Автоматизация разработки управленческих решений в социально-экономических системах на основе применения нечетких когнитивных моделей тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.10, кандидат технических наук Лагерев, Дмитрий Григорьевич

• Лагерев, Дмитрий Григорьевич
• кандидат технических наук
• 2007

Оглавление диссертации кандидат технических наук Лагерев, Дмитрий Григорьевич

Введение.

Глава 1. Пути автоматизации разработки управленческих решений.

1.1. Структурный анализ процесса разработки управленческих решений

1.2. Особенности процесса принятия решений по управлению социально-экономическими системами.

1.3. Применение когнитивных моделей для исследования слабоструктурированных систем.

1.4. Обзор функциональных возможностей и принципов построения систем поддержки принятия решений.

1.5. Выводы по главе. Цель и задачи диссертационной работы.

Глава 2. Постановка и анализ задачи формирования множества альтернатив.

2.1. Обоснование выбора и анализ свойств объекта исследования.

2.2. Построение информационной модели и разработка обобщенного алгоритма задачи формирования множества альтернатив.

2.3. Обоснование выбора когнитивной модели.

2.4. Определение и принципы использования нечетких когнитивных карт Силова.

2.5. Выводы по главе.

Глава 3. Исследование математических моделей и методов формирования множества альтернатив на основе нечетких когнитивных карт.

3.1. Разработка методики построения нечетких когнитивных карт.

3.1.1. Формирование базовой структуры нечеткой когнитивной карты.

3.1.1. Задание весов связей нечеткой когнитивной карты.

3.1.2. Учет и согласование мнений нескольких экспертов.

3.2. Исследование статических методов анализа нечетких когнитвных карт.

3.3. Разработка динамических методов исследования нечетких когнитвных карт.

3.4. Разработка методики решения обратной задачи когнитивного моделирования для формировнания множества альтернатив.

3.5. Разработка методики отбора альтернатив.

3.6. Выводы по главе.

Глава 4. Разработка системы поддержки принятия решений на основе нечетких когнитивных моделей.

4.1. Этапы разработки системы.

4.2. Формирование структурных и функциональных требований к разрабатываемой системе.

4.3. Выбор и разработка архитектуры системы.

4.4. Выбор и обоснование языка, средств разработки и используемой СУБД.

4.5. Сущности и отношения в предметной области.

4.6. Конструирование пользовательского интерфейса.

4.7. Функциональные характеристики разработанной системы.

4.9. Исследование путей применения разработанной системы и сравнение ее с существующими аналогами.

4.10. Выводы по главе.

Глава 5. Применение разработанных моделей и программной системы для исследования задачи управления инновационным механизмом предприятия.

5.1. Разработка нечеткой когнитивной модели задачи управления инновационным механизмом предприятия.

5.2. Анализ статических показателей нечеткой когнитивной модели.

5.3. Динамическое моделирование.

5.4. Способы оценки экономической эффективности автоматизации поддержки принятия решений по управлению слабоструктурированными социально-экономическими системами

5.5. Выводы по главе.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Автоматизация разработки управленческих решений в социально-экономических системах на основе применения нечетких когнитивных моделей»

Важнейшим процессом, связывающим все основные функции управления социально-экономическими системами, является разработка управленческих решений, поскольку именно принимаемые решения определяют не только эффективность процесса управления, но и возможность устойчивого развития управляемой системы и ее выживаемости в быстро изменяющемся мире.

Вместе с тем, для процесса разработки управленческих решений характерен ряд проблем, связанных в первую очередь с трудноформа-лизуемостью большинства его этапов, уникальностью возникающих задач, необходимостью учета множества факторов и целей, имеющих сложную структуру взаимосвязи, а зачастую противоречащих друг другу, и наконец высокой ценой неверно принятых решений. Поэтому наиболее эффективным подходом к разработке решений является сочетание опыта, знаний, интуиции менеджера и современных технологий автоматизированной поддержки принятия решений, позволяющих систематизировать и структурировать имеющуюся информацию, исследовать альтернативные варианты решений и выбрать из них наиболее удачные. В основе указанных технологий лежит математическое моделирование процесса разработки решений.

