В докладе рассмотрены вопросы имитационного моделирования распределенных информационно-управляющих систем. Цель моделирования - оптимизация структуры системы Рассмотрен оптимизационно-имитационный подход. Приведены результаты моделирования

В статье рассматриваются интеллектуальные системы на основе колонок. Приводятся основные понятия и определения. Формулируются прямая и обратная задачи. Приводятся решения этих задач и оценки вычислительной эффективности. На этой основе предлагается решение задачи классификации и доказывается возможность реализации произвольных булевых функций. В конце дается оценка классов задач, которые могут решаться с помощью интеллектуальных систем на основе колонок.

В комплексе мер по предотвращению возникновения нештатных и аварийных си-туаций, при создании высоконадежных интерактивных систем мониторинга и управления сложными научно-техническими изделиями, особое место занимает организации полноценного участия человека-оператора в процессе интеллектуального прогнозирования неблагополучного развития управленческой ситуации. Это особенно актуально в силу малой изученности новых изделий. Необходимо обеспечить эффективное участие человека-оператора в процессе мониторинга и управления за счет такой визуализации, которая дает полное представление о состоянии управляемого объекта, и в то же время позволит человеку-оператору адекватно воспринимать представленную информацию и принимать осознанные и правильные действия. Работа является развитием ранее предложенных конкретных решений этих проблем.

The paper contributes to the teletraffic analysis and quality of service of packet transmission of peer-to-peer systems. We look at the packet transmission processes that are induced by a peer-to-peer overlay disseminating real-time traffic from a statistical perspective. Applying the theory of extreme events, we derive that the asymptotic distribution of the end-to-end packet delay (i.e. packet delivery time between sender and receiver peers) is subexponential heavy-tailed if the inter-arrival times between packets are regularly varying heavy-tailed distributed. To evaluate the probability to miss a packet as a quality-of-service attribute one requires a set of observable variables based on the realized flows such as the endto- end packet delays, the packet inter-arrival times and packet lengths of single or aggregated streams associated with a peer.