Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Математическое моделирование в распределенных системах оперативного мониторинга нефтегазодобывающей отрасли

Диссертация: Математическое моделирование в распределенных системах оперативного мониторинга нефтегазодобывающей отрасли
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Разработана обобщенная математическая модель СОМ, в рамках которой благодаря синтезу моделей и подходов, предложенных ранее для отдельных классов СОМ, возможно учесть: о нестационарные входящие потоки информациио сетевую топологию СОМ и неограниченное количество устройство области видимости и время задержки распространения сигнала между устройствами, использующими общий канал связио одновременное… Читать ещё >

Математическое моделирование в распределенных системах оперативного мониторинга нефтегазодобывающей отрасли (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • Глава 1. Особенности организации и моделирования систем мониторинга
    • 1. 1. История развития и основные задачи систем мониторинга
    • 1. 2. Обоснование применения теории массового обслуживания
    • 1. 3. Классификация систем мониторинга
    • 1. 4. Обзор применяемых методов исследования
  • Глава 2. Математические модели систем оперативного мониторинга
    • 2. 1. Основные понятия теории массового обслуживания
    • 2. 2. Модели систем оперативного мониторинга
  • Глава 3. Информационное моделирование и имитационные алгоритмы систем оперативного мониторинга
    • 3. 1. Построение информационной модели
    • 3. 2. Планирование и реализация имитационного эксперимента
    • 3. 3. Обработка результатов имитационного эксперимента

Актуальность работы. В промышленности использование систем оперативного мониторинга позволяет добиться повышения эффективности труда и качества выпускаемой продукции, достижения высоких эксплуатационных характеристик оборудования, сведения к минимуму любых производственных потерь. В нефтегазодобывающей отрасли необходимость таких систем не вызывает сомнений в силу присущих ей особенностей: территориальная удаленность подразделений предприятий, тяжелые эксплуатационные условия, недостаточно развитая инфраструктура, дефицит квалифицированных кадров, высокие материальные и трудовые затраты, связанные с ликвидацией последствий нарушений производственного процесса.

Системы оперативного мониторинга нефтегазодобывающего комплекса (СОМ) — это территориально распределенные информационные системы контроля, диагностики и управления, основной целью применения которых, согласно В. Н. Костюкову, является повышение эффективности и безопасности производства благодаря: непрерывному мониторингу технологических объектовснижению трудоемкости управления процессамизамене устаревших средств автоматизации и систем управления. Как отмечает М. Ф. Ализаде, СОМ позволяют «обеспечить эффективную работу предприятий в заданных режимах, повышать качество выпускаемых продуктов, обеспечить безаварийность и экологическую безопасность, повысить производительность труда».

Для успешного решения своих задач СОМ должны обеспечивать высокую актуальность информации. Однако, несмотря на постоянно увеличивающуюся интенсивность потоков данных, в СОМ по-прежнему часто используются низкоскоростные УКВ-каналы связи. Это противоречие в сочетании со значительной стоимостью СОМ на стадии проектирования приводит к необходимости удостоверится в том, что система будет удовлетворять предъявляемым требованиям, т. е. определить временные характеристики процессов передачи данных. Для этого требуется разрабатывать и исследовать математические модели СОМ.

В настоящее время моделирование и проектирование СОМ базируется на подходах, предложенных Е. Б. Андреевым, В. И. Костиным, В. Н. Костюковым, М. Месоровичем, В. И. Нейманом, Б. Я. Советовым, А. В Суздалевым. Более общая задача моделирования сетей передачи данных широко освещена в работах российских (Л.Г. Афанасьева, Г. П. Башарин, А. А. Боровков, Н. П. Бусленко, Б. В. Гнеденко, В. А. Ивницкий, И. Н. Коваленко, А. А. Назаров, С. Г. Фосс, Б. С. Цыбаков и др.) и иностранных (Д. Бертсекас, JT. Клейнрок, Р. В. Купер, T.JT. Саати, X. Такаги, Дж. Уолдренд, М. Шварц и др.) авторов. Но при этом можно выделить ряд направлений, исследованных не в полной мере:

• существующие методы исследования сетей передачи данных в основном используют аппарат теории массового обслуживания, в частности, сети Джексона. В то же время для СОМ характерно использование общих каналов связи несколькими устройствами. Функционирование разделяемого канала рассмотрено в работах Р. В. Купера, А. А. Назарова, T.JT. Саати, X. Такаги, С. Г. Фосса, Б. С. Цыбакова, М. Шварца и др., однако не существует моделей, позволяющих описать совместное функционирование нескольких разделяемых каналов, объединенных в сеть передачи данных, и допускающих использование различных методов множественного доступа в рамках одного канала связи;

• в работах Р. В. Купера, С. Г. Фосса, Н. И. Черновой и др. рассмотрен механизм сбора данных «поллинг» (упорядоченный опрос) для устройств мониторинга с очередью сообщений. Однако в практике СОМ применяются также устройства без буфера памяти для организации очереди сообщенийдля исследования таких систем не предложено адекватных моделей.

Поэтому математическое моделирование распределенных СОМ, направленное на устранение вышеперечисленных недостатков и пробелов, представляется актуальным направлением.

Объектом исследования являются информационные процессы возникновения и перемещения данных в системах оперативного мониторинга нефтегазодобывающих предприятий.

Предмет исследования — математическое и имитационное моделирование информационных процессов возникновения и перемещения данных в СОМ для получения их временных характеристик.

Целыо работы является разработка и исследование математических моделей, позволяющих с достаточной адекватностью учесть характерные особенности различных классов СОМ. Применение таких моделей должно позволять находить временные характеристики СОМ: стационарные средние длину очереди, время ожидания, время пребывания в системе и др., необходимые для принятия обоснованных решений при проектировании СОМ.

Для достижения поставленной цели определены следующие задачи исследования:

• анализ существующих концепций, моделей, технологий и подходов к созданию распределенных систем мониторинга, в том числе применительно к нефтедобывающей отрасли;

• классификация СОМ по признакам, важным для их моделирования;

• исследование применимости и разработка математических моделей для выделенных классов распределенных СОМ;

• построение информационной модели и алгоритмов для проведения имитационных экспериментов в соответствии с математической моделью СОМ;

• проектирование и разработка хранилища данных и программного обеспечения, обеспечивающих описание моделей СОМ, их исследование и анализ полученных результатов.

Методы исследования. При решении поставленных в работе задач использовались методы исследования из следующих областей науки: теория вероятностей, теория случайных процессов, теория массового обслуживания (ТМО), теория реляционных баз данных.

