Модели и алгоритмы оценки характеристик адаптивных согласующих центров обработки информации корпоративной сети тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Малков, Константин Олегович

• Малков, Константин Олегович
• кандидат технических наук
• 2009

Оглавление диссертации кандидат технических наук Малков, Константин Олегович

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И ОСНОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ.

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ ПРИНЦИПОВ ПОСТРОЕНИЯ КОРПОРАТИВНЫХ СЕТЕЙ.

1.1. Особенности построения корпоративной сети.

1.2. Разновидности архитектур согласующих центров.

1.2.1. Коммутаторы.

1.2.2. Маршрутизаторы и шлюзы.

1.3. Принципы построения согласующих центров корпоративной сети.

1.4. Концептуальная модель адаптивного согласующего центра.

1.4.1. Допущения при построении концептуальной модели АСЦ.

1.4.2. Технические средства АСЦ.

1.5. Критерии производительности! согласующих центров.

1.6. Формулировка задачи исследования.

Выводы по разделу.

2. КОМПЛЕКС МОДЕЛЕЙ АДАПТИВНОГО СОГЛАСУЮЩЕГО ЦЕНТРА ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ.

2.1. Математическое обеспечение оценки ВВХ АСЦ.

2.2. Модель адаптивного согласующего центра в качестве коммутатора с общей памятью.

2.3. Модель адаптивного согласующего центра в качестве коммутатора на базе общей шины.

2.4. Модель адаптивного согласующего центра в качестве маршрутизатора/шлюза с общей'памятью.

2.5. Расчет емкости буферной памяти КМ.

Выводы по разделу.

3. АЛГОРИТМ ПРОЕКТИРОВАНИЯ АДАПТИВНОГО СОГЛАСУЮЩЕГО

ЦЕНТРА.

3.1. Алгоритм оптимизации структуры адаптивного согласующего центра.

3.1.1. Общая идея генетических алгоритмов.

3.1.2. Операторы генетического алгоритма.

3.1.3. Модели генетических алгоритмов.

3.1.4. Постановка задачи оптимизации структуры АСЦ.

3.2. Процедура параметрической настройки АСЦ.

3.3. Разработка программной среды.

3.4. Алгоритм проектирования АСЦ.

3.5. Пример оптимизации структуры шлюза с помощью разработанных инструментальных средств.

Выводы по разделу.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модели и алгоритмы оценки характеристик адаптивных согласующих центров обработки информации корпоративной сети»

В современном мире инфокоммуникационных технологий, учитывая развивающиеся рыночные отношения, шаги производственной группы, коммерческой организации, корпорации или другого объединения иной формы, по созданию эффективной системы информационных связей как, для взаимодействия внутри компании, так и для взаимодействия с другими организациями, или улучшению уже существующей системы являются'неотъемлемой частью успешного функционирования компании. Основой такой системы информационного обеспечения-стали сетевые технологии-[30; 62].

Корпоративная сеть, построенная' с применением современных сетевых технологий, является одним из главных ресурсов крупной организации, фирмы. Отсутствие'этого ресурса, выход его из строя или неэффективное функционирование приводит к сложностям выполнения функций управления и производственного процесса, избыточным рискам и повышенным затратам [35]. Данные обстоятельства указывают на важность использования удобных в обслуживании, высокопроизводительных, надежных и эффективных с точки зрения затрат корпоративных сетей.

Корпорация является сложной, распределенной структурой, зачастую имеющей международное распространение, но требующей единой-информационной инфраструктуры [4, 17, 64].

Существующие сети, подвергаемые объединению в рамках корпорации, часто используют различное оборудование и программное обеспечение. Для обеспечения взаимодействия необходимо объединять такие часто несовместимые (разнородные) сети. Разработка же сетевых приложений осложняется из-за необходимости организовать совместную работу частей, выполняющихся на разных машинах. Функции по согласованию несовместимых параметров разнородных сетей ложатся на устройства межсетевого взаимодействия или согласующие устройства (СУ). Уже давно задача согласования и сопряжения решается установкой согласующего сетевого оборудования разного уровня и назначения (мостов, коммутаторов, маршрутизаторов), обеспечивающего необходимое преобразование разнородного трафика с помощью программного обеспечения и аппаратных решений. Для решения задачи согласования неоднородных сетей применяют различные подходы — мультиплексирование, трансляцию или инкапсуляцию протоколов.

