Временной мультиконфигурационный анализ систем обработки постполетной информации

• Автор: Трокоз, Дмитрий Анатольевич
• Шифр специальности: 05.13.17
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Пенза
• Количество страниц: 158 с. : ил.

Оглавление
Введение
Г лава 1 Обзор математических аппаратов для моделирования обработки данных в системах авиационных комплексов радиолокационного дозора и наведения
1.1 Общие сведения об авиационных комплексах радиолокационного дозора и наведения
1.2 Проблемы производительности при обработке больших объемов постполетных данных
1.3 Классификация математических аппаратов
1.4 Выбор математического аппарата для моделирования процесса обработки данных больших объемов
1.5 Иерархические цветные функциональные временные сети Петри
Выводы
Глава 2 Разработка основ теории многопоточных сетей
2.1 Многопоточные сети
2.1.1 Информационные позиции
2.1.2 Потоковые позиции
2.1.3 Функциональные переходы
2.1.4 Освобождающие переходы
2.1.5 Организация критических секций
2.2 Формальное задание многопоточных сетей
2.2.1 Вспомогательные операторы и предикаты
2.2.2 Множество функциональных переходов
2.2.3 Множество освобождающих переходов
2.2.4 Множество информационных позиций
2.2.5 Множество потоковых позиций

2.3 Формализация этапов процесса моделирования многопоточных сетей
2.3.1 Необходимые и достаточные условия разрешения срабатывания функционального перехода
2.3.2 Необходимые и достаточные условия разрешения срабатывания освобождающего перехода
2.3.3 Формальное определение очередного срабатывающего перехода
2.3.3 Формирование подмножества входных фишек для заданного разрешенного функционального перехода
2.3.4 Формирование подмножества входных фишек для заданного разрешенного освобождающего перехода
2.3.5 Формирование подмножества выходных фишек для заданного функционального перехода и подмножества входных фишек
2.3.6 Формирование подмножества выходных фишек для подмножества входных фишек при срабатывании освобождающего перехода
2.3.7 Формальное определение окончания процесса моделирования
2.4 Формализация процесса моделирования многопоточных сетей с
использованием рекурсивного подхода
2.4.1 Формальное описание состояния модели
2.4.2 Формальное описание процесса моделирования
2.4.3 Формальное описание А-го шага моделирования
2.4.4 Рекурсивное определение процесса моделирования
2.4.5 Обобщенная формализация процесса моделирования
Выводы
Г лава 3 Разработка натурной и математической моделей анализа данных в системе АК РЛДН
3.1 Организация загрузки данных в систему АК РЛДН
3.2 Натурная модель

3.3 Методика построения временных моделей масштабируемых систем
параллельной обработки данных с использованием многопоточных сетей
3.4 Разработка математической модели
3.4.1 Выбор инструментальных средств для разработки математической модели
3.4.2 Первый уровень модели
3.4.3 Второй уровень модели. Переход Load data to DB
3.4.4 Третий уровень модели. Переход Readfilesize and header
3.4.5 Третий уровень модели. Переход Read file in buffer
3.4.6 Третий уровень модели. Переход Read codogramm from buffer
3.4.7 Четвертый уровень модели. Переход Read codogramm header
3.4.8 Четвертый уровень модели. Переход Write codogramms to DB
Выводы
Г лава 4 Исследование математической модели и разработка требований к программно-техническим средствам моделируемой системы
4.1 Сравнительный анализ производного и базового класса сетевых моделей
4.1.1 Система моделирования MTN Tools
4.1.2 Сравнительный анализ систем моделирования CPN Tools и MTN Tools
4.2 Генерация входных данных для натурного моделирования
4.3 Натурное моделирование
4.4 Математическое моделирование
4.5 Анализ результатов математического моделирования
Выводы
Заключение
Список сокращений и условных обозначений

указанной проблемы предлагается обратиться к работам Д.А. Зайцева и Т.Р. Шмелёвой. Использованное ими представление дейтаграмм в виде фишек в моделях телекоммуникационных сетей, построенных с использованием цветных сетей Петри, предлагается модифицировать для представления данных в моделях систем многопоточной обработки. При этом каждая фишка, содержащая структуру данных, должна помимо самих данных содержать идентификатор потока, которому она принадлежит.
Композиция приведенных подходов к построению моделей временного анализа масштабируемых систем параллельной обработки данных позволяет определить достаточно крупный набор свойств, которыми должны обладать модели, построенные с использованием цветных временных функциональных сетей Петри. Большое количество вышеупомянутых свойств приводит к выводу, что выделение отдельного класса сетевых моделей, который бы в качестве базового использовал цветные временные функциональные сети Петри и позволял строить указанные модели, упростит их построение и уменьшит вычислительную сложность формализмов, описывающих процесс моделирования, относительно базового класса.
Предложения по описанию и формализации данного класса сетевых моделей будут рассмотрены в следующей главе диссертационного исследования.
Выводы
В результате проведенного анализа существующих подходов к построению моделей масштабируемых систем параллельной обработки постполетных данных были сделаны следующие выводы:
1. Для построения моделей временного анализа масштабируемых систем параллельной обработки постполетной информации наиболее подходящим является класс сетевых моделей, а именно цветные временные функциональные сети Петри, так как они позволяют оценить временные характеристики исследуемых систем и обладают значительными