Информационная система экспертизы качества проектов комплексных систем пожарной безопасности тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.25.05, кандидат технических наук Горячев, Игорь Евгеньевич

• Горячев, Игорь Евгеньевич
• кандидат технических наук
• 2008

Оглавление диссертации кандидат технических наук Горячев, Игорь Евгеньевич

Перечень условных сокращений.

Введение.

Глава 1. Анализ существующих экспертных систем и методов экспертизы качества проектов сложных технических систем.

1.1. Анализ методов многокритериального упорядочения объектов.

1.2. Анализ существующих автоматизированных экспертных систем.

1.3. Общая модель упорядочения объектов.

Выводы по 1 главе.

Глава 2. Модель многокритериального упорядочения проектов комплексных систем пожарной безопасности в пространстве признаков.

2.1. Модель многокритериального упорядочения проектов комплексных систем пожарной безопасности в пространстве признаков.

2.2. Экспериментальное исследование модели многокритериального упорядочения проектов комплексных систем пожарной безопасности.

2.3. Методика задания весовых коэффициентов при оценке проектов комплексных систем пожарной безопасности.

Выводы по 2 главе.

Глава 3. Методика многокритериального линейного упорядочения проектов комплексных систем пожарной безопасности.

3.1. Упорядочение на основе отношения доминирования Парето.

3.2. Свойства многокритериальных функций полезности.

3.3. Методика многокритериального линейного упорядочения проектов комплексных систем пожарной безопасности.

Выводы по 3 главе.

Глава 4. Информационная система экспертизы качества проектов комплексных систем пожарной безопасности.

4.1. Обеспечение экспертизы качества проектов комплексных систем пожарной безопасности.

4.2. Требования к инструментальным средствам и структуре данных информационной системы экспертизы качества проектов комплексных систем пожарной безопасности.

4.3. Реализация задач многокритериальной оптимизации.

4.4. Общая функциональность и структура информационной системы экспертизы качества проектов комплексных систем пожарной безопасности.

4.5. Анализ функционирования информационной системы экспертизы качества проектов комплексных систем пожарной безопасности.

Выводы по 4 главе.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Информационная система экспертизы качества проектов комплексных систем пожарной безопасности»

В последнее время актуальность решения рейтинговых задач в информационно-аналитических системах существенно возросла. Это связано с совершенствованием информационных технологий, существенным повышением сложности технических систем, а также развитием' сферы потребления, принятием обоснованных решений во всех областях государственной и частной деятельности.

В настоящее время актуальной проблемой является разработка и создание современных и эффективных методов и средств, позволяющих обеспечить экспертизу качества проектов комплексных систем пожарной безопасности (КСПБ) объектов различного функционального назначения, в том числе и многофункциональных. Это связано с тем, что проектирование подобных систем является достаточно сложным процессом, затрагивает значительное количество параметров и характеристик различной природы, и требует высокого уровня подготовки соответствующих специалистов.

Одним из наиболее релевантных средств решения указанной проблемы может стать информационная система экспертизы качества проектов комплексных систем пожарной безопасности (ИСЭКП КСПБ). Такая информационная система (ИС) необходима для принятия обоснованного решения по выбору лучшего проекта КСПБ, выполнение которого гарантировано приводило бы к удовлетворению потребностей (цели, требования и ожидания) всех заинтересованных сторон (участников проекта), и в первую очередь заказчика.

Ранжирование товаров и услуг в сфере потребления имеет целью поиск лучших вариантов. Выбор наилучших решений во всех областях государственной и частной деятельности также может рассматриваться как решение рейтинговой задачи. К сожалению, постановкой и решением рейтинговых задач в области экспертизы качества проектов комплексных систем пожарной безопасности занимаются работники - специалисты в области систем безопасности, но не имеющие глубоких знаний в области принятия решений. По этой причине они допускают ошибки, дискредитирующие доверие к получаемым результатам.