Научная новизна работы заключается в следующем:

• предложена математическая модель системы поллинга для случая применения устройств мониторинга без очередей сообщенийдля модели в аналитической форме получены: о средний интервал между посещениями устройство процент времени, затрачиваемый на обслуживание устройствао вероятность потери информациио целевая функция для сравнения различных вариантов конфигурации СОМ между собой.

• разработана обобщенная математическая модель СОМ, в рамках которой благодаря синтезу моделей и подходов, предложенных ранее для отдельных классов СОМ, возможно учесть: о нестационарные входящие потоки информациио сетевую топологию СОМ и неограниченное количество устройство области видимости и время задержки распространения сигнала между устройствами, использующими общий канал связио одновременное использование методов доступа к общему каналу из группы поллинговых либо случайного множественного доступа (СМД) в зависимости от устройства, времени, передаваемой информациио различные маршруты движения информации в зависимости от устройства, времени, передаваемой информациио возможность ветвления информационных потоков для доставки информации нескольким потребителям.

Теоретическая значимость работы заключается в систематическом рассмотрении задачи моделирования СОМ. Для этого была предложена классификация систем по значимым для моделирования признакам:

• по топологии СОМ: локальная система мониторингасеть, состоящая из объектов мониторинга и нескольких каналов связи, используемых монопольнонесколько объектов мониторинга, для обмена информацией с которыми используется общий канал связисеть, состоящая из объектов мониторинга и нескольких общих каналов связи;

• по методу доступа к общему каналу: обход устройств сервером (поллинг) — СМДкомбинация поллинга и СМД;

• по типу применяемых устройств мониторинга: с очередью сообщенийбез очереди, с передачей текущих значений параметров.

В соответствии с классификацией для различных типов СОМ рассмотрена применимость существующих моделей, а при их отсутствиипредложены новые математические модели ТМО. Предложен единый подход к моделированию СОМ выделенных классов.

Практическая значимость работы обусловлена созданием математической модели, а также соответствующих ей информационной модели и набора имитационных алгоритмов, которые позволяют проводить исследования и рассчитывать временные характеристики широкого класса СОМ с произвольной архитектурой и достаточно сложными правилами функционирования.

Отметим, что разработанные модели и алгоритмы могут быть естественным образом дополнены новыми объектами и понятиями, что позволит применить полученные результаты для решения аналогичных задач в смежных областях.

Внедрение полученных результатов. На базе полученных моделей и алгоритмов была разработана подсистема моделирования и анализа, включенная в состав тиражируемого аппаратно-программного комплекса «Мт-Офис» инжинирингового предприятия ООО «МЕТА», г. Тюмень. В составе этого комплекса результаты работы были применены при решении задач оперативного мониторинга на предприятиях «Кама-Нефть» и «Урал-Ойл», входящих в состав ООО «ЛУКОЙЛ-Пермь».

Достоверность и обоснованность полученных результатов определяется корректным и обоснованным использованием аппарата теории массового обслуживания и теории вероятностей. Адекватность предложенных математических и информационных моделей, а также работоспособность имитационных алгоритмов подтверждается согласованностью:

• результатов имитационных экспериментов и теоретических значений для некоторых известных моделей;

• результатов имитационных экспериментов и теоретических значений для предложенной модели поллинга без очередей сообщений;

• результатов имитационных и натурных экспериментов.

Положения, выносимые на защиту:

• математическая модель системы поллинга для случая применения устройств мониторинга без буфера памяти, позволяющая оценить временные характеристики и вероятность потери информации в данном типе СОМ;

• обобщенная математическая модель СОМ, позволяющая описать случаи сетевой топологии с применением разделяемых каналов связи при одновременном использовании различных методов доступа к ним;

• информационная модель и имитационные алгоритмы, предназначенные для описания обобщенных моделей СОМ, проведения имитационных экспериментов и анализа полученных результатов.

Апробация работы. Основные положения работы докладывались на следующих конференциях:

• II международная научно-техническая конференция «Новые информационные технологии в нефтегазовой отрасли и образовании», Тюмень, ТюмГНГУ, 2006;

• IV всероссийская научно-техническая конференция «Геология и нефтегазоносность Западно-Сибирского мегабассейна», Тюмень, ТюмГНГУ, 2006;

• II международная научно-техническая конференция «Информационные технологии в науке, образовании и производстве», Орел, ОрелГТУ, 2006;

• XI международная открытая научная конференция «Современные проблемы информатизации в прикладных задачах», Воронеж, ВорГТУ, 2006;

• XVII международная научная конференция «Математические методы в технике и технологиях», Кострома, КГТУ, 2004.

Публикации по теме работы. Основное содержание работы отражено в 13 публикациях, в том числе 2 статьи опубликованы в журналах из списка ВАК.

Личный вклад автора. Основные научные результаты работы получены автором самостоятельно. Программная реализация комплекса имитационного моделирования выполнена автором.

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, 3 глав, заключения, библиографического списка из 228 наименований и 5 приложений, и содержит 1 таблицу и 43 рисунка. Общий объем работы 152 страниц.

Выводы.

Во второй главе была получена обобщенная математическая модель СОМ, с помощью которой можно описывать структуру и правила функционирования широкого класса таких систем. Однако, как уже отмечалось, исследование и получение с ее помощью различных характеристик изучаемых систем возможно только методами имитационного моделирования.

В третьей главе осуществлено построение информационной модели, соответствующей полученной ранее обобщенной математической модели. В терминах нотации IDEF1X определены необходимые сущности и связи между ними. Для удобства практического применения информационная модель дополнена понятием «тип объекта», где под объектами понимаются станции, каналы, технологические параметры и др. Это позволяет упростить процесс наполнения информационной модели.

Также были введены дополнительные сущности для обеспечения одновременного использования в одной базе данных нескольких моделей, а также нескольких имитационных экспериментов по каждой из моделей.

Отметим возможность в любой момент приостановить, в том числе и аварийно, выполнение имитационных экспериментов, что может быть полезно в случае их большой продолжительности. Для этого были введены дополнительные сущности, в которых хранится текущая служебная информация о ходе имитационного эксперимента.

Также в третьей главе приведены подробные схемы алгоритмов, позволяющих реализовать имитационный эксперимент в соответствие с полученными математической и информационной моделями.

В заключительной части главы рассмотрена задача обработки полученных при реализации имитационного эксперимента данных для получения значений характеристик системы.

