в интегрированной среде Microsoft Visual Studio 6.0 наязыке C++ с использованием MFC и DirectX и на данном этапе модуль визуали-зации позволяет работать только с двумерными проекциями.
В перспективе – реализация модуля визуализации в виде COM объекта.
Попов А.В., Цветкова Ю.В.РАЗМЕЩЕНИЕ ФАЙЛОВ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ БАЗЫ ДАННЫХ ПО
УЗЛАМ ЭВМ[email protected]
Системы распределенной обработки данных в виде сетей ЭВМ представ-ляют собой одну из наиболее прогрессивных форм организации средств вычис-лительной техники. Распределенная обработка связана с необходимостью инте-грации географически рассредоточенных информационных ресурсов. Как сред-ство реализации информационной интеграции все большее распространениеполучают распределенные базы данных (РБД). Одной из существенных про-блем, возникающих при создании и эксплуатации РБД, является оптимальноераспределение файлов данных по узлам вычислительной сети.
Существует ряд постановок и приемлемых решений задачи размещениябаз данных и их копий в зависимости от различных критериев оптимизации. Вформализованной постановке задача оптимального размещения файлов заклю-чается в минимизации целевой функции, определяющей зависимость каких-либо затрат от размещения файлов. Для организации наиболее рациональнойработы в распределенных системах необходимо оценивать информационные,временные и денежные затраты на размещение файлов. Очевидно, что при рас-смотрении реальной распределенной системы обработки информации необхо-димо учитывать несколько критериев оптимизации одновременно. Для этогообычно используется обобщенный критерий эффективности.
На наш взгляд, наиболее актуальной является модель оптимального раз-мещения переменного числа копий файлов в вычислительной сети с произ-вольной топологией по обобщенному критерию эффективности. В качестве ма-тематической модели можно использовать модель, которая является задачейцелочисленного линейного программирования с булевыми переменными.
Оптимизация размещения файлов по узлам сети ЭВМ осуществляетсяпри помощи эвристических методов. Эвристический алгоритм характеризуетсятем, что находит хорошие, но не обязательно оптимальные решения, его можнобыстрее и проще реализовать, чем любой известный точный алгоритм (т.е. тот,который гарантирует оптимальное решение).
СПИ-МП-2004
372
Для реализации модели целесообразно использовать эвристический алго-ритм, включающий два этапа. На первом находится начальное распределениефайлов, которое всегда будет оптимальным, если не учитывать ограничиваю-щие условия. На втором производится перераспределение файлов, если для на-чального распределения не выполняется одно из ограничений. Эвристическиеалгоритмы находят рациональное, а не оптимальное решение.
Список использованных источников1. Цегелик Г.Г. Системы распределенных баз данных. – Львов: Свит,
1990.2. Янбых Г.Ф., Столяров Б.А. Оптимизация информационно-
вычислительных сетей. – М.: Радио и связь, 1987.
Ральников М.А.РАСПОЗНАВАНИЕ АТАКИ НА ИНФОРМАЦИОННУЮ СИСТЕМУ НА
ОСНОВЕ ВЕРОЯТНОСТНОЙ МОДЕЛИ[email protected]
Важной причиной сбоев в работе информационных систем (ИС) являютсяатаки. Обобщая опыт предыдущих работ в этой области, автор даёт следующееопределение: атакой на информационную систему называется действие или по-следовательность связанных между собой действий нарушителя, которые при-водят к реализации угрозы путем использования уязвимостей этой информаци-онной системы. Другими словами, если бы можно было устранить уязвимостиИС, то тем самым была бы устранена и возможность реализации атак.
Однако, устранение всех уязвимостей ИС на текущей момент практиче-ски невозможно, в связи с чем атаки на телекоммуникационные сети (ТС) будутпродолжаться. Таким образом, практически достижимой целью автор считаетзащиту от негативных последствий атак. Важнейшей задачей в данном случаеявляется оперативное распознавание факта атаки.
Объектом исследования является веб-сервер, как один из основных ком-понентов современной ИС. Предмет исследования – статистические характери-стики атак. Исследование проводилось на основе БД физических эксперимен-тов.
На примере работы веб-сервера были рассмотрены статистические мето-ды распознавания атак на базе собранных автором результатов физических экс-периментов, из которых существующими методами на основе словаря извест-ных атак были выделены запросы, которые можно определённо считать атака-ми.
Автором показано, что каждый запрос характеризуется рядом параметров{p1...pn}, некоторые из которых обязательны, некоторые – опциональны. Быларазработана процедура кодирования каждого запроса данным набором пара-метров. Автором показано, что для данной системы кодирования запроса пара-метры являются независимыми. Было предположено, что существует некая
СПИ-МП-2004
373
функция ξ(p1..pn), которая позволяет с определённой точностью на основе кон-кретных параметров запроса определить факт, что запрос является атакой. Дляеё нахождения был использован ряд методов:
• С помощью инструментальных средств проведён экспресс-анализ дан-ных. Исходя из полученных распределений параметров были найдены функцииPn, характеризующие вероятность того, что запрос является атакой на основеодного параметра pn. С помощью аппарата нечёткой логики и теории вероятно-стей построен вид и найдены коэффициенты функции ξ, определяющей вероят-ность того, что запрос является атакой на основе всего множества параметров.
• Используя пакет нейросетевого анализа была отобрана лучшая нейрон-ная сеть, технологически представляющая из себя неявную функцию ξ.
• Используя методы математического моделирования была построена ап-проксимированная функция ξ.
• С помощью пакета SPSS на основе дискриминантного анализа была по-строена аппроксимированная функция ξ.
В результате были получены достаточно близкие функции, которые по-зволяют нам с большой точностью распознать атаки, в том числе и ещё неиз-вестные. В ближайшие планы автора входит создание программного обеспече-ния для защиты ТС на основе полученных результатов.
