Содержание к диссертации
Введение
1 Потоки команд в вычислительных процессах как объект исследования 11
1.1 Математические модели для оптимизации потока команд . 13
1.2 Алгоритмы для оптимизации потока команд 17
1.2.1 Списочный алгоритм оптимизации потока команд . 17
1.2.2 Эвристики используемые списочным алгоритмом . 19
1.2.3 Существующие расширения списочного алгоритма . 20
1.2.4 Стохастические алгоритмы 22
1.2.5 Оптимизация с помощью целочисленного линейного программирования 24
1.3 Проблемы локальной оптимизации потока команд 25
1.4 Выводы 26
2 Построение математической модели вычислительных про цессов в базовых блоках для решения задач оптимизации потока команд 28
2.1 Задачи оптимизации потока команд 28
2.2 Основные особенности целевой архитектуры 28
2.3 Анализ существующих математических моделей вычислительных процессов в базовых блоках 29
2.4 Разреженная модель вычислительных процессов в базовых блоках 32
2.5 Расписания команд для разреженной модели базовых блоков 36
2.6 Свойства разреженной модели базовых блоков 38
2.6.1 Избыточные вершины-задержки 39
2.6.2 Избыточные зависимости между вершинахми 40
2.6.3 Делимость графа на несколько независимых подграфов 41
2.6.4 Делимость графа на несколько зависимых подграфов 42
2.7 Выводы 43
3 Применение разреженной модели базовых блоков 44
3.1 Моделирование распространенных архитектур с помощью разреженной модели базовых блоков 44
3.1.1 Моделирование зависимостей по данным между командами 44
3.1.2 Моделирование команд, занимающих несколько тактов конвейера 46
3.1.3 Моделирование команд с ограниченным временем жизни результата выполнения 47
3.1.4 Моделирование неустранимых задержек в командах перехода 48
3.1.5 Моделирование зависимостей по данным между базовыми блоками 49
3.2 Преобразования графа, упрощающие его структуру 50
3.2.1 Объединение узлов 50
3.2.2 Объединение ребер 53
3.2.3 Линеаризация подграфов-регионов с единственным входом и выходом 54
3.2.4 Линеаризация подграфов-регионов с побочными входами и выходами 60
3.3 Алгоритмы оптимизации потока команд 63
3.3.1 Списочный алгоритм оптимизации потока команд . 63
3.3.2 Оптимизационные эвристики бб
3.3.3 Подходы, применяемые для получения оптимального расписания 68
3.3.4 Алгоритм поиска оптимального расписания команд, использующий разреженную модель базовых блоков . 69
3.4 Методика оптимизации 77
3.5 Выводы 80
4 Исследование разреженной модели базовых блоков 83
4.1 Описание предлагаемого алгоритма построения расписания . 83
4.2 Программный комплекс для моделирования работы алгоритмов поиска расписания на разреженной модели базовых блоков 86
4.3 Исследование разреженной модели для архитектур с жесткими связями между командами 87
4.3.1 Способ создания случайных графов 88
4.3.2 Метод измерения параметров графов 89
4.3.3 Результаты сравнения алгоритмов поиска расписаний 90
4.3.4 Исследование вычислительной сложности предлагаемого алгоритма 93
4.3.5 Выводы 97
4.4 Исследование разреженной модели для архитектур без жест
ких связей между командами 97
4.4.1 Исследование разреженной модели с использованием графов, сгенерированных случайным образом 98
4.4.2 Способ создания случайных графов 98
4.4.3 Метод измерения параметров графов 100
4.4.4 Результат сравнения списочного алгоритма с предлагаемым алгоритмом поиска расписания 100
4.4.5 Применение разреженной модели для архитектуры с максимальной длиной зависимости по данным, равной одному такту 105
4.4.6 Применение разреженной модели для архитектуры с максимальной длиной зависимости по данным, равной двум тактам 106
4.4.7 Выводы 110
4.5 Рекомендации по применению алгоритма ДП в компиляторе 111
4.6 Особенности реализации предлагаемого алгоритма построения расписания 112
4.7 Выводы 114
Заключение 117
- Списочный алгоритм оптимизации потока команд
- Анализ существующих математических моделей вычислительных процессов в базовых блоках
- Моделирование команд, занимающих несколько тактов конвейера
- Исследование разреженной модели для архитектур с жесткими связями между командами
Введение к работе
Актуальность исследования. Основой восстановительной медицины является упреждающая профилактика, "недопущение человека до состояния болезни путем активного восстановления здоровья" (А.Н. Разумов, 2000; А.В. Соколов, 2004).
