Параллельные алгоритмы диспетчеризации для автоматизированных систем принятия решений тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Чжо Мью Хтун

• Чжо Мью Хтун
• кандидат технических наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат технических наук Чжо Мью Хтун

Введение

ГЛАВА 1. ДИСПЕТЧЕРИЗАЦИЯ В РАСПРЕДЕЛЕННЫХ СИСТЕМАХ ОБСЛУЖИВАНИЯ

1.1 Структура и функции распределенных систем обслуживания

1.2 Представление PCO как системы массового обслуживания

1.3 Диспетчеризация заявок в системах обслуживания

1.4 Задачи диспетчеризации в коммунальном хозяйстве

1.5 Диспетчеризация на транспорте

1.6 Централизация управления PCO

1.7 Распределение функций управления в иерархических PCO

1.8 Автоматизированные диспетчерские системы

1.8.1 Диспетчерское управление в системе AwareNess

1.9 Выводы

ГЛАВА 2. АЛГОРИТМИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧИ ДИСПЕТЧЕРИЗАЦИИ

2.1 Постановка задачи диспетчеризации

2.2 Точные алгоритмы

2.2.1 Метод ветвей и границ

2.2.2 Метод полного перебора вариантов решений

2.2.3 Линейное назначение

2.3 Детерминированные алгоритмы

2.3.1 Последовательные алгоритмы

2.3.2 Детерминированные итерационные алгоритмы

2.4 Случайные алгоритмы

2.4.1 Случайные итерационные алгоритмы

2.4.2 Алгоритм случайного поиска

2.5 Параллельная реализация алгоритмов

2.5.1 Параллельные итерации

2.6 Выводы

ГЛАВА 3. ОСОБЕННОСТИ ПОСТРОЕНИЯ ПРОГРАММНО-АППАРАТНЫХ КОМПЛЕКСОВ ДЛЯ ДИСПЕТЧЕРСКИХ СИСТЕМ

3.1 Особенности многоядерных архитектур

3.1.1 Технология гиперпоточности

3.1.2 Перспективные многоядерные ускорители

3.2 Методы создания параллельных программ

3.2.1 Ручное распараллеливание

3.2.2 Полуавтоматическое распараллеливание

3.2.3 Автоматическое распараллеливание

3.2.4 Многопоточное программирование

3.2.5 Библиотека ОрепМР

3.2.6 Библиотека MPI

3.3 Среда Intel Parallel Studio и ее функциональный состав

3.3.1 Утилита Intel Parallel Advisor

3.3.2 Утилита Intel Parallel Composer

3.3.3 Утилита Intel Parallel Inspector

3.3.4 Утилита Intel Parallel Amplifier

3.4 Оценка реализуемости алгоритмов в параллельной среде

3.4.1 Анализ случайного итерационного алгоритма

3.4.2 Анализ алгоритма случайного поиска

3.5 Выводы

ГЛАВА 4. РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ И

ИСПЫТАНИЙ

4.1 Последовательные реализации алгоритмов

4.1.1 Тестовые задачи

4.1.2 Последовательный алгоритм

4.1.3 Детерминированные итерационные алгоритмы

4.1.4 Случайные алгоритмы

4.1.4.1 Итерационный случайный алгоритм

4.1.4.2 Алгоритм случайного поиска

4.2 Параллельные реализации алгоритмов

4.2.1 Итерационный случайный алгоритм

4.2.2 Алгоритм случайного поиска

4.3 Выводы

Заключение

Публикации автора по теме диссертации

Список литературы

Приложения. Условия тестовых задач

Обозначения и сокращения

ЛИР Лицо, принимающее решение

мяв с Многоядерные вычислительные системы

ОУ Объект управления

по Программное обеспечение

PCO Распределенная система обслуживания

СП11Р Система поддержки принятия решений

СУ Система управления

чс Чрезвычайная ситуация

GPU Graphic Processor Unit

IPS Intel Parallel Studio

MIC Many Integrated Cores

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Параллельные алгоритмы диспетчеризации для автоматизированных систем принятия решений»

Введение

Актуальность проблемы. Развитие техники на протяжении всей истории человечества оказывало существенное влияние на устройство общества. В последние годы мощным катализатором технического прогресса принято считать электронику и вычислительную технику, которые определяют уровень развития промышленности и экономический потенциал государств. Однако не меньшее влияние на жизнь людей оказывает и бурное развитие средств связи. Широкое распространение мобильной связи стимулировало процессы модернизации систем управления во многих областях экономики - от банковского сектора до охраны здоровья людей, дало толчок процессам интеграции и централизации.

Можно выделить несколько важнейших объективных факторов, способствующих переходу систем управления к централизации. Наиболее значимым, несомненно, является процесс урбанизации, приводящий к повышению концентрации, как людей, так и элементов техносферы, энергии и ресурсов в ограниченном пространстве. Вторым фактором можно считать неуклонный рост числа людей, занятых не в сфере производства, а в сфере обслуживания и управления, что приводит к необходимости минимизировать издержки связанные с этим. Снижение затрат приводит к сокращению числа лиц, занятых управлением, но при этом объем выполняемых ими функций не только не уменьшается, но даже возрастает. Это связано с тем, что процессы урбанизации ведут к росту количества и масштабов последствий чрезвычайных ситуаций как природного, так и техногенного характера, а это и создает высокую нагрузку на операторов систем управления различными службами. Происходит постоянное увеличение экономического и материального ущерба, рост числа погибших и пострадавших при различных катастрофах.

Еще один фактор, способствующий централизации управления, связан с возрастающим дефицитом кадров для диспетчерских служб. Повсеместный переход к компьютеризированным системам управления в таких сферах как медицина, пожарная охрана, полиция, коммунальные службы, только усилил кадровый дефицит.

Доминирующая тенденция развития PCO в различных областях в последнее время затрагивает не только однородные системы, она распространяется и на службы, выполняющие совершенно разные функции. При этом инициаторы могут преследовать разные цели. В одних случаях необходимо минимизировать материальные и финансовые ресурсы, используемые для ликвидации последствий ЧС, а в других важно повысить эффективность работы PCO и качество обслуживания заявок.

Сложность задач управления PCO заключается еще и в том, что эти структуры должны выполнять свои функции в широком диапазоне изменения нагрузки. Какой же должна быть структура систем управления, способной выдерживать такие нагрузки? Выход в подобных случаях надо искать в их автоматизации.

Разработано большое число информационных систем поддержки принятия решений для различных служб, но сегодня этого уже недостаточно и необходим автоматический синтез управленческих решений, что и определяет актуальность темы диссертации.

