Организационные и экономические вопросы оптимизации базы данных сетевого типа в АСУП тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Ананьев, Игорь Васильевич

• Ананьев, Игорь Васильевич
• кандидат экономических наук
• 1984

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Ананьев, Игорь Васильевич

ВВЕДЕНИЕ.

1. ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ СОЗДАНИЯ И РАЗВИТИЯ СИСТЕМ

ОБРАБОТКИ ДАННЫХ АСУП.II

1.1. Характеристика системы обработки данных АСУ машиностроительным предприятием.II

1.2. Критерий выбора параметров СОД, подлежащих оптимизации.

1.3. Выделение параметров СОД, пригодных для оптимизации.

1.4. Анализ параметров настройки базы данных с точки зрения независимости программ.

2. ОПТИМИЗАЦИЯ ОПЕРАЦИОННЫХ ХАРАКТЕРИСТИК СИСТЕМЫ ОБРАБОТКИ

ДАННЫХ.

2.1. Последовательность решения оптимизационных задач.

2.2. Определение подмножеств схемы и привязка их к ЭВМ многомашинного комплекса.

2.2.1. Анализ возможностей распределенной обработки данных в предложениях К0ДАСИ1.

2.2.2. Задача оптимального размещения информационных совокупностей в сети ЭВМ.

2.3. Определение наилучшего варианта привязки к наборам записей со способом размещения СШТЕРЕВ VÍA SE Г

2.3.1. Модель памяти базы данных.

2.3.2. Математическая постановка оптимизационной задачи.

2.4. Задача рационального распределения записей по физическим магнитным носителям к областям БзД.

2.4.1. Закрепление записей за томами магнитных носителей.

2.4.2. Эвристический алгоритм решения задачи.

2.4.2.1. Построение графа задач, учитывающего ограничения на параллельное выполнение.

2.4.2.2. Построение графа состояний.

2.4.2.3. Выбор оптимального расписания.

2.4.3. Объединение типов записей в области.

2.5. Задача определения оптимальной плотности заполнения областей БзД.

2.5.1. Определение объема свободного пространства на магнитном носителе.

2.5.2. Модель хранения данных в БзД типа КОДАСШЕ.

2.5.3. Сводка результатов.III

2.5.4. Учет особенностей реализации отдельных СУБД.

2.5.5. Экспериментальная проверка предлагаемых расчетных формул.

2.5.6. Математическая постановка задачи определения оптимальной плотности заполнения областей БзД.

3. ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ ОПТИМИЗАЦИИ БзД НА. ПРИМЕРЕ АСУ "ЭЛЕКТРОСИЛА".

3.1. Описание БзД АСУ цехом.

3.2. Реализация задачи выбора наборов кластеризации для записей, имеющих способ размещения CLUSTEDED VIA SET

3.3. Реализация задачи оптимального разнесения записей по магнитным носителям и областям БзД.

3.3.1. Разнесение записей по магнитным носителям.

3.3.2. Решение задачи объединения записей в области БзД.

3.4. Реализация задачи оцределения оптимальной плотности заполнения областей БзД.

3.5. Экономическая эффективность решения оптимизационных задач.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Организационные и экономические вопросы оптимизации базы данных сетевого типа в АСУП»

Проблема улучшения планирования и управления народным хозяйством на современном этапе развития экономики решается на основе методов, предполагающих наличие обширной информации об управляемых объектах. Количественный рост производства продукции и качественное изменение технологических процессов сопровождаются увеличением объемов данных, необходимых для оптимального планирования и управления. По данным Главархива СССР, в нашей стране ежегодно создается 60 млрд письменных документов /30/. Объем информации, циркулирующей в народном хозяйстве, эквивалентен 25 млн книг по 500 с. кандая /57/. По оценкам, к 1990 г. объем информации увеличится в 2-3 раза по сравнению с 1977-1979 годами /30, 57/. Усложнение управления приводит к росту необходимых затрат яивого труда на управление.

В СССР в 1970 г. 15% населения было занято в сфере управления /57/. Аналогичные тенденции юшо наблюдать в экономике других развитых стран. Так например, в ФРГ обработкой информации (как ручной, так и автоматизированной) занято 29$ работающих /15/. В США. доля занятых в этой области уже в 1970 г. превысила долю рабочей силы, занятой в промышленности, и продолжает увеличиваться /112/.

Насущная потребность народного хозяйства в средствах автоматизации обработки экономической информации' вызвала резкое увеличение числа автоматизированных систем управления (АСУ) производственными объединениями, предприятиями, технологическими процессами. Если до 1970 г. в СССР насчитывалось около 200 АСУ, то к 1975 г. уже 1600; из них 500 сдано в эксплуатацию в 1975 г. /30/. В начале 80-х годов в СССР функционировало более 3000 вычислительных центров (ВЦ) /57/.

