Открытые мультиагентные системы для оперативной обработки информации в процессах принятия решений тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, доктор технических наук Скобелев, Петр Олегович

• Скобелев, Петр Олегович
• доктор технических наук
• 2003

Оглавление диссертации доктор технических наук Скобелев, Петр Олегович

Введение.

1 Разработка методов поддержки процессов принятия решений в открытых сетевых организациях.

1.1 Анализ процессов управления современными предприятиями.

1.1.1 Особенности перехода к новому информационному обществу.

1.1.2 Глобализация экономической деятельности.

1.1.3 Холистический подход к управлению предприятиями.

1.1.4 Пример построения холистической структуры предприятия.

1.2 Мультиагентные технологии как основа для управления предприятиями.

1.2.1 Краткий обзор мультиагентных систем.

1.2.2 Общая характеристика интеллектуальных агентов.

1.3 Сети потребностей и возможностей (ПВ-сети).

1.3.1 Понятие ПВ-сети для управления предприятиями.

1.3.2 Формализованная модель ПВ-сети.

1.4 Методы взаимодействия агентов в ПВ-сети.

1.4.1 Метод «скользящего» принятия решений.

1.4.2 Метод компенсаций.

1.4.3 Метод виртуального «круглого стола».

1.4.4 Метод взаимного обучения агентов.

1.5 Примеры применения.

1.5.1 Пример применения метода компенсаций в транспортной логистике.

1.5.2 Пример применения метода компенсаций для е-коммерции.

1.5.3 Пример применения метода компенсаций для управления проектами.

Выводы.

2 Разработка архитектуры ОМАС для поддержки процессов принятия решений на основе ПВ-сетей.

2.1 Обзор архитектуры современных MAC.

2.1.1 Основные направления развития MAC.

2.1.2 Виртуальные организации.

2.1.3 «Интеллект роя» как пример виртуальной организации.

2.1.4 Примеры архитектур MAC.

2.1.5 Недостатки существующих MAC.

2.2 Основные компоненты архитектуры ОМАС ППР на основе ПВ-сетей.

2.3 Методы и средства построения онтологий.

2.3.1 Определение понятия онтология.

2.3.2 Критерии построения онтологий.

2.3.3 Базис для создания онтологии.

2.3.4 Формализованное представление знаний.

2.3.5 Интеграция знаний от различных экспертов.

2.3.6 Языки представления онтологий.

2.3.7 Программные средства конструирования онтологий.

2.3.8 Примеры успешных применений.

2.4 Разработка онтологий для О MAC ППР.

2.4.1 Общая характеристика корпоративных знаний.

2.4.2 Категориальный анализ деятельности предприятия.

2.4.3 Развитие системы деятельности предприятия.

2.4.4 Миры деятельности предприятий.

2.4.5 Мир ПВ-сетей для поддержки принятия решений.

2.5 Конструкция программных агентов ОМАС ППР.

2.5.1 Базовые компоненты агентов для работы в ПВ-сетях.

2.5.2 Конструкция интеллектуальных агентов.

2.5.3 Конструкция агента как комбинации физических и ментальных тел.

2.5.4 Многоуровневые агенты.

Выводы.

3 Разработка инструментальной среды для построения ОМАС ППР в сетевых организациях.

3.1 Обзор методов и средств проектирования MAC.

3.1.1 Общие подходы к проектированию MAC.

3.1.2 Языки программирования агентов.

3.1.3 Среды проектирования MAC.

3.2 Основные компоненты среды для построения ОМАС ППР.

3.2.1 Общее описание инструментальной среды.

3.2.2 Особенности реализации исполняющей системы RC Engine.

3.2.3 Конструктор онтологий для RC Engine.

3.2.4 Интегратор корпоративных знаний и данных.

3.2.5 Система извлечения знаний.

3.2.6 Система понимания текстов.

3.3 Построение прикладных ОМАС ППР на основе ПВ-сетей.

3.4 Исследование реализационных характеристик разработанных средств.

3.5 Перспективы развития подхода: на пути к эмерджентному интеллекту.

Выводы.

4 Разработка и применение интегрированной ОМАС ППР управления предприятиями

4.1 Общая характеристика системы.

4.1.1 Краткий обзор традиционных систем управления предприятием.

4.1.2 Структура и функции системы (первая очередь).

4.2 ОМАС ППР для решения задач логистики.

4.2.1 Базовая ОМАС ППР для моделирования логистики.

4.2.2 Прикладные ОМАС ППР для АО «АвтоВАЗ».

4.3 ОМАС ППР для решения задач электронной коммерции.

4.3.1 Базовая ОМАС ППР для электронной коммерции.

4.3.2 Интернет-портал «Оптик-сити» для производителей оптики.

4.3.3 Продажа бытовой электроники.

4.3.4 Работа пищевого предприятия.

4.4 ОМАС ППР для решения задач управления проектами.

4.4.1 Базовая ОМАС ППР для управления проектами.

4.4.2 Прикладная система для моделирования рисков по проектам.

4.4.3 Планирование работ в компании по разработке программ.

4.5 ОМАС ППР для других приложений.

Выводы.

5 Применение ОМАС ППР при разработке проектов систем управления социально-производственными комплексами (СПК).

5.1 Структура и функции системы управления СПК.

5.1.1 Задачи реформирования управления СПК.

5.1.2 Предлагаемый подход к реформированию управления.

5.1.3 Общая архитектура ОМАС ППР для управления регионом.

5.2 Интегрированная ОМАС ППР администрации СПК.

5.2.1 ОМАС ППР «Регламент госслужбы».

5.2.2 ОМАС ППР «Гибкое планирование и контроль».

5.2.3 ОМАС ППР «Бюджетирование».

5.2.4 ОМАС ППР «Развитие персонала».

5.3 ОМАС ППР для моделирования процессов адресного взаимодействия населения и органов исполнительной власти СПК.

5.3.1 Постановка задачи разработки.

5.3.2 Предлагаемый подход к разработке.

5.3.3 Описание разработанной системы.

5.4 ОМАС ППР для управления здравоохранением СПК.

5.4.1 Назначение системы.

5.4.2 Предлагаемый подход.

5.4.3 Структура и функции системы.

5.4.4 Принципы работы системы.

5.5 ОМАС ПГТР для развития социокультурных ресурсов СПК.

5.5.1 Назначение и применение.

5.5.2 Общее описание.

5.5.3 Структура содержания.

5.5.4 Онтология культуры.

5.5.5 Функции агентов.

5.5.6 Другие возможности.

Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Открытые мультиагентные системы для оперативной обработки информации в процессах принятия решений»

Открытый характер современного информационного общества и глобальной рыночной экономики приводит к ускорению научно-технического прогресса и обострению конкуренции на рынках, что заставляет предприятия искать новые методы и средства организации и управления, направленные на более качественное и эффективное удовлетворение индивидуальных запросов потребителей.

