Герт-система анализа времени реализации процессов в информационно-образовательных кластерах тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Шевчук, Сергей Федорович

• Шевчук, Сергей Федорович
• кандидат технических наук
• 2008

Оглавление диссертации кандидат технических наук Шевчук, Сергей Федорович

Введение.

1. Распределенная информационно-образовательная среда.

1.1. Информационные технологии и компьютерные средства образовательных сред.

1.2. Архитектура образовательных сред.

1.3. Обработка и хранение информации в информационно-образовательных средах.

1.4. Различные подходы к анализу временных характеристик функционирования информационно-образовательных кластеров.

2. Математические модели стохастической ГЕРТ-сети и МГЕРТ-сети.

2.1. Математическая модель ГЕРТ-сети.

2.2. Математическая модель модифицированной ГЕРТ-сети.

3. Алгоритмы расчета МГЕРТ-сети.

3.1. Принятые обозначения.

3.2. Обратный алгоритм расчета МГЕРТ-сети.

3.3. Прямой алгоритм расчета МГЕРТ-сети.

3.4. Численные методы, используемые для расчета и обработки результатов МГЕРТ-сети.

3.5. Сравнение производительности прямого и обратного алгоритмов расчета МГЕРТ-сети.

3.6. Комбинированный алгоритм расчета МГЕРТ-сети.

4. ГЕРТ-система анализа времени реализации процессов в информационно-образовательных кластерах.

4.1. Описание исследовательской системы МОЫе1;У1ел¥.

4.2. Архитектура системы.

4.3. Исследований информационно-образовательного кластера с помощью системы МСКе^еду.

4.4. Определение времени реализации процессов контроля знаний, реализуемых в условиях неопределенности.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Герт-система анализа времени реализации процессов в информационно-образовательных кластерах»

Современные информационно-образовательные среды базируются на применении широкого спектра традиционных и новых информационных технологий и технических средств их реализации. Создание, сопровождение и развитие автоматизированных систем обучения требует повышения эффективности организации информационного базиса, используемого в учебном процессе, и процесса обучения с применением компьютерных средств.

Информационная технология и набор одновременно порождаемых ею и обеспечивающих ее компьютерных средств образуют качественно новую информационно-образовательную среду, для которой специфическое значение приобретает информационно-компьютерное обеспечение.

Переход на новые образовательные технологии диктует новый подход к созданию и применению в учебном процессе более эффективных средств поиска, обработки, хранения, передачи и предоставления информации. Создание информационно-образовательной среды в условиях современного информационного общества характеризуется непрерывным обновлением образовательных технологий и их информационного обеспечения.

В последнее время все большее распространение получают распределенные информационно-образовательные среды, основанные на кластерной архитектуре, обеспечивающие доступную и эффективную образовательную технологию.

Однако при организации и улучшении образовательного процесса требуется учитывать специфику информационно-образовательных кластеров, анализируя временные характеристики самого кластера в целом и выполняемых на нем образовательных задач.

Для улучшения производительности и управляемости информационно-образовательных кластеров и повышения эффективности использования их ресурсов необходимо иметь возможность оценить время выполнения задания на конкретном узле с учетом его статистических характеристик. Полученные результаты могут быть использованы как рекомендации по составлению плана образовательного процесса в информационно-образовательном кластере, а также выбрать оптимальное время выполнения задачи для каждого узла.

Таким образом, возникает техническая проблема, заключающаяся в создании автоматизированных средств анализа времени реализации процессов в информационно-образовательных кластерах, которая требует разработки и развития модельно-алгоритмического аппарата, предназначенного для оценки временных характеристик функционирования автоматизированных обучающих систем, что является актуальной научной проблемой.

Объектом диссертационного исследования является информационно-образовательный кластер.

Предмет исследований — временные характеристики реализации образовательных процессов, протекающих в информационно-образовательных кластерах.

Цель диссертационного исследования состоит в повышении эффективности функционирования автоматизированных систем обучения, реализуемых на базе информационно-образовательных сред с кластерной архитектурой.

Поставленная цель достигается путем решения следующих задач: анализ проблемы оценки временных характеристик процессов, протекающих в информационно-образовательных кластерах; разработка математической модели оценки времени реализации процесса в информационно-образовательных кластерах; формализация модели функционирования узла информационно-образовательного кластера для вычисления временных характеристик с ограничением на максимальное время реализации процесса; разработка алгоритма расчета временных характеристик реализации процесса в информационно-образовательных кластерах на основе ГЕРТ-сетевого аппарата; программная реализация системы, предназначенной для анализа времени реализации процессов в информационно-образовательных кластерах.

