Разработка математического и алгоритмического обеспечения адаптивных систем поддержки принятия решений в ситуационных центрах тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Черкасов, Александр Николаевич

• Черкасов, Александр Николаевич
• кандидат технических наук
• 2011

Оглавление диссертации кандидат технических наук Черкасов, Александр Николаевич

Сокращения.

Введение.

1 АНАЛИЗ ЗАДАЧ СИТУАЦИОННОГО ЦЕНТРА. КЛАССИФИКАЦИЯ МЕТОДОВ И СУЩЕСТВУЮЩИХ СИСТЕМ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ.

1.1 Анализ задач, выполняемых в ситуационном центре.

1.2 Анализ правил, приемов и методов поддержки принятия решений.

1.2.1 Общая схема процесса поддержки принятия решений.

1.2.2 Классификация методов поддержки принятия решений. Методы принятия решений в условиях определенности.

1.2.3 Принятие решений в условиях неопределенности.

1.2.4 Правила принятия решений в условиях риска.

1.2.5 Анализ методов принятия решений.

1.3 Классификация существующих информационных систем поддержки принятия решений.

1.3.1 Системы поддержки принятий решений. Выбор решающего правила.

1.3.1.1 Система поддержки принятия решений DSS-UTES.

1.3.1.2 Система поддержки принятия решений «Прототип».

1.3.1.3 Система поддержки принятия решений Decision Lab

1.3.1.4 Система поддержки принятия решений «МАИ» (версия 2.0).

1.3.1.5 Интеллектуальная система поддержки принятия решений ЭС FuzzyClips 6.04.

1.3.2 Системы принятия решений.

1.3.2.1 Система поддержки принятия решений CBOSSdss.

1.3.2.2 Система принятия решений Meta Cube от INFORMIX.

1.3.2.4 Платформа для построения интеллектуальных систем поддержки принятия решений Gensym G2.

1.4 Выводы.

2 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ И АЛГОРИТМИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ УПРАВЛЕНИИ СЛОЖНЫМИ СИСТЕМАМИ.

2.1 Алгоритм поддержки принятия решений для управления сложными системами.

2.1.1 Формулирование и анализ проблемы.

2.1.2 Определение целей.

2.1.3 Формирование системы критериев эффективности.

2.1.4 Генерация решений.

2.1.5 Анализ альтернатив.

2.1.6 Формирование управляющего воздействия.

2.2 Разработка классификации задач ситуационного центра и методов принятия решений.

2.3 Математическая модель принятия решений функционирования системы поддержки принятия решений.

2.3.1 Математическая постановка проблемы.

2.3.2 Формирование списка целей.

2.3.3 Математическая модель формирования системы критериев эффективности.

2.3.4 Формирование исходного и конечного множества альтернативных вариантов.

2.3.5 Математическая модель формирования решающей функции.

2.4 Выводы.

3 АЛГОРИТМИЗАЦИЯ АДАПТИВНОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ АНАЛИЗА ЗАДАЧ КАК ОСНОВА ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ И ОРГАНИЗАЦИИ СИТУАЦИОННОГО ЦЕНТРА.

3.1 Описание алгоритма функционирования системы поддержки принятия решений.

3.1.1 Подсистема «Мониторинг и формулирования проблемы».

3.1.2 Подсистема «Формирования целей и критериев эффективности».

3.1.3 Подсистема «Генерации решений».

3.1.4 Подсистема «Формирование решающего правила и анализ альтернативных вариантов».

3.1.5 Экспертная подсистема.

3.2 Разработка алгоритма выбора методов принятия решений для задач ситуационного центра на основе адаптивной СППР.

3.3 Создание алгоритма адаптации АСППР на основе экспертной информации.

3.4 Выводы.

4 РАЗРАБОТКА ПОДХОДОВ К СИНТЕЗУ СТРУКТУРЫ АДАПТИВНОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

4.1 Формулирование требований к синтезу структуры адаптивной системы поддержки принятия решений.

