Информационная система поддержки принятия решений при управлении процессом обучения с использованием игровых технологий и онтологических моделей тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.10, кандидат технических наук Сабирьянова, Гузель Радисовна

• Сабирьянова, Гузель Радисовна
• кандидат технических наук
• 2009

Оглавление диссертации кандидат технических наук Сабирьянова, Гузель Радисовна

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ВОПРОСОВ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ ОБУЧЕНИЯ ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМ И

ИГРОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ОБУЧЕНИЯ.

1.1 Существующие подходы к управлению обучением и современные системы электронного обучения.

1.2. Анализ возможностей методов активного обучения.

1.3. Анализ возможностей современных АОС.

1.4. Цели и задачи исследования.

Выводы по первой главе.

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА КОНЦЕПЦИИ ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРОЦЕССА ОБУЧЕНИЯ В РАМКАХ КОМПЕТЕНТНОСТНОГО ПОДХОДА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИИС НА ОСНОВЕ ИГРОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ.

2.1. Концепция информационной поддержки процесса обучения.

2.2. Функциональная модель процесса формирования учебно-методического материала для ИИС.

2.3. Разработка схемы управления процессом обучения.

Выводы по второй главе.

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ И МЕТОДОВ ПОДДЕРЖКИ ОБУЧЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИГРОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ.

3.1. Разработка онтологической модели классификации способов описания дидактических единиц учебного материала для игровых технологий.

3.2. Разработка онтологических моделей представления учебного материла.

3.3. Разработка метода интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений при репродуктивном обучении.

Выводы по третьей главе.

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОГО И ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ И ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРЕДЛОЖЕННОГО ПОДХОДА.

4.1. Информационное обеспечение ИИС поддержки обучения.

4.2. Алгоритмическое обеспечение ИИС поддержки обучения.

4.3. Разработка прототипа программного обеспечения ИИС.

4.4. Анализ эффективности разработанного подхода на основе тестирования обучаемых.:.

4.5. Методические рекомендации по проведению занятий с использованием ИИС 114 Выводы по четвертой главе.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Информационная система поддержки принятия решений при управлении процессом обучения с использованием игровых технологий и онтологических моделей»

Научно-технический прогресс и глобализация приводят к увеличению объема информации, которая необходима человеку в процессе обучения, и занятий научной и профессиональной деятельностью. Учебная деятельность должна вооружить студента не только определённой суммой знаний, но и сформировать комплекс компетенций, которые представляют собой общую способность специалиста к профессиональному труду и жиз недеятельности, на основе знаний, опыта, ценностей, способностей, приобретенных во время обучения.

В современных автоматизированных обучающих системах реализуются практически все существующие в традиционном учебном процессе виды самостоятельной работы обучаемых. Эффективность работы этих систем в первую очередь определяется структурой и наполнением базы знаний, содержащей в себе ресурсы обучения.

Известные исследования в области систем управления обучением, и в частности систем управления учебным материалом приведены в работах зарубежных и российских ученых: Г. Драйдена [1], Дж. Вое [2], М. Грин-дера [3], JT. Лойда [4], Г.И. Саранцева [5], П.И. Пидкасистого [6], А.А.Смирнова [7], А.П. Панфиловой [8], A.A. Вербицкого [9], П. Бруси-ловского [10], в области изучения вопросов управления вузом, вопросы сравнительного анализа университетских образовательных программ, психолого-педагогической поддержки обучаемых, методики и организация учебного процесса в высшей школе, технологии создания электронных учебных пособий, информационно-обучающие среды образовательных систем, оценка качества подготовки обучаемых рассмотрены в работах ученых УГАТУ М.Б. Гузаирова, Б.Г. Ильясова, Ю.С. Кабальнова, JI.P. Черняховской, Н.И. Юсуповой.

Основной недостаток известных систем управления обучением (LMS) и учебным материалом (LCMS) состоит в отсутствии семантической связанности между внутренним представлением учебного материала в системе, формой обучения с использованием учебного материала и проверкой усвоения материала. В них в основном используется только объяс-нительно-иллюстра-ционный метод обучения. При этом семантика предметной области вынесена за рамки системы, а применение методов активизации учебного процесса если и допускается, то не позволяет абстрагироваться от конкретного учебного материала.

