Теория и методы исследования информационной среды распределенных систем обработки данных тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, доктор технических наук Приходько, Максим Александрович

• Приходько, Максим Александрович
• доктор технических наук
• 2012

Оглавление диссертации доктор технических наук Приходько, Максим Александрович

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1 РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННО-ПОТЕНЦИАЛЬНОГО ПОДХОДА К ОПИСАНИЮ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ СИСТЕМ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ И ПРОТЕКАЮЩИХ В НИХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ.

1.1 Обоснование необходимости информационно-потенциального подхода к описанию пространственно-временного распределения информационных процессов по узлам распределенной системы обработки информации.

1.2 Обоснование мультиагентного подхода как основного способа описания элементарных квантов информации и распределенных систем.

1.3 Анализ передовых отечественных и зарубежных достижений в области мультиагентных систем и распределенных систем обработки информации.

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 1:.

ГЛАВА 2 ФОРМАЛИЗАЦИЯ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ СИСТЕМ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ С ПОЗИЦИЙ ИНФОРМАЦИОННО-ПОТЕНЦИАЛЬНОГО ПОДХОДА.

2.1 Основные понятия информационно-потенциального подхода.

2.2 Исследование волнового уравнения пространственно-временного распределения элементарных квантов информации в информационном поле с позиций модели Козлова-Никишина

2.3 Решение волнового уравнения для основных видов информационного потенциала.

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 2:.

ГЛАВА 3 КОНЦЕПТУАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ КОНФЛИКТНОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ АГЕНТОВ В МУЛЬТИАГЕНТНЫХ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ СИСТЕМАХ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ.

3.1 Выбор и обоснование сновных сценариев конфликтного взаимодействия интеллектуальных агентов и случаев роста численности контрагентов.

3.2 Разработка моделей взаимодействия интеллектуальных агентов с позиций количественной эволюции их фракций.

3.3 Разработка обобщенной концептуальной модели конфликтного взаимодействия интеллектуальных агентов в мультиагентных распределенных системах обработки информации.

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 3:.

ГЛАВА 4 РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ АГЕНТОВ И КОНТРАГЕНТОВ ДЛЯ РАЗЛИЧНЫХ СЦЕНАРИЕВ РОСТА ИХ ЧИСЛЕННОСТИ.

4.1 Разработка модели перераспределения информационных потоков по узлам распределенной мультиагентной системы обработки разнородной информации в условиях непредсказуемого изменения объема и характера входящих информационных потоков.

4.2 Разработка модели взаимодействия агента и контрагента для случая равномерного роста численности контрагентов и интеллектуальных агентов.

4.3 Разработка модели взаимодействия агента и контрагента для случая экспоненциального роста численности контрагентов и интеллектуальных агентов.

4.4 Разработка модели взаимодействия агента и контрагента для случая экспоненциального роста численности контрагентов и равномерного роста численности интеллектуальных агентов.

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 4:.

ГЛАВА 5 ФОРМАЛИЗАЦИЯ И АЛГОРИТМИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА ВЫРАБОТКИ УПРАВЛЯЮЩЕГО ВОЗДЕЙСТВИЯ ДЛЯ НОРМАЛИЗАЦИИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ СИСТЕМЫ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ.

5.1 Разработка алгоритма выработки управляющего воздействия в случае равномерного роста численности контрагентов и интеллектуальных агентов.

5.2 Разработка алгоритма выработки управляющего воздействия в случае экспоненциального роста численности контрагентов и интеллектуальных агентов.

5.3 Разработка алгоритма выработки управляющего воздействия в случае экспоненциального роста численности контрагентов и равномерного роста численности интеллектуальных агентов.

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 5:.

ГЛАВА 6 РАЗРАБОТКА ПАКЕТА ПРИКЛАДНЫХ ПРОГРАММ «КВАНТ-МП» ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ СОЗДАННОЙ ТЕОРИИ ИССЛЕДОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ СРЕДЫ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ СИСТЕМ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ.

6.1 Разработка пакета прикладных программ «Квант-МП» для нормализации функционирования распределенной системы обработки разнородной информации в условиях непрогнозируемого изменения объемов и характера обрабатываемой информации.

6.2 Внедрение пакета прикладных программ «Квант-МП».

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 6:.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Теория и методы исследования информационной среды распределенных систем обработки данных»

Современное состояние общества характеризуется процессом информатизации, затрагивающим практически все сферы деятельности человека. Вслед за периодом локальной компьютеризации наступила эра создания корпоративных информационных систем, эра распределенных систем. Сложность этого этапа заключается в том, что автоматический перенос хорошо зарекомендовавших себя решений в области локальной информатизации на распределенные системы зачастую приводит к плачевным результатам. Требуется выработка новых решений, поиск новых подходов, создание новых технологий.

Надежность работы распределенных систем, скорость и качество обработки информации - темы, актуальные сегодня как никогда. Для доказательства достаточно обратиться к сети Интернет - одной из наиболее ярких распределенных систем современности:

• темпы роста Интернет-трафика последние три года в среднем превышают 50% (74% в 2009 году, 62% в 2010 году и 37% в 2011 году) [1];

• объем информации в сети Интернет увеличивается с каждым годом в геометрической прогрессии;

• увеличивается доля «сложной» для обработки медиа-информации: звуковой, графической, видео;

• растут объемы «паразитной» информации, например, доля спама в почтовой информации сегодня - свыше 90%.

Пример сети Интернет показывает: темпы развития инструментов, а также средств накопления и передачи данных превышают существующие возможности по их обработке [2]. Проблема усугубляется постоянным ростом доли сложной для обработки информации - графической, звуковой, видео. Многие задачи требуют уже не просто быстрой, а моментальной обработки -«на лету». Распределенные системы насчитывают сотни тысяч и миллионы узлов. Вирусные эпидемии распространяются в течение нескольких часов и даже минут, а их масштабы достигают миллионов зараженных компьютеров.

Масштабный отказ программного обеспечения из ранга фантастики превращается в реальную возможность [3]. И все это происходит на фоне крайне слабой развитости инструментов описания эволюции во времени как самих распределенных систем, так и популяций функционирующих в их структуре программ.

До недавнего времени это не являлось проблемой. Несмотря на свою «распределенность», распределенные системы представляли собой статичные по своей структуре комплексы, содержащие весьма ограниченное количество узлов. Например, одна из крупнейших распределенных систем Российской Федерации ГАС «Выборы» содержит около 6000 компьютеров. Но что это на фоне сети Интернет, к которой по разным оценкам подключено около 1.5 млрд. компьютеров? - менее 3 десятитысячных доли процента!

Сегодня мы находимся на пороге новой эры, когда распределенные системы будут содержать миллионы и миллиарды устройств. И спрогнозировать их поведение существующими методами не представляется возможным. Потребуется построить суперкомпьютерный аналог андронного коллайдера, чтобы заниматься в нем традиционным моделированием функционирования подобных распределенных систем обработки информации. Но и это еще не самая сложная задача.

Гораздо более серьезные вызовы готовит нам еще одно направление развития все той же сети Интернет - мобильный доступ. Будучи изначально распределенной системой существенно неоднородной структуры и достаточно непостоянного состава, с развитием технологий мобильного доступа в сеть Интернет она трансформируется в первую общедоступную и функционирующую распределенную систему с динамически изменяющейся структурой, причем изменяющейся совершенно непредсказуемо. Мобильные устройства, подключающиеся к сети Интернет, а также функционирующие в них программы, которые нередко называют мобильными агентами, формируют сегодня уникальную распределенную среду, не имеющую аналогов. Анализ современных отечественных и зарубежных работ показывает, что существующие подходы к изучению распределенных систем обработки информации не готовы ответить на вопрос, как она будет развиваться дальше.