На основе полученных информационной модели и имитационных алгоритмов был разработан программный комплекс, позволяющий описывать модели и исследовать с их помощью СОМ.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Системы оперативного мониторинга НГДК — территориально распределенные информационные системы контроля, диагностики и управления, основной целью применения которых является повышение эффективности и безопасности нефтегазодобывающего производства благодаря следующим факторам [76]:

• непрерывному мониторингу распределенных технологических объектов;

• управлению процессами добычи, транспортировки и учета готовой продукции;

• замене физически и морально устаревших средств автоматизации и систем управления;

• повышению безопасности производства за счет средств диагностики и улучшения экологической обстановки в нефтедобывающем регионе;

• снижению трудоемкости управления технологическими процессами нефтедобычи.

Для успешного решения своих задач СОМ должны обеспечивать высокую актуальность информации. Однако, несмотря на постоянно увеличивающуюся интенсивность потоков данных, в СОМ по-прежнему часто используются низкоскоростные УКВ-каналы связи. Это противоречие в сочетании со значительной стоимостью СОМ на стадии проектирования приводит к необходимости проверки того, что система будет удовлетворять предъявляемым требованиям, то есть определить временные характеристики процессов передачи данных. Для этого требуется разрабатывать и исследовать математические модели СОМ.

Однако подавляющее большинство работ, касающихся СОМ, имеют описательно-прикладной характер В работе предпринята попытка систематизировать подходы к математическому моделированию СОМ, для чего была предложена классификация СОМ, а также исследована применимость моделей ТМО к различным классам СОМ.

В результате анализа существующих подходов к исследованию коммуникационных систем были выявлены следующие проблемы:

• отсутствие адекватной модели для важного частного случая СОМиспользование поллинга и устройств мониторинга без очередей сообщений;

• отсутствие модели, пригодной для описания сложноустроенных СОМ с произвольной архитектурой топологии «сеть», разделяемыми каналами связи, устройствами мониторинга разных типов.

В диссертации предложены математические модели, позволяющие исследовать данные классы СОМ. Для поллинговой системы без очередей сообщений в виде суммы сходящегося ряда получены основные характеристики:

• средний интервал между последовательными посещениями одной станции;

• вероятность потери информации об изменениях Sj (t) = {s)(t),., sn/ (t));

• целевая функция для сравнения нескольких возможных вариантов конфигурации системы.

Предложена новая обобщенная математическая модель для широкого класса СОМ, которая допускает:

• сетевую топологию системы;

• совмещение методов поллинга и СМД в рамках одного канала связи;

• станции с буфером памяти для очередей сообщений и без;

• нестационарные входящие потоки сообщений;

• нестационарные режимы функционирования маршрутов передачи сообщений между станциями.

Применение обобщенной математической модели позволяет описать и исследовать СОМ с произвольной архитектурой системы и достаточно сложными правилами функционирования, что позволяет, в том числе моделировать высокоэффективное совместное использование поллинговых и СМД методов доступа к разделяемому каналу.

Для исследования СОМ с помощью обобщенной модели разработаны соответствующие ей информационная модель и имитационные алгоритмы, на основе которых создан комплекс имитационного моделирования систем оперативного мониторинга нефтегазодобывающей промышленности. Подводя итог, кратко перечислим основные результаты работы:

• предложена классификация СОМ, в соответствии с которой рассмотрены существующие, а при их отсутствии — предложены новые математические модели ТМО для различных типов СОМ;

• предложена и аналитически исследована новая математическая модель для случая поллинговой СОМ, использующей устройства мониторинга без очередей сообщений;

• предложена новая обобщенная математическая модель, позволяющая исследовать СОМ с произвольной архитектурой и достаточно сложными правилами функционирования, что позволяет, в том числе моделировать высокоэффективное совместное использование поллинговых и СМД методов доступа к разделяемому каналу;

• разработана информационная модель, соответствующая обобщенной математической модели СОМ;

• разработан набор алгоритмов, в сочетании с информационной моделью позволяющий проводить имитационные эксперименты;

• спроектированы и реализованы хранилище данных и программный комплекс, обеспечивающие описание моделей СОМ, их исследование и анализ полученных результатов;

• результаты применены при разработке тиражируемого аппаратно-программного комплекса оперативного мониторинга и использованы при решении задач мониторинга на предприятиях «Кама-Нефть» и «Урал-Ойл», с входящих в состав ООО «ЛУКОИЛ-Пермь».

• разработанные модели и алгоритмы могут быть естественным образом дополнены новыми объектами и понятиями, что позволит применить полученные результаты для решения аналогичных задач в смежных областях.

