Информационная система оценки живучести сетевых информационных систем, использующая построенные аналитические и процедурные модели

1,490.99руб.

Информационная система оценки живучести сетевых информационных систем, использующая построенные аналитические и процедурные модели
05.25.05 – «Информационные системы и процессы, правовые аспекты информатики», диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук

Описание

Информационная система оценки живучести сетевых информационных систем, использующая построенные аналитические и процедурные модели
05.25.05 – «Информационные системы и процессы, правовые аспекты информатики», диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук

СОДЕРЖАНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ В РАБОТЕ СОКРАЩЕНИЙ И ОБОЗНАЧЕНИЙ 5
ВВЕДЕНИЕ 6
ГЛАВА 1. ПРОБЛЕМА ЖИВУЧЕСТИ СЕТЕВЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ И ЕЕ ИЗЛОЖЕНИЕ В НАУЧНОЙ ЛИТЕРАТУРЕ 18
ГЛАВА 2. АНАЛИТИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ОЦЕНКИ ЖИВУЧЕСТИ СЕТЕВЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ 39
2.1. Общее описание информационной системы оценки живучести сетевых структур 39
2.2. Критерий живучести графа. Максимизация живучести. Условие существования физического графа сетевой информационной системы 47
2.3. Вычисление общей живучести сетевой информационной системы в полиномиальной форме 55
2.4. Оценка живучести сетевых информационных систем с использованием модели искусственной нейронной сети 69
2.5. Потоковая модель живучести сетевой информационной системы 83
2.5.1. Исследование живучести стохастической сетевой информационной системы 83
2.5.2. Описание потоковой модели сетевой информационной системы 91
2.5.3. Организация нормативного потока 95
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 2 99
ГЛАВА 3. ПРОЦЕДУРНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ОЦЕНКИ ЖИВУЧЕСТИ СЕТЕВЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ 100
3.1. Описание блока анализа сетевой структуры 101
3.2. Процедурные модели оценки живучести сетевых информационных систем 108
3.3. Анализ сетевой информационной системы на основе модели мп-сети 117
3.3.1. Задача выбора пропускных способностей 122
3.3.2. Процедурная модель выбора пропускных способностей для дискретных пропускных способностей 124
3.3.3. Комбинаторная задача выбора пропускных способностей и распределения потоков. Постановка задачи 125
3.3.4. Обобщенная задача вычисления пропускных способностей и распределения потоков 126
3.3.5. Процедурная модель нахождения кратчайших путей и расчёта объемов суммарной передачи информации (трафиков) 127
3.4. Построение графика уязвимости 133
3.5. Процедурная модель анализа уязвимости сетевой инофрмационной системы 137
3.6. Поиск гарантированного уровня допустимости сетевой инофрмационной системы 146
3.7. Синтез сетевой информационной системы с гарантией живучести. Построение по критерию допустимости 149
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 3 156
ГЛАВА 4. ПОСТРОЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ОЦЕНКИ ЖИВУЧЕСТИ СЕТЕВЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ 158
4.1. . Общее описание информационной системы оценки живучести сетевых информационных систем 159
4.2. Описание информационного обеспечения. 161
4.3. Описание программного обеспечения. 169
4.3.1. Общее программное обеспечение 169
4.3.2. Специальное программное обеспечение 172
4.3.3. Описание лингвистического обеспечения 175
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 4 176
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 179
БИБЛИОГРАФИЯ 184
Приложение 1. Условие существования физического графа сетевой инофрмационной системы 213
Приложение 2. Функционирование сетевой информационной системы.
Детерминированная модель 214
Приложение 3. Общая живучесть сетевой инофрмационной системы в полиномиальной форме. Обоснование утверждения 1. 220
Приложение 4. Расчет с помощью формулы контракции и удаления ребра. Обоснование утверждения 2. 221
Приложение 5.общая живучесть двухполюсной
сетевой инофрмационной системы.
Обоснование утверждения 4. 222
Приложение 6. Функция живучести для полного графа. Обоснование утверждения 7. 223
Приложение 7. Пример нахождения кратчайших путей и расчёта объемов суммарной передачи информации (трафиков) 224
Приложение 8. Выделение мультипотока z по заданному
вектору потока f 228
Приложение 9. Пример построения графика уязвимости 230
Приложение 10. Обоснование утверждения о верхней оценке величны пропускной способности достаточного ресурса 233
Приложение 11. Пример сравнительного анализа уязвимости трехпродуктовых сетевых инофрмационных систем с различными физическими графами. 234

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ В РАБОТЕ СОКРАЩЕНИЙ И ОБОЗНАЧЕНИЙ

ИС – информационная система
КС – канал связи
КСПД – корпоративная сеть передачи данных
ЛПР – лицо, принимающее решения
НФ – внешний неблагоприятный фактор
РСПД – региональная сеть передачи данных
СИС – сетевая информационная система
СПД – сеть передачи данных
СЭСИС – структурный элемент сетевой информационной системы
ТУ – транзитный узел
УК – узел коммутации
ЦУ – центральный узел

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. Сетевая информационная система (СИС) представляет собой многоуровневую иерархическую структуру, включающую множество узлов, связанных между собой определенным образом. Такой конструкции присуще свойство уязвимости, которая определяется тем, что за счет многочисленных узлов и связей между ними (учитывая, что нормальное функционирование нескольких узлов иерархической сети возможно только при нормальном функционировании одного основного узла, называемого управляющим) нередко проявляется «каскадный эффект», когда сбой в одном месте провоцирует перегрузки и выход из строя других элементов.
Проектирование новых ИС и развитие уже существующих связано с проблематикой принятия решений по использованию имеющихся сетевых структур: управлению потоками, распределению ресурсов между узлами. Перечисленные проблемы тесно связаны с задачей определения связности и живучести существующей или проектируемой ИС. Живучестью СИС называют чувствительность к повреждениям. Обычно, понятие живучести связывается с системами, подверженными нападению противника.
Для рассматриваемых систем характерно наличие не только объективной, но и субъективной неопределенности, когда некоторые параметры системы известны отдельным пользователям, но не известны лицу, принимающему решения (ЛПР) или другим пользователям. Ответственность за принятые решения обязывает аккуратно разграничить неопределенные и случайные неконтролируемые факторы: случайность должна быть теоретически обоснована (и подтверждена результатами применения статистических методов), имеющаяся информация о функциях распределения, используемых случайных величинах должна быть указана явно. Взаимная зависимость элементов СИС приводит к немарковости случайных процессов, протекающих в них.
Проблеме оценки живучести СИС посвящен ряд работ (Додонов А.Г., Кузнецова М.Г., Вишневский В.М., Белоцерковский Д.Л., Мельников Ю.Е., Сарыпбеков Ж.С., Малашенко Ю.Е., C.J. Colbourn, K. Sekine, H. Imai, S. Tani, Smith A.E. и др.). Разработаны аналитические модели, адекватно описывающие процесс расчета живучести СИС, тем не менее, в настоящее время актуальной является задача разработки аналитического описания, обобщающего полученные ранее результаты и позволяющего не только осуществить разработку новых методов проектирования и анализа СИС, но и ставить и решать задачи расчета живучести СИС большой размерности и сложной структуры.
Цель работы. Построение информационной системы оценки живучести сетевых информационных систем. Данная цель позволила сформулировать следующие задачи:
• провести анализ современных подходов, позволяющих оценить живучесть СИС на основе изучения ее графа и выбрать наиболее перспективные;
• провести анализ существующего и предложить необходимое новое аналитическое и процедурное обеспечение для оценки живучести СИС;
• на основе модели искусственной нейронной сети (ИНС) разработать аналитическую и процедурную модели вычисления живучести СИС, имеющих сложную (гибридную) топологию и большую размерность;
• на основе использования разработанного аналитического и процедурного обеспечения предложить структуру информационной системы оценки живучести СИС (ИСЖС);
Объект исследования. Сетевая информационная система, испытывающая воздействие внешних неблагоприятных факторов.
Предмет исследования. Информационная система оценки живучести сетевых информационных систем.
Методы исследования. Для решения перечисленных задач в работе использованы методы: системного анализа, математической статистики, аналитического моделирования, теории нечетких множеств, теории вероятностей и теории графов.
Научная новизна работы. заключается в следующем:
• на основе модели искусственной нейронной сети (ИНС) разработана аналитическая модель оценки живучести СИС, имеющих сложную (гибридную) топологию и большую размерность;
• на основании аналитического обеспечения оценки живучести СИС разработана процедурная модель, основанная на модели обратного распространения ошибки.
• предложен логико-лингвистический аппарат для выбора аналитической модели расчета живучести СИС, позволяющий многократно увеличить скорость оценки живучести СИС за счет выбора аналитической модели расчета согласно определенным критериям живучести графа СИС;
• предложена структура информационной системы оценки живучести СИС, включающая модуль анализа текущего состояния исследуемой СИС, блок анализа исходных данных (отвечающий за выбор процедурной модели оценки живучести СИС и параметры и правила выбора, передаваемые в модуль расчета), блок синтеза сетевой структуры с улучшенной живучестью по выбранному критерию.