Согласующие устройства внутри корпоративной сети выполняются» в виде многопроцессорных многопортовых устройств, так как,.выполняя основную функцию сопряжения нескольких разнородных сетей, они вынуждены обрабатывать большие потоки данных, что приводит к необходимости параллельной обработки [42].

Параллельная обработка информации включает в себя процессы приема поступающих на порты устройства информационных кадров от различных подсетей, анализа определенной части служебной информации заголовков кадров всеми протоколами, участвующими в процессах обработки, определение порядка обработки, принятия^ решений по дальнейшему продвижению кадров внутри устройства, передачи обработанных информационных кадров в исходящие каналы подсетей назначения. Все эти операции предполагают сложную организацию структуры системы (разные по типу связи между элементами системы, характеризующиеся- внутренними свойствами), что требует соответствующих знаний по системному анализу, исследованию операций и системному программированию [13, 38, 45, 59, 65]. Такие сложные устройства с их многофункциональной аппаратной и программной реализацией можно назвать не просто сетевыми устройствами, а сетевыми центрами (СЦ) по аналогии с центрами коммутации в телефонных сетях общего пользования.

При создании или расширении сети, как правило, устанавливается самое высокопроизводительное оборудование сопряжения сетей, имеющееся на рынке этого оборудования. На практике, согласующие устройства оказываются загруженными максимум на четверть, а в ближайшей перспективе не видно признаков к повышению нагрузки. Но при объединении с другой высокопроизводительной сетью, такой избыточной производительности может не хватить. Поэтому рациональнее применять обоснованные интеллектуальные решения-, чем приобретать и устанавливать новое согласующее оборудование: целесообразнее функционально или количественно преобразовывать уже имеющийся узел сети, чем каждый раз, когда это необходимо, заменять его на другой. Необходимо искать новые решения, позволяющие динамически настраивать архитектуру многопроцессорного СЦ в зависимости от степени разнородности взаимодействующих сетей и формировать оптимальные (рациональные) конфигурации, обеспечивающие необходимое качество обслуживания и имеющие минимальную стоимость. Т.е. необходимо иметь возможность приспосабливать СЦ к изменениям окружающей среды, другими словами - адаптировать. Такие решения должны стать основой эффективного функционирования корпоративной сети, что подразумевает оптимизацию структуры,, сети, более «быстрое» и удобное администрирование сети, сокращение затрат на закупку нового оборудования.

Таким образом, объединение в интегрированную систему различных информационных ресурсов распределенной системы актуализирует разработку эффективных методов, средств и алгоритмов построения согласующих устройств разного уровня архитектуры и назначения.

Большое значение при разработке средств проектирования согласующих устройств имеет принцип структурно-функционального анализа моделей информационных систем, который на этапе системного проектирования! применяется для анализа вариантов тех или иных технических решений, что в свою очередь приводит к обоснованному выбору [19, 22, 62].

Главным при проектировании СЦ становится математическое моделирование и вычислительный эксперимент на модели [10, 11, 20, 22, 23, 43, 53, 66, 61, 72], поскольку практически отсутствует возможность использования физических моделей и натурного эксперимента при разработке таких систем.

Результаты исследований ученых А.В. Бутрименко, В.П. Ильина, A.M. Александрова, О.И. Кутузова, Б.Я. Советова, С.А. Яковлева, JI. Клейнрока, М.

Шварца и ряда других составляют теоретическую базу моделирования сетей и составляющих их элементов [15, 17, 25, 31, 52, 53, 54, 75].

Математической базой методологии структурно-функционального анализа многопортовых мультипроцессорных систем, какими являются согласующие центры, являются сети массового обслуживания'(СеМО) [22, 76]. В-виду вероятностного характера данных, поступающих в систему, детерминированной их обработки, невозможности использования^ физических моделей, разработка моделей теории СеМО для анализа и-проектирования СЦ крайне необходима.

