автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.11, диссертация на тему:Математическое и программное обеспечение интеллектуальной объектно-ориентированной системы поддержки принятия решений

Введение.

ГЛАВА 1. Исследование задачи разработки интеллектуальной объектно-ориентированной системы поддержки принятия решений.

1.1. Проблематика организации интеллектуальных систем поддержки принятия решений.

1.2. Анализ инструментальных средств разработки интеллектуальных информационных систем.

1.3. Принципы организации, функционирования и разработки объектно-ориентированных информационных систем.

1.4. Постановка задачи на разработку интеллектуальной объектно-ориентированной системы поддержки принятия решений.

Выводы по 1 главе.

ГЛАВА 2. Разработка системы представления знаний в ИООСППР.

2.1. Анализ моделей представления знаний.

2.2. Объектная модель представления знаний в ИООСППР.

2.3. Интеграция технологии реляционных баз данных и аппарата представления знаний.

2.4. Разработка объектно-продукционной базы знаний.

Выводы по 2 главе.

ГЛАВА 3. Представление и решение задач в ИООСППР.

3.1. Способы представления и методы решения задач.

3.2. Кооперативное решение задач в ИООСППР.

3.3. Канонический метод структурного синтеза когнитивного агента.

Выводы по 3 главе.

ГЛАВА 4. Разработка и реализация программного обеспечения предметно-ориентированной ИООСППР.

4.1. Структура и принципы функционирования ИООСППР.

4.2. Программное и информационное обеспечение прикладной предметно-ориентированной ИООСППР.

4.4. Результаты практической реализации ИООСППР.

Выводы по 4 главе.

Актуальность темы. С развитием микропроцессорной техники происходит принципиальная модернизация автоматизированных информационных систем к распределенному вычислительному потенциалу, повышению однородности технологии обработки информации и децентрализации управления. Одновременно происходит фундаментальное переосмысление и перепроектирование (реинжиниринг) бизнес процессов (БПР) в учреждениях в сторону самоуправляемых коллективов и делегирования полномочий служащим, участвующим в процессе принятия решений [13, 63, 60, 64]. Происходящие изменения выдвигают на первый план персональные ЭВМ, которые предоставляют пользователю свободу в организации информационных процессов, и находят свое воплощение в экспертных системах и системах поддержки принятия решений (СППР), основанных на использовании знаний экспертов.

Разрабатываемые в рамках искусственного интеллекта концепции оказываются плодотворными для СППР, позволяя ей демонстрировать интеллектуальные черты при выполнении на рабочем месте функций интеллектуального ассистента, тем самым, обеспечивая ей широкое внедрение во многих областях человеческой деятельности. Введение в СППР базы знаний позволяет использовать различные типы знаний при решении слабо-формализуемых (ill-structured) задач [99], объединяя на общей концептуальной основе подходы, характерные для исследований в области принятия решений и обработки знаний. При этом, в отличие от экспертных систем, которые призваны заменить специалиста в конкретной предметной области, интеллектуальные СППР предназначены для оказания помощи пользователям (работникам управленческого персонала, аналитикам, лицам, ответственным за принятие решений на различных уровнях), когда невозможно или нежелательно иметь автоматическую систему представления и реализации всего процесса генерации, оценки и выбора альтернатив. Системность -основной признак СППР, являющейся структурной человеко - машинной единицей, используемой для поддержки действий в ситуациях, когда процесс принятия решений, ввиду необходимости учета субъективного мнения пользователя, не может быть полностью формализован. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений (ИСППР) расширяют способности человека, но не заменяют его мнение или систему предпочтений, аккумулируя знания и умения конечного пользователя с интегрированными знаниями, заложенным в базу знаний ИСППР экспертом.