4.2 Разработка алгоритма синтеза структуры АСППР на основе экспертной информации.

4.3 Адаптивный метод синтеза структуры адаптивной системы поддержки принятия решений.

4.4 Обоснование выбора программной платформы, экспертной системы и системы управления базами данных.

4.4.1 Язык разработки Web-приложений PHP.

4.4.2 Система управления базами данных Microsoft SQL Server.

4.4.3 Платформа для построения экспертной системы Exsys Corvid.

4.5 Выводы.

5 РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ И АНАЛИЗ ЕЕ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧ В СИТУАЦИОННОМ ЦЕНТРЕ ОРГАНОВ ГОСУДАРСТВЕННОЙ ВЛАСТИ

5.1 Описание применения системы поддержки принятия решений при решении задач в ситуационном центре.

5.2 Интерфейс функционирования системы поддержки принятия решений при решении задач в ситуационном центре.

5.3 Методика оценка эффективности применения адаптивных алгоритмов и программного комплекса для принятия решений в различных проблемных областях.

5.4 Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка математического и алгоритмического обеспечения адаптивных систем поддержки принятия решений в ситуационных центрах»

Актуальной задачей в области информационного обеспечения различных видов деятельности является своевременная и эффективная поддержка принятия управленческих решений. Недостаточная эффективность существующих методов и подходов к организации информационно-аналитического обеспечения и существенное усложнение процесса принятия решений в условиях нечеткости и неопределенности исходной информации обеспечили необходимость создания и развития ситуационных центров на основе современных систем и методов поддержки принятия решений.

Специфика применения систем поддержки принятия решений, определяется анализом различного рода задач, непосредственно связанных с управленческой деятельностью. В рамках ситуационных центров системы поддержки принятия решений (СППР) могут функционировать в следующих режимах: а) проблемный мониторинг и наглядное отображение на экране текущей актуальной информации о состоянии социально-экономических, технологических и технических показателях в различных областях деятельности; б) плановое обсуждение проблем и аналитическое сопровождение докладов и слушаний по проблемным ситуациям для принятия соответствующих решений; в) функционирование в чрезвычайном режиме с целью оперативного принятия и контроля исполнения решений по непредвиденным и кризисным проблемам с подключением групп экспертов.

Важной задачей при принятии управленческих решений является поддержка и анализ последствий развития ситуации в будущем. Для этого используются различный инструментарий. С помощью такого инструментария эксперты на основе математических моделей исследуют различные процессы социально-экономического, политического, технологического и технического характера. Обычно в ситуационных центрах и системах поддержки принятия решений используются комплексы сложных многофакторных моделей, с помощью которых специалисты могут определить развитие ситуации и получать оценки возможных последствий принимаемых управленческих решений [18, 44]. Возможность решения таких задач делает СППР жизненно важным и эффективным элементом управления

Однако, большинство функционирующих в настоящее время систем поддержки принятия решений не позволяют в полной мере обеспечить эффективное функционирование в условиях возрастающей сложности и многозадачности различных аспектов деятельности.

Вопросы создания систем, адаптирующихся к динамично изменяющимся задачам, особенно актуальны, в настоящее время, для лиц, принимающих решение. Важной чертой современных систем поддержки принятия решений должна стать их способность выбирать наилучшие методы и алгоритмы, которые определяют эффективность решения задачи.

В этой ситуации необходимо создание адаптивных систем, обеспечивающих полнофункциональный процесс поддержки принятия решений для задач управления различного класса и сложности. Ядро для функционирования таких систем составляют алгоритмы синтеза ее модулей на основе экспертных процедур и предпочтений лица принимающего решение при учете различных типов исходной информации. Решение описанных задач требует применения системного подхода и его реализации на базе современных информационных технологий. Привлечение экспертов и использование моделей, методов, алгоритмов для оценки рисков реализации тех или иных решений в области управления позволит находить необходимые результаты при рассмотрении самых профессиональных, эффективных и полезных вариантов.