Практическая ценность работы. Практическая значимость работы заключается в возможности использовать полученные аналитические и процедурные модели при проектировании новых и анализе уже существующих сетевых информационных систем инженерами-проектировщиками, а также использовать полученную в ходе исследования структуру информационной системы для создания нового класса подобных систем и комплексов прикладного программного обеспечения на их основе.
Полученные в ходе работы результаты использованы:
1) при обучении студентов специальности «Информационные системы и технологии» (ИС) на факультете информационных технологий Тамбовского государственного технического университета (ТГТУ), что позволило повысить качество и эффективность учебного процесса;
2) при обучении студентов специальностей «Электроснабжение промышленных предприятий» кафедры «Электрооборудование и автоматизация» ТГТУ;
3) при разработке учебно-методических пособий, лабораторных работ и обучающих программных комплексов по дисциплинам «Теория информационных процессов и систем», «Информационные сети» и «Теория информации» на кафедре «Информационные системы и защита информации» ТГТУ;
Практическая реализация работы. В опытно-проектировочных работах по оценке и улучшению показателя живучести СИС в рамках существующей концепции развития сетевых сервисов, выполненных на базе Тамбовского филиала ОАО «ЦентрТелеком» и в ряде мероприятий, направленных на улучшение живучести сети передачи данных ОАО «Пигмент».
Положения, выносимые на защиту:
• аналитические и процедурные модели оценки живучести СИС, функционирующей в условиях воздействия внешних неблагоприятных факторов (НФ), включающие полиномиальную и потоковую составляющие и использующие ИНС. Полиномиальная составляющая модели позволяет оценить живучесть СИС по критерию k-связности графа, т.е. структурную живучесть СИС, тогда как потоковая составляющая модели позволяет оценить живучесть СИС согласно изменению пропускной способности ребер графа, соответствующих каналам связи (КС) в СИС;
• логико-лингвистический аппарат для выбора аналитической модели расчета живучести СИС, в соответствии с типом воздействия НФ и критериями живучести СИС, определенными для конкретной топологии графа СИС из имеющихся в базе знаний;
• информационная система оценки живучести СИС (ИСЖС), включающая в себя блок анализа исходных данных, отвечающий за выбор процедурной модели оценки живучести СИС, параметры и правила выбора, передаваемые в модуль оценки живучести, блок синтеза СИС с улучшенной живучестью по выбранному критерию, позволяющая проводить имитационное моделирование изменения сложных СИС, находящихся под воздействием внешних НФ на ЭВМ с последующей визуализацией результатов моделирования, а также хранить большое количество вариантов параметров в памяти ЭВМ и быстро выбирать из них нужные по определенным критериям на всех стадиях проектирования при расчете оптимальных параметров.
Апробация работы. Основные результаты работы представлены и обсуждены на Всероссийских и международных научных конференциях “Повышение эффективности средств обработки информации на базе математического моделирования” (VII Всероссийская научно-техническая конференция, Тамбов 2004), “Формирование специалиста в условиях региона Новые подходы” (IV и V Всерос. межвузов. науч. конф., Тамбов, 2004 и 2005), ”Наука на рубеже тысячелетий (Международная конференция Тамбов 2004), на семинарах кафедры “Информационных систем” ТГТУ и кафедры “Прикладной информатики” Тамбовского филиала Московского государственного университета культуры и искусств.
В Главе 1 «Проблема живучести сетевых информационных систем и ее изложение в научной литературе» на основе изучения литературных источников проведен анализ информационных и экспертных систем построения топологий сетей и оценки их живучести, многочисленных публикаций, в которых отражены технологии, логическая, физическая и программная структура современных компьютерных сетей. Также были выделены основные подходы к обеспечению живучести СИС, за основу для разработки аналитического и программного обеспечения был выбран функциональный подход, как наиболее неизученное направление обеспечения живучести, заключающееся в эффективном управлении ресурсами системы, исправно функционирующими после воздействия внешних неблагоприятных факторов (НФ) на СИС, что позволяет обеспечить выполнение поставленной цели
В Главе 2 «Аналитическое обеспечение для оценки живучести сетевых информационных систем» показана необходимость создания ИСЖС и приведены общая и функциональная схемы ИСЖС и дается их расшифровка. ИСЖС должна содержать в себе:
1. Систему знаний, состоящую из набора БД (БД №1- БД №N) или одной распределенной БД, связанных между собой определенными параметрами хранящихся в них моделей СИС и НФ (знаниями о СИС, НФ и типах воздействия НФ на СИС, промежуточными значениями расчетов) и БД готовых решений.
2. Систему поиска информации по указанным в п. 1 БД.
3. Процедурную модель анализа СИС, в функцию которой входит отнесение сетевой структуры к тому или иному типу и передачу необходимых данных из системы знаний в выбранную процедурную модель для расчета.
4. Процедурные модели расчета живучести сетевых структур в зависимости от типа оцениваемой СИС.
5. Модуль анализа текущего состояния.
6. Процедурную модель синтеза сетевой структуры с учетом рассчитанных значений живучести.
7. Комплекс программно-аппаратных средств.
8. Пользовательский интерфейс (для ввода новых данных пользователем, задания критериев оценки и вывода результатов расчета пользователю)
Далее рассмотрена аналитическая модель функционирования детерминированной СИС на примере СИС с коммутацией каналов. Выявлен недостаток данного типа коммуникации – невозможность использования временно закрепленным за конкретным соединением участков для связи между другой парой абонентов. Коммутация каналов особенно неэффективна для диалогового режима передачи коротких порций информации и значительным временным интервалом между ними.
Выявлены критерии, по которым можно оценивать живучесть графа СИС, определен критерий максимизации живучести графа СИС, а также условие существования этого графа.
Рассмотрено следующее аналитическое обеспечение ИСЖС:
1. Аналитическая модель вычисления живучести СИС в полиномиальной форме (полином Татта):
.
Собственно хроматический полином для определения живучести СИС R(G;p) – который далее по тексту мы будем обозначать как R(G) – будет иметь следующий вид:

Критерий живучести R(G) графа G имеет следующий вид:

где « \ » – знак удаления, « / » – контракции.
Исходя из определения полинома Татта, его значения в определенных точках будут следующими:
• T(G;1,1) рассчитывает количество остовных деревьев G, которое вычисляется полиномиально.
• T(G;2,1) рассчитывает количество лесов G, которое NP-сложно для вычисления.
• T(G;1,2) рассчитывает количество остовов G, которое также NP-сложно для вычисления.
Рассмотрены случаи вычисления общей живучести СИС в полиномиальной форме, расчет с помощью формул контракции и удаления ребра, общая живучесть двухполюсной СИС в полиномиальной форме, расчет верхнего предела функции живучести СИС, расчет полинома Татта для полного графа СИС и функции живучести СИС для полного графа.
2. Аналитическая модель вычисления живучести СИС с использованием элементов искусственного интеллекта. Определены следующие допущения: задается размещение каждого узла СИС; узлы достаточно надежны; стоимость узла и живучесть фиксированы и известны; каждое ребро двунаправлено; СИС не содержит избыточных ребер; ребра либо рабочие, либо поврежденные; повреждения ребер независимы; ремонт не рассматривается.
3. Аналитическая модель вычисления живучести СИС основанная на потоковой математической модели МП-сети. Информационная потоковая СИС задается множествами – узлов СИС, – ребер физического графа СИС G и – тяготеющих пар (видов продуктов), или ребер логического графа СИС . Соответствующие индексные множества обозначим: , следовательно: .
Все ребра не ориентированы, прямым направлением потока будем считать направление от вершины с меньшим номером к вершине с большим. Каждое ребро физического графа СИС G будем представлять будем представлять ориентированными дугами с номерами k и k+l для прямого и обратного направлений. Для любой вершины обозначим через S(v) множество индексов выходящих из нее дуг, а через T(v) – множество индексов входящих.
Многопродуктовая потоковая сеть служит математической моделью реальных распределенных СИС, объединяющих в своем составе множество узлов. Для таких СИС важны вопросы, связанные с принятием решений по использованию имеющихся сетевых ресурсов, их распределением между СЭСИС, т.е. с анализом возможностей улучшения работы СИС за счет рационального перераспределения потоков.
Требования пользователей к пропускной способности ребер физического графа СИС считаются известными, однако это допущение не выполняется при повреждении СИС, тогда возникает проблема выбора приемлемого распределения потоков в случае недопустимости СИС. Приходится искать решение, использующее все ресурсы СИС, пока они могут быть использованы хотя бы одной тяготеющей парой. Критерий допустимости потоковой СИС задается условием , которое гарантирует существование допустимого распределения потоков, такого, что соответствующий вектор мультипотока будет не меньше вектора заданных требований.
В случае недопустимости СИС возникает трудно разрешимая проблема перераспределения потоков по КС. Нормативно распределенный поток позволяет осуществить распределение в соответствии с уровнем обеспеченности различных тяготеющих пар оптимальным образом.
