автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Математические модели и метод обработки информации для эффективного управления недвижимостью мегаполиса

Экз. № На правах рукописи

ЕГОРОВ АЛЕКСЕЙ ГЕННАДЬЕВИЧ

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ И МЕТОД ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ ЭФФЕКТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ НЕДВИЖИМОСТЬЮ МЕГАПОЛИСА

«Специальность 05.13.10. Управление в социальных и экономических системах»

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Санкт- Петербург 2005

Работа выполнена в научном филиале ФГУП «НИИ «Вектор» —

СЦПС «Спектр»

Научный руководитель:

Официальные оппоненты:

кандидат технических наук доцент Молдовян А.А.

доктор технических наук профессор Кириллов А.Л.

кандидат технических наук Беляков Л.Г.

Ведущая организация:

Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ'

Защита состоится .2005г. в час. 00 мин. На заседании

диссертационного совета Д502.007.02 Северо-Западной академии государственной службы по адресу: Санкт-Петербург, Средний проспект, В.О., д.57.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке СЗАГС (199004, Санкт-Петербург, В.О., 8-я линия, д.61)

1Ы

Автореферат разослан 2005г.

Ученый секретарь диссертационного совета

кандидат технических наук старший научный сотрудник

А.В. Иванов

I. Общая характеристика работы.

Актуальность темы диссертации. Опрос, проведенный среди 2000 посетителей конференции европейской группы пользователей SAS -SeUGI, которая состоялась в Вене (Австрия), убедительно подтвердил высокую отдачу инвестиций (ROI) в программные системы поддержки бизнеса. При этом девяносто девять процентов респондентов убеждены, что точные данные принципиальным или существенным образом влияют на эффективность инвестиций и 91 % отметили, что функции доступа к данным и средства интеграции данных SAS сыграли определяющую или важную роль при выборе именно этой компании в качестве производителя средств BI. Эти результаты согласуются с результатами опроса ряда организаций в других странах Европы. Руководители 66% этих организаций заявили, что "грязные данные" отрицательно отражаются на рентабельности их предприятий, и 74% компаний, действующих в финансовой и телекоммуникационной отрасли, планируют или уже реализуют программы по повышению качества данных.

Цена ошибки принимаемых решений в данной области социально-экономических отношений резко возрастает, одновременно с этим растут требования к качеству и оперативности предоставляемых сведений, а, следовательно, в ближайшее время должно резко вырасти число разработок, направленных на повышение качества электронных записей информации в базах данных. Актуальность этой проблемы определила цель диссертационного исследования.

Целью исследований является разработка методического аппарата обеспечения точности и достоверности информации в системе поддержки принятия решений при управлении объектами городской недвижимости.

В соответствии с этой целью объектом исследования является база данных системы автоматизированного управления недвижимостью, а предметом исследования является процесс поступления информации в базу данных, математические модели и методы выявления искажений

информации об объектах городской недвижимости и разработки рекомендаций по их исправлению.

Достижение поставленной в диссертации цели предопределило постановку и решение следующих основных задач исследований:

1.Анализ содержания процессов, определяющих потоки поступления информации в базу данных, и особенностей решения задач управления городской недвижимостью в условиях неопределенности.

2.Разработка концептуальных моделей, обеспечивающих решение задач анализа искажений информации в базе данных.

3.Разработка системы моделей и алгоритмов выявления искажений в базе данных и разработки рекомендаций по их исправлению.

Решение этих задач в процессе диссертационных исследований позволило разработать и обосновать ряд положений, которые выносятся на защиту. К ним относятся следующие положения:

1.Модели исследования технологических процессов ввода информации о недвижимости в базу данных.

2.Метод выявления искажений в базе данных и разработки рекомендаций по их исправлению при управлении объектами городской недвижимости.

Научная новизна полученных результатов:

1. Определен и обоснован базовый состав моделей исследования технологических процессов. В отличие от существующих моделей, предлагаемые модели обеспечивают учет результатов обследования состояния и выявления наиболее существенных факторов, влияющих на появление ошибок в базе данных.

2. Разработан метод выявления искажений в базе данных и разработки рекомендаций по их исправлению при управлении объектами городской недвижимости. В отличие от существующих методов выявления ошибок в записях базы данных предлагаемый метод основан на использовании принципов ситуационного управления процессом, что

позволяет выявлять и разрабатывать рекомендации по их исправлению в условиях воздействия внешних возмущений.

Практическая значимость результатов исследований состоит в следующем:

1 .Разработанные модели позволяют обеспечить решение практических задач управления объектами недвижимости на основе точной и достоверной информации в условиях динамичного изменения рыночных ситуаций.

2.Результаты моделирования поведения жителей Санкт-Петербурга при регистрации прав на недвижимое имущество и сделок с ним позволяют построить более рациональную организацию приема - выдачи документов, позволяющую снизить влияние негативных факторов на достоверность и точность информации.

3.Практическая значимость полученных в диссертации результатов определяется возможностью их использования органами управления городов Российской Федерации при организации управления развитием объектов недвижимости и экономическом регулировании процессов на рынке недвижимости на основе точной и достоверной информации. Варианты построения схем наиболее рациональной структурно-функциональной системы управления развитием групповых объектов недвижимости предназначены для их включения в концепцию управления недвижимостью.

Полученные научные результаты непосредственно связаны с научно-практической деятельностью автора в процессе выполнения им соответствующих заданий. В процессе выполнения диссертационных исследований использовалась оперативная статистическая информация, накапливаемая в учреждениях администрации Санкт-Петербурга.

Методы исследования. В работе использовались методы теории вероятностей, математической статистики, теории систем, теории

многоуровневых иерархических систем, математического моделирования и теории оптимального управления.

Достоверность научных результатов подтверждается:

- строгостью приведенных математических соотношений, использованных для аналитических моделей планирования и управления развитием групповых объектов недвижимости;

- совпадением полученных результатов в частных случаях с известными результатами;

- положительным эффектом от внедрения результатов исследований.

Апробация материалов диссертации проводилась в виде докладов на научных конференциях в январе, марте и апреле 2005 года, на городских конференциях по экономическим вопросам управления недвижимостью.

Материалы диссертации опубликованы в 5 научных трудах.

Результаты диссертации реализованы при разработке проектов в ГУЮ ГБР, при разработке документов по регулированию рынка недвижимости в Санкт-Петербурге. Модели обработки информации и оценки достоверности записей объектов недвижимости апробированы при выполнении расчетов по заданию губернатора Санкт-Петербурга, основное содержание и результаты исследований опубликованы в печати.

