47638

Теории вычислительных процессов. Методические указания

Книга

Информатика, кибернетика и программирование

Третья модель предполагает проведение оптимального синтеза системы РВ основываясь на оптимизации функций Лагранжа применительно к экспоненциальным стохастическим сетям. Синтез системы разделения времени по критерию минимума стоимости при заданном времени реакции системы на запрос пользователя. Синтез системы разделения времени по критерию минимума времени реакции системы на запрос пользователя заданной стоимости. На...

Русский

2013-12-01

819.5 KB

6 чел.

16

Министерство образования и науки РФ

Федеральное агентство по образованию

Саратовский государственный технический университет

Методические указания

к выполнению курсового проекта по "Теории

вычислительных процессов" для студентов

специальности 220400 (ПВС) дневной и заочной форм обучения

                         

                       Электронное издание локального распространения

                                                                                                     Одобрено

                                                                                    редакционно-издательским

                                                                                         советом Саратовского

                                                                                             государственного

                                                                                     технического университета

                                                Саратов - 2007

 Все права на размножение и распространение в любой форме  остаются за разработчиком.

Нелегальное копирование и использование данного продукта запрещено.

Составитель:   Сайкин Александр Иванович

Рецензент:

410054, Саратов, ул. Политехническая. 77

Научно-техническая библиотека СГТУ

тел. 52-63-81, 52-56-01

http://lib.sstu.ru

Регистрационный

номер

                             ©  Саратовский государственный

                                 технический университет, 2006

                                                      

ВВЕДЕНИЕ

   Курсовой проект по "Теории вычислительных процессов" выполняется в 6 семестре студентами по специальности ПВС. Каждый студент выполняет свой вариант задания и использует при этом основную и дополнительную литературу, приведённую в конце методических указаний. Работа выполняется самостоятельно при наличии консультаций преподавателя.

     Курсовой проект составляет исследование трёх моделей некоторого вычислительного процесса с различной степенью детализации.

      Первая модель представляет собой систему массового обслуживания (СМО) с ожиданием, обслуживающей 10 различных потоков заявок, для которых устанавливаются классические приоритетные дисциплины обслуживания. Модель основывается на использовании закона сохранения времени ожидания и обобщённой формулы Поллячека-Хинчина.

      Вторая модель представляет собой смешанную стохастическую сеть, описывающую вычислительные процессы в системе разделения времени с квантованием (РВ), для которой необходимо подобрать параметры, позволяющие функционировать системе РВ в стационарном режиме.

      Третья модель предполагает проведение оптимального синтеза системы РВ, основываясь на оптимизации функций Лагранжа применительно к экспоненциальным стохастическим сетям.

        

            1. ЗАДАНИЕ НА КУРСОВОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ.

1. Получить вариант задания у преподавателя.

2. Построить модель массового обслуживания для 10 потоков заявок.

3. Рассчитать производительность СМО, гарантирующую существование

   приоритетной дисциплины обслуживания, обеспечивающей заданные

   ограничения на время ожидания.

4. Путём последовательного перебора произвести синтез матрицы

   приоритетов.

5. Путём масштабирования интенсивности источника заявок довести

   коэффициент загрузки СМО до 0.95 и синтезировать групповую

   дисциплину обслуживания типа "расписание".

6. Построить смешанную сетевую модель для режима РВ с квантованием.

7. Построить эквивалентные сетевые модели разомкнутую и замкнутую для

   заданной смешанной модели.

8. Рассчитать коэффициент мультипрограммирования, обеспечивающий

   согласованную работу в этом режиме разделения времени с квантованием.

9. Рассчитать временные характеристики смешанной сетевой модели.

10. Используя метод неопределённых множителей Лагранжа провести синтез

     СРВ заданной стоимости и заданным временем реакции на запрос

     пользователя.

11. Разработать программы расчётов по пунктам задания: программа синтеза

     матрицы приоритетов, программа  синтеза дисциплины типа

     "расписание",

      программу расчёта коэффициента мультипрограммирования, программу

      расчёта временных характеристик смешанной сетевой модели.

12. Для одной из составленных программ (по выбору студента) разработать

     документацию в соответствии с ЕСПД: техническое задание,

     пояснительная записка, руководство оператора, руководство

      программиста, методика испытаний.

      Утвердить техническое здание у руководителя проекта.