Один из новых подходов к управлению предприятиями связан с построением сетевых организаций (Networking Organizations), подразделения которых могут рассматриваться как автономные предприятия. В отличие от традиционных предприятий, сетевая организация по своему устройству является открытой, поскольку входящие в ее состав предприятия могут напрямую взаимодействовать с другими организациями, которые также могут интегрироваться в ее структуру или, наоборот, выходить из нее в зависимости от ситуации на рынке. Превалирующими процессами в открытых организациях становятся обучение, развитие и адаптация, создающие условия для наиболее эффективного функционирования организации, но и требующие взамен более согласованного, гибкого и оперативного принятия решения, в частности, по обновлению номенклатуры продукции, установлению партнерских связей, внедрению новых технологий и т.д.

Вместе с тем, для таких открытых организаций, отличающихся распределенным сетевым характером, высокой динамикой изменений и априорной неопределенностью условий функционирования, традиционные программные системы по управлению ресурсами предприятий (Enterprise Resource Planning), разработанные такими компаниями, как SAP, BAAN, Navision и другие, оказываются не достаточно эффективными. Ключевой проблемой этих систем становится отсутствие средств своевременной идентификации новых потребностей и возможностей в среде, позволяющих предприятию оперативно принимать эффективные решения по реконфигурации производственных, кадровых, финансовых и других ресурсов.

Типичными примерами событий, вызывающих необходимость заново идентифицировать потребности и возможности, являются: появление нового выгодного заказа, для исполнения которого недостаточно собственных ресурсов предприятия; возникновение на рынке новых ресурсов, обладающих большей эффективностью для предприятия; неожиданный отзыв принятого ранее и запущенного в производство заказа; выход из строя части имеющихся ресурсов; а также изменение критериев принятия решений. Чем выше неопределенность, чем более распределенный характер имеют процессы принятия решения и чем чаще случаются незапланированные события, - тем ниже эффективность существующих систем, не способных самостоятельно принимать решения и автоматически перестраиваться под изменения в среде. Кроме того, любая модификация схем принятия решений в традиционных системах представляет собой весьма сложный и трудоемкий процесс и требует высокой квалификации исполнителей, что делает разработку и эксплуатацию рассматриваемых систем крайне дорогостоящими.

Для решения этой проблемы рядом компаний (таких как iLog, Valdero и др.) начаты разработки нового класса так называемых SCEM систем (Supply Chain Event Management), призванных обеспечить более оперативную реакцию на незапланированные события в цепочках поставок. Однако и эти системы, оставаясь классическими по своему устройству, не обеспечивают своевременную идентификацию потребностей и возможностей, оказываются не достаточно гибкими и оперативными в работе, являются трудоемкими в настройке и адаптации, и потому дорогостоящими для широкого применения, а также не позволяют реализовать индивидуальный подход к решению задач каждого конкретного пользователя.

Новый подход к решению задачи оперативной обработки информации в процессах принятия решений связывается с применением мультиагентных технологий, получивших интенсивное развитие в последнее десятилетие, на стыке методов искусственного интеллекта, объектно-ориентированного программирования, параллельных вычислений и телекоммуникаций. В основе этой технологии лежит понятие «агента», программного объекта, способного воспринимать ситуацию, принимать решения и коммуницировать с себе подобными. Эти возможности кардинально отличают мультиагентные системы (MAC) от существующих «жестко» организованных систем, обеспечивая им такое принципиально важное свойство как способность к самоорганизации. При этом агенты могут действовать от имени и по поручению лиц, принимающих решения, и на основе данных им полномочий в автоматическом режиме вести переговоры, находить варианты решений и согласовывать свои решения друг с другом.

Различные классы агентов и методы их взаимодействия рассматривались в работах Д.Кеннеди и Р.Эберхарта, Р.Марча и Т.Джонса, Д.Фербера, В.Бреннера, Н. Гуарино, В.Хорошевского, В.Городецкого, В.Тарасова и ряда других авторов. Вместе с тем, в этих работах методам коллективного и согласованного взаимодействия агентов в открытых системах уделялось недостаточно внимания, а существующие применения охватывали сферы е-коммерции, информационного поиска и некоторые другие.

В настоящей работе в качестве методической основы для создания открытых мультиагентных систем оперативной обработки информации для поддержки процессов принятия решений (ОМАС ППР) предлагается модель сети потребностей и возможностей (ПВ-сеть). Эта модель базируется на холистическом подходе, в рамках которого предприятие декомпозируется до уровня сети отдельных автономных «физических сущностей» (станки, транспортные средства, детали, материалы и т.д.), каждая из которых получает своих агентов потребностей и возможностей. Указанные агенты, функционирующие как отдельные автономные компании (с собственным расчетным счетом) на виртуальном рынке предприятия, способны взаимодействовать между собой, идентифицируя нужные потребности и возможности и устанавливая временные связи (отношения), обеспечивающие бронирование ресурсов под поступающие заказы. При этом агенты возможностей стремятся найти для себя наилучшее применение, а агенты потребностей - максимально удовлетворить своим требованиям в пределах заданных ограничений. В результате две эти сущности ведут себя как две противоположности, временно связывающиеся в относительно устойчивые комбинации (например, представляющие собой расписания перевозок в логистике, структуру кластеров при обработке данных и т.д.), или распадающиеся на свои составные части, рекомбинирующие с другими компонентами на более выгодных для них условиях. В такой открытой системе агенты потребностей и возможностей должны быть постоянно в готовности к установлению или расторжению связей и реагировать на любые изменения в среде, а текущая конфигурация ПВ-сети, задаваемая набором связей между ними, отражает лишь временный баланс интересов участников этого взаимодействия.

На основе такого подхода агенты потребностей и возможностей ресурсов транспортных средств в логистике могут договориться о том, какой маршрут выбрать для перевозки того или иного конкретного груза и какое расписание могло бы устроить как заказчика, так и перевозчика. Агенты ресурсов товаров и экранных форм в е-коммерции могут договориться о том, какие товары предлагать конкретному покупателю, пришедшему на сайт, с учетом интересов других товаров. Агенты ресурсов исполнителей при появлении нового проекта договорятся о распределении работ с учетом знаний и опыта, а также предпочтений каждого из разработчиков и т.д.

Вместе с тем, одной из наиболее сложных задач разработки ОМАС ППР становится задача построения моделей переговоров агентов, на основе которых строится согласованное принятие решений. Наиболее известными примерами моделей переговоров являются аукционные схемы (прямые и обратные), договорные сети Смита-Сандхольма, метод монотонных минимальных уступок по Розеншайну и Злоткину и некоторые другие. В более сложных моделях коллективного взаимодействия агентов, представленных, например, в работах М.Тамбе, Шехори и Крауса, решаются задачи формирования коалиций и распределения задач между партнерами по коалиции, в работах П.Коэна, П.Стоуна и М.Велозо, Д.Киннея и других авторов - задачи планирования и координации работ в группе и т.д. Эти модели существенно развивают возможности взаимодействия агентов в MAC, однако они ориентированы на решение поставленных задач в условиях определенности, когда состав участников взаимодействия фиксирован и не требуется пересмотра принятых ранее решений при появлении новых возможностей или потребностей, что является характерным для рассматриваемых открытых систем.

