Интеллектуализация управления бизнес-процессами предприятия тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Жебрун, Николай Николаевич

• Жебрун, Николай Николаевич
• кандидат технических наук
• 2007

Оглавление диссертации кандидат технических наук Жебрун, Николай Николаевич

ВВЕДЕНИЕ.

1 УПРАВЛЕНИЕ БИЗНЕС-ПРОЦЕССАМИ ПРЕДПРИЯТИЯ. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ЗНАНИЙ ВИС.

1.1 Системы управления бизнес-процессами предприятия.

1.2 Мультиагептный подход и мультиагентные системы.

1.2.1 Архитектуры, ориентированные на сервисы.

1.2.2 Основные определения и понятия теории мультиагентных систем.

1.2.3 Области применения MAC.

1.2.4 Стандартная архитектура MAC FIPA 2000.

1.3 Модели представления знаний в MAC.

1.3.1 Продукционная модель.

1.3.2 Формальные логические модели.

1.3.3 Семантические сети.

1.3.4 Фреймовые модели.

1.4 Онтологии и инженерия онтологий.

1.4.1 Онтологии и онтологические системы.

1.4.2 Языки описания онтологий.

1.4.3 Обзор нотаций для визуального представления онтологий.

1.5 Выводы.

2 МЕТОДИКА РЕАЛИЗАЦИИ ОНТОЛОГИЙ ДЛЯ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ БИЗНЕС-ПРОЦЕССАМИ ПРЕДПРИЯТИЯ.

2.1 Концептуальная модель системы управления бизнес-процессами.

2.2 Моделирование бизнес-процессов в нотации диаграмм активности UML

2.3 Моделирование понятий и классов онтологии.

2.4 Описание знаний и методов онтологии.

2.5 Описание бизнес-процессов на расширенном языке XPDL.

2.6 Формальная модель МАСУБП.

2.7 Выводы.

3 РАЗРАБОТКА АРХИТЕКТУРЫ МУЛБТАГЕНТПОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ БИЗНЕС-ПРОЦЕССАМИ ПРЕДПРИЯТИЯ.

3.1 Формирование архитектуры системы управления бизнес-процессами предприятия.

3.2 Реализация онтологий в MAC.

3.2.1 Реализация онтологий FIPA на расширенном Прологе.

3.2.2 Реализация языка FIPA SL Language на расширенном прологе.

3.3 Реализация компонентов MAC.

3.3.1 Реализация ВРМ-агента.

3.3.2 Реализация ВР-агентов.

3.3.3 Исполнение экземпляров БП по событию.

3.3.4 Реализация А-агентов.

3.3.5 Реализация репозитариев.

3.4 Выводы.

4 ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДИКИ РЕАЛИЗАЦИИ ОНТОЛОГИЙ

4.1 Применение разработанной методики на предприятии "BetterWorldBooks".

4.2 Применение разработанной методики на предприятии ОАО "Завод Автоприбор".

4.3 Оценка результатов внедрения МАСУБП на предприятии.

4.4 Инструментарий разработки моделей бизнес-процессов и онтологий MAC

4.5 Применение разработанной методики и инструментальных средств в учебном процессе.

4.6 Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Интеллектуализация управления бизнес-процессами предприятия»

Современной тенденцией развития бизнеса является внедрение ERP / MRP-систем и систем управления бизнес-процессами предприятия (BPMS-системы). Класс корпоративных информационных систем (КИС), ориентированных на управление бизнес-процессами (БП) относят к автоматизированным системам управления бизнес-процессами (СУБП) предприятия.

Современные СУБП построены на объектно-ориентированных технологиях, зачастую имеют сервисно-ориентированную архитектуру (Service Oriented Architecture, SOA), а также обладают стандартными инструментами управления базами данных. Однако, как показала практика, число неудачных внедрений таких систем достигает 30 % и более. Основная причина этих неудач лежит в методологии построения СУБП. В силу того, что современные системы управления являются объектно-ориентированными, в них слабо развита возможность адаптации к конкретным бизнес-процессам организации в условиях быстро меняющейся рыночной среды.

