Разработка методологии автоматизированного управления ситуациями в организационно-технических системах тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, доктор технических наук Парфенов, Игорь Иванович

• Парфенов, Игорь Иванович
• доктор технических наук
• 2004

Оглавление диссертации доктор технических наук Парфенов, Игорь Иванович

ВВЕДЕНИЕ

ОСНОВНЫЕ НАУЧНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ, ВЫВОДЫ И

РЕЗУЛЬТАТЫ, ПОЛУЧЕННЫЕ ЛИЧНО СОИСКАТЕЛЕМ И

ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ

ГЛАВА I. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В

ФОРМИРОВАНИИ УПРАВЛЯЮЩИХ ВОЗДЕЙСТВИЙ

1.1. Формирование управляющих воздействий в комбинаторных 24 задачах принятия решений

1.2. Особенности создания информационной базы автоматизиро- 32 ванного управления-ситуациями ^ 1.3. Интеллектуальная деятельность ЛПР в определении стартовых позиций оперативного управления

1.4. Метод типизации возникающих ситуаций в организационном 43 управлении производственными процессами (боевыми действиями)

В ыводы по первой главе

ГЛАВА И. КИБЕРНЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ

АВТОМАТИЗИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ СИТУАЦИЯМИ

2.1. Алгоритмические принципы автоматизированного управле- 60 ния ситуациями в организационно-технических системах

2.2. Функциональные модели автоматизированного управления 64 ситуациями в организационно-технических системах

2.3. Постановка задачи автоматизированного управления ситуа- 74 циями на базе автоматизированной системы принятия решений

2.4. Структура автоматизированной системы принятия решений с

• контурами обратной алгоритмической связи по трем кругам Эйлера

Выводы по второй главе

ГЛАВА III. ТРАНСФОРМАЦИЯ ДАННЫХ ДИСКРЕТНО

НЕПРЕРЫВНЫМИ Р-ПРЕОБРАЗОВАНИЯМИ ПО УРОВНЯМ ОБОБЩЕНИЯ

3:1. Системный анализ дискретно - непрерывных Р-преобразо- 101 ваний в автоматизированном управлении ситуациями

3.2. Трансформация комбинаторных моделей принятия решений 116 геометрическим и пуассоновским Р - преобразованиями

3.3; Формирование информационного пространства автоматизи- 133 рованной системы принятия решений на основе экспоненциального Р - преобразования

3.4. Область существования дискретно-непрерывных Р - преобра- 142 зований в автоматизированном управлении ситуациями

Выводы по третьей главе

ГЛАВА IV. ЧИСЛА ФИБОНАЧЧИ И ЗОЛОТОЕ СЕЧЕНИЕ В 153 АВТОМАТИЗИРОВАННОМ УПРАВЛЕНИИ СИТУАЦИЯМИ В ОРГАНИЗАЦИОННО-ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ

4.1. Информационное единство дискретного и непрерывного на 153 числах Фибоначчи и золотом сечении?

4.2. Фибоначчиевое представление формирования управляющих 158 воздействий по критериям максимальной эффективности

4.3^ Метод траекторий в автоматизированном управлении ситуа- 165 циями в организационно-технических системах

4.4. Автоматический выбор шага итераций в формировании управляющих воздействий на основе классического ряда Фибоначчи

Выводы по четвертой главе

ГЛАВА V. МЕТОДОЛОГИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО

УПРАВЛЕНИЯ СИТУАЦИЯМИ В ОРГАНИЗАЦИОННО-ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ ПО КРИТЕРИЯМ

МАКСИМАЛЬНОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ

5.1. Обработка информации и формирование управляющих воз- 184 действий с учетом свойств чисел Фибоначчи и золотого сечения

5.2. Метод цепных дробей в информационном моделировании 191 интеллектуальной деятельности ЛПР

5.3. Основные положения методологии автоматизированного 195 управления ситуациями в организационно-технических системах

5.4. Математическая модель оценки влияния естественного ин- 197 теллекта ЛПР на уровень интеллектуальности автоматизированной системы принятия решений

Выводы по пятой главе

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка методологии автоматизированного управления ситуациями в организационно-технических системах»

В работе рассматриваются структурные, математические и: алгоритм и -ческие аспекты автоматизированного * управления ситуациями в организационно-технических системах по критериям? максимума объема получаемой информации и быстродействия ее обработки при минимизации непроизводительных затрат [52-62].

Автоматизированное управление* ситуациями: в; организационно-технических системах реализуется совместным функционированием естественного и искусственного интеллекта в процедурах принятия решений (ППР). Последние представляют, итерационный процесс формирования управляющих воздействий; на базе формализованных экспертных знаний и математических методов; Под организационно-технической системой понимается взаимно-однозначное отображение объекта управления (ОУ) на управляющую < структуру (взаимодействие личного состава с техническими средствами) i в формализованном пространстве автоматизированной системы принятия решений (АСПР), которое направлено на достижение целей организационного управления.

Организационное управление осуществляет эффективную организацию производственных процессов (боевых действий) путем управления всеми видами ресурсов (материальными, финансовыми, энергетическими, кадровыми, информационными, психологическими). Производственные процессы (боевые действия) рассматриваются? как определенные воздействия на опреде-л енные виды ресурсов) в соответствии с поставленными целями и с являются ОУ. По результатам воздействия; на ресурсы возникают различные отклонения текущих от заданных значений параметров ОУ, совокупности которых составляют ситуации. ОУ характеризуется ситуациями, которые возникают на предприятиях, в гражданской обороне, управлении объектами интеллектуальной! собственности и боевыми действиями в бесконтактных войнах, при формировании оборонных программ. В организационном управлении производственными * процессами; (боевыми действиями) управляющие воздействия составляют выделенный- ресурс. Управляющая структура в аппаратно-программной > среде АСПР - это адаптивный; интерфейс для интерактивного взаимодействиями IF (лица; принимающего решения) с автоматизированной системой на базе формализованного представленияОУ и интеллектуальной деятельности J11 IP. Управляющей структурой г обеспечивается взаимодействие естественного и; искусственного интеллекта в АСПР, через которое отображается адекватная реакция системы на текущее состояние ОУ.

Под естественным интеллектом понимается качество мышления ЛПР в конкретной j предметной i области«при i интеллектуальной i и i информационной поддержке системы. Качество мышления ЛПР в формализованной среде определяется его способностью распознавать возникшую ситуацию, оценить ее, выработать и реализовать управляющие воздействия за допустимое время. Искусственныйs интеллект - это способность аппаратно-программной системы автоматически формировать управляющие воздействия ш генерировать информацию, необходимую• иsдостаточную дляi принятия решений»ЛПР, на основе формализованных: экспертных знаний! И! математических методов. Эффективность. взаимодействия естественного иискусственного интеллекта в 111 IP определяет,уровень интеллектуальности=системы как способность автоматически выполнять ППР, самообучаться и формировать адекватные управляющие воздействия за допустимое время. Высокий уровень интеллектуальности достигается в> АСПР; которые отличаются применением обратной алгоритмической связи - основы жизнедеятельности естественных организованных систем.,Обратная, связь используется для моделирования интеллектуальной^деятельности*ЛПР по способам формирования управляющих воздействий в зависимости от критичности возникающих ситуацийi в ОУ и обеспечения;эффективного взаимодействия естественного и искусственного интеллекта в ППР за счет увеличения уровня ее формализации [61, 62].

