Требования к результатам освоения дисциплины

Цель и задачи дисциплины «Экология»

Классификация информационных систем

Классификация информационных систем

Рисунок 2 – Линейно-штабная структура управления

Рисунок 1 – Линейная структура управления

Классификация и виды предприятий

Рисунок 3 - Связевая система с прогонами и деревянными полураскосными связями

Конституцию РФ нужно воспринимать как Священное Писание, как гражданскую Библию, рассуждал вчера в Госдуме в рамках лекций, посвященных 20-летию Основного закона страны госсекретарь России в 1991-1992 годах Геннадий Бурбулис, участвовавший вместе с Борисом Ельциным в подписании Беловежского соглашения. Обществу не хватает конституционного консенсуса, считает он, его нужно к нему принуждать. Заодно он поделился мнением о недостатках демократии и предложил свой "идеал" модели управления.

ШШшя

Задачи

1.

Классификация систем

Вопрос № 3. Виды политической системы общества

Вопрос № 1. Понятие и элементы политической системы общества

Вопрос № 4. Место государства в политической системе

Вопрос № 3. Виды политической системы общества

Под гидрогеологическими районами понимают территории, характеризующиеся общностью гидрогеологических условий. Выделение таких районов и составляет сущность гидрогеологического районирования, которое проводится в разном масштабе, с учетом разных факторов и целей.

САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

Природа слова и перевод (Крупнов)

Библиография Правовые акты

Вопросы и задания для самоконтроля.

Е

(?

Пятый вопрос. Взаимодействие налоговых органов с судом.

Четвертый вопрос. Актуальные аспекты взаимодействия налоговых органов и МВД России.

Третий вопрос. Современные аспекты взаимодействия налоговых органов и Федеральной таможенной службой.

Второй вопрос. Современные аспекты взаимодействия налоговых органов и ор­ганов местного самоуправления.

Литература.

ГЛАВА 2. СЛУЧАИ, ДОПУСКАЮЩИЕ ПРИМЕНЕНИЕ ЭФФЕКТИВНЫХ ПРОЦЕДУР

ГЛАВА 1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ОПТИМАЛЬНЫХ ПРОГРАММНЫХ КОМПЛЕКСОВ

ВВЕДЕНИЕ

Оглавление

СЕВЕРО-КАВКАЗСКИЙ ГОРНО-МЕТАЛЛУРГИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

Принципы построения бюджетной системы Российской Федерации

Бюджетная система Российской Федерации

В бюджетном законодательстве понятия «бюджетное устройство» и «бюджетная система» используются как синонимы. Между тем в российской и зарубежной экономической литературе данные понятия различаются, при этом понятие «бюджетное устройство» трактуется как более широкое, нежели понятие «бюджетная система».

Бюджетное устройство любой страны - организационное построение бюдже­та, отражающее как его структуру, так и формы взаимодействия (схема 1.18). Бюджетная система как наиболее важный элемент бюджетного устройства представляет собой основанную на экономических отношениях и государственном устройстве страны совокупность бюджетов всех ее государственных и административно-территориальных образований, объединенных на основе определенных принципов и имеющих между собою установленные законом взаимоотношения (схема 1.19). Тем самым бюджетное устройство - понятие более широкое, чем бюджетная система, включающее помимо самой бюджетной системы:

- бюджетные полномочия органов государственной власти и органов местного самоуправления;

- принципы и формы разграничения доходов и расходов между уровнями бюджетной системы, а также межбюджетного перераспределения средств.

В составе факторов, определяющих построение бюджетной системы государства, следует выделить:

- форму государственного устройства (федеративная либо унитарная);

- политический режим (демократический, тоталитарный, либерально-демократический и т.д.);

- исторические и национальные особенности развития государства;

- цели и задачи экономической и финансовой политики.

Первичным элементом бюджетной системы выступают виды бюджетов. Вид бюджета - форма организации бюджетных ресурсов конкретного органа государственной власти или органа местного самоуправления, финансовой базой деятельности которого он является (схема 1.20). Совокупность видов бюджетов, соответствующих определенному уровню государственной власти или местного самоуправления, образуют уровень бюджетной системы государства (схема 1.20).

Таким образом, число уровней бюджетной системы прямо производно от числа уровней системы государственной власти и местного самоуправления в государстве. Бюджетная система унитарного государства включает два уровня - центральный и уровень местных бюджетов; в свою очередь, бюджетная система федеративного государства трехуровневая и объединяет наряду с федеральным бюджетом (бюджетом центрального звена) уровень региональных бюджетов и уровень местных бюджетов (схема 1.21).

Верхний уровень бюджетной системы и в унитарных, и в федеративных государствах представлен всегда одним бюджетом – бюджетом центрального правительства в унитарных государствах или федеральным бюджетом в федеративных государствах. Второй уровень бюджетной системы, как и третий, представлен разными видами бюджетов.

В государствах с федеративным устройством бюджеты среднего звена бюджетной системы могут соотноситься с федеральным бюджетом по-разному. Если взаимоотношения бюджетов субъектов федерации с федеральным бюджетом строятся в соответствии с принципом равенства – это симметричная федерация с симметричными бюджетными правами субъектов федерации. Если же взаимоотношения субъектов федерации с федеральным центром характеризуются неравенством – это асимметричная модель бюджетной системы федеративного государства с неравными бюджетными правами субъектов федерации.

Существенные различия в организации и характере функционирования бюджетных систем имеются в государствах с либерально-демократической и административно-командной системами управления. В первых важнейшим принципом построения бюджетной системы является самостоятельность каждого бюджета, обусловленная широкими демократическими правами каждого органа власти; в государствах с административно-командной системой управления бюджетная система строится на принципе единства, когда каждый бюджет выступает как часть единого государственного бюджета страны и принципе централизма, означающем не только высокую степень централизации бюджетных средств на верхнем уровне бюджетной системы, но и почти безграничные возможности перераспределения средств между звеньями бюджетной системы и видами бюджетов на основе централизованно принимаемых решений (например, бюджетная система бывшего Советского Союза).

В демократических государствах, характеризующихся рыночными методами хозяйствования, бюджетные системы могут различаться степенью самостоятельности каждого бюджета, входящего в бюджетную систему страны. В зависимости от этого различаются бюджетные системы американского и западно-европейского типа.

Бюджеты внутри системы американского типа являются не только самостоятельными, но и автономными; здесь принцип «один налог – один бюджет» реализуется, как правило, полностью.

В бюджетных системах западно-европейского типа самостоятельность каждого бюджета органично сочетается с возможностью получения субфедеральными и муниципальными органами стабильной финансовой помощи из других бюджетов при наличии резких колебаний в уровне социальной обеспеченности граждан по территории страны. В таких бюджетных системах используются методы бюджетного выравнивания социальной обеспеченности граждан разных территорий, что обусловлено социально-ориентированной моделью экономики (например, бюджетная система ФРГ).