Это новая философия охраны здоровья, которая вызвана практикой жизни (А. Н. Разумов, И.П. Бобровницкий, 2004).
Рост заболеваемости напрямую связан с экономическими упущенными возможностями, снижением профессионализма работников, хроническим истощением функциональных резервов организма, его адаптационно-защитных возможностей.
Поэтому обоснование и разработка комплексных индивидуальных
профилактических программ, построенных на принципах
взаимодополняемости, потенцирования эффектов их составляющих, является актуальным (А.Н. Разумов, И.П. Бобровницкий, 2004).
Укрепление и сохранение здоровья врачей - стоматологов, обеспечение высокого уровня их работоспособности на протяжении рабочего дня является одной из актуальных задач и диктуется высокими и специфическими требованиями этого вида производственной деятельности к организму (A.M. Лакшин, В.А. Катаева, 2004, 2005).
Жалобы врачей на головные боли, повышенную утомляемость, нарушение сна нарастают с увеличением стажа. Однако профессиональную деятельность и условия труда врачей —стоматологов не относят к числу вредных производств, хотя некоторые специальности, имеющие вредные и даже опасные факторы, могут быть отнесены к таковым (В.А. Катаева, 1999).
Очень важно отметить, что производственная деятельность врачей-стоматологов связана как с тяжестью труда в смысле высоких физических нагрузок, так и с высокой его напряженностью, характеризующейся преимущественной нагрузкой на центральную нервную систему.
Постоянное нервное напряжение с отрицательными эмоциями (A.M. Лакшин, В.А Катаева, И.И. Тихомиров, Г.В. Алимов, 1990; А.В. Степанов, 1998; P.V. Komi, 1984) и дополнительные стрессы могут привести к ещё большему ухудшению функционального состояния, а следовательно и работоспособнострі врача - стоматолога, отрицательно сказаться на здоровье, привести к синдрому хронической усталости (СХУ).
Известно, что повышение массы тела является фактором риска развития многих заболеваний, способствует ускорению инволюционных процессов в организме, снижению уровня физического развития, функционального состояния и физической подготовленности (В.И. Дубровский, 1999).
Выполнение экономических и социокультурных задач женщинами зрелого возраста зависит от общей высокой работоспособности, базирующейся на крепком соматическом и психическом здоровье, нормальном функциональном состоянии и физических кондициях женщин, что, в свою очередь, невозможно без использования арсенала средств и методов восстановительной медицины, в максимальной степени соответствующих особенностям, потребностям и индивидуальным склонностям данного контингента. Среди таких средств и методов - современные системы оздоровительной тренажёрно-биокорректорной подготовки.
Актуальность исследования обусловлена возрастающей потребностью теории и практики восстановительной медицины в поиске путей и способов реализации принципов индивидуализации и доступности восстановительных и активизирующих воздействий. Актуально оно и для системы оздоровительного профессионально — прикладного повышения работоспособности (ПР) организма женщин зрелого возраста, в том числе в связи с регуляцией массы тела и профилактикой остеопороза.
В доступной научной литературе по данной проблеме нет данных, которые могут дать полное представление о состоянии изучаемого вопроса и иметь научно-практическую ценность для повышения профессиональной работоспособности и оздоровления организма врачей-женщин зрелого возраста
б в условиях сложной и напряжённой профессиональной деятельности стоматолога.
Основной гипотезой исследования стало предположение о том, что проектирование и оздоровление организма женщин второго зрелого возраста — стоматологов профессионально — прикладного характера приобретает характер эффективной системы и даёт стойкий положительный эффект, если реализуется через индивидуализацию содержания, форм, средств и методов достижения физического здоровья, которое, в свою очередь, требует их максимального соответствия запросам, потребностям, возрасту и функциональным особенностям занимающихся с учётом компенсаторных возможностей организма.
Целью настоящего исследования явилось научное обоснование и экспериментальная проверка значимости применения комплекса средств повышения профессиональной работоспособности для улучшения функционального состояния и оздоровления врачей-женщин зрелого возраста при регулировании массы тела.
Объект исследования. Функциональное состояние организма женщин второго зрелого возраста - стоматологов в динамике рабочего дня.
Предмет исследования. Показатели здоровья, работоспособности, состояния профессионально — важных для работы стоматолога функций.
Задачи исследования:
1 .Разработать комплекс средств оздоровления и повышения профессиональной работоспособности женщин второго зрелого возраста -стоматологов и методическую базу оценки его эффективности.
