Разработка методов и инструментальных средств прогнозирования качественных характеристик мультикомпьютерных систем тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.13, кандидат технических наук Аляева, Юлия Владимировна

• Аляева, Юлия Владимировна
• кандидат технических наук
• 2000

Оглавление диссертации кандидат технических наук Аляева, Юлия Владимировна

ВВЕДЕНИЕ.

1. Проблема прогнозирования качественных характеристик мультикомпьютерных систем (МКС).

1.1 Выделение новых тенденций развития мультикомпьютерных систем

1.2 Описание средств решения проблемы дефицита знаний.

1.3 Анализ открытых задач формирования эмпирического знания с использованием Решателя открытых задач.

1.4 Исследование нерешенных задач качественного прогнозирования МКС

1.5 Выводы по главе

2. Разработка и теоретическое обоснование методов и средств прогнозирования показателей качества мультикомпьютерных систем.

2.1 Уточнение условий моделирования МКС в классе ПМК-сетей.

2.1.1 Представление класса решаемых задач.

2.1.2 Определение исходных характеристик ПМК-сети.

2.1.3 Основные особенности ^ётроеййя:.имитационной модели функционирования ПМК-е^ти,.,.!'

2.1.4 Выбор показателей качества функционирования ПМК-сети.

2.2 Разработка теоретической модели оценки инвариантности МКС потоку решаемых задач.

2.3 Разработка алгоритма поиска локальных экстремумов.

2.4 Представление эмпирических знаний в виде дерева экспертных оценок

2.5 Выводы по главе 2.

3. Инструментальная система прогнозирования качественных характеристик мультикомпьютерных систем.

3.1 Разработка расширенной имитационной модели (РИМ) работы ПМК

3.1.1. Общие принципы работы РИМ.

3.1.2. Представление типов решаемых задач.

3.1.3. Отображение структурных особенностей ПМК-сети.

3.1.4. Моделирование работы ПМК-сети.

3.2 Обработка и отображение результатов имитационного моделирования

3.3 Автоматизация взаимодействия РИМ с Решателем Открытых задач.

3.3.1 Настройка Решателя открытых задач.

3.3.2 Обучение Решателя открытых задач.

-33.3.3 Экспертная оценка и прогнозирование.

3.4 Выводы по главе 3.

4. Применение разработанных методов и инструментальных средств.

4.1 Выбор конфигурации параллельной мультикомпьютерной сети для решения задач управления электроэнергетической системой.

4.2 Определение конфигурации проблемно-ориентированной МКС для управления летательными аппаратами.

4.3 Выводы по главе 4.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка методов и инструментальных средств прогнозирования качественных характеристик мультикомпьютерных систем»

Актуальность темы

В практике реализации цели повышения производительности, эффективности вычислительных систем наряду с традиционными методами технологической эволюции процессоров - увеличение тактовой частоты, повышение разрядности, совершенствование аппаратных решений, всегда присутствовали методы архитектурного совершенствования, основанные на идее параллельных вычислений в системах, состоящих из нескольких вычислителей. Использование в архитектуре вычислительных систем различных принципов реализации конвейерно-параллельных вычислений - в настоящее время является одним из наиболее перспективных и активно развивающихся направлений повышения эффективности функционирования вычислительных средств. Поэтому архитектуры вычислительных систем, использующие параллелизм, такие как мультипроцессорные системы с общей памятью (SMP) и мультипроцессорные системы с распределенной памятью (МРР) - сегодня в центре внимания. Мультикомпьютерные системы (МКС), исследование которых выполняется в данной работе, относятся к МРР-системам сетевого типа. В плане вычислительной архитектуры Мультикомпьютерная система отличается возможностью программируемое™ структуры взаимодействия образующих систему вычислителей. Разработка и исследование принципов организации МКС с точки зрения эффективности организации вычислений открывает новые варианты формирования высокопроизводительных компьютерных систем. Большую помощь в развитии МКС могут оказать знания о вариантах их организации и характере протекающих в них процессов. При выборе или проектировании вычислительной системы для решения прикладных задач важно также знать насколько данная система инвариантна к набору решаемых задач в случае его видоизменения или расширения.

