ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА. 1. Александров, И. А. Ректификационные и абсорбционные аппараты / И1. Александров, И. А. Ректификационные и абсорбционные аппараты / И. А. Александров. М., 1971. 2. Александров, И. А. Перегонка и ректификация в нефтепереработке/И. А. Александров. М., 1981. 3. Аппараты воздушного охлаждения для технологических установок в химической, нефтехимической и нефтеперерабатывающей промышленности. М., 1968. 4. Белов,П. С. Основы технологии нефтехимического синтеза / П. С. Белов. М.. 1984. 5. Белянин, Б. В. Технический анализ нефтепродуктов и газа / Б. В. Белянин. В. Н. Эрих. М., 1979. 6. Жарков, Б. Б. Справочник нефтехимика / Б. Б. Жарков, Р. Н. Шапиро. В. В. Шипикин: под. ред. С. К. Огородникова. Л., 1978. 7. Кушелев, В. П. Охрана груда в нефтеперерабатывающей промышленности /В. П. Кушелев, А. В. Горлов, Ю. Г. Сорокин. М., 1983. 8. Смидович, Е. В. Технология переработки нефти и газа / Е. В. Смидович. М.. 1980. 9. Суханов, В. П. Каталитические процессы в нефтепереработке / В. П. Суханов. М., 1979. 10. Товарные продукты: Свойства и применение: справочник / под ред. В. М. Школьникова. М., 1979. 11. Черножуков, Н. И. Технология переработки нефти и газа / Н. И. Черножуков. М., 1978. 12. Эрих, В. Н. Химия и технология нефти и газа / В. Н. Эрих, М. Г. Расина, М. Г. Рудин. Л.. 1985.
ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА к курсовому проекту по дисциплине “Теория функционирования распределенных вычислительных системы” на тему ИССЛЕДОВАНИЕ ПОТЕНЦИАЛЬНОЙ ЖИВУЧЕСТИ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ Вариант 1.
Новосибирск – 2013 Введение. 3 1 Стохастическая модель функционирования живучих ВС.. 4 2 Численное исследование потенциальной живучести распределенных ВС.. 6 2.1 Исследование функции потенциальной живучести. 6 2.2 Исследование функции занятости восстанавливающей системы.. 10 Заключение. 15 Список использованных источников. 16 Приложение. 17 1 Исходный текст программы.. 17
Исследования по ВС, основанным на модели коллектива вычислителей, были начаты в Институте математики Сибирского отделения АН СССР в начале 1960-х годов по инициативе математика и механика C.Л. Соболева (1908-1989; академик АН СССР c 1939 г.). Результатом этих исследований явилось научно-техническое направление «Вычислительные системы c программируемой структурой» - это распределённые средства обработки информации, основанные на модели коллектива вычислителей. В таких ВС нет единого функционально и конструктивно реализованного устройства: все компоненты (устройство управления, процессор и память) являются распределёнными. Такие системы обладают способностью адаптации под структуры и параметры решаемых задач. B курсовой работе изучается одно из свойств распределенных ВС c программируемой структурой — живучесть. Данным свойством ЭВМ не обладают, живучесть — это отличительная особенность средств обработки информации, основанных на модели коллектива вычислителей. [1] Цель работы заключается в исследовании зависимости потенциальной живучести распределенных вычислительных систем, а так же занятость восстанавливающей системы от различных параметров. 1 Стохастическая модель функционирования живучих ВС 1.1 Понятие живучей ВС Под живучей ВС понимается (виртуальная) конфигурация из N ЭМ, в которой: 1) указано минимально допустимое число n работоспособных ЭМ, обеспечивающее производительность системы не менее требуемой; 2) реализована возможность решения сложных задач, представленных адаптирующимися параллельными программами; 3) отказы любых ЭМ (вплоть до числа N - n) и восстановления отказавших машин приводят только к увеличению или уменьшению времени реализации параллельной программы; 4) при изменении состояния k = 0, 1, 2, …, N производительность подчиняется следующему закону:
где Ак - коэффициент, 1.2 Показатели живучести ВС Функцией потенциальной живучести ВС назовем отношение N (i, t) = где Для N (i, t) = N(i, t)/ N. Функцией занятости восстанавливающей системы назовем M (i, t) = M(i, t)/ m, где M(i, t) - математическое ожидание числа занятых восстанавливающих устройств в момент времени t ≥ 0 при условии, что ВС начала функционировать в состоянии
2 Численное исследование потенциальной живучести распределенных ВС Условия высокой производительности восстанавливающей системы:
Если выполняются условия высокой производительности восстанавливающей системы, то функцию потенциальной живучести вычислительной системы и функцию занятости восстанавливающей системы можно записать следующим образом:
2.1 Исследование функции потенциальной живучести
Рисунок 2.1 – График зависимости функции потенциальной живучести от интенсивности потока восстановления элементарных машин восстанавливающими устройствами, ( Исходя из полученных данных, можно сделать вывод, что чем больше интенсивность потока восстановления элементарных машин восстанавливающими устройствами, тем быстрее средняя производительность вычислительной системы стремится к единице.