Особый интерес представляет круг вопросов, связанный с разработкой и формализацией математического и алгоритмического обеспечения адаптивных систем поддержки принятия решений при решении задач различного класса в ситуационных центрах.

Основными инструментами для обеспечения поддержки принятия управленческих решений являются средства мониторинга, анализа и прогнозирования, позволяющие осуществлять оперативный мониторинг и анализ обстановки, формировать многовариантные прогнозные оценки развития ситуации с учетом принимаемых решений и других сценарных условий. Поэтому именно системы такого класса составляют основу ситуационных центров.

Объектом исследования является адаптивная система поддержки принятия решений (АСППР) для задач различного класса в ситуационных центрах.

Предметом исследования являются методы и алгоритмы поддержки принятия решений для различного класса задач в ситуационных центрах.

Целью исследования является разработка математического и алгоритмического аппарата адаптивных систем поддержки принятия решений на основе экспертных процедур для различного класса задач ситуационного центра.

Задачи исследования:

1. Анализ существующих систем поддержки принятия решений для оценки их адаптивности к задачам ситуационного центра на основе системного подхода.

2. Разработка классификации задач ситуационного центра на соответствие этапам и методам поддержки принятия решений при анализе неструктурированных и слабо структурированных проблем.

3. Создание математической модели функционирования адаптивных систем поддержки принятия решений на основе процедур многоцелевой оптимизации, учитывающих различные типы исходной информации.

4. Разработка алгоритма адаптации системы поддержки принятия решений для задач ситуационного центра на основе экспертной системы и мнений экспертов для структурированных и неструктурированных проблем.

5.Разработка алгоритма и формирование требований к синтезу структуры адаптивной системы поддержки принятия решений на основе функции полезности (ценности) и мнений экспертной группы.

6. Разработка структуры адаптивной системы поддержки принятия решений.

7. Разработка программного обеспечения адаптивной СППР и верификации теоретических положений и алгоритмов.

8. Оценка эффективности разработанных моделей, алгоритмов и программной системы поддержки принятия решений.

Методы исследования.

В работе использованы методы и принципы концептуального анализа и синтеза систем, методы интеллектуального анализа данных, методы математического моделирования, методы адаптивного управления, методы оптимизации, экспертные методы принятия решений, методы разработки программного обеспечения и баз данных.

Научная новизна работы.

В результате проведенного в работе системного исследования достигнуты следующие новые научные результаты:

1. Разработана классификация задач ситуационного центра и методика их анализа на основе этапов и методов поддержки принятия решений для выбора математического и алгоритмического обеспечения при рассмотрении неструктурированных и слабоструктурированных проблем.

2. Усовершенствована математическая модель поддержки принятия решений для синтеза структуры адаптивной системы поддержки принятия решений на основе экспертных процедур и с учетом мнений ЛПР.

3. Построены алгоритмы адаптивного управления задачами ситуационного центра с целью оперативного конфигурирования подсистем АСГТГТР на основе экспертной системы и мнений группы экспертов.

4. Разработана архитектура адаптивной системы поддержки принятия решений, методика ее интеграции в состав ситуационного центра с целью увеличения эффективности управленческих решений.

Практическая значимость

Практическая ценность работы заключается в разработке специализированного программного комплекса, позволяющего решать задачи различного класса в ситуационных центрах с использованием алгоритмов адаптации системы поддержки принятия решений на основе экспертных процедур.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Черкасов, Александр Николаевич

5.4 Выводы

По результатам проведенной оценки функционирования адаптивной системы поддержки принятия решений необходимо указать следующее:

1. Разработанный программный продукт относится к классу систем поддержки принятия решений и обладает свойством инвариантности по отношению к предметной области. Сформированы требования к распределенной клиент-серверной архитектуре программного комплекса, подходы к его разработке и реализации в составе СЦ.

2. Удобная графическая оболочка, ориентированная на прямое взаимодействие с пользователем учитывает основные предпочтения ЛПР, что позволяет производить качественное и быстрое управление ситуацией при этом, не нарушая классического подхода, основанного на системном анализе к принятию решений.