2.0ценить влияние применения комплекса средств повышения работоспособности и оздоровления в процессе регулирования массы тела и профилактики остеопороза на функциональное состояние, антиинфекционную резистентность организма и состав тела стоматологов- женщин второго зрелого возраста.
3.Изучить особенности применения женщинами второго зрелого возраста - стоматологами средств повышения профессиональной работоспособности в связи с регуляцией массы тела и профилактикой остеопороза.
Теоретическую значимость исследования определяет
использование современных идей и концепций личностно-ориентированных технологий активирующих воздействий, раскрывающие медико-биологические аспекты физического, биокорректорного ПР и занятий физическими упражнениями с лицами зрелого возраста (В.Е. Апарин [1985], В .И. Белов [1996], В.И. Дубровский [1998, 1999], М.П. Ивлев [1987], В.Н. Мошков [1977], С.Н. Попов [2007] и др.).
Работа направлена на разрешение противоречия между назревшей социальной потребностью в укреплении здоровья и повышении уровня профессионально-прикладных физических кондиций женщин зрелого возраста, имеющих избыточную массу тела, и недостаточной разработанностью методических аспектов проектирования структуры и содержания прикладно-оздоровительной активизации их организма.
Научная новизна исследования обусловлена результатами, впервые полученными автором при исследовании основных вопросов, затронутых в работе.
Предложен комплекс исследовательских методик для объективного контроля за динамикой работоспособности, процессов утомления и восстановления женщин второго зрелого возраста - стоматологов в процессе регулирования массы тела, основанный на сочетании анкетных данных самооценки самочувствия и утомления, методов оценки функционального состояния женщин и переносимости ими производственных нагрузок.
Впервые изучены сдвиги в функциональном состоянии организма при профессиональных нагрузках врачей - стоматологов женщин второго зрелого возраста в связи с использованием профессионально-ориентированного повышающего работоспособность комплекса средств оздоровления,
активизации и сншкения утомления в связи с регуляцией массы тела и профилактикой остеопороза, определены особенности динамики самочувствия и утомляемости при профессиональных врачебных нагрузках без активизации и с использованием профессионально-ориентированного повышающего работоспособность комплекса.
Впервые проведен анализ воздействия комплекса оздоровительных и профессионально-прикладных мероприятий на функции, лежащие в основе обеспечения высокого уровня общей и специальной работоспособности, здоровья стоматологов- женщин второго зрелого возраста в процессе регулирования массы тела и профилактики остеопороза.
Научно обоснованы методические особенности применения профессионально-прикладного комплекса оздоровления организма женщин второго зрелого возраста стоматологов, обеспечивающие индивидуализацию средств активирующего воздействия и их соответствие характеру личностно-значимых проблем занимающихся.
Практическая значимость работы состоит в разработке и экспериментальной апробации средств повышения профессиональной работоспособности и практических рекомендаций по повышению эффективности оздоровления женщин зрелого возраста при регуляции массы тела и профилактике остеопороза.
Подчёркивается, что ни одно из средств повышения работоспособности не может применяться изолированно, а должно использоваться в различных сочетаниях в рамках целостных программ.
Практическая значимость результатов исследований, проведенных автором, подтверждается актами об их внедрении в практику работы зубоврачебной поликлиники, МГМСУ.
Данные настоящего исследования могут быть использованы в практической работе лечебных учреждений, дальнейших научных изысканиях, а также в процессе обучения аспирантов, ординаторов и студентов
стоматологических факультетов и врачей в системе последипломного образования с различными модификациями предложенных средств и методик.
Апробации и внедрение результатов исследования в практику проводились в следующих направлениях: публикация результатов исследования; доклады на научных и научно-практических конференциях; обсуждение на заседаниях кафедры общей гигиены МГМСУ, кафедры гигиены, экологии, спортивных сооружений, курс ГО РГУФКСиТа; использование материалов и выводов диссертации в преподавании учебных курсов «Гигиена труда врача -стоматолога» и «Гигиенические средства восстановления и повышения профессиональной работоспособности врача — стоматолога общей практики» МГМСУ.
Основные положения, выносимые на защиту:
1 .Профессионально - ориентированное оздоровление является эффективным для улучшения функционального состояния организма и морфологических особенностей состава тела женщин второго зрелого возраста - стоматологов, что способствует восстановлению и повышению профессиональной работоспособности.