В этой связи в настоящей работе предлагаются новые методы взаимодействия агентов, позволяющие динамически создавать ПВ-сети и реконфигурировать их под действием изменений в среде. Главной особенностью этих методов является возможность построения состояний ПВ-сети как состояний временного равновесия, отражающего баланс интересов всех участников взаимодействия, и согласованного пересмотра принятых ранее решений по мере поступления (или отзыва) заказов или возникновения (исчезновения) ресурсов в среде. Так, в задачах логистики приходящий новый заказ может изменить схему распределения ресурсов и выполнения принятых ранее заказов и даже привести к обращению к одному из заказчиков с предложением продлить срок исполнения его заказа в обмен на дополнительную скидку; в задачах управления проектами потеря одного из исполнителей не вызовет отказа от проекта, а приведет лишь к перераспределению задач между ресурсами исполнителей и т.д.

При этом в ряде случаях для принятия решений в рассматриваемых системах могут использоваться и классические методы, например, если ситуация является хорошо определенной, имеется адекватная математическая модель рассматриваемых процессов и у системы достаточно времени на получение строгого решения.

В то же время в ходе исследований было выяснено, что предлагаемые подходы к построению ПВ-сетей и разработанные методы взаимодействия агентов возможностей и потребностей применимы не только к миру «физических вещей», но и миру «абстрактных сущностей» - например, системам извлечения знаний, где может решаться задача перераспределения записей между кластерами по мере поступления новых записей, или системам понимания текста, где вновь пришедшее предложение может полностью изменить распределение смыслов слов во всех предыдущих предложениях.

Все это позволяет сделать вывод о том, что разработанный подход к созданию ОМАС ППР развивает новую теорию сложных социо-технических систем, постепенно складывающуюся на основе фундаментальных работ К.Николиса и И.Пригожина в области диссипативных структур в физике, М.Минского - в области психологии интеллекта и

A.Кестлера - в области биологических систем. Большой вклад в формирование этой новой теории внесли работы Международного Института Санта Фе (США), объединяющего исследователей из разных стран, работы Т. Саати и К. Кернса по принятию решений в условиях неопределенности, Г.Кёперса по самоорганизации в сложных социо-технических системах, Г.А. Ржевского по сложным адаптивным системам, работающим на границе хаоса,

B.А.Виттиха по принципам построения холистических систем и ряда других отечественных и зарубежных ученых. Важнейшим результатом этой теории является осознание необходимости построения сложных систем с использованием моделей живых организмов, обладающих способностью к самоорганизации и эволюции.

Наконец, нельзя не отметить, что рассматриваемый подход оказывается весьма перспективным для построения систем так называемого «эмерджентного интеллекта» (по М. Минскому), возникающего спонтанно и самопроизвольно из динамического взаимодействия более простых элементов - как возникает «коллективный интеллект» роя пчел или колонии муравьев из поведения отдельных особей.

В результате, предлагаемый подход открывает возможности для построения широкого класса качественно новых систем, обладающих способностью к самоорганизации, универсальностью для различных применений, технологичностью построения, оперативностью, гибкостью и эффективностью, повышенной живучестью, а также индивидуальным подходом к каждому пользователю. Эти системы могут быть использованы как в различных задачах управления предприятиями, так и для проектирования сложных технических объектов, проведения научных исследований и обучения, реализации социальных программ и во многих других областях, требующих коллективного взаимодействия специалистов и согласованного принятия решений.

Таким образом, следует признать актуальной задачу разработки открытых MAC оперативной обработки информации в процессах принятия решений.

Исследования выполнялись в соответствии с основными заданиями комплексных программ фундаментальных исследований проблем машиностроения, механики и процессов управления РАН 1996-2000 гг. (п. 3.1.2) и 2000-2003 гг. (раздел III «Управление и автоматизация», тема «Разработка основ теории управления сложными открытыми системами с применением компьютерного представления и обработки знаний», гос. per. № 01200110152), программы фундаментальных исследований РАН «Повышение надежности систем "машина-человек-среда"» 1988-1995 гг., а также в процессе выполнения совместной Программы Института проблем управления сложными системами РАН и АО «АВТОВАЗ» по созданию системы интеграции знаний для согласованной инженерной деятельности при проектировании и производстве автомобилей в 1995-2000 гг.

Предмет исследования составляют процессы обработки информации, связанные с поддержкой принятия решений в открытых системах.

Цель исследования состоит в разработке теоретических основ и инструментальных программных средств для построения открытых MAC оперативной обработки информации в процессах принятия решений (ОМАС ППР).

Принятый подход к достижению поставленных целей требует решения следующих задач:

• разработки принципов построения ОМАС ППР, обеспечивающих оперативную идентификацию потребностей и возможностей при принятии решений;

• разработки формализованных моделей ПВ-сетей и методов взаимодействия агентов в этих сетях, позволяющих создавать и реконфигурировать ПВ-сети под действием изменений в среде;

• разработки базовой архитектуры ОМАС ППР для построения ПВ-сетей;

• создания инструментальных средств для реализации ОМАС ППР, обеспечивающих построение ПВ-сетей в различных предметных областях;

• исследования характеристик разработанных методов и средств взаимодействия агентов;

• создания на основе разработанных средств базовых подсистем для управления предприятиями как открытыми социо-техническими системами;

• применения разработанных методов и средств для решения практических задач управления сложными системами.

Методы исследования базировались на использовании системного анализа, алгебры и логики, методов искусственного интеллекта, теории графов, методов параллельных вычислений, теории формальных грамматик и языков, методов имитационного моделирования.

Научная новизна

1. Предложены принципы построения открытых мультиагентных систем, обеспечивающих оперативную обработку информации в процессах принятия решений в условиях неопределенности, распределенного взаимодействия и высокой динамики изменений в среде.

2. Введено понятие и разработана формализованная модель ПВ-сети, применяемой для идентификации потребностей и возможностей в открытой системе и обеспечивающей оперативную, гибкую и эффективную реконфигурацию ресурсов системы.

3. Предложены методы взаимодействия агентов ПВ-сети в открытых системах, позволяющие обеспечить поддержку процессов согласованного принятия решений по реорганизации ресурсов при возникновении непредусмотренных событий внутри системы или во внешней среде.

4. Разработана архитектура открытой мультиагентной системы, реализующей предлагаемые методы взаимодействия агентов ПВ-сети и включающей виртуальную машину для исполнения параллельных процессов, подсистему сообщений, матчинговый процессор, машину принятия решений, потоковый вычислитель, а также интерфейсную компоненту.

5. Разработаны инструментальные средства для построения открытых мультиагентных систем для реализации ПВ-сетей в различных приложениях, включающие средства для конструирования и использования онтологий, а также создания расширений исполняющей системы.

6. Исследованы характеристики разработанных методов и средств, показывающие возможности оперативной обработки информации при принятии решений в различных применениях.

Практическая ценность

Для создания ОМАС ППР, базирующихся на концепции ПВ-сетей и предложенных методах взаимодействия агентов, разработаны инструментальные средства, обеспечивающие построение рассматриваемых систем в двух наиболее распространенных средах объектно-ориентированного программирования Object Pascal и С++. Важной особенностью рассматриваемых систем является наличие развитых средств конструирования онтологий предметной области, позволяющих отделить предметные знания от программного кода системы и обеспечить агентам возможность применять эти знания в процессе принятия решений.

