Мультиагентный подход к анализу изображений тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.11, доктор технических наук Цибульский, Геннадий Михайлович

• Цибульский, Геннадий Михайлович
• доктор технических наук
• 2005

Оглавление диссертации доктор технических наук Цибульский, Геннадий Михайлович

ВВЕДЕНИЕ

1. Представление видеоинформации, методы и системы анализа изображений

1.1. Представление изображений на уровне пикселов

1.2. Основные категории иконических признаков

1.3. Методы анализа текстур

1.3.1. Признаки текстур, основанные на измерении пространственных 0 частот

1.3.2. Одномерные признаки текстур, основанные на статистических характеристиках уровней интенсивности элементов разложения

1.3.3. Гистограммные признаки второго порядка. Признаки

Харалика

1.3.4. Признаки на основе обобщённых матриц совместного появления

1.3.5. Метод К-преобразований

1.3.6. Структурные методы описания текстур. Метод локальных экстремумов

1.3.7. Структурные методы описания текстур. Метод длин серий

1.4. Представление изображений на уровне сегментов

1.4.1. Классификация методов сегментации

1.4.2. Методы кластеризации

1.4.3. Наращивание областей 32 (# 1.4.4. Основные категории геометрических признаков.

Топологические и метрические признаки

1.4.5. Факторы формы

1.4.6. Параметрические описания

1.5. Системы цифровой обработки изображений директивного типа

1.6. Системы цифровой обработки изображений, основанные на знаниях

1.7. Выводы

2. Решающие системы, среда и проблема поиска 55 2.1. Общая характеристика решающей системы и её окружения (среды)

2.1.1. Пространство состояний

2.1.2. Пространство задач

2.1.3. Факторизованные пространства

2.1.4. Фиксированное множество иерархических пространств 59 ф 2.1.5. Изменяющееся множество иерархических пространств

2.1.6. Метапространство в иерархии пространств

2.1.7. Альтернативные пространства

2.1.8. Динамические миры

2.1.9. Множественные модели

2.2. Агентные модели решающей системы

2.2.1. Классический подход: архитектуры агента, основанные на знаниях (делиберативные архитектуры)

2.2.2. Альтернативные подходы: реактивные архитектуры

2.2.3. Гибридные архитектуры

2.3. Распределённые среды решения задач

2.4. Типология планирования 91 2.4.1. Слепые методы ф 2.4.2. Методы, использующие простейшие эвристики

2.4.3. Методы, основанные на оценочных функциях

2.4.4. Поиск, направляемый данными

2.4.5. Поиск, направляемый целями

2.4.6. Комбинированный поиск

2.5. Выводы

3. Теория агента системы анализа изображений

3.1. Понятие задачи и решающей системы

3.2. Задачи решающих систем второго рода

3.3.Типовые задачи опознавания

3.4. Агент системы анализа изображений и задачи агента 125 ^ 3.5. Задача обучения агента

3.6. Уровни адаптации агента 135 ф 3.7. Задача порождения агента

3.8. Агентное обобщение и ограничение

3.9. Среда агента и коллектива агентов

3.9.1. Среда коллектива агентов

3.9.2. Структура изображения как элемента среды коллектива агентов

3.9.3. Среда агента

3.10. Структура агента

3.11. Выводы

4. Возникающие структуры агентов 182 4.1 .Обобщённая схема взаимодействия агентов

4.2. Постановка задачи картирования космофотоснимков

4.3. Построение дерева целей

4.4. Формирование коллектива агентов

4.5. Выводы 217 5. Экспериментальное исследование мультиагентного подхода к решению задач анализа и интерпретации металлографических изображений (ФСЛЗАС)

5.1. Цели исследования

5.2. Модели синтаксиса уровня пятен

5.3. Модели синтаксиса уровня сегментов

5.4. Схема взаимодействия агентов системы анализа изображений ФСЛЗАС

5.5. Интерактивная методика анализа металлографических изображений

5.6. Описание экспериментальных исследований

5.7. Выводы 260 Заключение 260 Список использованной литературы 261 Приложение

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Мультиагентный подход к анализу изображений»

Актуальность проблемы. Цифровая обработка изображений ещё с 60-х годов прошлого столетия заняла значительное место в проблематике Искусственного интеллекта. Однако и по настоящее время целеориентированность обработки изображений остаётся во многом не решённой проблемой. До сих пор основным инструментом цифровой обработки изображений являются системы директивного типа, первые из которых появились ещё в начале 70-х годов прошлого столетия. Основная особенность директивных систем состояла и состоит в том, что весь процесс планирования решения исходной задачи и оценки полученных результатов возлагается на пользователя. Практически сразу же с появлением директивных систем были актуализированы исследования в области систем постановки задач. На этом направлении был создан целый ряд систем, основанных на знаниях. Однако основная их трудность состояла в том, что каждая из них была ориентирована на решение конкретной задачи, системы этого типа не допускали какой-либо вариабельности, например, по целям исследования.

В 90-е годы прошлого столетия была сформулирована концепция мультиагентных систем, на основе которой безусловно возможно создание более мощных средств решения сложных задач, каковыми являются задачи анализа изображений, в сравнении с уже упомянутыми системами, основанными на знаниях. Однако и по настоящее время теория мультиагентных систем переживает период становления. Нет определения понятия «агент», удовлетворяющее требованиям различных исследователей. Соответственно, нет теории агента. Разрабатываются лишь конкретные реализации агентов, использование которых в других приложениях выглядит проблематичным. Не решена проблема координации деятельности агентов в коллективе.

Таким образом, в настоящее время актуальным является разработка научных основ теории агента системы анализа изображений, обладающих такими свойствами, как автономность, коммуникативность, адаптивность, а также способностью к согласованию своих действий с действиями других членов мультиагентного коллектива.

Цель диссертационной работы. На основе агентного подхода повысить качество решения задач анализа изображений за счёт распределённого решения сложных задач, использования априорных разнородных знаний и включения эксперта в процессы постановки задачи и принятия решений.

Для достижения сформулированной цели в диссертации поставлены и решены следующие задачи:

• Определить агент системы анализа изображений, среду агента и агентные задачи.

• Определить состав среды агента и содержание каждого её элемента.

• Определить уникальность и общность агентов системы анализа изображений и агентных сред.

• Разработать функциональную, алгоритмическую и статическую модели агента.

• Сформулировать задачи модификации и порождения агента системы анализа изображений и разработать процедуры порождения и модификации агентов.

• Определить состав среды коллектива агентов и содержание каждого элемента среды.

• Определить полное иерархическое описание анализируемых изображений как одного из элементов среды коллектива агентов.

• Определить схему взаимодействия агентов в коллективе, учитывающей горизонтальные и вертикальные взаимодействия агентов.

• Сформулировать понятие возникающей структуры и определить вариабельность решаемых ею задач.

