Повышение эффективности проектирования вычислительных сетей уровня корпорации тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Шевцов, Андрей Юрьевич

• Шевцов, Андрей Юрьевич
• кандидат технических наук
• 2003

Оглавление диссертации кандидат технических наук Шевцов, Андрей Юрьевич

Введение.

Глава 1. Анализ состояния и проблем в области проектирования информационно-вычислительных сетей, постановка задачи повышения эффективности проектирования сетей.

1.1. Проблемы и задачи, возникающие при проектировании сетей.

1.2. Потребность в автоматизированном решении задач проектирования сетей.

1.3. Постановка задачи разработки методов и алгоритмов для повышения эффективности проектирования сетей.

1.4. Типичные требования к системам автоматизации проектирования.

Глава 2. Теоретическая основа для практической разработки системы.

2.1. Обоснование решения задачи проектирования сетей на основе сочетания экспертных методов и методов имитационного моделирования.

2.2. Назначение и функции программно-информационного комплекса проектирования сетей, построенного на основании предложенного подхода.

2.3. Экспертная система. Описание и обоснование выбранных методов и алгоритмов.

2.4. Система искусственного интеллекта. Описание и обоснование выбранных методов и алгоритмов.

2.5. Система имитационного моделирования. Описание и обоснование выбранных методов и алгоритмов.

2.6. Оценка эффективности используемых методов решения задачи проектирования.

Глава 3. Реализация программно-информационного комплекса.

3.1. Общее описание программного комплекса.

3.2. Описание принципов работы Экспертной системы.

3.3. Описание принципов работы Системы искусственного интеллекта.

3.4. Описание принципов работы Системы имитационного моделирования.

Глава 4. Практическое применение разработанной системы и ее анализ по предложенным характеристикам.

4.1. Примеры моделирования реальных сетей.

4.2. Сравнение разработанной системы с системами известных производителей, имеющимися на рынке ПО.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Повышение эффективности проектирования вычислительных сетей уровня корпорации»

В настоящее время происходит бурное развитие в сфере информационных технологий. С одной стороны, этому способствуют многочисленные открытия в технологии производства микропроцессорной техники, сред передачи данных и т.д. С другой стороны, многие отрасли, не связанные напрямую с информационными технологиями, не могут существовать без применения значительных вычислительных ресурсов.

Одним из активно развивающихся направлений в сфере информационных технологий является проектирование вычислительных сетей, которые все более широко внедряются в различные области деятельности. Это направление содержит целый комплекс задач, включая составление схемы линий связи, расчет необходимых технических параметров коллективных сетевых устройств, серверов, рабочих станций и т.д., которые необходимо решить для успешного проектирования сети, соответствующей требованиям заказчика. Очевидно, что чрезвычайно сложно проводить проектирование сети без помощи средств автоматизации, поскольку проект должен быть подтвержден математическими расчетами, основанными на большом числе характеристик. Поэтому использование автоматизированных систем является неотъемлемой частью любого научно и практически обоснованного проекта сети, состоящей более чем из нескольких десятков станций. Практически любую сеть можно представить как систему массового обслуживания, состоящую из множества элементов. Это требует проведения сложных математических расчетов, которые часто требуют для своего выполнения значительных упрощений моделей устройств, законов поступления и обработки информации, схем прохождения заявок и т.д., что может привести к возникновению недопустимо больших погрешностей. Однако, если пытаться реализовать модели без упрощений, то скорее всего произойдет многократное усложнение системы моделирования, что сделает ее трудно реализуемой практически на имеющихся технических средствах. Поэтому разработка новых способов представления, анализа и синтеза сетей являются актуальной для разработчиков проектных решений по установке вычислительных сетей. С развитием технологий хранения, обработки и передачи информации увеличивается сложность получения эффективных решений для построения сетей, поэтому актуальность задачи по автоматизации разработок проектных решений постоянно повышается. В силу описанных выше причин автоматизация проектирования сетей во многих компаниях еще не достаточно развита.

Предметом исследования в данной работе являются методы и алгоритмы, позволяющие повысить эффективность проектирования вычислительных сетей уровня корпорации.

Поэтому целью диссертационной работы является разработка методов и алгоритмов для повышения эффективности проектирования вычислительных сетей уровня корпорации. Разработанные методы и алгоритмы реализованы автором в автоматизированной системе получения комплексных сетевых решений для построения вычислительных сетей уровня корпорации (далее - Системе). Такая система позволит компаниям, занимающимся разработкой проектов по установке сетей, автоматизировать процессы принятия решений, добиваться большей эффективности предлагаемых схем сетевого построения, уменьшить стоимость разработок, свести к минимуму вероятность человеческих ошибок и т.д. Кроме того, целый ряд задач просто невозможно решить с требуемым уровнем точности за приемлемое время без автоматизации процесса разработки. Например, расчет загрузок компонентов оборудования, получившихся полос пропускания, определение частоты и продолжительности возможных "всплесков" количества заявок, вероятности возникновения коллизий и потерь при передаче пакетов и т.д.

