автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Исследование и разработка многоагентных информационных систем с элементами адаптации и самоорганизации

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ ПРОБЛЕМЫ РАЗРАБОТКИ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ.

1.1. Обзор современного состояния разработок распределенных информационных систем.

1.2. Анализ методов адаптации интерфейса к модели пользователя.

1.3. Многоуровневые интерфейсы к моделям предметной области.

1.3.1. Многоуровневый интерфейс.

1.3.2. Интерфейсы на уровне физической модели.

1.3.3. Интерфейсы на логическом уровне.

1.3.4. Интерфейсы на концептуальном уровне.

1.3.5. Интерфейсы на естественном языке.

1.4. Многоагентный подход к построению информационных систем.

1.4.1. Понятие программных агентов и многоагентных систем.

1.4.2. Взаимодействие агентов и язык общения.

1.5. Постановка задачи.

Актуальность проблемы

Интенсивное использование ИНТЕРНЕТ и ИНТРАНЕТ в различных отраслях, в том числе в промышленности, образовании и науке, выдвигает в число актуальных задач развитие информационных систем на основе принципов адаптивности, самоорганизации и многоагентного подхода.

Интенсификация развития промышленных, обучающих и научно-исследовательских информационных систем приводит к:

- расширению состава пользователей, отличающихся профессиональными, психофизиологическими и языковыми характеристиками;

- возрастанию актуальности задачи интеграции доступа к разнородным ресурсам, различающимся по степени структурированности;

- необходимости сочетания минимальных времен обслуживания с гибкостью предоставляемых сервисов;

- увеличению сложности информационных систем и необходимости обеспечения высокой степени готовности при возможных нарушениях в функционировании технического и программного обеспечения.

Одной из важнейших задач является интеграция разнородных информационных ресурсов и адаптация представления их пользователям с учетом профессиональных и психофизиологических характеристик. При этом специфической особенностью создаваемых информационных систем является многокомпонентность и гетерогенность, которая может быть эффективно реализована при помощи многоагентного подхода.

В настоящее время моделирование предметных областей подразумевает создание моделей на пользовательском, концептуальном, логическом и физическом уровнях. С увеличением объемов информации требуются новые подходы, которые позволяют сочетать эффективные методы доступа на всех перечисленных уровнях и гибкость системы на основе агентов источников ресурсов данных. Самоорганизация многоагентных информационных систем заключается в изменении и перестраивании вычислительных структур без участия человека. Принцип адаптации реализуется в оптимальном распределении запросов между агентами с одной стороны и в учете параметров пользователя с другой.

В связи с тем, что в настоящее время не существует средств, решающих в комплексе вышеперечисленные проблемы, разработка алгоритмического и программного обеспечения многоагентных информационных систем на основе принципов адаптации и самоорганизации является актуальной задачей.

Актуальность задачи также подтверждается тем, что она вошла в состав научных исследований, поддержанных фондами РГНФ, РФФИ, NIH.

Цель и задачи работы.

Целью диссертационной работы является создание многоагентных информационных систем с элементами адаптации и самоорганизации, а также алгоритмов визуализации, трансформации и анализа информации на основе интеллектуальных программных агентов.

В качестве решаемых задач были выделены:

1. Разработка обобщенной функциональной модели многоагентной информационной системы (МИС) с элементами адаптации и самоорганизации для промышленности, дистанционного образования и научных исследований.

2. Разработка алгоритмического обеспечения самоорганизации и адаптации информационной системы, оптимального конструирования запросов к информационным массивам на логическом уровне, диагностирования когнитивной модели пользователя, состояний многоагентной системы и понятий в запросах на естественном языке на основе байесовской модели.

3. Программная реализация адаптивной самоорганизующейся информационной системы

Основным предметом исследований в данной работе являются многоагентные информационные системы, ориентированные на применение в отраслях промышленности, образования и науки.

Работа ориентирована на проведение исследований и создание методов, алгоритмов и программ, обеспечивающих функционирование многоагентных информационных систем на базе принципов адаптации и самоорганизации.

Методы исследования.

Для решения поставленных задач в работе использовались понятия теории систем, теории графов, теории моделей, математического программирования, линейной алгебры, методов технической диагностики, принципы технологии баз знаний, концепций построения многоагентных систем, интеллектуальных систем, естественно-языковых интерфейсов.

Новые научные результаты.

