Информационная поддержка принятия решений при оперативном управлении оказанием услуг с применением технологий распределённого искусственного интеллекта тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.10, кандидат технических наук Богданова, Диана Радиковна

• Богданова, Диана Радиковна
• кандидат технических наук
• 2008

Оглавление диссертации кандидат технических наук Богданова, Диана Радиковна

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ПРОБЛЕМ ПРЕДОСТАВЛЕНИЯ УСЛУГ В ИНДУСТРИИ ЗДОРОВЬЯ И КРАСОТЫ.

1.1. Анализ сферы услуг.

1.2. Существующие программные продукты автоматизации предоставления услуг населению.

1.3. Характеристики систем поддержки принятия решений.

1.4. Анализ моделей и методов поддержки принятия решений.

1.5. Анализ моделей и методов составления плана оказания услуг населению.3 О

1.6. Постановка задачи исследования.

Выводы по первой главе.

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА ПОДХОДА К ОПЕРАТИВНОМУ УПРАВЛЕНИЮ ПРОЦЕССОМ ОКАЗАНИЯ УСЛУГ НА ПРИЗК.

2.1. Подход к управлению процессом оказания услуг в индустрии здоровья и красоты.

2.2. Функциональная модель процесса оказания услуг.

2.3. Информационная модель процесса оказания услуг.

2.4. Сетевая постановка задачи исследования.

2.5. Метод решения задачи составления плана оказания услуг на ПрИЗК.

2.6. Трёхуровневая схема реализации метода решения задачи оперативного планирования на ПрИЗК.

Выводы по второй главе.

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ РЕШЕНИЯ

ЗАДАЧИ ОПЕРАТИВНОГО ПЛАНИРОВАНИЯ НА ПРИЗК.

3.1. Математическое обеспечение процесса назначения типовых услуг потребителям.

3.2. Математическая постановка задачи оперативного планирования оказания услуг потребителям на ПрИЗК.

3.3. Модели взаимодействия агентов при формировании графика прохождения процедур.

3.4. Алгоритмизация методов решения.

Выводы по третьей главе.

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА ПРОТОТИПА СИСТЕМЫ САНАТОРНО-КУРОРТНОГО ЛЕЧЕНИЯ.

4.1. Выбор языка программирования и инструментальных средств.

4.2. Связи основных модулей программного продукта.

4.3. Описание структуры данных.

4.4. Инструментальные средства разработки многоагентных систем

4.5. Интерфейсы основных модулей.

Выводы по 4 главе.

ГЛАВА 5. ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ РАЗРАБОТАННЫХ МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ.

5.1. Анализ вычислительной сложности при применении предложенного подхода к реализации алгоритма поддержки принятия решений.

5.2. Анализ временных затрат на вычисления при применении предложенного подхода к реализации алгоритма поддержки принятия решений.

5.3. Анализ экономической эффективности разработанной информационной системы.

Выводы по 5 главе.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Информационная поддержка принятия решений при оперативном управлении оказанием услуг с применением технологий распределённого искусственного интеллекта»

В ходе становления постиндустриальной экономики резко возрастает актуальность проблематики сферы услуг как системообразующего сектора хозяйства, решающего важные социальные задачи. Областью исследования в работе является индустрия здоровья и красоты, определяющая качество здоровья нации. Ранее, когда на рынке услуг спрос превышал пред* ложение и господствовал госзаказ, основным конкурентным преимуществом было расширение предложения. В условиях конкуренции и насыщения рынка на первый план выходит клиент-ориентированный маркетинг, направленный на такие стратегические цели, как приобретение новых и снижение оттока клиентов, повышение прибыли. Происходящие процессы обуславливают необходимость поиска и внедрения новых информационных технологий для эффективного управления процессом оказания услуг, направленным на учёт и удовлетворение потребностей и предпочтений клиентов.