Таким образом, основная нагрузка по управлению интегрированными PCO ложится на диспетчерские службы, которые должны оптимально распределить имеющиеся в системе исполнительные единицы между запросами на обслуживание. Становится очевидным, что для эффективного управления необходимо автоматизировать процесс принятия решений, но для большинства оптимизационных алгоритмов именно высокая вычислительная

сложность является существенным ограничением при их реализации в системах управления поступающими заявками.

Для решения этой проблемы в работе предложены новые параллельные алгоритмы решения оптимизационной задачи - назначения на узкие места, к которой сводится задача диспетчеризации поступающих заявок в распределенных системах обслуживания.

Цель работы и задачи исследования. Диссертационная работа посвящена вопросам повышения эффективности автоматизированных систем поддержки принятия решений, используемых в диспетчерских службах PCO.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие основные задачи:

1. Анализ принципов построения диспетчерских служб распределенных систем обслуживания, функционирующих в различных областях человеческой деятельности.

2. Формализация задачи диспетчеризации, как оптимизационной задачи.

3. Сравнительный анализ оптимизационных алгоритмов, применяемых для решения задачи назначения на узкие места.

4. Анализ методов реализации оптимизационных алгоритмов на параллельных платформах.

5. Разработка и программная реализация оптимизационных алгоритмов для последовательных и параллельных вычислительных комплексов.

6. Проведение вычислительных экспериментов и анализ эффективности разработанных алгоритмов.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования являются процессы управления распределенными системами обслуживания.

Предмет исследования составляют алгоритмы, лежащие в основе систем поддержки принятия решений, предназначенные для снижения нагрузки на диспетчеров и повышения эффективности управления ресурсами.

Методы исследования. При решении поставленных задач были использованы положения общей теории систем, теории множеств, теории вероятностей, теории систем массового обслуживания и языки программирования.

Научная новизна. В диссертации предложены и исследованы новые алгоритмы решения одной из практических оптимизационных задач -распределения заявок в системах обслуживания. Разработанные алгоритмы позволяют повышать эффективность работы PCO за счет увеличения точности решений, формируемых автоматизированной системой поддержки принятия решений.

Практическая значимость. Подход к повышению эффективности систем поддержки принятия решений, предложенный в работе, основан на совершенствовании алгоритмов диспетчеризации. В качестве аппаратной платформы для реализации ресурсоемких оптимизационных алгоритмов, базирующихся на принципе рандомизации, в работе предложено использовать современные многоядерные процессоры и ускорители. Разработанные алгоритмы инвариантны по отношению к структуре PCO и объектам обслуживания, поскольку исходной информацией для них являются интегральные оценки исполнимости заявки.

Достоверность полученных результатов и выводов подтверждена корректным использованием общепринятых математических методов, технологий программирования, сериями проведенных вычислительных экспериментов.

Внедрение результатов. Результаты диссертационной работы используются на кафедре вычислительной техники МИЭТ при проведении лабораторных работ по курсу «Высокопроизводительные вычислительные системы».

На защиту выносятся следующие положения:

1. Анализ методов распределения заявок в системах обслуживания, использующихся в различных областях человеческой деятельности.

2. Сравнительный анализ оптимизационных алгоритмов решения задачи назначения на узкие места (диспетчеризации).

3. Результаты анализа переносимости итерационных алгоритмов дискретной оптимизации на многоядерную платформу.

4. Параллельная реализация случайных алгоритмов оптимизации.

5. Результаты экспериментальных исследований, испытаний и анализ эффективности предложенных алгоритмов.

Апробация работы. Основные положения диссертации были представлены и обсуждались на 10 международных, всероссийских и межвузовских научных конференциях:

1. Актуальные проблемы информатизации. Развитие информационной инфраструктуры, технологий и систем. Вторая всероссийская межвузовская научно-практическая конференция. МИЭТ, 2008

2. Микроэлектроника и информатика - 2009. 16-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов. МИЭТ

3. Микроэлектроника и информатика - 2010. 17-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов. МИЭТ

4. Информационные технологии, электронные приборы и системы. Международная научно-практическая конференция. Минск, 2010.

5. V Международная научно-практическая конференция «Современные информационные технологии и ИТ-образование». МГУ, 2010.

6. Современные вопросы науки - XXI век. Международная научно-практическая конференция. Тамбов, 2011.

7. Актуальные проблемы информатизации в науке, образовании и экономике. 4-я Всероссийская межвузовская научно-практическая конференция. МИЭТ, 2011.

8. XV Международная телекоммуникационная конференция молодых ученых и студентов «МОЛОДЕЖЬ И НАУКА». НИЯУ МИФИ, 2012.

9. Микроэлектроника и информатика - 2012. 19-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов. МИЭТ, 2012.

10. VII Международная научно-практическая конференция «Современные информационные технологии и ИТ-образование». МГУ, 2012.

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 10 тезисов докладов и 15 статей, в том числе четыре в журналах, входящих в перечень ВАК.

Структура и объём диссертационной работы. Рукопись диссертационной работы, общим объемом 141 страница, состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложения.

ГЛАВА 1. ДИСПЕТЧЕРИЗАЦИЯ В РАСПРЕДЕЛЕННЫХ СИСТЕМАХ ОБСЛУЖИВАНИЯ

1.1 Структура и функции распределенных систем обслуживания

Распределенные системы обслуживания (PCO) относятся к иерархическим системам, в которых активные исполнительные элементы не являются локализованными по совокупности, но распространяются по всей системе с возможностью централизованного их контроля, для чего используются сети связи и мониторинга.

PCO представляет собой очень широкое понятие, используемое в различных отраслях промышленности.

В современном государстве распределенными системами обслуживания можно считать такие структуры, как:

- служба скорой помощи,

- служба пожарной безопасности,

- служба охраны общественного порядка,

- Министерства по чрезвычайным ситуациям (МЧС).

Для достижения основной цели своего существования - выполнения поступающих заявок — распределенная система должна удовлетворять некоторым необходимым требованиям [1.1]:

Открытость - взаимодействие элементов внутри распределенной системы должны быть основаны на общедоступных стандартах.

Масштабируемость - возможность добавления в распределенную систему новых элементов для увеличения производительности системы, без потери эффективности управления ими.

Поддержание логической целостности данных - принятая заявка должна либо корректно выполняться целиком, либо не выполняться вообще.

Устойчивость - выход из строя любого элемента системы не приводит к невозможности обслужить заявку пользователя.

Безопасность - данные, передаваемые между элементами, должны быть защищены как от искажения, так и от просмотра третьими сторонами.

Эффективность - применительно к распределенным системам понимается, как способность обеспечить выполнение заявок при минимальном расходе ресурсов.

