Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Интерактивная система вероятностного моделирования компьютерных сетей на основе метода двумерной диффузионной аппроксимации

Диссертация: Интерактивная система вероятностного моделирования компьютерных сетей на основе метода двумерной диффузионной аппроксимации
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Методы исследования. Для решения поставленных задач использован аппарат теории вероятностей, теория сетей массового обслуживания, используемая в рамках теории вычислительных систем, теория марковских процессов, аналитическое и численное решение уравнений в частных производных в областях со сложными границами, объектно-ориентированное программирование. Получены уравнения баланса потоков в сетевых… Читать ещё >

Интерактивная система вероятностного моделирования компьютерных сетей на основе метода двумерной диффузионной аппроксимации (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • ГЛАВА 1. Проблема совершенствования методов моделирования компьютерных систем
    • 1. 1. Примеры компьютерных систем, требующих моделирования
      • 1. 1. 1. Компьютерные сети: анализ производительности и проектирование
      • 1. 1. 2. Телекоммуникационные сети: анализ задержки
      • 1. 1. 3. Конвергенция компьютерных и телекоммуникационных сетей
    • 1. 2. Существующие методы и модели анализа производительности компьютерных сетей
    • 1. 3. Обзор и точностной анализ известных аппроксимаци-онных методов
    • 1. 4. Постановка проблемы, цели и задачи исследования
    • 1. 5. Выводы
  • ГЛАВА 2. Теоретическое решение проблемы. Разработка метода расчета стохастических сетей на основе обобщенной двумерной диффузионной модели систем массового обслуживания (СМО)
    • 2. 1. Обобщенная двумерная диффузионная модель систем массового обслуживания (CMO)GI/G/l/oo с бесконечной очередью и GI/G/1/m с конечной очередью и потерями
    • 2. 2. Обоснование уравнений баланса потоков в сетевой модели в случае однородного трафика
    • 2. 3. Модификация уравнений баланса потоков в случае неоднородного трафика
    • 2. 4. Модификация уравнений баланса потоков в случае избыточного трафика
    • 2. 5. Выводы
  • ГЛАВА 3. Определение основных показателей производительности сетевых моделей
    • 3. 1. Определение узловых и сетевых характеристик в случае однородного трафика
    • 3. 2. Определение характеристик сетевой модели в случае неоднородного трафика
    • 3. 3. Алгоритм расчета характеристик СМО GI/G/1/oo с бесконечной очередью
    • 3. 4. Модификация алгоритма в случае СМО GI/G/1/m с конечной очередью и потерями
    • 3. 5. Выводы
  • ГЛАВА 4. Организация интерактивной системы вероятностного моделирования стохастических сетей на основе разработанных методов
    • 4. 1. Структура программной системы
    • 4. 2. Функциональные возможности системы
    • 4. 3. Инструкция пользователя
    • 4. 4. Результаты проведенных расчетов и их анализ
      • 4. 4. 1. Расчеты одиночных узлов сети
      • 4. 4. 2. Применение программной системы к решению задач проектирования каналов связи и буферов
    • 4. 5. Выводы
  • Заключение
  • Список использованной литературы
  • Приложения

Несмотря на то, что объем знаний в такой динамической области как информационные технологии, быстро устаревает, остается такой пласт базовых знаний по решению задач анализа и синтеза в области компьютерных сетей, который еще и пополняется. Эти базовые знания заложили такие авторы, как L. Kleinrock, D. Ferrari, S. Golestani, Гнеденко Б. А., Цыбаков Б. С., Липаев В. В., Майоров С. А. и многие другие.

Независимо от того, какие технологии будут применять в локальных и глобальных сетях через 5−10 лет, распределенные системы обработки данных (РСОД) еще долго будут существовать, и данные будут передаваться на основе коммутации пакетов, которые в будущем могут быть названы и иначе.