В целом процесс разработки управленческого решения состоит из трех основных этапов: подготовка, обоснование и принятие решения. На каждом из этих этапов решается множество подзадач, при этом их решение обычно носит параллельный и итерационный характер. Для некоторых подзадач, таких как получение критериальных оценок альтернатив, моделирование предпочтений лица, принимающего решение (ЛПР), выбор оптимального решения и др., существуют достаточно хорошо проработанные на сегодняшний день подходы к их моделированию - большинство таких подходов основано на математической теории принятия решений. С другой стороны, такие подзадачи, как анализ факторов, характеризующих моделируемую ситуацию, разработка прогноза ее развития, синтез и отбор альтернатив и управляющих стратегий, решаются в основном на приближенном, качественном уровне, с помощью интуиции и нестрогих рассуждений. Основная сложность, возникающая при построении моделей таких задач, состоит в том, что аналитическое описание либо статистическое наблюдение зависимостей между входными и выходными параметрами затруднено, а зачастую невозможно, и приходится прибегать к субъективным моделям, основанным на экспертной информации, обрабатываемой с привлечением логики «здравого смысла», интуиции и эвристик.

Научным направлением, лежащим в основе исследования задач обладающих указанными характеристиками, является методология когнитивного моделирования. Наиболее эффективным классом когнитивных моделей являются нечеткие когнитивные модели, хорошо зарекомендовавшие себя в задачах исследования структуры моделируемой системы и получения прогнозов ее поведения при различных управляющих воздействиях, с целью синтеза эффективных стратегий управления.

Таким образом, можно сделать вывод об актуальности работ, направленных на построение, исследование и поддержку когнитивных моделей в рамках автоматизации разработки управленческих решений, для исследования всего комплекса проблем управления в социально-экономических системах.

Целью диссертационной работы является создание математических методов и программного обеспечения поддержки нечетких когнитивных моделей для автоматизации разработки управленческих решений в слабоструктурированных социально-экономических системах.

Задачи исследования. В диссертационной работе решаются нижеописанные задачи.

1. Построение информационной модели и разработка обобщенного алгоритма анализа и решения задачи формирования множества альтернатив в системах поддержки принятия решений на основе применения нечетких когнитивных моделей.

2. Разработка методики построения нечеткой когнитивной карты моделируемой системы с возможностью учета и согласования мнений группы экспертов.

3. Построение модели синтеза множества альтернатив на основе методов статического и динамического анализа нечеткой когнитивной карты.

4. Разработка автоматизированной системы поддержки принятия решений с использованием нечетких когнитивных моделей.

5. Создание и исследование методики применения нечетких когнитивных моделей для решения задачи управления инновационным механизмом предприятия.

Методология и методы исследования. При выполнении исследований и решении поставленных задач использовались основные научные положения системного анализа, теории принятия решений, когнитивного моделирования; математический аппарат и методы теории нечетких множеств, в том числе методы построения дискретных функций принадлежности. При разработке программной системы использовались основные положения теории реляционных баз данных и методы объектно-ориентированного проектирования и программирования.

Научная новизна работы состоит в следующем.

1. Предложена методика автоматизации групповой разработки и согласования нечетких когнитивных моделей.

2. Разработана модель оценки интенсивности связей между концептами нечеткой когнитивной карты на основе методов построения функций принадлежности дискретных нечетких множеств.

3. Выполнена адаптация математической модели дискретного импульсного процесса для динамического анализа нечетких когнитивных карт.

4. Предложена модель синтеза множества альтернатив на основе решения обратной задачи когнитивного моделирования.

Практическую ценность работы составляют.

1. Созданная система поддержки принятия решений с использованием нечетких когнитивных моделей, применение которой при разработке управленческих решений в слабоструктурированных системах позволяет снизить трудоемкость формирования множества альтернатив и повысить научно-практическую обоснованность принимаемых решений.

2. Предложенная методика применения нечетких когнитивных моделей для решения задачи управления инновационным механизмом предприятия.

Цель и поставленные задачи определили следующую структуру работы.

В первой главе выполняется структурный анализ процесса разработки управленческих решений, выделяются его основные этапы и исследуются подходы к их автоматизации. Анализируются методы автоматизации формирования множества альтернатив при разработке управленческих решений в слабоструктурированных социально-экономических системах. Выполняется обзор подходов к когнитивному моделированию, и анализируются принципы построения систем поддержки принятия решений (СППР).

