Литература. 
Роевой алгоритм планирования работы многопроцессорных вычислительных систем

• 1. Лазарев А. А., Гафаров Е. Р. Теория расписаний. Задачи и алгоритмы. — М.: МГУ им. М. В. Ломоносова, 2011. — 158 с.
• 2. Ларионов С. А., Майоров Г. И. Вычислительные комплексы, системы и сети. — СПб.: Энергоатомиздат, 1987. — 186 с.
• 3. Романовский И. В. Алгоритмы решения экстремальных задач. — М.: Наука, 1977. — 148 с.
• 4. Нейдорф Р. А., Жикулин А. А. Быстродействующая модификация алгоритма оптимизации решения // Труды конгресса по интеллектуальным системам и информационным технологиям «AIS-IT'14». Научное издание в 4-х томах. Т.1. — М.: Физматлит, 2014. — C. 15−22.
• 5. Кобак В. Г., Будиловский Д. М. Сравнительный анализ приближенных алгоритмов решения минимаксной задачи для однородных приборов // Вестн. Донск. гос. техн. ун-та, 2006. — № 4. — С. 327−334.
• 6. Нейдорф Р. А., Жикулин А. А. Исследование вариантов модификации приближенных алгоритмов решения однородных распределительных задач, повышающих их эффективность // Инновация, экология и ресурсосберегающие технологии (ИнЭРТ-2012): Труды X Междунар. науч.-техн. форума. — Ростов н/Д: ИЦ ДГТУ, 2012. — С. 370−375.
• 7. Нейдорф Р. А., Жикулин А. А. Селективно-перестановочный метод приближенного решения однородной распределительной задачи. Комбинационные перестановки // Известия ЮФУ. Технические науки. Тематический выпуск «Интеллектуальные САПР». — Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2013. — № 7(144). — С. 167−172.
• 8. Dorigo M., Stьtzle T. Ant Colony Optimization. MIT Press, Cambridge, MA, 2004. — 226 p.
• 9. Лебедев О. Б. Модели адаптивного поведения муравьиной колонии в в задачах проектирования. Монография. -Таганрог. Изд-во ЮФУ, 2013. — 199 с.
• 10. Raidl G.R. A Unified View on Hybrid Metaheuristics. In: Lecture Notes in Computer Science. SpringerVerlag, 2006. — pp. 1−12.
• 11. Лебедев Б. К., Лебедев О. Б. Моделирование адаптивного поведения муравьиной колонии при поиске решений, интерпретируемых деревьями // Известия ЮФУ. Изд-во ТТИ ЮФУ, 2012 -№ 7. — С. 27−35.
• 12. Лебедев В. Б., Лебедев О. Б. Роевой интеллект на основе интеграции моделей адаптивного поведения муравьиной и пчелиной колоний // Известия ЮФУ. Изд-во ТТИ ЮФУ, 2013, № 7. — С. 41−47.
• 13. Курейчик В. М., Лебедев Б. К., Лебедев О. Б. Разбиение на основе моделирования адаптивного поведения биологических систем. Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2010. -№ 2. — С. 28−34.
• 14. Карпенко А. П. Современные алгоритмы поисковой оптимизации. Алгоритмы, вдохновленные природой. — Москва: Издательство МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2014. — 446 с.
• 15. Засядко Г. Е. Представление графовых моделей данных в виде n-арных деревьев // Инженерный вестник Дона, 2017, № 2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/N2y2017/4166.
• 16. Пшихопов В. Х., Шевченко В. А., Медведев М. Ю., Гуренко Б. В. Управление распределенными системами подводной робототехники с использованием адаптивной эталонной модели // Инженерный вестник Дона, 2017, № 2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/N2y2017/4130.

References.