Мы видим, что распределенные системы обработки информации глобальных масштабов с непредсказуемо и динамически изменяющейся структурой - не просто ближайшее будущее, а самое непосредственное настоящее. Вместе с тем существующие методы описания и исследования распределенных систем уже сейчас не в состоянии ответить на самые первые серьезные вопросы, например о протекании вирусной эпидемии. Впрочем, как и о поведении популяций любых других однотипных программ. Существующие эпидемиологические модели в лучшем случае достаточно точно отвечают на вопрос о том, «сколько» узлов распределенной системы обработки информации заражено вирусом. И совершенно не знают ответ на вопрос, «какие именно». Налицо необходимость разработки модели, позволяющей определять пространственно-временное распределение различных однотипных программ (агентов) по узлам распределенной системы обработки информации в заданный момент времени, что позволит повысить надежность функционирования распределенных систем.

Анализ проблемы позволяет сформулировать и поставить и другие основополагающие задачи распределенных систем обработки информации. А именно:

• запоминание структуры распределенной сети (сохранение структуры);

• запоминание согласованного глобального состояния (резервное копирование);

• обновление и тестирование программного обеспечения распределенной системы (обновление);

• мониторинг текущего состояния (мониторинг);

• оперативное управление (администрирование);

• обмен информацией между узлами (коммуникация);

• безопасность распределенной системы в целом (распределенная безопасность);

• фильтрация нежелательной информации (антиспам).

Большая часть сформулированных задач относится к сфере управления функционированием распределенной системы обработки информации и диагностики ее состояния. Собранные в едином комплексе решения данных задач составляют ядро эффективной системы управления распределенной системой обработки информации. Одной из основных задач такой системы управления является предотвращение сбоев и организация безаварийного функционирования распределенной системы обработки информации, а также самоорганизация распределенной системы с целью оптимизации ее работы и более эффективной обработки информации. Таким образом, все они служат единой цели — повышению надежности функционирования распределенной системы обработки информации.

Распределенные системы обработки информации, как и любые иные сетевые структуры, уязвимы для вирусных атак и эпидемий. Поэтому надежность функционирования распределенной системы, эффективность и качество обработки информации неразрывно связаны с задачей обеспечения безопасности распределенной системы, которая с каждым годом становится все более актуальной и практически значимой.

В целом задачу обеспечения безопасного функционирования распределенной системы обработки информации можно разделить на три подзадачи:

• Обнаружение вредоносных программ и процессов;

• Выработка стратегии оптимального противодействия;

• Реализация управляющего воздействия.

К вопросам обеспечения безопасного функционирования распределенной системы можно также отнести задачу фильтрации нежелательной или вредоносной информации - спама. Предварительный анализ информационных потоков и выявление нежелательной информации, не подлежащей дальнейшей обработке, позволит повысить эффективность функционирования распределенной системы обработки информации, качество и надежность системы.

Отдельный интерес представляет новое направление распределенных систем - так называемые грид-системы. Грид - согласованная, открытая и стандартизованная компьютерная среда, которая обеспечивает гибкое, безопасное, скоординированное разделение вычислительных ресурсов и ресурсов хранения информации, которые являются частью этой среды, в рамках одной виртуальной организации [4]. Анализ мирового опыта построения ОЯГО-систем показывает, что в их основе лежат решения следующих проблем:

• объединение разнородных систем;

• совместное использование данных;

• динамическое выделение ресурсов;

• переносимость приложений в гетерогенной среде;

• обеспечение информационной безопасности.

Как и в случае классических распределенных систем обработки информации для эффективного функционирования впё-системы необходимы специальные инструменты управления. Требуется решить ряд специфичных задач, вытекающих из архитектуры Опё-систем и распределенных вычислений:

• обнаружение доступных вычислительных узлов, определение их характеристик;

• динамическое создание новых вычислительных узлов;

• управление жизненным циклом вычислительных узлов;

• уведомление узлов Опё-системы о серьезных изменениях состояния вычислительного узла;

• мониторинг большого числа вычислительных узлов и управление ими.

Серьезную проблему представляют также особенности обрабатываемой информации. В условиях роста объемов информации, а также повышения ее разнородности и сложности для обработки непредсказуемое изменение характера и объема потоков обрабатываемой информации приводит к возникновению существенных сбоев в работе распределенных систем обработки информации.

Проблемы распределенных систем и сетей верны и для обычных локальных сетей, мы же рассматриваем распределенные вычислительные сети и системы, так как они имеют самое непосредственное отношение к обработке больших объемов информации, а также решению задач по оптимизации процессов обработки информации, принятию решений и многих других.

Подводя итог, можно выделить четыре основных направления развития распределенных информационных систем будущего, исследованию которых посвящена диссертация:

• дальнейшее увеличение масштабов распределенных информационных систем вплоть до охвата всего Земного шара;

• дальнейшее увеличение доли сложной для обработки мультимедийной информации и ее преобладание в информационном потоке;

• переход от стационарной к потоковой модели обработки информационных потоков - обработка информации «на лету»;

• трансформация распределенных систем в распределенно-облачные системы и их интеграция [5].

Цель диссертации заключается в повышении надежности работы распределенных мультиагентных систем обработки информации за счет нормализации функционирования путем формирования оптимальных управляющих воздействий на основе данных о пространственно-временном распределении контрагентов по узлам распределенной системы.

Для достижения указанной цели предполагается решить следующие основные задачи:

1. Анализ передовых отечественных и зарубежных достижений в области мультиагентных систем и распределенных систем обработки информации;

2. Исследование методов качественного и количественного описания распределенных систем обработки информации и обоснование необходимости применения информационно-потенциального подхода к изучению конфликтного взаимодействия интеллектуальных агентов в распределенных мультиагентных системах обработки информации с позиций квантовой теории поля;

3. Выявление и формализация типовых конфликтных ситуаций с позиций информационно-потенциального подхода на базе методов квантовой теории поля и мультиагентных систем;

4. Разработка концептуальной модели распределенной мультиагентной системы обработки разнородной информации в условиях возникновения множества негативных процессов (популяций контрагентов) в узлах распределенной системы с позиций информационно-потенциального подхода;

5. Разработка модели выработки управляющих воздействий для нормализации функционирования распределенной системы обработки информации в условиях прогнозируемого распространения контрагентов;

6. Разработка модели выработки управляющего воздействия для нормализации функционирования распределенной системы обработки разнородной информации в условиях непрогнозируемого изменения объемов и характера обрабатываемой информации;

7. Разработка пакета прикладных программ нормализации функционирования распределенной системы обработки информации в условиях распространения различных фракций контрагентов.

Основная идея работы заключается в исследовании динамики популяций интеллектуальных агентов в условиях их конфликтного взаимодействия в распределенных мультиагентных системах обработки информации путем определения информационного потенциала информационной среды с позиций квантовой теории поля.

Методы исследования, используемые для решения поставленных задач, включают методы квантовой теории поля, методы теории специальных функций и дифференциальных уравнений, методы математического моделирования, методы теории вероятностей.

Научные положения работы, выносимые на защиту:

1. Обоснована теория описания распределенных мультиагентных систем обработки информации с позиций информационного потенциала как единой информационной среды на базе квантовой теории поля.

2. Создана теория, которая показала, что базовыми видами информационных потенциалов распределенных систем обработки информации с сетевыми структурами, соответствующими основным видам топологии сети, являются потенциалы с равномерной напряженностью или напряженностью, убывающей с удалением от области, занятой контрагентами. В частности, таким потенциалом является равномерный потенциал, а также кулоновский потенциал и потенциал центробежных сил.

3. Поставлена и решена задача определения пространственно-временного распределения контрагентов по узлам распределенной системы обработки информации для основных видов информационного потенциала.