1. Разработанная обобщенная функциональная модель многоагентной информационной системы отличается введением в гибридную архитектуру делиберативных и реактивных элементов адаптации, самоорганизации и интеграции разнородных источников данных, что позволяет повысить приспособленность существующих и разрабатываемых информационно-управляющих систем к изменениям функциональности компонент, информационных потребностей, модели предметной области, профессиональным и психофизиологическим особенностям пользователей.

2. Разработанные модель и алгоритмы самоорганизации отличаются междуагентным взаимодействием по протоколу HTTP, мониторингом функционирования МИС; оптимальным по стоимости решением задачи динамического распределения запросов в многоагентных системах на основе использования нагрузочных характеристик агентов, что позволяет получить лучшие результаты по сравнению с «KpyroBbiM»(Round-Robin) алгоритмом, применяемым в CORBA ODMG и алгоритмами RMI, в которых учитывается только степень загрузки вычислительной системы;

3. Разработанный метод многоуровневого доступа к данным на основе агентов отличается возможностью параллельного решения задач в режиме реального времени и адаптации к изменениям с предварительным преобразованием байесовской модели в матричную форму, что позволяет повысить вычислительную эффективность диагностирования когнитивной модели пользователя, состояний многоагентной системы и распознавания многословных понятий в запросах на естественном языке

4. Разработанная методика визуального конструирования запросов с использованием концептуальных и логических схем отличается возможностью использования в режиме on-line, автоматическим преобразованием ЕЯ запросов с терминами концептуального уровня в запросы с терминами логического уровня модели данных, что позволяет генерировать оптимальные по времени выполнения SQL запросы.

Практическая значимость.

Предложенные модель и алгоритм самоорганизации на основе мониторинга состояния распределенных многоагентных информационных систем обеспечивает основу для управления процессом информационного обслуживания в реальном времени для достижения оптимальных характеристик: готовности, времени реакции, достоверности и информационной полноты.

Разработанный алгоритм взаимодействия и обучения агентов, реализующий методы оптимизации нагрузок, ситуационного управления и продукционного вывода, позволяет осуществлять планирование информационного обслуживания с учетом временных ограничений

Разработанная модель и алгоритм оптимизации нагрузок в многоагентной системе позволяет комплексно учитывать динамику ее функционирования, включая изменение состава и взаимосвязей, характеристик среды функционирования.

Предложенный алгоритм параллельного информационного поиска на основе естественного языка, концептуальной и логической моделей предметной области обеспечивает повышение релевантности и реактивности ответов на запросы.

Разработанный алгоритм адаптации интерфейса к психофизиологическим параметрам пользователя позволяет гибко настраивать МИС, создавать комфортную среду сеанса работы, повышая эффективность работы систем.

Внедрение результатов работы.

Разработанные в диссертационной работе методы и алгоритмы использованы в автоматизированной системе технической диагностики комрессорной линии газлифтной компрессорной станции КС-ЦГТП/0.6-12 (1990 год), при разработке комплекса технических средств микропроцессорного А705-15-09М для автоматизации газоперекачивающих агрегатов ГПА-Ц-16 (1987 год), в информационной системе "Flyex" для научных исследований по молекулярной биологии в рамках гранта института здоровья США 2 R01 RR07801-11 (2001 год).

Разработанные методы многоуровневого доступа использованы в информационной системе "Mooshka" с многомерной базой данных по молекулярной биологии в рамках гранта Комиссии ЕС 1ST-1999-11009 (2001 год).

Разработанный программный инструментарий ПЕГАС-ГРАНТ применяется в системе дистанционного обучения по курсу психолингвистики, разработанной при поддержке грантов РФФИ (98-01-00081) и РГНФ (97-04-12035в) в лаборатории Интеллектуальных Систем Института Высокопроизводительных Вычислений и Баз Данных (2000 год).

Документы, подтверждающие внедрение, приведены в приложении.

Апробация работы.

Теоретические и практические результаты диссертации докладывались и обсуждались на следующих конференциях и семинарах:

1. Конференция "Разработка и внедрение микропроцессорных комплексов в народном хозяйстве", 1985 г. - Одесса.

2. Конференция " Разработка и внедрение микропроцессорных комплексов в народном хозяйстве", 1986 г. - Севастополь.

3. Всесоюзная конференция "Автоматизация, интенсификация, интеграция процессов технологии и микроэлектроники", 1989 г. - Ленинград.

4. Всесоюзный научно-практический семинар "Интеллектуальное программное обеспечение ЭВМ", 1990 г. - Ростов-на-Дону.

