Емельянов А. Скачать все книги 24 Количество книг

Книга посвящена цикадовым семейства Cixiidae, среди которых имеются переносчики микоплазменных растительных инфекций, в частности, переносчики столбура томатов и др. паслёновых. Она представляет собой первую фундаментальную отечественную сводку по этой группе насекомых, включает определительные таблицы, очерки по морфологии, биологии, распространению, филогении и систематике семейства. Определитель охватывает фауну всей территории бывшего СССР и Монголии, включает 17 родов и 137 видов, как новые в книге описаны 8 подродов в ряде родов: в роде Cixius : Criocixius sg.n., Tetrixius sg.n., Pacixius sg.n., Ciximonia sg.n., в роде Tachycixius : Eupalame sg.n., в роде Hyalesthes : Homalesthes sg.n., в роде Reptalus : Proreptalus sg.n. и Palvanus sg.n. Для некоторых видов современные описания приведены впервые на основе изучения типового материала.

Ю. Б. Рубин – известный российский ученый, доктор экономических наук, профессор, член-корреспондент Российской академии образования, ректор Университета «Синергия», заведующий кафедрой теории и практики конкуренции, сопредседатель Редакционного совета журнала «Прикладная информатика», в общественном рейтинге РИНЦ входит в число ТОП-100 «Сто самых цитируемых ученых России».

Качественный и количественный анализ функциональных параметров, эксплуатационных свойств и живучести распределенной многоуровневой информационно-управляющей системы выполняется с помощью компьютерных средств моделирования, в том числе имитационного моделирования. Модели учитывают неоднородность и изменчивость структуры, пропускную способность каналов связи и свойства распределенной базы данных. В последнее время актуальными становятся исследования свойств эволюционирующих информационных систем в управлении холдингами. Данная статья посвящена эволюции информационно-управляющих систем.

Задачи развития предприятия, в том числе улучшения качества процессов и выпускаемой продукции, изменение внутренней и внешней обстановки, – это основные причины непрерывной модернизации АСУ с целью повышения эффективности автоматизации процессов предприятия. На каждом этапе жизненного цикла системы используется ее соответствующая версия. Кроме положительных свойств новые версии привносят новые дефекты системы. В статье рассматривается эволюция – процесс структурно-функциональных изменений системы во времени с учетом появления, диагностики и устранения дефектов.

Посвящается 100-летию со дня рождения академика В. В. Кафарова – одного из крупнейших мировых ученых, создавшего мощный научный импульс для развития химической кибернетики и химической науки в целом. Значимость его трудов неоценима в России и за рубежом: многие зарубежные ученые-химики, разработчики новых продуктов и создатели современных реакторов ссылаются на фундаментальные работы В. В. Кафарова, используют его методы и подходы при решении новых актуальных задач. Чрезвычайные ситуации, которые иногда возникали в химической индустрии (например, в Сивезо и Бхопале), ставшие причинами человеческих жертв и загрязнений окружающей среды, обуславливают введение повышенных требований к квалификации инженеров-химиков. Методология конструирования химических реакторов должна предусматривать функции контроля и анализа безопасности. Поэтому процесс конструирования химических реакторов состоит не только из выполнения расчетов, создания чертежей и написания технической документации реактора. Конструирование реакторов невозможно без создания моделей процессов и тренажеров для персонала с учетом рисковых ситуаций. Таким образом, при конструировании реактора необходимы: модель химической кинетики, которая может быть представлена с помощью дифференциальных уравнений, и модель дискретной системы управления, которую, как правило, невозможно описать посредством дифференциальных уравнений. В связи с этим возникает необходимость в комплексных дискретно-непрерывных компьютерных моделях. В. В. Кафаров был одним из крупнейших мировых ученых, который создал мощный научный импульс для развития химической кибернетики. Его труды стали основой дальнейших исследований в этой области в нашей стране и за рубежом. В статье рассматривается унифицированный метод имитационного дискретно-непрерывного моделирования управляемых химических реакций. Имитационная модель включает в себя два компонента: непрерывный и дискретный. Непрерывный компонент выполняет моделирование процессов химической кинетики. Дискретный компонент служит для имитации и оптимизации системы управления реактором. Для обеспечения удобства выбора оптимальных режимов работы реактора используется матрица кортежей. Оптимизация проводится варьированием двух параметров: температуры реакции и давления в реакторе.