4. Разработана математическая модель конфликтного взаимодействия интеллектуальных агентов в распределенных мультиагентных системах обработки информации, учитывающая новый вид макровзаимодействия интеллектуальных агентов - трансформацию.

5. Решены задачи конфликтного взаимодействия контрагентна и интеллектуального агента для трех основных сценариев роста численности контрагентов и интеллектуальных агентов, для которых разработаны модели, методы и базовые алгоритмы выработки управляющего воздействия для нормализации функционирования распределенной системы обработки информации.

7. Разработан пакет прикладных программ нормализации функционирования распределенной мультиагентной системы обработки информации в условиях распространения различных фракций контрагентов.

Новизна научных исследований заключается в следующем: предложена новая теория и методы описания распределенных мультиагентных систем с позиций информационного потенциала на базе квантовой теории поля, что впервые позволяет оценить среду как единое целое и получить количественные и качественные оценки пространственно-временного распределения негативных процессов (контрагентов) по узлам распределенной системы обработки информации; установлены взаимосвязи топологий сетевых структур распределенных систем обработки информаций и видов информационного потенциала; предложена математическая модель взаимодействия интеллектуальных агентов и контрагентов, впервые учитывающая новый вид макровзаимодействия - трансформацию интеллектуальных агентов в агенты иного рода, которая описывает численную эволюцию фракций интеллектуальных агентов и в отличие от существующих впервые позволяет описать их конфликтное взаимодействие; получены аналитические выражения числа контрагентов в условиях конфликтного взаимодействия для основных сценариев роста численности интеллектуальных агентов и контрагентов; получены аналитические оценки параметров управляющего воздействия в условиях конфликтного взаимодействия для основных сценариев роста численности интеллектуальных агентов и контрагентов; созданные модели и методы выработки управляющего воздействия впервые позволили определить не только количественные характеристики протекающих процессов, но и их качественные свойства, такие как вероятностное распределение протекающих процессов по узлам распределенной системы.

Обоснованность и достоверность научных положений, выводов и рекомендаций подтверждаются: анализом представительного объема научных работ отечественных и зарубежных авторов; ^ использованием результатов анализа отечественного и зарубежного практического опыта в области распределенных систем обработки информации, мультиагентных систем, математического моделирования; ^ корректным использованием методов квантовой теории поля, теории специальных функций и дифференциальных уравнений, математического и имитационного моделирования, теории вероятностей; ^ положительными результатами использования основных положений диссертации в практике разработки стратегий обеспечения антивирусной защиты ФГУП НИИ «Восход».

Научное значение заключается в разработке теории информационно-потенциального описания распределенной мультиагентной системы обработки информации, позволившей впервые определить пространственно-временное распределение фракций интеллектуальных агентов в условиях их конфликтного взаимодействия для выработки оптимального управляющего воздействия с целью нормализации функционирования распределенной системы обработки информации.

Практическое значение состоит в том, что использование разработанных теоретических и практических положений и рекомендаций обеспечит повышение надежности функционирования распределенных мультиагентных систем обработки информации и качества обработки информации.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Приходько, Максим Александрович

Основные выводы и рекомендации, полученные лично автором, заключаются в следующем:

1. Обоснована теория описания распределенных мультиагентных систем обработки информации с позиций информационного потенциала на базе квантовой теории поля.

2. Создана теория, которая показала, что базовыми видами информационных потенциалов распределенных систем обработки информации с сетевыми структурами, соответствующими основным видам топологии сети, является равномерный потенциал, а также кулоновский потенциал и потенциал центробежных сил.

3. Поставлены и решены задачи определения пространственно-временного распределения контрагентов по узлам распределенной системы обработки информации для основных видов информационного потенциала.

4. Разработана математическая модель конфликтного взаимодействия интеллектуальных агентов в распределенных мультиагентных системах обработки информации.

5. Произведено выделение основных сценариев роста численности фракций контрагентов и на их основе - основных конфликтных ситуаций .

6. Решены задачи конфликтного взаимодействия контрагентна и интеллектуального агента для основных сценариев роста численности контрагентов и интеллектуальных агентов.

7. Разработаны модели, методы и базовые алгоритмы нормализации функционирования распределенной системы обработки информации.

8. Разработан пакет прикладных программ «Квант МП» нормализации функционирования распределенной системы обработки информации.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе решена крупная научная и практическая проблема, имеющая важное значение и состоящая в разработке методологических основ исследования динамики популяций интеллектуальных агентов в условиях их конфликтного взаимодействия в распределенных мультиагентных системах обработки информации.

Список литературы диссертационного исследования доктор технических наук Приходько, Максим Александрович, 2012 год

1. http://www.commcenter.ru/mmedia/articles/2010 10 07.html

2. Гален Груман. Информационный потенциал больших данных. // Технологический прогноз. Большие данные: как извлечь из них информацию. Ежеквартальный журнал. Российское издание. 2010. Выпуск 3.

3. Сотников А. Н., Соловьев С. Ю., Гинкул Г. П. Инструментальные средства поддержки решения проблемы 2000 года // Программные продукты и системы. №3, 1999.4. http://magazine.uchi cago. edu/0404/features/index, shtm 1

4. Милованов Д. С. Универсальная распределенная расширяемая система высокоуровневого моделирования сетей. // Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. Владимир, 2011.

5. Миков А.И., Замятина Е.Б., Козлов А. А.: Оптимизация параллельных вычислений с применением мультиагентной балансировки.//Труды конференции ПАВТ-2009, с. 599-604, Нижний Новгород, Россия, 2009.

6. Калашников Е. И. Адаптивные алгоритмы управления распределением нагрузки в многосерверных системах. // АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. Москва, 2010.

7. Н.Г. Булахов. Защита распределенных компьютерных систем от саморазмножающихся сетевых вирусов. // Доклады ТУСУРа, № 1 (19), часть 2, июнь 2009.

8. Pappas, G.J.; Tomlin, С.; Sastry, S.S.; Conflict resolution for multiagent hybrid systems; Dept. of Electr. Eng. & Comput. Sci., California Univ., Berkeley, CA; Decision and Control, 1996., Proceedings of the 35th IEEE; 1996.

9. Швецов A.H. Агентно-ориентированные системы: от формальных моделей к промышленным приложениям / Всероссийский конкурсный отбор обзорно-аналитических статей по приоритетному направлению "Информационно-телекоммуникационные системы", 2008. 101 с.

10. Ивашкин Ю.А.' Мультиагентное имитационное моделирование больших систем: учеб. пособие. М.: МГУПБ, 2008. 250 с.

11. Ивашкин Ю.А. Мультиагентное имитационное моделирование процесса накопления знаний / Ю.А. Ивашкин, Е.А. Назойкин // Программные продукты и системы. №1, 2011. С. 47-52.

12. Тарасов В.Б. Агенты, многоагентные системы, виртуальные сообщества: стратегическое направление в информатике и искусственном интеллекте// Новости искусственного интеллекта. 1998. - №2. - С.5-63.

13. Michael Н. Coen. SodaBot: A Software Agent Environment and Construction System. MASSACHUSETTS INSTITUTE OF TECHNOLOGY ARTIFICIAL INTELLIGENCE LABORATORY. Massachusetts, 1994.

14. Приходько M. А. Федунец H. И. Проблемы взаимодействия конкурирующих интеллектуальных агентов в распределенных мультиагентных системах обработки информации. // Горный информационно-аналитический бюллетень. М.: МГГУ. - 2010. - №ОВ5. - С. 252-260.

15. Швецов А.Н. Агентно-ориентированные системы: от формальных моделей к промышленным приложениям // Всероссийский конкурсный отбор обзорно-аналитических статей по приоритетному направлению "Информационно-телекоммуникационные системы", 2008. 101 с.