Сидорский Ф.П.ОЦЕНКА ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ ВОЗМОЖНОСТЕЙ РЕКУРРЕНТНОЙ
ПОТОКОВОЙ АРХИТЕКТУРЫ[email protected]
Характеристики операционного уровня рекуррентной потоковой архитек-туры (РПА) можно было бы определить по имеющимся программным моделям,если бы они соответствовали физической и логической моделям. Разработчикипрограммной модели операционного уровня РПА фактически имитировали по-следовательную фон- неймановскую архитектуру, поэтому считать её имитаци-онной моделью РПА или, хотя бы, аналитической моделью нельзя. Понятно,что результаты исследования на таких моделях не адекватны исследуемой ар-хитектуре и некорректны по сути. Использовать такие модели нужно очень ос-торожно, сопоставляя полученные результаты с углубленным теоретическиманализом операций. В частности, эти модели непригодны для исследования та-ких важных характеристик практической программируемости, как производи-тельность и быстродействие.
При сравнении потоковых архитектур с традиционными, необходимо,также учитывать большее в 2-2.5 раза число команд в программе для data flow,по сравнению с последовательной архитектурой.
Поскольку РПА работает с данными и программами, совмещенными ведином операнде- слове ЭСД, а другая часть архитектуры и ввод/вывод рабо-тают с разделенными данными и программами, многие характеристики вычис-лительной системы, такие как производительность, будут определяться эффек-
СПИ-МП-2004
374
тивностью преобразования (трансляции) объекта в капсулу. Поскольку эта про-цедура носит многоэтапный характер, на неё наложится большое количествоошибок, связанных с программным и аппаратным преобразованием алгорит-мов.
Сидорский Ф.П.АРХИТЕКТУРНЫЕ ОСОБЕННОСТИ СИГНАЛЬНЫХ ПРОЦЕССОРОВ
Сигнальные процессоры (DSP) рассчитаны на обработку в реальном вре-мени цифровых потоков, как правило, ориентируются на 32-40- разрядные опе-ранды и целочисленную обработку, однако усложнение алгоритмов обработкии точностных требований привели к расширению в них доли вычислений с пла-вающей точкой и большей разрядностью. Аппаратная поддержка базовых опе-раций алгоритмов ЦОС является характерной частью архитектуры сигнальныхпроцессоров. Из других особенностей уже называлась малоразрядная (до 40)обработка чисел с плавающей запятой, использование чисел с фиксированнойточкой разрядности (32 и менее), несложная обработка больших массивов дан-ных. Обработка больших объемов данных и интенсивный обмен с внешнимиустройствами (в частности с внешней памятью), обусловили специфическуюархитектуру DSP и проблемно-ориентированную систему команд, высокуюстепень специализации.
Многие DSP включают, целиком или частично, архитектурные решения,принятые для универсальных RISC- процессоров, такие как конвейеризация на
СПИ-МП-2004
375
уровне инструкций и отдельных микроинструкций, размещение операндовбольшинства команд в регистрах, теневые регистры для сохранения состояниявычислений при переключении контекста, раздельные шины команд и данных,в DSP используется аппаратный умножитель, в котором операция умножениядвух чисел выполняется за один командный такт. Другой обязательной архи-тектурной особенностью DSP является включение в систему команд также опе-раций умножения с накоплением МАС, использование разнообразных битовыхопераций. Помимо аппаратной поддержки умножения, широко используетсяаппаратная поддержка кольцевых буферов и программных циклов, извлечениеиз памяти, в цикле исполнения команды, одного или нескольких операндов.
Как и в универсальных микропроцессорах, в DSP повышение производи-тельности достигается увеличением тактовой частоты, параллельной и конвей-ерной обработкой данных.
Основные архитектурные особенности современных DSP, сводятся к сле-дующим: параллельная обработка больших численных массивов, связанных ине связанных между собой задач, большая производительность (>100 MFLOPS)на численных алгоритмах и большая скорость обмена с внешними устройства-ми (≥100 Мбайт/с), главная шина данных с большой пропускной способностью(≥200 Мбайт/с), с выводом её наружу целиком.
Сидорский Ф.П.ТЕСТОВЫЙ НАБОР ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ ПРОГРАММИРУЕМОСТИИ АНАЛИЗА АРХИТЕКТУРНЫХ ОСОБЕННОСТЕЙ РЕКУРРЕНТНОЙ
ПОТОКОВОЙ АРХИТЕКТУРЫ[email protected]
Тестовые программы являются мощным инструментом исследованияэлектронных вычислительных средств (ЭВС), позволяя определить такую важ-ную характеристику как программируемость, и применяются практически с на-чала разработки первых ЭВС.
Наряду со статистическим тестированием программ, устройств, систем,основанном на использовании случайных значений в качестве тестов (когдатрудно или невозможно перебрать все комбинации исходных данных) широкоиспользуются универсальные тесты с заранее определенной структурой про-грамм. Важность последних определяется возможностями сравнения различныхархитектур, выявлении влияния архитектурных особенностей, сравнении ре-зультатов на различных этапах разработки архитектуры. Достаточно предста-вительный набор таких тестов служит для оценки и исследования программи-руемости в широком смысле в процессе разработки новой архитектуры. Имеястрогую архитектурную ориентацию, такие тесты почти идеально оцениваютбыстродействие систем, для тестирования которых они созданы и широко ис-пользуются в разработке подобных архитектур.
СПИ-МП-2004
376
Эти же тесты, с добавлением базовых задач обработки сигналов, приме-няются для тестирования DSP. В качестве базовых сигнальных алгоритмов ис-пользуются факториал, комплексное БПФ, автокорелляция и т.п.
При исследовании программируемости огромное значение имеет выбортестовых алгоритмов, обеспечивающих полноту представления классов алго-ритмов, решаемых данной архитектурой. Исследование программируемости, вобщем случае, представляет собой сложную задачу, учитывая многообразие ар-хитектур процессоров и широкий спектр обрабатываемых ими алгоритмов, по-давляющую часть которых составляют численные алгоритмы.