13.  Составить пояснительную записку к проекту.

                    2. СОДЕРЖАНИЕ ПОЯСНИТЕЛЬНОЙ ЗАПИСКИ.

1. Титульный лист.

2. Задание на курсовое проектирование.

3. Содержание.

4. Введение.

5. Основная часть.

   5.1. Модель вычислительного процесса в виде СМО с 10 потоками заявок.

           Синтез  дисциплины обслуживания для классических приоритетов.

           Синтез групповой дисциплины обслуживания типа "расписание".

   5.2. Смешанная сетевая модель вычислительного процесса для режима

            разделения времени с квантованием.

   5.3. Синтез системы разделения времени по критерию минимума    

            стоимости при заданном времени реакции системы на запрос

             пользователя.

   5.4. Синтез системы разделения времени по критерию минимума

             времени реакции системы на запрос пользователя  заданной

             стоимости.

6. Техническая часть.

     6.1. Техническое задание на разработку программы.

      6.2. Руководство оператора.

      6.3. Руководство программиста.

      6.4. Программа и методика испытаний.

7. Заключение.

8. Список использованной литературы.

Текст записки помещается на стандартных листах формата А4 и    выполняется шрифтом  размера 14.

                             3. ВАРИАНТЫ ЗАДАНИЙ.

      Вариант задания состоит из трёх цифр. Каждая цифра означает строку из соответствующей таблицы с данными: таблицы 2 интенсивностей потоков заявок, таблицы 3 трудоёмкостей заявок, таблицы 4 допустимого времени ожидания обслуживания.

       

                         Таблица 1. Варианты заданий к курсовому проекту.

   № варианта

       Вариант

  № варианта

   Вариант

1

2-2-2

31

4-10-10

2

2-2-3

32

5-6-7

3

2-3-4

33

5-7-8

4

2-4-5

34

5-8-9

5

2-5-6

35

5-9-10

6

2-6-7

36

5-10-10

7

2-7-8

37

6-7-8

8

2-8-9

38

6-8-9

9

2-9-10

39

6-9-10

10

2-10-10

40

6-10-10

11

3-3-4

41

7-8-9

12

3-3-5

42

7-9-10

13

3-3-6

43

7-10-10

14

3-3-7

44

8-9-10

15

3-3-8

45

8-10-10

16

3-3-9

46

9-9-10

17

3-3-10

47

9-10-10

18

2-3-10

48

10-10-10

19

3-4-5

49

10-9-8

20

3-5-6

50

10-8-7

21

3-6-7

51

10-7-6

22

3-7-8

52

10-6-5

23

3-8-9

53

10-5-4

24

3-9-10

54

10-4-3

25

3-10-10

55

10-3-2

26

4-5-6

56

10-2-3

27

4-6-7

57

9-8-7

28

4-7-8

58

9-7-6

29

4-8-9

59

9-6-5

30

4-9-10

60

9-5-4

                                Таблица 2. Интенсивности потоков заявок типа i.                     

№ стр.  

λ1

λ2

λ3

λ4

λ5

λ6

λ7

λ8

λ9

λ10

1

5

8

4

6

7

5

2

9

5

6

2

8

4

6

2

8

3

1

7

8

9

3

7

4

5

6

8

2

4

5

8

6

4

1

5

4

6

2

3

3

1

5

2

5

4

8

5

3

6

2

7

8

5

9

6

4

5

1

7

2

6

3

8

9

5

7

4

8

5

2

6

3

7

9

4

5

8

7

4

8

5

6

3

9

1

5

4

9

4

5

7

6

8

2

4

2

4

8

10

7

5

3

9

5

1

8

4

6

2

                 Таблица  3. Трудоёмкость выполнения заявок в 106 операций.

№ стр.      

θ1

θ2

θ3

θ4

θ5

θ6

θ7

θ8

θ9

θ10

1

7

4

8

5

6

3

9

5

4

5

2

4

5

8

2

6

3

8

4

5

5

3

1

4

2

5

3

8

4

5

8

9

4

3

5

2

4

2

5

8

7

2

6

5

5

2

8

9

3

5

6

4

1

8

6

2

3

5

6

4

2

3

2

3

8

7

9

5

2

1

4

2

3

8

2

6

8

5

6

8

5

6

5

9

9

5

5

9

8

9

5

6

6

6

5

4

8

9

10

5

9

6

7

7

8

4

2

2

5

        Таблица 4. Допустимое среднее время ожидания заявок типа i сек.