16. Davis, William S. Tne Information System Consultant's Handbook: systems analysis and design // William S. Davis, David C. Yen. Boca Raton etc. : CRC Press, 1999.-765 p.

17. Wenger E. Communities of Practice: Learning, Meaning, and Identity. -New York: Cambridge University Press, 1998. 318 p.

18. Адамацкий А.И., Холланд О. Роящийся интеллект: представления и алгоритмы// Информационные технологии и вычислительные системы. 1998. -№1. - С.45-53.

19. Городецкий В.И. Многоагентные системы: современное состояние исследований и перспективы применения// Новости искусственного интеллекта. 1996. - №1. - С.44-59.

20. Городецкий В.И. Многоагентные системы: основные свойства и модели координации поведения// Информационные технологии и вычислительные системы. 1998. - №1. - С.22-34.

21. Городецкий В.И., Грушинский М.С., Хабалов A.B. Многоагентные системы (обзор) // Новости искусственного интеллекта. -1998. №2.

22. Емельянов В.В. Многоагентная модель децентрализованного управления производственными системами // Информационные технологии и вычислительные системы. 1998. - №1. - С.69-77.

23. Поспелов Д.А. От коллектива автоматов к мультиагентным системам // Труды Международного семинара «Распределенный искусственный интеллект и многоагентные системы» (DAIMAS'97, Санкт-Петербург, Россия, 15-18 июня 1997).- С.319-325.

24. Поспелов Д.А. Многоагентные системы настоящее и будущее // Информационные технологии и вычислительные системы. - 1998. - №1. - С. 1421.

25. Смирнов A.B., Шереметов Л.Б. Многоагентная технология проектирования сложных систем// Автоматизация проектирования. 1998. -№3.

26. Стефанюк B.JI. От многоагентных систем к коллективному поведению// Труды Международного семинара «Распределенный искусственный интеллект и многоагентные системы» (DAIMAS'97, Санкт-Петербург, Россия, 15-18 июня 1997). -С.327-338.-141

27. Таран Т.А. О разрешении конфликтов в многоагентных системах на основе аргументации// Искусственный интеллект (Доценк, Украина).- 1997-№1-2. С.36-50.

28. Тарасов В.Б. Эволюционная семиотика и нечеткие многоагентные системы основные теоретические подходы к построению интеллектуальных организаций// Информационные технологии и вычислительные системы. -1998. - №1. - С.54-68.

29. Швецов И.Е., Нестеренко Т.В., Старовит С.А. ТАО технология активных объектов для разработки мультиагентных систем//Информационные технологии и вычислительные системы.-1998.-№1.-С.35-43.

30. Demazeau Y., Muller J.-P.(Ed.) Decentralized Artificial Intelligence. -Amsterdam: Elsevier North-Holland, 1990.

31. Ferber J. Les systemes multi-agents. Vers une intelligence collective. -Paris: InterEditions, 1995.

32. Galliers J.R. The Positive Role of Conflict in Cooperative Multi-Agent Systems// Decentralized Artificial Intelligence/ Ed. by Y.Demazeau, J.-P.Muller. -Amsterdam: Elsevier North-Holland, 1990. P.33-46.

33. Haddadi A. Communication and Cooperation in Agent Systems: A Pragmatic Theory-Berlin: Springer Verlag, 1996

34. Nwana H. Software Agents: an Overview//The Knowledge Engineering Review.-1996.-Vol. 11 ,№3 .-P.205-244

35. Winograd Т., Flores F. Understanding Computers and Cognition: a New Foundation for Design. Norwood: Ablex, 1986.

36. Wooldridge M., Jennings N. Towards a Theory of Cooperative Problem Solving// (MAAMAW'94, Odense, Danemark)/ Ed. by Y.Demazeau, J.-P.Muller and J.Perram, 1994.

37. Ивашкин Ю. А. Агентные технологии моделирования рынка // Известия РАН. Теория и системы управления. 2008, №4. - С. 165-176.

38. Ивашкин Ю.А. Мультиагентное моделирование слабо формализованного конфликта / Ю.А. Ивашкин, А.В. Щербаков // Теория конфликта и ее приложения: Сб. тр. Международной конференции. Воронеж: 2006.-С. 7-12.

39. Wooldridge М., Jennings N. Intelligent Agents: Theory and Practice// The Knowledge Engineering Review. 1995. - Vol.10, №2. - P. 115-152.

40. Моисеев H.H. Современный рационализм. M.: МГВП КОКС,1995.

41. Стефанюк B.JI. Анализ целесообразности локально организованных систем методом потоков вероятностей// Модели систем обработки данных. -М.: Наука, 1989. С.33-45.

42. Тарасов В.Б. Системно-организационный подход в искусственном интеллекте// Программные продукты и системы. 1997. - №3. - С.6-13.

43. Bobrow D. Dimension of Interaction// AI Magazine. 1990. - Vol.12, №3. - P.64-80.

44. Bonabeau F., Theraulaz G. (Eds.) Intelligence collective. Paris: Hermes, 1994.

45. Bond A., Gasser L. (Eds.) Readings in Distributed Artificial Intelligence. New York: Morgan Kaufman, 1988.

46. Castelfranchi C. Social Power: a Point Missed in Multi-Agent Systems, DAI and HCI// Decentralized Artificial Intelligence/ Ed.by Y.Demazeau, J.-P.Muller. -Amsterdam: Elsevier North-Holland, 1990. P.49-62.

47. Castelfranchi C., Werner E. Artificial Social Systems. Berlin: Springer, 1992.

48. Conte R., Miceli M., Castelfranchi C. Limits and Levels of Cooperation: Disentangling Various Types Prosocial InteractionZ/Distributed AI II/ Ed.by Y.Demazeau and J.-P.Muller-Amsterdam: North-Holland, 1991.

49. Epstein J., Axtell R. Growing Artificial Societies: Social Science from the Bottom Up. Cambridge MA: MIT Press, 1996.

50. Fisher K., Muller J.-P., Heimig I., Scheer A.-W. Intelligent Agents in Virtual Enterprises// Proc. of the First International Conference on the Practical Applications of Intelligent Agents and Multi-Agent Technology (London, UK). -P.205-224.

51. Gasser L. Social Conceptions of Knowledge and Action: DAI Foundations and Open Systems Semantics // Artificial Intelligence. -1991. -Vol.47, №1-3. -P.107-138.

52. Huhns M.N. (Ed.). Distributed Artificial Intelligence. London: Pitman,1987.

53. Lenat D. BEINGS: Knowledge as Interacting Experts// Proc. of the 1975 IJCAI Conference, 1975. P. 126-133.

54. Malone T.W., Crowston K. The Interdisciplinary Study of Coordination// ACM Computer Surveys. 1994. - Vol.26, №1.- P.87-119.

55. Meyer J.A., Wilson S. (Ed.). Simulation of Adaptive Behavior: from Animals to Animats. Cambridge MA: MIT Press, 1991.

56. Rasmussen J., Brehmer B., Leplat J. (Eds.). Distributed Decision-Making. Cognitive Models for Cooperative Work. New York: J.Wiley and Sons, 1991.

57. Shoham Y. Agent Oriented Programming// Artificial Intelligence. -1993. Vol.60, №1. - P.51-92.

58. Tarassov V.B. Artificial Meta-Intelligence: a Key to Enterprise Reengineering// Proc. of the Second Joint Conference on Knowledge-Based Software Engineering (JCKBSE'96) (Sozopol, Bulgaria, September 21-22, 1996). Sofia: BAIA, 1996.-P. 15-24.