Между тем, в теории принятия решений накоплен значительный арсенал научных методов упорядочения объектов в пространстве признаков. В той или иной степени они относятся к одной их двух групп методов — векторной или скалярной оптимизации. Первая группа методов основывается на упорядочении объектов на основе отношения доминирования признаков. В их развитие внесли вклад такие учёные как Б. Руа [109], В.В. Подиновский [81-85];, В.Д. Ногин [74-75]. Упорядочение объектов на основе качественных значений признаков сформировалось в направление вербального анализа решений/(ВАР), развитого в трудах академика О.И. Ларичева [48-52]-и представителей егошколы-А.Б; Петровского [80] и др;

Методы скалярной оптимизации основаны на преобразовании задачи многокритериальной оптимизации в задачу однокритериальной оптимизации с применением многокритериальной функции полезности. Изучаемые в рамках этого направления вопросы были оформлены в многокритериальную теорию полезности (МТП). В труде Дж. фон Неймана и О. Моргенштерна [73] был разработан аксиоматический подход и сформулированы основные направления исследований МТП, развитые затем в трудах X. Райфа [93], Р. Ки-ни [45], П. Фишберна [102], B.C. Артамонова [4], Б.Г. Литвака [55-60], Н.В. Хованова [103] и других. Одним из способов преобразования задачи многокритериальной оптимизации в задачу однокритериальной: оптимизации без явного применения функций полезности является метод анализа иерархий, предложенного Т. Саати [95], и развивавшегося в трудах А.В. Андрейчикова [2], Ю.М. Искандерова [35-40], И.Г. Малыгина [3, 63, 64], В.Г. Тоценко [100], и других. В основе этого метода лежит использование сопоставительных оценок объектов по критериям с применением матриц парных сравнений. Свойства матриц парных сравнений изучали Б.Г. Миркин [70-71], М. Кенделл [44] и др.

Как показывает опыт, методы векторной оптимизации позволяют получить достоверные оценки объектов в пространстве признаков благодаря отсутствию субъективизма, присущего человеческому фактору, но не обеспечивают, в общем случае, линейного упорядочения объектов и плохо приспособлены для решения задач с использованием большого числа признаков. Методы скалярной оптимизации обладают обратными свойствами. Очевидно, что усилению преимуществ должно способствовать совместное применение этих методов, что придало бы системе оценивания новые (эмеджентные) свойства.

Важным фактором в решении рейтинговых задач является достоверность получаемых оценок. Для её достижения необходимо повышать адекватность модели оценивания, осуществлять контроль достоверности- на всех этапах оценивания, выявлять и анализировать факторы, влияющие на оценки объектов. Особую значимость эти аспекты оценивания приобретают для информационно-экспертных систем. Поскольку имеющиеся методы и средства не предназначены для упорядочения объектов, характеризующихся большим количеством признаков, весьма актуальной является задача разработки методического и программного обеспечения для решения таких задач. Информационная система, предназначенная для решения рейтинговых задач должна обладать соответствующими средствами поддержания адекватности модели. Помимо этого эта система должна быть технологичной, иметь удобный интерфейс и быть совместимой с современными информационными системами общего назначения.

Научная задача, решаемая в диссертационной работе, заключается в системном исследовании проблем экспертизы качества проектов комплексных систем пожарной безопасности, разработке информационной системы экспертизы качества проектов комплексных систем пожарной безопасности

ИСЭКП КСПБ) с соответствующим методическим и программным обеспечением.

Целью работы является повышение эффективности экспертизы качества проектов комплексных систем пожарной безопасности за счет разработки методического и программного обеспечения для решения рейтинговых задач в ИСЭКП КСПБ. Для этого в работе поставлены и решены следующие задачи:

1. Анализ методов многокритериального упорядочения объектов и реализующих их существующих автоматизированных экспертных систем.

2. Разработка модели многокритериального упорядочения проектов комплексных систем пожарной безопасности в пространстве признаков.

3. Разработка методики задания весовых коэффициентов при оценке проектов комплексных систем пожарной безопасности.

4. Разработка методики многокритериального линейного упорядоче *' ния проектов комплексных систем пожарной безопасности.

5. Разработка инструментальных средств и структуры информационной системы экспертизы качества проектов комплексных систем .пожарной безопасности.

Объектом исследования в диссертации являются информационные системы экспертизы качества проектов сложных технических систем.

Предметом исследования являются информационные процессы, модели, методики и инструментальные средства решения рейтинговых задач с целью их использования в ИСЭКП КСПБ.