Структура диссертации. Диссертационная работа включает введение, 3 главы, заключение и список литературы. Объем диссертации 142 страницы, включающих 37 рисунков и таблиц.

II. Основное содержание работы.

Во введении показана актуальность темы диссертации, определены цели и задачи исследований, отражена научная новизна и значимость полученных результатов.

Первая глава диссертации посвящена анализу социально-экономических задач, решаемых при управлении недвижимостью крупного города. Был сделан вывод о том, что в условиях рыночной экономики резко возросли информационные потребности жителей города. Вся информация о недвижимости и совершаемых сделках накапливается в автоматизированных системах для формирования общегородского банка данных. Создание на их основе автоматизированных коммуникационных сетей по принципу "единого окна" позволит исключить необходимость посещения жителями различных учреждений для сбора справок и любых иных документов.

Решение проблемы обеспечения потребителей точной и достоверной информацией потребовало, прежде всего, создания модели искажения информации в базе данных, содержащей сведения о недвижимости. Построение модели основано на анализе и обобщении теоретических и практических результатов создания и многолетней эксплуатации базы данных системы регистрации прав на недвижимость.

Потери информации в базе данных определяются наличием источников помех различного происхождения: непреднамеренные ошибки персонала, умышленный ввод недостоверной информации обиженными или нечестными сотрудниками, уничтожение или искажение информации из-за проблем с электропитанием, наличие ошибок в программном обеспечении, проникновение вирусов.

Все это дает возможность сформулировать проблему обеспечения информационной устойчивости в более широком аспекте, как способность базы данных обеспечить точность и достоверность электронных записей в условиях любого случайного или преднамеренного искажения (разрушения). Как показывает практика, при управлении недвижимостью объективно возникает потребность эффективной переработки ограниченного объема противоречивой информации, учета факторов стохастичности и неопределенности.

При решении задач сбора и обработки информации о недвижимости неопределенность проявляется:

1) как неопределенность, порождаемая недостаточной полнотой, а также искажениями информации, возникающими как из-за санкционированных, так и несанкционированных действий пользователей;

2) как неопределенность, возникающая из-за наличия сложности и неоднозначности в описании объектов недвижимости, формирования специфических правил, регламентирующих нормы поведения на рынке недвижимости.

Обеспечение потребителей точной и достоверной информацией требует разработки целого комплекса программных средств и организационно-технических мероприятий. В наиболее общем виде схема организации контроля ввода информации, периодического тестирования базы данных, выделение ошибок и квазиошибок в записи информации, содержащейся в базе данных, а также разработки рекомендаций по исправлению ошибок в адресах объектов недвижимости приведена на рис.1.

Для сведения и принятия решения

I

•Дж.йг-

{ Предупреждение о возможно | ошибке в информации

Предупреждение о возможной ошибке в информации

аз

Программа просмотра, селекции и формирования перечня ошибочных адресов строений недвижимости.

Перечень ошибочных адресов объектов недвижимости

ошибке в

зт:

База данных

И

Программа анализа информации и разработки рекомендаций по корректуре адресов строений базы данных

Программа корреюуры информации в словаре-справочнике адресной системы объектов недвижимости.

Администратор базы данных

Рис. 1. Схема организации контроля, тестирования и исправления ошибок в адресах объектов недвижимости базы данных.

Разработанная концепция выявления и разработки рекомендаций по исправлению ошибок в базе данных предусматривает существование двух относительно самостоятельных и, следовательно, имеющих отличие направлений обеспечения точности и достоверности информации.

Первое направление требует построения вероятностных математических моделей, которые адекватно отражают механизм формирования ошибочной информации в базе данных. Второе направление связано с формированием и оперативной корректировкой системы логических правил, соответствующих нормативным документам, которые определяют "правила игры" на рынке недвижимости.

Решение задачи предлагается обеспечить путем создания двухуровневой системы моделей для накопления и анализа информации об ошибках в записях баз данных и разработке рекомендаций по их исправлению (рис.2).

На первом уровне формируются концептуальные модели оценки и анализа статистических данных об ошибках в записи информации. Основная задача технологии извлечения знаний состоит в выявлении в больших наборах данных скрытых закономерностей, зависимостей и взаимосвязей, полезных при принятии решений на различных уровнях администрирования базы данных.

На втором уровне создается комплекс моделей для анализа информации и разработки рекомендаций по исправлению ошибок в базе данных. Сформированная система моделей и организационно-технических мероприятий представляет основное содержание метода обеспечения точности и достоверности информации в базах данных, когда преднамеренная или непреднамеренная деятельность человека, а также неисправности технических средств, ошибки программного обеспечения могут привести к искажению или уничтожению сведений о недвижимом имуществе. В основе этого метода лежит использование принципа информационной избыточности и анализа семантической составляющей

накапливаемых сведений. Решение поставленной проблемы на основе указанных принципов объясняется тем, что при приеме и передаче информации в социально-технических системах достоверность и точность информации сводится не столько к надежности синтаксической, сколько к семантической и прагматической идентификации.

Рис.2. Система моделей для выявления и исправления искажений информации в базе данных, содержащей социально-экономические сведения в сфере недвижимост и.

Во второй главе разрабатывается система концептуальных моделей процессов оценки и анализа статистических данных об ошибках в записи информации о недвижимости.

Целью разработки моделей является определение характеристик потока ошибок, поступающих в базы данных автоматизированных систем при вводе информации, а также выявление основных закономерностей их изменения на основе изучения правил и документов, регламентирующих поведение субъектов права на рынке недвижимости. Результаты такого изучения процесса позволят организовать управление, как сознательную целенаправленную систематическую деятельность по организации эффективного функционирования автоматизированной системы в условиях изменяющейся внешней среды.

К ним относятся (рис.2) следующие модели "извлечения знаний":

- модель расчета показателей, характеризующих уровни концентрации ошибок информации в базе данных;

- модель оценки закона распределения показателей, характеризующих концентрацию ошибок информации в базе данных;

- модель исследования однородности выборок методом однофакторного дисперсионного анализа;

- модель учета взаимного влияния факторов, связанных с воздействием непреднамеренных помех различного происхождения, при вводе информации в базу данных.

Планирование эксперимента и оценка качества базы данных проводится с использованием метода проверки статистических гипотез.

