Построение систем поддержки принятия решений на основе онтологий тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Ситников, Павел Владимирович

• Ситников, Павел Владимирович
• кандидат технических наук
• 2009

Оглавление диссертации кандидат технических наук Ситников, Павел Владимирович

Введение.

1. Анализ состояния и принципы построения систем поддержки принятия решений в производственных системах.

2. Методы построения систем поддержки принятия решений на основе онтологий.

2.1 Идентификация производственных систем путем построения онтологических моделей.

2.2 Анализ онтологических моделей.

2.3 Многомодельное представление знаний о производственных системах.

3. Средства построения систем поддержки принятия решений на основе онтологий.

3.1 Мультимедийное представление сетей связанных объектов

3.2 Состав и архитектура систем поддержки принятия решений на основе онтологий.

3.3 Инструментальное программное средство для инспектирования онтологических моделей.

3.4 Средства работы с многомодельными приложениями.

4. Разработка и внедрение специализированных систем поддержки принятия решений.

4.1 Система поддержки принятия решений при управлении группой энергосервисных компаний.

4.2 Информационно-аналитическое обеспечение приня тия решений в системе исполнительной власти региона.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Построение систем поддержки принятия решений на основе онтологий»

Актуальность темы. В сложных производственных системах процессы принятия решений нуждаются в создании адекватных методов и инструментальных средств повышения их качества и эффективности — систем поддержки принятия решений (СПТТР). Поскольку любая производственная система состоит из множества компонентов, или объектов, способных вступать во множество разнотипных отношений, то управление в этих системах можно рассматривать как упорядочивание, достижение слаженности отдельных объектов системы, приведение ее в соответствие с нормой — т.е. регулирование отношений целостностей. Критериями управления как регулирования можно считать снижение неопределенности в системе, достижения устойчивости ее функционирования. Для обеспечения такого управления необходимы соответствующие модели, отражающие упомянутые нормы и ориентированные на описание объектных структур промышленных предприятий, позволяющие идентифицировать, анализировать (включая наглядное представление) и манипулировать веем многообразием объектов и отношений, имеющихся в производственной системе.

Яркими представителями систем, нуждающихся в подобного рода СППР, являются крупные интегрированные промышленные структуры, например, холдинги [32, 52, 62, 65]. Такие сложные системы включают в себя большое количество территориальпо-распределепных объектов: структурных подразделений различных уровней и должностных лиц, выполняемых проектов и работ, организаций-партнеров и др. Между этими объектами существуют сложные связи, отношения, информация о которых чаще всего слабо структурирована и не всегда доступна лицам, принимающим решения (ЛГТР). Поэтому регламентация отношений между структурными подразделениями и должностными лицами организации, постоянный мониторинг и анализ состояния сетевого взаимодействия являются важными задачами управления сложными производственными системами.

Имеющиеся на предприятиях информационные системы пе могут в полной мере удовлетворить потребности управленцев, т.к. представляют собой, как правило, набор разрозненных баз данных, а информация в таких системах представлена либо с помощью текстовых документов, либо в виде всевозможных каталогов и характеризуется наличием множества самостоятельных, несогласованных и неявно выраженных концептуальных описаний производственной системы [28].

В связи с этим необходимо создание СППР, реализующих обозначенную концепцию управления, основной функцией которых являлось бы информационно-аналитическое обеспечение принятия решений, и которые позволили бы в интегрированной форме представлять ЛПР информацию о функциях и взаимных связях структурных компонентов предприятия для их эффективного регулирования.

В диссертации предлагается подход к построению таких СППР, включающих в себя объектно-ориентированные модели и программные инструментальные средства работы с ними, с использованием онтологического системного анализа. Результатом этого анализа (или идентификации изучаемой системы) являются онтологии - модели, представляющие собой компьютерную форму представления знаний о предметных областях (ПрО) - производственных системах — в виде семантических информационно-логических сетей взаимосвязанных объектов, где в качестве главных элементов выступают понятия (или классы объектов, наблюдаемых в ПрО) с их свойствами и отношения между объектами. Онтологии выполняют интегрирующую функцию, обеспечивая общий понятийный базис в процессах принятия решений и единую платформу для объединения разнообразных информационных систем в ПрО.