Разработанная инструментальная среда MagentA Engine RC, реализованная на базе языка Object Pascal и имеющая развитый графический интерфейс, ориентирована на моделирование процессов принятия решений и применение в локальных сетях предприятий. Эта система обеспечивает возможность построения до 500 тысяч простых агентов на персональном компьютере стандартной конфигурации, способных взаимодействовать со скоростью 40 тысяч сообщений в секунду. Инструментальная среда MagentA Engine SB, реализованная на языке С++, ориентирована на создание Интернет-приложений, предназначенных для поддержки процессов коллективного принятия решений в реальном времени. Исполняющая часть этой подсистемы является мультипользовательской и способна обрабатывать до 10 одновременных запросов в секунду.

Разработанные инструментальные среды помимо исполняющей подсистемы включают средства для построения онтологий, а также могут быть дополнены средствами для извлечения знаний, поддержки диалога с пользователем на естественном языке и интеграции корпоративных знаний. Разработанные системы обеспечивают возможности управления приложениями, защиты информации, интеграции с другими пакетами, включая СОМ-интерфейс, поддержку XML и т.д.

На основе созданных инструментальных систем бьша разработана интегрированная открытая мультиагентная система для поддержки процессов принятия решений при управлении предприятиями, основные виды деятельности которых реализуются в сети Интернет (ИОМАС ППР «е-Предприятие»). Эта система включает модули управления продажами (модуль «е-Коммерция»), управления логистикой (модуль «е-Логистика»), управления проектами («е-Проекты») и т.п.

Разработанные средства нашли применение при создании логистической сети и моделировании процессов принятия решений в воздушной доставке крупнотоннажных грузов, в морской транспортировке сырой нефти и контейнерных перевозках, при моделировании процессов производства, хранения, транспортировки и сборки частей автомобилей, оперативном планировании экспериментального производства автомобилей, при продаже товаров через Интернет, включая продажу бытовой электроники, продуктов питания и авиабилетов, в формировании меню для предприятий пищевой промышленности, при составлении железнодорожных расписаний, оперативной обработке данных о продаже товаров, дистанционном обучении и т.д.

Проведенные разработки показали высокую гибкость и оперативность рассматриваемых систем, а также возможность индивидуального подхода в работе с каждым пользователем. Наличие инструментария и технологичность построения разрабатываемых систем позволили существенно сократить сроки создания новых приложений, а также затраты по их разработке, поддержке и развитию. Ряд приложений показал также высокую надежность и живучесть разрабатываемых систем, способных продолжать работу в условиях потери или выхода из строя части ресурсов.

Кроме того, разработанные методы и средства нашли применение при разработке проекта первой очереди интегрированной системы управления регионом, призванной обеспечить оперативную поддержку процессов открытого, адресного и эффективного взаимодействия населения и органов исполнительной власти Самарской области, который стал одним из победителей во Всероссийском конкурсе Федеральной целевой программы «Электронная Россия» в 2002 году.

Результаты диссертации использовались в Дирекции технического развития АО «АвтоВАЗ» для моделирования процессов принятия решений в задачах логистики и оперативного планирования производства экспериментальных образцов автомобилей; в научно-производственной компании (НПК) «Маджента Девелопмент» при разработке инструментальных средств MagentA Engine и основных модулей ОМАС ППР «е-Предприятие», а также их применения для решения задач воздушной, морской и железнодорожной логистики, электронной коммерции и управления проектами, извлечения знаний и понимания текстов; в НПК «Генезис знаний» для разработки первой очереди интегрированной системы управления Самарской областью; в Самарском филиале Физического института РАН для создания Интернет-портала «Оптик-сити» и системы дистанционного обучения «Дифракция», в Департаменте социальной защиты Администрации Самарской области для разработки социального паспорта жителя Самарской области и моделирования процессов адресного взаимодействия населения и органов исполнительной власти, в Департаменте культуры - для создания Интернет-портала развития социокультурных ресурсов региона.

По результатам разработок подготовлен учебный курс «Мультиагентные системы», включающий цикл методических пособий и лабораторных работ, внедренный в учебный процесс в Самарском государственном аэрокосмическом университете и Поволжской государственной академии информатики и телекоммуникаций.

Основные положения, выносимые на защиту

1. Для поддержки принятия решений в открытых системах целесообразно применение мультиагентных технологий, позволяющих программным агентам воспринимать изменения ситуации, принимать решения и коммуницировать друг с другом для согласования этих решений.

2. Открытые мультиагентные системы для оперативной обработки информации в процессе принятия решений следует создавать на основе ПВ-сетей, обеспечивающих непрерывную идентификацию потребностей и возможностей в среде.

3. Для динамической реконфигурации ПВ-сетей в открытых системах следует применять разработанные методы взаимодействия агентов, включая метод скользящего принятия решений, метод компенсаций, метод виртуального «круглого стола» и метод взаимного обучения агентов.

4. Для промышленного применения разработанных методов и средств необходима разработка инструментальных средств, позволяющих автоматизировать процесс разработки и сократить трудоемкость, сроки создания и стоимость разработки и эксплуатации прикладных систем.

5. Разработанные методы и средства обеспечивают высокую эффективность в решении задач оперативной обработки информации в процессах принятия решений в открытых системах, отличающихся условиями неопределенности, распределенным характером взаимодействия и высокой динамикой изменений в среде.

Апробация работы

Основные результаты работы докладывались и обсуждались на международных и национальных конференциях и семинарах, в том числе: на XIII Международной конференции по применению искусственного интеллекта в технике (Ирландия, Гэлвей, 1998), VI и VII Национальных конференциях по искусственному интеллекту (Пущино, 1998 и Переславль-Залесский, 2000), VI Международном семинаре по распределенной обработке информации (Новосибирск, 1998), XVI Всемирном конгрессе IMACS по прикладной математике и моделированию (Швейцария, Лозанна, 2000), 1-4-ой Международных конференциях по проблемам управления и моделирования сложных систем (Самара, 1999 -2002), 3-м Международном семинаре по новым информационным технологиям (Уфа, 2001), Международном семинаре «Новые модели бизнеса: Организационные аспекты и современные технологии» (Санкт-Петербург, 2001), Международном конгрессе «Искусственный интеллект - 2001» (пос. Дивноморское, 2001), Международной конференции «Интеллектуальные многомашинные системы» (Таганрог, 2001), 6-ой Международной конференции по систематике, кибернетике и информатике (США, Орландо, 2002), Международной конференции по развитию инфраструктуры электронного бизнеса, науки, образования и медицины в Интернет (Италия, Аквила, 2002).

Публикации. Основные положения диссертации изложены в 40 печатных работах.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти разделов, заключения, девяти приложений. Общий объем работы 284 страниц, включая 120 рисунков и 8 таблиц, объем приложений 115 страниц, список использованных источников из 160 наименований, всего 419 страниц сквозной нумерации.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Скобелев, Петр Олегович

Выводы

1. Для управления социальной сферой СПК регионов предложен проект интегрированной ОМАС ППР адресного взаимодействия населения и органов власти, базирующейся на концепции социального паспорта гражданина.

2. Для разработки и реализации новой модели управления здравоохранением СПК целесообразно применение мультиагентных технологий, позволяющих обеспечить поддержку принятия решений в процессах переговоров между врачом и заинтересованными организациями.