Перспективной технологией для построения СУБП, позволяющей учесть динамику развития организации, а также опыт и знания управляющего персонала, является технология, основанная па бизнес-правилах. Бизнес-правила - это утверждения и логические цепочки, которые описывают и ограничивают структуру предприятия, ее операции и стратегию. Бизнес-правила - это знания, которыми обладает управляющий персонал организации, па основании этих знаний возможно адекватное управление бизнес-процессами. Осуществляя идентификацию и формализацию бизнес-правил, можно добиться лучшей адаптации к рыночным и производственным изменениям, при этом обеспечивается большая коммуникабельность, взаимопонимание персонала и возможность внесения независимых от программного кода изменений [35].

Системы, функционирующие на основе формализованных бизнес-правил, являются системами, основанными на знаниях или системами ситуационного управления. Основной задачей при создании таких систем является построение формальных моделей предметных областей (ПО) или оптологий.

Изначально понятие онтологии заимствовано из философии, где онтологией называется философское учение об общих категориях и закономерностях бытия. В рамках искусственного интеллекта термин «онтология» используется для описания объектов и явлений мира в формализованном виде, пригодном для компьютерной обработки. Применение аппарата категорий к структуризации знаний привело практически к одновременному появлению теории концептуальных графов, разработанной Дж. Сова, и способа представления знаний в виде онтологий, разработанного Н. Гуарино. Оба эти подхода ориентированы на отнесение объектов мира к той или иной категории. Введение онтологий позволяет упростить процесс совместного и многократного использования знаний.

Приложение онтологий к бизнес-процессам позволит создать интеллектуальную систему управления бизнес-процессами, основанную па знаниях о предметной области, благодаря которой можно будет использовать весь формализованный опыт, накопленный при управлении организацией. Кроме того, такой подход за счет совместного использования знаний и за счет определенного контракта в виде формальных онтологий позволяет создать единое информационное поле не только для управления внутренними бизнес-процессами организации, но и для интеграции сотрудничающих предприятий па основе внешних процессов.

Одним из перспективных направлений в моделировании подобных систем является мультиагентный подход, который позволяет в сочетании с методами искусственного интеллекта строить распределенные интеллектуальные управляющие системы. Данный подход широко рассмотрен в теории распределенных интеллектуальных информационных систем (РИИС) Л.П. Швецова и С.А. Яковлева. В данной теории рассматривается методология проектирования РИИС, которая включает в себя следующие этапы: идентификацию предметной области (ПО) или онтологии; структурирование знаний о ПО; формализацию; реализацию; отладку и тестирование. В качестве модели для структурирования знаний о ПО А.Н. Швецовым и С.А. Яковлевым используется фреймовая модель, которая позволяет лишь описать статический аспект предметной области, то есть выявить сущности ПО и отношения между ними. Поведенческий аспект в этой модели не рассматривается, хотя его включение при описании предметной области позволит создать алгоритмы функционирования элементов системы.

В данной диссертации автором предлагается дополнять знания о ПО информацией о поведении сущностей, что в сочетании с формальной логической моделью представления и обработки знаний позволит строить системы с возможностью логического вывода и адаптивными алгоритмами функционирования на основе имеющихся фактов.

Повышение эффективности управления за счет автоматизации поддержки принятия решений, в том числе и на основе методов и средств искусственного интеллекта, рассмотрело в трудах В.И. Васильева, Т.А. Гавриловой, В.А. Геловани, А.Н. Швецова, С.А. Яковлева, Б.Г. Ильясова, Д.А. Поспелова, Ю.Ф. Тельнова, Э.А. Трахтенгерца, И.Ю. Юсупова, а также зарубежных ученых Н. Гуарино, М. Вулдриджа, Н. Дженпингса, А. Аамодта, Р. Бергмана, М. Рихтера и др. Вопросы управления сложными объектами рассматривались в трудах отечественных ученых В.М. Глушкова, А.Г. Мамиконова, Б.Я. Советова, Г.Г. Куликова, О.Б. Низамутдинова, Ю.А. Кафтанюка, О.В. Логиновского, А.В. Кострова, В.А. Горбатова, С.А. Редкозубова и др.

ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ.

Целью диссертации является совершенствование систем управления бизнес-процессами за счет повышения гибкости и снижения затрат на их поддержку с помощью интеллектуализации на основе расширенных онтологий.

Перед автором в данной работе поставлены следующие задачи:

1. Разработка модели расширения онтологий для описания поведения сущностей предметной области;

2. Разработка архитектуры мультиагентнон системы (MAC) управления бизнес-процессами предприятия;

3. Разработка алгоритмов трансляции £/М£-моделей предметных областей и формализованных бизнес-процессов в Пролог- и XPDL-kojx, соответственно, для функционирования агентов на основе онтологий;

4. Разработка методики реализации онтологий для системы управления бизнес-процессами на основе логического языка программирования для интеллектуализации управления бизнес-процессами предприятия;

5. Реализация инструментария для создания моделей онтологий и бизнес-процессов.

МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ.

В данной диссертации применяются следующие методы исследования:

• системный анализ;

• процессный подход к управлению предприятиями;

• объектно-ориентированный анализ и проектирование;

• онтологический подход к представлению знаний;

• формальные логические модели представления и обработки знаний;

• мультиагентный подход к созданию информационных систем (ИС);

• теория множеств.

НА ЗАЩИТУ ВЫНОСЯТСЯ следующие основные положения:

1. Формальная теоретико-множественная модель расширения онтологий для описания поведения сущностей предметной области.

2. Методика реализации онтологий на основе формальной логической модели для управления бизнес-процессами предприятия.

3. Совокупность алгоритмов трансляции и функционирования агентов па основе онтологий.

4. Визуальное инструментальное средство для разработки онтологий MAC и моделей бизнес-процессов (БП).

НАУЧНАЯ НОВИЗНА

Научная новизна работы заключается в следующем:

• предложена формальная теоретико-множественная модель расширения онтологий для описания поведения сущностей предметной области;

• разработана методика реализации онтологии на основе формальной логической модели для управления бизнес-процессами предприятия;

• разработана архитектура мультиагентной системы управления бизнес-процессами предприятия.

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ.

Практическая значимость работы заключается в следующем:

1. Построены и реализованы алгоритмы трансляции и функционирования агентов на основе онтологий.

2. Разработано визуальное инструментальное средство для разработки моделей бизнес-процессов (БП).

3. Разработано визуальное инструментальное средство для разработки онтологий MAC.

4. С помощью разработанной методики реализована онтология и бизнес-процесс оценки цены книгопечатной продукции предприятия, а также произведена оценка внедрения мультиагентной системы управления бизнес-процессами предприятия, основанной на знаниях.

АПРОБАЦИЯ РАБОТЫ.

Основные результаты работы докладывались и обсуждались на:

• международной научно-технической конференции «Новые методологии проектирования изделий микроэлектроники» (Владимир,

2004);

• международной научно-технической конференции «Автоматизированная подготовка машиностроительного производства, технология и надежность машин, приборов и оборудования» (Вологда,

2005);

• 19-й международной научно-технической конференции «Математические методы в технике и технологиях» (Воронеж, 2006);

• 20-й международной научно-технической конференции «Математические методы в технике и технологиях» (Ярославль, 2007);

• выставке «Электронная Губерния 2006» (Владимир, 2006, экспонат «Платформа для создания визуальных редакторов моделей»);

Также результаты работы обсуждались в проведенных с участием автора работах во Владимирском государственном университете в рамках НИР № 3411/06 по заказу ФГУП «ФНПЦ НИИИС им. Ю.Е. Седакова»

ПУБЛИКАЦИИ.

Основные результаты исследований по теме диссертации опубликованы в 8 работах, среди них имеется статья из перечня ВАК.