Актуальность проблемы. Проектирование компьютерных сетей, как и любой другой сложной системы, начинается с этапа системного проектирования и предполагает создание математической модели сети и исследование этой модели на ЭВМ. Достижения в области РСОД, сопровождаемые развитием информационных технологий, возросшие стоимости проектирования и самой проектируемой сети предъявляют повышенные требования к качеству проектных решений, в особенности к точности определения пропускных способностей каналов, времени задержки сообщений (пакетов), объемов памяти буферов и др. Одним из плодотворных подходов к оценке этих важнейших конструктивных показателей служит вероятностное моделирование, которому посвящены монографии вышеуказанных авторов. При таком моделировании компьютерные системы (сети ЭВМ и телекоммуникационные системы) представляются в виде совокупности ресурсов, использование которых осуществляется в порядке очереди в соответствии с заданной дисциплиной.

Достоверность результатов вероятностного моделирования с использованием теории массового обслуживания или теории очередей равно как и других методов зависит во многом от адекватности применяемых моделей реальным системам. Существенные результаты в этой области с разработкой и исследованием моделей двумерной диффузионной аппроксимации процессов функционирования систем массового обслуживания (СМО) получены в работах /64,67/ и др. Разработке вероятностных моделей трафика и методов анализа задержки в телекоммуникационных сетях посвящены работы /62,103,109/ и др.

Другие известные методы из теории экспоненциальных сетей, а также приближенные методы на основе СМО не позволяют учитывать такие особенности как: широкий диапазон изменения параметров трафика, наличие избыточных потоков, обусловленные возможными ограничениями на ресурсы системы, неоднородность трафика и др.

По мнению известного специалиста в области математического моделирования сложных систем чл.-корр. РАН Павловского Ю. Н, разработка интерактивных систем моделирования, а в перспективеинтегрированной интерактивной системы, объединяющей экспертные, оптимизационные, имитационные и вероятностные системы является актуальной проблемой. Тогда математическое моделирование как технология все более будет походить на производственную технологию.

Объект исследований. Объектом исследований диссертационной работы являются сети ЭВМ и телекоммуникационные сети.

Предмет исследований. В диссертационной работе предметом исследований являются показатели производительности компьютерных систем.

Целью данной работы является разработка интерактивной системы вероятностного моделирования компьютерных систем на основе метода обобщенной двумерной диффузионной аппроксимации, ориентированной на автоматизацию их системного проектирования.

Цель работы достигается решением следующих задач:

1) разработать и исследовать обобщенную модель двумерной диффузионной аппроксимации систем массового обслуживания (СМО);

2) разработать алгоритмы решения задачи анализа производительности сетевых моделей СМО типа GI/G/1/oo с бесконечной очередью и GI/G/1/m с конечной очередью и потерями на уровне средних значений и дисперсий распределений временных параметров трафика сети;

3) разработать интерактивную программную систему вероятностного моделирования сетевых моделей для определения их показателей производительности, ориентированную как на разработчиков и проектировщиков вычислительных систем, так и на учебный процесс по таким дисциплинам как: «Компьютерное моделирование», «Сети ЭВМ и телекоммуникации», «Анализ производительности вычислительных систем».

Методы исследования. Для решения поставленных задач использован аппарат теории вероятностей, теория сетей массового обслуживания, используемая в рамках теории вычислительных систем, теория марковских процессов, аналитическое и численное решение уравнений в частных производных в областях со сложными границами, объектно-ориентированное программирование.

Научная новизна работы заключается:

1) в разработке и исследовании обобщенной диффузионной модели систем, адекватно отображающей процессы функционирования компьютерных и телекоммуникационных сетей на уровне средних значений и дисперсий распределений вероятностей параметров трафика и времени обслуживания с учетом ограничений на их ресурсы;

2) в разработке методов расчета индексов производительности сетевых моделей таких систем;

3) в развитии разработанных методов на сетевые модели с неоднородным трафиком;

4)в исследовании изменчивости задержки сообщений для различных фрагментов сетей.

Практическая ценность работы заключается в разработанных.