Сложность современных систем и организаций, которая достигает такого уровня, что централизованное управление в них становится неэффективным, обуславливает особую актуальность распределенных интеллектуальных систем. Исследования по функционально и пространственно распределенным интеллектуальным системам в последнее время оформились в самостоятельный обширный и многоплановый раздел искусственного интеллекта [66,71]. Разработка функционально распределенных (многоагентных) интеллектуальных систем, состоящих из модулей, способных независимо решать свои частные задачи и объединять свои локальные возможности для решения общей проблемы, осуществляется в соответствии с современными технологическими тенденциями программирования. В настоящее время одним из наиболее интенсивно развивающихся направлений теоретического и прикладного программирования является объектно-ориентированный подход. Соединяя в себе процесс объектной декомпозиции и приемы представления логической, физической, статической и динамической моделей проектируемой системы, данный подход становится новым шагом к осмыслению процессов декомпозиции задач и позволяет значительно повысить качество и продуктивность разработки сложного программного обеспечения. Кроме того, объектно-ориентированное моделирование в настоящее время признано базовой методологией БПР, особая роль которого объясняется тем, что объектно-ориентированный подход является на данный момент единственным подходом, позволяющим описывать как данные о сущностях, так и их поведение и обеспечивающим создание прозрачных, легко модифицируемых моделей бизнеса. При объектно-ориентированном подходе имеется возможность быстрого создания прототипов проектируемой системы и их постепенного развития в конечный продукт.

Разработка математического и программного обеспечения интеллектуальной объектно-ориентированной системы поддержки принятия решений (ИООСППР) связана с применением объектно-ориентированных методологий, поддерживаемых соответствующими инструментальными программными средствами, и использует концепцию прототипирования, применяемую в настоящее время при разработке сложных программных систем как RAD (Rapid Application Development) - методология. Это позволяет представлять отдельные части системы в виде повторно используемых компонентов, которые могут быть задействованы в других интеллектуальных приложениях, что существенно расширяет круг практически значимых задач, решаемых на компьютерах, и обеспечивает эффективную интеграцию приложений из готовых взаимодействующих модулей.

В силу объективной сложности решения задачи проектирования и реализации ИООСППР, отсутствия общей методологии построения интеллектуальных объектно-ориентированных систем, все вышесказанное явилось основанием для выполнения диссертационной работы, определило ее важность, актуальность, теоретическую и практическую значимость.

Цель работы. Цель диссертационной работы заключается:

- в разработке структуры ИООСППР;

- в разработке системы представления знаний ИООСППР;

- в разработке механизма решения задач в ИООСППР;

- в разработке общего метода структурного синтеза интеллектуального компонента;

- в применении полученных теоретических результатов исследований для реализации прикладной предметно-ориентированной ИООСППР;

Методы исследования. При проведении исследований использовались методы математической логики, теории автоматов, теории графов, искусственного интеллекта, объектно-ориентированной методологии проектирования и теории многоагентных систем.

Научная новизна. К основным научным результатам, полученным автором и вынесенным на защиту, относятся:

- объектная модель представления знаний, реализуемая средствами объектно-реляционной технологии;

- методика распределенного (коллективного) решения интеллектуальных задач посредством взаимодействия активных объектов.

- канонический метод структурного синтеза интеллектуального компонента ИООСППР (многоагентного решателя);

- объектно-ориентированные методики разработки ИООСППР, включающие объектно-ориентированный анализ и проектирование.

- структура и программная реализация прикладной предметно-ориентированной ИООСППР.

Практическая ценность работы. Разработанные структура, модели, методики, схемы, алгоритмы, программы и компоненты позволяют построить эффективную интеллектуальную объектно-ориентированную систему поддержки принятия решений, интегрированную с аналитической базой данных, обеспечивающую удобное взаимодействие с пользователем и экспертом, поддерживающую объектную модель знаний и их обработку. Использование ИООСППР способствует повышению уровня автоматизации при принятии решений и позволяет оперативно решать сложные задачи, обеспечивая необходимой при принятии решений информацией как обычного пользователя так и самого эксперта. Реализованная на основе компонентной модели, ИООСППР достаточно открыта, легко интегрируема и позволяет использовать готовые программные компоненты (в частности интеллектуальный многоагентный решатель) при разработке подобных прикладных предметно — ориентированных интеллектуальных систем.