• Определить структуру знаний возникающей структуры.

• Осуществить экспериментальную проверку разработанных моделей на примере решения реальных задач анализа сложных изображений и внедрить полученные результаты в практику научного и промышленного производства и учебный процесс вузов. Методы исследования. При выполнении работы были использованы: теория моделирования, общая теория систем, теория вероятности и математической статистики, теория алгоритмов, методы дискретной математики, методы цифровой обработки изображений, теория распознавания образов, теория экспертных систем, теория искусственного интеллекта.

Научная новизна результатов работы состоит в разработке теории агента системы анализа изображений, при этом определены агент системы анализа изображений, агентные задачи, задачи обучения и порождения агента, среды агента, функциональная и статическая структуры агента, алгоритмическая модель агента, а также схема коллективного поведения агентов и среда коллектива агентов, понятие возникающей структуры. Особенность разработанной теории состоит в ф том, что на её основе можно строить системы анализа изображений, ориентированных на решение сложных задач, с различной проблемной ориентацией на основе порождения, модификации и уничтожения системы.

В рамках теории агента системы анализа изображений:

1. Определены агент, среда агента, агентные задачи. Отличительной особенностью агента системы анализа изображений является то, что агент - это решающая система второго рода, ориентированная на решение простых задач, то есть таких задач, решение которых находит методом одношагового поиска, функциональная модель которого определена в настоящей работе. Все агентные задачи (воздействие на среду, определение реакции среды, коммуникация, планирование) являются простыми задачами, с одной стороны, а, с другой стороны, ф они являются задачей классификации, но формулировка и способы её решения в настоящей работе построены на концепции конечности знаний агента.

Определён состав среды агента и содержание каждого её элемента. Определены уникальность и общность агентов системы анализа изображений и агентных сред, разработана статическая модель агента.

2. Определены на основе концепции о конечности знаний агента и типовых задачах опознавания задачи модификации и порождения агента системы анализа изображений. Разработаны методы решения сформулированных задач, причём, как для случая обобщения данных, так и для случая ограничения (редукция исходной задачи).

3. На основе обобщённой продукции Поста сформулирована функциональная модель агента системы анализа изображений, в ф развитии которой предложена алгоритмическая модель агента, определяющая все взаимодействия агента со средой. Определена статическая структура агента, которая описывает все компоненты статической модели агента и порядок их взаимодействия. 4. Определён состав среды коллектива агентов и содержание каждого элемента среды. Определено полное иерархическое описание анализируемых изображений как одного из элементов среды коллектива агентов. Другой особенностью полного описания анализируемых изображений состоит в определении феноменологического описания для уровней класса сегментов и тематических карт. Определены также методы формирования # феноменологического описания для уровня класса сегментов, т 7 тематических карт и полного описания анализируемых изображений. 5. Дано определение возникающей структуры. Определена схема взаимодействия агентов в коллективе на основе сочетания иерархического и гетерархического взаимодействий агентов. Определены процедуры порождения уничтожения и модификации агентов.

Практическая ценность работы состоит в том, что разработанные в ней модели, методы и программное обеспечение позволяют не только существенно повысить качество анализа сложных изображений, но открывается возможность решать более сложные задачи анализа изображений и накапливать экспертный опыт в виде возникающих структур.

Реализация и внедрение результатов работы. Основные результаты работы были внедрены в металлографической лаборатории Красноярского алюминиевого металлургического завода и институте Леса им. В.Н.Сукачёва СО РАН.

Апробация результатов работы. Первое Всесоюзное совещание «Горение и пожары в лесу», Красноярск, 1978, «ОИДИ-84» Всесоюзная конференция Новосибирск, 1984, Всесоюзная конференция г. Томск, 1989, «ОИДИ-90». Международная конференция г. Новосибирск, 1990 г., «Проблемы создания систем обработки, анализа и понимания изображений» конференция г.Ташкент, 1991, Всесоюзная научно-техническая конференция «Гибридные интеллектуальные системы» г. Ростов-на-Дону-Терская, 1991, V Всесоюзная научно-техническая конференция «Однородные вычислительные системы, структуры, среды» г.Москва, 1991, Всесоюзный научно-технический семинар «Программное обеспечение новых информационных технологий», г. Тверь, 1991, Конференция «Перспективные информационные технологии в анализе изображений и распознавании образов». Ташкент, 2-5 сентября 1992, Научно-техническая конференция «Проблемы техники и технологий XXI века». Секция «Информатика и ВТ», Красноярск, 22-25 марта 1994, Достижения науки и техники -развитию города Красноярска: Научно-практическая конференция Красноярск, 1997, Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии.: IV конференция г.Новосибирск, 1998.

Публикации по работе. Результаты диссертационной работы опубликованы в 21 работах автора, в том числе в одной монографии. Основные результаты исследований опубликованы в изданиях реестра ВАК. Все основные результаты получены автором самостоятельно.

Объём и структура диссертации. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения и приложения. Всего 297 страниц машинописного текста. Библиография содержит 236 наименований.

Заключение диссертации по теме «Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей», Цибульский, Геннадий Михайлович

5.7. Выводы

1. Показано, что независимо от объёма модификации агента (независимо от его способности к обучению) задача порождения агента возникает всегда на разнородных данных.

2. Показана возможность для сформированного агентного коллектива решать задачи внешней гетерогенности, когда для найденных объектов на изображении строится их феноменологическое описание и разделение на классы.

3. Предложен механизм коррекции описания подцелей надагентов, когда описание пространства целей агентов является более «длинным».

4. С учётом особенностей металлографических изображений с матричной структурой разработаны модели синтаксиса уровней примитивов, сегментов и классов сегментов с соответствующими признаковыми и структурными описаниями.

Заключение

На защиту выносятся следующие основные результаты:

1. Разработан новый подход к решению задач анализа сложных изображений на основе концепции мультиагентных систем, обеспечивающий конечному пользователю (природоведу) решение задач в терминах его предметной области.

2. Разработаны, обоснованы и применены на практике агентные модели (функциональная, алгоритмическая и структурная) системы анализа изображений. Основу этих моделей составляют концепция о конечности знания, понятие простой задачи для решающих систем второго рода и способов её решения, концепция агента как автономной решающей системы второго рода, функционирующей в изменчивой среде.

3. Разработаны, обоснованы и опробованы на практике процедуры модификации и порождения агента. Предлагаемые процедуры обеспечивают модификацию агента по прецедентным и выборочным данным, обеспечивая не только структурирование признаковых пространств (знаний) агента, но и увеличение точности признаковых описаний оригинала.