Для достижения поставленной цели решены следующие задачи:

1. Определение области возможного расширения применения автоматизированных систем при разработке сетей.

2. Разработка методов, позволяющих повысить эффективность проектирования сетевых решений.

3. Разработка методов рационального построения системы проектирования корпоративных сетей и их реализация.

4. Разработка методов использования статистических, справочных и экспертных сведений для повышения эффективности проектирования с помощью разработанного варианта построения системы проектирования.

5. Верификация результатов работы программно-информационного комплекса для получения выводов по правильности выбранных путей решения задачи повышения эффективности проектирования сетей

Научная новизна основных результатов работы заключается в том, что в ней

1. Впервые задача проектирования вычислительных сетей решена на основе рационального сочетания методов автоматизированного синтеза начального варианта сетевого решения, его оптимизации с использованием методов экспертных систем и имитационного моделирования. Это позволяет повысить эффективность проектирования за счет достижения большей точности получаемых решений и сокращения сроков проектирования.

2. Разработан способ представления и хранения сетевых решений в единой древовидной структуре, включающей организационные и функциональные характеристики корпораций (включая меньшие по масштабу предприятия), что позволяет сократить используемую память и унифицировать алгоритмы обработки информации.

3. Разработаны методы, позволяющие оптимизировать сетевое решение для достижения лучших характеристик проектируемой сети с указанием ожидаемых результатов последующего имитационного моделирования.

4. Разработан метод хранения исходных данных и результатов работы экспертной системы и системы имитационного моделирования в БД для последующего их использования, позволяющий уменьшить требования к памяти и сократить временные затраты на их обработку.

5. Предложен и реализован метод, позволяющий представлять ожидаемые результаты имитационного моделирования не только числовыми величинами технических характеристик, но и оценками в баллах этих характеристик для более удобного восприятия пользователем и системой проектирования.

6. Разработаны методы представления рабочих нагрузок в моделях, основанные на сопоставлении пользователю проектируемой сети перечня решаемых задач и времени, отводимого пользователю на это решение в долях от рабочего дня. Это позволяет облегчить процесс описания задач, решаемых в проектируемой сети.

7. Разработаны методы описания статистических параметров задач, решаемых пользователями проектируемой сети, с использованием реальной статистики, собранной и обработанной на сетях нескольких компаний, что позволило получить большую точность получаемых решений и упростить модели сетей.

Практическая ценность работы заключается в том, что в ней

1. Используемые методы повышения эффективности проектирования позволили реализовать возможность практической разработки сетевых решений, включающих тысячи рабочих станций.

2. Статистические сведения, собранные на реальных сетях и использованные в работе, позволяют разработанной системе быть успешно использованной без предварительного сбора и обработки детальной информации о задачах, решаемых пользователями проектируемой сети.

3. Численные критерии, предложенные в работе, позволяют проводить сравнительные оценки эффективности получаемых сетевых решений и проектирования в целом.

4. Результаты работы отдельных подсистем могут сохраняться для последующего использования, что обеспечивает более широкое применение разработанного комплекса.

5. Используются наборы готовых конфигураций элементов сетей, что не требует от пользователя выполнения ряда дополнительных операций.

6. Реализован набор функций, позволяющих системе быть успешно использованной для решения широкого круга практических, исследовательских и образовательных задач.

Автор выносит на защиту:

1. Метод повышения эффективности проектирования сетей, основанный на соединении методов автоматизированного синтеза начального варианта сетевых решений и последующего их анализа и оптимизации методами имитационного моделирования и экспертных систем.

2. Методы получения, хранения и представления сетевых решений в виде дерева, сочетающего в себе организационные и функциональные характеристики корпорации, что позволяет уменьшить требуемый объем памяти и повысить скорость доступа к элементам сетевого решения.

3. Использование собранных статистических сведений для составления агрегированной модели рабочей станции по характеристикам ее взаимодействия с сетью и обоснование выбора методов представления рабочих нагрузок в моделях в зависимости от решаемых задач и временных характеристик работы пользователя. Это позволяет сократить время, необходимое для имитационного моделирования.

4. Методы и алгоритмы получения и выдачи экспертной системой (ЭС) ожидаемых результатов последующего моделирования, оценок качества установленного оборудования в баллах, предложений по корректировке сетевого решения, позволяющие сократить количество анализируемых вариантов возможного построения сети.

5. Методы и алгоритмы использования коэффициентов доверия для выбора необходимых сведений из БД и их корректировки по итогам проведенного имитационного моделирования, позволяющие точнее настраивать систему проектирования.