На основе проведенного анализа литературы строится обобщенный алгоритм процесса разработки управленческих решений, и делается вывод о необходимости автоматизации решения ряда подзадач, возникающих в рамках данного процесса. Исследуются особенности процесса принятия решений по управлению социально-экономическими системами. Установлено, что при разработке моделей поддержки принятия решений часто приходится сталкиваться с задачами, которые относятся к классу слабоструктурированных. Примером такой задачи является формирование множества стратегий управления инновационным механизмом предприятия. Делается вывод о том, что одним из наиболее эффективных подходов к исследованию слабоструктурированных систем является когнитивное согласования мнений группы экспертов. Исследуются статические и динамические методы анализа нечетких когнитивных моделей, и предлагается модификация импульсного процесса. Предлагается методика формирования множества альтернатив на основе решения обратной задачи когнитивного моделирования и методика отбора альтернатив, позволяющая исключить из дальнейшего рассмотрения доминируемые альтернативы.

В четвертой главе рассматриваются вопросы разработки программной системы поддержки принятия решений с элементами экспертной системы. Требования к программной системе формируются с учетом разработанных моделей и общих принципов когнитивного моделирования. Определяются и формализуются основные понятия, связанные с представлением данных, и отношения между ними. Приводятся функциональные характеристики разработанной программной системы, описание ее структуры и принципов работы, а также описание входящих в ее состав подсистем. Исследуются пути применения разработанной системы, и выполняется сравнение ее с аналогами.

В пятой главе освещаются вопросы, связанные с применением разработанных нечетких когнитивных моделей и программной системы для исследования задачи управления инновационным механизмом предприятия. Кроме того, рассматриваются способы оценки экономической эффективности автоматизированной поддержки процессов формирования множества альтернатив при разработке управленческих решений в слабоструктурированных социально-экономических системах.

Результаты исследований позволили сформулировать следующие положения, выносимые на защиту:

1. Обобщенный алгоритм и информационная модель анализа и решения задачи формирования множества альтернатив в системах поддержки принятия решений на основе применения нечетких когнитивных карт. моделирование, в основе которого лежит математический аппарат нечетких когнитивных карт.

Установлено, что актуальным направлением развития современных СППР является поддержка всех этапов процесса разработки решений. Поэтому в состав СППР целесообразно включать подсистемы когнитивного моделирования для автоматизации решения слабоструктурированных задач, возникающих на ряде этапов. Сформулированы основные требования к СППР с поддержкой когнитивного моделирования.

Во второй главе рассматриваются вопросы, связанные с постановкой и анализом задачи формирования множества альтернатив при разработке управленческих решений в слабоструктурированных социально-экономических системах, выбранной в качестве объекта исследования.

На основании результатов исследования свойств, присущих данной задаче, принципов системного подхода, разрабатывается обобщенный алгоритм анализа и решения задачи и формируется информационная модель указанного процесса. По результатам построения информационной модели определяется математическая модель, разработка и исследование которой необходима для обеспечения автоматизированной поддержки процесса. В качестве методологической основы разработки целесообразно использовать подходы, базирующиеся на применении когнитивных карт.

Проводится исследование различных видов когнитивных моделей для моделирования задачи формирования множества альтернатив. На основе исследования делается вывод об использовании нечеткие когнитивные карты Силова. Проводится исследование нечетких когнитивных карт Силова и принципов их использования для моделирования задачи формирования множества альтернатив.

Третья глава посвящена разработке и исследованию нечетких когнитивных карт Силова. Предлагается подход к построению нечетких когнитивных карт, основанный на применении методов задания функций принадлежности дискретных нечетких множеств, а также методов учета и

2. Модель оценки интенсивности связей между концептами нечеткой когнитивной карты с использованием методов построения функций принадлежности дискретных нечетких множеств.

3. Методика автоматизации групповой разработки и согласования когнитивных моделей.

4. Модель дискретного импульсного процесса для динамического анализа нечеткой когнитивной карты.

5. Модель синтеза множества альтернатив на основе решения обратной задачи когнитивного моделирования.

6. Структура и функциональные характеристики программной системы поддержки принятия решений с использованием нечетких когнитивных моделей.

7. Нечеткая когнитивная модель управления инновационным механизмом предприятия.