3. Проанализировано поведение адаптивной СППР на примере решения задачи в ситуационном центре органов государственной власти и проведен сравнительный анализ разработанной системы поддержки принятия решений с современными аналогами.

4. Предложена методика оценки эффективности применения адаптивных алгоритмов и программного комплекса для разработки и обоснования решений по управлению социально-экономическим и технологическими задачами, проведен сравнительный анализ эффективности и адекватности теоретического аппарата. Результаты оценки подтвердили адекватность и эффективность разработанных алгоритмов, методик и программного комплекса.

Благодаря архитектуре «клиент-сервер» решается задача объединения нескольких экспертов и ЛПР в едином информационном пространстве. Система предоставляет удобный интерфейс взаимодействия. Простота и удобство управления системой предоставляет возможность пользователям проявить всю творческую активность на изучение сложных систем и принятие решений в различных ситуациях.

Предложенные алгоритмы на данный момент используются при разработке систем поддержки принятия решений в рамках ситуационных центров органов государственной власти.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате проведённой работы можно говорить о найденном решении поставленных задач и достижении поставленной цели.

Предложенные методы, алгоритмы и функциональная схема адаптивной системы поддержки принятия управленческих решений позволит решить ряд следующих задач в рамках ситуационного центра:

1. В результате проведенного системного исследования показано, что современные системы поддержки принятия решений неэффективны для анализа широкого класса задач различной структуры и сложности в ситуационном центре. Разработана классификационная матрица задач ситуационного центра с целью систематизации слабоструктурированных и неструктурированных проблем.

2. Разработана методика адаптивного управления сложными интеллектуальными системами, в основе которых лежит математический аппарат теории принятия решений и интеллектуальный анализ данных. Адаптивность обеспечивается за счет экспертных процедур, обеспечивающих построение систем и анализ проблем в условиях неопределенности и нечеткости исходной информации.

3. Предложены алгоритмы адаптивного управления задачами ситуационного центра на основе системы поддержки принятия решений, ядро которой составляет экспертная система, обеспечивающая построение модулей СППР с целью эффективного анализа слабоструктурированных проблем.

4. Разработан алгоритм и требования к синтезу структуры адаптивной системы поддержки принятия решений с использование функции полезности (ценности) и мнений экспертов для оптимизации ее функционирования.

5. Построена структура адаптивной системы поддержки принятия решений, отвечающая требования многозадачности и интеллектуальности рассматриваемых задач. Архитектура многозадачной АСППР обеспечивает

3. Построены алгоритмы адаптивного управления задачами ситуационного центра с целью оперативного конфигурирования подсистем АСППР на основе экспертной системы и мнений группы экспертов.

4. Разработана архитектура адаптивной системы поддержки принятия решений, методика ее интеграции в состав ситуационного центра с целью увеличения эффективности управленческих решений.

Практическая значимость.

Практическая ценность работы заключается в разработке специализированного программного комплекса, позволяющего решать задачи различного класса в ситуационных центрах с использованием алгоритмов адаптации системы поддержки принятия решений на основе экспертных процедур.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Черкасов, Александр Николаевич, 2011 год

1. Андрейчиков A.B., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез и планирование решений в экономике. М.: «Финансы и статистика», 2002 г. 203 с.

2. Ашихмин A.A. Разработка и принятие управленческих решений: формальные модели и методы выбора / A.A. Ашихмин. 2-е изд., стер. -М.: Изд-во Моск. гос. горного ун-та, 2001. - 78 с.

3. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации / В.В. Корнеев, А.Ф. Гареев, C.B. Васютин, В.В. Райх. М.: Нолидж, 2001. - 496 с.

4. Баргесян A.A., Куприянов М.С. и др. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining. Спб.: БХВ-Петербург, 2004. - 336 с.

5. Батищев Д.И., Шапошников Д.Е. Многокритериальный выбора с учетом индивидуальных предпочтений. / ИПФ РАН. Нижний Новгород, 1994. -92 с.