Начало разработки СППР, основанных па онтологическом подходе, связано с зарубежными исследователями (Т. Gruber, N. Guarino, M. King, M. Uschold, G. Rzevslci); среди отечественных ученых проблемы использования онтологий и аналогичных им когнитивных моделей для описания ПрО и поддержки принятия решений исследуют В.А. Вшгих, Т.А. Гаврилова, Н.Г. Загоруйко, Ю.А. Загорулько, Б.Г. Ильясов, A.C. Клещев, A.B. Кульба, Д.А. Новиков, A.B. Смирнов, C.B. Смирнов, А.Ф. Тузовский, В.Ф. Хорошевский. Смежными вопросами разработки методов и средств графо-аналитического анализа семантических объектных моделей занимаются Н.В. Дилигенскип, В.А. Евстигнеев, В.Н. Касьянов, И.В. Попов, В.Г. Тульчинский и др. Однако состояние дел в сфере информационно-аналитического обеспечения принятия решений недостаточно отвечает потребностям управления в современных произволе i венных организациях, и существует ряд научных проблем, требующих системного решения:

• необходимость разработки принципов информационно-аналитического обеспечения принятия решений на основе онтологий и структуры соответствующих СППР в сложных производственных системах;

• отсутствие интегративпых концептуальных моделей на предприяшях, использующих различные базы данных и СППР;

• необходимость решения разнообразных прикладных управленческих задач (например, оперативного генерирования регламентирующей, отчетной, справочной и тому подобной документации для обеспечения эффективного управления);

• необходимость при принятии решений одновременного использования разноаспектных описаний производственной системы;

• необходимость использования специальных интерактивных программных средств, отвечающих требованиям мультимедийного представления больших объектных сетей, их анализа и манипуляции ими.

Поэтому актуальной является тема диссертации, посвящеппая разработке методов и средств информационно-аналитического обеспечения систем поддержки принятия решений па основе онтологий.

Целью диссертационной работы является анализ систем управления в производственных организационных системах и разработка СПГГР для повышения качества и эффективности принятия управленческих решений на основе использования онтологий как базовых и интегрирующих элементов решения разнообразных задач управления и информатизации всех сфер функционирования промышленных предприятий.

Для достижения цели в работе решаются следующие задачи:

• системный анализ, разработка принципов п структуры сис тем поддержки принятия решений в производственных системах;

• разработка и исследование методов информационно-аналитического обеспечения принятия решений в промышленных предприятиях на основе идентификации производственных систем, анализа полученных моделей и многомодельного представления знаний;

• разработка инструментальных средств построения, обозрения и анализа онтологических моделей;

• создание с использованием разработанных методов и средств отдельных моделей и специализированных систем поддержки принятия решений для практической проверки и отработки предлагаемых в диссертации идей и методов.

Методы исследования. В качестве методологической основы работы использовались принципы и методы системного анализа, принципы и методы представления и анализа знаний, основанные на онтологическом анализе предметных областей моделирования, формальной и математической логики.

Научная новизна работы заключается в следующем:

• предложен подход к построению СПГГР, отличающийся тем, что обслуживает концептуальный уровень поддержки принятия решений в производственных системах на основе совместного использования концепции управления как регулирования отношений целостпостей и концепции онтологического моделирования;

• в отличие от принятого подхода к структурному и объектному анализу, идентификацию производственных систем в онтологиях предлагается осуществлять с учетом персональных знаний ЛПР и конкретизировать в объектных денотативных моделях;

• дано упрощенное, в отличие от предлагаемого языками дескриптивной логики, теоретико-множественное описание онтологических моделей, которое сохраняет возможность установить точный смысл и основные принципы формирования таких моделей;

• разработана методика информационных запросов к онтологическим моделям, отличающаяся от существующих подходов, развивающих преимущественно языки запросов, тем, что ориентирована на организацию взаимодействия с пользователем-непрограммистом с помощью интеллектуальных форм, управляемых на основе метаоитологии и онтологии производственных систем;

• разработан механизм гиперссылок, позволяющий, в отличие от методов интеграции онтологий на основе слияния, строить многомодельпые системы, сохраняя обособленное существование отдельных онтологических моделей производственных систем.