Методы исследования. Основные теоретические и прикладные результаты работы получены на основе методологии системного анализа, теории вероятностей и математической статистики, а также теории стохастических сетей.

Научная новизна работы:

1. Модификация математической модели ГЕРТ-сети (МГЕРТ-сеть) для оценки времени реализации процесса в информационно-образовательных кластерах.

2. Формализация модели функционирования узла информационно-образовательного кластера, позволяющая вычислить временные характеристики с ограничением на максимальное время реализации информационно-образовательного процесса.

3. Комбинированный алгоритм расчета временных характеристик МГЕРТ-сети, включающий прямой и обратный алгоритмы расчета МГЕРТ-сети.

4. ГЕРТ-система анализа времени реализации процессов в информационно-образовательных кластерах, которая позволяет сформировать МГЕРТ-сеть и рассчитать временные характеристики реализации процесса с помощью комбинированного алгоритма.

Значение для теории. Результаты, полученные при выполнении диссертационной работы, развивают теоретическую основу для исследования с помощью стохастических сетей временных характеристик распределенных гетерогенных систем обработки информации и управления.

МГЕРТ-сеть позволяет производить оценку временных характеристик реализации процесса в информационно-образовательных кластерах, представленных в виде стохастической ГЕРТ-сети, где продолжительность выполнения процесса задана случайной величиной.

Практическая ценность. Разработанные программные системы позволяют проанализировать процессы, протекающие в информационно-образовательных кластерах, определить возможность выполнения образовательных задач в заданный период времени.

ГЕРТ-система анализа времени реализации процессов в информационно-образовательном кластере позволяет оценить временные характеристики выполнения задачи на узле и определить среднее время, требуемое для изучения определенного образовательного модуля.

Достоверность полученных результатов подтверждается корректным использованием теории стохастических сетей при обосновании полученных результатов и выводов, а также согласованностью результатов, полученных при применении разработанной ГЕРТ-системы анализа времени реализации процессов в информационно-образовательном кластере с экспериментальными данными.

Реализация результатов работы. В диссертационной работе были разработаны шесть программных систем, предназначенные для решения задач формирования МГЕРТ-сетей, описывающих информационно-образовательный кластер, и расчета временных характеристики реализации процессов. Программные системы прошли экспертизу и зарегистрированы в Отраслевом фонде алгоритмов и программ (ОФАП), что делает их доступными широкому кругу специалистов в области системного анализа и информационно-образовательных систем. Перечень зарегистрированных программных разработок приведен в конце автореферата.

Научные и практические результаты внедрены в учебный процесс ГОУ ВПО «Норильский индустриальный институт».

Материалы диссертационной работы введены в учебные курсы дисциплин, читаемых студентам на кафедрах «Системный анализ и исследование операций» Сибирского государственного аэрокосмический университета.

На защиту выносятся:

1. Модифицированная математическая модель ГЕРТ-сети.

2. Формализация модели функционирования узла информационно-образовательного кластера.

3. Комбинированный алгоритм расчета МГЕРТ-сети.

4. ГЕРТ-система анализа времени реализации процессов в информационно-образовательных кластерах.

Апробация работы. Основные положения и результаты работы прошли всестороннюю апробацию на международных и всероссийских научных и научно-практических конференциях. В том числе, на Всероссийской научно-технической конференции «Молодые ученые норильского промышленного района - российскому северу» (Норильск, 2006), XI Международной научной конференции «Решетневские чтения» (Красноярск, 2007), II Международной научной конференции «Проблемы высшего и профессионального образования» (Испания, 2007), IV Международной научной конференции «Современные проблемы науки и образования» (Хорватия, 2007), III Международной научно-практической конференции «Проблемы качества образования в современном обществе» (Пенза, 2008), XIII Всероссийской научно-технической конференции «Новые информационные технологии в научных исследованиях и в образовании» (Рязань, 2008), IV Всероссийской научно-технической конференции «Молодежь и наука: начало XXI века» (Красноярск, 2008).

Диссертационная работа в целом обсуждалась на научных семинарах Сибирского государственного аэрокосмического университета, а также Норильского индустриального института (2005-2008 гг.).

