Исследование распределительных задач методами искусственного интеллекта на примерах найма работников предприятий тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.17, кандидат технических наук Севостьяненко, Владимир Владимирович

• Севостьяненко, Владимир Владимирович
• кандидат технических наук
• 2005

Оглавление диссертации кандидат технических наук Севостьяненко, Владимир Владимирович

ВВЕДЕНИЕ

1. АНАЛИТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ЦЕЛЕЙ И ЗАДАЧ ПРЕДПРИЯТИЯ

1.1. Особенности разработки моделей современных строительных предприятий

1.2. Определение предприятия, как системы

1.3. Задачи предприятия на примере строительной организации

1.4. Модели и методы моделирования

1.5. Структуризация цели предприятия

1.6. Информационно-управляющие аспекты

1.7. Обоснование предмета исследования диссертационной работы

1.8. Выводы

2. РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ С НЕЧЕТКИМИ ПАРАМЕТРАМИ

2.1. Условия задачи

2.2. Формализация задачи распределения с четкими параметрами

2.3. Применения нечетких интервальных оценок для описания параметров задач

2.4. Формализация задачи распределения с нечеткими параметрами

2.5. Модель распределения поездок

2.6. Неравновесные состояния и динамика моделей

2.7. Выводы

3. РАЗРАБОТКА МЕТОД РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ПЛАНИРОВАНИЯ НАЙМА РАБОТНИКОВ ПРЕДПРИЯТИЯ

3.1. Применения нечетких переменных для описания параметров задач

3.2. Формализация параметров в виде нечетких переменных

3.3. Модель классификации

3.4. Модель вычисления степени истинности нечетких правил вывода

3.5. Ситуационная модель принятия решений

3.6. Выводы

4. РАЗРАБОТКА ПРОБЛЕМНО-ОРИЕНТИРОВАННЫХ

ПРОГРАММНЫХ ПРИЛОЖЕНИЙ

4.1. Информационное обеспечение задач найма работников предприятия

4.2. Приобретение знаний

4.3. Применение модели классификации

4.4. Применение ситуационной модели

4.5. Применение моделей с нечеткими интервальными оценками

4.6. Оценка эффективности применения проблемно-ориентированных программных приложений

4.7. Выводы

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Исследование распределительных задач методами искусственного интеллекта на примерах найма работников предприятий»

Научно-техническое перевооружение производственных процессов характеризуется лавинообразным и скачкообразным комплексным развитием науки и техники, что сказывается во всех аспектах развития человеческого общества [1,2]. Основная особенность изменений этого времени состоит в усложнении хозяйственно-производственной деятельности человека во всех отраслях, включая строительство, рост масштабов производимых работ. Действительно, в настоящее время наблюдается рост числа организаций, предприятий, строек, появление новых технологий, производимых изделий и материалов в России, несмотря на трудности экономического характера.

Наблюдаются тенденции, носящие характер закономерностей, которые можно сформулировать следующим образом:

- изменение структуры научных знаний в зависимости от потребностей практики;

- существование дифференциации при одновременной интеграции наук, что вызывает появление новых интеграционных наук прагматической направленности;

- усиление роли математики во всех областях научных знаний;

- требования практики превращают науки в производительную силу, направленную на техническое перевооружение, внедрение наукоемких технологий;

- широкое применение комплексов технических средств, вычислительных систем и сетей, новых информационных технологий для реализации научных идей.

Отметим, что названные закономерности при их глубоком анализе оказываются в рамках известных закономерностей больших систем [3-7].

Объектом исследования в диссертационной работе являются задачи исследования операций, такие как распределительные задачи (планирование найма работников на предприятие), решаемые на предприятиях, которые производят работы на рассредоточенных объектах. Производство работ на рассредоточенных объектах характерно для предприятий строительного профиля. Тенденции научно-технического перевооружения наблюдаются в деятельности строительных организаций. Повышение эффективности управления производством работ зависит от быстрой сменяемости техники, изменения структуры математических знаний, т.е. выдвижении на первое место новых направлений, возрастает значение методов моделирования, применения методов искусственного интеллекта. Интеграции научных знаний проявляется в комплексном, многостороннем изучении процессов и объектов, связанном с необходимостью описания усложняющихся систем производства работ на рассредоточенных объектах.

Интеграция научных знаний в свое время привела к формированию системного подхода, предназначенного для моделирования и управления в больших, сложных системах, появлению кибернетики, системотехники, системного анализа, исследования операций [8 - 13], организационных человеко-машинных систем во всех отраслях народного хозяйства, включая строительство.

