На правах рукописи

МЬЮ МЬИНТ ТУ

РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДА

ДИНАМИЧЕСКОЙ СТРУКТУРНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ

РАСПРЕДЕЛЕННЫХ СИСТЕМ ОБСЛУЖИВАНИЯ

Специальность 05.13.01.

Системный анализ, управление и обработка информации

(в приборостроении)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва 2011

Работа выполнена на кафедре вычислительной техники в Московском государственном институте электронной техники (техническом университете).

Научный руководитель кандидат технических наук, профессор Лупин Сергей Андреевич.

Официальные доктор технических наук, профессор оппоненты Гагарина Лариса Геннадьевна кандидат физ.-мат. наук, доцент Шебеко Юрий Александрович Ведущее предприятие ООО «НИИ Компонент»

Защита состоится “_15_” _03В_16 2011 года на заседании диссертационного совета Д212.134.02 в Московском государственном институте электронной техники (техническом университете).

124498, Москва, Зеленоград, проезд 4806, МИЭТ.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МИЭТ.

Автореферат разослан “_14_” 02 2011 года.

Ученый секретарь диссертационного совета _ д.т.н., доцент Гуреев А.В.

Общая характеристика работы

Актуальность проблемы. Процессы урбанизации, концентрация мощностей и ресурсов в ограниченном пространстве приводят к росту количества и масштабов последствий чрезвычайных ситуаций как природного, так и техногенного характера. Происходит постоянное увеличение экономического и материального ущерба, рост числа погибших и пострадавших при различных катастрофах.

Для защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций, возникающих в результате природных и техногенных катастроф, обеспечения функционирования материального производства, государства создают и совершенствуют специализированные службы – медицина, пожарная охрана, полиция. По своей архитектуре и организации эти службы являются распределенными системами обслуживания (РСО). Сложность задач организации и управления ими заключается в том, что эти структуры должны выполнять свои функции в очень разных условиях, т.е. быть устойчивыми к нагрузке. Причем диапазон ее изменения может составлять несколько порядков.

Например, если число лиц, обращающихся за медицинской помощью, составляет в обычное время десятки человек в сутки на тысячу жителей, то в случае катастрофы помощь может потребоваться сразу нескольким тысячам граждан. Какова должна быть структура системы, способной выдерживать такие нагрузки? Решения, основанные на внесении большой избыточности в структуру обслуживающих систем, является чрезвычайно затратными и не могут быть использованы на практике.

Действительно, трудно представить себе город, в котором половину населения составляют врачи или полицейские. Выход в подобных случаях надо искать в совершенствовании структуры и автоматизации системы управления специализированными службами.

Основной тенденцией в развитии различных РСО является их интеграция. Причем в последнее время этот процесс включает не только интеграцию однородных систем, но и распространяется на разнородные службы. Эффективными примерами такого подхода могут служить диспетчерская 911 в США и Единый центр вызова экстренных служб в России.

материальными, но и людскими потерями, поэтому в условиях ЧС очень важно быстро и правильно принять решение по ликвидации последствий ЧС. Вопросам координации деятельности различных служб, повышения оперативности, надежности, обоснованности и качества принятия управленческих решений по предупреждению и ликвидации ЧС уделялось и уделяется большое внимание. Создано большое число ведомственных информационных систем поддержки принятия решений и всесторонней автоматизации процессов управления силами и средствами, предназначенными для ликвидации ЧС. При их интеграции на первый план встают вопросы структурной оптимизации, которые не решаются средствами существующих автоматизированных систем. Кроме того, рост масштабов систем резко повышает нагрузку на операторов и диспетчеров, делая процесс принятия ими решения невозможным без средств автоматизации.

Причем если раньше для этого было достаточно только информационной поддержки, то теперь необходим автоматический синтез управленческих решений.

Указанные особенности делают актуальной задачу структурной оптимизации интегрированных РСО и синтеза алгоритмов управления для них. В качестве подхода к ее решению в работе предлагается использовать моделирование, как универсальное средство анализа, синтеза, оптимизации и проектирования сложных динамических систем.