Реализация результатов работы. Теоретические и практические результаты диссертационной работы используются студентами специальности 2201 "ЭВМ, системы, комплексы и сети" в учебном процессе СПФ МГАПИ. ИООСППР, ориентированная на поддержку принятия решений в конкретной проблемной области, связанной с составлением конфигураций ПЭВМ, официально зарегистрирована в отделе регистрации программ для ЭВМ Федерального института промышленной собственности и внедрена на российской компьютерной фирме «Внедрение Новых Технологий» (ВНТ - М) г. Москвы.

Апробация работы. Результаты работы обсуждались на: Международной научно-технической конференции "Моделирование и исследование сложных систем." / г. Москва, 1998 г./; Межвузовской научно-технической конференции "Автоматизация 99" / г. Москва, 1999 г. /; Межвузовской научно-технической конференции "Фундаментальные основы создания наукоемких и высокотехнологичных приборов" / г. Москва - г. Сергиев Посад, 1997 г. /; Межвузовской научно-технической конференции "Проблемы создания технических систем с искусственным интеллектом" / г. Москва, 1998 г. /

В первой главе исследована задача разработки интеллектуальной объектно-ориентированной системы поддержки принятия решений. Проведен анализ существующих подходов к разработке интеллектуальных систем, основанных на знаниях. Проведен анализ требований, предъявляемых к ИООСППР, как объектно-ориентированной системе создания и поддержки баз знаний. На основе анализа инструментальных средств разработки систем, основанных на знаниях показано, что разрабатываемая ИООСППР должна представлять собой предметно - ориентированную интеллектуальную систему, поддерживающую объектную модель знаний и реализованную в соответствии с объектно-ориентированной парадигмой. Сделан вывод о возможности и необходимости реализации ИООСППР как многокомпонентной, открытой для дальнейших модификаций программной системы, легко интегрируемой с другими информационными технологиями и инвариантной относительно предметной области. Дана постановка задачи на разработку ИООСППР, включающая разработку структуры ИООСППР, системы представления и методов организации баз знаний, разработку модели представления и методов решения задач в ИООСППР, методики проектирования программного и информационного обеспечения ИООСППР, и реализацию ее на основе компонентной модели УСЬ.

Разработка интеллектуальной СППР непосредственно связана с интеграцией реляционной и объектно-ориентированной технологий с технологией интеллектуальных систем, основанных на знаниях. Наличие в составе ИСППР базы знаний и механизмов их обработки позволяет существенно расширить функциональные возможности системы. Специфика требований, предъявляемая к объектно-ориентированной ИСППР, обуславливает использование объектно-ориентированных моделей представления проблемных знаний и способов решения задач. Задача разработки системы представления знаний ИООСППР включает разработку объектной модели в виде объектно-реляционного представления предметных знаний и объектно-продукционной системы метазнаний.

Во второй главе исследовалась и решалась задача организации системы представления знаний ИООСППР. Для решения поставленной задачи проведен анализ моделей представления знаний, сделан вывод об эффективности использования объектной модели, позволяющей адекватно представить проблемную среду и дающей естественное описание проблемной области в привычных для проектировщика понятиях. Определены структура базы знаний ИООСППР и принципы моделирования в базе знаний предметной области системы, обеспечивающие интеграцию технологии реляционных баз данных и аппарата представления знаний. Разработана объектно-реляционная модель представления предметных знаний ИООСППР. Отмечено, что модель базы предметных знаний, описанная в терминах объектного представления, может быть использована в качестве концептуальной модели базы данных.

Форма представления знаний оказывает существенное влияние на характеристики и свойства системы и зависит от специфики решаемой задачи. Объектная модель знаний, основной конструктивной единицей которой является класс, позволяет представить предметную область наиболее естественным образом, сокращая семантический разрыв между структурой решаемой задачи и структурой программы, интегрируя в рамках единого информационного массива разнородные данные и предоставляя возможность создания имитационных моделей разнообразных трудно формализуемых предметных областей. Разработка базы знаний ИООСППР требует решения ряда новых задач, к числу которых, кроме задачи объектного представления знаний, относится разработка методики решения задач с использованием интеллектуальных агентов. Решением проблемы организации базы предметных знаний ИООСППР является их объектно-реляционная модель, которая позволяет адекватно представить предметные знания, ассоциировав их с реактивными агентами. Объектно-ориентированная модель базы знаний становится предписанием для перестройки базы знаний во множество взаимодействующих агентов.