Бюджетная система страны может быть представлена в расширенном варианте – тогда в нее входит не только совокупность бюджетов всех уровней, но и свод внебюджетных фондов. Понятие расширенной бюджетной системы используется в практике международных сопоставлений, когда наряду с только бюджетными показателями важно учесть количественные параметры внебюджетных фондов.

Основой для построения бюджетных систем федеративных (а нередко и унитарных) государств является бюджетный федерализм. Бюджетный федерализм - это такая организация бюджетных отношений, которая позволяет в условиях самостоятельности каждого бюджета предоставлять на территории всей страны ее жителям равный и гарантированный государством перечень общественных услуг (безопасность, социальная защита, образование и т.п.), а для этого - органично сочетать фискальные интересы федерации с интересами ее субъектов; разграничивать бюджетные полномочия, бюджетные расходы и доходы; распределять и перераспределять бюджетные ресурсы между федеральным бюджетом и консолидированными бюджетами субъектов федерации, выравнивая бюджетную обеспеченность территорий, оказавшихся в разных социально-экономических, географических, климатических и пр. условиях.

Федерализм, влияя на бюджетную систему страны, предопределяет наличие следующих принципов ее построения:

· равенство бюджетных прав субъектов федерации и муниципальных образований;

· разграничение бюджетных полномочий между органами государственной власти разного уровня и органами местного самоуправления в соответствии с возложенными на них задачами и функциями;

· разграничение бюджетных расходов и доходов между уровнями бюджетной системы в соответствии с бюджетными полномочиями органов государственной власти разного уровня и органами местного самоуправления;

· прозрачность межбюджетного перераспределения средств.

Бюджетный кодекс РФ, введенный в действие с 1 января 2000 года, закрепил основные изменения в бюджетном устройстве РФ, произошедшие с 1991 года и определил в ст.6 бюджетную систему Российской Федерации как основанную на экономических отношениях и государственном устройстве Российской Федерации и регулируемую нормами права совокупность федерального бюджета, бюджетов субъектов Российской Федерации, местных бюджетов и бюджетов государственных внебюджетных фондов. При этом в ст.10 Бюджетного кодекса РФ были четко определены уровни и внутренняя структура бюджетной системы РФ (схема 1.22).

  III уровень

  Местные бюджеты  

Бюджетная система России как федеративного государства включает три уровня: верхнее, представленное федеральным бюджетом; среднее, состоящее из бюджетов субъектов РФ; и нижнее – уровень местных бюджетов (тест 1.16).

Согласно Бюджетному кодексу РФ, верхний уровень бюджетной системы включает федеральный бюджет, бюджет Пенсионного фонда РФ, бюджет Фонда социального страхования РФ и бюджет Федерального фонда обязательного медицинского страхования.

Поскольку субъекты Российской Федерации имеют разный государственно-правовой статус (республики в составе России, края, области, в т.ч. автономная область, автономные округа и города федерального значения), то второй уровень бюджетной системы Российской Федерации представлен пятью различными видами региональных бюджетов, а общее их количество составляет 83 (схема 1.23). С 01 января 2008 года изменилось количество бюджетов среднего уровня бюджетной системы РФ (21 республиканских, 8 краевых, 47 областных, 1 областной автономной области, 4 окружных, 2 городских бюджета городов федерального значения). Также второй уровень бюджетной системы РФ включает согласно Бюджетному кодексу РФ бюджеты территориальных фондов обязательного медицинского страхования (тест 1.9).

Третий уровень бюджетной системы Российской Федерации тоже представлен разными видами бюджетов и двумя подуровнями (исходя из территориальной организации местного самоуправления в Российской Федерации). 1 подуровень – районные бюджеты муниципальных районов, окружные бюджеты городских округов, бюджеты внутригородских муниципальных образований городов федерального значения Москвы и Санкт-Петербурга; 2 подуровень – бюджеты городских поселений и бюджеты сельских поселений. Федеральным законом от 06.10.2003 г. № 131-ФЗ «Об общих принципах организации местного самоуправления в Российской Федерации» предусмотрено, что статус муниципального образования получают населенные пункты при определенных критериях – количество проживающих, размер территории и т.п. – для каждого вида муниципальных образований свои критерии. Поэтому в определенных случаях определенный населенный пункт или территория могут не получить статус муниципального образования. В этих случаях населенный пункт или территория не может иметь свой собственный бюджет, поэтому финансирование расходов на их содержание происходит из бюджетов городских и сельских поселений на основании сметы доходов и расходов, которая является согласно ст.15 Бюджетного кодекса Российской Федерации составной частью бюджетов городских и сельских поселений (тесты 1.7, 1.10).

Бюджетный кодекс РФ дает расширительную трактовку бюджетной системы Российской Федерации, включая в нее не только соответствующие уровни и виды бюджетов, но и бюджеты государственных внебюджетных фондов. Не оценивая спорность такой трактовки (хотя в финансовой науке общепринято считать внебюджетные фонды самостоятельным звеном финансовой, но не бюджетной, системы), хотелось бы подчеркнуть, что включение в бюджетную систему внебюджетных фондов не означает, тем не менее, их консолидации в бюджетах соответствующих уровней. Средства государственных внебюджетных фондов не входят в состав бюджетов всех уровней бюджетной системы Российской Федерации. Соответственно бюджеты государственных внебюджетных фондов рассматриваются и утверждаются в соответствии со ст.145 Бюджетного кодекса РФ отдельными федеральными законами и законами субъектов РФ (в части территориальных внебюджетных фондов) и учитываются на отдельных от бюджетов счетах (тест 1.17). Поэтому расширительная трактовка бюджетной системы предполагает не объединение бюджетов и внебюджетных фондов, а лишь включение в нее всех финансовых ресурсов, находящихся в распоряжении органов государственной власти и органов местного самоуправления, независимо от того, в какой форме они формируются и используются (в форме бюджетов или бюджетов государственных внебюджетных фондов).

Бюджетное законодательство Российской Федерации оперирует таким понятием, как «консолидированный бюджет». Согласно ст. 6 Бюджетного кодекса РФ консолидированный бюджет - это свод бюджетов бюджетной системы РФ на соответствующей территории (за исключением бюджетов государственных внебюджетных фондов) без учета межбюджетных трансфертов между этими бюджетами (тест 1.15). В Российской Федерации составляется консолидированный бюджет РФ, консолидированный бюджет субъекта РФ и на местном уровне консолидированный бюджет муниципального района (схема 1.24). Консолидированный бюджет РФ – это совокупность федерального бюджета и свода консолидированных бюджетов субъектов РФ (без учета межбюджетных трансфертов между этими бюджетами) (тест 1.18). Консолидированный бюджет субъекта РФ – совокупность бюджета субъекта РФ (республиканского, краевого, областного, окружного или городского бюджета) и свода бюджетов муниципальных образований, входящих в состав данного субъекта РФ (без учета межбюджетных трансфертов между этими бюджетами) (тест 1.5). Консолидированный бюджет муниципального района – совокупность бюджета муниципального района (районного бюджета) и свода бюджетов городских и сельских поселений, входящих в состав муниципального района (без учета межбюджетных трансфертов между этими бюджетами).