При этом основной задачей моделирования будет оценка влияния структурных преобразований интегрированных РСО на эффективность их функционирования. Результаты моделирования – например, точность и время прогноза, определяются дискретностью или размерностью исходной модели. Для большинства систем именно высокая размерность или вычислительная сложность модели является существенным ограничением при реализации практических расчетов, но сегодня многопроцессорные вычислительные системы, обеспечивающие высокую производительность за счет параллельных вычислений, позволяют снизить остроту этой проблемы.

';

В работе предлагается метод управления РСО, позволяющий оценивать целесообразность динамических преобразований структур интегрированных РСО при изменении характеристик потоков заявок.

Цель работы и задачи исследования. Диссертационная работа посвящена разработке методов повышения эффективности распределенных систем обслуживания за счет адаптации их структуры к изменению нагрузки.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие основные задачи:

Анализ структур распределенных систем обслуживания, функционирующих в различных областях человеческой 2. Анализ особенностей систем управления распределенными системами обслуживания.

3. Сравнительный анализ методов представления РСО на этапах синтеза и моделирования.

4. Разработка и исследование метода динамической оптимизации структур распределенных систем обслуживания.

5. Разработка архитектуры системы управления РСО, поддерживающей принцип динамической оптимизации 6. Проведение исследований и анализ эффективности предложенного подхода.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования являются распределенные системы обслуживания.

Предмет исследования составляют системы управления РСО и методы их адаптации к изменению нагрузки.

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

Научная новизна. В диссертации предложен и исследован новый подход к совершенствованию систем управления и оптимизации структур распределенных систем обслуживания. Предложенный метод построения систем управления РСО позволяет повышать эффективность системы обслуживания за счет динамической оптимизации пространственной структуры ее компонентов при известном потоке обслуживаемых событий.

Положения, выносимые на защиту.

1. Анализ особенностей структур распределенных систем обслуживания, использующихся в различных областях человеческой деятельности.

2. Анализ методов управления распределенными системами обслуживания.

компонентов РСО.

4. Метод построения систем управления РСО, позволяющий повышать эффективность системы обслуживания за счет динамической оптимизации пространственной структуры ее компонентов.

5. Результаты экспериментальных исследований, испытаний и анализ эффективности предложенного метода.

совершенствования систем управления распределенными системами обслуживания основан на оптимизации их структур непосредственно в процессе работы. В качестве аппаратной платформы для реализации ресурсоемкого этапа оценки необходимости проведения структурных изменений в работе предложено использовать многопроцессорные кластерные вычислительные системы. Метод инвариантен по отношению к элементам и структурам РСО и может быть использован в различных отраслях.

Внедрение результатов. Результаты диссертационной работы используются на кафедре вычислительной техники МИЭТ при проведении лабораторных работ по курсу «Высокопроизводительные вычислительные системы», а также в компании АКТОР при расчете систем резервного питания.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на Всероссийских межвузовских научно-технических конференциях студентов и аспирантов "Микроэлектроника и информатика – 2007, 2008, 2009", научной сессии МИФИ – 2009, Всероссийской межвузовской научно-практической конференции молодых ученых, специалистов, преподавателей, аспирантов и студентов "Актуальные проблемы информатизации.

Развитие информационной инфраструктуры, технологий и систем – 2007, 2008, 2009".

Публикации. По материалам диссертации опубликовано восемь тезисов докладов и три статьи, в том числе одна в журнале, входящем в перечень ВАК и одна в зарубежном журнале (Япония).

Структура и объм диссертационной работы. Рукопись диссертационной работы состоит из введения, четырех глав, заключения, приложения и списка литературы.

Во введении сформулированы актуальность, цель работы, ее научная новизна и практическая значимость; представлены применяемые методы исследования, внедрение результатов, апробации и структура диссертации.

В первой главе проводится анализ типовых структур распределенных систем обслуживания в таких областях как охрана общественного порядка, скорая медицинская помощь, пожарная охрана и борьба с последствиями чрезвычайных ситуаций.

Сравнительный анализ структур экстренных служб в разных странах и различных областях позволяет сделать вывод о том, что доминирующим является территориальный принцип их формирования.

Это значит, что за каждым формированием закрепляется определенная зона ответственности, как правило, совпадающая с административными границами территории. При этом обеспеченность ресурсами даже соседних формирований может существенно отличаться. Как правило, она определяется исходя из статистического анализа заявок за некоторый интервал времени и остается неизменной на протяжении нескольких лет. Динамично изменяющиеся характеристики территории, например, сезонная миграция населения, могут существенно изменять параметры потоков поступающих заявок при консервативной схеме их обслуживания.