59. Distributed Artificial Intelligence / Ed. by M. N. Hunhs. Los Altos: Morgan Kaufmann, 1987. - 390 p.

60. Readings in distributed artificial intelligence / Ed. by A. H. Bond and L. Gass-er. San Mateo: Morgan Kaufmann, 1988. 649 p.

61. Distributed artificial intelligence: theory and praxis / Ed. by N. M. Avouris and L. Gasser. Dordrecht; Boston: Kluwer Academic, 1992. - 235 p.

62. Lesser, V.R. and Wileden, J.C. Issues in the Design of Tools for Distributed Software System Development / Software Development Tools, W.E. Riddle and R. Fairley (eds.), Springer-Verlag. 1980.

63. Lenat D.B. On automated scientific theory formation: a case study using the AM program / Machine Intelligence. Vol. 9, 1977. - P. 251-256.

64. Kornfeld W. A., Hewitt C. E. The Scientific Community Metaphor / IEEE Transactions on Systems Man, and Cybernetics, SMC-ll(l):24-33, January 1981.

65. Lenat D.B. AM: An Artificial-Intelligence Approach to Discovery in Mathematics as Heuristic Search. PhD thesis, Stanford University, 1976.

66. Smith R.G. The cjntract net protocol: High-level communication and control in a distributed problem solver // IEEE Trans, on Computers. C-29(12), Dec. 1980.-P. 1104-1113.

67. Lesser V.R., Corkill D.D. The Distributed Vehicle Monitoring Testbed: A Tool for Investigating Distributed Problem Solving Networks // AI Magazine. -4(3), 1983.-P. 15-33.

68. Shoham Y. Agent-Oriented programming // AI. 60, 1993. - P.51- 92.

69. Виттих, В. А. Мультиагентные модели взаимодействий для построения сетей потребностей и возможностей в открытых системах / В. А. Виттих, П. О. Скобе-лев // Автоматика и телемеханика. 2003. - №1. - С. 177185.

70. Андреев, В. Методы и средства создания открытых мультиагентных сис-тем для поддержки процессов принятия решений / В. Андреев, В. А. Виттих, С. В. Ба-тищев // Известия РАН. Теория и системы управления. 2003. - №1. - С. 126-137.

71. Котенко И. В. , Уланов А. В. Многоагентное моделирование защиты ин-формационных ресурсов в сети Интернет // Известия РАН. Теория и системы управле-ния. 2007. - №5. - С. 74-88.

72. Ferber, J. A meta-model for the analysis and design of organisations in multi-agent systems / J. Ferber, O. Gutknecht // In Proceeding of the 3rd International Conference on Multi-gent Systems (ICMAS 98). IEEE CS Press, 1998.

73. Wooldridge, M. Agent-Oriented Software Engineering: The State of Art / M. Wooldridge, P. Ciancarini ; Ed. by P. Ciancarini and M. Wooldridge // Agent-Oriented Soft-ware Engineering .- Springer-Verlag Lecture Notes in AI, 2001. Vol. 1957.

74. Wooldridge, M. The Gaia Methodology for Agent-Oriented Analysis and Des-ing / M.Wooldridge, N. R. Jennings, D. Kinny // Journal of Autonomous Agents and Multi-Agent Systems. 2000. - 3(3). - P. 285-312.-145

75. Bordini R.H., Hubner J.F., Wooldridge M. Programming Multi-Agent Systems in AgentSpeak with Jason. Jonh Wiley&Sons: Chichester, 2007. - 294 p.

76. Schreiber, G., Akkermans, H., Anjewierdern, A., de Hoog, R., Shadbolt, N., Van De Velde, W., Wielinga, В. Knowledge Engineering and Management: the Common-KADS Methodology. MIT Press. Cambridge, MA. 2001. 455 p.

77. Maria A. Medina, Alfredo Sanchez, Nohema Castellanos. Ontological Agents Model based on MAS-CommonKADS methodology /14th International Conference on Elec-tronics, Communications and Computers, 2004 p. 260.

78. Bordini RH, Dastani M, Dix J and El Fallah Seghrouchni A (eds) 2005 Multi-Agent Programming: Languages, Platforms and Applications, vol. 15 of Multiagent Systems, Artificial Societies, and Simulated Organizations. Springer, Berlin.

79. Виттих, В. А. Мультиагентные модели взаимодействий для построения сетей потребностей и возможностей в открытых системах / В. А. Виттих, П. О. Скобе-лев // Автоматика и телемеханика. 2003. - №1. - С. 177185.

80. Андреев, В. Методы и средства создания открытых мультиагентных систем для поддержки процессов принятия решений / В. Андреев, В. А. Виттих, С. В. Батищев // Известия РАН. Теория и системы управления. 2003. - №1. -С. 126-137.

81. Nagata T, Nakayama H, Utatani M, Sasaki H. A multi-agent approach to power system normal state operations. In 2002 IEEE Power Engineering Society Summer Meeting, 3:1582-1586.

82. Шмидт Б. Искусство моделирования и имитации. Введение в имитационную систему Simplex3.- Пер. с немецкого Ю.А.Ивашкина и В.Л.Конюха.- SCS-Европа BVBA, Москва 2003.- 480с.

83. Мосалов О.П. Модель эволюции системы агентов-брокеров // VI Всероссийская научно-техническая конференция "Нейроинформатика-2004". М.: МИФИ, 2004.

84. Мосалов О.П., Редько В.Г. Модель эволюционной ассимиляции приобретенных навыков в нейросетевых системах управления адаптивных агентов // VII Всероссийская научно-техническая конференция "Нейроинформатика-2005". М.: МИФИ, 2004.

85. Миков А.И., Замятина Е.Б., Козлов A.A.: Оптимизация параллельных вычислений с применением мультиагентной балансировки.//Труды конференции ПАВТ-2009, с. 599-604, Нижний Новгород, Россия, 2009.

86. Балансировка загруженности узлов кластера при расчете задачи фильтрации // Вычислительные методы и программирование. 2011. Т. 12. С. 7073.

87. A.B. Тимофеев. Адаптивное управление и мультиагентная навигация потоков данных в компьютерных сетях. «Искусственный интеллект». Г2004.110. http://ru.wikipedia.org/wiki/AreHTHO-opHeHTHpoBaHHbm подход

88. Юрина Э.А., Делицын JLJI. "Эпидемиологические" модели распространения мобильной связи и Интернета в России / Интернет-маркетинг. -2008.-№1 (43). С.2-15.

89. Авилов К.К., Романюха A.A. Математические модели распространения и контроля туберкулеза (обзор) // Математическая биология и биоинформатика. Том 2 № 2 2007.

90. Миногин А. В. Построение адаптивной математической модели восстановления распределенных вычислительных систем. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук. Москва, 2009.

91. Булахов Н. Г. Обнаружение компьютерных червей. Статистическая модель цифровой информационной сети : научное издание / Н. Г. Булахов, В. Т. Калайда // Научная сессия ТУСУР-2008. Томск : В-Спектр, 2008. - Ч. 1. - С. 39-41.

92. Афонцев Э. В. Разработка методики выявления аномалий трафика в магистральных интернет-каналах. Автореферат на соискание ученой степени кандидата технических наук. Екатеринбург, 2007.

93. Абрамов Е. С. Разработка и исследование методов построения систем обнаружения атак. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. Таганрог, 2005.

94. Городецкий В.И., Котенко И.В., Карсаев О. В., Хабаров А.В. Многоагентные технологии комплексной защиты информации в телекоммуникационных системах. ISINAS 2000. Труды. - СПб., 2000.