Рисунок 2.2 – График зависимости функции потенциальной живучести от интенсивности потока отказов,( На данном графике видно, что чем больше интенсивность отказов элементарных машин в вычислительной системе, тем меньше средняя производительность вычислительной системы.
Рисунок 2.3 – График зависимости функции потенциальной живучести от количества элементарных машин,( Можно сделать вывод, что функция потенциальной живучести вычислительной системы тем скорее достигает единичного значения, чем большим количеством элементарных машин располагает данная вычислительная система.
Рисунок 2.4 – График зависимости функции потенциальной живучести от количества работоспособных элементарных машин входящих в данную ВС, ( Чем больше работоспособных элементарных машин в момент времени имеет ВС, тем большее значение принимает функция потенциальной живучести системы.
2.2 Исследование функции занятости восстанавливающей системы
Рисунок 2.5 – График функции занятости восстанавливающей системы ( По результатам графика функции занятости восстанавливающей системы можно сказать, что чем больше интенсивность потока восстановления, тем быстрее функция занятости восстанавливающей системы стремиться к нулю.
Рисунок 2.6 – График функции занятости восстанавливающей системы ( Функция занятости восстанавливающей системы зависит от интенсивности потока отказов элементарных машин в вычислительной системе следующим образом, чем больше интенсивность отказов, тем медленнее функция занятости восстанавливающей системы стремится к нулю.
Рисунок 2.7 – График функции занятости восстанавливающей системы ( На данном графике изображена зависимость функции занятости восстанавливающей системы от количества элементарных машин в вычислительной системе. Можно сделать вывод, что от количества элементарных машин в вычислительной системе функция занятости восстанавливающей системы практически не зависит.
Рисунок 2.8 – График функции занятости восстанавливающей системы ( На этом графике можно наблюдать зависимость функции занятости восстанавливающей системы от количества работоспособных элементарных машин. Чем большее количество работоспособных машин есть в вычислительной системе, тем быстрее функция занятости восстанавливающей системы стремится к нулю.
Рисунок 2.9 – График функции занятости восстанавливающей системы ( Зависимость функции занятости восстанавливающей системы от количества восстанавливающих устройств. Чем больше восстанавливающих устройств находится в вычислительной системе, тем меньшее значение принимает функция занятости восстанавливающей системы.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ В результате выполнения данной курсовой работы был разработан и исследован алгоритм расчета зависимостей функции потенциальной живучести вычислительной системы и функции занятости восстанавливающей системы. А также на графиках была показана зависимость вышеназванных функций от различных параметров вычислительной системы таких как: количество восстанавливающих устройств в системе, интенсивность потока отказа элементарных машин, интенсивность потока восстановления элементарных машин восстанавливающими устройствами, количество элементарных машин в вычислительной системе, количество работоспособных элементарных машин в вычислительной системе. СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 1. Хорошевский В.Г. Архитектура вычислительных систем. – М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, ПРИЛОЖЕНИЕ 1 Исходный текст программы
/* * kurs_work.cpp * * (C) 2013 Menshchikov Aleksandr group: iu010 */
#include <stdio.h> #include <iostream> #include <fstream> #include <string> #include <math.h>
using namespace std;
char str[10][13] = {"M_lyamda.dat", "N_lyamda.dat", "M_Mu.dat", "N_Mu.dat", "M_N.dat", "N_N.dat", "M_i.dat", "N_i.dat", "M_m.dat", "N_m.dat"};
ofstream outf;
// the calculation of the functions of the potential // of the survivability of computer systems double _N_ (double t, double i, double N, double lyamda, double Mu, double m) { double tmp1, tmp2, tmp3, tmp4, _N_;