Профильные службы экстренной помощи на государственном уровне имеют иерархическую структуру, со слабыми горизонтальными связями (рис. 1).

Рис.1 Иерархическая структура служб экстренной помощи Отметим, что основные диспетчерские функции в подобных структурах реализуются на нижних звеньях, а функции тактического и стратегического планирования делегируются на верхние эшелоны.

Такой подход обеспечивает достаточно высокую устойчивость РСО при нагрузке, не превышающей 50% от расчетной. При резком увеличении нагрузки, например, во время чрезвычайных ситуаций система управления оказывается не в состоянии обеспечить диспетчерские функции даже при условии выделения дополнительных резервов.

Ситуация осложняется и тем, что при этом необходимо еще и координировать работу различных служб. Типичным выходом из такого положения является создание государственных структур, выполняющих координирующие функции при возникновении ЧС. Примером может служить МЧС России, имеющая как федеральные, так и региональные отделения. При таком подходе структура интегрированных РСО примет вид, изображенный на рис.2. При этом значительно снижается время реакции системы за счет наделения интегрирующих органов значительными полномочиями.

Реализация подобных схем управления требует весьма значительных финансовых ресурсов и может применяться лишь в случае крупных ЧС. Для взаимодействия региональных структур нужен механизм, который позволит в случае значительного увеличения потока заявок, отходить от территориального принципа построения обслуживающих систем. Таким механизмом может служить динамическая структурная оптимизация РСО.

Во второй главе проводится анализ функций и методов организации систем управления (СУ), применяемых в экстренных службах, как на региональном, так и на государственном уровнях.

Как правило, в состав СУ РСО входят следующие компоненты:

- система сбора информации о состоянии внешней среды;

- система приема заявок;

- система визуализации;

- диспетчерская система;

- система документирования.

Конечно, различия между СУ экстренной службой городского района и государственной системой управления в условиях ЧС весьма существенны, но они скорее определяются масштабами задач, а не кардинальным различием функций.

Необходимо отметить, что даже небольшие по площади и экономически развитые страны, такие как Израиль, не имеют общей для всех служб системы управления. Представляет интерес проводимые в этой стране внедрения функционально сложных систем национального уровня на региональном уровне. В качестве такой платформы выступает система AwareNess. Она позволяет контролировать тысячи транспортных средств и управлять десятками регионов, в которых находятся многочисленные диспетчерские станции. В одной из национальных инсталляций, AwareNess обслуживает службу скорой помощи, использующую более 700 транспортных средств и диспетчерских станций в 11 регионах. Система управления AwareNess позволяет службам экстренной помощи сокращать время реагирования на чрезвычайное происшествие с помощью более быстрой, скоординированной диспетчеризации и управления. Иерархическая система управления и контроля предоставляет ситуацию на уровне страны/штата/региона в режиме реального времени и обеспечивает более быстрый ответ, лучшее использование ресурсов системы безопасности и чрезвычайных ситуаций и более высокий уровень обслуживания населения до, в течение и после наступления чрезвычайной ситуации.

Заметим, что AwareNess решает задачу структурной оптимизации только формально. Она фактически лишает возможности диспетчеров нижнего уровня самостоятельно планировать работу своего подразделения. Эти функции выполняет AwareNess. Такой подход можно считать скорее укрупнением, а не динамической интеграцией (рис.3).

AWARENESS

Рис.3 Модификация управления в системе AwareNess.

С практической точки зрения интересен опыт работы экстренных служб Нью-Йорка. Четкие рекомендации, разработанные для руководителей различного уровня, позволяют минимизировать время, необходимое для установления взаимодействия между службами разного профиля. При этом справедливо отмечается, что эффективность такого взаимодействия будет во многом определяться человеческим фактором. При смене одного из диспетчеров, отлаженная система управления может вновь перейти в состояние, характерное для начальной стадии операции по ликвидации последствий ЧС.

Решением проблемы повышения эффективности взаимодействия функциональных элементов РСО может служить автоматизация процесса принятия решений о необходимости структурных изменений.

