Математические модели оптимизации распределённых информационных систем тренажёрно-моделирующих комплексов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат технических наук Янюшкин, Вадим Вадимович

• Янюшкин, Вадим Вадимович
• кандидат технических наук
• 2010

Оглавление диссертации кандидат технических наук Янюшкин, Вадим Вадимович

ВВЕДЕНИЕ.

1. ОБОСНОВАНИЕ НЕОБХОДИМОСТИ РЕШЕНИЯ ПРОБЛЕМЫ ОПТИМИЗАЦИИ РАЗМЕЩЕНИЯ МОДЕЛЬНОГО МИРА В РАСПРЕДЕЛЁННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ ТРЕНАЖЁРНО-МОДЕЛИРУЮЩИХ КОМПЛЕКСОВ.Л

1.1. Анализ архитектур распределенных информационных систем современных тренажёрно-моделирующих комплексов.

1.2. Сравнение стандартов распределенного моделирования в области тренажёрно-моделирующих комплексов.„.

1.3. Анализ существующих постановок и методов решения задачи оптимизации размещения данных в распределенных системах.•.

1.4.Формализация проблемы размещения модельного мира в распределенной информационной системе тренажёрно-моделирующего■ комплекса и этапы ее решения.

1.5. Выводы по главе 1.

2. МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ ОПТИМИЗАЦИИ РАЗМЕЩЕНИЯ ДАННЫХ В РАСПРЕДЕЛЁННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ.

2.1. Постановка задач оптимизации размещения данных модельного мира в тренажёрно-моделирующих комплексах на этапах работы системы.

2.2.Модель оптимизации размещения данных в стандартной схеме информационной системы тренажёрно-моделирующего комплекса.

2.3.Модель оптимизации размещения данных в представлении облачных вычислений информационной системы.

2.4. Модель оптимизации размещения данных в условиях формирования кластеров информационной системы.

2.5. Выводы по главе 2.

3. ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ И СТРАТЕГИИ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ОПТИМИЗАЦИИ РАЗМЕЩЕНИЯ МОДЕЛЬНОГО МИРА В ИНФОРМАЦИОННЫХ

СИСТЕМАХ ТРЕНАЖЁРНО-МОДЕЛИРУЮЩИХ КОМПЛЕКСОВ.

3.1. Обобщенный алгоритм оптимизации информационной системы тренажёрно-моделирующего комплекса.

3.2. Повышение качества алгоритмов размещения модельного мира на основе анализа и комбинирования инструментов принятия решений.

3.3. Экспериментальное исследование эффективности алгоритмов оптимизации размещения данных модельного мира.

3.4. Анализ результатов оптимизации размещения данных модельного мира в распределённой информационной системе.

3.5. Выводы по главе 3.

4. РЕАЛИЗАЦИЯ КОМПЛЕКСА ПРОГРАММ РАСПРЕДЕЛЁННОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ И ПРИМЕНЕНИЕ МОДЕЛЕЙ ОПТИМИЗАЦИИ В СОВРЕМЕННЫХ ТРЕНАЖЁРАХ.

4.1.Анализ задач и особенностей реализации распределённых информационных систем при проектировании морских тренажёров.

4.2. Концепция портала центра тренажёрного обучения персонала и технологии построения центров обработки данных.

4.3. Реализация программных компонент уровня информационного обеспечения тренажёрно-моделирующего комплекса.

4.4. Оптимизация распределённых информационных систем и применение стратегий размещения модельного мира.

4.5. Выводы по главе 4.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Математические модели оптимизации распределённых информационных систем тренажёрно-моделирующих комплексов»

Актуальность темы. Разработка в настоящее время ТМК различного назначения подразумевает проектирование архитектуры системы, которая строится на базе набора вычислительных узлов — персональных компьютеров и высокопроизводительных серверов. Особое место занимает разработка набора моделей, позволяющих воспроизводить или имитировать то или иное явление в тренажере. Каждая модель является потребителем некоторого набора исходных данных на входе и источником набора данных на выходе. Совокупность наборов входных и выходных данных моделей называют модельным миром. Это понятие означает множество данных, циркулирующих в системе между различными моделями. В системах реального времени принято различать понятия «жесткого» и «мягкого» реального времени, при этом данные модельного мира, потребляемые различными моделями в процессе своего функционирования, также подвергаются условиям «жесткого» и «мягкого» реального времени.

При проектировании ТМК, как правило, жестко связывают архитектуру системы и специальное программное обеспечение, помещая на вычислительных узлах компоненты специального программного обеспечения, функционирующие в соответствии со своей логикой. Создание различных по своей сложности тренажеров, в том числе систем комплексирования нескольких автономных тренажеров, значительно усложняет характер информационных потоков между отдельными моделями. Важной является задача размещения исходных данных модельного мира на всех составных узлах ТМК в соответствии с их потребностями, а также задача нахождения такого варианта размещения, при котором будет обеспечена максимальная производительность ТМК при ограничениях, накладываемых на локальные и сетевые ресурсы вычислительной системы.

Наиболее близкой задачей является проблема проектирования распределенных баз данных и нахождение методик оптимальной репликации, но эти задачи не учитывают многие аспекты специфики построения тренажеров. К отечественным ученым и специалистам, занимающимся проблемами в области распределенных информационных систем, можно отнести-Ковалевского G.C., Косяченко G.A., Сиротюка В.О., Мамиконова А.Г., Ужастова И.А., Зиндер Е.З., Шаймарданова Р.Б., Тимонина А., Деметровича Я, Кульба В.В. и др. Среди зарубежных специалистов в данной сфере наиболее известны Чу В.В., Эсваран К.П., Рамамоси С., Вах Б., Аперс П., Корнелл Д., Хафор А., Чен С., Лин С., Мартелла Г., Пелагатти Г., Карлапалем К., Ахмад И., Навате С., Вильсон Б., Тиори Т., Мартин Дж., Таненбаум Э., Кейси Р.Г. и др.