1.2 Представление PCO как системы массового обслуживания

Системы массового обслуживания обладают различной структурой, но обычно в них можно выделить четыре основных элемента: входящий поток заявок, накопитель (очередь), обслуживающие элементы, выходящий поток.

В зависимости от правил образования очереди различают следующие СМО [1.2]:

- системы с отказами, в которых при занятости всех каналов обслуживания заявка покидает систему необслуженной;

- системы с неограниченной очередью, в которой заявка встает в очередь, если в момент ее поступления все каналы обслуживания были заняты;

- системы с ожиданием и ограниченной очередью, в которой время ожидания ограничено какими-либо условиями или существуют ограничения на число заявок, стоящих в очереди.

1.3 Диспетчеризация заявок в системах обслуживания

Основой любого метода управления СМО является организация очередей запросов и ресурсов. Задача подбора множества запросов, для которого количество конфликтов из-за ресурсов при их выполнении будет минимальным, является задачей планирования. Она может быть решена оптимально только на некотором множестве начальных состояний запросов. С изменением состояний запросов принятое решение по планированию не будет оптимальным и требует корректировки. Такая корректировка может быть осуществлена на основе динамического (краткосрочного) планирования или диспетчеризации. Основное различие между краткосрочным и долгосрочным планированием состоит в частоте их запуска.

Долгосрочный планировщик устанавливает и корректирует очередность поступивших заявок с целью обеспечения оптимальной загрузки всех ресурсов системы, а краткосрочный - выбирает очередную задачу из поступивших для передачи на обслуживание. Обычно в существующих PCO долгосрочное планирование отсутствует.

Планирование процесса обслуживания осуществляется на основе, некоторой стратегии, например:

- по возможности сохранить порядок обслуживания заявок таким, каков был порядок их поступления;

- отдавать предпочтение заявкам, требующим меньшего времени обслуживания;

- обслуживать все заявки с одинаковым качеством (например, время ожидания).

Дисциплина диспетчеризации - правило, по которому формируют очередь поступивших заявок. Существует два больших класса этих правил:

бесприоритетные и приоритетные. Смысл первых правил - выбор заявок производится в заранее установленном порядке, без учёта их важности и времени обслуживания. Смысл вторых правил - отдельным заявкам даётся преимущественное право (или приоритет) попасть в состояние исполнения. Приоритет заявки может быть величиной постоянной, либо может меняться в процессе её обслуживания.

Помимо этого дисциплины диспетчеризации делятся на [1.3]:

вытесняющие (preemptive), если процесс обслуживания заявки может быть приостановлен до завершения, а обработчик передан другой заявке;

невытесняющие (non-preemptive), если заявка занимает обработчик в течение времени, необходимого для ее выполнения, и только после этого освобождает его.

Достоинством невытесняющих дисциплин является простота реализации и малый расход ресурсов на формирование очереди заявок, а недостатком — возрастание среднего времени ожидания обслуживания, причем короткие заявки вынуждены ждать почти столько же времени, что и трудоемкие.

В реальных системах автоматизированного контроля и управления невыполнение отдельных заявок в течение длительного промежутка времени может стать причиной больших потерь (возникновение аварийных ситуаций, нарушение управления объектом и т.п.). При появлении таких заявок необходимо обеспечить их внеочередное обслуживание, отобрав ресурсы у менее приоритетной заявки. Это можно обеспечить только с помощью вытесняющих дисциплин диспетчеризации.

1.4 Задачи диспетчеризации в коммунальном хозяйстве

Современное здание, будь это жилой дом, торговый офисный, центр, или спортивное сооружение обязательно содержит значительный объем инженерного оборудования. Причем число инженерного оборудования непрерывно увеличивается. Все это происходит по той причине, что с каждым днем неуклонно повышаются представления об уровне комфорта во время пребывания человека в здании.

Обеспечением безопасности, защищенности здания от внештатных ситуаций, а также поддержанием необходимых санитарно-гигиенических условий, занимается множество разнообразных подсистем инженерного оборудования, которые, в свою очередь, характеризуются достаточно большим набором технологических параметров и сигналов управления, требующих круглосуточного контроля. Все эти системы в совокупности образуют систему жизнеобеспечения здания.

В общем случае, подобная система включает в себя следующие подсистемы [1.4]:

- кондиционирования и вентиляции воздуха (вытяжные и приточные системы, центральные кондиционеры, кондиционеры доводчики: регуляторы воздушного потока, тепловые завесы);

- теплоснабжения (котельные установки или индивидуальные тепловые пункты (ИТП));

- водоснабжения, канализации, водоподготовки, дренажа (различные станции управления насосами);

- пожарная и охранная сигнализации;

- электроснабжения и электроосвещения (дизель-генераторная установка, трансформаторная подстанция, распределительные устройства, мощные источники бесперебойного питания);

- лифтовое оборудование;

- дополнительные подсистемы.

Система диспетчеризации позволяет наблюдать за работой представленных подсистем в реальном времени. Диспетчеризация позволяет контролировать различные процессы, происходящие на удаленных объектах, изменять параметры устройств, которые обслуживают данные объекты, а также просматривать протоколы их работы. Диспетчеризация охватывает информационные системы, включающие базы данных предприятия и оборудование.

Для сбора и последующей обработки данных используются программируемые контроллеры, поддерживающие разнообразные стандарты передачи данных. Такие контроллеры работают в двух режимах: независимом, без внешнего управления и зависимом, совместно с центральным пультом управления.

Система диспетчеризации инженерных объектов бывает двух типов:

Локальная диспетчеризация позволяет передавать технологические данные как от одной, так и от нескольких инженерных систем на компьютер оператора (пункт диспетчеризации). В данном случае мы имеем замкнутую систему, т.е. оборудование и пульт управления размещены на одном объекте или в одном здании. Зачастую локальную диспетчеризацию называют автоматизацией.

Удаленная диспетчеризация позволяет осуществлять передачу параметров от одной или нескольких автоматизированных систем с территориально удаленных объектов на центральную станцию диспетчеризации, с помощью различных каналов передачи данных. Удаленная диспетчеризация применяется для объединения нескольких зданий, имеющих локальную диспетчеризацию.

На сегодняшний день диспетчеризация распределенных объектов может показаться решенным вопросом, так как уже много лет достаточно большое количество автоматизированных систем функционирует с применением каналов связи GSM CSD и SMS.

Системы диспетчеризации распределенных систем можно привести к единой архитектуре, которая выглядит следующим образом:

- Нижний уровень - уровень датчиков, первичных преобразователей и узлов учета различных параметров объекта, объединенных одним или несколькими устройствами сбора и передачи данных.

- Канал передачи данных - GSM CSD (или SMS) канал передачи данных.

- Верхний уровень - центры обработки данных, хранения и выдачи информации пользователям.