Для рекуррентной архитектуры тестовый набор должен включать доста-точно представительную выборку рекуррентных численных последовательно-стей, а для РПА, ориентированной на применение в области обработки сиг-нальных алгоритмов, - основные сигнальные алгоритмы, такие как МАС, деко-дер Виттерби, последовательный, с включением циклов, алгоритм фирмы Mo-torola, широко используемый в коммуникационных приложениях.
Старов В.Н., Илларионов И.В., Муранов В.А.СЕТЕВЫЕ РАСШИРЕНИЯ ДЛЯ МАСШТАБИРОВАНИЯ
ПРОГРАММНЫХ СИСТЕМ СООБРАЗНО СТРУКТУРЕ ПРЕДПРИЯТИЯ[email protected]
В настоящее время особую популярность приобретают сетевые илиInternet/Intranet технологии. Это не может сказаться на предприятиях машино-строительного производства. Рассмотрим задачу проектирование рабочего мес-та технолога с использованием технологии клиент-сервер. Поскольку проекти-рование системы ведётся с использованием шаблонов, ее потребителем можетстать любое предприятие машиностроения, либо имеющее в своем составе ма-шиностроительные подразделения.
Нами были приняты начальные условия, предполагающие, что типовоепредприятие для внедрения проектируемой системы:
• является крупным и имеет машиностроительный профиль и занимает-ся разработкой и выпуском некоторой материальной продукции и комплек-тующих деталей для нее (и возможно для других изделий).
• является звеном в системе предприятий машиностроения, и поэтомусотрудничает с другими аналогичными предприятиями.
• работает (или стремится работать) в рамках стандартов CALS илиISO9000:2000, то есть обслуживает весь жизненный цикл своих продуктов –маркетинговое исследование, проектирование, разработка, испытание, техниче-ская поддержка, утилизация.
Ключевое звено в машиностроительном (как и во многих других) произ-водстве – техпроцесс. Рассматривая его как информационную структуру, мывыстраиваем проект рабочего места технолога в рамках всего предприятия.
Для эффективного функционирования проектируемого ПО необходимопять процессоров (процессорами в методологии UML называются любые уст-
СПИ-МП-2004
377
ройства, имеющие некоторую вычислительную мощность). В данном случаеэто четыре компьютера (рабочая станция технолога, рабочая станция админи-стратора, сервер базы данных, HTTP-сервер) и один станок с ЧПУ. Эти пятьпроцессоров образуют пятиугольный граф, являясь в нём вершинами, которыесоединены рёбрами – каналами связи.
Приведённая схема взаимодействия программно-аппаратных средств по-зволяет достигнуть основной цели – повышения уровня автоматизации процес-сов разработки и использования техпроцессов механообработки для обеспече-ния более быстрого, эффективного и дешевого обслуживания оборудования(сокращение числа высококвалифицированных рабочих мест и увеличение чис-ла низкоквалифицированных). Схема с пятью узлами является минимальнодостаточной. Она легко масштабируется сообразно виду структуры производ-ства или предприятия.
Строгонов В.И., Сафонов А.И., Кравец О.Я.ПРЕДПРОЕКТНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ КОРПОРАТИВНОЙ
РАСПРЕДЕЛЕННОЙ СУБД[email protected]
Распределенные базы данных реализуются в локальной или глобальнойкомпьютерной сети. При этом части одной логической базы данных располага-ются в разных узлах сети, возможно на разнотипных компьютерах с различны-ми операционными системами.
Основной особенностью распределенной базы данных является ее "про-зрачность" для пользователей и разработчиков приложений. Т.е. пользователи иразработчики представляют распределенную БД в виде некоторой единой логи-ческой локальной БД, не задумываясь о физическом расположении ее компо-нент. Все приложения создаются так, как будто бы они работают с этой единойлогической локальной БД. Отладка приложений также может выполняться налокальной БД.
Для того, чтобы реализовать такой простой для конечного пользователя иразработчика механизм представления распределенной БД, необходимо решитьмножество проблем. Наиболее очевидные из них связаны с обеспечением цело-стности и непротиворечивости данных распределенной БД, реализацией меха-низма поддержки "прозрачности" распределенной БД, реализацией единого ме-ханизма работы с частями БД, находящимися в СУБД различного типа и распо-ложенными на разнотипных компьютерах с различными операционными систе-мами, обеспечением приемлемого быстродействия прикладной системы и т.д.
Важной проблемой становится то, что сети являются неоднороднымивследствие чего возможна ситуация когда большая часть потока данных будетидти через более «тонкий» канал, в то время когда более «толстый» канал будетпростаивать.
СПИ-МП-2004
378
Для решения данной проблемы наиболее важную роль играет правильноепроектирование БД, расположение ее узлов. Основные требования, предъяв-ляемые к распределенным системам:
• Прозрачность. Должна быть предусмотрена возможность взаимодейст-вия с распространенными инструментальными средствами, подобными элек-тронными таблицами и текстовым процессорам.
• Доступность. База данных должна отдавать информацию на запросы,поступающие из различных источников.
• Постоянная производительность. В правильно организованной БД ско-рость выполнения запросов не должна снижаться по мере пополнения базы но-выми данными.
• Архитектура клиент-сервер. Совмещение компонент, ответственных захранение данных и выполнение запросов с компонентами, реализующимипользовательский интерфейс и визуализацию результатов выполнения запросовна одной машине бывает успешным только в случае небольшого объема дан-ных хранилища.
• Поддержка многопользовательского режима. Для организации эффек-тивной работы с данными хранилищ данных необходимо, чтобы несколькопользователей могли одновременно осуществлять просмотр одних и тех жеданных.
Задачи проектирования и планирования распределенных БД можно очер-тить постановкой трех целей:
1. Разработка оптимальной структуры БД с учетом соответствующегосостояния техники.