В результате развития науки и технологий во всем мире стала необходимой «интеллектуализация» многих специальностей высшего и среднего профессионального образования (ВПО и СПО), изменились требования, предъявляемые к специалистам. Возникают типичные ситуации, когда работодатель с удовольствием возьмет математика-программиста по специальности «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем», но крепко подумает, стоит ли брать техника по специальности «Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем». Дело в том, что техники-программисты и сейчас нужны. Но без понятия компетенции и разработки новых стандартов, в том числе и СПО, трудно определить место специальностей СПО и их взаимодействие с соответствующими направлениями (специальностями) ВПО.

В последнее время увеличился интерес к инструментальным средствам имитационного моделирования (simulation systems). Это связано с тем, что далеко не всегда исследуемые процессы можно описать математическими моделями, а если и можно, то с существенными допущениями, приводящими к значительным погрешностям, а иногда – к абсурдным результатам. Для создания имитационной модели не нужны громоздкие математические выражения, которые, часто, либо неизвестны, либо описывают отдельные идеализированные случаи. Пакеты имитационного моделирования предоставляют разработчику модели возможность наблюдения пространственной динамики процесса: GPSS World, Vensim, Pilgrim и др. Для моделирования экономических процессов часто используют пакет Pilgrim в связи с развитыми в нем возможностями создания дискретно-непрерывных моделей экономического назначения, а также «способностями» имитации не только временной, но и пространственной, а также финансовой динамики. В статье изложены основные концептуальные положения и моделирующие функции современной актуализированной версии пакета Pilgrim.

Типовое программное обеспечение, применяемое для финансового анализа, сопоставимо по возможностям с программными средствами решения задач внешней финансовой диагностики, проводимой по соответствующим методикам на основе данных стандартной бухгалтерской отчетности. Решение задач внутрихозяйственного анализа требует привлечения дополнительных информационных источников и проведение не вполне традиционных расчетов. Поэтому возникает потребность создания специализированных программных средств для реализации особых информационных технологий. В статье рассмотрена специализированная система мониторинга проблемных предприятий. Приведено математическое обоснование алгоритмов, используемых для принятия решений. Соответствующее программное обеспечение реализовано на базе Microsoft Business Solutions Navision – программного продукта, официально рекомендованного Минфином РФ. При разработке использовались свойства этого продукта, включая технологию вычисляемых полей (SumIndexFiels).

В последнее время в состав программного обеспечения систем поддержки принятия решений всё чаще стали включать особые компьютерные (имитационные) модели. В данной статье приведены IT-методы создания таких моделей на базе пакета Pilgrim-5, обладающего рядом положительных свойств. Рассмотрены технология работы с пакетом при создании моделей, проектирование диалоговых окон, ориентированных на конечного пользователя, а также управление процессом выполнения модели. Приведены фрагменты отлаженных моделей.

Любая моделируемая система может быть описана в терминах небольшого набора абстрактных элементов – объектов. Подобным же образом логические правила, лежащие в основе систем, могут быть сведены к обобщённому набору простых операций. Таким образом, язык моделирования состоит из абстрактных объектов и операций. Специфические элементы и логические правила конкретных систем представляются в терминах абстрактных объектов и операций этого языка. GPSS обеспечивает такой системный язык. Он строится из наборов простых объектов, разделяемых на четыре класса: динамические, аппаратно-ориентированные, статистические и операционные. Динамические объекты, представляющие собой элементы потока обслуживания, называются в GPSS транзактами. Они создаются и уничтожаются так, как это нужно в процессе моделирования. С каждым транзактом может быть связано некоторое число параметров, которые назначаются пользователем для задания характеристик этого транзакта. Аппаратно-ориентированные объекты соответствуют элементам оборудования, которые управляются транзактами. Они включают в себя устройства, накопители и логические переключатели. Устройство может обслуживать одновременно только один транзакт. Оно представляет собой потенциальное «узкое место». Накопитель может обслуживать одновременно несколько транзактов. Логический переключатель является бистабильным индикатором, который, принимая при прохождении одного транзакта состояние «включено» или «выключено», может изменять путь других транзактов. Для того чтобы оценить поведение системы, применяются два типа статистических объектов: очереди и таблицы. Каждой очереди соответствует перечень транзактов, задержанных в какой-либо точке системы, и запись длительности этих задержек. Таблицы могут использоваться для построения распределений выбранных величин. Наконец операционные объекты, называемые блоками, формируют логику системы, давая транзактам указания, куда идти и что делать дальше. Эти блоки в совокупности с другими классами объектов, указанными выше, и составляют средства языка GPSS.

