Автоматизированное топологическое проектирование вычислительных сетей на основе потоковой модели рабочей нагрузки
Диссертация
Учитывая огромное распространение локальных, глобальных и телекоммуникационных вычислительных сетей, необходимо развивать категорию САПР, относящуюся к ним. Существует несколько различных систем, позволяющих моделировать процессы, происходящие в вычислительных сетях на физическом уровне. Однако до сих пор не создавался (или не получил широкого распространения) инструмент который не просто… Читать ещё >
Список литературы
- Абрамова М.В. Некоторые аспекты векторной оптимизации и ее приложения: Автореф. дис. канд. физ.-мат. наук. М.: МГУ, 1987.
- Азов М.С. Моделирование и оптимизация коммутируемых вычислительных сетей с маршрутизацией. Тезисы докладов XXXV научно-технической конференции УГТУ. Ульяновск: УГТУ, 2001 г.
- Азов М. С. Акимов Д. А. САПР вычислительных сетей с прогнозированием трафика и вычислительной загрузки узлов. Тезисы докладов XXXVI научно-технической конференции УГТУ. Ульяновск: УГТУ, 2002 г.
- Азов М.С. Система моделирования локальных выччслительных сетей на основе нечетких случайных величин. Информатика и экономика: Сборник научных трудов. Ульяновск: УлГТУ, 2003.
- Азов М.С., Бушмелев Ю., Ярушкина Н.Г и др. Прикладные интеллектуальные системы, основанные на мягких вычислениях. //Под ред. Ярушкиной Н. Г., Ульяновск, УГТУ, 2005 г.
- Аверкин А.Н. и др. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д. А. Поспелова. М.: Наука, 1986.
- Аверкин А.Н., Федосеева И. Н. Параметрические логики в интеллектуальных системах управления. -М.: Вычислительный центр РАН, 2000.
- Алиев P.A., Абдикеев Н. М., Шахназаров М. М. Производственные системы с искусственным интеллектом. М: Радио и связь, 1990.
- Андрейчиков A.B., Андрейчикова О. Н. Компьютерная поддержка изобретательства (методы, системы, примеры применения). М.: Машиностроение, 1988.
- Андрейчиков A.B., Андрейчикова О. Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике. М.: Финансы и статистика, 2000.
- Берштейн JI.C., Боженюк A.B., Малышев Н. Г. Нечеткие модели для экспертных систем САПР. М.: Энергоатомиздат, 1991
- Берштейн JI.C., Мелехин В. Б. Планирование поведения интеллектуального робота. М.: Энергоатомиздат, 1994.
- Борисов А.Н. и др. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений. М: Радио и связь, 1989.
- Букатова И.Л. Эволюционное моделирование: идеи, основы теории, приложения. М.: Знание, 1981.
- Букатова И.Л., Михасев Ю. И., Шаров A.M. Эвоинформатика. Теория и практика эволюционного моделирования. М.: Наука, 1991.
- Васильев В.И., Ильясов Б. Г. Интеллектуальные системы управления с использованием нечеткой логики. Учебное пособие. Уфа: УГАТУ, 1995.
- Васильев В.И. и др. Интеллектуальные системы управления с использованием нейронных сетей. Учебное пособие. Уфа: УГАТУ, 1997.
- Васильев В.И., Ильясов Б. Г. Интеллектуальные системы управления с использованием генетических алгоритмов. Учебное пособие. Уфа: УГАТУ, 1999.
- Вольфсон И.Е. Критерии надежности и синтез коммуникационных сетей с их учетом. // Известия академии наук. Теория и системы управления. 2000, № 6.
- Вентцель Е. С. Овчаров JI.A. Теория вероятностей и ее инженерные приложения М:Высш.шк., 2000.
- Вентцель Е. С. Овчаров JI.A. Теория случайных процессов и ее инженерные приложения. М: Высш.шк., 2000
- Гаазе-Рапопорт М.Г., Поспелов Д. А. От амебы до робота: модели поведения. М.: Наука, 1987.
- Нейрокомпьютеры. Кн. 3. / Под ред. А. И. Галушкина. — - М.: ИПРЖР, 2000
- Гермейер Ю.Б. Введение в теорию исследования операций. М.: Наука, 1971.
- Горбань А.Н., Россиев Д. А. Нейронные сети на персональном компьютере. Новосибирск: Наука, 1996.
- Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей. М.: Параграф, 1990.
- Горев А., Макашарипов С, Ахаян Р. Эффективная работа с СУБД. Санкт-Петербург: Питер, 1996.
- Горевич Б.Н. Методический подход к проектированию технических систем с иерархической ветвящейся структурой. // Известия академии наук. Теория и системы управления. 2003, № 2.
- Давидсон М.Р., Малашенко Ю. Е., Новикова Н. М. Анализ многопользовательских сетевых систем с учетом неопределенности. Свойства суперконку рентного распределения потоков // Изв. РАН. Теория и системы управления. 1998. № 3.
- Диниц Е.Ф., Карзанов A.B., Ломоносов М. В. О структуре системы минимальных реберных разрезов графа // Исследования по дискретной оптимизации. М.: Наука, 1976.
- Дулин С.К., Родин С. Р. Информационное обеспечение распределенных корпоративных систем на основе сетевой модели. // Известия академии наук. Теория и системы управления. 2000, № 5.
- Дьяконов В., Круглов В. Математические пакеты расширения МАТЛАБ. Специальный справочник. С.-Пб.: Питер, 2001
- Дьяконов И., Круглов В. Математические пакеты расширения MATLAB. Специальный справочник.-СПб.: Питер, 2001
- Дюбуа Д., Прад А. Теория возможностей. Приложения к представлению знаний в информатике. -М: Радио и связь, 1990.
- Евстигнеев В.А., Касьянов В. Н. Толковый словарь по теории графов в информатике и программировании. Новосибирск: Наука, 1999.
- Емеличев В.А., Ковалев М. М., Кравцов М. К. Многогранники, графы, оптимизация. М.: Наука, 1986.
- Емельянов В.В., Ясиновский С. И. Введение в интеллектуальное имитационное моделирование сложных дискретных систем и процессов. Язык РДО. -М.: Изд-во АНВИК, 1998.
- Заде Л.А. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений. М.: Знание, 1974.
- Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976.
- Злобин A.C. Параметрические методы решения линейных минимаксных и многокритериальных задач: Автореф. дис.. канд. физ.-мат. наук. М.: ВЦ АН СССР, 1984.
- Ивахненко А.Г., Юрачковский Ю. П. Моделирование сложных систем по экспериментальным данным. М.: Радио и связь, 1987.46. «Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте». М.: Наука, 2001
- Калмыков С.А., Шокин Ю. И., Юлдашев З. Х. Методы интервального анализа. Новосибирск: Наука, 1986.
- Кандрашина Е.Ю., Литвинцева Л. В., Поспелов Д. А. Представление знаний о времени и пространстве в интеллектуальных системах /Под ред. Д. А. Поспелова. М.: Наука, 1989.
- Карзанов A.B. Комбинаторные способы решения разрезных задач о мультипотоках // Комбинаторные методы в потоковых задачах. Вып. 3. М.:ВНИИСИ, 1979.
- Карзанов A.B., Тимофеев Е. А. Эффективный алгоритм нахождения всех минимальных реберных разрезов неориентированного графа // Кибернетика. 1986. № 2.
- Кафаров В.В., Дорохов И. Н., Марков Е. П. Системный анализ процессов химической технологии. Применение метода нечетких множеств.- М: Наука, 1986.
- Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1990.
- Когаловский М.Р. Энциклопедия баз данных. М.: Финансы и статистика, 2002.
- Комарцова Л.Г., Максимов A.B. Нейрокомпьютеры: Уч. пособие для вузов.- М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2002.
- Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. -М.: Радио и связь, 1982.
- Кохонен Т. Асоциативные запоминающие устройства. -М.: Мир, 1982.
- Краснощекое П.С., Морозов В. В., Федоров В. З. Последовательное агрегирование в задачах внутреннего проектирования технических систем // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. 1979. № 5.
- Краснощекое П.С., Морозов В. В., Попов И. М. и др. Иерархические схемы проектирования и декомпозиционные численные методы // Изв. РАН. ТиСУ. 2001. № 5.
- Кристофидес H. Теория графов. Алгоритмический подход. М.: Мир, 1978.
- Круглое В.В., Борисов В. В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика.- 2-е изд. М.: Горячая линия-Телеком, 2002
- Кузин JI.T. Основы кибернетики: Т. 2. Основы кибернетических моделей. Учебное пособие для вузов. М.: Энергия, 1979.