2. Определение оптимальных этапов создания БД для экономичной реа-лизации проектируемых на длительный срок структур;
3. Разработка методов оптимизации потоков данных.Процесс проектирования распределенных БД состоит из нескольких эта-
пов, приведенных на рисунке.Этап 1. Процесс начинается с определения набора данных, представляе-
мых базой данных. Данный этап необходим для адекватного отображения мо-делью данных реальных объектов.
Этап 2. Далее определяется количество пользователей и формулируютсятребования к качеству обслуживания. Как правило, количество пользователейможет быть определено с точностью до половины порядка (только редких слу-чаях небольших корпоративных систем возможна точная оценка количествапользователей).
Требования к качеству обслуживания, как правило, являются противоре-чивыми и нуждаются в интегральном критерии, разработка которого являетсяотдельной непростой задачей.
Этап 3. Определение необходимой пропускной способности сети. Наданном этапе, как правило, осуществляется грубая (предельная) оценка пропу-скной способности исходя из предельных характеристик проектируемой систе-мы.
СПИ-МП-2004
379
Этап 4. Выбор местоположения узлов базы данных, синтез вариантовструктуры БД и ее оптимизация. Данная задача относится к классу оптимиза-ционных задач, решаемых методами дискретного программирования. Отдель-ной подзадачей является выбор критерия оптимизации.
Этап 5. Доработка и реконфигурация структуры БД. Здесь возможна экс-пертная (неавтоматизированная) модификация полученного решения с учетомэкспертных требований.
Как правило, этот процесс является итерационным, т.е. вначале делаетсяпредположение о возможном варианте системы, производится анализ характе-ристик системы, выбираются наиболее подходящие варианты, оптимизируютсяи, в случае если ни один из вариантов не устраивает проектировщика, на синтезпервоначальных вариантов задаются дополнительные ограничения.
Приведенные положения легли в основу разрабатываемой специализиро-ванной информационной системы контроля прохождения диссертаций в дис-сертационных советах.
Усков А.А., Пинка Р.И.АЛГОРИТМ ИЗВЛЕЧЕНИЯ ЗНАНИЙ ИЗ БАЗ ДАННЫХ НА ОСНОВЕСИСТЕМЫ НЕЧЕТКОГО ВЫВОДА И МЕТОДА МУРАВЬИНЫХ
КОЛОНИЙ[email protected]
Преобразование экспертной информации в нечеткие базы знаний можетоказаться полезным методом обработки информации в медицине, экономике,социологии и других областях, где лица, принимающие решения, вместо стро-гих количественных соотношений предпочитают пользоваться прозрачными илегкими для интерпретации словесными правилами. При этом, критерием каче-ства извлечения закономерностей является близость результатов лингвистиче-ской аппроксимации и соответствующих экспериментальных данных [1, 2].
Допустим, имеется набор экспериментальных данных ii y,xr ,
N,...,i 21= . Необходимо в соответствии с этими данными сгенерировать не-четкую базу знаний, состоящую из mпродукционных правил вида:
:Пk если 1x есть k,A 1 и … и если jx есть k,jA и … и если Nx есть
k,NA , то y есть kB , m...,,,k 21= , где лингвистически переменные k,jA и kBпринимают значения из априорно заданного множества нечетких переменных
jl,jα , jlj N...,,,l 21= и
ββ l , ββ = N...,,l 21 .
Решение описанной задачи сводится к сложной задаче комбинаторнойоптимизации. Для ее решения авторами использовался, так называемый, методмуравьиных колоний (Ant colony), по мнению многих исследователей, относя-щийся к одним из самых эффективных алгоритмов комбинаторно оптимизации[3].
СПИ-МП-2004
380
Алгоритм на основе описанного подхода реализован в системе автомати-зированного анализа социально-экономических показателей Смоленского ре-гиона.
Список использованных источников3. Митюшкин Ю.И., Мокин Б.И., Ротштейн А.П. Soft-Computing: иден-
тификация закономерностей нечеткими базами знаний. - Винница: УНIВЕР-СУМ-Вiнниця, 2002.
4. Круглов В.В., Дли М.И. Интеллектуальные информационные системы:компьютерная поддержка систем нечеткой логики и нечеткого вывода. М.:Физматлит, 2002.
3. Dorigo M, Maniezzo V., Colorni A. The Ant System: Optimization by acolony of cooperating agents // IEEE Transactions on Systems. 1996. Vol. 26. № 1.P. 1-13.
Юсубов А.И.ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ МЕТОДОВ УПРАВЛЕНИЯ
ПАРАЛЛЕЛИЗМОМ НА МОДЕЛИ РАСПРЕДЕЛЁННОЙ БАЗЫ ДАННЫХ[email protected]
Одним из наиболее развитых видов распределённых систем являютсясистемы распределённых баз данных (РБД) [1]. В таких системах возникает за-дача корректного управления одновремённого доступа к данным – так назы-ваемое управление параллелизмом. Пользователи обращаются к базе данныхтолько посредством транзакций, обладающих свойствами ACID, которые обес-печивают непротиворечивость и целостность РБД при последовательном вы-полнении. Однако ситуация существенно меняется в случае параллельного об-ращения к данным. Обеспечение корректности параллельного выполнениятранзакций в рамках всей РБД проводится системой управления транзакциями(СУТ). Транзакция либо фиксируется, т.е. все произведённые ею изменения со-храняются в РБД, либо же абортируется и все изменения отменяются. Общимкритерием для корректности принято условие сериализуемости. Работа СУТосновывается на методах управления параллелизмом [2], призванных обеспе-чивать сериализуемость транзакций, как можно меньше ограничивая при этомих параллельное выполнение.