Разнообразие аппаратных, системных средств позволяет формировать различные конфигурации мультикомпьютерных систем. Однако добиться архитектурного и конфигурационного соответствия МКС не только заданному типу задач, но и его возможному расширению - достаточно сложная задача. Отсюда возникает проблема прогнозирования качественных характеристик МКС в зависимости от значений многочисленных параметров, характеризующих не только организацию и состав аппаратных средств, но и варьируемый тип решаемых задач. Одним из результатов такого прогнозирования может служить ответ на вопрос: насколько хорошо данная МКС сохраняет свои показатели по производительности при изменении в определенных пределах структуры и параметров решаемых задач? Возможный подход к решению - целенаправленное приобретение эмпирических знаний, необходимых для прогнозирования показателей качества МКС в зависимости от ее организации при изменении значений характеристик решаемых задач в определенных пределах.

Данная работа посвящена исследованию и разработке методов и инструментальных средств получения, представления и анализа знаний о вариантах эффективной организации МКС применительно к решению вычислительных задач, допускающих распараллеливание процесса вычислений, в том числе прогнозирования показателей качества таких систем, что и определяет актуальность темы диссертации.

Цели и задачи работы

Цель диссертации — создание методов и инструментальных средств для выполнения экспертного прогнозирования качества организации мультикомпьютерных систем, проблемно ориентированных на задачи управления сложными объектами.

Для достижения этой цели в диссертационной работе решаются следующие задачи:

1. Определение способа представления эмпирических знаний о способах организации и эффективного применения мультикомпьютерных систем.

2. Исследование свойства инвариантности архитектуры МКС по отношению к типу задач с конвейерно-параллельной организацией вычислений.

3. Усовершенствование инструментальных средств получения эмпирических знаний посредством индуктивного обобщения фактов за счет введения нелинейных составляющих.

4. Создание средств визуализации искомых знаний о правилах эффективной организации мультикомпьютерных систем и поддержки формирования экспертной оценки качества новых моделей МКС.

5. Разработка и включение в состав инструментальной системы имитационной модели функционирования МКС, позволяющей отображать процессы конвейерно-параллельных вычислений с точностью до механизмов управления.

6. Решение прикладных задач организации МКС, ориентированных на реализацию базовых алгоритмов расчета режимов функционирования сложных технических объектов.

Методы исследования

Научные положения данной работы основаны на использовании понятий алгебры логики, теории графов, теории принятия решений, исследования операций, теории вычислительных систем и методологии имитационного моделирования.

Научная новизна

В работе предложены методы прогнозирования качественных характеристик мультикомпьютерных систем. В отличие от ранее известных методов и средств предлагаемые методы обеспечивают: возможность оценки степени инвариантности мультикомпьютерных систем, реализующих конвейерно-параллельные вычисления, к типу решаемых задач в зависимости от степени параллельности последних; углубленное представление эмпирических знаний, получаемых по результатам имитационного моделирования функционирования МКС за счет учета нелинейных составляющих; визуализация полученных эмпирических знаний на основе минимизации дерева экспертных оценок путем введения многоальтернативных вопросов.

Практическая ценность

Реализация программного взаимодействия имитационной модели функционирования МКС с экспертной системой позволяет автоматизировать процесс приобретения эмпирических знаний при вариации требований к пороговым значениям заданных показателей качества и решать задачи аргументированного выбора способа организации и конфигурирования МКС. Визуальное представление правил классификации вариантов организации МКС и проведение их качественной оценки дают возможность ускоренного формирования обоснованных экспертных заключений о применимости данной архитектуры для решения поставленных вычислительных задач.

Апробация работы

Результаты исследований, составляющих содержание работы, были доложены и обсуждены на международных конференциях "Информационные средства и технологии", проводившихся Международной академией информатизации в 1996 и 1999г.г., и на ученом совете Республиканского исследовательского научно-консультационного центра экспертизы (РИНКЦЭ), а также отражены в отчетах кафедры о НИР кафедры ВМСС МЭИ за 1994-1998 г.

Выполнены поисковые исследования по организации проблемно-ориентированных МКС, обеспечивающих реализацию распределенных конвейерно-параллельных вычислений при отработке новых способов управления электроэнергетическими системами (ГНЦ ВЭИ) и летательными аппаратами.

Поставлены и в течение 3-х лет проводятся у студентов 5-го курса специальности 22.01 лабораторные работы по курсу "Поисковое проектирование вычислительных систем": "Поисковое проектирование рабочей станции" и "Моделирование работы параллельной мультикомпьютерной сети".