СТРУКТУРА И ОБЪЕМ РАБОТЫ.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, изложенных на 111 страницах, включающих 39 рисунков, 5 таблиц, список использованных литературных источников, состоящий из 106 наименований, и 8 приложений.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Жебрун, Николай Николаевич

4.6 Выводы

В данной главе рассмотрено практическое применение разработанной методики реализации онтологий для построения мультиагентной системы управления бизнес-процессами предприятия, основанной на знаниях. В качестве одного из объектов практического применения этой методики выбрана корпорация «BetterWorldBooks» (South Bend, USA), в автоматизации которой участвует отечественное ООО «Фирма Инреко ЛАН». Автор данной работы выступал в роли ведущего разработчика проекта. В главе достаточно по шагам рассмотрен пример использования разработанной методики для одного из бизнес-процессов корпорации.

Продемонстрировано применение разработанных методики и инструментальных средств на примере бизнес-процесса закупки товарно-материальных ценностей промышленного предприятия ОАО «Завод Автоприбор».

Кроме того, в главе дана оценка результатов внедрения МАСУБП в компании «BetterWorldBooks» с помощью одного из стандартных системных методов оценки ИС - совокупной стоимости владения ТСО. Приведены результаты сравнительной оценки данной системы и ВРМ- систем по характеристике «гибкость».

В главе также представлен разработанный лично автором инструментарий создания моделей бизнес-процессов и онтологий MAC, приведены результаты применения разработанной методики и инструментальных средств в учебном процессе кафедры ИСИМ Владимирского государственного университета.

108

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В данной работе автором проанализированы проблемы современных систем управления бизнес-процессами (СУБП) предприятий и отмечены преимущества мультиагентного подхода к созданию СУБП, основанных на знаниях. Для достижения поставленной цели - совершенствование систем управления бизнес-процессами предприятия за счет повышения гибкости и снижения затрат на их поддержку - были решены следующие задачи:

• разработана модель расширения онтологий для описания поведения сущностей предметной области;

• построена архитектура мультиагентной системы управления бизнес-процессами предприятия;

• предложены алгоритмы трансляции UML-моделей предметных областей и формализованных бизнес-процессов в Пролог- и XPDL-код, соответственно, для функционирования агентов на основе онтологий;

• разработана и внедрена методика реализации онтологий для системы управления бизнес-процессами на основе логического языка программирования для интеллектуализации управления бизнес-процессами предприятия;

• реализован инструментарий для создания моделей бизнес-процессов и онтологий.

При этом в работе были получены следующие новые научные результаты:

1. формальная теоретико-множественная модель расширения онтологий для описания поведения сущностей предметной области;

2. методика реализации онтологий на основе формальной логической модели для управления бизнес-процессами предприятия;

3. архитектура мультиагентной системы управления бизиес-процессами предприятия.

Разработанные модели, методики и алгоритмы обладают следующими достоинствами:

• Модель расширения онтологии позволяет описать поведенческий аспект сущностей предметной области, что повышает полноту ее формального представления.

• Использование расширенных Пролог-программ для реализации онтологий позволяет использовать инструменты логического вывода для интеллектуализации систем. При этом появляется возможность работы с нечеткими знаниями и с логикой предикатов первого порядка, что позволяет использовать неточные данные при функционировании системы.

• Использование стандартной методологии проектирования UML для моделирования онтологий позволяет применять существующий опыт управляющего персонала и аналитиков при построении онтологий.

• Моделирование бизнес-процессов предлагается также проводить с помощью стандартного языка XPDL, что позволяет использовать описания бизнес-процессов, совместимые с другими BPMS-систтами.

• Разработанная архитектура мультиагентной системы построена на основе стандартной спецификации FIPA, поддерживаемой многими консорциумами, что позволяет строить системы управления, которые можно интегрировать в единое информационное пространство за счет стандартных протоколов и инфраструктурных элементов. Распределенный характер системы позволяет поддерживать виртуальные и территориально распределенные организации.

• Разработанные алгоритмы и их реализация в инструментарии позволяют автоматически транслировать диаграммы в графической нотации UML в «корректные» Пролог-программы, что повышает скорость разработки систем, основанных на знаниях.

Практическим результатом диссертации является разработанный автором инструментарий создания моделей бизнес-процессов и онтологий MAC, позволяющий формировать необходимые диаграммы, тем самым, ускоряя процесс проектирования и реализации мультиагентных систем управления бизнес-процессами, основанных на знаниях.

