Математическое моделирование диспетчеров задач в многопроцессорных вычислительных системах на основе стохастических сетей массового обслуживания тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат наук Мартышкин, Алексей Иванович

• Мартышкин, Алексей Иванович
• кандидат наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат наук Мартышкин, Алексей Иванович

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

1 ОБЗОР СОВРЕМЕННЫХ МЕТОДОВ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССОВ ДИСПЕТЧЕРИЗАЦИИ

В МНОГОПРОЦЕССОРНЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМАХ НА ОСНОВЕ СЕТЕЙ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ

1.1 Методы планирования и диспетчеризации процессов

в операционных системах

1.2 Общее назначение и функции механизмов диспетчеризации

потоков задач и методы их математического моделирования

1.3 Анализ методов диспетчеризации задач современных операционных систем

1.4 Анализ существующих средств компьютерного моделирования

систем массового обслуживания, представленных в аналитической форме

1.5 Анализ существующих методов моделирования систем

массового обслуживания

1.6 Сети массового обслуживания

1.7 Стохастические сети массового обслуживания как метод для анализа и оценки вероятностно-временных характеристик диспетчеров задач в многопроцессорных вычислительных системах

1.8 Выводы по разделу 1

2 МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИСПЕТЧЕРОВ ЗАДАЧ МНОГОПРОЦЕССОРНЫХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ РАЗОМКНУТЫХ СЕТЕЙ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ

С ПРИМЕНЕНИЕМ АНАЛИТИЧЕСКИХ И ЧИСЛЕННЫХ МЕТОДОВ

2.1 Математическое моделирование диспетчеров задач

со стратегией разделения во времени

2.1.1 Многопроцессорная вычислительная система с единственным диспетчером задач, общей очередью требований на обслуживание с ограничением числа мест, бесприоритетным методом диспетчеризации

2.1.2 Многопроцессорная вычислительная система с общим диспетчером задач и приоритетными дисциплинами обслуживания

2.2 Математическое моделирование диспетчеров задач со стратегией разделения в пространстве

2.2.1 Диспетчеры задач в многопроцессорных вычислительных системах основанных на системах массового обслуживания типа М/М/1,

с однородным входящим потоком задач, бесприоритетным методом диспетчеризации и очередью с ограничением числа мест

2.2.2 Диспетчеры задач в многопроцессорных вычислительных системах основанных на системах массового обслуживания типа МЮ/1,

с неоднородным потоком задач на обслуживание

2.3 Совершенствование численного метода оценки производительности многопроцессорной вычислительной системы с общим диспетчером задач, приоритетным входящим потоком задач и приостановкой их в случае, когда заняты все процессорные узлы

2.4 Выводы по разделу

3 КОМПЛЕКС ПРОГРАММ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ДИСПЕТЧЕРОВ ЗАДАЧ В МНОГОПРОЦЕССОРНЫХ СИСТЕМАХ НА ОСНОВЕ РАЗОМКНУТЫХ СЕТЕЙ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ

3.1 Программа для расчета вероятностно-временных характеристик стохастических сетей массового обслуживания

3.1.1 Разработка структуры данных

3.1.2 Разработка алгоритмов решения задачи

3.1.3 Описание программы

3.2 Программа для измерения временных параметров некоторых функций операционных систем

3.2.1 Постановка задачи

3.2.2 Архитектура программы

3.2.3 Разработка программы

3.3 Выводы по разделу

4 ПРОВЕДЕНИЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ ЭКСПЕРИМЕНТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ РАЗРАБОТАННОГО КОМПЛЕКСА ПРОГРАММ И ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

4.1 Расчет характеристик многопроцессорной вычислительной системы

с общим диспетчером задач и бесприоритетным методом обслуживания

4.2 Расчет характеристик многопроцессорной вычислительной системы с общим диспетчером задач с приоритетными

дисциплинами обслуживания

4.3 Расчет характеристик диспетчеров задач с разделением в пространстве с бесприоритетным методом обслуживания и очередью с ограничением

числа мест

4.4 Расчет характеристик диспетчеров задач с разделением в пространстве

с неоднородным входящим потоком задач

4.5 Численное моделирование диспетчеров задач со стратегией разделения

по пространству, неоднородным потоком и относительными приоритетами

4.6 Выводы по разделу 4 134 ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ 136 СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ 138 СПИСОК ТЕРМИНОВ 139 ЛИТЕРАТУРА 144 ПРИЛОЖЕНИЕ А. Акты внедрения результатов диссертации

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Математическое моделирование диспетчеров задач в многопроцессорных вычислительных системах на основе стохастических сетей массового обслуживания»

ВВЕДЕНИЕ

Для обеспечения работы современных вычислительных систем в режиме реального времени все более широкое применение находят многопроцессорные и многоядерные архитектуры, создание которых сопряжено с решением задач управления процессами и ресурсами путем диспетчеризации. Эффективность выполнения функций диспетчеров задач определяется скоростью переключения процессов. Планировщик и диспетчер в многопроцессорной системе вызываются приложениями гораздо чаще, чем в однопроцессорной системе, поэтому доступ к этим программным ресурсам порождает конфликтные ситуации. Особенно это проявляется в многоядерных системах на кристалле, имеющих потенциально высокую производительность. Традиционная программная реализация диспетчеров задач часто не обеспечивает требуемой производительности системы. Поэтому при проектировании ядра операционной системы необходимо производить выбор наиболее эффективных технических средств его реализации.

Задача диспетчеризации процессов в многопроцессорной системе является двумерной. Одновременно с функцией назначения задачи выполняется функция выделения целевого процессора, что приводит к дополнительным издержкам времени. Кроме того, в диспетчере задач с разделением во времени возникает процесс перезагрузки кэш-памяти, связанный с переключением задач, когда прерванная задача с высокой вероятностью может быть направлена для продолжения обслуживания в другой процессорный узел. Названное явление увеличивает частоту кэш-промахов и неизбежно приводит к снижению производительности многопроцессорной системы. Другое требующее разрешения противоречие в диспетчерах задач с разделением в пространстве связано с невозможностью автоматического поддержания баланса нагрузки процессорных узлов. Решение задачи лежит в плоскости принудительного обеспечения баланса средствами планировщика/диспетчера, что приводит к дополнительным временным затратам на работу соответствующей программы балансирования. Перечисленные факторы неизбежно приводят к росту

5

сложности программной реализации ядра операционных систем, снижению надежности и безопасности, снижению общей производительности многопроцессорной системы.

При доступе к критическим ресурсам операционной системы, планировании и диспетчеризации задач к этим ресурсам возникают очереди ожидающих обслуживания процессов. Поэтому для аналитического описания многопроцессорной системы обычно привлекается теория массового обслуживания. При этом математическая модель многопроцессорной системы представляется в виде стохастической сети массового обслуживания, где узлами являются модели ресурсов, а заявками - запросы на выполнение пользовательских программ.

Первые работы по анализу систем массового обслуживания были опубликованы в конце 1950-х - начале 1960-х годов, но лишь с 1972 года начинается активное использование сетей массового обслуживания в качестве адекватных математических моделей вычислительных систем. Особый вклад в развитие методов анализа и применения систем массового обслуживания для математического моделирования различных вычислительных систем и их составляющих внесли Л. Клейнрок, X. Taxa, П.П. Бочаров, В.М. Вишневский, В.А. Жожикашвили, Б.В. Гнеденко, И.Н. Коваленко, CA. Майоров, Т.И. Алиев, A.A. Самарский, Е.С. Вентцель, Л.Б. Богуславский, P.A. Бикташев и другие. Однако ряд вопросов, связанных с математическим моделированием диспетчеров задач в многопроцессорных системах, не нашел должного отражения.