5. 2 съезд Советской Ассоциации Искусственного Интеллекта (САИИ) (теперь Ассоциации Искусственного Интеллекта), 1991 г. - Коломна.

6. Третий международный симпозиум "Интеллектуальные системы" (ИНТЕЛС'98), 1998 г. - Псков.

7. Международный семинар "Диалог'99" по компьютерной лингвистике и ее приложениям, 1999 г. - Таруса.

8. Конференция "Научный сервис в сети Интернет", 1999 г. - Гурзуф.

9. Международная конференция "GCB 2000" "Proceedings of the GERMAN CONFERENCE ON BIOINFORMATICS", 2000 r. - Heidelberg.

10. Международный семинар "Диалог-2001", 2001 г. - Москва.

11. Международная научно-методическая конференция "Телематика'2001", 2001 г. - Санкт-Петербург.

12. Всесоюзная объединенная конференция "Технологии информационного общества - Интернет и Современное Общество", 2000 г., 2001 г. - Санкт-Петербург.

13.Всероссийская научная конференция "Научный сервис в сети Интернет", 2001 г. - Новороссийск.

14. Международная конференция "42-nd Annual Drosophila Research Conference", 2001 г. - Вашингтон.

15.Международная конференция "ISMB-2002", 2002 г. - Toronto.

Публикации.

По теме диссертации опубликовано 30 печатных работ.

Объем работы.

Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы из 137 наименований и приложения. Основная часть работы изложена на 132 страницах машинописного текста, содержит 21 рисунок и 3 таблицы.

4.6. Основные результаты и выводы

В четвертой главе предложена реализация многоагентных информационных системы с агентами адаптивного интерфейса пользователя, фильтрации информации, доступа к распределенным БД, информационного поиска и метапоиска, координации взаимодействий, естественно-языковой обработки. Программный инструментарий ПЕГАС-ГРАНТ применен для визуального проектирования моделей предметной области, программирования агентов адаптивных интерфейсов, мониторинга функционирования МИС. Разработана интеллектуальная подсистема идентификации параметров когнитивной модели пользователя. Приведены примеры применения методики проектирования многоагентных информационных систем с элементами самоорганизации и адаптации в областях промышленности, науки и образования. Приведены результаты тестирования системы.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Интенсивное использование ИНТЕРНЕТ и ИНТРАНЕТ в различных отраслях, в том числе в промышленности, образовании и науке, широкое распространение компьютеризированных приборов на основе микропроцессоров вызовет огромный рост масштабов использования клиентов и серверов данных - для триллионов компактных устройств потребуются миллиарды серверов. Число, мобильность и отсутствие постоянного соединения с сетью приборов со встроенными микропроцессорами делают современные клиент- серверные и трехзвенные архитектуры непригодными. Для разработки и поддержки функционирования таких информационных систем при традиционных технологиях потребуются огромные затраты.

Другой проблемой, связанной с ростом информационного пространства, является противоречие между ограниченными психофизиологическими возможностями людей по восприятию и переработке информации и необходимостью обработки, анализа, принятия решений и обучения на основе очень больших (и продолжающих увеличиваться) объемов данных. Решение этой проблемы лежит в области разработки адаптивных информационных систем.

Поэтому, актуальной задачей является исследование и разработка информационных систем на основе принципов адаптации, самоорганизации и многоагентного подхода.

Основные научные и практические результаты данной диссертационной работы заключаются в следующем:

1. Разработана обобщенная функциональная модель многоагентной информационной системы для компрессорной станции магистрального газопровода, дистанционного образования, научных исследований по молекулярной биологии, отличающаяся введением в гибридную архитектуру делиберативных и реактивных элементов адаптации, самоорганизации и интеграции разнородных источников данных, что позволяет повысить приспособленность существующих и разрабатываемых информационно-управляющих систем к изменениям функциональности компонент, информационных потребностей, модели предметной области, профессиональным и психофизиологическим особенностям пользователей.