В t моделировании t интеллектуальной i деятельности ЛПР с единых кибернетических позиций рассматриваются вопросы, относившиеся ик технике, и к математике, и к биологии [7, 82]. АСПР осуществляют аппаратно-программными средствами- взаимодействие естественного; и - искусственного интеллекта в ППР по; критериям максимума объема получаемой информации и быстродействия ее обработки: при с минимизации? непроизводительных затрат. Такое взаимодействие базируется на- критериях максимальной1 эффективности эволюционного развития естественных организованных систем, которое происходит в; виде - вибрации кругами и в соответствии с известными биологическими;принципами г максимальной информации1 и экономии энергии. Биологические принципы указывают на развитие эволюции по пути увеличения? объема и количества свойств получаемой информации, совершенствования ее обработки при минимизации энергии и носят противоречивый характер [13, 17, 19]. Согласованность противоречивых критериев формирования управляющих воздействий в АСПР достигается путем информационного, функционального и математического моделирования. Результаты моделирования реализуются в технологических моделях обработки? информации в ППРf по критериям эффективности развития естественных организованных систем:

При создании г АСПР важным является вопрос о нахождении адекватных математических моделей/ принятия решений; Этой! сложной! проблеме уделяется- большое внимание уже многие годы. В ранних работах системы, связанные с принятием решений, отнесены к целенаправленным системам. Указано на принципиальную возможность применения положений общей теории систем для систем принятия решений [11, 12, 21, 47, 72]. Крупным шагом в развитии систем принятия решений яви лось применение теории нечетких множеств, нейронных сетей, генетических алгоритмов?[1, 14, 23]. В теории нечетких множеств многошаговыйшроцесс принятия? решений в динамической системе представляется: автоматной; моделью с множеством! состояний,* управлений, отображений переходов: Считается, что решение принимается - в; условиях риска, характеризуется; некоторым классом? оптимальных стратегий' которые имеют разные:степени риска. Различные модификации метода-анализа иерархий-на базе матричного аппарата рассматриваются : в более поздних работах. Метод анализа иерархий представляется сбалансированным путем решения трудной проблемы: оставить математику простой и позволить богатству-структуры нести,бремя сложности [73]. В последние годы находят распространение вербальный анализ решений [39, 104, 105], методы Data Mining (интеллектуального анализа данных); которые направлены на повышение эффектавности принятия решений за счет обнаружения скрытых закономерностей в данных [30; 85, 88, 90-96, 98-102, 106, 109-113].

Общими недостатками; известных подходов:< к формированию адекватных управляющих воздействий являются:

• необходимость решения комбинаторных задач принятия • решений значительной размерности;

• отсутствие функций обобщения, адаптации по времени получения информации; приоритетному значению в оперативном управлении производственными процессами (боевыми действиями);

• недостаточная эффективность или невозможность применения для оценки текущих и прогнозируемых значений параметров ОУ из-за больших объемов выборок, частот запросов, ,скрытых закономерностей нашножестве информационных объектов, отражающих текущее состояние ОУ.

Отмеченные г недостатки заметно; снижают эффективность функционирования; и применения существующих организационно-технических систем: Взаимодействие естественного и искусственного интеллекта в ППР через информационные объекты по критериям максимальной эффективности может быть закодировано такими трудно трансформируемыми структурами, как счетные множества; цепные дроби, сочетания, шаги траекторий; возвратные и невозвратные последовательности. Значения их параметров изменяются во времени по/ вероятностным законам. Под случайным воздействием множества внутренних; и внешних возмущений * велики неопределенность в оценке и анализе возникающих ситуаций и неоднозначность в выборе способов формирования управляющих воздействий: Организационное у правлен ие производственными > процессами (боевыми действиями) носит дискретный, а совокупности случайных отклонений в ОУ дискретно-непрерывный характер. Возникают запаздывания в получении и обработке информации, снижаются ее достоверность и значение в принятии? решений: и формируются неадекватные управляющие воздействия. Снижается качество автоматизированного управления ; ситуациями в организационно-технических : системах (чувствительность>к изменениям текущего состояния?ОУ, точность и быстродействие в обработке информации; и; выработке управляющих воздействий).

Hai основании изложенного актуальной является разработка методологии автоматизированного управления ситуациями в организационно-технических системах* на основе структурного, математического и алгоритмического базиса, обеспечивающего обнаружение скрытых закономерностей на множестве информационных объектов, формирование упреждающей реакции АСПР на скрытые закономерности I B поведении ; ОУ, интегрированное представление в динамическом взаимодействии ОУ и управляющей структуры в АСПР для формирования адекватных управляющих воздействий по критериям максимума объема получаемой информации* и быстродействия ее обработки при минимизации непроизводительных затрат, что особенно важно для автоматизированного управления боевыми?действиями в бесконтактных войнах.

Решается- крупная научная < проблема формирования адекватных управляющих воздействий путем обнаружения скрытых закономерностей на множестве информационных объектов, формирования упреждающей? реакции АСПР на скрытые закономерности i в поведении ОУ, интегрированного представления в динамическом; взаимодействия ОУ и управляющей структуры в операционной среде автоматизированной) системы, которая включает информационное пространство? из множества информационных объектов, представленных динамически подключаемыми техническими устройствами, связанными с обработкой«информации, источникамиf информации, структурами обрабатываемых данных; а также аппаратное и программное обеспечение, необходимое для > эффективного функционирования системы, что обеспечит автоматизированное управление, ситуациями в организационно-технических системах по критериям максимума объема получаемой; информации И' быстродействия ее обработки при минимизации непроизводительных затрат.

Цель работы - создание теоретических и практических основ автоматизированного управления, ситуациями в организационно-технических системах по критериям максимума объемаt получаемой информации и быстродействия ее обработки при минимизации непроизводительных затрат на базе АСПР; эффективных по структуре и обработке: информации, и решение крупной научной проблемы формирования адекватных управляющих воздействий путем обнаружения скрытых закономерностей на множестве информационных объектов, формирования упреждающей реакции АСПР на скрытые закономерности в поведении; ОУ, интегрированного представления: в динамическом взаимодействии ОУ и управляющей структуры в; операционной среде автоматизированной системы, что имеет важное значение для повышения обороноспособности и развития экономики страны.

