автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Методы и средства комплексного концептуального моделирования в информационных технологиях регионального управления

РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАУК ИНСТИТУТ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА

На правах рукописи

ОЛЕИНИК Андрей Григорьевич

МЕТОДЫ И СРЕДСТВА КОМПЛЕКСНОГО КОНЦЕПТУАЛЬНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ В ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЯХ РЕГИОНАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ

Специальность 05.13.10 - «Управление в социальных и экономических системах» (технические науки)

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Москва 2005

Рабоы выполнена в Институте информатики и математического моделирования технологических процессов Кольского научного центра Российской академии наук (г Апатиты)

Научный консультант доктор технических наук, профессор

ПУТИЛОВ Владимир Александрович

Официальные оппоненты.

член-корреспондент РАН, доктор физико-математических наук, профессор

ПАВЛОВСКИЙ Юрий Николаевич

доктор технических наук, профессор

МАНДЕЛЬ Александр Соломонович

доктор технических наук, профессор

Г1Г.ГОВ Сергей Анатольевич

Ведущая организация - Санкт-Петербургский инашут информатики и автоматизации Российской академии наук

Защита состоится «20» июня 2005г. в__час _мин. на заседании

диссертационного сове 1а Д 002.086 02 при Институте системного анализа Российской академии наук по адресу

117312, Москва В-312, просп 60-летия Октября, 9

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Института системного анализа Российской академии наук

Автореферат разослан «_»_200 г

Ученый секретарь диссертационного совета доктор технических наук,

профессор Пропой Анатолий Иванович

1Ш- У

~ШГ

Общая характеристика работы

Актуальность работы обусловлена необходимостью совершенствования и развития компьютерного моделирования и информационных технология, ориентированных на поддержку решения задач регионального управления Существенная децентрализация планирования и управления, переход к рыночным экономическим отношениям определили повышение значимости эффективного управления регионами России. Возросла роль как краткосрочною, так и долгосрочного стратегического прогнозирования и планирования развития регионов Большое внимание в регионах уделяется разработке стратегий развития и программ реализации этих стратегий Потребность в разработке стратегии развития регионов на 10-15-летний период определяется следующими обстоятельствами'

- необходимостью иметь целевые ориентиры долгосрочного социально-экономического развития региона, с четкими представлениями о базовых принципах, основных приоритетах, источниках и механизмах их реализации;

- гребованием определенности, четкости и предсказуемости государственной региональной социально-экономической политики, понятной для всего населения

- требованием учета региональных особенностей при оценке капиталоемкости, энергоемкости, сроков реализации и окупаемости капитальных вложений в развитие

Любая региональная социально-экономическая система относится к классу больших и сложных динамических систем. В региональной системе взаимодействуют объекты различной природы и функционального назначения Они формируют различные подсистемы региона на основе территориальных, технологических, ресурсных и информационных связей При разработке инструментальных средств информационной поддержки регионального управления, с помощью которых можно было бы оценивать результативность той или иной стратегии развития региона в целом или его отдельных подсистем, необходимо учитывать особенности региональных систем как объектов исследований.

Информационная среда поддержки решения задач регионального управления и развития должна включать два основных компонента Первый обеспечивает методологическую базу прогнозирования и анализа - модели систем, процессов и задач предметной области Второй представляет собой технологическую базу моделирования в виде интегрированной информационно-вычислительной среды, обеспечивающей реализацию моделей и работу с ними достаточно широкого круга пользователей При разработке средств информационной поддержки регионального управления имеет смысл учитывать накопленный опыт и существующие наработки в области моделирования региональных подсистем и отдельных объектов Использование существующих функциональных и информационных моделей компонентов региональных систем сокращает трудозатраты на практическую реализацию средств информационной поддержки регионального управления.

Региональные социально-экономические системы обладают рядом особенностей, которые накладывают определенные ограничения на применение известных и хорошо проработанных методов и средств моделирования При моделировании региональных систем сама структура и класс применимых моделей могут и должны уточняться в ходе исследований Процесс создания объекта исследования - компьютерной модели рассматриваемого реального объекта - становится составной частью самого процесса моделирования Исходная модель, отражающая первоначальные представления специалистов о предметной области, изменяется и уточняется в итеративном режиме как по результатам проверки на имеющихся реальных данных предметной области, так и в ходе анализа самих результатов моделирования. Различный уровень знаний о компонентах объекта исследований и взаимодействиях " необходимость

региона,

региона.

