Оптимизация принятия решений в САПР на основе интеграции многовариантного моделирования и адаптивной мультикомпонентной поисковой среды тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.12, доктор технических наук Белецкая, Светлана Юрьевна

• Белецкая, Светлана Юрьевна
• доктор технических наук
• 2005

Оглавление диссертации доктор технических наук Белецкая, Светлана Юрьевна

ВВЕДЕНИЕ

1. НАПРАВЛЕНИЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОЦЕССОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ ПРОЕКТИРОВАНИИ СЛОЖНЫХ ОБЪЕКТОВ В САПР

1.1. Интеграция процедур многовариантного моделирования и оптимального выбора при автоматизированном проектировании

1.2 Особенности алгоритмизации задач оптимального проектирования при неполноте их априорного математического описания

1.3. Принципы формирования адаптивной многометодной среды оптимального проектирования сложных систем

1.4. Цель и задачи исследования

2. АЛГОРИТМИЗАЦИЯ ЗАДАЧ ОПТИМАЛЬНОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ АДАПТИВНОГО ПОДХОДА

2.1. Формирование адаптивных рандомизированных алгоритмов поискового типа при оптимизации параметров сложных систем

2.2. Повышение эффективности процесса параметрического синтеза на основе трансформации оптимизационных моделей

2.3. Алгоритмизация задач структурного синтеза с использованием гибридных вероятностно-детерминированных процедур дискретной оптимизации

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Оптимизация принятия решений в САПР на основе интеграции многовариантного моделирования и адаптивной мультикомпонентной поисковой среды»

Актуальность проблемы. Проблемы, связанные с принятием оптимальных решений, занимают важное место в автоматизированном проектировании. Многоаспектность и разнообразие задач оптимизации в САПР, их тесная взаимосвязь с задачами моделирования и анализа требуют совершенствования методов и средств поддержки процессов оптимального проектирования на различных этапах.

Организация процедур поиска оптимальных решений в современных САПР осложняется неполнотой априорного математического описания проектируемых объектов. Данная проблема особенно ярко проявляется при проектировании сложных систем (технических, технологических, информационно-телекоммуникационных, социально-экономических и др.), динамические и стохастические аспекты функционирования которых невозможно учесть на основе аналитического моделирования. Это приводит к необходимости использования при решении таких классов задач алгоритмических оптимизационных моделей, в которых отсутствуют явные аналитические формулировки критериев оптимальности и ограничений, а имеется лишь возможность определения их значений для каждого из вариантов с применением различных моделирующих процедур. Сложность оценки свойств таких моделей на априорном уровне ограничивает возможности использования стандартных алгоритмов оптимизации, применяющихся традиционно в САПР, что в конечном итоге снижает эффективность процесса оптимального проектирования. Кроме того, к особенностям задач структурно-параметрического синтеза сложных систем можно отнести разнообразие постановок, высокую размерность, множественность технико-экономических требований к основным характеристикам, значительную трудоемкость этапов моделирования и анализа, наличие разнообразных корреляционных связей между параметрами, учесть которые в рамках стандартного математического обеспечения САПР становится невозможным. Решение указанной проблемы может быть достигнуто при использовании адаптивного подхода к проектированию сложных объектов. Данный подход предполагает построение комплекса алгоритмов оптимизации, обеспечивающих совмещение процесса более полной формализации задачи с ее решением, и их объединение совместно с процедурами многовариантного моделирования в интеллектуальную адаптивную многометодную среду с возможностью ее динамической настройки на различные классы задач оптимального проектирования.

Таким образом, актуальность диссертационной работы определяется необходимостью создания инвариантной части математического обеспечения САПР для повышения эффективности процессов принятия решений при проектировании сложных объектов в условиях неполноты их априорного описания.

Работа выполнена в соответствии с межвузовской научно-технической программой И.Т.601 "Перспективные информационные технологии в высшей школе", ГБ НИР 91.04 "Моделирование и оптимизация в автоматизированных системах", ГБ НИР 01.04 "Интеллектуализация принятия решений в автоматизированных и информационных системах", грантами Минобразования РФ "Теоретические основы оптимального проектирования слабоформализованных объектов" (№ госрегистрации 01200115180) и "Экспертно-оптимизационное моделирование целенаправленных систем" (№ госрегистрации 01200204147) в рамках одного из основных научных направлений Воронежского государственного технического университета "САПР и системы автоматизации производства".

Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является создание комплекса методов, моделей и алгоритмов оптимального проектирования сложных объектов в САПР при неполноте априорной информации и формирование на их основе адаптивной поисковой среды принятия проектных решений, интегрированной с процедурами многовариантного моделирования и анализа.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие основные задачи: провести анализ методов и средств оптимального проектирования сложных объектов в САПР, рассмотреть особенности задач данного класса и определить принципы их алгоритмизации на основе адаптивного подхода; сформировать комплекс вероятностно-детерминированных алгоритмов параметрического и структурного синтеза сложных объектов при низком уровне их математического описания; построить процедуры преобразования и типизации оптимизационных моделей в процессе проектирования, обеспечивающие комплексный учет особенностей решаемых задач; разработать компонентную структуру алгоритмической базы оптимального проектирования с возможностью формирования оптимизационных процедур различных классов посредством комплексирования инвариантных модулей; создать средства модульного синтеза алгоритмических схем и многоме-тодные стратегии поиска оптимальных проектных решений с использованием априорной и текущей информации; разработать технологию интегрированного взаимодействия процедур многовариантного моделирования и оптимального выбора при алгоритмизации практических задач оптимального проектирования; построить программное обеспечение подсистемы поддержки принятия проектных решений на основе интеграции многовариантного моделирования и адаптивной мультикомпонентной поисковой среды и провести его апробацию в условиях производства.

Методы исследования. При выполнении работы использованы основные положения системного анализа, теории вероятностей и математической статистики, теории графов и комбинаторики, аппарат вычислительной математики, принципы искусственного интеллекта, методы имитационного моделирования, исследования операций и принятия решений.

