Модели и алгоритмы построения распределенных систем поддержки принятия решений тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Быков, Андрей Юрьевич
- Специальность ВАК РФ05.13.01
- Количество страниц 148
Оглавление диссертации кандидат технических наук Быков, Андрей Юрьевич
ВВЕДЕНИЕ.
РАЗДЕЛ 1.
Обзор теоретических исследований в области построения систем принятия решений на основе распределенной параллельной обработки информации.
1.1. Особенности компьютерной поддержки принятия согласованных групповых решений.
1.2. Особенности целесообразности построения СРМПР и схема ее функционирования.
1.3. Обзор и анализ существующих разработок по созданию систем с распределенным механизмом поиска решений (СРМПР).
1.3.1. Сравнительная характеристика существующих СРМПР.
1.3.2. Оценка свойств и структурных характеристик РСППР.
1.3.3. Коммерческие пакеты, используемые в системах поддержки принятия групповых решений.
1.3.4. Типы моделей представления знаний и стратегий управления для использования в РСППР.
1.4. Основные задачи исследований.
Выводы к разделу 1.
РАЗДЕЛ 2.
Теоретические исследования по выбору формальных средств описания РСППР и информационные проблемы синтеза распределенных вычислительных систем.
2.1. Основные особенности взаимодействия локальных СПР на основе консультаций.
2.2. Объектная структуризация знаний в РСППР.
Описание предметной области РСППР.
2.3. Формальные средства описания механизма распределенного • принятия решений.
2.4. Выбор характеристик узлов распределенной СППР при обработке и передаче сообщений от узла-источника до узла-адресата по информационному критерию.
Выводы к разделу 2.
РАЗДЕЛ 3.
Алгоритмы и модели формализованного описания взаимодействия процессов и агентов в распределенных системах поддержки принятия решений.
3.1. Особенности реализации основных режимов РСППР для организации многозадачной многопользовательской работы пользователей РСППР.
3.1.1. Согласование действий агентов, принятие соглашения о представлении знаний, коммуникации.
3.1.2. Описание основных компонентов архитектуры РСППР.
3.1.3. Выбор средств представления знаний и обмена знаниями, механизма параллельного РПР.
3.2. Формирование алгоритма РПР на базе системной организации взаимодействия прикладных процессов в локальной сети ЭВМ.
3.3. Построение логической модели инструментальной версии РСППР.
3.4. Организация распределенного управления вычислительным процессом в РСППР.
3.4.1. Методика планирования решения задач в узлах РСППР.
3.4.2. Определение приоритетов задач.
3.4.3. Процедура управления ходом вычислительного процесса в сети при изменении загрузки процессоров.
Выводы к разделу 3.
РАЗДЕЛ 4.
Экспериментальные исследования основных характеристик РСППР.
4.1. Инструментальный комплекс для исследования характеристик РСППР.
4.2. Оценка качественных и количественных параметров РСППР.
4.3. Моделирование РСППР с позиции теории массового обслуживания.
4.4. Формирование имитационной модели для РСППР.
4.4.1. Проверка имитационной модели на сопоставимость с аналитическими оценками.
4.4.2. Исследование работоспособности в условиях имитационного моделирования.
4.5. Многопользовательский режим работы РСППР.
Выводы к разделу 4.
Рекомендованный список диссертаций по специальности «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», 05.13.01 шифр ВАК
Методы повышения эффективности имитационного моделирования в задачах разработки распределенных АСУ2006 год, доктор технических наук Олзоева, Сэсэг Ивановна
Исследование и организация эффективных вычислений в параллельных системах баз данных на основе сетей ЭВМ2001 год, кандидат технических наук Маликов, Андрей Валерьевич
Совершенствование управления распределенным неоднородным малым бизнесом2005 год, кандидат экономических наук Сигунов, Егор Владимирович
Технология автоматизированного проектирования алгоритмического и программного обеспечения бортовых систем управления с элементами искусственного интеллекта1999 год, кандидат технических наук Власенко, Сергей Владимирович
Методы построения пакетов прикладных программ для неоднородных многоядерных процессоров2012 год, кандидат технических наук Недоводеев, Константин Владимирович
Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модели и алгоритмы построения распределенных систем поддержки принятия решений»
В настоящее время в современном обществе изменился круг задач, решаемых человеком в различных сферах своей деятельности. Возникли новые сложные проблемы, для которых характерна ситуация, когда новые явления возникают сразу параллельно, а не «по очереди», и относятся к различным предметным областям. Л это потребовало организации совместной работы специалистов в разных областях экспертизы над решением единой задачи или проблемы. В связи с этим появился новый класс вычислительных систем — распределенные системы поддержки принятия решений /РСППР/, которые объединяют локальные специализированные системы принятия решений /СПР/, обладающие элементами искусственного интеллекта и решающих задачи в составной области экспертизы через обмен взаимными консультациями (сообщениями).