4. Разработаны, обоснованы и применены на практике комбинированная схема формирования возникающих структур. Особенность схемы состоит в том, что она задана неявно: через свойства агента. Схема обеспечивает проверку всех действий агентов формирующегося коллектива через анализ непротиворечивости решений подагентов и согласованности их решений знаниям текущего агента. Память «сильных» связей, возникающих между агентами при формировании возникающих структур, позволяет агентам накапливать эмпирическое знание о возникающих структурах, что сокращает объём адаптации системы при решении последующих задач. 5. Разработан программно-методический комплекс мультиагентной системы анализа сложных изображений. Основное назначение комплекса - постановка системы на новую предметную область.

Список литературы диссертационного исследования доктор технических наук Цибульский, Геннадий Михайлович, 2005 год

1. Денисов Д.А. Компьютерные методы анализа видеоинформации Красноярский государственный университет, Красноярск. 1991.

2. Чернявский К.С. Математическая морфология новый метод анализа изображений структуры металлов и сплавов (обзор). // "Заводская лаборатория", 1982, N 10, с. 26-34.

3. Харалик Р. М. ТИИЭР, 1979, т. 67, № 5.

4. Прэтг У., Фожра О., Гагалович А. ТИИЭР, 1981, т. 69, №5.

5. Davis L. S. е. а. IEEE Trans., 1979, v. PAMI-1, .№ 3.

6. Hayes К. С., Shah А. К., Rosenfeld A. IEEE Trans., 1974, v. SMC-4, №9.

7. Haralick R. M., Shanmugam K., Dinstein I. IEEE Trans, 1973, v. SMC-3 .№6.

8. Дуда P., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен: Пер с англ. / Под ред. В. JI. Стефанюка. М., Мир, 1982.

9. Weszka J. S., Dyer С. R., Rosenfeld A. IEEE Trans., 1976, v. SMC-6 №4.

10. O.Dyer C. R., Rosenfeld A. IEEE Trans., 1976, v. SMC-6, № 10.

11. Mitchell O. R., Myers C. R., Boyne W. IEEE Trans., 1977, v. C-26, № 4.

12. Modestino J. W., Fries R. W., Daut D. G. J. Opt. Soc. Amer., 1979, v. 69, № 6.

13. Rosenfeld A. Comput. Graph, and Im. Proc., 1982, v. 19 .№ 1.

14. Modestino J. W., Fries R. W., Vickers A. L. IEEE Trans., 1981, v. PAMI-3, № 5.

15. Davis L. С. In: Proc. NATO, Digital Im. Proc., Adv. Stadi Inst., Bonas 23/VI - 4/VII, 1980, Dordrecht e. a., 1981, p. 189.

16. Ehrich R., Foith J. P. IEEE Trans., 1976, v. C-25, № 6.

17. GaIIoway M. M. Comput. Grapf. and Im. Proc., 1975, v. 4, № 7.

18. Tomita F., Shirai Y., Tsuji S. IEEE Trans., 1982. v. PAMI-4, № 2.

19. Matsuyama Т., Saburi K., Nagao M. Comput. Graph, and Im. Proc., 1982, v. 18, №3.

20. Vilnrotter F., Nevatia R. F., Price К. E. In: Proc. 5-th Int. Conf. Pattern Recogn., Miami Beach, Fla., 1980, v. 1-2, New York, 1980, p. 1142.

21. Description G. H. Ibid., p. 776.

22. Борисенко В.И., Златопольский А.А., Мучник И.Б. Сегментация изображений (состояние проблемы). //Автоматика и телемеханика, 1987, N7, с. 3-56.

23. А.Л.Горелик, В.А.Скрипкин. Построение систем распознавания. -М.: Советское радио. 1974. - 223с.

24. Preston К. Image processing Software. A survey progress in Pattern Recognition.-Amsterdam: 1981.-v.l-c. 123-148.

25. HaraIick R., Minden G. KANDIDATS: An interactive image processing System // Comput. Graph, and Image process. 1978. - v. 8, № 1. - PP. 1-15.

26. Haralick R. KANDIDATS: Image Processing System // Symp. on Mach. processing of Remotely Sensed Data. № 9., 1976. - PP. 1A8-1A17.

27. Бурый Л.В., Золотухин Ю.Н., Иванов B.A. и др. Автоматизированный комплекс обработки изображений // Автометрия. 1980. -№ 3.- с.41-48.

28. Лукашева А.Э., Пяткин В.П., Шевелев С.Л. Системное программное обеспечение комплекса обработки изображений // Сб. ст.: Математические и технические проблемы обработки изображений / Под ред. Алексеева А.С. Новосибирск: ВЦ СО АН СССР. - 1980.-с.84-94.

29. Brugmann H.-W., Rudert A., Zehr Н. EHBIS: High level picture programming. // Informatir-Fachberichte. 1976.- № 1.- PP.156-165.

30. Нестерихин Ю.Е., Пушной Б.М. О системе автоматической обработки изображений // Автометрия. 1977. - № 3. - с.6-12.

31. Шамис В.А. Математическое обеспечение специализированной системы обработки многозональной видеоинформации // Сб. ст.: Аэрокосмические исследования Земли. Обработка видеоинформации на ЭВМ. М.: Наука. - 1979. - с.213-228.

32. Борисенко В.,Чесалин Л С Вспомагательные программы обработки видеоинформации на ЕС ЭВМ//С6. ст.: Аэрокосмическиеиследования Земли. Обработка видеоинформации на ЭВМ. -М.:наука.-1979-С.154-161.

33. Левин Г.А., Мартьянов А.В. Структура пакета программ для обработки полутоновых изображений // Труды института электроных управления машин.-М.-1978.-№71.-С.101-107.

34. Ершов А.П., Ильин В.Л. Пакет программ технология решения прикладных задач. - Новосибирск: ВЦ СО АН СССР, 1978.37.3аполоцкий Д.Е., Карпенко С.Н., Кузин С.Г. и др. Принципы построения и архитектура пакета прикладных программ. УсиМ, 1978, № 1, с. 8-14.

35. Информационный бюллетень алгоритмов и программ обработки видео информации.-Новосибирск: ВС СО АН СССР.-1979.-Вып.1.-91 с.

36. Информационный бюллетень алгоритмов и программ обработки видео информации.-Новосибирск: ВС СО АН СССР.-1979.-Вып.2.-141 с.

37. Платонов В.Н. Библиотека программ цифровой обработки изображений на языке Фортран для мини-ЭВМ.-М: Физический институт им.Лебедева АН СССР.-1979.-64 с.

38. Кронрод М.А., Чочина П. А. Математическое обеспечение диалоговой системы обработки изображений. В кн.: Иконика. Теория и методы обработки изображений. - М.: Наука, 1983, с. 8799.

39. Кадырова Г.Х., Садыков С.С. Система цифровой обработки изображений на базе СМ и ЕС ЭВМ. / Информационное сообщение № 320. Ташкент: НПО «Кибернетика» АН УзССР, 1983.