Возможность использования моделей СеМО'определяет предположение о независимости, суть которого1 сводится к следующему: времена передачи сообщений по разным каналам связи предполагаются независимыми случайными величинами. С другой стороны, очевидно, что-длительности обслуживания сообщения в разных- каналах пропорциональны длине этого сообщения; а значит, зависимы [27].

Наряду с тем, что модели СеМО'не могут полностью отражать сложные информационные процессы в сетях или узлах сети, опыт проектирования и измерений характеристик реальных сетей и узлов говорит о том, что такие модели являются достаточно точным и почти единственным хорошо разработанным математическим аппаратом, позволяющим осуществлять выбор альтернативных вариантов; расчета и оптимизацию характеристик- на этапе проектирования СЦ. Наиболее разработана теория-экспоненциальных СеМО и выражения для расчета их ВВХ.

Задачу выбора оптимальной (рациональной) архитектуры СЦ любого уровня предложено решить с помощью разработанного алгоритма; в основе которого находится генетический алгоритм оптимизации.

Генетический алгоритм (ГА) был разработан американским ученым Джоном Холландом в 1975 году [79], а в 1989 г. сделаны шаги по дальнейшему изучению природы ГА' ученым Д. Голдбергом [78]. В дальнейшем стали использоваться-кодированные множества параметров ГА вместо» самих параметров для общей эффективности работы ГА, определена необходимость правильной настройки параметров ГА для решения оптимизационных задач и т.п. Все это дало толчок для всех последующих исследований [1:8; 21, 81].

Генетический алгоритм в приложении задач дискретной оптимизации был получен сравнительно недавно 1998-1999 гг. Сила генетических алгоритмов в том, что этот метод чрезвычайно гибок. Алгоритм успешно справляется с широким кругом задач оптимизации даже при- том, что о системе известен минимум информации, как это часто бывает в сложных технических системах [18, 39, 68].

Учитывая сказанное выше, можно сделать следующий вывод: совокупность задач по проектированию СЦ, определяющих во> многом жизнеспособность корпоративных сетей, и разработке соответствующих моделей и алгоритмов для оценки ВВХ согласующего центра представляет собой важную научную задачу, имеющую большое значение для экономики страны.

Целью работы является разработка моделей и алгоритмов оценки характеристик адаптивных согласующих центров обработки информации корпоративной сети.

Для достижения названной цели необходимо решение следующих задач:

1. Анализ особенностей построения и процессов функционирования согласующих-центров корпоративных сетей.

2. Разработка комплекса моделей оценки характеристик адаптивного согласующего центра разной архитектуры.

3. Разработка алгоритма оптимизации структуры адаптивного согласующего центра.

4. Разработка алгоритма проектирования адаптивного согласующего центра корпоративной сети.

Объектом исследования являются адаптивные согласующие центры обработки информации корпоративной сети, выполненные в виде многопроцессорных вычислительных систем.

Предметом исследования являются закономерности процессов функционирования адаптивного согласующего центра при согласовании работы сегментов корпоративной сети.

Методы исследования. Решение сформулированной в работе проблемы разработки моделей оценки характеристик адаптивного согласующего центра обработки информации и алгоритмов-поиска рациональной структуры базируется на математических методах системного анализа, исследования операций, теории вероятности и случайных процессов, теории алгоритмов, теории оптимизации и теории массового обслуживания.

Научная* новизна работы.

Научная новизна работы состоит в разработке моделей оценки характеристик АСЦ и алгоритма проектирования адаптивного согласующего центра- корпоративных сетей, обеспечивающего нахождение структур АСЦ* удовлетворяющих сетевым требованиям.

Новые научные результаты:

1. Концептуальная модель адаптивного согласующего центра, разработанная. на основе принципов- построения, и функционирования корпоративных сетей, отличается определением набора структурных модулей, обеспечивающего построение всевозможных вариантов АСЦ, что позволяет применять единый подход к проектированию АСЦ разной архитектуры.

2. Комплекс моделей- оценки характеристик адаптивного согласующего центра обработки информации отличается возможностью оценки соответствия характеристик АСЦ разной архитектуры, полученных с помощью моделей, требуемым характеристикам согласования независимо от функциональных возможностей АСЦ.