№ стр.

W1

W2

W3

W4

W5

W6

W7

W8

W9

W10

1

12

45

16

81

45

78

16

49

52

56

2

14

48

52

53

62

46

19

78

89

43

3

16

42

75

81

92

53

56

46

18

43

4

28

46

52

81

95

48

72

56

58

67

5

43

52

72

46

53

19

86

59

83

15

6

75

14

42

53

76

82

46

49

58

53

7

46

82

43

82

46

49

15

56

58

59

8

42

43

85

56

57

87

97

76

49

83

9

45

16

43

85

43

46

52

51

49

76

10

48

75

79

73

49

56

52

57

95

68

Например, вариант № 2-2-3 означает, что из второй таблицы нужно взять вторую стоку, из третьей таблицы взять вторую строку, из четвёртой таблицы - третью строку.

                                4. МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ.

     

        Различные режимы функционирования  вычислительных систем в теории вычислительных процессов изучаются с помощью сетевых моделей, которые для простоты полагаются экспоненциальными. Это допущение позволяет применять аналитические методы расчёта и получать результаты, допускающие обобщения.

        4.1. Модель вычислительного процесса с приоритетным обслуживанием.

         Приоритетное обслуживание практически всегда имеет место в любом вычислительном процессе. Использование приоритетов в обслуживании позволяет минимизировать суммарную величину штрафа за время ожидания пользователем решения своей задачи. При этом величина штрафа за единицу времени ожидания должна быть различной для разных пользователей. Но на практике величина штрафа достаточно абстрактна и её заменяют  средним допустимым временем Wi ожидания, которое легко установить для каждого пользователя и величина этого допустимого времени также должна быть различной для разных пользователей.

         Решение этой задачи распадается на два этапа. На первом этапе необходимо определить нижнюю границу быстродействия вычислительной системы, при которой решение этой задачи возможно. Нижняя граница быстродействия определяется на основании закона сохранения времени ожидания и обобщённой формулы виртуального времени ожидания Поллячека-Хинчина.

         Закон сохранения времени ожидания имеет вид:

                                       ρi Wi = const                                    (4.1)

                                        (i)

где:   ρi - коэффициент загрузки СМО заявками типа i,

        Wi - допустимое время ожидания для заявок типа i.

Этот закон показывает, что взвешенное суммарное время ожидания не зависит от выбора приоритетов в обслуживании: заявка с большим приоритетом выигрывает во времени ожидания столько же, сколько проигрывает заявка с меньшим приоритетом.

       Обобщённая формула Поллячека-Хинчина устанавливает зависимость времени ожидания от приоритетности в обслуживании. Для обслуживания без приоритетов по принципу "первым пришёл - первым обслужен" среднее время ожидания будет одинаковым для всех типов заявок, и  будет равно W:

                               W=  (1/2(1-R))λi ti2(1+vi2)                      (4.2)

                                                        (i)

где:  R- суммарный коэффициент загрузки заявками всех типов,

        λi - интенсивность потока заявок типа i,

         ti- среднее время обслуживания заявок типа i,

         vi- коэффициент вариации времени обслуживания, который мы будем полагать равным 1.

          Пусть теперь В - быстродействие вычислительной системы (106 опер/сек), тогда сопоставляя (4.1) и (4.2) мы найдём нижнюю границу быстродействия системы:

                                      ______________________________________________________________

          B= 0.5λiθi +√( 0.25λiθi(∑λiθi +(2λiθi 2(1+vi 2)/λiθiWi))) (4.3)

где: θi- трудоёмкость заявки типа i.

Найденное по (4.3) быстродействие гарантирует, что существует некоторая приоритетная дисциплина, которая обеспечивает выполнение в среднем ограничений на время ожидания  Wi  для каждого типа заявок.

         В теории принято описывать приоритеты с помощью матрицы приоритетов Q. Матрица приоритетов включает три типа элементов 0,1 и 2.