2.Средства и методы профессионально-ориентированного
оздоровления организма женщин - стоматологов второго зрелого возраста адекватны состоянию здоровья и уровню физических кондиций женщин второго зрелого возраста в комплексе с решением задачи регуляции массы тела и профилактики остеопороза.
Списочный алгоритм оптимизации потока команд
Ключевым понятием, использующимся в алгоритмах оптимизации расписаний, является понятие зависимости. Зависимости делятся на два класса: по данным и по управлению. Существуют четыре вида зависимостей по данным между двумя инструкциями 0\ и 02 (о2 выполняется позже чем 0\):
1. Потоковая зависимость. Операция Ог зависит от операции оь если результат операции о\ является операндом операции 02-Это случай также имеет название истинной зависимости.
2. Анти-зависимость. Операция оъ имеет анти-зависимость по отношению к операции ох, если ог осуществляет запись в ячейку памяти (например, в регистр), которую о\ должна прочитать перед тем, как она будет переписана о%.
3. Зависимость по выходам. Операция о2 зависит по выходу от операции oi, если они обе должны записать что-либо в одну и ту же ячейку памяти.
4. Неопределенность доступа к памяти. Когда две операции осуществляют доступ к ячейке памяти и невозможно определить на этапе компиляции осуществляется ли в обоих случаях доступ к одной и той же ячейке или к разным, то вторая операция является зависимой от первой.
Второй класс зависимостей — это зависимости по потоку управления. Все программы состоят из базовых блоков, которые выполняются в определенном порядке. Базовый блок — это несколько команд, расположенные последовательно в памяти и обладающие следующим свойством: если выполняется хотя бы одна команда из блока, значит, будут выполнены и все остальные [79].
Для выполнения команд требуется использование различных ресурсов: регистров, функциональных блоков, портов ввода-вывода или памяти. Данная информация может быть ассоциирована с узлами графа. При составлении эффективного расписания компилятор должен учитывать ограничения, свойственные для этих ресурсов: не нарушать найденные зависимости между регистрами, не пытаться занимать один функциональный блок двумя командами, не производить слишком интенсивно ввод-вывод или обращения к памяти и т.п.
Наиболее распространенные математические модели вычислительных процессов в базовых блоках для их представления направленные ациклические графы [40], [65], [73], [78].
Во всех распространенных графовых моделях базовых блоков множество вершин соответствует множеству команд, а наличие дуги между двумя вершинами соответствует наличию зависимости между соответствующими командами (дуга (v,u) показывает, что команда v должна быть выполнена раньше команды и).
Для того чтобы задать протяженность задержки между командами в наиболее популярной модели, описанной в [65] и [78], используются числовые пометки ребер графа, соответствующие продолжительностям задержек — D((v,u)). Пример содержимого базового блока.
Существует множество математических моделей, построенных на основе описанной выше, отличающихся различными атрибутами вершин и дуг, в зависимости от особенностей архитектуры целевых машин.
Анализ существующих математических моделей вычислительных процессов в базовых блоках
Существует ряд моделей вычислительных процессов в базовых блоках. Наиболее распространенные из них используют для представления базового блока направленные ациклические графы [65], [73], [78].
Во всех распространенных графовых моделях базовых блоков множество вершин соответствует множеству команд, а наличие дуги между двумя вершинами соответствует наличию зависимости между соответствующими командами (дуга (v,u) показывает, что команда v должна быть Для того чтобы задать протяженность задержки между командами, в наиболее популярной модели, описанной в [65] и [78], используются числовые пометки ребер графа, соответствующие продолжительностям задержек — D((v,u)). Таким образом, S(v) - позиция вершины v в результирующем расписании. В каждой позиции расписания может находиться либо одна инструкция, либо специальная команда NOP, которая не выполняет никаких Пример корректного расписания для базового блока. Существует множество моделей, построенных на основе описанной выше, отличающихся различными выполнена раньше команды и).
атрибутами вершин и дуг, в зависимости от особенностей архитектуры целевых машин.
В некоторых распространенных архитектурах, например Intel i860 [53], зависимости между командами могут быть ограничены по времени сверху. То есть вторая (зависящая) инструкция должна быть выполнена ровно через определенное количество тактов после первой, иначе результат выполнения первой команды будет утерян. Хотя такие виды зависимостей и описываются существующими моделями [33], [79], но эффективных алгоритмов построения расписания, создающих корректное расписание всегда, когда это возможно, для них не существует. Это объясняется тем, что такие зависимости вводятся в модель с помощью специального атрибута связей. Данное расширение модели не позволяет эффективно использовать алгоритмы оптимизации, пригодные для моделей без этого атрибута [78], [79]. Эти алгоритмы в процессе работы могут заходить в тупик, генерируя некорректное расписание.