tmp1 = Mu / (lyamda + Mu); tmp2 = i * lyamda - (N - i) * Mu; tmp3 = N * (lyamda + Mu); tmp4 = exp (((lyamda + Mu) * t));
_N_ = tmp1 + ((tmp2 / tmp3) / tmp4);
return _N_;
}
// the calculation of the functions of the employment of computer systems double _M_ (double t, double i, double N, double lyamda, double Mu, double m) { double tmp1, tmp2, tmp3, tmp4, _M_;
tmp1 = (N * lyamda) / (m * (lyamda + Mu)); tmp2 = (i * lyamda) - ((N - i) * Mu); tmp3 = m * (lyamda + Mu); tmp4 = exp ((lyamda + Mu) * t);
_M_ = tmp1 - ((tmp2 / tmp3) / tmp4);
return _M_; }
int main() { int t, j, k; double lyamda, N = 65536, i = 65526, x = 10.0, y[5] = {-5.0, -6.0, -7.0, -8.0, -9.0}, Mu[4] = {1, 10, 100, 1000}, m = 10, _N, _M;
/* lyamda */
outf.open(str[0]); for(t = 0; t < 10; t++) { outf << t << " "; for(j = 0; j <= 4; j++) { lyamda = pow(x, y[j]); if (((N - i) <= m) && ((N * lyamda) <= m * Mu[0])) { _M = _M_(t, i, N, lyamda, Mu[0], m); outf << _M <<" "; } } outf << endl; } outf.close();
outf.open(str[1]); for(t = 0; t <= 10; t++) { outf << t << " "; for(j = 0; j <= 4; j++) { lyamda = pow(x, y[j]); if(((N - i) <= m) && ((N * lyamda) <= (m * Mu[0]))) { _N = _N_(t, i, N, lyamda, Mu[0], m); outf << _N <<" "; } } outf << endl; } outf.close();
/* Mu */
lyamda = pow(x, y[0]); _M = 0; _N = 0;
outf.open(str[2]); for(t = 0; t <= 10; t++) { outf << t << " "; for(j = 0; j <= 3; j++) { if(((N - i) <= m) && ((N * lyamda) <= (m * Mu[j]))) { _M = _M_(t, i, N, lyamda, Mu[j], m); outf << _M <<" "; } } outf << endl; } outf.close();
outf.open(str[3]); for(t = 0; t <= 10; t++) { outf << t << " "; for(j = 0; j <= 3; j++) { if(((N - i) <= m) && ((N * lyamda) <= (m * Mu[j]))) { _N = _N_(t, i, N, lyamda, Mu[j], m); outf << _N <<" "; } } outf << endl; } outf.close();
/* N */
lyamda = pow(x, y[0]); _M = 0; _N = 0;
outf.open(str[4]); for(t = 0; t <= 5; t++) { outf << t << " "; for(N = 900; N <= 1000; N = N + 10) { if (((N - (N - 10)) <= m) && ((N * lyamda) <= m * Mu[0])) { _M = _M_(t, N - 10, N, lyamda, Mu[0], m); outf << _M <<" "; } } outf << endl; } outf.close();
outf.open(str[5]); for(t = 0; t <= 5; t++) { outf << t << " "; for(N = 900; N <= 1000; N = N + 10) { if (((N - (N - 10)) <= m) && ((N * lyamda) <= m * Mu[0])) { _N = _N_(t, N - 10, N, lyamda, Mu[0], m); outf << _N <<" "; } } outf << endl; } outf.close();
/* i */
N = 65536; _M = 0; _N = 0;
outf.open(str[6]); for(t = 0; t <= 10; t++) { outf << t << " "; for(i = N - m; i <= N; i = i + 1) { if(((N - i) <= m) && ((N * lyamda) <= (m * Mu[0]))) { _M = _M_(t, i, N, lyamda, Mu[0], m); outf << _M <<" "; } } outf << endl; } outf.close();
outf.open(str[7]); for(t = 0; t <= 10; t++) { outf << t << " "; for(i = N - m; i <= N; i = i + 1) { if(((N - i) <= m) && ((N * lyamda) <= (m * Mu[0]))) { _N = _N_(t, i, N, lyamda, Mu[0], m); outf << _N <<" "; } } outf << endl; } outf.close();
/* m */
N = 65536; i = 65526; lyamda = pow(x, y[0]); _M = 0; _N = 0;
outf.open(str[8]); for(t = 0; t <= 10; t++) { outf << t << " "; for(m = 1; m <= 10; m++) { if (((N - (N - m)) <= m) && ((N * lyamda) <= m * Mu[0])) { _M = _M_(t, (N - m), N, lyamda, Mu[0], m); outf << _M <<" "; } } outf << endl; } outf.close();
outf.open(str[9]); for(t = 0; t <= 10; t++) { outf << t << " "; for(m = 1; m <= 10; m++) { if (((N - (N - m)) <= m) && ((N * lyamda) <= m * Mu[0])) { _N = _N_(t, (N - m), N, lyamda, Mu[0], m); outf << _N <<" "; } } outf << endl; } outf.close();
return 0; }
|
- неубывающая функция от k и 
(как правило 
при решении сложных задач)[1].
- математическое ожидание производительности ВС в момент времени t ≥ 0 при условии, что в момент начала функционирования в системе было i работоспособных ЭМ, 
, 
- суммарная производительность всех машин ВС; 
– общее количество ЭМ системы [1].
, где N 
– среднее число работоспособных машин в момент t ≥ 0 при условии, что система начала функционировать в состоянии 
,