В Главе 3 «Процедурное обеспечение информационной системы оценки живучести сетевых структур» автор рассматривает процедурное обеспечение ИСЖС, в том числе структуру блока анализа исходных данных, включающую в себя процедурную модель генерации правил, состоящую из компоненты фаззификации (перевода реальных данных о системе в четком виде к нечеткому виду), компоненты анализа и выделения правил, а также компоненты очистки правил, и, логико-лингвистическую модель блока анализа исходных данных. Также автор предлагает процедурные модели оценки живучести СИС, основанные на аналитическом обеспечении, описанном в Главе 2, определяет размерности и топологии графов, оптимально подходящих для каждой процедурной модели.
Кроме того, была предложена структура и описана функциональность модуля Анализа текущего состояния СИС (АТС), предложена процедурная модель анализа СИС на основе модели МП-сети, комбинированная задача выбора пропускных способностей и распределения потоков, задачи нахождения кратчайших путей и расчета объемов суммарной передачи информации. В Главе 3 нами были рассмотрены процедуры построения графика уязвимостей СИС с помощью нахождения гарантированного критерия живучести и построены на их основе процедурные модели анализа уязвимости и синтеза СИС с повышенной живучестью по критерию удовлетворения сети запросам на организацию потоков.
Глава 4 «Построение информационной системы оценки живучести сетевых информационных систем» посвящена построению информационной системы оценки живучести сетевых информационных систем (ИСЖС). В главе подробно рассмотрены виды обеспечения – техническое (ТО), программное (ПО), информационное (ИО), лингвистическое (ЛО) и методическое обеспечение(МеО) необходимые для функционирования ИСЖС, рассмотрены подсистемы ИСЖС, процесс взаимодействия этих подсистем между собой
При разработке ИСЖС одной из главных ставилась задача возможности легкой адаптации ИС под различные программные платформы. Для решения данной задачи необходимо выбрать среду разработки основных модулей ИСЖС.
В качестве такой среды был выбран программный комплекс Lazarus, основанный на среде разработки (IDE) Free Pascal Project (FPP). Основными достоинствами данного решения являются наличие средств сборки ПО как под программную платформу Microsoft Windows, так и под программные платформы семейства *nix (семейство ОС Unix – BSDUnix, FreeBSD, Solaris, IBM AX, HP UX, MacOS X, SGI Irix и ряда других свободно распространяемых и коммерческих ОС, а также многочисленное семейство ОС Linux) и наличие большого количества компонент для создания графических пользовательских интерфейсов для рассматриваемых программных платформ.
Использование собственного компилятора IDE FPP при сборке модулей позволяет также решить вопрос выбора аппаратной платформы для функционирования пользовательской и администраторской частей ИСЖС, т.к. при сборке модулей, отвечающих за выбор моделей оценки живучести СИС и собственно проводящих оценку живучести, автоматически будет включено использование только тех функций аппаратной платформы, под которую и производится сборка ПО.
В остальном же выбор и ограничения, налагаемые на ТО, зависят только от тех требований, которые предъявляются к техническому обеспечению со стороны программной платформы.
В качестве информационного обеспечения выбрана СУБД Oracle 10, на основании которой произведено построение СЗ. Основные соображения для выбора данной СУБД являются такими же, как и для выбора программной платформы для функционирования ИСЖС, т.е. кроссплатформенность СУБД. Кроме того, данная СУБД используется ведущими компаниями в различных отраслях промышленности, для создания ERP, CRM и т.н. биллинговых систем (автоматизированных расчетных систем, АСР) такими лидерами мирового рынка как IBM, Hewlett-Packard, Schlumberger Sema, Amdox и Telesens KSCL, что облегчает интеграцию ИСЖС и указанных выше систем.
Основываясь на выборе ПО и ИО, в качестве лингвистического обеспечения выбран язык обработки данных SQL.
Взаимодействие пользователя с подсистемами осуществляется посредством специализированного языка взаимодействия ИС и пользователя, который организован в виде диалога с пользователем, включая в себя следующие виды диалога: «Окно», «Меню» и«Заполнение бланков».
МеО для ИСЖС состоит из руководств системных администраторов, разработчиков ПО и пользователей того технического, программного и информационного обеспечения, которое используется для функционирования ИСЖС в каждом конкретном случае.
Использование при проектировании СИС ИСЖС позволяет:
1) найти оптимальные параметры исследуемой (или проектируемой) СИС;
2) проводить анализ информации на любой из стадий проектирования;
3) проводить имитационное моделирование изменения структуры СИС, находящихся под воздействием внешних НФ на ЭВМ с последующей визуализацией результатов моделирования; хранить большое количество вариантов параметров (таких как распределение потоков по ребрам графа СИС, пропускная способность ребер и пр.) в памяти ЭВМ и быстро выбирать из них нужные на всех стадиях проектирования: расчете оптимальных параметров, создание документации и т.д.
Разработанная ИСЖС является инструментом для проектирования и исследования сетевых информационных систем (в том числе опорных, транспортных сетей) в первую очередь в сфере предоставления услуг связи, а также для энергетической, транспортной и других отраслей промышленности
В Заключении сформулированы основные результаты работы.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 18 работ, из них 8 в изданиях, рекомендованных ВАК РФ.
Объем и структура работы. Диссертация, общий объем которой составляет 215 страниц (основной текст – 180 страниц) состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной научной литературы, содержащего 272 наименования научных трудов на русском и иностранном языках. Диссертация содержит 52 иллюстраций и 3 таблицы.

БИБЛИОГРАФИЯ
1. Мельников Ю.Е., Сарыпбеков Ж.С. Модель комплексной оценки и обеспечения живучести распределенных информационно-вычислительных систем.// Материалы II Всесоюзной научно-технической конференции. – М.: 1988.
2. Гермейер Ю.Б. Введение в теорию исследования операций. – М.: Наука, – 1971.
3. Карманов В.Г., Федоров В.В. Моделирование в исследовании операций. – М.: Твема, – 1996.
4. Краснощеков П.С, Петров А.А. Принципы построения моделей. – М.: МГУ, – 1983.
5. Малашенко Ю.Е. Оперативная корректировка запасов и потоков энергоресурсов в энергетических комплексах при внешних возмущениях // Справочник по общим моделям анализа и синтеза надежности систем энергетики. / Под ред. Ю.Н. Руденко. – М.: Энергоатомиздат, – 1994, – с. 435-447.
6. Филлипс Д., Гарсиа-Диас А. Методы анализа сетей. – М.: Мир, – 1984.
7. Коробский Д.Ю., Малашенко Ю.Е., Новикова Н.М и др. Потоковая модель производства, доставки и распределения торлива и энергии. – М.: ВЦ РАН, – 1994.
8. Подиновский В.В., Ногин В.Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. – М.: Наука, – 1982.
9. Вишневский В.М. Теоретические основы проектирования компьютерных сетей. – М.: Техносфера, 2003. – 512 с.
10. Иыуду К.А. Теория надежности и живучести вычислительных машин. – М.: МАИ, – 1978. – 53с.
11. Иыуду К.А., Кривощеков С.А. Математические модели отказоустойчивых вычислительных систем. – М.: МАИ, –1989. – 144с.
12. Isoble Takashi, Kobatake Hidefuma. Timedomain analysis of characteristics of the human operator in a simple manual control system // j. Fac. Eng. Univers: – Tokyo – B. – V. 32, N2. – 1973. – p. 419-430.
13. Крапивин В.Ф. О теории живучести сложных систем. – М.: Наука, – 1978. — 248с.
14. Фрэнк Г., Фриш И. Сети, связь и потоки: Пер. с англ. /Под ред. Д.А. Поспелова. – М.: Связь, 1978. – 448 с., ил.
15. Додонов А. Г., Кузнецова М. Г., Горбачик Е. С. Введение в теорию живучести вычислительных систем. – Киев: Наук, думка, – 1990. – 184 с.
16. Корнай П., Липтак Т. Планирование на двух уровнях // Применение математики в экономических исследованиях, т. 3. – М.: Мысль, 1965. – c.107-136.
17. Флейшман Б.С. Элементы теории потенциональной эффективности сложных систем. – М.: – Сов. Радио, – 1971. – 225с.
18. Малашенко Ю.Е., Новикова Н.М. Многокритериальный и максиминный анализ многопродуктовых сетей. – М.: ВЦ АН СССР, – 1988.
19. Малашенко Ю.Е., Новикова Н.М. Потоковые задачи анализа уязвимости многопродуктовых сетей. – М.: ВЦ АН СССР, – 1989.
20. J.D. Annan: The Complexity of Counting Problems. PhD Thesis, – University of Oxford, – 1994.
21. A. Bjorner and G.M. Ziegler: Introduction to Greedoids. In “Matroid Applications” (N. White, ed.), Encyclopedia of Mathematics and Its Applications, Vol. 26, Cambridge University Press, – 1992, – pp.284-357.
22. R.E. Bryant: Graph-Based Algorithms for Boolean Function Manipulation. IEEE Transactions on Computers, Vol.C-35, 1986, pp677-691.
23. C.J. Colbourn: The Combinatorics of Network Reliability. Oxford University Press, 1987.
24. D.D. Harms, M. Kraetzl, C.J. Colbourn and J.S. Devitt: Network Reliability: Experiments with a Symbolic Algebra Environment. CRC Press, Inc., 1995.