Публикации

По теме диссертации опубликовано 5 работ. Результаты работы докладывались на конференциях МФИ-97, МФИ-99, "Фундаментальные и прикладные проблемы приборостроения, информатики, экономики и права"-"Сочи-99", доклады опубликованы в [5,68,69].

Основные результаты и положения работы отражены в 3-х отчетах по НИР [1,2,3,4].

Состав работы

Работа состоит из введения, четырех глав, заключения и приложений.

В первой главе рассматриваются основные тенденции развития параллельных вычислительных систем, определяется объект исследования данной работы - мультикомпьютерные системы (МКС). Анализируется проблема дефицита знаний при проектировании, построении и качественном исследовании, в том числе прогнозировании, параллельных мультикомпьютерных сетей.

Рассматривается один из способов преодоления дефицита знаний -применение экспертных систем - программного инструментального средства формирования, хранения и анализа знаний. Для этих целей предлагается использовать экспертную систему "Решатель открытых задач" (РОЗ), обладающую возможностью хранения, активного пополнения, анализа и обобщения знаний из различных предметных областей в виде примеров удачных и неудачных решений и правил их получения. Наряду с РОЗ предлагается использовать имитационную модель функционирования МКС для получения более точных знаний о правилах построения таких систем.

Выделяются нерешенные задачи качественного прогнозирования МКС и определяется подход к их решению.

Во второй главе рассмотрены основные составляющие знания об организации рассматриваемого класса МКС, в том числе - исходные данные для описания организации мультикомпьютерных систем, состав обобщенного показателя качества, средства и методы получения необходимых знаний и выполнения прогнозирования качественных характеристик МКС.

Определяется класс задач, которые можно решать с помощью исследуемых МКС на примере ПМК-сетей. Проводится выбор исходных данных для описания организации МКС, которые будут использоваться для настройки и запуска имитационной модели функционирования МКС. Определяется набор результирующих характеристик функционирования ПМК-сети, в том числе составляющих набор внешних показателей качества (ВПК) МКС, в дальнейшем используемый для оценки и прогнозирования качества различных вариантов организации МКС, а также для сравнения этих вариантов между собой.

Разрабатывается модель оценки степени инвариантности мультикомпьютерной системы потоку решаемых задач. Для усиления экспертных возможностей РОЗ создаются специальные алгоритмы. Разрабатывается алгоритм наглядного представления правил вынесения экспертных заключений на уровне качественной оценки, в виде бинарного дерева решений, далее именуемого деревом экспертных оценок, и определен состав исходных данных для его построения. Для проведения качественного исследования МКС разрабатывается методика экспертизы по дереву экспертных оценок.

В третьей главе дано описание разрабатываемых инструментальных средств пополнения знаний о способах организации МКС и прогнозирования качественных характеристик мультикомпьютерных систем.

В четвертой главе приводятся результаты применения разработанных инструментальных средств для выбора конфигурации проблемно-ориентированных мультикомпьютерных систем, на примере двух приложений: 1. Реализация базового алгоритма расчета установившихся режимов электроэнергетической сети; 2. Управление рулем высоты летательного аппарата с использованием альтернативных структур параллельных алгоритмов.

В Приложении приведены блок-схемы разработанных алгоритмов, рассмотрен вывод формул для общего случая определения степени соответствия ПМК-сети типу решаемых задач. Для созданных инструментальных средств представлены форматы используемых файлов.

Заключение диссертации по теме «Телекоммуникационные системы и компьютерные сети», Аляева, Юлия Владимировна

Основные результаты, полученные в работе, заключаются в следующем.

1. Рассмотрен важный класс задач проектирования и прогнозирования показателей качества мультикомпьютерных систем на примере параллельных мультикомпьютерных сетей. Определен круг нерешенных задач прогнозирования качественных характеристик МКС и определены подходы к их решению. Проблема восполнения дефицита знаний о взаимосвязи архитектуры МКС и состава решаемых задач выделена как ключевая.