Кибернетика определена Н. Винером как наука об управлении, контроле и связи в машинах и живых организмах [14]. Под управлением на предприятиях понимается совокупность функций сбора, контроля, хранения, переработки, передачи и применения информации для принятия решений. Для принятия решений необходимы информационно-управляющие системы, реализующие функции сбора, обработки информации и принятия решений в соответствии с принятыми моделями и выбранными критериями оценки эффективности [15].

Разработка информационно-управляющих систем осуществляется в соответствии с этапами, изложенными в методах системного анализа [8, 9, И, 16, 17], которые важны в тех случаях, когда на начальном этапе нет достаточных априорных сведений для формализации задачи.

При разработке методов для задач процесса принятия решения необходимо вначале определить вариант модели принятия решения и параметры модели [18]. Методы могут выбираться как из числа формальных, так и из числа методов, направленных на активизацию интуиции и опыта лиц, принимающих решение. Из-за большой степени неопределенности параметров практически ни одна методика не обходится без использования экспертных оценок. Поэтому, при разработке модели и методов решения вначале необходимо обосновать, каким классом систем может быть отображена проблемная ситуация, и на этой основе решать вопрос о выборе методов моделирования. Для более полной реализации методов принятия решений в информационно-управляющей системе разрабатываются средства автоматизации в виде прикладных программ.

Объективно формализовать все параметры распределительных задач, исследуемых в диссертационной работе в виде определенных чисел невозможно. Причинами подобного представления являются неучитываемые воздействия во внешней среде, непредсказуемые изменения в структуре предприятия, производящего работы на распределенных объектах, невозможность точного установления начальных параметров, параметров состояний, другие случайные факторы. Задачи не формализуются достаточно точно, их постановка существует в неопределенных терминах, и они могут быть решены с применением методов системного анализа на основе обработки знаний экспертов. При разработке информационно-управляющей системы предприятия, производящего работы на рассредоточенных объектах, трудности формализации определяются неопределенностью целей и неопределенностью адекватного анализа сложившихся ситуаций на промышленном объекте и во внешней среде. Цель принятия решений не всегда может быть оценена в физических единицах измерения, но может быть выражена качественными показателями, формализация которых возможна методами теории нечетких множеств [19 - 22].

Для разработки интеллектуальных систем принятия решений в информационно-управляющей системе предприятия наиболее эффективным подходом является эвристический подход, основанный на неформальных, экспертных методах системного анализа, теории нечетких множеств, нечеткой логике, теории искусственного интеллекта, ситуационном управлении. Теория искусственного интеллекта обладает наиболее эффективными методами решения слабоформализованных задач [21 - 28].

Решение распределительных задач, связано с поиском равновесия, т.е. такого состояния сложной системы, для которого некоторая функция полезности достигает максимума. В работе [29] проведены исследования, связанные с моделированием сложных систем при задании функции полезности в виде энтропии физической системы. Полученные в работе [29] результаты представляют определенный интерес, т.к. позволяют делать вывод о существовании равновесия в сложной системе при определенном наборе данных. Однако неопределенность данных требует дальнейшего развития данного подхода. В диссертации развит данный подход за счет применения методов искусственного интеллекта.

Анализ имеющегося теоретического материала в области исследования операций, систем принятия экспертных решений, анализ возможностей методов системного анализа позволяет выявить аспекты теоретических изысканий для распределительных задач, а также задач принятия решений в информационно-управляющих системах промышленных предприятий при существовании неопределенности в задании исходных данных.

Диссертационная работа посвящена разработке методов решения распределительных задач для предприятий, производящих работы на рассредоточенных объектах, систем принятия решений при нечетком задании входных параметров и критериев, качественном описании сложившихся ситуаций, характеризующих как внешнюю среду, так и объект управления. Это определяет и подтверждает актуальность диссертационной работы.

Диссертационные исследования в практическом приложении направлены на создание проблемно-ориентированного прикладного программного продукта (модулей информационно-управляющих систем) для применения в человеко-машинных системах, выполняющих функции систем поддержки решений.

Цель диссертационной работы состоит в развитии методов системного анализа, в частности, раздела исследования операций, связанного с решением распределительных задач, нечеткого ситуационного управления, относительно задач разработки информационно-управляющих систем для предприятий.

В соответствии с поставленной целью в диссертационной работе решаются следующие задачи:

- задача разработки концепции системного аналитического исследований предприятия, производящего работы на рассредоточенных объектах;

- задача разработки системной методологии структурирования целей предприятия, производящего работы на рассредоточенных объектах;

- разработки концепции моделирования при решении задач планирования найма работников предприятия;

-разработка моделей планирования найма работников предприятия с нечеткими интервальными оценками;

- разработка модели распределения поездок между пунктами проживания специалистов и объектами производства работ с нечеткими интервальными оценками;

-разработка модели классификации для задачи найма работников предприятия при описании параметров в виде лингвистических переменных;

- разработка модели вычисления степени истинности нечетких правил вывода для задачи найма работников предприятия при описании параметров в виде лингвистических переменных;

- разработка ситуационной модели для задачи найма работников предприятия при описании параметров в виде лингвистических переменных;

- разработка проблемно-ориентированных программных приложений для задач найма работников предприятия.