Многие задачи проектирования многопроцессорных вычислительных систем связаны с распределением и диспетчеризацией ресурсов среди конкурирующих требований, причем моменты появления этих требований носят случайный характер. Эффективным путем решения этих задач является математическое моделирование многопроцессорных систем, включающих диспетчеры задач, что позволит сократить сроки проектирования диспетчеров

для специализированных многопроцессорных систем и снизить себестои-

6

мость проекта. Вышесказанное обусловливает актуальность темы исследования.

Объект исследования - диспетчеры задач в многопроцессорных вычислительных системах.

Предмет исследования - математическое моделирование диспетчеров вычислительных процессов с использованием разомкнутых сетей массового обслуживания, основанных на приоритетных системах массового обслуживания и системах с ограничением длины очереди.

Цель настоящей работы - совершенствование методов математического моделирования диспетчеров задач в многопроцессорных системах на основе разомкнутых сетей массового обслуживания.

Для достижения поставленной цели в диссертационной работе решаются следующие задачи:

1) разработка методов математического моделирования диспетчеров задач с разделением во времени и разделением в пространстве, основанных на приоритетных системах массового обслуживания и системах с ограничением длины очереди, с использованием разомкнутых сетей массового обслуживания;

2) разработка и обоснование численного метода оценки производительности многопроцессорной вычислительной системы с общим диспетчером задач, учитывающего приоритетный входящий поток задач на обработку и приостановку их в случае одновременной занятости всех процессорных узлов;

3) создание комплекса проблемно-ориентированных программ, формирующего исходные данные для моделирования и производящего расчет характеристик диспетчеров задач в многопроцессорных вычислительных системах на основе разомкнутых сетей массового обслуживания;

4) проведение вычислительного эксперимента для расчета вероятностно-временных характеристик подсистемы «диспетчер задач - процессорный

узел» с применением разработанных математических методов и комплекса

7

программ, а также проверка адекватности разработанных методов с использованием имитационного моделирования.

Методы исследований. Для решения поставленных задач в диссертационной работе использованы методы теории аналитического, численного и имитационного моделирования, теории систем и сетей массового обслуживания, теории вероятностей и математической статистики.

Научная новизна работы состоит в следующем:

1) разработан метод математического моделирования диспетчеров задач с разделением во времени в составе многопроцессорных систем, в отличие от существующих учитывающий задержки, связанные с конфликтами за доступ к очереди задач, переключением контекстов, перезагрузкой кэшпамяти процессорных узлов, а также ограничение числа мест в очередях обслуживающих устройств;

2) разработан метод математического моделирования диспетчеров задач с разделением в пространстве в составе многопроцессорных систем, в отличие от существующих учитывающий задержки, связанные с балансировкой загрузки процессорных узлов и приоритетность входящего потока задач;

3) обоснован численный метод оценки производительности многопроцессорной системы с общим диспетчером задач, учитывающий приоритетный входящий поток задач на обработку и приостановку их в случае одновременной занятости всех процессорных узлов;

4) создан комплекс проблемно-ориентированных программ для разработанных методов моделирования диспетчеров задач в составе многопроцессорных вычислительных систем на основе разомкнутых сетей массового обслуживания, обеспечивающий проведение вычислительных экспериментов по расчету вероятностно-временных характеристик подсистемы «диспетчер задач - процессорный узел».

Практическая значимость работы.

Разработанные методы позволяют повысить адекватность моделирования и сократить сроки проектирования многопроцессорной системы. Приме-

8

нение предложенных вычислительных процедур и алгоритмов программного комплекса обеспечивает оценку вероятностно-временных характеристик диспетчера задач на этапе эскизного проектирования, без проведения дорогостоящих физических экспериментов.

Реализация и внедрение результатов работы. Теоретические и практические результаты диссертационной работы использованы при выполнении НИР по проекту № 12-07-31150 «Разработка и исследование методов аппаратной поддержки алгоритмов управления взаимодействующими процессами в высокопроизводительных вычислительных системах», финансируемому Российским фондом фундаментальных исследований. Основные результаты исследований внедрены в ЗАО «НИИФИ и ВТ», г. Пенза, при разработке стендовой аппаратуры тестирования блоков информационно-управляющих систем в части диспетчеризации информационных потоков. Методы моделирования диспетчеров задач многопроцессорных систем использованы в учебном процессе кафедры «Вычислительные машины и системы» Пензенского государственного технологического университета при реализации основной образовательной программы по дисциплинам «Высокопроизводительные вычислительные системы» и «Моделирование» для студентов направления подготовки 230100.62 - «Информатика и вычислительная техника» и специальности 230101 - «Вычислительные машины, комплексы, системы и сети».

Достоверность результатов работы подтверждается имитационным моделированием, использованием апробированных методов математического моделирования, малой вычислительной погрешностью применяемого численного метода, апробацией на всероссийских и международных научных конференциях.

На защиту выносятся.

1. Методы математического моделирования диспетчеров задач с разделением во времени и разделением в пространстве в составе многопроцессорных систем, учитывающие потери времени, связанные с конфликтами, огра-

9

ниченностью ресурсов, балансировкой загрузки процессорных узлов и приоритетностью очередей.

2. Усовершенствованный численный метод и вычислительный алгоритм оценки производительности многопроцессорной системы с диспетчером задач со стратегией разделения времени, учитывающие приоритетность входящего потока задач.

3. Комплекс проблемно-ориентированных программ для расчета характеристик диспетчеров задач в многопроцессорных вычислительных системах на основе разомкнутых сетей массового обслуживания.

4. Результаты комплексных исследований вероятностно-временных характеристик диспетчеров задач с применением разработанных математических методов и комплекса программ.

Апробация работы. Основные положения диссертационного исследования докладывались и обсуждались на следующих международных и всероссийских научных конференциях: X Международной научно-технической конференции «Новые информационные технологии и системы» (Пенза, 2012 г.), XI Всероссийской научно-технической конференции «Современные методы и средства обработки пространственно-временных сигналов» (Пенза, 2013 г.), XI Международной научно-технической конференции «Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации - Распознавание - 2013» (Курск, 2013 г.), XXVI Международной научно-практической конференции «Технические науки - от теории к практике» (Новосибирск, 2013 г.), II Международной научно-практической конференции «Техника и технологии: роль в развитии современного общества» (Краснодар, 2013 г.).

По материалам диссертации имеется 17 публикаций, в том числе пять статей в журналах, рекомендованных ВАК и 2 свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ.

Автор считает необходимым выразить искреннюю благодарность кандидату технических наук Бикташеву Равилю Айнуловичу, доктору техниче-

10

ских наук Сальникову Игорю Ивановичу, доктору технических наук Чулкову Валерию Александровичу, коллективу кафедры «Вычислительные машины и системы» ФГБОУ ВПО «Пензенский государственный технологический университет» за внимание и помощь при подготовке диссертационной работы.

1 ОБЗОР СОВРЕМЕННЫХ МЕТОДОВ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССОВ ДИСПЕТЧЕРИЗАЦИИ В МНОГОПРОЦЕССОРНЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМАХ НА ОСНОВЕ СЕТЕЙ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ

1.1 Методы планирования и диспетчеризации процессов в операционных системах

В общем случае планирование состоит из двух шагов, выполняющихся друг за другом:

1) собственно планирование, т.е. составление расписания запуска задач;

2) диспетчеризация - выбор задачи из списка и назначение ей ПУ.