40. Надь Г. Цифровая обработка изображений, полученных при дистанционном исследовании природных ресурсов.- В кн.: Распознавание образов при помощи вычислительных машин. /Под ред. Л.Хармона.- М.:Мир, 1974, с.92-124.

41. Farvis R.A/ A Color Television Image Acquisition, manipulation and display System for Computer vision research. In: Proc. of the workshop on picture Data Description and Management. - Aug. 27-28, 1980, N.9, IEEE, v-1, p.187-197.

42. Tojo A., Uohida S. Multiprocessor System for Picture Processing with a Multipurpose Video Processor. In: Proc. of the 4-th, Int. Conf. on Pattern Recognition-N.Y.: IEEE, 1978, p.l 116-1118.

43. Siegal A. J. et al. System for Image Processing and Pattern Recognition. -IEEE Trans. Comput., vol. C-30, Dec. 1981, p. 934-947.

44. Davis L.S. Computer Architecture for Image Processing. In: Picture Data Description and Management. - Proc. Workshop, Aug.27-28, 1980. - N.Y., 1980, p. 249-254.

45. Swain Ph.H., Siegal H. A., El-Achkur J. Multiprocessor Implementation of Image Pattern Recognition: a general Approach. Proc. 5-th Jnt., joint Conf. Pattern, Recognition, 1980, p. 290.

46. Duff M.J.B. Special Hardware for Pattern processing. Proc. 6-th Jnt., joint Conf. Pattern, Recognition, 1982, p. 368-379.

47. Davis L.S. Computer Architecture for Image Processing. In: Picture Data Description and Management. - Proc. Workshop, Aug.27-28, 1980. -N.Y., 1980, p. 249-254.

48. Swain Ph.H., Siegel H. A., El-Achkur J. Multiprocessor Implementation of Image Pattern Recognition: a general Approach. Proc. 5-th Jnt., joint Conf. Pattern, Recognition, 1980, p. 290.

49. Agrawal O.P., Jain R. A piblined Pseudo parallel System Architecture for Real-time dynamic Scene Analysis IEEE Trans. Comput., vol. C-31, Oct. 1982.

50. Kruse B. The PICAP-picture Processing Laboratory. Proc. 3-rd Jnt., joint Conf. Pattern, Recognition, 1976, p. 875.

51. Kruse В., Gudmundsson В., Antonsson D. PIP the PICAP-11 Tilter Processor. - Proc. 5-th Jnt., joint Conf. Pattern, Recognition, Maimi, 1980.

52. Gudmundsson B. User Level Concept in an Interactive picture Processing System. Proc. 5-th Jnt., joint Conf. Pattern, Recognition, Maimi, 1980.

53. Danielsson P.-E. The Time-Shaved lus a key to Efficient Image Processing. - Proc. 5-th Jnt., joint Conf. Pattern, Recognition, Maimi, 1980, p. 296-299.

54. Antonsson D., Gudmundsson B. et. al. PICAP a System Approach to Image Processing. - IEEE Trans. Comput., vol. C-31, № 10, 1982, p. 997-1000.

55. Kulkauni A.V., Ven O.W.L. Systolic Processing and an Implementation for Signal and Image Processing. IEEE Trans. Comput., vol. C-31, №• 10, 1982, p. 1000-1009.

56. Sherdell D.A. Low Level Architecture for a Real-time Computer Vision System. Proc. 5-th Jnt., joint Conf. Pattern Recognition, Maimi, 1980, p. 290-295.

57. Duff M.J.B. CLIP-U: A large scale Integrated Cirenit Array Parallel Processor. Proc. 3-rd Jnt., joint Conf. Pattern Recognition, 1976.

58. Cordelia L., Duff M.J.B. Coma ring Sequential and Parallel Processing of Pictures. Proc. 3-rd Jnt., joint Conf. Pattern Recognition, 1976, p. 703707.j 62.Duff M.J.B. Efficient divides To image Processing. Proc. 4-th Jnt., joint

59. Conf. Pattern Recognition, Maimi, 1978, p. 1072-1075.

60. Pouhtain T.J., Goctcherian V. CLIP-4 Parallel Processing System. -Proc. IEE, 1980, V.E.-127, № 5, p. 219-224.• 64.Reeves A.P. A Systematically Designed Binary Array Processor. IEEE

61. Trans. Comput., vol. C-29, № 4, 1980, p. 228-287.

62. Lougneed R.M., McCubbrey D.L., Sternberg S.R. Cytocomputers: Architecture for Parallel Image Processing. In: Picture Data Description and Management. - Proc. Workshop, Aug.27-28, 1980. - N.Y., 1980, p. 281-286.

63. Parvin В., Fu K.S. A Micro programmable Vector Processor for Image Processing Application. In: Picture Data Description and Management. -Proc. Workshop, Aug.27-28, 1980. -N.Y., 1980, p. 287-292.

64. Kulpa Z. Digital Image Analysis System CPO-2/K-202: General Hardware and Software Description./ In Quaderni la Ricerea Scientifica,9 Imaly,p/195-201

65. Kulpa Z. CPO-2/K-202, a Universal Digital Image Analysis System./ In• Sect. Notes Comput. Sci., 1981. V.109, p.109-199.

66. Bengtsson E., Eriksson O., Jarkans T. et al. CELLO: an Interactive system for Image Analysis. In: Lect Notes Comput. Sci., 1980, v. 109, p. 21-45.

67. Hicolac G.C. Design of a Microprogrammed Video Display Processor for Real Time Image Processing-Microprocessors and Their Applications -Amsterdam, 1979, p.359-367.

68. Салаватов P.M., Шевелев C.A. Средства обработки изображений // Математические и технические проблемы обработки изображений /Под ред. Алексеева С.А.: Сб. ст. Новосибирск: ВЦ СО АН СССР. - 1980.-С. 95-100.

69. Михелевич Е.Г. Языковые средства обработки изображений на ЕС ЭВМ // Обработка изображений и дистанционные исследования: Тез. докл. Новосибирск. - 1981.-С. 39-40.

70. Генц Дж., Де-Зур Р. Интерактивная цифровая система обработки изображений. В кн.: Космическая геология. - М.: Недра, 1979, с. 355-370.

71. Batchelor B.G., Brumfitt R.J. Smith, B.O.V. Command Language for Interactive Image Analysis. IEE Proc., vol. 127, Pt. E, № 5, Sept. 1980.

72. Cady P.M., Hadson R.M. Microprocessor based Interactive Image Processing system. - IEE Proc., vol. 127, Pt. E, № 5, Sept. 1980.

73. Eriksson O., Nordin В., Bangtsson E. etc. ILIAD An Interactive Language for Image Analysis // Proc. of the First Scandinavian Conference on Image Analysis. - 1978. - PP. 130-135.