Создание специализированных систем распределенного моделирования базируется на стандарте HLA, при этом в его конкретных реализациях существует также ряд нерешенных проблем взаимодействия распределенных на различных узлах информационных сущностей. Появление современных подходов проектирования программного обеспечения, концепций SOA, SaaS и cloud computing, методов построения аппаратно-технической платформы распределенных систем в различных сферах и приложениях /Г-технологий позволяет внедрять передовые разработки в ТМК.

К разработкам теоретических основ в области тренажерно-модели-рующих комплексов можно отнести работы Шукшунова В.Е., Потоцкого С.И., Кобзева В.В., Шилова К.Ю., Бобровича В.Ю., Войтецкого В.В. и др. В работах Крестьянинова В.Б. задача повышения производительности тренажерной системы сводится к задаче рационального распределения компонентов специального программного обеспечения.

При проектировании ТМК задачу размещения данных в распределенной системе решают двумя способами: интуитивное распределение исходных данных и создание множества дополнительных каналов связи для доставки и изменения составных частей модельного мира вычислительным узлам ТМК; использование специализированных стандартов распределённого моделирования, таких как HLA. Недостаток первого подхода заключается в потенциальной возможности размещения данных, которое может привести к катастрофическому снижению производительности тренажера, а также обязательном привлечении экспертов и специалистов на этапах проектирования, настройки и модернизации системы. К недостаткам второго подхода можно отнести существенную сложность внедрения и использования стандарта НЬА, сложности перевода структуры системы в соответствие специфики разработок тренажеров высокоуровневой архитектуры.

Проектирование, разработка и введение в строй в настоящее время новых образцов подводных лодок, вооружения, средств обнаружения и разработка соответствующих методик проведения подготовки, где одной из основных задач повышения уровня боевой подготовки является интенсификация тренировок по специальности всех категорий личного состава кораблей и частей флота с использованием морских тренажерных комплексов, является приоритетным направлением развития области тренажеростроения. Введение уникальной функциональности на основе математических методов теории принятия решений повышает эффективность и конкурентоспособность программных продуктов на развивающемся рынке данных услуг.

Таким образом, актуальность задачи нахождения и разработки' алгоритмов и методик оптимального распределения объектов модельного мира и введения принципиально новой функциональности в систему подготовки тренировок и функционирования сложных ТМК складывается из следующего:

1. Необходимости проектирования и создания программно-аппаратных тренажерных комплексов, которые требуют поддержания необходимой функциональности размещенных на узлах вычислительной сети моделей.

2. Отсутствия математических постановок и методов, обеспечивающих размещение модельного мира в системе в условиях жесткой привязки моделей к вычислительным узлам тренажера, которые бы позволили минимизировать временные характеристики при получении необходимых входных данных, а также сократить совокупный объем хранения информационных массивов в распределённой информационной системе.

3. Необходимости применения современных подходов проектирования распределенных информационных систем, концепции БОА и методов построения аппаратно-технической платформы.

Диссертационная работа выполнена в рамках: комплексной целевой программы по развитию средств обучения и подготовки Вооруженных Сил Российской Федерации на период до 2020 г., где одним из важных факторов реализации является создание единой системы учебно-тренировочных средств и комплексных тренажеров подготовки; научного направления ЮРГТУ (НПИ) «Интеллектуальные тренажно-обучающие комплексы, тренажеры, системы виртуальной реальности, виртуальные лаборатории - основа инновационных образовательных программ в технических университетах»; госбюджетной теме 7.05 «Разработка теории, методов оптимальной функциональности и программно-технической платформы корпоративных информационных систем» (утверждено решениями ученого совета от 25.04.2001 и 15.05.2003).

Целью диссертационной работы является построение математических моделей оптимизации структуры информационного обеспечения распределенной системы тренажёрно-моделирующих комплексов на этапах проектирования и функционирования за счет оптимизации размещения данных, которая позволит увеличить скорость доступа в рамках функционирования моделей тренажера, а также снизить совокупный объем хранимой информации в системе путем рационального распределения данных модельного мира.

Для достижения этой цели решаются следующие задачи: анализ существующих архитектурных решений и математических моделей оптимизации распределенных систем; формализация и построение математической модели оптимизации размещения модельного мира, учитывающей специфику этапов функционирования ТМК; анализ современных концепций проектирования распределенных информационных систем и применение их при разработке ТМК; разработка моделей размещения данных в информационной системе; построение программного комплекса размещения модельного мира и проведение экспериментального исследования эффективности предложенных алгоритмов и моделей.

Методы исследований и достоверность результатов. В работе использованы методы теории принятия решений, имитационного моделирования, а также теории вероятностей ^ генетических алгоритмов.(ГА). Достоверность результатов подтверждается корректным применением элементов теории принятия решений, планирования экспериментов, сопоставлением полученных экспериментальных результатов с имитационным моделированием, непротиворечивостью предложенных математических моделей и методов поиска решения, а также положительной оценкой внедрения результатов в разрабатываемые ТМК.

Объектом исследования являются современные архитектурные решения ТМК, принципы их построения, концепция центров обработки данных, облачных вычислений и многоуровневых информационных систем.

Предметом исследования являются наборы данных, циркулирующие в системе реального времени, математические модели и численные методы их описывающие, специфика функционирования процессов обучения и подготовки персонала в современных реализациях морских ТМК, а также влияние этих факторов на особенности размещения и использования данных.