Также ни в одной из наиболее распространенных моделей не учитывается тот факт, что в большинстве архитектур различные команды занимают разное количество тактов конвейера. Например, для RISC-процессоров, где все команды кодируются одним машинным словом, некоторые команды, оперирующие большими константами, могут кодироваться двумя словами.
Кроме того, в традиционных моделях представления базовых блоков не учитываются команды перехода, имеющие неустранимые задержки. Такие задержки допустимо заполнять полезными командами, если это не приводит к конфликтам по данным. Так как такое ограничение плохо вписывается в существующие модели, то для решения этой задачи использу
ются специальные алгоритмы [65].
Таким образом, необходимо построить модель базовых блоков, позволяющую оптимизировать вычислительный процесс и в тех случаях, когда существуют жесткие ограничения сверху на продолжительность задержки между командами, а также, если команды кодируются неодинаковым количеством слов. Кроме того, новая модель должна позволять учитывать зависимости между командами из смежных базовых блоков для конвейерной оптимизации команд перехода.
Традиционная графовая модель вычислительных процессов в базовых блоках использует в качестве узлов отдельные команды целевой машины, из которых состоит базовый блок [79]. Такая модель не отражает загруженности конвейера непроизводительными вычислениями и не позволяет оперировать командами, размер которых больше одного машинного слова.
Поэтому предлагается видоизменить модель базовых блоков следующим образом: в качестве узлов использовать операции, выполняемые конвейером за один такт. Такими операциями могут быть выборка кода команды либо непроизводительная задержка, в течение которой на конвейер не поступает новых команд. Связывать же эти операции в граф предлагается с помощью связей двух видов: задающих относительный или абсолютный порядок операций, поступающих на конвейер.
Моделирование команд, занимающих несколько тактов конвейера
Ключевым понятием, использующимся в алгоритмах оптимизации потоков команд, является понятие зависимости. Зависимости делятся на два класса: по данным и по управлению. Для оптимизации потоков команд в пределах базовых блоков имеют значение только зависимости по данным. Возможны четыре вида таких зависимостей между двумя инструкциями о\ и 02 (о2 выполняется позже, чем 0\):
1. Потоковая зависимость. Инструкция о і зависит от инструкции oi, если результат выполнения 0\ является операндом ог-Это случай также имеет название истинной зависимости.
2. Анти-зависимость. Инструкция оч имеет анти-зависимость по отношению к инструкции oi, если 02 осуществляет запись в ячейку памяти (например, в регистр), которую о\ должна прочитать перед тем, как она будет переписана о2 3. Зависимость по выходам. Инструкция о2 зависит по выходу от инструкции оь если они обе должны записать что-либо в одну и ту же ячейку памяти.
4. Неопределенность доступа к памяти. Когда две инструкции осуществляют доступ к ячейке памяти и невозможно определить на этапе компиляции осуществляется ли в обоих случаях доступ к одной и той же ячейке или к разным, то вторая инструкция является зависимой от первой.
Все перечисленные виды зависимостей, кроме потоковой, только лишь задают относительный порядок команд в базовом блоке. В разреженной модели за это отвечают гибкие ребра графа. Следовательно, каждой из таких зависимостей должно соответствовать одно гибкое ребро, направленное от инструкции о\ к 02- Таким образом, для моделирования подобной зависимости, в множества узлов и задержек должны быть добавлены следующие элементы: узлы-инструкции : o oi гибкие связи : [р\, ог)
Потоковые зависимости отличаются от остальных тем, что результат выполнения инструкции о\ может быть готов только через п тактов. Следовательно, инструкция 02 не может быть выполнена раньше, чем пройдет заданное количество тактов. Данный случай можно смоделировать, разместив между узлами, соответствующими инструкциям oi и 02 п — 1 узел-задержка.
Между инструкцией о2 и последним узлом-задержкой должна быть гибкая связь — это означает, что между ними могут быть вставлены другие узлы. Остальные связи (соединяющие последовательно о\ и узлы задержки) могут быть как жесткими, так и гибкими — так или иначе, благодаря данной конструкции, узел с 2 появится в расписании не ранее, чем через п — 1 позицию от о\. Однако, жесткие связи применять выгоднее с точки зрения упрощения графа, что будет показано в следующих разделах.