Показать весь текст

Список литературы

  1. АглямовН.Н. и др. Комплексные информационно-вычислительные системы нефтегазодобывающего производства / Н. Н. Аглямов, П. Г. Турин,
  2. A.M. Аминев // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 1997. — № 3−4. — С. 8−11.
  3. Алъ-Днебат С. А. Применение сетей массового облуживания для исследования процессов передачи видеопотоков в пакетных сетях Электронный ресурс.: Дис. канд. техн. наук. М: РГБ, 2005 (Из фондов Российской Государственной библиотеки). — 117 с.
  4. В.В. и др. Элементы теории массового обслуживания и асимптотического анализа систем / В. В. Анисимов, O.K. Закусило,
  5. B.C. Донченко. Киев: Вища шхола. — 1987. — 248 с.
  6. Л.Г., Булииская Е. В. Случайные процессы в теории массового обслуживания и управления запасами. М.: Изд-во МГУ, 1980. -341 с.
  7. А. С., Вишневский В. М. Метод оценки показателей производительность беспроводных сетей с централизованным управлением // АиТ. 2000, — № 4, — С. 97−105.
  8. А.С., Вишневский В. М. Моделирование беспроводных сетей с децентрализованным управлением // АиТ. 1999. — № 6. — С. 88−99.
  9. Г. П. и др. Анализ очередей в вычислительных сетях: Теория и методы расчета / Г. П. Башарин, П. П. Бочаров, А. Я. Коган. М.: Наука, 1989. -334 с.
  10. Г. П. и др. О методах расчета пропускной способности сетей связи ЭВМ / Г. П. Башарин, П. П. Бочаров, А. Я. Коган // Итоги науки и техники, сер. Электросвязь. 1993, Т. 12. — С. 32−106
  11. ГЛ., Толмачев A.JI. Теория сетей массового обслуживания и ее приложения к анализу информационно-вычислтельных систем // Итоги науки и техники. Теор. вероятн., матем. стат., теор. кибернетика, 1983. Т. 21.-С.3−119.
  12. Д., Галлагер Р.Дж. Сети передачи данных / Пер. с англ. / Под ред. Б. С. Цыбакова. М.: Мир, 1989. — 544 с.
  13. JI.Б. Управление потоками данных в сетях ЭВМ. -М.: Энергоатомиздат, 1984. 258 с.
  14. Л.Б., Ляхов А. И. Моделирование многосерверных локальных сетей//АиТ.- 1998.-№ 8.-С. 109−1231 в. Боровков А. А. Асимптотические методы в теории массового обслуживания. М.: Наука, 1980. — 397 с.
  15. А.А. Вероятностные процессы в теории массового обслуживания. М.: Наука, 1972. — 341 с.
  16. А.А. Некоторые предельные теоремы теории массового обслуживания // Теория вероятности и ее применение. 1964. — Т. IX. — Вып.4. -С. 608−625.
  17. А.А. Эргодичность и устойчивость случайных процессов. -М.: Эдиториал УРСС. 1999. — 440 с.
  18. П.П. и др. Об обслуживании пуассоновского потока на однолинейной системе с конечным накопителем и повторными заявками / П. П. Бочаров, Ч. Д’Апиче, Н.Х. Фонг// Проблемы передачи информации. -2001. Т. 37. — Вып.З. — С. 67−82.
  19. А.В., Ширяев А. Н. Теория случайных процессов. -М.: ФИЗМАТЛИТ. 2003. — 400 с.
  20. В.Н. Автоматизация имитационного моделирования сложных систем. М.: Наука. — 1977. — 240 с.
  21. Н.П. Моделирование систем. М.: Наука. — 1978. — 399 с.
  22. Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука. — 1988.226 с.
  23. Н.П. Метод статистических испытаний (метод Монте-Карло) / Н. П. Бусленко, И. М. Соболь, Ю. А. Шрейдер. Физматгиз, 1962. — 376 с.
  24. Н.П., Шрейдер Ю. А. Метод статистических испытаний. -М.: ГИФМЛ, 1961.-348 с.
  25. В.А. Исследование математических моделей сетей множественного доступа, функционирующих в случайной среде Электронный ресурс.: Дис. канд. техн. наук. М: РГБ, 2005 (Из фондов Российской Государственной библиотеки). -158 с.
  26. Введение в математическое моделирование: Учеб. пособие / Под ред. П. В. Трусова. М.: Логос, 2005. — 440 с.
  27. Н.Д. и др. Система обслуживания с выбором наименьшей из двух очередей асимптотический подход / Н. Д. Введенская, Р. Л. Добрушин, Ф. И. Карпелович // Проблемы передачи информации. — 1996. — Т. 32. — Вып.1. -С. 20−34.
  28. Н.Д. и др. Задержка пакета при использовании стек-алгоритма в закритической области входных потоков / Н. Д. Введенская, Ф. Жакэ, Б.С. Цыбаков// Проблемы передачи информации. 1994. — Т. 30. -Вып.4. — С. 76−90.
  29. Н.Д. и др. Большие уклонения в некоторых системах с очередями / Н. Д. Введенская, Е. А. Печерский, Ю. М. Сухов // Проблемы передачи информации. 2000. — Т. 36. — Вып.1. — С. 48−60.
  30. Н.Д., Пннскер М. С. Оценка пропускной способности алгоритмов множественного доступа класса FCFS // Проблемы передачи информации. 1990. — Т. 26. — Вып.1. — С. 58−68.
  31. Е.С., Овчаров JI.A. Теория случайных процессов и ее инженерные приложения. М.: Наука, 1991. — 383 с.
  32. В.М. и др. Пакет прикладных программ имитационного моделирования телеавтоматических систем массового обслуживания / В. М. Вишневский, Л. Б. Белокрицкая, B. J1. Шеленков // Телеавтоматические системы массового обслуживания. М.: 1980. — С. 29−38.
  33. И.И., Скороход А. В. Введение в теорию случайных процессов. М.: Наука, 1977. — 426 с.
  34. .В. Курс теории вероятностей: Учебник Изд. 6-е, перераб. и доп. — М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1988. — 384 с.
  35. .В., Коваленко И. Н. Введение в теорию массового обслуживания. М.: Наука, 1966. — 352 с.
  36. .В., Колмогоров А. Н. Предельные распределения для сумм независимых случайных величин. М. -Л.: Гостехиздат, 1949. — 379 с.
  37. Л.И., Надирадзе И. А. Информационно-обучающая система оперативного управления и проектирования процесса испытания скважин // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 1994. -№ 2.-С. 11−12.
  38. Л.И., Свистунов А. А. Единый подход к разработке компьютерных тренажеров для диспетчерского управления нефте- и газотранспортными системами // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2003. — № 3. — С. 14−18.
  39. Е.Ю. Исследование и разработка алгоритмов обслуживания разноскоростных потоков требований сетью радиодоступа Электронный ресурс.: Дис. канд. техн. наук. М.: РГБ, 2006 (Из фондов Российской Государственной библиотеки). -127 с.