3. Алгоритм оптимизации структуры адаптивного согласующего центра отличается использованием моделей оценки характеристик АСЦ на каждом шаге алгоритма, что позволяет построить рациональную структуру АСЦ.

4. Алгоритм проектирования адаптивного согласующего центра корпоративной сети отличается выполнением полного набора комбинированных действий, как подготовительных, направленных на определение значений требуемых сетевых величин, номинальных значений параметров АСЦ и т.п., так и вычислительных, реализующих модели и оптимизационный алгоритм на ЭВМ, что позволяет осуществлять проектирование рациональной (субоптимальной) структуры АСЦ.

Основные результаты, полученные в работе и выносимые на защиту:

1. Концептуальная модель адаптивного согласующего центра.

2. Комплекс моделей оценки характеристик адаптивного < согласующего центра разной архитектуры.

3. Алгоритм оптимизации структуры адаптивного согласующего центра.

4. Алгоритм проектирования адаптивного согласующего центра корпоративной сети.

Практическая ценность полученных результатов диссертационной работы заключается в разработанных моделях оценки функциональных характеристик АСЦ, от значения которых зависит выбор структуры и аппаратной реализации АСЦ, алгоритмах и программного обеспечения, реализующих проектирование АСЦ.

Автор является победителем конкурса грантов среди студентов и аспирантов г. Санкт-Петербурга в 2006 г., в отчете которого представлены основные результаты по теме диссертации.

Апробация результатов работы. Предлагаемые решения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на одной международной, одной Всероссийской НТК и на НТК профессорско-преподавательского состава СПб ГУТ в 2004 - 2008 гг.

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 5 научных работ, из них - 2 статьи из перечня изданий, рекомендованных ВАК, и 3 работы — в научных трудах международных и Всероссийских конференций.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, трех разделов, заключения, списка литературы, включающего 81 наименование. Основная часть работы изложена на 125 страницах машинописного текста. Работа содержит 21 рисунок, 2 таблицы.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Малков, Константин Олегович

Выводы по разделу

1. В качестве процедуры параметрической настройки АСЦ, выполняемой для определения численных показателей набора оптимизируемых внутренних параметров П, выбран генетический алгоритм поиска оптимальных решений, имеющий ряд преимуществ по сравнению с классическими алгоритмами поиска.

2. Дано описание программной среды для реализации расчета ВВХ АСЦ и функционирования ГА. Показан алгоритм программного комплекса.

3. Разработан алгоритм проектирования АСЦ, предназначенный для определения последовательных шагов, необходимых для выполнения задачи поиска рациональной структуры АСЦ, имеющей минимальную стоимость аппаратной реализации и отвечающей допустимым значениям показателей качества устройства.

4. Выполнен пример расчета оптимальной внутренней структуры АСЦ с помощью разработанного программного комплекса.

5. Обоснованы основные отличия генетических алгоритмов от классических методов оптимизации. Приведены модели генетических алгоритмов, операторы и принцип реализации и функционирования ГА.

6. Сформулирована постановка задачи оптимизации АСЦ с общей памятью и общей шиной. Определены критерии оптимальности структуры АСЦ.

117

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Развитие корпоративных сетей связи считается одним из главных локомотивов развития отрасли в целому что обусловлено разработкой^ внедрением самых современных технологий и решений для обеспечения нарастающих инфокоммуникационных потребностей основы экономики любой страны — бизнес-сообщества — пользователей корпоративных услуг. Развитие технологий корпоративных сетей на сегодняшний день связано прежде всего с увеличившимися^ потребностями пользователей в новых услугах, а также с минимизацией затрат операторов, предприятий, которые эти услуги предоставляют или проектируют собственные сети.

Получают все большее развитие конвергентные сети, которые базируются на.принципах объединения.разнородного трафика.в единой среде-передачи. Такие сети предоставляют множество услуг передачи данных, которые постоянно увеличиваются и подвергаются изменениям; заставляя администрацию сети немедленно реагировать на: эти изменения: Таким-образом, сеть становится живым, постоянно изменяющимся «организмом», которым' нужно правильно управлять. Управление подразумевает правильное определение структуры сети, а также функциональных возможностей узлов сети, которые также могут претерпевать частые измененияпараметров.