Если её элемент qij =0, то это означает, что  тип i не имеет приоритета в обслуживании над типом j. Если qij =1, то это означает, что тип i имеет относительный приоритет в обслуживании над типом j. И наконец, если qij =2, то это означает, что тип i обладает абсолютным приоритетом в обслуживании над типом j. При абсолютном приоритете заявка с наибольшим приоритетом не поступает в очередь для ожидания, а идёт сразу на обслуживание, прерывая ранее начавшееся обслуживание заявки с меньшим приоритетом.

Матрица Q квадратная размером в нашем случае 10х10. Элементы, стоящие на главной диагонали всегда равны нулю, так как сама над собой заявка приоритета не имеет. Если какой-либо элемент qij ≠0, то симметричный ему относительно главной диагонали элемент qji =0. Матрица приоритетов Q может иметь произвольный вид, но эти правила должны соблюдаться всегда.

Синтезировать приоритетную дисциплину -  это, значит определить все элементы матрицы Q. С учётом известных правил неизвестных элементов в матрице Q будет k(k-1)/2 . Если k - число типов заявок больше 3, то задача выбора приоритетов в обслуживании становится многозначной и поэтому целесообразно выбрать такой вариант назначения приоритетов, который будет самым простым в реализации. По этой причине следует отдавать предпочтение при назначении приоритетов бесприоритетной дисциплине, затем относительным приоритетам, которые не прерывают ранее начавшегося обслуживания, а уже после абсолютным приоритетам. Поэтому на начальном этапе синтеза приоритетных дисциплин матрицу Q полагают нулевой, затем в неё последовательно вводят по одной 1, затем по две 1 и так далее пока не будут рассмотрены все варианты корректного размещения 1 в матрице, после чего начинают добавлять 2 по одной, по две и так далее. Количество вариантов при этом достаточно велико, что требует обязательного применения ЭВМ. Время ожидания рассчитывается в соответствии с видом матрицы Q по формуле:

       Wi= (tqsi(qsi-1)ρs)/(2-qsi(qsi-1)ρs)+((2-qis)(1+qis)ts(1+Vs2s)/

                 /[2-qsi(3-qsi)ρs][2-(1-qis)(2-qis)ρs];                      (4.4)

В формуле (4.4)  i и s - индексы, суммирование всегда производится по индексу s. Порядок индексов критичен и его не следует нарушать.

       Вычисления по формуле (4.4) следует продолжать до тех пор, пока все ограничения на время ожидания не будут выполнены. Первый удовлетворительный вариант значений qij и будет найденной дисциплиной обслуживания.

Реализация на практике классических приоритетных дисциплин обслуживания достаточно сложна, поэтому во многих случаях прибегают к более простым в реализации групповым дисциплинам обслуживания, которые дают наибольший эффект в полно нагруженных системах, работающих с коэффициентами загрузки 0.9 и более.

Групповая дисциплина типа "расписание" определяет следующий порядок обслуживания. Во-первых, для k потоков заявок устанавливается  k очередей, для каждого потока своя очередь. Очереди на обслуживания выбираются по списку номеров очередей. Этот список обозначим через L. Если номер какой-либо очереди встречается в списке чаще других, то соответствующая очередь будет обслуживаться с относительным приоритетом. Список L просматривается циклически. Его вид произволен, но одинаковые номера не должны стоять подряд, поскольку при выборе очереди она обслуживается до конца. Синтезировать групповую дисциплину обслуживания – это значит составить список L таким образом. чтобы все заданные ограничения на время ожидания выполнялись.

Данная задача синтеза решается следующим образом. Если в цикле номера очередей представлены в равной степени, то, очевидно, что среднее время ожидания заявок Wi в различных очередях будет одинаково, также как при бесприоритетном обслуживании:

                                                 Wi = Wj  = W0   (i,j=1,...,k)

Значение среднего времени ожидания  W0 находится для данного случая по известной формуле Поллачека-Хинчина:

где R — суммарный коэффициент загрузки вычислительной системы:

- среднее время обслуживания заявок в очереди i,

- интенсивность потока заявок типа i,

- коэффициентвариации времени обслуживания:

— дисперсия времени обслуживания.

Отношениебудет одинаково для всех типови равно, т.е. в списке L каждый номер очередивстречается только один раз, и приоритета в обслуживании нет ни у одной очереди.