Объектом исследования в диссертационной работе являются математические модели распределительных задач, а также методы разработки моделей принятия решений.

Математическими методами исследования в диссертационной работе являются методы исследования операций, методы функционального анализа, теория нечетких множеств и теория нечеткой логики, теория построения нечетких ситуационных моделей.

В экспериментальных исследованиях применялось моделирование на ЭВМ.

Методологическую основу работы составляет концепция системности, суть которой есть представление и исследование моделей распределения ресурсов, систем принятия решений и их оценки применительно к предприятиям, производящих работы на рассредоточенных объектах, в условиях частичной априорной неопределенности и нечеткого задания параметров объектов и критериев функционирования.

Поставленная цель диссертационной работы и сформулированные в соответствии с целью задачи создали предпосылки для получения новых научных результатов в области математического моделирования для предприятий, производящих работы на рассредоточенных объектах.

Новыми научными результатами диссертационной работы, выносимыми на защиту, являются:

- концепция системного исследования предприятия, решающего задачи найма работников, отличающаяся исследованием целей и задач предприятия, применением методов системного исследования при формализованной постановке задач найма работников предприятия и применением описания параметров в виде нечетких интервалов и нечетких чисел;

- модель для решения задачи набора специалистов, отличие которой состоит в том, что учитываются рабочие места и существующие специальности при применении описания параметров в виде нечетких интервалов;

- метод решения задачи планирования найма работников предприятия, отличающийся от известных применением методов формализации факторов задачи в виде лингвистических переменных и получением решения путем моделирования нечетких состояний претендента на рабочее место, предприятия и внешней среды.

Практическая ценность результатов исследований определена их применением на предприятиях, выполняющих строительные работы, а также возможностью широкого применения в информационно-управляющих системах предприятий, решающих задачи найма работников.

Диссертационная работа состоит из четырех разделов, заключения и приложений.

В первом разделе разработана концепция системного исследования предприятия, решающего задачи найма работников. Осуществлено исследование целей и задач предприятия, осуществляющего производство работ на рассредоточенных объектах. Рассмотрены особенности моделей предприятий. Сделано системное определение предприятия, соответствующее концепции системного исследования и формализованной постановке задач найма работников предприятия. Рассмотрены задачи строительного предприятия, как наиболее типичного из предприятий, осуществляющего производство работ на рассредоточенных объектах. Формально определена математическая модель для задач исследования операций. Выполнена структуризация целей предприятия.

Рассмотрены информационно-управляющие аспекты для решения задач предприятия. Обоснован предмет исследования диссертационной работы в виде совокупности распределительных задач, решение которых предлагается выполнять с применением описания параметров в виде нечетких интервалов, нечетких чисел и лингвистических переменных.

Во втором разделе разработана модель для решения задачи набора специалистов, отличие которой состоит в том, что учитываются рабочие места и существующие специальности при применении описания параметров в виде нечетких интервалов.

Рассмотрены особенности формализации задач определения количества рабочих мест и набора специалистов, способных эффективно выполнять поставленные производственные задачи, а также доставки специалистов из регионов их проживания к рабочим местам на рассредоточенных объектах и обратно. Модель предприятия формально определена как макросистема, описывающая преобразование случайных межэлементных микровзаимодействий в некоторый регулярный процесс. Разработан метод решения задач при применении нечетких интервальных оценок, а также при вербальном описании параметров.

В третьем разделе диссертационной работы разработан метод решения задачи планирования найма работников предприятия, отличающийся от известных применением методов формализации факторов задачи в виде лингвистических переменных и получением решения путем моделирования нечетких состояний претендента на рабочее место, предприятия и внешней среды. Рассмотрены особенности применения нечетких переменных, выполнена классификация факторов, от которых зависит условие решения задачи найма работников предприятия. Рассмотрены особенности формализации задачи . планирования найма работников предприятия с применением модели классификации, модели вычисления степени истинности нечетких правил вывода, ситуационной модели.

В четвертом разделе рассмотрены особенности разработки проблемно-ориентированных программных приложений. Предложена структура информационной системы, рассмотрено взаимодействие пользователя с информационной системой. Рассмотрены особенности и варианты представления знаний в информационной системе. Рассмотрены модели представления знаний. Изложены требования к построению функций принадлежности. Рассмотрены особенности применение модели классификации, ситуационной модели и моделей с нечеткими интервальными оценками. Приведены требования к оценке эффективности применения проблемно-ориентированных программных приложений.

