Скоростные ассоциативные операции и алгоритмы управления и обработки данных для распределенных цифровых систем, действующих в условиях неопределенности

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Рассмотрены ассоциативные операции и использующие их алгоритмы для скоростной сетевой обработки данных и управления в распределенных цифровых системах с непредвиденными действиями объектов системы, с неизвестными временем и местом появления в системе результатов или отказов, с неожиданным воздействием внешней среды. Эти операции и алгоритмы позволили создать излагаемые в статье способы ассоциативного взаимодействия объектов (по качественным признакам, без использования адресов объектов и данных) и распределенные ассоциативные операции с одновременным участием в каждой операции группы объектов. Выполнение операций не увеличивает время передачи данных. Для ускорения реакции системы на непредвиденные воздействия предложены три вида адаптивных структур связей объектов с разной скоростью реакции на воздействия. Все связи перестраиваются одновременно.

Об авторах

Геннадий Георгиевич Стецюра

Институт проблем управления имени В. А. Трапезникова РАН

Email: gstetsura@mail.ru
д. т. н., профессор, гл. н. с. ИПУ РАН. Область интересов: информатика, computing. Основные работы в области распределенных многокомпонентных цифровых систем. Более 150 публикаций и более 20 патентов и авторских свидетельств на изобретения.

Список литературы

  1. Стецюра Г. Г. «Синхронное взаимодействие распределенных неупорядоченных цифровых объектов», Программные системы: теория и приложения, 15:4 (63) (2024), с. 3–26.
  2. Johnson H., Fang T., Perez-Vicente A., Saniie J. Reconfigurable distributed FPGA cluster design for deep learning accelerators, 2023, 5 pp.
  3. Maidan M., Melnyk A. „Organization of FPGA-based devices in distributed systems“, International Journal of Computing, 22:3 (2023), pp. 352–359.
  4. Hussein A. A., AL-zebari A., Omar N., Merceedi K. J., Ahmed A. J., Salim N. O. M., Hasan Sh. S., Kak Sh. F., Ibrahim I. M., Yasin H. M., Salih A. A. „State of art survey for fault tolerance feasibility in distributed systems“, Asian Journal of Research in Computer Science, 11:4 (2021), pp. 19–34.
  5. Wei W., Liu L. „Trustworthy distributed AI systems: Robustness, privacy, and governance“, ACM Comput. Surv, 57:6 (2025), 143, 42 pp.
  6. Gill S., Xu M., Ottaviani C., Patros P., Bahsoon R., Shaghaghi A., M. Golec, V. Stankovski, H. Wu, A. Abraham, M. Singh, H. Mehta, S. K. Ghosh, T. Baker, A. K. Parlikad, H. Lutfiyya, S. S. Kanhere, R. Sakellariou, S. Dustdar, O. Rana, I. Brandic, S. Uhlig. „AI for next generation computing: Emerging trends and future directions“, Internet of Things, 19 (2022), 100514, 43 pp.
  7. Dai F., Hossain Md A., Wang Y. „State of the Art in Parallel and Distributed Systems: Emerging Trends and Challenges“, Electronics, 14:4 (2025), 677, 39 pp.
  8. Chini F., De Martini L., Margara A., Cugola G. FlowUnits: Extending dataflow for the edge-to-cloud computing continuum, 2025, 6 pp.
  9. Lindsay D., Gill S., Smirnova D., Garraghan P. „The evolution of distributed computing systems: from fundamental to new frontiers“, Computing, 103:8 (2021), pp. 1859–1878.
  10. Pedrosoa L., Batistab P., Heemelsa W. P. M. H. „Distributed design of ultra large-scale control systems: Progress, Challenges, and Prospects“, Annual Reviews in Control, 59 (2025), 100987, 22 pp.
  11. Hamzah M. M., Islam M. M., Hassan S., Akhtar M. N., Ferdous M. J., Jasser M. B., Mohamed A. W. „Distributed control of cyber physical system on various domains: A critical review“, Systems, 11:4 (2023), 208, 31 pp.
  12. Park T., Choi I., Lee M. „Distributed associative memory network with memory refreshing loss“, Neural Networks, 144 (2021), pp. 33–48.
  13. Ismail S., Shah K., Reza H., Marsh R., Grant E. „Toward management of uncertainty in self-adaptive software systems: IoT case study“, Computers, 10:3 (2021), 27, 19 pp.
  14. Dhilleswararao P., Boppu S., Manikandan M. S., Cenkeramaddi L. R. „Efficient hardware architectures for accelerating deep neural networks: Survey“, IEEE Access, 10 (2022), pp. 131788–131828.
  15. Фостер К. Ассоциативные параллельные процессоры, Энергоиздат, М., 1981, 240 с. Foster C. C. Content Addressable Parallel Processors, Van Nostrand Reinhold, 1976, ISBN 978-0442224332, 233 pp.
  16. IEEE 1588-2019 IEEE Standard for a Precision Clock Synchronization Protocol for Networked Measurement and Control Systems, IEEE Instrumentation and Measurement Society, 2020 URL https://standards.ieee.org/allowbreak standard/allowbreak 1588-2019.html.
  17. Dierikx E. F., Wallin A. E., Fordell T., Myyry J., Koponen P., Merimaa M., Pinkert T. J., Koelemeij J. C. J., Peek H. Z. „White Rabbit Precision Time Protocol on Long-Distance Fiber Links“, IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control, 63:7 (2016), pp. 945–952.
  18. Rabinovich W. S., Goetz P. G., Mahon R., Swingen L. A., Murphy J. L., M. Ferraro, H. R. Burris, Ch. I. Moore, M. R. Suite, G. C. Gilbreath, S. C. Binari, D. J. Klotzkin. „45-Mbit/s cat's-eye modulating retroreflectors“, Optical Engineering, 46:10 (2007), pp. 104001–1004008.
  19. Zhu Y., Wang G. „Research on retro-reflecting modulation in space optical communication system“, IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science, 108:3 (2018), 032060, 8 pp.
  20. Bosiljevac M., Downing J., Babic D. „<100 ppm/K output intensity temperature stability with single-color light-emitting diodes“, Applied Optics, 55:3 (2016), pp. 9060–9066.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».