В общем случае это значит, что в некоторый момент времени в систему Ai, состоящую из aik обслуживающих объектов, поступает решение об изменении числа объектов, диспетчируемых системой.

Такое решение может быть принято, как на вернем уровне административной иерархии, подобно AwareNess, так и порождено внутри самой системы Ai. Причем, внешние решения могут, как инициатива системы может быть направлена только на увеличение их числа. При этом произойдет структурная перестройка интегрированной системы Ai и она преобразуется в систему A'i (рис. 4). Такие изменения могут носить ограниченный по времени характер и система Ai вернется в исходное состояние при изменении внешних условий.

Рис. 4 Структурная динамическая оптимизация РСО Механизмы взаимодействия, реализующие различные ситуации отрабатываются на широко используемых тренажерах. Одним из таких тренажеров является программно-технический комплекс «Транзас», который позволят проводить теоретические занятия, учебно-штабные игры и тренировки в условиях, максимально приближенных к реальным.

Ответственность операторов и диспетчеров РСО за правильность принимаемых решений чрезвычайно высока. Это делает актуальной задачу разработки автоматизированных систем поддержки принимаемых решений. В их основе лежит та или иная модель системы и алгоритм анализа ее состояний, который позволяет оценивать параметры системы при различных переходах.

В третьей главе рассматриваются методы представления РСО как систем массового обслуживания. Целью анализа является выбор способа описания РСО, позволяющего оценивать влияние структурных изменений на основные параметры системы. При этом в качестве основного показателя эффективности работы распределенной системы рассматривается время реакции. Как показано в ряде работ, этот параметр может служить интегральной оценкой качества системы.

Современные РСО по своей структуре являются совокупностью целого ряда самостоятельных подсистем, которые могут существовать и независимо от самой системы. А вот ее состояние полностью определяется этими подсистемами. При условии активной изменчивости подсистем их совокупность является динамическим объектом с плохо формализуемыми связями. Для анализа подобных систем используются методы формального планирования. В основе метода лежат:

- набор фазовых переменных, компонент вектора X x1,....xn, описывающих состояние системы в окружающем мире;

- набор функциональных зависимостей описывающих связи между компонентами вектора X ;

набор управленческих решений A a1,.... m, воздействующих на фазовые переменные и переводящих систему из одного состояния в другое.

Задача управления состоит в том, чтобы перевести систему из некоторого текущего состояния X 0 x1 (t0 ),....xn (t0 ) в состояние X k x1 (t k ),....xn (t k ) используя компоненты A a1,.... m.

Потоки заявок от объектов обслуживания представляют для системы внешнее возмущающее воздействие. Тогда состояние РСО может быть описано кортежем:

где Z (t ) – вектор внешних воздействий, выводящих систему из состояния равновесия.

Описательный аппарат формальных методов носит универсальный характер и может быть легко адаптирован к различным математическим методам оптимизации, применяемым для решения задач управления.

Одним из существенных недостатков формальных методов является то, что они исходят из предположения о том, что управляющие воздействия, способные перевести систему в требуемое состояние, существуют. Кроме того, ЛПР может изменить функциональную структуру ряда подсистем, а это означает, что векторы X 0 и X k будут описывать разные системы. В случае необходимости анализа структурных изменений системы, методы формального планирования должны быть существенно переработаны.

На этапах синтеза структур систем обслуживания часто используются методы представления РСО как систем массового обслуживания. Они основаны на статистическом анализе потоков поступающих в систему заявок и их использование для оценки необходимости изменения структуры существующих систем неэффективно. Такое решение принимается на основе текущих, а не статистических параметров системы.

В общем случае содержательная постановка задачи планирования работы РСО состоит в следующем: необходимо распределить имеющиеся средства обслуживания так, чтобы минимизировать время их следования на заявки с учетом их параметров.

Математическая модель распределенной системы обслуживания, ориентированная на решение задачи распределения заявок может быть представлена в следующем виде. Пусть:

N – число поступивших заявок от обслуживаемых объектов;

M – число обслуживающих объектов;

y ij – целевая переменная, равная 1, если i -ый объект используется для обслуживания j -ого вызова и равная 0 в противном случае;

wi - условная мощность i -ого обслуживающего объекта;

g j –степень сложности заявки;

rij – время следования i -ого объекта к источнику j -ой заявки.