95. J. Allen, A. Christie, W. Fithen, J. McHuge, J. Pickel, E. Stoner, State of Practice of intrusion detection technologies // Technical Report CMU/SEI-99-TR-028. Carnegie Mellon Software Engineering Institute. 2000,

96. D. Denning, An Intrusion Detection Model. // IEEE Transactions on Software Engineering, v. SE-13, № I, 1987, pp. 222-232,

97. R. Heady, G. Luger, A. Maccabe, M. Servilla. The Architecture of a Network Level Intrusion Detection System. // Technical report, Department of computer since, University of New Mexico, August 1990.

98. D. Anderson et al. Next Generation Intrusion Detection Expert System (NIDES). // Software Design, Product Specification and Version Description Document, Project 3131, SRI International, July 11, 1994.-149

99. С.А. Терехов. Байесовы сети // Научная сессия МИФИ 2003, V Всеросийская научно - техническая конференция «нейроинформатика-2003»: лекции по нейроинформатике. Часть 1.-М.:МИФИ, 2003.-188с

100. Н. Debar, М. Becker,D. Siboni. A neural network component for intrusion detection systems // In proceeding of the 1992 IEEE Computer Society Symposium on Research in Security and Privacy, pages 240 250, Oakland, CA, USA, May 1992.

101. K. Cheng. An Inductive engine for the Acquisition of temporal knowledge. // Ph. D. Thesis, Department of computer science, university of Illinois at Urbana-Champain 1988.

102. P. A. Porras, P.G. Neumann, EMERLAND: Event Monitoring Enabling Response to Anomalous Live Disturbance // Proceeding of the IEEE Symposium on Research in Security and Privacy, Oakland, С A, May 1997.

103. K. Ilgun, R.A. Kemmerer, P.A. Porras, State Transition Analysis: A Rule-Based Intrusion Detection System // IEEE Trans. Software Eng. vol. 21, no. 3, Mar. 1995.

104. K. Ilgun, USTAT: A Real-time Intrusion Detection System for UNIX // Proceeding of the IEEE Symposium on Research in Security and Privacy.

105. T. Heberlein, G Dias, K. Levitt, B. Mukherjee, J. Wood. A network security monitor. // In Proceeding of the 1990 IEEE Symposium on Research in Security and Privacy, pages 296 304.

106. T.D. Garvey, T.F. Lunt, Model-based Intrusion Detection // Proceeding of the 14 th Nation computer security conference, Baltimore, MD, October 1991.

107. J.P. Anderson, Computer Security Threat Monitoring and Surveillance // James P. Anderson Co., Fort Washington, PA, April. 1980.

108. Sandeep Kumar, Eugene H. Spafford. An application of pattern matching in intrusion detection // Technical Report CSD-TR-94-013, The COAST Project, Dept. Of Computer Sciences, Purdue University, West Lafayette, IN, USA, 17 june 1994.

109. Vern Paxon. Bro: A system for detection network intruders in real time // Proceeding of the 7 th USENIX Security Symposium, San Antonio, TX, USA, January 1998.

110. Д.И. Морозов. Энтропийный метод анализа аномалий сетевого трафика в IP-сетях. http://www.contrterror.tsure.ru/www/magazine7/05-19-Morozov.htm

111. Анисимов H.A. Формализация сервиса вычислительной сети на основе алгебраического подхода // Одиннадцатый Всесоюзный семинар по вычислительным сетям (Рига, октябрь 1986), М.;Рига: ВИНИТИ, 1986, ч.2, с. 1419.

112. Анисимов H.A. Алгебра структур протоколов на основе теории сетей Петри // Автоматика и вычислительная техника, 1987, N 1, с.9-15.

113. Анисимов H.A., Бузин A.M., Голенков Е.А. Технологические принципы разработки программного обеспечения информационно вычислительных сетей // Управляющие системы и машины, 1988, N 4, с.86-91.

114. Анисимов H.A. Рекурсивное определение иерархии протоколов на основе сетей Петри // Четырнадцатая Всесоюзная школа семинар по вычислительным сетям (Минск, 1989), М.; Минск: ВИНИТИ, 1989, ч.2, с. 101106.

115. Анисимов H.A. Определение операции разрушения языка спецификации LOTOS на основе сетей Петри // Проектирование вычислительных средств / Труды Всесоюзн. научно-техн. конф. (6-8 июня 1989). Каунас.

116. Анисимов H.A., Голенков Е.А., Кишинский К.П., Коваленко A.A. Графический LOTOS на базе сетей Петри и средства его обработки // Технология программирования 90-х / Тез. докл. межд. конф. (Киев, 14-17 мая, 1991), -Киев: ИК АН УССР, 1991, с.97-98.

117. Анисимов H.A., Коваленко A.A., Поступальский П.А., Симанчук A.C. Графический редактор протоколов сетей ЭВМ на базе сетей Петри // Семнадцатая Международная школа семинар по вычислительным сетям (Алма-Ата, 1992), М.; Алма-Ата: ВИНИТИ, 1992, ч.2, с.3-8.

118. Бандман О. JI. Проверка корректности сетевых протоколов с помощью сетей Петри. // Автоматика и вычислительная техника, 1986, N 6, с.82-91.

119. В.А. Вальковский, И.Б. Вирбицкайте. Сб.Потоковые вычислительные системы. Системная информатика. Вып. 2. Новосибирск:ВО "Наука", 1993. -247с.

120. Воеводин Вл.В., Филамофитский М.П. X-Com проект организации распределенных вычислений //Труды Всероссийской научной конференции "Научный сервис в сети Интернет".- М.: Изд-во МГУ, 2001. С. 11-13.

121. Воеводин Вл.В. Распределенная обработка данных //Вторая сибирская школа-семинар по параллельным вычислениям Изд-во ТГУ. 2004 г. - С. 3-9.

122. Воеводин Вл.В. Решение больших задач в распределенных вычислительных средах. //Автоматика и Телемеханика. 2007, N5, С. 32-45.

123. П.Е. Булычев, В.А. Захаров, Применение методов теории игр к поиску некоторых видов симуляции на размеченных системах переходов с ограничениями справедливости. Вестник МЭИ, т. 6, 2007. С. 5-9.

124. Н.П. Варновский, В.А. Захаров, Р.И. Подловченко, B.C. Щербина, H.H. Кузюрин, A.B. Шокуров, О применении методов деобфускации программ для обнаружения сложных компьютерных вирусов, Известия ТРТУ, №7, Таганрог, Изд-во ТРГУ 2006 г., с. 18-27.

125. В.А. Захаров, И.В. Коннов, Об одном подходе к верификации симметрических параметризованных распределенных систем, Программирование, 2005, N 5.

126. Loynes R.M. The stability of a queue with nonindependent interarrivai and service times// Proc. Camb. Phil. Soc. 1962, V. 58, P. 497-520.

127. Loynes R.M., On the waiting time distribution for queues in series// J. Roy. Stat. Soe., 1965, V. 27, P. 491-496.

128. Введенская, P. JI. Добрушин, Ф.И. Карпелевич, Система обслуживания с выбором наименьшей из двух очередей асимптотический подход, Пробл. передачи информ., 32, No 1, стр. 15-27, 1996.

129. Добрушин Р. Л., Кельберт М.Я., Рыбко А.Н.,Сухов Ю.М. Качественные методы теории сетей с очередями/ЛТрепринт ИППИ АН СССР. М.: ВИНИТИ, 1986. С. 1-54.

130. Добрушин Р. Л, Сухов Ю.М., Асимптотическое поведение звездообразной сети коммутации сообщений с большим числом радиальных лучей// Пробл. передачи информации. 1976, Т. 12, С. 49-65.

131. Малышев В.А. Случайные блуждания. Уравнения Винера-Хопфа в четверти плоскости. Автоморфизмы Галуа// М.: Изд. МГУ, 1970, 201 с.