Научная новизна. В диссертации получены следующие новые научные и практические результаты: формализованная математическая модель представления распределенного информационного пространства, учитывающая иерархическое представление системы и взаимосвязи между вычислительными узлами, моделями и наборами данных; математические модели оптимизации размещения данных в стандартной схеме информационной системы ТМК, в представлении облачных вычислений и на основе кластеров, которые позволяют учитывая специфику архитектуры построения системы проводить процедуру оценки затрат на поддержку модельного мира и оптимизации характеристик за счет минимизации занимаемого объема памяти и скорости доступа к данным; методы оптимизации на основе применения ГА, позволяющие учитывать особенности функционирования и ограничения систем реального времени; комплекс программ уровня информационного обеспечения распределенной информационной системы на основе 80А и технологии ЖСР.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Постановка задачи оптимизации размещения модельного мира в распределенной системе ТМК, этапы еерешеншп Новизна первого научного результата заключается' в представлении распределенного информационного пространства, учитывающем иерархическое построение системы и взаимосвязи между вычислительными узлами, моделями и наборами данных.

2. Комплекс моделей на основе применения различных стратегий размещения данных, ГА и модифицированных постановок задач. Новизна второго научного результата состоит в совершенствовании методов размещения, которые позволяют учитывая специфику архитектуры построения системы проводить процедуру оценки затрат на поддержку модельного мира и оптимизации за счет минимизации занимаемого объема памяти и скорости доступа к данным.

3. Результаты моделирования и экспериментального исследования эффективности предложенных алгоритмов. Новизна третьего научного результата состоит в анализе эффективности применения ГА, оценках производительности тренажера и результатов моделирования размещения данных.

4. Методика использования разработанных моделей в тренажёрах, концепция применения современных технологий построения распределенных информационных систем на основе сервисно-ориентированное подхода. Новизна четвертого научного результата состоит в адаптации разработанной методики повышения производительности тренажера в составе программных компонент уровня информационного обеспечения распределенного информационного пространства.

Теоретическая ценность работы заключается в построении и исследовании концептуальных моделей размещения объектов данных в информационных системах, конструировании алгоритмов и разработке численных методов с учетом ограничений систем реального времени, создании декомпозиционных схем распределенных информационных систем.

Практическая ценность работы заключается в реализации и использовании разработанных моделей и алгоритмов в виде комплекса программ на этапах проектирования и эксплуатации современных тренажеров, а также для описания, оценки и анализа процессов взаимодействия вычислительных моделей и распределенных данных. Представленные алгоритмы, позволяют оценить и улучшить с использованием оптимизации размещения' элементов модельного мира производительность системы и как следствие ее эффективность в целом за счет учета используемых ограничений.

Реализация результатов работы. Результаты диссертационной работы использованы при разработке и проектировании аппаратно-программных средств комплексирования «Листва-К», используемых в составе базового комплекса учебно-тренировочных средств «Листва» (г. Обнинск), а также комплексного тренажёра «Калина-О» (г. Северодвинск). Использование полученных результатов при проектировании структуры систем позволило сократить затраты на дальнейшее в комплексные тренажеры с распределенным информационным пространством, сократить затраты памяти на хранение модельного мира в среднем на 36 % и получить время доступа к отдельным объектам в пределах 0,3-0,6 мс за счет рационального размещения и использования SOA при построении информационных систем. Задачи оптимизации размещения модельного мира в ТМК, разработанные математические модели и научные результаты работы также внедрены в учебный процесс ЮРГТУ (НПИ).

Апробация работы и публикации. Основные положения диссертации и отдельные ее результаты обсуждались и получили положительные отзывы на: научно-технической конференции студентов и аспирантов ЮРГТУ (НПИ) «Студенческая весна 2007» (г. Новочеркасск); ежегодных научно-технических конференциях ЮРГТУ (НПИ) «Теория, методы проектирования, программно-техническая платформа корпоративных информационных систем» 2007-2009 гг. (г. Новочеркасск);

VII Международной научно-практической конференции «Моделирование. Теория, методы и средства», 2007 г. (г. Новочеркасск);

Всероссийском смотре-конкурсе научно-технического творчества студентов высших учебных заведений «Эврика-2007» (г. Новочеркасск);

VII международной научно-практической конференции «Пилотируемые полеты в космос», 2007 г. (Звездный городок); межвузовской научно-технической конференции «Перспективы развития средств и комплексов связи. Подготовка специалистов связи», 2009 г. (г. Новочеркасск).

Результаты работы опубликованы в журнале «Программные продукты и системы» и «Известия вузов. Северо-Кавказский регион. Технические науки» за 2009-2010 гг., в полном объеме диссертационная работа докладывалась и получила положительные отзывы в «Донском филиале Центра тренажеростроения» (г. Новочеркасск), НИИ «Центрпрограммсистем» (г. Тверь). Получено 2 акта внедрения в комплексные ТМК и акт внедрения научных результатов в учебный процесс ЮРГТУ (НПИ).

Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано 18 научных работ, из них 5 в рекомендованных ВАК изданиях, получено свидетельство о регистрации электронного ресурса.

Структура диссертации. Диссертация содержит 210 страниц основного текста, 88 рисунков, 3 таблицы и состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 143 наименований и трех приложений, объемом 40 страниц.

Заключение диссертации по теме «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», Янюшкин, Вадим Вадимович

4:5. Выводы по главе 4

1. На основе анализа задач решаемых тренажером рассматривается его укрупненная структура, описываются особенности и место аппаратной и программной составляющей при построении общего информационного пространства объединения входных и выходных потоков1 моделей и потребителей информации распределенного ресурса модельного мира в существующих реализациях ТМК и перспективных разработках информационных полигонов, что позволяет акцентировать внимание на построении комплекса программ распределенной системы, которые будут отличаться- от существующих широкими возможностями настройки коммуникационных каналов передачи информации и сервисно-ориентированным подходом.

2. Рассмотрена концепция построения портала центра тренажерного обучения персонала как перспективной разработки, отличающейся преимуществами использования современных центров обработки данных, технологии предоставления и выполнения облачных вычислений, особенностей проектирования многоуровневой структуры портала за счет деления функциональности и распределения нагрузки, что позволит создавать различные по своей сложности

ТМК.без дополнительных затрат на вычислительные мощности.