Заключение содержит выводы о работе.

В приложении приведены документы, подтверждающие практическую значимость и достоверность результатов, полученных в диссертационной работе.

Результаты работы внедрены на предприятии ЗАО «Югсвязьмонтаж», при выполнении в Таганрогском государственном радиотехническом университете госбюджетной НИР «Разработка и исследование методов аналитического синтеза интеллектуальных систем принятия решений и многокритериального управления в условиях неопределенности на основе современных информационных технологий», а также в учебном процессе.

Научные и практические результаты, полученные в диссертации и изложенные в статьях, монографии, использованы при подготовке и чтении лекций по дисциплине «Моделирование систем», «Автоматизированные информационно-управляющие системы», постановке лабораторных работ на кафедре систем автоматического управления Таганрогского государственного радиотехнического университета.

Экономический эффект от внедрения составил семьсот пятьдесят тысяч рублей.

Основные результаты докладывались и обсуждались на международной научной конференции «Системный подход в науке о природе, человеке и технике» (Таганрог, 2003 г.), на международной научно-практической конференции «Информационный подход в естественных, гуманитарных и технических науках» (Таганрог, 2004 г.), на международной научно-технической конференции «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникации» (Рязань, 2004 г.), на всероссийской научной конференции с международным участием «Новые информационные технологии. Разработка и аспекты применения» (Таганрог, 2004 г.), на П-й Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов «Информационные технологии, системный анализ и управление» (Таганрог, 2004 г.), на 12-й Всероссийской мужвузовской научно-технической конференции студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика» (Москва, 2005 г.), на международной научной конференции «Оптимальные методы решения научных и практических задач» (Таганрог, 2005 г.), на III-й Всероссийской научно-практической конференции студентов «Молодежь и современные информационные технологии» (Томск, 2005 г.), на международной научной конференции «Оптимальные методы решения научных и практических задач» (Таганрог, 2005 г.), на Х-й Всероссийской научно-технической конференции студентов, молодых ученых и аспирантов «Новые информационные технологии в научных исследованиях и в образовании» (Рязань 2005 г.) на XLIII-й Международной научной студенческой конференции «Студент и научно-технический прогресс» (Новосибирск, 2005 г.).

По теме диссертации опубликована монография в соавторстве, одна статья депонирована и одна статья опубликована в открытой печати.

Все результаты, представленные в диссертационной работе, получены автором лично. В совместных научных публикациях имеет место неделимое соавторство.

Диссертация содержит 165 страниц машинописного текста, включая введение, четыре раздела, заключение, четыре приложения на 48-ми страницах, список литературы из 111-ти наименований, 71 рисунок, 10 таблиц.

Заключение диссертации по теме «Теоретические основы информатики», Севостьяненко, Владимир Владимирович

Результаты работы внедрены на предприятии ЗАО «Югсвязьмонтаж», при выполнении в Таганрогском государственном радиотехническом университете госбюджетной НИР «Разработка и исследование методов аналитического синтеза интеллектуальных систем принятия решений и многокритериального управления в условиях неопределенности на основе современных информационных технологий», а также в учебном процессе на кафедре систем автоматического управления Таганрогского государственного радиотехнического университета.

Утверждаю» Генеральный директор 3 Л О <хЮ г с вр-ib м о н та ж >> jggXM^^C. В. Ворон че н ко 2005 г.

АКТ о внедрений результатов диссертации «Исследование распределительных задач методами искусственного интеллекта на примерах найма работников предприятий» иа соискание ученой степени кандидата технических наук Севостьяненко Владимира Владимировича.

Настоящим актом подтверждается, что результаты диссертационной работы Севостьяненко В.В. внедрены на предприятии ЗАО «Югсвязьмонтаж» (г.Кропоткин Краснодарского края) и применяются в процессе найма работников.

Экономический эффект на настоящий момент составил - 750000 руб.

Начальник ПТО у* ^

ЗЛО «Югсвязьмонтаж» П.Ю.Суржко о внедрении результатов диссертации «Разработка и исследование моделей найма работников предприятий с применением нечетких оценок параметров» на соискание ученой степени кандидата технических наук Севостьяненко Владимира Владимировича

Настоящим актом подтверждается, что результаты диссертационной работы Севостьяненко В.В. внедрены при выполнении госбюджетной НИР «Разработка и исследование методов аналитического синтеза интеллектуальных систем принятия решений и многокритериального управления в условиях неопределенности на основе современных информационных технологий», шифр 12152, выполняемой Таганрогским радиотехническим университетом.