С помощью разработанной методики реализована онтология и бизнес-процесс оценки цены книгопечатной продукции предприятия, а также произведена оценка внедрения мультиагентной системы управления бизнес-процессами предприятия, основанной на знаниях, что позволило повысить гибкость СУБП и снизить затраты на ее поддержку, связанные с модификацией программного кода системы при изменении внешнего окружения компании.

Исследования, выполненные в диссертационной работе, были внедрены в ООО «Фирма Инреко JIAH» при создании системы бизнес-процессов американской корпорации «BetterWorldBooks», что подтверждено соответствующим актом о внедрении. Полезность результатов работы также отмечена промышленным предприятием ОАО «Завод Автоприбор». Методика построения онтологий с использованием диаграмм UML используется в учебном процессе кафедры ИСИМ Владимирского государственного университета для проведения лабораторного практикума по дисциплинам «СЛЖ-технологии» и «Распределенные информационные системы».

Дальнейшее развитие диссертационной работы предполагается проводить по следующим направлениям:

• разработка конкретной агентной платформы СУБП с помощью мультиагентной платформы JADE;

• использование нечетких знаний в онтологиях и разработка вопросов функционирования агентов в условиях неопределенности:

• развитие инструментальных средств разработки моделей, необходимых для построения МАСУБП.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Жебрун, Николай Николаевич, 2007 год

1. Адамацкий А.И., Ходданд О. Роящийся интеллект: представления и алгоритмы// Информационные технологии и вычислительные системы. -1998. №1. - С.45-53.

2. Александров Д.В. Системное моделирование бизнеса: Учеб. пособие / Владим. гос. ун-т. Владимир, 2004. 300 с.

3. Александров Д. В. CASE-технологии : учеб. пособие / Д. В. Александров, И. В. Грачев, Д. Н. Фадин ; Владим. гос. ун-т. Владимир : Изд-во Владим. гос. ун-та, 2006. - 64 с. - ISBN 5-89368-688-8

4. Александров Д.В., Костров А.В., Макаров Р.И., Хорошева Е.Р. Методы и модели информационного менеджмента: учеб. пособие / Под ред. А.В. Кострова. М.: Финансы и статистика, 2007. - 336 е.: ил.

5. Боркус В. Композитные Web-сервисы обретают реальность. PC Week/RE, № 27/ 2004, с. 20, № 28/2004, с. 19.

6. Борушевский Д. JI. ВРМ: во главе управления бизнес-процессами. http://www.cnews.ru/newcom/index.shtml72004/05/25/159299

7. Варшавский В.А., Поспелов Д.А. Оркестр играет без дирижера. Размышления об эволюции некоторых технических систем и управлении ими. -М.: Наука, 1984.

8. Вендров A.M. Методы и средства моделирования бизнес-процессов (обзор). Jet Info, Информационный бюллетень, № 10 (137)/2004.

9. Вендров A.M. Методы и средства моделирования бизнес-процессов (обзор). Jet Info, Информационный бюллетень, № 10 (137)/2004.

10. И. Верников Г. «Стандарт онтологического исследования IDEF 5»

11. Виттих В.А. Управление открытыми системами на основе интеграции знаний. //Автометрия, №3, 1999, с. 38-49.

12. Гаскаров Д.В. Интеллектуальные информационные системы. Учеб. Для вузов. М.: Высш. шк., 2003. - 431 с: ил.

13. Городецкий В.И., Грушинский М.С., Хабалов А.В. Многоагентные системы (обзор)// Новости искусственного интеллекта. -1998. №2.

14. Джонсон М. Обнародована модель бизнес-процессов. Computerworld, #10/2001

15. Евгенев Г.Б. Мультиагентные системы компьютерной инженерной деятельности // Информационные технологии, № 4, 2000, с.2-7.

16. Жебрун Н.Н., Александров Д.В. Онтологический подход к созданию системы управления бизнес-процессами предприятия, основанной на знаниях // Тамбов, Вестник ТГТУ, Том 13, 1А, 2007. С. 26 - 32.