использовать разтичные методы анализа дани

Достаточно потное представление о рашородной системе может бьпь сформировано только на основе коллективных знании -экспертов разных предметных областей - экономики зкологии, социологии, административного управления и т.д Каждый эксперт, как правило, формуTHpyei свое видение объекта исследований в некотором поле основных понятий, присущих его предметной области При лом возникает терминологическая несогласованность, а порой и понятийная противоречивость элементов модели Противоречивость представляемых знаний может быть обусловлена и наличием альтернативных вз1 шдов на свойства системы у экспертов одной предметной облай и Поэтому, при разработке инструментальных средств моделирования в данной обласш. фундаментально важна возможнос1Ь интегрирования в единую среду моделей построенных разными группами исследователей в разное время, имеющих различные параметры и даже различные принципы внутренней организации (например, лотические, автоматные, аналитические модели и др.) При лом необходимо решить задачу согласования 1аких моделей, по крайней мерс, на декларативном уровне

Использование различных приемов декомпозиции, иерархическое структурирование моделей несколько снижает остроту проблемы, но не решает ее полностью Актуальной остается задача интеграции и согласования коллективных знаний экспертов Только формальные методы решения этой задачи позволят расширить естественные границы сложности модели Наличие аппарата формализации разнородных знаний о предметной области и формирования их единого представления в интегрированной формальной модели позволяет в значительной мере автомаютировать процедуры анализа модели и последующих этапов работы с ней

Поэтому в современном моделировании значительно возросла роль такого понятия, как концеш>альная модель предметной области В концептуальной модели определяются ) тементы и задачи исследуемой предметной области и описываются те отношения между ними, которые задают структуру и декларируют причинно-следственные связи между ее элементами Одним из путей создания формализованных спецификаций концептуальных моделей является формирование онтологий Но создание единой онтоло/ии ре!ИОналыюй системы осложняется необходимостью представления различных взглядов на ее состав и структуру Определенные трудности вызывает задача адекватного преобразования модели исследуемой системы от декларативного описания к программно-алгоритмическому представлению Для решения данной проблемы используют технологии типа CASE (Computer Aided Software Engineering) и CAD (Computer-Aided Design) автоматизированные технологии проекшрования программного обеспечения Эти технологии позволяют строить формальные описания структуры и задач моделирования, осуществляв анализ и оценку качества проекта и генерировать, полнооью или частично, исполнительную среду реализации моделирования

Ориентация интегрированной модели региона па многопользовательский режим эксплуатации с терри шриальным рассредоточением потенциальных пользователей и информационно-вычислительных ресурсов естественным образом подразумевает использование для реализации модели распределенной исполнительной среды Важный аспект, который необходимо учитывать при формировании исполнительной среды моделирования процессов регионального развития - наличие уже созданных и используемых информационно-алгоритмических ресурсов Активно развивающиеся в последнее десятилетие технологи распределенного моделирования (RPC - Remote Procedure Call; CORBA - Common Object Request Broker Architecture; CJB - Enterprise Java Beans) позволяют достаточно успешно решать задачи развертывания и реализации распределенных вычислений На решение задач выбора, агрегации и совместного использования географически распределенных, «автономных» информационно-вычислительных ресурсов ориентированы развиваюадиедя. grid-технологии и реализующие их инструментальные системы Однако для организации вычислений в сети на основе существующих технологий алгоритм решения исходной задачи должен бьпь заранее представлен в распараллеленном

виде с указанием вычислительных характеристик всех его отдельных процессов Задача формирования такой спецификации находится вне рамок этих технологий и должна решаться другими средствами.

С учетом специфики предметной облай 1 и дли решения существующих, проблем актуальным является создание достаточно простого, ориентированного на непрограммирующего пользователя, метода построения формальных моделей предметной области и соответствующих инструментальных средств Инструментальные средства должны обеспечивав поддержку в разработке моделей, выборе метода и средств решения задач регионального управления, автоматизации последующих этапов организации и практической реализации моделирования Такой подход соответствует направлению компьютерного моделирования, названному Г С Поспеловым «новой информационной технологией» Базисом представленных в диссертации исследований также являются рабо гьг М Месаровича, Я Такахары, С В Емельянова, Ю С Попкова в области теории систем и системного анализа; О И Ларичева, А.В Смирнова, Т Саати по методам представления и обработки знаний в информационных системах, Н Н. Моисеева, Ю Б Гермейера, Ю II Павловского, А.П Афанасьева в области методов имитационного моделирования и организации распределенных вычислений; В А. Путилова и В.В Фильчакова по функционально-целевому подходу и концептуальному моделированию

Цель работы сосюит в создании ориентированных на конечного пользователя методов и средств поддержки концептуального моделирования региональных систем, обеспечивающих комплексное представление и анализ коллективных знаний о задачах регионального управления и средствах информационно-аналитическою обеспечения этих задач, а также автоматизацию последующих этапов организации и проведения компьютерного моделирования.

Для достижения поставленной цели автором решены следующие задачи:

1 Создан метод формализации и комплексного представления в виде иерархической концептуальной модели декларативного типа коллекшвных экспертных знаний о процессах исследуемой предметной области, задачах, связанных с изучением этих процессов, и используемых информационно-вычислительных ресурсах.

2 Разрабо1аны технология интерактивного формирования и интеграции концептуальных моделей различных эксперюв в единую концептуальную модель сложной системы и процедуры согласованного расширения инте1рированных описаний при пополнении концептуальной модели.