В соответствии с поставленной ">целью определены следующие задачи исследования:

Г. Выявить классы управленческих решений по способам формирования управляющих воздействий i в зависимости от критичности возникающих ситуаций в ОУ и определить пути уменьшения неопределенности в оценке и анализе возникающих ситуаций и неоднозначности в выборе способов формирования управляющих воздействий;

2. Сформулировать алгоритмические принципы, автоматизированного управления ситуациями по отклонению и с переменной структурой системы и разработать механизм формирования упреждающей реакции автоматизированной системы на скрытые закономерности в поведении ОУ;

3. Создать структуру АСПР для формирования адекватных управляющих воздействий на основе формализованных знаний о поведении: ОУ; формализованных знаний и обобщенного опыта ЛПР и подсистемы поиска эвристических решений;

4. Разработать математические методы трансформации комбинаторных моделей принятия решений значительной размерности; в i непрерывное пространство изображений для обнаружения скрытых закономерностей > на множестве информационных объектов;

5. Создать методы; иi модели формализованного представления интеллектуальной ! деятельности. ЛПР для повышения sуровня интеллектуальности АСПР и автоматизированного: управления ситуациями • по критериям максимума объема получаемой i информации и быстродействия ее обработки при минимизации непроизводительных затрат;

6. Разработать методы и алгоритмы для выполнения вычислительных операций в; 111 IP' на логико-арифметическом уровне функционирования АСПР по критериям максимальной эффективности;

7. Создать алгоритмический ? механизм формирования; величин?: управляющих воздействий в автоматическом.режиме функционирования АСПР по критериям максимальной эффективности;

8. Разработать методологию t автоматизированного управления ситуациями в i организационно-технических системах, обеспечивающую формирование адекватных управляющих воздействий;

Рассматриваемый; комплекс теоретических и • практических задач направлен на решение научных проблем обеспечения национальной безопасности и входит в перечень критических технологий РФ; утвержденный в марте 2002 года Президентом страны, по разделам; «Искусственный* интеллект», «Компьютерное моделирование», «Высокопроизводительные вычислительные системы».

Объект и предмет исследования. Объект исследования - автоматизированное управление ситуациями в организационно-технических системах. Предмет исследования - взаимодействие естественного и искусственного интеллекта в ППР по критериям максимальной эффективности для формирования адекватных управляющих воздействий.

Методы исследования. В работе используются методы теории автоматического управления; моделирования систем, аппарат теории вероятностей, множеств И1 математической статистики, теории преобразований и массового обслуживания, теории чисел и дифференциальных уравнений [8; 9,22,26, 27, 31,32,37-39, 42-45, 64-68, 71, 77, 86];.

Первая глава sдиссертационной • работы: посвящается повышению роли искусственного интеллекта в автоматизированном: управлении ситуациями в организационно-технических системах по критериям максимальной эффективности. Во второйг главе рассматриваются кибернетические основы автоматизированного управления ситуациями в; организационно-технических системах по * критериям максимальной i эффективности. В третьей главе приводится метод трансформации данных по уровням обобщения на основе дискретно-непрерывных Р-преобразований; Определяются механизмы, обнаружения скрытых закономерностей на множестве информационных объектов в трех кругах Эйлера.

В • четвертой главе методом трансформации. данных по уровням обобщения на основе: дискретно-непрерывных- Р-преобразований; исследуются информационные и алгоритмические аспекты применения чисел Фибоначчи и золотого сечения г. в основании > автоматизированного управления ситуациями в организационно-технических системах. Пятая глава посвящается разработке эффективных вычислительных алгоритмов обработаю информации и формирования управляющих воздействий с учетом свойств чисел Фибоначчи и золотого сечения в фибоначчиевой двоичной системе счисления на логико -арифметическом уровне функционирования АСПР по трем кругом Эйлера.

Приводятся основные - положения? методологии автоматизированного управления ситуациями в организационно-технических системах по критериям максимальной эффективности1 и определяется необходимая степень влияния естественного интеллекта ЛПР на интеллектуальность АСПР.

ОСНОВНЫЕ НАУЧНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ^ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ, ПОЛУЧЕННЫЕ ЛИЧНО СОИСКАТЕЛЕМ И ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ На защиту выносится совокупность научных: положений, выводов и результатов, которая приводится ниже.

1. Способ1 формализованного1 представления интеллектуальной деятельности ЛПР в организационном управлении производственными процессами (боевыми действиями) для формирования: адекватных управляющих воздействий в зависимости от критичности< возникающих ситуаций в ОУ на основе знаний о поведении ОУ для реализации-программного управления, знаний и обобщенного опыта управления ЛПР для реализации адаптивного управления.' и творческого поиска! эвристических решений ЛПР для реализации интерактивного режима и самообучения системы.

2. Принципы автоматизированного управления ситуациями по отклонению и с переменной структурой системы в зависимости от критичности возникающих ситуаций в> ОУ, которые определяют в, указанной последовательности алгоритмическую основу информационной причинности как особой формы обратной алгоритмической связи для получения информационной причины принятого действия ■ и формирования упреждающей реакции АСПР на скрытые закономерности в поведении ОУ.

3. Структура; АСПР с: ситуационными цепями? в обратной i алгоритмической связи и интеллектуальным модулем по трем кругам Эйлера^(алгоритмические контуры, программного, адаптивного управления и самообучения системы) в соответствии; с концептуальной моделью*преобразования! управленческой информации и оптимальным: соотношением числа 111 IP по контурам управления для формирования адекватных управляющих воздействий.

4. Метод трансформации данных по уровням: обобщения для обнаружения скрытых закономерностей; на множестве информационных объектов, отражающих текущее состояние ОУ, на основе дискретно-непрерывных геометрического, пуассоновского и экспоненциального Р-преобразований с учетом вероятностных законов изменения аргументов.

5. Информационная модель интеллектуальной деятельности ЛПР в организационном управлении производственными процессами (боевыми действиями) в непрерывном ситуационном пространстве АСПР, определяющая зависимость между объемом получаемой-информации и;быстродействием:ее обработки в эволюционном развитии искусственных и естественных организованных систем по критериям максимальной эффективности.

6. Алгоритмический; механизм формирования величин: управляющих воздействий АСПР с автоматическим выбором шага итерации=по критериям максимума объема получаемой информации и быстродействия:ее обработки при минимизации непроизводительных; затрат в первых двух кругах Эйлера (ал горитмические контуры программного и адаптивного управления) в зависимости от динамических свойств системы.

7. Эффективные вычислительные алгоритмы обработки информации и формирования адекватных управляющих воздействий по трем кругам Эйлера в фибоначчиевой двоичной * системе счисления на логико-арифметическом уровне функционирования АСПР.

8. Математическая; модель оценки; влияния: естественного интеллекта ЛПР на интеллектуальность АСПР через число'автоматически выполняемых ППР в алгоритмическихг контурах программного и адаптивного управления • оптимальным выбором значения которого обеспечивается устойчивый режим функционирования системы и определяется уровень ее интеллектуальности.