Консолидированные бюджеты используются для свода статистических показателей, а также анализа показателей, характеризующих структуру доходов и расходов по звеньям бюджетной системы РФ. В частности, данные консолидированного бюджета РФ очень важны при установлении нормативов отчислений от федеральных налогов в бюджеты субъектов РФ, а также при определении объемов финансовой помощи бюджетам других уровней бюджетной системы РФ.

Бюджетная система любой страны строится в соответствии с определенными принципами, а их состав обусловлен, прежде всего, уровнем развития демократических начал в управлении страной.

Согласно Бюджетному кодексу РФ бюджетная система РФ основана на 13 принципах (схема 1.25), (тест 1.13):

1) единства бюджетной системы Российской Федерации;

2) разграничения доходов, расходов и источников финансирования дефицитов бюджетов между бюджетами бюджетной системы Российской Федерации;

3) самостоятельности бюджетов;

4) равенства бюджетных прав субъектов Российской Федерации, муниципальных образований;

5) полноты отражения доходов, расходов и источников финансирования дефицитов бюджетов;

6) сбалансированности бюджета;

7) результативности и эффективности использования бюджетных средств;

8) общего (совокупного) покрытия расходов бюджетов;

9) прозрачности (открытости);

10) достоверности бюджета;

11) адресности и целевого характера бюджетных средств

12) подведомственности расходов бюджета

13) единства кассы.

Следует отметить, что первые четыре принципа относятся к построению бюджетной системы РФ; принципы «результативности и эффективности использования бюджетных средств» и «адресности и целевого характера бюджетных средств» - к организации системы бюджетного финансирования, а остальные принципы – к организации бюджетного процесса. Таким образом, в ст. 28 Бюджетного кодекса РФ говорится о разнородных принципах, одни из которых определяют собственно построение бюджетной системы, другие – характер ее функционирования.

(ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)

КАФЕДРА АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ

УЧЕБНОЕ ПОСОБИЕ

ПО КУРСУ:

«ПРОЕКТИРОВАНИЕ ОПТИМАЛЬНОГО ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ»

Составитель: М. Х. Томаев

Владикавказ 2008

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. Постановка задач проектирования оптимальных программных комплексов

1.1 Условные обозначения, определения и допущения:

1.2 Формальные постановки оптимизационных задач.

1.3 Оптимальное кэширование пользовательских файлов.

1.4 Объединение и декомпозиция моделей.

Глава 2. Случаи, допускающие применение эффективных процедур

2.1 Минимизация нижней границы времени однократного зацикливания циклящихся процедур.

2.2 Минимизация нижней границы времени выполнения ветвящихся программных алгоритмов.

МОДЕЛИ И ПРИНЦИПЫ ВЫБОРА ОПТИМАЛЬНОЙ КОНФИГУРАЦИИ АППАРАТНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

Литература.

Постоянное совершенствование и широкое распространение новых вычислительных систем провоцирует пользователей на периодическую замену аппаратно-программных средств вычислительной техники, причем замену зачастую неоправданную.

Затраты, связанные с переходом такого рода (приобретение новых технических и программных средств, обучение персонала работе с ними, сопряжение остающихся в эксплуатации программных средств с новыми и т.п.), имеют смысл только если реализация всех возможностей имеющихся в распоряжении пользователя вычислительных ресурсов не приводит к желаемым результатам.

Разработка новых ЭВМ, почти всегда, требует создания нового программного обеспечения к нему. Проектирование эффективных программных пакетов связано с большими затратами материальных ресурсов и занимает длительный период времени.

Первым шагом для исправления такой ситуации явилось создание операционных систем, предоставляющих разработчикам стандартный набор инструментов для непосредственного управления всеми ресурсами ЭВМ.

Один из способов повышения эффективности имеющихся в распоряжении пользователей вычислительных систем – это создание инструментальных средств, позволяющих модернизировать исходный программный код, с целью добиться оптимальной производительности при заданных ограничениях ресурсов аппаратных средств.

Использование системного программного обеспечения повысило эффективность эксплуатации используемых аппаратных средств, позволило значительно упростить разработку нового ПО, а также осуществлять тестирование различных узлов электронно-вычислительных комплексов. Таким образом, использование системного программного обеспечения позволило значительно сократить штат специалистов, осуществлявших контроль за техническим состоянием ЭВМ. Внедрение систем автоматизированного проектирования, позволило снизить стоимость разработки программного обеспечения.

Следующим важным шагом в развитии технологии проектирования программных продуктов явилось появление системного ПО, реализующего поддержку так называемой виртуальной памяти. Приложения, работающие в подобных системах, имеют доступ к адресному пространству, пределы которого теоретически не ограничены, а фактически определены лишь суммарным объемом всех накопительных устройств (в том числе ОЗУ, жесткие диски и другие виды накопителей), в отличие от традиционных систем, в которых адресация возможна лишь в пределах объема оперативной памяти. Задача операционной системы, реализующей поддержку виртуальной памяти – оптимальное использование имеющихся в ее распоряжении ресурсов оперативной памяти, в том числе кэширование данных при работе с дисковыми и иными накопителями, являющимися частью виртуальной памяти. Основной задачей программиста становится декомпозиция программы таким образом, что бы достичь оптимальной производительности при работе с массивами данных (файлами) и отдельными частями приложения, расположенными на внешних носителях. Успешное решение подобной задачи в большой степени зависит от навыков программиста.

Современные языки программирования высокого и среднего уровня содержат набор инструментов для редактирования, синтаксического контроля, отладки и тестирования программ, что позволяет уменьшить трудоемкость создания нового математического обеспечения. Наличие международных стандартов для большинства наиболее популярных трансляторов, позволило, в основном, решить проблему переноса программного обеспечения на различные аппаратные платформы.

Все методы оптимизации можно условно разделить на машинно-зависимые, машинно-независимые и универсальные.

Машинно-зависимые осуществляют преобразования, учитывая технические особенности конкретной ЭВМ, и являются наиболее полезными, если необходимо достичь эффективной работы приложения именно на конкретной аппаратной платформе. Однако при попытке переноса программного обеспечения, подвергшегося подобной оптимизации, на другие ЭВМ, эффективность подобного преобразования не является очевидной и, в некоторых случаях, потребует модификации кода для учета специфики нового оборудования. К примеру, в некоторых средах разработки компилятор автоматически модифицирует объектный код, временно размещая переменные, доступ к которым наиболее интенсивен, в определенных регистрах процессора.