Предлагаемая методика основана на предположении, что заранее не известны истинные значения процентного состава всех типов ошибок в базе данных информационных систем. Считается, что существует некоторая эмпирическая выборка значений из

стохастического временного ряда наблюдений объемом N за наиболее

типичными видами ошибок. При решении задачи комплексной оценки качества базы данных было принято, что информация базы данных эффективно используется до тех пор, пока сумма отношений обнаруженных концентраций ошибок к их предельно-допустимой норме 6j не становится больше единицы.

В качестве нулевой Но гипотезы формулируется такое предположение, ошибочное отклонение которого приносит наибольший ущерб с точки зрения практического использования информации в базе данных. Поэтому сама цель создания базы данных приводит к выводу о том, что ошибочное отклонение гипотезы НВ ("грязная "база данных), когда она верна, приводит к более тяжелым последствиям, чем ошибочное отклонение гипотезы НА ("чистая" база данных), когда она верна. Исходя из этого, формулируем

(1)

Решение задачи позволило получить результаты, которые подтверждают целесообразность выбора необходимого числа испытаний равного п= 10. Таблица!, 1

Объем выборки Результаты расчетов

Критическое значение Величина ошибки второго рода

10 0,698704 0,0099

20 0,578513 0,0011

30 0,533516 0,0001

Для последующего корректного применения методов математической статистики весьма важной является задача о законе распределения показателей, характеризующих концентрацию ошибок в базе данных. Для проверки закона распределения случайной величины | на основе анализа записей базы данных системы регистрации прав на недвижимость был проведен подсчет числа ошибок, допущенных в информационных пакетах. В результате был сформирован ряд измерений (сьс2,.. .,с31):5,8,6,7,7,6,6,8,6,8,7,7,6,6,7,6,6,7,8,8,7,6,7,6,8,5,9,5,9,5,6.

Наше предположение о нормальном законе распределения случайной величины, характеризующей концентрацию ошибок информации в базе данных не отклоняется с вероятностью 0,95.

Основные описательные статистики по показателю, характеризующему концентрацию ошибок информации в базе данных, представлены в таблице 2.

Таблица 2

Число наблюдений в выборке N Среднее значение Дисперсия Мода Стандартное отклонение '

31 6,70968 1,27957 6 1,13118 1

Полученные результаты группирования ошибок свидетельствуют о том, что при клавиатурной записи неформализованного текста об организационно-правовой форме и названиях юридического лица ошибок возникает значительно больше (как по количеству, так и по перечню), чем при полуформализованной записи адреса объекта недвижимости. Формализованная запись названия улиц практически исключает возможность появления орфографических ошибок.

Как следует из гистограммы (рис. 3), около 80% ошибок в базе данных представляют собой примерно 20% вариантов наиболее типичных искажений информации.

Полученные результаты соответствуют универсальному правилу Парето "20 - 80", при котором ранжируются отдельные области по их значимости и устанавливается "жизненно важное меньшинство" по сравнению с "незначительным большинством".

На следующем этапе проведения исследований была осуществлена проверка однородности выборок, содержащих сведения об ошибках ввода адресов в базу данных системы регистрации прав на недвижимость.

Каждой выборке из} измерений} = 1, ... , к был поставлен в соответствие качественный признак (фактор), на основании которого группируется общая выборка из частных независимых случайных выборок. При этих условиях была проверена нулевая гипотеза заключающаяся в том, что уровни фактора А не влияют на изменение результативного признака в группах наблюдаемых значений признака X.

При проведении расчетов было получено соотношение ,

свидетельствующее о том, что нулевая гипотеза отклоняется, и следует считать, что среди подмножества внутригрупповых средних имеются хотя бы два не равных между собой.

Для того, чтобы определить, по каким именно уровням фактора групповые средние значимо различаются, была решена задача парного сравнения средних значений двух выборок (первой и третьей).

Как показал содержательный анализ информационных пакетов, включенных в исследование на основе принципа случайного отбора, в третью группу наблюдений были включены строения, форма записи адреса которых содержит несколько корпусов (например, Каменноостровский 64 к.1 - к.5) и при вводе такие данные вызывают наибольшее количество ошибок. В то же время в исходной информации первой группы наблюдений с минимальными значениями уровней ошибок подавляющее большинство составили строения с простыми правилами написания адреса. Очевидно, что указанные обстоятельства неоднозначного написания и, следовательно, уровня формализованного

представления адресов объектов недвижимости являются достаточно существенными при вводе данных.

В модели, основанной на использовании метода многофакторного дисперсионного анализа, изучалось влияние, которое оказывают на количество ошибок при вводе информации в базу данных два качественных признака: фактор А (утомляемость пользователей АРМ по интервалам рабочего времени AT), который имеет к уровней (градаций) А ..., Ак и фактор В (стаж работы сотрудников на приеме документов), разбитый на п уровней Вь ..., В„.

По существу рассматриваемой проблемы выполненные расчеты влияния факторов с уровнем значимости 0,05 позволяют сделать следующие выводы:

1) Фактор А - утомляемость пользователей АРМ по мере нарастания времени в течение рабочего дня является существенным для появления вариации в количестве ошибок в базе данных;

2) Влияние фактора В (стаж работы пользователей АРМ) результатами обследования не доказано.

3) Совместное воздействие фактора А и фактора В является весьма существенным на появление ошибок ввода данных.

Полученные результаты подтверждают качественный анализ ситуации, складывающийся при приемке документов на регистрацию прав на недвижимое имущество и сделок с ним. Характерной особенностью такой ситуации является последовательное нарастание потока посетителей с течением времени, возникновением пика очередей и затуханием этого процесса в конце рабочего дня. Таким образом, кроме естественной утомляемости на пользователей АРМ оказывает влияние стрессовая обстановка в зале приема документов. Что касается стажа работы, то создание достаточно простой и понятной для пользователей программы ввода данных, не требует длительного времени для получения необходимых навыков.

В третьей главе рассматривается метод построения и практического использования системы анализа информации и разработки рекомендаций по исправлению ошибок в базе данных. Решение задачи осуществляется методом ситуационного моделирования процесса принятия решения об исправлении ошибок в базе данных, содержащей сведения о недвижимости.

Предлагаемый метод связан с моделированием системы взаимосвязей, характерных для рассматриваемого социально-экономического процесса.

Задачу принятия решения о наличии ошибки и ее исправлении будем трактовать как задачу поиска такого разбиения множества на классы, при котором каждому классу будет соответствовать решение наиболее целесообразное с точки зрения установленных критериев функционирования. При наличии такого разбиения поиск решения в конкретной ситуации сводится к поиску класса и соотнесения ему установленного решения.