6. Бешелев С.Д. Математико-статистические методы экспертных оценок / С.Д. Бешелев, Ф.Г. Гурвич. М.: Статистика, 1980. - 263 с.

7. Бодров В.И., Лазарева Т.Я., Мартемьянов Ю.Ф. Математические методы принятия решений: Учеб. Пособие. Тамбов: Изд-во Тамб. гос. тех. ун-та, 2004 г. 124 с.

8. Большакова А.А.Интеллектуальная система управления организационно-техническими системами/ Под ред. проф. Большоковой A.A. М.: Горячая линия - Телеком, 2006. - 160 с.

9. Большая советская энциклопедия Электронный ресурс. Режим доступа: - http://slovari.yandex.ru/dict/bse.

10. Блюмин С.Л., Шуйкова И.А. Модели и методы принятия решений вусловиях неопределенности. Липецк: ЛЭГИ, 2001.- 138 с.

11. Брахман Т.Р. Многокритериальность и выбор альтернативы в технике. -М.: Радиосвязь, 1984.-288 с.

12. Бусленко В.И. Автоматизация имитационного моделирования сложных систем. M., 1977. 427 с.

13. Вагин В.Н., Головина Е.Ю. и др. Достоверный и правдоподобный вывод в интеллектуальных системах. / Под ред. В.Н. Вагина, Д.А. Поспелова. -М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004. 204 с.

14. Волкова В.Н., Денисов A.A., Темников Ф.Е. Методы формализованного представление систем. СПб.: СПбГТУ, 1997. —107 с.

15. Гилев С.Е., Леонтьев C.B., Новиков Д.А. Распределенные системы поддержки принятия решений в управлении региональным развитием. М.: ИПУ РАН, 2002. 52 с.

16. ГОСТ 27.002-89. Надежность в технике. Основные понятия. Термины и определения. М.: Изд-во стандартов, 1989. - 36 с.

17. ГОСТ 27.003-90. Надежность в технике. Состав и общие правила задания требований по надежности.— М.: изд-во стандартов, 1990. — 27 с.

18. Горлопанов В.В., Яловецкий И.И. Информационные технологии в органах государственной власти 2007: Аналитический обзор. - М.: Изд-во МАГМУ, 2007.-182 с.

19. Денисов Д.А. Информационные основы управления. Л.: Энергоатом издат, 1983. - 72 с.

20. Дубов Ю.А., Травкин С.И., Якимец В.Н. Многокритериальные модели формирования и выбора вариантов систем. М.: Наука. - Гл. ред. физ.-мат. лит. , 1986. - 296 с.

21. Елагин В. В. Теоретические основы создания системы информационно-аналитического обеспечения государственного управления: диссертация доктора технических наук; 05.13.10: Челябинск, 2006. 440 с.

22. Игнатьева A.B. Исследование систем управления: Учеб. пособие для вузов / A.B. Игнатьева, М.М. Максимцов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. -157 с.

23. Информационно-аналитические средства поддержки принятия решений и ситуационные центры// Материалы научно-практической конференции, состоявшейся в РАГС 28-29 марта 2005 года / Под общ. ред. А.Н. Данчула. — М.: Изд-во РАГС, 2006. — 326 с.

24. Искусственный интеллект. В 3-х кн. — М.: Радио и связь, 1990. — Кн. 2. Модели и методы: справочник. — 304 с.

25. Ириков В.А., Тренев В.Н. Распределенные системы принятия решений. Теория и приложения. М.: Наука. Физматлит, 1999. — 288 с.

26. Караваев А.П. Модели и методы управления составом активных систем. Москва. ИПУ РАН (научное издание), 2003. 151 с.

27. Катулев А.Н. Математические методы в системах поддержки принятия решений: Учеб.пособие/А.Н. Катулев, H.A. Северцев. М.: Высш.школа, 2005.-311 с.