1) методике расчетов показателей производительности сетевых моделей компьютерных сетей с учетом ограничений на ресурсы сети и неоднородности трафика;

2) интерактивной системе вероятностного моделирования компьютерных систем как для специалистов в области сетевых технологий, так и для студентов специальностей направления подготовки «Вычислительная техника и информатика».

Результаты исследований, полученные в диссертационной работе внедрены и используются в ПО «Стрела», АО «Инвертор», СП Информэнергосвязь «Оренбургэнерго» г. Оренбург и в учебном процессе в Оренбургском государственном университете и в Поволжской государственной академии телекоммуникаций и информатики г. Самара.

Апробация работы. Основные научные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на:

— региональной научно-практической конференции с международным участием «Современные информационные технологии в науке, образовании и практике» (Оренбург, 2003);

— региональной научно-практической конференции с международным участием «Современные информационные технологии в науке, образовании и практике» (Оренбург, 2002);

— всероссийской научно-практической конференции «Современные аспекты компьютерной интеграции машиностроительного производства» (Оренбург, 2003);

— IV всероссийской научно-технической конференции «Методы и средства измерений физических величин» (Н.Новгород, 1999).

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, четырех глав и заключения, изложенных на 133 страницах машинописного текста, содержит 32. рисунка, П таблиц, список литературы из 113 наименований, приложения на 49 страницах и 5 актов о внедрении.

Основные выводы и результаты диссертационной работы сводятся к следующему:

1. На основе анализа точности существующих методов, а также возможностей программных систем анализа производительности компьютерных сетей, обоснована необходимость разработки более эффективных методов и программных средств исследования сетей, учитывающих такие их особенности, как широкие диапазоны изменения параметров трафика, наличие ограничений на объемы буферных накопителей, неоднородность потоков и др.

2. Предложена и исследована обобщенная диффузионная модель системы массового обслуживания, учитывающая ограничения на ресурсы системы и позволяющая производить расчеты характеристик таких систем на уровне средних и дисперсий распределений времен поступления и обслуживания.

3. Получены уравнения баланса потоков в сетевых моделях на уровне средних и дисперсий распределений времен между заявками, которые совместно с методом двумерной диффузионной аппроксимации процессов функционирования СМО позволяют декомпозировать сеть на отдельные узлы как в случае однородного, так и неоднородного трафика.

4. Реализована интерактивная система вероятностного моделирования для расчета показателей эффективности функционирования сети для широкого диапазона параметров распределений трафика и времени обслуживания в узлах сети.

