Научная статья на тему 'Программная реализация задач моделирования основных интегральных показателей функционирования экономических информационных систем'

Программная реализация задач моделирования основных интегральных показателей функционирования экономических информационных систем Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
56
9
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ECONOMIC INFORMATION SYSTEM / DISTRIBUTED INFORMATION PROCESSING SYSTEM / ARCHITECTURE "FILE-SERVER" / TWO-LEVEL ARCHITECTURE "CLIENT-SERVER" THREE-LEVEL ARCHITECTURE "CLIENT-SERVER" / THE GLOBAL BALANCE EQUATION / A CLOSED EXPONENTIAL QUEUEING NETWORK / ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА / РАСПРЕДЕЛЁННАЯ СИСТЕМА ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ / УРАВНЕНИЕ ГЛОБАЛЬНОГО БАЛАНСА / ЗАМКНУТАЯ ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНАЯ СЕТЬ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ / ПРОСТРАНСТВО СОСТОЯНИЙ СЛУЧАЙНОГО ПРОЦЕССА / МАТРИЦА ПЕРЕХОДНЫХ ВЕРОЯТНОСТЕЙ / ИНТЕНСИВНОСТИ ОБСЛУЖИВАНИЯ В УЗЛАХ СЕТИ / СТАЦИОНАРНЫЕ ВЕРОЯТНОСТИ / СРЕДНЕЕ ВРЕМЯ РЕАКЦИИ СИСТЕМЫ НА ЗАПРОСЫ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Терновский О. А., Кузьминов А. Н., Скоба А. Н., Михайлов В. К., Скорик Н. С.

В данной статье описан программный комплекс для решения задачи оптимального размещения информационных ресурсов по узлам распределённой экономической информационной системы по критерию минимума среднего времени реакции системы на запросы пользователей, а также для решения задач моделирования основных технико-экономических показателей эффективности работы таких систем. Комплекс состоит из программно реализованных математических моделей функционирования распределённых систем обработки экономической информации, а также алгоритма оптимизации. Разработанный программный продукт также позволяет производить эксперименты для получения и последующего анализа зависимостей реактивности распределённых систем от таких интегральных характеристик, как размерность задачи, интенсивности формирования запросов пользователями, скорости передачи сообщений по каналам связи, скорости считывания, скорости записи и обработки в узлах, производительности используемых ПЭВМ и т.д. Программная реализация была выполнена на языке C# , платформе NetFramework 4.6.1 , с использованием среды разработки Microsoft Visual Studio 2017 Community .

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по компьютерным и информационным наукам , автор научной работы — Терновский О. А., Кузьминов А. Н., Скоба А. Н., Михайлов В. К., Скорик Н. С.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Software implementation modeling tasks of the main integral indicators of economic information systems functioning

This article describes a software package to solve the problem of optimal placement of information resources-fragments of a distributed database on the nodes of a distributed economic information system by the criterion of the minimum average response time of the system to user requests. The software complex consists of software-implemented mathematical models of distributed systems of processing economic information on the basis of file-server, two-level client-server and three-level client-server architecture, as well as optimization algorithm. The developed software product also allows to make experiments for obtaining and subsequent analysis of the dependence of the reactivity of distributed systems on such integral characteristics as the dimension of the problem, the intensity of the formation of requests by users, the speed of message transmission through communication channels, the speed of reading, the speed of writing and processing in the nodes, which allows to implement a more rational organization of the computational process in the system. The software was implemented in C#, the NetFramework 4.6.1 platform, using the Microsoft Visual Studio 2017 Community development environment.

Текст научной работы на тему «Программная реализация задач моделирования основных интегральных показателей функционирования экономических информационных систем»

Программная реализация задач моделирования основных интегральных показателей функционирования экономических информационных

систем

1 2 3 3 3

О.А. Терновский , А.Н. Кузьминов , А.Н. Скоба , В.К. Михайлов , Н.С. Скорик

1 Каменский институт (филиал) государственного образовательного учреждения высшего образования «Южно-Российский государственный политехнический университет им. М.И. Платова (НПИ)» 2Ростовский государственный экономический университет (РИНХ), г. Ростов-на-Дону.

3Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) им.