Тогда, целевая функция системы, минимизирующая время реакции имеет вид:

При этом:

Исходная задача сводится к задаче назначения на узкие места. Для ее решения могут быть использованы некоторые методы дискретной оптимизации.

В ряде случаев целевая функция может задаваться и в виде:

Модель предусматривает чередование этапов приема заявок и их распределение между исполнителями.

Задача структурной оптимизации близка к рассмотренной модели.

Существенное отличие состоит в том, что число поступивших заявок N и число обслуживающих объектов M являются неизвестными.

Задача оценки необходимости структурной оптимизации может быть сформулирована следующим образом: есть две РСО S1 и S 2, первая имеет M 1 обслуживающих объектов, а вторая M 2. Число поступивших заявок распределении вызовов в системе S 2 осталось M 2 неиспользуемых объектов. Найдем Treact1 для S1 N1, M1 и Treact2 для S1 N1, M1 M 2.

Если Treact2 Treact1, структурная оптимизация даст положительный эффект.

Другими словами, мы должны разделить не только заявки между обработчиками, но и сами обработчики между несколькими системами управления. Сложность задачи заключается еще и в том, что она носит динамический характер, т.е. должна решаться в цикле управления, а не на этапе синтеза систем обслуживания.

Подобный подход требует внесения изменений в существующие системы управления РСО и разработки новых алгоритмов диспетчеризации.

В четвертой главе приведено описание предлагаемого подхода к решению задачи структурной динамической оптимизации РСО.

Представлены результаты экспериментальных исследований, позволяющие сформулировать требования к алгоритмам диспетчеризации, поддерживающим динамическую оптимизацию структур РСО.

Рассмотрим распределенную систему обслуживания, состоящую из K -однородных подсистем, построенных по территориальному принципу.

При традиционной схеме управления каждая из подсистем будет обслуживать только те заявки, которые поступают с закрепленных за ними территорий. Как уже отмечалось выше, в подобных иерархических структурах горизонтальные связи между подсистемами весьма слабые. Взаимодействие возможно в основном через вышестоящую систему. В случае увеличения потока заявок в одной из подсистем и достижения им критического уровня, при котором резко возрастает время реакции системы, диспетчер вынужден сообщать об этом на следующий уровень иерархии и там уже может быть принято решение о выделении дополнительных средств. Такой механизм взаимодействия представлен на рис. 5.

Рис. 5 Механизм взаимодействия подсистем в иерархических РСО.

Наличие в системах управления РСО современных средств связи и вычислительной техники позволяет модифицировать традиционный механизм взаимодействия путем динамической оптимизации структур отдельных подсистем.

Функциональная схема интегрированной РСО, поддерживающая принципы динамической структурной оптимизации отдельных подсистем представлена на рис. 6.

Рис. 6 Функциональная схема РСО со структурной оптимизацией.

Такой подход обеспечивает снижение времени реакции отдельных подсистем, за счет оперативного использования свободных обслуживающих объектов соседних подсистем. При этом нагрузка на диспетчеров систем возрастает не столь существенно, как при иерархическом подходе. Информация о состоянии резервных и свободных объектов может не отображаться на пульте диспетчера до того момента, пока объекты не будут переданы ему в оперативное управление.

В основе предлагаемого подхода лежат методы оценки состояния системы при определенной нагрузке. Для их практической реализации необходимы эффективные алгоритмы, позволяющие в оперативном режиме решать задачу диспетчеризации.

В работе рассмотрено несколько алгоритмов решения задачи назначения на узкие места, которые можно отнести к следующим классам:

­ алгоритмы точного решения задачи;

­ алгоритмы случайного поиска;

­ итерационные алгоритмы.

Результаты исследования эффективности алгоритмов представлены в следующих таблицах.

В качестве исходных данных для алгоритмов оптимизации использовалось матричное представление объектов и заявок на обслуживание. Критерием качества обслуживания служило время реакции системы. В таблицах время реакции представлено в некоторых условных единицах.

В табл.1 приведены результаты исследования эффективности структурной оптимизации для систем с малым количеством заявок. При этом оптимизации подвергались две системы, заявки между которыми были распределены согласно территориальному принципу. Полученные данные свидетельствуют о том, что перераспределение свободных обработчиков заявок между системами позволяет существенно снизить время реакции, которое определялось как максимум для двух систем.