Машинно-независимые методы осуществляют оптимизирующие преобразования только на основе анализа исходных текстов программ без учета особенностей функционирования узлов конкретной ЭВМ.

Многие современные автоматизированные системы разработки содержат инструменты, использующие подобные методы.

Основная идея первого – сокращение избыточного кода. К примеру, подобные средства автоматически объединяют блоки операторов, расположенных в теле последовательно расположенных операторов цикла с одинаковым числом итераций.

Второй подход заключается в замене оператора(выражения) или группы линейно расположенных операторов на аналогичный по своему действию оператор, но более эффективный в конкретно взятом случае. К примеру, следующее выражение на языке С требует двукратного обращения к одной и той же переменной

X = X+1;

- первый раз при вычислении значения выражения в правой части операции присваивания, а второй – для сохранения результата. Аналогичное выражение

X++;

требует однократного доступа к переменной Х - для осуществления операции инкремент. Причем в первом случае выполняется операция сложения, которая отнимает гораздо больше тактов процессорного времени, чем операция инкремент.

Для достижения максимальной скорости отдельных участков программы также применяется следующий способ: все функции, число обращений к которым невелико, переопределяются как макросы. Ускорение в этом случае достигается за счет сокращения времени на вызов функции и передачу возможных параметров через стек.

Если в качестве исходных данных к преобразованию принимаются отдельные участки программы без учета управляющей логики, связывающей их, то такую оптимизацию принято называть локальной. Если же целью модификации является оптимальная декомпозиция всего алгоритма, то методы её осуществляющие называют глобальными.

Реализованные в настоящие время прикладные инструменты, повышающие качество программного обеспечения, являются локально оптимизирующими.

Целью работы является создание средств программной поддержки технологии проектирования оптимального программного обеспечения, способного эффективно использовать ресурсы применяемых вычислительных систем. Поскольку существуют различные цели оптимизации программного обеспечения, задачей работы является разработка средств программной поддержки, предназначенных для разработки программных единиц, гарантирующих: а) минимизацию верхней границы времени поиска решения прикладной задачи для конечных алгоритмов; б) минимизацию верхней границы объема используемой оперативной памяти при условии, что время счета не превысит некоторой заданной величины; в) минимизацию верхней границы времени однократного зацикливания для циклящихся процедур. Таким образом, реализация данной работы позволяет, за счёт более эффективного использования ресурсов применяемых вычислительных средств, создавать более эффективное программное обеспечение, обладающее высоким быстродействием и сравнительно невысокими требованиями к объёму используемой оперативной памяти. Реализация работы приведёт, следовательно, к снижению потребности в дорогих ЭВМ и. соответственно, снизит затраты на решение прикладных задач. Отсюда следует актуальность представленной работы.

Идея предлагаемых подходов состоит в поиске оптимальной декомпозиции программных единиц и эффективного кэширования используемых файлов данных, что позволяет повысить производительность программного продукта при заданных ограничениях на ресурсы ЭВМ и выбранной модели оптимизирующего преобразования. В зависимости от стратегии оптимизации, выбор которой в большой степени зависит от человеческого фактора (оптимист – пессимист), используются эффективные процедуры для минимизации верхней или нижней границы времени выполнения приложения.

Моделирование процесса проектирования оптимальных программных единиц использует следующие модели теории игр: а) антагонистическую позиционную игру двух лиц с полной информацией; б) игру "с болваном". Для оптимального использования иерархической памяти ЭВМ применяются такие методы дискретного программирования, как методы типа ветвей и границ, динамическое программирование. Совмещение обоих подходов осуществляется сочетанием приведенных выше моделей с методами дихотомии и наименьших квадратов.

Описываемы в последующих главах процедуры поиска глобально-оптимального решения задачи оптимальной декомпозиции программных единиц и кэширования доступа к используемым информационным файлам остаются эффективными вне зависимости от выбора языка программирования.

На основе различных методов оптимизации программного обеспечения реализована система автоматизированного проектирования оптимальных программных продуктов, которая позволяет автоматически модифицировать исходные тексты программных пакетов созданных на популярных языках высокого уровня (BASIC, Фортран, Паскаль) соответственно заданным критериям оптимизации. Разработанный программный продукт позволяет значительно упростить технологию создания эффективных программных продуктов

Внедрение оптимизационных технологий снижает стоимость разработки качественного программного обеспечения, позволяет повысить эффективность эксплуатации используемого парка ЭВМ, в полной мере задействовав ресурсы имеющихся электронно-вычислительных систем. Все это также позволит снизить расходы на приобретение нового, более производительного оборудования.

Теоретические принципы оптимизации программных продуктов подробно изложены в трудах Гроппена В.О., Летичевского А.А., Касьянова В.Н., Левитина В.В.

1.1 Условные обозначения, определения и допущения:

- подмножество операторов алгоритма пользователя,

реализуемых j-й программной единицей;

- верхняя граница времени работы j-ой программной

единицы;

- верхняя граница объема оперативной памяти,

используемого j-ой программной единицей;

- объем свободной оперативной памяти;

- булева переменная, равная единице, если i-й оператор

алгоритма пользователя реализуется j-й программной единицей, и нулю в противном случае;

- взвешенный ориентированный граф, вершины которого

отвечают состояниям вектора переменных, а дуги – операторам алгоритма пользователя, переводящим вектор переменных из одного состояния в другое;

- множество терминальных вершин графа;

- множество контуров на графе.

Очевидно, что, если, то алгоритм пользователя является конечным, если же, то имеет место зацикленный алгоритм.

- подмножество программных единиц, реализующих

операторы, отвечающие дугам, принадлежащим контуру

;

- j-ое подмножество программных единиц, реализующих

все операторы, отвечающие дугам пути;

- множество операторов алгоритма пользователя ();

- вершина графа, отвечающая начальному

состоянию вектора переменных;

- число файлов, используемых в алгоритме пользователя;

- вероятность обращения к -му файлу;

- прогнозируемый размер -го файла;

- размер кэш-блока, предназначенного для сканирования

-го файла;

Определения пути и контура на ориентированном графе соответствуют принятым в [16,17]. Обозначения, используемые локально, вводятся по ходу изложения.

1.2 Формальные постановки оптимизационных задач.

Дополнительные определения.

Вершиной ветвления принято называть графовое представление начального состояния оператора условного перехода.

Если программа пользователя функционирует в режиме последовательной загрузки операторов, что фактически означает отсутствие в коде операторов условного и безусловного переходов, то алгоритмы описывающие такие приложения принято называть линейными.

Если графовое представление алгоритма содержит непустое множество вершин ветвления, и при этом на графе не образуются контура, то такой алгоритм называется ветвящимся.

Линейные и ветвящиеся алгоритмы состовляют класс конечных программных алгортмов.