Действительно, увеличение объема информации, поступающей непосредственно к лицам, принимающим решения /ЛПР/, усложнение решаемых задач, необходимость учета большого числа взаимосвязанных факторов и быстро меняющейся обстановки требует шире использовать многопроцессорные вычислительные комплексы разной архитектуры и сети ЭВМ, ресурсы которых распределены в пространстве.
Слишком велика цена потерь, которые несут коммерческие фирмы и некоммерческие организации за счет недооценки важности комплексного подхода к созданию РСППР на основе распараллеливания вычислительных процессов РСППР должны не только быть информационными системами, т.е. выполнять функции сбора, обработки, хранения, передачи и представления информации, но и выполнять многовариантные расчеты, необходимые для принятия наиболее обоснованных управленческих решений.
В настоящее время в качестве распределенных вычислительных систем, как правило, используются распределенные экспертные системы, имеющие следующие особенности:
• физическая или логическая распределенность в зависимости от того, располагаются они на разных узлах вычислительной сети или на одном узле; степень и характер распределенности зависит от характера вычислительных средств, реализующих экспертную систему; характера обрабатываемой информации;
• распределенность баз данных и знаний;
• распределенность задач; каждая экспертная система при рассмотрении ее как операционного узла способна выполнить одну или несколько задач, которые она может решить в зависимости от поступающей информации; выбор задач, которые способна решить система, зависит от доступных ей базы знаний, базы данных, входной информации;
• стратегия информационного обмена, которая определяет, когда узел должен передавать информацию другим узлам, какого типа информация должна передаваться и кто является адресатом информации.
Однако использование таких распределенных систем все еще наталкивается на определенные методологические трудности, связанные с объединением фрагментарно или полностью различных областей экспертизы (проблема представления знаний при наличии больших баз знаний), организацией распределенного принятия решений (логического вывода) при обходе нескольких областей экспертизы (одновременно в нескольких локальных СПР) для решения задач, требующих привлечения знаний многих экспертов и, с организацией параллельных вычислений, т.е. параллельного выполнения нескольких взаимодействующих процессов на разных процессорах, когда процессы обмениваются информацией и синхронизируют свои действия, ожидая, при необходимости, готовности друг друга к выполнению совместных вычислений.
Сама реализация параллельных вычислений в РСППР дала иное понимание самого вычислительного процесса, который трактуется как совокупность асинхронно выполняемых параллельных вычислительных процессов или параллельно реализуемых действий агентов. Развитие региональных и глобальных вычислительных сетей, к которым могут быть подключены локальные сети специалистов, обеспечивает получение всей необходимой э информации в реальном времени. А это налагает ограничения на скорость передачи информации из одной точки сети в другую в условиях наложения помех, искажения сообщений. Резкое увеличение объемов информации, перерабатываемых такой системой в единицу времени, влияет на ужесточение временных характеристик работы системы.
Дополнительным системным осложнением реализации распределенного подхода поддержки принятия решений является необходимость организации распределенного, а не централизованного управления вычислительным процессом, которое должно включать дисциплину планирования решения задач, поступающих в непредсказуемые моменты времени, в каждом узле сети; определение приоритетов задач, которыми запущен узел и которые стоят в очереди; определение механизма управления вычислительным процессом при изменении загрузки сети; приоритетное упорядочивание передачи сообщений; организацию выполнения параллельного шага распределенного принятия решений (РПР); выбор необходимого числа пакетов в шаге РПР; аналитическое и имитационное моделирование, как узла, так и всей распределенной вычислительной сети и т. д.
Единой методологической концепции решения указанных вопросов для выдачи рекомендаций по построению РСППР, когда в ее узлах расположены модули баз знаний (источники знаний) из разных, пусть и смешенных предметных областей, в настоящее время, по сути, нет. Не отражены в отечественной и зарубежной литературе экспериментальные исследования количественно-качественных показателей функционирования рассматриваемых распределенных СППР.
Перечисленные выше вопросы, требующие определения необходимых вычислительных ресурсов узлов сети, а так же существующие проблемы неопределенности, противоречивости, свойственные процессам принятия решений, являют собой краткий перечень типов трудностей, возникающих при практической реализации распределенного подхода поддержки принятия решений, которые вместе со сложностями подбора и реализации необходимого математического обеспечения, определяют актуальность создания методологии 6 построения РСППР.
Цель исследования заключается в разработке алгоритмов и средств построения РСППР с использованием локальных систем принятия решений с элементами искусственного интеллекта и аналитических моделей.