2. Разработана модель и алгоритмы самоорганизации МИС, отличающиеся междуагентным взаимодействием по протоколу HTTP, мониторингом функционирования , оптимальным по стоимости решением задачи динамического распределения запросов на основе использования нагрузочных характеристик агентов, что позволяет получить лучшие результаты по сравнению с «KpyroBbiM»(Round-Robin) алгоритмом, применяемым в CORBA ODMG и алгоритмами RMI, в которых учитывается только степень загрузки вычислительной системы;

3. Разработан метод многоуровневого доступа к данным на основе агентов, отличающийся возможностью параллельного решения задач в режиме реального времени и адаптации к изменениям с предварительным преобразованием байесовской модели в матричную форму, что позволяет повысить вычислительную эффективность диагностирования когнитивной модели пользователя, состояний многоагентной системы и распознавания многословных понятий в запросах на естественном языке

4. Разработана методика визуального конструирования запросов с использованием концептуальных и логических схем, отличающаяся возможностью использования в режиме on-line, автоматическим преобразованием ЕЯ запросов с терминами концептуального уровня в запросы с терминами логического уровня модели данных, что позволяет генерировать оптимальные по времени выполнения SQL запросы.

5. Реализованы и внедрены элементы адаптации и самоорганизации МИС в автоматизированной системе технической диагностики комрессорной линии газлифтной компрессорной станции, в микропроцессорном комплексе технических средств А705-15-09М для автоматизации газоперекачивающих агрегатов ГПА-Ц-16 комрессорных станций магистральных газопроводов, в специализированной системе управления распределенной базой данных микропроцессорной установки А705-15-01МГ газлифтной компрессорной станции, в системе дистанционного обучения по курсу психолингвистики, в информационной системе "Mooshka" с многомерной базой данных по молекулярной биологии и в информационной системе "Flyex" для научных исследований по молекулярной биологии.

Полученные в диссертации результаты могут быть использованы в информационных Интранет и Интернет системах в промышленности при разработке систем технической диагностики и автоматизированных информационных систем, в научных исследованиях, проводимых с применением технологий on-line доступа к моделям и базам знаний и данных, а также в учебно - педагогической деятельности при разработке курсов дистанционного обучения и преподавании дисциплин, связанных с разработкой информационных систем.

Предложенный в диссертации подход реализован в виде инструментального средства и системы программных агентов. Их экспериментальная оценка проводилась при создании информационных систем для научных исследований по молекулярной биологии, систем дистанционного обучения, системы технической диагностики компрессорной линии газлифтной компрессорной станции и при разработке микропроцессорных распределенных систем для автоматизации газоперекачивающих агрегатов. Она подтвердила правильность основных положений предлагаемого подхода, практическую применимость разработанных средств и методик.

Дальнейшее развитие исследований по теме диссертации планируется проводить в направлении совершенствования методов повышения эффективности адаптивных интерфейсов в многоагентных информационных системах на основе модели пользователя и семантического подхода.

1. Адаптивные системы автоматического управления. Под. Ред. Яковлева В.Б. -Ленинград, ЛГУ.-1984, 204с.

2. Allison Powell James. The impact of database selection on distributed searching. In Proc. of the SIGIR'OO, 2000.

3. Androutsopoulos I., Ritchie G.D., Thanisch P. Natural Language Interfaces to Databases-An Introduction // Natural Language Engineering, 1995, pp. 29-81.

4. Atsushi Sugiura and Oren Etzioni. Query routing for web search engines: Architecture and experiments. In Proc. of the WWW-9, May 2000

5. Bosworth A., Layman A., Ardeleanu A., Schach D. XML Query and transformation language // Position Paper for the W3C query language Workshop December 3, 1998.

6. Chakravarthy A. S. and К. B. Haase. NetSerf: Using semantic knowledge to find internet information archives. In Proc. of the SIGIR'95, pages 4-11, 1995.

7. Chen P. The Entity-Relationship Model: Towards a Unified View of Data // ACM Trans. On Database Syst. 1976. V.l, №1.

8. Codd E. F., Codd S. В., Salley С. T. Providing OLAP (On-line Analytical Processing) to User-Analysts: An IT Mandate. E. F. Codd & Associates, 1993.

9. Franz, Developing with Microsoft English Query in Microsoft SQL Server 7.0. // 1998

10. French J., A. Powell, C. Viles, T. Emmitt, and K. Prey. Evaluating database selection techniques: A testbed and experiment. In Proc. of the SIGIR'98, Melbourne, Australia, August 1998.

11. Gardner R.W. Frames of mind: The theory of multiple intelligences. L.: Heinemann.

12. Goonatilake S„ Khebbal S.(eds.). Intelligent Hybrid Systems Wiley & Sons, 1995. .

13. M.Guilforol J.P. Cognitive stiles: What are they? // Educat. and psyhol. measurement. v.40(3), 1980.

14. Hayes F.P. . A graph model for fault tolerant computing systems. // IEEE Trans. Comput. Sept. 1976, vol. C-25, N9. p.875-884.