В сферу автоматизации обработки данных вкладываются огромные средства. В СССР и странах СЭВ в производстве ЭВМ и обслуживании ВЦ в 1977 г. было занято 600 ООО человек /65/. В автоматизированных системах управления (в программном обеспечении и информационной базе) овеществлен многолетний труд сотен тысяч людей. Стоимость одной АСУ крупным объединением или министерством составляет 5-20 млн руб., а трудоемкость ее создания -500-1000 человеколет /24/. Расходы на создание АСУ машиностроительным предприятием обычно колеблются в пределах от 0,13 до 1/2% от годовой суммы реализации продукции /37/, а доля вычислительной техники и закупленного программного обеспечения в общем объеме основных фондов крупного машиностроительного предприятия может достигать 10%. Эта доля еще более возрастет, если учесть затраты предприятия на создание информационной базы и программного обеспечения (ПО), материализованные в действующей АСУП.

В свете решений ХХУ1 съезда КПСС на современном этапе экономического развития особую важность приобретает ". дальнейшее развитие и повышение эффективности сети автоматизированных систем управления"/3/. ХХУ1 съезд поставил задачу "повышать качество и оперативность учета и статистики, . применительно к современным требованиям управления, планирования и анализа хозяйственной деятельности с эффективным использованием вычислительной техники" /3/.

В рамках предприятия это означает в первую очередь сокращение затрат на функционирование вычислительной установки, обслуживающей автоматизированную систему управления производством (АСУП). Проблема управления вычислительной системой экономически подобна проблеме оптимизации использования специального оборудования, несмотря на то, что непосредственный результат функционирования АСУП - управленческие решения, не является материальным. Материалистический подход и материалистическое учение относят этот специфический вид человеческой деятельности к производительному труду. Маркс отмечал: "С того момента, когда индивидуальный продукт превращается в продукт общественный, в продукт совокупного работника, различные члены которого участвуют в весьма различной степени в обработке предмета, непосредственно или издали, или даже совсем не соприкасаясь с ним, с этого момента определение производительного труда, производительного работника необходимо приобретает более широкое значение. Чтобы быть производительным, вовсе не обязательно приложение рук к предмету; достаточно быть органом совокупного работника или выполнять какую-либо из его функций" /I/.

Это специфическое производство приносит экономический эффект в той степени, в какой влияет на количество и качество выпускаемой продукции и другие экономические показатели предприятия. Поэтому эффективность АСУП определяется качеством вырабатываемых ею решений, то есть их обоснованностью, оперативностью, оптимальностью.

Однако помимо улучшения методов управления производством существует еще один путь повышения эффективности АСУП - за счет совершенствования управления вычислительным процессом и снижения, таким образом, затрат предприятия на функционирование АСУП. Вклад подобных мероприятий в решение задачи повышения экономической эффективности АСУП достаточно велик, так как стоимость оборудования ВЦ обычно составляет сотни тысяч рублей, а стоимость машиночаса крупных ЭВМ превышает 100 рублей /71/, что уравнивает ЭВМ с уникальным оборудованием, используемым в машиностроении.

В СССР и за рубеном в течение ряда последних лет большое внимание уделяется различным аспектам этой проблемы. Широкий круг методов и средств, начиная от типовых проектных решений и кончая системами автоматизации проектирования АСУ, успешно применяется на начальных стадиях проектирования и обеспечивает заметное сокращение затрат как на создание систем, так и на их функционирование.

Гораздо меньше внимания уделено задаче организации вычислительного процесса в условиях работающей АСУП, таким методам оптимизации систем обработки данных (СОД) и интегрированной информационной базы (ИБ), которые обеспечили бы естественное и безболезненное внедрение новых и расширение вредренных ранее подсистем АСУП.

Целью данной работы является определение состава задач, возникающих при настройке функционирующей системы обработки данных АСУП, выделение множества параметров, влияющих на затраты машинного времени при работе с информационной базой»математическая постановка оптимизационных задач, применительно к особенностям входных языков и типичным способам реализации банков данных, разработка методов их решения и оценка эффективности использования предлагаемых алгоритмов.

Новизна выполненной работы состоит в том, что исследованы и классифицированы существующие методы повышения эффективности систем обработки данных. Впервые проведен анализ концепции банков данных Ассоциации по языкам систем обработки данных (КОДАСИФ с точки зрения степени зависимости прикладных программ от изменении в структуре информационной базы. Разработан ряд оригинальных оптимизационных задач, базирующихся на наиболее часто применяемых способах представления информации в банках данных. Разработаны метода решения задач, реализуемые на практике, произведена оценка экономической эффективности их применения.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Ананьев, Игорь Васильевич

ОБЩИЕ вывода

Теоретическая и практическая работа по рассматриваемой теме позволяет сделать следующие выводы:

I. Сфера обработки данных занимает видное место в экономике СССР и других развитых стран. Широкое распространение АСУП делает актуальным использование математических методов для сокращения затрат на функционирование вычислительной установки системы обработки данных. Важность этой задачи обусловлена высокой стоимостью ЭВМ и трудоемкостью ее обслуживания, что находит отражение в большой стоимости машиночаса работы ЭВМ. По этому показателю вычислительная техника не уступает уникальному технологическому оборудованию, используемому на машиностроительном предприятии. Дефицитность дорогостоящей вычислительной техники говорит о возможности использования сэкономленных машинных ресурсов и, следовательно, целесообразности улучшения функционирования СОД.