3. Важнейшей компонентой ОМАС ППР адресного взаимодействия органов исполнительной власти и населения СПК является Интернет-портал описания социокультурных ресурсов, апробированный при решении задач развития культуры региона.

4. Для обеспечения административной реформы управления СПК предложен проект интегрированной ОМАС ППР на основе онтологии регламента государственной службы.

Заключение

В диссертации решена актуальная научная проблема создания теоретических основ и инструментальных программных средств для построения открытых мультиагентных систем с целью повышения оперативности обработки информации в процессах принятия решений. Существо предложенного подхода к ее решению заключается в разработке ПВ-сетей для идентификации потребностей и возможностей элементов открытой системы и автоматической реконфигурации этой сети при изменениях во внешней среде. Разработанные принципы построения и реконфигурации ПВ-сети реализуются посредством предложенных методов взаимодействия программных агентов - элементов этих сетей, обладающих собственными специализированными базами знаний (онтологиями), а также средствами коммуникации и идентификации потребностей и возможностей. Практическое применение разработанных методов и средств в производственной и транспортной логистике, е-коммерции и других приложениях позволило существенно повысить оперативность обработки информации и добиться большей эффективности принимаемых решений.

Основные научные и практические результаты работы состоят в следующем:

1. Проведен системный анализ процессов обработки информации для принятия решений в открытых системах, особенности которых связаны с работой в условиях априорной неопределенности, распределенного и децентрализованного характера принятия решений и высокой динамики изменений в среде функционирования. Показано, что в этих условиях большое значение приобретает идентификация потребностей и возможностей всех участников взаимодействия, формирование вариантов решений и проведение многосторонних переговоров для согласования принимаемых решений.

2. На основе холистического подхода и мультиагентных технологий предложена концепция ПВ-сети для описания состояния открытой системы, а также разработаны модели взаимодействия элементов этой сети, включая метод «скользящего» принятия решений, метод компенсаций, метод виртуального «круглого стола» и метод взаимного обучения агентов. Разработанные методы. обеспечивают возможность динамической согласованной реконфигурации ПВ-сети при возникновении изменений во внешней среде, учитывающей интересы всех участников взаимодействия.

3. Для реализации концепции ПВ-сети и разработанных методов взаимодействия предложена архитектура ОМАС ППР, отличающаяся наличием специальных компонент для поддержки процессов принятия решений в ПВ-сети, включая матчинговый процессор для установления соответствия между агентами потребностей и возможностей, машину принятия решений и некоторые другие. Разработаны методы и средства представления знаний предметной области, необходимые для поддержки процессов принятия решений об установлении или разрыве связей в ПВ-сети. Разработана также структура и функции исполняющей системы для квазипараллельного исполнения большого числа агентов, необходимого для решения промышленных задач, и поддержки работы с онтологиями.

4. Разработаны и реализованы инструментальные средства для построения прикладных ОМАС ППР для различных применений, включающие конструктор онтологий, исполняющую систему и библиотеки расширений, систему извлечения знаний, интегратор знаний, систему понимания текстов на ограниченном естественном языке и некоторые другие. Разработанные инструментальные средства реализованы в двух вариантах в двух наиболее распространенных объектно-ориентированных средах (Delphi Object Pascal и С++), как в расчете на решение задач моделирования процессов принятия решений в локальных сетях предприятий, так и для подцержки процессов коллективного принятия решений в реальном времени в сети Интернет.

5. Проведены экспериментальные исследования реализационных характеристик разработанных методов и средств. Показано, что на компьютере стандартной конфигурации исполняющая RC-система может включать около 500 тыс. агентов и обеспечивать переговоры со скоростью 40 тыс. сообщений в секунду, a SB - система обеспечивать одновременно до 10 пользователей в сети Интернет с временем реакции примерно 1-2 секунды. Проведены исследования метода компенсаций и показаны зависимости качества и скорости принятия решений от параметров состояния системы и характеристик входных заказов.

6. На основе разработанных методов и средств реализован ряд прикладных ОМАС ППР для решения задач производственной и транспортной логистики, электронной коммерции и других. Полученный опыт свидетельствует, что разработанные методы и средства позволяют эффективно решать задачи управления открытыми системами, а использование созданного инструментария повышает производительность труда, сокращает стоимость и сроки разработки, а также упрощает сопровождение и модернизацию рассматриваемых систем.

Список литературы диссертационного исследования доктор технических наук Скобелев, Петр Олегович, 2003 год

1. Multi-Agent Systems in Logistics and e-Commerce // MagentA White Paper. -London, 1999. - 16 p.

2. Предмет и метод теории информационной экономики // Эконом, теор. на пороге XXI века 2 / Под ред. Ю.М.Осипова и др. - М., 1998. - С. 497-519.

3. Аузан В., Шпагина М. Новая экономика // Эксперт. 2000. - № 20. - С.1-5.

4. Общее техническое задание на реализацию программы социально-экономического развития Свердловской области // Отчет о НИР: В 8 т.Т. Екатеринбург, 1998.

5. Rzevski G., Bucland R. Value Chain Management in Space Industry // Report to DTI. -1997.

6. Портер M. M. Международная конкуренция.- M.: Междунар. отношения, 1993.

7. Стратегический план развития города Екатеринбурга: http://strategy.burg.ru/res8 p3.htm

8. Дрожжинов В., Ширков Ф. От компьютерной революции к построению глобального информационного общества XXI века // http://pcweek.ru/vear1998/п44/ср 1251 /re views/chapt3 .htm

9. Дрожжинов В., Ширков Ф. Европейский путь построения информационного общества // http://pcweek.ru/yearl998/n47/cpl251/reviews/chaptl .htm

10. Дрожжинов В., Ширков Ф. Россия и глобальное информационное общество общества //http://pcweek.ru/yearl998/n48/cpl251/reviews/chapt4.htm

11. Дрожжинов В., Ширков Ф. Путь России в глобальное информационное общество общества // http://pcweek.ru/vearl998/n49/cpl251/news/chapt2.htm

12. Ершова Т. Российский опыт интеграции в информационное общество: Материалы 1ST программы // http://www.iis.ru/events/19981130/ershova.ru.html

13. Ершова Т. Концептуальные вопросы перехода к информационному обществу XXI века общества: Материалы 1ST программы // http://intra.rfbr.rU/pub/vestnik/V399/l 5.htm

14. Виттих В.А. Согласованная инженерная деятельность. Состояние, проблемы, перспективы //Проблемы машиностроения и надежности машин 1997. - №1. - С. 614.

15. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика // М.: Наука, 1986. -288 с.

16. Таран Т.А. Моделирование и поддержка принятия решений в когнитивных конфликтах // Известия АН. Сер. Теория и системы управления. 2001. - № 4. - С. 114-130.

17. Vittikh V.A., Skobelev P.O. Multi-Agent Systems for Modelling of Self-organisation and Co-operation Processes // Proc. of XIII Intern. Conference on the Application of Artificial Intelligence in Engineering. Ireland, Galway. - 1998. - P. 91-96.