31 Рассмотрена^ специфика' использования- отдельных элементов; модельного мира в морском тренажере и проблема их физического размещения на отдельных узлах распределенной информационной системы на примере данных детальных картографии для; гидроакустического и радиолокационного комплекса, что обосновывает высокую актуальность проблемы распределения модельного- мира вшриложениш к конкретной, предметной области, и определяет состав ограничений.задачи.

4. Рассмотрена идеология построения программной архитектуры уровня информационного обеспечения ГМК на основе сервисной и клиентской части информационной' системы по технологии WCF, которая отличается от существующих гибкой схемой интеграции-£Ш-приложенищ компонент информационного; доступа* и-моделетТМК,. что позволяет внедрять научные и практические результаты в комплексные тренажеры для повышения их производит тельности.

5. На основе тестов информационной системы построены графики зависимостей, позволяющие оценивать эффективность применения: сервисно-ориентированной: архитектуры для доступа к объектам модельного мира-в общем информационном пространстве. При использовании Gigabit Ethernet за-т грузка сети составила: порядка 1-1,5 %, время удаленного вызова с использованием привязки TCP— 0,6 мс, локального вызова (TCP или Pipe) - 0,3 мс.

6. Приведены примеры оптимизации фрагмента распределенной информационной системы морского тренажера в соответствии с исходными данными задачи, которые отличаются использованием различных алгоритмов и стратегий начального размещения, что позволило значительно объем для хранения данных на 36 %, также рассмотрена концепция трансформации архитектуры системы на основе облака данных и представления взаимосвязей информационных объектов в виде кластера.

193

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Сформулирована- задача оптимизации размещения модельного мира в распределенных информационных системах ТМК на основе анализа архитектурных решений проектирования и стандартов распределенного моделирования, отличающаяся от известных иерархическим представлением структуры тренажера и взаимосвязей между моделями, данными и вычислительными узлами, что-позволяет строить рациональные процедуры и методики проведения, распределённых вычислений и удаленного взаимодействия отдельных элементов ТМК.

2. Предложены современные технологические решения- проектирования информационных сред на основе* ЦОД и» облачных вычислений, которые завершаются концепцией создания универсального портала и перспективных разработок с объединением реальных полигонов »проведения учений и ТМК различного назначения, которые отличаются .от существующих тем, что позволяют объединять-в. единое информационное пространство различные средства и методы, обучения, персонал а для повышения* качества и эффективности процессов подготовки, а также использовать в данной сфере последние технические и методологические разработки.

3. Сформулирован набор новых математических постановок задач оптимизации размещения данных на различных этапах работы системы и разработаны модели размещения данных на основе стандартной схемы, облачных вычислений и информационных кластеров, отличительной особенностью которых является специфика потоков информации в ТМК и взаимодействия между распределенными данными в рамках моделей, что позволяет в процессе размещения учитывать архитектуру системы, потребности моделей и характеристики объектов модельного мира.

4. Получены алгоритмы оптимизации размещения модельного мира на основе комбинирования подходов начальной стратегии распределения и эволюционных методов ГА, это решение отличает высокая эффективность и скорость получения?допустимых вариантовфазмещения<гданных, при задании 400?объек-товгмодельного мира около 43 с, что позволяет при процедуре инициализации.и. загрузки- ТМК получать стратегию распределения данных и? в дальнейшем при/ необходимости оперативно; изменять отдельные фрагменты, йнформационной системы:

5. Получены результаты анализа производительности и; эффективности разработанных алгоритмов; в .стандартной схеме лучшие показатели были получены на основе алгоритма минимизации, временных затрат в пределах 700' итераций основного ГА, позволяющего распределять объекты, на вычислительные узлы в соответствии с их потребностями;для*уменьшения:временищост^ комбинирование с другими методиками позволило улучшить параметры, на. 1020 %. При формировании; кластеров наибольшая эффективность получена с конкурирующими моделями данных, которые основаны наг присоединении к кластеру, где выполняется условие минимальных затрат размещения»: по критег: рию объема для сокращения общего совокупного размера хранения модельного мира в информационной системе.

6. Для сравнения эффективности- предложен* модифицированный; алгоритм задачи о назначениях на основе метода ветвей и границ, отличающийся > от существующего стратегией выбора, конкурирующих множеств на■,каждом уровне ветвления, что позволяет тиражировать необходимые объекты модельногомира на: различных вычислительных узлах для повышения; скорости доступа» к данным:.

7. Разработаны программные компоненты оптимизации распределенной информационной системы ТМК - Genetic Data Distribution in Simulators (GDDiS), которые отличает разработанная методика оптимизации размещения данных модельного мира и сервисно-ориентированный подход в построении системы на основе технологии WCF, данное решение позволяет внедрять в информационные среды распределенных ТМК логику формирования общетренажерного ресурса данных и повышать производительность системы за счет учета введенных ограничений объема и времени. Проведенные экспериментальные исследования эффективности данного решения показали время получения данных сервисами в пределах 0,3-0,6 мс.

8. Результаты диссертационной работы внедрены в аппаратно-программные средства комплексирования «Листва-К», используемых в составе базового комплекса учебно-тренировочных средств «Листва», а также комплексный тренажер «Калина-О», опубликовано 18 печатных работ, в том числе 5 в рекомендованных ВАК изданиях, получено свидетельство о регистрации электронного ресурса.

196

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Янюшкин, Вадим Вадимович, 2010 год

1. Тренажерные комплексы и тренажеры. Технологии-разработки« и опыт эксплуатации / В.Е. Шукшунов и др..,- М.: Машиностроение, 2005. - 354 с.

2. Обзор современных тренажерных технологий Электронный ресурс. -(http://www.traintech.ru/ru/ trainers/index.php). — Загл. с экрана.