Известные в настоящее время математические модели оптимизации вычислительного процесса имеют ограниченную область применения, так как не учитывают специфики АСУП, особенно уже действующих, и ориентированы, главным образом, на начальное проектирование технологического процесса обработки данных. Между тем, существует ряд характерных черт, отличающих СОД АСУ машиностроительным предприятием, среди которых выделяются:

- фиксированный состав и постоянные характеристики решаемых задач,

- 153

- наличие информационной базы,

- отсутствие непосредственной связи ЭВМ с технологическим процессом основного производства,

- большой удельный вес работ по поддержанию СОД.

Непрерывное развитие АСУП требует периодического изменения режимов работы СОД с целью поддержания эффективности использования вычислительной техники на уровне, близком к оптимуму.

2. Изменения, вносимые в СОД, делятся на два класса: затрагивающие тексты прикладных программ и нечувствительные для созданной части СОД. Снижение затрат машинных ресурсов за счет изменений первого класса экономически оправдано лишь в редких случаях. Между тем, большинство существующих методов оптимизации не делают различия между изменениями первого и второго классов. Применение их при изменении количественных характеристик СОД экономически нецелесообразно, так как требует повторной реализации прикладных программ. Целесообразность изменений второго класса, а также выбор наилучшего варианта настройки СОД необходимо определять в соответствии с критерием минимума приведенных затрат, что в данном случае эквивалентно минимуму затрат машинного времени на выполнение всего комплекса задач АСУП.

3. Среди всех факторов, влияющих на затраты машинных ресурсов, выделяются следующие параметры СОД, относящиеся ко второму классу:

- размещение разделов БзД на различных ЭВМ сети,

- отдельные параметры, характеризующие способ хранения данных в информационной базе АСУП.

Применительно к информационной базе АСУП, построенной на основе БнД типа КОДАСИЛ, выделяются следующие параметры, характеризующие способ хранения информации и относящиеся ко второму классу:

- физическая упорядоченность записей, имеющих способ размещения "по набору",

- привязка типов записей к физическим магнитным носителям,

- закрепление типов записей за областями БзД,

- плотности заполнения областей.

Для определения каждого из параметров может быть решена оптимизационная задача. Анализ состава исходных данных и результатов показывает, что задачи весьма тесно связаны друг с другом. Для решения пяти задач привлекается 20 групп параметров, описывающих вычислительную установку, структурные и количественные характеристики БнД.

4. Задачу оптимального размещения информационных совокупностей в сети ЭВМ предлагается ставить с учетом требований РГАБД К0ДАСШ1 /88/ и при сохранении принципа однократного хранения информации в распределенной БзД. При указанных условиях задача может быть сформулирована как усложненный вариант задачи транспортного типа.

5. Задача определения наилучшего варианта привязки записей со способом размещения CLU5TEPED VIA SET к наборам базируется на средствах представления логической структуры данных РГБД КОДАСИЛ. Она не имеет прямых аналогов в проектировании БзД, построенных на основе других моделей данных. Постановка задачи существенно использует особенности списковой организации наборов - наиболее распространенного способа реализации хранения информации в БзД типа К0ДА.СИЛ. Предложен эффективный точный метод решения задачи, базирующийся на схеме ветвей и границ.

6. Задача рационального распределения записей по физическим магнитным носителям и областям БзД учитывает специфику оптимизации информационной системы АСУП со стабильной номенклату

- 155 рой задач и высоким удельным весом прикладных программ дневной периодичности. В постановке задачи отражены особенности способа организации одновременного доступа к единой информационной базе и возможности СУБД типа КОДАСИЯ, касающиеся размещения данных на физических магнитных носителях. Задача характеризуется цело-численностью, нелинейностью и большой размерностью. Для ее решения может быть использован приближенный метод.

Объединение записей в области БзД можно производить на основе представления исходных данных в виде неориентированного графа. При этом проблема сводится к известной задаче раскраски вершин графа в минимальное число цветов. Она может решаться любым из известных методов. Поскольку допустимые варианты объединения записей (раскраски вершин) слабо различаются по затратам машинного времени на работу с БзД, применение точных методов целочисленного программирования представляется излишним.

7. Для решения задачи оптимизации плотности заполнения областей потребовалась разработка модели памяти БзД, более соответствующая типичным способам хранения информации в БнД типа КОДАСМ, чем существовавшие ранее. Для предложенной модели с помощью аппарата теории массового обслуживания можно вычислить оценки удельных затрат машинного времени на выполнение каждого оператора ЯМД. Эксперименты показали хорошее соответствие оценок фактическим данным, полученным непосредственными измерениями на БзД.

Задача оптимизации плотностей, решаемая применительно к БнД АСУ машиностроительным предприятием, должна использовать в качестве критерия оптимальности минимальное время решения комплекта прикладных программ АСУП. Эта постановка является более обоснованной, чем ориентация на норматив "стоимость хранения единицы

- 156 информации". Анализ задачи показывает, что при помощи простых методов можно за небольшое время найти глобальный экстремум целевой функции с любой заданной точностью.

8. Для всех оптимизационных задач предложены и применены на практике методы точного или приближенного решения. Затраты машинного времени на реализацию моделей очень малы по сравнению с экономией, достигаемой в результате их применения. Это обстоятельство обусловило высокую экономическую эффективность выполненной работы. Годовой эффект от внедрения методов на двух предприятиях, подтвержденный актами о внедрении, составил 80 тыс. руб/год.