Особый интерес представляет оценка эффективности различных методовуправления параллелизмом [3]. С этой целью на практике обычно используютсяметоды моделирования. Параллельное моделирование процессов с делениемвремени на дискреты предполагает моделирование всех процессов и состоянийв каждый интервал времени. В методе особых состояний [4] временной дискретмоделирования не берётся как константа, а вычисляется, так чтобы каждыйследующий интервал соответствует следующему особому состоянию. Одна изсистем, реализовавших этот метод – система моделирования PSS [5], котораяявляется расширением языка Паскаль для моделирования сложных систем. Реа-
СПИ-МП-2004
381
лизация аналогичной системы в объектно-ориентированной среде BorlandDelphi улучшает возможность интеграции и расширения. На основе базовогокласса – наследника стандартного потока, могут быть разработаны соответст-вующие классы-потомки. СУТ представляется в виде множества менеджеровтранзакций, которые, находясь на каждом узле, связываются, обмениваясь со-общениями по сети. При обработке полученных сообщений менеджер транзак-ций взаимодействует с менеджером данных, координирующим доступ к дан-ным на локальном узле.
Список использованных источников1. Özsu M.T. and Valduries P. “Principles of Distributed Databse Systems” –
Prentice-Hall – 1999.2. Алиев А.А., Дадашев Б.Э. “Традиционные методы управления при-
кладными процессами в распределённых базах данных” – Издательство БГУ –2001.
3. J. Lee and S.H. Son, “Performance of Concurrency Control Algorithms forReal-Time Database Systems”, Ch.16, edited by V. Kumar, ISBN 0-3-065442-6 –1995.
4. J. Banks, J.S. Carron, B.L. Nelson “Discrete – Event System Simulation”,Second Edition – Prentice-Hall – 1996.
5. “Методическая разработка по моделирующей системе PSS” – МГУ –1993.
СПИ-МП-2004
382
Авторский указатель
Bell B.G. 268Абдуллаев Х.Х. 347Акинина Ю.С. 270, 271Акиншин Д.Л. 346Алиев А.А. 346, 347, 349Алиев Аг.А. 348Алиев И.Л. 324Амосов О.С. 272Аскерова А.О. 331Багирова М.А. 325Барабанов А.В. 365, 370Барабанов В.Ф. 272Бахвалов Ю.Н. 273Беседина Е.В. 275Блюмин С.Л. 276Боев А.М. 326Борзов Д.Б. 326Бородкин А.В. 282Быков С.А. 279Быкова И.Ю. 350Волков Р.В. 351Воробьев А.В. 287Вторушин В.А. 312Гаврилов С.Е. 327Гасанова Н.А. 346, 349Годжаева Ш.И. 335Головин Ю.А. 277Горин Ю.Ф. 328Грачев А.А. 278Гребенюк С.М. 279Гриценко Ю.Б. 280Груздев В.В. 281, 353Гуков П.О. 282Дедегкаев В.Е. 329Додонов В.В. 354Дроздов И.Г. 283Епифанцев Б.Н. 283, 284, 285Ермишина А.А. 330Ефанов В.Н. 286Запевалов А.В. 287Запевалова Л.Ю. 355
Зимарин Г.И. 288Зуев А.А. 289Зыков В.В. 356Иголкин С.Л. 325Илларионов И.В. 314, 376Имангажинов Е.А. 294Исмайлов Б.Г. 331Карельская К.А. 357Кипрушкин С.А. 327Киселёв А.М. 332Кичибекова Х.Н. 331Клименко О.Я. 290Коваленко М.С. 291Кожухов Н.Н. 283Колодин М.Ю. 358Коровяковская Ю.В. 344Коровяковский Е.К. 344Коротеев С.В. 350Кравец О.Я. 288, 334, 377Кривохижина А.В. 275Кузин Б.Г. 292Курсков С.Ю. 327Курчеева Г.И. 294Кязимов Дж.К. 333Лапчинский Е.Н. 272Лахов А.Я. 359Лебедев В.Ф. 295, 296Леонов А.В. 351Лобас А.В. 296Локшин М.В. 360Матасов А.С. 298Мещеряков С.В. 361Мигунов В.В. 299, 362, 363Моисеев Т.Н. 334Муранов В.А. 314, 376Мутафян М.И. 365Набиев А.А. 335, 336Назарян С.А. 300Немцов Л.Б. 301Новиков А.Б. 337Нужный А.М. 365Нурлыгаянова Е.Ф. 286Панов А.С. 280Панявин В.В. 367, 368
СПИ-МП-2004
383
Петров А.Б. 302, 369Петрухнова Г.В. 303, 304Пинка Р.И. 318, 379Питолин В.М. 305Плахотнюк О.С. 370Попов А.В. 357, 371Попова Т.В. 306Потапенко А.Н. 292Пронин А.Г. 283, 284, 285Ральников М.А. 372Решетник Ю.А. 307, 308Рыбалкин М.А. 303Сазонова Т.Л. 306Сафонов А.И. 377Семахин А.М. 338Семенова Ю.В. 309Сидоренко А.С. 310Сидорский Ф.П. 373, 374, 375Ситников Е.А 295, 296Смыков А.Б. 311Солер Я.И. 312Старов В.Н. 314, 376Строгонов В.И. 377Суворов Д.В. 339Сыпко В.А. 340Сяськов С.В. 315, 316, 317Тараканов Д.В. 287Тупицин А.В. 332Тюрин С.В. 270Тюрюшкин А.Н. 342, 343Усков А.А. 318, 379Филина И.А. 328Филонов С.А. 282Халилова К.Р. 336Цветкова Ю.В. 357, 371Черняев А.В. 319Шаров А.В. 319Шаров В.А. 319Швырева И.А. 365Шестопалов А.В. 320, 322Шмырин А.М. 276Шолтысек Я. 344Щербак С.П. 323Щербаков А.М. 305
Энтин Г.М. 345Юсубов А.И. 380
СПИ-МП-2004
384
Информационное сообщение
Воронежский государственный технический университет,Международный университет компьютерных технологий,Липецкий государственный технический университет,
Бакинский государственный университет
сообщают о требованиях, предъявляемых к статьям, предоставляемым в меж-дународный сборник научных трудов "Информационные технологии модели-рования и управления".
