МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ

РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«Алтайский государственный университет»

Рубцовский институт (филиал)

УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС ПО ДИСЦИПЛИНЕ

МОДЕЛИРОВАНИЕ

Специальность - 230101.65 Вычислительные машины, комплексы, системы и сети

Форма обучения – очная

Кафедра – математики и прикладной информатики

Рубцовск - 2011

СОДЕРЖАНИЕ

1. ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА.. 4

2. ТЕМАТИЧЕСКИЙ ПЛАН.. 5

3. СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ.. 7

4. МАТЕРИАЛЫ К ПРОМЕЖУТОЧНОМУ И ИТОГОВОМУ КОНТРОЛЮ... 11

5. МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ОСВОЕНИЮ УЧЕБНОГО МАТЕРИАЛА 15

6. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ...16

7. СПИСОК ОСНОВНОЙ И ДОПОЛНИТЕЛЬНОЙ ЛИТЕРАТУРЫ, ДРУГИЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ИСТОЧНИКИ.. 16

1. ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА

Совершенствование вычислительной и телекоммуникационной техники привело к широкому развитию методов машинного моделирования, без которого невозможно изучение процессов и явлений, а также построение больших и сложных систем. Поэтому дисциплина «Моделирование», наряду с другими спецдисциплинами, занимает важное место в структуре подготовки специалистов по специальности «Вычислительные машины, комплексы, системы и сети».

Цели освоения дисциплины:

Дисциплина «Моделирование» позволяет получить базовые знания в области компьютерного моделирования сложных систем.

Задачи дисциплины:

–  формирование у студентов системы понятий, отражающих существенные для моделирования характеристики объекта;

НЕ нашли? Не то? Что вы ищете?

–  изучение математических схем моделирования систем;

–  формирование умений применять все этапы моделирования для решения практических задач, в которых требуется машинное моделирование;

–  изучение технологий имитационного моделирования с применением языка имитационного моделирования

–  изучение технологий объектно-ориентированного моделирования в системах визуального моделирования.

Дисциплина «Моделирование» относится к циклу СД. Ф.02 Цикл специальных дисциплин. Федеральный компонент.

Перечень дисциплин, усвоение которых студентами необходимо для изучения данного курса: «Математика», «Информатика».

Программа предусматривает две формы работы со студентами: проведение лекционных занятий и лабораторных работ.

Базовые пакеты при изучении дисциплины: GPSS World, AnyLogic, MvStudium.

2. ТЕМАТИЧЕСКИЙ ПЛАН

(распределение часов курса по разделам и видам работ)

Очная форма обучения

Дидактические единицы (ДЕ)

Наименование тем

Макс. учебная нагрузка студентов, час

Количество аудиторных часов при очной форме о6учения

Самостоятельная работа студентов, час.

Лекции

Семинары

Лабораторные работы

1

2

3

4

5

6

7

ДЕ I. Основные понятия теории моделирования

(10 баллов)

Тема 1. Классификация видов моделирования

4

2

2

Тема 2. Принципы системного подхода в моделировании систем

4

2

2

Промежуточный контроль

Самостоятельная работа

ДЕ II. Средства моделирования и модели, применяемые в процессе проектирования вычислительных систем на разных стадиях детализации проекта (25 баллов)

Тема 3. Инструментальные средства. Языки моделирования

10

2

4

4

Тема 4. Моделирование систем информатики, вычислительных систем и сетей

6

2

4

Тема 5. Объектно-ориентированные системы моделирования

22

12

10

Промежуточный контроль

Самостоятельная работа

ДЕ III. Математические методы моделирования

(40 баллов)

Тема 6. Имитационные модели. Планирование имитационных экспериментов с моделями

42

2

20

20

Тема 7. Статистическое моделирование на ЭВМ

24

4

10

10

Промежуточный контроль

Самостоятельная работа

ДЕ IV. Формализация и алгоритмизация процессов обработки информации

(15 баллов)

Тема 8. Концептуальные модели. Логическая структура моделей

12

4

8

Тема 9. Построение моделирующих

алгоритмов

8

2

6

Промежуточный контроль

Самостоятельная работа

ДЕ V. Анализ и интерпретация результатов моделирования на ЭВМ

(10 баллов)

Тема 10. Обработка результатов моделирования

4

2

2

Тема 11. Оценка точности и достоверности результатов моделирования

4

2

2

Промежуточный контроль

Самостоятельная работа

Итоговый контроль

Экзамен – 40 баллов

Итого часов

140

24

46

70

.

3. СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

(дидактические единицы)

3.1 Обязательный минимум содержания образовательной программы (выписка из ГОС)

Основные понятия теории моделирования; классификация видов моделирования. Средства моделирования и модели, применяемые в процессе проектирования вычислительных систем на разных стадиях детализации проекта. Имитационные модели; математические методы моделирования; планирование имитационных экспериментов с моделями; формализация и алгоритмизация процессов обработки информации; концептуальные модели; логическая структура моделей; построение моделирующих алгоритмов; статистическое моделирование на ЭВМ; оценка точности и достоверности результатов моделирования; инструментальные средства; языки моделирования; анализ и интерпретация результатов моделирования на ЭВМ; моделирование систем информатики, вычислительных систем и сетей.

3.2 Содержание разделов учебной дисциплины

ДЕ 1. Основные понятия теории моделирования.

Тема 1. Классификация видов моделирования.

Аудиторное изучение: Классификационные признаки и определения видов моделирования. Примеры реализации различных видов моделирования систем.

Самостоятельное изучение: Возможности и эффективность моделирования систем на вычислительных машинах.

Тема 2. Принципы системного подхода в моделировании систем

Аудиторное изучение: Подходы к исследованию систем.

Самостоятельное изучение: Общая характеристика проблемы моделирования систем.

ДЕ 2. Средства моделирования и модели, применяемые

в процессе проектирования вычислительных систем

на разных стадиях детализации проекта

Тема 3. Инструментальные средства. Языки моделирования.

Аудиторное изучение: Пакеты прикладных программ моделирования систем. Систематизация языков моделирования.

Самостоятельное изучение: Сравнительный анализ языков и пакетов моделирования.

Тема 4. Моделирование систем информатики, вычислительных систем и сетей

Аудиторное изучение: Модели вычислительных систем. Системы массового обслуживания.

Самостоятельное изучение: Методы моделирования на разных стадиях проекта.

Тема 5. Объектно-ориентированные системы моделирования.

Аудиторное изучение: Система моделирования AnyLogic – основы работы: разработка непрерывно-детерминированных моделей, разработка дискретно-детерминированных моделей, разработка непрерывно-стохастических моделей, разработка и анализ стохастических моделей, оптимизационный эксперимент.

Самостоятельное изучение: Сведения о языке Java, необходимые для разработки моделей на AnyLogic. Модели, разработанные с использованием языка Java. Знакомство со средой визуального моделирования MvStudium.

ДЕ 3. Математические методы моделирования.

Тема 6. Имитационные модели. Планирование имитационных экспериментов с моделями.

Аудиторное изучение: Основы имитационного моделирования. Имитационное моделирование в системе GPSS World: программирование для аппаратной и динамической категорий. Программирование для статистической и запоминающей категорий. Планирование имитационных экспериментов с моделями, построение блок-диаграмм.

Самостоятельное изучение: Элементы стандартного отчета и стандартные числовые атрибуты (СЧА) GPSS World. Программирование для группирующей категории языка моделирования GPSS. Списки пользователя. Группы.

Тема 7. Статистическое моделирование на ЭВМ.

Аудиторное изучение: Метод статистического моделирования. Случайные величины. Распределения случайных величин: непрерывное равномерное, экспоненциальное, нормальное. Генерация последовательности случайных чисел.

Самостоятельное изучение: Метод Монте-Карло в изучении стохастических систем и решении детерминированных задач.

ДЕ 4. Формализация и алгоритмизация процессов

обработки информации.

Тема 8. Концептуальные модели. Логическая структура моделей.

Аудиторное изучение: Этапы построения концептуальной модели системы и ее формализации. Математические методы моделирования и основные подходы к построению матмоделей: математическая схема, закон функционирования системы, математическая модель объекта. Непрерывно-детерминированные модели (D-схемы). Дискретно-детерминированные модели (F-схемы). Дискретно-стохастические модели (P-схемы). Непрерывно-стохастические модели (Q-схемы). Сетевые модели (N-схемы). Комбинированные модели (А-схемы).