М. И. Платова, Новочеркасск

Аннотация: в данной статье описан программный комплекс для решения задачи оптимального размещения информационных ресурсов по узлам распределённой экономической информационной системы по критерию минимума среднего времени реакции системы на запросы пользователей, а также для решения задач моделирования основных технико-экономических показателей эффективности работы таких систем. Комплекс состоит из программно реализованных математических моделей функционирования распределённых систем обработки экономической информации, а также алгоритма оптимизации. Разработанный программный продукт также позволяет производить эксперименты для получения и последующего анализа зависимостей реактивности распределённых систем от таких интегральных характеристик, как размерность задачи, интенсивности формирования запросов пользователями, скорости передачи сообщений по каналам связи, скорости считывания, скорости записи и обработки в узлах, производительности используемых ПЭВМ и т.д. Программная реализация была выполнена на языке C#, платформе NetFramework 4.6.1, с использованием среды разработки Microsoft Visual Studio 2017 Community. Ключевые слова: экономическая информационная система, распределённая система обработки информации, уравнение глобального баланса, замкнутая экспоненциальная сеть массового обслуживания, пространство состояний случайного процесса, матрица переходных вероятностей, интенсивности обслуживания в узлах сети, стационарные вероятности, среднее время реакции системы на запросы пользователей.

Основными задачами, решаемыми экономическими информационными системами (ЭИС) на предприятиях, являются задачи автоматизации документооборота (бухгалтерский учёт, учёт планово-экономических показателей), автоматизация управленческой деятельности (учёт комплектующих изделий и материалов на заводских складах, учёт готовой продукции), формирование годовых производственных программ на основе

использования экономико-математических методов, управление реализацией и сбытом готовой продукции и т.д.

Как было отмечено в работе [1] архитектура современных ЭИС базируется на принципах клиент-серверного взаимодействия программных компонентов информационной системы, которая реализует многопользовательский режим работы и относится к распределённым системам обработки информации (СОИ).

При внедрении таких систем возникает целый ряд качественно новых исследовательских задач, от решения которых в значительной степени будет зависеть эффективность использования ресурсов ЭИС и качество информационного сервиса, предоставляемого пользователям.

Среди наиболее важных задач можно назвать следующие: выбор архитектуры разрабатываемой ЭИС и аппаратно-программных средств для её реализации (необходимого количества серверов и их производительности , оптимальной скорости передачи данных по каналам связи, скорости записи/считывания информации в узлах и т.д.) ; организация системы управления ресурсами и реализация взаимодействия различных элементов системы; оптимальное размещение информационного и программного обеспечения коллективного пользования по узлам распределённой СОИ.

Разработанные авторами аналитико-численные модели функционирования распределённых СОИ, а также алгоритм оптимизации [2 - 9] составили методологическую базу программного комплекса для решения задач оптимального размещения информационных ресурсов по узлам распределённой ЭИС по критерию минимума среднего времени реакции системы на запросы пользователей, а также для моделирования зависимости реактивности работы ЭИС от основных интегральных показателей её функционирования: размерности задачи, интенсивности формирования

запросов пользователями, скорости передачи сообщений по каналам связи, скорости считывания, скорости записи и обработки в узлах и т.д.

Разработанный программный комплекс включает следующие модули: модуль конструирования исходных данных; модуль моделирования; модуль оптимизации; модуль проведения экспериментов.

Модуль конструирования исходных данных позволяет сформировать исходные данные для различных архитектур распределённых СОИ. Так подробное конструирование исходных данных для распределённых СОИ, реализованных на базе архитектуры «файл-сервер» представлено в работах [2-3].

Отличительной особенностью конструирования исходных данных для функционирования распределённой СОИ на базе двухуровневой архитектуры «клиент-сервер» от архитектуры «файл-сервер» является то, что на сервере происходит селективная выборка информации и по каналу связи передаётся не полная база данных, а некоторое количество кортежей базы данных, удовлетворяющих условию SQL-запроса . В соответствии с этим, в исходные данные вводится матрица объёмов информации, получаемой после процессорной обработки [4-5].

Для моделей функционирования распределённых СОИ на базе трёхуровневой архитектуры «клиент-сервер» исходные данные, по сравнению с двухуровненвой архитектурой «клиент-сервер», модифицируются следующим образом - добавляются следующие величины: множество серверов приложений и множество бизнес-приложений, размещаемых на них; матрица распределения бизнес-приложений по серверам приложений; матрица объемов считываемой информации по SQL запросам, сформированных бизнес-приложениями к базам данных. Подробно процесс конструирования исходных данных для данной архитектуры распределённых СОИ описан в работах [6-7].