1. Проблемы обработки информации в информационнообразовательных средах

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Шевчук, Сергей Федорович

Выводы

1. Разработана и программно реализована при помощи средства разработки Microsoft Visual Studio .NET 2005 ГЕРТ-система анализа времени реализации процессов в информационно-образовательных кластерах MGNetView. Данная система обладает дружественным интерфейсом и позволяет формировать МГЕРТ-сеть и рассчитывать ее временные характеристики при помощи предложенного комбинированного алгоритма расчета МГЕРТ-сетей.

2. При помощи ГЕРТ-системы анализа времени реализации процессов были исследованы процессы в информационно-образовательном кластере Норильского индустриального института. Анализируя график функции распределения времени выполнения задачи на узле информационно-образовательного кластера, можно оценить среднее время, требуемое для изучения определенного модуля.

3. ГЕРТ-система анализа времени может также применяться при адаптивном процессе контроля знаний. Когда процесс имеет сложный вид, нормативное время можно рассматривать как случайную величину с конечным математическим ожиданием и дисперсией, описанную подходящей функцией распределения. Результаты такого анализа предоставляют информацию о нормативном времени завершения процесса тестирования.

Заключение

• Анализ проблемы оценки временных характеристик процессов, протекающих в информационно-образовательных кластерах, показал, что для выполнения оценки временных характеристик не применим ни один из существующих методов. Для решения данной проблемы потребовалось модифицировать математическую модель ГЕРТ-сети.

• Модифицирована математическая модель ГЕРТ-сети, что позволило оценить время реализации процесса в информационно-образовательных кластерах. Модифицированные ГЕРТ-сети позволяют численно рассчитать функцию распределения времени выполнения произвольной МГЕРТ-сети. Эта задача была неразрешима в рамках математической модели классических ГЕРТ-сетей.

• Выполнена формализация модели функционирования узла информационно-образовательного кластера, позволяющая вычислить временные характеристики с ограничением на максимальное время реализации информационно-образовательного процесса. Данная модель может быть решена исключительно при помощи МГЕРТ-сети.

• Разработан алгоритм расчета временных характеристик МГЕРТ-сети на основе прямого и обратного обходов графов реализации. Полученный алгоритм позволяет рассчитать временные характеристики реализации процесса в информационно-образовательных кластерах с использованием МГЕРТ-сети.

• Программно реализована система анализа времени реализации процессов в информационно-образовательных кластерах. При помощи ГЕРТ-системы были исследованы характеристики времени реализации процессов в информационно-образовательном кластере Норильского индустриального института.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Шевчук, Сергей Федорович, 2008 год

1. Condor Version 6.6.10 Manual / Condor Team, University of Wisconsin-Madison. — Режим доступа: http://www.cs.wisc.edu/condor/manual/v6.6/

2. Foster, Ian. What is the Grid? A Three Point Checklist. Электронный ресурс. / Argonne National Laboratory & University of Chicago. July 20, 2002. — Режим доступа: http://www-fp.mcs.anl.gov/~foster/Articles/WhatIsTheGrid.pdf.

3. German, Reinhard. Non-Markovian Analysis . Tutorial at the 2001 Aachen International Multiconference on Measurement, Modelling, and Evaluation of

4. Computer-Communication Systems. (PNPM, MMB, and Probmiv/PAPM) (2001 Aachen International Multiconference on Measurement, Modelling, and Evaluation of Computer-Communication Systems, (PNPM, MMB, and Probmiv/PAPM) Aachen September 11-14, 2001). 2001.

5. German, Reinhard. Non-Markovian Analysis. Lectures on Formal Methods and Performance Analysis, First EEF/Summer School on Trends in Computer Science. Heidelberg : Springer, 2001, (LNCS Bd. 2090), S. 156-182.

6. Litzkow, M., Livny, M., Mutka, M., Condor A Hunter of Idle Workstations, Proceedings of the 8th International Conference of Distributed Computing Systems, June 1988. — Режим доступа: http://www.cs.wisc.edu/condor/doc/icdcsl988.pdf

7. Neumann, К. Stochastic Project Networks. Temporal Analysis, Scheduling and Cost Minimization : Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems. -Berlin : Springer-Verlag, 1990. -ISBN3-540-52664-1.

8. Pfister G. Sizing Up Parallel Architectures. DataBase Programming & Design OnLine. Электронный ресурс. May 1998. — Режим доступа: http://www.dbpd.com/vault/9805feat.htm,http ://www. citforum.ru/hardware/articles/art5. shtml.