В. связи с- этим- очень важно применять методы определения предварительной оценки производительности узлов сети, чтобы в конечном итоге затраты на преобразование или расширение сети были оправданными.

В~ соответствии с целью работы в-диссертации теоретически обоснованы и разработаны теоретико-методологические основы процессов функционирования и обработки информации адаптивных согласующих центров корпоративных сетей, а также инструментальные средства для решения задачи оптимизации структуры.

В'работе получены следующие основные результаты:

1. Концептуальная модель адаптивного согласующего центра? модульной структуры, набираемая из необходимого набора элементов в зависимости от требуемой производительности и количества канальных портов. Такая модель отличается от существующих тем, что помимо расширения количества портов для подключения магистральных каналов или локальных сетей она позволяет наращивать и изменять функциональность всего согласующего центра в целом, добавляя-новые функции и услуги по необходимости. При этом в результате такой адаптации согласующего центра появляется возможность его функционирования на любом уровне ЭМВОС.

21 Комплекс аналитических моделей* оценки характеристик, обеспечивающий оценку вероятностно-временных характеристик адаптивного согласующего центра корпоративной" сети с. заданной схемой коммутации (общая память, или общая» шина) любого уровня ЭМВОС. Отличается возможностью оценки соответствия характеристик АСЦ разной архитектуры, полученных с помощью моделей, требуемым характеристикам согласования независимо от функциональных возможностей АСЦ.

3. Алгоритм оптимизации адаптивного согласующего центра; основанный на процедуре поиска рациональной структуры АСЦ минимальной стоимости с привлечением аппарата генетических алгоритмов. Отличается применением разработанной процедуры определения-минимальной стоимости структуры АСЦ.

4: Алгоритм проектирования адаптивного согласующего центра, основанный на применении комплекса моделей и алгоритмов оценки характеристик АСЦ. Отличается выполнением полного набора комбинированных действий, как подготовительных, направленных на определение значений требуемых сетевых величин, номинальных значений параметров АСЦ и т.п., так и вычислительных, реализующих модели и оптимизационный алгоритм на ЭВМ, что позволяет осуществлять проектирование рациональной (субоптимальной) структуры АСЦ.

119

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Малков, Константин Олегович, 2009 год

1. Абрамов, Е. А. Интеграция приложений как необходимое условие построения портальной платформы доступа / Е. А. Абрамов // Методы и средства обработки информации: Труды-первой Всероссийской научной конференции/МГУ. М. 2003.

2. Авен, О. И. Оценка качества и оптимизация вычислительных систем / О. И. Авен, Н. Н. Турин, Я. А. Коган. М.: Наука, 1992.464 с.

3. Амари, С. М. Особенность программного моделирования обработки пакета в коммутаторе с разделяемой памятью / С. М. Амари, Т. М. Татарникова // Информационные сети и системы: Тезисы докладов-научного семинара / М.1999. С. 56-57.

4. АСУ. Обзор информации/ЦНТИ "Информсвязь", вып. 1,1992.

5. Башарин; F. П. Модели информационно вычислительных систем / Г. П. Башарин // Сб. науч. тр: М.: Наука, 1994. 78 с.

6. Башарин, Г. П. Анализ очередей в вычислительных сетях / Г. П. Башарин // Сб. науч. тр. М.: Наука, 1989. 334 с.

7. Бертсекас, Д. Сети передачи данных / Д: Бертсекас, Р. Галлагер; пер. с англ. М.: Мир, 1989. 544 с.

8. Богуславский, Л: Б. Основы построения вычислительных сетей для автоматизированных систем / Л. Б. Богуславский, В: И: Дрожжинов. М.: Энерго-атомиздат, 1990.256 с.

9. Бройдо, В. Л. Вычислительные системы, сети и телекоммуникации / В. JL Бройдо. СПб.: Питер, 2003. 688 с.