Проблемы построения системы диспетчеризации:

- Привязка ПО верхнего уровня к аппаратному обеспечению, устанавливаемому на нижнем уровне;

- Проблемы, связанные с ограничениями и ненадежностью соединений GSM CSD/SMS;

- Стоимость системы;

- Надежность систем сбора данных.

1.5 Диспетчеризация на транспорте

Структура и организация диспетчерской службы на автомобильном, воздушном, водном и ж.-д. транспорте вследствие специфики отдельных видов транспорта и различий в их технической оснащённости значительно отличаются от диспетчерской службы в коммунальном хозяйстве; имеет общую для всех видов транспорта цель: обеспечить надёжность и бесперебойность перевозок пассажиров и грузов.

Особенности диспетчерской службы на транспорте [1.5]:

- непрерывное изменение обстановки на линиях, на начальных и конечных пунктах;

- значительная изменяемость графиков движения и загруженности транспортных средств в течение суток, месяца, года, что связано с сезонностью в работе отдельных отраслей промышленности, продолжительностью рабочего дня, периодом отпусков, дачным сезоном, загородными поездками в выходной день, состоянием погоды на трассе.

Основные задачи диспетчерской службы на транспорте:

- непрерывный контроль состояния подвижного состава, его технической готовности, состояния графиков погрузочно-разгрузочных работ и соблюдения расписания движения;

- обеспечение пассажиров билетами и необходимой путевой информацией.

На крупных транспортных узлах создаются несколько диспетчерских пунктов, работа которых координируется главным диспетчером с центрального пункта, оснащённого современными средствами радио- и телефонной связи, автоматики, телемеханики и вычислительной техники. Отдельные диспетчерские пункты, как правило, организуют в районе погрузочно-разгрузочных работ, при билетных кассах, в депо, гаражах, на стоянках автобусов, при вспомогательных службах на пунктах связи и т.п.

1.6 Централизация управления PCO

Одной из доминирующих тенденций в развитии архитектур современных PCO является централизация управления. Наиболее ярко ее можно проследить на примере создания и совершенствования диспетчерских служб с единой точкой обращения - 911, которые предназначены для

оперативного реагирования на возникающие экстренные и чрезвычайные ситуации.

Чрезвычайными ситуациями (ЧС) принято называть обстоятельства, возникшие в результате стихийных бедствий, производственных аварий и катастроф, диверсий или факторов конфликтного характера, которые оказывают отрицательное воздействие на жизнедеятельность, функционирование, экономику или природную среду [1.6].

Локальная ЧС - ситуация, когда пострадало не больше 10 человек, нарушены условия жизни не более 100 человек. Такая ЧС складывается в пределах объекта и устраняется силами и средствами самого объекта.

Местная ЧС - возникает в рамках одного населенного пункта, пострадавших от 10 до 50 человек, условия жизни нарушены у 100 - 300 человек, ликвидируется силами, средствами местного самоуправления.

Территориальная ЧС, возникает на территории одного субъекта, пострадавших от 50-500 человек, нарушаются жизненные условия у 10005000 человек.

Региональная ЧС характеризуется числом пострадавших в 500-3000 человек также, условия жизни нарушаются более чем у 5000 человек, возникает на территории 2 субъектов. И территориальная и региональная ЧС ликвидируются силами и средствами органов исполнительной власти, в зоне которых случилась ЧС.

Федеральная ЧС возникает более чем в двух субъектах, к ее ликвидации привлекаются силы и средства федерального уровня.

Основная цель при создании службы 911 заключается в том, чтобы

минимизировать время поступления заявки о происшедшем событии к

диспетчеру. Система 911 позволяет человеку звонить по единственному

номеру, как в случае «простого», требующего реакции только одной службы

20

события, так и в случае «системного» вызова, при котором требуется реакция нескольких служб. В последнем случае преимущества службы 911 становятся очевидны. Например, сообщение по номеру 911 о возникновении пожара порождает связанный массив заявок в пожарную службу, скорую помощь и полицию, который обеспечивает диспетчер службы 911.

Важной особенностью процесса перехода различных служб на единый номер диспетчера является невозможность проведения этого решения одномоментно из-за значительной консервативности населения, привыкшего к разным номерам у каждой экстренной службы. Довольно значительное время будут сосуществовать старые номера вместе с единой точкой входа. Это значит, что диспетчеры всех служб должны иметь возможность передачи поступивших к ним заявок в единый цент вызовов для корректного функционирования централизованной системы управления.

Чрезвычайно сильное влияние на структуру служб 911 оказывает несовпадение административных и юридически закрепленных границ ответственности экстренных служб. Другими словами, границы территорий, покрываемых службой 911, не могут быть структурированы точно в соответствии с административными границами политических субъектов. Местная власть при централизации системы управления экстренными службами должна уделять существенное внимание информированию абонентов, расположенных в зоне ответственности 911, о происходящих изменениях. Они должны знать, что до расширения системы 911, необходимо использовать назначенные номера служб экстренной помощи.

Усовершенствованная система 911 обеспечивает несколько различных преимуществ по сравнению с системами обычной связи в чрезвычайных ситуациях [1.7]:

1. Селективная маршрутизация, выполненная с помощью компьютера в центре 911, обеспечивает поступление каждого экстренного вызова непосредственно в первичную службу, независимо от того, сколько есть таких служб.

2. Селективная передача или автоматический перевод вызова позволяют направить обращение к надлежащему агентству по чрезвычайным ситуациям по нажатию одной кнопки.

3. Автоматическое определение номера (АОН) обеспечивает визуальное отображение телефонного номера вызывающего абонента в центре. Если абоненту не удаётся передать достаточную информацию при сбое связи, оператор может немедленно перезвонить по его номеру и получить нужные сведения.

4. Автоматическая идентификация места вызова обеспечивает отображение адреса у диспетчера и в единой системе для последующего использования первичными службами.

5. Оператор 911 может при необходимости содействовать координации действий чрезвычайных служб. Например, в автомобильной аварии могут потребоваться услуги полиция, скорой помощи и пожарных. Один звонок 911 может сделать это быстро и уверенно.

6. Усовершенствованная система 911 может обеспечить сбор данных о модели поведения в экстренных случаях. Это дает возможность для изучения и улучшения механизмов оказания неотложной помощи.

Опыт создания и планирования работы службы 911, рассмотренный в [1.8], подтверждает, что основные трудности на первом этапе внедрения новой системы будут связаны с преодолением юридических и административных барьеров.