2. Получены аналитические соотношения, выражающие степень инвариантности конвейерно-параллельной организации МКС к изменению значений характеристик решаемых задач в зависимости от степени параллельности входного потока. Проведенное исследование полученных выражений показало, что при изменении характеристик задачи в сторону увеличения их значений эффективнее использовать конвейерно-параллельную организацию и в этом случае сохраняется устойчивость МКС к изменению набора решаемых задач. Для "чисто" конвейерной структуры МКС характерна высокая степень инвариантности к типу решаемых задач, однако по продолжительности решения и производительности такая структура МКС не эффективна.

3. Разработан алгоритм нахождения локальных экстремумов поискового пространства, усиливающий экспертные возможности Решателя открытых задач в плане получения новых эмпирических знаний и прогнозирования качества МКС. Предложенный алгоритм позволяет избежать ситуации полного перебора известных альтернатив в процессе обучения Решателя открытых задач, что особенно важно при большой размерности базы фактов.

4. Создан и программно реализован алгоритм наглядного представления иерархии имеющихся эмпирических знаний в виде дерева экспертных оценок. Предложен метод автоматического формирования тестовых вопросов при построении дерева экспертных оценок, позволяющий сократить процесс формирования экспертных заключений. Определена методика прогнозирования качества МКС по дереву экспертных оценок.

5. Разработана и программно реализована имитационная модель функционирования МКС на примере ПМК-сети, обеспечивающая моделирование

- 1673-х типов организации ПМК-сети: -параллельной, -конвейерной, -конвейерно-параллельной. С помощью разработанной имитационной модели по заданным наборам показателей качества проведены исследования эффективности применения рассматриваемых вариантов организации ПМК-сети для решения задач различных типов.

6. Создана автоматизированная инструментальная система, позволяющая выполнять оценку и прогнозирование качества мультикомпьютерных систем на основе заданного набора внешних показателей качества. Инструментальная система совмещает в едином комплексе имитационную модель функционирования параллельной мультикомпьютерной сети и экспертную систему "Решатель открытых задач" (РОЗ), взаимодействующие между собой в процессе экспертного исследования МКС.

7. С помощью созданных инструментальных средств решены важные инженерные задачи выбора конфигураций проблемно-ориентированных МКС для расчета установившихся режимов электроэнергетических систем и обработки данных для управления рулем высоты летательного аппарата. Проведено прогнозирование поведения МКС при увеличении числа подключенных блоков обработки данных. Решение данных задач подтвердило целесообразность использования созданных в работе методов и инструментальных средств для решения задачи прогнозирования качества мультикомпьютерных систем.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Выполненные в работе исследования позволяют прогнозировать качественные характеристики мультикомпьютерных систем на основе обобщенного критерия, формируемого экспертом в зависимости от поставленных целей.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Аляева, Юлия Владимировна, 2000 год

1. Ю.В. Барабанова Подход к построению расширенной имитационной модели ПМК-сети. // Интеграция средств параллельных распределенных вычислений и сетевых технологий. Отчет о НИР. № гос. per. 01960011005. 1997, 60с.

2. Представление качественных оценок эффективности ПМК-сети в виде дерева экспертных оценок. //Отчет/МЭИ; Руководитель работы И.И. Ладыгин. № гос. per. 01910011005, М.: 1998, - 97с.

3. Дзегеленок И.И., Барабанова Ю.В. Анализ "пластичности" мультиконвейерных вычислений // Информационные средства и технологии в науке, технике, обучении: Тез.докл. Межд.форума по информатизации МФИ-97 // Моск.энерг.ин-т.-1997. С.98-103.

4. Лабораторные работы по курсу "Поисковое проектирование вычислительных систем". И.И. Дзегеленок, Ю.В. Барабанова. М.: Изд-во МЭИ, 1997. - 37с.

5. Д. Арапов Можно ли превратить сеть в суперкомпьютер? //Открытые системы №4 1997г.

6. Параллельная обработка информации, т.З A.B. Бабичев, В.А. Вальковский. /Под ред. Свенсена А.И., М.: 1988г. - с

7. Э.В. Евреинов "Коллектив вычислителей"

8. Дзегеленок И.И. Поисковое проектирование мультикомпьютерных систем с использованием индуктивных обобщений. Автореферат дис. На соискание уч. ст. д.т.н. М.; МЭИ, 1996г. - 40с.

9. Дзегеленок И.И. Подход к созданию параллельных компьютерных сетей // Высокопроизводительные вычислительные системы в управлении и научных исследованиях: Тез. докл. Межд. конф., Алма-Ата, 1991. С. 25.