25. R.J. Lipton and R.E. Tarjan: A Separator Theorem for Planar Graphs. SIAM J. on Appl. Math., Vol.36, No.2 (1979), pp. 177-189.
26. J.G. Oxley: Matroid Theory, Oxford Science Publications, 1992.
27. J.S. Provan: The Complexity of Reliability Computations in Planar and Acyclic Graphs. SIAM Journal on Computing, Vol.15, No.3 (1986), pp.694-702.
28. K. Sekine, H. Imai and S. Tani: Computing the Tutte Polynomial of a Graph of Moderate Size. Proceedings of the 6th International Symposium on Algorithms and Computation (ISAAC’95), Lecture Notes in Computer Science, Vol. 1004 (1995), – pp.224-233.
29. S. Tani: An Extended Framework of Ordered Binary Decision Diagrams for Combinatorial Graph Problems. Master’s thesis, University of Tokyo, – 1995.
30. W.T. Tutte: A Contribution to the Theory of Chromatic Polynomials. Canadian Journal of Mathematics, Vol.6, 1954, pp. 80-91.
31. D.J.A. Welsh: Complexity: Knots, Colourings and Counting, London Mathematical Society Lecture Note Series, Vol. 186, – Cambridge University Press, – 1993.
32. Гэри М., Джонсон Д. Вычислительные машины и труднорешаемые задачи. – М.: Мир, – 1982.
33. Пападимитриу X., Стайглиц К. Комбинаторная оптимизация. – М.: Мир, – 1985.
34. A. Angern and H. Lothi, 1990. Intelligent decision support systems: a visual interactive approach, interfaces, 20:6, 17-28.
35. R.H. Ballou and J. Masters, 1993. Commercial Software for Locating Warehouses an Other Facilities, Journal of Business Logistics, 14:2.
36. P.C. Bell, 1991. Visual Interactive Modeling: The Past, The Present and The Prospects European Journal of Operations Research, 54, 274-286.
37. P.C. Chu and J.J. Elam, 1990. Induced System Restrictiveness: An Experimental Demonstration, IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, 20 , 195-201.
38. M. Daskin, 1995, Network and Discrete Location Analysis, Wiley.
39. N. Dean, M., M. Mevenlamp And C. Monma, 1992. NETPAD: An interactive graphic system for network modeling and optimization, pp. 231-243 in Computer Science and Operations Research: New Developments in their Interfaces, O.Balci, Sharda, R., Zenios S. (Eds.), Pergamon Press, U.K.
40. P.D. Domich, K. L. Hoffman, R. H. F. Jackson and M. A. McClain, 1991. Locating Tax Facilities: A graphics Based Microcomputer Optimization Model, Management Science, 37:8, 960-979.
41. S.E. Guerlain, 1993. Factors Influencing the Cooperative Problem Solving of People and Computers, Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society, 37th Annual Meeting.
42. R.D. Hurrion, 1991. Intelligent Visual Interactive Modeling, European Journal of Operations Research, 54, 349-356.
43. F.K. Hwang and D.S. Richards, 1992. Steiner Tree Problems, Networks, 22, 55-89.
44. C.V. Jones, 1992. Animated Sensitivity Analysis, in Computer Science and Operations Research: New Developments in their Interfaces, pp. 177-196. O.Balci, Sharda, R., Zenios, S. (Eds.), Pergamon Press, U.K.
45. C.V. Jones, 1994. Visualization and Optimization, ORSA Journal on Computing, 6:3,221-257.
46. R. Kawatra, 1994. A Multicommodity Network Flow Application For The Capacitated Minimal Spanning Tree Problem, Opsearch, 31,4, Pp. 296-308.
47. K. Malik And G. Yu, 1993. A Branch and Bound Algorithm for the Capacitated Minimum Spanning Tree Problem, Networks, 23, pp. 525-532.
48. W. Ogryczack, K. Studzinski, and K. Zorychta, 1992. EDINET — A Network Editor for Transshipment Problems with Facility Location, in Computer Science and Operations Research: New Developments in their Interfaces, O.Balci, Sharda, R., Zenios, S. (Eds.), (1992), Pergamon Press, U.K.
49. H. Pirkul and D. Schilling, 1991. The Maximal Covering Location Problem with Capacities on Total Workload, Management Science, 37, 233-248.
50. H. Pirkul and S. Narasimhan, 1992, Hierarchical Concentrator Location Problem, Computer Communications, 15, 3, pp. 185-191.
51. H. Pirkul and V. NAGARAJAN, 1992. Locating Concentrators in Centralized Computer Networks, Annals of Operations Research, 36, pp. 247-262.
52. W.E. Pracht, 1990. Model Visualization: Graphical Support for DSS Problem Structuring and Knowledge Organization, Decision Support Systems, 6, 13-27.
53. K. Ramamurthy, W. R. King and G. Premkumar, 1992. User Characteristics — DSS Effectiveness Linkage: An Empirical Assessment, International Journal of Man-Machine Studies, 36, 469-505.
54. D. Steiger, R. Sharda and B. Leclaire, 1992. Functional Description of a Graph-Based Interface for Network Modeling (GIN), in Computer Science and Operations Research: New Developments in their Interfaces, O.Balci, Sharda, R., Zenios, S. (Eds.), Pergamon Press, U.K.
55. J.K.H. Tan and I. Benbasat, 1993. The Effectiveness of Graphical Presentation for Information Extraction: A Cumulative Experimental Approach, Decision Sciences, 24:1, 167-191.
56. Shunra Network Planning & Network Testing Solutions. – http://www.shunra.com/content.aspx?pageId=5 – Shunra Software Ltd. – 1997-2006.
57. Баканов А. С, Вишневский В.М., Ляхов А.И. Метод оценки показателей производительности беспроводных сетей с централизованным управлением // Автоматика и телемеханика. — 2000. — № 4. — С. 97-105.
58. Белоцерковский Д.Л., Вишневский В.М. Новый алгоритм генерации остовных двусвязных подграфов для оптимизации топологии сетей передачи данных // Автоматика и телемеханика. -1997. — № 1. — С. 108-120.
59. Богуславский Л.Б., Дрожжинов В.И., Ляхов А.И. Моделирование основных параметров функционирования компьютерной сети Госудаственной Думы. // Тез. докл. Междунар. конф. и шк. «Вычислительные сети — 95». М.: Изд.-во Науч. совета РАН по комплексной проблеме «Кибернетика». — 1995. — с.120-124.
60. Богуславский Л.Б., Ляхов А.И. Оценка производительности распределенных информационно-вычислительных систем ар¬хитектуры «КЛИЕНТ-СЕРВЕР» // Автоматика и телемеханика. — 1995. — № 9. — С. 160-175.
61. Бочаров П. П. Сеть массового обслуживания с сигналами со случайной задержкой // Автоматика и телемеханика. — 2002.- № 9. — С. 90-101.
62. Вишневский В.М. Состояние и перспективы развития информационно — вычислительных сетей в России // Электросвязь. -1998. — № 7. С. 20-23.
63. Вишневский В.М., Пороцкий СМ. Динамическая маршрутизация в ATM сетях — проблемы и решения // Автоматика и телемеханика. — 2003. — № 6.
64. Вишневский В.М., Дмитриев В.П., Жданов B.C. Основы передачи информации в вычислительных системах и сетях. Учебное пособие. М.: МГИЭМ, 1998. – 162 с.
65. Вишневский В.М., Белоцерковский Д. Л. Новый алгоритм генерации остовных двусвязных подграфов для оптимизации топологии сетей передачи данных // Автоматика и телемеханика. – 1997. – N 1. – c.108-120.
66. Вишневский В.М., Левнер Е.В., Федотов Е.В. Математические модели исследования алгоритмов маршрутизации в сетях передачи данных // Информационные процессы. – 2001. – Т.1, № 2. – С. 103-126.
67. Вишневский В.М., Воробьев В.М. Архитектура IР-сети для качественной пакетной телефонии // Электросвязь. – 2000. – № 10. – c.14-15.
68. Вишневский В.М., Круглый З.Л. Оптимизация замкнутых стохастических сетей // Автоматика и телемеханика. – 1987. – № 2. – c.72-83.
69. Вишневский В.М., Федотов Е.В. Модернизация алгоритмов маршрутизации в сети ЭВМ «Экспресс-2» // ВКСС connect. – 2001. – № 1. – c.64-71.
70. Вишневский В.М., Белоцерковский Д. Л. Задача синтеза топо¬логии в развитии информационно-вычислительных сетей ЭВМ // Тезисы докладов Международной конференции по проблемам управления. Москва. – 1999. – Т.3. – c.185-187.
71. Вишневский В.М., Пороцкий СМ. Моделирование ведомственной системы электронной почты // Автоматика и телемеханика. – 1996. – № 12. – c.48-60.
72. Вишневский В.М., Прытов А.А., Федотов Е.В. Анализ состояния и перспективы развития сети передачи данных «СИРЕНА» // ВКСС connect. – 2001. – № 1. – c. 72-79.
