Математическое моделирование в распределенных системах оперативного мониторинга нефтегазодобывающей отрасли тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат технических наук Охотников, Евгений Сергеевич

• Охотников, Евгений Сергеевич
• кандидат технических наук
• 2006

Оглавление диссертации кандидат технических наук Охотников, Евгений Сергеевич

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. Особенности организации и моделирования систем мониторинга

1.1. История развития и основные задачи систем мониторинга.

1.2. Обоснование применения теории массового обслуживания.

1.3. Классификация систем мониторинга.

1.4. Обзор применяемых методов исследования.

Глава 2. Математические модели систем оперативного мониторинга

2.1. Основные понятия теории массового обслуживания.

2.2. Модели систем оперативного мониторинга.

Глава 3. Информационное моделирование и имитационные алгоритмы систем оперативного мониторинга.

3.1. Построение информационной модели.

3.2. Планирование и реализация имитационного эксперимента.

3.3. Обработка результатов имитационного эксперимента.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Математическое моделирование в распределенных системах оперативного мониторинга нефтегазодобывающей отрасли»

Актуальность работы. В промышленности использование систем оперативного мониторинга позволяет добиться повышения эффективности труда и качества выпускаемой продукции, достижения высоких эксплуатационных характеристик оборудования, сведения к минимуму любых производственных потерь. В нефтегазодобывающей отрасли необходимость таких систем не вызывает сомнений в силу присущих ей особенностей: территориальная удаленность подразделений предприятий, тяжелые эксплуатационные условия, недостаточно развитая инфраструктура, дефицит квалифицированных кадров, высокие материальные и трудовые затраты, связанные с ликвидацией последствий нарушений производственного процесса.

Системы оперативного мониторинга нефтегазодобывающего комплекса (СОМ) - это территориально распределенные информационные системы контроля, диагностики и управления, основной целью применения которых, согласно В.Н. Костюкову, является повышение эффективности и безопасности производства благодаря: непрерывному мониторингу технологических объектов; снижению трудоемкости управления процессами; замене устаревших средств автоматизации и систем управления. Как отмечает М.Ф. Ализаде, СОМ позволяют «обеспечить эффективную работу предприятий в заданных режимах, повышать качество выпускаемых продуктов, обеспечить безаварийность и экологическую безопасность, повысить производительность труда».

Для успешного решения своих задач СОМ должны обеспечивать высокую актуальность информации. Однако, несмотря на постоянно увеличивающуюся интенсивность потоков данных, в СОМ по-прежнему часто используются низкоскоростные УКВ-каналы связи. Это противоречие в сочетании со значительной стоимостью СОМ на стадии проектирования приводит к необходимости удостоверится в том, что система будет удовлетворять предъявляемым требованиям, т.е. определить временные характеристики процессов передачи данных. Для этого требуется разрабатывать и исследовать математические модели СОМ.

В настоящее время моделирование и проектирование СОМ базируется на подходах, предложенных Е.Б. Андреевым, В.И. Костиным, В.Н. Костюковым, М. Месоровичем, В.И. Нейманом, Б.Я. Советовым, А.В Суздалевым. Более общая задача моделирования сетей передачи данных широко освещена в работах российских (Л.Г. Афанасьева, Г.П. Башарин, А.А. Боровков, Н.П. Бусленко, Б.В. Гнеденко, В.А. Ивницкий, И.Н. Коваленко, А.А. Назаров, С.Г. Фосс, Б.С. Цыбаков и др.) и иностранных (Д. Бертсекас, JT. Клейнрок, Р.В. Купер, T.JT. Саати, X. Такаги, Дж. Уолдренд, М. Шварц и др.) авторов. Но при этом можно выделить ряд направлений, исследованных не в полной мере:

• существующие методы исследования сетей передачи данных в основном используют аппарат теории массового обслуживания, в частности, сети Джексона. В то же время для СОМ характерно использование общих каналов связи несколькими устройствами. Функционирование разделяемого канала рассмотрено в работах Р.В. Купера, А.А. Назарова, T.JT. Саати, X. Такаги, С.Г. Фосса, Б.С. Цыбакова, М. Шварца и др., однако не существует моделей, позволяющих описать совместное функционирование нескольких разделяемых каналов, объединенных в сеть передачи данных, и допускающих использование различных методов множественного доступа в рамках одного канала связи;

• в работах Р.В. Купера, С.Г. Фосса, Н.И. Черновой и др. рассмотрен механизм сбора данных «поллинг» (упорядоченный опрос) для устройств мониторинга с очередью сообщений. Однако в практике СОМ применяются также устройства без буфера памяти для организации очереди сообщений; для исследования таких систем не предложено адекватных моделей.

Поэтому математическое моделирование распределенных СОМ, направленное на устранение вышеперечисленных недостатков и пробелов, представляется актуальным направлением.

Объектом исследования являются информационные процессы возникновения и перемещения данных в системах оперативного мониторинга нефтегазодобывающих предприятий.

Предмет исследования - математическое и имитационное моделирование информационных процессов возникновения и перемещения данных в СОМ для получения их временных характеристик.

Целыо работы является разработка и исследование математических моделей, позволяющих с достаточной адекватностью учесть характерные особенности различных классов СОМ. Применение таких моделей должно позволять находить временные характеристики СОМ: стационарные средние длину очереди, время ожидания, время пребывания в системе и др., необходимые для принятия обоснованных решений при проектировании СОМ.

Для достижения поставленной цели определены следующие задачи исследования:

• анализ существующих концепций, моделей, технологий и подходов к созданию распределенных систем мониторинга, в том числе применительно к нефтедобывающей отрасли;

• классификация СОМ по признакам, важным для их моделирования;

• исследование применимости и разработка математических моделей для выделенных классов распределенных СОМ;

• построение информационной модели и алгоритмов для проведения имитационных экспериментов в соответствии с математической моделью СОМ;

• проектирование и разработка хранилища данных и программного обеспечения, обеспечивающих описание моделей СОМ, их исследование и анализ полученных результатов.

Методы исследования. При решении поставленных в работе задач использовались методы исследования из следующих областей науки: теория вероятностей, теория случайных процессов, теория массового обслуживания (ТМО), теория реляционных баз данных.

Научная новизна работы заключается в следующем:

• предложена математическая модель системы поллинга для случая применения устройств мониторинга без очередей сообщений; для модели в аналитической форме получены: о средний интервал между посещениями устройств; о процент времени, затрачиваемый на обслуживание устройства; о вероятность потери информации; о целевая функция для сравнения различных вариантов конфигурации СОМ между собой.