Существует два основных подхода [39, 127, 128] к планированию и диспетчеризации в многопроцессорных системах:

1) Разделение во времени. Планировщик содержит одну общую для всей системы очередь задач. Освободившийся процессорный узел (ПУ), выбирает следующую задачу из очереди. Балансировка нагрузки хорошая, производится автоматически, т.к. очередная задача назначается любому ПУ (ПУ включает в себя несколько центральных процессоров (ЦП) с кэш-памятью). Масштабируемость слабая из-за наличия следующих факторов:

а) конкуренции множества свободных процессорных узлов за доступ к единственной очереди задач (таблицу процессов), что вызывает задержки выполнения переключения контекста (ПК) и, следовательно, простой процессоров;

б) конкуренции блокированных процессов, ожидающих выполнения операции ввода-вывода или осуществления процедуры синхронизации, что также вызывает задержки выполнения переключения контекста;

в) высокой вероятности перезагрузки кэш-памяти, на что расходуется процессорное время;

2) Разделение в пространстве. Каждый ПУ имеет свою локальную очередь процессов. Балансировка нагрузки низкая, поскольку назначенные ПУ

задачи не подвергаются автоматическому переназначению в свободные или

12

не нагруженные ПУ, что создает неравномерность загрузки процессоров. Масштабируемость сильная, т.к. каждый ПУ имеет свою собственную очередь задач, что исключает конфликты и необходимость перезагрузки кэш.

Вытесняющие и невытесняющие алгоритмы планирования. Существует два основных типа процедур планирования: а) вытесняющие; б) невытесняющие [150]. Соответственно, способы планирования называются вытесняющей многозадачностью и невытесняющей многозадачностью.

Невытесняющая многозадачность способ планирования, при котором активное требование выполняется до тех пор, пока оно по собственной инициативе, не отдаст управление диспетчеру задач (ДЗ) операционной системы (ОС) для того, чтобы тот выбрал из очереди другую, готовую к выполнению задачу.

Вытесняющая многозадачность способ планирования, при котором решение о переключении ПУ с выполнения одной задачи на выполнение другой принимается ДЗ ОС, а не исполняющейся задачей.

В ОС реального времени (ОСРВ) принято различать системы мягкого реального времени (СМРВ) и системы жесткого реального времени (СЖРВ). В СЖРВ неспособность обеспечить реакцию на какие-либо события в заданное время ведет к отказам и невозможности выполнения поставленной задачи. В большинстве русскоязычной литературы такие системы называют системами с детерминированным временем. При практическом применении время реакции должно быть минимальным. СМРВ называются системы, не попадающие под определение «жесткие». СМРВ могут не успевать решать задачу, но это не приводит к отказу системы в целом.

В обзоре алгоритмов планирования в СРВ [127] замечено, что они зависят от того, во-первых, выполняет ли система анализ планируемое™. Если да, то, во-вторых, выполняется он статически или динамически и, в-третьих, приводит ли он к непосредственному выполнению функции планирования или же к построению расписания, согласно которому в процессе работы

осуществляется диспетчеризация задач. На основе этого можно определить следующие классы алгоритмов.

1) Статическое планирование с использованием таблиц.

2) Статическое вытесняющее планирование на основе приоритетов.

3) Динамическое планирование на основе расписания.

4) Динамическое планирование наилучшего результата.

Представим наиболее популярные алгоритмы планирования ОСРВ [56,

96, 127, 128].

RMS (Rate Monotonie Scheduling) - планирование с приоритетом, пропорциональным частоте возникновения событий процесса. Этот алгоритм может использоваться для процессов, удовлетворяющих ряду условий: каждый периодический процесс должен быть завершен за время его периода; ни один процесс не должен зависеть от любого другого процесса; каждому процессу требуется одинаковое процессорное время на каждом интервале; у непериодических процессов нет жестких сроков; прерывание процесса происходит мгновенно.

EDF (Earliest Deadline First - процесс с ближайшим сроком завершения в первую очередь). ED F в отличие от RMS не требует от процессов периодичности. Он также не требует и постоянства временных интервалов использования ПУ. Каждый раз, когда процессу требуется процессорное время, он объявляет о своем присутствии и о своем сроке выполнения задания. Планировщик хранит список процессов, сортированный по срокам выполнения заданий. Алгоритм запускает первый процесс в списке. Когда новый процесс переходит в состояние готовности, система сравнивает его срок выполнения со сроком выполнения текущего процесса. Если у нового процесса график более жесткий, он прерывает работу текущего процесса. Алгоритм EDF, в отличие от RMS, который работает только при не слишком высокой загруженности ПУ, всегда функционирует с любым набором процессов, для которого возможно планирование. Коэффициент загрузки ПУ для алгоритма EDF

может достигать 100%. Платой за это является использование более сложно-

14

го алгоритма. Таким образом, в СРВ при загруженности ПУ ниже предела RMS может использоваться алгоритм RMS. В противном случае, должен применяться алгоритм EDF. При больших загрузках системы EDF более эффективен, нежели RMS.

FIFO (First In First Out - первый на входе, первый на выходе) является алгоритмом планирования без переключений. Процессам предоставляется доступ к ПУ в том порядке, в котором они его запрашивают. При FIFO диспетчеризации процесс продолжает выполнение, пока не наступит момент, когда он: а) добровольно уступает управление (заканчивается, блокируется и т.п.); б) вытесняется процессом с более высоким приоритетом. При отсутствии второго условия возможен случай, когда высокоприоритетная задача будет ожидать окончания работы низкоприоритетной. Преимуществом алгоритма FIFO является легкость его реализации, однако он имеет много недостатков. Среднее время ожидания и среднее полное время выполнения для этого алгоритма существенно зависят от порядка расположения процессов в очереди. Если есть процесс с длительным временем выполнения, то короткие процессы, перешедшие в состояние готовность после длительного процесса, будут очень долго ждать начала выполнения.

Round Robin (Карусельный алгоритм) является модификацией FIFO. По сути, это тот же самый алгоритм, только реализованный в режиме вытесняющего планирования. Можно представить себе все множество готовых процессов организованным циклически. Карусель вращается так, что каждый процесс находится около ПУ фиксированный квант времени, обычно 10 -100 миллисекунд. Пока процесс находится рядом с ПУ, он получает ПУ в свое распоряжение и может исполняться. Реализуется такой алгоритм так же, как и предыдущий, с помощью организации процессов, находящихся в состоянии готовности и очереди FIFO. Планировщик выбирает для очередного исполнения процесс, расположенный в начале очереди, и устанавливает таймер для генерации прерывания по истечении определенного кванта времени.

При выполнении процесса возможны два варианта: а) время непрерывного

15

использования ПУ, необходимое процессу, меньше или равно продолжительности кванта времени. Тогда процесс по своей воле освобождает ПУ до истечения кванта времени, на исполнение поступает новый процесс из начала очереди, и таймер начинает отсчет кванта заново; б) продолжительность остатка текущего необходимого времени выполнения процесса больше, чем квант времени. Тогда по истечении этого кванта процесс прерывается таймером и помещается в конец очереди процессов, готовых к исполнению, а ПУ выделяется для использования процессу, находящемуся в ее начале. На производительность алгоритма RR сильно влияет величина кванта времени.

FB (Многоуровневый циклический выбор). В нем учитываются приоритеты задач по времени их обработки. Модифицированный метод FB, в котором используется предварительно установленные приоритеты на основании временных оценок «умного» компилятора.

