Проблема прогнозирования надежного выполнения задаваемого пользователем комплекса взаимосвязанных работ (КВР) – набора взаимозависимых программных модулей со случайными временами их реализации – в управляющих параллельных вычислительных системах решается путем определения точной верхней оценки функций распределения времени выполнения КВР при условии, что число вычислительных устройств системы не меньше коэффициента параллелизма КВР. Обычно весьма трудоемкое получение подобных оценок заменено построением совокупности кратных интегралов, вычисляемых методом Монте-Карло. Разработанная методика вычислений оценочных функций распределения времени выполнения КВР распространена на вычисление точных функций распределения этого времени на случай двухпроцессорных вычислительных систем при произвольных распределениях времен выполнения отдельных работ

Исследуются направления профессиональной подготовки специалистов в России, которые связаны с интересами бурно развивающегося бизнес-сообщества и процесса подготовки высококлассных практиков-управленцев. Отмечается особая ценность и рыночная перспективность целенаправленной подготовки аналитиков.

В работе описан адаптивный алгоритм классификационного анализа с оптимизацией числа выбираемых классов в динамике, позволяющий отслеживать кардинальные изменения структуры исследуемых объектов. Основная идея разработанного алгоритма состоит в том, что процедура оптимизации по числу классов проводится не для фиксированного момента времени, а на каждом шаге анализа вновь поступающих данных о функционировании группы исследуемых объектов. При разработке адаптивного алгоритма существенно использовались методы классификационного анализа данных.

Доклад на Международном симпозиуме ИФАК ИНКОМ 09 в Москве посвящен синтезу локальных промышленных регуляторов на основе процедур квадратичной оптимизации и линейных матричных неравенств.