В третьей главе рассмотрены способы представления и методы решения задач. Показано, что объектная декомпозиция позволяет разбить задачу на подзадачи, решение которых может быть осуществлено интеллектуальными агентами. Определена модель кооперации агентов, в которой координация распределенного функционирования реактивных агентов поддерживается когнитивным агентом. Определена модель многоагентного решателя ИООСППР, рассмотрены принципы его функционирования. Разработана общая методика структурного синтеза когнитивного агента.

Систему представления и решения задач образует модель представления задач и связанные с ней процедуры их решения. Основными подходами к представлению и решению задач являются представление и поиск в пространстве состояний и представление и поиск в пространстве задач. Представление задачи в пространстве состояний включает описание состояний, задание операторов, отображающих одни состояния в другие, задание целевых состояний. Процедура поиска решения в пространстве состояний состоит в том, чтобы определить последовательность операторов, которая преобразует начальное состояние в целевое. Представление и поиск решений в пространстве задач предусматривает разбиение исходной задачи на множество подзадач, раздельное решение которых дает решение исходной задачи. Используемая в ИООСППР объектная декомпозиция помогает разобраться в сложной программной системе, предлагая разумные решения относительно выбора подпространства большого пространства состояний.

Абстракции объектно-ориентированного подхода, позволяют разбить задачу на более простые подзадачи, решение которых может быть осуществлено автономными агентами. Механизмы структуризации знаний позволяют ограничиться анализом только тех объектов, которые имеют непосредственное отношение к данной задаче и определить последовательность, решаемых агентами подзадач, приводящую к решению основной задачи. В ИООСППР база знаний разбивается на отдельные независимые модули знаний, которые ориентированы на конкретную задачу и соответствуют компетенции определенного агента. Таким образом, вместо создания одной управляющей процессом структуры происходит разделение ответственности за нахождение решения среди множества взаимодействующих агентов. Идея связывать знания и представлять в виде автономных агентов, предполагает кооперацию агентов при коллективном решении задач. В ИООСППР используется архитектура, в которой на одном уровне взаимодействуют несколько реактивных агентов, а координация их функционирования поддерживается специально выделенным когнитивным агентом. Стратегия совместной работы агентов ИООСППР состоит в том, что на стратегическом уровне когнитивный агент формулирует гипотезу, а на тактическом уровне реактивные агенты проводят ее пошаговую верификацию. Реализация стратегии сводится к выполнению правил, образующих систему продукций когнитивного агента, которая определяет схему перехода из одной ситуации в другую, а также связанные с конкретной ситуацией объекты и их методы.

В четвертой главе исследованы вопросы реализации программного обеспечения прикладной предметно-ориентированной ИООСППР, определены ее структура, интерфейс, режимы работы. Рассмотрена методика синтеза проблемно-ориентированного многоагентного решателя на примере формализованного описания фрагмента предметной области. Составлен сценарий взаимодействия интеллектуальных агентов, определены диаграммы взаимодействия, состояний и переходов, выделены классы управляющих и осведомительных сообщений, дано общее описание используемых SQL запросов. Осуществлена программная реализация компонентов ИООСППР в управляемой событиями операционной среде. Рассмотрены результаты практической реализации прикладной интеллектуальной объектно-ориентированной системы.

Предметно-ориентированная ИООСППР реализована на языке С++ с использованием инструментальной среды C++Builder, функционирует на ЮМ PC/AT Pentium / II / III совместимых компьютерах с операционной системой Windows 95 / 98 / NT и предназначена для поддержки процесса принятия решений при составлении и анализе конфигураций ЭВМ. Система управления базой знаний ИООСППР не моделирует предметную область, а лишь определяет формализм представления знаний и механизм их обработки, поэтому отдельные компоненты этой структуры (в частности, проблемно-ориентированный решатель) могут быть использованы при разработке интеллектуальных СППР для различных предметных областей, основанных на событийной модели описания информационных задач и объектно-ориентированном представлении знаний о предметной области.