Начиная с 1995 года Воронежский государственный технический универ-ситет издавал межвузовские, а затем и международные сборники научных тру-дов "Системы управления и информационные технологии". Летом 2003 года вМинпечати Институтом проблем управления РАН и Воронежским государст-венным техническим университетом был зарегистрирован одноименный науч-но-технический журнал (http://www.vsi.ru/~sbph/suit/), а осенью - изданы по-следние выпуски 10 и 11 сборника.
На совместном заседании редколлегий журнала и сборника было решенопродолжать выпуск сборника, но уже под новым названием - "Информацион-ные технологии моделирования и управления" (http://www.vsi.ru/~sbph/itmu/).
Основные направления:1. Телекоммуникации в образовании.2. Анализ и синтез сложных систем.3. Моделирование сложных систем и технологических процессов.4. Информационные технологии в экономике.5. Телекоммуникационные системы и приложения.6. Информатизация в юриспруденции.7. Информационные технологии в медицине.8. Автоматическое и автоматизированное проектирование энергети-
ческих, электромеханических и технологических систем.9. Информационные системы и их приложения.
ДатыМеждународный сборник научных трудов "Информационные технологии
моделирования и управления" является постоянно действующим.Материалы в текущий выпуск N12 подаются в срок до 28 февраля 2004г.
До 15 марта 2004 г. авторы будут уведомлены о решении редколлегии и финан-совых условиях. Выпуск выйдет из печати не позже 30 апреля 2004 года.
СПИ-МП-2004
385
Требования к материаламМатериалы предоставляются по электронной почте [email protected] в при-
соединенном файле-архиве (WinRar, WinZip).
Материалы должны содержать инициалы и фамилии авторов, название(большими буквами), название организации, представляющей статью, E-Mail.Размер статьи должен находиться в пределах от 5 до 10 страниц стандартногомашинописного текста (при размере шрифта 14 pt, шрифт Times New Roman,размер поля печати 170*250 мм, одинарный межстрочный интервал). Текстдолжен быть набран в формате текстового процессора WORD. Рисунки должнысодержаться в отдельных файлах. Рисунки включаются в текст статьи "не по-верх текста", "не хранить в документе". Список использованных источниковобязателен.
В архиве с материалами в отдельном файле должны содержаться:1. сведения об авторах (фамилия, имя, отчество, место работы и долж-
ность, ученая степень, звание, почтовый - с индексом - и электронный адрес);
2. указание на количество заказываемых экземпляров;
3. обязательство уплаты оргвзноса - ориентировочно около 40 (55 - внеРоссии) рублей за одну страницу статьи в одном экземпляре сборника трудоввместе со стоимостью пересылки в ценах декабря 2003 г.). Например, оргвзносза один экземпляр сборника, включающего авторскую статью объемом 6 стра-ниц, составит 240 руб. для России и 330 руб. для авторов из-за рубежа. Орг-взнос за три экземпляра сборника, включающего авторскую статью объемом 5страниц, составит 600=3*200 руб. для России и 825=3*275 руб. для авторов из-за рубежа.
Редакционная коллегия оставляет за собой право отбора лучших ста-тей, поступивших в сборник, для опубликования в очередных номерахжурнала "Системы управления и информационные технологии".
СПИ-МП-2004
386
Содержание
Введение......................................................................................................267
7. Моделирование и анализ сложных систем.............................268
Bell B.G. Numerical symmetry.......................................................................268Акинина Ю.С., Тюрин С.В. Разработка и исследование моделей
легкодиагностируемых логических преобразователей на ПЛМ сперестраиваемым логическим базисом.................................................................270
Акинина Ю.С. Разработка метода преобразования дизъюнктивныхнормальных форм в полиномиальную нормальную форму ..............................271
Амосов О.С., Лапчинский Е.Н. Автосопровождение движущихсяобъектов с помощью адаптивного алгоритма фильтрации на основебайесовского подхода .............................................................................................272
Барабанов В.Ф. Система интерактивного моделирования и оптимизацииэволюционных процессов.......................................................................................272
Бахвалов Ю.Н. Многомерная интерполяция в задачах моделирования .273Беседина Е.В., Кривохижина А.В. Моделирование процесса
самоорганизации в системе «латунь-смазочная среда-сталь» при переходе врежим избирательного переноса............................................................................275
Блюмин С.Л., Шмырин А.М. Нечеткие нелинейные дискретные системыВольтерра .................................................................................................................276
Головин Ю.А. Системное проектирование систем управления на базераскрашенных временных сетей Петри ................................................................277
Грачев А.А. Fuzzy-моделирование в организации вагонопотоков ..........278Гребенюк С.М., Быков С.А. Применение компьютерного моделирования
в авторской методике расчёта массообменных коэффициентов в смесирастительных материалов.......................................................................................279
Гриценко Ю.Б., Панов А.С. Представление моделей трубопроводныхсетей с использованием Web-технологий.............................................................280
Груздев В.В. Конечно-элементное моделирование распространенияколебаний в твердом теле .......................................................................................281
Гуков П.О., Бородкин А.В., Филонов С.А. Моделированиерегулирующего эффекта нагрузки в распределительных сетях.........................282
Дроздов И.Г., Кожухов Н.Н. Моделирование работы автоматизированныхсистем теплоснабжения ..........................................................................................283
Епифанцев Б.Н., Пронин А.Г. Моделирование гидравлики городскойводопроводной сети ................................................................................................283
Епифанцев Б. Н., Пронин А. Г. Моделирование распространениягородской водопроводной сети..............................................................................284
Епифанцев Б.Н., Пронин А.Г. Моделирование утечек в водопроводныхпрограммных комплексах.......................................................................................285
СПИ-МП-2004
387
Ефанов В.Н., Нурлыгаянова Е.Ф. Анализ и синтез систем управления наоснове принципа нечеткой стабилизируемости...................................................286
Запевалов А.В., Тараканов Д.В., Воробьев А.В. Динамическиадаптируемые Е-сети ..............................................................................................287
Зимарин Г.И., Кравец О.Я. Графовые модели управления тактикойлечения в системе неотложной помощи ...............................................................288
Зуев А.А. Имитационная модель проточной части центробежногонагнетателя...............................................................................................................289
Клименко О.Я. Об одной модели экосистемы ...........................................290Коваленко М.С. Моделирование кинетики вторичных радиационных