132. Малышев В. А., Меньшиков М. В. Эргодичность, непрерывность и аналитичность счетных цепей Маркова// Тр. Московского математического общества. М.: Изд-во МГУ, 1979, Т. 39, С. 3-48.

133. Malyshev V.A. Networks and dynamical systems.// Advances in Applied Probability, 1993, Vol. 25, p. 140-175.

134. Боровков А.А. Асимптотические методы в теории массового обслужи-вания//М.: Физматгиз, 1980, 381 С.

135. Боровков А.А., Могульский А.А., Саханенко А.И., Предельные теоремы для случайниых процессов// М.: ВИНИТИ. Итоги науки и техники. Фундаментальные проблемы математики, 1995, Т. 82, 200 С.

136. Боровков А.А., Фосс С.Г. Оценки для эксцесса случайного блуждания через произвольную границу и их применения// Теория вероятностей и ее применения, 1999, Т. 44, № 2, С. 1-24.

137. Боровков К. А. Распространение хаоса в сетях обслуживания// Теория вероятностей и ее применения. 1997. Т. 42,№ 3. С. 449-460.

138. Боровков А.А. Вероятностные процессы в теории массового обслуживания. М.; Наука, 1972

139. Kumar R., 1995, "Internet Information Resource Discovery Tools: Current Status and Future Trends", In the Proceedings of the CIKM'95 Intelligent Information Agents Workshop, Baltimore MD, December, 1995.

140. Бусленко Н.П., Калашников B.B., Коваленко И.Н. Лекции по теории сложных систем. М.: Советское радио, 1973 437 с.

141. Бусленко В.Н., Бусленко Н.Н., Калашников В.В., Лутков В.И. Имитационная модель агрегативной системы. Программирование, 1975, № I, с. 60-71.

142. Калашников В.В. Организация моделирования сложных систем. М.: Знание, 1982 64 с.

143. Калашников В.В., Немчинов Б.В. Агрегативная имитационная система. Ргос. Internat. Symp. "System Analysis and SimuNlation". Berlin: Akademie-verlag, 1930 p. 282-288.

144. Башарин, Г. П. Анализ очередей в вычислительных сетях. Теория и методы расчета / Г. П. Башарин, П. П. Бочаров, Я. А. Коган. М.: Наука, 1989.336 с.

145. Башарин, Г. П. Массовое обслуживание в телефонии / Г. П. Башарин, А. Д. Харкевич, М. А. Шнепс. М.: Наука, 1968. 246 с.

146. Петров М.Н., Яновский Г.Г. Вероятность переполнения памяти в однолинейной системе массового обслуживания при постоянной длительности обслуживания. В Сб. науч. тр. учеб. ин-тов связи ЛЭИС. Л., 1978 г. с. 36-38.

147. Петров М.Н., Яновский Г.Г. Анализ временных характеристик систем передачи данных с ограниченной очередью. В Сб. сетям, часть III М.: ВИНИТИ, 1980, с. 104-107.

148. Петров М.Н., Яновский Г.Г. Анализ задержки сообщений в системе передачи данных с решающей обратной связью при ограниченном буфере.// Сб. Информационные сети и автоматическая коммутация (ВСИС-4) -М, Наука, 1981.- С.20-21.

149. М.Н. Петров. Вероятностно-временные характеристики асинхронных сетей интегрального обслуживания // Научное издание / М.Н. Петров, Д.Ю. Пономарёв, Г.Г. Яновский; Под ред. проф. М.Н. Петрова Красноярск: НИИ СУВПТ, 2004.- 314с

150. Бизнес-процессы и информационные технологии в управлении телекоммуникационными компаниями // К.Е. Самуйлов, A.B. Чукарин, Н.В. Яркина. М.: Альпина Паблишерз, 2009. - 442 с.

151. Баканов A.C., Метод оценки показателей производительности беспроводных сетей с централизованным управлением Текст. / А. С. Баканов, В. М. Вишневский, А. И. Ляхов // Автоматика и телемеханика. 2000. № 4. - С. 97-105.

152. Белоцерковский Д. JI, Новый алгоритм генерации осговных двусвязных подграфов для оптимизации топологии сетей передачи данных Текст. / Д. Л. Белоцерковский, В. МВишневский// Автоматика и телемеханика.-1997.-№1.-С. 108-120.

153. Вишневский В. М., Теоретические основы проектирования компьютерных сетей Текст. / В. М. Вишневский М.: ТЕХНОСФЕРА. 2003. -506 с.

154. Вишневский В. М., Теория построения сетей передачи данных распределенных вычислительных систем массового обслуживания Текст. / В. М. Вишневский // Применение микропроцессорных средств и робототехники. М.: МИЭМ.1986.-С. 51-53.

155. Вишневский В. М, Новый алгоритм генерации остовных двусвязных подграфов для оптимизации топологии сетей передачи данных Текст. / В. М. Вишневский, Д. J1 Беяоцерковский// Автоматика и телемеханика.—1997.—№ 1.-С. 108-120.

156. Вишневский В. M., G-сети: развитие теории мультипликативных сетей Текст. / В. М. Вишневский, П. П. Бочаров // Автоматика и телемеханика. 2003.-№5.

157. Вишневский В. М, Архитектура /Р-сегги для качественной пакетной телефонии Текст. / В. M Вишневский, В. МВоробьев // Электросвязь. -2000. № 10.-С. 14-15.

158. Вишневский В. М., Исследование потоков в замкнутых экспоненциальных сетях массового обслуживания Текст. / В. М. Вишневский,

159. A. И. Герасимов // Проблемы управления и теории информации. 1983. Т. 12, №6. -С. 16-22.

160. Вишневский В. М, Имитационная модель сети связи ЭВМ Текст. /

161. B. M Вишневский, Е. В. Гончарова, А И Талалай // Алгоритмы и программы. -1985.-№ 4(67). С. 15.

162. Вишневский В. М., Оптимизация замкнутых стохастических сетей Текст. / В. М. Вишневский, 3. JI. Круглый // Автоматика и телемеханика. 1987.-№2.-С. 72-83.

163. Вишневский В. М., Математические модели исследования алгоритмов маршрутизации в сетях передачи данных Текст. / В. М. Вишневский, Е. В. Левнер, Е. В. Федотов //Информационные процессы. -2001. Т. 1, № 2.-С. 103-126.

164. Вишневский В.М., Оценка пропускной способности локальной беспроводной сети при высокой нагрузке и помехах Текст. / В. М. Вишневский, А. И. Ляхов // Автоматика и телемеханика. 2001. — № 8. С. 81-96.

165. Вишневский В. М., Динамическая маршрутизация в ATM сетях -проблемы и решения Текст. / В. М. Вишневский, С. М. Пороцкий // Автоматика и телемеханика. 2003. № 6.

166. Вишневский В. М., Моделирование ведомственной системы электронной почты Текст. / В. М. Вишневский, С. М. Пороцкий // Автоматика и телемеханика. 1996. -№ 12. С. 48-60.

167. Вишневский В. М., Метод и средства построения и реализации информационно-вычислительных сетей Текст. / В. М. Вишневский, А. В. Савинецкий, Е. В. Федотов // Измерения, контроль, автоматизация. Москва, 1992. -№2.

168. Вишневский В. М., Анализ и реализация одного метода повышения производительности сети пакетной коммутации Текст. / В. M Вишневский, А.-155

169. В. Савинецкий, Е. В. Федотов // Автоматика и вычислительная техника. -1987.-№ 2.-С. 24-30.

170. Вишневский В. М., Топологическое проектирование сетей пакетной коммутации Текст. / В. М. Вишневский, Е. В. Федотов // И1111И РАН, Москва. -1992.-С. 93-95.