Применение проблемного, эвристического и исследовательского методов в педагогической науке пока недостаточно формализовано для тиражирования и применения в автоматизированном обучении.

Применение современных технологий управления знаниями, включая хранение и передачу семантической информации, в совокупности с методами активизации учебного процесса, могут заметно повысить эффективность процесса репродуктивного обучения.

Таким образом, управление процессом обучения на основе структуризации учебного материала с использованием групповых интеллектуальных игр является актуальным и востребованным на рынке образовательных услуг, а возможности современных интеллектуальных информационных технологий позволяют ставить вопрос об информационной поддержке этого процесса.

Объект исследования - процесс обучения студентов на занятиях в вузе.

Предмет исследования — информационная поддержка управления процессом обучения с использованием интеллектуальных информационных систем (ИИС).

Целью работы является разработка информационной системы поддержки принятия решений при управлении процессом обучения с использованием игровых технологий и онтологических моделей для повышения эффективности управления процессом обучения в рамках компетентност-ного подхода.

В целом в рамках работы решаются следующие задачи:

1. Разработать концепцию информационной поддержки процесса обучения в рамках компетентностного подхода для повышения его эффективности.

2. Разработать модели и методы информационной поддержки для принятия управленческих решений при планировании проведения занятий с использованием игровых технологий.

3. Разработать информационное и алгоритмическое обеспечение для планирования проведения практических занятий.

4. Разработать прототип ИИС, реализующий предложенные методы и алгоритмы. Исследовать эффективность предложенной концепции.

Методы исследования

В работе использовались методы системного анализа, теории принятия решений, инженерии знаний, обработки результатов экспериментов.

Результаты, выносимые на защиту

1. Концепция информационной поддержки процесса обучения в рамках компетентностного подхода для повышения его эффективности с использованием ИИС на основе игровых технологий и онтологических моделей.

2. Разработанные модели и методы, включая модель классификации типов представления учебного материала, формализованную модель организации знаний по учебным дисциплинам на примере дисциплин в области информатики, метод интеллектуальной поддержки для принятия управленческих решений при планировании проведения занятий.

3. Информационное и алгоритмическое обеспечение поддержки принятия решений при управлении процессом обучения, включая: онтологическую базу знаний (ОБЗ) и алгоритм управления процессом обучения на основе структуризации учебного материала.

4. Прототип ИИС для поддержки принятия управленческих решений при планировании проведения занятий. Методика и результаты анализа эффективности разработанной концепции.

Научная новизна результатов диссертационного исследования:

1. Концепция управления процессом обучения, направленная на повышение эффективности в условиях компетентностного подхода, основана, в отличие от известных, на модификации и адаптации для образовательных целей известных игровых технологий для выполнения дидактических упражнений в форме групповых интеллектуальных игр, с применением онтологического подхода для структуризации учебного материала в ИИС.

2. Модели и методы поддержки обучения при проведении практических занятий с применением игровых технологий, в отличие от известных, основаны на:

• модели классификации типов представления учебного материала, включающей в себя основные способы формирования понятий (определение, декомпозиция, перечисление присущих свойств и сопоставление);

• формализованной модели организации знаний по учебным дисциплинам в области информатики для унифицированного представления учебного материала, основанной на предложенной классификации типов представления учебного материала;

• методе интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений при планировании процесса обучения, для реализации предложенного подхода, в отличие от известных, основанном на модели описания процесса репродуктивного практического обучения для автоматизированного обучения и тестирования и правилах выработки управленческих решений, что составляет теоретическую основу для реализации предлагаемой концепции.

3. Информационное и алгоритмическое обеспечение для поддержки принятия решений при управлении процессом обучения, в отличие от известных, включает в себя:

• онтологическую базу знаний, содержащую формализованные особенности представления учебного материала для репродуктивного обучения, и представленную в форме аксиом на языке OWL DL;

• алгоритм управления процессом обучения на основе структуризации учебного материала при планировании проведения практических занятий, что составляет основу для реализации разработанных моделей и методов в компьютерной среде.