Таблица 1. Эффективность структурной оптимизации при N10.

объектов в изменения В табл.2 приведены результаты исследования эффективности структурной оптимизации для систем с большим количеством заявок.

Оптимизации подвергались также две системы, заявки между которыми были распределены согласно территориальному принципу, в начальном состоянии - поровну. Поскольку для числа объектов N>12 использовать метод перебора для нахождения точного решения невозможно, был использован приближенный алгоритм. Полученные данные показывают, что не во всех случаях был найден вариант структурных изменений, обеспечивающий снижение времени реакции. Очевидно, для практического использования в системах поддержки принятия решений необходимо разработать новые алгоритмы, которые смогут получать высокую точность решения и для большого числа заявок.

Таблица 2. Эффективность структурной оптимизации при N 15.

объектов в В табл.3 представлены результаты исследования влияния глубины структурной оптимизации на время реакции систем. Оптимизации подвергались две системы, заявки между которыми были распределены согласно территориальному принципу, в исходном состоянии обработчики заявок также были распределены поровну. Полученные данные позволяют сделать вывод о том, что даже при минимальных изменениях структур, затрагивающих единичные свободные обработчики заявок, время реакции систем весьма ощутимо снижается.

оптимизации на время реакции систем.

Количество системе А систем.

NA NB NC TA TB TC

структурной оптимизации для трех систем. Оптимизации подвергались три системы, заявки между которыми были распределены согласно территориальному принципу. Состояние, при котором заявки были распределены равномерно (5,5,5), считаем исходным. Полученные данные позволяют подтвердить вывод о том, что как и в случае с двумя системами, даже незначительные изменения структур приводят к снижению времени реакции.

Таблица 5. Сравнительный анализ алгоритмов.

В табл.5 представлены результаты сравнительного анализа трех алгоритмов: последовательного, случайного поиска и полного перебора вариантов. Как отмечено выше, алгоритм перебора не может быть использован при числе заявок в системе более 10. Время решения становится неприемлемым для систем управления РСО.

Последовательный алгоритм не гарантирует точности получаемого решения, но обладает высоким быстродействием. Для использования в СППР точность решения не менее важна, чем быстродействие, следовательно, необходимо разрабатывать новые, более эффективные стратегии последовательного решения задачи. Хотя алгоритм случайного поиска также не гарантирует точности решения, его использование в СППР представляется наиболее перспективным с учетом возможности параллельной реализации и снижения времени расчетов.

В целом, данные, полученные в ходе вычислительных экспериментов, подтверждают эффективность предложенного метода динамической структурной оптимизации распределенных систем обслуживания. В ряде случаев эффект от структурной оптимизации достигает 50%, что позволяет в 2 раза снизить время реакции систем.

Эксперименты показали, что задача оценки необходимости структурной оптимизации является вычислительно сложной и для ее решения необходимо использовать многопроцессорные вычислительные системы. При этом алгоритмы должны обладать хорошей масштабируемостью для возможности их практического использования.

В заключении приведены основные результаты работы.

1. На основе проведенного анализа особенностей структур распределенных систем обслуживания, использующихся в различных областях человеческой деятельности, показано, что в подавляющем большинстве случаев они имеют иерархическую, территориально распределенную структуру с диспетчированием на нижнем уровне.

2. Выполненный анализ основных подходов к построению систем управления РСО территориального и государственного уровней выявил общность принципов управления ими. При интенсивности потока заявок, не превышающих нагрузочную способность системы, они распределяются строго по территориальному принципу, а в случае экстремальной нагрузки управление переходит к системам верхнего уровня, обладающим значительными резервами и полномочиями. В большинстве случаев они берут на себя и функции диспетчеров нижнего уровня.

3. Формализована задача структурной оптимизации компонентов РСО. В качестве оценки эффективности функционирования используется время реакции системы, как интегральный показатель качества обслуживания. Показано, что эффективность управления отдельными подсистемами РСО может быть повышена, за счет функционального расширения горизонтальных связей компонентов РСО.

4. Разработан новый подход к построению систем управления интегрированными распределенными системами – метод динамической структурной оптимизации. Для его реализации необходима автоматизированная система поддержки принятия решения о структурных изменениях операторами систем, позволяющая оценивать состояние системы при различных пространственных конфигурациях.