дефектов в литийсодержащем кремнии при облучении потоком электронов .291Кузин Б.Г., Потапенко А.Н. Математическое моделирование закалочных
решеток для производства упрочненного стекла.................................................292Курчеева Г.И., Имангажинов Е.А. Теорема Байеса как подход к принятию
управленческих решений в условиях неопределенности ...................................294Лебедев В.Ф., Ситников Е.А. Разработка метода компенсации
запаздывания в пространстве состояния при наличии возмущений .................295Лебедев В.Ф., Ситников Е.А. Решение задачи синтеза оптимального
управления объектом с запаздыванием ................................................................296Лобас А.В. Универсальная рабочая среда для создания систем
моделирования .........................................................................................................296Матасов А.С. Аппроксимации плотности распределения на основе
нечетких моделей ....................................................................................................298Мигунов В.В. Автоматический структурный анализ позиционных
обозначений в технологических схемах химических производств ...................299Назарян С.А. Анализ и прогнозирование надежности сложных
технических систем с зависимыми отказами элементов ....................................300Немцов Л.Б. Инструментарий для моделирования Fuzzy-систем на
железнодорожном транспорте ...............................................................................301Петров А.Б. Последствия неадекватного поведения элементов на
функционирование устройств и систем ................................................................302Петрухнова Г.В., Рыбалкин М.А. Оценка длины тестов внутрисхемного
контроля....................................................................................................................303Петрухнова Г.В. Оценка длины случайной последовательности для
операции воспроизведения информации в контрольном испытании ...............304Питолин В.М., Щербаков А.М. Выбор способа формирования уравнений
равновесия при схемотехническом анализе систем автоматическогорегулирования ..........................................................................................................305
Попова Т.В., Сазонова Т.Л. Математическая модель для определениядополнительных потерь в элементах сети и нагрузке в зависимости отпараметров и режимных характеристик ...............................................................306
Решетник Ю.А. Алгоритмы расчета Page Rank.........................................307Решетник Ю.А. Расчет количества переходов посетителей с разных
позиций в поисковой выдаче..................................................................................308
СПИ-МП-2004
388
Семенова Ю.В. Исследование процессов функционированиястабилизатора следящего типа...............................................................................309
Сидоренко А.С. Моделирование температурного профиля при течениирасплавов с учетом диссипации и зависимости вязкости от температуры .......310
Смыков А.Б. Моделирование режимов короткого замыкания в системахэлектроснабжения горных машин .........................................................................311
Солер Я.И., Вторушин В.А. Использование системы Msc.MARC примоделировании тепловых явлений при доводке быстрорежущего инструментакругами из кубонита................................................................................................312
Старов В.Н., Илларионов И.В., Муранов В.А. Систематизациятехнологических объектов и процессов при построении концептуальной моделипроизводства ............................................................................................................314
Сяськов С.В. Возможность построения рейтинга и соответствующейкомбинационной схемы на базе генетического алгоритма и нечеткой логики 315
Сяськов С.В. Возможность построения рейтинга на базе нейро-нечеткихмоделей в условиях неопределенности.................................................................316
Сяськов С.В. Возможность построения рейтинга на базе гибридноймодели в условиях неопределенности...................................................................317
Усков А.А., Пинка Р.И. Алгоритм автоматической классификации наоснове нечеткой логики ..........................................................................................318
Черняев А.В. Моделирование процессов первичной обработкитехнологических данных для ипи систем в приборостроении...........................319
Шаров В.А., Шаров А.В. Сетевая модель устройств управления ...........319Шестопалов А.В. Применение сеточных алгоритмов для расчета
концентраций вредных выбросов ..........................................................................320Шестопалов А.В. Применение математического моделирования для
анализа вредных выбросов на расстоянии от источника ....................................322Щербак С.П. Исследование пространственных спектральных
характеристик микрорельефа .................................................................................323
8. Информационные технологии и телекоммуникации........324
Алиев И.Л. Анализ технологии кеширования Web-серверов ..................324Багирова М.А., Иголкин С.Л. Способы экспресс-оценки финансового
состояния распределенного Вуза в едином информационном пространстве...325Боев А.М., Борзов Д.Б. Алгоритм размещения задач в параллельных
системах с матричной организацией .....................................................................326Гаврилов С.Е., Кипрушкин С.А., Курсков С.Ю. Организация поддержки
научно-образовательного процесса на базе распределенной информационно-измерительной системы..........................................................................................327
Горин Ю.Ф., Филина И.А. Технологии повышения эффективностиинформационных ресурсов Web-сайта Уральского института бизнеса............328
Дедегкаев В.Е. Оценка стоимости и времени проектирования САПРтелекоммуникационных систем.............................................................................329
СПИ-МП-2004
389
Ермишина А.А. Устройство для экспресс-теста емкости и внутреннегосопротивления аккумуляторных батарей мобильных средств связи.................330
Исмайлов Б.Г., Аскерова А.О., Кичибекова Х.Н. Анализ моделимногопотоковых компьютерных сетей обслуживания........................................331
Киселёв А.М., Тупицин А.В. Реинжениринг сетевых территориально-распределенных систем ..........................................................................................332
Кязимов Дж.К. Оценка параметров вычислительной сети.......................333Моисеев Т.Н., Кравец О.Я. Особенности использования многосерверных
комплексов в Internet-ориентированных системах ..............................................334Набиев А.А., Годжаева Ш.И. Географическая информационная система
административных районов Азербайджана (ГИС АРАЗ) ...................................335Набиев А.А., Халилова К.Р. .........................................................................336Географическая информационная система органов местного
самоуправления Сабаилского района города Баку ..........................................336Новиков А.Б. Максимизация эффективности доставки трафика в сетях
передачи данных с применением генетических алгоритмов..............................337Семахин А.М. Целочисленная модель выбора проекта спутникового