9. Методология f автоматизированного управления ■ ситуациями t в организационно-технических* системах дляi обнаружения: скрытых закономерностей на множестве информационных объектов, формирования упреждающей реакции АСПР на скрытые закономерности в поведенииЮУ, интегрированного представления в*динамическом взаимодействии ОУ и управляющей структуры В; операционной: среде системы и: формирования» адекватных управляющих воздействий;

Достоверность полученных научных положений, выводов,' результатов подтверждается использованием кибернетического и информационного подходов в методологии' научных исследований, информационным, функциональным и математическим моделированием, опытной и промышленной эксплуатацией АСПР, патентами России, приоритетными публикациями в научных журналах, монографиями.

Научная' новизна. Научные положения, выводы, результаты, представляющие методологию автоматизированного управления ситуациями в организационно-технических системах; обеспечивают взаимодействие естественного и искусственного интеллекта; в. аппаратно-программной1 среде АСПР для формирования адекватных управляющих воздействий по критериям максимальной эффективности.

В' теорииs иt практике организационного управления производственными процессами?(боевыми действиями) обратная; алгоритмическаяiсвязь использована для моделирования; интеллектуальной деятельности J111P по способам формирования? управляющих воздействий; в трех кругах Эйлера, и обеспечении эффективного взаимодействия; естественного и искусственного интеллекта ППР за счет повышения;уровня;ее формализации. Реализуются различныережимы функционирования?АСПР в зависимости от критичности возникающих ситуаций, включая режим самообучения, путем подключения обратных алгоритмических связей * с интеллектуальным модулем для обеспечения выбора* способа формирования управляющих; воздействий; и адекватной реакции управляющей структуры в АСПР на текущее состояние ОУ.

Способ» формализованного - представления? интеллектуальной деятельности ЛПР в i организационном управлении производственнымиt процессами (боевыми действиями) для ? формирования адекватных управляющих воздействий в зависимости от критичности возникающих ситуаций > в ОУ позволяет снизить неопределенность в оценке; и анализе возникающих ситуаций, неоднозначность в у выборе: способов формирования управляющих воздействий > и уменьшает время!• поиска < эффективных управленческих решений в условиях ограниченных временных и аппаратных ресурсов.

Алгоритмическим;; принципом автоматизированного управления ситуациями по отклонению утверждается: без * автоматизации: планирования (эталонная модель) невозможна автоматизация организационного управления по критериям максимума объема получаемой информации и быстродействия ее обработки при минимизации непроизводительных затрат. Алгоритмическим принципом автоматизированногоf управления? ситуациями■ с переменной структурой системы в зависимости от критичности возникающих ситуаций в ОУ определяется:: интеллектуальная < деятельность, ЛПР в организационном управлении производственными процессами! (боевыми действиями) отображается системой подстраиваемых моделей i с интеллектуальным модулем в ситуационных цепях обратной: алгоритмической связи; по трем- способам формирования;управляющих воздействий*(автоматическиша;основе формализованных знаний;об; ОУ, на основе:формализованных знаний и обобщенного опыта. управления ЛПР и i в интерактивном режиме функционирования системы). Этим на структурном уровне создаются необходимые условия для обнаружения скрытых закономерностей на множестве информационных объектов, отражающих текущее состояние ОУ.

Принципы автоматизированного управления: ситуациями по отклонению и с переменной структурой системы в зависимости от критичности возникающих ситуаций в ОУ определяют в указанной последовательности алгоритмическую основу информационной причинности как; особой' формы обратной: алгоритмической: связи: для получения информационной причины принятого действия и формирования упреждающей реакции АСПР на скрытые закономерности в; поведении; ОУ. В i функциональной взаимосвязи указанные алгоритмические принципы реализуют концептуальную модель преобразования управленческой информации в АСПР; Ситуационные цепи в обратной алгоритмической связи программного, адаптивного управления и самообучения системы в: соответствии; с г концептуальной моделью преобразования управленческой информации создают структурную основу для формирования адекватных управляющих воздействий.

Математический компонент автоматизированного - управления ситуациями в организационно-технических системах рассматривается как интеллектуальный механизм, который обеспечивает информационную и интеллектуальную поддержку процессов принятия! решений и формирования; управляющих воздействий на; структурнойз и ? количественной основе. Теоретическую базу для взаимодействия естественного и искусственного интеллекта в ПГТР по критериям максимальной, эффективности создают дискретно-непрерывные Р-преобразования. Они позволяют свести комбинаторные задачи принятия решений? значительной размерности к задачам вариационного исчисления, обеспечивают анализа состояния; и выявление скрытых закономерностей в поведении ОУ и функциональную взаимосвязь во времени организационного управления и производственных процессов (боевых действий).

Информационная модель интеллектуальной деятельности ЛПР в организационном < управлении производственными; процессами: (боевыми действиями) в трехмерном г пространстве изображений пуассоновского Р-преобразования' показывает зависимость между максимальным объемом получаемой' информации; и быстродействием ее; обработки при минимизации непроизводительных затрат, в виде классического ряда Фибоначчи по возрастающим с увеличением критичности возникающих ситуаций в ОУ вершинам модифицированных функций Бесселя;

В эволюционном^ развитии искусственных ш естественных организованных систем по; критериям максимальной? эффективности она отражает системный изоморфизм на базе чисел Фибоначчи и золотого сечения и необходимость и достаточность для этого структуры АСПР из,трех кругов Эйлера или соответственно контуров обратной алгоритмической связи программного управления (начальная информация); адаптивного управления (дополнительная информация) и самообучения системы (новая: информация). В классическом ряде Фибоначчи1 максимальный: объем информации адекватен числу информационных^ объектов в трех кругах Эйлера или численным значениям элементов ряда; максимальное быстродействие ее обработки пропорционально порядковым? номерам >. элементов, минимизация непроизводительных затрат обозначена наличием первых двух элементов ряда, равных единице:

Алгоритмический механизм; формирования величин управляющих воздействий АСПР по двум первым» кругам Эйлера (алгоритмические контуры программного и адаптивного управления) с автоматическим? выбором шага итерации по критериям максимальной эффективности в; пространстве изображений пуассоновского Р-преобразования на основе классического ряда Фибоначчи и дифференциального уравнения Эйлера-Лагранжа позволяет определять шаг, итерации в заданном диапазоне изменения величин управляющих и координирующих воздействий в? зависимости1 от динамических свойств системы, что повышает качество автоматизированного управления ситуациями в организационно-технических системах.

Вычислительные алгоритмы обработки; информации и формирования? управляющих воздействий по трем кругам Эйлера с учетом свойств чисел Фибоначчи и золотого сечения t в / фибоначчиевой двоичной системе счисления реализуют более высокую эффективность предложенной! машинной арифметики по сравнению с известною арифметикой.' Обеспечивается автоматизированное управления ситуациями по критериям максимальной эффективности на логико-арифметическом.уровне функционирования АСПР и определяется; перспективное направление развития интеллектуальных модулей в составе АСПР.