Научная новизна результатов исследования. В диссертации получены следующие основные результаты, характеризующиеся научной новизной: подход к оптимальному проектированию сложных объектов в САПР, основанный на интеграции в едином цикле многовариантного моделирования и адаптивной среды рационального выбора проектных решений, позволяющий на основе совмещения процесса более полной формализации задачи с поиском наилучших вариантов учесть особенности проектируемого объекта при низком уровне его математического описания; комплекс адаптивных поисковых алгоритмов параметрической оптимизации сложных систем, сочетающих в ходе оптимизационного процесса исследование свойств задачи с ее решением и отличающихся альтернативными стратегиями реализации отдельных алгоритмических шагов с возможностью построения как стандартных, так и новых поисковых процедур на основе их различных комбинаций; алгоритмы структурного синтеза, особенностью которых является объединение в общей алгоритмической схеме рандомизированных и детерминированных процедур дискретной оптимизации, позволяющих формировать схемы направленного перебора проектных вариантов при отсутствии аналитических формулировок критериев оптимальности; декомпозиционно-агрегативные процедуры, ориентированные на работу с алгоритмическими моделями проектируемых объектов и обеспечивающие адаптивное преобразование оптимизационных задач и приведение их к типовым постановкам на основе анализа априорной и текущей информации; методика формирования мультикомпонентной среды оптимального проектирования, отличающаяся выделением инвариантных структурных составляющих алгоритмического обеспечения и наличием интеллектуальных средств их комплексирования, что позволяет осуществлять модульный синтез различных алгоритмических схем и реализовывать многометодные стратегии поиска в соответствии с особенностями решаемых задач; иерархические схемы интегрированного взаимодействия процедур многовариантного моделирования и адаптивной среды оптимального выбора при решении практических задач параметрического и структурного синтеза сложных систем, обеспечивающие согласование и координацию проектных решений на различных уровнях иерархии и возможность учета динамических и стохастических аспектов функционирования проектируемых объектов; структура подсистемы поддержки принятия проектных решений, характеризующаяся разнообразием форм задания оптимизационных моделей, наличием интеллектуальных средств генерации оптимизационных процедур из инвариантных модулей и возможностью интегрированного взаимодействия со стандартным программным обеспечением моделирования и анализа. Практическая значимость и результаты внедрения. Практическая значимость работы заключается в следующем: разработаны основы построения инвариантной части математического обеспечения САПР при проектировании сложных объектов различных классов с использованием интегрированной среды многовариантного моделирования и поиска оптимальных проектных решений; реализованный при разработке алгоритмической базы оптимального проектирования компонентно-модульный подход позволил сформировать библиотеку инвариантных модулей непрерывной и дискретной оптимизации с возможностью построения на их основе новых оптимизационных процедур и приложением в различных предметных областях; разработано программное обеспечение подсистемы оптимального проектирования, применение которого в рамках САПР позволяет повысить эффективность оптимизационного процесса, улучшить качество принимаемых проектных решений, уменьшить вычислительные и временные затраты для получения оптимального варианта; предложен комплекс интегрированных оптимизационно-имитационных процедур, позволяющих осуществлять оптимальное проектирование развивающихся производственных систем на различных уровнях иерархии.

Результаты работы внедрены в ОАО "Видеофон" (г. Воронеж), в НИИ электронной техники (г. Воронеж) и на Воронежском заводе полупроводниковых приборов при структурной и параметрической оптимизации производственных систем изготовления телевизионной техники и электронных компонентов РЭС с суммарным годовым экономическим эффектом 647 тыс. руб., а также используются в учебном процессе кафедры "Систем автоматизированного проектирования и информационных систем" Воронежского государственного технического университета и кафедры "Информатика и вычислительная техника" Воронежского института высоких технологий.

Основные программные модули подсистемы оптимального проектирования зарегистрированы в Государственном фонде алгоритмов и программ.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях, семинарах и совещаниях: Всесоюзном совещании-семинаре "Разработка и оптимизация САПР и ГАП изделий электронной техники на базе высокопроизводительных мини- и микро- ЭВМ" (Воронеж, 1989); IX Всесоюзном симпозиуме "Эффективность, качество и надежность систем "Человек-техника"" (Воронеж, 1990); Российской научно-технической конференции "Методы оценки и повышения надежности РЭС" (Пенза, 1991); Всесоюзной школе-семинаре "Разработка и эксплуатация САПР в радиоэлектронике" (Челябинск, 1991); Всесоюзном совещании-семинаре "Интерактивное проектирование технических устройств и автоматизированных систем на персональных ЭВМ" (Воронеж, 1991); Республиканской конференции "Современные проблемы алгоритмизации" (Ташкент, 1991); Российском совещании-семинаре "Оптимальное проектирование технических устройств и автоматизированных систем" (Воронеж, 1992); Межгосударственной научной конференции "Экстремальные задачи и их приложения" (Н. Новгород, 1992); Всероссийском совещании-семинаре "Математическое обеспечение высоких технологий в технике, образовании и медицине" (Воронеж, 1994-1997); V, VI, VII, IX, X Международных конференциях "Математика. Моделирование. Экология" (Волгоград, 1996; Ростов-на-Дону, 1997, 2002; Чебоксары, 1998, Вои ронеж, 2000); Международной научно-технической конференции "Актуальные проблемы анализа и обеспечения надежности и качества приборов, устройств и систем" (Пенза, 1998); Всероссийском совещании-семинаре "Интеллектуальные информационные системы" (Воронеж, 1999-2004); Всероссийской научно-технической конференции "Информационные технологии и модели в научных исследованиях, автоматизированном проектировании и производстве" (Тула, 2002); Международной научной конференции "Информационные технологии в естественных, технических и гуманитарных науках" (Таганрог, 2002); Международной научной конференции "Развивающиеся интеллектуальные системы автоматизированного проектирования и управления" (Новочеркасск, 2002); Всероссийской конференции "Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах" (Воронеж, 2002-2004); Международной научной конференции "Современные сложные системы управления" (Старый Оскол, 2002); XVI Международной научной конференции "Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-16" (Санкт-Петербург, 2003); VII Международной научно-технической конференции "Системный анализ в проектировании и управлении" (Санкт-Петербург, 2003); X Международной конференции "Математика. Компьютер. Образование" (Москва-Ижевск, 2003); Международных конференциях "Системные проблемы качества, математического моделирования, информационных и электронных технологий" и "Системные проблемы надежности, качества, информационных и электронных технологий ИННОВАТИКА-2004" (Москва-Воронеж-Сочи, 2003, 2004); научно-методических семинарах кафедры "Систем автоматизированного проектирования и информационных систем" ВГТУ (1990-2004).