10. Бусленко, Н. П. Моделирование сложных систем / Н. П. Бусленко. М.: Наука, 1978. 355 с.

11. И. Варжапетян, А. Г. Системы управления. Исследование и компьютерное моделирование / А. Г. Варжапетян, В. В. Глугценко. М.: Вузовская книга,2000. 328 с.

12. Васильев, П. И. Проектирование систем передачи* данных / П. И. Васильев. Л.: ЛИАП, 1990. 73 с.

13. Вентцель, Е. С. Исследование операций. Задачи, принципы, методология / Е. С. Вентцель. М.: Наука, 1988. 208 с.

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

15. Воеводин, В. В. Параллельные вычисления / В. В. Воеводин, Вл. В. Воеводин. СПб.: БХВ, 2002. 608 с.

16. Вопросы построения распределенных информационно вычислительных сетей // Монитор. 1995. № 5. С. 3-11.

17. Гаскаров, Д. В. Сетевые модели распределенных автоматизированных систем / Д.* В. Гаскаров, Е. П. Истомин, О. И. Кутузов. СПб.: Энергоатом-издат, С.-Петерб. отд-ние, 1998, 353 с.

18. Гладков, Л. А. Генетические алгоритмы: учеб. пособие / JI. А. Гладков, В. В. Курейчик, В. М. Курейчик; 2-е изд., испр. и дот М.: Физматлит, 2006. 319 с.

19. Граничин, О. Н. Введение в методы стохастической оптимизации и оценивания: учеб. пособие / О. Н. Граничин; С.-Петерб. университет. СПб., 2003. 131 с.

20. Емельянов, А. А. Имитационное моделирование экономических процессов / А. А. Емельянов, Е. А. Власова, Р. В. Дума. М.: Финансы и статистика. 2002. 368 с.

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

22. Ивницкий, В. А. Теория сетей массового обслуживания / В. А. Ивниц-кий. М.: Физматлит, 2004. 772 с.

23. Калашников, В. В. Математические методы построения стохастических моделей обслуживания / В. В. Калашников, С. Т. Рачев. М.: Наука, 1988. 311 с.

24. Кассел, Л. Компьютерные сети и открытые системы / JI. Кассел, Р. М. Остинг. М.: Техносфера, 2003. 592 с.

25. Келътин, В. Имитационное моделирование / В. Кельтин, A. Jloy; пер. с англ. СПб.: Питер, 2004. 847 с.

26. Клейнрок, Л. Теория массового обслуживания / Л. Клейнрок; пер. с англ. И. И. Грушко. М.: Машиностроение. 1979. 432 с.

27. Колбанев, М. О. Подход к организации адаптивного согласующего центра корпоративной сети / Ml О. Колбанев, Т. М. Татарникова, К. О. Малков //Информационно-управляющие системы. 2008. Т. 34. №3'. С. 28-31.

28. Коновер, Дж. Шесть проектов корпоративной;сети АТМг/ Дж. Коно-вер // Сети и системы связи. 2003. Т. 37. № 3. С. 54-65.

29. Коновер, Дж. Парад коммутаторов Gigabit Ethernet / Дж. Коновер // Сети и системы связи-. 2005. № 1. С. 28-40.

30. Корнеев, В. В. Современные микропроцессоры / В. В. Корнеев, А. В. Киселев; 3-е изд. СПб.: БХВ-Петербург, 2003. 448 с.

31. Кулъгин, М. Технологии корпоративных сетей: Энциклопедия / М. Кульгин. СПб.: Питер, 2000. 704 с.

32. Кулъгин, М. Виртуальные соединения в ATM / М. Кульгин // LAN -журнал сетевых решений. 1998. Т. 4. № 9. С. 115-121.

33. Курошева, Г. М. Антикризисное управление предприятием: учеб. пособие / Г. М. Курошева, М. А. Вальковский, О. Н. Рогоза; М-во трансп. Рос. Федерации; 2-е изд. СПб.: СПГУВК, 2000. 213 с.

34. Лазарев, В. Г. Интеллектуальные цифровые сети: справочник / В. Г. Лазарев. М.: Финансы и статистика, 1996. 223 с.