18. Rzevski G. Business: From Order to the Edge of Chaos // Тр. 3 Междунар. конф. по пробл. упр. и моделир. в сложных системах. Самара : СНЦ РАН. - 2001. - С. 1 - 4.

19. Skobelev P.O. Holonic Systems Simulation //Proc. of the 2nd International Conference "Complex Systems: Control and Modelling Problems", Samara, June 20-23, 2000. P. 7379.

20. Тарасов В.Б. Агенты, многоагентные системы, виртуальные сообщества: стратегическое направление в информатике и искусственном интеллекте // Новости искусств, интеллекта. 1998. - № 2. - С. 5-63.

21. Скобелев П.О. Опыт управления компанией, имеющей электронную инфраструктуру в сети Интернет // Тр. 1 Междунар. конф. по пробл. упр. и моделир. в сложных системах. Самара. - 1999. - С. 392-397.

22. Виттих В. А. Эволюционное управление сложными системами // Известия Самар. науч. центра РАН. 2000. - Т. 2. - № 1. - С. 53-65.

23. Kuhn Т. The Structure of Scientific Revolutions. 2nd Ed. - Chicago.: University of Chicago Press, 1970.

24. Хорошевский В.Ф. Методы и средства проектирования и реализации мультиагентных систем // Матер, семин. "Проблемы искусств, интеллекта". ИПУ РАН, 1999.

25. Muller J.P., Wooldridge М., Jennings N.R. Intelligent Agents III, Agent Theories, Architectures and Languages // Springer-Verlag. 1996.

26. Городецкий В.И., Грушинский M.C., Хабалов A.B. Многоагентные системы // Новости искусств, интеллекта. 1998. - №2. - С. 64-116.

27. March R., Johnson T. Intelligent software agents // Prentice Hall PTR, Upper Saddle River. New Jersey, USA, 1999. - 210 p.

28. Ferber J. Multi-Agent Systems. An Introduction to Distributed Artificial Intelligence. -Addison-Wesley, England, 1999. 509 p.

29. Multi-Agent Systems. A Modern Approach to Distributed Artificial Intelligence / Edited by Gerhard Weiss .- The MIT Press, Cambridge, Massachusets, 2000. 619 p.

30. Kennedy J. Eberhart R.C., Shi Y. Swarm Intelligence // Academic Press, USA.- 2001. -512 p.

31. Busetta P. Jack Intelligent Agents Components for Intelligent Agents in Java // AgentLink News.- 1999. - January . - P. 2-5.

32. Ndumu D., Collos J., Owusu G., Sullivan M. ZEUS: A Toolkit for Building Distributed Multi-Agent Systems // AgentLink News. 1999. - January 1999. - P. 6-9.

33. Hoft M., Magedanz Т., Quantz J. Grasshopper The Agent Platform // AgentLink News. -1999.-Issue3.-P. 7- 9.

34. Ciancarini P., Omicini A., Zambonelli F. Coordination Models for Multi-Agent Systems. -The Agent Platform // AgentLink News. 1999. - Issue 3, July. - P. 3- 6.

35. Van Roy P., Haridi S. Mozart: A programming System for Agent Applications // AgentLink News. Issue 4, November 1999. - P. 3- 6.

36. Skaitneas N., Clark K. Building Agent Based Systems in April // AgentLink News. 1999. -Issue 4, November - P. 6- 8.

37. Huber M. JAM: A BDI-Theoretic Mobile Agent Architecture. // AgentLink News. 2000. -Issue 5, May - P. 2- 5.

38. Nopper N. Living Agents Runtime System (LARS) the Agent Platform for Business Applications // AgentLink News. - 2000. - Issue 5, May - P. 5-8.

39. Burg В., Dale J., Willmott S. Open standarts and Open Source for Agent Based Systems // AgentLink News. 2001. - Issue 6, January - C. 2 - 5.

40. Preist C. Agent Mediated Electronic Commerce at HP Labs // AgentLink News. 2001. -Issue 7, June. - P. 3- 6.

41. Батищев С.В., Искварина Т.В., Скобелев П.О. Методы и средства построения онтологий для интеллектуализации сети Интернет // Известия Самар. науч. центра РАН. 2002. - Янв. - июнь. - С. 91 -103.

42. Wooldridge М. Intelligent Agents: The key concepts // Multi-agent Systems and Applications (ACAI2001) Springer Verlag. - 2002. - P. 3-43.

43. Deen S.M. Cooperating Agents for Holonic Manufacturing. // Multi-agent Systems and Applications (ACAI 2001) Springer Verlag, Germany, 2002. - P. 119 - 136.

44. Smirnov M.I. Coordination in multi-agent systems through fairness guarantees // Proc. of the 1 Intern. Workshop of Central and Eastern Europe on Multi-Agent Systems CEEMAS-1999, June 1-4,1999. St.Petersburg, Russia. - SPIIRAS. - P. 270-280.

45. Minsky M. The Society of Mind // New York, 1986 339 p.

46. Rzevski G. On Behaviour and Architectures of Autonomous Intelligent Agents: An Engineering Perspective. Proc. First International Round-Table on Abstract Intelligent Agents. ENEA, Rome. - 1993.

47. Rzevski G. Intelligent Systems: Issues and Trends. Intern. Conf. on Intelligent Manufacturing. Wuhan, China. - 1995.

48. Rzevski G., Buckland R.Value Chain Management in Space Industry II Report to DTI. -1997.

49. Vreeswijk G. A. W. Self-government in Multi-Agent Systems: Experiments and Thought-Experiments. Technical report CS 95-03, Dept. of CS, University of Limburg. Maastricht, The Netherlands.

50. Popper К. Conjectures and Refutations: The Growth of Scientific Knowledge. Routledge and Kegan Paul. 1963.

51. Rzevski G. Global Information Systems: Agents of Social, Political and Cultural Changes. The Open University Report N 9601. 1996.

52. Asset Tagging Nears Reality. Security. 1994. - Vol .31. - No 8. - P. 41-42.

53. Braley A. J. Intelligent Packaging in Pursuit of Customer Needs. Packaging Technology and Science. 1993. -Vol .6. - No 3.- P.l 15-121.

54. Report on Smart Tags and Integrated Product Intelligence. Workshop held at the DTI Conference Centre. 1995.

55. Ricardo Aerospace Internal Report. Ref GG/2686/LS. 1995.

56. Rzevski G. Mechatronics: Designing Intelligent Machines. Butterworth-Heinemann in association with the Open University. 1995.

57. Paduano, Epstein, Valavani, Longley, Greitzer, Guenette: Active Control of Rotating Stall in a Low Speed Axial Compressor. ASME paper. 1991.

58. Miller, Wright An Improved Compressor Performance Prediction Model: IMechE (1991) C423/028 .-P. 69-81.

59. Rzevski G. The Concept of Virtual Design Studio. Proc. of the East-West Conference on IT in Design. Moscow, 1996.

60. Скобелев П. О. Открытые мультиагентные системы для оперативной обработки информации в процессах принятия решений // Автометрия. 2002. - № 6. - С. 45-61.

61. Виттих В.А., Скоболев П.О. Мультиагентные модели взаимодействия для построения сетей потребностей и возможностей в открытых системах // Автоматика и телемеханика. 2003. - №1. - С. 177-185.