Если на графе, представляющем алгоритм, имеются контура и нет терминальных вершин, то такой алгоритм называют циклящимся.

Если же и множество контуров и множество терминальных вершин на графе являются непустыми, то соответствующий алгоритм называю склонным к зацикливанию.

Режим функционирования, при котором, в процессе работы, головной модуль программы все время находится в оперативной памяти, называют режимом OVERLAY.

Если же в текущий момент работы программы в памяти может находиться лишь один из последовательно загружаемых модулей, то такой режим функционирования называетсяCHAIN.

Формальную постановку задач оптимизации линейных программных алгоритмов можно представит в виде следующей модели:

где вершина s – соответствует начальному состояние алгоритма, а t- конечному.

Z(i,j)=1, если существует оператор, соответствующий переходу из i-го состояния в j-е(т.е. существует дуга (i,j)).

Целевая функция задачи фактически означает минимизацию времени выполнения программы, первое ограничение означает, что число дуг входящих и выходящих из любой вершины, кроме первой и последней, равны. Второе ограничение означает, что число дуг, выходящих из начальной вершины, а также число дуг, входящих в последнюю вершину, равно единице. В совокупности оба ограничения означают что для каждой вершины число входящих и выходящих вершин не больше одной.

1. Поиск решения для режима Overlay осуществляется согласно приведенному ниже алгоритму.

Алгоритм 3.3.

1..

2..

3. На графе G(q,n) удаляются все дуги, вес которых

4. На полученном графе ищется кратчайший путь из в, длина которого равна D(q,n).

5. Если то перейти к шагу 7, в противном случае - к следующему шагу.

6..

7. Если q=n, то перейти к шагу12, если же – к следующему шагу.

8..

9. Если, то перейти к шагу 10, если же -к шагу 12.

10..

11. Перейти к шагу 5.

12. Конец алгоритма. Величина равна минимальному значению целевой функции задачи (1.3).

При переходе к ветвящимся и циклящимся алгоритмам, выбор цели оптимизации тесно связан с учетом человеческого фактора. Так, достаточно разумным представляется допущение, что пользователь-пессимист будет стремиться минимизировать верхнюю границу времени счета либо объема используемой оперативной памяти, а оптимист – нижнюю [11,14]. В первом случае оптимальная декомпозиция конечного алгоритма, минимизирующая верхнюю границу времени поиска решения его программной реализацией применительно к ЭВМ, объём свободной оперативной памяти которой равен V, в режиме CHAIN может быть определена с помощью следующей модели (1.1):

Система (1.1) представляет собой формальную постановку антагонистической позиционной игры двух лиц с полной информацией [103,104]: минимизирующий игрок объединяет операторы в программные единицы, а максимизирующий выбирает условия их завершения. Можно показать, что поиск оптимальной декомпозиции оптимистом соответствует «игре с болваном», в которой второй игрок действует в интересах первого, что существенно облегчает поиск решения [12,13]. Очевидно, что учет человеческого фактора должен отражаться системой автоматизированного проектирования программных продуктов.

Формальная постановка задачи, аналогичной (1.1), для программиста-оптимиста, стратегия которого состоит в том чтобы минимизировать нижнюю границу времени поиска решения, будет отличаться лишь целевой функцией:

Ниже представлена формулировка задачи минимизации верхней границы времени выполнения для алгоритмов, функционирующих в режиме OVERLAY:

Данная модель отличается от (1) лишь левой частью неравенства, в котором слагаемое, отвечает за выделение минимального необходимого объема оперативной памяти для размещения головного модуля, а также гарантирует, что данная подпрограмма содержит не менее 1 оператора.

Так же как и для режима CHAIN, переходу к оптимистической стратегии оптимизации соответствует замена целевой функции на.

Аналогичная декомпозиция зацикленного алгоритма[71-75], который реализуется программными единицами, функционирующими в режиме CHAIN, при пессимистической стратегии (минимизация верхней границы времени однократного зацикливания), может осуществляться на следующей модели, отличающейся от (1.1) лишь целевой функцией:

Аналогичная задача для зацикленных алгоритмов, функционирующих в режиме OVERLAY соответствует замене единственного неравенства на соответствующее неравенство в модели (1.3).

Формулировка задачи минимизации нижней границы времени однократного зацикливания, отличается от (1.4) целевой функцией.

Физически (4) означает минимизацию верхней границы времени однократного зацикливания в контурах множества, соответствующей одному из критериев качества программных реализаций алгоритмов такого рода.

Пусть конечный алгоритм преобразуется в зацикленный добавлением операторов безусловного перехода, которые позволяют переходить из любого терминального состояния в начальное. Пусть каждому такому переходу соответствует некая фиктивная программная единица с нулевым временем выполнения и нулевым объемом используемой оперативной памяти. Графически это соответствует добавлению в конечный ориентированный граф,, подмножества дуг с нулевыми весами, идущих из вершин подмножества в вершину-источник, преобразующих в,.

Пусть - множество контуров, образующихся при дополнении графа дугой, для.

Так как такие операторы безусловного перехода имеют нулевые времена счета и объемы занимаемой памяти, то, очевидно:

Отсюда следует, что оптимальной декомпозиции такого рода отвечает равенство:

(1.6),

позволяющее использовать одни и те же процедуры для оптимальной декомпозиции для конечных и зацикленных алгоритмов.

Если целью оптимизации является декомпозиция конечного алгоритма, которой отвечает программная реализация, минимизирующая объём используемой оперативной памяти в режиме CHAIN при условии, что верхняя граница времени счета не превысит времени [18,22,25], то система (1.1) преобразуется к виду:

Соответствующая модель для алгоритмов, функционирующих в оверлейном режиме, выглядит следующим образом:

Аналогичный подход к зацикленным алгоритмам приводит к формальной постановке, отличающейся от (1.8) лишь последним ограничением:

Здесь представляет собой верхнюю границу времени однократного зацикливания [7, 19, 41].

Очевидно, что систему (1.7) и её модификации можно также рассматривать, как формальное описание антагонистической позиционной игры двух лиц с полной информацией и нулевой суммой, что позволяет использовать для её решения те же подходы, что и для решения системы (1.1).

Наконец, несколько строк об алгоритмах, склонных к зацикливанию, т.е. таких, которые могут как благополучно завершиться, так и бесконечно циклиться [69, 85]. Граф, соответствующий процедурам такого рода, обладает непустыми множествами контуров и терминальных вершин:. Рассмотренные выше модификации конечного алгоритма, преобразующие его в зацикленный введением фиктивных операторов безусловного перехода с “нулевыми” характеристиками, позволяют избежать оптимизации по Парето [61, 62] применительно к склонным к зацикливанию алгоритмам и свести их оптимальную декомпозицию к оптимальной декомпозиции зацикленных процедур. Это позволяет далее отказаться от поиска решения многокритериальных задач оптимальной декомпозиции алгоритмов пользователя.