В работе были получены следующие научные результаты:

1. Предложен и обоснован метод повышения эффективности проектирования сетей, основанный на соединении методов первоначального синтеза сетевых решений и последующего их анализа и оптимизации методами имитационного моделирования и экспертных систем.

2. Разработаны алгоритмы диалогового взаимодействия с пользователем для получения и формализации исходных сведений об организации, решаемых задачах, ограничениях и особенностях проектируемой сети.

3. Разработан метод создания универсальной обобщенной схемы сетевого решения на основе объединения организационной и функциональной структур корпорации, дополненных описанием задач пользователей и характеристиками оборудования, что позволяет унифицировать алгоритмы обработки информации.

4. Разработан эффективный способ хранения, использования и корректировки характеристик элементов сетевого решения и результатов их моделирования.

5. Разработаны методы и алгоритмы обучения базы данных по результатам имитационного моделирования.

6. Разработаны методы и алгоритмы получения и выдачи ожидаемых результатов моделирования, оценок качества установленного оборудования в баллах, предложений по корректировке сетевого решения для повышения эффективности проектирования сети.

7. Разработан метод рационального использования статистических сведений для составления агрегированной модели рабочей станции по характеристикам ее взаимодействия с сетью.

Разработанная система была использована для получения и обоснования проектных решений при разработке вычислительных сетей библиотеки МИФИ и Туристскоинформационного центра правительства Москвы, что подтверждается соответствующими документами.

Основные результаты работы доложены на следующих конференциях:

1. Всесоюзный научно- практический семинар "Вузовская библиотека на пороге нового тысячелетия " Министерства Высшего образования РФ на базе МИФИ в марте 2000 года.

2. Международная научная конференция "Современные информационные технологии в образовательном процессе и научных исследованиях", проходившая в государственном университете г. Шуя 21-22 января в 2000 году. Был сделан доклад на тему "Имитационное моделирование — современное средство и технология в научных исследованиях и учебном процессе" с демонстрацией действующей системы на секции "Новые информационные технологии в научных исследованиях и в промышленности".

3. Научная сессия МИФИ в январе 2003 года.

По результатам изучения и анализа области проектирования сетей, разработки собственной системы проектирования сетевых решений автором опубликованы 9 печатных работ (из них 5 - в соавторстве).

Первая глава диссертационной работы содержит анализ настоящей ситуации в сфере информационного и программного обеспечения, предназначенного для использования при проектировании вычислительных сетей, рассмотрены актуальные проблемы в данной области. Также глава содержит обзор и анализ по предложенным характеристикам систем проектирования сетей известных фирм, работающих в данной направленности. На основе выполненного анализа аргументирована необходимость разработки системы, позволяющей повысить эффективность работ по составлению сетевых решений, сформулированы цели разработки и требования к такой системе.

Во второй главе описан и обоснован предложенный автором метод решения поставленной задачи на основе соединения синтеза и анализа модели проектируемой сети. Приведены разработанные алгоритмы и методы поиска решений, результаты теоретических и практических исследований, проведенных автором в данной области, полученные зависимости и графики модельных величин. Предложены и обоснованы критерии оценки эффективности сетевых решений и проектирования в целом, приведены примеры их применения.

В третьей главе данной работы описаны и обоснованы алгоритмы, использованные в разработанном программно-информационном комплексе. Приведены схемы взаимодействия пользователя и системы, экранные формы для ввода и отображения графической и текстовой информации. Приведено описание алгоритмов работы подсистем комплекса и некоторых наиболее важных процедур и функций.

В четвертой главе приведены результаты практического применения разработанной системы, описания поставленных задач по синтезу и анализу реальных сетей, предложенные методы решения, полученные результаты и выводы, сделанные по итогам применения системы. Кроме того, приведен анализ характеристик разработанной системы по критериям, предложенным в первой главе для систем известных фирм. По результатам проведенного анализа сделаны выводы о правильности предложенного метода решения поставленных задач.

Результаты диссертационной работы получены с использованием методов искусственного интеллекта, экспертных систем, имитационного моделирования, теории вероятностей и математической статистики, теории баз данных, теории принятия решений.

Гпава 1. Анализ состояния и проблем в области проектирования информационно-вычислительных сетей, постановка задачи повышения эффективности проектирования сетей.

Глава посвящена анализу текущей ситуации в сфере информационного и программного обеспечения, предназначенного для использования при проектировании вычислительных сетей. Рассматриваются проблемы, неизбежно возникающие при создании и модернизации сетевых инфраструктур. Также обсуждается потребность в автоматизированном решении подобных задач. Кроме того, в главе проводится обзор и анализ по предложенным характеристикам систем данной направленности, имеющихся на рынке программного обеспечения. Ставится задача на разработку методов и алгоритмов, позволяющих реализовать необходимый набор функций по составлению, анализу и модернизации вычислительных сетей для повышения эффективности проектирования. Сформулированы цели разработки и требования к разрабатываемой системе, описаны основные характеристики, которыми она должна обладать. Описаны проблемы, возникающие при создании и последующей эксплуатации подобных программных средств.