Одной из основных задач ОС и сложных вычислительных систем (ВС) является рациональное распределение ресурсов между пользователями и выполняемыми задачами. При построении планировщиков используется ряд методов диспетчеризации. Анализ существующих методов диспетчеризации в различных ОС показал имеющиеся ограничения применяемых методов. Методы лежащие в основе управляющих программ для решения разнообразных задач диспетчеризации вычислений реализуют, в основном, традиционные методы обслуживания "FIFO" или "LIFO", а также методы на основе приоритетов. Первые из вышеуказанных методов основываются на учете только одного параметра - времени поступления заявки на обслуживание вычислительного процесса (ВП). Второй метод, учитывая особенности каждого конкретного процесса, как правило, не учитывает время поступления запроса. В результате могут происходить значительные задержки в обслуживании других процессов и как следствие отказы в работе систем диспетчеризации при предельных нагрузках и/или ограниченном времени ожидания. В некоторых случаях при наличии большого количества ВП в системе, при

анализе подобных ВС, и выборе алгоритмов диспетчеризации ВП использу-

16

ют методы теории массового обслуживания (ТМО), учитывая так или иначе известное количество входных потоков задач и их вероятностно-временные характеристики. Однако, практическое решение задач диспетчеризации является достаточно сложным и имеет неоднозначный ответ. Кроме того при диспетчеризации задач нужно учитывать, что в подобных приоритетных ВС и сетях ЭВМ всегда имеется вероятность того, что низкоприоритетные процессы вовсе не получат ресурсов. Поэтому дать полную практическую, адекватную реальности оценку работы подобных существующих ВС методами ТМО можно лишь приближенно, так как эти методы требуют учета столь многочисленных разнообразных вероятностных факторов, которые практически невозможно выразить количественно и тем более объединить в единый оценочный критерий. В этой связи задача разработки методов диспетчеризации процессов, особенно как для разнообразных задач разделения во времени, так и реального времени, связанных со сбором, обработкой и передачей информации с многочисленных источников является чрезвычайно актуальной и важной.

1.2 Общее назначение и функции механизмов диспетчеризации потоков задач и методы их математического моделирования

ВС можно рассмотреть как совокупность распределенных ресурсов. Одновременное поступление запросов на один и тот же ресурс от нескольких пользователей приводит к возникновению конфликтных ситуаций, для разрешения которых требуется механизм диспетчеризации потоков задач, распределяющий ресурсы среди пользователей. Одним из основных показателей эффективности упомянутого механизма и ВС в целом считается время реакции системы на запросы пользователей, пропускная способность системы и коэффициенты использования ее ресурсов [139]. При разработке механизмов диспетчеризации потоков задач необходимо стремиться к максимальным коэффициентам использования ресурсов ВС при минимизации времени задержки, что является довольно противоречивым требованием. Когда среднее

число пользователей, желающих получить доступ к ресурсу, мало, он подолгу простаивает и коэффициент использования его невелик. С другой стороны, когда загрузка ресурса слишком высока, пользователи длительное время простаивают в ожидании обслуживания. Поскольку в ВС ресурсы взаимосвязаны между собой, избыточная загрузка одного из них и недостаточная загрузка другого могут привести к уменьшению пропускной способности системы в целом [1].

В диссертации при оценке эффективности механизмов диспетчеризации потоков задач в МПС используется общий подход к построению и анализу их математических моделей. Понятие эффективности диспетчеризации потоков задач включает два аспекта. Во-первых, механизмы оцениваются показателями эффективности ВС. Во-вторых, необходимо оценивать задержки, к которым приведет реализация того или иного механизма.

Сложная структура современных МПС, обусловливающая множество возможных архитектур, приводит к тому, что на начальном этапе проектирования ВС наиболее важным методом оценки показателей эффективности является проведение математического моделирования [113, 115, 122, 124, 138, 144]. Аналитические модели обычно представляют собой набор некоторых уравнений, связывающих индексы производительности с параметрами моделируемой системы [2, 119]. Если оказывается, что эти уравнения допускают лишь численное решение, для нахождения которого необходимо составить сложную программу, требующую большое количество машинного времени, в этом случае аналитическая математическая модель может не иметь преимуществ по сравнению с имитационной моделью [2]. Для получения решения в явном виде или хотя бы получения более эффективного алгоритма его расчета должны быть сделаны определенные упрощающие допущения по отношению к структуре системы и рабочей нагрузке, что естественно ограничивает точность и детальность аналитических моделей. Однако, для многих типов МПС аналитические модели функционирования их основных компонент с

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Мартышкин, Алексей Иванович, 2013 год

ЛИТЕРАТУРА

1. Авен, О. И. Оценка качества и оптимизации вычислительных систем / Авен О. И., Турин Н. Н., Коган Я. А. - М.: Наука, Главная редакция физико-математической литературы, 1982. - 464 с.

2. Авен, О. И. Управление вычислительным процессом в ЭВМ: Алгоритмы и модели / Авен О. И. - М.: Энергия, 1978. - 240 с.

3. Алгазинов, Э. К. Анализ и компьютерное моделирование информационных процессов и систем / Э. К. Алгазинов, А. А. Сирота; под общ. ред. д.т.н. А. А. Сироты. - М.: Диалог-МИФИ, 2009. - 416 с.

4. Алиев, Т. И. Математические методы теории вычислительных систем: учебное пособие / Т. И. Алиев. - Ленинград.: ЛИТМО, 1979. - 72 с.

5. Алиев, Т.И. Характеристики дисциплин обслуживания заявок с несколькими классами приоритетов [Текст] / Т. И. Алиев // Известия АН СССР - Техническая кибернетика. - 1987. - № 6. - С. 188-191.

6. Алиев, Т.И. Характеристики обслуживания заявок в системах с неоднородными потоками произвольного вида [Текст] / Т.И. Алиев, И.Э. Гореславко, Л.А. Муравьева // Распределенные автоматизированные системы массового обслуживания. Тезисы докладов 4-й Всесоюзной школы-семинара.

- Кутаиси. - 1987. - С.135-136.

7. Алиев, Т. И. Основы моделирования дискретных систем / Т. И. Алиев.

- СПб.: СПбГУ ИТМО, 2009. - 363 с.

8. Андреев, А. М. Многопроцессорные вычислительные системы. Теоретический анализ, математические модели и применение / А. М. Андреев, Г. П. Можаров, В. В. Сюзев. - М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2011. - 332 с.

9. Архангельский, А.Я. Программирование в Delphi / А. Я. Архангельский. - М.: Бином, 2003. - 1152 с.

10. Бахвалов, Н.С. Численные методы/ Н.С. Бахвалов, Н.П. Жидков, Г.М. Кобельков. - М.: Бином, 2003. - 632 с.

11. Бенькович, Е. С. Практическое моделирование динамических систем / Е. С. Бенькович, Ю. Б. Колесов, Ю. Б. Сениченков. - СПб.: БХВ-Петербург, 2002. - 464с.

12. Бережная, Е. В. Математические методы моделирования экономических систем: учебное пособие / Е. В. Бережная, В. И. Бережной. - М.: Финансы и статистика, 2002. - 368 с.

13. Бермант, А. Ф. Краткий курс математического анализа для ВТУЗов / А. Ф. Бермант, И. Г. Араманович. - М.: Наука, 1969. - 736 с.

14. Бертсекас, Д. Сети передачи данных: пер. с англ.; под ред. Б. С. Цыбакова / Д. Бертсекас, Р. Галлагер. - М.: Мир, 1989. - 544 с.

15. Бикташев, Р. А. Моделирование мультимикропроцессорных вычислительных систем: учебное пособие / Р. А. Бикташев. - Пенза: Пенз. политехи. Ин-т, 1987. - 44 с.

16. Бикташев, P.A. Модели оценки производительности средств синхронизации параллельных процессов [Текст] / Р. А. Бикташев // Вопросы радиоэлектроники, серия ЭВТ. - 2010. - вып.5. - С. 21-29.

17. Бикташев, P.A. Диспетчер задач многопроцессорной системы с аппаратной поддержкой [Текст] / Р. А. Бикташев // XXI век: Итоги прошлого и проблемы настоящего Серия: Технические науки. Информационные технологии. - 2011. - №3. - С.111-115.

18. Бикташев, P.A. Планировщик задач с аппаратной поддержкой для многопроцессорных систем [Текст] / Н.П. Вашкевич, В.И. Волчихин, P.A. Бикташев // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. - 2012. - №1. - С. 3-11.