• разработана обобщенная математическая модель СОМ, в рамках которой благодаря синтезу моделей и подходов, предложенных ранее для отдельных классов СОМ, возможно учесть: о нестационарные входящие потоки информации; о сетевую топологию СОМ и неограниченное количество устройств; о области видимости и время задержки распространения сигнала между устройствами, использующими общий канал связи; о одновременное использование методов доступа к общему каналу из группы поллинговых либо случайного множественного доступа (СМД) в зависимости от устройства, времени, передаваемой информации; о различные маршруты движения информации в зависимости от устройства, времени, передаваемой информации; о возможность ветвления информационных потоков для доставки информации нескольким потребителям.

Теоретическая значимость работы заключается в систематическом рассмотрении задачи моделирования СОМ. Для этого была предложена классификация систем по значимым для моделирования признакам:

• по топологии СОМ: локальная система мониторинга; сеть, состоящая из объектов мониторинга и нескольких каналов связи, используемых монопольно; несколько объектов мониторинга, для обмена информацией с которыми используется общий канал связи; сеть, состоящая из объектов мониторинга и нескольких общих каналов связи;

• по методу доступа к общему каналу: обход устройств сервером (поллинг); СМД; комбинация поллинга и СМД;

• по типу применяемых устройств мониторинга: с очередью сообщений; без очереди, с передачей текущих значений параметров.

В соответствии с классификацией для различных типов СОМ рассмотрена применимость существующих моделей, а при их отсутствии -предложены новые математические модели ТМО. Предложен единый подход к моделированию СОМ выделенных классов.

Практическая значимость работы обусловлена созданием математической модели, а также соответствующих ей информационной модели и набора имитационных алгоритмов, которые позволяют проводить исследования и рассчитывать временные характеристики широкого класса СОМ с произвольной архитектурой и достаточно сложными правилами функционирования.

Отметим, что разработанные модели и алгоритмы могут быть естественным образом дополнены новыми объектами и понятиями, что позволит применить полученные результаты для решения аналогичных задач в смежных областях.

Внедрение полученных результатов. На базе полученных моделей и алгоритмов была разработана подсистема моделирования и анализа, включенная в состав тиражируемого аппаратно-программного комплекса «Мт-Офис» инжинирингового предприятия ООО «МЕТА», г. Тюмень. В составе этого комплекса результаты работы были применены при решении задач оперативного мониторинга на предприятиях «Кама-Нефть» и «Урал-Ойл», входящих в состав ООО «ЛУКОЙЛ-Пермь».

Достоверность и обоснованность полученных результатов определяется корректным и обоснованным использованием аппарата теории массового обслуживания и теории вероятностей. Адекватность предложенных математических и информационных моделей, а также работоспособность имитационных алгоритмов подтверждается согласованностью:

• результатов имитационных экспериментов и теоретических значений для некоторых известных моделей;

• результатов имитационных экспериментов и теоретических значений для предложенной модели поллинга без очередей сообщений;

• результатов имитационных и натурных экспериментов.

Положения, выносимые на защиту:

• математическая модель системы поллинга для случая применения устройств мониторинга без буфера памяти, позволяющая оценить временные характеристики и вероятность потери информации в данном типе СОМ;

• обобщенная математическая модель СОМ, позволяющая описать случаи сетевой топологии с применением разделяемых каналов связи при одновременном использовании различных методов доступа к ним;

• информационная модель и имитационные алгоритмы, предназначенные для описания обобщенных моделей СОМ, проведения имитационных экспериментов и анализа полученных результатов.

Апробация работы. Основные положения работы докладывались на следующих конференциях:

• II международная научно-техническая конференция «Новые информационные технологии в нефтегазовой отрасли и образовании», Тюмень, ТюмГНГУ, 2006;

• IV всероссийская научно-техническая конференция «Геология и нефтегазоносность Западно-Сибирского мегабассейна», Тюмень, ТюмГНГУ, 2006;

• II международная научно-техническая конференция «Информационные технологии в науке, образовании и производстве», Орел, ОрелГТУ, 2006;

• XI международная открытая научная конференция «Современные проблемы информатизации в прикладных задачах», Воронеж, ВорГТУ, 2006;

• XVII международная научная конференция «Математические методы в технике и технологиях», Кострома, КГТУ, 2004.

Публикации по теме работы. Основное содержание работы отражено в 13 публикациях, в том числе 2 статьи опубликованы в журналах из списка ВАК.

Личный вклад автора. Основные научные результаты работы получены автором самостоятельно. Программная реализация комплекса имитационного моделирования выполнена автором.

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, 3 глав, заключения, библиографического списка из 228 наименований и 5 приложений, и содержит 1 таблицу и 43 рисунка. Общий объем работы 152 страниц.

Заключение диссертации по теме «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», Охотников, Евгений Сергеевич

Выводы

Во второй главе была получена обобщенная математическая модель СОМ, с помощью которой можно описывать структуру и правила функционирования широкого класса таких систем. Однако, как уже отмечалось, исследование и получение с ее помощью различных характеристик изучаемых систем возможно только методами имитационного моделирования.

В третьей главе осуществлено построение информационной модели, соответствующей полученной ранее обобщенной математической модели. В терминах нотации IDEF1X определены необходимые сущности и связи между ними. Для удобства практического применения информационная модель дополнена понятием «тип объекта», где под объектами понимаются станции, каналы, технологические параметры и др. Это позволяет упростить процесс наполнения информационной модели.

Также были введены дополнительные сущности для обеспечения одновременного использования в одной базе данных нескольких моделей, а также нескольких имитационных экспериментов по каждой из моделей.

Отметим возможность в любой момент приостановить, в том числе и аварийно, выполнение имитационных экспериментов, что может быть полезно в случае их большой продолжительности. Для этого были введены дополнительные сущности, в которых хранится текущая служебная информация о ходе имитационного эксперимента.

Также в третьей главе приведены подробные схемы алгоритмов, позволяющих реализовать имитационный эксперимент в соответствие с полученными математической и информационной моделями.

В заключительной части главы рассмотрена задача обработки полученных при реализации имитационного эксперимента данных для получения значений характеристик системы.

На основе полученных информационной модели и имитационных алгоритмов был разработан программный комплекс, позволяющий описывать модели и исследовать с их помощью СОМ.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Системы оперативного мониторинга НГДК - территориально распределенные информационные системы контроля, диагностики и управления, основной целью применения которых является повышение эффективности и безопасности нефтегазодобывающего производства благодаря следующим факторам [76]:

• непрерывному мониторингу распределенных технологических объектов;

• управлению процессами добычи, транспортировки и учета готовой продукции;

• замене физически и морально устаревших средств автоматизации и систем управления;

• повышению безопасности производства за счет средств диагностики и улучшения экологической обстановки в нефтедобывающем регионе;

• снижению трудоемкости управления технологическими процессами нефтедобычи.