10. Разработка параллельной программы. Методические указания к расчетному заданию по курсу "Основы теории вычислительных систем". М.: Изд-во МЭИ, 1994.-23с.

11. Tanenbaum A.S. etal AMOEBA high performance distributed Computing. Amsterdam. 1989

12. Родина H.B. Организация параллельных вычислений в распределенных управляющих системах. Автореферат дис. на соискание уч. ст. к.т.н. М.; МЭИ, 1991г.-20с.

13. Климов Ю.Н.Кондрат А.В. Архитектура параллельной сети "КУРС-90" 15 Всесоюзная школа-семинар по вычислительным сетям: Тезисы докладов, Ленинград, -1990, ч.1, с. 19-2416. http://parallel.srcc.msu.su/inrussia/organizations.html

14. Башлыков А.А., Еремеев А.П. Экспертные системы поддержки принятия решений в энергетике /Под ред. А.Ф. Дьякова. Изд-во МЭИ, 1994. - 216с., ил.

15. Simon H.A. The new science of management décision. Englewood Cliffs, N.J., Prentice Hall Inc., 1975.

16. Э.А.Трахтенгерц Компьютерная поддержка принятия решений в САПР. //Автоматизация проектирования №5 1997г.

17. Ларичев О.И. Объективные модели и субъективные решения. М., Наука. 1987

18. Построение экспертных систем. -М.: Мир, 1987. 441с.

19. Системы управления базами данных и знаний: Справ, изд. / А.Н. Наумов, А.М. Вендеров, В.К. Иванов и др.; Под ред. А.Н. Наумова. -М.: Финансы и статистика, 1991г.-352с. :ил.

20. Дзегеленок И.И. Логика поиска проектных решений // Учебное пособие по курсу "Теоретические основы машинного проектирования." М.: Моск. энерг. ин-т, 1984, 64 с.

21. Хьюит К. Открытые системы. Реальности и прогнозы искусственного интеллекта / Под ред. В.Л. Стефанюка М.: Мир, 1987

22. Дзегеленок И.И. Открытые задачи поискового проектирования // Учебное пособие по курсу "Основы инженерного творчества." М.: Моск. энерг. ин-т, 1991,66 с.

23. Головкин Б.А. Параллельные вычислительные системы М.: Наука,. 1980. -512с.

24. Головкин Б.А. Расчет характеристик и планирование параллельных вычислительных процессов -М.: Радио и Связь, 1983

25. Евреинов Э.В. Однородные вычислительные системы, структуры и среды М.: Радио и связь. - 1981

26. Дзегеленок И.И. Мультиконвейерные вычислительные системы на базе микроЭВМ. // Учебное пособие по курсу "Микропроцессоры в системах управления"М.: Моск. энерг. ин-т, 1985. 60 с.

27. Разработка математических моделей и анализ эффективности вычислительных систем. В.П. Климанов/Под ред. Ю.П. Кораблина. М.: Изд-во МЭИ, 1992. -130с.

28. Том Стерне Учимся моделировать //Открытые системы №5 1998г., с.130-135.

29. Мирослав Макстеник Сравнение сетевых архитектур //Сети №2 1997, с. 14-28

30. Бершадский A.M., Кревский И.Г., Курилов JI.C., "Объектно-ориентированная распределенная вычислительная среда функционирования параллельного алгоритма решения задач автоматизации проектирования"

31. Феррари Д. Оценка производительности вычислительных систем. Пер. с англ. Под ред. В.В. Мартынюка. М.: Мир, - 1981

32. Юдин A.A. Юдин Д.В. Пополнение и синтез знаний в задачах теории принятия решений. //Техническая кибернетика №5 1992г.

33. Дзегеленок И.И., Мильман М.О. Экспертная поддержка "усилителей интеллекта": Тез.докл. XI конф. "Информационные средства и технологии". Моск.энерг.ин-т.-1994. С.34-35.

34. Корлякова М.О. Разработка методов и средств приобретения эмпирических знаний в поисковом проектировании вычислительных систем. Автореферат на соискание уч. ст. к.т.н. М.:МЭИ, 1998г. - 20с.

