Purpose: A wide class of application-oriented tasks deal with reallocation of restricted resources in hierarchical systems to provide extremes for the output quality coefficients, when the functionals of the internal level elements quality are restricted. If these tasks have big dimensionality, there are methodological problems of developing optimal models of distributed informationprocessing systems which function under the conditions of nonstationary changes of the local quality functionals. The aim of this work is developing a model and a method of structurally-parametrical adaptation of hierarchical big-dimensionality systems, localizing the changes of structural elements quality functionals. Results: Application of advanced mathematical apparatus of optimization methods combined with the error backpropagation algorithm in multilayer MLP-networks gave rise to the model in which the quality parameters of the measurement information collection/processing system are adapted to the structural and/or parametric changes of the information. The problem was formulated of synthesizing an input/ouput multidimentional adaptation model for a distributed system of measurement information collection/processing. Taking into account the similarity of hierarchies of the modelled processes and the architectures of the homogeneous computing environments, the modelling used the multilayer MLP-qualifier architecture. The method of structural-parametric adaptation of hierarchical systems was developed, with the usage of structural elements quality functionals. Practical relevance: The model is useful in defining the adjustments of functional elements at various hierarchical levels, proceeding from the given quality functional for the whole system at the top level of its hierarchy. The dependences were obtained which help to select an algorithm for the parametric synthesis of a hierarchical system information structure model, depending on the state of a set of its elements.

Постановка проблемы: широкий класс прикладных задач связан с перераспределением ограниченных ресурсов иерархических систем так, чтобы обеспечить экстремумы выходным показателям качества при возникновении ограничений на функционалы качества элементов внутренних уровней. В случае большой размерности таких задач возникают методологические проблемы построения оптимальных моделей распределенных систем обработки информации, функционирующих в условиях нестационарных изменений локальных функционалов качества. Целью работы является разработка модели и метода структурно-параметрической адаптации иерархических систем большой размерности на основе локализации изменений функционалов качества структурных элементов. Результаты: применение развитого математического аппарата методов оптимизации в сочетании с алгоритмом обратного распространения ошибки в многослойных MLP-сетях позволило разработать модель адаптации показателей качества системы сбора и обработки измерительной информации к ее структурным и (или) параметрическим изменениям. Сформулирована постановка задачи синтеза многомерной по входу и выходу модели адаптации распределенной системы сбора и обработки измерительной информации. Разработан метод структурно-параметрической адаптации иерархических систем с использованием функционалов качества структурных элементов. Практическая значимость: модель позволяет определить настройки функциональных элементов различных иерархических уровней, исходя из заданного функционала качества всей системы на высшем уровне ее иерархии. Получены зависимости, позволяющие выбрать алгоритм параметрического синтеза модели информационной структуры иерархической системы в зависимости от состояния множества ее элементов.