Социально-экономические аспекты управления услугами были рассмотрены в работах К. Хаксевера, Б Рендера, Р. Рассела, Р. Мердика, Т. Питерса, Р. Уотермена, Н.В. Егоршина, В.А. Жамина, Н.Г. Истошина, В.Т. Кочмола, П.И. Калью, И.А. Тогунова, А.И. Китова и др. Вопросу создания экспертных и автоматизированных систем управления в индустрии здоровья и красоты посвящены труды Б. Кёних-Риз, А. Хильберта, В.А. Виттиха, Д.Д. Бенедиктова, Л.Ф. Ведмеденко, О.Б. Скобелева, В.Б. Тарасова, P.M. Хвастунова, Б.Г. Ильясова, И.Л. Исмагиловой, Л.Я. Бухарбаевой и др. Однако, в силу сложности проблемы, многие вопросы остаются открытыми. В настоящий момент одним из таких вопросов является повышение эффективности оказания услуг за счет поддержки принятия решений при оперативном управлении этим процессом.

Объектом исследования является оперативное управление оказанием услуг на предприятиях индустрии здоровья и красоты.

Предметом исследования является поддержка принятия решений при оперативном управлении оказанием услуг на предприятиях индустрии здоровья и красоты.

Цель диссертационной работы состоит в исследовании и разработке методов и алгоритмов решения задачи информационной поддержки принятия решений при оперативном управлении оказанием услуг, учитывающем индивидуальные предпочтения и особенности потребителей на предприятиях индустрии здоровья и красоты (ПрИЗК), на основе применения технологий распределённого искусственного интеллекта для повышения эффективности оказания услуг.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи: ----

1. Разработать концептуальный подход к оперативному управлению оказанием услуг на ПрИЗК, направленный на повышение эффективности этого процесса.

2. Разработать математическое обеспечение для назначения и планирования оказания услуг.

3. Разработать метод интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений при планировании оказания услуг, для реализации предложенного подхода.

4. Разработать информационное и алгоритмическое обеспечения для реализации предложенного подхода.

5. Разработать программное обеспечение для поддержки принятия решений при оперативном управлении оказанием услуг на ПрИЗК.

6. Исследовать эффективность разработанных методов и алгоритмов.

Методы исследований. В работе использовались методы общей теории систем и системного анализа, методы теории управления и методология системного моделирования, методы теории игр и принятия решений, динамического и комбинаторного программирования, технологии распределённого искусственного интеллекта, теории сложности решения задач.

На защиту выносятся:

1. Концептуальный подход к оперативному управлению оказанием услуг на ПрИЗК.

2. Математическое обеспечение для назначения и планирования оказания услуг.

3. Метод интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений при планировании оказания услуг.

4. Информационное и алгоритмическое обеспечение для реализации предложенного подхода.

5. Программное обеспечение для поддержки принятия решений при-оперативном управлении оказания услуг на ПрИЗК.

6. Методика и результаты анализа эффективности разработанных методов и алгоритмов.

Научная новизна результатов диссертационного исследования:

1. Концептуальный подход к оперативному управлению оказанием услуг на ПрИЗК, основан, в отличие от известных, на комплексе моделей предметной области, а также на схеме адаптивного управления идентификационного типа, включающей блоки оценивания, назначения и планирования, выработки управленческих решений, с использованием онтологической базы знаний.

2. Математическое обеспечение назначения и планирования оказания услуг, в отличие от известных, основано на:

• математической модели задачи назначения услуг клиентам, сформулированной в терминах динамического программирования, опирающейся на экономические аспекты оказания услуг;

• математической модели планирования оказания услуг, сформулирова-ной в терминах теории игр с непротивоположными интересами, как игра с согласованным вектором интересов с запрещенными ситуациями, и позволяет учитывать формализованные технологические особенности процесса оказания услуг, индивидуальные предпочтения клиентов, а также общие для всех участников процесса оказания услуг критерии эффективности.

3. Метод интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений, в отличие от известных, основан на:

• итерационном процессе адаптивного планирования и выработки возможных управленческих решений;

• правилах выработки управленческих решений, с применением сформулированных экономических критериев качества разработанного плана;

• методе многоагентного планирования, использующем агентную парадигму искусственного интеллекта и принципы самоорганизационного управления, который естественным образом учитывает специфику предложенной модели планирования оказания услуг, сформулированной в терминах теории игр, опираясь на свойства интеллектуального агента и возможности агентной платформы, что составляет теоретическую основу для реализации предлагаемого подхода.