ЗАКЖНЕНИЕ

Современная практика применения СУБД для целей АСУП обычно опирается на эмпирический подход к конструированию логической и физической схем БзД. Отсутствие какого-либо аппарата, оказывающего помощь администратору БзД, заставляет ограничиться рассмотрением 2-3 вариантов, сравнивая их на основе грубых экспертных оценок. При этом в логической схеме БзД часто находят отражение различные соображения эффективности, которые по своей природе являются нестабильными. Дальнейшее изменение условий работы СОД ставит администратора БзД перед выбором между изменениями в логической схеме БзД (и, следовательно, исправлениями прикладных программ АСУП) и отказом от каких-либо изменений, несмотря на снижение эффективности СОД.

Эта ситуация является следствием ошибочной стратегической линии развития СОД, неправильного определения средств, регулирующих ее производительность.

Выполненная работа фиксирует исчерпывающий набор параметров оптимизации, специфичных для СОД, построенных на основе СУБД типа РГБД КОДАСИЛ. Для выделенной группы параметров определен комплекс оптимизационных задач, применимых для большей части СУБД названного класса и предложены методы их решения. Таким образом, проведено исследование особенностей работы дорогостоящего уникального оборудования (ЭВМ), применяющегося в рамках специфических технологических процессов, в результате которого удалось повысить эффективность его использования.

Успешное применение предложенных методов в значительной мере определяется степенью достоверности количественных оценок, касающихся взаимодействия прикладных программ с БзД, а также легкостью их получения. Эта проблема может быть полностью решена введением в СУБД подходящих средств диагностики. В настоящее время все СУБД выдают ту или иную информацию о работе прикладных программ, однако состав этой информации существенно меняется от системы к системе, что требует разработки для каждой СУБД оригинальной методики получения необходимых данных. При этом от администратора БзД требуется известная математическая подготовка, а также знание некоторых алгоритмов, реализующих операторы НМД.

Важное и интенсивно развивающееся в нашей стране направление, касающееся типизации АСУП, способно значительно упростить внедрение предлагаемых методов и повысить их эффективность за счет более точного моделирования поведения СУБД и унификации методик подготовки исходных данных на основе диагностической информации. Следует отметить, что повсеместное использование типовых АСУП не ликвидирует потребность в настройке СОД и даже не снижает ее ценности:

Во-первых, типизация распространяется, главным образом, на состав и алгоритмы решаемых в АСУ задач, но в значительно меньшей степени касается состава и структуры информационной базы.

Во-вторых, количественные характеристики работы прикладных программ определяются размерами информационной базы, которые косвенно связаны с масштабами производства. Очевидно, что близость предприятий по этому параметру крайне маловероятна, особенно с учетом многономенклатурности, типичной для машиностроения.

В-третьих, типовые проекты не регламентируют состав и характеристики вычислительных установок, которые оказывают большое влияние на результаты решения задач оптимизации СОД.

В-четвертых, реализация АСУП растягивается на многие годы. За это время состав решаемых задач, структура информационной базы и комплекс технических средств несколько раз претерпевает значительные изменения, требующие настройки СОД. А ОШМ и другие инструктивные материалы описывают АСУП в окончательном виде и поэтому ни при каких обстоятельствах не могут включать рекомендации по организации хранения информации в БзД.

Обилие параметров настройки БзД и многообразие данных, задействованных в рассматриваемой проблемной области, выражается в многочисленных информационных связях между оптимизационными задачами, некоторые из которых образуют циклы. Обычно такая структура требует нескольких проходов по циклам с повторным решением всего комплекса оптимизационных задач для достижения информационной согласованности. Известны исследования, в которых утверждается, что достаточно проделать две-три итерации. К сожалению, детальное изучение этого вопроса требует реализации всего комплекса моделей на большом количестве различных СОД. Наш относительно небольшой опыт (2 внедрения), очевидно, недостаточен для обоснованных оценок. Тем не менее, можно утверждать, что данная трудность не послужит препятствием для применения предлагаемых методов, по крайней мере, в большинстве случаев. При использовании комплекса моделей для настройки СОД двух АСУП, сильно различающихся по составу и объему обрабатываемой информации, а также по техническим средствам и типу СУБД, не встретилось ни одной ситуации, потребовавшей повторного решения оптимизационных задач.

Следует отметить дополнительный положительный эффект, вызываемый применением предложенных методов. Использование моделей не только подсказывает администратору БзД оптимальный вариант

- 160 настройки системы, но и дает прогнозную оценку работы СОД по найденному варианту. Это позволяет обоснованно принимать решение о целесообразности проведения реорганизации БзД на основе сравнения прогноза с фактическим состоянием по критерию минимума приведенных затрат.

Наибольшего эффекта от применения предлагаемых моделей следует ожидать при включении реализующих их программ в состав общего математического обеспечения конкретных БнД. Это резко сократит сложность подготовки исходных данных для оптимизации и позволит проводить решение задач в режиме диалога администратора БзД с СУБД, одновременно формируя все данные, необходимые для запуска реорганизации БзД.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Ананьев, Игорь Васильевич, 1984 год

1. Из сокровищницы экономической мысли К.Маркса. - Вопросы экономики, 1972, jfc 6, с.28-48.