Пусть теперь весь список состоит только из одного номера тогда время ожиданиязаявок типа i определится для случая обслуживания однородного потока заявок:

где

Очевидно, чтодостигнет при этом своего возможного мини-

мума, а отношениестанет равным единице:

Возможет и третий случай. Пусть все заявки обслуживаются с относительными приоритетами, а тип i обслуживается в самую последнюю очередь. Среднее время ожидания в этом случае будет равно, как известно:

где К — тип заявки с наименьшим относительным приоритетом в обслуживании, и

Приоритет в обслуживании в (3.3) убывает с ростом значения индекса, обозначающего тип заявки.

Моделью такого приоритетного обслуживания будет групповая дисциплина со списком L, в которомвстречается К раз — наивысший приоритет в обслуживании ,раз — меньший приоритет,раз и т.д..— только один раз — наименьший приоритет. Отношениев этом случае будет равно:

Построим график зависимости среднего времени ожидания  в очереди заявок типа i в зависимости от выбранных отношений. Для этого мы имеем три точки, полученные выше. Интерполируем полученные точки гиперболой на интервале [0,1], так как функция времени ожидания асимптотически приближается к оси W при стремящемся к нулю.

Если  провести данную гиперболу через эти три точки на отрезке [0,1], получим приближенную функцию времени ожиданияот отношениядля каждого типа заявок. Уравнение гиперболы имеет вид:

где:

Полученная функция (3.4) является ключевой зависимостью для решения задачи синтеза дисциплины обслуживания.

4.2. Синтез дисциплины обслуживания по "расписанию"

Дисциплина  обслуживания должна  обладать  определенным

качеством: для заданных ограничений на среднее время ожидания в очерединеобходимо выполнение условий:

Отсюда, получим:

Соотношение (4.2) позволяет провести подбор отношенийтаких, что будут выполняться заданные ограничения на среднее время ожидания. С целью исключения процедуры подбора, перейдем от прямой функции определяемой по (3.4) к ее обратной функции, которая будет иметь вид:

Таким образом, для нахождения искомых отношенийдля заявок типа i достаточно подставить в (4.3) вместозаданные ограничения

Следует иметь в виду, что улучшение условий обслуживания заявок одних типов ухудшает условия обслуживания заявок других типов в соответствии с законом сохранения времени ожидания [1]:

Поэтому задача синтеза дисциплины может быть решена не для любых заданных ограниченийпри фиксированной производительности системы. Для того, чтобы задача синтеза имела решение, не-обходимо, чтобы заданные ограничениярасполагались по разные стороны от общей точки

Получаемые по (4.4) отношения для всех типов заявок, должны дать в сумме единицу:

Но поскольку задача синтеза неоднозначна, то возможны варианты. Если, то производительность системы В завышена, по отношению к заданным ограничениям, которые будут выполняться в этом случае с запасом. Если, то производительность системы В занижена и заданные ограничения  не могут быть выполнены при такой производительности.

       4.3. Смешанная сетевая модель  системы разделения времени

              с  квантованием

        Смешанная сетевая модель режима РВ с квантованием имеет вид, см. рис 1. Слева до пунктирной линии эта модель представляет собой разомкнутую экспоненциальную сеть. Справа от пунктирной линии это уже замкнутая экспоненциальная сеть. Это позволяет отразить тот факт, что часть системы функционирует в режиме разделения времени, доставляя максимум удобств пользователю, а центральный вычислитель функционирует в режиме пакетной обработки, что позволяет достичь максимальной производительности для него. Но эти две половины сетевой модели должны быть согласованы, для обеспечения стационарного режима работы. Согласование достигается за счёт выбора коэффициента мультипрограммирования, что позволяет подогнать производительность вычислителя под заданный поток задач на входе системы.                                                     

                        Т1

                                    1

                                    ·

                                    ·                                   λ11-12

                                    ·                          11                             12                          13

                                                                        λ12-11

                             Т10                                               А

                                                                                

                                   10                                                                          

 Рис. 1. Смешанная сетевая модель режима разделения времени

                              с квантованием.

ЦКС – центральный коммутатор системы,       

         ЦВС – центральный вычислитель системы,

         ВПС – внешняя память системы.

В данной смешанной модели сечение А-А разделяет левую разомкнутую сеть и правую замкнутую сеть. Эти две разные сети связаны условием линейности                                                

                                                λ11-12  =  λ12-11

Поскольку интенсивность  источника известна, то однозначно определяется значение λ11-12 из расчёта интенсивностей в разомкнутой сети. Значение λ12-11 должно быть не менее λ11-12, что достигается подбором коэффициента мультипрограммирования – числа заявок, которые постоянно обслуживаются в замкнутой сети.

