С.М.Ковалев. Темпоральные модели анализа сложных динамических процессов на основе нечетких ориентированных гиперграфов. // Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы, № 1 (5), 2001, http://pitis.tsure.ru/

В.М. Курейчик, Л.А. Зинченко, И.В. Хабарова. Исследование динамических операторов в эволюционном моделировании // Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы, № 3 (7), 2001, http://pitis.tsure.ru/

С.В. Смоленцев. Проблемы идентификации и самообучения в динамических семантических сетях // Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы, № 4 (12), 2002, http://pitis.tsure.ru/

А.В. Муравский. Формирование нечетких темпоральных правил в базах знаний интеллектуальных систем динамического типа // Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы, № 3 (15), 2003, http://pitis.tsure.ru/

С.М. Ковалёв, А.И. Долгий. Модель представления и обработки нечетко-временной информации о последовательных событиях в слабо формализованных динамических процессах // Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы, № 3 (19), 2004, http://pitis.tsure.ru/

Е.В. Нужнов. Динамические интерфейсы представления среды компьютерного обучения // Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы, № 3 (19), 2004, http://pitis.tsure.ru/

В.В. Гудилов, В.М. Курейчик. Методы повышения эффективности вероятностных алгоритмов, адаптированные к возможности динамических изменений параметров функционирования на примере аппаратной реализации генетического алгоритма UMDA // Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы, № 1 (21), 2005, http://pitis.tsure.ru/

Рассматривается система обслуживания с N серверами, у каждого из которых имеется свой буфер; N велико (N→∞). На систему поступает пуассоновский поток заявок интенсивности Nλ. Мы сравниваем две модели системы. В "линейной" модели заявка становится в очередь к случайно выбираемому серверу, а в "нелинейной" модели заявка случайно выбирает два сервера и становится в наименьшую из очередей. Времена обслуживания заявок независимы и распределены экспоненциально со средним 1. При этом каждый из серверов может быть в рабочем состоянии ("on") или быть сломан (состояние "off") с марковскими переходами из состояния в состояние. Мы изучаем распределение длин очередей на серверах. Показывается, что если система не перегружена, то в линейной модели вероятности больших очередей убывают экспоненциально, а в нелинейной модели - сверхэкспоненциально. Dynamic Routing Queueing Systems with Vacations Consider a system with N single servers (each with its own queueing buffer) and a common Poisson input flow of tasks of intensity Nλ, where N is large (N→∞). We compare two service models. In a `linear' model, a task selects a server at random and joins the corresponding queue. In the `nonlinear' model, a task selects two servers at random and is despatched to the one with the shorter queue. The task service time is distributed exponentially with mean 1, independently of other tasks. In addition, every server may be in an active stage ('on'}) or broken down (stage 'off'), the transition from one stage to the other being Markovian. We investigate the distribution of the queue lengths at the servers. It is shown that when the system is not overloaded the probability of long queues in linear model decreases exponentially while in nonlinear model superexponentially.

Рассматривается метод повышения пропускной способности фиксированной инфраструктуры мобильной сети, основанный на дифференцированном обслуживании абонентов. На основе анализа действующих тарифных планов предложено выделять категории абонентов в мобильных сетях. Построена математическая модель дифференцированного обслуживания потоков заявок категорий на звене информационной сети, при этом через установление порога доступа в сеть абонентов низкой категории учтена загрузка сигнальной сети. Также приводится приближенная модель, обеспечивающая приемлемую точность расчета характеристик. На основании приближенной модели приведенв расчеты, показывающие эффективность дифференцированного обслуживания.

Рассматривается модель дискретного времени системы обслуживания с N серверами, у каждого из которых имеется входной буфер длина z (z → ∞). В систему поступает пуассоновский поток заявок интенсивностью Nλ и временем обслуживания τ. Время обслуживания τ имеет степенной закон распределения вероятности. Рассматривается следующая модель системы. При поступлении в систему заявки в момент времени t, случайно выбираются K серверов из N, и заявка становится в очередь сервера с минимальной длиной. Изучается поведение вероятности переполнения системы в приближении бесконечного входного буфера, в смысле вероятности попадания новой заявки в очередь с временем обслуживания находящихся в ней заявок большим уровня z0, (z0 → ∞).