74. Психология машинного зрения, под ред. П. Уинстона, пер. с англ. М: Мир, 1978г.

75. Сираи И. Анализ массивов интенсивности с использованием знаний о сценах/ в сб. Психология машинного зрения, под ред. П. Уинстона, пер. с англ. М: Мир, 1978г., сс. 112-136.

76. Г.П.Крупников, И.А.Марков, Н.А.Подвысоцкая, М.П.Сергеев. Зарубежные серийно выпускаемые анализаторы изображений (обзор).//Вопросы атомной науки и техники. Серия: ядерное приборостроение, 1985, вып. Н, с. 191-217.

77. С.И.Мышкинд. Системы технического зрения для автоматизации машиностроительного производства. // Технология машиностроительного производства. М.: НИИмаш, 1982.

78. А.Н.Писаревский, А.Ф.Чернявский, Г.К.Афанасьев и др. Системы технического зрения. Л.: Машиностроение. Ленинград. Отделение, 1988.

79. Safra S.,Tennenholtz М., On Planning while learning. JAIR 9/1994

80. Hanks S., Weld D.S., A Domain-Independent Algorithm for Plan Adaptation, JAIR N1 1995

81. Kambhampati S., Planning Methods In Artificial Intelligence. ASU, CSE TR 96-004,1996

82. Минский M. На пути создания искусственного разума // Вычислительные машины и мышление М: Мир, 1967.

83. M.Wooldridge and N.R.Jennings, Intelligent agents: theory and practice, The Knowledge Engineering Review, v. 10:2, 1995, 115-152

84. Nwana H.S., 1996. Software Agents: An Overview // Knowledge Engineering Review v. 11, n.3.

85. Ньюэлл А. и Саймон Г. Информатика как эмпирическое исследование/ в сб. Лекции лауреатов премии Тьюринга М.: Мир 1985.

86. Джеймс Оделл, Агенты и сложные системы, Открытые системы, №10, 2002

87. Maes P. Artificial life meets entertainment: life like autonomous agents// Communications of the ACM. 1995. - Vol.38, №11.- P.108-114

88. Hayes-Roth B. An architecture for adaptive intelligent systems// Artificial Intelligence. 1995. - Vol.72. - P.329-365

89. В.И.Городецкий, М.С.Грушинский, А.В.Хабалов, Многоагентные системы (обзор) // Новости искусственного интеллекта, 1998, N2.

90. Клышинский Э.С. Одна модель построения агента. // Труды Международной конференции «Интеллектуальное управление: новые интеллектуальные технологии в задачах управления» (ICIT'99) Переславль-Залесский, 1999.

91. Fikes, RE and Nilsson, N, 1971. STRIPS: A new approach to the application of theorem proving to problem solving. Artificial Intelligence 5 (2) 189-208

92. Ambros-Ingerson, J and Steel, S, 1988. Integrating planning, execution and monitoring. In: Proceedings of the Seventh National Conference on Artificial Intelligence (AAAI-88), pp83-88,St.Paul, MN.

93. Moser M. G. (1983). An Overview of NIKL, the New Implementation of KL-ONE. Technical Report No. 5421, Cambridge MA: Bolt, Beranek and Newman.

94. Wood, S, 1993. Planning and Decision Making in Dynamic Domains, Ellis Horwood.

95. Etzioni, O, Lesh, N and Segal, R, 1994. Building softbots for UNIX. In: О Etzioni (ed.) Software Agents Papers from the 1994 Spring Simposium (Technical Report SS-94-03), pp 9-16, AAAI Press.

96. Cohen, PR, Greenberg ML, and Howe AE, 1989. Trial by fire: Understanding the design requirments for agents in complex environments. AI Magazine 10 (3) 32-48.

97. Bratman, ME, Israel, DJ and Pollack, ME, 1988. Plans and resource-bounded practical reasoning, Computational Intelligence 4 349-355.

98. Moser M. G. (1983). An Overview of NIKL, the New Implementation of KL-ONE. Technical Report No. 5421, Cambridge MA: Bolt, Beranek and Newman.

99. Neches R., Swartout W. R. and Moore J. (1985). Explainable (and maintainable) expert systems. In Proc. 9th International Joint Conference on Artificial Intelligence, p. 382-389ft

100. С.В.Ахапкин, С.В.Васильев, В.И.Городецкий, Л.А.Станкевич. Футбол роботов многоагентная среда для исследования• группового поведения интеллектуальных роботов. // Тр. X науч.-тех. конф. "Экстремальная робототехника", СПб, 1999,изд-во СпбГТУ, с.122-129

101. Д.Е.Охоцимский, В.Е. Павловский, А.Г.Плахов, А.Н.Туганов, В.В.Павловский, Моделирование игры роботов-футболистов в пакете «виртуальный футбол», Мехатроника, 2002, №1, с.2-5.

102. Brooks, RA, 1990. Elephants don't play chess. In: P Maes (ed.) Designing Autonomous Agents, pp 3-15, MIT Press.

103. Brooks,RA, 1991. Intelligence without reason. In: Proceedings of the } Twelfth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI91., pp 569-595, Sydney, Australia.

104. Rodney A. Brooks. Intelligence Without Reason.// MASSACHUSETTS INSTITUTE OF TECHNOLOGY ARTIFICIAL• INTELLIGENCE LABORATORY, April, 1991

105. Maes, P, 1989. The dynamics of action selection. In: Proceedings of the Eleventh International Joint Conference on Artificial Intelligent (IJCAI-89), pp 991-997, Detroit, MI.

106. Maes, P, 1990. Situated agents can have goals. In: P Maes (ed.) Designing Autonomous Agents, MIT Press.

107. Maes, P, 1990. Situated agents can have goals. In: P Maes (ed.) Designing Autonomous Agents, MIT Press.

108. Maes, P, 1991. The agent network architecture (ANA). SIGART Bulletin 2 (4) 115-120.

109. Georgeff, MP and Lansky, AL, 1987. Reactive reasoning and planning In: Proceedings of the Sixth Natiohal Conference on Artificial Intelligence (AAAI-87), pp 677-682, Seattle, WA.

110. В.И.Варшавский, Д.А.Поспелов. Оркестр играет без дирижёра. М., «Наука», 1984, 207с.

111. Д.А.Поспелов. Многоагентные системы настоящее и будущее. Информационные технологии и вычислительные системы, 1998, №1.

112. Гаврилов А.В. Гибридная экспертная система для профориентации. / В сб. науч. трудов НГТУ. - Новосибирск, Изд-во НГТУ. - 1997, № 3(8). - с. 123-132.

113. Petrov W; Pavlova NV. MULTI-METHOD ORGANIZATION IN HYBRID EXPERT SYSTEMS. / Doklady Akademii Nauk. 1996, V 350, N 4, Oct.- p 465-466.