Практическая ценность работы заключается в следующем:

• разработанная методология позволяет анализировать производственные системы на основе общего информационного базиса - онтологических моделей;

• созданы инструментальные средства общего назначения для построения СППР на основе онтологий;

• построены специализированные СППР, эксплуатация которых показала пригодность предлагаемых подходов и методов для поддержки принятия решений при управлении сложными производственными системами.

Реализация результатов работы. Результаты работы нашли применение при выполнении научио-исследовательских работ:

• по Комплексной программе фундаментальных исследований РАН по проблемам машиностроения, механики и процессов управления 20062009 гг. (п. 2.4.1 «Теория систем и общая теория управления. Системный анализ», тема «Методы и средства персонализации знаний при принятии коллективных решений»);

• по Комплексной программе фундаментальных исследований РАН по проблемам машиностроения, механики и процессов управления 20032006 гг. (п. 2.4.1 «Теория систем и общая теория управления. Системный анализ», тема «Онтологический анализ и синтез в процессах принятия решений»);

• по программе фундаментальных исследований ОЭММПУ РАН «Проблемы анализа и синтеза интегрированных технических, социальных и медико-биологических систем управления» (2005-2006 гг.);

• по программе фундаментальных исследований ОЭММПУ РАН «Проблемы анализа и синтеза интегрированных систем управления для сложных объектов, функционирующих в условиях неопределенное'! и» (2007-2009 гг.);

• по государственному контракту с аппаратом Правительства Самарской области (тема «Разработка Программы развития и использования информационных и коммуникационных технологий в Самарской области» (2007 г.));

• по государственным контрактам с департаментом финансово-хозяйственной деятельности Правительства Самарской области (темы:

Разработка Программы по проведению административной реформы в Самарской области (2006-2008 гг.)» (2006 г.), «Разработка реестра и регламентов оказания услуг населению в системе здравоохранения Самарской области» (2006 г.), «Разработка и утверждение приоритетных стандартов государственных услуг, административных регламентов пополнения государственных функций и предоставления государственных услуг» (2006 г.), «Внедрение механизмов управления по результатам в системе взаимодействия органов исполнительной власти субъекта Российской Федерации, территориальных органов федеральных органов исполнительной власти и органов местного самоуправления муниципальных образований (с апробацией на примере Министерства здравоохранения Самарской области, Территориального управления Федеральной службы по надзору в сфере здравоохранения и социального развития и органов местного самоуправления городского округа Ново-куйбышевск) (2006 г.);

• по государственному контракту с министерством экономического развития, инвестиций и торговли Самарской области (тема «Разработка макроэкономических моделей с использованием методов и средств системной динамики» (2005-2006 гг.));

• по контракту с Государственным университетом — Высшей школой экономики (тема "Проведение эксперимента и осуществление пилотных проектов по применению новых подходов к организации государственной службы и обеспечению деятельности государственных гражданских служащих в Самарской области" (2004 г.)).

• прикладные разработки и результаты исследовательской деятельности использованы:

• в группе энергосервисных компаний, состоящей из семи предприятий, располагающихся в различных областях Приволжского округа и находящихся под управлением ООО «Волжская управляющая энергосервисная компания», в качестве информационно-аналитической основы для:

- анализа, мониторинга и модернизации организационно-функциональных структур управления,

- организации систем работ на производственных объектах и осуществления контроля за ними,

- обучения персонала и оперативного получения справочной информации для принятия решений;

• в министерстве здравоохранения п социального развития Самарской области при формировании, анализе, мониторинге и регулировании системы предоставления консолидированных услуг населению;

• в учебном процессе кафедры «Инженерия знаний» Поволжского государственного университета телекоммуникаций и информатики.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на всероссийских и международных конференциях, в том числе:

• на УН-Х1 международных конференциях «Проблемы управления и моделирования в сложных системах» (Самара, 2006, 2007, 2008, 2009);

• на десятой национальной конференции по искусственному интеллекту (Обнинск, 2006);

• на VI международной конференции 81СРГЮ'07 «Идентификация систем и задачи управления» (Москва, 2007); ч

• на X международной конференции «Региональная информатика — 2006 (РИ-2006)» (Санкт-Петербург, 2006);

• на международной научно-технической конференции «Информационные, измерительные и управляющие системы (ИИУС-2005)» (Самара, 2005).

• на IV всероссийской школе-семинаре молодых ученых «Проблемы управления и информационные технологии (ПУИТ'08) (Казань, 2008);

• на международной научной конференции «Проблемы регионального и муниципального управления» (Москва, 2006).

Публикации. Основные положения диссертации опубликованы в 14 печатных работах, включая издание, рекомендованное ВАК России.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырёх разделов, заключения и приложений. Общий объём работы 163 страницы машинописного текста, включая 42 рис., 2 табл. и список использованных источников из 100 наименований.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Ситников, Павел Владимирович

Основные результаты и выводы

Используя предложенные в диссертации методы и инструментальные средства, был разработан ряд онтологических моделей и созданы специализированные СППР, получившие практическое признание как в сфере промышленности, так и в других сферах общественной жизнедеятельности.

1) Разработана и внедрена система поддержки принятия решений при управлении группой энергосервиспых компаний.

2) С использованием методов и инструментальных средств СППР проведен анализ производственной системы энергосервисного холдинга и предложен ряд рекомендаций но ее оптимизации.

3) Установлен ряд направлений использования СППР в холдинге.

4) Показана возможность использования результатов диссертации для поддержки принятия решений в системе исполнительной власти Самарской области.

Приобретенный опыт свидетельствует, что предложенные модели и методы позволяют создавать эффективные методологии решения прикладных задач управления, а использование программных средств повышает эффективность и качество принятия управленческих решений, снижает сроки обучения персонала организаций и обеспечивает рост производительности труда. Созданные системы поддержки принятия решений позволяют выявить и структурировать знания о производственных системах, обеспечить что повышает конкурентные преимущества таких предприятий.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе проведен анализ систем управления в производственных системах и разработаны принципы, методы и средства информационно-аналитического обеспечения принятия решений на основе использования онтологий как базовых и интегрирующих элементов решения разнообразных задач управления и информатизации всех сфер функционирования промышленных предприятий. Разработанные СППР призваны повысить качество и эффективность принимаемых управленческих решений.

Основные научные и практические результаты диссертационной работы состоят в следующем.

1) Проведен системный анализ и разработаны принципы построения и структура систем поддержки принятия решений в производственных системах. Использован подход к управлению как к регулированию отношений между целостными элементами промышленного предприятия. СППР в таких системах должны быть ориентированы на отображение объектных структур производственных систем и должны позволять идентифицировать, анализировать п манипулировать всем многообразием объектов и отношений, имеющихся в предприятии. Такие возможности предоставляют онтологические модели, выполняющие интегрирующую функцию и являющиеся основой (базой знаний) для методик и программных средств, решающих различные задачи поддержки управления.

2) Предложена методология информационно-аналитического обеспечения принятия решений при управлении промышленными предприятиями:

• подход к идентификации производственных систем с помощью системного онтологического анализа данных. Предлагается отдельно строить два типа онтологических моделей, учитывающих персональные знания ЛПР: онтологии и объектные денотативные модели. Указанные модели представляют собой две части семантической сети, первая из которых описывает классы объектов производственной системы, а вторая — собственно эти объекты, а их разделение обеспечивает вычислительную эффективность и отражает мыслительный процесс идентификации; способ формального описания онтологических моделей с помощью теории множеств, с введением в модель особых ссылочных атрибутов — валентностей, предназначенных для описания отношений между объектами и принципов (аксиом) корректного определения онтологических моделей; способы анализа онтологических моделей в СГТГТР при решении различных задач поддержки принятия решения:

- интерактивная визуализация объектных баз знаний;

- исследование моделей на основе графовых методик, как общего значения, так и реализующих классические методы теории управления;

- способы фильтрации и персонифицированного доступа к информации, заложенной в онтологических моделях;

- методика организации информационных запросов к онтологическим моделям на основе метаонтологий и онтологий производственных систем с возможностью конструирования пользователем сложных запросов с помощью интеллектуальных форм; способ многомодельного представления знаний о сложноструктурированных производственных системах для работы с ними. В соответствии с разработанными теоретическими положениями и методами исследования производственных систем предложен состав и разработана архитектура СППР. Предложен эффективный подход к визуализации онтологических моделей и созданы соответствующие интерактивные программные инструментальные средства СППР. Инструментальная система основана на объектно-ориентированной СУБД и предоставляет широкий спектр возможностей как для построения онтологических моделей, так и для их анализа, трансформации и манипулирования разноаспектными описаниями производственной системы. Лицам, принимающим решения, предоставляется удобный и интуитивно понятный интерфейс системы, интерактивные формы получения информации об объектах, средства анализа моделей и возможность использования специализированных многомодельных приложений для решения широкого спектра задач управления.

4) С помощью разработанных методов и средств построен ряд онтологических моделей и созданы специализированные системы поддержки принятия решений, получившие практическое признание. Приобретенный опыт свидетельствует, что предложенные модели и методы позволяют создавать эффективные методологии решения прикладных задач управления, а использование программных средств повышает эффективность и качество принятия управленческих решений, снижает сроки обучения персонала организаций и обеспечивает рост производительности труда. Созданные СППР позволяют выявить и структурировать знания о производственных системах, что повышает конкурентные преимущества таких предприятий.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Ситников, Павел Владимирович, 2009 год

1. A visual exploration on mapping complex networks: Электронный документ. 2008. (http://www.visualcomplexity.com). Дата обращения: 11.07.2009.

2. Archambault D., Munzner Т., Auber D. Topolayout: Multi-level graph layout by topological features // IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics.—2007.—Vol. 13, N 2. — P. 305-317.

3. Darlington M., Culley S. Investigating ontology development for engineering design support // Advanced Engineering Informatics, v. 22, issue 1, 2008, pp. 112-134.

4. Fernandez-Lopez M., Gomez-Perez A. Overview and analysis of methodologies for building ontologies // The Knowledge Engineering Review, v. 17, issue 2, 2002, pp. 129-156.

5. GajerP., Kobourov S. G. GRIP: Graph dRawing with Intelligent Placement.// Lect. Notes Comput. Sei. —2001. —Vol. 1984. — P. 222-228.

6. Guarino N. Understanding, building and using ontologies // International Journal of Human-Computer Studies, 1997, №46, pp. 293-310.

7. Hachul, S. and Jünger, M.l. An Experimental Comparison of Fast Algorithms for Drawing General Large Graphs.// Lect. Notes Comput. Sei. — 2005. Vol. 3843. - P. 235-250.

8. Holten D. Hierarchical Edge Bundles: Visualization of Adjacency Relations in Hierarchical Data // IEEE Transactions on visualization and computer graphics, Vol. 12, NO. 5, September/October 2006.

9. Katifori A., Halatsis C., Lepouras G., Vassilalcis C., Giannopoulou E. Ontology visualization methods a survey // ACM Computing Surveys (CSUR), v. 39, issue 4, 2007, article No. 10.

10. Luhn H.P. "A Business Intelligence System." IBM Journal, October 1958.

11. Munzner T., Guimbretiere F., Tasiran S., Zhang L., Zhou Y. TreeJuxta-poser: Scalable Tree Comparison using Focus+Context with Guaranteed Visibility// ACM Transactions on Graphics. —2003. — Vol. 22, N3. -P. 453-462.

12. Relation browser by M. Stefaner: Электронный документ. 2009. (http://moritz.stefaner.eu). Дата обращения: 14.08.2009.