2. Материалы ХХУ съезда КПСС. М.: Политиздат, 1976. - 256g

3. Материалы ХХУ1 съезда КПСС. М.: Политиздат, 1981. -223 с.

4. Авен О.И., Гурин H.H., Коган Я.А. Оценка качества и оптимизация вычислительных систем. М.: Наука, 1982. - 464 с.

5. Авен О.И., Кимельфельд Б.Н., Коган H.A. Управление многоуровневой памятью вычислительных систем. Автоматика и телемеханика, 1972, J& 6, с.41-44.

6. Ананьев И.В., Норинский Л.Ю., Воронов Е.И. Задача размещения информационных совокупностей в распределенном банке данных. / Тр.ин-та НИИУАвтопром, Вып.21. Горький, 1980, с.20-24.

7. Ананьев И.В., Домченко Ю.Н., Стольберг Е.С. О языке описания сложных информационных структур. / Тр.Ленингр. политехи.ин--та, & 376. Л., 1981, с.100-101.

8. Арутюнов А.Р., Клоков К.Л., Шлюмович P.A. Анализ практического применения IiS . В кн.: Ш Всесоюзная научно-техническая конференция. Секция МО АСУ. Тезисы докладов. Калинин, 1976, с.46-49.

9. Басакер Р., Саати Т. Конечные графы и сети. М.: Наука, 1974. - 366 с.

10. Багриновская Г.П., Терешкова В.В. Проектирование и оценка структуры базы данных. В кн.: Вычислительные системы. Вып.2.- 162 - М.: Финансы и статистика, 1981, с.99-113.

11. Балыбердин В.А. Методы анализа мультипрограммных систем.- М.: Радио и связь, 1982. 152 с.

12. Бронштейн И.И., Меликян А.Л., Трахтенгерц Э.А. Методы оптимизации программного обеспечения в процессе проектирования.- В кн.: Автоматизация проектирования систем управления. Вып.4.- М.: Финансы и статистика, 1982, с.41-61.

13. Брунштейн Д.П. Эффективность технологических процессов систем обработки данных. М.: Статистика, 1977. - 150 с.

14. Буддко В.И. Обеспечение целостности АИС. В кн.: Алгоритмы и организация решения экономических задач. Вып.14. - М.: Статистика, 1980, с.6-38.

15. Бутрименко A.B. Разработка и эксплуатация сетей ЭВМ. -М.: Финансы и статистика, 1981. 256 с.

16. Вениаминов С.С., Соколов Г.А. Оптимальное размещение информации на МЛ с предварительной установкой ленты. Кибернетика, 1971, & I, с.51-54.

17. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.: Наука, 1969. -576 с.

18. Виллемс А.Л. Отображение модели данных системы ШЭС в реляционную модель. В кн.: Прикладная информатика. - М.: Финансы и статистика, 1982. Вып.1, с.147-158.

19. Гаргер В .И., Иоффе Л.Ш. Об одной задаче выбора оптимального управления в условиях мультипрограммирования. Автоматика и телемеханика, 1973, 10, с.174-183.

20. Гвардейцев М.И., Морозов В.П., Розенберг В.Я. Специальное математическое обеспечение управления. М.: Советское радио, 1980. - 536 с.

21. Гласс Р., Наузо Р. Сопровождение программного обеспечения / пер.с англ. М.: ! Мир, 1983. - 156 с.- 163

22. Гольдптейн Б.Д. Средства эффективной организации хранения базы данных и улучшения характеристик СУБД НАБ0Б-80. В кн.: Первая всесоюзная конференция "Банки данных". - Секция 3. Тезисы докладов. Тбилиси, 1980, с.133-139.

23. Грейсух В.Л., Цаленко М.Ш. Язык описательной статистики. (Алгебра информационных массивов и процедуры их преобразования).- М.: Статистика, 1977. 84 с.

24. Гусаков A.A. Автоматизация проект1фования как комплексная проблема совершенствования проектного дела в строительстве.-М.: ВДШШАСС, 1973. 42 с.

25. Дистасо Дж.Р. Обзор методов управления разработкой программного обеспечения (по состоянию на 1980 г.) / пер.с англ.,

26. Дэвис Д., Барбер Д., Прайс У., Соломонидис С. Вычислительные сети и сетевые протоколы / пер.с англ. М.: Мир., 1982.- 562 с.

27. Дэйт К. Введение в системы баз данных / пер.с англ. -М.: Наука, 1980. 464 с.

28. Евдокимов В.В., Рейнер В.А. Машинный синтез АСУП. М.: Статистика, 1980. - 222 с.

29. Евменов В.П., Мелещук С.Б., Недумов А.Н., Щербаков Н.В. Система управления базами данных ИНШБАНК. Язык определения данных. Л.: Изд-во ЛИИ, 1982. - 80 с.

30. Жимерин Д.Г., Мясников В.А. Эффективное использование вычислительной техники в народном хозяйстве. В кн.: Алгоритмы и организация решения экономических задач. Вып.10. - М.: Статистика, 1977, с.5-15.