Задачи исследования:
• обоснование необходимости разработки моделей и алгоритмов создания РСППР для различных прикладных областей;
• анализ существующих средств представления знаний и стратегий выполнения распределенного принятия решений с целью использования в РСППР и выбора компонентов ее архитектуры;
• исследование специфики, условий и принципов организации взаимодействия локальных СПР в сети на основе консультаций и особенностей многопользовательской работы РСППР;
• выбор и обоснование модели обмена сообщениями в составной предметной области и разработка логической структуры узла РСППР, механизмов РПР и управления потоками заданий на основе системно-сетевой организации взаимодействия прикладных процессов;
• разработка моделей и алгоритмов формализованного планирования решений задач, поступающих в непредсказуемые моменты времени, в узлах сети, оценки приоритетов стоящих в очереди задач, управления процессом обработки информации при изменении загрузки сети и одновременного выбора характеристик нескольких узлов сети в условиях шумов;
• исследование основных количественных и качественных параметров функционирования РСППР на основе имитационного моделирования распределенной вычислительной сети.
Идея работы заключается в выявлении взаимосвязей между выполняемым параллельным шагом распределенного принятия решений и формируемой дисциплиной обмена знаниями для локальных систем принятия решений.
Основные научные положения, разработанные соискателем, и их новизна:
- механизмы распределенного принятия решений с отложенным выполнением и управления потоками заданий при совместном решении сложной проблемы несколькими ЛПР позволяют, в отличие от существующих, найти оптимальные отношения между основными программными и информационными элементами вычислительной сети ЭВМ;
- модели и алгоритмы распределенного управления ходом процесса в сети на основе теорий отсекающих плоскостей Гомори, принципов Парето и равномерной загрузки узлов отличаются возможностью находить не полностью загруженные процессоры, перераспределять задачи между узлами сети при их решении и загружать РСПТТР в режиме, близком к оптимальному, при изменении загрузки процессоров сети с учетом возможных изменений приоритетов стоящих в очереди задач, поступающих в непредсказуемые моменты времени;
- модель информационной цепочки из нескольких промежуточных узлов при обработке и передаче сообщений от узла - источника до узла - адресата в условиях шумов на основе положений теории информации, позволяет, в отличие от известных, определить условия повышения достоверности передачи сообщений, не снижая величины пропускной способности;
- имитационная модель позволяет, в отличие от существующих, найти зависимость производительности РСППР от производительности сетевой операционной системы и определить область изменения характеристик сетевой операционной системы (время обслуживания для распределенного принятия решений, объем концентратора и т.д.), в которой ее применение для организации многопользовательского режима работы оправдано.
Достоверность научных положений, выводов и рекомендаций, сформулированных в диссертации, подтверждается:
- корректным использованием в проведенных исследованиях методов теории исследования операций, принятия решений, многокритериальной оптимизации, массового обслуживания, параллельных процессов обработки информации, систем искусственного интеллекта, статистического анализа;
- положительными результатами имитационного и экспериментального моделирования режимов последовательного выполнения заданий и параллельного выполнения шага распределенного поиска решений при совместной работе РСППР и специализированной сетевой операционной системы (СОВПП) в локальной сети ЭВМ с помощью разработанных * инструментальных средств, показавшими достаточную для практики точность полученных оценок временных показателей (время обслуживания заявки, время параллельного выполнения шага РПР, время обработки модуля базы знаний, время управления СОВПП и т.д.) и производительности РСППР (максимальные отклонения в пределах 6% от реальных значений).
Научная значимость работы состоит в разработке комплексного подхода к распределенному управлению процессами обработки информации и механизма формализованного описания взаимодействия нескольких локальных СПР при параллельной обработке информации в узлах вычислительной сети ЭВМ, который включает модели и алгоритмы обмена сообщениями и распределенного решения задач, поступающих в непредсказуемые моменты времени из нескольких предметных областей, что позволяет построить алгоритмы и модели создания распределенных & систем под держки принятия решений для различных приложений.
Практическая значимость работы состоит :
• в формировании алгоритмов выполнения параллельного шага распределенного принятия решений, позволяющих определять оптимальное число свободных процессоров для управления параллельным РПР;
• выборе рациональной частоты обращений к блоку управления разделяемой памятью, при которой не будет перегрузки сетевых средств непроизводительной работой и сокращается время выполнения РПР;
• проведении имитационного моделирования как отдельного узла, так и всей распределенной вычислительной сети;
• создании инструментальных средств для реализации предложенных алгоритмов распределенной обработки данных в локальной сети ЭВМ;
• внедрении основных результатов диссертационной работы в разработки ЗАО «НПО ГидроМаш» (г.Москва), а также в учебный процесс для подготовки бакалавров, специалистов и магистров по направлению 550800 «Информатика и вычислительная техника» на кафедре «Автоматизированные системы управления» МГГУ. Щ
Апробация работы.
Основные результаты диссертации и ее отдельные положения докладывались на семинарах кафедры АСУ и следующих конференциях: Product Development in Engineering Education (Лохмар, Германия, 1998г.), «Неделя горняка» (г. Москва, 2001-2003 гг.), Advanced Engineering Design (Прага, Чехия, 2003г.).
Публикации.
По теме диссертации опубликовано 6 научных работ. Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 132 наименований, содержит 23 рисунка, 8 таблиц.