Юридическое сотрудничество имеет важное значение для обеспечения эффективной и успешной работы системы 911. Концепция 911 требует «безбарьерного» сотрудничества полиции, пожарных и медицинских служб. Система управления 911 должна быть согласована с диспетчерскими системами экстренных служб, чтобы минимизировать задержки, вызванные активным управлением поступающими вызовами. При переходе на централизованное управление необходимо гарантировать, что все вызовы поступят в соответствующую службу, даже если их число будет значительным.

Обеспечение выполнения этих жестких требований возможно только в случае использования централизованной системе полносвязанной среды передачи информации и автоматизированной системы управления.

1.7 Распределение функций управления в иерархических РСО

Высокая концентрация источников повышенной пожарной опасности приводит к необходимости тщательного планирования действий спасательных служб для предотвращения возникновения масштабных ЧС. В Японии [1.9] пожарный департамент (РБМА) проводит исследования, направленные на повышение возможностей пожарных служб муниципалитетов, целью которых является обеспечение муниципалитетов указаниями и рекомендациями относительно организации их совместной деятельности, поскольку БОМА не в силах монопольно контролировать их деятельность.

РБМА выполняет функции контактного центра между местными пожарными службами и правительством, координирующей организации во время крупных стихийных бедствий и масштабных несчастных случаев. На рис. 1.1 показано, как перераспределяются функции РБМА при переходе к режиму управления в условиях ЧС.

В случае крупномасштабных стихийных бедствий РОМА оказывает помощь муниципальным службам, направляя им на помощь элитные аварийно-спасательные команды. С 2004 года комиссар РОМА имеет полномочия по мобилизации и управлению противопожарными командами в случае крупномасштабного стихийного бедствия или аварии. При этом муниципальные команды переходят в подчинение диспетчерам РОМА и обязаны следовать их инструкциям. РОМА контролирует все аспекты управления, от получения в режиме реального времени информации о катастрофе до оперативного планирования всех служб. В 2004 году из 2800 крупных пожаров, зарегистрированных по всей стране, централизованное управление вводилось в 15% случаях.

Местные жители, добровольные организации

Города, поселки и

деревни (пожарный корпус)

Префектуры

Агентства по ЧС

Роль РРМА во время стихийных бедствий и в мирное время

Рис. 1.1 Перераспределение функций при иерархическом управлении

Кроме муниципальных служб, РОМА сосредотачивает в своих руках руководство и другими службами:

- транспорт и водоснабжение;

- специальные команды при отравлении ядовитыми и токсичными веществами;

- специальные команды для спасения жителей в затопленных районах;

- противопожарные эскадрильи;

- морские и речные пожарные бригады.

Для выполнения столь масштабных функций необходима мощная автоматизированная система управления, включающая диспетчерскую службу.

1.S Автоматизированные диспетчерские системы

Автоматизированные диспетчерские системы (АДС) позволяют улучшить эксплуатационные характеристики систем управления службами общественной безопасности. Как правило, они включают в свой состав подсистему управления транспортными средствами, интегрированную с многоканальной системой связи.

Автоматизация диспетчерских систем направлена на снижение времени реакции и повышение надежности в условиях повышенной нагрузки на операторов, что характерно для режима ЧС.

АДС обеспечивает сбор исходной информации об инциденте, ее представление оператору и хранение в архиве для подготовки отчетов и проведения исследований.

В [1.9] предложена формализация описания работы АДС с помощью процессных диаграмм. Инициатором начала работы системы управления являются звонки, поступающие оператору от граждан или сотрудников специальных служб. Для PCO звонок (вызов) является заявкой на предоставление набора услуг, необходимых для локализации последствий

некоторого события (табл. 1.1). Кроме того, в АДС могут поступать сообщения от систем сигнализации и веб-камер. Поступающие вызовы могут иметь различный приоритет, зависящий как от источника информации, так и от ситуации.

Во время приема вызова необходимо получить от абонента достоверную и точную информацию об инциденте, задавая уточняющие вопросы. Кроме того, в АДС могут поступать записи телефонных разговоров, команды от руководителей, информация от других АДС. В последнее время практикуется и прием заявок от граждан в электронном виде. Оператор АДС должен оперативно обработать заявки и передать их диспетчеру.

Таблица 1. 1 Субъекты процесса диспетчеризации

Субъект и события Действие Описание

Звонок Вызов оператора Интерфейс Е911, предусматривает одновременную запись разговора и передачу управляющей информации в АДС.

Инцидент Фиксация Любой инцидент фиксируется в АДС

Сигнал тревоги Ввод в систему Данные от системы сигнализации через специальный интерфейс поступают в АДС.

Внешние АДС Вызов Внешние АДС могут передавать информацию в рамках договоров о совместной работе.

Оператор Получение вызова В небольших АДС, оператор может выполнять и функции диспетчера.

Внешние службы Перевод вызова Оператор может перевести вызов в специализированную службу.

Группа отчетности Передача вызова Формирует отчет обо всех поступивших вызовах

Рис. 1.2 Диаграмма работы АДС

, Получить входящий вызов

принять данных 4 4.no... c-^fay-n^y™,.«.«» - •/ \ сигнализации ./ /

/ Зяхейтигь ' место - .

—^— : )__ приоритеты

/ наличие V повторяющихся звонков

Create Сан tot ( Первый звонок ) * (Копия) / обновление Service > * 1 ' '• данных CPS J

; / Корреляция » 1 Посмотреть секторе . историю

/V Получить _ (Информация доступна) " информации '

| (Информация не 1 доступна)

информации |

, Нужно рассылка?

Х^ (ресурс на гарантируется) , вызов <>........; (соответствующая

^ Т отправка) ш

Рис. 1.3 Диаграмма процедуры приема вызова в АДС

1.8.1 Диспетчерское управление в системе Алуаге^вв

Система АдуагеКезэ [1.10] представляет собой систему управления экстренными службами в чрезвычайных ситуациях, как в национальном масштабе, так и на уровне регионов. Она способна контролировать тысячи транспортных средств и управлять десятками регионов, в которых находятся многочисленные диспетчерские станции. Система управления АлуагеМеББ позволяет службам неотложной помощи сокращать время реагирования на чрезвычайное происшествие с помощью скоординированной диспетчеризации и управления. Верхние эшелоны получают средства управления и контроля групп на местах, благодаря иерархической архитектуре системы.

Важные характеристики системы А\уаге№з8:

- Компьютеризованное диспетчерское управление;

- Автоматизированное определение местоположения транспортных средств;

- Модули поддержки решений: оптимальный маршрут, наилучший ресурс, наилучший голосовой канал, оптимальное назначение эвакуации;

- Современная мобильная вычислительная платформа;

- Масштабируемое управление и контроль;

- Возможность использования ресурсов других регионов

- Иерархическое управление и контроль - архитектура АшагеЫеэз поддерживает «умное» распределение информации между пользователями.