Публикации. Основные результаты диссертации отражены в 10 опубликованных работах автора.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав и заключения, изложенных на 146 страницах, списка литературы, включающего 101 наименование и приложения.

Выводы по 4 главе.

1. Исследованы вопросы реализации программного обеспечения прикладной предметно-ориентированной ИООСППР, определены ее структура, графический интерфейс, режимы работы.

2. Рассмотрена методика синтеза проблемно-ориентированного многоагентного решателя, составлен сценарий взаимодействия интеллектуальных агентов, определены диаграммы взаимодействия, состояний и переходов, выделены классы управляющих и осведомительных сообщений, дано общее описание используемых SQL запросов.

3. Осуществлена программная реализация компонентов предметно-ориентированной ИООСППР в управляемой событиями операционной среде.

4. Представлены результаты практической реализации программного обеспечения ИООСППР.

Заключение

1. Исследована задача организации ИООСППР. Дана постановка задачи на разработку ИООСППР, включающая разработку структуры ИООСППР, системы представления и методов организации базы знаний, разработку модели представления и методов решения задач в ИООСППР, методики проектирования программного и информационного обеспечения ИООСППР.

2. Проведен анализ моделей представления знаний. Определены структура базы знаний ИООСППР и принципы моделирования в базе знаний предметной области системы. Отмечено, что модель базы предметных знаний, описанная в терминах объектного представления, может быть использована в качестве концептуальной модели реляционной базы данных.

3. Рассмотрены способы представления и методы решения задач. Показано, что объектная декомпозиция позволяет разбить задачу на подзадачи, решение которых может быть осуществлено интеллектуальными агентами.

4. Определена структура, математическая модель и методика синтеза многоагентного решателя ИООСППР. Разработана модель кооперации агентов в которой координация распределенного функционирования реактивных агентов поддерживается когнитивным агентом.

5. Составлен сценарий взаимодействия реактивных агентов проблемно-ориентированного многоагентного решателя, определены диаграммы состояний и переходов когнитивного агента, выделены классы управляющих и осведомительных сообщений, дано общее описание используемых SQL запросов.

6. Исследованы вопросы реализации программного обеспечения прикладной предметно-ориентированной ИООСППР, определены ее структура, интерфейс, режимы работы. Рассмотрены результаты практической реализации ИООСППР.

1. Архангельский А.Я. Программирование в C++Builder4. -М.: Финансы и статистика, 1999. 928с.

2. Атре Ш. Структурный подход к организации баз данных. -М.: Финансы и статистика, 1983.-317с.

3. Бадд Т. Объектно-ориентированное программирование в действии. Спб.: Питер, 1997.-464с.

4. Баранов С.И. Синтез микропрограммных автоматов. -Л.:Энергия,1974.

5. Бойко В.В., Савинков В.М. Проектирование баз данных информационных систем. -М.: Финансы и статистика, 1989. 351с.

6. Брайпес С.Н., Напалков A.B., Свечинский В.Б. Нейрокибернетика. -М.: Мир, 1962.

7. Братко И. Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта. -М.: Мир, 1990. -560с.

8. Брукинг А., Джонс П., Кокс Ф., под ред. Форсайта. Экспертные системы. Принципы работы и примеры. -М.: Радио и связь, 1987. -224с.

9. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++. М.: «Издательство Бином», СПб.: «Невский диалект», 1998.- 560с.

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

11. Вайнер Р., Пинсон Л. С++ изнутри. Киев: «ДиаСофт», 1993. - 304с.

12. Варшавский В.А. Коллективное поведение автоматов.-М.:Наука, 1973.

13. Васкевич Д. Стратегии клиент/сервер. Руководство по выживанию для специалистов по реорганизации бизнеса К.: «Диалектика», 1996. - 384с.