В настоящее время используются десятки видов компьютерного моделирования. Особую популярность завоёвывает так называемое имитационное моделирование. Имитационной моделью называется специальный программный комплекс, который позволяет имитировать деятельность какого-либо сложного объекта. Он запускает в компьютере параллельные взаимодействующие вычислительные процессы, которые являются по своим временным параметрам аналогами исследуемых. В странах, занимающих лидирующее положение по созданию новых компьютерных систем и технологий, направление Computer Science использует именно такую трактовку имитационного моделирования. Особую популярность приобрела аналоговая разновидность имитационного моделирования – симуляция (англ. simulation) реальных процессов в памяти компьютера в виртуальном времени (в модельном времени, не связанном с реальным какими-либо масштабами). Симулятор – это главное программное обеспечение, которое позволяет корректно и точно моделировать исследуемые процессы в виртуальном времени. Модель на языке GPSS не компилируется в машинный код и не является программой в обычном понимании. Она выполняется посредством простого и эффективного интерпретатора, который и является симулятором. Но следует понимать, что режим интерпретации замедляет выполнение модели по сравнению с моделью в виде exe-программы, подготовленной компилятором и собранной редактором связей. Pilgrim-модель компилируется и выполняется как exe-программа в Windows XP в виде обычного приложения Win API. Её можно встраивать в программные комплексы, в интеллектуальные системы поддержки принятия решений. Зачастую она выполняется на вычислительной установке, где нет системы имитационного моделирования Pilgrim. Поэтому в составе Pilgrim-модели имеется компактный скоростной диспетчер процессов, который и выполняет функции симуляции. Данная статья предназначена для тех, кто знаком с GPSS World и хотел бы расширить свои аналитические возможности с помощью Actor Pilgrim. Здесь дан некоторый сравнительный анализ идеологий двух систем, используемых в настоящее время: GPSS World и Actor Pilgrim.

Данная статья предназначена, прежде всего, для обоснования методов компьютерной имитации как разновидности аналогового моделирования – одного из мощных средств системного анализа. Сейчас некоторые аналоговые методы и модели, зародившиеся в мире аналоговых вычислительных машин, перекочевали на цифровые компьютеры и благодаря новым цифровым вычислительным возможностям стали еще более эффективными. Иногда под термином «компьютерное моделирование» понимают автоматизированное решение задач на основе методов высшей математики. Но такое моделирование является не компьютерным, а чисто математическим. Моделирующие возможности вычислительной техники гораздо шире, и не следует ограничиваться её использованием только лишь в качестве быстродействующего калькулятора. В статье рассмотрен принцип работы программного аналогового симулятора, который является основным компонентом современной системы имитационного моделирования. Аналоговые действия на макетах массового обслуживания составляют методическую основу алгоритмов программных симуляторов (интерпретаторов и диспетчеров), входящих в состав пакетов прикладных программ имитационного моделирования. Эти алгоритмы позволяют получать решения задач массового обслуживания значительно быстрее и точнее по сравнению с экономико-математическими методами, основанными на системах дифференциальных уравнений.