28. Каплинский А.И., Руссман И.Б., Умывакин В.М. Моделирование и алгоритмизация слабоформализованных задач выбора наилучших вариантов систем. Воронеж: Изд-во ВГУ, 1990. - 168 с.

29. Кини P.JL, Райфа X. Принятие решений при многих критериях. Предпочтения и замещения. город, издательство 1981. — 560 с.

30. Клыков Ю.И., Горьков JI.H. Банки данных для принятия решений. М.: Соврадио, 1980.-208 с.

31. Компьютерная поддержка сложных организационно-технических систем / В.В. Борисов, И.А. Бычков, A.B. Дементьев, A.C. Федулов и др.. М.: Горячая линия - Телеком, 2002. - 154 с.

32. Косенко Е. Ю. Методы моделирования для проектирования распределенных информационных систем; диссертация кандидата технических наук; 05.13.18: Таганрог, 2004. 216 с.

33. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений / О.И. Ларичев. М.: Логос, 2006.-392 с.

34. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. Вербальный анализ решений. М.: Наука.Физматлит.-1996. - 208 с.

35. Ларичев О.И. Объективные модели и субъективные решения / О.И. Ларичев. М. Наука. 1987. - 191 с.

36. Ларичев О.И. Системы поддержки принятия решений: современное состояние и перспективы развития / О.И. Ларичев, А.Б. Петровский // Итоги науки и техники.-М.: ВИНИТИ, 1987.-Т.21.- С. 131-164.

37. Лешек A.M. Анализ требований и проектирование систем. Разработка информационных систем с использованием UML / A.M. Лешек М.: Вильяме, 2002. - 432 с.

38. Литвак Б.Г. Разработка управленческого решения: Учебник. 3-е изд., испр. / Б.Г. Литвак. - М. Дело, 2002. - 392 с.

39. Литвак Б. Г. Экспертная информация: методы получения и анализа. М.: Радио и связь, 1982. 94 с.

40. Мандел, Т. Разработка Пользовательского Интерфейса / Т. Мандел. М.: ДМК, 2001,- 416 с.

41. Макаров И.М., и др. Теория выбора и принятие решений. М.: Издательство «Наука», 1982. 325 с.

42. May В.А., Трунин И.В. и др. Региональное управление в федеративном государстве: Очерки теории и практики/ Под ред. В.А. May, М.Ю. Сеньковой, Н.С. Назарова. М.: Издательство «Дело» АНХ, 2008. - 448 с.

43. Месарович М., Такахара И. Общая теория систем: Математические основы. М.: Мир, 1978.- 311 с.

44. Минько A.A. Принятие решений с помощью Excel. Просто как дважды два/ A.A. Минько. М.: Эксмо, 2007. - 240 с.

45. Миркин Б.Г. Проблема группового выбора / Б.Г. Миркин. М.: Наука, 1974.-256 с.

46. Миронов С.В., Пищухин A.M. Метасистемный подход в управлении: Монография. Оренбург: ГОУ ОГУ, 2004. - 338 с.

47. Моисеев H.H. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981.-488 с.

48. Новиков Д.А. Механизмы функционирования многоуровневых организационных систем. М.: Фонд «Проблемы управления», 1999.-161 с.

49. Орлов А. И. Теория принятия решений: учебник. М.: Экзамен, 2006. -573 с.

50. Орлов А. И. Принятие решений. Теория и методы разработки управленческих решений. Учебное пособие. М.: МарТ, 2005. - 496 с.

51. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Основы системного анализа: Учеб. 2-е изд., доп. Томск: Изд-во HTJI, 1997. - 396 с.

52. Перегудов Ф.И. Системное проектирование АСУ организационными комплексами. Томск: ТГУ, 1974. - 215 с. '

53. Поддержка принятия решений в слабо структурированных предметных областях, анализ ситуации и оценка альтернатив / А.Н. Аверкин, О.П. Кузнецов, A.A. Кулинич, Н.В. Титова и др. // Известия РАН. Теория и системы управления. 2006. № 3. - с. 139-149

54. Подиновский В.В. Введение в теорию важности критериев в многокритериальных задачах принятия решений. М.: Физматлит, 2007. -64 с.