процедура оптимизации программной реализации конечного ветвящегося алгоритма, минимизирующей верхнюю границу времени счета, определяется двумя этапами: на первом строится дерево игры и определяется вес дуг множества, а на втором этапе ищется цена игры Г.

Это можно отобразить в следующем алгоритме:

Алгоритм 2.

1. Цене игры присваивается значение, равное бесконечности.

2. Все вершины первого яруса дерева игры считаем не просмотренными.

3. На множестве не просмотренных вершин первого яруса выбираем произвольную вершину.Если таковой нет, т.е. все вершины первого яруса просмотрены, переходим к шагу 12, в противном случае –к следующему шагу.

4. На отбрасываются все дуги, заходящие из корневой вершины в вершины первого яруса, исключая выбранную на предыдущем шаге вершину.

5. Если на полученном графе образовались вершины, в которые не заходит ни одна дуга, исключая, естественно, корневую вершину, то они отбрасываются вместе с инцидентными им дугами [36, 35], причем процедура повторяется до тех пор, пока на новом графе единственной вершиной такого рода не явится корневая вершина дерева игры.

6. Если на полученном дереве игры существует вершина, принадлежащая -му ярусу такая, что вес заходящей в нее дуги, где -вес дуги, заходящей в единственную вершину первого яруса, тот дуга отбрасывается, а вершине, принадлежащей ярусу, присваивается потенциал.После этого осуществляется переход к шагу 5. Если же указанные выше вершины нечетны ярусов отсутствуют, то перейти к шагу 7.

7. На полученном графе все вершины четных ярусов, не обладающие исходящими дугами и потенциалом, равным бесконечности, получают нулевой потенциал.

8. -номер последнего яруса дерева.

9. Каждой вершине, принадлежащей -му ярусу, присваивается потенциал:

1-e, если t четно либо равно нулю;

2-е, если t нечетно и существует дуга

10. Величина t уменьшается на единицу.

11. Если t=1, то выбранную на шаге 3 последней итерации вершину 1-го яруса считаем просмотренной, цена игры перейти к шагу 3, в противном случае – к шагу 9.

12. Конец алгоритма.

1.3 Оптимальное кэширование пользовательских файлов.

Другим аспектом проектирования оптимальных программных продуктов является размещение данных в памяти ЭВМ и определение оптимальных размеров кэш-блоков [44, 57, 105]. Если все файлы пользователя первоначально размещены на внешнем носителе, а в оперативной памяти созданы блоки кэширования, каждый из которых предназначен для сканирования «своего» файла, причём a priori известны размер каждого файла и вероятность обращения к нему либо число таких обращений, то формальная постановка задачи минимизации числа обращений к внешним носителям имеет вид [15, 18]:

(1.10)

Очевидно, что, если существует оптимальное решение (1.10), в котором, то

это означает, что й файл должен быть размещён в оперативной памяти. Если перемещения такого рода запрещены, то нижней границе решения системы отвечает вектор для которого справедливо:

(1.11)

В [3, 8] предложен алгоритм поиска решения (1.10), использующий систему (1.11) в качестве отправной точки, в окрестностях которой ищутся целочисленные планы.

Если в рассмотренных выше моделях справедливо:

(1.12),

то минимизация верхней границы времени поиска решения вырождается в минимизацию верхней границы числа обращений к внешней памяти. Это позволяет объединить эти модели с системой (1.10). Подход такого рода описан ниже.

Алгоритм оптимального размещения используемых файлов.

1. Если число массивов меньше объема оперативной памяти, выделенной для работы с файлами, то переход к шагу 9, в противном случае – к следующему шагу.

2. K=0.

3. Если, то переход к шагу 6, в противном случае к следующему шагу.

Здесь - булева переменная, равная единице, если массив целиком помещен в память, и нулю в противном случае, вектор переменных меняется на каждой итерации перебора;

- размер -го массива;

4. Рассчитываются оптимальные размеры кэш-блоков по формуле,

где - число обращений к -му массиву.

5. Определяем суммарное число обращений к внешним

носителям на данной итерации:

6. K = K+1

7. Если К < 2^m, то переход к шагу 3, в противном случае к следующему шагу.

8. Определяем k-ую итерацию, на которой число обращений к внешней памяти было минимальным:

Вектор переменных соответствует оптимальному размещению массивов на внешних носителях и в оперативной памяти, а вектор – оптимальным размерам кэш-блоков.

9. Конец алгоритма.

Если на шаге 4. некоторые из переменных вектора U принимают дробное значение, то в некоторых случаях имеет смысл выполнить перебор, округляя значение в большую либо в меньшую сторону и лишь затем выполняется расчет суммарного числа обращений. Однако такой подход является весьма ресурсоёмким, поэтому его использование имеет смысл при достаточно небольших размерностях задачи.

1.4 Объединение и декомпозиция моделей.

Учёт условия (1.12) в моделях (1.1) и (1.3), позволяет формально поставить задачу поиска таких стратегий композиции программных единиц и размещения данных в двухуровневой памяти ЭВМ, которые бы минимизировали верхнюю границу числа обращений к внешним носителям. Применительно к зацикленным алгоритмам это означает проектирование их программной реализации, минимизирующей верхнюю границу числа обращений к внешним носителям в ходе однократной циркуляции в любом контуре. Формальная постановка такой объединенной задачи для программ, функционирующих в режиме chain имеет вид:

(1.13)

Переходу к режиму overlay соответствует следующая формальная постановка:

(1.14)

Аналогичные задачи для ветвящихся алгоритмов представлены в следующих моделях (1.15) и (1.16), соответственно для алгоритмов, функционирующих в режимах CHAIN и OVERLAY:

(1.15)

(1.16)

Поиск решения (1.13)-(1.16) осуществляется последовательным разделением величины на две части - и:.

Первое слагаемое левой части играет роль размера свободной оперативной памяти, используемой для размещения программных единиц, а второе слагаемое представляет собой размер свободной оперативной памяти, используемой для хранения и кэширования файлов. Это позволяет осуществить декомпозицию (1.13) на две подзадачи - одной из них является поиск оптимальной композиции программных единиц при условии, что объем используемой оперативной памяти не превысит величины, а другая отличается от (1.10) тем, что величина заменяется в ней на. Значение целевой функции (1.13) равно сумме целевых функций обеих подзадач. Таким образом поиск решения (1.13) сводится к поиску минимума функции. Поскольку последняя является унимодальной [12, 76], поиск решения может вестись с помощью дихотомии, интерполяции или квадратичной аппроксимации.

2.1 Минимизация нижней границы времени однократного зацикливания циклящихся процедур.

Существует ряд частных случаев, когда особенности алгоритма пользователя позволяют применять для поиска оптимальной декомпозиции методы более эффективные, чем те, что используются в общем случае.