4. Информационное и алгоритмическое обеспечение системы поддержки принятия решений, в отличие от известных, включает в себя:

• онтологическую базу знаний, содержащую формализованные особенности технологического процесса оказания услуг и представленную на языке веб-онтологий OWL DL;

• алгоритм выработки управленческих решений, основанный на предложенном методе интеллектуальной поддержки принятия решений, использующий правила принятия решений, хранящиеся в базе знаний системы;

• алгоритм взаимодействия интеллектуальных агентов, реализующий «человеческие эвристики», в котором вся специфика работы ПрИЗК вынесена в базу знаний; обеспечивает поддержку принятия управленческих решений на ПрИЗК, на основе предложенного подхода.

5. Программное обеспечение поддержки принятия решений при оперативном управлении оказания услуг на ПрИЗК в виде прототипа системы ППР, включающего:

• модули регистрации, учёта и назначения комплексных услуг клиентам ПрИЗК, на примере санаторно-курортного учреждения (СКУ), реализованные в виде конфигурации 1С: Предприятие;

• интеллектуальный модуль оперативного планирования оказания комплексных услуг на базе агентной платформы JADE в среде JAVA и онтологической базы знаний на языке OWL DL, новизна которого, в отличие от известных, состоит в использовании разработанных моделей и методов.

Практическую ценность имеют следующие полученные результаты:

1. Предложенный подход к оперативному управлению оказанием услуг, позволяет в полной мере учесть специфику ПрИЗК, что приводит к повышению эффективности оперативного управления.

2. Информационное обеспечения для реализации предложенного подхода, в виде базы знаний на языке OWL DL, позволяет в едином унифицированном виде описывать технологические особенности процесса оказания услуг и индивидуальные предпочтения клиентов, что делает возможным вынесение семантики поведения агентов из вычислительного модуля системы.

3. Разработанное алгоритмическое обеспечение составляет основу для разработки программного обеспечения системы поддержки принятия решений, которое, в свою очередь, реализует предложенный подход.

4. Разработанное программное обеспечение обладает естественным параллелизмом, позволяет наиболее эффективно использовать доступные ресурсы локальной вычислительной сети организации, а также приводит к более полному задействованию производственных ресурсов организации, уменьшению простоя оборудования, что, в свою очередь, способствует увеличению объема оказываемых услуг и приносит конкурентные преимущества предприятию.

5. Методика анализа эффективности разработанных методов и алгоритмов позволяет оценивать эффективность агентной реализации задачи оперативного планирования на ПрИЗК и рационально использовать ресурсы вычислительной среды при различных сетевых постановках. Результаты анализа подтверждают работоспособность и эффективность предложенного подхода.

Внедрение результатов работы в виде математического, алгоритмического и программного обеспечения поддержки принятия управленческих решений при оперативном управлении оказанием услуг осуществлено в ряде предприятий индустрии здоровья и красоты г. Уфы и Республики Башкортостан (санатории, лечебно-профилактические учреждения, салоны красоты и фитнес-клубы), а так же в учебный процесс УГАТУ.

Связь с научными программами. Исследования проводились в рамках грантов РФФИ №08-07-00495-а «Технологии распределённого искусственного интеллекта при поддержке принятия решений в задачах календарного планирования» (2008-2010гг.) и № 06-07-89228-а «Система поддержки коммуникативных процессов при выполнении проектов фундаментальных исследований сложных систем на основе интеллектуальных мультиагентов» (2006-2008 гг.), НИР № ИФ-ВК-01-08-03 по теме «Исследование и разработка интеллектуальных технологий поддержки принятия решений и управления на основе инженерии знаний».а также НИР по договору № ИФ-ВК-18-07-ХГ между УГАТУ и ГУП Санаторий «Зелёная роща», г. Уфа.