В качестве цели исследования выбирается разработка методов для повышения эффективности проектирования сетей. Рассматривается область синтеза и анализа вычислительных сетей, технические и организационные аспекты работ с сетями, методы и алгоритмы работы имеющихся пакетов прикладных программ в данной области, их возможности и ограничения, а также формализация представлений о требующемся комплексе и тех задачах, которые он может решать эффективно.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Шевцов, Андрей Юрьевич

Выводы по главе 4.

1. Приведены результаты опытной эксплуатации системы, переданных заказчику материалов, подтверждающие правильность выбранных подходов к повышению эффективности проектирования.

2. На основании полученных сведений о результатах опытной эксплуатации системы сделаны выводы об эффективности использования разработанного комплекса для решения широкого круга практических задач в области разработки и анализа сетевых решений.

3. Проведен анализ характеристик разработанного программно-информационного комплекса по характеристикам, предложенным в первой главе для систем известных фирм, подтвердивший функциональные преимущества разработанной системы.

4. Выявлены достоинства и некоторые характеристики разработанного комплекса, которые могут быть улучшены.

5. На основе сравнения системы с имеющимися, а также с учетом выявленных достоинств и недостатков сделаны выводы о применимости и эффективности разработанного комплекса.

Заключение.

Результатом данной диссертационной работы стала разработка методов и алгоритмов для построения программного комплекса, осуществляющего функции, необходимые при составлении сетевых решений и способного повысить эффективность проектирования. В процессе работы удалось обобщить материалы из разных источников. Среди них множество рекомендаций специалистов компаний информационной направленности, спецификации сетевого оборудования, материалы выставок. Также автором была проведена значительная работа по изучению параметров оборудования и сетевого программного обеспечения, сетевых операционных систем и тестового оборудования. Были собраны статистические данные, позволяющие сделать выводы о характеристиках работы программного обеспечения разной направленности с сетевым оборудованием, получить их вероятностные характеристики.

Автором предложена организация программно-информационного комплекса по разработке сетевых решений, включающая в свой состав Экспертную систему, Систему искусственного интеллекта и Систему имитационного моделирования, что позволило повысить скорость и эффективность принимаемых решений. Применение Экспертной системы позволило разрабатывать "с нуля" сетевые решения, основываясь на организационной и функциональной структурах корпорации. Использование системы искусственного интеллекта позволило предлагать рекомендации по улучшению сетевого решения. Система имитационного моделирования позволяет проводить проверку получаемых сетевых решений.

Работа над Экспертной системой позволила формализовать множество факторов, влияющих в повседневной практике на составление сетевых решений. Большое количество понятий, казалось бы, не имеющих прямого отношения к вычислительным сетям и их проектированию, нашло свое отражение в разработанной системе и реально используется при составлении сетевых решений.

Результатом работы над Системой имитационного моделирования стала разработка методов, позволяющих использовать в одной системе приемы как событийного, так и временного моделирования. Применение элементов событийного моделирования позволило экономить машинное время, а применение временного моделирования - строить достоверные модели сетевых устройств. Также в процессе моделирования активно применялись аналитические методы для оценок временных задержек и динамических параметров оборудования.

Перечисленные достоинства программного комплекса помогли добиться таких временных параметров работы системы, что сеть из нескольких сотен или тысяч рабочих станций моделируется на обычном персональном компьютере (Pentium — 4 1500MHz ) (см. прил. 10), а Система составления сетевого решения Экспертной системы получает параметры вычислительной сети корпорации из нескольких десятков тысяч рабочих станций за считанные секунды.

В работе получены следующие результаты :

1. Разработан и обоснован метод повышения эффективности проектирования сетей на основе соединения методов первоначального синтеза сетевого решения и последующего его анализа и оптимизации методами имитационного моделирования и искусственного интеллекта.

2. Разработан и обоснован набор методов, позволяющий сократить время, необходимое для первоначального получения (синтеза) сетевого решения. Он основан на составлении обобщенной структуры решения и определении характеристик оборудования по величинам оценок для сетевых нагрузок. На основе этого набора методов была разработана экспертная система.

3. Разработан и обоснован набор методов, позволяющий сократить время анализа получаемых решений. На его основе была разработана система имитационного моделирования. Она позволяет выявить участки в сетевом решении (как оконечные элементы, сетевое оборудование, так и отдельные линии связи), величины сетевых характеристик для которых отличаются от заданных в ту или другую сторону

4. Разработан и обоснован набор методов для оптимизации сетевых решений на основе накопленного опыта. На его основе была разработана система искусственного интеллекта. Она позволяет получать ожидаемые результаты моделирования еще до его выполнения, оценивать их по четырехбалльной системе и предлагать на основе накопленного ранее опыта модификации, позволяющие улучшить динамические характеристики решения и сократить количество анализируемых вариантов построения сети.