- Координация действий между регионами - позволяет одному региону использовать ресурсы, имеющиеся в наличии другого региона. Становится возможным полное дублирование операций между

регионами. Эта функция спасла много жизней после внедрения системы AwareNess.

- Интеграция различных служб - система обеспечивает управление и контроль различных служб в процессе ликвидации последствий чрезвычайных происшествий, используя единую платформу.

Координация взаимодействия между регионами и дублирование ресурсов - обязательное условие в управлении чрезвычайными ситуациями. Только таким образом возможно обеспечить полное взаимодействие между регионами, а центральное командование может взять контроль над любым из подчиненных ему регионов.

1.9 Выводы

1. В настоящее время распределенные системы обслуживания находят все большее применение в различных областях человеческой деятельности. Хотя они имеют существенные отличия, учитывающие функциональные особенности объектов, неотъемлемой частью систем управления PCO являются диспетчерские службы.

2. Для PCO характерна иерархическая структура со слабыми горизонтальными связями, при этом каждое звено имеет автономную систему управления. Как правило, взаимодействие между звеньями одного уровня происходит через вышестоящую структурную единицу, что негативно сказывается на работе диспетчерских служб и увеличивает время реакции систем на поступающие потоки заявок.

3. В случае возникновения крупных ЧС, начиная с территориального уровня, иерархическая система управления вытесняется и замещается на централизованную, что ведет к резкому возрастанию сложности задачи диспетчеризации.

4. Доминирующей тенденцией в развитии систем управления интегрированными PCO является наличие в их составе системы поддержки принятия решений, которая позволяет снижать нагрузку на операторов и повышает оперативность управления.

5. Развитие средств вычислительной техники, приведшее к появлению на рынке дешевых многоядерных процессоров, позволяет создавать на их основе автоматизированные системы управления PCO, но требует разработки новых параллельных алгоритмов диспетчеризации.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Чжо Мью Хтун

4.3 Выводы

Результаты проведенных вычислительных экспериментов позволили оценить практическую эффективность различных алгоритмов оптимизации при решении задачи диспетчеризации в PCO:

1. Точные переборные алгоритмы могут быть использованы для оценки свойств других алгоритмов, а также при невысокой размерности задачи (N < 8).

2. Детерминированные градиентные алгоритмы оптимизации можно использовать в СППР без ограничения размерности задачи в том случае, когда точность решения не является критическим требованием к системе управления.

3. Случайные алгоритмы оптимизации целесообразно включать в состав СППР при их реализации на параллельных платформах - Multi Core или Many Integrated Core Processors, которые позволяют значительно повысить точность получаемых решений.

1. Анализ распределенных систем обслуживания, используемых в различных областях человеческой деятельности, показал, что они имеют существенные отличия, учитывающие функциональные особенности объектов. Однако, неотъемлемой частью всех систем управления PCO являются диспетчерские службы, нагрузка на которые существенно возрастает в случае возникновения крупных ЧС. Доминирующей тенденцией в развитии систем управления интегрированными PCO является наличие в их составе системы поддержки принятия решений, которая снижает нагрузку на операторов и повышает оперативность управления. Многоядерные процессоры и ускорители в составе аппаратно-программных комплексов диспетчерских служб позволяют значительно расширить их функциональные возможности, но требует разработки новых параллельных алгоритмов диспетчеризации.

2. С математической точки зрения задача диспетчеризации сводится к задаче назначения на узкие места, для решения которой используются методы дискретной оптимизации. Метод ветвей и границ, перебор всех возможных вариантов являются точными, но представляют практический интерес для использования в СППР только при небольшом числе заявок. Достаточно высокую точность решения обеспечивают детерминированные и случайные итерационные алгоритмы. Конструктивные последовательные алгоритмы могут быть использованы для решения задач большой размерности, но они не гарантируют нахождения точного решения.

3. Выполненный анализ основных алгоритмов показал, что в качестве алгоритмической основы для решения задачи распределения заявок в PCO целесообразно использовать комбинацию последовательных и параллельных реализаций итерационных алгоритмов, гарантирующих получение приемлемой точности решения за ограниченное время.

4. Эффективное использование многоядерных процессоров и ускорителей возможно только в случае реализации на них многопоточных приложений. Среди различных инструментов разработки параллельных приложений для МЯВС следует отметить Intel Parallel Studio, который позволяет автоматизировать процесс перевода последовательных реализаций приложений на параллельную платформу. Проведенный с помощью IPS анализ переносимости ресурсоемких алгоритмов дискретной оптимизации, используемых для решения задачи распределения заявок, подтвердил, что они обладают хорошей масштабируемостью и могут быть реализованы как многопоточные приложения.

5. Результаты проведенных вычислительных экспериментов позволили оценить практическую эффективность различных алгоритмов оптимизации при решении задачи диспетчеризации в PCO. Точные переборные алгоритмы могут быть использованы для оценки свойств других алгоритмов, а также при невысокой размерности задачи (tV < 8). Детерминированные градиентные алгоритмы оптимизации можно использовать в СППР без ограничения размерности задачи в том случае, когда точность решения не является критическим требованием к системе управления. Параллельные реализации итерационных алгоритмов, использующих рандомизацию при поиске решения, способны обеспечить высокую точность ответа за ограниченное время и могут служить основой для СППР.

Публикации автора по теме диссертации.

1. Чжо Мыо Хтун. Оценка состояния распределенной системы обслуживания. //Актуальные проблемы информатизации. Развитие информационной инфраструктуры, технологий и систем. Вторая всероссийская межвузовская научно-практическая конференция: Материалы конференции. -М.: МИЭТ, 2008. - 188с., С. 155.

2. Чжо Мью Хтун. Приближенный алгоритм решения задачи распределения заявок. //Микроэлектроника и информатика - 2009. 16-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов: Тезисы докладов. - М.: МИЭТ, 2009. - 372с., С. 226.

3. Чжо Мью Хтун. Использование метода ветвей и границ для решения задачи распределения нагрузки. //Микроэлектроника и информатика - 2010. 17-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов: Тезисы докладов. - М.: МИЭТ, 2010. - 352с., С. 228.

4. Лупин С.А., Мыо Мьинт Ту, Чжо Мыо Хтун. К вопросу о реализуемости методов динамической структурной оптимизации распределенных систем облуживания на параллельных вычислителях. //Информационные технологии, электронные приборы и системы: Материалы Международной научно-практической конференции. Минск, 6-7 апреля 2010 г. В 3-х частях. Ч. 1 - Минск: БГУ, 2010. - 161с., С. 84-87.