73. Вишневский В.М., Белоцерковский Д. Л. Об одном алгоритме генерации остовных двусвязных подграфов для топологической оптимизации сетей передачи данных // Труды II Международной конференции «Новые информационные технологии в образовании». – Минск, – 1996. – Т.2. – c.341-348.
74. Вишневский В.М., Ризов А.В., Федотов Е.В. Принципы построения единой системы продажи и бронирования билетов на транспорте / ВКСС connect. – 2001. – № 1. – c.80-85.
75. Вишневский В.М., Петерсон И.Э. Методы и алгоритмы взаимодействия разнородных сетей ЭВМ // III Всесоюзное совещание по распределенным автоматизированным системам массового обслуживания. Тезисы докладов. – М., 1990. – С.5-6.
76. Вишневский В.М., Федотов Е.В. Анализ методов маршрутизации при проектировании сетей пакетной коммутации // 3-rd I.S. «Teletraffic Theory and Computing Modeling». – София, – 1992.
77. Вишневский В.М., Федотов Е.В. Топологическое проектирование сетей пакетной коммутации // ИППИ РАН, Москва. – 1992. – С. 93-95
78. Вишневский В.М., Савинецкий А.Б. Федотов Е.В. Метод и средства построения и реализации информационно-вычислительных сетей. // Измерения, контроль, автоматизация. – Москва, 1992. – № 2.
79. Довженок Т.С. Инвариантность стационарного распределения сетей с обходами и «отрицательными» заявками // Автоматика и телемеханика. – 2002. – № 9.
80. Дудин А.Н., Клименок В.И. Системы массового обслуживания с коррелированными потоками. – Мн.: Изд-во Белорус. ун-та, – 2000.
81. Ершов М.А., Кузнецов Н.А. Теоретические основы построения цифровой сети с интеграцией служб. – М.: ИППИ РАН, – 1995.
82. Кульчин М. Технологии корпоративных сетей. – СПб: Изд-во «Питер», 2000. – 704 с.
83. Кузнецов И.А., Вишневский В.М., Гоев А.И., Дмитриев В.П. Беспроводные оптоэлектронные системы передачи информации // ВКСС connect. – 2001. – № 5. – c.19-23.
84. Лагутин B.C., Степанов СИ. Телетрафик мультисервисных сетей связи. — М.: Радио и связь, 2000. — 320с.
85. Лазарев В.Г. Интеллектуальные цифровые сети. — М.: Финансы и статистика, – 1996.
86. Ляхов А.И. Асимптотический анализ моделей иерархических локальных сетей с многопроцессорными серверами // Автоматика и телемеханика. — 1998. — № 12. — С. 82-93.
87. Малинковский Ю.В., Никитенко О.А. Стационарное распределение состояний сетей с обходами и «отрицательными» заявками // Автоматика и телемеханика. — 2000. — № 8. — С. 79-85.
88. Назаров А.Н., Симонов Н.В. ATM – технология высокоскоростных сетей. — М.: Изд-во «ЭКО-ТРЕНД», 1998.
89. Назаров А.Н. Модели и методы расчета структурно-сетевых параметров сетей ATM. — М.: Изд-во «Горячая линия — Телеком», 2002. — 256 с.
90. Нивников Д. Breeze NET — PRO // PC Magazine / Russian Edition. — 1998. — № 5. — С. 36-38.
91. Печинкин А.В., Рыков В.В. О декомпозиции замкнутых сетей с зависимым обслуживанием //Автоматика и телемеханика. -1999. — № 11. — С. 58-69.
92. Шварц М. Сети связи: протоколы, моделирование и анализ. -М.: Наука, 1992.
93. Andronov A.M., Vishnevsky V.M., Latkov A.N. Gradient optimization of additive functional of closed queuing network // Proceedings of the conference «Distributed Computer Communication Networks. Theory and Applications». Tel-Aviv (Israel). — 1997. -P. 12-17.
94. Anerousis N., Lasar A. Virtual Path Control for ATM Network with Call Level Quality of Service Guarantees // IEEE/ACM Trans, on Networking. — 1998. — V. 6, N 2.
95. Antunes С. Н. et al. A Multiple Objective Routing Algorithm for Integrated Communication Networks // Proc. ITC-16. — 1999. — V. 36.- P. 1291-1300.
96. Artalejo J.R. A classified bibliography of research on retrial queues: Progress in 1990 — 1999. // Top. — 1999. — V. 7. — P. 187-211.
97. Artalejo J.R. Accessible bibliography on retrial queues // Mathematical and Computer Modeling. — 1999. — V. 30. — P. 1-6.
98. Ash G.R. Dynamic Routing in Telecommunications Networks. -McGraw-Hill, 1998.
99. Awduche D.O., Malcolm J., Agogbua J., O’Dell M., McManus J. Requirements for Traffic Engineering Over MPLS // IETF Draft, draft-ietf-mpls-traffic-eng-00.txt. — October 1998.
100. Bocharov P.P. On queuing networks with signals // Proc. of Int. Conf. «Applied Stochastic Models and Information Processes», Petrozavodsk. — 2002.
101. Boucherie R.J. Product form in queueing networks // Ph. D. Thesis. Free University, Amsterdam. — 1992.
102. Boucherie R.J., van Dijk N.M. Local balance in queueing networks with positive and negative customers // Annals of Oper. Res. -1994. — V. 48. — P. 463-492.
103. Chakka R., Harrison P. G. A Markov modulated multi-server queue with negative customers — The MM CPP/GE/c/L G-queue // Acta Informatika. — 2001. — V. 37.
104. Chakravarthy S. The batch markovian arrival process: a review and future work // Advances in probability theory and stochastic processes. — 2001. — P. 21 — 39.
105. Chauvet F., Proth J., Vishnevsky V., Levner E. NUB Facility Location in Corporative Communication Networks // Scientific Israel – Technological Advantages, «Physics and Thermodynamics». – 2000. – V.2, – №1. – P.37-41.
106. Chao X. Networks of queues with customers, signals and arbitrary service times distributions // Oper. Res. — 1995. — V. 43. — P. 537-550.
107. Chao X., Pinedo M. On queueing networks with signals and hi7story-dependent routing // Prob. Eng. Inform. Sci. — 1995. -V. 9. — P. 341-354.
108. Chao X., Zheng S. A result on networks of queues with customer coalescence and state-dependent signaling // J. Appl. Prob. -1998. — V. 35. — P. 151-164.
109. Conti M., Gregori E., Lenzini L. Metropolitan Area Networks (MANs): Architectures, Protocols and Performance Evaluation. -Springer-Verlag TNCS series, London, 1997.
110. Crawley E., Nair R., Rajagopalan B., Sandick H. A Framework for QoS-based Routing in the Internet // IETF RFC 2386. — August 1998.
111. Daigle J.N. Queueing theory for telecommunications. — Addison-Wesley Publishing Company, Inc., 1992.
112. Falin G.I., Templeton J.G.C. Retrial queues. — London: Chapman and Hall, 1997.
113. Fourneau J.N., Gelenbe E., Suros R. Networks with multiple classes of negative and positive customers // Theoretical Computer Science. — 1996. — V. 155. — P. 141-156.
114. Gail H.R., Hantler S.L., Taylor B.A. Spectral analysis of M|G|1 and G|M|1 type Markov chains // Advances in Applied Probability. — 1996. — V. 28. — P. 114-165.
115. Gelenbe E. (Ed.) Feature issue on G-networks // European J. of Oper. Res. — 2000. — V. 126.
116. Gelenbe E., Labed A. G-networks with multiple class of signals and positive customers // European J. of Oper. Res. — 1997. — V. 10. -P. 1-13.
117. Gelenbe E., Pujolle G. Introduction to queueing networks. — N.Y.: John Wiley, 1998.
118. Grassmann W.K., Stanford D.A. Matrix analytic methods // Computational Probability. — Boston: Kluwer Academic, 2000. -P. 153 — 203.
119. Gunter Bolch, Stefan Greiner, Hermann de Meer and Kishor S. Trivedi Queueing Networks and Markov Chains. — John Wiley & Sons, Inc., 1998. — 726 p.
120. He L., Wong A.K. Connection Admission Control Design for GlobeView -2000 ATM Core Switches // Bell Labs Tech. J. — January — March 1998 — P. 94-110.
121. Kawamura R., Sato K., Tokizawa I. Implementation of self-healing function in ATM networks based on virtual path concept // IEEE. — 1995. — P. 303-311.
122. Kulkarni V.G., Liang H.M. Retrial queues revisited // Frontiers in Queueing. — Boca Raton: CRC Press, 1997. — P. 19 — 34.
123. Leland W.E., Taggu M.S., Willinger W., Wilson D.V. On the self-similar nature of Ethernet traffic (extended version) // IEEE/ACM Trans, on Networking. — 1994. — V. 2, N 1. — P. 1-15.
124. Mitrani I. The spectral expansion solution method for Markov processes on lattice strips // Advances in Queueing. — Boca Raton: CRC Press, 1995. — P. 337 — 352.