5. Предложен критерий оценки экономической эффективности получаемых решений, а также приведены примеры его применения для получения численного сравнения эффективности первоначального решения, полученного системой синтеза, и уточненного решения, полученного после имитационного моделирования по рекомендациям системы искусственного интеллекта.

6. Предложен и обоснован критерий оценки эффективности проектирования, позволяющий сравнивать подход к проектированию сетей на основе использования эксперта и на основе системы, сочетающей экспертную часть и средства имитационного моделирования. Использование предложенного критерия позволяет делать выводы о целесообразности использования того или иного подхода к проектированию сетей

7. Разработан метод использования статистической информации, собранной на реальных сетях, для упрощения модели сети при имитационном моделировании, позволяющий многократно повысить скорость моделирования при заданной точности получаемых результатов. Данные были собраны и обработаны на сетях нескольких крупных компаний для 20 различных задач. Это позволило моделировать сети с количеством станций в десятки тысяч за счет рационального сочетания аналитических и имитационных методов

8. Разработан метод опроса пользователя для ввода сведений о корпорации, основанный на последовательном вводе информации по организационной и функциональной структурам, различных характеристик подразделений и видов работ пользователей проектируемой сети. Он позволяет пользователю уточнять особенности своей корпорации в порядке, соответствующем обычному ходу рассуждений при экспертном проектировании.

9. Предложен и обоснован метод хранения и обработки сетевых решений. Он основан на сочетании организационной и функциональной структур корпорации в единой иерархической структуре, содержащей также информацию для подробного описания технических средств, использованных в решении, и сведения о прогнозируемых сетевых величинах для каждой из линий связи. Формализация, использованная в методе, позволила хранить и обрабатывать сетевые решения из нескольких тысяч серверов и рабочих станций.

10. Собраны, обработаны и сохранены в программно-информационном комплексе экспертные и статистические данные по техническим параметрам, величинам предельных нагрузок, количествам портов, компонентам совокупной стоимости владения, распределению и мат. ожиданию сетевых нагрузок и т.д., достаточные для эффективного решения практических задач

11. Проведен анализ моделей, зависимостей и алгоритмов, использованных в разработанной системе, позволяющий оценить правильность выбранных подходов. Он показал работоспособность разработанной системы.

12. На базе перечисленных систем синтеза и анализа была создана единая система, позволяющая успешно координировать их работу в своем составе, обеспечивая связь по управлению и данным между взаимосвязанными модулями, а также реализующая удобный диалоговый интерфейс с пользователями.

13. Характеристики разработанной системы были исследованы на вычислительных сетях ряда крупных компаний, что позволило скорректировать ряд методов и используемых в них величин для получения более точных результатов.

14. Разработанный комплекс был успешно использован для решения практических задач по разработкам проектов сетей, что подтверждено соответствующими документами.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Шевцов, Андрей Юрьевич, 2003 год

1. Антонюк П.Д. Информационные системы в управлении. Москва, Радио и связь, 1986.

2. Бочаров П.П., Печинкин А.В. Теория вероятностей. Математическая статистика. -Москва, Гардарика, 1998.

3. Братко И. Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта. -Москва, Мир, 1990,557 с.

4. Бронштейн И.Н., Семендяев К.А. Справочник по математике. Москва, Наука, 1981.

5. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем.- Москва, Наука, 1978 г.

6. Буч Г. Объектно-ориентированное проектирование с примерами применения./Пер. с англ, Москва, Конкорд, 1992, 519 с.

7. Вапник В.Н. Восстановление зависимостей по эмпирическим данным. — Москва, Наука, 1979.-448с.

8. Вапник В.Н. Червоненкис В.Н. Теория распознавания образов. Москва, Наука, 1974. -415 с.

9. Введение в теорию экспертных систем и обработку знаний. Минск, Дизайн-Про, 1995, 225 с.

10. Вероятность и математическая статистика. Энциклопедия. Москва, Большая российская энциклопедия, 1999.

11. Воеводин В.В., Кузнецов Ю.А. Матрицы и вычисления. Москва, Наука, 1984 -320 с.

12. Воеводин В.В. Вычислительные основы линейной алгебры. Москва, Наука, 1977.

13. Воеводин В.В. Линейная алгебра. Москва, Наука, 1980.

14. Вычислительные методы в прикладной математике. Под ред. Г.И. Марчука и Ж.-Л. Лионса. Новосибирск, Наука, 1982 - 290 с.