Основным подходом формирования системы правил для поиска решения является введение понятия "ситуация". Ситуация характеризуется, прежде всего, набором так называемых базисных факторов, с помощью которых описываются процессы возникновения ошибок в каждой из них. При решении задачи исследуемая ситуация представляется в виде формальных триад "исходные предпосылки -классификация ситуации - полученный результат с учетом ситуации". Каждый элемент такой триады является определенным вектором из соответствующего пространства признаков в массиве неопознанных объектов и словаря-справочника. Вариант ситуации определяется путем сопоставления данных в этих массивах.

В качестве языка описания ситуаций выберем язык гх - кодов, который формально задается тройкой

где Х° - словарь базовых понятий;

Я - словарь базовых отношений;

Р - множество правил порождения производных понятий и тождественного преобразования ситуаций.

называется элементарным кодом, а конъюнкция пар вида г, х,к называется гх - кодом понятия х,к и имеет вид

где (Г1 г г ...гт) € Я; х/1 хь' ...х/ е Х°; (а,Ь,...,1) £ к и хотя бы

один из них равен к-1.

Верхний индекс указывает на уровень производности понятия.

В соответствии с существующей методикой словари Х° и X1 представим в виде дерева, вершины нижнего уровня которого отождествляются с понятиями базового производного уровня, вершины всех остальных уровней - с производными понятиями. Семантическая близость между понятиями проявляется в наличии общих частей в их описаниях.

Таким образом, иерархическую структуру возможных описаний адресов объектов недвижимости будем изображать в виде ориентированного дерева, по которому можно судить об отношениях между классами. Дуги графа обозначают унарное (одноместное) отношение "иметь свойство".

В представленной структуре (рис.4) на первом уровне описания номера дома выделены четыре группы информационных признаков, которые соответствуют следующим типам адресов строений:

1) наличие в адресе номера корпуса;

2) наличие в адресе углового дома его номера из уточняющего

адреса;

3) наличие в адресе дома, отличающегося большой протяженностью, двойных цифр.

наличие в адресе только одного номера (без номера корпуса, без уточняющего адреса, без двойных цифр).

Неточная запись адреса объекта 1(Т) в транзакции Т

Варианты записи неопознанного номера дома, массив X'

Варианты записи неопознанных номеров дома в группах, массив Х°

Рис. 4 Иерархическая двухуровневая структура описания номера дома полным набором информативных признаков из I = {¡¡, ¡2, 1з (на условном примере строения с номером б)

На втором уровне описания номера дома в каждой группе выделены подгруппы информационных признаков, которые отличаются друг от друга:

1) значением цифры в адресе номера корпуса;

2) значением цифры в уточняющем адресе;

3) значением цифры в одной из групп адреса с двойными цифрами;

4) значение цифры в номере дома отсутствует в справочнике (дома с таким номером по данной улице нет).

Предлагаются четыре наиболее общие ситуации, которые различаются действующей логикой процесса ввода и исправления информации в базе данных.

Ситуация I. Есть некоторый набор различных случаев ввода данных, в которых пользователь правильно ввел цифры и допустил ошибки либо в позициях их написания, либо в написании символа. Данная ситуация характеризуется тем, что цифры номера дома введены правильно и в справочнике можно найти номера домов с такими же цифрами.

Ситуация II. При вводе данных пользователь допустил ошибку в цифрах, но не ошибся в позициях их написания и написании символа. Эта ситуация отличается от предыдущей ситуации тем, что в справочнике отсутствует дом с введенным номером. Для ее разрешения предлагаются ближайшие номера домов такого же типа.

Ситуация III основана на проверке наличия запрещенных сочетаний символов, цифр и букв. В этой ситуации выявляются совпадения в записи литеры в информационных полях базы данных (например, по одному адресу введена и литера А и литера К).

Отсутствие результатов распознавания адреса по существующему его описанию определяет содержание ситуации IV.

Для разработки рекомендаций об исправлении ошибок используется известная информация о мощности классов, их количестве и выявленных взаимосвязях. В основе построения системы логических правил лежит утверждение, что в том случае, если произошло событие А, то произойдет и событие В с вероятностью Р.

В результате решения задачи по информации о классах

I(Y],Y2,Y3.....,Yn), по неточной записи адреса объекта 1(Т) в транзакции Т,

содержащей сведения X, вычисляется принадлежность адреса одному из классов Xi => Yj EY.

Полученные практические результаты чистки базы данных автоматизированной системы регистрации прав на недвижимое имущество и сделок с ним подтвердили эффективность предлагаемого метода обеспечения точности и достоверности информации, характеризующуюся снижением вероятности принятия ошибочного решения на основе данных информационных массивов автоматизированной системы, содержащих сведения об объектах недвижимости.

Заключение

В ходе проведения диссертационных исследований были получены следующие результаты:

1) На основе проведенного анализа процессов, определяющих потоки поступления информации в базу данных, разработан комплекс программных средств и организационных мероприятий для обеспечения точности и достоверности информации в системе поддержки принятия решения при управлении объектами городской недвижимости.

2) Разработан комплекс концептуальных моделей, обеспечивающих решение задач анализа информации в базе данных.

- модель расчета показателей, характеризующих уровни концентрации ошибок информации в базе данных;

- модель оценки закона распределения показателей, характеризующих концентрацию ошибок информации в базе данных;

- модель исследования однородности выборок методом однофакторного дисперсионного анализа;

- модель учета взаимного влияния факторов, связанных с воздействием непреднамеренных помех различного происхождения, при вводе информации в базу данных.

3) Предложен метод выявления искажений в базе данных и разработки рекомендаций по их исправлению при управлении объектами городской недвижимости.

Предложенный метод основан на использовании знаний, получаемых при разработке комплекса концептуальных моделей и реализации функции ситуационного моделирования в процессе сопровождения базы данных автоматизированных систем регистрации прав на недвижимость.

Библиографический список публикаций по теме диссертационного исследования.

1. Егоров А.Г. Емелин В.И. Методы математического обеспечения точности и достоверности информации в базе данных системы регистрации прав на недвижимость. Санкт-Петербург. ГУЮ ГБР. Информационный бюллетень. № 2004/3. 2004 г.

2. Егоров А.Г. Емелин В.И., Чередников В.Е. Автоматизированное решение проблемы анализа информации и разработки рекомендаций по выявлению и исправлению ошибок в записи адресов объектов недвижимости. Санкт-Петербург. ГУЮ ГБР. Информационный бюллетень. № 2004/4. 2004 г.