Практическую ценность имеют следующие полученные результаты:

1. Предложенная концепция позволяет обеспечить поддержку формирования учебно-методического материала для проведения занятий в игровой групповой форме, что приводит к повышению эффективности процесса обучения.

2. Информационное обеспечение для реализации предложенного подхода, в виде базы знаний на языке OWL DL, позволяет применять унифицированное представление учебно-методического материала для автоматизированного обучения и тестирования.

3. Разработанное алгоритмическое обеспечение составляет основу для разработки программного обеспечения, которое реализует предложенную концепцию.

4. Разработанный прототип ИИС для поддержки принятия управленческих решений при планировании проведения занятий, который позволяет осуществлять управление процессом обучения. Методика анализа эффективности разработанных методов и алгоритмов позволяет оценивать эффективность процесса обучения при проведении практических занятий в групповой (игровой) форме. Результаты анализа подтверждают работоспособность и эффективность предложенного подхода.

Внедрение результатов работы в виде математического, алгоритмического и программного обеспечения поддержки принятия управленческих решений при управлении процессом обучения осуществлено в ряде образовательных учреждений высшего и среднеспециального профессионального образования г. Уфы, а также при аттестации сотрудников администрации Советского района городского округа г. Уфа и в учебный процесс УГАТУ.

Связь с научными программами

Исследования проводились в рамках НИР № ИФ-ВК-01-08-03 по теме «Исследование и разработка интеллектуальных технологий поддержки принятия решений и управления на основе инженерии знаний», а также грантов № 06-07-89228-а (2006-2008 гг.) и РФФИ №08-07-00495-а (20082009 гг.).

Апробация работы

Основные материалы диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях: 7-10-й Международных конференциях «Компьютерные науки и информационные технологии» (CSIT) (Россия, Уфа-Ассы, 2005; Германия, Карлсруэ, 2006; Россия, Уфа-Красноусольск, 2007; Турция, Анталия, 2008); 12-й Байкальской Всероссийской конференции с международным участием «Информационные и математические технологии в научных исследованиях» (Иркутск-Байкал, 2007); Конференций-конкурсов «Технологии Microsoft в теории и практике программирования» (Новосибирск, 2007); X Казанской школе по компьютерной и когнитивной лингвистике TEL-2008 (Казань, 2008).

Публикации. Основные результаты по теме диссертации опубликованы в 16 статьях [11-26], в том числе 3 - в рецензируемых журналах из списка ВАК, в виде двух депонированных рукописей 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, применения игровых образовательных технологий и инженерии знаний.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы и приложения. Работа содержит 142 с. машинописного текста, включая 41 рис., 21 табл. и список литературы из 100 наименований.

Заключение диссертации по теме «Управление в социальных и экономических системах», Сабирьянова, Гузель Радисовна

Выводы по четвертой главе

1. Разработана информационная модель онтологической базы знаний, содержащей формализованные особенности представления учебного материала для репродуктивного обучения, и представленную на языке

OWL DL для хранения учебно-методического материала, включающая реляционную схему семантических метаданных онтологической базы знаний, реляционные таблицы понятий, экземпляров понятий онтологий, отношений между понятиями, что составляет информационное обеспечение ИИС поддержки процесса обучения на основе игровых технологий.

2. Разработанное алгоритмическое обеспечение, включающее в себя алгоритм управления процессом обучения на основе структуризации учебного материала при планировании проведения практических занятий, алгоритмы проведения игр и формирования учебно-методического материала, служит основой для реализации разработанных моделей и методов в компьютерной среде.

3. Разработан прототип ИИС для поддержки принятия управленческих решений при планировании проведения занятий, который позволяет осуществлять управление процессом обучения. Проведенное тестирование на примере формирования материала по дисциплине «Технология разработки программного обеспечения» показало работоспособность прототипа.