Апробация работы. Основные материалы диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях: 7-й - 10-й Международных конференциях «Компьютерные науки и информационные технологии» (CSIT) (Россия, Уфа-Ассы, 2005; Германия, Карлсруэ, 2006; Россия, Уфа-Красноусольск, 2007; Турция, Анталия, 2008 ); 11-й — 13-й Байкальских Всероссийских конференциях с международным участием «Информационные и математические технологии в научных исследованиях» (Иркутск — Аршан, 2006, Иркутск — Байкал, 2007, 2008); Конференций-конкурсов «Технологии Microsoft в теории и практике программирования» (Новосибирск, 2006, 2007); Казанской школе по компьютерной и когнитивной лингвистике TEL-2006 (Казань, 2006); XXXIV Международной конференции «Информационные технологии в науке, социологии, экономике и бизнесе» (Украина, Крым, Ялта-Гурзуф, 2007); VIII Симпозиуме по прикладной и промышленной математике (Сочи - Адлер, 2007).

Публикации. Основные результаты по теме диссертации опубликованы в 13 статьях, в том числе 4 - в рецензируемых журналах из списка ВАК, в двух депонированных рукописях и двух зарегистрированных программ для ЭВМ.

Автор благодарит канд.техн.наук, доцента кафедры ВМиК УГАТУ Попова Дениса Владимировича за консультации по вопросам поддержки принятия решений и разработки распределённых интеллектуальных систем.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 5 глав, заключения, списка литературы и приложения. Работа содержит 160 с. машинописного текста, включая 50 рисунков, 11 таблиц и список литературы из 113 наименований.

Заключение диссертации по теме «Управление в социальных и экономических системах», Богданова, Диана Радиковна

Выводы по 5 главе

1. Проведен анализ эффективности использования автоматизированной системы «Санаторно-курортное лечение», показавший следующие особенности разрабатываемой системы, составляющие основу её эффективности:

• комплексность — проявляющаяся в интегрированном предоставлении услуг в санаторно-курортном комплексе, включая оформление путевок, ведение санаторно-курортных карт, составления расписания;

• распределённость — позволяет учитывать все доступные ресурсы локальной вычислительной сети организации, что приводит к построению более рационального расписания приема процедур отдыхающими;

• платформо-независимость - упрощает распространение системы в разнородно сконфигурированных сетях организаций;

• интеллектуальность — выражается в поддержке «человеческих» эвристик, отделении логики от реализации, возможности изменять бизнес-логику программы без необходимости перекомпиляции системы, декларативном описании эвристик на языке логического программирования.

2. Также проведен анализ вычислительной сложности предложенного подхода к реализации, который показал, что при не большой размерности задачи, для 10 человек при назначении 10 процедур по 10 раз каждая, разница во времени вычислений не значительна всего 0,036 секунд. Но для случая, когда составляется календарный план для 100 человек, которым назначено 10 процедур и каждая по 10 раз, временные затраты при распределённых вычислениях 0,63секунды, а при однопроцессорном варианте 13 секунд, уменьшение времени расчетов в 20 раз, что позволяет значительно сократить время работы системы.

3. В результате расчета динамических показателей экономической эффективности внедрения разработанной информационной системы получаем, чистый дисконтированный доход (NPV) от капитальных затрат на создание информационной системы равен 163399,38 руб. А срок окупаемости капитальных вложений в информационную систему около полугода.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. На основе исследования особенностей предприятий индустрии здоровья и красоты, оказывающих нематериальные услуги населению с позиции управления процессом оказания услуг разработан концептуальный подход к поддержке принятия управленческих решений на ПрИЗК, основанная на схеме адаптивной системы управления процессом оказания услуг, в которой выделены контур принятия решений и блок адаптации системы управления.

2. Разработана математическая модель планирования оказания услуг, сформулированая в терминах теории игр с непротивоположными интересами, как игра с согласованным вектором интересов с запрещенными ситуациями, позволяющая учитывать формализованные технологические особенности процесса оказания услуг, индивидуальные критерии эффективности клиентов, а также общие для всех участников процесса оказания услуг критерии эффективности.