• 1. Lazarev A.A., Gafarov E.R. Teoriya raspisaniy. Zadachi i algoritmy. [Theory of schedules. The tasks and algorithms]. Moscow: Moscow State University M.V. Lomonosov. 2011. 158 p.
• 2. Larionov S.A., Mayorov G.I. Vychislitel’nyye kompleksy, sistemy i seti. [Computing systems, systems and networks]. St. Petersburg: Energoatomizdat. 1987. 186 p.
• 3. Romanovskiy I.V. Algoritmy resheniya ekstremal’nykh zadach. [Algorithms for solving extremal problems]. Moscow: Nauka. 1977. 148 p.
• 4. Neydorf R.A., Zhikulin A.A. Trudy kongressa po intellektual’nym sistemam i informatsionnym tekhnologiyam «AIS-IT'14». Nauchnoye izdaniye v 4-kh tomakh. T.1. [Proceedings of the Congress on Intelligent Systems and Information Technologies «AIS-IT'14». Scientific publication in 4 volumes. vol.1.] Moscow: Fizmatlit. 2014. рр. 15−22.
• 5. Kobak V.G., Budilovski, D.M. Vestn. Donsk. State. Tech. Un-ta. 2006. рр. 327−334.
• 6. Neydorf R.A., Zhikulin A.A. Trudy X Mezhdunar. nauch.- tekhn. Foruma: Innovatsiya, ekologiya i resursosberegayushchiye tekhnologii (InERT-2012) [Innovation, Ecology and Resource-Saving Technologies (InERT-2012): Proceedings of the Xth International. Scientific-techn. Forum]. Rostov on Don: DSTU. 2012. рр. 370−375.
• 7. Neydorf R.A., Zhikulin A.A. Izvestiya SFU. Tekhnicheskiye nauki. Tematicheskiy vypusk «Intellektual'nyye SAPR» [Izvestiya SFU. Technical science. Thematic issue «Intellectual CAD» ]. Taganrog: SFU, № 7 (144). 2013. рр. 167−172.
• 8. Dorigo M., Stьtzle T. Ant Colony Optimization. MIT Press, Cambridge, MA. 2004. 226 p.
• 9. Lebedev O.B. Modeli adaptivnogo povedeniya murav’inoy kolonii v zadachakh proyektirovaniya [Models of adaptive behavior of ant’s colony in design problems]. Taganrog SFU. 2013. 199 p.
• 10. Raidl G.R. A Unified View on Hybrid Metaheuristics. In: Lecture Notes in Computer Science. Springer-Verlag. 2006. рр.1−12.
• 11. Lebedev B.K., Lebedev O.B. Izvestiya SFU. Tekhnicheskiye nauki. Tematicheskiy vypusk «Intellektual'nyye SAPR» [Izvestiya SFU. Technical science. Thematic issue «Intellectual CAD» ]. Taganrog: SFU, № 7. 2012. рр. 27−35.
• 12. Lebedev V.B., Lebedev O.B. Izvestiya SFU. Tekhnicheskiye nauki. Tematicheskiy vypusk «Intellektual'nyye SAPR» [Izvestiya SFU. Technical science. Thematic issue «Intellectual CAD» ]. Taganrog: SFU, № 7. 2013. рр. 41−47.
• 13. Kureychik V.M., Lebedev B.K., Lebedev O.B. Neyrokomp’yutery: razrabotka, primeneniye [Neurocomputers: development, application]. Moscow: № 2, 2010. рр. 28−34.
• 14. Karpenko A.P. Sovremennyye algoritmy poiskovoy optimizatsii. Algoritmy, vdokhnovlennyye prirodoy [Modern algorithms of search optimization. Algorithms inspired by nature]. Moscow: MSTU N.E. Bauman. 2014. 446 p.
• 15. Zasyadko G.E. Inћenernyj vestnik Dona (Rus), 2017, № 2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/N2y2017/4166.
• 16. Pshikhopov V.Kh., Shevchenko V.A., Medvedev M.Yu., Gurenko B.V. Inћenernyj vestnik Dona (Rus), 2017, № 2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/N2y2017/4130.