Похожие диссертационные работы по специальности «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», 05.13.01 шифр ВАК
Развитие теоретических основ и методов функционально-структурной организации систем и сетей внешнего хранения и обработки данных2009 год, доктор технических наук Зинкин, Сергей Александрович
Полигауссовы методы и устройства многопользовательского разрешения сигналов в мобильных инфокоммуникационных системах2011 год, доктор технических наук Файзуллин, Рашид Робертович
Моделирование и формирование структуры распределенных систем обработки крупноформатных изображений на основе динамической организации данных2010 год, доктор технических наук Попов, Сергей Борисович
Параллельно-конвейерное коммутационное устройство для организации массового информационного обмена в мультипроцессорах2007 год, кандидат технических наук Крикунов, Олег Васильевич
Разработка методов и средств моделирования и оптимизации программных структур в среде ЭФ-технологии проектирования АСУ ТП1984 год, кандидат технических наук Лопарёв, Владимир Викторович
Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Быков, Андрей Юрьевич
Основные результаты работы:
1. Исследованы особенности компьютерной поддержки принятия групповых решений на основе механизма взаимных консультаций. Определены факторы, влияющие на методы компьютерной поддержки принятия согласованных решений. Выполнен анализ современных коммерческих пакетов, используемых в методах построения распределенных вычислительных систем.
2. Исследованы специфика, условия организации распараллеливания выполнения распределенного принятия решений и особенности многопользовательского режима работы ЛПР, определяющие условия и принципы параллельной обработки информации и взаимодействия локальных СПР в сети ЭВМ при совместном принятии решений. На этой основе обоснован выбор средств представления и обмена знаниями, механизмов параллельного РПР, принципы согласования действий агентов.
3. Разработан комплексный подход к распределенному принятию решений с отложенным выполнением и управлению потоками заданий с учетом особенностей выполнений параллельных вычислений на основе системно-сетевой организации взаимодействия прикладных процессов и агентов в локальной сети ЭВМ, позволяющий сформировать логические модели инструментальной версии РСППР в целом и ее отдельного узла, алгоритм параллельного выполнения шага РПР. Получено формализованное описание компонентов архитектуры РСППР.
4. Разработана методика оптимального выбора характеристик узлов распределенной системы поддержки принятия решений при обработке и передаче сообщений от узла-источника до узла-адресата на основе положений теории информации, позволяющей учесть динамические свойства каналов передачи сообщений и сформулировать условия, при которых можно получить в системе сколь угодно малую ошибку, а скорость передачи сообщений по каналу с шумами, близкой к пропускной способности канала.
5. Разработаны модель и методики оптимального планирования выполнения задач, поступающих в непредсказуемые моменты времени, в узлах сети с постоянным числом единиц загрузки; определении рангов девяти задач, находящихся в очереди на выполнение процессором; мониторинга управления вычислительным процессом сети, на основе теорий отсекающих плоскостей Гомори, Порето, и оптимального сглаживания, позволяющие эффективно перераспределять задачи между узлами сети для их выполнения и загружать РСППР в режиме, близком к оптимальному, с учетом возможных изменений приоритетов стоящих в очереди задач во время решения других задач.
6. Исследованы основные временные характеристики ( время параллельного выполнения шага РПР, граничные показатели времени обслуживания СОВПП, время пребывания и обслуживания в сети при выполнении шага РПР и пр.) и производительность РСППР при реализации параллельного выполнения РПР в зависимости от числа параллельных заданий в шаге РПР. С помощью разработанной имитационной модели установлено, что эффективное распараллеливание заданий начинается при среднем числе пакетов в шаге РПР, равным числу свободных процессоров; при интенсивной нагрузке сканирование концентратора свободными процессорами должно иметь малый период, и наоборот - в противном случае.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В диссертационной работе решена важная научно-практическая задача разработки комплексного подхода к поддержке принятия решений с учетом особенности организации распределенного управления процессом обработки информации в локальной сети ЭВМ в реальном масштабе времени.
Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Быков, Андрей Юрьевич, 2003 год
1. Архипенков С. Аналитические системы на базе Oracle Express OLAP // информационные технологии.- 2001, №6, С. 27-35.
2. Богуславский Л.Б., Дрожжинов В.И. Основы построения вычислительных сетей для автоматизированных систем. -М.: Энергоатомиздат, 1990.-310 С.
3. Борзенко В.И., Косых B.C., Шершаков В.М. Многокритериальное управление локальной вычислительной сетью с использованием переменного протокола управления доступом к среде передачи данных // Автоматика и телемеханика, №7, 1992, С. 154-164.
4. Гнеденко В.В., Коваленко И.М. Введение в теорию массового обслуживания. -М.: Наука, 1966.-455С.
5. Головкин Б.А. Параллельные вычислительные системы. М.: Наука, 1980. -252 С.
6. Горбатов В.А., Павлов П.Г., Четвериков В.Н. Логическое управление информационными процессами. М.: Энергоатом-издат, 1984. - 304 С.
7. Грей П. Логика, алгебра и базы данных. М.: Машиностроение, 1989. - 359 С.