13. Slack J., Munzner Т. Composite Rectilinear Deformation for Stretch and Squish Navigation// Transactions on Visualization and Computer Graphics, September 2006. — Vol. 12, N 5. P. 901-908.

14. UscholdM., King M., Moralee S., Zorgos Y. The Enterprise Ontology // The Knowledge Engineering Review, v. 13. n.l, 1998, pp. 31-89.

15. Uschold M., Tate A. Putting ontologies to use // The Knowledge Engineering Review, v. 13. n.l, 1998, pp. 1-3.

16. Watson H., Wixom В. The current state of business intelligence // Computer, v.40, issue 9, 2007, pp. 96-99.

17. Wells D. The Changing Face of Business Intelligence: Электронный документ. 2008. (http://www.b-eye-network.com/view/9007). Дата обращения: 23.04.2009.

18. Александров А. Аналитика по-русски// Открытые системы. — 2007. — №8.-С. 44-50.

19. Анфилатов B.C., Емельянов A.A., Кукушкин A.A. Системный анализ в управлении. М.: Финансы и статистика, 2005. — 368 с.

20. Апанович З.В. Методы интерактивной визуализации информации // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды X Международной конференции. Самара: СамНЦ РАН, 2008. -С. 478-489.

21. Апанович З.В. Средства для работы с графами большого объема: построение и оптимизация компоновочных планов // Системная информатика: Сб. науч. тр. Вып. 10: Методы и модели современного программирования. — Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2006. С. 7-58.

22. Бланшар К., О'Коннор М. Ценностное управление / Пер. П.А. Самсо-нова. Минск: Попурри. - 144 с.

23. Босов А., Краюшкин Д. Инструмент бизиес-аналитика // Открытые системы. 2007. - №8. (http://www.osp.ru/text/print/302/449048l.html). Дата обращения: 03.08.2009.

24. Бочаров В.А., Маркин В.И. Основы логики. М.: ИНФРА-М, 1998. -296 с.

25. Винокуров JT.JT. Технологии управления современным предприятием // Информационные технологии. Приложение. 2005. - №1. - 32 с.

26. ВиттихВ.А. Аксиологические и верифицируемые научные знания // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды

27. XI Международной конференции. Самара: СамНЦ РАН, 2009. -С. 449-454.

28. ВиттихВ.А. Онтологические модели ситуаций в процессах принятия управленческих решений // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды XI Международной конференции. Самара: СамНЦ РАН, 2009. - С. 405-410.

29. ВиттихВ.А. Онтологический анализ и синтез при управлении сложными открытыми системами // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды V Международной конференции. — Самара: СамНЦ РАН, 2003. С. 50-60.

30. ВиттихВ.А. Согласованная инженерная деятельность. Состояние, проблемы, перспективы // Проблемы машиностроения и надежности машин. 1997.-№1,-С. 6-14.

31. Виттих В.А. Управление как регулирование отношений целостностей // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды X Международной конференции. Самара: СамНЦ РАН, 2008. — С. 34-40.

32. Виттих В.А, Смирнов C.B. Система компьютерной интеграции знаний для управления инженерной деятельностью в промышленной корпорации // Распределенная обработка информации: Труды шестого международного семинара. Новосибирск: СО РАН, 1998. - С. 308-312.

33. ВиттихВ.А., Смирнов C.B. Структура и принципы построения инженерных теорий управления сложными организационными системами //Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды Международной конференции. Самара: СамНЦ РАН, 1999. -С. 33-38.

34. Виттих В.А., Ситников П.В., Смирнов C.B., Онтологический подход к построению информационно-логических моделей в процессах управления социальными системами // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2009. - №5. — С. 45-53.

35. Всемирная энциклопедия: Философия / Главн. науч. ред. и сост. Гри-цанов A.A. М.: ACT, Мн.: Харвест, Современный литератор, 2001. -С. 183-184, 801, 1037.

36. Гаврилова Т.А. Онтологический инжиниринг // Технологии менеджмента знаний: Электронный документ. 2008. (http://kmtec.ru/publications/library/authors/ontologengcneering.shtml). Дата обращения: 23.04.2009.