Заключение диссертации по теме «Управление в социальных и экономических системах», Лагерев, Дмитрий Григорьевич

5.5. Выводы по главе

1. Задача управления инновационным механизмом актуальна для большинства современных производственных предприятий, относится к классу слабоструктурированных и ее решение обычно выполняется руководителем интуитивным и эвристическими методами на основе словесных моделей. Предложена методика применения разработанных когнитивных моделей для ее решения, которая была протестирована с применением разработанной программной системы на основе реальных данных. Достоверность полученных в результате исследования рекомендаций подтверждена специалистами ЗАО «Термотрон-завод».

2. На основе содержательного анализа предметной области и опроса экспертов построена нечеткая когнитивная модель управления инновационным механизмом предприятия. В результате анализа рассчитанных системных показателей модели выделены устойчивые классы концептов, которые оказывают значительное влияние на всю систему управления инновациями в целом, и сформировано множество альтернатив, описывающих возможные стратегии управления инновационным механизмом. Выполнено динамическое моделирование для всех альтернатив, и по его результатам отобраны альтернативы, наиболее интересные для дальнейшего рассмотрения.

3. Рассмотрены факторы, которые могут служить основой оценки экономической эффективности от автоматизации трудноформализуемых процессов поддержки принятия решений при управлении слабоструктурированными социально-экономическими системами. В общем случае такая оценка должна определяться по результатам проведения комплекса мероприятий по накоплению, анализу и обобщению статических данных по затратам на поддержку принятия управленческих решений и факторам повышения качества данного процесса в организационно-технических условиях конкретного предприятия.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Диссертационная работа «Автоматизация поддержки принятия решений по управлению слабоструктурированными социально-экономическими системами на основе применения нечетких когнитивных моделей» выполнена в Брянском государственном техническом университете.

При проведении научных исследований, связанных с темой диссертационной работы, и решении поставленных в работе задач были достигнуты следующие результаты:

1. На основе анализа структуры процесса разработки управленческих решений в социально-экономических системах и существующих подходов к его автоматизации установлено, что задача автоматизации формирования множества альтернатив является актуальной, и для ее решения целесообразно применение методологии когнитивного моделирования.

2. Разработана методика автоматизации формирования множества альтернатив с применением нечетких когнитивных моделей, в основе которых лежит математический аппарат нечетких когнитивных карт Силова.

3. Предложен подход к построению нечеткой когнитивной карты Силова, основанный на применении методов задания функций принадлежности дискретных нечетких множеств и обеспечивающий возможность учета и согласования мнений группы экспертов, что позволяет повысить адекватность и обоснованность когнитивной модели.

4. Исследованы и адаптированы методы статического и динамического анализа нечетких когнитивных карт. Предложена модификация модели импульсного процесса для нечеткой когнитивной карты Силова, обеспечивающая комплексный учет причинно-следственных связей между концептами.

5. Построена модель синтеза множества альтернатив, основанная на решении обратной задачи когнитивного моделирования.

6. Разработана программная система, обеспечивающая поддержку нечетких когнитивных моделей для разработки, исследования и мониторинга стратегий управления слабоструктурированными социально-экономическими системами. Программный продукт относится к классу систем поддержки принятия решений и обладает свойством инвариантности по отношению к предметной области.

7. Предложена методика применения нечетких когнитивных моделей и программной системы для разработки и обоснования решений по управлению инновационным механизмом предприятия. Применение данной методики способствует сокращению сроков и повышению эффективности инновационных разработок, а также общему развитию инновационной культуры предприятия.

Разработанная в рамках выполнения диссертационной работы программная система поддержки принятия решений ИГЛА была зарегистрирована в Отраслевом фонде алгоритмов и программ, что подтверждает свидетельство о регистрации (прил. 3). Результаты выполненных исследований и разработанная ПС были использованы при формировании инновационной стратегии предприятия в условиях ЗАО «Термотрон-завод», а также нашли применение в учебном процессе при чтении лекций и проведении лабораторных занятий по дисциплине «Специальные главы интеллектуальных систем» в Брянском государственном техническом университете, о чем свидетельствуют соответствующие акты (прил. 4). Основные положения диссертации опубликованы в работах [19,26, 38-40,46-50].

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Лагерев, Дмитрий Григорьевич, 2007 год

1. Абрамова, Н.А. О проблеме рисков из-за человеческого фактора в экспертных методах и информационных технологиях / Н.А. Абрамова // Проблемы управления, 2007. № 2. - С. 11-21.