8. Гришанов П.А. Алгоритмы управления логическим выводом для распределенной экспертной системы // Тезисы доклада Всесоюзной конференции "Создание и применение гибридных экспертных систем", Рига, 1990. С. 19-21.
9. Дерябин Н.Б., Илюшин А.И. Распределенное программирование на базе языка Си // XVI Всесоюзная школа-семинар по вычислительным сетям. Тезисы доклада. 4.1. Москва; Минск. - 1989. - С.53-58.
10. Жожикашвили В.А., Вишневский В.М. Сети массового обслуживания. Теория и применение к сетям ЭВМ. М.: Радио и связь, 1988. - 192 С.
11. Инмон У., Фридман Л. Методология экспертной оценки проектных решений для систем с базами данных. М.: Финансы и статистика, 1986. - 280 С.
12. Ириков В.А., Тренев В.Н. Распределенные системы принятия решений, М.: Наука, 1999.-280 С.
13. Искусственный интеллект: В 3 кн. Кн.1. Системы общения и экспертные системы: Справочник/Под ред. Э.В. Попова.- М.: Радио и связь, 1990.-464 С.
14. Искусственный интеллект: В 3 кн. Кн.2. Модели и методы: Справочник /Под ред. Д.А.Поспелова. М.: Радио и связь, 1990.- 304 С.
15. Искусственный интеллект: В 3 кн. Кн.З. Программные и аппаратные средства: Справочник /Под ред. В.Н.Захарова и В.Ф.Хорошевского. М.: Радио и связь, 1990.-368 С.
16. Искусственный интеллект: применение в химии. Под ред. Т.Пирса, Б.Хони. -М.: Мир, 1988.-430 С.
17. Калиниченко JI.A. Методы и средства интеграции неоднород-ных баз данных. -М.: Наука, 1983. -424 С.
18. Кахро М.И., Калья А.П., Тыугу Э.Х. Инструментальная система программирования ЕС ЭВМ (ПРИЗ). М.: Финансы и статистика, 1981. - 157С.
19. Клини С. Математическая логика. М.: Мир, 1973. -480 С.
20. Клоксин К., Кларк В. Язык программирования ПРОЛОГ.-М.: Мир, 1987.-305С.
21. Кузнецов В.Е. Представление в ЭВМ неформальных процедур. М.: Наука, 1989,- 159 С.
22. Кузнецов Ю.Н., Кузубов В.И., Волощенко А.Б. Математическое программирование. М.: Высшая школа, 1980.-317 С.
23. Куприянов В.В., Быков А.Ю. Модульное программирование параллельных экспертных систем для локальных компьютерных сетей // Сбон. Научных трудов кафедры АСУ. М.: МГГУ, 2000, С. 105 - 209.
24. Куприянов В.В., Быков А.Ю. Ранжирование возможных решений по управлению газодинамическими ситуациями выемочного участка угольной шахты. Горный информационно-аналитически бюллетень. - 2002, стр. 164-167.
25. Куприянов В.В., Быков А.Ю. Оценка пропускной способности вычислительной сети при параллельной обработке сообщений в локальных узлах сети. М., 2001. 8 С. - Деп. в ВИНИТИ 21.09.01, №4868 - В97.
26. Куприянов В.В., Быков А.Ю. Экспертно статистический метод корректировки прогноза эндогенной пожароопасности на угольных шахтах припринятии распределенных решений. Горный информационно-аналитически бюллетень-2003,-с. 170- 172.
27. Ларичев О.И., Петровский А.Б. Системы поддержки принятии решений: современное состояние и перспективы развития // Итоги науки, Т.21. Техническая кибернетика. -М.: ВИНИТИ, 1987, С. 139-146.
28. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. М.: Наука, 1996.-304 С.
29. Ларичев О.И. Некоторые проблемы искусственного интеллекта // Сборник трудов ВНИИСИ, 1990, №10, С. 3-9.
30. Леонг-Хонг Б. Плагман Б. Системы словарей справочников данных. М.: Финансы и статистика, 1986. - 311 С.
31. Логическое программирование. Сборник статей, Под ред. В.Н. Агафонова. -М.: Мир, 1988.-368 С.
32. Любарский Ю.Я. Интеллектуальные информационные системы. М.: Наука 1990.-232 С.
33. Макаллистер Дж. Искусственный интеллект и Пролог на микро-ЭВМ. М.: Машиностроение, 1990. - 240 С.
34. Менн А. А. Распределенные операционные системы управляющих вычислительных комплексов ЭВМ // Автоматика и телемеханика, №1, 1988, С.8-37.
35. Минский М. Фреймы для представления знаний. М.: Энергия, 1979. - 152 С.
36. Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта. М.: Радио и связь, 1985. -373 С.
37. Обработка нечеткой информации в системах принятия решения /Борисов А.Н., Алексеев А.В., Меркурьева Г.В. и др. М.: Радио и связь, 1989. - 304 С.