Самостоятельное изучение: F-схемы: способы задания. P-схемы: примеры задания. Q-схемы: классификация по свойствам элементов. N-схемы: примеры, анализ сетей Петри.

Тема 9. Построение моделирующих алгоритмов

Аудиторное изучение: Этапы алгоритмизации модели системы и ее машинной реализации. Этапы получения, анализа и интерпретации результатов моделирования систем.

Самостоятельное изучение: Построение блок-диаграмм в системе GPSS World. Пример моделирования процесса функционирования вычислительного центра.

ДЕ 5. Анализ и интерпретация

результатов моделирования на ЭВМ.

Тема 10. Обработка результатов моделирования

Аудиторное изучение: Особенности фиксации и статистической обработки результатов моделирования систем на ЭВМ.

Самостоятельное изучение: Задачи обработки результатов моделирования.

Тема 11. Оценка точности и достоверности результатов моделирования.

Аудиторное изучение: Статистические методы обработки и оценки точности и достоверности результатов моделировании. Корреляционный анализ результатов моделирования.

Самостоятельное изучение: Регрессионный и дисперсионный анализ результатов моделирования.

3.3 Содержание лабораторных занятий

Лабораторная работа №1. Основы работы в GPSS World. Создание объекта «Модель». Создание объекта «Процесс моделирования». Команды GPSS World. Окна GPSS World. Отладка моделей. Отчеты.

Лабораторная работа №2. Построение моделей с одноканальными устройствами. Организация поступления транзактов в модель и их удаление из модели. Занятие одноканального устройства и его освобождение. Имитация обслуживания. Проверка состояния устройства.

Лабораторная работа №3. Изменение маршрутов движения транзактов в модели. Создание копий транзактов. Организация синхронизации движения транзактов. Организация безусловной и условной передачи транзактов в модели.

Лабораторная работа №4. Сбор статистики и применение запоминающих категорий. Регистраторы очередей. Таблицы, графики, матрицы, сохраняемые величины.

Лабораторная работа №5. Модели ОКУ, функционирующих в режимах прерывания и недоступности.

Лабораторная работа №6. Построение моделей систем с многоканальными устройствами и переключателями.

Лабораторная работа №7. Программирование для группирующей категории. Списки пользователя. Группы.

Лабораторная работа №8. Разработка непрерывно-детерминированных моделей Модель сокращений сердца. Модели колебательных систем.

Лабораторная работа №9. Разработка дискретно-детерминированных моделей в среде AnyLogic. Создание модели пешеходного перехода.

Лабораторная работа №10. Разработка непрерывно-стохастических моделей в среде AnyLogic. СМО: использование библиотеки стандартных объектов.

Лабораторная работа №11. Модели, разработанные в среде AnyLogic с использованием языка Java. Игра "Жизнь".

Лабораторная работа №12. Разработка и анализ стохастических моделей в среде AnyLogic. Метод Монте-Карло для решения детерминированных задач: нахождение интегралов и площадей.

Лабораторная работа №13. Оптимизационный эксперимент в AnyLogic.

4. МАТЕРИАЛЫ К ПРОМЕЖУТОЧНОМУ

И ИТОГОВОМУ КОНТРОЛЮ

1.  Принципы системного подхода в моделировании систем. Классификация видов моделирования систем.

2.  Основные подходы к построению матмоделей: математическая схема, закон функционирования системы, математическая модель объекта.

3.  Непрерывно-детерминированные модели (D-схемы).

4.  Дискретно-детерминированные модели (F-схемы).

5.  F-схемы: способы задания.

6.  Дискретно-стохастические модели (P-схемы).

7.  P-схемы: примеры задания.

8.  Непрерывно-стохастические модели (Q-схемы).

9.  Q-схемы: классификация по свойствам элементов.

10.  Сетевые модели (N-схемы).

11.  N-схемы: примеры, анализ сетей Петри.

12.  Комбинированные модели (А-схемы).