Методы исследования. Для исследований в работе использовались методы системного анализа, теории множеств, теории графов, линейной алгебры и математической статистики.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Модель многокритериального упорядочения проектов комплексных систем пожарной безопасности в пространстве признаков.

2. Методика задания весовых коэффициентов при оценке проектов комплексных систем пожарной безопасности.

3. Методика многокритериального линейного упорядочения проектов комплексных систем пожарной безопасности.

4. Информационная система экспертизы качества проектов комплексных систем пожарной безопасности.

Научной новизной обладают:

1. Модель многокритериального упорядочения проектов комплексных систем пожарной безопасности в пространстве признаков, объединяющая методы отбора и упорядочения проектов как относительно экстремальных значений признаков (идеального проекта), так и относительно желаемых значений.

2. Методика задания весовых коэффициентов при оценке4 проектов комплексных систем пожарной безопасности в совокупности признаков большой размерности путем задания весов в не пересекающихся группах признаков. Методика отличается от предложенных ранее использованием коэффициента структурной значимости признака, используемого для корректировки весовых коэффициентов, назначенных экспертами.

3. Методика многокритериального линейного упорядочения проектов комплексных систем пожарной безопасности, основанная на совместном использовании методов векторной и скалярной оптимизации и отличающаяся от других подходов оценкой диапазонов варьирования рангов для каждого объекта на основе чисел доминирования.

4. Информационная система экспертизы качества проектов комплексных систем пожарной безопасности, реализованная в виде совокупности независимых или слабо зависимых модулей, которые предназначены для решения конкретных задач.

Достоверность научных результатов обеспечивается экспериментальными доказательствами основных положений работы и практической апробацией предложенных методов и моделей на реальных данных при решении практических задач.

Научно-практическая ценность полученных результатов диссертационных исследований заключается в том, что разработанная в диссертации ИСЭКП КСПБ реализованная на основе средств инженерии знаний и новых информационных технологий, является современным и эффективным инструментом при принятии решения о выборе наилучшего проекта КСПБ. Использование такой системы позволяет существенным образом сократить время экспертизы и значительно повысить ее обоснованность. ИСЭКП КСПБ позволяет эффективно использовать все разработанные в работе модели и методики;

Научные результаты, полученные в диссертационной работе, могут быть использованы не только в региональных центрах государственной^экс-пертизы, но и использоваться в проектных организациях при разработке проектов комплексных систем пожарной безопасности.

Результаты диссертационного исследования реализованы в Государственном учреждении Московской области. «Центр государственной вневедомственной экспертизы и ценообразования в строительстве «Мособлгосэкспер-тиза», в Московской областной ассоциации гражданской защиты и пожарной безопасности, а также в Институте проблем транспорта имени Н.С. Соломен-ко Российской академии наук.

Апробация исследования. Научные результаты, полученные в исследовании, докладывались и обсуждались на заседаниях кафедры организации пожаротушения и проведения аварийно-спасательных работ Санкт-Петербургского университета Государственной противопожарной службы МЧС России, а также на следующих научно-практических конференциях и форумах:

- международном форуме «Технологии безопасности-2007», Москва, 6 февраля 2007 г.;

- II Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы обеспечения взрывобезопасности и противодействия терроризму», Санкт-Петербург, 16 мая 2007 г.;

- III международной научно-практической конференции «Технические средства противодействия террористическим и криминальным взрывам», Санкт-Петербург, 30-31 октября 2007 г.

Публикации. По материалам диссертационной работы имеется 12 печатных публикаций, в том числе статья в журнале, рекомендованном ВАК РФ.

Заключение диссертации по теме «Информационные системы и процессы, правовые аспекты информатики», Горячев, Игорь Евгеньевич

Выводы по 4 главе

В главе установлено, что функциональность инструментальных средств выбора и ранжирования в ИСЭКП КСПБ соответствует сигнатуре обобщенной модели многокритериальной оптимизации, а её свойства удовлетворяют требованиям решения практических задач.

Структура данных системы ИСЭКП (таблично-иерархическая модель данных) позволяет создавать иерархические модели практически любой сложности.

Использование модульного подхода при реализации системы выбора и ранжирования в ИСЭКП КСПБ позволило сделать её реконфигурируемой, что позволяет гибко настраивать функциональность системы.

В главе представлена общая структура функционирования ИСЭКП КСПБ.

