Разработка математической модели оптимизации структуры распределенной информационной системы тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат технических наук Шляхова, Наталья Ивановна

• Шляхова, Наталья Ивановна
• кандидат технических наук
• 2009

Оглавление диссертации кандидат технических наук Шляхова, Наталья Ивановна

ВВЕДЕНИЕ

1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ

СИСТЕМ.

1.1 Понятие распределенной информационной системы

1.2 Анализ математических моделей проектирования и оптимизации структуры распределенных информационных систем

1.3 Математический аппарат нечетких множеств и нечеткой логики при анализе и синтезе ситем.

1.4 Постановка задачи исследования.

Выводы.

2 ПОСТРОЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ОПТИМИЗАЦИИ СТРУКТУРЫ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ.

2.1 Построение математической модели оптимизации структуры распределенной информационной системы в терминах теории четких множеств

2.2 Построение математической модели оптимизации структуры распределенной информационной системы в терминах теории нечетких множеств

2.3 Разработка метода вычисления значений функций принадлежности и построения нечетких отношений

Выводы.

3 РАЗРАБОТКА МЕТОДА РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ НЕЧЕТКОГО СИНТЕЗА СТРУКТУРЫ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА И НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ

3.1 Применение нисходящих нечетких логических выводов для синтеза структуры распределенной информационной системы.

3.2 Применение генетического алгоритма для решения задачи нечеткого синтеза структуры распределенной информационной системы.

3.3 Выбор оптимальных характеристик генетического алгоритма и генетических операторов

3.3.1 Характеристики генетического алгоритма.

3.3.2 Оператор отбора.

3.3.3 Оператор кроссинговера

3.3.4 Оператор мутации.

3.3.5 Критерий останова.

3.4. Реализация генетического алгоритма

Выводы.

4 РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ НЕЧЕТКОГО

СИНТЕЗА СТРУКТУРЫ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ.

4.1 Структура классов программного комплекса, реализующего генетический алгоритм синтеза структуры распределенной информационной системы

4.2 Алгоритм работы программного комплекса

4.3 Порядок работы с программным комплексом на примере оптимизации структуры распределенной информационной системы НОУ ВПО «Северо-Кавказский гуманитарно-технический институт» г. Ставрополя.

Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка математической модели оптимизации структуры распределенной информационной системы»

Развитие информационных технологий оказывает огромное влияние на все области человеческой деятельности, связанные с накоплением и обработкой информации [10, 20, 47, 59, 60, 61]. В настоящее время имеется огромное разнообразие баз данных и других ресурсов, содержащих информацию о различных отраслях научной, образовательной и хозяйственной деятельности. Возникает необходимость объединения множества хранилищ информации разных типов как традиционных — печатные и рукописные материалы, изображения, кино- и фотодокументы, так и цифровых (электронных) - массивы данных, файлы и прочие материалы в цифровой форме. Разработка распределенных информационных систем, в первую очередь имеются в виду корпоративные информационные системы, является одной из крупнейших проблем в информационных технологиях [37, 79, 81, 83].

На разных уровнях абстракции информационную систему можно представить как одну из частных подсистем: программную, информационную, техническую и т. п.

Под распределенной информационной системой будем понимать совокупность следующих составляющих:

- информационный объект (базы данных, неструктурированные данные, программные средства и т.п.);

- специализированные каналы связи, осуществляющие коммуникации между множеством ПЭВМ;

- потребители информационного ресурса (ПЭВМ, принтеры и т. п.).

Как правило, методы проектирования распределенных программных систем основаны на принципе декомпозиции, при котором сложная программная система на верхнем уровне представляется набором небольшого числа относительно независимых компонент с четко определенными интерфейсами. Объекты верхнего уровня подвергаются дальнейшей декомпозиции, и так далее до заданного уровня детализации. При таком подходе система представляется иерархией с несколькими уровнями абстракции [45].

Если рассматривать только программную составляющую распределенных информационных систем, то в настоящее время в инженерии программного обеспечения существуют два основных подхода к разработке программных систем, различие между которыми обусловлено критериями декомпозиции. Первый подход называют функционально-модульным или структурным. В его основу положен принцип алгоритмической декомпозиции, когда выделяются функциональные элементы системы и устанавливается строгий порядок выполняемых действий. Второй, объектно-ориентированный, подход использует объектную декомпозицию [100]. При этом поведение системы описывается в терминах взаимодействия объектов.

В основу функционально-модульного подхода положен принцип алгоритмической декомпозиции, в соответствии с которым производится разделение функций информационной системы на модули по функциональной принадлежности, когда каждый модуль системы реализует один из этапов общего процесса. Традиционный функционально-модульный подход к разработке информационной системы предусматривает строго последовательный порядок действий (так называемая «модель водопада»). Главный недостаток «модели водопада» заключается в однонаправленности информационных потоков. Если проблема оказывается «внизу по течению», то часто возникает сильный организационный и методический нажим с целью проводить лишь ограниченные исправления и разрешить проблему без воздействия на предыдущие стадии проекта. Такая недостаточная обратная связь приводит к неэффективному проектированию и получению ограниченных реализаций. Изменение требований к системе может привести к ее полному перепроектированию, поэтому ошибки, заложенные на ранних этапах, сильно сказываются на времени и конечной цене разработки.