14. Вендров A.M. Один из подходов к выбору средств проектирования баз данных и приложений. "СУБД", 1995, №3.

15. Водяхо А.И., Горнец H.H., Пузанков Д.В. Высокопроизводительные системы обработки данных. -М.: Высшая школа, 1997. -304с.

16. Глушков В.М. Синтез цифровых автоматов. -М.: Физматгиз., 1962.

17. Гэри М., Джонсон Д. Вычислительные машины и труднорешаемые задачи. -М.: Мир, 1982. -416с.

18. Дарчиашвили В.В., Фролова Г.Я., Миронов A.C. Основы программирования на Турбо-Прологе. Учебное пособие. -М.: Изд-МГАПИ, 1996. -80с.

19. Дейт К. Введение в системы баз данных-Киев, «Диалектика», 1998.-784с.

20. Доорс Дж. и др. Пролог язык программирования будущего. -М.: Финансы и статистика, 1990. -144с.

21. Елманова Н.З., Кошель С.П. Введение в С++ Builder. -М.: Диалог МИФИ, 1999.-352с.

22. Ефимов Е.И. Решатели интеллектуальных задач.-М.: Наука 1982.-320с.

23. Зайцев Е.И. Канонический метод структурного синтеза решателя интеллектуальных задач. М.: ВИНИТИ 1999,-7с.

24. Зайцев Е.И. Канонический метод структурного синтеза решателя интеллектуальных задач./ Математическое моделирование и управление в сложных системах, с. 100-107-М.: МГАПИ 1997.

25. Зайцев Е.И. О подходе к построению интеллектуальных систем на основе канонического метода структурного синтеза./ Проблемы создания технических систем с искусственным интеллектом, с.106-111 -М. : МГАПИ 1998.

26. Зайцев Е.И. Об объектно-ориентированном подходе к разработке интеллектуальных информационных систем. М.: ВИНИТИ 1999.-10с.

27. Зайцев Е.И. Объектная модель представления знаний в интеллектуальных информационных системах-М.: ВИНИТИ 1999,-Юс.

28. Зайцев Е.И. Объектно-ориентированное проектирование интеллектуальных систем./ Автоматизация 99, с.42-45 -М.: МГАПИ 1999.

29. Зайцев Е.И., Кретов A.M. Канонический метод структурного синтеза решателя интеллектуальных задач./ Фундаментальные основы создания наукоемких и высокотехнологичных приборов, с. 105-107-М.: МГАПИ 1997.

30. Зайцев Е.И., Кретов A.M., Абалихин Р.Н. Представление знаний в интеллектуальной части комплексной системы экологического контроля окружающей среды. / Моделирование и исследование сложных систем, с.202-205-М.: МГАПИ 1998.

31. Замулин A.B. Системы программирования баз данных и знаний. -Новосибирск: Наука, 1990. 352с.

32. Зиндер Е.З. Бизнес-реинжиниринг и технологии системного проектирования. М., Центр Информационных Технологий, 1996 .

33. Змитрович А.И. Интеллектуальные информационные системы. Минск, НТООО «ТетраСистемс» 1997.-368с.

34. Йордон Э., Аргила К. Структурные модели в объектно-ориентированном анализе и проектировании. -М.: Издательство «ЛОРИ», 1999. -261с.

35. Калверт Ч. Borland C++Builder3. -К.:Издательство «ДиаСофт»,1999.-272с.

36. Калиниченко Л.А., Рыбкин В.М. Машины баз данных и знаний. -М.: Наука, 1990.-296с.

37. Калянов Г.Н. CASE. Структурный системный анализ (автоматизация и применение). -М.: Издательство «ЛОРИ», 1996. -261с.

38. Кинг A. Windows95 изнутри. Спб.: Питер, 1995. - 512с.

39. Ковальски Р. Логика в решении проблем. -М.: Наука, 1990. 290с.

40. Лисков Б., Дж. Гатэт. Использование абстракций и спецификаций при разработке программ. -М.: Мир, 1989. 424с.