3. Распределенные тренажерные системы Электронный ресурс. — (http://cde.tsogu.ru/training systems'). — Загл. с экрана.

4. Филатова, Н.Н. Мультимедиа тренажерные комплексы для технического образования / Н.Н. Филатова, Н.И. Вавилова, О.Л. Ахремчик // Educational Technology & Society. 2003. - № 6. - С. 164-186.

5. Шилов, К.Ю. Направления совершенствования тренажеров для подготовки операторов корабельных технических средств / К.Ю. Шилов // Морская радиоэлектроника. 2005: - № 4. - С. 41-45.

6. Андреев, В.Ю. Архитектура современного тактического тренажерного комплекса / В.Ю. Андреев,' А.Ф. Базлов, А.Б. Шорин // Тренажеростроение: современное состояние, перспективы развития. — Тверь: ЗАО НИИ ЦПС, 2005. -С. 44-48.

7. Дубова, Н. Большая семерка «Открытых систем» / Н. Дубова // Открытые системы. 2008. - № 2. - С. 48-51.

8. Черняк, Л. НРС, пятнадцать лет эволюции / Л. Черняк // Открытые системы. 2009. - № 5. - G. 25-34.

9. Голд, Н. Как разобраться в SOA / Н. Голд, Э. Мохан Э., К. Найт // Открытые системы. 2004. - № б. — С. 32-37.

10. Черняк, Л. Программы плюс сервисы / Л. Черняк // Открытые системы. 2007. - № 12.-С. 34-39.

11. Первый взгляд на Windows Communication Foundation Электронный ресурс. №ttp://www.gotdötnet.ru/LeamDotNet/DotNet30/445109;aspx^. - Загл-. с экрана.

12. Алтунин, В.К. Информационно-функциональное пространство проектирования тренажерных и; обучающих систем / В.К. Алтунин // Тренажеростроение: современное состояние, перспективы развития: — Тверь: ЗАО НИИ ЦПС, 2005.-С. 20-23.

13. Dorion, É. On thePerformance of Military Distributed Information Systemsr

14. E. Dorion. — Département de génie électrique, 2003. -77 с.

15. Облачные вычисления Электронный ресурс.; — (http://еп. wikipedia.org/ w/index.php?title=Cloud computing). — Загл. с экрана.

16. Концепция Cloud Computing для ЦОД Электронный ресурс. — (http://www.bytemag.ru/articles/detail.php?ID=l2174). — Загл. с экрана.

17. Шепелев, В: Cloud Computing: к исследованию белогривых лошадок Электронный ресурс. / В. Шепелев // Компьютерра, 24 апреля 2008. -(http://www.computerra.ru/print/magazine/ 355459). — Загл. с экрана.

18. Володько, А. Remoting.NET удаленное взаимодействие объектов есть Электронный ресурс.: / А. Володько;, — (http://www.bvtemag.ru/?ID=601493). — Загл. с экрана.

19. Введение: в; среду .NET Remoting. — Интернет-Университет Информа- . ционных Технологий Электронный"ресурс. ("http://www.INTUIT.ru>. - Загл. с экрана.

20. Converging Software Architectures With Next Generation Distributed Technologies, National Defense Industrial Association: 7th Annual Systems Engineering Conference, October 25-28 / S. Holben и др. 20041 - 65 с.

21. Parallel and Distributed Simulation Systems Электронный ресурс. -(http://www.cc.gatech.edu/classes/AY2006/cs4230 fall). — Загл. с экрана. .

22. Снейдер, И. Эффективное программирование TCP/IP. Библиотека программиста/ И. Снейдер. — СПб.: Питер, 2002. — 320 с. ;

23. Околышшников, В.В. Представление времени в имитационном моделировании / В.В.Окольнишников // Вычислительные технологии. 2005. - № 5. -С. 57-80. .

24. High Level Architecture Run-Time Infrastructure Programmer's Guide, 1.3 Version. September 1998. — Department of Defense. — 126 c.

25. Joint Technical Architecture Volume 1$ 6.0 Version. October 2003. Department of Defense. -218 c.

26. Олифер, В.Г. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы: учебник для вузов. 4-е изд. / В.Г. Олифер, Н.А. Олифер. СПб.: Питер, 2010. -944 с.

27. Опыт проектирования распределенных тренажерных систем с использованием технологии HLA и среды Lab VIEW N1 Электронный ресурс. — (http://cde.tsogu.ru/publ6). — Загл. с экрана.

28. Katherine, L. Data distribution management in the HLA / L. Katherine, S. Steinman // Multidimensional Regions and Physically Correct Filtering. 2003«. — № 2.-C. 121-129.

29. Basseda, R. Fragment Allocation- in Distributed Database Systems / R. Basseda // ACM Transactions on Database Systems. 2002. - № 3. - C. 263-304.

30. Mikel, D. Data Distribution Management Specifications 1.3 And 1516 / D. Mikel, Ph.D. Petty // Virginia Modeling, Analysis & Simulation Center Old Dominion University. 2005. - 84 c.

31. Tacic, I. Synchronized data distribution management in distributed simulators / I. Tacic, R. Fujimoto // Proceedings of the Twelfth Workshop on Parallel and Distributed Simulation, 26-29 May, Alberta; Canada. 1998. - C. 108-115.

32. Джонс, Э. Программирование в сетях Microsoft Windows / Э. Джонс, Д.i

33. Оланд. СПб.: Питер, 2002. - 608 с.

34. Бородакий, В.Ю. Анализ средств имитационного моделирования распределенных информационных систем / В.Ю. Бородакий, Г.Е. Окороченко // Научная сессия МИФИ-2007. М: МИФИ, 2007. - С. 129-130.

35. Григорьев, Р.Н. Построение распределенных обучающих систем на основе подходов HLA / Р.Н. Григорьев, П.Б. Панфилов // Сборник научных трудов МГИЭМ. М: МГИЭМ, 2004. - С. 23-25.

