Комплекс програмних засобів для розрахунку складності каскадних GL-моделей відмовостійких багатопроцесорних систем

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorРоманкевич, Віталій Олексій
dc.contributor.authorНікішин, Єгор Олексійович
dc.date.accessioned2024-12-25T20:35:41Z
dc.date.available2024-12-25T20:35:41Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractАктуальність теми. У сучасному світі автоматизація й використання високонадійних систем є ключовим аспектом в багатьох галузях, включно з авіакосмічною, військовою та промисловою. Для керування складними процесами застосовуються багатопроцесорні системи з високим рівнем відмовостійкості, що забезпечують стабільну роботу навіть за умов часткових відмов компонентів. Створення та проєктування таких систем є нетривіальною задачею, що вимагає комплексного підходу до оцінки їх надійності та продуктивності на стадії проєктування. Одним із основних аспектів є визначення складності системи, що напряму впливає на її поведінку в реальних умовах. Каскадні GL-моделі, що використовуються для моделювання відмовостійкості багатопроцесорних систем, дозволяють проводити статистичний аналіз у потоці відмов. Проте, на даний момент відсутні програмні інструменти, які могли б автоматично визначати обчислювальну складність таких моделей на основі конфігурацій та вхідних даних. Наявність такого інструментарію є критично важливою для підвищення ефективності розрахунку надійності відмовостійких багатопроцесорних систем. Таким чином, дослідження, спрямоване на розробку комплексу програмних засобів для оцінки складності каскадних GL-моделей, є актуальним напрямком розробки. Об’єктом дослідження є каскадні GL-моделі поведінки відмовостійких багатопроцесорних систем у потоці відмов, методи їх побудови та використання для розрахунку складності таких систем. Предметом дослідження є обчислювальна складність каскадних GL-моделей, що використовуються для моделювання поведінки відмовостійких багатопроцесорних систем, а також засоби, які дозволяють автоматизовано розраховувати складність систем за різних конфігурацій і параметрів. Метою даної наукової роботи є побудова комплексу програмних засобів для автоматизованого розрахунку обчислювальної складності каскадних GL-моделей відмовостійких багатопроцесорних систем, що дозволить аналізувати їхні характеристики в умовах різних конфігурацій та потоків відмов. Методи дослідження: методи булевої алгебри, теорія графів, експериментальні дослідження, статистичний аналіз. Наукова новизна полягає у встановленні залежностей між обчислювальною складністю каскадної GL-моделі та кількістю каскадів, а також їх параметрами. Практична цінність даної магістерської дисертації полягає в поглибленому дослідженні структурних особливостей каскадних GL-моделей, що відкриває можливості для оптимізації їх продуктивності та ефективності в практичних застосуваннях. Апробація роботи 1. Романкевич В.О., Нікішин Є.О., Поліщук О.П. Алгоритм та програма визначення складності каскадних GL-моделей. Прикладна математика та комп’ютинг. ПМК, 2024: сімнадцята наук. конф. магістрантів та аспірантів, 20-22 листопада 2024 р.: зб.тез доп./[редкол.: Дичка І.А. та ін.]. - К.:Просвіта, 2024. – с. 671-676. 2. Нікішин Є.О., Романкевич В.О., Поліщук О.П. Алгоритм та програмний засіб для оцінки складності каскадних графо-логічних моделей відмовостійких багатопроцесорних систем. ХІ міжнародна науково-технічна Internet-конференція “Сучасні методи, інформаційне, програмне та технічне забезпечення систем керування організаційно-технічними та технологічними комплексами”. 27 листопада 2024. - К: НУХТ, 2024 Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається із вступу та чотирьох розділів, висновків по кожному розділу та загальних висновків по роботі в цілому, списку використаних літературних джерел (24 найменувань). Загальний обсяг дисертації – 89 сторінок основного тексту, 37 ілюстрацій та 2 таблиць. Ключові слова: багатопроцесорні відмовостійкі системи, GL-моделі, каскад, глибина каскаду, комплекс програмних засобів, аналіз обчислювальної складності, складність каскадних моделей.