171. Гольдштейн Б. С. Кластер-пуассоновские потоки запросов в распределенной системе программного управления узла коммутации XLIII Всесоюзная научная сессия, посвященная Дню радио, 1988, ч.2 М.:Радио и связь, 1988.

172. Гольдштейн Б. С. Модель обслуживания нагрузки в терминальном модуле цифрового узла коммутации // Модели распределения информации и методы их анализа. Труды Десятой всесоюзной школы-семинара по теории телетрафика (ШСТТ-10). М.: Наука, 1988.

173. Гольдштейн Б. С., Шульга B.C. Анализ вероятностно-временных характеристик распределенной системы сбора обработки контрольной информации // Техника средств связи.Серия: Техника проводной связи, вып.6, М.:1989.

174. Гольдштейн Б. С. Программное управление цифровой унифицированной ступени распределения вызовов справочных служб ГТС // Электросвязь, N 1, 1990.

175. Денисов А. А. Теоретические основы кибернетики: информационное поле. — Д.: ЛИИ, 1975. — 40 с.

176. Денисов А. А. Ведение в информационный анализ систем. — Л.: ЛПИ, 1988. —48 с.

177. Денисов А. А. Информационное поле. — СПб.: «Омега», 1998. —64 с.

178. A. Broder et al., «Graph structure in the Web», Computer Networks, 33 (2000), 309-320.

179. Козлов В. В., Никишин Е. M. Релятивистский вариант гамильтонова формализма и волновые функции водородоподобного атома. Вестн. МГУ. Сер. 1. Матем., мех. 1986. №5. С. 11-20.

180. Приходько М. А. Информационно-потенциальный подход к исследованию распространения интеллектуальных агентов в распределенных системах обработки информации // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. 2011. - № 2 (14). - С. 8-13.

181. Приходько М.А. Темпоральный анализ как средство совершенствования контрольно-измерительных материалов (КИМ) // Горный информационно-аналитический бюллетень. М.: МГГУ. - 2009. - №ОВ4. - С. 313-317.

182. Приходько М. А. , Н. И. Федунец. Проблема несанкционированной утечки информации в инфокоммуникационных мультиагентных системах // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. 2011. - № 2 (14). -С. 13-16.

183. Приходько М. А. Мультиагентные технологии в системах дистанционного обучения // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. 2011. - N 3 (15).

184. Приходько М. А. Асимптотика информационной энтропии для двумерного аналога атома водорода в модели Козлова-Никишина. Матем. заметки. 2005. Т. 78, вып. 5. С. 727-744.

185. Приходько М. А. Информационная энтропия релятивисткой модели Козлова-Никишина. Теоретическая и математическая физика. 2006. Т. 148. N. 3. С. 444-458.

186. В. H. Сорокин. О модели Козлова-Никишина. Институт прикладной математики им. М. В. Келдыша РАН. Москва. 2007 г.

187. Приходько М.А. Взаимодействие конкурирующих интеллектуальных агентов в распределенных мультиагентных системах // Программные продукты и системы. 2010. - №3 (95). - С. 41-43.

188. Приходько М.А. Компьютерный вирус как базис развития средств защиты будущего // Всероссийская научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Научная сессия ТУСУР-2009». Май 2009. Сборник докладов.

189. Wooldridge M., Jennings N. Intelligent Agents: Theory and Practice // The Knowledge Engineering Review 10 (2), 1995, С. 115-152.

190. Muller J.P. A Cooperation Model for Autonomous Agents // Proceedings of the Third International Workshop on Agent Theories, Architectures, and Languages (ATAL96), Budapest, Hungary, 1996, p. 135-147.

191. Дракин В.И., Попов Э.В., Преображенский А.Б., Общение конечных пользователей с системами обработки данных. М.: Радио и Связь, 1988.

192. Рыбина Г.В., Петухов Д.М. Модель взаимодействия интеллектуальных агентов // Сборник научных трудов международной конференции "Знания-Диалог-Решение" (KDS'2001), С.-Петербург. : ACKIC, 2001.

193. Афанасьев А.П., Гринберг Я. Р., Курочкин И.И. Принципы, методы, алгоритмы и протоколы маршрутизации в сетях связи. Обзор // Сетевые и алгоритмические задачи распределенных вычислений. Труды ИСА РАН. М.: УРСС, 2004. С. 5-104.

194. А. П. Афанасьев, Я. Р. Гринберг, И. И. Курочкин «Равномерные» алгоритмы последовательного заполнения потоковой сети потоками продуктов // Труды ИСА РАН. Т. 14, 2005.

195. Приходько М.А. Оптимизация процесса обработки информации в узлах распределенной мультиагентной системы обработки разнородной информации // Горный информационно-аналитический бюллетень. М.: МГГУ. - 2011. - №ОВ6. - С. 257-261.

196. Приходько М. А. Перераспределение информационных потоков в 1узлах распределенной мультиагентной системы обработки разнородной информации //- Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. -2012.-N 1 (17).

197. Приходько М.А., Федунец Н. И. Алгоритмы формирования управляющих воздействий в распределенных мультиагентных системах // Программные продукты и системы. 2010. - №4 (92). - С. 81-84.

198. Frohwerk R.A. Signature Analysis: A New Digital Fild Service Method. Hewlett-Packard. May. 1977.

199. Nadig H.J. Signature Analysis Concepts, Examples, and Guidelines. Hewlett-Packard. May. 1977.

200. Chan A.V. Easy-to-ase Signature Analyzer Accurctely Trouble-shoots Complex Logic Circuits. Hewlett-Packard, May 1977-159

201. Кирьянов К.Г., Леканова Л.В., Соловейчик Э.В. К проектированию РЭА, ориентированной на диагностику сигнатурным анализом. "Техника средств связи", серия "Радиоизмерительная техника". 1980, вып. 1(26).

202. Кирьянов К.Г."К теории сигнатурного анализа", вып. 2(27).

203. Stahnke W.Primitive binary polinomiks.Math. Comput.,1973, vol. 27.

204. Гилл А. Линейные последовательностные машины. M., "Наука",1974.

205. Цыпкин Я.З., Фараджев Р.Г. Преобразование Лапласа-Галуа в теории последовательностных машин, ДАН СССР- 1966, т. 166, № 3.

206. Цыпкин Я.З., Попков Ю.С. Теория нелинейных импульсных систем. М., "Наука", 1973.

207. Питерсон У.Э., Уэлдон. Коды, исправляющие ошибки. М., "Мир",1976.

208. Доценко В.И., Фараджев Р.Г. Анализ и свойства последовательностей максимальной длины. "Автоматика и телемеханика" 1969, №11.

209. Тихонов А.Н., Арсенин Б .Я. Методы решения некорректных задач. М, "Наука" 1979.

210. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления. М., "Мир",1975.

211. Гроп Д, Методы идентификации систем. М., "Мир", 1979.

212. Сейдж А., Мелса Д. Идентификация систем. М., "Наука", 1974247. http://parallels.nsu.ru/wiki/ProektyLaboratorii/ZakonservirovannveProekы

213. Городецкий В.И. Многоагентные системы: основные свойства и модели координации поведения. Информационные технологии и вычислительные системы, № 1, с.22-34, 1998.

214. Маслобоев A.B., Путилов В.А., Шишаев М.Г. Обзор современного состояния технологии мультиагентных систем и перспективы ее развития. Сб. науч. тр. ИИММ КНЦ РАН: Информационные технологии в региональном развитии, Апатиты, КНЦ РАН, с.6-12, 2006.

215. Городецкий В.И. Многоагентные системы (обзор) / В.И. Городецкий, М.С. Грушинский, A.B. Хабалов // Новости искусственного интеллекта. М.: ЦНИЭИуголь, 1998. - №2. - 196 с.