Следующей проблемой является неоднородность информационных ресурсов, используемых в корпоративных системах. Проблема неоднородности требует решения в области интеграции ресурсов информационной системы (один из возможных путей решения предложен в [42]). Наиболее естественным применительно к проектированию и реализации распределенных систем может считаться объектно-ориентированный подход [48, 100]. При этом распределенная система, как множество реальных предметов, отображается множеством классов и их объектов. Такой подход позволяет получить достаточно качественное представление о системе, но сильно зависит от цели моделирования и, соответственно, подходов к моделированию, т.к. по своей природе все методы объектно-ориентированного моделирования являются эмпирическими и не описываются хорошо формализованными процедурами.

Помимо программной подсистемы, важной составляющей распределенной системы является информационная подсистема. Поэтому в контексте оптимизации структуры распределенных информационных систем можно говорить и об оптимизации структуры распределенных баз данных. В настоящее время многие малые и средние задачи автоматизации решены адекватными средствами на достаточно высоком технологическом уровне. Но вот задачи совершенно иного качества — задачи создания корпоративных информационных систем - нуждаются в дополнительном осмыслении и анализе (см., например, [72]).

Под распределенной (Distributed DataBase — DDB) обычно подразумевают базу данных [44, 80], включающую фрагменты из нескольких баз данных, которые располагаются на различных узлах сети компьютеров и, возможно, управляются различными СУБД. Распределенная база данных выглядит, с точки зрения пользователей и прикладных программ, как обычная локальная база данных. В этом смысле слово «распределенная» отражает способ организации базы данных, но не внешнюю ее характеристику («распределенность» базы данных не видима извне).

Эффективное функционирование распределенных информационных систем возможно только при условии использования компьютерных сетей с оптимальной структурой [2, 23]. Для того чтобы сеть работала эффективно, необходимо решить следующие задачи [92]:

1. Сформулировать критерии эффективности работы сети. Чаще всего такими критериями служат производительность и надежность.

2. Определить множество варьируемых параметров сети, прямо или косвенно влияющих на критерии эффективности.

3. Определить порог чувствительности для значений критерия эффективности. Так, производительность сети можно оценивать логическими значениями «Работает»/ «Не работает», и тогда оптимизация сводится к диагностике неисправностей и приведению сети в любое работоспособное состояние. Другим крайним случаем является тонкая настройка сети, при которой параметры работающей сети могут варьироваться с целью повышения производительности хотя бы на несколько процентов.

Возможны три различных трактовки задачи оптимизации структуры компьютерной сети [15, 17, 55, 85, 92]:

1. Приведение сети в любое работоспособное состояние. Обычно эта задача решается первой.

2. Грубая настройка - выбор параметров, резко влияющих на характеристики (надежность, производительность) сети.

3. Тонкая настройка параметров сети (собственно оптимизация). Если сеть работает удовлетворительно, то дальнейшего повышения ее производительности или надежности вряд ли можно добиться изменением только какого-либо одного параметра, как это было в случае полностью неработоспособной сети или же в случае ее грубой настройки. В случае нормально работающей сети дальнейшее повышение ее качества обычно требует нахождения некоторого удачного сочетания значений большого количества параметров, поэтому этот процесс и получил название «тонкой настройки».

По соображениям производительности и стоимости проекта, в качестве платформы распределенной информационной системы, как правило, выбирают корпоративные локальные вычислительные сети, объединяющие вычислительные ресурсы большого числа отдельных ПЭВМ. Для таких крупных распределенных систем задача оптимизации структуры представляется актуальной.

При проектировании и оптимизации структуры распределенной информационной системы должен решаться целый комплекс проблем, заключающихся в следующем:

1. Распределенная информационная система - это симбиоз математического, программного, информационного, аппаратного обеспечения, и эффективное проектирование системы должно затрагивать все подсистемы. Оптимизация только одной подсистемы может сделать функционирование остальных крайне неэффективным.

2. Система непрерывно развивается, при этом должны отражаться изменения состояния системы во времени. На новых этапах развития может потребоваться повторное перепроектирование, которое может затронуть произвольное количество подсистем.

3. Система должна предпологать существование разнородных данных и уметь их эффективно накапливать и обрабатывать.

4. Проектирование осуществляется в условиях неопределенности, под которой понимаются недостаток информации о предмете проектирования, наличие противоречивой информации и наличие плохоформализованной информации, которая, как правило, представлена в лингвистической форме.

Таким образом, задача разработки математической модели оптимизации структуры распределенной информационной системы, позволяющей получить экономический эффект, считается актуальной.

Объектом исследования являются распределенные информационные системы.

Предметом исследования являются математические модели оптимизации структуры распределенной информационной системы.