9. Radenski, A., A. Vann, B. Norris. Parallel Probabilistic Computations on a Cluster of Workstations. / In E. D. Hollander, C. Joubert, F. Peters, U. Trottenberg,96

10. R. Volpel (Eds), Parallel Computing: Fundamentals, Applications and New Directions, Elsevier, 1998c. p. 105-112.— Режим доступа: http://vvwwl.chapman.edu/~radenski/research/papers/parallel.pdf

11. Thompson, W.J. Computing for scientists and engineers.— NY: John Wiley & Sons, Inc., 1992. — ISBN 0-471-54718-2.

12. Yuan, Shi. Reevaluating Amdahl's Law and Gustafson's Law (ABSTRACT). Электронный ресурс. / Temple University. Computer and Information Sciences Department.— Philadelphia, 1996.— Режим доступа: http://www.cis.temple.edu/~shi/docs/amdahl/amdahl.htm.

13. Авербах, Л.И., Воропаев, В.И., Гельруд Я.Д. Моделирование задач планирования и управления проектами в условиях риска и неопределенности с использованием циклической альтернативной сетевой модели.97

14. Электронный ресурс. / Публикации Российской Ассоциации Управления Проектами "СОВНЕТ", 2001.— Режим доступа:http://www.sovnet.ru/pages/casm2.rar

15. Авербах, Л.И., Воропаев, В.И., Гельруд Я.Д. Планирование работ проекта с учетом приведенной стоимости. Электронный ресурс. / Публикации Российской Ассоциации Управления Проектами "СОВНЕТ", 2001. — Режим доступа: http://www.sovnet.ru/pages/casm5.rar

16. Аврамчук, Е.Ф., Вавилов, А.А., Емельянов, С.В. и др. Технология системного моделирования. —М.: Машиностроение; Берлин: Техник, 1988. — ISBN 5-217-00150-Х.

17. Андреев, А.Н., Воеводин, В.В. Методика измерения основных характеристик программно-аппаратной среды. / ВВС ДВО РАН. — Режим доступа: http://www.dvo.ru/bbc/benchmarks.html

18. Бахвалов, Н.С., Жидков, Н.П., Кобельков Г.М. Численные методы. — 3-е изд. — М.: Бином. Лаборатория знаний, 2004. — ISBN 5-94774-175-Х. — 636 с.

19. Букатов, А.А., Дацюк, В.Н., Жегуло, А.И. Программирование многопроцессорных вычислительных систем. — Ростов-на-Дону: ЦВВР, 2003. ISBN 5-94153-062-5.

20. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. — 8-е изд., стер. — М.: Высш. шк., 2002. —575 с.

21. Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. Теория вероятностей и ее инженерные приложения. Учеб. пособие для втузов. — 2-е изд., стер. — М.: Высш. шк., 2000. —480 с.

22. Воеводин, В., Филамофитский, М. Суперкомпьютер на выходные. Электронный ресурс. // Открытые системы, № 05, 2003. — Режим доступа: http://www.osp.ru/os/2003/05/043.htm

23. Воропаев, В.И., Гельруд, Я.Д. Использование ЦАСМ при управлении проектами. Электронный ресурс. / Публикации Российской Ассоциации Управления Проектами "СОВЕЕТ", 2001.— Режим доступа: http://www.sovnet.ru/pages/casm4.rar

24. Давыдов, И.Н. Оптимизационные сетевые модели формирования циклических технологических процессов: Автореф. диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. Красноярск, CAA, 2000.

25. Дегтерев A.C., Письман Д-М. GERT-сетевой анализ времени выполнения задачи на неспециализированном гетерогенном кластере. // Фундаментальные исследования. 2005, № 4. с. 79-80.

26. Дегтерев A.C., Письман Д.М. Оценка времени изготовления деталей на конвейере, допускающем устранение брака в процессе производства при помощи модифицированной ГЕРТ-сети. // Современные наукоёмкие технологии. 2005, № 7. с. 87-89.

27. Джиоева, H.H. Многокомпонентная сетевая модель формирования алгоритмов распределенной обработки и управления в АСУ: Автореф. диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. Красноярск, НИИ СУВПТ, 2004.

28. Доррер, Г.А. Методы анализа вычислительных систем: Учеб. пособие для студентов направления 552800 и специальности 220400 всех форм обучения. — Красноярск, СибГТУ, 2000 г.