5. Тан Шейн, Тхан Зо У, Чжо Мыо Хтун, Лупин С.А. Динамическая структурная оптимизация распределенных систем обслуживания на многопроцессорных системах. //V Международная научно-практическая конференция «Современные информационные технологии и ИТ-образавание». Сборник избранных трудов МГУ, 2010. - 640с., С. 621-625.

6. Чжо Мыо Хтун. Количественная оценка состояния распределенных систем обслуживания. //Международная научная школа

Микроэлектронные информационно-управляющие системы и комплексы». Материалы научной школы. - М.: МИЭТ, 2010. - 172с., С. 114.

7. Чжо Мыо Хтун. Параллельная реализация алгоритма случайного поиска при решении задачи назначения на узкие места. //Актуальные вопросы современной техники и технологии. Сборник докладов 111-й Международной научной заочной конференции (Липецк, 29 января 2011 г.). В 2-х ч. Ч. I. / Под ред. A.B. Горбенко, С.В. Довженко. - Липецк: Издательский центр «Гравис», 2011. - 112 е., С.67-69.

8. Чжо Мью Хтун. Исследование эффективности алгоритмов решения задачи диспетчеризации. //Современная техника и технологии: исследования и разработки. Сборник докладов Международной научной заочной конференции (Липецк, 23 июля 2011 г.). / Отв. ред. A.B. Горбенко. - Липецк: Издательский центр «Гравис», 2011. - 136 е., С 40-42.

9. Чжо Мью Хтун. Итерационный алгоритм для распределения заявок в системах обслуживания. //Современные вопросы науки - XXI век: сб. науч. тр. по материалам Междунар. науч.-практ. конф. 27 июня 2011 г.: в 2 частях. Часть 2 ; М-во обр. и науки РФ. Тамбов: Изд-во ТРОО «Бизнес-Наука-Общество», 2011.-143 е., С. 135-136.

10. Чжо Мыо Хтун, Сай Вин Мо. Итерационный алгоритм решения задачи назначения на узкие места при низком значении градиента целевой функции. //Актуальные проблемы информатизации в науке, образовании и экономике - 2011г. 4-я Всероссийская межвузовская научно-практическая конференция. М.: М: МИЭТ, 2011. - 196 е., С. 112.

11. Чжо Мыо Хтун, Сое Мое Аунг. Эффективность итерационного алгоритма решения задачи назначения на узкие места при высоком значении градиента целевой функции. //Актуальные проблемы информатизации в науке, образовании и экономике - 2011г. 4-я Всероссийская межвузовская научно-практическая конференция. М.: М: МИЭТ, 2011. - 196 е., С. 113.

12. Чжо Мыо Хтун, Сай Вин Мо, Сое Мое Аунг. Эффективность итерационных алгоритмов при решении задачи назначения на узкие места. XV Международная телекоммуникационная конференция молодых ученых и студентов «МОЛОДЕЖЬ И НАУКА». Тезисы докладов. В 3-х частях. Ч. 3. М.: НИЯУ МИФИ, 2012. - 204с., С. 129-130.

13. Лупин С.А., Сай Вин Мо, Чжо Мыо Хтун. Параллельная реализация итерационного алгоритма решения задачи назначения на узкие места. //Актуальные научные вопросы: реальность и перспективы: Сборник научных трудов по материалам Международной заочной научно-практической конференции 26 декабря 2011 г.: в 7 частях. Часть 1; М-во образования и науки Рос. Федерации. Тамбов: Изд-во ТРОО «Бизнес-Наука-Общество», 2012. - 163 е., С. 96-98.

14. Лупин С.А., Чжо Мыо Хтун, Сое Мое Аунг. Сравнительный анализ последовательной и параллельной реализаций алгоритма случайного поиска. //Актуальные научные вопросы: реальность и перспективы: Сборник научных трудов по материалам Международной заочной научно-практической конференции 26 декабря 2011 г.: в 7 частях. Часть 1; М-во образования и науки Рос. Федерации. Тамбов: Изд-во ТРОО «Бизнес-Наука-Общество», 2012. - 163с., С. 98-100.

15. Чжо Мыо Хтун. Параллельная реализация алгоритма случайного поиска. //Проблемы разработки информационных технологий и подготовки ИТ-кадров: Сборник научных трудов /Под ред. Л.Г.Гагариной. -М.: МИЭТ, 2012.- 168 е., С. 148-153.

16. Сай Вин Мо, Сое Мое Аунг, Чжо Мыо Хтун. Анализ эффективности параллельной реализации случайных алгоритмов. //Теоретические и прикладные проблемы науки и образования в 21 веке: Сборник научных трудов по материалам Международной заочной научно-практической конференции 31 января 2012 г.: в 10 частях. Часть 1; Мин. образования и науки Рос. Федерации. Тамбов: Изд-во ТРОО «Бизнес-Наука-Общество», 2012. - 163с., С. 118-119.

17. Чжо Мыо Хтун, Сай Вин Мо, Сое Мое Аунг. Многопоточная реализация итерационных алгоритмов оптимизации. //Современные вопросы науки и образования —XXI век: Сборник научных трудов по материалам Международной заочной научно-практической конференции 29 февраля 2012 г.: в 7 частях. Часть 1; Мин. образования и науки Рос. Федерации. Тамбов: Изд-во ТРОО «Бизнес-Наука-Общество», 2012. - 164с., С. 159-160.

18. Чжо Мью Хтун, Сай Вин Мо. Учебная многопоточная программа для вычисления числа ТС. //Микроэлектроника и информатика -2012. 19-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов: Тезисы докладов. - М.: МИЭТ, 2012. - 324с., С. 193.

19. Лупин С.А, Тхан Зо У, Чжо Мью Хтун. Применение алгоритмов случайного поиска для решения задачи диспетчеризации в распределенных системах обслуживания. //Известия ВУЗов: Электроника. - М.: МИЭТ, 2012, №3, 100с., С. 40-46.

20. Лупин С.А, Тан Шейн, Тхан Зо У, Чжо Мыо Хтун. К вопросу оценки точности алгоритмов дискретной оптимизации. // Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных систем - 2012. Сборник трудов / под общ. ред. Академика РАН А.Л. Стемпковского. - М.: ИППМ РАН, 2012. - 735 е., С. 553-556

21. Лупин С.А, Тхан Зо У, Чжо Мью Хтун. Методы отображения данных при управлении распределенными системами обслуживания. //Информационные системы и технологии. №4(72), 2012, С.92-96

22. Лупин С.А., Чжо Мью Хтун. О применимости итерационного алгоритма для распределения нагрузки в системах обслуживания. //Информационные системы и технологии. №5(73), 2012, С. 114-119

23. Чжо Мью Хтун, Чжо Чжо Лин. Точность итерационного алгоритма решения задачи распределения нагрузки в системах обслуживания. // Сборник избранных трудов VII Международной научно-практической конференции. Под ред. проф. В.А. Сухомлина. - М.: ИНТУИТ.РУ, 2012. - 1050с. -ISBN 978-5-9556-0140-3, С.958-962.