Для успешного решения своих задач СОМ должны обеспечивать высокую актуальность информации. Однако, несмотря на постоянно увеличивающуюся интенсивность потоков данных, в СОМ по-прежнему часто используются низкоскоростные УКВ-каналы связи. Это противоречие в сочетании со значительной стоимостью СОМ на стадии проектирования приводит к необходимости проверки того, что система будет удовлетворять предъявляемым требованиям, то есть определить временные характеристики процессов передачи данных. Для этого требуется разрабатывать и исследовать математические модели СОМ.

Однако подавляющее большинство работ, касающихся СОМ, имеют описательно-прикладной характер В работе предпринята попытка систематизировать подходы к математическому моделированию СОМ, для чего была предложена классификация СОМ, а также исследована применимость моделей ТМО к различным классам СОМ.

В результате анализа существующих подходов к исследованию коммуникационных систем были выявлены следующие проблемы:

• отсутствие адекватной модели для важного частного случая СОМ -использование поллинга и устройств мониторинга без очередей сообщений;

• отсутствие модели, пригодной для описания сложноустроенных СОМ с произвольной архитектурой топологии «сеть», разделяемыми каналами связи, устройствами мониторинга разных типов.

В диссертации предложены математические модели, позволяющие исследовать данные классы СОМ. Для поллинговой системы без очередей сообщений в виде суммы сходящегося ряда получены основные характеристики:

• средний интервал между последовательными посещениями одной станции;

• вероятность потери информации об изменениях Sj(t) = {s)(t),.,sn/ (t));

• целевая функция для сравнения нескольких возможных вариантов конфигурации системы.

Предложена новая обобщенная математическая модель для широкого класса СОМ, которая допускает:

• сетевую топологию системы;

• совмещение методов поллинга и СМД в рамках одного канала связи;

• станции с буфером памяти для очередей сообщений и без;

• нестационарные входящие потоки сообщений;

• нестационарные режимы функционирования маршрутов передачи сообщений между станциями.

Применение обобщенной математической модели позволяет описать и исследовать СОМ с произвольной архитектурой системы и достаточно сложными правилами функционирования, что позволяет, в том числе моделировать высокоэффективное совместное использование поллинговых и СМД методов доступа к разделяемому каналу.

Для исследования СОМ с помощью обобщенной модели разработаны соответствующие ей информационная модель и имитационные алгоритмы, на основе которых создан комплекс имитационного моделирования систем оперативного мониторинга нефтегазодобывающей промышленности. Подводя итог, кратко перечислим основные результаты работы:

• предложена классификация СОМ, в соответствии с которой рассмотрены существующие, а при их отсутствии - предложены новые математические модели ТМО для различных типов СОМ;

• предложена и аналитически исследована новая математическая модель для случая поллинговой СОМ, использующей устройства мониторинга без очередей сообщений;

• предложена новая обобщенная математическая модель, позволяющая исследовать СОМ с произвольной архитектурой и достаточно сложными правилами функционирования, что позволяет, в том числе моделировать высокоэффективное совместное использование поллинговых и СМД методов доступа к разделяемому каналу;

• разработана информационная модель, соответствующая обобщенной математической модели СОМ;

• разработан набор алгоритмов, в сочетании с информационной моделью позволяющий проводить имитационные эксперименты;

• спроектированы и реализованы хранилище данных и программный комплекс, обеспечивающие описание моделей СОМ, их исследование и анализ полученных результатов;

• результаты применены при разработке тиражируемого аппаратно-программного комплекса оперативного мониторинга и использованы при решении задач мониторинга на предприятиях «Кама-Нефть» и «Урал-Ойл», с входящих в состав ООО «ЛУКОИЛ-Пермь».

• разработанные модели и алгоритмы могут быть естественным образом дополнены новыми объектами и понятиями, что позволит применить полученные результаты для решения аналогичных задач в смежных областях.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Охотников, Евгений Сергеевич, 2006 год

1. АглямовН.Н. и др. Комплексные информационно-вычислительные системы нефтегазодобывающего производства / Н.Н. Аглямов, П.Г. Турин,

2. A.M. Аминев // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 1997. - №3-4. - С. 8-11.

3. Алъ-Днебат С.А. Применение сетей массового облуживания для исследования процессов передачи видеопотоков в пакетных сетях Электронный ресурс.: Дис. канд. техн. наук. М: РГБ, 2005 (Из фондов Российской Государственной библиотеки). - 117 с.

4. Анисшюв В.В. и др. Элементы теории массового обслуживания и асимптотического анализа систем / В.В. Анисимов, O.K. Закусило,

5. B.C. Донченко. Киев: Вища шхола. - 1987. - 248 с.

6. Афанасьева Л.Г., Булииская Е.В. Случайные процессы в теории массового обслуживания и управления запасами. М.: Изд-во МГУ, 1980. -341 с.

7. Баканов А. С., Вишневский В.М. Метод оценки показателей производительность беспроводных сетей с централизованным управлением // АиТ. 2000,- № 4,- С. 97-105.

8. Баканов А.С., Вишневский В.М. Моделирование беспроводных сетей с децентрализованным управлением // АиТ. 1999. - №6. - С. 88-99.

9. Башарин Г.П. и др. Анализ очередей в вычислительных сетях: Теория и методы расчета / Г.П. Башарин, П.П. Бочаров, А.Я. Коган. М.: Наука, 1989. -334 с.

10. Башарин Г.П. и др. О методах расчета пропускной способности сетей связи ЭВМ / Г.П. Башарин, П.П. Бочаров, А.Я. Коган // Итоги науки и техники, сер. Электросвязь. 1993, Т. 12. - С. 32-106

11. Башарин ГЛ., Толмачев A.JI. Теория сетей массового обслуживания и ее приложения к анализу информационно-вычислтельных систем // Итоги науки и техники. Теор. вероятн., матем. стат., теор. кибернетика, 1983. Т. 21.-С.3-119.

12. Бертсекас Д., Галлагер Р.Дж. Сети передачи данных / Пер. с англ. / Под ред. Б.С. Цыбакова. М.: Мир, 1989. - 544 с.

13. Богуславский JI.Б. Управление потоками данных в сетях ЭВМ. -М.: Энергоатомиздат, 1984. 258 с.