5. Предложенная методика расчета характеристик сетевых моделей и программная система моделирования могут быть использованы в проектировании высокопроизводительных узлов коммутации систем передачи данных.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Л.И. Методология анализа вероятностно-временных характеристик вычислительных сетей на основе аналитического моделирования. Дис.. д-ра техн.наук. М.1996.-412с.
  2. О.И., и др. Оценка качества и оптимизация вычислительных систем / О. И. Авен, Н. Н. Турин, Я. А. Коган И.: Наука, 1982. — 464 с.
  3. И.Н. Моделирование вычислительных систем. М.: Машиностроение, 1988.-220 с.
  4. Антонио Алешандре Алгоритмы оценки эффективности процессов функционирования корпоративных вычислительных сетей. Дис.. канд.техн.наук. М.1999 — 133с.
  5. С.В. Разработка методов и программных средств расчета характеристик сетей с коммутацией пакетов. Дис.. канд.техн.наук. М.1997 — 153с.
  6. Г. Т. Анализ производительности ЦВМ методами теории массового обслуживания. М.: Энергия, 1972. — 176 с.
  7. Г. Т., Брехов О. М. Аналитические вероятностные модели функционирования ЭВМ. М.: Энергия, 1978. — 368 с,
  8. В.А. Исследование и разработка методов оценки вероятностных характеристик цифровых управляющих систем центров коммутации сообщений. Дис.. канд.техн. наук. Л., 1976. — 193 с.
  9. И Бахвалов Н. С. Численные методы. М.: Наука, Физматлит, 1975 631с.
  10. И.О., Жидков Н. П. Методы вычислений, том 1. М.: Наука, 1966. — 632 с.
  11. А.А. Асимтотические методы в теории массового, обслуживания. -М.: Наука, 1980.-304 с.
  12. Н.П. Моделирование сложных систем.-М.: Наука, 1978. 399 с.
  13. Г. Математическое мышление. -М.: Наука, 1989.-400 с.
  14. Е.С. Исследование операций. М.: Сов. радио, 1972. — 552с.
  15. Е.С., Овчаров JI.A. Теория случайных процессов и ее инженерные приложения. М.: Наука, Физматлит, 1991. -384 с.
  16. JI.H. Оптимальное дискретное управление динамическими системами. М.: Наука, 1986.-240 с.
  17. Д.В. Разработка методов и средств анализа однородных стохастических мегасетей и исследование их вероятностных характеристик. Дис.. канд.техн.наук. М.1998. — 138с.
  18. В.А., Григорьев Ю. А., Телекоммуникации и сети.
  19. М.:Издат-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2003 г. 608 с.
  20. А.И. Аналитические методы исследования и оптимизации вычислительных систем и сетей на основе сетевых моделей массового обслуживания. Дис.. д-ра техн.наук. -М.1999. 359с.
  21. В.М. и др. Моделирование развивающихся систем. -М.: Наука, 1983. -351 с.
  22. .В., Коваленко И. Н. Введение в теорию массового обслуживания. М.: Наука, 1987. — 431 с.
  23. И.О., Рыжик И. М. Таблицы интегралов, сумм, рядов и произведений. М.: Наука, 1971. — 1108 с.
  24. В.К. Численный метод исследования систем массового обслуживания // Техническая кибернетика, 1975, № 6, с. 140 146.
  25. А.И., Митрофанов Ю. И. Определение параметров линейных сетей массового обслуживания. Сб. «Системное моделирование». Вып. 1, Новосибирск, 1989.
  26. .П., Марон И. А., Шувалова Э. З. Численные методы анализа. М.: Наука, Физматлит, 1967.-368 с.
  27. Н. Очереди с приоритетами: Пер. с англ./Под ред.
  28. B.В.Калашникова. М.: Мир, 1973. — 280 с.
  29. Д., Барбер Д., Прайс У., Соломонидес С. Вычислительные сети и сетевые протоколы: Пер. с англ./Под ред.
  30. C.И.Самойленко. М.: Мир. 1982. — 562 с.
  31. Э.В., Хорошевский В. Г. Однородные вычислительные системы. Новосибирск: Наука, 1978. — 320 с.
  32. С.М. и др. Случайные процессы для решения классических уравнений математической физики. М.: Наука, 1984.206 с.