3. Разработан метод интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений, основанный на итерационном процессе адаптивного планирования и выработки возможных управленческих решений; правилах выработки управленческих решений, с применением сформулированных экономических критериев качества разработанного плана; формализации задачи назначения услуг клиентам в терминах динамического программирования, опирающейся на экономические аспекты оказания услуг; агентной парадигме искусственного интеллекта, базирующейся на принципах самоорганизационного управления, которая естественным образом учитывает специфику предложенной модели планирования оказания услуг, сформулированной в терминах теории игр, что составляет теоретическую основу для реализации предлагаемого подхода.

4. Разработано информационное обеспечение системы поддержки принятия решений, основанное на онтологической базе знаний, содержащей формализованные особенности технологического процесса оказания услуг и представленной на языке веб-онтологиий OWL DL. Разработано алгоритмическое обеспечение задачи управления и поддержки принятия решений в процессе оказания услуг, основанное на взаимодействии агентов при формировании графика оказания услуг, позволяющие реализовать принципы самоорганизации. Агентная парадигма, в отличие от классических методов, обладает естественным параллелизмом, позволяет наиболее эффективно использовать доступные ресурсы локальной вычислительной сети организации.

5. Создан прототип информационной системы поддержки принятия решений в процессе оказания услуг, который представляет собой программную реализацию предложенного подхода. Проведен сравнительный анализ временных затрат при работе без информационных средств автоматизации, с помощью информационных систем используемых в санаториях и с использованием разработанной системы. Расчет показателей экономической эффективности внедрения прототипа показал, что срок его окупаемости составляет 0,58 года, чистый дисконтированный доход - 163399,38 тыс. руб., а коэффи^ циент экономической эффективности составляет 1,72.

6. Проведенный анализ вычислительной сложности показал, что пересечение графиков коммуникации и однопроцессорной составляющей происходит в районе половины от общего числа агентов, а также что уменьшение времени расчетов за счет коммуникаций происходит до момента, пока число агентов на одном процессоре не превысит половины от общего числа агентов, после чего время растет экспоненциально. Внедрение результатов работы осуществлено в ГУП Санаторий «Зеленая роща», МЛПУ Клинический родильный дом № 4, МБУЗ Большеустьикинская центральная районная больница, салоне красоты «Манго», фитнес-клубе «WorldClass» ООО "Спорт-сити».

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Богданова, Диана Радиковна, 2008 год

1. Геловани, В. А. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений / В. А. Геловани, А.А. Башлыков, В.Б. Бритков, Е.Д. Вязилов // М.: Эдиториал УРСС, 2001, 304 с.

2. Watson, H.J. Building Executive Information Systems and Other Decision Support Applications / H.J. Watson, G. Houdeshel, R. K. Rainer // John Wiley & Sons, Inc., 1996,512 р.

3. Дюк, В.A. Data Mining: учебный курс / В.А. Дюк, А.П. Самойленко //СПб.: Питер, 2001.

4. В. de Ville. Microsoft Data Mining. Digital Press, 2001.

5. Introduction to Data Mining and Knowledge Discovery, 2nd edition. By Two Crows Corp., 1998.

6. IBM, Data Modeling Techniques for Data Warehousing. SG24223800, IBM Corporation, 1998.

7. Han, J. Data Mining: Concepts and Techniques / J. Han, M. Kamber, Morgan Kaufmann, San Francisco, 2001.8. http://rdc.dp.ua/ inftec/registr.htm.9. http://rdc.dp.ua/ inltec/registr.htm10. http://www. effinf.ru/11 .http://www.kg.ru/support/library/region

8. Little, I.D.C. Models and Managers: The Concept of a Decision Calculus//Management Science, 1970,v. 16,Nr.8

9. Thieranf, R.J. Decision Support Systems for Effective Planing and Control. -Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, Inc, 1982.