19. Бикташев, P.A. Аппаратная поддержка диспетчера задач с глобальной очередью в многопроцессорных системах [Текст] / Н. П. Вашкевич, Р. А. Бикташев, А. И. Меркурьев // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. - 2011. - №3. - С. 3-12.

20. Бикташев, Р. А. Реализация устройства аппаратной поддержки диспетчеризации задач для многопроцессорной системы на ПЛИС [Текст] / Р. А. Бикташев, С. К. Шестаков // Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации. Распознавание -2013: Сборник статей XI международной научно-технической конференции. - Курск: ЮЗГТУ. - 2013. - С. 220 - 223.

21. Боровков, А. А. Вероятностные процессы в теории массового обслуживания / А. А. Боровков. - М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1980. - 384 с.

22. Боровков, А. А. Асимптотические методы в теории массового обслуживания / А. А. Боровков, - серия «теория вероятностей и математическая статистика», - М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1971. - 368 с.

23. Бочаров, П. П. Теория массового обслуживания: учебник. - М.: Изд-во РУДН, 1995. - 529 с.

24. Бронштейн, О. И., Духовный И. М. Модели приоритетного обслуживания в информационно-вычислительных системах. М.: Наука, 1976. 220 с.

25. Букреев, В. Г. Основы математического моделирования и прогнозирования экономических систем; 4.1: учебное пособие, 2-е изд. / В. Г. Букреев. - Томск: ТГПУ, 2004. - 104 с.

26. Бурков, В. Н. Модели и методы управления организационными системами / В. Н. Бурков, В. А. Ириков. - М.: Наука, 1994. - 127 с.

27. Бусленко, Н. П. Моделирование сложных систем / Н. П. Бусленко. - М.: Наука, 1978.-400 с.

28. Вентцель, А. Д. Курс теории случайных процессов / А. Д. Вентцель. - 2-е изд., доп. - М.: Наука. ФИЗМАТЛИТ, 1996. - 398 с.

29. Вентцель, Е.С. Теория вероятностей: Учеб. для вузов / Е. С. Вентцель. — 6-е изд. стер. — М.: Высшая школа, 1999.— 576 с.

30. Вентцель, Е. С. Прикладные задачи теории вероятностей / Е. С. Вентцель, Л. А. Овчаров. - М.: Радио и связь, 1983. - 416 с.

31. Вентцель, Е. С. Исследование операций. Задачи, принципы, методология. Учебное пособие для студентов втузов / Е. С. Вентцель. - 4-е изд. - М.: Высшая школа, 2007. - 208 с.

32. Вишневский, В. М. Теоретические основы проектирования компьютерных сетей / В. М. Вишневский. - М.: Техносфера, 2003. - 512 с.

33. Воеводин, В. В. Математические модели и методы в параллельных

процессах / В. В. Воеводин. - М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986. - 296 с.

146

34. Вычислительные системы и их программное обеспечение: модели, методы и средства исследования: Учебник / Под ред. Ю. И. Рыжикова и А. Д. Хомоненко. МО РФ, 1996. - 312 с.

35. Гергель, В. П. Основы параллеьных вычислений для многопроцессорных вычислительных систем: учебное пособие / В. П. Гергель, Р. Г. Строгин. - Нижний Новгород: Изд-во ННГУ им. Н. И. Лобачевского, 2003. - 184 с.

36. Гмурман, В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика: учебное пособие / В. Е. Гмурман. - М.: Высшая школа, 2001. - 479 с.

37. Гнеденко, Б. В. Курс теории вероятностей / Б. В. Гнеденко. - М.: Издательство ЛКИ, 2007. - 448 с.

38. Гнеденко, Б. В. Введение в теорию массового обслуживания / Б. В. Гнеденко, И. Н. Коваленко. - М.: Издательство ЖИ, 2007. - 400 с.

39. Гордеев, А. В. Операционные системы / А. В. Гордеев. - 2-е изд. Спб.: Питер, 2004. 417 с.

40. Даниелян, Э. А. Приоритетные задачи в системах обслуживания одним прибором. Серия: статистика и стохастические системы / Э. А. Даниелян, под общ. ред. Г. П. Климова.-М.: Изд-во МГУ им. М. В. Ломоносова, 1971.-145 с.

41. Джейсуол, Н. Очереди с приоритетами: пер. с англ. И. С. Нефедовой и В. С. Манусевича / под ред. В. В. Калашникова. - М.: Мир, 1973. - 280 с.

42. Дудин, А.Н. Практикум на ЭВМ по теории массового обслуживания [Электронный ресурс]: Учебное пособие / А. Н. Дудин, Г. А. Медведев, Ю. В. Меленец — Электрон, текст, дан. (953 Кб). — Мн.: "Электронная книга БГУ", 2003. — Режим доступа: http://anubis.bsu.by/publications/elresources/AppliedMathematics/dudin.pdf. — Электрон, версия печ. публикации, 2000.

43. Емельянов, С. В. Технология системного моделирования / С. В. Емельянов. - М.: Машиностроение, 1998. - 386 с.

44. Заболотский, В. П. Математические модели в управлении: учебное пособие. / В. П. Заболотский, А. А. Оводенко, А. Г. Степанов. - СПб.: СПбГУАП, 2001. -196 с.

45. Захарикова, Е. Б. Компьютерное моделирование процессов в системах и сетях массового обслуживания: дис. ...канд. техн. наук: 05.13.18 / Захарикова Елена Борисовна. - Пенза, 2013.-171 с.

46. Захарикова, Е. Б. Моделирование динамики систем и сетей массового обслуживания [Текст] / Е. Б. Захарикова, П. П. Макарычев // В мире научных открытий. - Красноярск: Изд-во «Научно-инновационный центр». - 2012. -№8(32) (Математика, Механика, Информатика). - С. 222-235.

47. Ивченко, Г. И. Теория массового обслуживания: учебное пособие для вузов. - М.: Высшая школа, 1982. - 256 с.

48. Калашников В. В. Организация моделирования сложных систем / В. В. Калашников. - М.: Знание, 1982. - 62 с.

49. Карамайкин, А. С. Моделирование процессов и систем: учебное пособие / А. С. Карамайкин. - СПб.: СПбГУАП, 2005. - 108 с.

50. Кельтон, В. Имитационное моделирование / В. Кельтон, А. Лоу. - СПб.: Питер, 2004. - 847 с.

51. Кенинг, А. Методы теории массового обслуживания / А. Кенинг, Д. Штойян. - М.: Радио и связь, 1981. - 128 с.

52. Клейн, Дж. Статические методы в имитационном моделировании / Дж. Клейн. - М.: Статистика, 1978. - 290 с.

53. Клейнрок, Л. Теория массового обслуживания / Л. Клейнрок. - М.: Машиностроение, 1979. -432 с.

54. Клейнрок, Л. Вычислительные системы с очередями / Л. Клейнрок. - М.: Мир, 1979. - 600 с.

55. Климов, Г. П.Стохастические системы обслуживания. М.: Наука, 1966.243 с.

56. Кондратьев, А. С. Математическое моделирование реальных процессов [Текст] / А. С. Кондратьев, М. Э. Филиппов // Компьютерные инструменты в образовании. 016.: Изд-во ПУО "Информатизация образования" -1999. - №1. С. 3-10

57. Крылов, В. В. Теория телетрафика и ее приложения / В. В. Крылов, С. С. Самохвалова. - СПб.: БХВ-Петербург, 2005. - 288 с.

58. Кузин, С. Г. Модели и способы управления вычислительным процессом

[Текст] / С. Г. Кузин, М. В. Кошелев // Вестник Нижегор. Ун-та:

148

Математическое моделирование и оптимальное управление. - Н. Новгород: Изд-во Нижегор. Ун-та, 1997. - С. 184-195

59. Лапко, А. А. Исследование операций / А. А. Лапко, Н. И. Холод // Марковские процессы. Теория массового обслуживания. - Минск: БГЭУ, 1996. -196 с.