Публикации. По результатам исследований опубликовано 67 печатных работ, в том числе 2 монографии и 14 статей в изданиях, рекомендованных ВАК.

В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, соискателем предложены: алгоритмические схемы решения слабоформализованных задач непрерывной и дискретной оптимизации [7,9,12,17,28]; библиотека модулей оптимального проектирования [1,3]; многометодные стратегии поиска проектных решений [29,33]; схемы интегрированного взаимодействия оптимизационных и имитационных процедур [10]; структура и программное обеспечение подсистемы оптимального проектирования [22,30,34,41, 46,51,60]; технология формирования функционально-имитационной модели производственной системы [54,56,61]; оптимизационные модели и процедуры параметрического и структурного синтеза производственных систем [11,14,52,55]; подходы к интеграции программных средств поддержки принятия решений с корпоративной информационной системой предприятия [45,48,50,53,58].

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения, списка литературы из 219 наименований и приложений. Основная часть работы изложена на 268 страницах, содержит 58 рисунков и 9 таблиц.

Заключение диссертации по теме «Системы автоматизации проектирования (по отраслям)», Белецкая, Светлана Юрьевна

Основные результаты работы заключаются в следующем:

1. Проведен анализ направлений повышения эффективности процессов принятия решений при проектировании сложных объектов. Определены принципы построения инвариантной части математического обеспечения САПР для алгоритмизации задач оптимального проектирования в условиях неполноты априорной информации.

2. Предложена методика формирования адаптивной поисковой среды оптимального проектирования, обеспечивающая построение процедур оптимизации различных классов посредством комплексирования инвариантных структурных компонент и позволяющая объединить вероятностно-детерминированные алгоритмы поиска наилучших вариантов, интеллектуальные процедуры генерации алгоритмических схем и средства управления оптимизационным процессом в единую многометодную технологию принятия проектных решений.

3. Для решения задач структурного и параметрического синтеза сложных систем сформирован комплекс адаптивных алгоритмов непрерывной и дискретной оптимизации, отличительной чертой которого является сочетание в единой алгоритмической базе рандомизированных и детерминированных процедур оптимального выбора, позволяющих на основе анализа априорной и текущей информации вырабатывать эффективные стратегии направленного перебора вариантов при отсутствии аналитических формулировок критериев и ограничений.

4. Разработаны декомпозиционные схемы преобразования оптимизационных моделей в процессе проектирования, обеспечивающие понижение размерности решаемых задач и приведение их к типовым постановкам за счет адаптивной редукции ограничений и сокращения пространства варьируемых параметров.

6. Построены адаптивные процедуры агрегирования критериев в задачах векторной оптимизации, основанные на выявлении в интерактивном режиме предпочтений ЛПР одновременно с исследованием допустимого множества вариантов и поиском оптимального решения. Предложены различные способы настройки весовых коэффициентов показателей и стратегии организации оптимизационного процесса в зависимости от информации ЛПР.

7. На основе структурирования оптимизационных задач и схем их алгоритмизации сформирована библиотека модулей оптимального проектирования, характеризующаяся наличием групп альтернативных взаимозаменяемых элементов, полнотой охвата типовых проектных ситуаций и возможностью формирования различных по назначению и информационной наполненности алгоритмов оптимизации из набора инвариантных модулей.

8. Разработаны интеллектуальные процедуры компонентно-модульного синтеза, осуществляющие генерацию алгоритмических схем и формирование комбинированных стратегий поиска в соответствии с особенностями решаемых задач в условиях различной априорной и текущей информированности о характеристиках оптимизационной модели.

9. Построены схемы интеграции процедур имитационного моделирования и оптимального выбора, позволяющие на основе рационального сочетания оптимизационных и имитационных моделей учитывать динамические и стохастические аспекты функционирования объекта проектирования при поиске наилучших проектных решений.

10. Сформирована иерархия математических моделей и интегрированных оптимизационно-имитационных процедур для решения задач структурного и параметрического синтеза развивающихся производственных систем.

11. Разработано программное обеспечение подсистемы поддержки принятия решений на основе совмещения в едином цикле процедур многовариантного моделирования и адаптивной мультикомпонентной поисковой среды, применение которого при автоматизированном проектировании позволяет повысить эффективность оптимизационного процесса, уменьшить вычислительные и временные затраты для получения оптимального варианта.

12. Проведена апробация и внедрение разработанного комплекса методов, моделей, алгоритмов и программных средств при структурной и параметрической оптимизации производственных систем изготовления телевизионной техники и электронных компонентов РЭС.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Список литературы диссертационного исследования доктор технических наук Белецкая, Светлана Юрьевна, 2005 год

1. Айзерман М.А., Вольский В.И., Литваков Б.М. Элементы теории выбора. Псевдокритерии и псевдокритериальный выбор. М.: Наука, 1994. 293 с.

2. Алексеев А.В., Борисов А.Н. Интеллектуальные системы принятия проектных решений. Рига: Зинатне, 1997. 320 с.

3. Амамия А., Жакото Д. Архитектура ЭВМ и искусственный интеллект. М.: Мир, 1993.240 с.

4. Амосов А.А. Вычислительные методы для инженеров. М.: Изд-во МЭИ, 2004. 596 с.

5. Анализ структуры задач оптимизации / В. Шалтянис; Ин-т матем. и ки-берн. АН Лит. ССР. Вильнюс: Москлас, 1989. 123 с.

6. Анохин A.M., Глотов В.А., Павельев В.В. Методы определения коэффициентов важности критериев // Автоматика и телемеханика, 1997. № 8. С. 335.

7. Антюфеев Г.В., Елтаренко Е.А. Технология оценки объектов по многим критериям с расчетом ошибок результатов // Информационные технологии, 2002. № 3. С. 49-55.

8. Артемов М.А., Львович Я.Е., Белецкая С.Ю. Организация стратегий поиска оптимальных вариантов сложных систем с использованием априорной и текущей информации // Вестник ВГУ. Сер. "Физика. Математика", 2003. №1. С. 152-156

9. Афанасьев В.Н., Постников А.И. Информационные технологии в управлении предприятием. М.: МГИЭМ, 2003. 143 с.