15. Гаек П., Гавранек Т. Автоматическое образование гипотез. Математические основы общей теории, (под ред. Д.А. Поспелова). Москва, Наука, 1984,280 с.

16. Глотов В.А., Павельев В.В. Экспертные методы определения весовых коэффициентов // Автоматика и телемеханика. 1976. N 12.-е. 95-107.

17. Горелик А.Л., Гуревич И.Б., Скрипкин В.А. Современное состояние проблемы распознавания. Некоторые аспекты. Москва, Радио и связь, 1985, - 162 с.

18. Горелик A.JI. , Скрипкин В.А. Методы распознавания , Москва, Высшая школа, 1977,- 117 с.

19. Гренандер У. Лекции по теории образов. Книга 2. Анализ образов. Под ред. Ю. Журавлева Москва, Мир, 1981 - 446 с.

20. Гренандер У. Лекции по теории образов. Книга 3. Регулярные структуры. Под ред. Ю. Журавлева Москва, Мир, 1983 - 430 с.

21. Гук М. Сети NetWare 3.12-4.1.Москва-Харьков-Минск, Питер, 1997

22. Гутер Р.С., Овчинский Б.В. Элементы численного анализа и математической обработки результатов опыта. Москва, Наука, 1970, - 432 с.

23. Джордж А., Лю Дж. Численное решение больших разреженных систем уравнений. — Москва, Мир, 1984 333с.

24. Долинский М.С., Зисельман И.М., Белоцкий С. Л. Настраиваемый отладчик — интерпретатор ассемблерных программ // Программирование . 1995. -N 6, с. 36-45.

25. Древе Ю.Г., Золотарев В.В. Имитационное моделирование и его применение при проектировании автоматизированных систем управления. М., Высшая школа.

26. Епанишников A.M., Епанишников В.А. Программирование в среде Delphi: Учебное пособие. В 4-х ч. Ч. 4. Работа с базами данных. Организация справочной системы. — М.: Диалог-МИФИ, 1998.-400 с.

27. Журавлев Ю. И. Никифоров В.В. Алгоритмы распознавания, основанные на вычислении оценок. // Кибернетика, 1971, N 3. с.1-11.

28. Журнал «СУБД» №4 1995г. Статья С.В. Орлика Borland Delphi как средство разработки масштабируемых приложений.

29. Зенкевич О., Морган К. Конечные элементы и аппроксимация. Под Ред. Н.С. Бахвалова Москва, Мир, 1986 — 318 с.

30. Золотарев В.В., Шевцов А.Ю. и др. Разработка подхода к созданию программно-информационного объектно-ориентированного комплекса для проектирования и модернизации сложных систем. — Москва, "ГВЦ Интуриста", 2002,140 с.

31. Интеллектуальные процессы и их моделирование. Пространственно временная организация. Сб. научн. Трудов под ред. Чернавской А.В. — Москва, Наука, 1991, 240с.

32. Искусственный интеллект. Кн. 1: Системы общения и экспертные системы. Под. Ред. Попова Э.В., Москва, Радио и связь, 1990, с. 464.

33. Искусственный интеллект. Применение в интегрированных производственных системах. Под ред. Э.Кьюсиака. Москва, Машиностроение, 1991.

34. Искусственный интеллект. Справочник в 3-х томах. Москва, Радио и связь, 1990.

35. Карри Х.Б. Основания математической логики, пер. с англ., Москва, 1969, гл. 1-3.

36. Кент П. Internet.- М.,Компьютер, 1996.

37. Ким Д.П. Принципы технической имитации интеллекта. Москва, изд-во МИРЭА, 1992, 76 с.

38. Клини С.К., Введение в метаматематику, пер. с англ., Москва, 1957, гл. 1.

39. Когсвелл Д. Изучи сам программирование баз данных в Delphi 2.0 сегодня/пер. с англ. Мн.: ООО "Попурри", 1997. - 448 с.

40. Корнилова Т.В., Тихомиров O.K. Принятие интеллектуальных решений в диалоге с компьютером. Москва, изд-во МГУ, 1990,192 с.

41. Крол Эд. Все об Internet. Киев, BHV, 1995.

42. Крылов В.И., Бобков В.В., Монастырный П.И. Линейная алгебра и нелинейные уравнения. Минск, Наука и техника, 1985 - 280 с.

43. Крылов Н.М. Избранные труды. Том 1. Киев, Изд-во АН УССР, 1961 - 260 с.

44. Крылов Н.М. Избранные труды. Том 2. Киев, Изд-во АН УССР, 1961 - 307 с.

45. Левин Р., Дранг Д., Эдельсон Б. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстрациями на Бейсике. Москва, Финансы и статистика, 1990.

46. Логический подход к искусственному интеллекту. Москва, Мир, 1990.

47. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта. Москва, Мир, 1991.