125. Murakami K., Kim H.-S. Comparative study on restoration schemes of survivable ATM networks // IEEE. — 1997. — N 5.
126. Ng Chee. Hock Queueing Modeling Fundamentals. — John Wiley & Sons, Inc. 1997. — 222c.
127. Orda A. Routing with End-to-End QoS Guarantees in Broadband Networks // IEEE/ACM Transactions on Networking. — 1999. -V.7, N 3. — P. 365-374.
128. Porotsky S., Vishnevsky V. Discrete Markov model of the ATM network node // Proceedings of the conference «Distributed Computer Communication Networks. Theory and Applications», Israel. — 1996. — P. 223-227.
129. Reilly J., Abate M. Scheduled Connections: Managing Temporal Constraints on Broadband Network Resources // Proceedings of IS& N’98. May 1998. Lecture Notes in Computer Science. Springer.
130. R. Y. Rubinstein, A. Shapiro. Discrete Event Systems: Sensitivity Analysis and Stochastic Optimization via Score Function Method,1993, John Wile & Sons.
131. Salama H., Reeves D., Viniotis Y. A Distributed Algorithm for Delay- Constrained Routing // Proc. INFOCOM’97.
132. Syski R. A personal view of queuing theory. — In: Frontiers in Queueing.- Boca Raton-New York-London-Tokyo: CRC, 1997. — p. 3-18.
133. Vishnevsky V., Vorobjev V. Architecture of Moscow scientific society backbone and employment of radio spread spectrum technology // Proceedings IV Russian-German Seminar on Integrated Networks and Flow Control, Moscow. — 1994.
134. Vishnevsky V. Combinatoric Algorithm of the Synthesis of the Data Transmission Network Topological Structure // Proceedings Conference INFO-94, Tel-Aviv, Israel. — 1994.
135. Vishnevsky V., Belotserkovski D. On an algorithm of topological optimization of data networks // in: Proceedings of the conference «Distributed Computer Communication Networks. Theory and Applications», Israel. — 1996. — P. 131-138.
136. Vishnevsky V.M., Belotserkovsky D.L. Description of some extremal graphs for topology optimization algorithms of a data communication network // Proceedings of the conference «Distributed Computer Communication Networks. Theory and Applications»: Tel-Aviv (Israel). — 1997. — P. 222-229.
137. Vishnevsky V.M., Belotserkovsky D.L. Extremal graph theory and its application for problem of topology synthesis of data network // Proceedings of Bulgarian-Russian Seminar «Methods and Algorithms for Distributed Information Systems Design. Theory and Applications». Sofia, Bulgaria. — 1997. — P. 99-103.
138. Vishnevsky V., Belotserkovsky D. , Levner E. On Extremal Graphs Used In The Design Of Reliable Communication Networks // Proceedings of the conference «International Symposium on Combinatorial Optimization» (CO98), Brussels (Belgium), 15-16 April 1998, p.180.
139. Vishnevsky V., Belotserkovsky D., Polesskii V. Employment of Graph Characteristics for Large-Scale Data Network Topological Optimization // Proceedings of the Workshop «Distributed Computer Communication Networks. Theory and Applications», Moscow. — 1998. — P. 1-19.
140. Vishnevsky V., Belotserkovsky D. On an Effective Approach in Solving the Problem of Generation of Biconnected Graphs with Restricted Diameter // Proceedings of the conference «Distributed Computer Communication Networks. Theory and Applications (DCCN’99)». Tel-Aviv (Israel). — 1999. — P. 182-188.
141. Wu T.-H. Fiber Network Service Survivability. — Artech House, 1992.
142. [301] Xiong Y., Mason L. Restoration strategies and spare capacity requirements in self-healing ATM networks // IEEE. — 1997. — N 5.
143. Gupta R. Problems in Communication Network Design and Location: Planning; New Solution Procedures. – Ph.D. diss., – The Ohio State University – 1996
144. Мельников Ю. Е, Мясников В. А. Критерии и модели оценки живучести систем телеобработки. — М.: МЭИ, 1988. -60с.
145. Мельников Ю. Е, Сарыпбеков Ж. С. Модель комплексной оценки и обеспечения живучести распределенных информацион¬но-вычислительных систем.// Материалы II Всесоюзной научно-технической конференции. — М.: 1988.
146. Березюк Н.Т., и др. Живучесть микропроцессорных систем управления. — Киев: Техника, 1989. -143 с.
147. Васильев О.П., Мельников Ю.Н. Об одном подходе к оценке живучести многофункциональных территориально-распределенных информационно-вычислительных систем. // Автоматика и телемеханика- 1981.- N 12. -С. 133-137.
148. Boer J.L. A survey of some theoretical aspects of multiprocessing: // ACM Comput. Surv. -1993. -V. 5, N1. — p. 31- 8O.
149. Диллон Б., Сингх Ч. Инженерные методы обеспечения на-дежности систем. -М.: Мир, 1984. — 320с.
150. Димитриев Ю.К., Хорошевский В.Г. Вычислительные системы из мини-ЭВМ. — М.: Радио и связь, 1982.- 304с.
151. Додонов А.Г., Кузнецова М.Г. Реконфигурация как средство повышения живучести вычислительных структур // Моде¬лирование и управление в распределенных системах. — Киев: Наук. думка, 1988.- С. 53-61.
152. Дружинин В.В., Конторов Д.С. Системотехника. — М.: Радио и связь, 1985.- 200 с.
153. Захаров Г.П. Некоторые тенденции развития электросвязи // Электросвязь. -1982. -N 10. — С. 45-48.
154. Сарыпбеков Ж.С. Метод синтеза структуры распределенных вычислительных систем по параметру живучести // Модели, методы и системы автоматизации производственно-технологических процессов. — Алма-Ата: КазПТИ, 1990. — С. 23-29.
155. Артамонов Г.Т., Тюрин В.Д. Топология сетей ЭВМ и многопроцессорных систем. – М.: Радио и связь, – 1991. – 847 с. [14]
156. Будаев В.Д., Комаров П.И. Живучесть и надежность микропроцессорных вычислительных систем. //Труды МЭИ, 1981, вып. 528.- С. 47 -51.
157. Gavish Beralel. Optimization Models for Configuring distributed Systems // IEEE Trans. Comput.-1987. — V.36, – N7.- p. 773 — 793.
158. Gavish Beralel, Neuman Trina. A system for routing and capacity assionment in computer communication networks // IEEE Trans. Comput. 1987. -V. 36, N7.- p. 773-793.
159. Захаров Г.П., Ревельс Г.П., Спокойнова С.Ф. Метод оптимизации структуры локальных сетей связи. // Автоматика и вычислительная техника.- 1988.- N1.- с.34-42.
160. Коваленко А.Е., Гула В.В. Отказоустойчивые микропроцессорные системы. — Киев.: Техника, – 1986. — 150с.
161. Мизин И.А., Богатырев В.А., Кулешов А.П. Сети коммутации пакетов. — М.: Радио и связь, 1986. — 407 с.
162. Надежность и живучесть систем связи. / Под ред. Б.Я. Дудника. — М.: Радио и связь, 1984. -243с.
163. Кутиков Л.М. Декомпозиция блочных задач линейного программирования со слабо связанными блоками // Эконом, и матем. методы.- 1973. — т. 9, вып. 4.
164. Самойленко С.И., Давыдов А.А. и др. Вычислительные сети, Адаптивность, помехоустойчивость, надежность. — М.: Наука, 1981. — 276 с.
165. Самойленко С.И. Сети ЭВМ. — М.: Наука, 1986. -159с.
166. Самойленко С.И., Сарыпбеков Ж.С., Алиев М.Т., Ченсизбаев Б.А. Архитектура экспериментальной локальной вычислительной сети с интервально-маркерным методом доступа // Тр.12 Всес. школы-семинара по вычислительным сетям. — М.: ВИНИТИ, 1987. -С 100-105.
167. Сарыпбеков Ж. С., Алиев М. Т. Методы оптимизации структур ЛВС / 7 Тр. 9 Всес. школы-семинара по вычислительным сетям, ч.3. — М.: 1984. — с.129-133.
168. Сарыпбеков Ж. С., Мырзабаев М. Е. Архитектура потоковой вычислительной системы с иерархической структурой // Тез. докл. — V Всес. школа-семинар по РОИ. — Киев: 1985. — С. 153-154.
169. Sarypbekov Zh.S. Interactive automatization System projecting local computer networks with intellectual abilities //Pr. Computer-aided control Systems design, IРАС/IMACS (20-24 June, 1989, USSR) — Moscow: IPC, 1989. -p. 27-28.
170. Сарыпбеков Ж.С., Трумов А.Ч., Бейсембаева М.К. Методы оптимизации децентрализованной структуры ИВС // Тр. 14 Всес. Школы — семинара по вычислительным сетям. — М.: 1989. С. 129-134.
171. Сарыпбеков Ж.С., Бейсембаева М.К. Синтез структуры РВС с учетом размещения распределенных баз данных // 15 Всес. шк.-семинар по ВС. — М.: 1990. — С. 119-124.