60. Ларионов, А. М. Вычислительные комплексы, системы, сети / А. М. Ларионов, С. А. Майоров, Г. И. Новиков. - Ленинград: Энергоатомиздат. Ленинградское отделение, 1987. - 178 с.

61. Левин, Б. Р. Вероятностные модели и методы в системах связи и управления / Б. Р. Левин, В. Шварц. - М.: Радио и связь, 1985. 312 с.

62. Лифшиц, А. Л. Статическое моделирование систем массового обслуживания / А. Л. Лифшиц, Э. А. Мальц. - М.: Советское радио, 1978. - 216 с.

63. Лоу, А. Имитационное моделирование / А. Лоу, В. Кельтон. - СПб.: Питер, 2004. - 370 с.

64. Ложковский, А.Г. Теория массового обслуживания в телекоммуникациях: Учебник / А. Г. Ложковский. - Одесса: ОНАС им. А. С. Попова, 2012. 112 с.

65. Лысенкова, В. Т. Исследование многолинейных систем массового обслуживания с ограниченным накопителем и приоритетами: автореф. дис. ... канд. техн. наук / Ин-т проблем передачи информации. М., 1973. 16 с.

66. Лычкина, Н. Н. Современные тенденции в имитационном моделировании [Текст] / Н. Н. Лычкина // Информационные системы управления. - М.: ГУУ. - 2000. - № 2.

67. Майоров, С. А. Основы теории вычислительных систем: учебное пособие для вузов / С. А. Майоров, Г. И. Новиков, Т. И. Алиев, Э. И. Махарев, Б. Д. Тимченко; под ред. С. А. Майорова. - М.: Высшая школа, 1978. - 409 с.

68. Макарычев, П. П. Моделирование непрерывных и дискретных динамических систем: учебное пособие / П. П. Макарычев; под общ. ред. Н. П. Вашкевича. - Пенза: Пензенский политехнический институт, 1988.-76с.

69. Маригодов, В. К. Управление распределением энергии как системы массового обслуживания [Текст] / В. К. Маригодов, Р. В. Иванников, Г. А.

Тихонов // Вестник СевГТУ. Сер. Механика, энергетика, экология: сб. науч. тр. - Севастополь. - 2008. - Вып.88. - С. 113-116.

70. Маригодов, В. К. Распределение электроэнергии как система массового обслуживания со смешанными приоритетами [Текст] / В. К. Маригодов // Вестник СевДТУ. Вып. 97: Механика, энергетика, экология: сборник трудов пр. - Севастополь: Изд-во СевНТУ. - 2009. - С. 66-68.

71. Маригодов, В. К. Энергоснабжение как система массового обслуживания с абсолютными приоритетами и прерыванием [Текст] / В. К. Маригодов, Г. А. Тихонов// Вестник СевГТУ. Сер. Механика, энергетика, экология: сб. науч. тр. - Севастополь. - 2009. - Вып.97. - С. 62-65.

72. Марков, А. А. Избранные труды / А. А. Марков. - СПб.: Издательство академии наук СССР, 1951.-719 с.

73. Мартышкин, А.И. Моделирование диспетчеров задач многопроцессорных систем [Текст] / P.A. Бикташев, А.И. Мартышкин // Успехи современного естествознания. - 2012. - № 6. - С. 83-85.

74. Мартышкин, А.И. Исследование диспетчеров задач многопроцессорных систем на моделях массового обслуживания [Текст] / А.И. Мартышкин // XXI век: Итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. Серия: Технические науки. Информационные технологии. - 2012. - № 05 (09). - С. 139-146.

75. Мартышкин, А.И. Модели для оценки производительности семафоров многопроцессорных систем [Текст] / P.A. Бикташев, А.И. Мартышкин // Новые информационные технологии и системы: Сборник статей X международной научно-технической конференции. - Пенза: 111 У, 2012. - С. 29-32.

76. Мартышкин, А.И. Разработка комплекса программ для расчета систем и сетей массового обслуживания [Текст] / P.A. Бикташев, А.И. Мартышкин, Н.Г. Востоков // Современные методы и средства обработки пространственно-временных сигналов: Сборник статей XI Всероссийской научно-технической конференции. - Пенза: ПДЗ, 2013. - С. 78-82.

77. Мартышкин, А.И. Разработка комплекса программ для измерения

производительности функций операционных систем [Текст] / А.И. Мартышкин,

P.A. Бикташев, Е.В. Воронкин // Современные методы и средства обработки

150

пространственно-временных сигналов: Сборник статей XI Всероссийской научно-технической конференции. - Пенза: ПДЗ, 2013. - С. 82-87.

78. Мартышкин, А.И. Математическая модель диспетчера задач с общей очередью для систем параллельной обработки [Текст] / А.И. Мартышкин// Современные методы и средства обработки пространственно-временных сигналов: Сборник статей XI Всероссийской научно-технической конференции. - Пенза: ПДЗ, 2013. - С. 87-91.

79. Мартышкин, А.И. Комплекс программ для определения характеристик диспетчеров задач многопроцессорных систем с использованием приоритетных стохастических сетей массового обслуживания [Текст] / P.A. Бикташев, А.И. Мартышкин, Н.Г. Востоков // Фундаментальные исследования. - 2013. - № 10 (ч. 1). - С. 13-20.

80. Мартышкин, А.И. Математическое моделирование диспетчеров задач для систем параллельной обработки на основе разомкнутых систем массового обслуживания [Текст] / А.И. Мартышкин, P.A. Бикташев, Н.Г. Востоков // В мире научных открытий. - 2013. - № 6.1 (42) (Математика. Механика. Информатика). - С. 81-101.

81. Мартышкин, А.И. Математическое моделирование функций управления взаимодействующими процессами и ресурсами многопроцессорных систем [Текст] / P.A. Бикташев, А.И. Мартышкин, Н.Г. Востоков // Оптико-элекгронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации. Распознавание -2013: Сборник статей XI международной научно-технической конференции. - Курск: ЮЗГТУ, 2013. - С. 218-220.

82. Мартышкин, А.И. Численное моделирование диспетчеров задач со стратегией разделения пространства для параллельных вычислительных систем на основе разомкнутых сетей массового обслуживания [Текст] / А.И. Мартышкин // XXI век: Итоги прошлого и проблемы настоящего „„юс. Технические науки. Информационные технологии. - 2013. - № 10 (14). - С. 159-166.

83. Мартышкин, А.И. Комплекс программ для измерения

производительности функций операционных систем [Текст] / P.A.

Бикташев, А.И. Мартышкин // XXI век: Итоги прошлого и проблемы

151

настоящего плюс. Серия: Технические науки. Информационные технологии. - 2013. - № 10 (14). - С. 187-195.

84. Мартышкин, А.И. Математическое моделирование диспетчеров задач со стратегией разделения пространства для параллельных вычислительных систем на основе разомкнутых сетей массового обслуживания [Текст] / А.И. Мартышкин, Р.А. Бикташев // Технические науки — от теории к практике: сборник статей по материалам XXVI международной научно-практической конференции. — Новосибирск: Изд-во «СибАК», 2013. - С. 36-42

85. Мартышкин, А.И. Численное моделирование диспетчеров задач со стратегией разделения пространства на основе разомкнутых сетей массового обслуживания [Текст] / А.И. Мартышкин // Техника и технологии: роль в развитии современного общества: Сборник статей П Международной научно-практической конференции. - Краснодар: Изд-во «Априори», 2013. - С. 126-130.