36. Прохоров, А.А. Организация информационного обмена в сложных распределенных системах / А.А. Прохоров, А.Н. Нефедов // Программные продукты и системы.-2009.-№ 1.-С. 106-109.

37. Окольнишников, В.В. Разработка средств распределенного имитационного моделирования для многопроцессорных вычислительных систем: автореф. дис. доктора техн. наук: 05.13.18 / Окольнишников Виктор Васильевич. Новосибирск, 2006. - 28 с.

38. Кухарев, В.Н: Модели» и алгоритмы проектирования схем репликации баз данных в условиях оптимизации.времени обработки» запросов: автореф. дис. канд. техн. наук: 05.13.18 / Кухарев ВадимНиколаевич: — Новочеркасск, 2006. — 22 с.

39. Вишневский, К.П. Вероятностный полиноминальный алгоритм для решения NP-полных задач- / К.П. Вишневский, В.И. Чижиков // Трудьг ФОРА. -2007.-№ 12.-С. 30-37.

40. Комарцова, Л.Г. Повышение качества^ алгоритмов обучения нейронных сетей на основе комбинирования информационных технологий / Л.Р. Комарцова // Нейронные сети. 2007. - № 1. - С. 182-187.

41. Баранова, С.С. Динамическая оптимизация распределения данных по узлам вычислительной сети Электронный ресурс. / С.С. Баранова. — (http://masters.donntu.edu.ua/2007/kita/baranova). — Загл. с экрана.

42. Стрюков, С.А. Разработка моделей и программных средств.для построения компьютерных информационных систем с распределенной архитектурой Электронный ресурс. / С.А. Стрюков. (http://www.masters.donntu.edu.ua/ 2004/kita/stryukov/diss). - Загл. с экрана.

43. Подлесная, Я.И. Динамическая оптимизация распределения данных по узлам сети Электронный ресурс. / Я.И. Подлесная. (http://www.masters. donntu.edu.ua/2006/kita/podlesnaya). — Загл. с экрана.

44. Телятникова, А.О. Моделирование динамических процессов в распределенных базах данных компьютерных информационных систем Электронный ресурс. / А.О. Телятникова. (http://www.uran.donetsk.ua/~masters/2001 /kita/ telyatnikov/work.htmD. — Загл. с экрана.

45. Жижимов, О.Л. Доступ к базам данных ISIS из Internet и построение распределенной информационной системы / О.Л. Жижимов, H.A. Мазов, A.C.

46. Фролов // Вычислительные технологии. — 1997. — № 3. — С. 45-50:

47. Лопатин, A.C. Метод отжига.в задачах оптимизации,/ A.C. Лопатин // Стохастическая оптимизация в информатике: межвуз. сборник. СПб:: СПбГУ,2005.-С. 133-149:

48. Буаллег, А. Оптимизация распределения данных по узлам компьютерной сети Электронный ресурс. / А. Буаллег. (http://masters.donntu.edu.ua/ 2007/kita/bouallegue/diss). - Загл. с экрана.

49. Бабич, A.B. Модель представления знаний и технологии доступа к распределенным ресурсам в автоматизированном образовательном'комплексе: ав-тореф. дис. канд. техн. наук: 05.13.18 / Бабич Андрей Владимирович. — Тюмень,2006.-21 с.

50. Крестьянинов, В.Б. Оптимизация структуры процессов распределенных систем обработки информации: автореф. дис. канд. техн. наук: 05.13.01 / Крестьянинов Василий Борисович. — Тверь, 2006. — 17 с.

51. Теоретические основы проектирования оптимальных структур распределенных баз данных / В.В. Кульба и др. М.: СИНТЕГ, 1999. - 660 с.

52. Афонов, И.В. Исследование свойств распределённых систем храненияданных Электронный ресурс. / И.В. Афонов. (http://rnasters.donntu.edu.ua/ 2007/fvti/afonov/diss/index.htm). - Загл. с экрана.

53. Шегаль, Е.И. Исследование свойств распределенных систем обработки данных Электронный- ресурс.* / Е.И. Шегаль. (http://masters.donntu.edu.ua/ 2007/fvti/shegal/diss/index.htm). - Загл. с экрана.

54. Черноморов,- Е.А. Теория принятия решений: Учебное пособие / Г.А. Черноморов. — Новочеркасск: ЮРГТУ, 2005. 448 с.

55. Таненбаум, Э. Распределенные системы. Принципы и парадигмы« / Э. Таненбаум, М. Стеен. СПб.: Питер, 2003. - 877 с.

56. Современные технологии построения распределенных программных систем / А.П. Афанасьев и др. 2001. - 53 с.

57. Самохин, A.M. Модель, тиражирования данных в распределенной информационной системе / A.M. Самохин; М:А. Соколов, В.И. Чучкин // Научная сессия МИФИ-2005. М: КОНТУР Софт, 2005. - С. 92-94.

58. Барон, Г. Технология тиражирования данных в,распределенных системах / Г. Барон, Г. Ладыженский*// Открытые системы. 1994. - № 2. - С. 17-22.

59. Ahmad, I. Evolutionary Algorithms for Allocating Data in Distributed Database Systems Distributed and Parallel* Databases / I. Ahmad, Y. Kwok, S. So // Kluwer Academic Publishers 11, 2002. C. 5-32.

60. Модели оптимального размещения таблиц РБД в узлах сети с произвольной топологией Электронный ресурс. (http://ami.nstu.ru/-vms/lecture/ lecturel 1/Opt replace2.htm). - Загл. с экрана.

61. Awerbuch, В. Competitive Distributed File Allocation / В. Awerbuch, Y. Bartal, F. Fiat // Proceedings of the ACM Symposium on Theory of Computing. -1993.-C. 164-173.