  40. Э.Ш., Лосев Ю. И. Передача данных в АСУ. М.: Связь, 1996.-280 с.
  41. Ю.В. Оптимальная маршрутизация в сети передачи данных распределенной системы телемеханики нефтепромысла // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2002. — № 1−2. — С. 1217.
  42. М.Г. Экспертно-аналитическая система оценки геоэкологического состояния природной среды // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2003. — № 3. — С. 9−14.
  43. В.Г. Развитие информационных технологий в топливно-энергетическом комплексе // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2003. — № 11. — С. 4−6.
  44. О.М. Средства связи для «последней мили». М.: ЭКО-ТРЕНДС — НТЦ НАТЕКС, 1999. — 140 с.
  45. Дэ/сеннингс Ф. Практическая передача данных: модемы, сети и протоколы. М.: Мир, 1989. — 272 с.
  46. Ю.Г. Введение в имитационное моделирование. М.: Министерство образования Российской Федерации, 2002. 236 с.
  47. А.Н. и др. Практикум на ЭВМ по теории массового обслуживания: Учеб. пособие / А. Н. Дудин, Г. А. Медведев, Ю. В. Меленец. -Минск: Университетское, 2000. 109 с.
  48. В.И. Автоматизация объектов важнейшее условие повышения эффективности! // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. — 2002. — № 8. — С. 4−10.
  49. Е.Б. Марковские процессы. М.: Физматгиз, 1963. — 258 с.
  50. В.Е., Малинковский Ю. В. Сети массового обслуживания с динамической маршрутизацией и динамическими вероятностными обходами узлов заявками // Проблемы передачи информации. 2001. — Т. 37. — Вып.З. -С. 55−67.
  51. С.М., Мелос В. Б. Математический эксперимент с моделями сложных стохастических систем. СПб.: Изд. ГУ, 1993. — 299 с.
  52. Д.В. Управляемые системы массового обслуживания с неоднородными приборами Электронный ресурс.: Дис. канд. техн. наук.-М: РГБ, 2005 (Из фондов Российской Государственной библиотеки). -159 с.
  53. А.А. Разработка программного модуля диагностики состояния инженерной сети нефтедобычи // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2003. — № 11. — С. 35−42.
  54. В.А., Вишневский В. М. Сети массового обслуживания. Теория и применение к сетям ЭВМ. М.: Радио и связь, 1988. — 192 с.
  55. Г. П. Методы исследования сетей передачи данных. -М.: Радио и связь, 1982. 286 с.
  56. Н.Б. и др. Проектирование сетей и систем передачи дискретных сообщений / Н. Б. Зелигер, О. С. Чугреев, Г. Г. Яновский. М.: Радио и связь, 1984. — 176 с.
  57. Ю.И. и др. Моделирование трубопроводных систем для целей разработки АСУТП / Ю. И. Зозуля, А. П. Веревкин, О. В. Кирюшин // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2003. -№ 11.-С. 61−64.
  58. В.А. Разработка аналитической теории сетей массового обслуживания, Электронный ресурс.: Дис. доктора физ.мат. наук.- М: РГБ, 2005 (Из фондов Российской Государственной библиотеки). 790 с.
  59. В.А. Сети массового обслуживания и их применение в ЭВМ (обзор) // Зарубежная радиоэлектроника. 1977. — Т. 7. — С. 33−70.
  60. Д. Л. Шедлер Д.С. Регенеративное моделирование сетей массового обслуживания / Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1984. — 136 с.
  61. В.В., Рачев С. Т. Математические средства построения стохастических моделей обслуживания. М.: Наука, 1988. — 312 с.
  62. Ф.И., Крейнин А. Я. Асимптотический анализ систем коммутации сообщений телеграфного типа // Проблемы передачи информации. 1994. — Т. 30. — Вып.З. — С. 83−96.
  63. Ф.И., Крейнин А. Я. Поллинг-системы с быстрым обслуживанием, интенсивным входящим потоком и постоянным временем переключения // Проблемы передачи информации. 1994. — Т. 30. — Вып.4. -С. 45−59.
  64. Дж. Статистические методы в имитационном моделировании. М.: Статистика, 1978. — 364 с.
  65. Л. Вычислительные системы с очередями / Пер. с англ.- под ред. Б. С. Цыбакова. М.: Мир, 1979. — 600 с.
  66. Л. Коммуникационные сети. Стохастические потоки и задержки сообщений / Пер с англ.- под ред. А. А. Первозванского. М.: Наука, 1970.-255 с.
  67. Л. Теория массового обслуживания / Пер с англ. И.И.Грушко- под ред. В. И. Нейман. М.: Машиностроение, 1979. — 317 с.
  68. Д., Смит У. Теория очередей. М.: Мир, 1966. — 349 с.
  69. А.Е. Модели и алгоритмы организации распределенной обработки данных в информационно-управляющих системах: Дис. канд. техн. наук. М.: МИЭТ, 1989. — 132 с.
  70. В.Н. Мониторинг безопасности производства. -М.: Машиностроение, 2002. 224 с.
  71. А., Крюон Р. Массовое обслуживание, теория и приложения. -М.: Мир, 1965.-322 с.
  72. П.И., Назаров А. А. Исследование асимптотических средних характеристик немарковских моделей неустойчивых сетей случайного доступа // Проблемы передачи информации. 2003. — Т. 39. — Вып.З. — С. 77−87.
  73. М.Ю. Обоснование пуассоновской гипотезы для сетей с коммутацией каналов и потерями // Проблемы передачи информации. 1992. -Т. 28. — Вып.4. — С. 86−96.
  74. М.Я. Пуассоновская предельная теорема для сетей коммутации сообщений с малой интенсивностью транзитивных потоков// Проблемы передачи информации. 1993. — Т. 29. — Вып.1. — С. 92−99.
  75. Кунцевич Н.А. SCADA-системы и муки выбора // Мир компьютерной автоматизации. 1999. — № 1. — С. 72−78.
  76. Н.Т., Сущенко С. П. О пропускной способности случайного множественного доступа // АиТ. 2001. — № 1. — С. 91 -102.
  77. КС. Имитационные системы (методология исследований и проектирования). Новосибирск: Наука, 1981.-301 с.
  78. В.Г., Лазарев Ю. В. Динамическое управление потоками информации в сетях связи. М.: Радио и связь. — 1983. — 216 с.
  79. В.Г. Сетевые протоколы и управление в распределенных вычислительных системах. М.: Наука, 1986. — 269 с.
  80. Ю.Лебедев А. В. Вентильная бесконечнолинейная система с неограниченными временами обслуживания и большой загрузкой // Проблемы передачи информации. 2003. — Т. 39. — Вып.З. — С. 87−95
  81. А.Л. Статистическое моделирование систем массового обслуживания. М.: Советское радио, 1978. — 248 с.