10. Багриновский К.А., Бендинов М.А., Хрусталев Е.Ю. Современные методы управления технологическим развитием. М.: РОССПЭН, 2001. 272 с.

11. Базы знаний интеллектуальных систем / Т.А. Гаврилова, В.Ф. Хороша-евский. СПб.: Питер, 2000. 384 с.

12. Балашов В.Г., Ильдеменов С.В., Ириков В.А. и др. Реформирование и реструктуризация предприятий. М.: Изд-во "ПРИОР", 1998. 347 с.

13. Банди Б. Методы оптимизации: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1988.128 с.

14. Барон Ю.Л., Григорян А.К., Кутанов А.Т., Юдицкий С.А. Формализованное описание структуры и поведения иерархических систем с вложением // Автоматика и телемеханика, 1997. №6. С. 209-215.

15. Барский А.Б. Параллельные технологии решения оптимизационных задач // Приложение к №2 журнала "Информационные технологии", 2001. 24 с.

16. Батищев Д.И., Львович Я.Е., Фролов В.Н. Оптимизация в САПР. Воронеж: Издательство ВГТУ, 1997. 416 с.

17. Белецкая С.Ю. Декомпозиционные преобразования оптимизационных моделей в задачах выбора наилучших вариантов сложных систем // Системы управления и информационные технологии, 2005. №1. С. 14-17.

18. Белецкая С.Ю. Информационная основа формирования адаптивных алгоритмов векторной оптимизации // Информация и безопасность, 2005. №2. С. 23-28.

19. Белецкая С.Ю. Многометодные технологии принятия решений // Системы управления и информационные технологии, 2005. №2. С. 4-9.

20. Белецкая С.Ю. Моделирование и поиск оптимальных решений при проектировании сложных систем. Воронеж: ВГТУ, 2005. 175 с.

21. Белецкая С.Ю. Построение подсистемы оптимального проектирования слабоформализованных объектов // Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах: Межвуз. сб. науч. тр. Воронеж, 1996. С. 4-9.

22. Белецкая С.Ю. Принципы организации диалоговых систем оптимального проектирования // Проектирование и технология электронных средств, 2003. №3. с. 2-6.

23. Белецкая С.Ю. Структурно-параметрический синтез развивающихся производственных систем изготовления РЭС // Проектирование и технология электронных средств, 2004. № 4. С. 24-28.

24. Белецкая С.Ю. Формирование адаптивных процедур обработки информации в поисковых алгоритмах оптимального проектирования // Машиностроитель. М., 2002. №8 С. 16-18.

25. Белецкая С.Ю. Формирование комплексной модели производственной системы на основе интеграции CASE-технологий и имитационных процедур // Организатор производства, 2004. №1 (20). С. 8-11.

26. Белецкая С.Ю. Каплинский А.И. Вероятностный подход к построению алгоритмической базы слабоформализованных задач оптимального выбора // Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах. Межвуз. сб. науч. тр. Воронеж, 1999. С. 19-24.

27. Белецкая С.Ю., Кретов О.С. Имитационное моделирование процесса производства электронной техники // Прикладные задачи моделирования и оптимизации: Межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2003. С. 126-131.

28. Белецкая С.Ю., Макаров О.Ю. Интеграция процедур анализа и оптимального выбора при принятии решений в условиях информационной неопределенности // Информация и безопасность, 2003. №2. 140-143

29. Белецкая С.Ю., Питолин А.В. Алгоритмизация слабоформализованных задач оптимального выбора на основе адаптивного подхода. Воронеж: ВГТУ, 2003. 148 с.

30. Белкин А.Р., Левин М.Ш. Принятие решений: комбинаторные модели аппроксимации информации. М.: Наука, 1990. 160 с.

31. Белышев Д.В., Гурман В.И. Интеллектуальные процедуры оптимального управления // Автоматика и телемеханика, 2002. №5. С. 147-155.

32. Белышев Д.В., Гурман В.И. Программный комплекс многометодных интеллектуальных процедур оптимального управления // Автоматика и телемеханика, 2003. №6. С.60-67.

33. Бенькович Е.С. Практическое моделирование динамических систем. СПб: BHV, 2002. 520 с.

34. Бережная Е.В. Математические методы моделирования экономических систем. М.: Финансы и статистика, 2001. 368 с.

35. Бертсекас Д. Условная оптимизация и метод множителей Лагранжа: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1987. 400 с.

36. Бетелин В.Б. О технологии программирования в инвариантных модулях // Вопросы кибернетики, 1989. №146. С. 3-11.

37. Борисов А.Н., Алексеев А.В., Крумберг О.А. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. Рига: Зинатне, 1982. 256 с.

38. Бритков В.Б., Никитов Д.С. Структуризация функциональных характеристик программных средств в задачах поддержки принятия решений. М.: Институт системного анализа РАН, 1999. 340 с.

39. Брусиловский A.M., Островский Г.М. Об одном декомпозиционном методе оптимизации сложных систем // Техн. кибернетика, 1978. №3. С. 17-23.

40. Бугаев Ю.В. Экстраполяция экспертных оценок в оптимизации технологических систем // Известия АН. Теория и системы управления, 2003. №3. С. 90-96.

41. Бурков В.Н., Багатурова О.С., Иванова С.И. Оптимизация обменных производственных схем в условиях нестабильной экономики. М.: ИПУ РАН, 1996.48 с.

42. Бурков В.Н., Трапезова М.Н. Механизмы внутрифирменного управления. М.: ИПУ РАН, 2000. 58 с.

43. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М.:Наука,1978. 399 с.

44. Бурлаков М.Б. Инструментальные средства автоматизации синтеза оптимальных стратегий управления дискретными технологическими и информационными процессами // Программные продукты и системы. 1995. №4. С.26-34.

45. Вагин В.Н., Еремеев А.П. Некоторые базовые принципы построения интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени // Изв. АН. Теория и системы управления, 2001. №6. С.114-123.

46. Валеева Р.Г., Петренко А.Л. Программный комплекс для моделирования и исследования производственных систем // Информационные технологии, 2002. №11. С. 48-54.

47. Вальк М., Гирлих Э., Ковалев М. Проблемы оптимального проектирования систем // Экстремальные задачи оптимального проектирования и управления. Минск, 1991. С.4-21.