41. Лихтарников Л.М., Сукачева Т.Г. Математическая логика. -СПб.: Издательство «Лань», 1998 288с.

42. Ломако Е.И., Гуков Л.И., Морозова и др. Макетирование, проектирование и реализация диалоговых информационных систем. -М.: Финансы и статистика, 1993. 320с.

43. Лорьер Ж. Системы искусственного интеллекта. -М.: Мир, 1991. -568с.

44. Любарский Ю.Я. Интеллектуальные информационные системы. -М.: Наука, 1990. -232с.

45. Малпас Дж. Реляционный язык Пролог и его применение. -М.: Наука, 1990. -464с.

46. Марка Д.А., МакГоуэн К. Методология структурного анализа и проектирования. -М.: "МетаТехнология", 1993.

47. Марселлус Д. Программирование экспертных систем на Турбо Прологе. -М.: Финансы и статистика, 1994. -256с.

48. Минский М. Вычисление и автоматы. -М.: Мир, 1971. -364с.

49. Минский М. Фреймы для представления знаний.-М.:Энергия, 1979.-152с.

50. Минский М., Пайперт С. Персептроны. -М.: Мир, 1971.

51. Миронов A.C. Введение в искусственный интеллект. Учебное пособие. -М.: Изд.-МГАПИ, 1995.-42с.

52. Миронов A.C. Организация и проектирование статических банков знаний. Можайск-Терра, 1999. -102с.

53. Миронов A.C. Системы искусственного интеллекта.-М.: МИП, 1994-62с.

54. Назаретов В.М., Ким Д.П.; под ред. Макарова И.М. Робототехника и гибкие автоматизированные производства. В 9-ти кн., Кн.6. Техническая имитация интеллекта. -М.: Высшая школа, 1986. -144с.

55. Назаров C.B., Першиков В.И., Тафинцев В.А. и др.; Под ред. Назарова C.B. Компьютерные технологии обработки информации. -М.: Финансы и статистика, 1995. -248с.

56. Нейлор К. Как построить свою экспертную систему. -М.: Финансы и статистика, 1991. -286с.

57. Нильсон Н. Искусственный интеллект. Методы поиска решений. -М.: Мир, 1973.-265с.

58. Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта. -М.: Радио и связь,1985. -373с.

59. Ойхман Е.Г., Попов Э.В. Реинжиниринг бизнеса. -М.: Финансы и статистика, 1997. -220с.

60. Осуга С. Обработка знаний. -М.: Мир, 1989. -278с.

61. Попов Э.В. Экспертные системы. Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. -М.: Наука, 1987. -288с.

62. Попов Э.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б., Шапот М.Д. Статические и динамические экспертные системы. -М.: Финансы и статистика, 1996. -320с.

63. Попов Э.В., Шапот М.Д. Реинжиниринг бизнес процессов и информационные технологии./ Открытые системы. 1 '1996.

64. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект основа новой информационной технологии. -М.: Наука 1988. -280с.

65. Поспелов Д.А. Многоагентные системы настоящее и будущее // Информационные технологии и вычислительные системы. 1 '1998, с. 14-21.

66. Поспелов Д.А. Ситуационное управление. Теория и практика. -М.: Наука,1986.-284с.

67. Рейсдорф К.,Хендерсон К. Borland C++Builder. Освой самостоятельно. -М.: «Издательство БИНОМ», 1998. 704с.

68. Савельев А.Я. Прикладная теория цифровых автоматов. -М.: Высшая школа, 1987.

69. Системы управления базами данных и знаний: Справочное изд. / Наумов А.Н., Вендров A.M., Иванов В.К. и др.; Под ред. Наумова А.Н. -М.: Финансы и статистика, 1991. -352с.

70. Тарасов В.Б., Городецкий В.И., Грушинский М.С., Хабалов А.В. Многоагентные системы. / Новости искусственного интеллекта. -М : Ассоциация искусственного интеллекта, 2' 1998, с.5-117

71. Таунсенд К., Фохт Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на ПЭВМ. -М. :Финансы и статистика, 1990. -320с.