14. Богуславский Л.Б., Ляхов А.И. Моделирование многосерверных локальных сетей//АиТ.- 1998.-№8.-С. 109-1231 в. Боровков А.А. Асимптотические методы в теории массового обслуживания. М.: Наука, 1980. - 397 с.

15. Боровков А.А. Вероятностные процессы в теории массового обслуживания. М.: Наука, 1972. - 341 с.

16. Боровков А.А. Некоторые предельные теоремы теории массового обслуживания // Теория вероятности и ее применение. 1964. - Т. IX. - Вып.4. -С. 608-625.

17. Боровков А.А. Эргодичность и устойчивость случайных процессов. -М.: Эдиториал УРСС. 1999. - 440 с.

18. Бочаров П.П. и др. Об обслуживании пуассоновского потока на однолинейной системе с конечным накопителем и повторными заявками / П.П. Бочаров, Ч. Д'Апиче, Н.Х. Фонг// Проблемы передачи информации. -2001. Т. 37. - Вып.З. - С. 67-82.

19. Булинский А.В., Ширяев А.Н. Теория случайных процессов. -М.: ФИЗМАТЛИТ. 2003. - 400 с.

20. Бусленко В.Н. Автоматизация имитационного моделирования сложных систем. М.: Наука. - 1977. - 240 с.

21. Бусленко Н.П. Моделирование систем. М.: Наука. - 1978. - 399 с.

22. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука. - 1988.226 с.

23. Бусленко Н.П. Метод статистических испытаний (метод Монте-Карло) / Н.П. Бусленко, И.М. Соболь, Ю.А. Шрейдер. Физматгиз, 1962. - 376 с.

24. Бусленко Н.П., Шрейдер Ю.А. Метод статистических испытаний. -М.: ГИФМЛ, 1961.-348 с.

25. Вавилов В.А. Исследование математических моделей сетей множественного доступа, функционирующих в случайной среде Электронный ресурс.: Дис. канд. техн. наук. М: РГБ, 2005 (Из фондов Российской Государственной библиотеки). -158 с.

26. Введение в математическое моделирование: Учеб. пособие / Под ред. П.В. Трусова. М.: Логос, 2005. - 440 с.

27. Введенская Н.Д. и др. Система обслуживания с выбором наименьшей из двух очередей асимптотический подход / Н.Д. Введенская, Р.Л. Добрушин, Ф.И. Карпелович // Проблемы передачи информации. - 1996. - Т. 32. - Вып.1. -С. 20-34.

28. Введенская Н.Д. и др. Задержка пакета при использовании стек-алгоритма в закритической области входных потоков / Н.Д. Введенская, Ф. Жакэ, Б.С. Цыбаков// Проблемы передачи информации. 1994. - Т. 30. -Вып.4. - С. 76-90.

29. Введенская Н.Д. и др. Большие уклонения в некоторых системах с очередями / Н.Д. Введенская, Е.А. Печерский, Ю.М. Сухов // Проблемы передачи информации. 2000. - Т. 36. - Вып.1. - С. 48-60.

30. Введенская Н.Д., Пннскер М.С. Оценка пропускной способности алгоритмов множественного доступа класса FCFS // Проблемы передачи информации. 1990. - Т. 26. - Вып.1. - С. 58-68.

31. Вентцель Е.С., Овчаров JI.A. Теория случайных процессов и ее инженерные приложения. М.: Наука, 1991. - 383 с.

32. Вишневский В.М. и др. Пакет прикладных программ имитационного моделирования телеавтоматических систем массового обслуживания / В.М. Вишневский, Л.Б. Белокрицкая, B.J1. Шеленков // Телеавтоматические системы массового обслуживания. М.: 1980. - С. 29-38.

33. Гихман И.И., Скороход А.В. Введение в теорию случайных процессов. М.: Наука, 1977. - 426 с.

34. Гнеденко Б.В. Курс теории вероятностей: Учебник Изд. 6-е, перераб. и доп. - М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1988. - 384 с.

35. Гнеденко Б.В., Коваленко И.Н. Введение в теорию массового обслуживания. М.: Наука, 1966. - 352 с.

36. Гнеденко Б.В., Колмогоров А.Н. Предельные распределения для сумм независимых случайных величин. М. -Л.: Гостехиздат, 1949. - 379 с.

37. Григорьев Л.И., Надирадзе И.А. Информационно-обучающая система оперативного управления и проектирования процесса испытания скважин // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 1994. -№2.-С. 11-12.

38. Григорьев Л.И., Свистунов А.А. Единый подход к разработке компьютерных тренажеров для диспетчерского управления нефте- и газотранспортными системами // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2003. - №3. - С. 14-18.

39. Гриль Е.Ю. Исследование и разработка алгоритмов обслуживания разноскоростных потоков требований сетью радиодоступа Электронный ресурс. : Дис. канд. техн. наук. М.: РГБ, 2006 (Из фондов Российской Государственной библиотеки). -127 с.

40. Гойхман Э.Ш., Лосев Ю.И. Передача данных в АСУ. М.: Связь, 1996.-280 с.

41. Горячев Ю.В. Оптимальная маршрутизация в сети передачи данных распределенной системы телемеханики нефтепромысла // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2002. - №1-2. - С. 1217.

42. Губайдуллин М.Г. Экспертно-аналитическая система оценки геоэкологического состояния природной среды // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2003. - №3. - С. 9-14.

43. Деев В.Г. Развитие информационных технологий в топливно-энергетическом комплексе // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2003. - №11. - С. 4-6.

44. Деньсьева О.М. Средства связи для «последней мили». М.: ЭКО-ТРЕНДС - НТЦ НАТЕКС, 1999. - 140 с.

45. Дэ/сеннингс Ф. Практическая передача данных: модемы, сети и протоколы. М.: Мир, 1989. - 272 с.

46. Древе Ю.Г. Введение в имитационное моделирование. М.: Министерство образования Российской Федерации, 2002. 236 с.

47. Дудин А.Н. и др. Практикум на ЭВМ по теории массового обслуживания: Учеб.пособие / А.Н. Дудин, Г.А. Медведев, Ю.В. Меленец. -Минск: Университетское, 2000. 109 с.

48. Душин В.И. Автоматизация объектов важнейшее условие повышения эффективности! // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. - 2002. - №8. - С. 4-10.

49. Дынкин Е.Б. Марковские процессы. М.: Физматгиз, 1963. - 258 с.

50. Евдокимович В.Е., Малинковский Ю.В. Сети массового обслуживания с динамической маршрутизацией и динамическими вероятностными обходами узлов заявками // Проблемы передачи информации. 2001. - Т. 37. - Вып.З. -С. 55-67.