31. Информационные системы общего назначения. Аналитический обзор систем управления базами данных / под ред.Е.Л.Ющенко. -М.: Статистика, 1975. 472.- 164

32. Карцев С.Б., Заикин Б.Я., Советов Б.Я. Задача рационального размещения файлов базы данных на томах прямого доступа.

33. В кн.: Первая всесоюзная конференция "Банки данных". Секция I. Тезисы докладов. Тбилиси, 1980, с.24-28.

34. Кезлинг Г.Б., Доветов М.Ш., Обухов В.И. Интегрщюванные автоматизированные системы управления. -Л.: ЛДНТП, 1979. 29 с.

35. Кезлинг Г.Б., Евдокимов В.В., Федоров С.Я. Эффективность и качество АСУ. Опыт объединения "Ленэлектронмаш". Л.: Лениз-дат, 1979. - 216 с.

36. Кккиадзе Д.Н., Поспелов Д.А. Способ размещения массивов информации на внешних запоминающих устройствах ЭВМ с помощью комбинаторных методов. Известия АН СССР. Техническая кибернетика, 1968, В 6, с.15-18.

37. Клейнрок Л. Вычислительные системы с очередями / пер.с англ. М.: Мир, 1979. - 600 с.

38. Климов А.Н., 0 лен ев И. Д., Соколицын С. А. Организация и планирование производства на машиностроительном заводе. Л.: Машиностроение, 1973. - 496 с

39. Кнут Е. Искусство программирования на ЭВМ. Поиск и сортировка / пер.с англ. М.: Мир, 1978. - 844 с.

40. Кокорин А.А., Литвинов В.А. Некоторые методы обработки файлов с произвольной структурой. В кн.: Автоматизированное проектирование технических систем и процессов. - Минск: Изд-во ин-та кибернетики, 1979, с.70-76.

41. Коссо В.П., Кузнецов И.Е., Сумарокова Т.Н. ПАРМА-сетевая СУБД на основе рекомендаций К0ДАСИЛ. В кн.: Прикладная информатика. -М.: Финансы и статистика, 1981. Выи Л, с. 104-117.

42. Кульба В.В., ЦвЕцэкун А.Д. 0 распределении множества решаемых задач между различными узлами автоматизированных систем уп- 165 равления. В кн.: Автоматизированные системы управления. - М.: Наука, 1973, с.25-30.

43. Леман М.М. Программы, жизненные циклы и законы эволюции программного обеспечения. В кн.: ТШЭР, т.68, 1980, с.26-45.

44. Литвинов В.А. Некоторые методы обработки файлов в памяти прямого доступа и оценка их эффективности. Управляющие системы и машины, 1978, $ 5, с.40-45.

45. Макаровский Б.Н. Информационные системы и структуры данных. -М.: Статистика, 1980. 199 с.

46. Маклашин O.A., Молчанова Ю.Ю. Некоторые вопросы проектирования систем управления базой данных типа КОДАСИЛ / Препринт 80-3. Ин-т прикладной математики. М., 1979. - 30 с.

47. Максимей И.В. Функционирование вычислительных систем. (Измерения и анализ). М.: Советское радио, 1979. - 272 с.

48. Мамиконов А.Г., Пискунов А.Н., Цвиркун А.Д. Модели и методы проектирования информационного обеспечения АСУ. М.: Статистика, 1978. - 221 с.

49. Мамиконов А.Г., Цвиркун А.Д., Кульба В.В. Автоматизация проектирования АСУ. В кн.: Вопросы создания и проектирования АСУ. Вып.6. - М.: ШУ, 1975, с.3-42.

50. Манерко Ю.Ф., Позин С.М. Составление оптимального расписания решения задач на ВЦ. Управляющие системы и машины, 1980, Ifc I, с. 132-133.

51. Мандрусова Г.П., Манович С.Ф., Медведева Н.М., Каратаева Н.В. Типовая процедура АСУ в среде ОКА и экспериментальные оценки эффективности ее реализации. Управляющие системы и машины, 1980, 6, с.69-74.

52. Мартин Дж. Организация баз данных в вычислительных системах / пер.с англ. М.: Мир, 1980. - 664 с.

53. Матер Е.А., Фомина И.Е. Оптимизация размещения массивов- 166 на МЛ в АСУ. Кибернетика, 1971, № 6, с.42-45.

54. Мелещук С.Б. Применение исчисления функциональных зависимостей к сетевым моделям данных. М., 1981, Дед.в ВИНИТИ 26 янв. 1981 г., № 290. - 14 с.

55. Михновский С.Д. Автоматизация проектирования баз данных. Общий анализ проблемы. Управляющие системы и машины, 1981, № 4, с.35-44.

56. Модин A.A., Яковенко Е.Г., Погребной Е.П. Справочник разработчика АСУ. М.: Экономика, 1978. - 583 с.

57. Морозов Е.А. Об одной модели восстановления баз данных. Вопросы радиоэлектроники, ЭВТ, 1978. Вып.8, с.86-91.

58. Мясников В.А. Задачи и перспективы развития производства и использования вычислительной техники в народном хозяйстве страны. В кн.: Алгоритмы и организация решения экономических з адач. Вып.13. - М.: Статистика, 1979, с.6-28.