48. Марселлус Д. Программирование экспертных систем на Турбо-Прологе. — Москва, Финансы и статистика, 1994.

49. Марчук Г.И. Методы вычислительной математики. Москва, Наука, 1989 - 608 с.

50. Метаязык на века. //Сети и системы связи. N6(56), 2000.

51. Мизин И.А., Уринсон Л.С., Храмешин Г.К. Передача информации в сетях с коммутацией сообщений. Москва, Связь, 1977.

52. Моргунов Е.Б. Человеческие факторы в компьютерных системах. Москва, Тривола, 1994г.

53. Нейро-компьютеры и интеллектуальные роботы.(под ред. Н.М. Амосова) — Киев, Наукова Думка, 1991,272 с.

54. Нильсон Н. Искусственный интеллект. Методы поиска решений. Под ред. С.В. Фомина. — Москва, Мир, 1973 — 270 с.

55. Ойхман Е.Г. Попов Э.В. Реинжиниринг бизнеса: Реинжиниринг организаций и современные информационные технологии. Москва, Финансы и статистика, 1997, с. 336.

56. Орлик С.В. Секреты Delphi на примерах. М.: Бином, 1996. - 352 с.

57. Погосян Э.М. Адаптация комбинаторных алгоритмов. — Ереван, Изд-во АН АрмССР, 1983,-288 с.

58. Растригин JI.A., Эренштейн Р.Х. Метод коллективного распознавания.- М.: Энергоиздат, 1981, Библиотека по автоматике, вып. 615

59. Рот М. Интеллектуальный автомат : компьютер в качестве эксперта. — Москва, Энергоатомиздат, 1991, 80 с.

60. Румянцев В.П., Шевцов А.Ю. и др. Разработка и реализация проекта создания туристического информационного Центра Москвы. Отчет о НИР по теме 81-3-028032. Москва, МИФИ, 2001.

61. Сетевые средства Windows NT. Санкт-Петербург, BHV, 1996.

62. Сети. 1997, N 6,9,10; 1998, N 1- 4; 2001, N 4, 6; 2002, N 17,18,19.

63. Сети и системы связи. 1998, N 1-3; 2000, N1,2.

64. Смирнов Н.В. Теория вероятностей и математическая статистика. Москва, Наука, 1970.

65. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. М., Высшая школа, 1985 г.

66. Статические и динамические экспертные системы: Учеб. Пособие./ Э.В. Попов, И.Б. Фоминых, Е.Б. Кисель, М.Д. Шапот.- Москва, Финансы и статистика, 1996.

67. Стефан А. Томас, Сью Пламли. Создание IntraNet -сети в Windows NT 4.О.- Киев, BHV, 1997 г.

68. Тельнов Б.Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике: Учебное пособие, Москва, МЭСИ, 1998, с. 174.

69. Технология документооборота распределенного офиса. Ермаков А.Н., Вязьмин Д.С., Тюфягин В.А. Тезисы докладов "Научная сессия МИФИ-99", Москва, 1999.

70. Тиори Т., Фрай Дж. Проектирование структур баз данных В 2 кн., — Москва, Мир, 1985. Кн. 1.-287 е.: Кн. 2. -320 с.

71. Тищенко Н.М. Введение в проектирование сложных систем автоматики. Москва, Энергия, 1976.

72. Трантенброт Б.А. Бардзинь Я.М. Конечные автоматы ( поведение и синтез ) М., Наука, 1970.-400 с.

73. Уинкуп С. Microsoft SQL-Server 6.5. Киев, BHV, 1998г.

74. Уинстон П.Г. Построение структурных описаний по примерам // Психология машинного зрения: Пер. с англ. Москва, Мир, 1978.- с185-248.

75. Уотерман Д. Руководство по экспертным системам. — Москва, Мир, 1989

76. Уткин В.М. Основы бизнес-плана. М.:Высшая школа, 1998г. - 34с.

77. Фильчаков П.Ф. Численные и графические методы прикладной математики. Справочник. Киев, Наукова Думка, 1970 - 800 с.

78. Хайрер Э., Нёрсетт С., Ваннер Г. Решение обыкновенных дифференциальных уравнений. Нежесткие задачи. Под ред. С.С. Филиппова. Москва, Мир, 1990 — 512 с.

79. Хетагуров Я.А., Древе Ю.Г. Проектирование информационно-вычислительных комплексов. М., Высшая школа, 1987 г.

80. Цыпкин ЯЗ. Адаптация и обучение в автоматических системах, Москва, Наука, 1968.-399 с.

81. Цыпкин Я.З. Основы теории обучающихся систем. Москва, Наука, 1970. - 252 с.

82. Швальб В.П. Сети с обходами и стягиванием обходных путей.-В кн.:Системы управления и коммутации. Москва, Наука, 1965.