55. Прангишвили, И.В. Системный подход и общесистемные закономерности / И.В. Прангишвили. М.: СИНТЕГ, 2000. - 528 с.

56. Прангишвили, И.В. Поиск подходов к решению проблем / И.В. Прангишвили, H.A. Абрамова, В.Ф. Спиридонов и др.. М.:СИНТЕГ, 1999,- 192 с.

57. Райордан, P.M. Основы реляционных баз данных / P.M. Райордан. М.: Русская Редакция, 2001. - 384 с

58. Рейльян Я.Р. Аналитическая основа принятия управленческих решений / Я.Р. Рейльян. М.: Финансы и статистика, 1989. - 208 с.

59. Решта И. В. Математическое и программное обеспечение задач компьютерной поддержки принятия решений с использованием прецедентов: диссертация кандидата техн. наук; 05.13.17: Новосибирск, 2005, 22 с.

60. Розен В.В. Математические модели принятия решений в экономике. М.: Книжный дом «Университет», Высшая школа, 2002. - 288 с.

61. Романов В.П. Интеллектуальные информационные системы. М.: Экзамен, 2003.

62. Рыков A.C. Методы системного анализа: многокритериальная и нечеткая оптимизация, моделирование и экспертные оценки / A.C. Рыков. М.: Экономика, 1999. -316 с.

63. Саати Т., Керне К. Аналитическое планирование. Организация систем: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1991. - 224 с.

64. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1989.-316 с.

65. Садовский В.Н. Основания общей теории систем: Логико-методологический анализ. М.: Наука, 1974. - 279 с.

66. Симанков B.C. Автоматизация системных исследований: Монография (научное издание). Краснодар.: КубГТУ, 2002. - 376 с.

67. Симанков B.C. Компьютерное моделирование: Учебное пособие. — Краснодар: КубГТУ, 2005. 244с.

68. Симанков B.C., Бучацкая В.В. Современное состояние и развитие нейронных сетей. Аналитический обзор. Ин-т совр. Техно л. и экон. -Краснодар, 2003. Рус. Деп. в ВИНИТИ, 02.09 2003 г., № 1635-В2003.

69. Симанков B.C., Черкасов А.Н. Оптимизация функционирования ситуационного центра при решении задач в различных областях // Журнал «Естественные и технические науки». Изд-во «Спутник +». 2011. №5.-С. 430-433.

70. Симанков B.C., Черкасов А.Н., Колесников Д.А. Методические основыIсинтеза структуры информационно-аналитической системы в рамках ситуационного центра // Журнал «Естественные и технические науки». Изд-во «Спутник +». 2010. № 4(48). С. 304-308.

71. Симанков B.C., Черкасов А.Н., Денисенко А.О., Владимиров С.Н. Алгоритмизация системы поддержки принятия решений // Кубан. гос. технол. ун-т; Ин-т совр. технол. и экон. Краснодар, 2008. Деп. В ВИНИТИ 22.01.08, №45-В2008.

72. Симанков B.C., Черкасов А.Н. Методология выбора решающего правила в системах поддержки принятия решений // Наука. Образование.

73. Молодежь. Материалы IV Всероссийской научной конференции молодых ученых. Часть 1, Майкоп: изд-во ЛГУ, 2007. С. 295-297.

74. Симанков B.C., Луценко Е.В., Лаптев В.Н. Системный анализ в адаптивном управлении: Монография (научное издание) / Под научн. ред. B.C. Симанкова. Краснодар.: Ин-т совр. технол. и экон., 2001. -258 с.

75. Ситуационные центры и перспективные информационно-аналитические средства поддержки принятия решений // Материалы научно-практической конференции. РАГС. 7-9 апреля 2008 года / Под общ. ред. А.Н. Данчула. М.: Изд-во РАГС, 2009. - 352 с.