38. Осуга С. Обработка знаний. М.: Мир, 1989,-292 С.
39. Осуга С. Приобретение знаний. М.:Мир, 1990, - 303 С.
40. Пирогов В.В., Алашеев А.Е., Гришанов П.А., Олевский С.М., Поберий В.В., Хайкин И.А. Логическое проектирование сетевых информационных систем на базе мини-ЭВМ. Рига, Зинатне, 1987. - 267 С.
41. Пирогов В.В., Олевский С.М. Архитектура системы организации взаимодействия прикладных процессов, использующей общедоступную память. -Автоматика и вычислительная тех-ника. 1987. N6. - С. 3-9.
42. Пирогов В.В., Гришаиов П.А. Инструментальные средства логического программирования сетевых абонентских комплексов. Вычислительные сети. -Вып.4, - Рига.: Зинатне, 1989. - С.5-47.
43. Пирогов В.В., Гришанов П.А., Олевский С.М. Применение экспертной системы для создания средств управления сетевыми прикладными процессами // Тезисы докладов XI Всесоюзного совещания по проблемам управления. -Ташкент. сентябрь 1989. - С.278-279.
44. Пирогов В.В., Гришанов П.А. Экспертная система для конфигурации сетей Х.25 // Тезисы докладов 6 Всесоюзной конференции "Вычислительные сети коммутации пакетов". -Рига. октябрь 1989. - С.63-65.
45. Пирогов В.В., Гришанов П.А., Олевский С.М. Распределенная экспертная система на базе сетевой операционной системы // Тезисы докладов Всесоюзной школы-семинара "Методы искусственного интеллекта в САПР. Гурзуф. - май 1990. - С.135-137.
46. Пирогов В.В., Гришанов П.А. Прототип распределенной экспертной системы в локальной сети персональных ЭВМ //
47. Тезисы Всесоюзного совещания по экспертным системам. -Суздаль. декабрь 1990. - С. 28-29.
48. Питерсон Дж. Теория сетей Петри и моделирование систем. М.: Мир, 1984. - 264 С.
49. Подиновский В.В., Ногин В.Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. — М.: Наука, 1982. 297 С.
50. Попов Э. В. Экспертные системы: решение неформальных задач в диалоге с ЭВМ. М.: Наука, 1987. - 285 С.
51. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления. М.: Энергоиздат, 1981. - 231 С.
52. Построение экспертных систем /Редакторы: Хейес-Рот Ф., Уотерман Д., Ленат Д.-М.: Мир, 1987.-441 С.
53. Прилуцкий М.Х. Многокритериальное распределение однородного ресурса в вычислительных системах // Автоматика и телемеханика, № 2, 1996, С.139-146.
54. Программное обеспечение персональных ЭВМ /Под ред. Стогния А.А. Киев: Нуков. Думка, 1989. - 368 С.
55. Реальность и прогнозы искусственного интеллекта: Сб.статей /Под ред. В.Л.Стефанюка. М.: Мир, 1987. - 247 С.
56. Рощупкина В.Д., Шапот В.Д. Интеллектуальный анализ данных в бизнес-приложениях: подход фирмы Cognos // Новость искусственного интеллекта, 1997, № 4, С.25-53.
57. Савицкая О.А., Илюшин А.И., Дерябин Н.Б. Распределенные вычисления в Фортране // XVI Всесоюзная школа-семинар по вычислительным сетям. Тезисы доклада. Ч.З. Москва; Минск". - 1989. - С.286-290.
58. Сантос Л.П., Гелмерс А., Проенса А. Стратегия мониторинга интенсификации обмена сообщениями для параллельных систем с распределенной памятью // Программирование, 1995, № 1, С.71-77.
59. Слейгл Дж. Искусственный интеллект: подход на основе эвристического программирования. М.: Мир, 1973. -319 С.
60. Стерлинг Л., Шапиро Э. Искусство программирования на языке ПРОЛОГ. -М.: .-Мир, 1990. 235 С.
61. Трахтенгерц Э.А. Программное обеспечение параллельных процессов. М.: Наука, 1986.-С.302.
62. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. М.: СИНТЕГ, 1998.-376 С.
63. Трахтенгерц Э.А. Возможности и реализация компьютерных систем поддержки принятия решений // Известия РАН. Теория и системы управления. -2001, №3, С.86-114.
64. Трахтенгерц Э.А. Анализ ведения деловых переговоров с помощью компьютерных систем поддержки принятия групповых решений // Известия РАН. Теория и системы управления. 2002, № 6, С.98-123.
65. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка переговоров при согласовании управленческих решений. — М.: СИНТЕГ, 2003. 284 С.
66. Тыугу В.Х. Концептуальное программирование. М.: Наука, 1984. - 256 С.
67. Уотерман Д. Руководство по экспертным системам. М.: Мир, 1989. 388 С.
68. Успенский В.А., Семенов АЛ. Теория алгоритмов: основные открытия и приложения. М.: Наука, 1987. - 288 С.