Математическая! модель оценки влияния; естественного интеллекта ЛПР на интеллектуальность АСПР через число автоматически выполняемых ППР определяет устойчивый режим функционирования системы при значении коэффициента параметрической;настройки;„равном^Г,62 и отражающем отношение значений соседних радиусов кругов Эйлера как отношение значений соседних элементов классического ряда Фибоначчи: В алгоритмических контурах программного и адаптивного управления ; АСПР число автоматически выполняемых ППР от, их общего числа в трех кругах Эйлера составляет не менее 62,0 процентов. Во внешнем круге Эйлера (алгоритмический контур самообучения системы) не более 38,0 процентов*ППР выполняетсяЛПР в интерактивномsрежиме функционирования; системы., Обеспечивается: устойчивый режим функционирования системы>и определяется'уровень ее интеллектуальности; повышается эффективность. использования и снижаются затраты на эксплуатацию системы.

Фибоначчиевое представление формирования управляющих воздействий, в основе которого* лежат числа Фибоначчи> и золотое сечение, сужает область поиска'эффективных решений,без потери информации.Обеспечивается динамический анализ возникающих ситуаций>в условиях ограниченных времениых и:аппаратных ресурсов ?и • повышаетсяг уровень интеллектуальности АСПР. Кибернетический и информационный подходы в методологии; научных исследований расширяют возможности; фибоначчиевого представления формирования? управляющих воздействий. Чем выше уровень развития автоматизированных систем; тем больше объем: получаемой информации г и быстродействие ее : обработки, более высокий i уровень формализацию интеллектуальной деятельности ЛПР и: автоматизации формирования управляющих воздействий.

Методология автоматизированного г управления ситуациями 5 в организационно-технических системах обеспечивает обнаружение скрытых закономерностей на множестве информационных; объектов; формирование упреждающей реакции; системы на скрытые закономерности в; поведении ОУ, интегрированное: представление в динамическом взаимодействии ОУ и управляющей структуры в операционной среде системы для эффективного взаимодействия естественного и искусственного интеллекта в ППР и формирования адекватных управляющих воздействий.

Практическая ценность работы. Полученные: научные положения; выводы и результаты! представляют методологию и эффективный аппарат для моделирования; интеллектуальной деятельности ЛПР и повышения качества автоматизированного; управления ситуациями в организационно-технических системах.

Методология автоматизированного управления ситуациями? позволяет повысить эффективность взаимодействия; естественного и искусственного интеллекта в ППР за счет повышения уровня формализации интеллектуальной деятельности ЛПР и этим увеличить уровень интеллектуальности АСПР в организационном управлении; производственными процессами; (боевыми действиями). Обеспечиваются интегрированная оценка текущего состояния ОУ и формирование адекватных управляющих воздействий по критериям максимальной эффективности. Необходимая степень влияния естественного интеллекта ЛПР на интеллектуальность АСПР определяется уровнем автоматизации ППР не менее 62,0 процентов в \ первых двух кругах Эйлера (алгоритмические контуры: программного и адаптивного управления) от общего числа ППР в информационном пространстве системы из трех кругов Эйлера, в результате чего повышается эффективность использования и снижаются затраты на эксплуатацию системы.

Вычислительные алгоритмы обработки t информации и формирования управляющих воздействий с учетом свойств чисел Фибоначчи и золотого сечения на логико-арифметическом t уровне функционирования АСПР решают проблему трех Т (быстродействие - 1 терафлоп, скорость передачи информации - 1 терабайт/с, объем оперативной памяти - 1 терабайт) на наиболее экономичном : направлении. При1 значительном уменьшении габаритных размеров и массы аппаратуры существенно возрастают* быстродействие и надежность в автоматизированном управлении ситуациями, что особенно важно в автоматизированном управлении летательными объектами аэрокосмического назначения и боевыми действиями в бесконтактных войнах.

Основные:научные положения, выводы и результаты диссертационной работы реализованы и используются в > ОАО "Конструкторское бюро-1" на фундаментальном научном направлении РАН "Производственные технологии (интеллектуальные системы автоматизированного управления)", в НИР "Железка", "Обвод".

Определена научно-практическая проблема оперативного и стратегического управления интеллектуальной собственностью РФ в условиях рыночного производства и защиты национальных интересов страны. Она решается , с применением Всероссийской объединенной электронной биржи * интеллектуальной собственности (ВЭБИС). Практическая реализация ВЭБИС связана с использованием методологии автоматизированного управления объектами интеллектуальнойi собственности. В ■ настоящее время ВЭБИС находится на стадии опытной эксплуатации разных подсистем и адаптации аппаратно-программного комплекса к реальным условия эксплуатации.

Накопленный опыт создания и эксплуатации АСПР позволяет констатировать: максимальное количество автоматически выполняемых от общего числа ППР1 составляет 70,0 и более процентов. За счет повышения качества автоматизированного управления ситуациями в организационно-технических системах увеличиваются; маневренность,, дальность, полета подвижных объектов, внезапность и точность поражения намеченных целей.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Парфенов, Игорь Иванович

Выводы по пятой главе

Вычислительные алгоритмы обработки информации и формирования управляющих воздействий по трем кругам; Эйлера с учетом свойств чисел Фибоначчи и золотого сечения в фибоначчиевой двоичной системе счисления реализуют более высокую эффективность предложенной машинной: арифметики по сравнению с известной арифметикой. Обеспечивается автоматизированное управления ситуациями по критериям максимальной эффективности на логико-арифметическом уровне функционирования АСПР и определяется перспективное направление развития: интеллектуальных модулей в составе АСПР.

Математическая модель оценки; влияния естественного интеллекта ЛПР на интеллектуальность АСПР через число автоматически выполняемых ППР определяет устойчивый: режим функционирования системы при значении коэффициента параметрической настройки, равном 1,62 и отражающем отношение значений соседних радиусов • кругов Эйлера как отношение значений соседних элементов классического ряда Фибоначчи. В алгоритмических контурах программного и адаптивного управления АСПР число автоматически выполняемых ППР от их общего числа в трех кругах Эйлера составляет не менее 62,0 процентов. Во внешнем круге Эйлера (алгоритмический контур самообучения системы) не более 38,0 процентов ППР выполняется ЛПР в интерактивном режиме функционирования системы. Обеспечивается устойчивый режим функционирования системы и определяется уровень ее интеллектуальности, повышается эффективность использования и снижаются затраты на эксплуатацию системы.

Методология автоматизированного управления ситуациями в организационно-технических системах обеспечивает обнаружение скрытых закономерностей на множестве информационных объектов, формирование упреждающей реакции системы на скрытые закономерности в поведении ОУ, интегрированное представление в динамическом взаимодействии ОУ и управляющей структуры в операционной среде системы для эффективного взаимодействия естественного и искусственного интеллекта в ППР и формирования адекватных управляющих воздействий.