1. Пусть целью оптимизации является поиск оптимальной декомпозиции зацикленного алгоритма, множество контуров, которого содержит только простые контура (рис.2.1),

тогда существует множество вершин, для которых выполняется:

, при (2.1)

В случае, если целью оптимизации является минимизация нижней границы времени счета(стратегия «Оптимист»), то замена всех вершин, на и, позволяет представить исходный алгоритм в виде конечного ориентированного графа (рис.2.2), для которого решение задачи поиска оптимальной декомпозиции будет соответствовать решению на исходном графе, что позволяет при указанных выше целях оптимизации и особенностях алгоритма пользователя использовать процедуры поиска для конечных алгоритмов, применение которых существенно сокращает время поиска решения.

Рис.2.1 Исходный граф.

Рис. 2.2. Модифицированное представление алгоритма.

2.2 Минимизация нижней границы времени выполнения ветвящихся программных алгоритмов.

Пусть целью оптимизации является оптимальная декомпозиция конечного алгоритма, минимизирующая нижнюю границу времени выполнения программы, работающей в режиме CHAIN. Тогда формальную постановку задачи при заданном ограничении объема оперативной памяти можно представить в виде следующей модели:

Очевидно, что в общем случае, для конечных алгоритмов, решение можно найти, применив игровой подход. Однако, в приведенном частном случае можно воспользоваться более эффективным процедурами. Если дополнить исходный граф, соответствующий алгоритму пользователя, дугами с нулевыми весами, связывающих терминальные вершины с некоторой фиктивной вершиной S(рис. 2.3),

(2.3)

а также дугами, соответствующими всем возможным при данном ограничении объема доступной оперативной памяти V, то будет справедлива следующая теорема.

Теорема. Решение задачи, формальная постановка которой

представлена в модели (2.2) соответствует решению задачи поиска минимального пути (2.4) на графе из начального состояния в вершину S.

Доказательство.

Пусть граф, соответствующий конечному алгоритму пользователя, содержит n состояний, включающих m терминальных вершин.

Пусть – решение задачи (2.2), а – решение задачи поиска кратчайшего пути на из начального состояния в вершину s модифицированного графа.

Рис. 2.3. Модифицированное графическое представление алгоритма пользователя.

(2.4)

1. Пусть.

Отсюда следует, что минимальный путь, соответствующий решению задачи (2.4) меньше, чем путь, соответствующий решению (2.2). Так как согласно равенству (2.3) вес каждой дуги, заходящей в вершину нулю, то не является минимальным среди всех возможных путей в одну из терминальных вершин, а соответствующая программная декомпозиция не соответствует нижней границе времени счета, что противоречит целевой функции задачи (2.2).

2. Пусть.

Т.е. соответствующий решению задачи поиска кратчайшего пути (2.4) путь длиннее, чем, но это возможно только в случае, когда существует, что противоречит условию (2.3).

Теорема доказана.

Очевидно, что применение описанных выше процедур в рассмотренных частных случаях, позволяет существенно сократить время поиска оптимальной декомпозиции алгоритма пользователя.

МОДЕЛИ И ПРИНЦИПЫ ВЫБОРА ОПТИМАЛЬНОЙ КОНФИГУРАЦИИ АППАРАТНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

Развертывание информационных сетевых комплексов различного назначения остается одним из способов повышения эффективности хозяйственной, научной и других видов человеческой деятельности. В зависимости от назначения (повышение качества процессов управления на производстве, моделирование систем, организация учебного процесса), требования к аппаратному и программному обеспечению подобных систем различаются. Поэтому представляется актуальной проблема формализации задачи определения оптимальной с точки зрения производительности конфигурации аппаратно-программных средств (состав комплектующих для рабочих станций, перечень необходимого сетевого оборудования, программная конфигурация).

Задачу определения оптимальной аппаратной конфигурации ЭВМ, минимизирующей время обслуживания прикладных вычислительных процессовможно описать следующей моделью (1):

Используемые обозначения:

- число задач;

- число типов аппаратных подсистем;

- частотная полоса аппаратной подсистемы -го типа, выделяемая для обслуживания -ой задачи;

- минимально возможное время реакции аппаратной подсистемы -го типа на запрос -го типа – постоянная величина, зависящая от технических особенностей оборудования.

- коэффициент, отражающий зависимость времени решения -ой задачи от скорости работы аппаратной подсистемы j-го типа;

- время обслуживания -ой задачи аппаратной подсистемой -го типа:;

- время решения задачи системой (ЭВМ):;

- коэффициент, отражающий зависимость стоимости аппаратуры от скорости (частоты) её работы;

- верхняя граница стоимости ЭВМ

- верхняя граница частоты (производительности) -й аппаратной подсистемы.

(1)

Модифицировав систему (1) получим задачу оптимального распределения вычислительных ресурсов имеющегося парка ЭВМ для обслуживания заданного множества прикладных процессов – модель (2).

В модели используются следующие дополнительные обозначения:

- булева переменная, равная единице, если -ая задача обслуживается -ой ЭВМ, и единице в противном случае;

- - частотная полоса аппаратной подсистемы -го типа в составе -ой ЭВМ, выделяемая для обслуживания -ой задачи.

(2)

Модели (1),(2) относятся к группе многокритериальных оптимизационных задач (оптимизация по Паретто). При анализе подобных моделей актуальной становится проблема определения приоритета каждой целевой функции (в данной модели - важность каждой задачи). На практике использование подобного подхода с большой степенью вероятности может привести к неоднозначности полученного решения, что объясняется двумя основными причинами: 1) субъективность выбора критериев оценки важности той или иной задачи; 2) наличие классов узкоспециализированных задач, для которых невозможно предложить единую систему критериев оценки приоритета.

Для того чтобы уйти от многокритериального подхода, можно ввести понятие расстояния в многомерном пространстве критериев. В этом случае цель задачи можно сформулировать как поиск точки, расположенной на кратчайшем расстоянии от идеальной (рис.1). Для рассматриваемой задачи расположение идеальной точки описывается вектором, т.е. теоретический минимум (верхняя граница производительности) определяется техническими ограничениями используемого оборудования.

Рис.1. Оптимум в пространстве критериев

Пользуясь описанным подходом, задачу (1) можно представить в виде следующей модели (3):

(3)

Аналогично, задача (2) преобразуется к виду:

(4)

Выразим Цели задач (3) и (4) можно сформулировать также в виде функций (5) и (6) соответственно:

Результаты решения описанных выше задач требуют дополнительной аппроксимации на множестве имеющейся на рынке номенклатуры аппаратных продуктов. Точность полученных в результате решения задач (1)-(4) результатов (т.е. требуемых частотных характеристик комплектующих для ЭВМ) ограничена линейным характером зависимости частоты работы устройства от стоимости оборудования. На практике, зависимость стоимости от частоты работы устройства для оборудования, созданного на основе новейших дорогих технологий носит скорее экспоненциальный или полиномиальный характер. Однако для устройств среднего и начального классов использование линейной характеристики представляется оправданным.