dc.description.abstractotherRelevance of the subject. In the modern world, automation and the use of highly reliable systems are key aspects in many industries, including aerospace, military, and industrial sectors. Fault-tolerant multiprocessor systems with a high level of reliability are used to manage complex processes, ensuring stable operation even under conditions of partial component failures. The creation and design of such systems is a non-trivial task that requires a comprehensive approach to evaluating their reliability and performance at the design stage. One of the main aspects is determining the complexity of the system, which directly affects its behavior in real-world conditions. Cascade GL-models used for modeling the fault tolerance of multiprocessor systems allow for statistical analysis in a stream of failures. However, currently, there are no software tools that can automatically determine the computational complexity of such models based on configurations and input data. The availability of such tools is critically important for increasing the efficiency of calculating the reliability of fault-tolerant multiprocessor systems. Thus, research aimed at developing a set of software tools for assessing the complexity of cascade GL-models is a relevant area of development. The object of the research is cascade GL-models of the behavior of fault-tolerant multiprocessor systems in a failure stream, methods for their construction, and their application for calculating the complexity of such systems. The subject of the research is the computational complexity of cascade GL-models used to model the behavior of fault-tolerant multiprocessor systems, as well as the development of software tools that enable automated calculation of system complexity under various configurations and parameters. The aim of this scientific work is to develop a set of software tools for the automated calculation of the computational complexity of cascade GL-models in fault-tolerant multiprocessor systems, enabling the analysis of their characteristics under various configurations and failure streams. Research methods: methods of boolean algebra, graph theory, and experimental studies. Scientific novelty lies in the analysis and establishment of dependencies between the computational complexity of a cascade GL-model and the number of cascades, as well as their parameters. The practical value of this master's thesis is in the in-depth study of the structural features of cascade GL-models, which opens up opportunities for optimizing their performance and efficiency in practical applications. Approbation of the work 1. Romankevitch V. O., Nikishyn Y. O., Polishchuk O. P. Algorithm and program for determining the complexity of cascade GL-models. Applied mathematics and computing. PMC, 2024: seventeenth scientific conference of master's and Ph.D. students, November 20-22, 2024: abstract collection / [editorial board: Dychka I.A. etс]. – Kyiv: Prosvita, 2024. – pp. 671-676. 2. Nikishyn Y. O., Romankevitch V. O., Polishchuk O. P. Algorithm and software tool for evaluating the complexity of cascade graph-logical models of fault-tolerant multiprocessor systems. XI International scientific and technical Internet conference “Modern methods, information, software, and technical support of control systems for organizational-technical and technological complexes”. November 27, 2024. – Kyiv: NUFT, 2024. Structure and scope of the work. The master's thesis consists of an introduction, four chapters, conclusions for each chapter, general conclusions, and a list of references (24 sources). The total volume of the thesis is 89 pages of main text, 37 illustrations, and 2 tables. Keywords: fault-tolerant multiprocessor systems, GL-models, cascade, cascade depth, software toolset, computational complexity analysis, cascade model complexity.
dc.format.extent89 с.
dc.identifier.citationНікішин, Є. О. Комплекс програмних засобів для розрахунку складності каскадних GL-моделей відмовостійких багатопроцесорних систем : магістерська дис. : 123 Комп'ютерна інженерія / Нікішин Єгор Олексійович. – Київ, 2024. – 89 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/71340
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectбагатопроцесорні відмовостійкі системи
dc.subjectGL-моделі
dc.subjectкаскад
dc.subjectглибина каскаду
dc.subjectкомплекс програмних засобів
dc.subjectаналіз обчислювальної складності
dc.subjectскладність каскадних моделей
dc.subjectfault-tolerant multiprocessor systems
dc.subjectGL-models
dc.subjectcascade
dc.subjectcascade depth
dc.subjectsoftware toolset
dc.subjectcomputational complexity analysis
dc.subjectcascade model complexity
dc.subject.udc004.05
dc.titleКомплекс програмних засобів для розрахунку складності каскадних GL-моделей відмовостійких багатопроцесорних систем
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Nikishyn_YO_KV31mp_magistr_2024.docx
Розмір:
1.73 MB
Формат:
Microsoft Word XML
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (СПСКС)
Магістерські роботи