4. Проведенный на примере 299 студентов 4 курса факультета ИРТ (дисциплина «Технология разработки программного обеспечения», специальности: 010503 - Математическое обеспечение и администрирование информационных систем и 230105 - Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем) анализ эффективности предложенной концепции показал, что применение ИИС в процессе обучения позволяет повысить эффективность усвоения учебного материала в 1.5 раза. Следует отметить, что количество обучаемых, полностью усвоивших (90-100%) дидактическую единицу, при использовании игровых методов обучения колеблется от 50 до 100%, а без использования игровых методов - 25-40%.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В ходе выполнения диссертационной работы были получены следующие результаты

1. В разработанной концепции управления предлагается информационная поддержка процесса обучения с использованием интеллектуально информационной системы, в которой реализуются функции:

• изменение представления учебного материала в зависимости от результатов обучаемых;

• тестирование обучаемых;

• контроль со стороны преподавателей, и, в отличие от известных, используется компетентностный подход, игровые технологии обучения и онтологические модели. Это позволяет повысить эффективность обучения за счет активизации учебного процесса.

2. Разработанные для реализации предложенной концепции управления модели и методы, включающие:

• модель классификации типов представления учебного материала, включающую в себя основные способы формирования понятий (определение, декомпозиция, перечисление присущих свойств и сопоставление);

• формализованную модель организации знаний по учебным дисциплинам на примере дисциплин в области информатики для унифицированного представления учебного материала, основанную на предложенной классификации типов представления учебного материала;

• метод интеллектуальной поддержки для принятия управленческих решений при планировании проведения занятий, позволяют реализовать информационное и алгоритмическое обеспечение для последующей разработки ИИС.

3. Разработанное информационное и алгоритмическое обеспечение, включая:

• онтологическую базу знаний, содержащую формализованные особенности представления учебного материала для репродуктивного обучения, и представленную в форме аксиом на языке OWL DL;

• алгоритм управления процессом обучения на основе структуризации учебного материала при планировании проведения практических занятий, составляет основу для реализации разработанных моделей и методов в компьютерной среде.

4. Разработанный прототип ИИС для поддержки принятия управленческих решений при управлении процессом обучения показывает работоспособность разработанных методов и алгоритмов. Анализ результатов проведённых практических занятий подтверждает эффективность предложенной концепции.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Сабирьянова, Гузель Радисовна, 2009 год

1. Частиков А.П., Гаврилова Т.А., Белов Д.Л. Разработка экспертных систем. Среда С. СПб.: Издательство БХВ-Петербург, 2003. - 608 с.

2. Гэри Хансен, Джэймс Хансен. Базы данных: разработка и управление М. :ЗАО Издательство БИНОМ. -1999.- 704 с.

3. Овдей О.М., Проскудина Г.Ю. Обзор инструментов инженерии онто-логий / Электронная библиотека Института программных систем HAH Украины, 2004. http:// www. elbib. ru/ index, phtml ? page= elbib/ rus/ journal/ 2004/ part4/ op.

4. Гаврилова T.A., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб.: Питер, 2000.- 384 с.

5. Бадамшин P.A., Ильясов Б.Г., Черняховская JI.P. Проблемы управления сложными динамическими объектами в критических ситуациях на основе знаний. М: Машиностроение, 2003.- 240 с.

6. Питер Джексон «Введение в экспертные системы» — М.: Издательский дом «Вильяме», 2001. — 622с.

7. Гаврилова Т.А. / Электронная библиотека. Онтологический инжиниринг. 84 с.9. http://lcmtec.ru/publications/library/authors/ontologengeneering.shtml10. http://big.spb.ru/publications/bigspb/km/useontologyinsuz.shtml7print

8. Система формирования учебно-методических материалов на основе компетентностного подхода / Д.В. Попов, Г.Р. Сабирьянова // Вестник УГАТУ. Серия «Управление, вычислительная техника и информатика». Уфа, 2008. Т. 10, № 2 (27). С. 101-107.

9. Применение технологий инженерии знаний и игровых моделей для повышения эффективности обучения / Д.В. Попов, Г.Р. Сабирьянова // Вестник Башкирского университета. Уфа, 2008. Т. 13, № 1. С. 192-198.

10. Планирование обучающей выборки для нейронной сети на основе теории оптимального эксперимента / Д.В. Попов, Г.Р. Сабирьянова // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2007. № 10. С. 5-9.

11. Модели и методы игросистемного менеджмента в образовательной деятельности / Г.Р. Сабирьянова // Сб. ст. per. зимн. шк.-сем. аспирантов и молодых ученых. Уфа : Технология, 2006. Т. 1. С. 228-232.