Рассмотрены требования к инструментальным средствам и структуре данных информационной системы. Поскольку качество получаемых результатов непосредственно зависит от качества построенной модели^ оцениваемой системы, необходимо предоставить ЛПР возможности для анализа качества построенной модели, как на этапе создания её прототипа, так и в процессе получения конкретного её экземпляра. А поскольку качество получаемого решения позволяет судить о качестве построенной модели, необходимо иметь инструменты для анализа и объяснения получаемых решений.

Функциональная универсальность системы повышается за счёт реализации обобщенной модели многокритериального упорядочения и включения в неё методов как скалярной, так и векторной оптимизации, что придаёт инструментальной системе оценивания новые, эмеджентные свойства, не присущие каждой из групп методов в отдельности. Таким образом, базовой моделью представления данных в системе оценивания является реляционная модель данных.

Предложена структура классов, обеспечивающая обработку таблично-иерархических баз данных.

Разработанный в главе комплекс методов многокритериальной оптимизации, использующихся в системе ИСЭКП, позволяет решать следующие задачи на дискретном множестве объектов:

• Задачи отбора: нахождение множества-Парето; нахождение допустимого множества; поиск по цели.

• Задачи упорядочения:

- векторная оптимизация: по отношению доминирования Парето и по приоритету критериев (лексикографическое);

- скалярная оптимизация (с использованием МФП): относительно экстремальных значений признаков; относительно требований к признакам (метод мягких притязаний); относительно предпочтений (метод анализа иерархий).

В ИСЭКП КСПБ предусмотрено совмещение методов отбора с упорядочением результатов, а также предварительное упорядочение задачей отбора. Общую функциональность системы можно описать в виде совокупности следующих функций:

• создание и редактирование таблично-иерархических моделей оценивания;

• импорт данных из приложений пакета MS Office и из реляционных БД с целью заполнения созданных моделей данными;

• решение задач многокритериальной оптимизации;

• анализ и представление результатов в удобной форме;

• экспорт данных и результатов во внешние информационные системы.

Система ИСЭКП реализована в виде совокупности независимых или слабо зависимых модулей. Каждый из модулей специализируется под решение конкретных задач, что позволяет разгрузить основной загрузочный модуль приложения. В результате основной задачей главного модуля приложения является обслуживание диалога с пользователями системы. Реализованная таким образом система легко модифицируема и реконфигурируема.

В главе проведен анализ функционирования ИСЭКП КСПБ. Установлено, что для проведения анализа результатов выбора (ранжирования) в системе ИСЭКП предназначен модуль графического представления результатов. Разработан модуль графического анализа, который представляет собой совокупность классов-окон, каждое из которых реализует отдельную функцию модуля. Модуль выполнен как динамически загружаемая библиотека, которая обладает набором экспортируемых функций. Каждая из этих функций отвечает за реализацию отдельного сервиса модуля. Функции библиотеки не взаимосвязаны, и не накладывают, таким образом, никаких ограничений на последовательность и порядок их вызова.

Сделан общий вывод, что ИСЭКП КСПБ, реализованная на основе средств инженерии знаний и новых информационных технологий, является современным и эффективным инструментом при принятии решения о выборе наилучшего проекта КСПБ. Использование такой системы позволяет существенным образом сократить время экспертизы и значительно повысить ее обоснованность. ИСЭКП КСПБ позволяет эффективно использовать все методики, предложенные во 2-й и 3-й главах работы.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Анализ существующего состояния в области решения рейтинговых задач показал с одной стороны их большую востребованность в организационных системах, а с другой стороны — применение для- их решения, как правило, эвристических методов, не гарантирующих достоверность получаемых результатов. Многие реальные задачи имеют высокую-размерность, определяемую десятками, а то и сотнями оцениваемых объектов и характеризующих их признаков. Эта особенность задач предъявляет высокие требования, не только к их автоматизации, но и к выбору наиболее эффективного метода определения рейтинга объектов.