Целью диссертационной работы является получение экономического эффекта за счет разработки и внедрения математической модели оптимизации структуры распределенной информационной системы.

Для решения общей научной задачи исследований была проведена ее декомпозиция на ряд следующих частных задач:

1. Проведение критического анализа известных математических моделей и методов оптимизации структуры распределенных информационных систем, в том числе методов мягких вычислений: алгоритмов нечеткого логического вывода, генетических алгоритмов и т.п.

2. Построение математических моделей оптимизации структуры распределенной информационной системы в терминах теории четких и нечетких множеств. Проведение их сравнения с указанием достоинств и недостатков.

3. Разработка метода вычисления значений функций принадлежности и построения нечетких отношений на основе обобщения и модификации метода попарных сравнений и прямого группового метода. В результате его применения становится возможным вычисление нормированных значений функций принадлежности при учете мнения всех заинтересованных в реализации проекта экспертов.

4. Исследование функции эффективности функционирования распределенной ИС в зависимости от ее основных параметров. На основе проведенных исследований построение системы уравнений задачи нечеткого синтеза структуры распределенной информационной системы.

5. Разработка метода решения задачи нечеткого синтеза структуры распределенной информационной системы с использованием нечеткой логики и генетического алгоритма.

6. Разработка программного комплекса, реализующего генетический алгоритм с гибкой системой настроек и допускающего его использование в задачах оптимизации для произвольных предметных областей.

При решении поставленных в диссертационной работе задач использовались: методы системного анализа, исследования операций, теории вероятности и математической статистики, теории множеств, теории нечетких множеств, нечеткой логики, генетические алгоритмы, методы программирования и объектно-ориентированного моделирования.

Научная новизна состоит в следующем:

1. Построена и внедрена математическая модель оптимизации структуры распределенной информационной системы, отличающаяся от известных методов и моделей, в том числе основанных на теории СМО тем, что более эффективна для решения плохоформализуемых задач, при этом обеспечивает заданное качество решения, при меньших требованиях к вычислительным ресурсам ПЭВМ. Указанная математическая модель позволяет описать весь комплекс характеристик системы, выбрать список параметров, влияние которых важно при анализе работы системы.

2. Разработан метод вычисления значений функций принадлежности и построения нечетких отношений на основе обобщения и модификации метода попарных сравнений и прямого группового метода. Предложенный модифицированный метод отличается тем, что при экспоненциальной сложности задачи он оценивается полиномиальной функцией сложности. Вычисление нормированных значений функций принадлежности производится при учете мнения всех заинтересованных в реализации проекта экспертов, при этом система голосования застрахована от ситуации, когда группа экспертов по каким-либо причинам не дает объективную оценку реализациям объекта.

3. Разработан метод решения задачи нечеткого синтеза структуры распределенной информационной системы с использованием нечеткой логики и генетического алгоритма, отличающийся возможностью получения квазиоптимального решения для сложных задач, для решения которых специальных методов не существует. Известные решения применимые только для частных задач, обычно сводятся к построению многокаскадных схем пошагового вывода и их применение к задачам рассматриваемого типа затруднено.

4. Разработан программный комплекс, реализующий генетический алгоритм в задаче нечеткого синтеза структуры распределенной ИС, по итогам работы которого достигнут экономический эффект при оптимизации структуры распреи деленной информационной системы НОУ ВПО «Северо-Кавказский гуманитарно-технический институт» за счет снижения суммарной стоимости проекта на 7%.

Практическая ценность результатов диссертационной работы заключается в разработке программного комплекса решения задачи нечеткого синтеза структуры распределенной информационной системы с использованием языка С# корпорации Microsoft. Программный комплекс реализует генетический алгоритм с гибкой системой настроек и допускает его использование в задачах оптимизации для произвольных предметных областей.

На защиту выносятся:

1. Математическая модель оптимизации структуры распределенной информационной системы, позволяющая получить экономический эффект.

2. Метод вычисления значений функций принадлежности и построения нечетких отношений на основе обобщения и модификации метода попарных сравнений и прямого группового метода.

3. Метод решения задачи нечеткого синтеза структуры распределенной информационной системы с использованием нечеткой логики и генетического ал- i горитма.

4. Программный комплекс, реализующий генетический алгоритм в задаче нечеткого синтеза структуры распределенной ИС.

Достоверность полученных результатов подтверждается корректным использованием теоретических и практических методов обоснования полученных результатов. Основные выводы и положения диссертационной работы подтверждены использованием при их получении известных, проверенных практикой моделирования на ЭВМ теоретических методов исследования, а также применением разработанных методов при решении конкретных задач предприятия, что подтверждается актами внедрения результатов работы. Экспериментальные исследования и тестирование разработанных алгоритмов и программного комплекса показали непротиворечивость полученных результатов и реально полученного экономического эффекта. Полученные в диссертационной работе научные и практические результаты внедрены в НОУ ВПО «Северо-Кавказский гуманитарно-технический институт» г. Ставрополя.

На рисунке 1 представлена схема логической взаимосвязи полученных в диссертации научных и практических результатов.