12. Онтологический подход к представлению информации для обучения / Г.Р. Сабирьянова, H.H. Мухачева // Информационные технологии и математические методы исследований в экономике : башкирско-саксонский форум. Уфа, 2006. С. 55-64. (Статья на англ. яз.)

13. Обучающая система на основе игросистемного подхода / Г.Р. Сабирьянова // Сб. стат. 2-й per. зимн. шк.-сем. аспирантов и молодых ученых. Уфа : Технология, 2007. Т. 2. С. 78-85.

14. Игросистемная технология организации обучения на основе онтологии / Г.Р. Сабирьянова, А.Ф. Галямов // XXXIII Гагаринские чтения : матер. Междунар. молодежи, науч. конф. М. : МАТИ, 2007. Т. 4. С. 194-195.

15. Онтологические и игровые модели для автоматизированных обучающих систем / Г.Р. Сабирьянова, Д.В. Попов // Информатика, управление и компьютерные науки : матер. 3-й Всерос. зимн. шк.-сем. аспирантов и молодых ученых, Уфа : УГАТУ, 2008. С. 198-214.

16. Онтологические модели и игровые технологии для обучающих систем / Г.Р. Сабирьянова, H.H. Мухачева // Компьютерные науки и информационные технологии (CSIT'2008) : матер. 10-й Междунар. конф. Анталия, Турция, 2008. Т. 2. С. 48-53. (Статья на англ. яз.)

17. Игровая технология формирования компетенций математиков-програм-мистов / М.Б. Гузаиров, Н.И. Юсупова, Д.В. Попов, Г.Р. Сабирьянова // Проблемы качества образования : матер. XVIII Всерос. науч.-метод. конф. Уфа-Москва, 2008. С. 3-7.

18. Селевко Г.К. Современные образовательные технологии. -М.: Народное образование, 1998. 350 с.

19. Реформы образования: Аналитический обзор / под ред. В.М. Филиппова. -М.: Центр сравнительной образовательной политики, 2003. -303 с.

20. НЛП педагогической эффективности. М.: Московский психолого-социальный институт; Воронеж: Издательство НПО «МОДЭК», 2001. -208 с.

21. Драйден Г., Вое Дж. Революция в обучении: Перевод с английского. -М.: Изд-во Парвинэ, 2003. 672 с.

22. Гриндер М., Лойд Л. НЛП в педагогике -М.: Институт общегуманитарных исследований, 2001. -320 с.

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

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

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

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

27. Mora, M. 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.

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

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

30. 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

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

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

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

34. IDEF Structured Systems Analysis Diagrams (IDEF0, IDEF1, IDEFIX, IDEF3, IDEF4, IDEF5, IDEF9, BPR). www.idef.com

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

36. Братко, И. Алгоритмы искусственного интеллекта на языке PROLOG, Зе-издание.: Пер. с анг.- М.: издательский дом «Вильяме», 2004.- 640с.

37. Базы знаний интеллектуальных систем / Т.А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский. -СПб.: Питер, 2000. -3 84 с. '

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

39. 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.

40. 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 p.

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

42. В. deVille. Microsoft Data Mining. Digital Press, 2001.

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

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

45. Han, J. Data Mining: Concepts and Techniques / J. Han, M. Kamber, Morgan Kaufmann, San Francisco, 2001.

46. 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.

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

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

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

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

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

52. 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.

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

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

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

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

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

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

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

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

61. 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

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

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

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

65. Солодовников, A.C., Бабайцев В.А., Браилов A.B. Математика в экономике / A.C. Солодовников, В.А. Бабайцев, A.B. Браилов: В 2 ч. М.: Финансы и статистика, 1999. 224 с.

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

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

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

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

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

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

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

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

74. Дегтярев, Ю.И. Исследование операций. М.: Высшая школа, 1986. 320 с.

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

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

77. Goldberg, D. Е. Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning. Addison-Wesley, Reading, MA. 1989, 412 pages.

78. Dorigo, M. The Ant System: Optimization by a colony of cooperating objects. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics / M. Dorigo, V. Maniezzo, A. Colorni Part B, 26(1), 1996, p. 29- 41

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

80. 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.