86. Марчук, Г. И. Методы вычислительной математики / Г. И. Марчук. - М.: Наука, 1989. - 608 с.

87. Маталыцкий, М. А. Системы и сети массового обслуживания: анализ и применения: Монография / М. А. Маталыцкий, О. М. Тихоненко, Е. В. Колузаева. - Гродно: ГрГУ, 2011. 816 с.

88. Матвеев, В. Ф. Системы массового обслуживания / В. Ф. Матвеев, В. Г. Ушаков. - М.: Изд-во МГУ, 1984. 240 с.

89. Миллер, Б. М. Теория случайных процессов в примерах и задачах / Б. М. Миллер, А. Р. Панков. - ФИЗМАТЛИТ, 2002. - 320 с.

90. Моделирование и анализ информационных систем: сборник научных трудов / Ярославский государственный университет. - Ярославль. - Т. 12. - № 1. - 2005. - 76 с.

91. Моделирование систем с использованием теории массового обслуживания: учебное пособие / под общ. ред. д.т.н. Д. Н. Колесникова. - СПб.: СПбГПУ, 2003. -180 с.

92. Мышкис, А. Д. Элементы теории математических моделей / А. Д. Мышкис. - 3-е издание. - М.: КомКнига, 2007. - 192 с.

93. Назаров, А. А. Теория массового обслуживания: учебное пособие / А. А. Назаров, А. Ф. Терпугов. - Томск: Изд-во НТЛ, 2004. - 228 с.

94. Норенков, И. П. Телекоммуникационные технологии и сети / И. П. Норенков, В. А. Трудоношин. -М.: МГТУ им. Н. Э. Баумана, 1998. - 146 с.

95. Овчаров, Л. А. Прикладные задачи теории массового обслуживания / Л. А. Овчаров. - М.: Машиностроение, 1969. - 324 с.

96. Олифер, В. Г. Сетевые операционные системы / В. Г. Олифер, Н. А. Олифер. - СПб.: Питер, 2002. - 544 с.

97. Острейковский, В. А. Теория систем / В. А. Острейковский. - М.: Высшая школа, 1997. - 340 с.

98. Партыка, Т. Л. Математические методы / Т. Л. Партыка, И. И. Попов. -М.: Инфра М, 2007. - 464 с.

99. Патент 1Ш № 2109327, МПК7: С06Г9/46. Многоканальное устройство приоритета / Игнатьев В.М. Афанасьева Н.Ю. Крючков А.Н. // Опубл. 10.11.2002.-Бюл. №31.

100. Перегудов, Ф. И. Введение в системный анализ: учебное пособие для ВУЗов / Ф. И. Перегудов, Ф. П. Тарасенко. - М.: Высшая школа, 1989. -367 с.

101. Петухов, О. А. Моделирование: системное, имитационное, аналитическое: учеб. пособие / О. А. Петухов, А. В. Морозов, Е. О. Петухова. - 2-е изд. - СПб.: Изд-во СЗТУ, 2008. - 288 с.

102. Пешель, М. Моделирование сигналов и систем / М Пешель. - М.: Мир, 1981.-304 с.

103. Письменный, Д. Т. Полный курс по высшей математике / Д. Т. Письменный. - 7-е изд. - М.: Айрис-пресс, 2008. - 608 с.

104. Полак, Э. Численные методы оптимизации / Э. Полак. - М.: Мир, 1997. - 376с.

105. Приоритетные системы обслуживания. М.: МГУ, 1973. 447 с.

106. Пустовойтов, П. Е. Управляемая Марковская цепь - модель корпоративной компьютерной сети / П Е. Пустовойтов, Са'ди Ахмад Абдельхамид Саед Ахмад, Эль Саед Абделаал Эль Саед Мохамед // Весгаик НТУ «ХПИ». - 2005. - №55. - С. 167-171

107. Романцев, В. В. Аналитические модели систем массового обслуживания / В. В. Романцев. - СПб.: ЛЭТИ, 1998. - 35 с.

108. Романцев, В. В. Моделирование систем массового обслуживания / В. В. Романцев, С. А. Яковлев. - СПб.: Поликом, 1995. - 312 с.

109. Рыжиков, Ю. И.Комплекс программ для расчета систем массового обслуживания повышенной сложности [Текст] / Ю. И. Рыжиков // Программирование. - 1978. - № 4. - С. 87-91

110. Рыжиков, Ю. И. Алгоритм расчета многоканальной системы с эрланговским обслуживанием [Текст] /Ю. И. Рыжиков // Автоматика и телемеханика. - 1980. - № 5. - С. 30-37

111. Рыжиков, Ю. И., Хомоненко А. Д. Итеративный метод расчета многоканальных систем с произвольным распределением времени обслуживания [Текст] / Ю. И. Рыжиков, А. Д. Хомоненко // Проблемы управления и теории информации. 1980. № 3. С. 32-38

112. Рыжиков, Ю. И. Имитационное моделирование в обосновании методик расчета многоканальных приоритетных систем [Текст] / Ю. И. Рыжиков // ИММОД-2003: Сборник статей Всероссийской научно-технической конференции. - Санкт-Петербург. - 2003. - С. 161-165

113. Рыжиков, Ю. И. Имитационное моделирование. Теория и технологии / Ю. И. Рыжиков. - СПб.: КОРОНА принт; М.: Альтекс-А, 2004. - 384 с.

114. Рыжиков, Ю. И. Средние времена ожидания и пребывания в многоканальных приоритетных системах [Текст] / Ю. И. Рыжиков // Информационные управляющие системы. СПб. - 2006. - №6(25). - С. 43-49

115. Рыжиков, Ю. И. Компьютерное моделирование систем с очередями. Курс лекций / Ю. И. Рыжиков. - СПб: BKA им. А. Ф. Можайского, 2007.

116. Рыжиков, Ю. И. Вычислительные методы / Ю. И. Рыжиков. - СПб.: БХВ-Петербург, 2007. - 400 с.

117. Саати, Т. Элементы теории массового обслуживания и ее приложения / Т. Саати. - Пер. с англ. М.: Мир, 1991. - 397 с.

118. Самарский, А. А. Математическое моделирование: Методы, описания и исследования сложных систем / А. А. Самарский. - М.: Наука, 1989. - 12 с.

119. Самарский, А. А. Математическое моделирование: Идеи. Методы. Примеры / А. А. Самарский, А. П. Михайлов. - 2-е изд. -М: ФИЗМАТЛИТ, 2002. - 320 с.

120. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №

2013611117. Программный комплекс для расчета вероятностно-временных

154

характеристик стохастических сетей массового обслуживания. Правообладатель: ФГБОУ ВПО «Пензенская государственная технологическая академия». Авторы: Мартышкин А. И., Бикташев Р. А. Заявка № 2012660617. Дата поступления 5 декабря 2012 г. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 9 января 2013 г.

121. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2013611118. Программный комплекс для измерения производительности функций операционных систем. Правообладатель: ФГБОУ ВПО «Пензенская государственная технологическая академия». Авторы: Мартышкин А. И., Бикташев Р. А. Заявка № 2012660618. Дата поступления 5 декабря 2012 г. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 9 января 2013 г.

122. Сениченков, Ю. Б. Визуальное моделирование сложных динамических систем / Ю. Б. Сениченков. - СПб.: Дизайн, 2004. - 320 с.

123. Смит, Дж. Математическое и цифровое моделирование для инженеров и исследователей /Дж. Смит. - М.: Машиностроение, 1980. - 272 с.

124. Советов, Б. Я. Моделирование систем / Б. Я. Советов, С. А. Яковлев. -М.: Высшая школа, 2003. - 311 с.