  33. Г. П. Методы исследования сетей передачи данных. -М.: Радио и связь, 1982. 208 с.
  34. В.А. Сети массового обслуживания и их применение в ЭВМ // Зарубежная радиоэлектроника, 1977, № 7, с. 3370.
  35. Н.Н. Численные методы. М.: Наука, Физматлит, 1978.- 512с.
  36. Д. Стохастические процессы, встречающиеся в теории очередей и их анализ методом вложенных цепей Маркова. Математика, 1959, № 3: 6, с. 97−101.
  37. Е. Языки моделирования. Пер. с чешек.- М.: Энерго-атомиздат, 1985. -247 с.
  38. Клейнрок J1. Вычислительные системы с очередями: Пер. с англ./ Под ред. Б. С. Цыбакова. М.: Мир, 1979. — 597 с.
  39. Клейнрок J1. Коммуникационные сети: Пер. с англ./Под ред. А. А. Первозванного. М.: Наука, 1970. — 255 с.
  40. JI. Теория массового обслуживания: Пер. с англ./Под ред. В. И. Неймана. М.: Машиностроение, 1979. -432 с.
  41. В.П. Методология анализа вероятно-временных характеристик локальных вычислительных сетей составных топологий на основе аналитического моделирования. Дис.. д-ра техн.наук. М.2001. — 326с.
  42. Д., Смит У.Теория очередей. М.: Мир, 1966. 137 с.
  43. Р.В., Максвелл JI.A., Миллер Л. В. Теория расписаний: Пер. с англ./Под ред. Г. П. Башарина. М.: Наука, 1975, -359 с.
  44. Кругликов В. К. Вероятностный машинный эксперимент в
  45. Приборостроении. JI.: Машиностроение, 1985. — 247 с.
  46. В.К., Мясников О. Г., Тарасов В. Н. Непрерывные сетевые стохастические модели вычислительных систем и сравнительный анализ их точности // Изв. ВУЗов СССР -Приборостроение, 1986, № 11. 34−38 с.
  47. В.К., Пикина Н. Б., Тарасов В. Н. Анализ функционирования вычислительных систем при неоднородных потоках, заданных на уровне двух моментов распределений // Изв. ВУЗов СССР Приборостроение, 1984, № 1. — 40−43 с.
  48. В.К., Тарасов В. Н. Анализ и расчет сетей массового обслуживания методом двумерной диффузионной аппроксимации // Изв. АН СССР, Автоматика и телемеханика, 1983, № 8, 74−83 с.
  49. В.К., Тарасов В. Н. О новом подходе к методу диффузионного приближения в задачах моделирования вычислительных систем. // Автоматизированные системы массового обслуживания: сб. докл. всесоюзного совещания. Москва, ИПУ, 1982, 87−88 с.
  50. В.К., Тарасов В. Н. Приближенный метод декомпозиции разомкнутой стохастической сети // Изв. АН СССР -Техническая кибернетика, 1983, № 6. 142−147 с.
  51. В.К., Тарасов В. Н. Расчет сетевых моделей вычислительных систем с конечной очередью // Изв. ВУЗов СССР -Приборостроение, 1982, № 11. 53−57 с.
  52. В.К., Тарасов В. Н. Расчет сетей массового обслуживания методом диффузионной аппроксимации // Изв. ВУЗов СССР Приборостроение, 1982, № 5.-48−52 с.
  53. В.Г., Саввин Г. Г. Сети связи, управление и коммутация. М.: Связь, 1973. — 280 с.
  54. И.Н. Линейное и нелинейное программирование. Киев: Виша школа, 1975.-372 с.
  55. В.В. Распределение ресурсов в вычислительных системах. М.- Статистика, 1979. — 248 с.
  56. Методы и алгоритмы автоматизированного проектирования сложных систем управления /АН УССР, Ин-т кибернетики им.
  57. B.М. Глушкова. -Киев, Наукова думка, 1984.-215 с.
  58. А.Н., Симонов М.В. ATM технологии высокоскоростных сетей. 2-е изд.-М., изд. «Эко-Трендз», 1999
  59. Г. В. Разработка и исследование приближенных методов расчета характеристик моделей вычислительных систем. Дис.. канд.техн.наук. Л. 1982.-179 с.
  60. В.Г., Олифер Н. А. Основы сетей передачи данных. М.: Интернет Университет информационных технологий, 2003.-246 с.
  61. Основы построения больших информационно-вычислительных сетей/ Под ред. Д. Г. Жимерина, В. И. Максименко. М.: Статистика, 1976. — 296 с.