Рисунок 1 — Схема логической взаимосвязи полученных в диссертации научных и практических результатов

Основные этапы работы докладывались и обсуждались на ежегодных научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава ГОУ ВПО «Северо-Кавказский государственный технический университет» (Ставрополь, 2007 г., 2008г.), НОУ ВПО «Северо-Кавказский гуманитарно - технический институт» (Ставрополь, 2006г.), международной научно-практической конференции «Стратегические вопросы мировой науки-2007» (г. Днепропетровск, 2007г.), Региональном макросимпозиуме «Насущные задачи прикладной и промышленной математики в Ставрополье » (Кисловодск, 2008г).

По теме диссертации автором опубликовано шесть печатных работ, получено одно свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ.

Материал основной части диссертационной работы изложен на 111 страницах машинописного текста. Диссертация состоит из введения, четырех разделов, заключения, списка литературы из 112 наименований, 16 рисунков, 22 таблиц и четырех приложений.

Заключение диссертации по теме «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», Шляхова, Наталья Ивановна

Выводы

1. Рассмотрена структура классов программного комплекса Genetic Network, реализующего генетический алгоритм синтеза структуры распределенной информационной системы. Основными классами являются: GA<GeneType> — обобщенный класс для решения различных задач с использованием генетического алгоритма; Population<GeneType> - класс, инкапсулирующий популяцию генетического алгоритма; IChromosome<GeneType> — интерфейс для обобщенного определения хромосомы; NetworkGeneticAlgorithm наследуется от класса GA< Ge-neType >, реализует специфичный для задачи нечеткого синтеза структуры распределенной информационной системы генетический алгоритм; AlgorithmData содержит исходные данные; NetworkChromosome реализует интерфейс; IChromo-some - хромосома генетического алгоритма; NetworkGene — ген хромосомы генетического алгоритма; Layer<T> инкапсулирует список объектов распределенной информационной системы; LayerList<T> инкапсулирует список уровней распределенной информационной системы.

2. Описан алгоритм работы программного комплекса Genetic Network, основанный на представленном на рисунке 11 генетическом алгоритме.

3. Описан порядок работы с программным комплексом Genetic Network. Рассмотрены особенности пользовательского интерфейса. Порядок работы с программой рассмотрен на примере анализа и оптимизации структуры распределенной информационной системы НОУ ВПО «Северо-Кавказский гуманитарно-технический институт» г. Ставрополя. В процессе анализа найдены недостатки в структуре распределенной информационной системы и выработаны конкретные рекомендации по их устранению.

4. Проведена оценка экономического эффекта, достигаемого при указанных изменениях структуры распределенной информационной системы, показавшая снижение общей стоимости проекта корпоративной распределенной информационной системы на 7%.

100

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основным научным результатом диссертационной работы является построенная на основе критического анализа известных математических моделей и технологий математическая модель, позволяющая оптимизировать структуру распределенной информационной системы, которая применялась, в частности, для оптимизации структуры распределенной информационной системы НОУ ВПО «Северо-Кавказский гуманитарно-технический институт» г. Ставрополя и позволила получить экономический эффект за счет снижения суммарной стоимости проекта на 7%.

Предложено комплексное решение проблемы проектирования системы на основе оптимизации составляющих ее подсистем. Учитывая наличие плохофор-мализуемых данных, при моделировании использовались методы мягких вычислений: нечеткие множества, нечеткая логика, генетические алгоритмы. Проведен анализ подмножества целевых функций матмодели с целью их оптимизации: надежности, быстродействия, безопасности системы, доступности данных и суммарной стоимости проекта. Для задачи многокритериальной оптимизации возможно одно из двух решений: синтез глобального критерия на основе представленных функций или выделение из множества скалярных целевых функций одной основной и использование остальных для формирования дополнительных ограничений, накладываемых на множество допустимых решений. Последнее решение связано с желанием эксперта (заказчика) получить наиболее дешевый проект системы при заданных характеристиках ее функционирования. В качестве целевой функции выбирается функция суммарной стоимости системы при заданных ограничениях надежности, быстродействия, безопасности и доступности данных.

Для решения нетривиальной задачи формирования нечетких отношений и построения функций принадлежности нечетких множеств вводится модифицированный метод попарных сравнений, совмещенный с прямым групповым методом. В результате его применения становится возможным вычисление нормированных г / значений функций принадлежности при учете мнения всех заинтересованных в реализации проекта экспертов.

Для решения задачи нечеткого синтеза структуры распределенной информационной системы впервые предложено использовать генетический алгоритм. В работе аналитическим путем определены оптимальные характеристики алгоритма и его операторы.

Практическая ценность результатов диссертационной работы заключается в разработке программного комплекса решения задачи нечеткого синтеза структуры распределенной информационной системы. Разработанный программный комплекс использовался для анализа и оптимизации структуры распределенной информационной системы, функционирующей в рамках корпоративной вычислительной сети НОУ ВПО «Северо-Кавказский гуманитарно-технический институт» г. Ставрополя. В процессе анализа были найдены недостатки в структуре распределенной информационной системы и выработаны конкретные рекомендации по их устранению. При указанных изменениях структуры распределенной информационной системы был достигнут экономический эффект за счет снижения числа ПЭВМ и коммуникационного оборудования, протяженности линий коммуникаций, объема оплаты работы по монтажу оборудования и локальной вычислительной сети.