62. Коханенко, И.К. Правила распределения моделей по узлам вычислительной сети / И.К. Коханенко // Информационные технологии. 2008. — № 2. -С.36-41.

63. Крестьянинов, В.Б. Оптимальное размещение модулей при проектиро вании распределенных тренажерных комплексов /В.Б. Крестьянинов // Программные продукты.и системы. 2006. - № 3. - С. 43-44.

64. Мочалов, В.П. Разработка распределенных систем управления телекоммуникационными сетями и услугами: автореф. дис. доктора, техн. наук: 05.13.01 / Мочалов Валерий Петрович. Ставрополь, 2006. — 32 с.

65. Лазырин, М.Б. Исследование и разработка методов планирования поведения интеллектуальных агентов в обучающих системах: автореф. дис. канд. техн. наук: 05.13.01 / Лазырин Максим Борисович. — Тверь, 2006. — 20 с.

66. Лазырин, М;Б. Использование технологии многоагентных систем при разработке тактических тренажеров / М.Б. Лазырин // Тренажеростроение: сог временное состояние, перспективы,развития. Тверь: ЗАО НИИ ЦПС, 2005. -С. 38-42.

67. Ландэ, Д.В. Фракталы и кластеры в информационном пространстве / Д.В. Ландэ // Корпоративные системы. 2005. — № 6. - С. 35-39.

68. Ландэ, Д.В. Фрактальные свойства тематических информационных потоков из Интернет / Д.В. Ландэ // Регистрация, сбор и обработка данных. 2006. - № 2. — С. 93-99.

69. Емельянов, В.В. Теория и практика эволюционного' моделирования / В.В. Емельянов, В.М. Курейчик, В.В. Курейчик. М.: Физматлит, 2003. - 432 с.

70. Янюшкин, В.В. Фракталы как основа инновационных технологий в современных средствах моделирования и прикладных приложениях информационных систем / В.В. Янюшкин, В.В. Янюшкин. Новочеркасск: НГМА, 2008. -114 с.

71. Батищев, А.И., Оптимизация многоэкстремальных функций с помощью генетических алгоритмов / А.И.4 Батищев, С.А. Исаев-// Межвузовский сборник научн. трудов. Воронеж: ВГТУ, 1997. - С. 4-17.

72. Шестаков, С.А. Модели и алгоритмы оптимизации структур локальных вычислительных сетей информационных систем: автореф. дис. канд. техн. наук: 05.13.18 / Шестаков Сергей Александрович. Новочеркасск, 2002. - 20 с.

73. Жуков, В.Г. Моделирование сложных систем коэволюционным алгоритмом генетического программирования: автореф.' дис. канд. техн. наук: 05.13.01 / Жуков Вадим Геннадьевич. Красноярск, 2006. - 20 с.

74. Макаров, C.B. Решение задачи распределения взаимосвязанных заданий в многопроцессорной системе с помощью генетического алгоритма /C.B. Макаров // мат. науч.-техн. конф. Нижний Новгород: Теком, 2003. - С. 14-21 .

75. Пятаев, О.В. Использование методов эволюционного моделирования для поиска квазиоптимальных структур сетей кампусов / О.В. Пятаев // Электронный журнал «Исследовано в России». 2001. - №4. - С. 960-970.

76. Янюшкин, В.В. Проблема размещения фрагментов данных в распределенной информационной системе / В.В. Янюшкин // Студенческая весна 2007: сборник науч. раб: студ. и асп. ЮРГТУ(НПИ). Новочеркасск: ЮРГТУ(НПИ),2007.-С. 80-81.

77. Янюшкин, В.В. Оптимизация размещения данных модельного мира в распределенной информационной, системе тренажерно-моделирующего комплекса / В.В. Янюшкин // Изв. вузов. Северо-Кавказский регион. Техн. науки. —2008.-№4.-С. 25-28.

78. Янюшкин, В.В. Распределенное информационное пространство и портал современного тренажера /В.В. Янюшкин // Программные продукты и системы. 2009. -№3. - С. 67-71.

79. Гаммер, М. Д. Разработка системы автоматизированного проектирования компьютерных имитационных тренажеров: автореф. дис. канд. техн. наук: 05.13.12 / Гаммер Максим Дмитриевич. — Тюмень, 2007. 20 с.

80. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности / Г.К. Вороновский и др. — Харьков: Основа, 1997. — 112 с.

81. Минкин, Ю.И. Самоорганизующийся генетический алгоритм / Ю.И. Минкин, А.И. Петров // Изв. акад. наук. Теория и системы управления. 2001. — № 3. — С. 66-74.

82. Holland, J.H. Adaptation in Natural and Artificial Systems / J.H. Holland — Ann Arbor: University of Michigan Press. — 1980. 197 c.

83. Докинз, P. Эгоистичный ген / Р.Докинз. M.: Мир, 1993. - 316 с.

84. Rudolph, G. Convergence Analysis of Canonical Genetic Algorithms / G. Rudolph // IEEE Trans, on Neural Networks, special issue on Evolutionary Computation, vol. 5. 1994. -№ 1. - C. 96-101.

85. Тренажеры и технические средства обучения. Том XVIII. Энциклопедия XXI век. Оружие и технологии России / под общей ред. А. Сердюкова. М.: Оружие и технологии, 2009. - 624 с.

86. Ильин, В.А. Моделирование боевых действий сил флота / В.А. Ильин // Программные продукты-и системы. 2006. - № 1. — С. 43144.

87. Шилов, К.Ю. Интеллектуальные функции корабельных тренажеров и пути их реализации / К.Ю. Шилов // Программные продукты и> системы. 2006. -№4.-С. 13-15.

88. Лукашов, С.В: Способ формирования СПО в оперативно-тактическом тренажерном комплексе /C.B. Лукашов // Тренажеростроение: современное со: стояние, перспективы развития. — Тверь: ЗАО НИИ ЦПС, 2005. — С. 26-28.