Анализ методов многокритериальной оптимизации выявил особенности методов векторной и скалярной оптимизации. Первые позволяют получить достоверные оценки объектов в пространстве признаков благодаря отсутствию субъективизма, присущего человеческому фактору, но не обеспечивают, в. общем случае, линейного упорядочения объектов и плохо приспособлены для решения задач с использованием большого числа признаков. Методы скалярной оптимизации позволяют получить линейный порядок объектов, однако они используют субъективную и неточную информацию, такую, как весовые коэффициенты критериев. На основе анализа был сделан вывод о том, что совместное применение этих методов, объединяющее их преимущества, придаст системе оценивания новые (эмеджентные) свойства.

В результате проведенного диссертационного исследования получены следующие результаты:

1. Проведен анализ методов многокритериального упорядочения объектов, а также реализующих их автоматизированных экспертных систем.

2. Разработана модель многокритериального упорядочения проектов комплексных систем пожарной безопасности в пространстве признаков, которая позволяет осуществлять структурирование перечня признаков не только для решения проблемы высокой размерности решаемых задач, но и для решения их по частям.

3. Разработана методика задания весовых коэффициентов при оценке проектов комплексных систем пожарной безопасности в совокупности признаков большой размерности путем задания весов в не пересекающихся группах признаков.

4. Предложена методика многокритериального линейного упорядочения проектов комплексных систем пожарной безопасности, основанная на совместном использовании методов векторной и скалярной оптимизации и отличающаяся от других подходов оценкой диапазонов варьирования рангов для каждого проекта КСПБ на основе чисел доминирования.

5. Разработана информационная система экспертизы качества проектов комплексных систем пожарной безопасности, реализованная в виде совокупности независимых или слабо зависимых модулей, которые предназначены для решения конкретных задач. Использование такой системышозволяет существенным образом сократить время экспертизы и значительно повысить ее обоснованность. ИСЭКП КСПБ позволяет эффективно использовать все методики и модели, разработанные в рамках данной работы.

6. Научные результаты, полученные в диссертационной работе, могут быть использованы не только в региональных центрах государственной экспертизы, но и использоваться в проектных организациях при разработке проектов комплексных систем пожарной безопасности.

7. Результаты диссертационного исследования реализованы в Государственном учреждении Московской области «Центр государственной вневедомственной экспертизы и ценообразования в строительстве «Мособлгос-экспертиза», в Московской областной ассоциации гражданской защиты и пожарной безопасности, а также в Институте проблем транспорта имени Н.С. Соломенко Российской академии наук.

8. Научные результаты, полученные в исследовании, апробированы на 2 международных и 1 всероссийской научно-практических конференциях. По теме диссертации опубликовано 12 печатных работ, в том числе статья в журнале, рекомендованном ВАК Министерства образования и науки РФ.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Горячев, Игорь Евгеньевич, 2008 год

1. Айзерман МА., Малишевский А.В. Некоторые аспекты общей теории выбора лучших вариантов. Автоматика и телемеханика, 1982, №2, с. 65-83.

2. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике: Учебник. 2-е изд., доп. и перераб. М.: Финансы и статистика, 2004. 464 с.

3. Анисимов Б.П., Малыгин И.Г. Эффективные алгоритмы управления управляющих подсистем автоматизированных систем управления объектами. Учебное пособие. СПб.: СПбИ ГПС МЧС России, 2004.

4. Артамонов B.C. Новые технологии в деятельности подразделений и организаций МЧС России // Вестник Санкт-Петербургского института Государственной противопожарной службы. Вып. № 3, 2004, с. 5-8.

5. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Математико-статистические методы экспертных оценок. М.: Статистика, 1974.

6. Бортановский А.С., Пантелеев А.В. Линейная алгебра в примерах и задачах. М: Высшая школа, 2005. 590 с.

7. Бубырь Н.Ф., Быстров Ю.В., Воробьев Р.П., Зуйков Г.М. Эксплуатация установок пожарной автоматики / Под ред. Н.Ф. Бубыря. М.: Стройиздат, 1986. 367 с.

8. Бурков В.Н., Данев Б., Еналеев А.К., Кондратьев В.В., Нанева Т.Б., Щепкин А.В. Большие системы: моделирование организационных механизмов. М: Наука, 1989. 246 с.

9. Бурков В.Н., Заложнев А.Ю., Новиков ДА. Теория графов в управлении организационными системами. М.: Синтег, 2001.

10. Бурков В.Н., Ириков В.А. Модели и методы управления организационными системами. М.: Наука, 1994.