3. Егоров А.Г., Белкин Т.Г., Старцев Н.А. Подход к анализу функций безопасности, реализованных в вычислительных системах. Инновационная деятельность в Вооруженных силах Российской Федерации: Труды Всеармейской научно-практической конференции 2526 декабря 2003 г. Санкт-Петербург. ВУС. 2003 г.

4. Егоров А.Г. Подход к обеспечению информационной безопасности вычислительных систем. Инновационная деятельность в Вооруженных силах Российской Федерации: Труды Всеармейской научно-практической конференции 25-26 декабря 2003 г. Санкт-Петербург. ВУС. 2003 г.

5. Егоров А.Г., Емелина СВ., Михайлов Д.С. Защита информации от непреднамеренных помех в реляционных базах данных. Труды научно-практической конференции. Санкт-Петербург. ВИТ. 2005 г.

«Математические модели и метод обработки информации для эффективного управления недвижимостью мегаполиса» Формат 60x90/16,8 п.л. Бум. офс. Тираж 100 экз. Заказ №357 Типография Санкт-Петербургского военного топографического института Санкт-Петербург, ул. Пионерская, 20.

11 ИЮЛ 2005

" ' - V Ч-.-Т-ЛЛ

\í> ». ' eAspiypn

Введение.

I Исследование проблемы обеспечения достоверности и точности информации в базах данных, содержащих сведения о недвижимости

1.1. Развитие информационной инфраструктуры рынка недвижимости. Формирование требований к информации автоматизированных ^ систем в сфере недвижимости

1.2. Модель искажения информации в базе данных, содержащей сведения о недвижимости.

1.3. Современные технологии формирования, накопления и доступа к информации в реляционных базах данных. ^

1.4. Концептуальная модель обеспечения защиты информации баз данных, содержащих сведения о недвижимости.

II Теоретико-познавательные модели оценки и анализа статистических данных об ошибках в записи информации о недвижимости. ^

2.1. Обоснование и выбор методов исследования процессов ввода данных об ошибках в записи информации о недвижимости.^

2.2. Планирование эксперимента и оценка качества базы данных с использованием метода проверки статистических гипотез

2.3. Оценка закона распределения показателей, характеризующих концентрацию ошибок информации в базе данных. ^

2.4. Группировка ошибок, возникающих при записи информации в базу данных.

2.5. Исследование однородности выборок методом однофакторного дисперсионного анализа. ^

2.6. Модель оценки факторов влияния на процесс возникновения ошибок в базе данных методом многофакторного дисперсионного анализа.

III Система анализа информации и разработки рекомендаций по исправлению ошибок в базе данных ^

3.1. Ситуационное моделирование процесса принятия решения об исправлении ошибок в базе данных, содержащей сведения о ^ недвижимости.

3.2. Модель верификации записей в базе данных и формирования типовых ситуаций. ^

3.3. Информационная модель распознавания ошибок в записях базы данных, содержащей сведения о недвижимости. ^^

3.4. Методика разработки рекомендаций по исправлению ошибок в базе данных.

3.5. Методика проведения тестовых проверок по исправлению ошибок в базах данных, содержащих сведения о недвижимости.

Ведение электронного реестра прав на недвижимое имущество является весьма актуальной проблемой. Если значения данных сомнительны, то извлекаемая из базы информация будет либо полностью бесполезна, либо значительно обесценена. В то же время существуют достаточно жесткие требования к качеству информации, накапливаемой в базах данных. Так, например, в Федеральном Законе №122 - ФЗ от 21.07.1997 содержится требование ведения Единого государственного реестра прав на недвижимое имущество и сделок с ним, в том числе и на магнитных носителях.

Для их выполнения прилагаются значительные усилия в сфере создания специальных технологий безопасности, которые относятся к классу наукоемких технологий. Защита информационных систем -непростая задача, и в особенности это относится к защите информации в базе данных.

Это связано также и с тем, что в таком крупном городе, как Санкт-Петербург, ежедневно может регистрироваться до 2 тысяч сделок с недвижимостью. Каждый юридически оформленный акт сделки содержит большое количество данных, характеризующих качество недвижимости, ее географическое расположение на территории города, сведения о покупателях-продавцах, цену реализации товара и ряд других сведений.

В управлении недвижимостью значительную роль играет информационный обмен. Естественно, что при исследовании систем управления особое внимание стали уделять достоверности и точности информации. Первоначально основными способами повышения информационной надежности являлись избыточность кода и избыточность канала связи. Избыточность кода позволяет обнаруживать и исправлять ошибки при передаче информации техническими устройствами, способствуя тем самым повышению надежности технических средств управления.

Достоверность и точность информации в базе данных сводится не столько к синтаксической надежности приема-передачи данных, сколько к семантической и прагматической идентификации информации для ее практического использования. Введение информационной смысловой избыточности требует детального изучения предметной области и построения математических моделей на соответствующем уровне их детализации. Однако решение этой проблемы позволяет разрешить достаточно часто встречающееся противоречие: отсутствие информации при ее наличии и даже избытке.

Несмотря на очевидную актуальность задача анализа данных и комплексной оценки ситуации на рынке недвижимости на основе полной и достоверной информации не получила должного решения.

В имеющейся литературе по рыночной экономике недостаточно уделено внимания вопросам автоматизированной обработки экономической информации, применению математических методов, моделей и алгоритмов для анализа информации в органах управления

В общем случае создаваемые аппаратные и программные комплексы обеспечения информационной безопасности участвуют в решении трех основных задач: обеспечение конфиденциальности информации; обеспечение целостности информации; поддержание высокой готовности (доступности) информации.

Европейские критерии оценки безопасности информационных технологий (Information Technology Security Evaluation Criteria, ITSEC) рассматривают целостность как составляющую часть информационной безопасности в виде защиты от несанкционированного изменения информации. Соответствующие этим направлениям новые технологии защиты информации уже начали активно внедряться. Для их обозначения используют вполне символические термины data cleansing (очистка), scrubbing (промывка), house-holding (уход за домом).

Однако системный анализ проблемы обеспечения точности и достоверности сведений в базах данных требует исследования электронных записей по показателям, связанным со смысловым аспектом вводимой информации.