62. Скобелев П.О. Метод компенсаций для поддержки процессов принятия решений при динамическом распределении ресурсов // Известия Самар. науч. центра РАН. 2002. -Янв. - июнь. - С. 104-112.

63. Скобелев П.О. Открытые мультиагентные системы для поддержки процессов принятия решений при управлении предприятиями // Известия Самар. науч. центра РАН. 2001. -Янв.-июнь.-С. 71-79.

64. Николис Г., Пригожин И. Самоорганизация в неравновесных системах: от диссипативных структур к упорядоченности через флуктуации // М.: Мир, 1979. -512 с.

65. Hendric Van Bussel, Wyns J. Valckenaers P., Bongaerts L. Peeters P. Reference Architecture for Holonic Manufacturing Systems: PROSA // Computers in Industry. 1998. - № 37.- C. 255-274.

66. Bonabeau E., Theraulaz G. Swarm Smarts. What computers are learning from them? // Scientific American. 2000. - Vol. 282. - N 3. - P. 54-61.

67. Брокгауз Ф.А., Ефрон И. Энциклопедический словарь: В 86 т. // СПб, - 1890-1907.

68. Kant I. Lectures on metaphysics Part III. Metaphysik L2 (1790-1791) / Translated and edited by Karl Ameriks, Steve Naragon // Cambridge: University Press, 1997. - P. 307 - 309.

69. Gruber T. The role of common ontology in achieving sharable, reusable knowledge bases // Proc. of the 2 Intern. Conf.- 1991. P. 601-602.

70. Гаврилова T.A., Хорошевкий В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем // СПб. — 2000. 384 с.

71. Gruber Т. Toward Principles for the Design of Ontologies // Intern. Workshop on Formal Ontology. Padova, Italy. - March, 1993.

72. Gomez-Perez A., Benjamins V.R. Overview of Knowledge Sharing and Reuse Components: Ontologies and Problem-Solving Methods // Proc. of the IJCAI-99 workshop on Ontologies and Problem-Solving Methods (KRR5), August 2. Stockholm, Sweden. - 1999.

73. Виттих B.A. Онтологии сложных систем — организаций // Препринт ИПУСС РАН. -Самара, 1998.-№ 3. - 15 с.

74. Guarino N., Welty Ch. A Formal Ontology of Properties // Proc. of 12 Int. Conf. on Knowledge Engineering and Knowledge Management. Lecture Notes on Computer Science, Springer Verlag 2000.

75. Guarino N., Welty Ch.Ontological Analysis of Taxonomic Relationships// Proc. of ER-2000: The International Conference on Conceptual Modeling. October, 2000.

76. Huhns M.N., Singh M. P.Ontologies for Agents // IEEE Internet Computing 1997. -November - December. - P. 17-24.

77. Осипов Г.С. Приобретение знаний интеллектуальными системами: Основы теории и технологии // М.: Наука , 1997. 112 с. - (Проблемы искусств, интеллекта).

78. Grand S., Cliff D. Creatures: Entertainment Software Agents with Artificial Life // Autonomous Agents and Multi-Agent Systems 1 .Т. 1, 1998. C. 39 - 57.

79. Воинов A.B. Моделирование интуитивных рассуждений эксперта методами психосемантики и вывода с неопределенностью // Новости искусств, интеллекта. -1998,-№2.-С. 130-142

80. Леонтьев А.А., Леонтьев Л.А. Способы представления знаний и их компьютерное моделирование. Обработка текста и когнитивные технологии / Под ред. Соловьева

81. B.Д. Пущино. - 1999. - Вып. 3. - С. 120-123.

82. Травина Л.Л. Извлечение знаний у эксперта, основанное на технике репертуарных решеток Дж. Келли, в пространстве Всемирной паутины. Обработка текста и когнитивные технологии / Под ред. Соловьева В.Д. Пущино. - 1999. - Вып. 3. - С. 219-221.

83. Уринцев А.И. Об использовании бизнес-объектов в рамках создания ЭИС. Корпоративные системы: Сб. науч. тр. // Моск. госуд. ун-т экономики, статистики и информатики М. - 2000. - С. 52-56.

84. Зазовская А.А., Ломазова И. А. О сравнительной выразительности вложенных рекурсивных сетей Петри и алгебры процессов // Тр. 7 Нац. конф. КИИ'2000, Переславль-Залесский, 24-27 октября 2000. Т. 1. - М: Изд-во Физ.-мат. лит., 2000.1. C. 305-314.

85. Berners-Lee Т. etc. The Semantic Web // Scientific American May - 2001.

86. McGuinness D.L. Ontologies Come of Age // The Semantic Web: Why, What, and How. -MIT Press, 2001.

87. Cranefield S., Purvis V. UML as an Ontology Modelling Language // Proc. of the IJCAI-99 Workshop on Intelligent Information Integration. 1999.

88. Gavrilova Т., Voinov A., Vasilyeva E. Visual Knowledge Engineering as a Cognitive Tool // Proc. of Intern. Work Conf. on Artificial and Neural Networks IWANN'99. Spain, 1999. - P. 328-337.

89. Pinto H. S., Gomez-Perez A., Martins J.P. Some Issues on Ontology Integration // Proc. of the IJCAI-99 workshop on Ontologies and Problem-Solving Methods (KRR5). 1999, August 2. - Stockholm, Sweden. 1999.

90. Noy N.F., Musen M.A. An Algorithm for Meriging and Aligning Ontologies: Automation and Tool Support // AAAI-99 Workshop on Ontology Management. Also, SMI Technical Report SMI-99-0799.

91. Visser P., Tamma V. An Experience with Ontology-based Agent Clustering // Proc. of the IJCAI-99 workshop on Ontologies and Problem-Solving Methods (KRR5). 1999, August 2. - Stockholm, Sweden, 1999.

92. Смирнов С.В. Онтологический анализ предметных областей моделирования // Известия Самар. науч. центра РАН. 2002. - Т. 3. - Х°1. - С. 62-70.

93. Евгенев Г.Б. Онтология инженерных знаний // Информ. технологии. 2001. - № 6. -С. 2-5.

94. Farquhar A., Fikes R., Rice J. Ontolingua Server: a Tool for Collaborative Ontology Construction // Intern. Journal of Human-Computer Studies. № 46. - 1997. - P. 707-727.

95. Farquhar A., Fikes R., Rice J. Building a large Knowledge Base from a Structured Source: The CIA World Fact Book // IEEE Intelligent Systems. 1999. - Vol. 14. - N. 1.

96. Noy N.F., Musen M. A. SMART: Automated Support for Ontology Meriging and Alignment // Twelfth Banff Workshop on Knowledge Acquisition, Modeling, and Management. Banff, Alberta, Canada; 1999. Also, SMI Technical Report SMI-1999-0813.

97. Guarino N., Masolo C., Vetere G. OntoSeek: Content-Based Access to the Web // 70 1094-7167/99, IEEE Intelligent systems -1999.

98. Крихель Т., Левин Д., Паринов С. Активный информационный робот как сетевой агент исследователя (на примере сети онлайновых ресурсов по экономике RePEc/RuPEc) // Тр. 1 Всерос. науч. конф. СПб., 1999. - С. 104-111.