  82. КВ. Имитационное моделирование на ЭВМ. М.: Радио и связь, 1988.-232 с.
  83. С.Б. Разработка методов и алгоритмов моделирования вторичных сетей передачи дискретной информации, Электронный ресурс.: Дис. канд. техн. наук.- М: РГБ, 2006 (Из фондов Российской Государственной библиотеки). -158 с.
  84. А.Г. Проектирование АСУ. М.: Высш. шк., 1987. — 304 с.
  85. А.А. Распространение предельных теорем исчисления вероятностей на сумму величин, связанных в цепь. В кн.: Записки АН по физико-математическому отделению, VIII серия. — Санкт-Петербург, 1908. -Т. 22. — № 9.
  86. Дж. Системный анализ передачи данных. М.: Мир, 1975. -Т. 2. — 432 с.
  87. Математические модели информационных процессов и управления: Учеб. для вузов. М.: ОАО «Издательство «Недра», 2001. — 247 с.
  88. М. и др. Теория иерархических многоуровневых систем / М. Месорович, Д. Мако, А. Такахара. М.: Мир. — 1973. — С. 344.
  89. И.А. Сети коммутации пакетов / И. А. Мизин, В. А. Богатырев, А. П. Кулешов. М.: Радио и связь, 1986. — 361 с.
  90. B.C., Волкович В. Л. Вычислительные методы исследования и проектирования сложных систем. М.: Наука, 1982. — 286 с.
  91. В.И. Базовая модель нагрузки линии связи коллективного пользования // Проблемы передачи информации. 1994. — Т. 30. — Вып.2. — С. 89 101.
  92. В.И. Теоретические основы единой автоматизированной сети связи. М.: Наука, 1984. — 408 с.
  93. С.В. Математическое моделирование пакетной передачи данных в территориально-распределенных сетях, Электронный ресурс.: Дис.канд. техн. наук. М: РГБ, 2005 (Из фондов Российской Государственной библиотеки). — 176 с.
  94. С. А. Сравнительный анализ основных характеристик SCADA-систем, применяемых на газотранспортных предприятиях России // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2003. -№ 1.- С. 14−18.
  95. О.А., Петухов С. И. Прикладные вопросы теории массового обслуживания. М., Советское радио, 1965. — 323 с.
  96. JI.A. Прикладные задачи теории массового обслуживания. -М.: Машиностроение, 1969. 297 с.
  97. .Б., Сериков Ф. Т. Информационные системы для решения задач нефтегазовой отрасли // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2002. — № 7. — С. 15−18.
  98. Оселедец В. К, Хмелев Д. В. Глобальная устойчивость бесконечных систем нелинейных дифференциальных уравнений и неоднородные счетные цепи Маркова // Проблемы передачи информации. 2000. — Т.36. — Вып.1. -С. 60−77.
  99. .Г. Имитационное моделирование систем массового обслуживания: Учеб. пособие. Томск: Изд-во ТПУ, 2003. — 106 с.
  100. В.А., Зозуля Ю. И. Проблемы интеллектуализации современных систем автоматизации и управления в нефтегазодобыче на базе открытых технологий // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 1997. — № 3−4. — С. 11−17.
  101. Ю.Г. Вероятностное моделирование на электронных вычислительных машинах. М.: Советское радио, 1971. — 400 с.
  102. Ю.Г., Филимонов В. А. Статистическое машинное моделирование средств связи. М.: Радио и связь, 1988. — 320 с.
  103. В.Е., Андреев Е. Б. Технические средства систем управления технологическими процессами нефтяной и газовой промышленности. М.: Нефть и Газ, 2004. — 269 с.
  104. М.Я. Об одном классе смешанных марковских процессов и их применение в теории телетрафика // Проблемы передачи информации. -1992.-Т. 28. Вып.З. — С. 40−54.
  105. Протоколы информационно-вычислительных сетей: Справочник / С. А. Аничкин, С. А. Белов, А. В. Бернштейн и др.- Под ред. И. А. Миниза, А. П. Кулешова. М: Радио и связь, 1990. — 504 с.
  106. Протоколы методы управления в сетях передачи данных / Под ред. Ф. Ф. Куо. М.: Радио и связь, 1985. — 480 с.
  107. А.А., Сарвин А. А. Автоматическая система контроля и диагностики нефтяных скважин в Западной Сибири // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 1994. — № 3. — С. 5−6.
  108. А.А., Сарвин А. А. АРМ «Технолог» и АРМ «Геолог» нефтегазодобывающего управления // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 1994. — № 3. — С. 6−7.
  109. А.А., Рыбко А. Н. Неэргодичность сетей обслуживания при нестабильности их жидкостных моделей // Проблемы передачи информации. 2000. — Т. 36. — Вып.1. — С. 26−48.
  110. В.Н. Модели и алгоритмы информационно-аналитических систем для поддержки мониторинга разработки нефтяных месторождений: Дис. канд. техн. наук. Тюмень, 2006. — 145 с.
  111. В.В., Яковлев С. А. Моделирование систем массового обслуживания. СПб.: Поликом. 1995. — 325 с.
  112. М.В. Разработка метода анализа канальных модулей системы мониторинга технологических процессов Электронный ресурс.: Дис.канд. техн. наук, — М: РГБ, 2005 (Из фондов Российской Государственной библиотеки). -122 с.
  113. А.Н., Столяр A.JI. Об эргодичности случайных процессов, описывающих функционирование открытых сетей массового обслуживания // Проблемы передачи информации. 1992. — Т. 28. — Вып.З. — С. 2−27.
  114. Т.Н. Элементы теории массового обслуживания и ее приложения. М.: Советское радио, 1971.-341 с.
  115. А.В. Сети ЭВМ. М.: Наука, 1986. — 293 с.
  116. В.В., Хисамутжинов С. И. Оперативный анализ баланса потоков жидкости в инженерных сетях нефтегазовой отрасли // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2003. — № 11. — С. 17−22.
  117. В.В., Александров В. Е. Автоматизированная система управления технологическими процессами нефтедобычи «АвИКС» // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2003. -№ 11.-С. 42−44.
  118. А.А. Предельные теоремы для одного класса поллинговых моделей Электронный ресурс.: Дис. канд. физ.-мат. наук.- М: РГБ, 2006 (Из фондов Российской Государственной библиотеки). 88 с.
  119. Р. Архитектура связи в распределенных системах. Кн. 1. -М.: Мир, 1981.-435 с.
  120. Системы диспетчерского управления и сбора данных (SCADA-системы)// Мир компьютерной автоматизации. 1999. — № 3. — С. 4−9.