24. Лупин С.А., Чжо Мью Хтун, Тан Шейн. Параллельная реализация алгоритмов дискретной оптимизации. // Сборник избранных трудов VII Международной научно-практической конференции. Под ред. проф. В.А. Сухомлина. - М.: ИНТУИТ.РУ, 2012. - 1050с. -ISBN 978-5-95560140-3, С.912-918.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Чжо Мью Хтун, 2013 год

Список литературы.

1.1 Э. Таненбаум, М. ван Стеен. Распределенные системы. Принципы и парадигмы. - СПб.: Питер, 2003, - 878с.

1.2 В.Е. Гмурман. Теория вероятностей и математическая статистика: учебное пособие для вузов. - 12-е изд., перераб. - М.: Высшее образование, 2008. - 479с.

1.3 Гордеев А.В. Операционные системы. - С.-Пб.: Питер, 2006. - 415с.

1.4 Системы диспетчеризации объектов и визуализация процессов. URL: http://www.kontel.ru/article_21 .html

1.5 Ожерельев М.Ю., Ефименко Д.Б. Совершенствование информирования пассажиров в транспортно-телематических системах городского пассажирского транспорта. // Автотранспортное предприятие». - 2008. -№6.

1.6 Защита населения и территорий в чрезвычайных ситуациях. Под общ.ред. М. И. Фалеева. - Калуга: ГУП «Облиздат», 2001. - 480с.

1.7 911 emergency telephone number plan. State of Georgia, Georgia emergency management agency (GEMA), - 48p. URL: http://www.gema.ga.gov

1.8 Defense of Japan 2011. Part III: Measures for Defense of Japan Chapter 1 Operations of Self-Defense Forces for Defense of Japan and Responses to Diverse Situations. - Ministry of Defense Publication, 2011. URL: http://www.mod.go.jp

1.9 Standard Functional Specifications for Law Enforcement Computer Aided Dispatch (CAD) Systems Developed by the Law Enforcement Information Technology Standards Council (LEITSC). - 2003. - 56p. URL: http://www.it.ojp.gov/documents/

1.10 Система чрезвычайного оперативного управления Awareness. URL: http://www.ness.com

2.1 Абаев A.B. Моделирование временных характеристик оперативной деятельности подразделений ГПС. // Информационные технологии и проблемы математического моделирования сложных систем: Сборник научных трудов, выпуск 6. - Иркутск: ИрГУПС, 2008.

2.2 Посыпкин М. А., Сигал И. X. Исследование алгоритмов параллельных вычислений в задачах дискретной оптимизации ранцевого типа // Журнал вычислительной математики и математической физики. - 2005. - Т. 45, №10.-С. 1735-1742.

2.3 Посыпкин М.А., Сигал И.Х. Применение параллельных эвристических алгоритмов для ускорения параллельного метода ветвей и границ // Журнал вычислительной математики и математической физики. - 2007. -Т. 47, №9.-С. 1524-1537.

2.4 Дональд Кнут. Искусство программирования. Том 1. - М.: Вильяме, 2007. - 720с.

2.5 Минаков И.А. Сравнительный анализ некоторых методов случайного поиска и оптимизации // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. - 1999. - № 2. - С. 286-293.

2.6 Зей Яр Вин. Распараллеливание итерационных алгоритмов для многопроцессорных систем // Системный анализ и информационно-управляющие системы: Сборник научных трудов под редакцией д.т.н., профессора В.А. Бархоткина - М.: МИЭТ, 2008, - С. 164-168.

2.7 Alexey Lastovetsky. Parallel Computing On Heterogeneous Networks -John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey, 2003, - 563p.

3.1 В.П. Гергель. Теория и практика параллельных вычислений. "Интернет -

Университет Информационных технологий". - М.: Бином, 2007. - 423с.

3.2 С. Немнюгин, О. Стесик. Параллельное программирование для

многопроцессорных вычислительных систем. - СПб.: «БВХ», 2002. - 396с.

3.3 Marr D., Binns F., Hill D., Hinton G., Kou-faty D., Miller J., Upton M. Hyper-Threading Technology Architecture and Microarchitecture. - Intel Technology Journal, 2002. URL: http://developer.intel.com/technology/hyperthread

3.4 Боресков A.B., Харламов А.А. Основы работы с технологией CUDA. - М.: ДМК Пресс, 2010.-232с.

3.5 Перепёлкин Е.Е. Метод массивно-параллельных вычислений на GPU в некоторых задачах физики ускорителей // Суперкомпыотерные технологии математического моделирования: тезисы докл. Межд. конф. / Под редакцией В.И. Васильева - Якутск: ОАО □ Медиа-холдинг Якутия □, 2011. - 106с.

3.6 Pradeep К. Dubey. Manycore Computing and MIC OFA 2011 International Monterey Workshop. - 2011. - 19p. URL: http://iee.ucsb.edu

3.7 Dr.-Ing. Michael Klemm. Programming for the Intel Many Integrated Core Architecture. 2012, -26p. URL: http://intel.com

3.8 Штейнберг Б.Я. Автоматизация разработки программ для параллельных вычислительных систем с распределенной памятью. - Ростов-на-Дону: Издательство Ростовского университета, 2009. - 19с.

3.9 Штейнберг Б.Я. Математические методы распараллеливания рекуррентных программных циклов на суперкомпьютеры с параллельной памятью. - Ростов-на-Дону: Издательство Ростовского университета, 2004. -192с.

3.10 С.А. Немнюгин. Средства программирования для многопроцессорных вычислительных систем. - СПб.: «БВХ», 2007, - 88с.

3.11 Hesham El-Rewini, Mostafa Abd-El-Barr. Advanced computer Architecture and parallel processing. - A John Wiley & sons, INC PUBLICATION, 2005, -287p.

3.12 Multithreaded Programming Guide. - 1994 Sun Microsystems, Inc. 2550 Garcia Avenue, Mountain View, California 94043-1100 U.S.A.

3.13 OpenMP С and С++ Application Program Interface, Version 2.0. March 2002. - OpenMP Architecture Review Board. - 106p.

3.14 Ananth Grama, Anshul Gupta, George Karypis, Vipin Kumar. Introduction to Parallel Computing. - Second Edition, - Pearson Education Limited, 2003, - 856p.

3.15 Stephen Blair-Chappell, Andrew Stokes. Parallel programming with Intel parallel Studio XE. - A John Wiley & sons, INC PUBLICATION, 2012, - 556p.