83. Шевцов А.Ю., Золотарев В.В. Использование экспертных систем при разработке комплексных сетевых решений — преимущества и недостатки // Современные информационные технологии. Сборник научных трудов. Выпуск 2. Статья . Москва, изд-во МГАУ, 2000,214 с.

84. Шевцов А.Ю., Золотарев В.В. Использование метаязыков для описания моделей экспертных систем. //Современные информационные технологии. Сборник научных трудов. Выпуск 4. Москва, изд-во МГАУ, 2002.

85. Шевцов А.Ю. Использование накопления знаний в экспертных системах. //Современные информационные технологии. Сборник научных трудов. Выпуск 4. — Москва, изд-во МГАУ, 2002.

86. Шевцов А.Ю. Особенности систем синтеза решений для построения вычислительных сетей. //Современные информационные технологии. Сборник научных трудов. Выпуск 3. Москва, изд-во МГАУ, 2001.

87. Шевцов А.Ю. Разработка решений построения корпоративных сетей с применением технологии предоставления качества сетевого сервиса. //Современныеинформационные технологии. Сборник научных трудов. Выпуск 3. — Москва, изд-во МГАУ, 2001.

88. Шевцов А.Ю. Способы повышения применимости и эффективности экспертных систем. //Современные информационные технологии. Сборник научных трудов. Выпуск 4. Москва, изд-во МГАУ, 2002.

89. Экспертные системы. Принципы работы и примеры. Под. Ред. Р. Форсайта. Москва, Радио и связь, 1987

90. Cisco 2500 Series MultiPort Router. Installation and Configuration Guide.

91. HP SureStore Optical 200fx User's Guide

92. LAN. Журнал сетевых решений. 1999, N 8; 2000, N 7; 2001, N 2,3,4,5,6; 2002 , N 6, 7, 8.

93. LAN. Каталог сетевых продуктов. 2001, N 1.

94. Lotus Domino Interactive Web Application Server. Administration Guide.

95. NOVELL NetWare Management Agent for Net View. Administration Guide.

96. NOVELL NetWare Mirrored Server Link.

97. NOVELL NetWare Print Server.

98. NOVELL NetWare Version 3.11 Server Backup.

99. NOVELL NetWare Version 3.11 System Administration.

100. SMC TigerSwitch 16. User Guide.

101. Jae K.Lee, June S. Hong. A regenerative expert system approach for the maintenance ofexpert systems, Expert systems with applications. 1998, c. 313 - 321.

102. Weber J.A. Some traffic characteristics of communications networks with automatic alternate routing.-BSTJ, 1962.

103. Зависимость оценим в баллах от мгруши процессора для стандарта ЮС 10Mbps10 20 30 40 SO 60 70

104. Загруэт процессора, 10 МЬрв60

105. Зависимость оцент в баянах от количества посланных пакетов для стандарта NIC ЮМЬрв1000 15001. Послано пакетов2000 в чае, 10 ИЬрв25003000

106. Зависимость оценш в баллах от количества протведениых работ для стандарта NIC ЮМЬрв150200 250 300 350

107. Произведено работ в час, 10 МЬрв4004505005501. Исходные данные data1. Количество элементов сети

108. Анализ зависимости времени сохранения исходных данных от количества элементов проектируемой сети (квадратичная регрессия)100 2 ^ 100 23 300 43 400 96 300 221 600 466 700 667 800 1294)1. X := data <">

109. Время сохранения исходных денных Y:%data(') п := rows(data)

110. Количество точек исходных данных: п = 8 Степень полинома к := 21. Получение полиномаz := regress(X,Y,k)fit(x) := interp(z,X,Y,x) Полтонне коэффициентов регрессииcoeffs := submatri)<z,3,lengtttz) l,0,0) Коэффициенты

111. COeffST = ( 213.571 -1.937 3.95»х ИГ» )frt(X) mean(Y))1

112. Y-mean(Y))' Степень свободы n — k I = J1. Графики

113. График полинома и исходные точки

114. Исходные точки График полиномаscale := max( |fit(X) Yj) • 1.1

115. Анализ зависимости времени сохранения исходных данных от количества элементов проектируемой сети (экспоненциальная регрессия) f 100 i200 231. ЗОО 43400 96 100 221600 466700 66700 12941. Исходные данные daa:

116. Количество элементов сети Время сохренения исходных данныхvy dataa:>lagth(vx) Количествоточекисходныхданных: Получение экспоненциальной регрессииexpft(vx.vy,^)

117. Получение коэффициентов регрессииcxp:=cx.>th(vx,vy,vg) CXR> ' 15.443 еф, 5 .549k 10" 3 expi - -27.9491. МО «ю ш МОvx) mrantvy))1v, man(v,))JscalemU|c(vs)-vy) . 1.1200 400