В основе модуля моделирования лежит решение уравнения глобального баланса для замкнутых экспоненциальных сетей массового обслуживания (СеМО), которое в стационарном режиме имеет вид:

N п N N п /_ _ _\

XIр(Vкг =шР(( + 1/г - к))(г), (1)

к=1 г=1 /=1 к=1 г=1

где Р(0 - стационарная вероятность того, что сеть находится в состоянии 1,

- — - N

где 1 е Е(п, N) = 1к > 0,11к = п} - векторное пространство состояний; ^общее

к=1

количество центров обслуживания заявок; п-количество пользователей; ц,(г = 1, п, к = 1, N) - интенсивность обслуживания в к-м узле сообщения г-го пользователя; ц 1г ,(г = 1, п, / = 1, Ы) - интенсивность обслуживания в 1-м узле сообщения г-го пользователя; 1кг ,1/г - вектора, в к-ой и 1-ой координате которых (к = 1, N, / = 1, N), на г-ом месте (г = 1, п) стоит 1, а все остальные значения равны нулю; Р1к (г)- вероятность того, что сообщение г-го пользователя после обслуживания в /-м узле попадёт в к-й узел.

Подробная методика расчёта элементов матриц переходных вероятностей приведена в работах [2, 3].

При расчёте величины ц г = 1, N, г = 1, п) учитываются различные группы потока заявок в СеМО в зависимости от выбранной архитектуры распределённой СОИ [2 - 6]. Кроме того, для обеспечения целостности данных, при расчёте величин цг,(,*; = 1,N,г = 1,п), учитываются временные задержки, связанные с возможностью состояний блокировок на уровне всей базы данных [3, 5, 7].

В работах [2, 4, 6] было показано, что выражения для стационарных вероятностей состояний СеМО, описываемой уравнением (1) имеют мультипликативную форму и могут быть представлены в виде:

- , N -

Р(1) = О -1(п, N )П ^ (is),

«=1

где G(n, N) - нормализующая константа, значение которой определяется тем, что сумма вероятностей P(1) всех состояний СеМО равна единице, т.е. X P(i) = 1, is - общее число сообщений в центре

1eE (n, N)

n — n 1 (e \lsr - -

s,(is =X isr), zs (is) = is !П"--— , где esr ,(s = 1, N, r = 1, n) - коэффициенты

r=1 r=1 1 sr • V ^ sr /

передачи, которые находятся из решения системы линейных алгебраических уравнений вида:

esr = NejrPjs (r), (s = 1,N, r = 1,n) .

j=1

Расчёт величины T - среднего времени реакции системы на запросы пользователей, определяется соотношением вида:

TI лT , (2)

I* r

r r

r=1

r

r=1

где Xг ,(г = 1, п) - интенсивность формирования запросов г-м пользователем; тг ,(г = 1, п) - среднее время реакции системы на запрос г-го пользователя.

В работах [2, 4, 6] было показано ,что расчёт величины т по формуле (2) сводится, по существу, к расчёту нормализующей константы G(n, N), для вычисления которой был использован метод ,описанный в работе [8].

Модуль оптимизации решает задачу оптимального размещения информационных ресурсов по узлам распределённой СОИ по критерию минимума среднего времени реакции на запросы пользователей, которая может быть представлена в виде:

T = T(X) ^ min

при ограничении

Ь]к =1 j =1 d. k=i

(3)

где X = ||xjk||, (j = 1, d, к = 1, n) - матрица, задающая взаимосвязь между ПЭВМ и

размещаемыми на них отношениями (базами данных),количество которых равно d ; T(X) - имеет вид (2), для размещения, задаваемого матрицей X.

Как показал проведённый анализ, задача (3) является задачей нелинейной комбинаторной оптимизации с булевыми переменным, которая относится к классу NP-сложных задач, для которых, в настоящее время, отсутствуют эффективные процедуры решения [9]. Для решения задачи (3) был использован, разработанный авторами , полуэвристический алгоритм, основанный на методах стохастического программирования, подробное описание которого и результаты эффективности его работы приведены в работе [10].

Программная реализация описанных модулей, была выполнена на языке C#, платформе NetFramework 4.6.1, с использованием среды разработки Microsoft Visual Studio 2017 Community и частично изложена в работе [11],без подробного описания разработанного интерфейса и модуля проведения экспериментов. Главное окно программы представлено на рис. 1.