35. Ложкин, С. Технологии коммуникации Ethernet / С. Ложкин // Компьютер Пресс. 1998. № 3. С. 268-277.

36. Макаров, Э. Hi Методы анализа, и синтеза физической структуры специализированных ИВС / Э- И. Макаров, Г. Ф. Янбых // УС и~М, 1989.№ 3. С. 22-27.

37. Малков, К. О. Выбор генетического алгоритма как средства оптимизации адаптивного межсетевого устройства / К. О: Малков // Сб. докл. между-нар. науч. Конф. МКИССиТ-2006 / СПбГУТ. СПб. 2006. С. 19-20.

38. Малков, КОj Модель,расчета-характеристик коммутатора с общей памятью / К. О.1 Малков // Мат. 60-й НТК профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов / СПбГУТ. СПб. 2008. С. 139-140.

39. Малков; К. О. Метод аналитического расчета производительности центра сопряжения корпоративной сети / К. О. Малков, Т. М!. Татарникова // Сб. докл. междунар. науч. Конф. МКИССиТ-2006 / СПбГУТ. СПб. 2006. С. 21-23.

40. Малков; К. О: Применение адаптивного согласующего центра в качестве межсетевого устройства корпоративной сети / К. Of Малков // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета: Межвуз. сб: науч. тр. / РГРТУ. 2008. Вып. 24. С. 85-90.

41. Мартин, Д. ATM. Архитектура и реализация / Д. Мартин, К. Чапмен, Д. Либен. М.: Дори, 2000. 213 с.

42. Моделирование * систем с использованием теории массового обслуживания: учеб. пособие / под ред. д.т.н. Д. Н. Колесникова; СПб.: СПбГПУ, 2003. 180 с.

43. Нгдашковский, В. М. Организация и программирование межмашинного обмена данным в компьютерных информационных системах / В. М. Не-дашковский. М.: МГТУ, 1994. 50 с.

44. Овчинников, Г. Р. К расчету среднего времени задержки пакета в центре коммутации / Г. Р. Овчинников // Техника средств связи. Сер. Технологии информационных сетей. 1984. Вып. 2. С. 23—33.

45. Олифер, В. Г. Компьютерные сети: принципы, технологии, протоколы / В. Г. Олифер, Н. А. Олифер; 3-е изд. СПб.: Питер, 2008. 957 с.

46. Олифер, В. F. Новые технологии и оборудование IP-сетей- / В. Г. Олифер, Н. А. Олифер: СПб.: БХВ-Санкт-Петербург, 2000. 512 с.

47. Основы построения телекоммуникационных систем и сетей / В. В. Крухмалев, В. Н. Гордиенко, А. Д. Моченов и др. М.: Горячая линия — Телеком, 2004. 510 с.

48. Павловский, Ю. А. Имитационные модели и системы / Ю. А. Павловский. М.: Фазис, 2000.132 с.

49. Плакс, Б. И: Имитационное моделирование систем массового обслуживания: учеб. пособие / Б. И. Плакс. СПб.: СПбГААП, 1995. 64 с.

50. Плакс, Б. И. Расчет надежности систем со сложной структурой ускоренным методом Монте-Карло / Б. И. Плакс // Изв. АН СССР. Техн. Кибернетика. 1993. № 6. С. 158-162.

51. Поляк, Ю. Г. Статистическое машинное моделирование средств связи / Ю. Г. Поляк, В. А. Филонов // Радио и связь. Сер. Статистическая теория связи. 1988. Вып. 30: 175 с.

52. Протоколы и методы управления в сетях передачи данных / под ред. В. Серф и др. М.: Радио и связь, 1990. 480*с.

53. Распределенные информационные системы управления: учеб. пособие / О. И. Кутузов, Т. М. Татарникова; К. О. Петров; С.-Петерб. гос. ун-т телеком. СПб, 2003. 43 с.

54. Реклейтис, Г. Оптимизация в технике / Г. Реклейтис, А. Рейвиндран, К. Рэгсдел; пер. с англ. В. Я. Алтаева, В. И. Моторина; Кн. 1. М.: Мир, 1986.349 с.