29. Дроздов, А.Ю., Степаненков, А. М. Технология оптимизации циклов для архитектур с аппаратной поддержкой конвейеризации // Информационные технологии и вычислительные системы. 2004, № 3. с. 5262. —Режим доступа: http://www.imvs.ru/imvs/itvs/304/p5262.pdf

30. Зализняк, В.Е. Основы научных вычислений. Введение в численные методы для физиков: Учеб. пособие для студентов естественно-научных и технических специальностей высших учебных заведений.— М.: Едиториал УРСС, 2002. —296 с. : ил. — ISBN 5-354-00138-2.

31. Нижегородского госуниверситета, 2001. с. 80-83.— Режим доступа: http://www.software.unn.ac.ru/ccam/files/Seminar/Seminarl.pdf

32. Климанов В.П., Сутягин М.В., Быстрикова В.А. Кластеризация вычислительных систем и вопросы их катастрофоустойчивости // Автоматизация и управление в машиностроении. № 18, 2002.

33. Ковалев, И.В., Письман, Д.М., Слободин, М.Ю. Модели оценки времени выполнения задачи на кластере с последовательной и параллельной архитектурой обмена данными. // Системы управления и информационные технологии. № 3 (20), 2005. с. 58-62.

34. Ковалев, И.В., Царев, Р.Ю. Моделирование и оптимизация параллельных процессов в информационно-управляющих системах : учеб. пособие. Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2003. — 111 с.

35. Коваленко, В.Н., Корягин, Д. А. Организация ресурсов ГРИД. Электронный ресурс. — М., 2004. — Режим доступа: http://www.gridclub.ru/library/publication.2004-ll-29.9287628406/view.

36. Королюк, B.C., Турбин, А.Ф. Полумарковские процессы и их приложения. —Киев: Наукова думка, 1975. — 184 с.

37. Корячко, В. П., Шибанов, А. П., Шибанов, В. А. Численный метод нахождения закона распределения выходной величины GERT-сети. // Информационные технологии. 2001. № 7 — М.: Машиностроение, с. 16-21.

38. Котляров, Д.В. Управление конфигурацией и загрузкой вычислительных систем // Высокопроизводительные параллельные вычисления на кластерных системах. Материалы четвертого

39. Международного научно-практического семинара и Всероссийской молодежной школы. / Под редакцией член-корреспондента РАН В.А. Сойфера. Самара, 2004.С. 131-135— Режим доступа: http://www.ipsi. smr.ru/hpc-2004/tezisy .pdf

40. Котов В.Е. Сети Петри.— М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1984.

41. Кутепов, В.П., Котляров, Д.В. Граф-схемное потоковое параллельное программирование и его реализация на кластерных системах. //104

42. Ларионов, А. М., Майоров, С.А., Новиков, Г. И. Вычислительные комплексы, системы и сети. Л.: ЭНЕРГОАТОМИЗДАТ, 1987.

43. Письмаи Д.М. Анализ временных параметров сетевых моделей на базе модифицированной ГЕРТ-сети. // Проблемы машиностроения и автоматизации. 2006, № 1. с. 18-26.

44. Письман Д.М. Использование стохастически заданного параметра времени выполнения работ в МКП и ПЕРТ и расчет данных сетей при помощи модифицированных ГЕРТ-сетей. // Фундаментальные исследования.2006, № 2. с. 44-45.

45. Письман Д.М. Сравнение производительности прямого и обратного алгоритмов расчета модифицированной ГЕРТ-сети. // Фундаментальные исследования. 2006, № 2. с. 45-47.

46. Письман Д.М., Слободин М.Ю. Оценка вероятности завершения расчетов задачи в условиях ограниченности времени для вычислительного кластера Condor при помощи модифицированной ГЕРТ-сети. // Современные наукоёмкие технологии. 2005, № 8. с. 30-31.

47. Письман Д.М., Шабалин С.А. Алгоритм расчета модифицированной ГЕРТ-сети. // Успехи современного естествознания. 2005, № 11. с. 36-37.

48. Письман, Д.М. Библиотека для расчета модифицированной ГЕРТ-сети. // Компьютерные учебные программы и инновации. № 6(7), 2005. с. 15.

49. Письман, Д.М. Библиотека для расчета модифицированной ГЕРТ-сети. — М.: ВНТИЦ, 2005. — № .03524577.01083-01, Per. № ОФАП 5068.

50. Предсказатель производительности DVM-программ (Предиктор). Руководство пользователя. Июнь, 2000 г. Электронный ресурс. — Режим доступа: http://www.kiam.ru/dvm/dvmhtml 107/rus/usr/predictor/predUGr.html

51. Родин, A.B., Бурцев, B.JT. Классификации распределенных систем? Электронный ресурс. / Московский инженерно-физический институт (государственный университет). — Режим доступа: http://www.gridclub.ru/library/publication.2006-02-07.3586958006/view

52. Самарский, A.A., Гулин, A.B. Численные методы: Учеб. пособие для вузов. — М.: Наука, 1989. —432 с. — ISBN 5-02-013996-3.