51. Ермаков С.М., Мелос В.Б. Математический эксперимент с моделями сложных стохастических систем. СПб.: Изд. ГУ, 1993. - 299 с.

52. Ефросиний Д.В. Управляемые системы массового обслуживания с неоднородными приборами Электронный ресурс.: Дис. канд. техн. наук.-М: РГБ, 2005 (Из фондов Российской Государственной библиотеки). -159 с.

53. Жильцов А.А. Разработка программного модуля диагностики состояния инженерной сети нефтедобычи // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2003. - №11. - С. 35-42.

54. Жожикашвили В.А., Вишневский В.М. Сети массового обслуживания. Теория и применение к сетям ЭВМ. М.: Радио и связь, 1988. - 192 с.

55. Захаров Г.П. Методы исследования сетей передачи данных. -М.: Радио и связь, 1982. 286 с.

56. Зелигер Н.Б. и др. Проектирование сетей и систем передачи дискретных сообщений / Н.Б. Зелигер, О.С. Чугреев, Г.Г. Яновский. М.: Радио и связь, 1984. - 176 с.

57. Зозуля Ю.И. и др. Моделирование трубопроводных систем для целей разработки АСУТП / Ю.И. Зозуля, А.П. Веревкин, О.В. Кирюшин // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2003. -№11.-С. 61-64.

58. Ивницкий В.А. Разработка аналитической теории сетей массового обслуживания, Электронный ресурс.: Дис. доктора физ.мат. наук.- М: РГБ, 2005 (Из фондов Российской Государственной библиотеки). 790 с.

59. Ивницкий В.А. Сети массового обслуживания и их применение в ЭВМ (обзор) // Зарубежная радиоэлектроника. 1977. - Т. 7. - С. 33-70.

60. Иглхарт Д.Л. Шедлер Д.С. Регенеративное моделирование сетей массового обслуживания / Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1984. - 136 с.

61. Калашников В.В., Рачев С.Т. Математические средства построения стохастических моделей обслуживания. М.: Наука, 1988. - 312 с.

62. Карпелович Ф.И., Крейнин А.Я. Асимптотический анализ систем коммутации сообщений телеграфного типа // Проблемы передачи информации. 1994. - Т. 30. - Вып.З. - С. 83-96.

63. Карпелович Ф.И., Крейнин А.Я. Поллинг-системы с быстрым обслуживанием, интенсивным входящим потоком и постоянным временем переключения // Проблемы передачи информации. 1994. - Т. 30. - Вып.4. -С. 45-59.

64. Клейнен Дж. Статистические методы в имитационном моделировании. М.: Статистика, 1978. - 364 с.

65. Клейпрок Л. Вычислительные системы с очередями / Пер. с англ.; под ред. Б.С. Цыбакова. М.: Мир, 1979. - 600 с.

66. Клейнрок Л. Коммуникационные сети. Стохастические потоки и задержки сообщений / Пер с англ.; под ред. А.А. Первозванского. М.: Наука, 1970.-255 с.

67. Клейнрок Л. Теория массового обслуживания / Пер с англ. И.И.Грушко; под ред. В.И. Нейман. М.: Машиностроение, 1979. - 317 с.

68. Кокс Д., Смит У. Теория очередей. М.: Мир, 1966. - 349 с.

69. Костин А.Е. Модели и алгоритмы организации распределенной обработки данных в информационно-управляющих системах: Дис. канд. техн. наук. М.: МИЭТ, 1989. - 132 с.

70. Костюков В.Н. Мониторинг безопасности производства. -М.: Машиностроение, 2002. 224 с.

71. Кофман А., Крюон Р. Массовое обслуживание, теория и приложения. -М.: Мир, 1965.-322 с.

72. Коцюруба П.И., Назаров А.А. Исследование асимптотических средних характеристик немарковских моделей неустойчивых сетей случайного доступа // Проблемы передачи информации. 2003. - Т. 39. - Вып.З. - С. 77-87.

73. Крадинов М.Ю. Обоснование пуассоновской гипотезы для сетей с коммутацией каналов и потерями // Проблемы передачи информации. 1992. -Т. 28. - Вып.4. - С. 86-96.

74. Кульберт М.Я. Пуассоновская предельная теорема для сетей коммутации сообщений с малой интенсивностью транзитивных потоков// Проблемы передачи информации. 1993. - Т. 29. - Вып.1. - С. 92-99.

75. Кунцевич Н.А. SCADA-системы и муки выбора // Мир компьютерной автоматизации. 1999. - № 1. - С. 72-78.

76. Кустов Н.Т., Сущенко С.П. О пропускной способности случайного множественного доступа // АиТ. 2001. - № 1. - С. 91 -102.

77. Ладенко КС. Имитационные системы (методология исследований и проектирования). Новосибирск: Наука, 1981.-301 с.

78. Лазарев В.Г., Лазарев Ю.В. Динамическое управление потоками информации в сетях связи. М.: Радио и связь. - 1983. - 216 с.

79. Лазарев В.Г. Сетевые протоколы и управление в распределенных вычислительных системах. М.: Наука, 1986. - 269 с.

80. Ю.Лебедев А.В. Вентильная бесконечнолинейная система с неограниченными временами обслуживания и большой загрузкой // Проблемы передачи информации. 2003. - Т. 39. - Вып.З. - С. 87-95

81. Липшиц А.Л. Статистическое моделирование систем массового обслуживания. М.: Советское радио, 1978. - 248 с.

82. Максимей КВ. Имитационное моделирование на ЭВМ. М.: Радио и связь, 1988.-232 с.

83. Мальков С.Б. Разработка методов и алгоритмов моделирования вторичных сетей передачи дискретной информации, Электронный ресурс.: Дис. канд. техн. наук.- М: РГБ, 2006 (Из фондов Российской Государственной библиотеки). -158 с.

84. Мамиконов А.Г. Проектирование АСУ. М.: Высш. шк., 1987. - 304 с.

85. Марков А.А. Распространение предельных теорем исчисления вероятностей на сумму величин, связанных в цепь. В кн.: Записки АН по физико-математическому отделению, VIII серия. - Санкт-Петербург, 1908. -Т. 22. - №9.

86. Мартин Дж. Системный анализ передачи данных. М.: Мир, 1975. -Т. 2. - 432 с.

87. Математические модели информационных процессов и управления: Учеб. для вузов. М.: ОАО «Издательство «Недра», 2001. - 247 с.

88. Месорович М. и др. Теория иерархических многоуровневых систем / М. Месорович, Д. Мако, А. Такахара. М.: Мир. - 1973. - С. 344.