48. Варфоломеев В.И. Алгоритмическое моделирование элементов экономических систем. М.: Финансы и статистика, 2000. 245 с.

49. Васильев В.И. Имитационное управление неопределенными объектами. М.: Наука, 1989. 290 с.

50. Васильев Ф.П. Численные методы решения экстремальных задач. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1988. 552 с.

51. Васильков Ю.В., Боровкин А.В. Учебный программный комплекс по нелинейному программированию // Программные продукты и системы, 1995. №4. С.40-42.

52. Вендров A.M. Проектирование программного обеспечения экономических информационных систем. М.: Финансы и статистика, 2000. 352 с.

53. Верина Л.Ф., Левин Г.М., Танаев B.C. Параметрическая декомпозиция экстремальных задач: общий подход и некоторые приложения // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика, 1988. №1. С. 23-31.

54. Вишнякова Л.В., Кухтенко В.И., Слатин А.В. Развитие методов декомпозиции в задачах оптимального проектирования сложных технических систем на основе математического моделирования // Изв. РАН. Теория и системы управления, 1994. №4. С. 191-200.

55. Воронин А.А., Мишин С.П. Оптимальные иерархические структуры. М.: ИЛУ РАН, 2003. 210 с.

56. Вязгин В.А., Федоров В.В. Математические модели автоматизированного проектирования. М.: Высш. шк., 1989. 184 с.

57. Гарусин М.И., Каплинский А.И. О формировании адаптивных алгоритмов оптимизации псевдобулевых функций на основе метода локального улучшения // Автоматика и телемеханика, 1976. №9. С. 96-104.

58. Георгиев В.О., Еникеев А.И. Сценарный подход в технологии создания диалоговых систем // Управляющие системы и машины. 1993. №2. С.51-65.

59. Герман О.В., Боровский Ю.В., Безверхов В.Н. и др. Входной язык спецификации задач в человеко-машинной решающей системе // Программирование, 1997. №6. С. 51-57.

60. Гибкие производственные системы изготовления РЭА / А.И. Артемьев, В.П. Ковешников, М.С. Лапин и др. М.: Радио и связь, 1990. 240 с.

61. Гилл Ф., Мюррей У., Райт М. Практическая оптимизация. М.: Мир, 1985. 509 с.

62. Горемыкин В.А., Нестерова Н.В. Стратегия развития предприятия. М.: Изд-во "Дашков и К", 2004. 594 с.

63. Грешилов А. А. Как принять наилучшее решение в реальных условиях. М.: Радио и связь, 1991. 320 с.

64. Грищенко В.Н., Дядюра В.Ю. Экспертные системы поддержки ком-плексирования программных средств // Управляющие системы и машины, 1992. №9/10. С. 14-19.

65. Грунина Г.С., Деменков Н.П. Решение многокритериальных задач оптимизации и принятия решений в нечеткой постановке // Информационные технологии. №1, 1998. С. 13-15.

66. Джонс Дж. К. Методы проектирования. М.: Мир, 1986. 326 с.

67. Джексон П. Введение в экспертные системы: Пер. с англ. М.: Изд. дом "Вильяме", 2001. 624 с.

68. Диалоговые системы схемотехнического проектирования / В.И. Ани-симов, Г.Д. Дмитревич, К.Б. Скобельцын и др.; Под ред. В.И. Анисимова. М.: Радио и связь, 1988. 288 с.

69. Дискретно-непрерывные модели оптимального проектирования / А.И. Каплинский, Я.Е. Львович, С.Ю. Белецкая и др. Воронеж: Изд-во ВГТУ, 1997. 109 с.

70. Евтушенко Ю.Г., Мазурик В.П. Программное обеспечение систем оптимизации. М.: Знание, 1989. 48 с.

71. Елтаренко Е. А. Оценка и выбор решений по многим критериям. М.: МИФИ, 1995. 111 с.

72. Емельянов В.В., Курейчик В.М. Теория и практика эволюционного моделирования. М.: Физматлит, 2003. 432 с.

73. Емельянов В.В., Ясиновский С.И. Введение в интеллектуальное имитационное моделирование сложных дискретных систем и процессов. Язык РДО. М.: АНВИК, 1998. 427 с.

74. Жиглявский А.А. Математическая теория глобального случайного поиска. Л.: Изд-во ЛГУ, 1985. 293 с.

75. Жожикашвили В.А. Сети массового обслуживания. М.: Радио и связь, 1988. 191 с.

76. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение для принятия приближенных решений. М.:Мир, 1976. 165 с.

77. Зиндер Е.З. Бизнес-реинжиниринг и технологии системного проектирования. М.: Центр Информационных Технологий, 1996. 236 с.

78. Иванов Ю.Н., Токарев В.В., Уздемир А.П. Математическое описание элементов экономики. М.: Изд. фирма физ. мат. лит., 1994. 246 с.

79. Ильясов Б.Г., Исмагилова Л.А., Валеева Р.Г., Петренко А.Л. Имитационное моделирование для исследования многокомпонентных производственныхсистем // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика, 2000. №10. С. 7-11.

80. Имитационное моделирование экономических процессов / А.А. Емельянов, Е.А. Власова, Р.В. Дума; Под ред. А.А. Емельянова. М.: Финансы и статистика, 2004. 368 с.

81. Интеллектуальные САПР технологических процессов в радиоэлектронике / А.С. Алиев, JI.C. Восков, В.Н., Ильин и др.; Под ред. В.Н. Ильина. М.: Радио и связь, 1991. 264 с.

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

83. Калянов Г.Н. CASE структурный системный анализ (автоматизация и применение). М.: Изд-во "Лори", 1996. 279 с.

84. Каплинский А.И., Красненкер А.С. О многокритериальном подходе к формированию многоуровневых алгоритмов стохастической оптимизации // Автоматика и вычислительная техника, 1975. №4. С. 14-21.

85. Каплинский А.И., Пропой А.И. Конструирование вычислительных алгоритмов нелокального поиска, использующих теорию потенциала. Препринт. М.: ВНИИСИ, 1990. 30 с.

86. Каплинский А.И., Руссман И.Б., Умывакин В.М. Моделирование и алгоритмизация слабоформализованных задач выбора наилучших вариантов систем. Воронеж: Изд-во ВГУ, 1990. 234 с.