99. Щедровицкий Г.П. Исходные представления и категориальные средства теории деятельности // Избр. тр.: Сб. М.: Шк. Культ. Полит., 1995. - С. 232-298.

100. Щедровицкий Г.П. О различии исходных понятий "формальной" и "содержательной" логик // Избр. труды: Сб. М.: Шк. Культ. Полит., 1995. - С. 34-49.

101. Аристотель. Собр. соч.: В 4-х т. // М.: Мысль., 1976.

102. Философский энцикл. словарь // М.: Сов. энцикл., 1983. - С. 521-522.

103. Богданов А.А. Тектология. Всеобщая организационная наука.- М.: Экономика, 1989.

104. Виттих В.А., Скобелев О.П., Скобелев П.О. Интеллектуальная система "Мир *-действий" и "Мир рассуждений" // Пути и методы совершенствования учебного процесса: Тез. докл. 2 Рос. науч. конф. — Самара: ПИИРС, 1993. С. 50-51.

105. Виттих В.А., Скобелев О.П., Скобелев П.О. Интеллектуальная обучающая система для подготовки инженеров: прагматический подход // Сб. науч. тр. 3 конф. по искусств, интеллекту: В 2-х т. Т. 2. Тверь. - 1992. - С. 36-43.

106. Скобелев П.О. Антропологический подход к построению интеллектуальных сред для обучения II Пути и методы совершенствования учеб. процесса: Тез. докл. 2 Рос. науч. конф. — Самара: ПИИРС, 1993. С. 52-53.

107. Berdnikov L., Mayorov I., Sverkunov A., Skobelev P. MultiWorlds: Intelligent System for Practical Physics Study // Intern. Conf. on Computer Aided Learning (CAL-93). -University of York, 1993. P. 172.

108. Скобелев П.О. Холистический подход к созданию открытых мультиагентных систем. // Тр. 3 Междунар. конф. по пробл. упр. и моделир. в сложн. системах. -Самара. 4-9 сентября 2001. - Самара: СНЦ РАН, 2001. - С. 147 - 160.

109. Виттих В.А., Ржевский Г. А., Скобелев П.О. Мультиагентные модели взаимодействия в процессах принятия решений // Тр. 4 Междунар. конф. по пробл. упр. и моделир. сложн. систем. Самара. -17-24 июня 2002 - Самара: СНЦ РАН, 2002. -С.116-126.

110. Скобелев П.О. Открытые мультиагентные системы для холонических предприятий // Тез. докл. Междунар. конф. «Интеллект, и многопроцессор. системы». -Дивноморское, Геленджик. Таганрог-Донецк. - 1 - 6 октября 2001. - С. 95.

111. Скобелев П.О. Виртуальные миры и интеллектуальные агенты для моделирования деятельности компаний // Тр. 6 Нац. конф. с междунар. участием КИИ'98, Пущино, 511 октября, 1998: Сб. науч. тр. в 3 т. Т. 2. Пущино, 1998. - С. 714-719.

112. Виттих В.А. Управление открытыми системами на основе интеграции знаний // Автометрия. 1998. - № 3. - С. 38 - 49.

113. Виттих В.А. Онтологии сложных систем организаций // Препринт ИПУСС РАН. -Самара, - 1998. - №3.-С. 15.

114. Батищев С.В., Лахин О.И., Минаков И.А., Ржевский Г.А., Скобелев П.О. Мультиагентная система корпоративных новостей / Тр. 3 Междунар. конф. по пробл. упр. и моделир. сложи, систем, Самара, 4-9 сентября 2001. Самара: СНЦ РАН, 2001. -С. 474 - 479.

115. Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний // Новосибирск: Изд-во Ин-та матем., 1999. 270 с.

116. Забежайло М.И. Data Mining and Knowledge Discovery in Data Bases: Предметная область, задачи, методы и инструменты // 6 Нац. конф. с междунар. участием, Пущино, 5-11 октября 1998: Сб. науч. тр. в 3 т. Т. 2 Пущино, 1998. - С. 592 - 600.

117. Попов Э.В. Естественно-языковые системы: прошлое, настоящее и будущее // 7 Нац. конф. по искусст. интеллекту с междунар. участием, КИИ'2000, Переславль-Залесский, 24-27 октября 2000: Тр. конф. Т. 1. М.: ИФМЛ, 2000. - С. 17.

118. Обработка текста и когнитивные технологии: Сб. / Под ред. В.Д. Соловьева -Пущино, 1999. Вып. 3.-304 с.

119. Батищев С.В., Лахин О.И., Минаков И.А., Ржевский Г.А., Скобелев П.О. Разработка инструментальной системы для создания мультиагентных приложений в сети Интернет // Известия Самар. науч. центра РАН, 2001. С. 131-135.

120. Lutz М., Ascher D. Learning Python // O'Reilly. 1999. - 382 p.

121. Скобелев П.О. Самоорганизация и эволюция в открытых мультиагентных системах для холонических предприятий // Междунар. конгресс «Искусств, интеллект в 21 веке», Дивноморское, 3-8 сентября 2001: Тр. конгр. М.: Физматлит, 2001. - Т. 1. - С. 314-338.

122. Скобелев П.О. На пути к эмерджентному интеллекту // Тр. 4 Междунар. конф. по пробл. упр. и моделир. сложн. систем, Самара, 17-24 июня 2002. Самара: СНЦ РАН, 2002. - С. 172- 179.

123. Руднев М. Современные системы управления ресурсами предприятий // -«Эксперт». 2001. - Июнь. - С. 31 - 42.

124. Скобелев П.О. Мультиагентный подход к разработке интеллектуальной системы согласованного управления агропредприятиями. // Тр. 4 Межд. семинара по распределен, обработке информации. Новосибирск, 23-25июня 1998 - Новосибирск, 1998.-С. 338-342.

125. Батищев С.В., Скобелев П. О. Проблемы реализации мультиагентных систем дистанционного обучения в сети Интернет// Матер. Междунар. научно-практич. конф.

126. Развитие новых технологий в системе образования РФ", Россия, Самара, 26-27 мая 2000. Самара, 2000. - С. 50-51.

127. Батищев С.В., Котова С.П., Скобелев П.О. Мультиагентный подход для развития системы дистанционного обучения "Дифракция" в сети Интернет // Тез. докл. 2 междунар. конф. "Интернет. Общество. Личность." (ИОЛ-2000). СПб, 2000. - С. 32.

128. Иванова А. М., Казакевич B.C., Котова С.П., Лахин О.И., Лопухов С.В., Самородинов Д.В., Сапцина Т.Н., Скобелев П.О. Оптика в Интернет. Дифракция // Тез. V междунар. конф. "Физика в системе соврем, образования" (ФССО-99). — СПб, 1999. Т. 3. - С. 91-92.

129. Батищев С.В., Лахин О.И., Минаков И.А., Ржевский Г.А., Скобелев П.О. Разработка мультиагентной системы для дистанционного обучения в Интернет-портале «Оптик-сити». // Известия Самар. научн. центра РАН. 2002.

130. Гейтс Б. Бизнес со скоростью мысли . М.: Экспо-пресс, 2001. — С. 350.