17. Ивкушкин К.В., Минаков И.А., Ржевский Г.А., П.О. Скобелев. Мультиагентная система для решения задач логистики.

18. Искусственный интеллект. В 3-х книгах. Книга 2. Модели и методы: Справочник. / Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Радио и связь, 1990, 304 стр.

19. Калянов Г.Н. Теория и практика реорганизации бизнес-процессов. М.: СИНТЕГ, 2000.-212 с.

20. Климов В. Р. «Сравнительный обзор систем workflow». //www.big.spb.ru/publications/other/restruct/sravnitobzsystworkflow.shtml

21. Кораблин М.А., Ржевский Г.А., Скобелев П.О. Мультиагентная среда для поддержки принятия решений. // ICCS 2001, Санкт Петербург, 2001 (в публ.).

22. Костров А.В. Основы информационного менеджмента. М.: Финансы и статистика, 2001. - 336 с.

23. Костров А. В. Уроки информационного менеджмента. Практикум : учеб. пособие / А. В. Костров, Д. В. Александров. М. : Финансы и статистика, 2005.-304 с.

24. Кулопулос Томас М. «Необходимость Workflow. Решения для реального бизнеса». Пер с англ. «Весть-Метатехнология», 2000. 384 с.

25. Михеев А., Орлов М. Перспективы WorkFlow-систем. http://www.pcweek.ru

26. Нэвин Бэлэни. «Будущее Web за семантикой». Перевод: Intersoft Lab Оригинал: The future of the Web is Semantic

27. Оганесян А. П. Модели и инструменты интеграции. Открытые системы, #11.2002

28. Поспелов Д.А. Многоагентные системы настоящее и будущее // Информационные технологии и вычислительные системы. - 1998. - №1. -С.14-21.

29. Поспелов Д.А. Десять "горячих точек" в исследованиях по искусственному интеллекту //Интеллектуальные системы (МГУ). Т.1, вып. 1-4., 1996, с.47-56

30. Рубцов С. Системы управления бизнес-процессами и корпоративная культура. PC Week/RE, № 46, 47, 48.

31. Сахаров А.А. Концепции построения и реализации информационных систем, ориентированных на анализ данных. Системы управления базами данных, 1996, N4, с. 55-70.

32. Скобелев П.О. Виртуальные миры и интеллектуальные агенты для моделирования деятельности компаний. // Труды 6-ой Национальной конференции ИИ-1998, 5-7 ноября 1998, Пущино том 2, с. 714-719.

33. Скрипкин К. Г. Экономическая эффективность информационных систем. М., 2003.

34. Смит Г., Фиигар П. Следующие полвека. Директор ИС, #04/2003

35. Тарасов В.Б. Новые стратегии реорганизации и автоматизации предприятий: на пути к интеллектуальным предприятиям// Новости искусственного интеллекта. 1996. - № 4. - С.40-84.

36. Тарасов В.Б. От искусственного интеллекта к искусственной жизни: новые направления в науках об искусственном// Новости искусственного интеллекта. 1995. - №4. - С.93-117.

37. Тарасов В.Б. Системно-организационный подход в искусственном интеллекте //Программные продукты и системы №3, 1999, с.6-13

38. Тей А., Грибомон П., Луи Ж. и др. Логический подход к искусственному интеллекту. От классической логики к логическому программированию. М.: Мир, 1990, 429 стр.

39. Фадин Д.Н. Управление процессами в системе поддержки менеджмента потоков работ. ВКР, 2004. 110 с.

40. Фаулер М., Скотт К. иМЬ.Основы. Пер. с англ. - СПб: Символ-Плюс, 2002. -192 е., ил.

41. Хорошевский В.Ф. Методы и средства проектирования и реализации мультиагентных систем // Материалы семинара "Проблемы искусственного интеллекта", Россия, ИПУ РАН, 1999.

42. Черняк Л. «SOA шаг за горизонт». Открытые системы, сентябрь 2003.

43. Черняк Л. М. На пути к предприятию, управляемому в реальном времени. Открытые системы, #12.2002

44. Шапот М. Интеллектуальный анализ данных в системах поддержки принятия решений. Открытые системы, 1998, N1, с. 30-35.