87. Кацман В.Е. Основы теории многоуровневой декомпозиции и ее приложения. Куйбышев, 1990. 192 с.

88. Кельтон В., Лоу А. Имитационное моделирование. СПб.: Питер, 2004.848 с.

89. Квадратичные экстремальные задачи и недифференцируемая оптимизация / Шор Н.З., Стеценко С.И. Киев: Наук, думка, 1989, 287 с.

90. Кини Р.Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях. М.: Радио и связь, 1981. 380 с.

91. Кобелев Н.Б. Основы имитационного моделирования сложных экономических систем. М.: Дело, 2003. 336 с.

92. Коваль В.Н., Палагин А.В. Рабинович З.Л. Вопросы методологии и формализации постановок и решения проблем // Кибернетика и системный анализ, 1995. №3. С. 138-143.

93. Ковальский Г.Н. Агрегирование переменных методом последовательного замещения эталонных элементов // Изв. АН. Теория и системы управления, 1999. №6. С. 107-118.

94. Конструирование поисковых алгоритмов оптимального проектирования / А.И. Каплинский. Воронеж: ВПИ, 1993. 108 с.

95. Корячко В.П., Курейчик В.М., Норенков И.П. Теоретические основы САПР. М.: Энергоатомиздат, 1987. 400 с.

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

97. Краснощеков П.С., Морозов В.В., Попов Н.М., Федоров В.В. Иерархические схемы проектирования и декомпозиционные численные методы // Изв. РАН. Теория и системы управления, 2001. №5. С. 80-89.

98. Краснощеков П.С., Федоров В.В., Флеров Ю.А. Элементы математической теории принятия проектных решений // Автоматизация проектирования, 1997. №1. С. 15-23.

99. Крутько Н.Д., Максимов А.И., Скворцов A.M. Алгоритмы и программы проектирования автоматических систем. М.: Радио и связь, 1988. 306 с.

100. Кронбергс Ю.Э., Расстригин Л.А. Альтернативная адаптация структуры алгоритмов поисковой оптимизации методами распознавания образов // Автоматика и телемеханика, 1990. №8. С. 25-33.

101. Кузин Е.С. Концепции информационной технологии функционально-ориентированного проектирования прикладных программных систем // Информационные технологии, 2000. №1. С. 3-9.

102. Кузнецов А.Г., Рыков А.С, Сходимость адаптивных алгоритмов оптимизации при дрейфе минимума целевой функции // Автоматика и телемеханика, 1990. №9. С. 92-101.

103. Курейчик В.М. Математическое обеспечение конструкторского и технологического проектирования с применением САПР. М.: Радио и связь, 1990.352 с.

104. Кусимов С.Т., Ильясов Б.Г., Васильев В.И. Управление динамическими системами в условиях неопределенности. М.: Наука, 1998. 214 с.

105. Лабскер Л.Г., Бабешко Л.О. Теория массового обслуживания в экономической сфере. М.: ЮНИТИ, 1998. 319 с.

106. Лапко А.В. Имитационные модели неопределенных систем. Новосибирск: Наука, 1993. 112 с.

107. Ларичев О.И. Свойства методов принятия решений в многокритериальных задачах индивидуального выбора // Автоматика и телемеханика, 2002. №2. С. 146-157.

108. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. М.: Наука, 1996. 208 с.

109. Ларичев О.И., Поляков О.А. Человеко-машинные процедуры решения многокритериальных задач математического программирования (обзор) // Экономика и математические методы, 1980. Том XVI. Вып.1. С.129-141.

110. Лебедев Б.К. Методы поисковой адаптации для решения оптимизационных задач // Новости искусственного интеллекта, 2000. №3. С. 202-207.

111. Левин Г.М., Танаев B.C. Декомпозиционные методы оптимизации проектных решений. Минск: Наука и техника, 1978. 240 с.

112. Лескин А.А., Мальцев В.Н. Системы поддержки управленческих и проектных решений. Л.: Машиностроение, 1990. 167 с.

113. Литвак Б.Г. Экспертная информация: Методы получения и анализа. М.: Радио и связь, 1982. 184 с.

114. Литвинов В.В., Марьянович Т.П. Методы построения имитационных систем. Киев: Наук, думка, 1991. 115 с

115. Липаев В.В. Системное проектирование сложных программных средств для информационных систем. М.: Синтег, 2002. 268 с.

116. Львович Я.Е., Белецкая С.Ю. Алгоритмизация слабоформализован-ных задач оптимального выбора с использованием рандомизированных процедур поискового типа // Информационные технологии, 2004. №11. С. 22-26.

117. Львович Я.Е., Белецкая С.Ю. Вероятностная алгоритмизация задач параметрического синтеза технологических систем производства РЭС// Проектирование и технология электронных средств, 2003. №4. С. 78-81.

118. Львович Я.Е., Белецкая С.Ю. Повышение эффективности процедур параметрического синтеза сложных систем на основе трансформации оптимизационных задач // Информационные технологии, 2002. № 10. С. 31-35.

119. Маклаков С.В. Моделирование бизнес-процессов с BPwin 4.0. М.: Диалог-МИФИ, 2002. 224 с.

120. Максимей И.В. Имитационное моделирование на ЭВМ. М.: Радио и связь, 1986. 192.

121. Малишевский А.В. Качественные модели в теории сложных систем. М.: Наука, 1998. 528 с.

122. Малков В.П. Поэтапная параметрическая оптимизация. Н.Новгород: Изд-во НГУ, 1998. 148 с.

123. Марка Д.А., МакГоуэн К. Методология структурного анализа и проектирования. М.: МетаТехнология, 1993. 324 с.

124. Матин А.В. Декомпозиция и агрегирование при решении оптимизационных экономических моделей. М.: Наука, 1985. 66 с.

125. Мелихов А.Н., Бернштейн Л.С., Коровин С.Л. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990. 272 с.

126. Мелешко В.Н. Особенности практического применения математических моделей для управления сбалансированным развитием сложных систем // Информационные технологии, 2000. №1. С. 49-52.

127. Меркурьева Г.В., Меркурьев Ю.А. Экспертные системы имитационного моделирования (обзор) // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. 1991. №3. С. 156-173.

128. Методы параметрического синтеза сложных технических систем / Г.С. Антушев. М.: Наука, 1989. 88 с.