Начальник отдела тематического планирования, прогнозирования и экономического обеспечения НИОКР Гузик С.И.

АКТ о внедрении результатов диссертации «Разработка и исследование моделей найма работников предприятий с применением нечетких оценок параметров» на соискание ученой степени кандидата технических наук Севостьяненко Владимира Владимировича

Настоящим актом подтверждается, что результаты диссертационной работы внедрены в учебный процесс при постановке курсов «Моделирование систем», «Автоматизированные информационно-управляющие системы».

Разработанные методические материалы применяются при постановке лабораторных работ, при курсовом и дипломном проектировании.

Зав.кафедрой САУ

В.И.Финаев

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Разработка методов принятия решения для задач найма работников предприятий из-за большой степени неопределенности параметров связана с использованием экспертных оценок. Параметры задач выражены качественными показателями, при формализации которых применены методы теории нечетких множеств и теории возможностей.

Тема диссертации актуальна, так как посвящена разработке методов решения распределительных задач для предприятий, производящих работы на рассредоточенных объектах, систем принятия решений при нечетком задании входных параметров и критериев, качественном описании сложившихся ситуаций, характеризующих как внешнюю среду, так и объект управления.

Диссертационные исследования в практическом приложении направлены на создание проблемно-ориентированного прикладного программного продукта (модулей информационно-управляющих систем) для применения в человеко-машинных системах, выполняющих функции экспертных систем и систем поддержки решений.

В диссертационной работе была поставлена цель развития методов системного анализа, в частности, раздела исследования операций, связанного с решением распределительных задач, нечеткого ситуационного управления, применительно к задачам разработки информационно-управляющих систем для предприятий, производящих работы на рассредоточенных объектах.

Получены новые научные результаты:

- концепция системного исследования предприятия, решающего задачи найма работников, отличающаяся исследованием целей и задач предприятия, применением методов системного исследования в формализованной постановке задач найма работников предприятия при применении описания параметров в виде нечетких интервалов и нечетких чисел;

- модель для решения задачи набора специалистов, отличие которой состоит в том, что учитываются рабочие места и существующие специальности при применении описания параметров в виде нечетких интервалов;

- метод решения задачи планирования найма работников предприятия, отличающийся от известных применением методов формализации факторов задачи в виде лингвистических переменных и получением решения путем моделирования нечетких состояний претендента на рабочее место, предприятия и внешней среды.

Для получения новых научных результатов в диссертационной работе решены следующие задачи:

- разработка концепции системного аналитического исследований предприятия, производящего работы на рассредоточенных объектах;

- разработка системной методологии структурирования целей предприятия, производящего работы на рассредоточенных объектах;

- разработки концепции моделирования при решении задач планирования найма работников предприятия;

- разработка моделей планирования. найма работников предприятия с нечеткими интервальными оценками;

- разработка модели распределения поездок между пунктами проживания специалистов и объектами производства работ с нечеткими интервальными оценками;

- разработка модели классификации для задачи найма работников предприятия при описании параметров в виде лингвистических переменных;

-разработка модели вычисления степени истинности нечетких правил вывода для задачи найма работников предприятия при описании параметров в виде лингвистических переменных;

- разработка ситуационной модели для задачи найма работников предприятия при описании параметров в виде лингвистических переменных;

- разработка проблемно-ориентированных программных приложений для задач найма работников предприятия.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Севостьяненко, Владимир Владимирович, 2005 год

1. Поликарпов B.C. История науки и техники. Ростов-на-Дону: Изд-во РГУ. 1999.

2. Поликарпов B.C., Поликарпова В.А. Этика и технология в начале ХХШ века (философские эссе). Ростов-на-Дону Таганрог: Изд-во СКНЦ ВШ, Изд-во ТРТУ, 2003.

3. Месарович М., Такахара И. Общая теория систем: математические основы. М.: Мир, 1978. - 311 с.

4. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981.-488 с.

5. Перегудов Ф.И., Тарасенко В.П. Введение в системный анализ. М.: Высшая школа, 1989. - 367 с.

6. Волкова В.Н., Денисов А.А. Основы теории систем и системного анализа. JL: Издательство СПБГТУ, 1997. - 510 с.

7. Системный анализ в экономике и организации производства: Учебник для студентов вузов/Под ред. С.А.Валуева, В.Н. Волковой. Л.: Политехника, 1991.-398 с.

8. Квейд Э. Анализ сложных систем. М.: Сов. радио, 1969. - 520 с.

9. Оптнер С. Системный анализ для решения деловых и промышленных проблем. М.: Сов. радио, 1969. - 216 с.

10. Методологические проблемы кибернетики: В 2-х т. М.: МГУ, 1970. -Т.1.-350 с. Т.2.-389 с.