15. Jacques Savoy and Justin Picard. Report on the TREC-8 Experiment: Searching on the Web and in Distributed Collections. In Proc. of the TREC'8, 1999.

16. James P. Callan, Zhihong Lu, and W. Bruce Croft. Searching distributed collections with inference networks. In Proceedings of the SIGIR'95, 1995.

17. Janet Finlay, Alan Dix. An introduction to artificial intelligence. // UCL Press, 1996.

18. JavaTM Speech API.Интернет, http://java.sun.com/products/java-media/speech/.

19. Jinxi Xu and Jamie Callan. Effective retrieval with distributed collections.In Proc. of the SIGIR'98, 1998

20. Jennings, N. R., Varga, L. Z., Aarnts, R. P., Fuchs, J. & Skarek, P., 1993, "Transforming StandAlone Expert Systems into aCommunity of Cooperating Agents", International Journal of Engineering Applications of Artificial Intelligence 6(4),1993.

21. Jonassen, D.H. Computers in the Classroom: Mindtools for Critical Thinking.Prentice Hall (1996)

22. Kalinichenko L.A. Emerging semantic-based interoperable . information system technology. Computers as our better partners. Proceedings of the International IISF/ACM Symposium, Tokyo, World Scientific, 1994.

23. Kaminka G.A. . Execution Monitoring in Multi-Agent Environments. PhD thesis, Computer Science Department, University of Southern California, 2000.

24. Kaminka G.A., M.Tambe. A Synergy of Agent Components: Social Comparison for Failure Detection . Proceedings of the 2nd International Conference on Autonomous Agents (Agents'98), p.459-460, 1998,

25. Kononenko I., Sharoff S., Understanding Short Texts with Integration of Knowledge Representation Methods" // Proc. of the Perspectives of System Informatics'96, -Novosibirsk, June, 1996. pp. 43-47.

26. Luis Gravano. Querying Multiple Document Collections Accross the Internet.PhD thesis, Stanford University, August 1997

27. Malhotra A., Sundaresan N.,. RDF Query Specification. // Technical contribution to the W3C Query Languages Workshop, Dec 3 and 4, 1998. http://www.w3.org/TandS/QL/QL98/pp/rdfquery.html

28. Mathematical Mark-up Language (MathML(tm)) 1.01. Specification. // W3C Recommendation 1999. http://www.w3.org/pub/WWW/TR/REC-MathML/

29. Mazalov V.V., Vdovitsyn V.T., Tarasov V.V. Negotiation on data reallocation in distributed information system //Proc. of the 1-st Intern. Workshop of Central and Eastern Europe on Multi-Agent System CEEMAS'99. St. Petersburg, 1999, p. 47-48.

30. Medsker L.R. Hybrid Intelligent Systems. Kluwer Academic Publ., 1995. .

31. Newell A., 1990. Unified Theories of Cognition. Harvard University Press. .

32. Object Management Group, "Object Management Architecture Guide", OMG Document Number 92.11.1, September 1, 1992.

33. Object Management Group, "The Common Object Request Broker: Architecture and Specification", OMG Document Number 91.12.1, December 1991.

34. Peter В. Danzig, Jongsuk Ahn, John Noll, and Katia Obraezka.Distributed indexing: A scalable mechanism for distributed information retrieval.In Proc. of the SIGIR'91, 1991.

35. Pisarev A., E.Pustelnikova, M.Samsonova, P.Bauman. Mooshkaio A system for the management of multidimensional gene expression data in situ. Information Systems, Elsevier Science,2002.

36. Pisarev A., M.Blagov, M.Samsonova. A technology for integrtation of Databases with Common Subject Domains. Proceedings of the Conference ISMB-2002, Canada.

37. R. Baeza-Yates and B. Ribeiro-Neto, eds., Modern Information Retrieval . Addison Wesley Longman, 1999.

38. Resource Description Framework (RDF) Model and Syntax Specification. // W3C Technical Report. January, 1999. http://www.w3.org/TR/PR-rdf-syntax

39. Ricardo Baeza-Yates and Berthier Ribeiro-Neto. Modern Information Retrieval.ACM Press, 1999.

40. Samsonova M., E. Pustel'nikova, A.Pisarev and J.Reinitz. Design of the Integrated Atlas of Segmentation Gene Expression in situ. Proceedings of the German Conference on Bioinformatics (GCB 2000), 5 7 Oct. 2000, Heidelberg, 125-132.