72. Тейз А., Грибомон П., Луи Ж. и др. Логический подход к искусственному интеллекту: от классической логики к логическому программированию. -М.: Мир, 1990. -432с.

73. Теллес М. Borland C++Builder : библиотека программиста. Спб.: Питер, 1998. -512с.

74. Топ У., Форд У. Структуры данных в С++. -М.: ЗАО «Издательство БИНОМ», 1999. -816с.

75. Уосерман Ф. Нейрокомпьютерная техника. Теория и практика. -М.; Мир, 1992,-237с.

76. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам.-М.:Мир, 1989,-390с.

77. Уэно X. и др. Представление и использование знаний. —М.: Мир, 1989.

78. Хейес-Рот Ф., Уотермен Д., Ленат Д. Построение экспертных систем. —М.: Мир, 1987,-441с.

79. Хювенен Э., Сеппянен Й. Мир Лиспа: Методы и система программирования. Т.2. -М.: Мир, 1990. 320с.

80. Цетлин М.Л. О поведении конечных автоматов в случайных средах // Автоматика и телемеханика, 1961, Т.22'10, с.1345-1354.

81. Чень Ч., Ли Р. Математическая логика и автоматическое доказательство теорем. -М.: Мир, 1983. -300с.

82. Чеппел Д. Технологии ActiveX и OLE. М.: Издательский отдел «Русская редакция», ТОО «Channel Trading Ltd.», 1997. - 320с.

83. Шамис В.A. Borland C++Builder. Программирование на С++ без проблем. -М.: «Нолидж», 1997. -266с.

84. Шамис В.A. C++Builder3. Техника визуального программирования. -М.: «Нолидж», 1998.-512с.

85. Шлеер С., Меллор С. Объектно-ориентированный анализ: моделирование мира в состояниях. Киев: "Диалектика", 1993. - 384с.

86. Элти Дж., Кумбе М. Экспертные системы: концепции и примеры. -М.: Финансы и статистика, 1987. -192с.

87. Фридман А.Л. Основы объектно-ориентированной разработки программных систем. -М.: Финансы и статистика, 2000. -192с.

88. Barker R. CASE*Method. Entity-Relationship Modelling. Copyright Oracle Corporation UK Limited, Addison-Wesley Publishing Co., 1996.

89. Barker R. CASE*Method. Function and Process Modelling. Copyright Oracle Corporation UK Limited, Addison-Wesley Publishing Co., 1996.

90. Date С J. An Optimization Problem // С J. Date and Hugh Darwen. Relational Database Writings 1989-1991. Reading, Mass.: Addison-Wesley, 1992.

91. Devedzic V. Features of second generation expert systems - an extended overview-Engineering Application of Artificial Intelligens, 4'1995,P.255-270.

92. Keravnow E. What is a deep system? An analysis of first-generation limitations and review of second- generation architectures. Computer Physics Communication, 3'1990, P.3-12.

93. Rumbaugh J. July 1992. Onward to OOPSLA. Journal of Object-Oriented Programming, vol.5.

94. Stonebraker M. Inclusion of New Types in Relational Data Base Systems // Proc. 2nd Intern. Conf. On Data Base Engineering.- Los Angeles, Calif., 1986.

95. Yourdon Edward. Modern Structured Analysis. Prentice-Hall, 1995.

96. Jacobson I., Christerson M., Jonsson P. and Overgaard G. Object-Oriented Software Engineering. Workingham, England: Addison-Wesley Publishing Company, 1992. p. 184

97. Stroustrup B. The С++ Programming Language, Second Edition. Reading Massachusetts: Addison-Wesley, 1993. p. 429

98. Newell A., Simon M.A. Human problem solving. Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice-Hall, 1972.

99. Parnas D. On the Criteria to Be Used in Decomposing Systems into Modules, in Classics in Software Engineering. New York, Yordon Press, 1979.

100. Boehm B.W. A spiral model of software development and enhancement // Software Engineering Notes. Vol. 11. №4. 1986.

101. Й#Я------ -------------------=-,--•ЙЛ.,^г4