Итого общая стоимость проекта корпоративной распределенной информационной системы была снижена на 1%. При этом расчетные значения остальных характеристик функционирования системы остались в рамках заданных экспертами значений.

Основные теоретические и практические результаты диссертационной работы заключаются в следующем:

1. Построена математическая модель оптимизации структуры распределенной информационной системы в терминах теории четких и нечетких множеств, позволяющая получить экономический эффект.

2. Разработан новый метод вычисления значений функций принадлежности и построения нечетких отношений на основе обобщения и модификации метода попарных сравнений и прямого группового метода.

3. Разработан метод решения задачи нечеткого синтеза структуры распределенной информационной системы с использованием нечеткой логики и генетического алгоритма

4. Разработан программный комплекс решения задачи нечеткого синтеза структуры информационной системы.

Предлагается продолжить работу по следующим направлениям:

1. Модернизировать математическую модель и программный комплекс для определения в режиме реального времени проблемных ситуаций в существующей на предприятии распределенной информационной системе.

2. Создать экспертную систему, способную в случае обнаружения проблемных ситуаций предлагать пользователю и обосновывать некоторое решение по их устранению.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Шляхова, Наталья Ивановна, 2009 год

1. Bellman, R.E. On the analitical formalism of theory of fuzzy sets Text. / R.E. Bellman, M. Gierts // 1.form. Sci. -1973.-N2. - v.5.

2. Brdis, M. Optimal structures for steady-state adaptive optimizing control of large-scale industrial processes Text. / M.Brdis, P.D.Roberts // Int.J.Syst.Sci. -1986.-N10.

3. Carlsson, C. Fuzzy systems: basis for modeling methodology? Text. / C. Carlsson // Cybernetics and Systems. 1984. -N15.

4. Dubois, D. Fuzzy real algebra: some rezults Text. / D. Dubois, H. Prade // Fuzzy Sets and Systems. 1979. - N4. - v.2.

5. Dubois, D. Fuzzy sets and systems: theory and applisations Text. / D. Dubois, H. Prade. New York: Acad. Press, 1980.

6. Dubois, D. Operations on fuzzy numbers Text. / D.Dubois, H.Prade // Int. J.System sci. 1978.-N2. -v.5.

7. Johnson, R.W. Solving Fuzzy Sets Problems Using Probability Theory Text. / R.W. Johnson, J.E. Shore // Technical Memorandum NRL 7503-211 / Naval Research Laboratory. Washington: D.C., 1979.

8. Oden, G.S. Integration of fuzzy logical information Text. / G.S. Oden // J. Exp. Psychol. 1977. -N4. - v.3.

9. Абрамович, Ф.П. Решение нечетких систем линейных алгебраических уравнений LR-типа Текст.: сб. «Методы и системы принятия решений»/ Ф.П. Абрамович, М.А. Вагенкнехт, Я.И. Хургин. Рига: РПИД987.

10. Адлер, Ю.П. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий Текст. / Ю.П. Адлер, Е.В. Маркова, Ю.В. Грановский. М.: Наука, 1976.

11. Акимов, О.Е. Дискретная математика. Логика, группы, графы Текст. / О.Е. Акимов . 2-е изд., доп. - М.: ПБЗ, 2001.

12. Алексеев, А.В. Применение нечеткой математики в задачах принятия решений Текст.: сб. «Методы и системы принятия решений» / А.В. Алексеев. -Рига: РПИ, 1983.

13. Алексеев, А.В. Проблемы разработки математического обеспечения выполнения нечетких алгоритмов Текст.: сб. «Модели выбора альтернатив в нечеткой среде» / А.В. Алексеев. Рига, 1984.

14. Алтунин, А.Е. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях Текст.монография / А.Е. Алтунин, М.В Семухин. Тюмень: Издательство Тюменского государственного университета, 2000.

15. Аоки, М. Введение в методы оптимизации Текст. / М. Аоки. — М.: Наука, 1977.

16. Архангельский, А.В. Канторовская теория множеств Текст. / А.В. Архангельский. М.: Изд-во МГУ, 1988.

17. Бейко, И.В. Методы и алгоритмы решения задач оптимизации Текст. / И.В Бейко, Б.Н. Бублик, П.Н. Зинько, Н.Д. Алыменкова. Киев: Вища шк., 1983.

18. Белов, В.В. Теория графов Текст. / В.В Белов. М.: Высшая школа, 1976.

19. Белоусов, А.И. Дискретная математика Текст. / А.И. Белоусов, С.Б. Ткачев. М.: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001.

20. Берж, К. Теория графов и ее применение Текст. / К. Берж. М.: ИЛ, 1962.