  121. Система сбора данных и определения запасов парков резервуаров с последовательной передачей данных // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 1993. — № 7−8. — С. 13−14.
  122. М.А. и др. Состояние и концепции развития автоматизации нефтедобывающего комплекса / М. А. Слепян, Н. Н. Аглямов, Ю. М. Поскряков // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2001. -№ 7−8.-С. 11−14.
  123. М.А., Аглямов Н. Н. Типизация технических и программных решений автоматизации объектов добычи нефти // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2001. — № 7−8. — С. 1418.
  124. И.М. Численные методы Монте-Карло. М.: Наука, 1973.312с.
  125. .Я. Построение адаптивных систем передачи информации для автоматизированного управления. Л.: Энергоатомиздат, 1982. — 120 с.
  126. .Я., Яковлев С. А. Моделирование систем. М.: Высшая школа, 1998.-319 с.
  127. .Я., Яковлев С. А. Моделирование систем: Учеб. для вузов. 3-е изд., перераб. и доп. — М.: Высш. шк., 2001. — 343 с.
  128. Ю.А. и др. Опыт внедрения АСУТП ЦППД в НГДУ «Джалильнефть» ОАО «Татнефть» / Ю. А. Солин, В. М. Казаков, Ф. Г. Ямалеев // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2001. -№ 7−8.-С. 26−31.
  129. С.Н., Инверсен В. Б. Способы уменьшения объема вычислений при расчете систем связи с потерями, основанные наигнорировании маловероятных состояний // Проблемы передачи информации. -2001. Т.37. — Вып.З. — С. 82−95.
  130. О. А. Анализ основных подходов к обработке статистической информации в нефтегазовой индустрии // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2001. — № 5−6. — С. 4−9.
  131. Столяр A. J1. Асимптотика стационарного распределения для одной замкнутой системы обслуживания // Проблемы передачи информации. 1989. -Т. 25. — Вып.4. — С. 80−93.
  132. А.В. Сети передачи информации в АСУ. М.: Радио и связь, 1983.- 153 с.
  133. А.В., Чугреев О. С. Передача данных в локальных сетях связи. М.: Радио и связь, 1987. — 257 с.
  134. С. Справочник по технологиям и средствам связи / Пер. с англ. М.: Мир, 2000. — 429 с.
  135. Дж. Телекоммуникационные и компьютерные сети. М.: Постмаркет, 2001. — 480 с.
  136. И.Г., Инсапов P.M. Система сбора и передачи информации о работе систем телемеханизации объектов нефтепромыслов в ЦИТС и аппарат управления НГДУ // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2001. — № 5−6. — С. 37−50.
  137. Л.М. Теория передачи дискретных сообщений.-М.: Сов. радио, 1970.-782 с.
  138. Л., Фалкерсон Д. Потоки в сетях / Пер. с англ. И. А. Вайншейн. М.: Мир, 1966. — 341 с.
  139. С.Г. О некоторых свойствах открытых сетей обслуживания // Проблемы передачи информации. 1989. — Т. 25. — Вып.З. — С. 90−98.
  140. С.Г., Чернова Н. И. О системах поллинга с бесконечным числом станций // Сибирск. матем. журнал. 1996.- Т. 37.- № 4, — С. 940 — 956.
  141. С.Г., Чернова Н.И Теоремы сравнения и эргодические свойства систем поллинга // Проблемы передачи информации. 1996.- Т. 32. — Вып. 4. -С. 46−72.
  142. С.Г., Чернова Н. И. Эргодические свойства систем поллинга.-Новосибирск, 1995.- 47 с. (Препринт / Ин-т математики СО РАН- №. 6).
  143. ХасинЛ.С. О разрешении конфликта в канале множественного доступа// Проблемы передачи информации. 1989.- Т. 25. — Вып.4. — С. 63−69.
  144. А.Я. Математические методы теории массового обслуживания. В кн.: Труды математического института им. В. А. Стеклова. Т. 49. — М.: Изд. АН СССР, 1955.
  145. А.Я. Работы по математической теории массового обслуживания. М.: Физматгиз, 1963. — 317 с.
  146. Д.В. Законы больших чисел и глобальная асимптотическая устойчивость в сетях массового обслуживания: Автореф., канд. физ-мат. наук. М.: МГУ, 2001.-20 с.
  147. Д. В. Предельные теоремы для несимметричных транспортных сетей // Фунд. и прикл. Математика. 2001. — Т. 9. — Вып. 4. -С. 1401−1407.
  148. И.И. Исследование моделей локальной сети с 1-настойчивым протоколом CSMA/CD // АиТ. 1993. — № 12. — С. 89−100.
  149. И.И. Модель локальной вычислительной сети со случайным множественным доступом // Автоматика и вычисл. техника. 1987. -№ 1.-С. 58−62.
  150. И.И. Расчет характеристик локальной сети с р-настойчивым протоколом случайного множественного доступа // АиТ. 1995. -№ 2. — С. 67−80.
  151. ЦойС.А. Унифицированный метод асимптотического анализа математических моделей сетей случайного множественного доступа Электронный ресурс.: Дис. канд. физ.-мат. наук. М: РГБ, 2006 (Из фондов Российской Государственной библиотеки). — 131 с.
  152. .С. Время выхода пакета из конфликта, когда стратегии известны кратности происходящих конфликтов // Проблемы передачи информации. 1994. — Т. 30. — Вып.2. — С. 61−76.
  153. .С. Сравнение некоторых систем множественного доступа // Проблемы передачи информации. 1990. — Т. 26. — Вып.1. — С. 68−76.
  154. .С. Среднее время выхода пакета из конфликта известной кратности 3 при троичной обратной связи // Проблемы передачи информации. -1994. Т. 30. — Вып.4. — С. 59−76.
  155. .С., Бакиров B.JT. Алгоритм AJIOXA в сетях связи // Труды VI Междунар. симпоз. по теории информации. Ч. 1: Тез. докл. Ташкент, 1984. -С. 199−201.
  156. B.C., Бакиров B.JI. Передача пакетов в радиосетях. // Проблемы передачи информации. 1985. — Т. 21. — Вып. 1. — С. 80−101.
  157. B.C., Бакиров B.JI. Сети связи с алгоритмом AJIOXA. В кн.: Сети пакетной коммутации ЭВМ. — М.: Наука, 1985. — С. 63−66.
  158. B.C., Бакиров B.JI. Устойчивость несинхронной системы АЛОХА // Проблемы передачи информации. 1984. — Т. 20. — Вып. 1. — С. 82−94.
  159. B.C., Белоярое А. Н. Случайный множественный доступ в канале с двоичной обратной связью вида «успех не успех» // Проблемы передачи информации. — 1994. — Т. 30. — Вып. З — С. 67−83.
  160. . С., Лиханов Н. Б. Верхняя граница для пропускной способности системы случайного множественного доступа пакетов в канал с ошибками // Проблемы передачи информации. 1989. — Т. 25. — Вып.4. — С. 5063.