Рис. 1. - Главное окно программы Так функциональная компонента 1 - предоставляет переход к следующим вспомогательным формам: создание нового проекта (рис. 2);

ввод исходных данных (рис. 3); ввод основных настроек проекта (рис. 4); проведение экспериментов (рис. 5).

Рис. 2. - Окно создания нового проекта

Рис. 3. - Окна ввода исходных данных модели

Настройки — □ X

Тонкие клиенты !СП и СЕД! ЕДи БП Запросы Количество:

СЕД:

СП:

Скорость передачи данных по каналу (8 f [1000t 1CCSD] (КБ/с»:

Поста нннан задержка при передаче данных по каналу (9D(c)):

Постоянная задержка

при обработке б : С П (аО (с)):

СЕД {а1 (с)): Скорость считывания (КБ/с): С БД: min:

10

10

ьж

о.оооз

3E-D6

3E-D5

6DDDC

СП: rnin:

6DDD

Скорость записи (КБ/с): С БД: min:

10000000

СП: min:

1DDDDDC

max: max:

max: max:

1DDDDD

1DDDC

3DDDDDDD

3DDDDDC

Производительность процессоров (операций/с): С БД: min:

25DDDDDDDD

35DDDDDDDD

СП: min:

35CHHIIIIIIII

Рис. 4. - Основные настройки проекта Функция «Расчёт» запускает полный цикл вычисления основных характеристик модели и выводит результат на экран. Функция «Оптимизация» запускает алгоритм оптимизации для загруженной модели и в итоге предоставляет пользователю результат решения задачи-вариант оптимального размещения информационных ресурсов по узлам распределённой СОИ, с правом сохранения или отказа.

В программе предусмотрен режим автоматического конструирования

матрицы х =

X

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

RUk

= x ■

= 1, й, к = 1, п) (начального распределения) в основе

которого лежит использование генератора равновероятного выбора [11].

Для вычисления значений нормализующей константы О(п, N в программе был использован метод , изложеннывй в работе [8], трудоёмкость

которого равна «О^ *22п), где ^количество узлов СеМО, п-количество пользователей. Для уменьшения трудоёмкости вычисления нормализующей константы, авторами была разработана и программно реализована оригинальная процедура уменьшения количества арифметических операций и запоминаемых промежуточных элементов [11], основанная на константном поиске элемента массива, путем перевода идентифицирующей части величин От (п) и От (п - 1Г) (речь идет о векторах п и п - 1Г) в десятичную систему счисления, что позволило снизить трудоёмкость данной вычислительной процедуры до вполне приемлимой величины « О(N *2п). После завершения процедуры расчёта величины т (рис. 5), результат будет загружен на главную форму программы и отобразится в диалогом окне и статус-панели, а также будет выгружен на диск в соответствующем каталоге.

Файл Проект Настройки

Расчет Оптимизация Колонки: растянуть

Р(1) Р(2) Р(3) Р{4> Р(5) Р(6) Р<7) Р(3) Р{Э> Р(10) ц е х

11 Р12 Р13 Р14

0,15 0 0

0 0,176 0,235

0 0 0

0 0 0

0 0 0

0 0 0

0 0 0

0 0 0

0 0 0

Р1 Р2 РЗ Р4 Р5 Р6 Р7 Р8 Р9

Р1

Р2 Р| 0,85

Результат X

Среднее время реакции системы: 0,0592734533077В55 Для каждого пользователя:

0,0396 сек 0,0395 сек 0,0396 сек 0,0395 сек 0,0734 сек 0,0667 сек 0,0734 сек 0,0734 сек 0,0734 сек

А10 : 0,0734 сек

□ К

ста Выполнен расчет. Среднее время реакции системы;: 0,0592734533077855

И

Рис. 5. - Результат работы алгоритма расчета среднего времени реакции

системы

После этого включается процедура оптимизации величины т, связанная

с перераспределением информационных ресурсов х =

X

крк

= X

к

((= IЛ, к = п) (в соответствии с алгоритмом оптимизации) по узлам

распределённой СОИ. При этом окончательное величиныт отображается на статус-панели (рис. 6).

значение

Рис. 6. - Точка останова алгоритма оптимизации Разработанный программный комплекс также позволяет проводить эксперименты для получения и последующего анализа зависимости величины т от таких характеристик, как размерность задачи, интенсивности формирования запросов, скорости передачи сообщений по каналу связи, скорости считывания, записи и обработки в узлах, а также определять степень влияния блокировок на величину Т и т.д. Для этого в программе предусмотрен режим проведения экспериментов, главное окно которого представлено на рис. 7.