2. Авдеева, З.К. Когнитивное моделирование для решения задач управления слабоструктурированными системами (ситуациями) / З.К. Авдеева, С.В. Коврига, Д.И. Макаренко // Управление большими системами. Выпуск 16/М.: ИПУ РАН, 2007. С.26-39.

3. Аверченков, В.И. Инновационный менеджмент. Учеб. пособие /

4. B.И. Аверченков, Е.Е. Ваинмаер. Брянск: БГТУ, 2004. - 292 с.

5. Андреева, Г.М. Психология социального познания / Г.М. Андреева. -М.:Аспект-Пресс, 2005. 303 с.

6. Ашихмин А.А. Разработка и принятие управленческих решений: формальные модели и методы выбора / А.А. Ашихмин. 2-е изд., стер. -М.: Изд-во Моск. гос. горного ун-та, 2001. - 78 с.

7. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации / В.В. Корнеев, А.Ф. Гареев, С.В. Васютин, В.В. Райх. М.: Нолидж, 2001. - 496 с.

8. Байдачный, С. SQL Server 2005. Новые возможности для разработчиков /

9. C. Байдачный, Д. Маленко, Ю. Лозинский. М.: Солон-Пресс, 2006. -208 с.

10. Браст, Э.Дж. «Разработка приложений на основе Microsoft SQL Server 2005» / Э. Дж. Браст, С. Форте. М.: Русская Редакция, 2007. - 880 с.

11. Брауде, Э.Дж. Технология разработки программного обеспечения / Э.Дж. Брауде. Питер, 2004. - 656 с.

12. Бешелев, С.Д. Математико-статистические методы экспертных оценок / С.Д. Бешелев, Ф.Г. Гурвич. М.: Статистика, 1980. - 263 с.

13. Большая советская энциклопедия Электронный ресурс. Режим доступа: - http://slovari.yandex.ru/dict/bse.

14. Борисов, В.В. Моделирование сложных нечетко-целевых систем на основе обобщенных нечетких когнитивных карт / В.В. Борисов, А.С. Федулов, В.И. Мнев // Информ. бюл. Акад. воен. наук. Смоленск: ВУВПВО ВС РФ, 2001. С. 22-25.

15. Борисов, В.В. Нечеткие модели и сети / В.В. Борисов, В.В. Круглов, А.С. Федулов. М.: Горячая линия - Телеком, 2007. - 284 с.

16. Брундасов, С. М. Автоматизация принятия решений на основе семантического анализа иерархических и сетевых моделей: дис. канд. техн. наук: 05.13.18 / Брундасов Сергей Михайлович. Брянск, 2003. -206 с.

17. Буч, Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование / Г. Буч. -М.: Бином, 1998.-560 с.

18. Воробьев, С.Н. Управленческие решения / С.Н. Воробьев, В.Б. Уткин, К.В. Балдин. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. - 317 с.

19. Гамидов, Г.С. Основы инноватики и инновационной деятельности / Г.С. Гамидов, В.Г. Колосов, Н.О. Османов. СПб.: Политехника, 2000. -323 с.

20. Горев, А. Эффективная работа с СУБД / А. Горев, Р. Ахаян, С. Макашарипов. Питер, 1997. - 445 с.

21. Гулаков, В.К. Система поддержки принятия решений на основе когнитивного моделирования «ИГЛА» / В.К. Гулаков, Д.Г. Лагерев,

22. A.Г. Подвесовский // Программные продукты и системы. 2007, № 3. С. 103-104.

23. Гунин, В. И. Управление инновациями: 17-модульная программа для менеджеров «Управление развитием организации». Модуль 7 /

24. B.И. Гунин и др.. М.: «ИНФРА-М», 1999. - 328 с.

25. Давыдов, С.В. Выбор управляющих факторов при когнитивном моделировании различных вариантов решений / С.В. Давыдов / Труды 2-й Международной конференции «Когнитивный анализ и управлениеразвитием ситуации (CASC-2002).» в 2-х томах. Том 2 / Сост.

26. B.И. Максимов. М.: ИПУ РАН, 2002. - С. 51-68.

27. Дейт, К.Дж. Введение в системы баз данных 8-е издание / К.Дж. Дейт-М.: Вильяме, 2006. 1328 с.

28. Дёрнер, Д. Логика неудачи. Стратегическое мышление в сложных ситуациях / Д. Дёрнер. М.: Смысл, 1997. - 243 с.