13.  Метод статистического моделирования.

14.  Случайные величины и их распределения.

15.  Генерация последовательности случайных чисел.

16.  Этапы построения концептуальной модели системы и ее формализации.

17.  Этапы алгоритмизации модели системы и ее машинной реализации.

18.  Этапы получения и интерпретации результатов моделирования систем.

19.  Моделирование ОКУ в системе GPSS World: генерация, обслуживание, удаление транзактов; проверка состояния устройства.

20.  Методы изменения маршрутов транзактов в GPSS World: создание копий, организация передачи и синхронизации движения.

21.  Программирование статистических категорий в GPSS World: очереди, таблицы, графики.

22.  Программирование запоминающих категорий в GPSS World: сохранение величин, задание матриц и функций.

23.  Построение в системе GPSS World ОКУ, работающих в режимах прерывания и недоступности.

24.  Моделирование в GPSS World многоканальных устройств, работающих в различных режимах. Проверка состояния МКУ.

25.  Основные элементы стандартного отчета GPSS World.

26.  Основные стандартные числовые атрибуты и основные и условные обозначения основных блоков GPSS World.

27.  Программирование для группирующей категории в GPSS World. Списки пользователя. Группы.

Примеры заданий промежуточного контроля

1. Сервер обрабатывает запросы, поступающие с автоматизированных рабочих мест (АРМ) с интервалами, распределенными по экспоненциальному закону со средним значением 2 мин. Вычислительная сложность запросов распределена по нормальному закону с математическим ожиданием 6•107 операций и среднеквадратическим отклонением 2•105 операций. Производительность сервера 5•105 операций/с.

Построить имитационную модель для определения вероятности обработки запросов за 1 час.

2. Создайте модель колебаний математического маятника.

Маятник имеет массу m и длину подвеса l. Положение маятника (точечной массы m) описывается координатами x и y, которые связаны с длиной подвеса l и углом отклонения следующими соотношениями:

Уравнение динамики маятника имеет вид:

,

где – угловая скорость, которая связана с углом отклонения простым соотношением: .

Начальным состоянием системы является некоторый отличный от нуля угол отклонения груза .

Если маятник колеблется в вязкой среде, то колебания становятся затухающими из-за наличия силы сопротивления. В упрощенном виде сила сопротивления пропорциональна скорости тела, поэтому уравнение динамики маятника можно представить в виде:

,

где k – некий коэффициент сопротивления среды (в общем случае он зависит от свойств среды и вида тела).

При реализации модели предусмотрите возможность изменения длины подвеса l и коэффициента сопротивления k во время выполнения модели.

3. Вычислительная система состоит из трех ЭВМ. С интервалом 3 ± 1 мин в систему поступают задания, которые с вероятностями P1=0,4, Р2=Р3=0,3 адресуются одной из трех ЭВМ. Перед каждой ЭВМ имеется очередь заданий, длина которой не ограничена. После обработки задания на первой ЭВМ оно с вероятностью Р12=0,3 поступает в очередь ко второй ЭВМ и с вероятностью Р13=0,7 – в очередь к третьей ЭВМ. После обработки на второй или третьей ЭВМ задание считается выполненным. Продолжительность обработки заданий на разных ЭВМ характеризуется интервалом времени: Т1=7±4 мин, Т2=3±1 мин, Т3=5±2 мин.

Смоделировать процесс обработки 200 заданий. Определить максимальную длину каждой очереди и коэффициенты загрузки ЭВМ.

4. Вычислительная система включает три ЭВМ. В систему в среднем через 30 с поступают задания, которые попадают в очередь на обработку к первой ЭВМ, где они обрабатываются около 30 с. После этого задание поступает одновременно во вторую и третью ЭВМ. Вторая ЭВМ может обработать задание за 14 ± 5 с, а третья – за 16 ± 1с. Окончание обработки задания на любой ЭВМ означает снятие ее с решения с той и другой машины. В свободное время вторая и третья ЭВМ заняты обработкой фоновых задач.

Смоделировать 4 ч работы системы. Определить необходимую емкость накопителей перед всеми ЭВМ, коэффициенты загрузки ЭВМ и функцию распределения времени обслуживания заданий. Определить производительность второй и третьей ЭВМ по решению фоновых задач при условии, что одна фоновая задача решается 2 мин.