202

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе решена актуальная крупная научная проблема формирования адекватных управляющих воздействий на базе АСПРjи математического аппарата дискретно-непрерывных Р-преобразований, которая имеет важное значение для повышения обороноспособности и успешного развития экономики страны:

1. В5 теории и практике автоматизированного управления ситуациями определено новое применение обратной связи - основы жизнедеятельности естественных организованных систем. Она используется для информационного моделирования интеллектуальной деятельности ЛПР по способам формирования управляющих воздействий в зависимости от критичности; возникающих ситуаций в ОУ и обеспечения эффективного взаимодействия естественного и fискусственного интеллекта в ППР для формирования адекватных управляющих воздействий:

2. Разработана структура АСПР в соответствии с концептуальной моделью преобразования управленческой информации на базе алгоритмических принципов автоматизированного управления ситуациями по отклонению и с переменной структурой системы и информационной причинности как особой формы обратной алгоритмической: связи с контурами программного, адаптивного управления; и самообучения системы с интеллектуальным модулем по трем кругам Эйлера для формирования адекватных управляющих воздействий за допустимое время.

3.- Создан математический аппарат дискретно-непрерывных Р-преобразований для: обнаружения; скрытых закономерностей; на множестве информационных объектов; отражающих текущее состояние ОУ. Обеспечивается существование интеграла преобразования для функций более широкого класса, чем функции, удовлетворяющие условиям Дирихле, и возможность трансформировать исходные комбинаторные модели' принятия; решений в-непрерывное пространство изображений. Закономерности поведения первых, выраженные неявно, ввиду значительной размерности комбинаторных задач интеллектуального анализа данных, изучаются?по закономерностям поведения вторых, полученном в явном и компактном виде.

4. Разработана информационная модель интеллектуальной деятельности ЛПР в организационном управлении производственными процессами (боевыми; действиями), которая в трехмерном пространстве пуассоновского Р-преобразования показывает зависимость между максимальным объемом получаемой * информации иг быстродействием ее обработки при минимизации непроизводительных затрат в виде классического ряда Фибоначчи по возрастающим с увеличением критичности возникающих ситуаций в ОУ вершинам модифицированных функций Бесселя.

Показано, что в эволюционном развитии»искусственных иестественных организованных систем по критериям максимальной эффективности системный изоморфизм достигается на* базе чисел Фибоначчи и золотого сечения: Необходимы, и достаточны»для<осуществления системного изоморфизма на структурном! уровне алгоритмические1 контуры программного управления (начальная; информация); адаптивного управления? (дополнительная информация) и самообучения системы (новая информация).

5. Создан алгоритмический; механизм формирования * управляющих воздействий с автоматическим t выбором шага итерации в алгоритмических контурах программного и адаптивного управления на основе классического ряда Фибоначчи и дифференциального уравнения Эйлера-Лагранжа в зависимости от динамических свойств системы, что повышает качество автоматизированного управления ситуациями в организационно-технических системах.

6. Определено«перспективное и экономичное направление: развития * интеллектуал ьных модулей в; составе АСПР по • критериям максимальной < эффективности на логико-арифметическом уровне функционирования системы. Высокая эффективность обработки информации и формирования управляющих воздействий по трем кругам Эйлера реализуется вычислительными алгоритмами, которые базируются иа свойствах чисел; Фибоначчи и золотого сечения - в фибоначчиевой двоичной системе счисления. При значительном уменьшении габаритных: размеров; и; массы аппаратуры возрастают быстродействие ненадежность функциональных блоков.

7. Разработана'! математическая модель оценки влияния? естественного интеллекта ЛПР на интеллектуальность АСПР' через; число автоматически выполняемых ППР в алгоритмических,контурах программного и адаптивного управления. Оптимальным выбором значения этого числа обеспечивается устойчивый режим1 функционирования системы и, определяется уровень ее интеллектуальности.

8. Создана методология автоматизированного управления ситуациями в организационно-технических системах, которая; обеспечивает взаимодействие естественного и искусственного интеллекта в.ППР покритериям максимума объема; получаемой информации и быстродействия* ее обработки при минимизации непроизводительных затрат. В совместном функционировании естественного и искусственного интеллекта в * ППР не менее 62,0 процентов ППР от их общего числа, в трех кругах Эйлера выполняется автоматически для; обеспечения необходимого ■ уровня интеллектуальности; АСПР и; формирования адекватных управляющих воздействий за допустимое время;

В диссертационной работе достигнута поставленная цель, по созданию теоретических и; практических основ автоматизированного г управления ситуациями , через взаимодействие естественного и искусственного интеллекта в ППР по критериям? максимальнойэффективности. Тема работы входит в перечень критических технологий РФ, утвержденный ' Президентом страны в марте 2002! года, по разделам "Искусственный интеллект", "Компьютерное моделирование", "Высокопроизводительные вычислительные системы"; Исследования проводились, на фундаментальном научном направлении РАН "Производственные технологии (интеллектуальные системы; автоматизированного управления)", их результаты нашли практическое применение.

205

Список литературы диссертационного исследования доктор технических наук Парфенов, Игорь Иванович, 2004 год

1. Аверкин А.Н;, Батыршин И.З., Блишун А.Ф. и др. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д.А.Поспелова.-М.:Наука, 1986.-312с.

2. Аврамчук Е.Ф., Вавилов А.А., Емельянов С.В. и др. Технология системного моделирования.-М.: Машиностроение; Берлин:Техник, 1988.-519с.

3. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Компьютерная поддержка изобретательства (методы, системы, примеры применения). М.: Машиностроение, 1988.-476 с.

4. Бондарев П.А., Колганов С.А. Основы искусственного интеллекта. -М;: Радио и связь, 1998. 128 с.

5. Вагин В.Н. Дедукция и обобщение в системах принятия решений. -М.: Наука, 1988.-384 с.

6. Васильев С.Н., Жерлов А.К., Федосеев Е.А. и др. Интеллектуальное управление динамическими системами. М.: Физматлит, 2000. - 352 с.

7. Винер Н. Кибернетика или управление и связь в животном и машине. -М.: Советское радио, 1968.- 325 с.

8. Виноградов И.М. Основы теории чисел.-М.: Наука, 1981.-176с.

9. Воробьев Н.Н. Числа Фибоначчи.-М.: Наука, 1978.-144с.

10. Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. Теория случайных процессов и инженерные приложения. .: Наука,, 1991.- 384 с.

11. Вэнда В.Ф. Системы гибридного интеллекта. Эволюция, психология, информатика. -.: Машиностроение, 1990. 448 с.

12. Гаазе-Рапопорт М.Г., Поспелов Д.А. От амебы до робота: модели поведения.- М.: Наука, 1987.-285с.