29. Ендовицкий, Д.А. Организация анализа и контроля инновационной деятельности хозяйствующего субъекта / Д.А. Ендовицкий,

30. C.Н. Коменденко. М.: Финансы и статистика, 2004. - 272 с.

31. Ерохин, Д.В. Анализ теоретических положений инновационной деятельности / Д.В. Ерохин, Е.А. Ларичева // Вестник Брянского государственного технического университета. 2004. № 2. - С. 133-137.

32. Ерохин, Д.В. Моделирование инновационного механизма предприятия с применением нечетких когнитивных карт / Д.В. Ерохин, Д.Г. Лагерев, Е.А. Ларичева, А.Г Подвесовский // Менеджмент в России и за рубежом. -№3, 2006-С. 95-111.

33. Заде, Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений: Пер. с англ. / Л.А. Заде. М.: Мир, 1976.- 168 с.

34. Зинченко, Т. Память в экспериментальной и когнитивной психологии / Т. Зинченко. СПб.: Питер, 2001. - 320 с

35. Игнатьева, А.В. Исследование систем управления: Учеб. пособие для вузов / А.В. Игнатьева, М.М. Максимцов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. -157 с.

36. Ильенкова, С.Д. Инновационный менеджмент / С.Д. Ильенкова, Л.М. Гохберг, С.Ю. Ягудин. и др. М.:ЮНИТИ-ДАНА, 2003.- 343 с.

37. Институт Проблем Управления РАН. 51-ая лаборатория. Когнитивное моделирование и управление развитием ситуаций. Электронный ресурс. Режим доступа: - http://ipu.web-soft.ru/

38. Коврига, С.В. Методические и аналитические основы когнитивного подхода к SWOT-анализу / С.В. Коврига // Проблемы управления, 2005, №5.-С. 58-63.

39. Коврига, С.В. Применение структурно-целевого анализа развития социально-экономических ситуаций / С.В. Коврига, В.И. Максимов // Проблемы управления, 2005. №3. - С. 39-43.

40. Когнитивный подход в управлении / З.К. Авдеева, С.В. Коврига, Д.И. Макаренко, В.И. Максимов // Проблемы управления, 2007. № 3. -С. 2-8.

41. Кокорева, Т.А. Системный анализ процедур принятия управленческих решений / Т.А. Кокорева. М.: Лесная промышленность, 1991. - 208 с.

42. Компьютерная поддержка сложных организационно-технических систем / В.В. Борисов, И.А. Бычков, А.В. Дементьев, А.С. Федулов и др.. М.: Горячая линия - Телеком, 2002. - 154 с.

43. Корноушенко, Е.К. Управление ситуацией с использованием структурных свойств ее когнитивной карты / Е.К. Корноушенко, В.И. Максимов // Тр. Ин-та пробл. упр. им. В. А. Трапезникова РАН. -М.,-2000.-Т. XI.-С. 85-90.

44. Коростелев, Д.А. Программная поддержка когнитивных моделей в системах принятия решений / Д.А. Коростелев, Д.Г. Лагерев // Тезисы докладов научно-технической конференции Информационные системы и технологии / Обнинск 2007 С. 123-124.

45. Коростелев, Д.А. Система поддержки принятия решений «ИГЛА» / Д.А. Коростелев, Д.Г. Лагерев, А.Г. Подвесовский. М.: ВНТИЦ, 2007. -№50200701348.

46. Коростелев, Д.А. Система поддержки принятия решений «ИГЛА» / Д.А. Коростелев, Д.Г. Лагерев, А.Г. Подвесовский // Компьютерные учебные программы и инновации. 2007, № 6. С. 23.

47. Круглов, В.В. Интеллектуальные информационные системы: компьютерная поддержка нечеткой логики и нечеткого вывода: Учеб. пособие / В.В. Круглов, М.И. Дли. М.: Физматлит, 2002. - 256 с.

48. Кулинич, А.А. Когнитивная система поддержки принятия решений «Канва» / А.А. Кулинич // Программные продукты и системы. 2002. -№ 3. - С. 25-28.

49. Лагерев, Д.Г. Автоматизация разработки управленческих решений в социально-экономических системах на основе применения нечетких когнитивных моделей / Д.Г. Лагерев // Современные наукоемкие технологии. 2007. - № 11. - С. 93-94.

50. Ларичев, О.И. Качественные методы принятия решений / О.И. Ларичев, Е.М. Мошкович. М.: Наука; Физматлит, 1996. - 208 с.