129. Михалевич B.C. Вычислительные методы исследования и проектирования сложных систем. М.: Наука, 1982. 286 с.

130. Михалевич B.C., Сергиенко И.В., Шор Н.З. Пакет прикладных программ для решения задач дискретной и нелинейной оптимизации // Кибернетика, 1991. №3. С. 36-46.

131. Мушик Э., Мюллер П. Методы принятия технических решений: Пер. с нем. М.: Мир, 1990. 208 с.

132. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Наука, 1986. 311 с.

133. Нечеткие множества и теория возможностей: Последние достижения / Под ред. Р. Ягера. М.: Радио и связь, 1986. 405 с.

134. Николайчук В. Заготовительная и производственная логистика. СПб: Питер, 2001. 160 с.

135. Норенков И.П. Основы автоматизированного проектирования. М.: МГТУ им.Баумана, 2002. 336 с.

136. Норенков И.П. Разработка систем автоматизированного проектирования. М.: МГТУ им. Баумана, 1994. 203 с.

137. Норенков И.П., Маничев В.Б. Основы теории и проектирования САПР. М.: Высш. шк., 1990. 335 с.

138. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений / А.Н. Борисов. М.: Радио и связь, 1989. 230 с.

139. Ойхман Е.Г., Попов Э.В. Реинжиниринг бизнеса: реинжиниринг организаций и информационные технологии. М:Финансы и статистика, 1997. 336с.

140. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука, 1991. 219 с.

141. Павловский Ю.Н. Имитационные системы и модели. М.: ФАЗИС: ВЦ РАН, 2000. 134 с.

142. Пахомов И.С., Вильдяев И.К., Трофимов А.Б. Комплекс автоматизации имитационного моделирования протоколов случайного доступа // Управляющие системы и машины, 1991. №4. С. 83-87.

143. Перевозчикова O.JI. Инструментарий конструирования систем диалогового решения задач // Кибернетика, 1989. №6. С. 17-27.

144. Перминов С.Б. Имитационное моделирование процессов управления в экономике. Новосибирск: Наука, 1998. 205 с.

145. Поляк Б.Т. Введение в оптимизацию. М.: Наука, 1983. 384 с.

146. Попов Э.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б. Статические и динамические экспертные системы. М.: Финансы и статистика, 1996. 320 с.

147. Потапов М.А. Интегрированные системы оптимизации // Изв. АН. Техн. кибернетика, 1994. №1. С. 189-197.

148. Проектирование и оптимизация технологических процессов и систем сборки РЭА / П.И. Буловский, В.П. Ларин. М.: Радио и связь, 1989. 176 с.

149. Производственные системы с искусственным интеллектом / Р.А. Алиев, Н.М. Абдикеев, Н.М. Шахназаров. М.: Радио и связь, 1990. 264 с.

150. Пшеничный Б.Н., Соболенко Л.А., Сосновский А.А. Пакет прикладных программ МЕТЛИН-ПЭВМ для решения задач математического программирования // Кибернетика и системный анализ, 1993. №5. С. 79-91.

151. Рапопорт Б.М., Скубченко А.И. Инжиниринг и моделирование бизнеса. М.: Изд-во "Эксмос", 2001. 240 с.

152. Растригин Л.А., Эйдук Я.Ю. Адаптивные методы многокритериальной оптимизации // Автоматика и телемеханика, 1985. №1. С. 5-25.

153. Реклейтис Г., Рейвиндран А., Рэгсдел К. Оптимизация в технике: в 2-х кн.: Пер. с англ. М.: Мир, 1986. 672 с.

154. Рыбина Г.В. Интегрированные экспертные системы: современное состояние, проблемы и тенденции // Известия АН. Теория и системы управления, 2002. №5. С. 111-126.

155. Рыбина Г.В. Использование методов имитационного моделирования при создании интегрированных экспертных систем реального времени // Известия АН. Теория и системы управления, 2000. №5. С. 147-156.

156. Рыжиков Ю.И. Имитационное моделирование. Теория и технологии. М.: Корона Принт, 2004. 384 с.

157. Рыков А.С. Методы системного анализа: многокритериальная и нечеткая оптимизация. Моделирование и экспертные оценки. М.: Финансы и статистика, 1999. 380 с.

158. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993.471 с.

159. Саати Т. Целочисленные методы оптимизации и связанные с ними экстремальные проблемы. М.: Мир, 1973. 299 с.

160. Саврасов Ю.С. Оптимальные решения. М.: Радио и связь, 2000. 152 с.

161. Самарский А.А., Михайлов А.П. Математическое моделирование. М.: Физматлит, 2001. 320 с.

162. Сборочное программирование / Е.М. Лаврищева, В.Н. Грищенко; Отв. ред. Андон Ф.И. Киев: Наук, думка, 1991. 216 с.

163. Сергиенко И.В., Гуляницкий Л.Ф. Вопросы построения интегрированной прикладной системы МИСС // Программирование, 1993. №2. С.77-88.

164. Сергиенко И.В., Каспшицкая М.Ф. Модели и методы решения на ЭВМ комбинаторных задач оптимизации. Киев: Наук, думка, 1981. 288 с.

165. Системы автоматизированного проектирования в радиоэлектронике: Справочник / Е.В. Авдеев, А.Т. Еремин, И.П. Норенков, М.И. Песков; Под ред. И.П.Норенкова. М.: Радио и связь, 1986. 386 с.

166. Системы: декомпозиция, оптимизация и управление / М. Сингх, А. Титли. М.: Машиностроение, 1986. 495 с.

167. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. М.: Высш. шк., 2001.343 с.

168. Современный синтез критериев в задачах принятия решений / А.Н. Катулев, В.Н. Михно. М.: Радио и связь, 1992. 119 с.

169. Сойер Б., Фостер Д. Программирование экспертных систем на Паскале: Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1990. 191 с.

170. Стронгин Р.Г. Поиск глобального оптимума. М.: Знание, 1990. 481 с.

171. Стронгин Р.Г., Гергель В.П. Система многоэкстремальной оптимизации // Пакеты прикладных программ. Программное обеспечение оптимизационных задач. М.: Наука, 1987. С. 39-50.

172. Таха X. Введение в исследование операций. М.: Изд-во "Вильяме", 2001.912 с.