21. Борисов, А.Н. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной Текст. / А.Н. Борисов, и др. Рига: Зинатне, 1982.

22. Борисовский, П.А. О сравнении некоторых эволюционных алгоритмов Текст. / П. А. Борисовский, А. В. Еремеев // Автоматика и телемеханика. 2004. - N 3.

23. Бройдо, В.Л. Вычислительные системы, сети и телекоммуникации Текст. / В.Л. Бройдо. СПб.: Питер, 2003.

24. Бутрименко, А.В. Разработка и эксплуатация сетей ЭВМ. Текст. / А.В. Бутрименко. -М.: Финансы и статистика, 1981.

25. Васильев, Ю.Л. Дискретная математика и математические вопросы кибернетики Текст. / Ю.Л. Васильев, Ф.Я. Ветухновский, В.В. Глаголев и др.; под общ. ред. С.В. Яблонского и О.Б. Лупанова.- М.: Наука, -1974. -Т. 1.

26. Васкевич, Д. Стратегии клиент/сервер. Руководство по выживанию для специалистов по реорганизации бизнеса Текст. /Д. Васкевич. К.: Диалектика, 1996.

27. Вентцель, Е.С! Исследование операций Текст. / Е.С. Вентцель. — М.:Сов. радио, 1972.

28. Верлань, А.Ф. Математическое моделирование непрерывных динамических систем Текст. / А.Ф. Верлань, С.С. Москалюк. Киев: Наук, думка, 1988.

29. Виленкин, Н:Я. Комбинаторика Текст. / Н.Я. Виленкин. М.: Наука, 1969.

30. Волков, И.К. Исследование операций Текст. / И.К.Волков, Е.А., Заго-руйко. М.: Издательство МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2002.

31. Воронкин, Р.А. Математическое моделирование процессов генетического поиска для повышения качества обучения нейронных сетей прямого распространения Текст.:.дис.канд. техн. наук /Р.А. Воронкин. Ставрополь, 2004.

32. Вудкок, Дж. Современные информационные технологии совместной работы Текст. / Дж. Вудкок; пер. с англ; рус. ред. М., 1999.

33. Ганагина, Н.И. Постановка задачи синтеза структуры распределенной информационной системы в нечетком виде Текст. / Н.И. Ганагина // Вестник СевКавГТИ/ Северо-кавказский гуманитарно технический институт. —2007. — Выпуск VII. - С.62 - 65

34. Ганагина, Н.И. Применение генетического алгоритма в синтезе структуры распределенной информационной системы Текст. / Н.И. Ганагина // Известия вузов. Северо-кавказский регион. Технические науки. Новочеркасск, 2007. — Выпуск VI. - С.38 -41

35. Гмурман, В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика Текст. / В.Е. Гмурман. — М.: Высшая школа. 1977.

36. Голенищев, Э.П. Информационное обеспечение систем управления Текст. / Э.П. Голенищев. Ростов-на-Дону: Феникс, 2003.

37. Горбатов, В.А. Фундаментальные основы дискретной математики Текст. / В.А Горбатов. — М.: Наука; Физматлит, 1999.

38. Григорьев, Ю.А. Разработка научных основ проектирования архитектуры распределенных систем обработки данных Текст.:. дис. д-р. техн. наук / Ю.А. Григорьев; [МГТУ им. Н.Э. Баумана]-М., 1996.

39. Гудмен, И. Нечеткие множества как классы эквивалентности случайных множеств Текст.: сб. «Нечеткие множества и теория возможностей» / И. Гудмен-М.: Радио и связь, 1986.

40. Гусак, А.А. Высшая математика Текст. / А.А. Гусак. Мн.: ТетраСи-стемс, 1998.

41. Гутер, Р.С. Элементы численного анализа и математической обработки результатов опыта Текст. / Р.С. Гутер, Б.В. Овчинский. М.: Наука, 1970.

42. Гэри, М. Вычислительные машины и труднорешаемые задачи Текст. / М. Гэри, Д. Джонсон; пер с англ. М.: Мир, 1982.

43. Дейт, К.Дж. Введение в системы баз данных Текст. / К.Дж. Дейт. М., С-Пб.; К.: Вильяме, 2000.

44. Денисов, А.А. Теория больших систем управления Текст. /

45. A.А. Денисов, Д.Н. Колесников. Ленинград: Ленинградское отделение Энерго-издата, 1982.

46. Дискретная математика. Методы и применения Текст.: сб. статей/ ред. совет: А.П. Ершов и др; — М.: Науч. совет, 1989.

47. Донской, Д. А. Об особенностях и проблемах применения информационных технологий в учебном процессе Текст. / Д. А. Донской, Н. В. Слепцов // Педагогическая информатика. 2005. - N 3.

48. Дурнов, П.А. Построение системы управления распределения объектными структурами, [e-mail].

49. Емеличев, В.А. Многогранники, графы, оптимизация Текст. /

50. B. А. Емеличев, М.М.Ковалев, М.К. Кравцов. М.: Наука, 1981.

51. Заде, Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений Текст. / Л.А. Заде. М.: Мир, 1976.