89. Мизин И.А. Сети коммутации пакетов / И.А. Мизин, В.А. Богатырев, А.П. Кулешов. М.: Радио и связь, 1986. - 361 с.

90. Михалевич B.C., Волкович В.Л. Вычислительные методы исследования и проектирования сложных систем. М.: Наука, 1982. - 286 с.

91. Нейман В.И. Базовая модель нагрузки линии связи коллективного пользования // Проблемы передачи информации. 1994. - Т. 30. - Вып.2. - С. 89101.

92. Нейман В.И. Теоретические основы единой автоматизированной сети связи. М.: Наука, 1984. - 408 с.

93. Никитин С.В. Математическое моделирование пакетной передачи данных в территориально-распределенных сетях, Электронный ресурс.: Дис.канд. техн. наук. М: РГБ, 2005 (Из фондов Российской Государственной библиотеки). - 176 с.

94. Николаевская С. А. Сравнительный анализ основных характеристик SCADA-систем, применяемых на газотранспортных предприятиях России // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2003. -№1.- С. 14-18.

95. Новиков О.А., Петухов С.И. Прикладные вопросы теории массового обслуживания. М., Советское радио, 1965. - 323 с.

96. Овчаров JI.A. Прикладные задачи теории массового обслуживания. -М.: Машиностроение, 1969. 297 с.

97. Оразбаев Б.Б., Сериков Ф.Т. Информационные системы для решения задач нефтегазовой отрасли // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2002. - №7. - С. 15-18.

98. Оселедец В.К, Хмелев Д.В. Глобальная устойчивость бесконечных систем нелинейных дифференциальных уравнений и неоднородные счетные цепи Маркова // Проблемы передачи информации. 2000. - Т.36. - Вып.1. -С. 60-77.

99. Ослин Б.Г. Имитационное моделирование систем массового обслуживания: Учеб. пособие. Томск: Изд-во ТПУ, 2003. - 106 с.

100. Палагушкин В.А., Зозуля Ю.И. Проблемы интеллектуализации современных систем автоматизации и управления в нефтегазодобыче на базе открытых технологий // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 1997. - №3-4. - С. 11-17.

101. Поляк Ю.Г. Вероятностное моделирование на электронных вычислительных машинах. М.: Советское радио, 1971. - 400 с.

102. Поляк Ю.Г., Филимонов В. А. Статистическое машинное моделирование средств связи. М.: Радио и связь, 1988. - 320 с.

103. Попадько В.Е., Андреев Е.Б. Технические средства систем управления технологическими процессами нефтяной и газовой промышленности. М.: Нефть и Газ, 2004. - 269 с.

104. Постан М.Я. Об одном классе смешанных марковских процессов и их применение в теории телетрафика // Проблемы передачи информации. -1992.-Т. 28. Вып.З. - С. 40-54.

105. Протоколы информационно-вычислительных сетей: Справочник / С.А. Аничкин, С.А. Белов, А.В. Бернштейн и др.; Под ред. И.А. Миниза, А.П. Кулешова. М: Радио и связь, 1990. - 504 с.

106. Протоколы методы управления в сетях передачи данных / Под ред. Ф.Ф. Куо. М.: Радио и связь, 1985. - 480 с.

107. Проценко А.А., Сарвин А.А. Автоматическая система контроля и диагностики нефтяных скважин в Западной Сибири // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 1994. - №3. - С. 5-6.

108. Проценко А.А., Сарвин А.А. АРМ «Технолог» и АРМ «Геолог» нефтегазодобывающего управления // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 1994. - №3. - С. 6-7.

109. Пухальский А.А., Рыбко А.Н. Неэргодичность сетей обслуживания при нестабильности их жидкостных моделей // Проблемы передачи информации. 2000. - Т. 36. - Вып.1. - С. 26-48.

110. Пьянков В.Н. Модели и алгоритмы информационно-аналитических систем для поддержки мониторинга разработки нефтяных месторождений: Дис. канд. техн. наук. Тюмень, 2006. - 145 с.

111. Романцев В.В., Яковлев С.А. Моделирование систем массового обслуживания. СПб.: Поликом. 1995. - 325 с.

112. Руденко М.В. Разработка метода анализа канальных модулей системы мониторинга технологических процессов Электронный ресурс.: Дис.канд. техн. наук,- М: РГБ, 2005 (Из фондов Российской Государственной библиотеки). -122 с.

113. Рыбко А.Н., Столяр A.JI. Об эргодичности случайных процессов, описывающих функционирование открытых сетей массового обслуживания // Проблемы передачи информации. 1992. - Т. 28. - Вып.З. - С. 2-27.

114. Саати Т.Н. Элементы теории массового обслуживания и ее приложения. М.: Советское радио, 1971.-341 с.

115. Самойленко А.В. Сети ЭВМ. М.: Наука, 1986. - 293 с.

116. Самойлов В.В., Хисамутжинов С.И. Оперативный анализ баланса потоков жидкости в инженерных сетях нефтегазовой отрасли // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2003. - №11. - С. 17-22.

117. Сахаров В.В., Александров В.Е. Автоматизированная система управления технологическими процессами нефтедобычи «АвИКС» // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2003. -№11.-С. 42-44.

118. Сергеев А.А. Предельные теоремы для одного класса поллинговых моделей Электронный ресурс.: Дис. канд. физ.-мат. наук.- М: РГБ, 2006 (Из фондов Российской Государственной библиотеки). 88 с.

119. Сипсер Р. Архитектура связи в распределенных системах. Кн. 1. -М.: Мир, 1981.-435 с.

120. Системы диспетчерского управления и сбора данных (SCADA-системы)// Мир компьютерной автоматизации. 1999. - № 3. - С. 4-9.

121. Система сбора данных и определения запасов парков резервуаров с последовательной передачей данных // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 1993. - №7-8. - С. 13-14.

122. Слепян М.А. и др. Состояние и концепции развития автоматизации нефтедобывающего комплекса / М.А. Слепян, Н.Н. Аглямов, Ю.М. Поскряков // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2001. -№7-8.-С. 11-14.

123. Слепян М.А., Аглямов Н.Н. Типизация технических и программных решений автоматизации объектов добычи нефти // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2001. - №7-8. - С. 1418.

124. Соболь И.М. Численные методы Монте-Карло. М.: Наука, 1973.312с.

125. Советов Б.Я. Построение адаптивных систем передачи информации для автоматизированного управления. Л.: Энергоатомиздат, 1982. - 120 с.

126. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. М.: Высшая школа, 1998.-319 с.

127. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем: Учеб. для вузов. 3-е изд., перераб. и доп. - М.: Высш. шк., 2001. - 343 с.