Частные вопросы оценки влияния качества информации в виде идей и констатации наличия искажений и противоречивости сведений рассматриваются, например, в [6,21,27,37,41,70,80], однако в них не исследуются методы и модели обработки информации при выработке решений по эффективному управлению объектами недвижимости. Предложенные методы и модели автоматизированного решения задач в интересах защиты базы данных от непреднамеренных помех практически ограничиваются использованием развитых стандартных средств систем управления базами данных.

Таким образом, проблема обеспечения точности и достоверности информации в процессе управления недвижимостью представляет собой сложную научно-производственную проблему государственного масштаба, одной из составных частей которой является проблема создания системы организационно-технических мероприятий защиты информации от непреднамеренного искажения. Актуальность этой темы определила цель диссертационного исследования.

Целью данной диссертации является разработка методического аппарата защиты данных от непреднамеренных помех различного происхождения для принятия решения по управлению объектами городской недвижимости на основе точной и достоверной информации.

В соответствии с этой целью объектом исследования является система автоматизированного управления недвижимостью, а предметом исследования является процесс поступления информации в базу данных, математические модели и методы выявления искажений об объектах городской недвижимости и разработки рекомендаций по их исправлению.

Достижение поставленной в диссертации цели предопределило постановку и решение следующих основных задач исследований:

1. Анализ содержания процессов, определяющих потоки поступления информации в базу данных, существующих особенностей решения задач планирования и управления городской недвижимостью в условиях неопределенности.

2. Разработка теоретико-познавательных моделей, обеспечивающих решение задач анализа искажений информации в базе данных.

3. Разработка системы моделей и алгоритмов выявления искажений в базе данных и разработки рекомендаций по их исправлению.

Решение этих задач в процессе диссертационных исследований позволило разработать и обосновать ряд положений, которые выносятся на защиту. К ним относятся следующие положения:

1) Теоретико-познавательные модели исследования технологических процессов ввода информации о недвижимости и формирования искажений в базе данных.

2) Метод выявления искажений в базе данных и разработки рекомендаций по их исправлению при управлении объектами городской недвижимости.

Научная новизна полученных результатов:

1. Определен и обоснован базовый состав моделей защиты информации от непреднамеренных помех различного происхождения. В отличие от существующих моделей, предлагаемые модели обеспечивают учет результатов обследования состояния и выявленных тенденций изменения наиболее существенных факторов. С этой целью в работе разработаны следующие модели:

Модель оценки однородности выборок методом однофакторного дисперсионного анализа.

Модель оценки значимости факторов, определяющих формирование искажений в базе данных, методом многофакторного дисперсионного анализа.

Модель оценки закона распределения показателей, характеризующих концентрацию ошибок информации в базе данных.

Модель группирования ошибок, возникающих при записи информации в базу данных.

2. Разработан метод выявления искажений в базе данных и разработки рекомендаций по их исправлению при управлении объектами городской недвижимости.

В отличие от существующих методов выявления ошибок в записях текстов базы данных предлагаемый метод основан на использовании принципов ситуационного управления процессом, условий реализации предлагаемых решений с учетом различных вариантов организации управления недвижимостью при действиях возможных возмущений.

Практическая значимость результатов исследований состоит в следующем:

1. На основе проведенного концептуального описания процессов, связанных с вводом и накоплением информации в базах данных, оценки влияния внешних и внутренних условий на формирование потока ошибочной информации, семантического анализа ошибочных сведений, выявленных в реальных базах данных, содержащих сведения о недвижимости: обоснованы состав, структура и основные взаимосвязи системы моделей, предназначенных для исследования технологических процессов ввода информации о недвижимости и формирования искажений в базе данных. предложен метод обработки информации для выявления искажений в базе данных и разработки рекомендаций по их исправлению при управлении объектами городской недвижимости.

2. Разработанные модели позволяют обеспечить решение практических задач экономической оценки объектов недвижимости в условиях изменения рыночных ситуаций на основе точной и достоверной информации в базе данных.

3. Практическая значимость полученных в диссертации результатов определяется возможностью их использования органами управления городов Российской Федерации при организации управления объектами недвижимости и экономическом регулировании рыночных процессов. Математические модели и алгоритмы задач оформлены в виде пакета прикладных программ в операционной среде «Windows».

Основное содержание и результаты исследований опубликованы в печати.

Полученные научные результаты непосредственно связаны с научно-практической деятельностью автора в процессе выполнения им соответствующих заданий НИР кафедры. В процессе выполнения диссертационных исследований использовалась оперативная статистическая информация, накапливаемая в учреждениях администрации Санкт-Петербурга.

Диссертационная работа включает введение, 3 главы, заключение, список литературы. Объем диссертации 137 страниц, из них список литературы на 8 листах, 37 рисунков и таблиц.

Выводы по главе.

Выполненные исследования позволяют сделать следующие выводы.

1). Для оперативного решения задачи разработки рекомендаций по выявлению ошибок в записи адресов объектов недвижимости требуется дополнительная информация в виде справочника адресов. Такая информация существует в государственных учреждениях и содержит названия улиц (префикс адреса), номера домов, корпусов, литеры помещений. Наиболее полное использование официальной структуры адреса, а также иных сведений, получаемой при инвентаризации недвижимого имущества позволяет достигать необходимого уровня избыточности информации, при которой возможно производить корректировку данных.

2). Контекстная обработка электронных записей проводится в зависимости от типа обрабатываемого информационного поля, содержащего определенные сведения субъектов права собственности. Для корректирования и верификации результатов распознавания на уровне одного слова используются методы n-грамм, частотные словари. Для разбора нечетких синтаксических конструкций (например, для поля 'название и правовая форма юридического лица' или 'кем выдан паспорт') используются схемы вероятностного синтаксического разбора.

3). Для формирования и оперативной корректировке логических правил, по которым предлагается выявлять ошибки в записи адресов, а также текстовых записей необходимо обеспечить хранение и проводить постоянный анализ накапливаемых статистических данных об ошибках ввода информации. Формирование базы прецедентов основано на использовании эвристик и, по опубликованным данным, позволяет исправлять значительное количество ошибок информации.

4). Организация исправления ошибок в реляционной базе данных требует скоординированной работы различных должностных лиц с использованием специальных программных средств. Применение специальных тестов с более глубоким уровнем проверки точности и достоверности сведений в базе данных требует использования дополнительной информации о недвижимом имуществе.

Заключение.

Ведение базы данных автоматизированных систем управления недвижимым имуществом требует, прежде всего, наличия точной и достоверной информации.

Создание общегородской базы данных единой автоматизированной системы, основанной на реализации принципа "единого окна", ужесточает эти требования — цена ошибки в сфере недвижимости является слишком высокой и связана с социальным аспектом решения городских проблем.