5. Проведены экспериментальные исследования, подтвердившие эффективность предложенного метода для построения приборов и систем управления. В ряде случаев структурная оптимизация позволяет в 2 раза снизить время реакции систем. Эксперименты показали, что задача оценки необходимости структурной оптимизации является вычислительно сложной и для ее решения необходимо использовать кластерные вычислительные системы. При этом алгоритмы должны обладать хорошей масштабируемостью для возможности их практического использования.

Основные результаты диссертации изложены в работах:

1. Ней Мин Тун, Мью Мьинт Ту. Построение кратчайшего дерева из локально-оптимальных фрагментов. // Микроэлектроника и информатика – 2007. 14-я Всероссийская межвузовская научнотехническая конференция студентов и аспирантов: Тезисы докладов. – М.: МИЭТ, 2007. – 436с. C. 160.

2. Мью Мьинт Ту. Имитационное моделирование распределенных систем на параллельных вычислительных системах. // Актуальные проблемы информатизации. Развитие информационной инфраструктуры, технологий и систем. Всероссийская межвузовская научно-практическая конференция: Материалы конференции. – М.:

МИЭТ, 2007. – 224с. C. 129.

3. Мью Мьинт Ту. Структура модели распределенной системы обслуживания. // Актуальные проблемы информатизации. Развитие информационной инфраструктуры, технологий и систем. Вторая всероссийская межвузовская научно-практическая конференция:

Материалы конференции. – М.: МИЭТ, 2008. – 188с. C. 139.

4. Мью Мьинт Ту. Моделирование распределенных систем. // НАУЧНАЯ СЕССИЯ МИФИ – 2009. Аннотации докладов. В 3 томах.

Т.3. Информационно-телекоммуникационные системы. Проблемы информационной безопасности в системе высшей школы. Экономика, инновации и управление. М.: МИФИ, 2009. 288 с. C. 142.

5. Мью Мьинт Ту, Тхан Зо У. Подсистема визуализации результатов моделирования распределенной системы обслуживания. // Микроэлектроника и информатика – 2009. 16-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов: Тезисы докладов. – М.: МИЭТ, 2009. – 372с. C. 212.

6. Лупин С.А., Мью Мьинт Ту. Оценка вычислительной сложности основных этапов моделирования распределенных систем обслуживания. // Научно-технический журнал “ Естественные и технические науки” М.: Изд-во “Компания Спутник+”, №4, 2009. – С.343–346.

7. Мью Мьинт Ту. Оценка эффективности управления распределенной системой обслуживания. // Актуальные проблемы информатизации в науке, образовании и экономике. Третья всероссийская межвузовская научно-практическая конференция:

Материалы конференции. – М.: МИЭТ, 2009. – 116 c. C. 77.

8. Myo Myint Thu. Simulation of Distributed Service Systems. // Institute of Electronics, Information and Communication Engineers (IEICE Technical Report), Japan, Vol. 109 No. 348, (Submission System Conference Schedule) SSS2009-24-SSS2009-29, Safety, December 18, 2009, SSS2009Page 1 to 4.

9. Мью Мьинт Ту. Структурная оптимазация распределенных систем обслуживания. // Микроэлектроника и информатика – 2010. 17-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов: Тезисы докладов. – М.: МИЭТ, 2010. – 352с. C.

208.

10. Лупин С.А., Мью Мьинт Ту, Чжо Мью Хтун. К вопросу о реализуемости методов динамической структурной оптимизации распределенных систем облуживания на параллельных вычислителях. // Информационные технологии, электронные приборы и системы:

Материалы Международной научно-практической конференции.

Минск, 6–7 апреля 2010 г. В 3-х частях. Ч. 1 – Минск: БГУ, 2010. – с. С. 84-87.

Автореферат Мью Мьинт Ту тема: Разработка и исследование метода динамической структурной оптимизации распределенных систем обслуживания.

Подписано в печать:

Заказ № Формат 60х84 1/16. Уч.-изд. л. 1,2 Тираж 60 экз.

Отпечатано в типографии ИПК МИЭТ(ТУ) 124498, Москва, Зеленоград, проезд 4806 д.5, МИЭТ(ТУ)