Internet.......................................................................................................................338Суворов Д.В. Оптимизация характеристик телекоммуникационной
системы.....................................................................................................................339Сыпко В.А. Эффективная разработка и поддержка Web-ориентированных
информационных систем с использованием специальной компонентнойархитектуры .............................................................................................................340
Тюрюшкин А.Н. К вопросу об интегрировании средств связи ...............342Тюрюшкин А.Н. Традиционные сервисы Интернет на мобильных
системах....................................................................................................................343Шолтысек Я., Коровяковский Е.К., Коровяковская Ю.В. Решение
проблем городской логистики средствами телематики ......................................344Энтин Г.М. Построение распределенной многослойной архитектуры
Интернет-систем......................................................................................................345
9. Системы программирования и СУБД......................................346
Акиншин Д.Л. Применение нечёткой морфологии в анализерелевантности документов .....................................................................................346
Алиев А.А., Гасанова Н.А. Алгоритмы управления параллелизмом,основанных на методе временных меток..............................................................346
Алиев А.А., Абдуллаев Х.Х. Символьное выполнение путей в С++программах...............................................................................................................347
Алиев Аг.А. Верхняя грани протокола двухфазной блокировки враспределенных базах данных ...............................................................................348
Алиев А.А., Гасанова Н.А. Алгоритмы управления параллелизмом,основанных на методе временных меток..............................................................349
СПИ-МП-2004
390
Быкова И.Ю., Коротеев С.В. Агрегирование при оптимизациираспределения информационных ресурсов ..........................................................350
Волков Р.В., Леонов А.В. К вопросу о реализации иерархическихструктур в реляционной модели данных ..............................................................351
Груздев В.В. К вопросу совместного использования возможностейпрограммы конечно-элементного моделирования и математического пакетачисленных расчетов ................................................................................................353
Додонов В.В. Применение концепции экстремального программированияпри анализе сложных систем .................................................................................354
Запевалова Л.Ю. Имитационные модели микропроцессорных систем каксредство отладки программного обеспечения .....................................................355
Зыков В.В. Критерии качества защиты программного обеспечения ......356Карельская К.А., Попов А.В., Цветкова Ю.В. Надежность
распределенных баз данных ...................................................................................357Колодин М.Ю. Произвольно-уровневые гипертекстовые системы ........358Лахов А.Я. Создание стереоизображений архитектурных объектов ......359Локшин М.В. Об одном методе параллельного выполнения запросов в
распределенных СУБД............................................................................................360Мещеряков С.В. Проблемы организации графических баз данных........361Мигунов В.В. Постановка задачи аппроксимации сопряженными дугами
окружностей в графических САПР .......................................................................362Мигунов В.В. Операции с областями в двумерных графических САПР363Мутафян М.И., Швырева И.А. Совершенствование процесса принятия
решений в системе здравоохранения на основе ГИС-технологий.....................365Нужный А.М., Барабанов А.В. параметризация элементов графических
баз данных ................................................................................................................365Панявин В.В. Программа расчета количественной оценки эффективности
тестовых информационных массивов статических ОЗУ ....................................367Панявин В.В. Модуль алгоритмического функционального тестирования
статических ОЗУ на базе микроконтроллера и ПЛИС........................................368Петров А.Б. Модель интеграции информационных ресурсов на основе
стандартных словарей запросов, описания ресурсов и протоколов обмена ипредставления ..........................................................................................................369
Плахотнюк О.С., Барабанов А.В. Универсальный визуализатор числовыхданных ......................................................................................................................370
Попов А.В., Цветкова Ю.В. Размещение файлов распределенной базыданных по узлам ЭВМ ............................................................................................371
Ральников М.А. Распознавание атаки на информационную систему наоснове вероятностной модели................................................................................372
Сидорский Ф.П. Оценка вычислительных возможностей рекуррентнойпотоковой архитектуры ..........................................................................................373
Сидорский Ф.П. Архитектурные особенности сигнальныхпроцессоров..............................................................................................................374
СПИ-МП-2004
391
Сидорский Ф.П. Тестовый набор для исследования программируемости ианализа архитектурных особенностей рекуррентной потоковой архитектуры 375
Старов В.Н., Илларионов И.В., Муранов В.А. Сетевые расширения длямасштабирования программных систем сообразно структуре предприятия....376
Строгонов В.И., Сафонов А.И., Кравец О.Я. Предпроектное исследованиекорпоративной распределенной СУБД .................................................................377
Усков А.А., Пинка Р.И. Алгоритм извлечения знаний из баз данных наоснове системы нечеткого вывода и метода муравьиных колоний ...................379
Юсубов А.И. Оценка эффективности методов управления параллелизмомна модели распределённой базы данных ..............................................................380
Авторский указатель ............................................................................382
Информационное сообщение.............................................................384
Содержание ...............................................................................................386
СПИ-МП-2004
392
Научное издание
Современные проблемы информатизации в системах моделирования,программирования и телекоммуникациях
Сборник трудов. Выпуск 9
Материалы опубликованы в авторской редакции
Подписано в печать 30.12.2003 г. Формат 16×8416
1 . Бумага офсетная.
Печать трафаретная. Гарнитура «Таймс». Усл. печ. л. 24,5. Уч.-изд. л. 24,6.Заказ №6. Тираж 500.
ООО Издательство "Научная книга"394088, Россия, г. Воронеж, ул. Хользунова, 119-28
Отпечатано ИП Поворознюк П.В.г. Воронеж, ул. Заполярная, д. 1а
Recommended