11. Бурков В.Н., Кондратьев В.В. Механизмы функционирования организационных систем. М.: Наука, 1981. 365 с.

12. Вентцель Е.С. Введение в исследование операций. М.: Советское радио, 1964.

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

14. Гибридные экспертные системы в задачах проектирования сложных технических объектов / Под ред. Юдина А.Ю. СПб.: Наука, 1992.

15. Городецкий В.И. Технология искусственного интеллекта для управления последовательно-параллельными процессами. СПб.: СПИИАРАН, 1992.

16. Горячев И.Е. Виды деятельности и структура ГУ МО «Мособлгосэксперти-за» / Ежегодный справочник «Строительный комплекс Московской области» 2005, с. 12-13.

17. Горячев И.Е. Методики оценки проектов комплексных систем пожарной безопасности // Материалы международного форума «Технологии безопасно-сти-2007», Москва, 6 февраля 2007 г. М.: Компания «Защита ЭКСПО», 2006.

18. Горячев И.Е. Основная деятельность и задачи ГУ МО «Мособлгосэкспер-тиза» / Ежегодный справочник «Московская область», выпуск 4, 2006, с. 70-71.

19. Горячев И.Е. Основные изъяны в проектной документации, представляемой на экспертизу / Информационный сборник министерства строительного комплекса Московской области №10(136) 2005, с. 9-11.

20. Горячев И.Е. Основные направления деятельности и задачи ГУ МО «Мос-облгосэкспертиза» / Информационно-аналитическое издание «Становление России», 2006.

21. Горячев И.Е. Текущая деятельность и основные задачи ГУ МО «Мособл-госэкспертиза» / Информационный вестник министерства строительного комплекса Московской области № 3, 2006, с. 33-37.

22. Горячев И.Е. Экспертиза и качество строительства / Информационный вестник ГУ МО «Мособлгосэкспертиза» №3(14) 2006, с. 5-8.

23. Горячев И.Е., Искандеров Ю.М., Малыгин И.Г. Обеспечение экспертизы качества проектов комплексной системы пожарной безопасности / Научно-аналитический журнал «Проблемы управления рисками в техносфере» №3-4, 2007 г. СПб.: СПбУ ГПС МЧС России, 2007.

24. Гудушаури Г.В., Литвак Б.Г. Управление современным предприятием. М.: ЭКМОС, 1998. .

25. Дегтярев В.Г. и др. Математические методы оптимизации. Л: ВМА, 1977, 502 с.

26. Дубов Ю.А., Травкин С.И., Якимец В.Н. Многокритериальные модели формирования и выбора вариантов систем. М.: Наука, 1986.

27. Дюк В.А. Компьютерная психодиагностика. СПб.: «Братство», 1994.

28. Евланов Л.Г., Кутузов В.А. Экспертные оценки в управлении. М.: Экономика, 1988.

29. Загорулько Ю.А. Технология конструирования развитых систем обработки знаний на основе семантических сетей и систем продукций. Новосибирск: НГУ, 1993.

30. Заде Л. Размытые множества и их применение в распознавании образов и кластер-анализе. Классификация и кластер. М.: Мир, 1980.

31. Искандеров Ю.М. Использование семантических графов для построения информационной модели предметной области // Тезисы докладов V Международной конференции "Региональная информатика-96", Ч. I. СПб.: ЛЭТИ, 1996.

32. Искандеров Ю.М. Методологические аспекты инженерии знаний в предметных областях с экстремальными ситуациями // Тезисы докладов IV Международной конференции "Региональная информатика-95", Ч. I, СПб.: ЛЭТИ, 1995.

33. Искандеров Ю.М. Методологические аспекты интеллектуализации информационных систем // Тезисы докладов VII Международной конференции "Региональная информатика-2000", Ч. 1. СПб.: ЛЭТИ, 2000.

34. Искандеров Ю.М. Методы верификации систем, основанных на знаниях // Тезисы докладов VI Международной конференции "Региональная информати-ка-98", Ч. 1. СПб.: ЛЭТИ, 1998.

35. Искандеров Ю.М. Создание баз знаний интеллектуальных систем. СПб.: МОРФ, 2003.233 с.