41. Samsonova M., E. Pustel'nikova, A.Pisarev, J.Reinitz. Design of an Integrated Atlas of Segmentation Gene Expression in situ. Труды Международной конференции "42-nd Annual Drosophila Research Conference", 2001 г. Вашингтон, p.46.

42. Sharoff S., SNOOP: A System for Development of Linguistic Processors. // In: Proc. of the EAST-WEST conference on artificial intelligence, Moscow, pp. 184-188. (1993)

43. Sharoff S., Zhigalov V. (1999) Register-Domain Separation as a Methodology for Development of Natural Language Interfaces to Databases. // Proc. of IFIP TC.13 International Conference on Human-Computer Interaction, Edinburgh, pp 79-85.

44. The Object Database Standard: ODMG-93. / Ed. by R. G.G. Cattell. Morgan Kaufmann Publ., 1994, - p. 169.

45. Tomasic A. , L. Gravano, C. Lue, P. Schwarz, and L. Haas. Data structures for efficient broker implementation. ACM Transactions on Information Systems, 15(2), April 1997.

46. Trapeznikov S., Dinenberg F., Kuchin S. (1993) InterBase: A Natural Language Interface system for popular commercial DBMSs. // In: Proc. of the EAST-WEST conference on artificial intelligence. Moscow, pp. 189-193.

47. Viles C. and J. French. Dissemination of collection wide information in a distributed information retrieval system. In Proc. of the SIGIR'95, pages 12 -20, 1995.

48. Wooldridge M., Jennings N., 1995. Intelligent Agents: Theory and Practice // Knowledge Engineering Review No 10 (2).

49. Williams, В. C.; and Nayak, P. P. 1996. A Model-Based Approach to Reactive Self-Configuring Systems. In Proceedings of the Thirteenth National Conference on Artificial Intelligence (AAAI-96), Portland, Oregon.

50. Аржанников B.A. Исследование сооношения модальностей в различных KynbTypax.-http://rchgi.spb.ru/Pr/bchm99/arzhannikov.htm

51. Антонов В.Н., Терехов В.А., Тюкин И.Ю. Адаптивное управление в технических системах.- СПб.,Издательство С.-Петербургского Университета, 2001-244с.

52. Богданов А.В., Котова Е.Е., Писарев А.С. Методы и инструментарий структурирования информации для проектирования электронных библиотек: проект ЭЛБИ. Труды научной конференции, Судак, 1999г.

53. Брусенцова Т.Н Исследование когнитивных стилей в автоматизированных системах обучения. // Вопросы психологии, 1984.-№4.

54. Брюхов Д.О.,Задорожный В.И., Калиниченко Л.А., Курошев М.Ю., Шумилов С.С. Интероперабельные информационные системы: архитектуры и технологии. Системы управления базами данных, #04/1995,

55. Буч Г., Рамбо Д., Джекобсон А. Язык. UML. Руководство пользователя:Пер. с англ.- М.:ДМК, 2000,- 432 с.

56. Варшавский В.И. Коллективное поведение автоматов. М.: Наука, 1973. 407 с.

57. Васильев А.В., Кноль А.И., Соколова М.Д. Экономическое обоснование научно-технических проектов. Учебное пособие, С-Пб.,1995.

58. Гаврилова Т.А. Спецификация знаний через структурирование: введение в САКЕ-технологию / Сборник трудов III конференции по искусственному интеллекту/, Тверь, 1992.-с.36-42.

59. Гаврилова Т.А., Котова Е.Е., Писарев А.С. Активные схемы как инструмент семантического анализа. Труды международного семинара "Диалог'99" по компьютерной лингвистике и ее приложениям, 1999 г, е.26-27

60. Гаврилова Т.А., Писарев А.С., Котова Е.Е., Васильева Е.И. Технология разработки курсов дистанционного обучения с применением программной среды для гипертекстовых активных схем (ПЕГАС/ГРАНТ). Труды конференции, Гурзуф, 1999.

61. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. -СПб.: Питер, 2000.

62. Гаврилова Т.А.,, Васильева Е.И. Модель пользователя и интеллектуальные обучающие системы. Материалы 3-го международного симпозиума Интеллектуальные системы. Псков, 1998.

63. Гаврилова Т.А., Червинская К.Р., Яшин A.M. Формирование поля знаний на приме-ре психодиагностики./ Техническая кибернетика. Известия АН СССР. 1988, N 5, с.72-85.