59. Наумов Б.Н., Левин H.A., Компельмахер В.А. Выбор оптимального состава базы данных для систем управления в реальноммасштабе времени.- Управляющие системы и машины, 1979, № 4,с.21--22.

60. Новожилов В.В. Проблемы измерения затрат и результатов при оптимальном планировании. М.: Экономика, 1967. - 436 с.

61. Оленин М.В., Семенов С.М. Система управления реляционной базой данных на мини-ЭВМ / Препринт 80-3, Дальневосточн.научи.центр, Ин-т автоматизации и процессов управления. Владивосток, 1980. - 29 с.

62. Олле Т.В. Предложения К0ДА.СИЛ по управлению базами данных / пер.с англ. М.: Финансы и статистика, 1981. - 286 с.

63. Первозванский A.A. Математические методы в управлении производством. М.: Наука, 1975. - 616 с.

64. Первозванский A.A. Поиск. М.: Наука, 1970. - 264 с.

65. Пискунов А.К., Двиркун А.Д. Модели и методы определения- 167 главных массивов информационно-справочной системы. В кн.: Вопросы создания и проектирования АСУ. Вып.6. - М.: ИПУ, 1975, C.9I-I2L

66. Раковский М.Е. "Сюрпризы" электронных машин. Правда, 1977, В 61.

67. Саати Т. Элементы теории массового обслуживания и ее приложения. М.: Сов.радио, 1965. - 510 с.

68. Савинков В.М., Вейнеров О.М., Казаров М.С. Основные концепции автоматизации проектирования баз данных. В кн.: Прикладная информатика. - М.: Финансы и статистика, 1982. ВылЛ, с.30-41.

69. Сальникова О.В., Катан И.Б. Разработка машинных форматов в банках и центрах данных. Обнинск, 1980. - 35 с.

70. Сигалов Г.Г., Курьянова Н.И. Мультипрограммное планирование заданий многократного использования. Управляющие системы и машины, 1979, £ 4, с.35-38.

71. Сорокин Ю.Н., Моисеев B.C. Методы и модели автоматизированного проектирования баз данных. В кн.: Прикладная информатика.-М.: Финансы и статистика, 1983. Вып.2, с.170-183.

72. Тарифы на услуги вычислительных центров. Прейскурант В У-01. М.: Прейскурантиздат, 1981. - 8 с.

73. Тимофеев Б.В., Литвинов В.А. Технология обработки данных в АСУП. Киев: Техника, 1978. - 176 с.

74. Трифонов Ю.В. Оптимизационные методы в технологии организации файлов прямого доступа. Программирование, 1980, JS 2,с.'77-82.

75. Тэйер Т., Лилов М., Нельсон Э. Надежность программного обеспечения. М.: Мир, 1981. - 323 с.

76. Ульман Дж. Основы проектирования баз данных. М.: Финансы и статистика, 1983. - 333 с.

77. Уэзерелл Ч. Этюды для программистов. М.: Мир, 1982.-288с.

78. Феррари Д. Оценка производительности вычислительных систш. / пер.с англ. М.: Мир, 198I. - 576 с.- 168

79. Филипов В.И. СУБД КОМПАС. В кн.: Прикладная информатика.- М.: Финансы и статистика, 1982. Вып.1, с.42-53.

80. Фридлендер Ф.Л., Гордонова В.14. Подсхема для языка ПЛ/1 в системе управления базами данных сетевой структуры. В кн.: Алгоритмы и организация решения экономических задач. Вып.13. - М.: Статистика, 1979, с.122-130.

81. Фридлендер Ф.Л., Савинков В.М. Пакет прикладных программ СУБД НАБОБ. В кн.: Алгоритмы и организация решения экономических задач. Вып. 12. -М.: Статистика, 1978, с.25-40.

82. Хаббард Дж. Автоматизированное проектирование баз данных / пер.с англ. М.: Мир, 1984. - 296 с.

83. Хорхолюк И.В., Элланская Л.В. Некоторые оценки структуры хранения для баз данных с иерархически-последовательной организацией в системе 1МЗ/360. / Препринт 77-13. АН УССР. Ин-т кибернетики.- Киев, 1977. 37 с.

84. Шаракшанэ А.С., Шахин В.П., Халецкий А.К. Испытания программ сложных автоматизированных систем. М.: Высшая школа, 1982.192 с.

85. Шерегов Н.А. Одна задача оптимального распределения ресурсов одноуровневой внешней памяти. Управляющие системы и машины, 1978, № 5, с.61-64.

86. Шураков В.В. Надежность программного обеспечения систем обработки данных. М.: Статистика, 1981. - 216 с.

87. Экономическая эффективность новой техники и технологии в машиностроении / под ред.К.М.Великанов. Л.: Машиностроение, 198Ь- 256 с.

88. Эпштейн В.Л. Автоматизация проектирования (Вопросы методологии). В кн.: Автоматизация проектирования систем управления. Вып.4. -М.: Финансы и статистика, 1982, с.4-12.

89. Язык описания данных КОДАСИЛ / пер.с англ. М.: Статистика, 1981. - 183 с.169

90. ANSI/X3/SPARC Study Group on Data Base Management Systems. Interim Report. FTD (Bulletin of ACM SIGMOD), 1975, vol. 7, 2.