52. Зуенков, М.А. Приближение характеристических функций нечетких множеств Текст. / М.А. Зуенков // Автоматика и телемеханика. -1984. -N10.

53. Зыков, А.А. Основы теории графов Текст. / А.А. Зыков. -М.: Наука, 1987.

54. Искусственный интеллект. Программные и аппаратные средства Текст. / под ред. В.Н.Захарова, В.Ф. Хорошевского.- М.: Радио и связь, 1990. Т. 3.

55. Каипов, В.Х. Методы обработки данных в системах с нечеткой информацией Текст. / В.Х. Каипов. Фрунзе: АН КиргССР; Илим, 1988.

56. Калмыков, А.А. Математические модели оптимизации структуры телекоммуникационных систем Текст. / А. А. Калмыков, Н. А. Рындин // Информационные технологии. 2006. — N 12.

57. Кандель, А. Нечеткие множества, нечеткая алгебра, нечеткая статистика Текст.: труды американского общества инженеров-радиоэлектроников / А. Кандель, У.Дж. Байатт. -1978. -N12.

58. Кантор, Г. Труды по теории множеств Текст. / Г. Кантор; отв. ред. А.Н. Колмогоров, А.П. Юшкевич. М.: Наука, 1990.

59. Карповский, Е.Я. Оценка показателей качества программных средств с использованием лингвистических переменных Текст. / Е.Я. Карповский,

60. С.А. Чижов // Управляющие системы и машины. -1987 N 2.

61. Козлик, Г.А. Оптимизация обработки информации в системах управления Текст. / Г.А. Козлик. — Киев: Тэхника, 1989.

62. Колесников, Д.Г. Оптимизация распределения информационных файлов в сетях ЭВМ с параллельной обработкой Текст.: .дис. канд. техн. наук/ Д.Г. Колесников. Ростов-на-Дону, 1999.

63. Колобашкин, С.М. Методы дискретной оптимизации Текст. / С.М. Колобашкин, А.П. Коваленко, С.Н. Смирнов. М.: Изд. в/ч 33965, 1990.

64. Комбинаторный анализ и теория графов Текст.: сб. статей / редколлегия: С.И. Самойленко и др. М.: Науч. совет, 1980.

65. Коренев, В.В. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации Текст. / В.В. Коренев, А.Ф. Гареев, С.В. Васютин, В. В. Райх. М.: Нолидж, 2000.

66. Костогрызов, А.И. Основы оценки, обеспечения и повышения качества выходной информации в АСУ организационного типа Текст. / А.И. Костогрызов, А.В. Петухов, A.M. Щербина. -М.: Изд. «Вооружение. Политика. Конверсия», 1994.

67. Кофман, А. Введение в теорию нечетких множеств Текст. / А. Кофман; пер. с франц. -М.: Радио и связь, 1982.

68. Кофман, А. Введение в прикладную комбинаторику Текст. / А. Кофман. -М.: Наука, 1975.

69. Кристофидес, Н. Теория-графов. Алгоритмический подход Текст. / Н. Кристофидес. -М.: Мир, 1978.

70. Круглов, В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика Текст. / В.В. Круглов, В.В. Борисов. — М.: Горячая линия Телеком, 2001

71. Кузнецов, О.П. Дискретная математика для инженера Текст. / О.П. Кузнецов, Г.М. Адельсон-Вельский. — 2-е изд., перер и доп. — М.: Энерго-атомиздат, 1988.

72. Курейчик, В. В. Принятие решений в неопределенных условиях в задачах проектирования радиоэлектронной аппаратуры Текст. /В.В. Курейчик,

73. П. В. Сороколетов // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Технические науки / Таганрогский государственный радиотехнический университет. 2007. — N 1.

74. Курейчик, В.М. Генетические алгоритмы и их применение Текст. / В.М. Курейчик. 2-е изд., доп. - Таганрог: изд-во ТРТУ, 2002.

75. Ладыженский, Г. Распределенные информационные системы и базы данных, www.citforum.ru/database/kbd9645 .shtml.

76. Магрупов, Т.М. Графы, сети, алгоритмы и их приложения Текст. / Т.М. Магрупов; под ред. Ф.Б. Абуталиева / АН УзССР, институт кибернетики с ВЦ УзНПО «Кибернетика». Ташкент: Фан, 1990.

77. Майника, Э. Алгоритмы оптимизации на сетях и графах Текст. / Э. Майника. М.: Мир, 1981.

78. Макаров, И.П. Дополнительные главы математического анализа Текст. / И.П. Макаров. М.: Просвещение, 1968.

79. Маликов, А.В. Математическая модель задачи проектирования и оптимизации структуры распределенной информационной системы Текст. / А.В. Маликов,

80. Н.И. Ганагина // Стратегические вопросы мировой иауки-2007: материалы II международной научно-практической конференции. Днепропетровск, 2007. - С.51-55.