128. Солин Ю.А. и др. Опыт внедрения АСУТП ЦППД в НГДУ «Джалильнефть» ОАО «Татнефть» / Ю.А. Солин, В.М. Казаков, Ф.Г. Ямалеев // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2001. -№7-8.-С. 26-31.

129. Степанов С.Н., Инверсен В.Б. Способы уменьшения объема вычислений при расчете систем связи с потерями, основанные наигнорировании маловероятных состояний // Проблемы передачи информации. -2001. Т.37. - Вып.З. - С. 82-95.

130. Степанова О. А. Анализ основных подходов к обработке статистической информации в нефтегазовой индустрии // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2001. - №5-6. - С. 4-9.

131. Столяр A.J1. Асимптотика стационарного распределения для одной замкнутой системы обслуживания // Проблемы передачи информации. 1989. -Т. 25. - Вып.4. - С. 80-93.

132. Суздалев А.В. Сети передачи информации в АСУ. М.: Радио и связь, 1983.- 153 с.

133. Суздалев А.В., Чугреев О.С. Передача данных в локальных сетях связи. М.: Радио и связь, 1987. - 257 с.

134. Уайндер С. Справочник по технологиям и средствам связи / Пер. с англ. М.: Мир, 2000. - 429 с.

135. Уолдренд Дж. Телекоммуникационные и компьютерные сети. М.: Постмаркет, 2001. - 480 с.

136. Фазылянов И.Г., Инсапов P.M. Система сбора и передачи информации о работе систем телемеханизации объектов нефтепромыслов в ЦИТС и аппарат управления НГДУ // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2001. - №5-6. - С. 37-50.

137. Финк Л.М. Теория передачи дискретных сообщений.-М.: Сов. радио, 1970.-782 с.

138. Форд Л., Фалкерсон Д. Потоки в сетях / Пер. с англ. И.А. Вайншейн. М.: Мир, 1966. - 341 с.

139. Фосс С.Г. О некоторых свойствах открытых сетей обслуживания // Проблемы передачи информации. 1989. - Т. 25. - Вып.З. - С. 90-98.

140. Фосс С.Г., Чернова Н.И. О системах поллинга с бесконечным числом станций // Сибирск. матем. журнал. 1996.- Т. 37.- № 4,- С. 940 - 956.

141. Фосс С.Г., Чернова Н.И Теоремы сравнения и эргодические свойства систем поллинга // Проблемы передачи информации. 1996.- Т. 32. - Вып. 4. -С. 46-72.

142. Фосс С.Г., Чернова Н.И. Эргодические свойства систем поллинга.-Новосибирск, 1995.- 47 с. (Препринт / Ин-т математики СО РАН; №. 6).

143. ХасинЛ.С. О разрешении конфликта в канале множественного доступа// Проблемы передачи информации. 1989.- Т. 25. - Вып.4. - С. 63-69.

144. Хинчин А.Я. Математические методы теории массового обслуживания. В кн.: Труды математического института им. В.А. Стеклова. Т. 49. - М.: Изд. АН СССР, 1955.

145. Хинчин А.Я. Работы по математической теории массового обслуживания. М.: Физматгиз, 1963. - 317 с.

146. Хмелев Д.В. Законы больших чисел и глобальная асимптотическая устойчивость в сетях массового обслуживания: Автореф., канд. физ-мат. наук. М.: МГУ, 2001.-20 с.

147. Хмелев Д. В. Предельные теоремы для несимметричных транспортных сетей // Фунд. и прикл. Математика. 2001. - Т. 9. - Вып. 4. -С. 1401-1407.

148. Хомичков И.И. Исследование моделей локальной сети с 1-настойчивым протоколом CSMA/CD // АиТ. 1993. - №12. - С. 89-100.

149. Хомичков И.И. Модель локальной вычислительной сети со случайным множественным доступом // Автоматика и вычисл. техника. 1987. -№1.-С. 58-62.

150. Хомичков И.И. Расчет характеристик локальной сети с р-настойчивым протоколом случайного множественного доступа // АиТ. 1995. -№2. - С. 67-80.

151. ЦойС.А. Унифицированный метод асимптотического анализа математических моделей сетей случайного множественного доступа Электронный ресурс. : Дис. канд. физ.-мат. наук. М: РГБ, 2006 (Из фондов Российской Государственной библиотеки). - 131 с.

152. Цыбаков Б.С. Время выхода пакета из конфликта, когда стратегии известны кратности происходящих конфликтов // Проблемы передачи информации. 1994. - Т. 30. - Вып.2. - С. 61-76.

153. Цыбаков Б.С. Сравнение некоторых систем множественного доступа // Проблемы передачи информации. 1990. - Т. 26. - Вып.1. - С. 68-76.

154. Цыбаков Б.С. Среднее время выхода пакета из конфликта известной кратности 3 при троичной обратной связи // Проблемы передачи информации. -1994. Т. 30. - Вып.4. - С. 59-76.

155. Цыбаков Б.С., Бакиров B.JT. Алгоритм AJIOXA в сетях связи // Труды VI Междунар. симпоз. по теории информации. Ч. 1: Тез. докл. Ташкент, 1984. -С. 199-201.

156. Цыбаков B.C., Бакиров B.JI. Передача пакетов в радиосетях. // Проблемы передачи информации. 1985. - Т. 21. - Вып. 1. - С. 80-101.

157. Цыбаков B.C., Бакиров B.JI. Сети связи с алгоритмом AJIOXA. В кн.: Сети пакетной коммутации ЭВМ. - М.: Наука, 1985. - С. 63-66.

158. Цыбаков B.C., Бакиров B.JI. Устойчивость несинхронной системы АЛОХА // Проблемы передачи информации. 1984. - Т. 20. - Вып. 1. - С. 82-94.

159. Цыбаков B.C., Белоярое А.Н. Случайный множественный доступ в канале с двоичной обратной связью вида «успех не успех» // Проблемы передачи информации. - 1994. - Т. 30. - Вып.З - С. 67-83.

160. Цыбаков Б. С., Лиханов Н.Б. Верхняя граница для пропускной способности системы случайного множественного доступа пакетов в канал с ошибками // Проблемы передачи информации. 1989. - Т. 25. - Вып.4. - С. 5063.

161. Цыбаков Б.С., Лиханов Н.Б. СМД с известными моментами возникновения успешно переданных пакетов // Проблемы передачи информации. 1990. - Т. 26. - Вып.2. - С. 62-75.

162. Цыбаков B.C., Михагтов В.А. Эргодичность синхронной системы АЛОХА. // Проблемы передачи информации. 1979. - Т. 15. - Вып. 4. - С. 73-81.