11. Янг С. Системное управление организацией. М.: Сов. радио, 1972. -455 с.

12. Холл А. Опыт методологии для системотехники. М.: Сов. радио, 1975.-448с.

13. Уемов А.И. Системный подход и общая теория систем. М.: Мысль, 1978.-272 с.

14. Винер Н. Кибернетика. М.: Сов. радио, 1968. - 433 с.

15. Черняк Ю.И. Системный анализ в управлении экономикой. М.: Экономика, 1975. - 191 с.

16. Финаев В.И., Глод О.Д. Основы теории систем: Учебное пособие. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2000. 80 с.

17. Финаев В.И., Севостьяненко В.В. Системные методы в задачах проектирования сетей информационной связи//Материалы международной научной конференции «Системный подход в науке о природе, человеке и технике» часть 3 - Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2003

18. Zadeh L.A. Fuzzy logic and approximate reasoning // Synthese, 1975. -V. 80. P.407 - 428.

19. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта/А.Н.Аверкин, И.З.Батыршин, А.ф.Блиншун, Б.В.Силаев, Б.Н.Тарасов. М.: Наука, 1986. - 312 с.

20. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика, М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1988. - 288 с.

21. Мелихов А.Н., Берштейн JI.C., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой М.: Наука, 1990. - 272 с.

22. Пупков К.А., Коньков В.Г. Интеллектуальные системы. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2003. - 348 с.

23. Берштейн JI.C., Финаев В.И. Адаптивное управление с нечеткими стратегиями. Ростов н/Д.: Изд-во Рост, ун-та, 1993. 134 с.

24. Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн.2. Модели и методы: Справочник / Под ред. Д.А.Поспелова. М.: Радио и связь, 1990. - 304 с.

25. Экспертные системы: принципы работы и примеры/Под ред. Р.Форсайта. М.: Радио и связь, 1987. - 223 с.

26. Мелихов A.HV Баронец В.Д. Проектирование микропроцессорных устройств обработки нечеткой информации. Ростов-на-Дону.: Изд-во Ростовского университета. 1990. 128 с.

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

28. Энтропийные методы моделирования сложных систем. Вильсон А. Дж. Пер. с англ. Главная редакция физ.-мат. литературы изд-ва «Наука», 1978. 248 с.

29. Зайченко Ю.П. Исследование операций. Киев: «Вища школа», 1975, 320 с.

30. Таха Х.А. Введение в исследование операций. 6-е издание.: Пер с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2001. - 912 с.

31. Смирнов А.И., Каширский А.А., Лучинин К.Н. и др. АСУ в строительстве. Учебное пособие для вузов/Под общ. ред. А.И. Смирнова. Л.: Стройиздат, 1980. - 224 с.

32. Глушков В.М. Введение в АСУ. Изд. 2-е, испр. и доп. Киев, Техника, 1974.

33. Садовский В.Н. Основания общей теории систем: Логико-методологический анализ. М.: Наука, 1974. - 279 с.

34. Bertalanfy L. von. General System Theory a Critical Review// General System, vol. YII, 1962, p. 1-20.

35. Севостьяненко B.B., Воронин Г.А. Системность в проектировании информационных систем/ЛГезисы докладов 12-й Всероссийской мужвузовской научно-технической конференции студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика», г.Москва, 2005

36. Checland Р.В. Soft systems methology: an overview J. Appl. Syst. Anal. -1988.- 15.-P.27-36.

37. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. — М.: Наука, 1969.

38. Смирнов Н.В., Дунин-Барковский И.В. Курс теории вероятности и математической статистики для технических приложений. 2-е изд., испр. и доп. М.: Наука, 1965. 511 с.

39. Типовые технические задания на создание подсистем автоматизированных систем управления строительством. М., Госстрой СССР, ЦНИПИАСС. 1977

40. Бусленко Н.П. Моделирование систем. М.: Наука, 1978.

41. Имитационное моделирование производственных систем/Под общ. ред. чл.-кор. АИ СССР А. А. Вавилова. М.: Машиностроение; Берлин: Техника, 1983. - 416 с.

42. Советов Б.Я. Моделирование систем. М.: Высшая школа, 1985.

43. Бенькович Е.С., Колесов Ю. Б., Сениченков Ю. Б. Практическое моделирование динамических систем СПб.: Изд-во БХВ-Петербург, 2002. -464 с.

44. Финаев В.И. Моделирование при проектировании информационно-управляющих систем. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2002. - 117 с.

45. Энциклопедия кибернетики. Т 1 и 2. Под. ред. В.М.Глушкова. -Киев: УСЭ, 1974.