89. Шорин, А.Б. Варианта взаимодействия рабочих мест тактического тренажера / А.Б. Шорин, И.В. Новиков // Программные продукты и систем. 2009. -№ 1.-С. 111-113.

90. Новоселов, С.Е. Организация обмена данными на основе распределенной базы данных реального времени / С.Е. Новоселов // Системы управления и обработки информации: научн.-техн. сборник ФНПЦ НПО «Аврора». СПб.: ФНПЦ «НПО «АВРОРА», 2002. - С. 131-137.

91. Шорин, А.Б. ВМК современного тактического тренажера / А.Б. Шорин, В.Ю. Андреев // Тренажеростроение: современное состояние, перспективы развития. Тверь: ЗАО НИИ ЦПС, 2005. - С. 42-44.

92. Кобзев, В.В. Методы создания технических средств обучения корабельных операторов / В.В. Кобзев, К.Ю. Шилов. СПб.: Наука, 2005. - 156 с.

93. Шилов, К.Ю. Интеллектуальные тренажеры операторов корабельныхтехнических средств / К.Ю. Шилов, В.В. Кобзев // Судостроение. 2006. - № 5.-С. 52-56.

94. Бобрович, В.Ю. Учебно-методическое обеспечение понятийных тренажеров / В.Ю'. Бобрович // Системы управления и обработки информации: научн.-техн. сб. ФНПЦ НПО «АВРОРА». СПб.: ФНПЦ «НПО «АВРОРА», 2004.-С. 171-175.

95. Шилов, К.Ю. Анализ опыта и пути совершенствования проектирования корабельных тренажеров / К.Ю. Шилов

96. Барков, В.А. Тренажеры для подготовки экипажей НК: современное состояние и перспективы развития / В.А*. Барков // Тренажеростроение: современное состояние, перспективы, развития. Тверь: ЗАО НИИ ЦПС, 2005. — С. 33-38.

97. Войтецкий, В.В. Основные принципы совершенствования систем управления техническими средствами кораблей и судов / В.В. Войтецкий // Тег зисы доклада III междунар. конф. по судостроению "18С'2002", 8-10 октября-2002.

98. Бурнавцев, А. Заоблачный компьютинг / А. Бурнавцев // НАКО'п'ЗОРТ. 2009. - № 12. - С. 20-21.

99. Технологии построения ЦОД Электронный ресурс. -(http://www.rvip.ru). — Загл. с экрана.

100. Эберхардт, Р. Новая динамика в ЦОД Электронный ресурс. / Р. Эберхардт, Э. Эшрич, М. Котро. (http://www.osp.m/lan/list/2008/07.htm0. — Загл. с экрана.

101. Покровский, О.Ю. Анализ архитектур распределенных систем / О.Ю. Покровский // Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы. 2004. - № 1. - С.60-67.

102. Янюшкин, В.В. Кластеры распределенной системы тренажерно-модели-рующего комплекса в задаче агрегации фракталов / В.В. Янюшкин // Программные продукты и'системы. 2010. - №4. - С. 46-54.

103. Янюшкин, В.В. Модели и алгоритмы оптимизации размещения данных в распределенной информационной системе /В.В. Янюшкин // Изв. вузов. СевероКавказский регион. Техн. науки. 2010. - № 2. — С. 10-16.

104. Янюшкин, В.В. Кластеры распределенной системы тренажерно-моделирующего комплекса в задаче агрегации фракталов Электронный ресурс. /В.В. Янюшкин. (http://www.swsvs.ru/index.php?page=article&id=:2426). - Загл. с экрана.

105. Янюшкин, В.В. Распределенное информационное пространство и портал современного тренажера Электронный ресурс. / В.В. Янюшкин. — (http://www.swsys.ru/index.php?page=article&id=2321). Загл. с экрана.

106. Волков, Д. Конкретная форма SOA / Д. Волков // Открытые системы. -2004.-№6. -С. 26-31.

107. Барон, Г. Технология тиражирования данных в распределенных системах / Г. Барон, Г. Ладыженский // Открытые системы. — 1994. — № 2. — С. 17-22.

108. Резник, С. Основы Windows Communication Foundation для .NET Framework 3.5 / С. Резник, Р. Крейн, К. Боуэн. М.: ДМК Пресс, 2008. - 480 с.

109. Shodjai, P. The Windows Communication Foundation Электронный peсурс. / P.' Shodjai. PowerPoint Pres., 2007. - Загл. с экрана.

110. Смит, Дж. Основы Windows Communication Foundation / Дж. Смит. -M.: Русская Редакция, 2008. 384 с.

111. Vasters, С. Введение в создание сервисов Windows Communication Foundation Электронный ресурс. / С. Vasters // Технология, Клиент-Сервер. -2006. № 2. - (http://www.optim.su/cs/ 2006/2/MCF/MCF.asp). - Загл. с экрана:

112. Лёве, Дж. Создание служб Windows Communication Foundation / Дж. Левё. СПб.: Питер, 2008. - 592 с.

113. Обработка ошибок в Windows Communication-Foundation Электронный ресурс., -(http ://www.gotdotnet.ru/LearnDotNet/DotNet30/533749.aspx). Загл. с экрана.

114. Размещение и использование служб Windows Communication Foundation- Электронный ресурс. — (http://www.microsoft.com/Rus/Msdn/publish/ articles/vistawcf.mspx), — Загл. с экрана.

115. Эффективные методики управления экземплярами в WCF-приложениях Электронный ресурс. — (http://www.microsoft.сот/rus/msdn/ magazine/2006/06/lowy ins.mspx). — Загл. с экрана.

116. A Performance Comparison of Windows Communication Foundation (WCF) with Existing Distributed Communication Technologies Электронный pe-сурс. (http://msdn.microsoft.com/en-us/library/bb310550.aspx). - Загл. с экрана.