  161. .С., Лиханов Н. Б. СМД с известными моментами возникновения успешно переданных пакетов // Проблемы передачи информации. 1990. — Т. 26. — Вып.2. — С. 62−75.
  162. B.C., Михагтов В. А. Эргодичность синхронной системы АЛОХА. // Проблемы передачи информации. 1979. — Т. 15. — Вып. 4. — С. 73−81.
  163. B.C., Папантони-Казакос П. Наилучшая и наихудшая дисциплины передачи пакетов // Проблемы передачи информации. 1996. -Т. 32. — Вып. 4. — С. 72−92.
  164. B.C., Привалов А. Ю. Нижняя граница для задержки в системе СМД с N-конфликтами и ошибками // Проблемы передачи информации. 1992. — Т. 28. — Вып. 4. — С. 69−86.
  165. B.C., Привалов А. Ю. Скорость передачи стек-алгоритма в канале с N-конфликтами // Проблемы передачи информации. 1992. — Т. 28. -Вып. 2. — С. 78−86.
  166. .С., Файнгольд В. Б. Блокированный стек-алгоритм СМД в сети с конечным числом станций // Проблемы передачи информации. 1992. -Т. 28. — Вып.1. — С. 89−97.
  167. .С. и др. Устойчивый и простой в реализации алгоритм СМД для локальных сетей / Б. С. Цыбаков, В. Б. Файнгольд, С. П. Федорцев // Проблемы передачи информации. 1990. — Т. 26. — Вып.2. — С. 75−87.
  168. .С., Федорцев С. П. Один алгоритм доступа станций в канал связи // Проблемы передачи информации. 1992. — Т. 28. — Вып.1. — С. 97 109.
  169. О.С., Шмелев В. В. Оптимизация протокола множественного доступа в локальной сети // Автоматика и вычисл. техника. 1991. — № 2. — С. 4047.
  170. М. Сети связи: протоколы, моделирование и анализ: В 2-х ч. / Пер. с англ. М.: Наука, 1992.
  171. М. Сети ЭВМ. Анализ и проектирование. М.: Радио и связь, 1997.-336 с.
  172. Р. Имитационное моделирование систем Искусство и наука. — М.: Мир, 1978. — 417 с.
  173. Л.И. Системы телекоммуникаций: проблемы и перспективы. Опыт системного исследования. М.: Радио и связь, 1998. — 304 с.
  174. Т. А. Математическое моделирование системы массового обслуживания диффузными Марковскими процессами Электронный ресурс.: Дис. канд. техн. наук. М: РГБ, 2003 (Из фондов Российской Государственной библиотеки). -124 с.
  175. Д. Качественные свойства и оценки стохастических моделей. М.: Мир, 1979. — 284 с.
  176. В.М. Эргодические процессы Маркова. М.: Наука, 1989.376 с.
  177. Afanassieva L.G., Fayolle G. Models for transportation networks // J. Math. Sci. 1997. — V. 84. — № 3. — P.1091−1103.203 .Borovkov A.A., Schassberger R.A. Ergodicity of a polling network // Stoch. Processes Appl. 1994. — V.50. — P. 253−262.
  178. Brockmeyer E.H., Halstrom H.L. The Life and Works of A.K. Erlang. //Transactions of the Danish Academy of Technology and Science, 1948. -№ 2.
  179. Coffmann E.G., Gilbert E.N. Polling and Greedy Servers on a Line // Queueing Systems. 1987. — V. 2. — № 2. — P. 115−145.
  180. Cooper R.B. INTRODUCTION TO QUEUEING THEORY. 2nd ed., New York: North-Holland, 1981. — 317 p.
  181. Cooper R.B. Queues Served in Cyclic Order // The BELL SYSTEM technical journal. 1969. — V. 48. — P. 675−689.
  182. Cooper R.B. Queues Served in Cyclic Order: Waiting Times // The BELL SYSTEM technical journal. 1970. — V. 49. — P. 399−413.
  183. Cooper R. B, Srinivasan M.M. A Decomposition Theorem for Polling Models: The Switchover Times are Effectively Additive. // Operations research. -1996.-V. 44.-P. 629−633.
  184. Cooper R. B, Srinivasan M.M. Relating Polling Models with Zero and Nonzero Switchover Times. // Queueing systems. 1995. — V. 19. — P. 149−168.
  185. Cooper R. B, Srinivasan M.M. Setups in Polling Models: Does it Make Sense to Set Up if No Work is Waiting? // Journal of applied probability. 1999. -V. 36.-P. 585−592.
  186. Data processing-open System Interconnection Basic Reference Model // ISO/DP 7498.- 1981.-P. 1−105.
  187. Fayolle G., Lasgouttes J.M. A state-dependent polling model with Markovian routing // IMA Volumes in Math & its Applications. 1995. — V.71. -P. 283−301.
  188. Frank H., Frisch I.T. Communication, Transmission and Transportation Networks, Addison Wesley (Reading, Mass), 1971
  189. Fricker C., Jaibi M.R. Stability of a polling model with a Markovian scheme: Rapport de recherche. № 2278. — INRIA. — 1994. — 16 p .
  190. Gordon, W.J., Newell J.F. Closed Queueing Systems with Exponentioal Servers // Operations Research. 1967. — V. 15. — P. 254−265.
  191. Jackson, J.R. Jobshop-Like Queueing Systems // Management Science. -1963.-V. 10.-P. 131−142.
  192. Jackson, J.R. Networks of Waiting Lines // Operations Research. 1957. -V. 5.-P. 518−521.
  193. Jewell, W.S. A Simple Proof of L = XWll Operations Research. 1967. -V. 15.-P. 1109−1116.
  194. Levy H., Sidi M. Dominance relations in polling systems // Queueing Systems. 1990. — V.6. — P. 155−171.
  195. Little J.D.C. A Proof of the Queueing Formula L = XWll Operations Research. -1961, — V. 9. P. 383−387.
  196. Massoulie L. Stability of non Markovian polling systems // Proceedings of the conference on applied probability. Paris, 1993.
  197. Pollaczek F. Theorie Analytique des Problemes Stochastiques Relatifs a un Groupe de Lignes // Telephoniques aves Despositif d’attente. Gauthiers-Villars. -Paris, 1961.
  198. Stidham S. Jr. A Last Word on L = mll Operations Research. 1974. -V. 22.-P. 417−421.
  199. Takagi H. Analysis of polling system. Cambridge — Massachusetts: MIT Press, 1986.-282 c.
  200. Takagi H. Queueing analysis. A foundation of performance evaluation. Vacation and priority systems. North-Holland, Elservier Sci. PBV, 1991
  201. Takagi H. Queueing analysis of polling models // AVM Comput. Surveys. 1988.-V. 20.-P. 5−28.
  202. Takagi H. Queueing analysis of polling models: an update // Stochastic analysis of computer and communication systems. 1990. — P. 267−318.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!