46. Смирнов А.И., Каширский А.А., Лучинин К.Н. и др. АСУ в строительстве. Учебное пособие для вузов/Под общ. ред. А.И. Смирнова. Л.: Стройиздат, 1980. - 224 с.

47. Кудрявцев Е.М. Исследование операций. Учебное пособие. В 4-х разд. -М.:, 1972-1974'.

48. Берштейн Л.С., Карелин В.П., Целых А.Н. Модели и методы принятия решений в интегрированных интеллектуальных системах. Ростов-на-Дону: Изд-во Ростовского университета, 1999, 278 с.

49. Розен В.В. Цель оптимальность — решение (математические модели принятия оптимальных решений). - М.: Радио и связь, 1982. - 168 с.

50. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий: Пер. с англ. -М.: Радио и связь, 1993. 320 с.

51. Кофман А., Крюон Р. Массовое обслуживание. Теория и приложение. М.: Мир, 1966.

52. Санталайен Т., Воумилайен Э., Поренне П., Ниссинен И.Х. Управление по результатам М.: Прогресс, 1993. - 320 с.

53. Севостьяненко В.В. Структуризация цели и оптимизационные процессы в задачах найма работников предприятия//Тезисы докладов международной научной конференции «Оптимальные методы решения научных и практических задач». — Таганрог: ТРТУ, 2005.

54. Рогозов Ю.И., Финаев В.И. Проектирование информационно-управляющих систем. — Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2002. 40 с.

55. Берталанфи Л. История и статус общей теории систем// Системные исследования: Ежегодник, 1972. -М.: Наука, 1973. с.20-37.

56. Лопухин М.М. ПАТТЕРН метод планирования и прогнозирования научных работ. - М.: Сов. радио, 1971. - 160 с.

57. Перегудов Ф.И. Основы системного подхода Томск: Изд-во Томского университета, 1976. - 159 с.

58. Черняк Ю.И. Информация и управл ение. М.: Наука, 1974. - 184 с.

59. Волкова В.Н., Черняк Ю.И. О подсистеме целеобразования в АСУ//Материалы VI Всесоюз. совещания по проблемам управления. М.: ИПУ, 1974. С. 46-48. •

60. Кошарский Б. Д., Уемов А.И. Принцип дополнительности системного описания и модульность структуры АСУП//Системный метод и современная наука. Вып.2 Новосибирск: НГУ, 1974.

61. Мясников В.А., Вальков В.М., Омельченко И.С. Автоматизированные и автоматические системы управления технологическими процессами. М.: Машиностроение, 1978.

62. Дюбуа Д., Прад. А. Теория возможностей: Пер. с французского В.Б.Тарасова /Под редакцией С.А.Орловского М.: Радио и Связь, 1990. - 288 с.

63. Севостьяненко В.В., Финаев В.И., Нечеткие интервальные оценки при обработке информации//Материалы международной научно-технической конференции «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникации». Рязань: РГТА, 2004.

64. Басова А.В. Математические модели и генетические методы решения нелинейных задач транспортного типа/Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Таганрог: Библиотека ТРТУ, 2004.

65. Севостьяненко В.В. Особенности формализации распределительных задач с применением нечетких интервалов. Деп. № 95 -В2005 от 24.01.05

66. Samuelson Р.А. Foundation of economic analysis. Harvard Univ. Press< Cambridge, Mass., 1947.

67. Walras, L. Elements of Pure Economics, translated by W. Jaffe (Homewood, Illinois: Richard D. Irwin, Inc., 1954).

68. Гейл Д. Теория линейных экономических моделей. М.: Изд-во иностранной литературы, 1963.

69. Leontief W., Strout A. Multi-regional input-output analysis. In: Structural Interdependence and Economic Development/Ed. T. Barna, Macmillan, London< 1963.

70. Нейман фон. Дж., Моргенштейн О. Теория игр и экономическое поведение. М.: Наука, 1970.

71. Форрестер Дж. Городская динамика. М.: Наука, 1974 - 287 с.

72. Згуровский М.З. Доброногов А.В., Померанцева Т.Н. Исследование социальных процессов на основе методологии системного анализа. Киев: Наукова думка, 1997. - 221 с.

73. Murchland J.D. Some remarks on the gravity model of trip distribution fnd equivalent maximizing procedure. mimeo., LSE - TNT - 38, London Scholl of Economics< London, 1966.

74. Tomlin J.A. Mathematical programming models for traffic network problems. Ph. D. Thesis, Univ. of Adelaid, 1967.

75. Sasaki T. Probabilistic models for trip distribution. Paper presented to the Fourth International Symposium on Road Traffic Plan. Karlsruhe, 1968.

76. Wilson А.С. On some problems in urban and modeling. In: Chisholm M., Frey A.E., Hagget P. (eds.), Regional forecasting, Butterworth, London; 1971, p. 179-220.