36. Искандеров Ю.М. Технология создания предметно-ориентированных баз знаний // Труды VIII Санкт-Петербургской международной конференции «Региональная информатика-2002». СПб.: ЛЭТИ, 2003. 425 с.

37. Каазик Ю.Я. Математический словарь. Таллин: «Валгус», 1985.

38. Краснов А.В., Богданов А.В. Информационная система обеспечения безопасности крупных музейных комплексов. М.: Пожаровзрывобезопасность, №1, 2007.

39. Кац М., Улам С. Математика и логика. Ретроспектива и перспектива. М.: Мир, 1971.250 с.

40. Кенделл М. Ранговые корреляции. М.: Статистика, 1975.

41. Кини P.JL, Райфа Г. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения. М.: Радио и связь, 1981.

42. Колмогоров А.Н., Драгалин А.Г. Математическая логика. М.: КомКнига, 2006. 240 стр.

43. Лавров С.С. Архитектура баз знаний. В кн.: Программное обеспечение вычислительных комплексов новой архитектуры. Новосибирск: ВЦ СО АН СССР, 1986.

44. Ларичев О.И. Вербальный анализ решений. М.: Наука, 2006. 181 с.

45. Ларичев О.И. Наука и искусство принятия решений. М: Наука, 1979. 200 с.

46. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений, а также Хроника событий в волшебных странах. М.: Логос, 2000.

47. Ларичев О.И., Мечитов А.И., Мошкович Е.М., Фуремс Е.М. Выявление экспертных знаний. М.: Наука, 1989. 128 с.

48. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. -М.: Физматлит, 1996.

49. Ледерер А., Прасад Дж. Как правильно оценить стоимость проекта. М.: Computerworld, № 40-41, 1992.

50. Лескин А.А., Мальцев В.Н. Системы поддержки управленческих и проектных решений. Л.: Машиностроение, 1990, 167 с.

51. Литвак Б.Г. Автоматизированная система экспертного оценивания // Автоматика и телемеханика. 1992. №2.

52. Литвак Б.Г. Автоматизированные системы экспертного оценивания // Человек и компьютер. 1990. №5.

53. Литвак Б.Г. Разработка управленческого решения. М.: Дело, 2003.

54. Литвак Б.Г. Экспертная информация: методы получения и анализа. М.: Радио и связь, 1982.

55. Литвак Б.Г. Экспертные оценки и принятие решений. М.: Патент, 1996. 271 с.

56. Литвак Б.Г. Экспертные технологии в управлении. М.: Дело, 2004. 400 с.

57. Лобри К. Динамические полисистемы и теории управления. Математические методы в теории систем. М.: Мир, 1979.

58. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта. М.: Мир, 1991. 568 с.

59. Малыгин И.Г. Методы принятия решений при разработке сложных по-жарно-технических систем. СПб.: СПбУ ГПС МЧС России, 2007. 366 с.

60. Малыгин И.Г., Жуков Ю.И., Смольников А.В. Применение функционального моделирования в деятельности Государственной противопожарной службы / Вестник Санкт-Петербургского института ГПС МЧС России, №2(5). СПб.: СПбИГПС МЧС России. 2004. С. 66-69.

61. Маркова Е.В., Гене Г.В., Манихас Л.М. Классификация и обзор * отечественных экспертных систем. В сб.: Проблемы стендового моделирования экономических объектов. М.: ЦЭМИ АН СССР, 1987.

62. Мейер Д. Теория рациональных баз данных. М.: Мир, 1987. 208 с.

63. Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем. М.: Мир, 1973. 244 с.

64. Микони С.В. Теория и практика рационального выбора. М.: Маршрут, 2004.

65. Миллер Г. Магическое число семь плюс или минус два. О некоторых пределах нашей способности перерабатывать информацию. В кн.: Инженерная психология. М.: Прогресс, 1964. С. 192-225.

66. Миркин Б.Г. Анализ качественных признаков. М.: Статистика, 1976. 166 с.

67. Миркин Б.Г. Проблема группового выбора. М.: Наука, 1974. 256 с.

68. Мулен Э. Кооперативное принятие решений: Аксиомы и модели / Пер. с англ. М.: Мир, 1991. 464 с.

69. Нейман Д., Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. М.: Наука, 1970.