Следовательно, множества узлов и задержек должны быть пополнены следующими элементами: узлы-инструкции : о\, 02 узлы-задержки : d{, ,---, dn-\ гибкие связи : (d„_i, () жесткие связи : (оь di), ( 1, 2),---, (dn-2, dn-i)
Исследование разреженной модели для архитектур с жесткими связями между командами
Так как предлагается применять разреженную модель для оптимизации расписаний с помощью алгоритма, использующего динамическое программирование, необходимо проверить работу этого алгоритма на различных графах.
Для того, чтобы исследовать поведение предлагаемого алгоритма поиска расписания на различных видах графов, проще всего сгенерировать их набор случайным образом. На этом наборе можно отследить поведение алгоритма и выявить те случаи, когда применение алгоритма будет наиболее и наименее эффективным (с точки зрения затрачиваемого на оптимизацию времени, а также в сравнении полученного результата с другими алгоритмами).
В данном разделе предлагаемый алгоритм будет применен к архитектуре, в которой между командами могут встречаться жесткие зависимости (начало выполнения одной команды жестко привязано к окончанию выполнения другой). Для таких архитектур существующие эвристические алгоритмы часто не находят оптимального расписания, а иногда даже не могут найти и корректного.
Следовательно, такие архитектуры представляют особенный интерес для применения предлагаемого алгоритма. Создаваемые графы базовых блоков должны соответствовать какой-либо из существующих архитектур. В качестве такой архитектуры была выбрана i860 [53], [67]. Поэтому случайные графы генерируются следующим образом: — Создаются С вершин, соответствующих выборке команд из памяти. — Добавляется L\ гибких связей между вершинами. — Добавляется L i длинных гибких связей, включающих len узлов-задержек каждая. — Добавляется Х-з длинных жестких связей длины 2. — Li, L2 и Z/3 распределены равномерно, но со следующим ограничением: L\ + - 2 + . 3 2 т0 ограничение вытекает из наибольшего возможного числа связей в графе с С вершинами. — При этом len — это случайная величина, принимающая одно из следующих значений: 1 или 2. — Затем в граф добавляются стартовая и финишная вершины. Все листья графа связываются с финишной вершиной исходящими гибкими связями, а все вершины, не имеющие предков, связываются со стартовым узлом входящими гибкими связями.
Ограничения на длину связей были выбраны исходя из особенностей архитектуры целевой машины.
Обозначим число связей в графе как L, а число вершин как N = 2 4-C+Xli=i 1 щ+Ьз. Дополнительные вершины появляются оттого что в граф добавляются стартовая и фишишная вершины, а также узлы-задержки для длинных связей между командами.
Моделирование производилось для количества команд в базовом блоке, не превышающего 35. Такое значение было выбрано потому, что в реальных программах лишь 1% базовых блоков имеет больший размер, а также для того, чтобы упростить процесс моделирования.
Таким образом, моделирование производилось для значений С Є {5,10,15,20,25,30,35}. Для каждого случая создавалось 1000 случайных графов. Все графы оптимизировались с помощью списочного алгоритма, с помощью его варианта с предвидением, а также с помощью методики, предложенной в предыдущем разделе: упрощение графа, а затем оптимизация с помощью разработанного алгоритма.
Вариант алгоритма с предвидением необходим потому что, как будет продемонстрировано ниже, обычный списочный алгоритм для графов с жесткими связями между командами слишком часто не может найти никакого корректного расписания.
Все параметры графов (как сгенерированных случайным образом, так и полученных из реальных программ) могут быть измерены как до упрощения их структуры, так и после этого. Некоторые из характеристик (например, длина критического пути) останутся при этом неизменными. Другие же (такие, как количество свя зей) могут изменить свое значение в силу изменения структуры.
Как показано на рис. 4.3, упрощение структуры графа может существенно повлиять на некоторые его параметры (например, количество связей между узлами). Количество же операций, выполняемых для поиска оптимального расписания предлагаемым алгоритмом, останется практически неизменным. Следовательно, при анализе свойств алгоритма на основе структурных параметров графа, необходимо использовать их значения, полученные после его упрощения.
![Эффективность применения препаратов на основе плацентарного комплекса для коррекции функциональных нарушений зрительной системы у лиц с нормальным зрительным статусом [Электронный ресурс]](/i/i/4266/212988.png "Эффективность применения препаратов на основе плацентарного комплекса для коррекции функциональных нарушений зрительной системы у лиц с нормальным зрительным статусом [Электронный ресурс] Бугаенко Игорь Алексеевич")