55. Рутковская, Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Д. Рутковская, М. Пилиньский, JI. Рутковский; пер. с пол. М.: Горячая линия Телеком, 2006. 383 с.

56. Рыжиков, Ю. И. Теория очередей и управление запасами / Ю. И. Рыжиков. СПб.: Питер, 2001. 376 с.

57. Рыков, А. С. Методы системного анализа: Многокритериальная и нечеткая оптимизация, моделирование и экспертные оценки / А. С. Рыков. М.: Экономика, 1999. 192 с.

58. Саати, Т. Элементы теории массового обслуживания и ее, приложения / Т. Саати. М.: Сов. радио, 1971. 520 с.

59. Сатовский, Б. Л. Создание мультисервисных сетей: задачи и перспективы / Б. JI. Сатовский // Сети и системы связи. 2003. № 12. С. 82—87.

60. Сергеев, В. Г. Методы и модели оценивания производительности структурообразующих звеньев корпоративных сетей: дис. на* соиск. уч. степ, док. техн. наук : утверждена 09.07.2004 / Сергеев Владимир Григорьевич. СПб., 2003.332 с.

61. Сергеев, В. Г. Расчет производительности информационной системы управления: учеб. пособие / В. Г. Сергеев, О. И. Кутузов; СПГУВК. СПб., 2003.45 с.

62. Сипсер, Р. Дж. Архитектура связи в распределенных системах / Р. Дж. Сипсер. М.: Мир. 1981. 336 с.

63. Системный анализ в информационных технологиях: учеб: пособие / Ю. Ю. Громов, Н. А. Земской, А. В. Лагутин и др.; 2-е изд. Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2007. 176 с.

64. Советов, Б. Я. Информационная технология / Б. Я. Советов. М.: Высшая школа, 1994. 368 с.

65. Советов, Б. Я. Построение сетей интегрального обслуживания / Б. Я. Советов, С. А. Яковлев. Д.: Машиностроение, 1990. 332 с.

66. Солодовников, В. В. Теория сложности и проектирования систем управления / В. В. Солодовников, В. И. Тумаркин. М.: Наука, 1990. 168 с.

67. Средства создания смешанных сетей предприятия // Сети. 2003. № 3.

68. Струнков, Т. Что такое генетические алгоритмы / Т. Струнков // PC Week/RE. 1999. Т. 193. № 19.

69. Таненбаум, Э. Компьютерные сети / Э. Таненбаум; 4-е изд. СПб.: Питер, 2005. 992 с.

70. Фомин, Г. М. Математические методы и модели в коммерческой деятельности / Г. М. Фомин. М.: Финансы и статистика, 2001. 544 с.

71. Хелд, Г. Технологии передачи данных / Г. Хелд; 7-е изд. СПб.: Питер, 2003. 720 с.

72. Хенриксон, X. IIS 6. Полное руководство / X. Хенриксон, С. Хоф-манн; пер. с англ. Изд-во ЭКОМ, 2004. 672 с.

73. Цвиркун, А. Д. Имитационное моделирование в задачах синтеза структуры сложных систем / А. Д. Цвиркун. М.: Наука, 1985. 225 с.

74. Шварц, М. Сети связи: протоколы, моделирование и анализ / М. Шварц. М.: Наука, 1992. 335 с.

75. Connect.ru: Эпоха перемен / А. Гургенидзе. 2005. Режим доступа: http://www.connect.ru/article.asp?id=6071. Загл. с экрана.

76. Golberg, D. Е. Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning/D. E. Golberg. Massachusetts: Addison-Wesley, 1989.

77. Holland, J. N. Adaptation in Natural and Artificial Systems / J. N. Holland. Michigan: Univ. of Michigan Press, 1975.

78. Mql4.com: Генетические алгоритмы математический аппарат / А. Стариков. 2006. Режим доступа: http://articles.mql4.com/ru/133. Загл. с экрана.

79. The impact of the ATM concept on video coding / W. Verbuest, L. Pin-noo, B. Vocten // IEEE Journal on selected areas in communications. 1988. Vol. 6. № 9. P. 1623-1632.