Все это определило актуальность выбора темы по исследованию проблем получения точной и достоверной информации в базе данных, содержащей сведения о недвижимости.

В большинстве проблемных областей, связанных с достоверной и точной оценкой состояния и развития недвижимого имущества, невозможно создание формальных традиционных количественных моделей. Системный анализ проблемы обеспечения точности и достоверности сведений в базах данных требует исследования содержания электронных записей по показателям, связанным со смысловым аспектом вводимой информации. Для проблем подобного типа характерно наличие неопределенности, описания на качественном уровне.

Поэтому первая глава посвящена анализу этой сложной проблемы.

При решении первой научной проблемы была выполнена концептуализация знаний о предметной области - составлен список базисных (основных) понятий, выявлены отношения между ними, определены стратегии принятия решений в данной предметной области. В результате декомпозиции сложная система была разделена на группу более мелких подсистем с такой взаимосвязью, чтобы глобальная задача преобразовалась в группу взаимосвязанных между собой локальных задач.

Практическим результатом выполненного исследования предметной области явилась разработка системы моделей для получения знаний об ошибках в записи информации о недвижимости.

Комплекс моделей представляет собой инструмент, позволяющий любому исследователю в сфере недвижимости адаптировать выбранную систему оценки качества вводимой информации (набор оцениваемых параметров) таким образом, чтобы эта система была максимально адекватна конкретной заданной цели действия. Другими словами, реализован такой подход, при котором в каждом конкретном случае строится определенная конфигурация математических моделей, характеризующих количественную оценку качества от набора оцениваемых показателей (параметров).

В рамках созданной структуры комплекса моделей приведено математическое описание следующих моделей:

1. Модель оценки закона распределения показателей, характеризующих концентрацию ошибок информации в базе данных;

2. Модель группировки ошибок, возникающих при записи информации в базу данных;

3. Модель исследования однородности выборок методом однофакторного дисперсионного анализа;

4. Модель оценки факторов влияния на процесс возникновения ошибок в базе данных методом многофакторного дисперсионного анализа

Все вышеизложенное позволило создать систему анализа информации и разработки рекомендаций по исправлению ошибок в базе данных

Проведенная апробация результатов исследования подтвердили адекватность принятого описания физической сущности процесса и его последующей формализации в математических моделях.

Реализация новых наукоемких технологий в практической деятельности Администрации города позволит также решать общегородские задачи путем становления прозрачного в информационном смысле рынка недвижимости для всех действующих на нем субъектов права.

Решение всех перечисленных задач в процессе диссертационных исследований позволило разработать и доказать ряд положений, которые выносятся на защиту. К ним относятся следующие положения:

1) Теоретико-познавательные модели исследования технологических процессов ввода информации о недвижимости и формирования искажений в базе данных.

2) Метод выявления искажений в базе данных и разработки рекомендаций по их исправлению при управлении объектами городской недвижимости.

Реализация полученных научных результатов в практической деятельности управления развитием групповых объектов недвижимости в Санкт-Петербурге наглядно демонстрируют возможность их использования другими субъектами Российской Федерации.

На основании вышеизложенных результатов диссертационной работы можно сделать общий вывод о достижении основных задач, поставленных на проведение исследований.

1. Автономов B.C. Модель человека в экономической науке. Санкт-Петербург. 1998.

2. Акофф Р, Ф.Эмери. "О целеустремленных системах". Москва, 1974г.

3. К. Алипрантис, Д. Браун, О. Беркенцю «Существование и оптимальность конкурентного равновесия», Москва, Издательство «Мир», 1995 г.

4. Аоки М. Оптимизация стохастических систем. М: Наука, 1971г.

5. Борисов А.Н. и др. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. Рига: Зинатне, 1982 г.

6. Вернер Беренс, Питер М. Хавранек «Промышленные технико-экономические исследования. Руководство по оценке эффективности инвестиций», новое переработанное и дополненное издание. Москва 1995 г.

7. Волкова В.Н., Денисов А.А. Основы теории систем и системного анализа. Санкт-Петербург, Изд-во СПбГТУ, 1997 г.

8. Волконский В.А. Институциональный подход к проблемам кризиса российской экономики. Экономика и математические методы. №1.1999.

9. Вон Ким, Ж.Ф. Гарза, Б. Грэхэм. "Пути развития объектно-реляционных технологий баз данных". Системы управления базами данных. Москва. №4/1996.

10. Ю.Гаврилова Т.А. Базы знаний интеллектуальных систем. Санкт-Петербург. Питер. 2000 г.

11. П.Глушков В.М. О диалоговом методе решения оптимизационных задач. Кибернетика, N4,1975 г.

12. Гребенников П.И., Леусский А.И., Тарасевич Л.С. «Микроэкономика». Общая редакция Л.С. Тарасевича. Издательство Санкт-Петербургского университета экономики и финансов. 1996г.

13. З.Григорьев В.В., Сегидинов А.А., Федотова М.А., Соколова М.П., Новиков Б.Д. «Оценка объектов недвижимости: теоретические и практические аспекты». М. ИНФА-МД997 г.

14. Денисов А.А. Информационные основы управления. Л. Энергоатомиздат, 1983 г.

15. Денинг В. и др. Диалоговые системы "человек-ЭВМ". Адаптация к требованиям пользователя. М: Мир, 1984 г.

16. Джеффри Сакс, Филипе Ларрен. "Макроэкономика. Глобальный подход" перевод с английского. Москва, 1996г.

17. Джоффрион А., Дайер Дж., Файнберг А. Решение задач при многих критериях на основе человеко-машинных процедур. Вопросы анализа и процедуры принятия решений. М.: Мир, 1976.

18. Евланов Л.Г., Кутузов В.А. Экспертные оценки в управлении. М. Экономика, 1988.

19. Дмитриев В.И. "Прикладная теория информации". Москва, "Высшая школа", 1989

20. Дружинин В.В. Конторов Д.С. Системотехника. М. Радио и связь. 1985 г.

21. А.Н. Дюкалов, Ю.Н. Иванов, В.В.Токарев. "Теория управления и экономические системы. Качественные особенности. Схемы управления" Автоматика и телемеханика № 6,1974г.

22. Ю.И. Иванов, В.В. Токарев, А.П. Уздемир. "Математическое описание элементов экономики". Москва, 1994г.