5. Информационная система реального времени состоит из центрального процессора (ЦП), основной памяти (ОП) емкостью 10000 байтов и накопителя на магнитных дисках (МД). Запросы от большого числа удаленных терминалов поступают каждые 75 ± 25 мс и обрабатываются на ЦП за время 1 мс. После этого каждый запрос помещается в ОП либо получает отказ в обслуживании, если ОП заполнена (каждый запрос занимает 200 байтов памяти). Для обслуживаемых запросов производится поиск информации на МД за время 120 ± 25 мс и ее считывание за время 10 ± 5 мс. Работа с МД не требует вмешательства ЦП. Для подготовки ответа необходима работа ЦП в течение 5 мс. После этого запрос считается обслуженным и освобождает место в ОП.

Смоделировать процесс обслуживания 100 запросов. Подсчитать число заранее запросов, получивших отказ в обслуживании. Определить среднее и максимальное содержимое в ОП, а также коэффициент загрузки МД.

6. Специализированное вычислительное устройство, работающее в режиме реального времени, имеет в своем составе два процессора, соединенные с общей оперативной памятью. В режиме нормальной эксплуатации задания выполняются на первом процессоре, а второй является резервным. Первый процессор характеризуется низкой надежностью и работает безотказно лишь в течение 150 ± 20 мин. Если отказ происходит во время решения задания, в течение 2 мин производится включение второго процессора, который продолжает решение прерванного задания, а также решает и последующие задания до восстановления первого процессора. Это восстановление происходит за 20 ± 10 мин, после чего начинается решение очередного задания на первом процессоре, а резервный выключается. Задания поступают на устройство каждые 10 ± 5 мин и решаются за 5 ± 2 мин. Надежность резервного процессора считается идеальной.

Смоделировать процесс работы устройства в течение 50 ч. Подсчитать число решенных заданий, число отказов процессора и число прерванных заданий. Определить максимальную длину очереди заданий и коэффициент загрузки резервного процессора.

7. Вычислить значение интеграла на отрезке [a, b] методом Монте-Карло. Оценить погрешность вычисления, используя известное значение интеграла.

Варианты задания:

№

f(x)

[a, b]

1

1/(tg2x+1)

[0.4, 0.8]

2

cos3x/(1–cos3x)

[0.8, 1.6]

3

[0.4, 1.2]

4

ctg2x/(sin2x)

[0.8, 1.2]

5

(x + 1) sin x

[1, 5]

6

1/(1 + x + x2)

[0, 4]

7

[0.4, 1.2]

5. МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ

ПО ОСВОЕНИЮ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

5.1 Самостоятельная работа студента

Немаловажную часть в изучении дисциплины представляет самостоятельная работа студентов. Под ней подразумевается самостоятельное изучение теоретического материала – чтение основной и дополнительной литературы, работа с источниками в электронном виде, размещенными на файл-сервере института, поиск и изучение материалов в сети Интернет, а так же выполнение лабораторных работ дома или в компьютерных классах свободного доступа, подготовка отчетов по выполненным работам.

5.2 Оценочные средства для контроля успеваемости

и результатов освоения учебной дисциплины

Вся дисциплина разбита на пять модулей – дидактических единиц, по итогам каждого модуля имеется промежуточная аттестация в виде самостоятельной работы. Итоговой контрольной точкой дисциплины является экзамен.

Освоение материала дисциплины предполагает изучение его теоретической части и лабораторное выполнение практических задач. Причем для допуска к экзамену студенту необходимо выполнить все лабораторные работы, назначенные преподавателем. Лабораторные работы, как правило, представляют собой решение конкретных задач по моделированию систем (см. примеры заданий). Сдача лабораторной работы (решения задачи) подразумевает представление ее решения и его объяснение.

Балльно-рейтинговая схема предполагает, что студент для получения удовлетворительной оценки за экзамен по данной дисциплине должен сдать все лабораторные работы, назначенные преподавателем, не иметь пропусков занятий без уважительной причины и набрать от 61 до 75 баллов. Для получения оценки «хорошо» необходимо набрать от 76 до 90 баллов. Для получения оценки «отлично» необходимо набрать 91 балл и выше.