10. Sprague, R.H. A Framework of Development of the Decision Support Systems // MIS Quarterly, 1980, v. 4, Nr.4

11. Ginzberg, M.I.A. Decision Support Systems: Issues and Perspectives / M.I. Ginzberg, E Stohr // Processes and Tools for Decision Support / ed. by H.G. Sol, Amsterdam, North-Holland Pub I.Co, 1983.

12. Radulescu, D. Optimizarea flexibila si decizia asistata de calculator. / D. Radulescu, 0. Gheorghiu Bucuresti, Ed.stiintifica, 1992.

13. Ларичев, О.И. Системы поддержки принятия решений. Современное состояние и перспективы их развития. / О.И. Ларичев, А.В. Петровский //Итоги науки и техники. Сер.Техническая кибернетика. Т.21. М. ВИНИТИ, 1987.

14. Keen, P.G.W. Decision support system: the next decade. //Elsevier Science Publishers (Nort Holland) IFIP, 1986.

15. Klein, M.R. Progress and challenges in the application of Decision Support Systems to management. //Proceedings of the IFIP 13 th World Computer Congress, Hamburg, Germany, v.3 North Holland, 1994

16. Бежитский, С.С. Выбор оптимальной структуры аппаратно-программного комплекса системы управления движением автомобильного транспорта / С.С. Бежитский // Вестник университетского комплекса. Вып. 6 (20).-2005.-С. 168- 173.

17. Семенкин, Е.С. Методы обобщенного адаптивного поиска для синтеза систем управления сложными системами / Е.С. Семенкин, В.А. Лебедев. М.: МАКС Пресс, 2002. - 320 с.

18. Контроллинг в бизнесе. Методические и практические основы построения контроллинга в организациях. / A.M. Карминский, Н.И. Оленев, А.Г. примак, С.Г. Фалько. -М.: Финансы и статистика, 1998. 256 с.

19. Сафонов, К. А. Система поддержки принятия решений при автоматизации проектирования организационно-технологической подготовкистроительного производства// Автореферат. кандидат технических наук: 05.13.12, НГАСУ. 2002

20. Бодров, В.И Математические методы принятия решений: Учеб. Пособие / В.И. Бодров, Т.Я Лазарева., Ю.Ф. Мартемьянов; Тамбов: Изд-во Тамб. гос. тех. ун-та, 2004.124 с.

21. Белкин, А.Р. Принятие решений: комбинаторные модели аппроксимации информации / А.Р. Белкин, М.Ш. Левин. М.: Наука, 1990

22. Литвак, Б.Г. Экспертная информация: методы получения и анализа. М.: Радио и связь, 1981

23. Кини, Р.Л. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения / Р.Л. Кини, X. Райфа. М.: Радио и связь, 1981.

24. Миркин, Б.Г. Проблема группового выбора.- М.: Наука, 1974.

25. Гафт, М.Г. Принятие решений при многих критериях.- М.: Знание, 1979.

26. Гафт, М.Г. О построении решающих правил в задачах принятия решений / М.Г. Гафт, В.В. Подиновский. Автоматика и телемеханика, №6, 1981.

27. Подиновский, В.В. Многокритериальные задачи с упорядоченными по важности критериями. Автоматика и телемеханика, 1976, №11.

28. Ларичев, О.И. Качественные методы принятия решений / О.И. Ларичев, Е.М. Мошкович. М.: Физматлит, 1996.

29. Бережная, Е.В., Бережной В.И. Математические методы моделирования экономических систем: Учеб. Пособие. / Е.В. Бережная, В.И. Бережной. М.: Финансы и статистика, 2003. - 368

30. Юдин, Д.Б. Вычислительные методы теории принятия решений. М.: Наука, 1989.316 с.

31. Кузин, Л.Т. Основы кибернетики. М.: Энергия, 1973. Т. 1: Математические основы кибернетики. 504 с.

32. Полак, Э. Численные методы оптимизации. М.: Мир, 1997. 376 с.

33. Солодовников, А.С., Бабайцев В.А., Браилов А.В. Математика в экономике / А.С. Солодовников, В.А. Бабайцев, А.В. Браилов: В 2 ч. М.: Финансы и статистика, 1999. 224 с.