35. Сессия конференций РаСТ http://www.ssd.sscc.ru/pscts

36. Фундаментальные и прикладные аспекты разработки больших распределенных программных комплексов. Всероссийская научная конференция. http://www.parallel.srcc.msu.su

37. Основы построения вычислительных систем. И.И.Ладыгин, Н.Н.Белоцицкий/Под ред. А.А.Дерюгина.- М.: Изд-во МЭИ, 1992,- 52 с.

38. Карцев М.А., Брик В.А. Вычислительные системы и синхронная арифметика.-М.: Радио и связь, 1981.- 60 с.

39. Валях Е. Последовательно-параллельные вычисления. Пер.с англ.- М.: Мир, 1985.-456 с, ил.

40. Миренков H.H. Параллельное программирование для многомодульных вычислительных систем,- М.: Радио и связь, 1989.- 320 е.,ил.

41. Каган Б.Н. Электронные вычислительные машины и системы. Учебное пособие для вузов.- 3-е изд., перераб. и доп.- М.: Энергоатомиздат, 1991.- 92 е.: ил.

42. Вейцман Кэй Распределенные системы мини- и микро-ЭВМ / Пер. с англ. В.И. Шяудкулиса и В.А. Шапошникова; Под ред. Г.П. Васильева. М.: Финансы и статистика. 1983. 382с.; ил.

43. Д. Французов Оценка производительности вычислительных систем //Открытые системы № 2 1996 с. 58-66

44. Д. Волков Как оценить рабочую станцию //Открытые системы №2 199451. http://www/citforum.ru/hardware/appkis/glava42.shtml

45. Б. Нанс Компьютерные сети. Пер. с англ. М.: Бином, 1996. - 400с.:ил.

46. Блэк. Ю. Протоколы, стандарты, интерфейсы: Пер. с англ. -М.:Мир, 1990. -506с., ил.

47. Макроум Б. Макетирование моделированием. PC Magazine. Russian edition. # 9, 1996, с. 120.

48. Оценка качества информационных систем и процессов. Сб. статей 1981

49. Структуры и организация функционирования ЭВМ и систем. Самофалов К.Г., Луцкий Г.М. Киев, "Вища школа", 1978, 392с.

50. Прангишвили И.В., Подлазов B.C., Стецюра Г.Г. Локальные микропроцессорные вычислительные сети. -М.: Наука, 1994. -176с.

51. Chen Т.С. Parallelism, pipelining and computer efficiency. "Computer design", vol. 10, N1, 1971

52. Quinlan, J. R. (1986). Induction of decision trees. Machine Learning, 1, 81-106.

53. ALLAN P. WHITE, LIU, WEI ZHONG, Quinlan, J. R. Bias in Information-Based Measures in Decision Tree Induction Machine Learning, 15/ 3, 321-329 (1994)

54. Цветков A.M. Разработка алгоритмов индуктивного вывода с использованием деревьев решений //Кибернетика и системный анализ 1993, №1, с. 174-178

55. Дзегеленок И.И. Решатель открытых задач как инструмент инженерного проектирования // Процедуры и методы инженерного проектирования: Сб. трудов / Моск. энерг. ин-т: АСТЕРРА. М., 1992. - С. 71-80.63. http:// www.spec.org64. http:// www.lva.ru/ LAN

56. М. Киселев, Е. Соломатин Средства добычи знаний в бизнесе и финансах //Открытые системы №4 1997

57. Барабанова Ю.В. Способ формирования деревьев экспертных заключений //Информационные средства и технологии в науке, технике, обучении: Тез.докл. Межд.форума по информатизации МФИ-99.

58. Барабанова Ю.В. Способ формирования деревьев экспертных заключений //Фундаментальные и прикладные проблемы приборостроения, информатики, экономики и права: Тез.докл. II Международной научно-практической конференции "Сочи-99".

59. Барабанова Ю.В., Дзегеленок И.И., Корлякова М.О. Определение параметров параллельной мультикомпьютерной сети //Вопросы радиоэлектроники. Сер. ЭВТ. ОАО НИИ ВК им. М.А. Карцева, вып. 1, 1999.

60. На вход ПМК-сети поступают задачи разных типов. Число вычислителей, тазначенных на обработку сегментов вычислений каждого из ярусов решения задач не юегда совпадает с числом сегментов у задач входного потока.

61. Пусть задача представлена следующим графом рис. 1