114. Гаврилов A.B., Новицкая Ю.В. Инструментальное программное обеспечение для создания гибридных экспертных систем // Доклады Межд. Науч.-техн. конф. "Информационные системы и технологии" ИСТ-2000. Новосибирск. НГТУ. 2000. Т. 3. С. 488-490.

115. Гаврилов А.В. Архитектура «двухполушарной» экспертной системы. / В межвуз. Сб. науч. трудов «Системы искусственного интеллекта» под ред. А.В.Гаврилова. - Новосибирск, 1993. - с. 10-14

116. Гаврилов А.В., Новицкая Ю.В. Гибридные интеллектуальные системы // The International Conference "Information systems and technologies" IST'2003. Proceedings. Novosibirsk. 2003. Vol. 3. P. 116122.

117. A.Walker and M.Woodridge. Understanding the emergence of Conventions in Multi-Agent Systems. In Proceedings of .,1995

118. I.A.Ferguson. Integrated Control and Coordinated Behaviour: A case for Agent Models. In: Intelligent Agents. ECAI-94 Workshop on Agent Theories, Architecture and Languages. Amsterdam, The Netherlands, August 8-9, 1994,

119. Georgeff, MP and Lansky, AL, 1987. Reactive reasoning and planning In: Proceedings of the Sixth Natiohal Conference on Artificial Intelligence (AAAI-87), pp 677-682, Seattle, WA.

120. Jun Huang, N.RJennings and J.Fox. An Agent Architecture for Distributed Medical Care. In: Intelligent Agents. ECAI-94 Workshop on Agent Theories, Architecture and Languages. Amsterdam, The Netherlands, August 8-9, 1994

121. В.И.Городецкий, М.С.Грушинский, А.В.Хабалов, Многоагентные системы (обзор) // Новости искусственного интеллекта, 1998, N2.

122. Гаврилов А.В. Гибридная экспертная система для профориентации. / В сб. науч. трудов НГТУ. - Новосибирск, Изд-во НГТУ. - 1997, № 3(8). - с. 123-132.f

123. В.А.Виттих. Эволюционное управление сложными системами. 2000.

124. Джеймс Оделл, Агенты и сложные системы, Открытые системы,10, 2002

125. Попов Э.В. Экспертные системы. М.: Наука, 1987. 284с.

126. Ефимов Е.И. Решатели интеллектуальных задач М.: Наука, 1982.

127. N.Jennings. Commitments and conventions: The foundation of coordination in multi-agent systems. The Knowledge Engineering Review, 1994, v. 8:3, 223-250.

128. Ж.-Д. Лорьер. Системы искусственного интеллекта. М., Мир, 1991.1135. Нильсон Н. Искусственный интеллект. Методы поиска решений.1. М:Мир, 1973, 272 с.

129. Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта. М., Радио и связь, 1985.

130. Ф 137. Искусственный интеллект, в 3-х кн., М.: Радио и связь. 1990.

131. Построение экспертных систем / Под ред. Ф. Хейса-Рота, Д. Уотермана, Д.Лената. М.: Мир, 1987. - 441 с.

132. Хант Э. Искусственный интеллект: пер. с англ. М.: Мир, 1978.

133. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам : пер. с англ. -М.: Мир, 1989.

134. Денисов Д.А., Дудкин А.К., Пяткин В.П. Цифровой анализ изображений (Методы описания геометрических структур). Препринт 747. Новосибирск, 1987. 54 с.

135. В.Н.Вагин, Н.П.Викторова. Вопросы структурного обобщения и классификации в системах принятия решений. //Изв. АН СССР.

136. Ш Техн. Кибернетика. 1982, №5.

137. В.П.Гладун. Н.Д.Ващенко, Н.И.Галаган. Системы планированиядействий для сложных сред // Кибернетика. 1982.-№5.- с.88-94.

138. В.П.Гладун. Н.Д.Ващенко, Н.И.Галаган. Системы планирования действий для сложных сред // Кибернетика. 1982.-№5.- с.88-94.

139. Гладун В.П. Планирование решений. Киев: Наукова думка, 1987.

140. Гладун В.П. Эвристический поиск в сложных средах. Киев: Наукова думка, 1977.

141. Поспелов Г.С., Поспелов Д.А. Искусственный интеллект прикладные системы. М.: Знание.-1986. (Сер. Математика, кибернетика).

142. Хорошевский В.Ф. Интеллектуальные диалоговые системы. //ИКА.-1980. NN 5-6.

143. М.Минский. На пути создания искусственного разума. //Сб.Ст.: Инженерная психология. М., 1964.

144. T.Matsujama. Knowledge-based aerial image understanding systems and expert systems for image processing. IEEE Trans, on geosciense and remote sensing, vol. 6e-25, N 3, May 1987, pp. 305-316.

145. Matsuyama T. Knowledge Organization and Control Structure in Image Understanding //Pro. 7th Int. Conf. Pattern Recogn., Monthreal, Juli 1984. V. 2. -pp. 1118-1127.

146. Expert systems, image processing and image interpretation. Chassery Jean-Marc, Garbay Catherine. //8th int. conf. pattern recogn., Paris. Oct, 27-31, 1986. Proc., pp. 175-177.

147. Экспертная система для руководства сегментацией изображений. З.П.Ху, Т.Пун и Ц.Пелегрини. Центр компьютерных наук, Женевский университет.

148. Knowledge-based interpretation of remotly sensed images. Anita Tailor, Alan Cross, David C. Hoggt and David C.Mason. //Image and vision computing. 1986, v. 4, N 2. pp.67-83.

149. Nagao M. Toward a Flexible Pattern Analysis Method //8th Int. Conf. Pattern Recogn., Paris, Oct. 1986. -pp. 170-174.

150. Towards flexible prototyping of image-inderstanding systems. C.Porquet, A.Adam, M.Revenu, F.Cuozzo.//Proc. for Photo-Opt. Instrum ., 1986, N730, pp. 20-27.

151. Ambros-Ingerson, J and Steel, S, 1988. Integrating planning, execution and monitoring. In: Proceedings of the Seventh National Conference on Artificial Intelligence (AAAI-88), pp83-88,St.Paul, MN.

152. M.Mesarovic, Systems theoretic approach to formal theory of problem solving, in Theoretical Approaches to Non-Numerical Problem Solving, R.Banerji and M.Mesarovic, Eds. New York: Springer, 1970.

153. S.Amarel, Problems of representation in heuristic problem solving: related issues in the development of expert systems, Laboratory for Computer Science Research, Rutgers Univ., Tech. Rep. CBM-TR-118, 1981.

154. Р.Б.Банерджи. Теория решения задач как раздел искусственного интеллекта. ТИИЭР, т.70, №12, декабрь 1982.

155. Д. Пойа. Математическое открытие. М.: Наука, 1976. - 448с.