- Кузнецов В.П. Интервальные статистические модели. -М.: Радио и связь, 1991.
- Кузьмин В.Б. Построение групповых решений в пространствах четких и нечетких бинарных отношений. М.: Наука, 1982.
- Курейчик В.М. Генетические алгоритмы. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 1998.
- Лазарев В.И., Родин СР., Швалев АЛ. и др. Средства представления и методы организации знаний в диалоговых системах автоматизированного проектирования // 1-я Междунар. конф. «Обучение САПР в инженерных вузах». Тбилиси, 1987.
- Лотов А.В. Введение в экономико-математическол моделирование. М.: Наука, 1984.
- Любищев А.А. В защиту науки: статьи и письма / Сост. Р. Г. Баранцев, Н. А. Папчинская. JL: Наука, 1991
- Малашенко Ю.Е., Новикова Н. М. Анализ многопользовательских сетевых систем с учетом неопределенности // Изв. РАН. Теория и системы управления. 1998. № 2.
- Малашенко Ю.Е., Новикова Н. М. Многокритериальный и максиминный анализ многопродуктовых сетей. М.: ВЦ АН СССР, 1988.
- Малашенко Ю.Е. Математические модели анализа потоковых сетевых систем. М.: ВЦ АН СССР, 1993.
- Мартынов В.И. Распределение потоков с нечетко заданными интенсивностями в сетях с коммутацией каналов. // Известия академии наук. Теория и системы управления, 1999. № 4.
- Manila D.W. Concurrent flow and concurrent connectivity in graphs // Graph Theory and Its Appl. to Algorithms and Comput. Sci. N. Y.: Wiley-Intersci., 1985.
- Мелихов А.Н., Берштейн JI.C., Коровин С. Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990.
- Месарович М., Такахара Я. Теория иерархических многоуровневых систем. М.: Мир. 1973.
- Назарова И.А. Лексикографическая задача анализа уязвимости многопродуктовой сети. // Известия академии наук. Теория и системы управления. 2003. № 5.
- Наместников A.M., Ярушкина Н. Г. Эффективность генетических алгоритмов для задач автоматизированного проектирования //Известия РАН. Теория и системы управления. 2002. — № 2
- Нетрадиционные модели и системы с нечеткими знаниями /Под ред. А. Ф. Блишуна. М.: Энергоатомиздат, 1991.
- Негойце К. Применение теории систем к проблемам управления. М.: Мир, 1981.
- Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения/Под ред. P.P. Ягера.-М.: Радио и связь, 1986.
- Нечипоренко В.И. Структурный анализ систем (эффективность и надежность). М.: Сов. радио. 1977.
- Нефедов В.И. Метод минимальных уступок. // Некоторые вопросы прикладной математики и программного обеспечения ЭВМ. М.: Изд-во МГУ, 1982.
- Нефедов В.Н. Аппроксимация множества оптимальных альтернативных решений // Новые задачи оптимизации авиационных систем. М.: Изд-во МАИ, 1989.
- Папернов Б.А. Массовое решение мультипотоковых задач // Комбинаторные методы в потоковых задачах. Вып. 3. М.: ВНИИСИ, 1979.
- Подиновский В.В., Ногин В. Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. М.: Наука, 1982.
- Попов Н.М. Об аппроксимации множества Парето методом сверток // Вести. МГУ. Вычисл. математика и кибернетика. 1982. № 2
- Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / Пер. с польского И. Д. Рудинского.- М.: Финансы и статистика, 2002.
- Орлов А.И. Задачи оптимизации и нечеткие переменные.-М.: Знание, 1980
- Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой информации.- М.: Наука, 1981.
- Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления. -М.: Энергоиздат, 1981.
- Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. -М.: Наука, 1986.
- Поспелов Д.А. Моделирование рассуждений. -М.: Радио и связь, 1989
- Представление и использование знаний/Под ред. X. Уэно, М. Исидзука. М.: Мир, 1989.
- Прикладные нечеткие системы/Асаи К., Ватада Д., Иван С. и др./Под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугено. -М.: Мир, 1993.
- Растригин Л.А. Статистические методы поиска. -М.: Наука, 1968.
- Саридис Дж. Самоорганизующиеся стохастические системы управления. -М.: Наука, 1980.
- Силов В.Б. Принятие стратегических решений в нечеткой обстановке. -М.: ИНПРО-РЕС, 1995.
