Цель. Стремительно растущие объемы обрабатываемых данных информационных систем существенно снижают временную эффективность алгоритмов их обработки. Одним из направлений решения данной проблемы является эффективное размещение данных в оперативной памяти (ОП). Необходимо разработать модели, позволяющие автоматизировано решать задачи рационального размещения данных в ОП. Методика. Для моделирования процессов адаптации структур данных (СД) в ОП применена методология математикоалгоритмического конструктивизма. Данный подход предусматривает разработку конструктивнопродукционных структур (КПС) с преобразованиями специализации, интерпретации, конкретизации и реализации. Разработка КПС предусматривает определение расширяемого носителя, сигнатуры отношений, операций и конструктивной аксиоматики. Наиболее сложной и существенной частью аксиоматики является множество формируемых правил подстановки, определяющих процесс вывода соответствующих конструкций. Результаты. Авторами разработана система КПС, состоящая из конструктора логической структуры данных, преобразователей логической структуры в программный интерфейс и имплементацию на языке программирования, конструкторов сценариев и процессов адаптации. Результатом реализации конструктора процесса адаптации являются генерации программного текста библиотеки классов, реализующей заданную логическую структуру данных с соответствующими операциями их обработки, и ее компиляция в бинарный код. Научная новизна. Впервые предложена конструктивная модель процессов разработки и адаптации структур данных к различным программноаппаратным средам. При этом адаптируется размещение данных в ОП и алгоритмы их обработки. Применение конструктивизма в моделировании позволило в рамках единого подхода и применяемых средств связать модели данных и алгоритмы их обработки с критериями эффективности. Усовершенствована методика формирования системы КПС, механизмы, связи между взаимодополняющими друг друга КПС. Модификация конструктора и преобразователей позволяет коренным образом изменять и исследовать процесс адаптации. Практическая значимость. Разработанная модель позволяет автоматизировать процессы рационального размещения данных в ОП, что, в свою очередь, повышает временную эффективность программ со значительной долей обработки больших и очень больших объемов данных.