23. В.В. Гончаров «Важнейшие понятия и концепции в современном управлении». Международный научно-исследовательский институт проблем управления. Москва. 1998 г.

24. Егоров А.Г. Емелин В.И. Методы математического обеспечения точности и достоверности информации в базе данных системы регистрации прав на недвижимость. Санкт-Петербург. ГУЮ ГБР. Информационный бюллетень. № 2004/3. 2004 г.

25. В. Зима, А. Молдовян, Н. Молдовян "Безопасность глобальных сетевых технологий". 2-е издание. Санкт-Петербург. БХВ -Петербург. 2003г.

26. Иванов Ю.И., Токарев В.В., Уздемир А.П. "Математическое описание элементов экономики". Москва, 1994г.

27. Информатика в статистике: словарь справочник. Москва. Финансы и статистика. 1994г.

28. Б.П. Ивченко, JI.A. Мартыщенко, M.JI. Монастырский. Теоретические основы информационно-статистического анализа. Из-во "Лань", Санкт-Петербург 1997 год

29. Исследование операций в экономике /Под редакцией Н.Ш. Кремера М. Банки и биржи. ЮНИТИ. 1997 г.

30. Казаков И.Е. Статистическая теория систем управления в пространстве состояний. М: Наука, 1975 г.

31. Kemp J.S. Redundant Digital Systems //Redundancy Techniques for Computing Systems. Washington, 1962.

32. Кленнер Г. От права природы к природе права. М., 1988.

33. Дж. Клир. Системология. Автоматизация решения системных задач. Перевод с англ., Москва, "Радио и связь", 1990.

34. Клыков Ю.И. Ситуационное управление большими системами. М. Энергия. 1974г.

35. Курзенев В.А. Вероятность и статистика в управлении (с примерами и задачами). Санкт-Петербург СЗАГС. 1998.

36. Максимов С.Н. Управление собственностью как инструмент экономической политики. ГУЮ ГБР. Информационный бюллетень №2004/2 Санкт-Петербург.

37. Математика и кибернетика в экономике. Словарь справочник. М., Экономика, 1975 г.

38. Месарович М., Такахара И. Общая теория систем: математические основы. М., Мир. 1978 г.

39. Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем. М., Мир, 1973 г.

40. Минаев Ю.Н. Стабильность экономико-математических моделей оптимизации. М: Статистика, 1980 г.

41. Моисеев Н.Н. Программный метод планирования и управления. Современные проблемы кибернетики. Москва, 1970г.

42. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. М. Наука, 1990.

43. Назаров В.Л., Волчецкая Г.С., Емелин В.И., Анисимов Б.П., Маркус Д.В. Оценка рынка городской недвижимости Санкт-Петербурга. Санкт-Петербург, 444 ВКФ, 2002г.

44. Павлова Л.И. Город. Модели и реальность. Москва. Стройиздат.1994.

45. Павловский Ю.Н. Декомпозиция моделей управляемых систем. М.: Знание, 1985 г.

46. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М. Наука 1986 г.

47. Поспелов Д.А., Пушкин В.Н. Мышление и автоматы. М., Сов. Радио. 1972 г.

48. Д.Пойа. "Математика и правдоподобные рассуждения". М., И.Л. 1957г.

49. Прусанов Г.М. "Математические модели и методы в расчетах на ЭВМ". Москва, 1993г.

50. Проблемы становления и регулирования рынков городской недвижимости. Под редакцией Л.Э. Лимонова. Санкт-Петербург, Наука, 1997г.

51. Рынки недвижимости и развитие городов: российская реформа и международная практика. Сборник статей с приложением толкового словаря по экономике недвижимости. Санкт-Петербург, 1994г.

52. Саати Т., Керне К. Аналитическое планирование и организация систем. М., Радио и связь. 1991 г.

53. Саймон Г. Теория принятия решений в экономической науке и науке о поведении // Теория фирмы /Под ред. Гальперина В.М. Спб., 1995.

54. Сахаров А.А. Концепции построения и реализации информационных систем, ориентированных на анализ баз данных. СУБД. №4. 1996 г.

55. Совпель И.В., Инженерно лингвистические принципы, методы и алгоритмы автоматической переработки текста. Минск, "Вышэйшая школа", 1991

56. Солодкая М.С. К единству социального и технического: проблемы и тенденции развития научных подходов к управлению. Оренбург: ДиМур, 1997.

57. Сото Э. Иной путь. Невидимая революция в третьем мире. М., 1995.

58. Системный анализ и принятие решений. Словарь справочник. Под общей редакцией доктора экон. наук, проф. В.Н. Волковой, доктора техн. наук, проф. В.Н. Козловой. Москва. Высшая школа. 2004 г.

59. Статистика рынка товаров и услуг. Под редакцией академика Международной академии информатизации, доктора экономических наук, профессора .Беляевского И.К. Москва, Финансы и статистика, 1997.

60. Тейз А., Грибомон П., Юлен Г. и др. "Логический подход к искусственному интеллекту. От модальной логики к логике баз данных". Издательство "Мир". Москва. 1998г.

61. Тевено Л. Множественность способов координации: равновесие и рациональность в сложном мире // Вопросы экономики. 1997. №10.

62. Теория статистики. Под редакцией профессора Шмойловой Р.А. М.:МГУ, 1996.

63. Фишберн П. Теория полезности для принятия решений. М. Наука, 1978 г.

64. Ходжсон Дж. Привычки, правила и экономическое поведение // Вопросы экономики 2000. №1.

65. Черняк Ю.И. Закономерности целеобразования в экономических системах // В кн. Информация и модели структур управления. М. Наука. 1972 г.

66. Черчмен У. и др. Введение в исследование операций. М. Наука. 1968 г.

67. Шаститко А.Е. Модели рационального экономического поведения человека // Вопросы экономики 1998. №5.

68. Шеннон Р. Имитационное моделирование искусство и наука. М.: Мир, 1978 г.

69. Шмерко В.П., Кочергов Е.Г., Рыжкович J1.P., Чеушев В.А., "Система автоматического чтения документов ADRES," Материалы научно -технической конференции «Современные проблемы радиотехники, электроники и связи». Минск, 1995

70. Щеглов А.Ю. Защита компьютерной информации от несанкционированного доступа. Наука и техника. СПбг, 2004г.

71. Эмар-Дюверне Э. Конвенции качества и множественность форм координации // Вопросы экономики. 1997. №10.

72. Эрроу К.Дж. Неполное знание и экономический анализ // Истоки. Вып. 4. М., 2000.