69. Уэно X. Представление и использование знаний. М.: Мир, 1989. - 220 С.
70. Флинт Д. Локальные сети ЭВМ: архитектура, принципы построения, реализация. М.: Финансы и статистика, 1986. - 359 С.
71. Франклин Д., Кармоди К., Келлер К. и др. Технология экспертных систем для военных применений: Избранные примеры //ТИИЭР. 1988. - Т.76. N10. С. 18-69.
72. Хоггер К. Введение в логическое программирование. М.: Мир, 1988. - 348 С.
73. Цикритзис Д., Лоховски Ф. Модели данных. М.: Финансы и статистика, 1985. - 344 С.
74. Цикритзис Д., Бернстайн Ф. Операционные системы. М.: Мир, 1977. - 336 С. ЭИ Информатика N44, 1987 г. 213, Сопряжение систем с базами данных с экспертными системами, с 1-5.
75. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике. М.: ИИЛ, 1963. -830 С.
76. Штойер Р. Многокритериальная оптимизация. Теория, расчет и приложения. -М.: Радио и связь, 1994. 374 С.
77. ЭИ Информатики №44, 1987 г. 231, Сопряжение систем с базами данных с экспертными системами, с. 1-5.
78. Элти Дж., Кубе М. Экспертные системы: концепции и примеры. М.: Финансы и статистика, 1987. - 191 С.
79. Экспертные системы. Принципы работы и примеры. Под ред. Р. Форсайта, М.: Радио и связь, 1987 г. 224 с.
80. Язык Пролог в пятом поколении ЭВМ. Сборник статей 1983- 1986 гг. /Сост. Н.И. Ильинский. М.: Мир 1988. - 501 С.
81. Якубайтис Э.А. Информационно-вычислительные сети. М.: Финансы и статистика, 1984. - 232 С.
82. Якубайтис Э.Л. Локальные информационно-вычислительные сети. Рига: Зинатне, 1985. - 284 С. Янг С. Алгоритмические языки реального времени: конструирование и разработка. - М.: Мир 1987. - 400 С.
83. Янг. С. алгоритмические языки реального времени: конструирование и разработка. М.: Мир 1987. - 400 С.
84. Adler R.M., Cottman В.Н. A Development Framework for
85. Distributed Artificial Intelligence // The Fifth Conference on Artificial Intelligence Application, Maiami, March 6-10, 1990. -p.l 16-121.
86. Arratibel P., Glize P., Percebois C. Parallelism in the SATIN Multi-Expert System // Parallel Processing and Appliation Journ. Elsevier, North Holland, -p. 120-132.
87. Ashany R., Shekhar S. Application of AI Techniques to Distributed Systems // Eighth Annual Phoenix Conference Computers and Communication, Scottsdale March 22-24, 1989. p.633-638.
88. Beresovsky B.A., Trachtengerts E.A. Request rank determination with respect to a vcctor criterion in multiprocessors systems // 1st IFAC/IFIP Symp. Software Сотр. and Cont.-Tallinn, 1976. -p.59-62.
89. Booker L.B., Goldberg D.E., Holland J.H. Classifier Systems Genetic Algoritms // Artificial Intelligence. N 40, - 1989. - p.235-282.
90. Berzins V. et al. An Introduction to the Specification Language SPEC // IEEE Software. March, 1990.-p.74-84.
91. Chandrasekaran B. Hierarchical Classification: Its Usefulness for Diagnjsis and Sensor Validation // IEEE Journal on Selected Areas in Communications. -Vol.6,N 5. -June 1988. p.884-891.
92. Decision Support Tolls. iRenaissance DS Suite http://www.rossinc.com/pubsector/pubdssuite.html.
93. Digital Design Data Vision. http://www.dig-des.com/soIutions/dss/Default.htm.
94. Dilger W. Object-oriented knowledge Representation -an Overview // J.New Gener.Comput.Syst. -N2,- 1989.- p.339-363.
95. Dixit V.et al. The Allocation Problem in Parallel Production Systems // Journal of Parallel and Distributed Computing. N 8. - 1990. - p.20-29.
96. Durfee E.H., Lesser V.R., Corkill D.D. Coherent Cooperation Among Communicating Problem Solvers // IEEE Transaction on Computers. Vol.C-36, N11. -November 1987. - p. 1275-1291.
97. Eom S.B. Decision support systems researth: reference disciplines and a cumulative tradition // The International Journal of Management Science. 1995. -p.511-523.
98. Environmental Decision Support System, http://envro.ncsc.org/products
99. IJayes-Roth B. A Blackboard Architecture for Control // Artificial Intelligence. -Vol.26, N 3. July 1985. - p.251-321.
100. Hern L.E.C. On distributed artificial intelligence // The Knowledge Engineering Review. Vol.3, N 1. - 1988. - p.21-57.