51. Ларичев, О.И. Наука и искусство принятия решений / О.И. Ларичев. -М.: Наука, 1979.-200 с.

52. Ларичев, О.И. Объективные модели и субъективные решения / О.И. Ларичев. М. Наука. 1987. - 191 с.

53. Ларичев, О.И. Системы поддержки принятия решений: современное состояние и перспективы развития / О.И. Ларичев, А.Б. Петровский // Итоги науки и техники.-М.: ВИНИТИ, 1987.-Т.21. С. 131-164.

54. Ларичев, О.И. Теория и методы принятия решений / О.И. Ларичев. М.: Логос, 2006.-392 с.

55. Ларичева, Е. А. Формирование стратегии инновационного развития промышленного предприятия: дис. канд. экон. наук: 08.00.05 / Ларичева Елена Анатольевна. Брянск, 2006. - 186 с.

56. Лешек, A.M. Анализ требований и проектирование систем. Разработка информационных систем с использованием UML / A.M. Лешек М.: Вильяме, 2002. - 432 с.

57. Литвак, Б.Г. Разработка управленческого решения: Учебник. 3-е изд., испр. / Б.Г. Литвак. - М. Дело, 2002. - 392 с.

58. Литвак, Б.Г. Экспертные оценки и принятие решений / Б.Г. Литвак. М. Патент, 1996.-271 с.

59. Маклаков, С.В. BPwin и ERwin. CASE-средства разработки информационных систем / С.В. Маклаков. М.:Диалог-МИФИ, 2001. -304 с.

60. Максимов, В.И. Структурно-целевой анализ развития социально-экономических ситуаций / В.И. Максимов // Проблемы управления, 2005.-№3.-С. 30-38.

61. Мандел, Т. Разработка Пользовательского Интерфейса / Т. Мандел. М.: ДМК, 2001.-416 с.

62. Мескон, М.Х. Основы менеджмента / М.Х. Мескон, М. Альберт, Ф. Хедоури. М.: Вильяме, 2007. - 672 с.

63. Методы формирования сценариев развития социально-экономических систем / В.В. Кульба, Д.А. Кононов, С.А. Косяченко, А.Н. Шубин. -М.: СИНТЕГ, 2004.-296 с.

64. Миркин, Б.Г. Проблема группового выбора / Б.Г. Миркин. М.: Наука, 1974.-256 с.

65. Платт, Д.С. Знакомство с Microsoft .NET / Д.С. Платт.- М.: Русская Редакция, 2001.-240 с.

66. Плотинскиий, Ю.М. Модели социальных процессов: 2-е изд., перераб. и доп. / Ю.М. Плотинскиий. - М.: Логос, 2001. - 296 с.

67. Поддержка принятия решений в слабо структурированных предметных областях, анализ ситуации и оценка альтернатив / А.Н. Аверкин, О.П. Кузнецов, А.А. Кулинич, Н.В. Титова и др. // Известия РАН. Теория и системы управления. 2006. № 3. - с. 139-149

68. Подвесовский, А. Г. Автоматизация многокритериального выбора технических решений на основе применения нечетких моделей различных типов: дис. канд. техн. наук: 05.13.18 / Подвесовский Александр Георгиевич. Брянск, 2001. - 185 с.

69. Порховник, Ю.М. Принятие решений в организационных экономических системах: Уч.-метод. пособ. для слушателей систем повышения квалификаций / Ю.М. Порховник, Е.Б. Лисицина. СПб.: ЛИЭИ, 1992.

70. Прангишвили, И.В. Системный подход и общесистемные закономерности / И.В. Прангишвили. М.: СИНТЕГ, 2000. - 528 с.

71. Прангишвили, И.В. Поиск подходов к решению проблем / И.В. Прангишвили, Н.А. Абрамова, В.Ф. Спиридонов и др.. -М/.СИНТЕГ, 1999.- 192 с.

72. Райордан, P.M. Основы реляционных баз данных / P.M. Райордан. М.: Русская Редакция, 2001. - 384 с.

73. Рейльян, Я.Р. Аналитическая основа принятия управленческих решений / Я.Р. Рейльян. М.: Финансы и статистика, 1989. - 208 с.

74. Роберте, Ф.С. Дискретные математические модели с приложениями к социальным, биологическим и экологическим задачам: Пер. с англ. / Ф.С. Роберте. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986. - 496 с.