163. Цыбаков B.C., Папантони-Казакос П. Наилучшая и наихудшая дисциплины передачи пакетов // Проблемы передачи информации. 1996. -Т. 32. - Вып. 4. - С. 72-92.

164. Цыбаков B.C., Привалов А.Ю. Нижняя граница для задержки в системе СМД с N-конфликтами и ошибками // Проблемы передачи информации. 1992. - Т. 28. - Вып. 4. - С. 69-86.

165. Цыбаков B.C., Привалов А.Ю. Скорость передачи стек-алгоритма в канале с N-конфликтами // Проблемы передачи информации. 1992. - Т. 28. -Вып. 2. - С. 78-86.

166. Цыбаков Б.С., Файнгольд В.Б. Блокированный стек-алгоритм СМД в сети с конечным числом станций // Проблемы передачи информации. 1992. -Т. 28. - Вып.1. - С. 89-97.

167. Цыбаков Б.С. и др. Устойчивый и простой в реализации алгоритм СМД для локальных сетей / Б.С. Цыбаков, В.Б. Файнгольд, С.П. Федорцев // Проблемы передачи информации. 1990. - Т. 26. - Вып.2. - С. 75-87.

168. Цыбаков Б.С., Федорцев С.П. Один алгоритм доступа станций в канал связи // Проблемы передачи информации. 1992. - Т. 28. - Вып.1. - С. 97109.

169. Чугреев О.С., Шмелев В.В. Оптимизация протокола множественного доступа в локальной сети // Автоматика и вычисл. техника. 1991. - №2. - С. 4047.

170. Шварц М. Сети связи: протоколы, моделирование и анализ: В 2-х ч. / Пер. с англ. М.: Наука, 1992.

171. Шварц М. Сети ЭВМ. Анализ и проектирование. М.: Радио и связь, 1997.-336 с.

172. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем Искусство и наука. - М.: Мир, 1978. - 417 с.

173. Шехман Л.И. Системы телекоммуникаций: проблемы и перспективы. Опыт системного исследования. М.: Радио и связь, 1998. - 304 с.

174. Шорникова Т. А. Математическое моделирование системы массового обслуживания диффузными Марковскими процессами Электронный ресурс.: Дис. канд. техн. наук. М: РГБ, 2003 (Из фондов Российской Государственной библиотеки). -124 с.

175. Штойян Д. Качественные свойства и оценки стохастических моделей. М.: Мир, 1979. - 284 с.

176. Шуренков В.М. Эргодические процессы Маркова. М.: Наука, 1989.376 с.

177. Afanassieva L.G., Fayolle G. Models for transportation networks // J. Math. Sci. 1997. - V. 84 . - №3. - P.1091-1103.203 .Borovkov A.A., Schassberger R.A. Ergodicity of a polling network // Stoch. Processes Appl. 1994. - V.50. - P. 253-262.

178. Brockmeyer E.H., Halstrom H.L. The Life and Works of A.K. Erlang. //Transactions of the Danish Academy of Technology and Science, 1948. -№ 2.

179. Coffmann E.G., Gilbert E.N. Polling and Greedy Servers on a Line // Queueing Systems. 1987. - V. 2. - №2. - P. 115-145.

180. Cooper R.B. INTRODUCTION TO QUEUEING THEORY. 2nd ed., New York: North-Holland, 1981. - 317 p.

181. Cooper R.B. Queues Served in Cyclic Order // The BELL SYSTEM technical journal. 1969. - V. 48. - P. 675-689.

182. Cooper R.B. Queues Served in Cyclic Order: Waiting Times // The BELL SYSTEM technical journal. 1970. - V. 49. - P. 399-413.

183. Cooper R.B, Srinivasan M.M. A Decomposition Theorem for Polling Models: The Switchover Times are Effectively Additive. // Operations research. -1996.-V. 44.-P. 629-633.

184. Cooper R.B, Srinivasan M.M. Relating Polling Models with Zero and Nonzero Switchover Times. // Queueing systems. 1995. - V. 19. - P. 149-168.

185. Cooper R.B, Srinivasan M.M. Setups in Polling Models: Does it Make Sense to Set Up if No Work is Waiting? // Journal of applied probability. 1999. -V. 36.-P. 585-592.

186. Data processing-open System Interconnection Basic Reference Model // ISO/DP 7498.- 1981.-P. 1-105.

187. Fayolle G., Lasgouttes J.M. A state-dependent polling model with Markovian routing // IMA Volumes in Math & its Applications. 1995. - V.71. -P. 283-301.

188. Frank H., Frisch I.T. Communication, Transmission and Transportation Networks, Addison Wesley (Reading, Mass), 1971

189. Fricker C., Jaibi M.R. Stability of a polling model with a Markovian scheme: Rapport de recherche. № 2278. - INRIA. - 1994. - 16 p .

190. Gordon, W.J., Newell J.F. Closed Queueing Systems with Exponentioal Servers // Operations Research. 1967. - V. 15. - P. 254-265.

191. Jackson, J.R. Jobshop-Like Queueing Systems // Management Science. -1963.-V. 10.-P. 131-142.

192. Jackson, J.R. Networks of Waiting Lines // Operations Research. 1957. -V. 5.-P. 518-521.

193. Jewell, W.S. A Simple Proof of L = XWll Operations Research. 1967. -V. 15.-P. 1109-1116.

194. Levy H., Sidi M. Dominance relations in polling systems // Queueing Systems. 1990. - V.6. - P. 155-171.

195. Little J.D.C. A Proof of the Queueing Formula L = XWll Operations Research. -1961,- V. 9. P. 383-387.

196. Massoulie L. Stability of non Markovian polling systems // Proceedings of the conference on applied probability. Paris, 1993.

197. Pollaczek F. Theorie Analytique des Problemes Stochastiques Relatifs a un Groupe de Lignes // Telephoniques aves Despositif d'attente. Gauthiers-Villars. -Paris, 1961.

198. Stidham S. Jr. A Last Word on L = mll Operations Research. 1974. -V. 22.-P. 417-421.

199. Takagi H. Analysis of polling system. Cambridge - Massachusetts: MIT Press, 1986.-282 c.

200. Takagi H. Queueing analysis. A foundation of performance evaluation. Vacation and priority systems. North-Holland, Elservier Sci. PBV, 1991

201. Takagi H. Queueing analysis of polling models // AVM Comput. Surveys. 1988.-V. 20.-P. 5-28.

202. Takagi H. Queueing analysis of polling models: an update // Stochastic analysis of computer and communication systems. 1990. - P. 267-318.