13. Галицын Г.А., Петров В.М. Гармония и алгебра живого. М.: Знание, 1990.

14. Галушкин А.И. Современные направления развития нейрокомпью-терных, технологий в России // http://neurnews.iu4.bmstu.ru/primer/galosh.htm, М.: НЦН, 2000 г.

15. Глушков В.Н. Основы безбумажной информатики.-М.: Наука, 1987.-552с.

16. Горбатков С.А., Нефедов Е.И., Парфенов И.И; К проблеме анализа теплоэлектродинамических процессов в объемных интегральных схемах СВЧ и КВЧ//Доклады Академии наук.- 1995.- Т. 340;-№3. С. 325-328:

17. Горский Ю.М. Основы гомеостатики. Гармония и дисгармония в живых, природных, социальных и. искусственных системах. Иркутск: Изд-воИГЭА, 1998.-337 с.

18. Григорьев Э.П. Рефлексивный синтез альтернатив в метрике "золотое сечение" // Рефлексивное управление. 2001. - №2.

19. Джексон, Питер. Введение в экспертные системы. /Пер. с англ.: Уч. пос. М.: Издат.дом "Вильяме", 2001. - 624 с.

20. Емельянов С.В., Ларичев О.И. Многокритериальные методы принятия решений.- М.: Знание, 1985.-32с. (Новое в жизнь, науке, технике. Сер. «Математика, кибернетика»; № 10).

21. Ежов И.И., Скороход А.В:, Ядренко М.И. Элементы комбинаторики.- М.: Наука, 1977.-80с.

22. Заде Л.А. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений // Математика сегодня: Сб. статей/ Пер. с англ. -М.: Знание, 1994.-С.5-49.

23. Иваницкий А.М: Синтез информации в коре мозга как основа субъективного опыта // Проблемы идеального в науке. Матер, межд. науч. конф. -М.: МИРЭА, 2000. С. 125-127.

24. Интеллектуальные системы автоматического управления / Под ред. И.М. Макарова, В.М. Лохина. -М.: Физматлит, 2001.- 576 с.

25. Искусственный интеллект: Кн. 1.Системы общения и экспертные системы: Справочник / Под ред. Э.В.Попова.-Ml: Радио и связь, 1990;

26. Искусственный интеллект: Кн.2.Модели и методы: Справочник /Под ред. Д.А.Поспелова.-М.: Радио и связь, 1990.

27. Иордан Э., Аргика К. Структурные модели в объектно-ориентированном анализе и проектировании. —М.: Лори, 1999:-264 с.

28. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач: -М.: Радио и связь, 1990. -343 с.

29. Корнеев В.В.,Гареев А.Ф., Васютин С.В., Райк В.В. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации.-М.: «Нолидж», 2000.-352с;

30. Королюк B.C. и др. Справочник по теории вероятностей и математической статистике. М.: Наука, 1985.

31. Кузнецов • О.П. Неклассические парадигмы, в искусственном интеллекте // Известия РАН: Теория и системы управления. 1995. - №5: - С.3-23.

32. Кульба В.С., Ковалевский С.С., Косяченко С.А. и др. Теоретические основы проектирования оптимальных структур распределенных баз данных //Серия "Информатизация России на пороге ХХГвека". -Mi: СИНТЕГ, 1999.660 с.

33. Курейчик В.М. Генетические алгоритмы. Состояние. Проблемы, Перспективы // Известия Академии наук. Теория и системы управления. М.: наука, МАИК «Наука/ Интерпериодика», №1, 1999.-С.144-160.

34. Ларичев О.И. Объективные модели и субъективные решения.-М;: Мир, 1987.

35. Ларичев О.И., Машкович Е.М. Качественные методы принятия ре-шений.-М.: Физматлит, 1996.

36. Ларичев О.И. Новое направление в теории принятия решений: вербальный анализ решений // Новости искусственного интеллекта.- 2001.-№1.-С.26-31.

37. Логический подход к искусственному интеллекту: От модальной логики к логике баз данных/ Пер. с франц.; Тейз А., Грибомон П., Юлен Г. и др. -М.: Мир, 1998.-494 с.

38. Макаров И.М., Виноградская Т.М., Рубчинский А.А., Соколов В.В. Теория выбора и принятия решений: Учебное пособие для вузов по спец. «Прикл матем.» , «Эконом. кибер.»-М.: Наука, 1982.-327с.

39. Мамиконов А.Г. Принятие решений и информация.-М.: Наука, 1983.-183с.

40. Мамиконов А.Г., Кульба В.В. Синтез оптимальных модульных систем обработки данных.-М:: Наука, 1986.-276с.

41. Мамиконов A.F. Проектирование АСУ: Учебное пособие для вузов по спец. «Автоматизир. Системы упр-я».-М.: Высш. шк., 1987.- 302 с.

42. Мамиконов А.Г., Кульба В.В., Косяченко С.А. Типизация разработки модульных систем обработки данных.-М.: Наука, 1989.-163с.

43. Марко Д., Мак Гоен К. Методология структурного анализа и проектирования. М.: Метатехнология, 1992. - 239 с.

44. Месарович М., Я.Токахара. Общая теория систем: Математические основы.- М.: Мир, 1978.-312с.

45. Моисеев Н.Н. Универсум. Информация. Общество. Ml: Устойчивый мир, 2001.-200 с.

46. Осипов Г.С. Приобретение знаний интеллектуальными системами. -М.: Наука, 1997-112 с.

47. Осипов Г.С. Искусственный интеллект: состояние исследований и несколько * слов о будущем // Новости искусственного интеллекта.- 2001.-№1.-C.3-13.

48. Основы теории систем управления высокоточных ракетных комплексов Сухопутных войск / Б.Г.Гурский, М.А.Лощанов, Э.П.Спирин; Под ред В.Л.Сулунина. Ml: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2001.-328 с.

49. Парфенов И;И. Проблема принятия решений в автоматизированном проектировании сверхбыстрой обработки информации // Доклады Академии наук. 1995. - Т. 342. - № 6. - С.750-752.

50. Парфенова М.Я., Парфенов И.И. Методологический базис интеллектуальности: открытых информационных систем дистанционного обучения // Открытое образование.-2002.-№6.-С.32-42.

51. Парфенова: М.Я., Парфенов И.И. Интеллектуальные информационные технологии на числах Фибоначчи и золотом сечении // Информационные технологии.-2003.-№2.-С. 15-21.

52. Парфенова М:Я.,Журавлев В.З., Парфенов И.И; Электронный документооборот в автоматизированном управлении образовательным процессом // Открытое образование. 2003. -№5.-С. 53-60.

53. Парфенов И.И., Парфенова MJL Практика Великой теоремы Ферма применительно к интеллектуальным информационным технологиям. -М.: Новые технологии, 2003.- Усл. печ. л.2,94. (Приложение к журналу "Информационные технологии" № 12/2003).