  62. Основы теории вычислительных систем /Под ред.
  63. C.А.Майорова. -М.: Высшая школа, 1978. 408 с.
  64. Ю.Н. Имитационные модели и системы. М.: Фазис: ВЦ РАН, 2000. — 134 с.
  65. Д.А. Введение в теорию вычислительных систем. -М.: Советское радио, 1972. 280 с.
  66. А.Ю. Анализ вероятностных характеристик изменчивости задержки пакета в телекоммуникационных сетях. -Самара, Изд-во СГАУ, 2000,168 е.: ил.
  67. А.И. Разработка и исследование методов расчета характеристик вычислительных систем на основе стохастических сетевых моделей. Дис.. канд.техн.наук.-JI., 1980. 205 с.
  68. В.Н. Вероятностное компьютерное моделирование сложных систем. Самара: Самарский научный центр РАН, 2002.- 194 с.
  69. В.Н., Бахарева Н. Ф. Математическое программирование: теория, алгоритмы, программы. /Учебное пособие под грифом УМО, ОГУ.- Оренбург, 2003.-178 с.
  70. В.Н., Бахарева Н. Ф. Численные методы: теория, алгоритмы, программы. /Учебное пособие под гифом УМО, ОГУ. Оренбург, 2003. — 178 с.
  71. В.Н., Бахарева Н. Ф. Организация интерактивной системы вероятностного моделирования стохастических систем // Известия Самарского научного центра РАН, 2003, № 1, 119 -126 с.
  72. В.Н., Бахарева Н. Ф. Непрерывные диффузионные модели массового обслуживания и методика расчета их характеристик // Вестник ОГУ. Оренбург, 2002, № 2. -199 — 204 с.
  73. В.Н., Бахарева Н. Ф. Программно-реализованная Марковская модель массового обслуживания с переменными параметрами поступления и обслуживания для анализа сложных систем // Вестник ОГУ. Оренбург, 2002, № 3. — 166 — 170 с.
  74. В.Н., Бахарева Н. Ф. Проблема совершенствования методов моделирования сложных систем // Вестник ОГУ. -Оренбург, 2002, № 5. 162 — 168 с.
  75. В.Н., Бахарева Н. Ф. Интерактивная система вероятностного моделирования сложных систем // Per. научн.-практ. конференция с международным участием. Оренбург, ИПК ГОУ ОГУ, 2002, — 5 с.
  76. Теория сетей связи/Под ред. В. Н. Рогинского. М.: Радио и связь, 1981. — 192 с.
  77. В.И. Выбросы случайных процессов. М.: Наука, 1970.-392 с.
  78. В.И. Статистическая радиотехника. -М.: Советское радио, 1966.-678 с.
  79. В.И., Миронов М. А. Марковские процессы. М.: Сов. радио, 1977.- 488 с.
  80. Э.А. Программное обеспечение автоматизированных систем управления. М.: Статистика, 1974. — 288 с.
  81. Ю.Н., Макаров А. А. Статистический анализ данных на компьютере / Под ред. Фигурнова В. Э. -М.: ИНФРА-М, 1998.528 с.
  82. Д. Оценка производительности вычислительных систем: Пер. англ./Под ред. В. В. Мартынюка. М.: Мир, 1981. -576 с.
  83. Дж. Нелинейное и динамическое программирование. М.: Мир, 1967.- 386 с.
  84. А.Я. Работы по математической теории массового обслуживания. М.: Физматгиз, 1963. — 235 с.
  85. М. Сети ЭВМ. Анализ и проектирование: Пер. с англ./Под ред. В. А. Жожикашвили. М.: Радио и связь, 1982. — 336 с.
  86. Р. Имитационное моделирование систем- искусство и наука.-М.: Мир, 1978.-272 с.
  87. М.Д. Системы распределения информации. Методы расчета. Справочное пособие. М.: Связь, 1979. — 342 с.
  88. Т.Дж. Моделирование на GPSS. Пер. с англ. -М.: Машиностроение, 1980.-576 с.
  89. Baruoh Н., Franta W.R. A diffusion approximation to the multis-erver queue. Management Science, 1978, V.24, n.5, p.522−529.
  90. Baskett F., Chandy K.M., Muntz R.R., Palacios F.G. Open, closed and mixed networks of queues with different classes of customers. J. ACM, 1975, V.22, n.2, p.248−260.