172. Сарыпбеков Ж.С., Ченсизбаев Б.А. Метод комплексной оценки живучести распределенных потоковых вычислительных систем // Тез. докл. — Всесоюзная научно — техническая конференция » Качество информации.- М.: 1990.- С.109-111.
173. Сарыпбеков Ж.С., Ахметов Э.А. Нечеткая модель выбора Функций распределенной ЛВС при снижении показателя живучести // Тез. докл. — Научно-техническая школа «Новые информационные технологии». — М.: 1990. — 65 с.
174. Мельников Ю.Е. О принципах обеспечения живучести многофункциональных АСУ // Аппаратные и программные средства АСУ реального времени.- М.: МДНТП. – 1978. – с.74-76.
175. Хорошевский В.Г. Инженерный анализ функционирования вычислительных машин и систем.- М.: Радио и связь, 1987.-155с.
176. Вейс К.Н., Миедерис Я.А. и др. Обеспечение живучести в вычислительных системах. // Архитектура и проектирование вычислительной системы.- Рига: РПИ, 1985.- С. 5-21.
177. Гаганов П.Г., Липаев В.В. и др. Анализ ошибок в сложных программах систем управления объектами. // УСиМ. — N3. -1973. — 31-38 с.
178. Додонов А.Г., Горбачик Е.С., Кузнецова М.Г. О функциональной живучести вычислительных систем //Многопроцессорные вычислительные структуры.- Киев, 1988.-Вып. 10. — С. 64-68.
179. Додонов А.Г., Кузнецова М.Г., Горбачик Е.С. Введение в теорию живучести вычислительных систем. — Киев: Наук, думка, 1990.- 184с.
180. Евреинов Э.В., Хорошевский В.Г. Однородные вычислительные системы. — Новосибирск: Наука, 1978. — 320 с.
181. Мельников Ю.Е, Сарыпбеков Ж.С. Методы комплексной оценки достоверности информации в вычислительных сетях. //Труды 9 Всесоюзн. школы-семинара по вычислительным сетям. — М.: 1984. – ч.1. -С. 155-158.
182. Рябинин И.А., Черкасов Г.Н. Логико-вероятностные ме-тоды исследования надежности структурно-сложных систем — М.: Радио и связь, 1981. — 216 с.
183. Сарыпбеков Ж.С. Мырзабаев М.Е. Основные принципы построения и архитектура потоковой вычислительной системы с иерархической структурой // Тез. докл. — II Всес. совещ. «Конвейерные вычислительные системы». — Киев: КПИ, 1988. — С. 28-29.
184. Carthy М.Е., Abdon E. Network survivability: An integrated planning approach // Int. Switch Symp. Proc.: Innov. Technol. Switch Technol. (Arisona, 15-20 March, 1987). – 1987. – V.3, N 3. – p. A. 7.6.1. – A. 7.6.7.
185. Бутрименко А.В. Разработка и эксплуатация сетей ЭВМ. — М.: фин. и статистика, 1981. — 256 с.
186. Каляев А.В. Многопроцессорные вычислительные системы с программируемой архитектурой. — М: Радио и связь, 1984.-240с.
187. Корнеев В.В. Архитектура вычислительных систем с программируемой структурой. — Новосибирск: Наука, 1985. -168с.
188. Chon T.C., Abraham J.A. Load redistribution under failure in distributed systems //IEEE Trans. Comput.-1983.-32,9. -p. 799-808.
189. Гуляев В.А., Додонов А.Г., Пелехов С.П. Организация живучих вычислительных структур. — Киев: Наук. Думка., – 1982.-140с.
190. Левин Г.М., Ханаев В.С. Декомпозиционные методы оптимизации проектных решений. — Минск: Наука и техника, 1978. -239 с.
191. Майерс Г. Надежность программного обеспечения — М.: Мир. – 1980. — 357 с.
192. Сарыпбеков Ж.С., Ченсизбаев Б.А. Многокритериальная оценка живучести РВС // Тез. докл. — V Всес. н/т конфер. «Однородные вычислительные системы, структуры и среды». Ч. Ш. — М.: 1991. — с.219-220.
193. Тейер Т., Липов М., Нельсон Н. Надежность программного обеспечения — М.: Мир, – 1981. — 326 с.
194. Сарыпбеков Ж.С. Чексизбаев Б.А., Ахметов Э.А. Экспертная система управления процессами обеспечения живучести РВС // Тр. 16 Всес. школы-семин. по вычислительным сетям. — М.: 1991. — С. 82-86.
195. Сарыпбеков Ж.С., Ахметов Э.А., Бейсембаева М.К. Метод синтеза структуры РЛВС по параметру живучести // Тез. докл. – V Всес. н/т конфер. «Однородные вычислительные системы, структуры и среды». Ч.3 — М.: 1991. — С. 223-224.
196. Крапивин В.Ф. О теории живучести сложных систем. — М.: Наука, – 1978. -248с.
197. Узлов О.В. Анализ живучести распределенной вычислительной системы управления. // Радиоэлектроника летательных аппаратов. -1984.- Вып. 14. — С. 172-179.
198. Сарыпбеков Ж.С., Курманов Б.К., Алиев М.Т. Анализ методов доступа к среде передачи и протоколов функционирования ЛВС с помощью имитационного моделирования // Тез. докл. – II Всес. конфер. «Проблемы создания сетей ВЦКП и РАБД СХ». — М.:1987. — С. 69-71.
199. Филин Б.П. Методы анализа структурной надежности сетей связи. – М.: Радио и связь, 1988.-208с.
200. Надежность технических систем. Справочник / Под ред. И.А. Ушакова.- М.: Радио и связь, 1984.-243с.
201. Никитин А.И. Отказоустойчивость распределенных систем // УС и М. — 1987. -N5. — С. 25-30.
202. Stancovic J.A. A perspective on distributed computer systems. // IEEE Trans, comput. -1985. — V. 33, N 12. -p. 1102-1115.
203. Сiminiera L., Serra A. A connecting network with fault tolerance capabilities // Ibid. -1986. — 35., 6.-p. 578-580.
204. Пархоменко П.П., Согомонян Е.С. Основы технической диагностики (оптимизация алгоритмов диагностирования, аппаратурные средства) — М.: Энергоатомиздат, 1981. — 319 с.
205. Bruck J., Blaum N. Neural networks, error-correcting codes, and polynomials over the binary n-cube. // IEEE Trans. Inform. Theory. — 1989. -V. 35. N5. -p. 976-987.
206. Goulf E. P., Pack C.D. Communication network planning in the wolving information age // IEEE Commun. Mag. -1987.-V. 25,N9. -p. 22-30.
207. Гузенко В. Г. Экспертная система поддержки решений по обеспечению качества функционирования территориально-распределенной вычислительной сети // Тез. докл. -XI Всесоюзн. совещан. по проблемам управления.- Москва — Ташкент, 1989.—С. 289-290.
208. Ибарра С.Е, Сарыпбеков Ж.С. Алгоритмы планирования параллельных вычислений РВС // Тез. докл. — V Всес. н/т конфер. «Однородные вычислительные системы, структуры и сферы». Ч. III.-М.: 1991. — С. 219-220.
209. Городецкий А.Я. Информационные системы. Вероятностные модели и статистические решения. Учеб.пособие. – СПб: Изд-во СПбГПУ, – 2003. – 326 c.
210. C.J. Colbourn: The Combinatorics of Network Reliability. Oxford University Press, 1987.
211. D.L. Deeter and A. E. Smith, «Heuristic optimization of network design considering all-terminal reliability,» Proceedings of the Reliability and Maintainability Symposium, 1997, pp. 194-199
212. Малашенко Ю.Е., Новикова Н.М. Модели неопределенности в многопользовательских сетях. – М.: Едиториал УРСС, – 1999. – 160с.
213. Itai, A., Perl, Y., and Shiloach, Y. The complexity of finding maximum disjoint paths with length constraints // Networks, 1982. V.12, N.3. P. 277-286.
214. Chen, C.-K.E. and Garfinkel, R.S. The generalised diameter of a graph // Networks, 1982. V.12, N.3. P. 335-340.
215. Bermond, J.C., Bond, J., Paoli, M., and Peyrat, C. Graphs and interconnection networks: diameter and vulnerability // London Mathematical Society Lecture. Note Ser. 1983. N.82. P. 1-30.
216. Деменьтев В.Т., Ерзин А.И., Ларин Р.М., Шамордин Ю.В. Задачи оптимизации иерархических структур. – Новосибирск: Изд-во Новосибирского ун-та. – 1996 – 200 c.
217. Кривулец В.Г., Полесский В.П. Что такое теория связности и живучести транспортных сетей? – М.: Инофрмационные процессы, – Т.1. – №2, – 2001. – стр. 199-203.
218. Нечепуренко М.И., Попков В.К., Майнагашев С.М., Кауль С.Б. и др. Алгоритмы и программы решения задач на графах и сетях. – Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, – 1990.
219. Bellmore, M. and Ratliff, H.D. Optimal defense of multicommodity networks // Management Science, 1971. V.18. N.4. P. 174-185.
220. Frederickson, G.N. and Joseph, J.J. Approximation algorithms for several graph augmentation problems // SIAM J. Comput., 1981. V.10. N.2. P. 270-283.