156. Н.Г.Загоруйко. Методы распознавания и их применение. М., 1972.

157. В.С.Тюхтин. Теория автоматического опознавания и гносеология. «Наука», М., 1976, 190с.

158. Г.М.Цибульский, Д.А.Денисов, В.И.Харук. Интерактивная сегментация изображений. Исследование Земли из космоса, №4, 1990.

159. Я.З.Цыпкин. Основы теории обучающихся систем. М., 1970.

160. Я.З.Цыпкин. Адаптация и обучение в автоматических системах. М., 1968.

161. Коулмен Г.Б., Эндрюс Х.С. Сегментация изображений при помощи автоматической классификации. ТИИЭР, 1979,т. 67, N 5, с. 3949.

162. Фу К.С Структурные методы в распознавании образов. /Пер. с англ. Под ред. М.А.Айзермана. М:Мир, 1977, 320 с.

163. Cohen, PR, Greenberg ML, and Howe AE, 1989. Trial by fire: Understanding the design requirments for agents in complex environments. Al Magazine 10 (3) 32-48.

164. Bratman, ME, Israel, DJ and Pollack, ME, 1988. Plans and resource-bounded practical reasoning, Computational Intelligence 4 349-355.

165. Ньюэлл А. и Саймон Г. Информатика как эмпирическое исследование/ в сб. Лекции лауреатов премии Тьюринга М.: Мир 1985.

166. Питер Джексон. Введение в экспертные системы, третье издание. Издательский дом «Вильяме», 2001

167. A unifying view. Machine Learning, 1(1), p. 47-80. Moore J. D. (1995). Participating in Explanatory Dialogues. Cambridge MA: MIT Press.

168. Moser M. G. (1983). An Overview of NIKL, the New Implementation of KL-ONE. Technical Report No. 5421, Cambridge MA: Bolt, Beranek and Newman.

169. Neches R., Swartout W. R. and Moore J. (1985). Explainable (and maintainable) expert systems. In Proc. 9th International Joint Conference on Artificial Intelligence, p. 382-389

170. С.В.Ахапкин, С.В.Васильев, В.И.Городецкий, Л.А.Станкевич. Футбол роботов многоагентная среда для исследования группового поведения интеллектуальных роботов. // Тр. X науч.-тех.конф. "Экстремальная робототехника", СПб, 1999,изд-во СпбГТУ, с. 122-129

171. Д.Е.Охоцимский, В.Е. Павловский, А.Г.Плахов, А.Н.Туганов, В.В.Павловский, Моделирование игры роботов-футболистов в пакете «виртуальный футбол», Мехатроника, 2002, №1, с.2-5.

172. Гаврилов А.В. Гибридная экспертная система для профориентации. / В сб. науч. трудов НГТУ. - Новосибирск, Изд-во НГТУ. - 1997, № 3(8). - с. 123-132.

173. Petrov VV; Pavlova NV. MULTI-METHOD ORGANIZATION IN HYBRID EXPERT SYSTEMS. / Doklady Akademii Nauk. 1996, V 350, N 4, Oct.- p 465-466.

174. Гаврилов A.B., Новицкая Ю.В. Инструментальное программное обеспечение для создания гибридных экспертных систем // Доклады Межд. Науч.-техн. конф. "Информационные системы и технологии" ИСТ-2000. Новосибирск. НГТУ. 2000. Т. 3. С. 488-490.

175. Гаврилов А.В. Архитектура «двухполушарной» экспертной системы. / В межвуз. Сб. науч. трудов «Системы искусственного интеллекта» под ред. А.В.Гаврилова. - Новосибирск, 1993. - с. 10-14

176. Гаврилов А.В., Новицкая Ю.В. Гибридные интеллектуальные системы // The International Conference "Information systems and technologies" IST2003. Proceedings. Novosibirsk. 2003. Vol. 3. P. 116122.

177. A.Walker and M.Woodridge. Understanding the emergence of Conventions in Multi-Agent Systems. In Proceedings of .,1995

178. I.A.Ferguson. Integrated Control and Coordinated Behaviour: A case for Agent Models. In: Intelligent Agents. ECAI-94 Workshop on Agent Theories, Architecture and Languages. Amsterdam, The Netherlands, August 8-9, 1994,

179. Jun Huang, N.R.Jennings and J.Fox. An Agent Architecture for Distributed Medical Care. In: Intelligent Agents. ECAI-94 Workshop on Agent Theories, Architecture and Languages. Amsterdam, The Netherlands, August 8-9, 1994

180. В.И.Городецкий, М.С.Грушинский, А.В.Хабалов, Многоагентные системы (обзор) // Новости искусственного интеллекта, 1998, N2.

181. Гаврилов А.В. Гибридная экспертная система для профориентации. / В сб. науч. трудов НГТУ. - Новосибирск, Изд-во НГТУ. - 1997, № 3(8). - с. 123-132.

182. В.А.Виттих. Эволюционное управление сложными системами. 2000.

183. Джеймс Оделл, Агенты и сложные системы, Открытые системы, №10, 2002

184. Maes P. Artificial life meets entertainment: life like autonomous agents// Communications of the ACM. 1995. - Vol.38, № 11. - P.108-114

185. Hayes-Roth B. An architecture for adaptive intelligent systems// Artificial Intelligence. 1995. - Vol.72. - P.329-365

186. Клышинский Э.С. Одна модель построения агента. // Труды Международной конференции «Интеллектуальное управление: новые интеллектуальные технологии в задачах управления» (ICIT'99) Переславль-Залесский, 1999.

187. Г.М.Цибульский, А.Е.Бельский. Комплекс ввода-вывода и предл. Обработки изображений. //Аэрокосмические методы исследования сельскохозяйственных угодий. М.,: Гидроиздат, 1986.

188. Г.М.Цибульский. Интерфейс «Конечный пользователь-система обработки изображений».// Аерокосмические методы исследования сельскохозяйственных угодий. М.; Гидроиздат. 1986.

189. Г.М.Цибульский, Д.А.Денисов, В.И.Харук. Интерактивная сегментация изображений. Исследование Земли из космоса, №4, 1990.

190. Е.М.Яричин, Г.М.Цибульский, Л.Н.Беспрозванных. Мобильная стереосистема для дистанционного пространственного восприятия.// «Известия высших учебных заведений», Приборостроение,№6, 1990, с.23-26.

191. V.I.Kharouk, K.C.Winterberger, А.Р. Yahimovich, G.M.Tsibul'skii. Pollution induced pretundra forest decline.// Managing forests peoples needs. Proceedings. Anchorage, Alaska, 1994.

192. К.С.Винтербергер, В.И.Харук, Г.М.Цибульский. Анализ техногенной деградации притундровых лесов по данным съёмки из космоса. //Исследования Земли из космоса, №4, 1995.