173. Технология и автоматизация производства радиоэлектронной аппаратуры / И.П.Бушминский, О.Ш.Даутов, А.П.Достанко и др. М.: Радио и связь, 1989. 624 с.

174. Технология системного моделирования / Е.Ф. Аврамчук, А.А. Вавилов, С.В. Емельянов и др.; Под общ. Ред. С.В. Емельянова. М.: Машиностроение, 1988. 519 с.

175. Трантенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений в САПР // Автоматизация проектирования, 1997. №5. С. 27-38.

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

177. Уздемир А.П. Динамические целочисленные задачи оптимизации в экономике. М.: Изд. фирма физ.-мат. лит., 1994. 318 с.

178. Урясьев С.П. Адаптивные алгоритмы стохастической оптимизации и теории игр / Под ред. Ю.М. Ермольева. М.: Наука, 1990. 184 с.

179. Фролов В.Н. Моделирование и оптимизация сложных систем (избранные главы). Воронеж: ВГТУ, 1997. 151 с.

180. Фролов В.Н., Львович Я.Е., Меткин Н.П. Автоматизированное проектирование технологических процессов и систем производства РЭС. М.: Высш. шк., 1991. 436 с.

181. Химмельблау Д. Прикладное нелинейное программирование: Пер. с англ. М.: Мир, 1975. 534 с.

182. Хоботов Е.Н. Использование оптимизационно-имитационного подхода для моделирования и проектирования производственных систем. I // Автоматика и телемеханика, 1999. №8. С. 163-176.

183. Хоботов Е.Н. Использование оптимизационно-имитационного подхода для моделирования и проектирования производственных систем. II // Автоматика и телемеханика, 1999. №9. С. 154-161.

184. Хоботов Е.Н. Моделирование в задачах ренжиниринга производственных систем // Автоматика и телемеханика, 2001. №8. С. 168-178.

185. Хохлюк В.К. Параллельные алгоритмы целочисленной оптимизации. М.: Радио и связь, 1987. 224 с.

186. Цвиркун А.Д. Структура многоуровневых и крупномасштабных систем. М.: Наука, 1993. 287 с.

187. Цвиркун А.Д., Акинфиев В.К., Филиппов В.А. Имитационное моделирование в задачах синтеза структуры сложных систем. (Оптимизационно-имитационный подход). М.: Наука, 1985. 176 с.

188. Цурков В.И. Декомпозиция в задачах большой размерности. М.: Наука, 1981.351 с.

189. Черноруцкий И.Г. Оптимальный параметрический синтез. Л.: Энер-гоатомиздат, 1987. 128 с.

190. Чернышев С.Л. Моделирование экономических систем и прогнозирование их развития. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2003. 232 с.

191. Чичварин Н.В. Экспертные компоненты САПР. М.: Машиностроение, 1991.240 с.

192. Чичинадзе В.И. Решение невыпуклых нелинейных задач оптимизации. М.: Наука, 1983. 256 с.

193. Шелобаев С.И. Математические методы и модели в экономике, финансах, бизнесе. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. 367 с.

194. Шор Н.Э. Методы минимизации недифференцируемых функций и их приложения. Киев: Наук, думка, 1979. 199 с.

195. Шрейдер Ю.А. Системы и модели. М.: Радио и связь, 1982. 170. с.

196. Штойер Р. Многокритериальная оптимизация. Теория, вычисления, приложения: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1992. 504 с.

197. Эддоус М. Методы принятия решений. М.: ЮНИТИ, 1997. 368 с.

198. Экономико-математические методы и модели / Н.И. Холод, А.В. Кузнецов; Под общ. ред. А.В. Кузнецова. Минск: БГЭУ, 2000. 412 с.

199. Юдицкий С.А., Владиславлев П.Н. Технология выбора целей при проектировании бизнес-систем // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика, 2002. №12. С. 61-65.

200. Barker R. CASE-Method. Entity-Relationship Modelling // Copyright Oracle Corporation UK Limited, Addison-Wesley Publishing Co., 1990.

201. Borcherding K., Schmeer S., Weber M. Biases in multiattribute weight elicitation / Ed. J-P. Caverni. Contributions to Decision Making. Amsterdam: Elsevier, 1995.

202. Eom S.B. Decision support systems research: reference disciplines and a cumulative tradition. The International Journal of Management Science, 23, 5, October 1995, p. 511-523.

203. Knepell Peter L. and Deborah C. Arangno, Simulation Validation / IEEE Computer Society Press, 1993.

204. Law Averill M. Designing and Analyzing Simulation Experiments / Industrial Engineering, March 1991, pp. 20-23.

205. Reeves C.R. Modern heuristic techniques for combinatorial problems — Blackwell Scientific Publications, Oxford: 1993.

206. Roy B. Multicriteria Methodology for Decision Aiding. Dordrecht: Klu-wer Academic Publishers, 1996.

207. SaatyT.L. The Analytical hierarchy Process. N.Y.: 1980.

208. Simonovic A., Slobodan P. Decision support for sustainable water resources development in water resources planning in a changing world. — Proceeding of International UNESCO symposium, Karlsruhe, Germany, p. III. 3-13, 1994.

209. Slovic P., Fichhoff В., Lichtenstein S. Behaviorial decision theory. -Annu. Phychol. Rev. vol. 28, 1997.

210. Sowa J.F., Zachman J.A. Extending and Formalizing the Framework for Information System Architecture // IBM System Journal, 1992. Vol. 31. No 3.

211. Tumay Kerim. Business Process Reengineering Using Simulation / Auto-fact Workshop, 1993.

212. Wagner C. Facilitating space-time differencies, group heterogenety and multysensory task work through a multimedia supported group decision system. — Decision Support Systems v.15, p.197-210, 1995.

213. Youditchky S.A., Kalyanov G.N., Kutanov A.T. The simulation modeling for information flows // International workshop ADBIS'94. Collection of abstracts. -M.: May 23-26, 1994. P. 49-50.

214. Yuau Yufei. Criteria for evaluating fuzzy ranking methods // Fuzzy Sets and Sist. 1991. V. 43. №2. P.139-157.

215. Zadeh L.A. Fuzzy logic, neural network and soft computing // Communication of the ACM. 1994. V.37. №3.