221. Habib, M. and Peroche, B. A construction method for minimally k-edge connected graphs // Combinatorics, 1980. Amsterdam e.a. V.79. Part 2. P. 199-204.
222. Gusfield, D. Optimal mixed graph augmentation // SIAM Journal on Computing. – 1987. – V.16, – N.4. – P.599-613.
223. Boesch, F. Т. Lower bounds on the vulnerability of a graph // Networks, 1972. V.2. P. 329-340.
224. Deniel, J. W. On perturbations in systems of linear inequalities // SIAM J. of Numerical Analysis, 1973. N.10. P. 299-307.
225. Plesnik, J. The complexity of designing a network with minimum diameter // Networks, 1981. V.ll. P. 77-85.
226. Shoone, A.A., Bodlaender, H.L., and van Leewen, J. Diameter increase caused by edge deletion // J. of Graph Theory, 1987. V.ll. N.3. P. 409-427.
227. Harary, F. Conditional connectivity // Networks, 1983. V.13. N.3. P. 347-357.
228. Yannakakis, M., Kannelakis P.C., Cosmadakis S.S. and Papadimitriou C.N. Cutting and partitioning a graph after a fixed pattern // Lecture Notes on Comput. Science, 1983. V.154. P. 712— 722.
229. Nash-Williams, C. Edge-disjoint spanning trees of finite graphs // Journal of London Mathematical Society. 1961. V.36. P. 445-450
230. Tutte, W.T. On the problem of decomposing a graph into n connected factors // J. of London Mathematical Society. – 1961. – V.36. – P.221-230.
231. Gusfield, D., Martel, Ch., and Fernandes-Baco, D. Fast algorithms for bipartite network flow // SIAM Journal on Computing, – 1987. – V.16. – N.2. – P.237-251.
232. Chung, F.R.K. Diameters of communication networks // Proceedings of symposia in applyed mathematics. Providence, R.I. 1986. V.34. P.1-18.
233. Ishiyama, Y., Ishizaki, Y., Sasabe, S., and Yoshida, N. Multicommodity flow approach to assignment of circuits in case of failure in a communication network // Survey of mathematical programming. Proceedings of the 9th international mathematical programming symposium, Budapest, 1976. Budapest, 1979. V.3. P. 195-209.
234. Давидсон М.Р., Малашенко Ю.Е., Новикова, Н.М. и др. Математические постановки задач восстановления и обеспечения живучести для многопродуктовых сетей. М.: ВЦ РАН, 1993.
235. Мину М. Математическое программирование. М.: Наука, 1990.
236. S. Geman, E. Bienenstock and R. Doursat «Neural networks and the bias/variance dilemma». Neural Computation, Vol. 4, 1992, pp. 1-58.
237. K. K. Aggarwal, Y. C. Chopra and J. S. Bajwa, «Topological layout of links for optimizing the overall reliability in a computer communication system». Microelectronics and Reliability, Vol. 22, 1982, pp. 347-351.
238. J. K. Cavers, «Cutset manipulations for communication network reliability estimation,» IEEE Transactions on Communications, Vol. Com-23, 1975 Jun, pp. 569-575.
239. Y. C. Chopra, B. S. Sohi, R. K. Tiwari and K. K. Aggarwal, «Network topology for maximizing the terminal reliability in a computer communication network,» Microelectonics & Reliability, Vol. 24, 1984, pp. 911-913.
240. D. W. Coit and A. E. Smith, «Solving the redundancy allocation problem using a combined neural network / genetic algorithm approach,» Computers and Operations Research, Vol. 23, 1996, pp. 515-526.
241. R.-H. Jan, «Design of reliable networks,» Computers and Operations Research, Vol. 20, 1993, pp. 25-34.
242. B. Dengiz, F. Altiparmak and A. E. Smith, «Local search genetic algorithm for optimal design of reliable networks,» IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Vol. 1, 1997, pp. 179-188.
243. D. L. Deeter and A. E. Smith, «Economic design of reliable networks,» HE Transactions, Vol. 30, 1998, in print.
244. A.Konak and A.E. Smith, «An improved general upperbound for all-terminal network reliability,» in revision at HE Transactions.
245. M.Ball and R.M. Van Slyke, «Backtracking algorithms for network reliability analysis,» Annals of Discrete Mathematics, Vol. 1, 1977, pp. 49-64.
246. G.S. Fishman, «A Monte Carlo sampling plan for estimating network reliability,» Operations Research, Vol. 34, 1986, pp. 581-594.
247. B. Dengiz, F. Altiparmak and A.E. Smith, «Efficient optimization of all-terminal reliable networks using an evolutionary approach,» IEEE Transactions on Reliability, Vol. 46, 1997, pp. 18-26.
248. K. Funahashi, «On the approximate realization of continuous mappings by neural networks,» Neural Networks, Vol. 2, 1989, pp. 183-192.
249. A. Konak and A.E. Smith, «A general upperbound for all-terminal network reliability and its uses,» Proceedings of the Industrial Engineering Research Conference, Banff, Canada, May 1998, CD-Rom format.
250. B. Cheng and D. M. Titterington, «Neural networks: A review from a statistical perspective,» Statistical Science, Vol. 9, 1994, pp. 2-54.
251. R.-H. Jan, F.-J. Hwang, and S.-T. Chen, «Topological optimization of a communication network subject to a reliability constraint,» IEEE Transactions on Reliability, Vol. 42, 1993, pp. 63- 70.
252. M.R. Garey and D.S. Johnson, Computers and Intractability: A Guide to the Theory of NP-Completeness. – W.H. Freeman and Co., – San Francisco, – 1979.
253. K. K. Aggarwal and S. Rai, «Reliability evaluation in computer-communication networks,» IEEE Transactions on Reliability, Vol R-30, 1981 Apr, pp. 32-35.
254. K. Hornik, M. Stinchcombe and H. White, «Multilayer feedforward networks are universal approximators,» Neural Networks, Vol. 2, 1989, pp. 359-366.
255. Iri, M. On the extension of the maximum-flow minimum-cut theorem to multicommodity flows // J. Oper. Res. Soc. Japan, 1971. V.13. P.129-135.
256. Onago K. A multicommodity flow theorem // Electronics Commun. Japan, 1970. V.53. N.7. P. 16-22.
257. Biswas J. and Matula D.W. Two flow routing algorithms for the maximum concurrent flow problem // Fall Joint Comput. Conf., Dallas, Tex., Nov.2-6, 1986. Proc. Washington, D.C., 1986. P.629-636.
258. Klein, P., Plotkin, S., Stein, C, and Tardos, E. Faster approximation algorithms for the unit capacity concurrent flow problem with applications to routing and finding sparse cuts // SIAM J. Comput., 1994. V.23. N.3. P.466-487.
259. Малашенко Ю.Е. Математические модели анализа потоковых сетевых систем. М.: ВЦ АН СССР, 1993.
260. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. – М.:Мир., – 1976.-165с.
261. Методы робастного, нейро-нечеткого и адаптивного управления: Учебник / Под ред. Н.Д. Егупова. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, – 2001. – 744 с., ил.
262. ElAlfy A.E., ElGamal A.F., Haggag M.H., ElAllmi M.E.. Integration of quantitative and qualitative knowledge for online decision support // IJICIS, – V.3,– № 1, – 2003
263. Vassilios Petridis, Vassilis G. Kaburlasos. Clustering and Classification in Structured Data Domains Using Fuzzy Lattice Neurocomputing (FLN). – IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering – March/April, – Vol.13, – №2, – 2001.
264. Wang J.H., Wen-Jeng Liu, Lian-Da Lin. Histogram-Based Fuzzy Filter For Image Restoration. – IEEE Trans On Systems, Man, and Cybernetics, – Vol.32, – №2, – pp.230-238, – Apr 2002.
265. Bellmore, M., Greenberg, H.J., and Jarvis, J.J. Multicommodity disconnecting sets // Management Science, 1970. V.16. N.6. P. 427-433.
266. Нефедов В.Н. Аппроксимация множества оптимальных альтернативных решений // Новые задачи оптимизации авиационных систем. М.: Изд-во МАИ, 1989.
267. Парус-Предприятие. Архитектура «файл-сервер» – http://parus.optilink.ru/soft/default.asp?id=2008 – Компьютерное агентство БАС, – 1999
268. Oracle Database 10g Product Family (PDF) – http://www.oracle.com/technology/products/database/oracle10g/pdf/twp_general_10gdb_product_family.pdf – 2006
269. SGI Products: SGI InfiniteStorage 4000 – http://www.sgi.com/products/storage/tech/4000.html – Copyright © SGI– 1993-2006
270. Free Pascal Project: The Leading Provider of Crossplatform Technology for Software Applications, http://www.fpc.org/ – 1997-2008
271. Воробейчикова О.А., Новикова Н.М. Векторный минимакс со связанными ограничениями // Вестн. МГУ. Вычисл. матем. и кибернетика, 1996. N.4. С. 45-48.
272. Давидсон М.Р. Об условной устойчивости крайних точек многогранного множества // Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 1994. – Т.34. – N.1. – с. 29-43.