- Скурихин А.Н. Генетические алгоритмы // Новости искусственного интеллекта. 1995.- № 4
- Смирнов М.М. О логической свертке вектора критериев в задаче аппроксимации множества Парето. // ЖВМ и МФ. 1996. Т. 36. № 5.
- ЮО.Смирнов М. М. Методы аппроксимации граней множества Парето в линейной многокритериальной задаче. // Вестн. МГУ. Вычисл. математика и кибернетика. 1996. № 3.
- Смирнов М.М. Метод обратной логической свертки в задачах векторной оптимизации. М.: ВЦ РАН, 1996.
- Сорокин C.B., Язенин A.B. Система поддержки принятия решении на базе моделей и методов возможностнои оптимизации. // Программные продукты и системы. 2001, № 2.
- Сухов A.B. Динамика информационных потоков в системе управления сложным техническим комплексом. // Известия академии наук. Теория и системы управления. 2000, № 4.
- Sebastian H.-J., Intelligent support systems. Proceedings of EUFIT'93 (Sept. 7−10, 1993, Aachen, Germany) 299−307.
- Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка формирования рациональной сети предприятий обслуживания. // Известия академии наук. Теория и системы управления. 2000, № 5.
- Юб.Трухаев Р. И. Модели принятия решений в условиях неопределенности. -М.: Наука, 1981.
- Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: теория и практика. -М.: Мир, 1992.
- У правление динамическими системами в условиях неопределенности / С. Т. Кусимов, Б. Г. Ильясов, В. И. Васильев и др. М.: Наука, 1998.
- Ульянов B.C., Язенин А. В. Математическая модель интеллектуальной системы управления комплексным, глобально неустойчивым объектом на основе мягких вычислений. // Известия академии наук. Теория и системы управления. 2001, № 3.
- Ю.Филлипс Д., Гарсиа-Диас А. Методы анализа сетей. М.: Мир, 1984.
- Ш. Фогель JL, Оуэне А., Уолш М. Искусственный интеллект и эволюционное моделирование. М.: Мир, 1969.
- Штоер Р. Многокритериальная оптимизация. М.: Радио и связь, 1992.
- ПЗ.Язенин А. В. Методы оптимизации и принятия решений при нечетких данных: Дис. докт. физ.-матем. наук: ТГУ Тверь, 1995.
- Язенин А.В. К задаче максимизации возможности достижения нечеткой цели.//Изв. АН РФ. Теория и системы управления. 1999, № 4.
- Ярушкина Н.Г. Методы нечетких экспертных систем в интеллектуальных САПР. Саратов: Изд-во Сарат. ун-та, 1997.
- Пб.Ярушкина Н. Г. Нечеткие нейронные сети // Новости искусственного интеллекта. 2001. — № 2−3
- Ярушкина Н.Г. Гибридные системы, основанные на мягких вычислениях: определение, архитектура, возможности // Программные продукты и системы. 2002. — № 3
- Bothe Н.-Н. Fuzzy Neural Networks. -Prague: IFSA, 1997.
- Deichelmann H. Linguistishe Systeme und ihre Anwendung, Darmstadt: Fachhochschule Darmstadt, 1996
- Fuller R. Fuzzy systems, http://www.abo.fi/~rfuller/
- Goldberg D.E. Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning. Adisonwesley Publishing Company Inc., 19°-9.
- Herrera F., Magdalena L. Genetic fuzzy systems. -Prague: IFSA, 1997.
- Holland Y. Adaptation in Natural and Artificial Systems. University of Michigan, Press, Ann Arbor, 1975.
- PawIak Z. Rough sets present state and futher prospects // Intellegent Automation and Soft Computing, Vol. 2(1996), № 2
- Rummelhart D.E., Hinton G.E., Williams R.J. Learning representations by back-propagating Errors//Nature, 1986, V.323.
- Schweizer B., Sklar A. Associative functions and abstract semigroups // Publ. Math., № 10 1963
- Zadeh L.A. Toward a theory of fuzzy information granulation and its centrality in human reasoning and fuzzy logic //Fuzzy sets and systems, Vol. 90, 1997, № 2
- Zimmermann H.J., Altrock C.V. Fuzzy Logic (Band 1. Technologie- Band 2. Anwendungen). -Munchen, Wien: Verlag. 1993−1994