Примером подобной задачи может служить определение минимальной по стоимости аппаратной конфигурации используемого в ЛВС (или иной сети) коммуникационного оборудования, при заданных ограничениях на нижнюю границу объема входящего потока данных (полученного от информационного сервера), величина которого для каждой клиентской ЭВМ может быть различной.

Для ЛВС (рис.1), можно сформулировать задачу о минимальной стоимости используемого коммутационного оборудования.

Станция 1

Рис.1. Пример топологии ЛВС.

Рис.2. Представление топологии ЛВС в виде орграфа.

На графе, соответствующем топологии ЛВС, добавим фиктивные дуги из вершин, соответствующих рабочим станциям (в данном случае 3,4,5,7,8,9), к вершине, соответствующей серверу хранения данных (вершина 1). Веса этих фиктивных дуг примем равными требуемым каждой станцией значениям мощности входящего потока данных.

Приняв следующие обозначения:

- количество узлов ЛВС;

- количество различных типов (моделей) коммутационного оборудования;

- стоимость коммутации оборудованием -го типа;

- булева константа, равная 1, если существует дуга () и 0 - в противном случае;

- множество вершин, соответствующих вершинам источникам, т.е. клиентским рабочим станциям;

- множество индексов контуров, включающих дугу ();

- нижняя граница величины циркуляции в -ом контуре - определяется в

зависимости от требуемой мощности входящего потока для каждой (-ой) рабочей станции;

- пропускная способность на участке между узлами и при использовании оборудования -го типа;

- булева переменная, равная единице, если коммутация между узлами и выполняется с помощью оборудования -го типа;

сформулируем задачу:

Очевидно, что значения пропускных способностей линий (дуг) зависят от производительности используемого коммутационного оборудования (коммутаторов и концентраторов) и совместимой с ними среды передачи (кабель на витая паре, коаксиальный, оптоволокно, радио и т.п.), Таким образом, определяем ограничение на суммарную циркуляцию в простых контурах, имеющих общие дуги. Формулировку задачи можно усложнить, введя в модель параметры, описывающие топологию ЛВС.

1. Гроппен В.О. Оптимизация программного обеспечения ЭВМ на базе игровых моделей// Автоматика и телемеханика № 8, 1986 г., стр. 135-143.

2. Гроппен В.О. Принципы оптимизации программного обеспечения ЭВМ.// Изд. РГУ, Ростов-на-Дону, 1993 г.

3. Гроппен В.О. Эффективные стратегии использования кэш-памяти.// Автоматика и телемеханика № 1, 1993 г., с. 173-179.

4. Ветров А. Г., Луцикович В. В. Система построения трансляторов ТУ. Основные принципы выполнения оптимизации транслируемых программ.— Препринт/ИПМ АН СССР.— М„ 1979-№33-15 с.

5. Гроппен В.О. Мазин В.В. Лавровский В.Л. Теоретические основы создания эффективного программного обеспечения ЭВМ// Тез. Докладов научно-технической конференции посвященной 60-летию СКГМИ, Владикавказ,1991г. С.202-203.

Взаимодействие налоговых органов и органов местного самоуправления регулируются Федеральным законом от 25 сентября 1997 г. № 126-ФЗ «О финансовых основах местного самоуправления в Российской Федерации» (далее — Закон). В соответствии с этим Законом взаимодействие органов местного са­моуправления с налоговыми органами основано:

1) на координации и объединении усилий по контролю над свое­временным и полным поступлением в соответствующие бюджеты налоговых платежей всех видов, в том числе местных налогов и сборов;

2)взаимном предоставлении необходимой информации.

Во исполнение Федерального закона «Об общих принципах организации местного самоуправления в Российской Федерации» и Федерального закона от 6 октября 1999 г. № 184-ФЗ «Об общих принципах организации законодательных (представительных) и исполнительных органов государственной власти субъектов Российской Федерации» Правительством Российской Федерации было принято постановление от 12 августа 2004 г. № 410 «О порядке взаимодействия органов государственной власти субъектов Российской Федерации и органов местного самоуправления с территориальными органами федерального органа исполнительной власти, уполномоченного по контролю и

надзору в области налогов и сборов». Указанным постановлением утверждены Правила взаимодействия органов государственной власти субъектов Российской Федерации и органов местного самоуправления с территориальными органами федерального органа исполнительной власти, уполномоченного по контролю и надзору в области налогов и сборов, которые определяют порядок и условия взаимодействия органов государственной власти субъектов Российской Федерации и органов местного самоуправления с территориальными органами федерального органа исполнительной власти, уполномоченного в области налогов и сборов (далее — Правила).

Налоговые органы представляют в финансовые органы субъектов Российской Федерации и в финансовые органы местных администраций (по каждому муниципальному образованию) следующую информацию:

■ о начислениях в целом по соответствующим видам налогов, сборов и иных обязательных платежей, контролируемых налоговыми органами в соответствии с законодательством Российской Федерации;

■об уплаченных суммах в целом по соответствующим видам налогов, сборов и иных обязательных платежей, контролируемых налоговыми органами в соответствии с законодательством Российской Федерации;

■о суммах задолженности, недоимки, отсроченных (рассроченных), реструктурированных и приостановленных ко взысканию налогов, сборов, пеней и штрафов в целом по соответствующим видам налогов, сборов и иных обязательных платежей, контролируемых налоговыми органами в соответствии с законодательством Российской Федерации.

В свою очередь финансовые органы субъектов Российской Федерации и финансовые органы местных администраций представляют в налоговые органы следующую информацию:

■о предоставленных в соответствии с законодательством Российской Федерации налоговых льготах;

■о предоставленных в соответствии с законодательством Российской Федерации отсрочках, рассрочках, налоговых кредитах и инвестиционных налоговых кредитах;

■об административно-территориальном составе субъектов Российской Федерации с указанием конкретных муниципальных образований, входящих в состав субъекта Российской Федерации, и поселений, входящих в состав этих

муниципальных образований, их адресов и кодов по Общероссийскому классификатору объектов административно-территориального деления;

■о проведенных по решению налогового органа зачетах и возвратах излишне уплаченных или взысканных сумм налогов, сборов, а также пеней (если в субъекте Российской Федерации в соответствии с законодательством Российской Федерации органами Федерального казначейства не осуществляется кассовое обслуживание бюджета субъекта Российской Федерации и местных бюджетов);

■о зачисленных напрямую на счет по учету доходов бюджета субъекта Российской Федерации суммах налогов, сборов и иных обязательных платежей, контролируемых налоговыми органами в соответствии с законодательством Российской Федерации (если в субъекте Российской Федерации в соответствии с законодательством Российской Федерации органами Федерального казначей

Дата добавления: 2013-12-13