64. В.Городецкий, О.Карсаев, В.Самойлов. Проектирование и разработка многоагентных систем слияния данных: Труды 10 Международной конференции "Telecommunication Systems Modeling and Analysis", Монтерей, Калифорния, 3-6 октября, том 2, стр. 762-774, 2002.

65. Григорьев Ю.А. Проблемы выбора модели доступа к данным при проектировании информационных систем на основе СУБД.- Информационные технологии, N5, 1999, с.2-7.

66. Дегтярев А.Б., Нечаев Ю.И., Сиек Ю.Л. Принятие решений в интеллектуальных системах реального времени с использованием концепции мягких вычислений.-'Искусственный интеллект' No.3'2000

67. Ерофеев А.А., Поляков А.О. Интеллектуальные системы управления. СПб.: Изд. СПбГТУ, 1999. .

68. Жигалов В.А. Группа Свободного Поиска, или Как нам обустроить поисковый сервис в Сети РосНИИ Искуственного интеллекта, http://www.inbase.artint.ru/article/os-art.asp

69. Жигалов В.А. Интернет как распределенная поисковая система. // Научный сервис в сети Интернет, тезисы докладов Всероссийской научной конференции Издательство Московского университета. 1999г.

70. Жигалов В.А. Об опыте разработки системы построения ЕЯ-интерфейсов к базам данных. // Труды международного семинара Диалог'98 по компьютерной лингвистике и ее приложениям. Казань 1998. стр. 801 808.

71. Жигалов В.А. Поиск в Интернет: от словарного индексирования к распределенной сети знаний. // Труды международного семинара Диалог'98 по компьютерной лингвистике и ее приложениям. Таруса 1999. стр. 47 56.

72. Жигалов В.А. Система построения мульти-языковых ЕЯ-интерфейсов к базам данных. 2000, http://www.inbase.artint.ru/article/cai2000-zhigalov.asp

73. Исследования по оптимизации характеристик АСУ ТП ГПА. Отчет о НИР. Тема 286(7.86).,кн. 1., Ленинград, 1988, 172 с.

74. Исследования по созданию технических средств для автоматизированной системы технической диагностики газоперекачивающих агрегатов. Отчет о НИР. Тема 30-85(044). № гос.рег. 01850069283, Ленинград, 1986. 205 с.

75. Каравай А.Ф. Инвариянтно-груповой анализ и синтез структур отказоустойчивых вычислительных систем. автореферат докторской диссертации, Москва, 2002, 75 с.

76. Конга В.А. Дифференциально-психологическое исследование когнитивного стиля и обучаемости. Дисс. канд. псих.наук. JL: ЛГУ, 1976.

77. Кононенко И. Экспериментальная система понимания коротких текстов. // Труды IV национальной конференции ИИ-94 Рыбинск, 1994 - с. 395-398

78. Котова Е.Е., Писарев А.С. Онтологии как средство структурирования предметных областей в ИНТЕРНЕТ. Труды конференции "Научный сервис в сети ИНТЕРНЕТ", Новороссийск, 1999 г.

79. Курейчик В.М., Зинченко Л.А. Эволюционная адаптация интерактивных средств открытого образования.- Дистанционное образование,№1, 2001 г.

80. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта. М.: Мир, 1991.

81. Майкл Л. Броди. "Интероперабельные информационные системы в науке" -Сборник материалов семинара, Москва, апрель 6-7, 1995.

82. Малин В.А., А.С.Писарев. Опыт разработки конфигурирующей станции распределенной интеллектуальной системы управления технологическим процессом. Труды научной конференции по искусственному интеллекту, Тверь, 1992.

83. Малин В.А., Исерлис Ю.Э., Писарев А.С. Концепция интеллектуальной системы управления компрессорной станцией магистрального газопровода. Приборы и системы управления, 1988, N11.

84. Мартин Дж. Организация баз данных в вычислительных системах. М.: Мир, 1978.

85. Минский М. Фреймы и представление знаний. М.: Энергия, 1979.

86. Могилева В.Н. Влияние компьютерной учебной деятельности на формирование мышления учащихся Автореферат дисс. канд. псих, наук.- М., 2001.