Баллы набираются главным образом за прохождение промежуточного контроля освоения дидактических единиц. Дополнительно баллы можно получить за успехи при выполнении лабораторных работ. Баллы могут быть сняты за пропуски занятий без уважительной причины.

Студенты, сдавшие все лабораторные работы, но набравшие от 50 до 60 баллов, допускаются во время зачетной недели к пересдаче не более двух дидактических единиц. Студенты, сдавшие все лабораторные работы, но набравшие менее 50 баллов (или не набравшие 61 балл в результате пересдачи дидактических единиц), сдают экзамен в установленные сроки. Билеты к экзамену содержат два вопроса. Ответ на экзамене дает студенту от 0 до 40 баллов. Для получения удовлетворительной оценки необходимо дать удовлетворительные ответы на оба вопроса.

6. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

Для преподавания дисциплины используются лекционные аудитории и компьютерные классы (стационарные или мобильные на ноутбуках) института. Кроме того, для самостоятельной работы студенты могут воспользоваться компьютерными классами свободного доступа. Со всех компьютеров локальной вычислительной сети института имеется доступ в Интернет, Университетскую библиотеку On-line и электронно-библиотечную систему издательства «Лань». Для выполнения лабораторного практикума по дисциплине используется свободно распространяемая студенческая версия GPSS World и демоверсии пакетов моделирования AnyLogic и MvStudium.

7. СПИСОК ОСНОВНОЙ И ДОПОЛНИТЕЛЬНОЙ ЛИТЕРАТУРЫ, ДРУГИЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ИСТОЧНИКИ

Основная литература

1.  Бахвалов, систем: Учебник / . – М.: Горная книга, 2006. – 295 с.

2.  Кудрявцев, Е. М. GPSS World. Основы имитационного моделирования различных систем: учебное пособие / . – М.: ДМК Пресс, 20с.

3.  Советов, систем : Учебник / , . - М.: Высшая школа, 20c.

4.  Советов, систем. Практикум : учеб. пособие для вузов / , . - 4-е изд. стереотип.- М.: Высшая школа, 20c.

Дополнительная литература

5.  Алтаев, моделирование на языке GPSS: учебное пособие / . Улан-Удэ: Изд-во ВСГТУ, 2001. – 122 с.

6.  Бенькович, моделирование динамических систем: учебное пособие / , , . СПб.:БХВ-Петербург, 2002. – 464 с.

7.  Боев, систем. Инструментальные средства GPSS World: учебное пособие / . - СПб.:БХВ-Петербург, 2004. – 368 с.

8.  Карпов, моделирование систем. Введение в моделирование с AnyLogic 5: учебное пособие / . – СПб.:БХВ-Петербург, 2005. – 400 с.

9.  Колесов, систем. Практикум по компьютерному моделированию / , . – СПб.: БХВ-Петербург, 2007. – 357 с.

10. Моделирование систем : учебник для студ. высш. учеб. заведений / , , . - М.: Издательский центр "Академия", 20c.

11. Поршнев, моделирование физических процессов в пакете MATLAB. + CD: учебное пособие / . – М.:Лань, 20с.

Базы данных, Интернет-ресурсы,

информационно-справочные и поисковые системы

12. AnyLogic. Multimethod Simulation Sofware [Электронный ресурс], . Режим доступа: http://www. *****, свободный. – Загл. с экрана (дата обращения: 25.04.2010).

13. GPSS. Имитационное моделирование систем [Электронный ресурс], Казань: Элина-Компьютер, . Режим доступа: http://www. *****, свободный. – Загл. с экрана (дата обращения: 27.04.2010).

14. Университетская библиотека On-line [Электронный ресурс], М.: Издательство «Директ-Медиа», . Режим доступа: http://www. *****. –  Загл. с экрана (дата обращения 27.10.2010).

Электронно-библиотечная система Издательство «Лань» [Электронный ресурс], СПб.: Издательство Лань, 2010. Режим доступа: http://e. . – Загл. с экрана (дата обращения 27.10.2010).