53. Трохов, H.H. Оптимизация технологи управления опасными производствами: Автореф. диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. Красноярск, НИИ СУВПТ, 2002.

54. Филлипс, Д., Гарсиа-Диас, А. Методы анализа сетей. М.: Мир, 1984.

55. Царев, Р.Ю. Семенько Т.И., Гаврилов Е.С. Модели формирования и алгоритмы распределенной обработки информации и управления : учеб. пособие. Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2005. 240 с.

56. Шевчук, С. Ф. Анализ архитектуры распределенной информационно-образовательной среды / С. Ф. Шевчук // Фундаментальные исследования. -2007. -№ 10.-С. 108-109.

57. Шевчук, С. Ф. Архитектура метапоисковых систем / В.В. Кожевников, C.B. Рогов, С.Ф. Шевчук // Вестник НИИ СУВПТ: сб. научн. трудов. -Красноярск: НИИ СУВПТ, 2006. Вып. 24. - С. 29-34.

58. Шевчук, С. Ф. Многоатрибутивное принятие решений на основе метода TOPSIS / М. В. Тюпкин, Р. Ю. Царев, С. Ф. Шевчук // Материалы XI Междунар. науч. конф. «Решетневские чтения». Сиб. гос. аэрокосмич. ун-т. Красноярск, 2007. С. 262-263.

59. Шевчук, С. Ф. Модельно-алгоритмическое обеспечение процессов обработки информации в образовательных средах / С. Ф. Шевчук // Сб. тр. III Междунар. науч.-практ. конф. «Проблемы качества образования в современном обществе». — Пенза, 2008. С. 29-31.

60. Шевчук, С. Ф. Оптимизация обработки данных в распределенных образовательных средах / С. Ф. Шевчук, И. В. Ковалев, С. А. Яркова, П. В. Зеленков // Программные продукты и системы. 2007. - № 3. - С. 70-71.

61. Шевчук, С. Ф. Системный анализ при исследовании распределенных образовательных сред / Е. А. Энгель, С. Ф. Шевчук, Р. Ю. Царев // Современные наукоемкие технологии. 2007. — № 12. - С. 65-67.

62. Шевчук, С. Ф. Элективные курсы в профильном обучении / С. Ф. Шевчук, Т. Н. Шевчук // Сборник научно-методических статей «Проблемы образования в Норильском промышленном районе». — Норильск, 2006. С. 37-40.

63. Шевчук С.Ф., Ковалев И.В., Амбросенко Р.Н., Яркова С.А., Тюпкин М.В. Система оптимизации обработки и хранения информации в базах данных (программная система «BD-Opt ver. 1.0»). M.: ВНТИЦ, 2007. № 50200701159.

64. Шевчук С.Ф., Ковалев И.В., Амбросенко Р.Н., Яркова С.А. Система формирования и анализа на графах распределенных образовательных сред (Программная система «GraphEdu ver. 1.0»). M.: ВНТИЦ, 2007. № 50200701161.

65. Шевчук С.Ф., Ковалев И.В., Чикизов A.A., Амбросенко Р.Н., Яркова С.А. Многоверсионное тестирование в распределенных образовательных средах (программная система «AITest ver. 1.0»). M.: ВНТИЦ, 2007. № 50200701282.

66. Шевчук С.Ф., Антамошкин O.A., Ковалев И.В., Тюпкин М.В., Царев М.Ю. Многоатрибутивная оптимизация настроек систем управления базами данных (программная система «MultiDB ver. 1.0»). M.: ВНТИЦ, .2007. № 50200701342.

67. Шевчук С.Ф., Ковалев И.В., Завьялова О.И., Вайтекунене E.JL, Лайков А.Н. Система планирования развития структуры информационной системы (Программная система "PLC ver. 1.0"). M.: ВНТИЦ, 2008. № 50200800468.

68. Шибанов, А.П. Нахождение закона распределения выходной величины GERT-сети большой размерности. // Информационные технологии. 2002. № 1 —М.: Машиностроение.

69. Шпаковкий, Г.И., Серикова, Н.В., Программирование для многопроцессорных систем в стандарте MPI — Минск: БГУ, 2002.