101. Hughes J. Why Functional Programming Matters // The Computer Journal. Vol.32, N 2. - 1989. - p.98-107.
102. Kersten G.E., Noronha S.J. Supporting International Negotiation With a WWW-Based System. http://www.iiasa.ac.at/Research/DAS/interneg/research/ interneg/inspireintro.
103. Kinoshita T. et al. Knowledge-Based Design Support System for Computer Communication System // IEEE Journal on Selected Areas in Communications. -Vol.6, N5.-June 1988.-p.850-861.
104. Krall E.J., McGehearty P.E. A Case Study of Parallel Execution of a Rule based Expert System // Intern. Journal Parallel Programm/- 1986, №15.- p.5-32.
105. Kupriyanov V.V., Kupreev N.I., Bykov A.J. Parallel Rule based Expert System for Local Computer Network // Proceed. Of Product Development in Ingineering Education Center. (PDEE'98). -Lohmar, Germany. -1998, -p. 140-147.
106. Kupriyanov V.V., Fedunec N.I., Bykov A.J. Decision Making on Coordination and Control in the Distributed Agent System // Proceed. Of 3rd Intern. Conf. on Advanced Engineering Design (AED'03). - Prague, Czech Republic, 1-4 June2003. - p. 65-66.
107. LAN Evaluation Report.- Orem USA, Novell,Inc, 1986.-77 p.
108. Larson J. Four Reference Architectures for Distributed Database Management Systems // Computer Standarts & Interfaces. N 8. - 1988/1989. - p.209-221.
109. Li Т., Marlin C.D. Algorithms for the Parallel Execution of Rule based Expert Systems // Inf. Processing 89-Proc. IFIP 11th World Computer cong. - San Francisco, СЛ.-1989.-p. 331-336.
110. MacRae J.R., Byrne C.D. Connectionism Applied to a Real Time Expert System for Tactical Data Fusion // Third Annual Expert Systems in Goverment Conference. -Washington. October 19-23, 1987. - p.66-71.
111. Motschnig-Pitrik R. A Framework for the Support of a Common Structural Level for Software-, Data Base-, and Knowledge-Based Systems // Journal Systems Software. N 12. 1990. - p.125-137.
112. MS Windows Ver.3.0, User's Guide.- Microsoft Inc, 1990.-355 p.
113. Muralidhar K. MAPCON: An Expert System for Configura- tion of MAP Networks // IEEE Journal on Selected Areas in Communications. Vol.6, N 5. - June1988. -p. 869-874.
114. NetWare ver.2.15, User's Guide.- Orem USA, Novell Inc, zl988.- 257 p.
115. Newsfront // Data Communications. February 1989. - p.56-60.
116. On Conceptual Modelling /Edited by M.Brodie et al. -Springer-Verlag, 1984. -p.510.
117. Pountain D. Parallelizing Prolog // Byte. November 1988. - p.387-394.
118. Schwaderer W.D. IBM's Local Area Networks. N.Y.: Van Nosnrad Reinhold,1989.-p.294.
119. Scenario: Planning Guide. Cognos. - 1997. - p. 342.
120. Sharkey P.D., Dehamer M.J., Simmons L.P. An intelligent decision support system for assessing patient severity of illness in the management of health care resources. http://www.latanze.loyola.edu/frames/research/wp.006.html.
121. Simonovic A., Slobodan P. Decision support for sustainable water resources ч development in water resources planning in a changing world // Proceeding of Intern.
122. UNESCO sympos.-Karlsruhe, Germany. 1994. - p. 3-13.
123. Smith B.T., Middleton D. Exploiting Fine Grained Parallelism in Production System // Proceed. 7th Biennial Confer, of the Canadian Society for Computational Studies of Intelligence, June 1988. - p. 262-270.
124. Takahashi К. et al. An Intelligence Support for Protocol and Communication Software Development // IEEE Journal on Selected Areas in Communications. Vol.6, N5.-June 1988.-p.842-849.
125. Tanca L., Ceri S. ELAND: An Expert Sysytem for the Configuration of Local Area Networks'Applications // Conference on Local Computer Networks. Minneapolis. -1986. - p.89-98.
126. Telem M. Information Requirement Specification 1: Brainstorming Collective Decision-making Approach // Information Processing & Management. Vol.24, No.5. 1989. - p.549-557.
127. Tout K.R., Evans D.J. Static Scheduled Data-Driven Models for Parallel Expert Systems //Journ. Integrated Computer-Aided Egineering. -№1.1993.-p.29-41.
128. Tsai J.P. A Knowledge-Based System for Software Design // IEEE Journal on Selected Areas in Communications. -Vol.6, No.5. June 1988. - p.828-841.
129. USDA Integrated Pest Management, Information and Decision Support System. http://www.usda.dis.anl.gov/usda.html.
130. Waterman D.A. A Guide to Expert Systems. Addison Wesley Publishing Company, 1985.-p. 420.129. http://gogle.yahoo.com130. http://dir.altavista.com131. http://envpro.ncsc.org/products132. http://www.smartsettle.com/flash.html.
Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.