                                          

                        4.4. Оптимальный синтез вычислительной системы.                                                            

     Оптимальный синтез системы проводится на основании теории изложенной в [1]. В качестве структуры синтезируемой вычислительной системы берётся сетевая модель (рис.1), которая вся полагается разомкнутой. Для решения задачи синтеза применяется метод неопределённых множителей Лагранжа. Вначале составляется функция Лагранжа L:

                                        L = U + γ(SS0)

На первом месте записывается функция, подлежащая оптимизации, например, U – минимальное время реакции системы на запрос пользователя. На втором месте записывается функция ограничения S стоимости системы, которая не может быть больше заданной стоимости S0, γ – неизвестный множитель Лагранжа.

Для разомкнутых сетевых моделей устанавливаются следующие зависимости связывающие быстродействие отдельных устройств типа i Vi системы с стоимостью:

                                                         Si = kiVi

и время пребывания в узле j Uj:

                                                       Uj = 1/( Vj/θjλj)

Оптимальное быстродействие устройств вычислительной системы Vi при заданной стоимости системы So определяется по формуле:

                                                              

Для систем с заданным быстродействием и минимальной стоимости оптимальное значение Vj будет следующим:

                                  

где:

                            

                           

           λо - заданная производительность системы.

     Значения заданной производительности и заданной стоимости выбираются из таблицы 5    по номеру варианта.

                                    Таблица 5. Заданные производительность и стоимость    

                                                       вычислительной системы

№ варианта

      λо

       So

№ варианта

       λо

     So

1

11

123

31

15

143

2

15

253

32

14

142

3

14

356

33

13

148

4

18

245

34

18

153

5

23

153

35

17

175

6

15

236

36

19

142

7

18

254

37

26

158

8

19

286

38

23

149

9

24

216

39

24

168

10

11

235

40

28

137

11

16

186

41

16

159

12

17

143

42

13

142

13

13

179

43

23

173

14

16

183

44

28

182

15

18

185

45

29

152

16

19

153

46

24

173

17

13

146

47

26

146

18

12

148

48

23

183

19

11

142

49

21

128

20

17

206

50

20

126

21

23

209

51

11

186

22

21

153

52

12

159

23

15

159

53

18

143

24

16

243

54

19

173

25

14

276

55

14

146

26

24

286

56

17

176

27

23

249

57

19

186

28

25

276

58

13

173

29

15

135

59

15

143

30

18

146

60

18

112

                           

Для все вариантов взять коэффициенты ki: для терминалов 0,53, для ЦКС 1,12 для ЦВС 45,3, для ВПС 15,6.

                                             ЛИТЕРАТУРА

                                             О с н о в н а я

1. Основы теории вычислительных ситем/ Под ред. С.А. Майорова, М:,ВШ, 1978 г.

2. Балыбердин В.А. Методы анализа мультипрограммных систем. М: Радио и связь, 1982 г.

3. Балыбердин В.А. Оценка и оптимизация характеристик систем обработки данных. М: Радио и связь, 1987 г.

                                          Д о п о л н и т е л ь н а я

4.Скитович В.П. Элементы теории массового обслуживания. Л:, ЛГУ, 1976 г.

5. Авен О.И. и др. Оценка качества и оптимизация вычислительных систем.

   М.: Наука, 1982 г.

6.Артамонов Г.Т., Брехов О.М. Аналитические вероятностные модели функционирования ЭВМ. М.: Энергия, 1978 г.

7.Шнепс М.А. Системы распределения информации. Методы расчёта. М.: Связь, 1979 г.

8. Клейнрок Л. Вычислительные системы с очередями. М.: Мир, 1979 г.

9. Хетагуров Я.А., Древс Ю.Г. Проектирование информационно-вычислительных комплексов. М.: ВШ, 1987 г.

10. Капитонова Ю.В., Летичевский А.А. Математическая теория проектирования вычислительных систем. М.: Наука, 1988 г.

11. Башарин Г.П. и др. Анализ очередей в вычислительных сетях. М.: Наука, 1989 г.

12. Крайников А.В. и др. Вероятностные методы в вычислительной технике. М.: ВШ, 1986 г.