54. Парфенова М.Я., Иванов В.И., Парфенов И.И. Всероссийская объединенная электронная биржа интеллектуальной собственности на основе интеллектуальной информационной технологии //Информационные технологии. 2004. -№2.

55. Патент 1314305 (Россия). Устройство для управления производственным процессом ремонта машин / Авт. изобрет. И.Ю.Юсупов, И.И.Парфенов, М.Я.Парфенова и др.

56. Патент 1367741 (Россия). Устройство для моделирования производства и потребления / Авт. изобрет. И.Ю:Юсупов, И.ИЛарфенов; М.Я.Парфенова.

57. Помехоустойчивые коды (компьютер Фибоначчи). -М.: Знание, 1989.-64С. (Новое в жизнь, науке, технике. Сер. «Радиотехника и связь»; №9).

58. Поспелов Г.С. Системный анализ и искусственный интеллект.-Mi: Изд.-во АН СССР, 1980.-47С.

59. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект-основа новой информационной технологии.-М.: Наука, 1988;-278с.

60. Поспелов Г.С., Поспелов Д.А. Искусственный интеллект-прикладные системы.- М.: Знание, 1985.-48с.

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

62. Поспелов Д.А., Осипов Г.С. Прикладная семиотика // Новости искусственного интеллекта. 1999.- №1. - С. 9-35.

63. Прангишвили И.В., Виленкин С.Я., Медведев И.Л. Параллельные вычислительные системы с общим управлением.-М.: Энергоатомиздат, 19831-311с.

64. Прангишвили И.В. Микропроцессоры и локальные сети микро-ЭВМ в распределенных системах управления.-М.: Энергоатомиздат, 1985.-272с.

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

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

67. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий / Пер. с англ.-М.: Радио и связь, 1993 .-320с.

68. Самарский А.А., Михайлов А.П. Компьютеры и жизнь: (Математическое моделирование).-М.: Педагогика, 1987.-127с.

69. Советов Б .Я. Информационная технология.- М.:. Высшая школа, 1994.-200с.

70. Солсо Л.Р. Когнитивная психология. Пер. с англ. - М.:Тривола, 1996.-600 с.

71. Справочник по теории автоматического управления/ Под ред. А.А.Красовского. М.: Наука, 1987. - 702 с.

72. Стахов А.П. Коды золотой пропорции.- М.: Радио и связь, 1984.-152с.

73. Суворов В.В. Интеллект в нейробиологии, психологии и интерактивных технологиях / Под ред. К.В. Судакова. М.: Изд-во МГУ, 1999.

74. Теория управления. Терминология. Вып. 107.-М;: Наука, 1998.- 56 с.

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

76. Турчин В.Ф. Феномен науки. Кибернетический подход к эволюции. -М.: ЭТС, 2000.-368 с.

77. Уинстон П. Искусственный интеллект / Пер. с англ.-М.: Мир, 1980.-520с.

78. Харин Н.П: Повышение интеллектуальности распознающих систем на основе компьютерной генерации признаков; // Труды Международного конгресса «Искусственный интеллект в XXI веке».-М.: Физматлит, 2001.-Т.1.-С.186-192.

79. Харитонов А.С. Менеджмент по "золотой пропорции". В сб.: Социальные экономические и экологические аспекты устойчивого развития городов. М.: Знания, 1999.

80. Хинчин А.Я. Цепные дроби.- М:: Наука, 1978.- 112с.

81. Юсупов И.Ю. Автоматизированные системы принятия решений.-М.: Наука, 1983.-87с.88: Aamodt, А& Plaza, E.(1994).Case-Based Reasoning // Foundational Jssues, Methodological Variations, and System Approaches. All Communications, 7(i).- P.39-59.

82. A computer operator's expert system. Karnaugh M., Ennis R., Griesmer J.,HongS., Klein D., Milliken K., Schor M., Van Woercom H. Proc 7 th Jnt.Conf. Comput Commun.: New Worid Jnf. Soc. Sydney, Oct.30-Nov.2.1984:

83. Design /IDEF. Version 3.0 User's manual. Meta Software Соф.1994;-P.600.

84. Design /IDEF. Version 3.0. Interface languages manual. Meta Software, Corp. 1994.-P.200.

85. Downs E., Clare P., Сое I; Structure Systems Analysis and Design Method// Application and Context, 2 nd Ed. London: McGraw Hill, 1992.-P.407.

86. Eva M. SSADM Version 4: User's Guide. London: McGraw Hill, 1992.-P.407.

87. Generic tasks in knowledge -based reasoning: high level building blocks for expert system, design. Chiandrasekaran B. "IEEE Expert". 1986.1.№3. P.23-30.

88. Golberg David E., Genetic Algorithms in Search, Optimisation and Machine Learning. Addison-Wesley Publishing Company, Inc. 1989.

89. Hall C. The devil's in the details: techniques, tools, and applications for database mining and Knowledge discovery // Intelligent Software Strategies.-P.I.V.XI.-№9-1995. September.

90. Hall C. The devil's in the details: techniques, tools, and applications for database mining and Knowledge discovery // Intelligent Software Strategies.-P.II.V.XI.-№9-1995. October.

91. Honessy D. and Hinkle D. Applying Cased-Based Reasoning to Autoclave Loading // IEEE Computer Society, Los Alamitos, California, October 1992.-Р. 132-141.

92. Intelligence artificielle et traduction automatique au menn. Brunner B."Bur. et syst." 1987. 9'№2. -P.30-32;

93. Inmonn W.H. Building the Data Warehouse.- NY: John Wiley&Sons, Inc.,1992.-298p.

94. Kopplang von Datenbank-und Expert-system. Reuter A. "Information-stechnik it". 1987.29. №3.-P. 164-175.104; Larichev O.I. Cognitive Validity in Design^ of Decision-Aiding Techniques //Journal of multicriteria decision analysis. №3 (1).1992.-P.127-138.

95. Larichev O.I., Olson D.L., Moshkovich H.M., Mechitov A.I. Numerical vs. Cardinal Measurements in Multiatribute Decision Making: How Exact is Exact Enough // Organizational behavior and human decision processes. №64 (1),1995:-P.9-21.

96. Mc Clur C. The CASE Experience // BYTE, 1989, April.-P.56-60.

97. SSADM Manual. Version 4. -Blackwell: National Computing Center, 1990.-P.140.

98. User Guide Icreator v.3.0. Stirling Technologies Co.1995.-P.250.

99. User Guide HTMLEd 32. Internet Software Technologies. 1994,1995.-P.250.

100. Verlag C.E., K.Kurbel, H.Strunz. Handbush wirtschafts informatik. Poe-shel.1990.-P.978.

101. Yourdon E. Modem Structured Analysis.- New.York.:Yourdan Press / Prentice Hill.1989.-P.254.