77. Sugeno M. Theory of Fuzzy Integral and Its Application. Ph. D. Thesis, Tokyo Inst. Of Technology, Japan, 1974.

78. Zaden Д.Ф. Fuxxy sets, Informatijn fnd Control, 8, P. 338 353,1965.

79. Prigmore C. 30 Hour Basic .National Extension College NEC., 1981.

80. Калмыков C.A., Шокин Ю.И., Юлдашев З.Х. Методы интервального анализа. Новосибирск: Издательство «Наука», сибирское отделение, 1986.

81. Martin B.V., Memmott F.W., Bone A.J. Principles and techniques of predicting future demand for urban area transportation. Res. Report number 38, Mass. Inst. Of Technology, Cambridge, Mass., 1961.

82. Wootton H.J., Pick G.W. A. model for trips generated by households. -Transp. Econ. Policy, 1967,1, p. 157-153.

83. Финаев В.И., Севостьяненко В.В. Оптимальное решение распределительной задачи с нечеткими параметрами//Тезисы докладов международной научной конференции «Оптимальные методы решения научных и практических задач». Таганрог: ТРТУ, 2005.

84. Henderson J.M., Quandt R.E. Microeconomic theory. McGraw-Hill> New York, 1958.

85. Wilson A.C., Kirwan R.M. Measures of benefits in the evaluating of urban transport improvements. Working Paper number 43, Center Environmental studies, London, 1969.

86. Абрамович Э.Г, Лившиц В.В. Определение функции тяготения и проверка гравитационной модели трудового расселения на материале натурных обследований городов. В кн.: В помощь проектировщику-градостроителю. - Киев: Будивельник, 1972, с. 48 - 54.

87. Берштейн Л.С., Боженюк А.В. Нечеткие модели принятия решений: дедукция, индукция, аналогия. Монография. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2001. -110с.

88. Гольштейн Г.Я. Стратегический инновационный менеджмент/Учебное пособие. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2004 - 267 с.

89. Непомнящий Е.Г. Экономика и управление предприятием/Конспект лекций. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 1998 - 160 с.

90. Седегов Р.С., Кабушкин Н.И., Кривцов В.Н. Управление персоналом: Сотрудники как фактор успеха предприятия. Кн.4. Минск: Изд-во БГЭУ, 1997. - 178 с.

91. Вачугов Д.Д., Березкина Т.Е., Кислякова Н.А. Основы менеджмента/Учебник для вузов. М.: Высш. школа, 2002. - 367 с.97. WWW.Top-personal.ru

92. Ежкова И.В., Поспелов Д.А. Принятие решений при нечетких основаниях. Универсальная шкала. Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. -1977. №6. - С.3-11.

93. Малышев Н.Г., Берштейн JI.C., Боженюк А.В. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР. М.: Энегроатом издат, 1991 - 136 с.

94. Iancu U. Propagation of uncertainy and imprecision in knowledge-based systems//Fuzzy Sets and Systems, №94, 1998. P.29-43.

95. Макаров C.C., Финаев В.И. Системные методы в задачах санаторно-курортных учреждений. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2003 - 149 с.

96. Севостьяненко В.В. Модели принятия решений при найме работников предприятий//Компьютерные и информационные технологии в науке, инженерии и управлении. Таганрог; Изд-во ТРТУ, 2005

97. Берштейн Л.С., Боженюк А.В. Нечеткий логический вывод на основе определения истинности нечеткого правила modus ponens // Методы и системы принятия решений. Системы, основанные на знаниях. Рига: РПИ, 1989. С. 74-80.

98. Воронин Г.А., Севостьяненко В.В. Искусственный интеллект и анализ ситуаций в задачах найма работников предприятий//Материалы XLIII Международной научной студенческой конференции «Студент и научно-технический прогресс», Новосибирск, НГУ-САГС, 2005.

99. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь, 1982.-432 с.

100. Астанин С.В., Жуковская Н.К. Интеллектуальные системы. -Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2004. 194 с.

101. Борисов А.Н., Алексеев А.В., Крумберг О.А. и др. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. Рига, Зинатне, 1982.-256 с.

102. Kikert W. Fuzzy theories on decision-making. Leiden: Martinus Nijhoff, 1978.- 182 p.

103. Чумаков H.M., Серебрянный Е.И. Оценка эффективности сложных технических устройств. М.: Сов. радио, 1980.

104. Тимченко А.А. Эффективность проектных процессов и качество проектных решений. Киев: Общ. «Знание», 1982.

105. Ш.Финаев В.И., Севостьяненко В.В. Методы искусственного интеллекта в управлении персоналом. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2005. - 167 с.