70. Ногин В.Д. Принятие решений в многокритериальной среде: количественный подход. М.: Физматлит, 2002.

71. Ногин В.Д. Упрощенный вариант метода анализа иерархий на основе нелинейной свёртки критериев //Журнал вычислительной математики и математической физики, 2004, т. 44, № 7, с. 1259-1268.

72. Осуга С. Обработка знаний. М.: Мир, 1989, 293 с.

73. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ. М.: Высшая школа, 1989.

74. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Основы системного анализа. Томск: Из-детельство научно-технической литературы, 1997

75. Петров А.В., Федулов Ю.Г. Подготовка и принятие управленческих решений. М.': Изд-во РГАПС, 2000. 241 с.

76. Петровский А.Б. Упорядочение и классификация объектов с противоречивыми признаками//Новости искусственного интеллекта, 2003, №4, с. 34-43.

77. Подиновский В.В. Введение в теорию важности критериев в многокритериальных задачах принятия решений. М.: Физматлит, 2007.

78. Подиновский В.В. Многокритериальные задачи с однородными равноценными критериями // Журнал вычислительной математики и физики, 1975, Т. 15, №2, с. 130-141.

79. Подиновский В.В. Многокритериальные задачи с упорядоченными по важности критериями // Автоматика и телемеханика, 1976, №2, 118-127.

80. Подиновский В.В., Гаврилов В.М. Оптимизация по последовательно применяемым критериям. М.: Советское радио, 1975.

81. Подиновский В.В., Ногин В.Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. М.: Наука, 1982.

82. Попов Э.В. Экспертные системы. М.: Наука, 1987.

83. Попов Э.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б., Шапот М.Д. Статические и динамические экспертные системы. М.: Финансы и статистика, 1996. 320 с.

84. Поппель Г., Голдстайн Б. Информационная технология многомиллионные прибыли. М.: Экономика, 1990, 238 с.

85. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект основа новой информационной технологии. М.: Наука, 1988.

86. Представление и использование знаний / Под ред. Уэно X., Исидзука М. М.: Мир, 1989, 220 с.

87. Приобретение знаний / Под ред. Осуги С., Саэки Ю. М.: Мир, 1990, 304 с.

88. Процедура оценивания многокритериальных объектов. Вып. 9. М.: ВНИИ-СИ, 1984.

89. Райфа Г. Анализ решений. Введение в проблему выбора в условиях неопределенности. М.: Наука, 1977г.

90. Рахманова И.О. Методы и модели интеллектуальной под держки'группового принятия решений в сложных организационно-технических системах // Информационные технологии и интеллектуальные методы. СПб.: СПИИ РАН, 1996. С. 6-21.

91. Саати Т.Л., Керне К. Аналитическое планирование. Организация систем. М.: Радио и связь, 1991.

92. Сидельников Ю.В. Теория и организация экспертного прогнозирования. М.: ИМЭМО АН СССР, 1990.

93. Сорокина М.И. Вклад признака в общую оценку объекта при использовании произвольных функций полезности // Известия ПГУПС. СПб.: ПТУ ПС, 2006. Вып. 3(8), с. 144-150.

94. Таранцев А.А. Случайные величины и законы их распределения. Справочное пособие. СПб.: СПбИ ГПС МЧС России, 2005.

95. Тельнов Ю.Ф., Скорова А.А., Андреева Н.В. Проектирование баз знаний. Уч. пособие. М.: МЭСИ, 1991, 109 с.

96. Тоценко В.Г. Методы и системы поддержки принятия решений. Киев: Наукова думка, 2002. 381 с.

97. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам. М.: Мир, 1989, 388 с.

98. Экспертные системы. Принцип работы и примеры. М.: Радио и связь, 1987.

99. Экспертные системы при создании и функционировании систем управления. М.: НПО ЦНИИ КА, 1990.

100. Codd E.F. A relational model of Data for Large Shared Databanks, Communications oh the ACM, June 1970, pp. 377-387.

101. Harker P.T. Incomplete Pairwise Comparisons in the Analytic Hierarchy Process // Math. Modeling. -1987. -9, №11. -P. 837-848.

102. Roy B. Problems and methods with multiple objective functions /Math/ Programming. Nord-Holland Publish. Company. Amsterdam: 1972. Vol.1, №2 P. 239266.