75. Рыков, А.С. Методы системного анализа: многокритериальная и нечеткая оптимизация, моделирование и экспертные оценки / А.С. Рыков. -М.: Экономика, 1999.-316 с.

76. Саати, Т.Д. Принятие решений. Метод анализа иерархий: Пер. с англ. / T.JT. Саати-М.: Радио и связь, 1993. -320 с.

77. Силов, В.Б. Принятие стратегических решений в нечеткой обстановке / В.Б. Силов. М.: ИНПРО-РЕС, 1995. - 228 с.

78. Советов, Б.Я. Базы данных. Теория и практика / Б.Я. Советов, В.В. Цехановский, В.Д. Чертовской. М.:Высшая школа, 2005. - 463 с.

79. Теория систем и системный анализ в управлении организациями: Справочник / Под ред. Н.В. Волковой и А.А, Емельянова. М.: Финансы и статистика, 2006. - 848 с.

80. Титов, А.Б. Маркетинг и управление инновациями / А.Б. Титов. СПб.: Питер, 2001.-240 с.

81. Трахтенгерц, Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений / Э.А. Трахтенгерц. М.: СИНТЕГ, 1998. - 376 с.

82. Трахтенгерц, Э.А. Субъективность в компьютерной поддержке управленческих решений / Э.А. Трахтенгерц. М.: СИНТЕГ, 2001. -256 с.

83. Троелсен, Э. С# и платформа .NET / Э. Троелсен. Питер, 2007. - 796 с.

84. Фатхутдинов, Р.А. Разработка управленческого решения: Учеб. пособ. / Р.А. Фатхутдинов. М.: ИНФРА-М, 2001. - 283 с.

85. Федулов, А.С. Модели, методы и программные средства обработки нечеткой информации в системах поддержки принятия решений на основе когнитивных карт: дис. доктора техн. наук: 05.13.11, 05.13.01 / Федулов Александр Сергеевич. Москва, 2007. - 206 с.

86. Федулов, А.С. Нечеткие реляционные когнитивные карты / А.С. Федулов // Теория и системы управления. 2005. - №1.- С. 120-133.

87. Фестингер, JT. Теория когнитивного диссонанса: Пер с англ. / Л. Фестингер. СПб.: Речь, 2000. - 317 с.

88. Хандхаузен, Р. Знакомство с Microsoft Visual Studio 2005 Team System / P. Хандхаузен. Питер, 2006. - 416 с.

89. Ягер, P.P. Множества уровня для оценки принадлежности нечетких подмножеств / P.P. Ягер // Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения. М.: Радио и связь, 1986. - С. 71-78.

90. Ярушкина, Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем: Учеб. пособие / Н.Г. Ярушкина. М.: Финансы и статистика, 2004. - 320 с.

91. Axelrod, R. The Structure of Decision: Cognitive Maps of Political Elites / R. Axelrod. Princeton, NJ: Princeton University Press, 1976. - 405 p.

92. BaseGroup Labs. Описание аналитической платформы Deductor. Электронный ресурс. Режим доступа: - http://www.basegroup.ru/ deductor/description.htm

93. С# Language Specification 3.0 Электронный ресурс. Режим доступа: -http://download.microsofl.eom/download/3/8/8/388e7205-bcl 0-4226-Ь2а8-75351 c669b09/CSharp%20Language%20Specification.doc.

94. Dickerson, J.A. Virtual worlds as fuzzy cognitive maps / J.A. Dickerson, B. Kosko // Presence. 1994. V. 3. P. 173-189.

95. Extensible Markup Language (XML) 1.1 (Second Edition) Электронный ресурс. Режим доступа: - http://www.w3.org/TR/xmll 1/.

96. Kosko, В. Fuzzy cognitive maps / В. Kosko // International Journal of Man-Machine Studies. 1986. - № 24. - P. 65-75.

97. Megaputer Intelligence. Описание системы Poly Analyst Электронный ресурс. Режим доступа: - http://www.megaputer.ru/

98. Simon, R The Structure of II1 -structured Problems / H. Simon // Artificial Intelligence. -1973.-Vol.4.-P. 181-202.

99. Tolman, E.C. Cognitive Maps in rats and men / E.C. Tolman // Psychological Review. 1948.-V. 42. №55.-P. 189-208.