34. Химмельблау, Д. Прикладное нелинейное программирование. М.: Мир, 1975. 534 с.

35. Эддонс, М., Стенсфильд Р. Методы принятия решений / М. Эддонс, Р. Стенсфильд. М.: Аудит, ЮНИТИ, 1997. 590 с

36. Жданова, Е.Г. Теория расписаний. -М., 2002. http:// www. mista. га/ student/ sheduletheory.rar.

37. Левин, В.И. Современное состояние исследований в области теории расписаний Искусственный интеллект в XXI веке // Сборник статей III Всероссийской научно-технической конференции. — Пенза: НОУ «Приволжский Дом знаний», 2005.

38. Танаев, B.C. Введение в теорию расписаний / B.C. Танаев, В.В.

39. Шкурба. М."Наука", 1975, 256с.

40. Мину, М. Математическое программирование. Теория и алгоритмы: пер. с фр. А.И. Штерна.- М.: Наука. Гл. ред. Физ.- мат. лит., 1990.-488 с.

41. Прилуцкий, М.Х. Распределение и упорядочивание работ в многостадийных системах / М.Х. Прилуцкий, Д.В. Попов // Моделирование и оптимизация сложных систем. Межвузовский сб. научных трудов ВГАВТ. Н.Новгород, 1999, с. 123-130.

42. Акулич, И.Л. Математическое программирование в примерах и задачах. М.: Высшая школа, 1993. 336 с.

43. Беллман, Р. Динамическое программирование. М.: Издатинлит, 1960. 400 с.

44. Беллман, Р. Прикладные задачи динамического программирования / Р. Беллман, С. Дрейфус. М.: Наука, 1965. 458 с.

45. Вентцель, Е.С. Исследование операций. М.: Наука, 1980. 230 с.

46. Гасс, С. Линейное программирование. М.: Физматиз, 1961. 304 с.

47. Дегтярев, Ю.И. Исследование операций. М.: Высшая школа, 1986.320 с.

48. Карманов, В.Г. Математическое программирование. М.: Физматмет, 2000. 264 с.

49. Еремеев, А.В. Разработка и анализ генетических и гибридных алгоритмов для решения задач дискретной оптимизации. Дисс. канд.физ.-мат.наук. Омск, 2000.

50. МакКоннелл, Дж. Основы современных алгоритмов. — М.: Техносфера, 2004. — 368 с

51. Сизиков, В.П. Системы принятия решений: открытость и перспективы применения / В.П. Сизиков, В.И. Разумов // Вычислительные и информационные технологии в науке, технике и образовании: Тр. междун. конф. Павлодар: ТОО НПФ «ЭКО», 2006. II том. С. 524-533.

52. Лучко, О.Н. Введение в информационный консалтинг: Учеб.пособ. / О.Н. Лучко, В.А. Маренко- Омск: ОГИС, 2006. 114 с.

53. Turban, Е. Decision Support Systems and Intelligent Systems (6th Edition). / E. Turban, J.E. Aronson — Prentice Hall, 2000, 912 p.

54. Трахтенгерц, Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений: СИНТЕГ, 1998, 376 с.

55. Sauter, V.L. Decision Support System: John Wiley & Sons, Incorporated, 1999, 432 p.

56. Mora, М. Decision-Making Support Systems: Achievements and Challenges for the New Decade / M. Mora, G.A. Forgionne, J.N. D. Gupta: Idea Group Publishing, 2002, 437 p.

57. Power, D.J. Decision Support Systems: Concepts and Resources for Managers: Quorum Books, Greenwood Publishing, 2002, 272 p

58. Теоретические основы создания и внедрения автоматизированных систем управления отраслью и промышленным предприятием / Под ред.В .А. Елисеева .— Донецк. : Изд-во ДонГУ, 2000.

59. Афанасьев, В.Н. Математическая теория конструирования систем управления: Учеб. пособие для втузов. / В.Н.Афанасьев, В.Б.Колмановский, В.Р.Носов .— М. : Высш.шк., 1989

60. Олссон, Г. Цифровые системы автоматизации и управления / Г. Олссон, Дж. Пиани .— 3-е изд., перераб. и доп. — СПб : Невский диалект, 2001.