Эксперименты — □ X

Выполнить Параметр оси X: Скорость считыванш т Архитектура: Файл-сервер т Блокировки: Учитывать т Оптимизация: Не выполнять т 1

Размерности задач:

N D Q

5 10 10

7 20 30

э 30 50

11 40 70

Параметры эксперимента:

■ От ее W VD PU

о 0 0 0

® ,

о H

3, 3,23 56 3, 54 Г, 5- 3, 5Î 3, 50 3, 49 Ъ, 1S 3, 4S 3, 47

£4* " IT?? к'1?

i. 29 1, 28 1В 1, 23 1, 27 1, 21 1, 27 26

Размерность задачи

n=5;q=10;d=10; n=7;q=30;d=20: n=9;q=50;d=30; n=11:q=70:d=40:

>

W (КБ / сек)

Ход эксперимента (ось X):

х:2 х:3 х:4 х:5 х:6 х:7 х:8 х:9

[wooo 7НХЮ 75000 ВОООО S5000 5D000 55000 1D000D

Рис. 7. - Главное окно модуля проведения экспериментов

Разработанный авторами программный комплекс [12,13] был протестирован на решении прикладных задач для ОАО «Каменскволокно» (г.Каменск-Шахтинский, Ростовская область) и в настоящее время доробатывается с учётом пожеланий-рекомендаций специалистов 1Т-отдела данного предприятия.

Статья подготовлена при финансовой поддержке гранта РФФИ № 18-010-01095 «Междисциплинарный подход к исследованию крупномасштабных экономических систем на основе теории ценозов»

Литература

1. Кузьминов А.Н. Ценологический инструментарий управления региональной рыночной средой предприятий малого бизнеса. Ростов-на-Дону: СКНЦ ВШ, 2007. С. 124.

2. Скоба А.Н., Терновский О.А. Математическая модель оптимального распределения ресурсов при внедрении распределённой информационной системы на предприятии // Интеграция науки и практики как механизм развития отечественных наукоёмких технологий производства: сб. науч. ст. по материалам IV Всерос. науч.-практ. конф, Каменск-Шахтинский, 12 нояб. 2014г./ Каменский ин-т(фил.) ЮРГПУ(НПИ) им. М.И. Платова. Новочеркасск: Лик, 2015. С. 180-189.

3. Скоба А.Н., Терновский О.А. Аналитико-численная модель оптимального размещения распределённой базы данных по узлам ЛВС на базе архитектуры «файл-сервер» с учётом влияния блокировок // Интеграция науки и практики как механизм развития отечественных наукоёмких технологий производства: сб. науч. ст. по материалам V Всерос. науч.-практ. конф., Каменск-Шахтинский, 2 дек. 2015г./ Каменский ин-т(фил.) ЮРГПУ(НПИ) им. М.И. Платова. Новочеркасск: Лик, 2016. С. 61-70.

4. Скоба А.Н., Состина Е.В. Математическая модель оптимального размещения распределённой базы данных по узлам ЛВС на базе

двухуровневой клиент-серверной архитектуры // Инженерный вестник Дона, 2015, №2. URL:ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2015/2882.

5. Скоба А.Н., Терновский О. А., Логанчук М.Л. Аналитико-численная модель оптимального размещения информационных ресурсов по узлам локальной вычислительной сети на базе двухуровневой архитектуры «клиент-сервер» с учётом влияния блокировок // Интеграция науки и практики как механизм развития отечественных наукоёмких технологий производства: сб. науч. ст. по материалам VI Всерос. науч.-практ. конф., Каменск-Шахтинский, 14 фев. 2017г./ Каменский ин-т(фил.) ЮРГПУ(НПИ) им. М.И. Платова. Новочеркасск: Лик, 2017. С. 158-167.

6. Скоба А.Н., Айеш Ахмед Нафеа Айеш. Математическая модель оптимального размещения информационных ресурсов по узлам распределённой информационной системы на базе трёхуровневой клиент-серверной архитектуры без учёта влияния блокировок //Инженерный вестник Дона, 2018, №1. URL:ivdon.ru/ru/magazine/archive/n1y2018/4658.

7. Скоба А.Н., Михайлов В.К., Айеш Ахмед Нафеа Айеш. Модель оптимального размещения информационных ресурсов по узлам распределённой системы обработки информации предприятия на базе трёхуровневой архитектуры «клиент-сервер» с учётом влияния блокировок. // Изв. вузов. Электромеханика, 2018. Т. 61. №3. С. 68-75.