91. Babad J.M. A Record and File Partitioning Model. CACM, 1977, vol. 20, 1, pp. 22-31.

92. Buhholz W. File Organization and Addressing. IBM System Journal, 1963, vol.2, 1, pp. 86-111.

93. Cardanas A.F. Analysis and Performance of Inverted Data Base Structures. CACM, 1975, vol.18, 5, pp.253-263.

94. Chin Y.H. An Analysis of "Distributed Free Space" in an Operating and Data Menagement Systems Environment. IEEE Transactions on Software Enginering, 197S, vol.4, 5, pp. 436-440.

95. Codd E.F. Further Normalization of the Data Base Relational Model. Courant Computer Soi. Symposia. Prentice-Holl, 1972, vol. 6.

96. De Prabuddha, Haseman W.D., Kriebel C.H. Toward an Optimal Design of a Network Data Base From Relational Description. Operations Research, 1978, vol.26, 5, pp.805-823.

97. Gaver G.A. Exploratory Analysis of Access Path Length Data for a DBMS. IBM Journal of Research and Development. 1976, vol.20, 5, pp.449-464.

98. Gerritsen R. A Preliminary System for the Design of DBTG Data Structures. CACM. 1975, vol.18, 10, pp.551-557.

99. Gelenbe E., Derochette D. Performance of Roll Back Recovery Systems Under Intermittent Failures. CACM. 1973, vol.21, 6,pp. 493-499.

100. Grosh G. A Design of an Experiment to Model DB System Performance. IEEE Transactions on Software Enginering. 1976, vol. SE-2, 2, pp.97-113.

101. Fernandes E.B., Lang T., Wood C. Effect of Replacement Algorithms on a Paged Buffer Database System. IBM Journal of Research and Development. 1978> vol.22, 2, pp.185-196.

102. Hidefumi S., Ikuzo Y., Takashi K. Effective File Allocation Model onto Disc Devices. Lect. .Notes Contr. Inform. Sei. 1978, vol.7, pp.473-483.

103. Implications of Using Modular Programming. T. üoskyns and Co., Ltd., Guide 1. ilew York. Hoskyns System Research. 1973.

104. Huzan E. Modell of Indexed Sequential Files: Monitoring Disc Transfers. Computer Journal. 1978, vol.22, 1, pp.22-27.

105. Kahn B.K. A Method for Describing Information Required by the Data Base Design Process. ACH SIGM0D Proo. Washington 1976, pp.53-64.

106. Keehn K., Lacy L. 7SAM Data Set Design Parameters. IBM System Journal. 1974, vol.13, PP- 186-212.

107. Levenberg S.S., Shelder G.S. Stochastic Modelling of Rro-cessor Scheduling with Application to Data Base Menagement Systems. IBM Journal of Research and Development. 1976,vol. 20, pp.437-448.

108. Levin K.D., Morgan H.L. A Dinamic Optimization Model for- 171

109. Distributed Databases. Operations Research. 1978, vol.26, 5,pp. 824-845.

110. Lewis P.A., Shelder G.s. Statistical Analysis of Non-stationary Series of Events in Data Base System. IBM Journal of Research and Development. 1976, vol.20, pp. 465-482.

111. Lohman G.M., Muchstadt J.A. Optimal Policy for Batch Operations: Backup, Checkpointing, Reorganization and Updating. ACM Transactions on Database Systems. 1977, vol.2, 3, pp.202222.

112. Lum v.r. Yuen P.S.T., Dodd M. Key-To-Address Transform Techniques: A Fundamental Performance Study on Large Existing Fofmatted Files. CACM. 1971, vol.-)4, 4, pp.228-259.

113. Morris R. Scatter Storage Techniques. CACH. 1968, vol.11, 1, pp. 38-44,

114. Parcer E.B. Information and Society: A Report to the National Comission on Libraries and information Communications. Stanford. , 1973, pp.345-373.

115. Peterson W.W. Addressing for Random-Access Storage. IBM Journal of Research and Development. 1957, vol.1, 2, pp.130-146.

116. Shneiderman B. Optimal Data Base Reorganization Point. CACM. 1973, vol.16, 6, pp.362-365.

117. Turner R., Strecker B. Use of the LRU Stack Depth Distribution for Simulation of Paging Behavour. CACM, 1977, vol.20, 11, pp.795-798.

118. Van der Pool. Optimum storage Allocation for a File with Open

119. Addressing. IBM Journal of Research and Development. 1973, vol. 1 7, 2, pp. 106-104.

120. Van der Pool. Optimum Storage Allocation for A File in Steady State. IBM Journal of Research and Development. 1973, vol.17, 1, pp.27-38.

121. Van der Pool J.A. Opimum Storage Allocation for Initial Loading of a File. IBM Journal of Research and Development. 1972, vol.16, 6, pp. 579-586.

122. Yao S.B., Navathe S.B., Weldon J.L. An Integrated Approach to Logical Database Design. In: Symposium on Database Design and Software Enginering, 1978.

123. Young J.M. A First Order Approximation to the Optimum Checkpoint Interval. CACM. 1974, vol.17, 9, pp.530-531.