125. Соснин, В. В. Моделирование дисциплины обслуживания с абсолютными приоритетами в GPSS World / В.В. Соснин // ИММОД-2007: Сборник статей Всероссийской научно-технической конференции. - Санкт-Петербург. - 2007. - С. 224-229

126. Сотский, Н. М. Стационарное распределение длины очереди в многоканальной системе массового обслуживания с приоритетами / Н. М. Сотский, Е. А. Чуркин //Автоматика и телемеханика. - 1985. - № 1. - С. 69-76

127. Таненбаум, Э. Современные операционные системы / Э. Таненбаум. -2-е изд. - СПб.: Питер, 2002. - 1040 с.

128. Таненбаум, Э. Операционные системы: разработка и реализация. Классика CS / Э. Таненбаум. - СПб.: Питер, 2006. - 576 с.

129. Таненбаум, Э. Архитектура компьютера / Э. Таненбаум. - 5-е изд. -СПб.: Питер, 2007. - 844 с.

130. Тарасик, В. П. Математическое моделирование технических систем: учебник для вузов / В. П. Тарасик. - Мн.: ДизайнПРО, 2004. - 640 с.

131. Taxa, X. А. Введение в исследование операций / X. A. Taxa. - M.: Вильяме, 2005. - 912 с.

132. Тернер, Д. Вероятность, статистика, исследование операций / Д. Тернер. - М.: Статистика, 1976. - 310 с.

133. Томашевский, В. JI. Многоканальные приоритетные системы массового обслуживания: автореф. дис. ... канд. техн. наук. М.: МГУ, 1986. 14 с.

134. Ушаков, А. В. Математические основы теории систем: элементы теории и практикум / А. В. Ушаков, В. В. Хабалов, Н. А. Дударенко. - СПб.: СПбГУИТМО, 2007. - 283 с.

135. Федоренко, Н. П. Оптимальное планирование и управление. Информация и модели структур управления / Н. П. Федоренко. - М.: Наука, 1972. - 278 с.

136. Федосеев, В. В. Экономико-математические методы и прикладные модели: учебное пособие для ВУЗов / В.В. Федосеев, А. Н. Гармаш, Д. М. Дайитбегов. - М.: ЮНИТИ, 2000. - 391 с.

137. Федосеев, В.М. Вычислительная математика: Учебное пособие. - Пенза: ПГТА, 2004. - 112 с.

138. Филлипс, Д. Методы анализа сетей / Д. Филлипс, А. Гарсиа-Диас. - М.: Мир, 1984. - 234 с.

139. Форд, Л. Р. Потоки в сетях/Л. Р. Форд, ДР. Фалкерсон.-М.:Мир, 1966.-276с.

140. Формалев, В.Ф. Численные методы/ В.Ф. Формалев, Д. Л. Ревизников. -М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006. - 400 с.

141.Хинчин, А. Я. Работы по математической теории массового обслуживания / А. Я. Хинчин. - М.: Физматгиз, 1963. - 236 с.

142. Хомоненко, А. Д. Вероятностный анализ приоритетного обслуживания с прерываниями в многопроцессорных системах [Текст] / А. Д. Хомоненко // Автоматика и вычислительная техника. - 1990. - № 2. - С. 55-61

143. Черненко, В. Д. Высшая математика в примерах и задачах / В. Д. Черненко. - в 3 т.: Т. 3 - СПб.: Политехника, 2003. - 476 с.

144. Черненький В. М. Имитационное моделирование / В. М. Черненький. -М.: Высшая школа, 1990. - 225 с.

145. Чернышов, В. Н. Теория систем и системный анализ: учебное пособие / В. Н. Чернышов, А. В. Чернышов. - Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2008. - 96 с.

146. Шеннон, Р. Имитационное моделирование систем. Искусство и наука / Р. Шеннон. - М.: Мир, 1978. - 418 с.

147. Шикин, Е. В. Математические методы и модели в управлении / Е. В. Шикин, А. Г. Чхартишвили. - 2-е изд. - М.: Дело, 2002. - 440 с.

148. Янке, Е., Эмде Ф., Леш Ф.Специальные функции: Пер. с нем. / Е. Янке, Ф. Эмде, Ф. Леш. - М.: Наука-Физмат, 1968. 344 с.

149. Abramov Vyacheslav М. Stochastic Analysis and Applications, Vol. 24, Issue 6 (2006): 1205-1221

150. Gail H. R., Hantler S. L., Taylor B. A.Analysis of a non-preemptive priority multiserver queue // Advances in applied prob. 1988. Vol. 20. P. 852.

151. Kempa Wojciech M. Stochastic Models Vol. 26, Issue 3 (2010): 335-356

152. Masuyama Hiroyuki, Takine Tetsuya . Stochastic Models, Vol. 19, Issue 3 (2003): 349-381

153. Moor F. R. Computational model of a closed queueing network with exponential servers // IBM J. Res. Develop. 1972. V. 16, №6. P. 567-573.

154. Nadarajah Saralees. Stochastic Analysis and Applications,Vol. 26, Issue 3 (2008): 526-536

ПРИЛОЖЕНИЕ А. Акты об использовании результатов диссертационной работы

УТВЕРЖДАЮ Генеральный директор

АКТ

о внедрении результатов диссертационной работы А. И. Мартышкина «Математическое моделирование диспетчеров задач в многопроцессорных вычислительных системах на основе стохастических сетей массового обслуживания»

Комиссия в составе: заместителя генерального директора по НИОКР Котикова С.П. и начальника НИО-1 Крайновой H.A. настоящим актом подтверждает, что разработанные в диссертации методы математического моделирования диспетчеров задач внедрены при проведении работ при разработке стендовой аппаратуры тестирования блоков информационно-управляющих систем в части диспетчеризации информационных потоков.

Результаты работы получили положительную оценку.

Настоящий акт не является поводом для финансовых обязательств.

Члены комиссии:

Зам. Генерального директора по НИОКР ^^^^ Котиков С.П.

Начальник НИО-1 ~~ Крайнова H.A.

«УТВЕРЖДАЮ» ^И. о. ректора Пензенского юго технологического Гп.н. профессор >исеев 2013 г.

об использовании результатов дисВ^й^^^э-^^аботы Мартышкина Алексея Ивановича на тему «Математот&йшв^оделирование диспетчеров задач в многопроцессорных вычислительных системах на основе стохастических сетей массового обслуживания», представленной на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ.

г. Пенза « б~» 2013 г.

Комиссия в составе: проректора по учебной работе, к.т.н., доцента Андреева А. Б., декана факультета информационных и образовательных технологий, к.т.н., доцента Ремонтова А. П., зам. зав. кафедрой «Вычислительные машины и системы» по научной работе, к.т.н., доцента Литвинской О. С., к.т.н., профессора кафедры «Вычислительные машины и системы» Бершадской Е. Г. составила настоящий акт о том, что результаты диссертационной работы Мартышкина А. И., представленной на соискание ученой степени к.т.н., в части исследования методов моделирования диспетчеров задач многопроцессорных систем, используются в рамках обучения студентов направления подготовки 230100.62 - «Информатика и вычислительная техника» и специальности 230101 - «Вычислительные машины, комплексы, системы и сети» по дисциплинам «Высокопроизводительные вычислительные системы» и «Моделирование».

Настоящим подтверждается внедрение результатов работы Мартышкина А. И. в учебном процессе кафедры ВМиС в лекционных курсах, на практических занятиях и дипломном проектировании.

Проректор по учебной работе, к.т.н., доцент

Декан факультета информационных и образовательных технологий, к.т.н., доцент

Андреев А. Б.

Ремонтов А. П.

Зам. зав. кафедрой «Вычислительные машины и системы) по научной работе, к.т.н., доцент оУ/^^'^'— Литвинская О. С.

Профессор кафедры «Вычислительные машины и системы», к.т.н. 1 Бершадская Е. Г.

Р\ ^