45. Antoniou, G. A semantic Web primer/ Grigoris Antoniou and Frank van Harmelen. Massachusetts Institute of Technology, 2004. 259 c.

46. Boy, G. A. 1997. Software Agents for Cooperative Learning. In Software Agents, ed J. M.Bradshaw. Menlo Park, Calif.: AAAI Press.

47. Brooks R. Intelligence Without Representation // Artificial Intelligence. 1991. -Vol.47.-P. 139-159.

48. Business Process Modeling Language. BMPI Proposed Recommendation. BMPI, Jan 24, 2003.

49. Clancey, W. J. 1993. The Knowledge Level Reinterpreted: Modeling Socio-Technical Systems. In Knowledge Acquisition as Modeling, eds. К. M. Ford and J. M. Bradshaw, 33-50. New York: Wiley.

50. Coffman, T. Graph-based Technologies for Intelligence Analysis / T. Coffman, S. Greenblatt, S. Marcus // Communications of the ACM. 2004. Volume 47, number 9. C. 45-47.

51. Cohen, P. R.; and Levesque, H. 1997. Communicative Actions for Artificial Agents. In Software Agents, ed J. M. Bradshaw. Menlo Park, Calif.: AAAI Press.

52. Etzioni, O., and Weld, D. S. 1995. Intelligent Agents on the Internet: Fact, Fiction, and Forecast. IEEE Expert 10(4): 44-49.

53. F. Bellifemine, G. Caire. JADE administrator's guide. TILAB, 15 December, 2003.

54. F. Bellifemine, G. Caire. JADE programmer's guide. TILAB, 10 July,2004.

55. F. Bueno, D. Cabeza, M. Carro. The Ciao Prolog System. CLIP Group, 993p., 6 August 2004.

56. FIPA Abstract Architecture Specification. FIPA TC Architecture SC00001L., 12 March, 2002.

57. FIPA ACL Message Representation in String Specification. FIPA TC Agent Management SC00070I., 12 March, 2003.

58. FIPA ACL Message Structure Specification. FIPA TC Communication SC00061G., 12 March, 2003.

59. FIPA Agent Management Specification. FIPA TC Agent Management SC00023J., 12 March, 2002.

60. FIPA Communicative Act Library Specification. FIPA TC Communication SC00037J., 12 March, 2003.

61. FIPA SL Content Language Specification. FIPA TC Communication SC00008I., 12 March, 2002.

62. Fisher K., Muller J.-P., Heimig I., Scheer A.-W. Intelligent Agents in Virtual Enterprises// Proc. of the First International Conference on the Practical Applications of Intelligent Agents and Multi-Agent Technology (London, UK). -P.205-224.

63. Franconi E., Ng G. The i.com tool for intelligent conceptual modeling // 7th Intl. Workshop on Knowledge Representation meets Databases, KRDB'00, Berlin, Germany, 2000.

64. Franklin, S., and Graesser, A. 1996. Is It an Agent or Just a Program? A Taxonomy for Autonomous Agents. In Proceedings of the Third International Workshop on Agent Theories, Architectures, and Languages. New York: Springer-Verlag.

65. G. Caire. JADE programming for beginners. TILAB, 4 December 2003.

66. Genesereth, M. R. 1997. An Agent-based Framework for Interoperability. In Software Agents, ed. J. M. Bradshaw. Menlo Park, Calif.: AAAI Press.

67. Georgeff M.P. and Rao A.S. BDI Agents: From Theory to Practice. In Procedings First International Conference on Multi-Agent Systems (ed. V. Lesser). AAAI Press/The MIT Press, pp. 312-319, 1995.

68. Greenstein, David, and Kelly Tomas. "Intelligent agents for an Emergent Industrial Ecology". Intelligent Manufacturing Systems, Proceedings of IJCAI, AAAI 1995.

69. Harrison, C. G.; Chess, D. M.; and Kershenbaum, A. 1995. Mobile Agents: Are They a Good Idea? IBM T. J. Watson Research Center.