61. Методы классической и современной теории автоматического управления : учебник для вузов в 5 т. / К. А. Пупков и др. ; под ред. К. А. Пупкова, Н. Д. Егупова .— М. : Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2004-.

62. Шишкин, О.П. Основы автоматики и автоматизации производственных процессов: Учебник для вузов. / О.П. Шишкин, А.Н. Парфенов — М. : Высшая школа, 2001

63. IDEF Structured Systems Analysis Diagrams (IDEFO, IDEF1, IDEF1X, IDEF3, IDEF4, IDEF5, IDEF9, BPR). www.idef.com

64. Андреев, В.В. Инструментальные средства для разработки мультиа-гентных систем промышленного масштаба / В.В. Андреев, С.В. Батищев, К.В. Ивкушкин, Т.В. Искварина, П.О. Скобелев // Тр. VI Междунар. конф.

65. Проблемы управления и моделирования в сложных системах». Самара: Самарский научный центр РАН, 2004. - С. 233-240.

66. Тарасов, В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. — М.: Эдиториал УРСС, 2002.-352 с.

67. Богданова, Д.Р. О применении методов динамического программирования для решения задачи о назначении процедур отдыхающим в санаторно-курортном учреждении // Экономика и математические методы. Материалы региональной конференции, Уфа, РИЦ БашГУ, 2007.

68. Задача поддержки принятия решений при формировании расписания прохождения процедур отдыхающими в санаторно-курортном комплексе

69. Д.Р. Богданова, Д.В. Попов, Д.А. Ризванов // Обозрение прикладной и промышленной математики, 2008, Т. 15, в.2. с. 261-263

70. Измеров, Н.Ф. Профессиональные болезни: Руководство. М. 1996. -Т. 1-2.

71. Артамонова, В. Г. Актуальные проблемы профессиональной и экологической патологии / В. Г. Артамонова, И.Ф. Кузнецов, А.С. Гаджиев -Курск, 1994.-С. 108-109.

72. Наумова, Т. М. Новые требования по осуществлению санитарно-эпидемиологического надзора за предприятиями и организациями.: JL, 1996 -С. 3-5.

73. Артамонова, В.Г. Профессиональные болезни / В.Г. Артамонова, И.Н Шаталов-М., 1996.

74. Братко, И. Алгоритмы искусственного интеллекта на языке PROLOG, Зе-издание.: Пер. с анг.- М.: издательский дом «Вильяме», 2004.-640с.92.1С Предприятие. Версия 7.7. Конфигурирование и администрирование / Фирма "1С", Москва, 1999. -396 с.

75. Введение в конфигурирование 1С: Бухгалтерии 7.7 / В. Байдаков, С.

76. Чистов, Д.В. Хозяйственные операции в Компьютерной бухгалтерии 7.5 Задачи, решения, результаты /Учебное пособие. -М.: КомпьютерПресс, 1999. -544 с.

77. Базы знаний интеллектуальных систем / Т.А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский. -СПб.: Питер, 2000. -384 с.

78. Рассел, С., Искусственный интеллект: современный подход / С. Рассел, П. Норвиг; 2-е изд. -М.: Издательский дом «Вильяме», 2006. -1408 c.ISBN 5-8459-0887-6

79. W. Behrens, P. Hawranek. Manual for the Preparation of Industrial Feasibility Studies. Vienna, UNIDO, 1996

80. Трейси Мейор. Как оценить преимущества ИТ. "Директор информационной службы", январь 2001. http://www.osp.ru/cio/2001/01/171068

81. ГОСТ 24.702-85 Эффективность автоматизированных систем управления.

82. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов. М.: Издательство Экономика, 2000 г. — 422 с

83. Мельников, В.В. Исследование систем управления: Учебное пособие для ВУЗов / В.В. Мельников, Б.П. Титаренко, В.А. Волочиенко М., Проект, Трикста, 2006