37. Гаскаров Д.В. Интеллектуальные информационные системы. М.: Высшая школа, 2003. — 431 с.

38. Джонсон Р., Каст Ф., Розенцвейг Д. Системы и руководство (теория систем и руководство системами). М: Советское радио, 1971. — 648 с.

39. Дилигенский Н.В., Цапенко М.В. Многокритериальная оценка сравнительной эффективности организационных систем управления // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды

40. VIII Международной конференции. Самара: СамШД РАН, 2006. -С. 66-72.

41. Емельянов В.В., Курейчик В.В., КурейчикВ.М. Теория и практика эволюционного моделирования. М.: ФИЗМАТ ЛИТ, 2003. - 432 с.

42. Загорулько Ю.А., Боровикова О.И. Подход к построению порталов научных знаний // Автометрия. — Том 44. №1. — Новосибирск: Издательство СО РАН, 2008. - С. 100-110.

43. Заякин Д.И. Кластеризация объектов на основе анализа плотности их распределения в пространстве признаков // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды X международной конференции. Самара. 2008. С. 208-213.

44. Заякин Д.И., Смирнов С.В. Опыт построения интерактивного vveb-приложення для работы с онтологическими моделями // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды XI международной конференции. Самара. 2009. — С. 573-581.

45. Зенкин A.A., Поспелов Д.А. Когнитивная компьютерная графика. — М.: Наука, 1991.- 192 с.

46. Касьянов В.H., Евстигнеев В.А. Графы в программировании: обработка, визуализация и применение. — СПб.: БХВ-Петербург, 2003. -1104 с.

47. Келлер Т. Концепции холдинга. Организационные структуры и управление. Обнинск: ГЦИПК, 1997.

48. Кирсанов М.Н. Математический центр московского метро // Exponenta Pro. 2003. - №4. - С. 60-62.

49. Клок К., ГолдсмитДж. Конец менеджмента. СПб.: Питер, 2004. -368 с.

50. Концепция административной реформы в Российской Федерации в 2006-2008 годах и план мероприятий по проведению административной реформы в Российской Федерации в 2006-2008 годах (одобрены распоряжением Правительства РФ от 25 октября 2005 г. № 1789-р).

51. Концепция использования информационных технологий в деятельности федеральных органов государственной власти до 2010 года, одобренная распоряжением Правительства Российской Федерации от 27.09.2004 №1244-р.

52. Концепция региональной информатизации до 2010 года, одобренная распоряжением Правительства Российской Федерации от 17.07.2006 №1024-р.

53. Концепция формирования в Самарской области электронного правительства до 2010 года, утвержденная постановлением Правительства Самарской области от 05.09.2007 №159.

54. Мальцев А.И. Алгебраические системы. М.: Наука, 1970. - 392 с.

55. Матвеев JI.А. Компьютерная поддержка решений. — СПб.: Специальная литература, 1998. 472 с.

56. Мескон М., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента / Пер. с англ. М.: Дело, 1992. - 702 с.

57. Невзоров В.Н., Невзорова O.A. Инструментальная система визуального проектирования «Ontoeditor» // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды VI Международной конференции. — Самара: СамНЦ РАН, 2004. С. 170-175.

58. Никологорский Д.И. Крупные интегрированные структуры в промышленности // ЭКО. 1997. -№11. - С. 30-35.

59. Онтология и объектная модель системы исполнительной власти / Авт.: Виттих В.А., Фомичев В.П., Ситников П.В. и др. // Проблемыуправления и моделирования в сложных системах: Труды VIII Международной конференции. Самара: СамНЦ РАН, 2006. - С. 467-473.

60. Попов В.Н., Касьянов B.C., Савченко И.П. Системный анализ в менеджменте. М.: КНОРУС, 2007. - 304 с.

61. Программа проведения административной реформы в Самарской области в 2006—2008 годах (утверждена Постановлением Губернатора Самарской области от 03.05.2006 №95 «О проведении административной реформы в Самарской области в 2006-2008 годах»).