70. Hayes-Roth F., Jacobstein N. The State of Knowledge-Based Systems. Communications of the ACM, March, 1994, v.37, n.3.

71. James Odell. Agent Technology, Green Paper. OMG Document ec/2000-08-01, 1 August, 2000

72. James Odell. Agents: Technology and Usage (Part 1). Distributed Computing Architecture/E-Business Advisory Service. Executive Report, Vol. 3, No. 4.

73. Jeffrey M. Bradshaw. Software Agents, 47p, 1998.

74. Jennings N.R. Controlling Cooperative Problem Solving in Industrial Multi-Agent Systems Using Joint Intentions. Artificial Intelligence, 75 (2) pp. 195-240, 1995.

75. Joseph A. Goguen. Data, schema and ontology integration. In Workshop on Combination of Logics: Theory and Applications (CombLog'04), July 2004.

76. Low, Jonathan and Siesfeld, Tony / Ernst &Young, "Measures That Matter", Strategy & Leadership, March — April 1998.

77. Martin Flower. UML Distilled: A Brief Guide to the Standard Object Modeling Language, Third Edition. Addison Wesley, 2003.

78. MASIF Specification. OMG TC Document orbos/97-10-05. 10 Nov., 1997. http://www.omg.org/maf

79. Michael Pallos, Service-oriented architecture: A Primer. EAI Journal, De-cember 2001.

80. Musen, M. Domain Ontologies in Software Engineering: Use of Protege with the EON Architecture // Methods of Inform, in Medicine, pages 540-550,1998.

81. N. R. Jennings, M. Wooldridge. Applications of Intelligent Agents. Queen Mary & Westfield College, 25p.

82. Natalya F. Noy, Deborah L. McGuinness. Ontology Development 101: A Guide to Creating Your First Ontology. Stanford University, Stanford, 25p.

83. Negroponte, N. 1997. Agents: From Direct Manipulation to Delegation. In Software Agents, ed. J. M. Bradshaw. Menlo Park, Calif.: AAAI Press.

84. Nwana, H. S. 1996. Software Agents: An Overview. Knowledge Engineering Review, 11(3): 205-244.

85. Philip A. Bernstein. Applying model management to classical meta data problems. In Proc. First Biennial Conference on Innovative Data Systems Research (CIDR'03), January 2003.

86. Robert E. Kent. The IFF foundation for ontological knowledge organization. Cataloging and Classification Quarterly, 37(1): 187-203, 2003.

87. Smith, Howard. Business Process Management: The Third Wave / Howard Smith and Peter Fingar 1st ed. Meghan-Kiffer Press, 2003; 292p.

88. Specification: Business Process Execution Language for Web Services Version 1.1 http://wvvw.ibm.com/developerworks/library/ws-bpel/

89. Sycara K., Pannu A., Williamson M., Zeng D., Decker K. Distributed Intelligent Agents/ IEEE Expert: Intelligent Systems and Their Applications. 1996. -Vol.11, №6.-P.36-46.

90. Trevor J. M. Bench-Capon and Grant Malcolm. Formalising ontologies and their relations. In Proc. 10th Database and Expert Systems Applications (DEXA'99), p. 250-259, 1999.

91. Unified Modeling Language: Superstructure, version 2.0, OMG, July 2003.

92. W.M.P. van der Aalst, A.H.M. ter Hofstede, B. Kiepuszewski, and A.P. Barros. Workflow Patterns. Distributed and Parallel Databases, 14(3), pages 5-51, July 2003.

93. WFMC. Workflow Management Coalition Workflow Standard: Workflow Process Definition Interface XML Process Definition Language (XPDL) (WFMCTC-1025). Technical report, Workflow Management Coalition, Lighthouse Point, Florida, USA, 2002.

94. Wooldridge M., Jennings R. Intelligent Agents. Theory and Practice. Knowledge Engineering Review, 1995.

95. Workflow Management Coalition. Terminology & Glossary // WFMC-TC-1011, Feb. 1999.

96. Workflow Process Definition Interface XML Process Definition Language (WFMC-TC-1025) - WfMC, 2002.