193. В.И.Харук, К.С.Винтербергер,А.П.Яхимович, С.Н.Мороз, Г.М.Цибульский. Техногенное повреждение притундровых лесов Норильской долины.//Экология,№6 (ноябрь-декабрь), 1996.

194. Yu.A.Maglinets and G.M.Tsibul'skii. Technology for Acquiring Knowledge of the Syntax of Metallographic Images. //Pattern Recognition and Image Analysis., Vol. 8, No. 3, 1998, pp. 431-432.

195. G.M. Tsibul'skii, E. E. Sirotin. Combined Search Strategies in Systems of Analysis and Interpretation. //Pattern Recognition and Image Analysis, Vol.9, No. 2, 1999.

196. G.M. Tsibul'skii, Yu.A.Maglinets. A Combined Retrieval System for Controlling the Analysis and Interpreting the Images of Phase Composition of Deformed Cast Aluminum Alloys. //Pattern Recognition and Image Analysis, Vol. 9, No. 2, 1999.

197. В. И.Харук, А. Г. Кожуховская, И. А. Пестунов, К. Дж. Рансон, Г. М. Цибульский. Съемка NOAA/AVHRR в мониторинге вспышек сибирского шелкопряда. //Исследование земли из космоса, №6, 2000 г.

198. Питер Джексон. Введение в экспертные системы, третье издание. Издательский дом «Вильяме», 2001

199. Джордж Ржевский, Мультиагентные системы в логистике и е-коммерции, 2001

200. Курдюков А.А. , Интеллектуальные агенты и их применения в инженерном проектировании Доклады конференции CAD/CAM/PDM 2001

201. Людмила Болотова, Сергей Любкин, Владимир Резер; Интеллектуальные информационные технологии (история и тенденции развития), Открытые системы №5, 2002

202. Джеймс Оделл, Агенты и сложные системы, Открытые системы, №10, 2002

203. Анализируй это, робот! Computerworld №02, 2003

204. Искусственный интеллект для сайта, Дэвид Легард, Computerworld №14 2001

205. Ю. А. Загорулько, И. Г. Попов, Ю. В. Костов, И. П. Сергеев. Общая концепция агентов в системе моделирования SEMP-A. // Труды международной научно-практической конференции KDS-2001 "Знание-Диалог- Решение". -Т.1. Санкт-Петербург, 2001, -с.259-267.

206. А.В. Гаврилов, Системы Искусственного Интеллекта. // Новосибирск, 2001

207. Гаврилов А.В., Новицкая Ю.В. Гибридные интеллектуальные системы // The International Conference "Information systems and technologies" IST2003. Proceedings. Novosibirsk. 2003. Vol. 3. P. 116122.

208. Д.Е.Охоцимский, В.Е. Павловский, А.Г.Плахов, А.Н.Туганов, В.В.Павловский, Моделирование игры роботов-футболистов в• пакете «виртуальный футбол», Мехатроника, 2002, №1, с.2-5.

209. Осипов Г.С. Искусственный интеллект: состояние исследований и взгляд в будущее // Новости искусственного интеллекта, N1, 2001.

210. Тарасов В. Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология информатика. М.: Эдиториал УРСС, 2002

211. Software Agents In Business: Still An Experiment. AgentLink №13, 2003.

212. Тимофеев A.B., Сырцев A.B., «Нейросетевое распределениемульти-агентных потоков данных в глобальных компьютерныхсетях», труды первой Всероссийской научной конференции «Методы и средства обработки информации», Москва 2003.

213. Dekhtyar М., Dikovsky A., and Valiev М., On Feasible Cases of• Checking Multi-Agent Systems Behavior. Theoretical Computer Science, Elsievier Science, 2003, vol. 303, no. 1

214. Dekhtyar M.I., Dikovsky A.Ja., Valiev M.K., Complexity of Multi-Agent Systems Behavior. In: Lect. Notes in AI, no. 2424 (JELIA 2002, S. Flesca and G. Ianni (Eds.)), 2002.

215. Валиев M.K., Дехтярь М.И., Диковский А .Я, «О сложности верификации динамических свойств многоагентных систем», труды первой Всероссийской научной конференции «Методы и средства обработки информации», Москва 2003.

216. Редько В.Г., Мосалов О.П., Митин Н.А., Бурцев М.С., «Многоагентные интернет системы исследование процессовсамообучения и организации», труды первой Всероссийскойнаучной конференции «Методы и средства обработки информации»,• Москва 2003.

217. Топорков В.В., «Стратегии планирования распределенных вычислений в масштабируемых средах», труды первой Всероссийской научной конференции «Методы и средства обработки информации», Москва 2003.

218. М.К.Валиев, М.И.Дехтярь, А.Я.Диковский. О сложности верификации асинхронных многоагентных систем. Труды И-го Межд. научно-практического семинара "Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте", Коломна, 2003.

219. А.А. Морозов, «Логическое программирование агентов для поиска и распознавания информации в интернет», доклады 11-ё международной конференции «Математические методы распознавания образов» (ММРО-11), Москва 2003.

220. Timofeev A.V. Neural Control, Multi-Agent Navigation and Virtual Reality, Models of Robots. 5-th IFAC Symposium "Non-Linear Control Systems", Saint-Petersburg, ,2001.

221. Андреев B.B., Волхонцев Д.В., Ивкушкин K.B., Карягин Д.В., Минаков И.А., Ржевский Г.А., Скобелев П.О. «Мультиагентная система извлечения знаний» Труды 3-ей Международной конференции по проблемам управления и моделирования сложных систем, Самара 2001.

222. Скобелев П.О. «Самоорганизация и эволюция в открытых мультиагентных системах для холонических предприятий». Труды Международного конгресса "Искусственный интеллект в 21 веке", Дивноморское, 2001.

223. Ivkushkin К., Minakov I., Rzevski G., Skobelev P. "MA DAE: MagentA Multi-Agent Desktop Application Engine" // Proceedings of the 3rd International Workshop on Computer Science and Information Technologies CSIT'2001, Ufa, Russia, 2001/

224. Кораблин M.A., Ржевский Г.А., Скобелев П.О. Мультиагентная среда для поддержки принятия решений. // ICCS 2001, Санкт Петербург, 2001

225. Rzevski G.A., Skobelev P.O., Korablin M.A. Multi-Agent Models of Networked Organisations // Intern. Workshop "New Models of Business: Managerial Aspects and Enabling Technology", School of Management of Saint Petersburg State University, Russia, 2001

226. A. H. Швецов, С. В. Дианов, «Мультиагентная система отдела по работе с обращениями и жалобами граждан», Информационные технологии №7, 2003

227. Colm O'Riordan and Josephine Griffith, «А multi-agent system for intelligent on-line education», Information Technology Centre National University of Ireland, Galway, Irelan, 2001