Впервые задача взаимного исключения и координации параллельных процессов возникла в 80-х годах ХХ века, когда активно развивались различные платформы компьютеров (от больших вычислительных комплексов на базе вычислительной техники IBM, Cray и Burrows до компьютеров на базе 32-разрядных микропроцессоров Intel, IBM, SAN и Hewlett Packard). В статье приводится решение этой задачи, используя систему имитационного моделирования Pilgrim для иллюстрации динамики процесса координации. Решение задачи координации можно осуществить с помощью переменной величины особого вида – семафора, а также особых функций, работающих с этой переменной.

В статье установлены особенности задачи планирования нового производственного процесса внутри предприятия, позволяющие разработать интегрированную систему планирования и управления выпуском, в которой одновременно анализируются и создаются программы развития производственных мощностей и выпуска продукции с максимальным выигрышем. Авторами предложен алгоритм расшивки узких мест опытного производства. Этот алгоритм учитывает связанную с входными параметрами многоступенчатость процесса выпуска продукции и производственные возможности опытного производства с учётом лимитирующих мощностей и человеческих ресурсов. Составлена динамическая схема расширения опытного производства. Предложенная модель позволяет проанализировать различные варианты развития производства с целью выбора наиболее рационального из них. Предложен способ определения рационального пути достижения максимального выигрыша E. В статье рассмотрены основные варианты внешнего воздействия и корректировка производственного плана по месяцам планового года с помощью адаптивных методов. Определен порядок расчёта устойчивости производственного процесса с помощью критерия Михайлова и проведён его анализ с использованием годографа. Продемонстрированы возможности созданного авторами соответствующего программного обеспечения.

В статье изложены основные разделы современного математического аппарата исследования систем массового обслуживания, представляющие интерес для предпринимателей и руководителей компаний в качестве инструментального средства поддержки принятия решений в области управления процессами и ресурсами. Материал содержит большое количество наглядных примеров и методических рекомендаций.

Модельно-логистический метод оценки территорий для выбора мест размещения филиалов университетов учитывает экономико-математические факторы, связанные с экономической географией и демографией. Этот метод дает возможность дополнить результаты маркетинговых исследований численными оценками, позволяющими получить представления о возможных расходах учащихся и вуза. Соответствующие модели реализованы в системе имитационного моделирования «Actor Pilgrim».

Развитие коммуникационных систем и сетевой организация сферы услуг стали причинами нового этапа развития двух направлений исследования операций. Это, во-первых, появление новых систем имитационного моделирования экономических процессов (например, Actor Pilgrim), и, во-вторых, совершенствование аппарата теории массового обслуживания. В статье рассматриваются стохастические модели сетей массового обслуживания.

Имитационные модели экономических процессов относятся к трудноформализуемым моделям. Причин для этого много. Например, экономические процессы, кроме временной динамики, обладают свойствами финансовой и пространственной динамики. В статье рассматриваются программно-методические средства, направленные на устранение проблем, возникающих при моделировании. Акторное моделирование благодаря своим особым свойствам – это одна из возможностей устранения указанных проблем.

В абстрактном моделировании социальных, экономико-конкурентных, политических, военных и правовых процессов и в других областях, где есть определенные трудности с применением формализованных моделей, нашли применение акторы и теория акторных сетей. В последние несколько лет акторный подход использован автором для развития новой парадигмы имитационного моделирования, которая приведена в данной работе. Ее реализация потребовала создания новой системы имитационного моделирования, включающей средства системного структурного анализа, макетирования и создания имитационных моделей, концепция и возможности которой описаны в статье.

В абстрактном моделировании социальных, экономико-конкурентных, политических, военных и правовых процессов и в других областях, где есть определенные трудности с применением формализованных моделей, нашли применение акторы и теория акторных сетей. В последние несколько лет акторный подход использован автором для развития новой парадигмы имитационного моделирования, которая приведена в данной работе. Ее реализация потребовала создания новой системы имитационного моделирования, включающей средства системного структурного анализа, макетирования и создания имитационных моделей, концепция и возможности которой описаны в статье.

В статье представлены высокоточные средства генерации значений случайных распределений в системах имитационного моделирования процессов, протекающих в условиях риска. Сведения о некоторых средствах публикуются впервые.