8. Buzen J.P. Computational Algorithms for Closed Queueing Networks with Exponential Servers. Commun. ACM. 1983. Vol.16, №9. - pp. 527-531.

9. Antunes C. H. et al. A Multiple Objective Routine Algorithm for Integrated

Communication Network. Proc ITC-16. 1999. V. 3b. pp. 1291-1300.

10. Скоба А.Н., Айеш Ахмед Нафеа Айеш, Михайлов В.К. Эвристический алгоритм решения задачи размещения информационных ресурсов // Инженерный вестник Дона, 2018, №1 URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n1y2018/4744.

11. Михайлов В.К., Скоба А.Н., Айеш Ахмед Нафеа Айеш. Программная реализация моделей оптимального распределения информационных ресурсов // Инженерный вестник Дона, 2018, №2 URL:ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2018/4888.

12. Айеш Ахмед Нафеа Айеш, Михайлов В.К., Скоба А.Н. Моделирование и оптимизация информационных ресурсов на базе файл-серверной архитектуры. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2018618683, Роспатент, М., 17.07.2018.

13. Айеш Ахмед Нафеа Айеш, Михайлов В.К., Скоба А.Н. Моделирование и оптимизация информационных ресурсов на базе двухуровневой клиент-серверной архитектуры. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2018618844, Роспатент, М., 20.07.2018.

References

1. Kuz minov A.N. Cenologicheskij instrumentarij upravleniya regional'noj ry'nochnoj sredoj predpriyatij malogo biznesa [Cenological management instrumentation regional market environment of small businesses]. Rostov-on-Don: SKNCz VSh, 2007. 124 p.

2. Skoba A.N., Ternovskij O.A. Integraciya nauki i praktiki kak mexanizm razvitiya otechestvennyx naukoyomkix texnologij proizvodstva: sb. nauch. st. po materialam IV Vseros. nauch.-prakt. konf. Novocherkassk: Lik, 2015. pp. 180189.

3. Skoba A.N., Ternovskij O.A. Integraciya nauki i praktiki kak mexanizm razvitiya otechestvennyx naukoyomkix texnologij proizvodstva: sb. nauch. st. po materialam V Vseros. nauch.-prakt. konf. Novocherkassk: Lik, 2016. pp. 61-70.

4. Skoba A.N., Sostina E.V. Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2015. №2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2015/2882.

5. Skoba A.N., Ternovskij O.A., Loganchuk M.L. Integraciya nauki i praktiki kak mexanizm razvitiya otechestvenny'x naukoyomkix texnologij proizvodstva: sb. nauch. st. po materialam VI Vseros. nauch.-prakt. konf. Novocherkassk: Lik,

2017. pp. 158-167.

6. Skoba A.N., Ayesh Achmed Nafea Ayesh Inzenernyj vestnik Dona (Rus),

2018. №1. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n1y2018/4658.

7. Skoba A.N., Mikhaylov V.K., Ayesh Achmed Nafea Ayesh. Izv. vuzov. E'lektromexanika, 2018. V. 61. №3. pp. 68-75.

8. Buzen J.P. Computational Algorithms for Closed Queueing Networks with Exponential Servers. Commun. ACM. 1983. Vol.16, №9. pp. 527-531.

9. Antunes C. H. et al. A Multiple Objective Routine Algorithm for Integrated Communication Network. Proc ITC-16. 1999. V. 3b. pp. 1291-1300.

10. Skoba A.N., Ayesh Achmed Nafea Ayesh, Mikhaylov V.K. Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2018. №1. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n1y2018/4744.

11. Mikhaylov V.K., Skoba A.N., Ayesh Achmed Nafea Ayesh Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2018. №2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2018/4888

12. Ayesh Achmed Nafea Ayesh, Mikhaylov V.K., Skoba A.N. Svidetel'stvo ob oficial'noj registracii programmy' dlya E'VM №2018618683 [Certificate of official registration of computer programs №2018618683]. Rospatent, М, 17.07.2018.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

13. Ayesh Achmed Nafea Ayesh, Mikhaylov V.K., Skoba A.N. Svidetel'stvo ob oficial'noj registracii programmy' dlya E'VM №2018618844 [Certificate of official registration of computer programs №2018618844]. Rospatent, М., 20.07.2018.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.