81. Маликов, А.В. Проектирование и исследование свойств реляционных баз данных, нормализованных на основе операций выборки и соединения Текст.:. дис д-р. техн. наук/ А.В. Маликов. — Ставрополь, 2005.

82. Мамиконов, А.Г. Оптимизация структур распределенных баз данных в АСУ Текст. / А.Г.Мамиконов, В.В.Кульба, И.В. Косяченко. М.: Наука, 1990.

83. Мартин, Дж. Организация баз данных в вычислительных системах Текст. / Дж. Мартин. М.:Мир, 1980.

84. Математическое моделирование и оптимизация Текст.: сб.статей / ред-колегия: Ю.Н. Печерский и др. Кишинев: Штиинца, 1989.

85. Методы сбора и анализа сложноорганизованных данных Текст.: сб. тр./ АН СССР, Институт проблем управления. М.: ИПУ, 1991.

86. Моделирование и математическое обеспечение систем управления Текст.: сб. статей. Л.: Изд-во ЛГУ, 1982.

87. Моисеев, Н.Н. Математические задачи системного анализа Текст. / Н.Н. Моисеев. М.: Наука, 1981.

88. Моисеев, Н.Н. Методы оптимизации Текст. / Н.Н. Моисеев и др. М.: Наука, 1978.

89. Морозов, В.А. Регулярные методы решения некорректно поставленных задач Текст. / В.А. Морозов. М.: Наука, 1987.

90. Мочалов, В.П. Разработка распределенных систем управления телекоммуникационными сетями и услугами. Текст.:. дис. д-р. техн. наук / В.П. Мочалов. — Ставрополь, 2006.

91. Мочалов, В.П. Теоретические основы разработки и анализ вероятностно-временных характеристик распределенных систем управления телекоммуникационными сетями и услугами. Текст. / В.П.Мочалов. М.: Физматлит, 2006.

92. Новиков, Ф.А. Дискретная математика для программистов Текст. / Ф.А. Новиков. СПб.: Питер, 2000.

93. Норвич, A.M. Построение функций принадлежности Текст. сб.: «Нечеткие множества и теория возможностей» / A.M. Норвич, И.Б. Турксен. М.: Радио и связь, 1986.

94. Олифер, Н.А., Олифер, В.Г. Средства анализа и оптимизации локальных сетей, www.citforum.ru/netsoptimize/index.shtml.

95. Орловский, С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации Текст. / С.А. Орловский. -М.: Наука, 1981.

96. Осовский, С. Нейронные сети для обработки информации Текст. / С.Осовский.; пер с польск И.Д. Рудинского. М.: Финансы и статистика, 2004.

97. Пападимитриу, X. Комбинаторная оптимизация. Алгоритмы и сложность. Текст. / X. Пападимитриу, К. Стайглиц. — М.: Мир, 1985.

98. Печенкин, А.В. Стационарные характеристики системы массового обслуживания SM/MSP/n/r Текст./ А.В. Печенкин, В.В.Чаплыгин.- Автоматика и телемеханика, 2004.

99. Половин, Р.В. Математическое моделирование и эксперимент Текст. / Р.В. Половин, Р.П. Слабоспицкий, Г.Я. Любарский, М.А. Хажмурадов и др.; отв. ред. Р.В. Половин. -М.: Наук, думка, 1987.

100. Поспелов, Д.А. Данные и знания. Искусственный интеллект Текст. / Д.А. Поспелов.-М.: Радио и связь, 1990. -Т.1.

101. Постников, В.М. Анализ архитектуры серверов локальных вычислительных сетей Текст. /В.М. Постников // Вестник МГТУ. Серия Приборостроение. М.: МГТУ им I Г.Э.Баумана. - 1998. - №2. '

102. Пуха, Ю: Объектные технологии построения? распределенных информационных систем, www.jetinfo.ru.

103. Скитович, В: П. Элементы теории массового обслуживания Текст. / В;П1 Скитович:,— Л!.'Издательство Ленинградского университета, 1976.

104. Слупецкий, Е. Элементы^ математической логики и; теория множеств; Текст.; / Е. Слупецкий;.Ж Борковский;: спец: ред.H.Hi Коваленко; редактор И-Ж Коваленко; пер: спольски 0>Ф; Серебрянникова. — Mi: Прогресс, 1965.

105. Теория графов и ее- приложение Текст.: сб. науч.тр. / науч. редактор В;А.Скоробогатов,-Новосибирск:: ИМ; 1994v:

106. Теория графов и ее применения Текст.: сб. науч. тр./ гл. редактор H.F. Загоруйко. Новосибирск: ИМ, 1996.

107. Филипс, Д: Методы анализа сетей Текст. / Д:Филипс, А.Гарсиа-Диас. — М.:Мир, 1984.

108. Харазишвили, А.Б. Приложения теории множеств Текст. / А.Б. Хара-зишвили. — Тбилиси: Издательство Тбилисского университета, 1989;

109. Ярушкина, Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем Текст. / 11.Г. Ярушкииа. М.: Финансы и статистика, 2004.1. Пример XML 112