87. Нариньяни А.С. Автоматическое понимание текста новая перспектива. -1996- РосНИИ Искуственного интеллекта, http://www.inbase.artint.ru/article/dial-96.asp

88. Нариньяни А.С. Лингвистические процессоры ЗАПСИБ. Часть 1 задачи проекта. Препринт ВЦ СО АН СССР - 1979. - №199, http://www.inbase.artint.ru/article/zapsibl.asp

89. Нариньяни А.С. Недоопределенные модели и операции с недоопределенными значениями Препринт ВЦ СО АН СССР, №400, 1982

90. Нариньяни А.С. Проблема понимания ЕЯ-запросов к базам данных решена. -РосНИИ Искуственного интеллекта, http://www.inbase.artint.ru/article/kazan-rep.asp

91. Нариньяни А.С., Лингвистические процессоры ЗАПСИБ (1-я и 2-я части). Препринт ВЦ СО АН СССР, N 199, 1979

92. Падерно П.И. Модификация метода анализа иерархий для оценки человеко-машинных систем. Международная Научная Школа "Моделирование и Анализ Безопасности, Риска и Качества в Сложных Системах (МА БРК 2001)", 18-22 Июня 2001,Санкт-Петербург, Россия.

93. Падерно П. И., Платов А.Н. Автоматизированная оценка индивидуального темпа подачи информации при обучении. Современные технологии обучения. Материалы VI-й международной конференции. Санкт-Петербург. 2001. С. 118120

94. Писарев А.С. Распределенная система управления базой знаний компрессорной станцией магистрального газопровода. Труды Всесоюзного научно-практического семинара "Интеллектуальное программное обеспечние ЭВМ", Ростов- на Дону, 1990, с.77

95. Писарев А.С. Применение подхода многоагентных интеллектуальных систем и высокопроизводительных баз знаний для задач дистанционного обучения. Труды международной научно-методической конференции "Телематика" 1999", 1999 г. Санкт-Петербург.

96. Писарев А.С. Принципы ситуационного управления совокупностью газоперекачивающих агрегатов. Сборник научных трудов ВНИИАП, Киев,1985, с.17-23.

97. Писарев А.С. Разработка систем на основе "разумных" документов для переменных структур данных. Труды Третьего международного симпозиума "Интеллектуальные системы"(Интелс'98), Псков, 1998

98. Писарев А.С., Самсонова М.Г. On-line интерфейс на естественном языке к базе данных по молекулярной биологии Труды международного семинара

99. Диалог'2002" по компьютерной лингвистике и ее приложениям, 2002 г. -Протвино, 2002.

100. Полат Е.С. Теория и практика дистанционного образования. В кн.: 2-ая Межд. Конф. ИОЛ-2000. "Новые информационно-педагогические технологии". Тез. докл. - С.-Пб., 2000.

101. Поспелов Д.А., 1998. Многоагентные системы настоящее и будущее // Информационные технологии и вычислительные системы N1

102. Рейнитц Д.Б., М.Г.Самсонова, А.С. Писарев. Средства Web-мониторинга многоагентных телекоммуникационных систем. Труды международной научно-методической конференции "Телематика'2001", 2001 г. Санкт-Петербург, с.42.

103. Смирнов А.В., Л. Б. Шереметов. Многоагентная технология проектирования сложных систем.- Автоматизация проектирования, 1999 N1.

104. Советов Б.Я., Цехановский В.В., Яшин А.И. Россия. Формализация представления знаний в системах поддержки принятия решений по обработке информации. Международная конференция "Региональная информатика -2002" Санкт-Петербург,26-28 ноября 2002 г.

105. Сорокин А.Д., Вдовицын В.Т. Состояние и перспективы развития информационно-телекоммуникационной Среды КарНЦ РАН. //Тр. Ин-та приклад, матем. исслед. КарНЦ РАН. Вып. 1. Петрозаводск, 1999. С. 119-126.

106. Стиль человека: психологический анализ. Под ред. А.В. Либина - М.: Смысл, 1998.

107. Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: Философия, психология, информатика Серия: Науки об искусственном .-Изд.УРСС, 2002 г., 352 стр.

108. Тарасов В.Б. Агенты, многоагентные системы, виртуальные сообщества: стратегическое направление в информатике и искусственном интеллекте.-Новости искусственного интеллекта, № 2, 1998 г., с.4-63.

109. Тихомиров В.П. Технологии ДО в Росси // ДО, №1, 1996

110. Тихонов А.Н. О состоянии и перспективах создания единой системы ДО в России. // Проблемы информатизации ВШ, Бюлл.№3.,1995.

111. Ульман Дж. Основы систем баз данных./Под ред. М.Р.Когаловского М.: Финансы и статистика, 1983.-384 с.

112. Холодная М.А. Психология интеллекта. Парадоксы исследования. С-Пб.: Питер, 2002.