76. Ситуационные центры: модели, технологии, опыт практической реализации // Материалы научно-практической конференции. РАГС. 1819 апреля 2006 года / Под общ. ред. А.Н. Данчула. М.: Изд-во РАГС, 2007. - 352 с.

77. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. М.: Высш. шк., 1999,- 271 с.

78. Танаев B.C. Декомпозиция и агрегирование в задачах математического программирования. / Под ред. А.Д. Закревского. Мн.: Наука и техника, 1987.- 183 с.

79. Тарасенко В.Ф. Прикладной системный анализ (Наука и исскуство решения проблем): Учебник.- Томск: Изд-во Том. ун-та, 2004. 186 с.

80. Тахтанджян А.Л. Принципы организации и трансформации сложных систем. Эволюционный подход. СПб.: СПХВА, 1998. - 118 с.

81. Теоретические основы системного анализа/ Под. ред. В.И. Новосельцева М.: Майор, 2006. - 296 с.

82. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. Научно-практическое издание. Серия «Информатизация России на пороге XXI века». М.: СИНТЕГ, 1998. - 376с.

83. Трахтенгерц Э.А. Субъективность в компьютерной поддержке управленческих решений / Э.А. Трахтенгерц. М.: СИНТЕГ, 2001 -256 с.

84. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка формирования целей и стратегий. Серия «Системы и проблемы управления». М.: СИНТЕГ, 2005.-224с.

85. Цветков В.Я. Методы и системы поддержки принятия решений в управлении. М.: 2001. 70 с.

86. Филиппович А.Ю. Интеграция систем ситуационного, имитационного и экспертного моделирования. М.: Изд-во "ООО Эликс+", 2003. - 300 с.

87. Черемных C.B. Моделирование и анализ систем. IDEF- технологии: практикум/ C.B. Черемных, И.О. Семенов, О.И. Ручкин. М.: Финансы и статистика, 2006. - 192 с.

88. Черноморов Г.А. Теория принятия решений. Юж.-Рос.гос.техн.ун-т. Новочеркасск: Ред.журн. «Изв.вузов. Электромеханика», 2002. 276 с.

89. Черноруцкий И.Г. Методы принятия решений. СПб: БХВ-Перербург, 2005.-416 с.

90. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем: искусство и наука. — М.: Мир, 1978.- 420 с.

91. Юдин Д.Б. Математические методы управления в условиях неполной информации. М.: «Сов. Радио», 1974 . 400 с.

92. Юдин Д.Б. Вычислительные методы в теории принятия решений. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1989. - 320 с.

93. Эддоус М., Стенсфилд Р. Методы принятия решений/ Пер. с англ. под ред. член-корр. РАН И.И. Елисеевой. -М.: Аудит, ЮНИТИ, 1997. 590 с.

94. Arthur М. Langer. Analysis and Design of Information Systems.1. Arthur M. Langer (Author)

95. Visit Amazon's Arthur M. Langer Page

96. Find all the books, read about the author, and more.

97. See search results for this author

98. Are you an author? Learn about Author Central

99. Andrey Kostogryzov, Vojislav Stoiljkovic "Applicable methods to analyze and optimize system processes", Armament. Policy. Conversion, Moscow, 2007, 327 p.

100. Bezkorovainy M.M., Kostogryzov A.I., Lvov V.M. Modeling Software Complex for Evaluation of Information Systems Operation Quality (CEISOQ). 150 problems of analysis and synthesis for their solutions

101. Clyde W. Holsapple, Andrew B. Whinston / Decision support systems: a knowledge-based approach, 1996. 716 p.

102. Frada Burstein, Clyde W. Holsapple. Handbook on Decision Support Systems 2: Variations. Springer, 2008. 798 p.

103. Gupta, Jatinder N.D.; Forgionne, Guisseppi A.; Mora Т., Manuel (Eds.) Intelligent Decision-making Support Systems. Series: Decision Engineering. 1st Edition., 2006, XXIV, 503 p. 105 illus.