62. Региональная экономика как объект онтологического анализа / Г.Р. Хасаев, В.А. Виттих, JI.A. Иванова и др. // Известия Самарского научного центра РАН. 2003. Т. 5. № 1. С. 74-82.

63. Саак А.Э., Пахомов Е.В., Тюшняков В.Н. Информационные технологии управления. СПб.: Питер, 2005. - 320 с.

64. Селезнев К., Борисов В. Визуализация семантической сети // Открытые системы.-2001.-№11.-С. 55-58.

65. Сидорова Е.А. Интеллектуальная обработка документов // Искусственный интеллект. — Киев, 2004. №4. — С. 738-747.

66. Ситников П.В. Понятийные знания о предметной области как основа процесса управления // Международная научная конференция «Проблемы регионального и муниципального управления»: материалы конференции. М.: РГГУ, 2006. С. 38-42.

67. Ситников П.В., Смирнов C.B. Методы и средства анализа объектных информационно-логических моделей // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды X Международной конференции. Самара: СамНЦ РАН, 2008. - С. 448-456.

68. Ситников П.В., Смирнов C.B. Концептуальные модели знаний как основа идентификации организационной системы // Идентификация систем и задачи управления: Труды VI международной конференции SICPRO'07. M.: ИПУ РАН, 2007. - С. 428-433.

69. Смирнов C.B. О модели данных для приложений, основанных на объектно-ориентированном представлении знаний // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды X Международной конференции. Самара: СамНЦ РАН, 2008. - С. 529-540.

70. Смирнов C.B. Онтологии в прикладных интеллектуальных системах: прагматический подход // Девятая Национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2004: Труды конференции М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004. - Т. 3. - С. 1059-1067.

71. Смирнов C.B. Онтологический анализ предметных областей моделирования // Известия Самарского научного центра РАН. 2001. - Т. 3. -№ 1. - С. 62-70.

72. Смирнов C.B. Онтологический анализ: определения и алгоритмы // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды III Международной конференции. — Самара: СамНЦ РАН, 2001. — С. 137-146.

73. Смирнов C.B. Открытая архитектура инструментальных средств моделирования сложных систем // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды Международной конференции. — Самара: СамНЦ РАН, 1999. С. 59-66.

74. Смирнов C.B. Расширенное описание отношений в моделях понятийных структур // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды XI Международной конференции. — Самара: СамНЦ РАН, 2009. С. 664-667.

75. Смирнов C.B. Эффективный подход к моделированию продолжительности работ в сетевом планировании и управлении // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды VII Международной конференции. Самара: СамНЦ РАН, 2005. - С. 117-126.

76. Смирнов C.B., Гинзбург А.Н. Формирование и использование сосуществующих контекстов моделирования сложной системы // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды VIII Международной конференции. Самара: СамНЦ РАН, 2006. - С. 550-557.

77. Тульчинскпй В.Г., Ющенко А.К., Ющенко P.A. Графовые запросы для интеграции данных посредством XML // Кибернетика и системный анализ. 2008. - Т. 44. - №2. - С. 171-183.

78. Указ Президента Российской Федерации от 28.06.2007 №825 «Об оценке эффективности деятельности органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации».

79. Уотсон X., Викском Б. Современное состояние бизнес-аналитики // Открытые системы. 2007. - №8. - С. 25-28.

80. Управление в условиях неопределенности / Пер. А. Сатунина. М.: Альпина Бизнес Букс, 2006. -213 с.

81. Хэмптон Д.Д. Организации будущего // Энциклопедический справочник "Современное управление", том 1. М.: Издатцентр, 1997.

82. Чери С., Готлоб Г., Танка Л. Логическое программирование и базы данных. -М.: Мир, 1992.-352 с.

83. ЧубуковаИ.А. Основы информационных технологий. М.: Интернет-Университет Информационных Технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006. — 382 с.

84. ШемакинЮ.И. Семантика самоорганизующихся систем. -М.: Академический Проект, 2003. — 176 с.