  91. Bechhofer R.E. A Single-Sample Multiple Decision Procedure for Ranking Means of Normal Populations with Known Variances. Ann. Math Stat, Vol.25, 1984.
  92. Biles W.E. Intergration-Regression Search Procedure for Simulation Experimentation. Proceedings, 1984 Winter Simulation Conference, 1984, p.491−497.
  93. Boyse J.W. Execution characteristics of programs in pageon do-mand system. Comm. of the ACM, 1974, V.17, n.4, p.192−196.
  94. Boyse J.W., Warn D.R. A straightforward model for computer performance prediction. Сотр. Surveys, 1975, V.7, n.2, p.73−93.
  95. Bryant P. Predicting working set sizes. IBM J. Res. and Devel., 1975, V.19, n.3, p.221−229.
  96. Buzen J.P. Computational algorithms for closed queueing networks with exponential servers. Comm. of the ACM, 1973, V.16, n.9, p.527−531.
  97. Chandy K.M., Herxog V., Woo L. Approximate analysis of general queuing networks.- IBM J. Res. and Devel., 1975, V.19,p. 43−49.
  98. Chandy K.M., Herzog V., Woo L. Parametric analysis of queue-ing networks. IBM J. Res. and Devel., 1975, V.19, n. l, p.36−42.
  99. Chandy K.M., Sauer C.H. Approximate methods for analyzing queueing networks models jf cjmputing systems. Сотр. Surveys, 1978, V.10, p.281−317.
  100. Chiu W., Dumont D., Wood R. Performance analysis of a multi-programmed computer system. IBM J. Res. and Devel., 1975, V.19, n.3, p. 263−271.
  101. Cochran W.G., Cox G.M. Experimental Designs. John Wiley, 1977.
  102. Courtois P.J. Decomposability, instabilities and saturation in multiprogramming systems. Comm. Of the ACM, 1975, V.18, n.7, p. 371−376.
  103. Farrell W. Literature Review and Bibliography of Simulation Optimization. Proceedings, 1987 Winter Simulation Conference, 1987, p. 116−124.
  104. Ferrari D. Delay jitter control scheme for packet switching internet-works. // Cjmputer Communications, Vol. 15(6), p.367−373, July/August 1992.
  105. Gelenbe E. On approximate computer system modes. J. ACM, 1975, V.22, p. 261−269.
  106. Gelenbe E., Pujolle G. Probalistic models of computer systems. Part II. Rapport de Recherche, 1975, n.147.
  107. Golestani S. Congestion free communication in high-speed packet networks. // IEEE Trans, on Comm.Vol.39, No.12, December 1991, p.1802−1812.
  108. Gordon W.J., Newell G.F. Closed queueing systems with exponential servers. Operations Research, 1967, V.15, p. 254−265.
  109. Gupta S.S., Panchapakesan S. On Multiple Decision (subset Selection) Procedures. Journal of Math and Physical Sciences, Vol. 6, 1972.
  110. Kobayashi H. Application of the diffusion approximation to queueing networks 1: Equilibrium queue distributions. -J.ACM, 1974, V.21, n.2, p.316−318.
  111. Kobayashi H. Application of the diffusions approximation to queueing networks 2: No equilibrium distributions and applications to computer modeling. — J. ACM, 1974, V.21, n.3, p.459−469.
  112. Kollerstrom J. Heavy traffic theory for queues with several servers. -J. of Appl. Prob., 1974, V. ll, p. 544−552.
  113. Matragi W., Bisdikian C., and Sohraby K. Jitter calculus in ATM networks: single node case. // IEEE INFOCOM, Toronto, Ontario, Canada, June 1994.
  114. Meyer R.H. Response Surface Methodology. Allyn & Bacon, 1981.
  115. Muntz R.R. Analytic modeling of interactive systems. Proc. IEEE, 1975, V.63, n.6, p. 946−953.
  116. Naylor Т.Н. The Design of Computer Simulation Experiments. Duke University Press, 1979.
  117. Reiser M., Kobayashi H. Accuracy of the diffusions approximation for some queueing systems. IBM J. Res. and Devel., 1974, n.2, p.110−124.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!