13. Морозов В.К., Долганов А.В. Основы теории информационных сетей. М.: ВШ, 1987 г.


ЦКС         А         ЦВС                     ВПС

Терминалы

 (10 шт.)

Источник


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

78907. Научные школы 22.5 KB
  Научные школы. Внутри науки существуют научные школы функционирующие как организованная и управляемая научная структура объединенная исследовательской программой единым стилем мышления и возглавляемая как правило личностью выдающегося ученого. В науковедении различают классические научные школы и современные. Классические научные школы возникли на базе университетов.
78908. Характеристики взаимодействия науки, экономики и власти 31.5 KB
  Характеристики взаимодействия науки экономики и власти Отношения науки и экономики всегда представляли собой большую проблему. Традиционное представление о том что технология является неотъемлемым приложением науки сталкивается с эмпирическими и практическими возражениями. Однако если прикладные науки обслуживая производство могут надеяться на долю в распределении его финансовых ресурсов то фундаментальные науки напрямую связаны с объемом бюджетного финансирования и наличием тех планов и программ которые утверждены государственными...
78909. Философия как интегральная форма научных знаний. Статус СГН 28.5 KB
  Статус СГН Первоначально философия выступала как интегральная форма научного знания поэтому знания об обществе культуре истории и человеке носили до конца XVIII в. С одной стороны они так же как законы естествознания носят объективный характер то есть появляются на исторической сцене функционируют на ней и сходят с нее независимо от воли и сознания людей будучи причинно обусловленными соответствующими объективными обстоятельствами. Это отличие отнюдь не отменяет тесной связи социальногуманитарного знания с практикой в особенности...
78910. Зависимость СГН от социокультурного контекста 28 KB
  в науке преобладала классическая рациональность которая реализовывалась по схеме: Субъект познания Способы познания Объект познания. ни способы которыми он пользуется не оказывают влияния на искомый результат познания и мы получаем образ объекта в чистом виде на схеме это обозначено скобками. Второй этап характеризующийся формированием неклассической рациональности начинается тогда когда науки переходят к исследованию объектов воздействие на которые способов познания является неустранимым и сказывается на результате...
78911. Сходства и отличия наук о природе и об обществе 28.5 KB
  Проблема разграничения наук о природе и социальногуманитарных наук и определение предмета гуманитарного знания которым посвящен первый вопрос является важнейшей методологической проблемой современного наукознания. Сложность ее решения связана с тем что относительно предмета социальногуманитарных наук не существует единства мнений. Чаще всего различные исследователи пытаются выделить среди этих наук какуюто ключевую дисциплину вокруг которой можно было бы объединить все другие науки о духе.
78912. Специфика объекта СГП 21.5 KB
  Вовторых в структуру и содержание объекта социальногуманитарного познания с необходимостью входит субъект познания. Объективация предмета познания оказывается в этом случае неполной и сопряжена с большими методологическим трудностями. Втретьих исследование объекта осуществляется в социальногуманитарном знании с ценностных позиций поскольку субъект познания будучи сам частью социальной системы оказывается нагруженным идеологическими предпосылками предрассудками некритически воспринятыми установками и т.
78913. Социокультурная обусловленность дисциплинарной структуры социально-гуманитарного знания 25 KB
  Прежде всего речь идет о различении социальных наук как наук об обществе и гуманитарных наук как наук в фокусе которых находится человек индивидуальная и социальная психология этика и т. Разделение наук по предмету о чем речь уже шла выше. Разделение наук по методу: в социальных науках используется метод объяснения тогда как в гуманитарных базовой методологической процедурой выступает понимание сразу же заметим что такое разделение грешит противопоставлением понимания объяснению. Разделение наук одновременно по предмету и методу...
78914. Конвергенция естественно-научного и СГН в современой науке 24 KB
  Логику развития методологии гуманитарного познания можно представить следующим образом: сначала проблематика методологии гуманитарных наук развивалась в направлении выявления и обоснования их специфики по сравнению с науками о природе. Главной на этом этапе является проблема идентификации социальногуманитарных наук и их демаркации от наук естественных. Обоснованию специфики социальногуманитарного познания посвящены работы Дильтея Описательная психология Гадамера Истина и метод Фуко Слова и вещи Рикера Герменевтика и...