3. Созданы процедуры автоматизированного контроля целостности и разрешимости интегрированной концептуальной модели

5 Разработана ¡ехнология постановки и анализа разрешимости задачи моделирования на основе концептуальной модели и выбора фрагментов модели, являющихся декларативным описанием решаемой задачи

6 Разработка технологии автоматизированной генерации спецификаций исполнительной среды моделирования на основе выбранного фрагмента концептуальной модели

Методы исследования Для решения поставленных в работе задач использованы методы системно! о анализа и концептуального моделирования, элементы теории множеств, теории графов и математической л01ики Автором предложен метод комплексного концептуального моделирования задач регионального управления, обеспечивающий интегрированное декларативное представление задач и информационно-вычислительных ресурсов для их решения, автоматизацию анализа интегрированной модели, а также синтез на основе полученной модели спецификаций исполнительной среды моделирования.

Научная новизна Для информационной поддержки задач регионального управ 1ения разработан метод комплексного концептуально1 о моделирования, основанный на создании и анализе итерированной модели декларативного типа, которая обеспечивает единое формальное представление коллективных знаний о процессах регионального развития ¡адачах управления региональными системами и информационно-аналитической среде необходимой для поддержки решения этих задач Метод ориентирован на автоматизацию постановки задачи моделирования и анализа возможности реалииции моделирования в распределенной информационно-алгоритмической среде Работа обладает следующими основными аспектами научной новизны

1 Предложена структура концептуальной модели декларативного типа для формализации и комплексного представления коплективных экспертных знаний о процессах и задачах регионального управления, а также информационно-алгоритмических ресурсах используемых в данной области.

2 Разработана технология интеграции моделей различных экспертов в единую концептуальную модель сложной системы и процедуры согласованного расширения интегрированных описаний элементов при пополнении модели Созданы специализированные средства представления и обработки справочной информации о существующих элементах концептуальной модели для использования в ходе разработки новых подмоделей

3 Сформулированы правила и разработаны алгоритмы их использования для контроля цечостности, логической корректности и разрешимости интегрированной концептуальной модели, а также формирования и анализа на основе интегрированной концептуальной модели фра! мента, соответствующего варианту реализации моделирования с цслыо решения конкретной задачи исследований

4 Разработаны технологии и процедуры синтеза декларативных спецификаций исполнительной среды для реализации варианта моделирования, заданного выбранным фрагмешом интегрированной концептуальной модели

Созданный метод обеспечил интеграцию и комплексное использование коллективных экспертных знаний при решении задач в области регионального управления и развития, позволил повысить эффективность использования региональных информационных ресурсов

Акдальность и научная новизна работы подтверждены включением в раздел «Важнейшие итоги» отчета «О деятельности РАН в 2000-2003 гг » метода синтеза спецификаций распределенной среды вычислительного эксперимент на основе совместного анали ¡а концептуальных моделей задач peí ионального управления и региональных информационных ресурсов, разработанного коллективом под руководством ашора При участии автора были разработаны метод концептуального проектирования динамических моделей сложных сисчем (включен в перечень основных результатов РАН в 2002 г ), ситуационная модель регионального промышленно! о коми 1скса (включена в раздел "Магматическое моделирование, вычислительная и прикладная математика для задач информашки" перечня важнейших резулыагов РАН в 1999 г )

Практическая ценность. В основу диссер! анионной работы положены результаты, полученные автором на основе обобщения исследований, проводимых по планам НИР Инсштута информатики и математического моделирования технологических процессов Кольского научного центра РАН в период с 1993 по 2004 годы в рамках следующих тем «Функционштьно-целевая информационная технология диагностики и прогноза динамики систем «Технологические процессы - трансформированные природные комплексы»» (гос регистрация № 019 10 050143), «Математические модели и информационные технологии в задачах управления региональным развитием» (гос ре1истрация № 01 9 60 000720) «Проблемно-ориентированные региональные информационные сиаемы (Севера России)» (гос регистрация № 01 9 60 000721), «Сценарные системы поддержки принятия решений по управлению региональными промышленными комплексами» (гос регистрация №01 99 0010

287), «Интегрированные региональные системы науки и образования» (гос регистрация № 01 99 00 10288); «Интегрированные концептуально-динамические модели устойчивого социально-экономического развития северных регионов России (на примере Мурманской области)» (гос регистрация № 01 99.00 10286); «Методы и модели синтеза стратегии устойчивого развития региональных социально-экономических систем (на примере Мурманской области)» (гос регистрация № 01 200 2 09390); «Системы поддержки принятия решений по управлению безопасностью региональных природно-промышленных комплексов» (гос регистрация № 01.2002 09392); «Методы и модели структурного синтеза проблемно-ориентированных региональных информационных систем» (гос регистрация № 01 200.2 09393).

Часть исследований проводилась в рамках международных региональных проектов «Информатизация Баренц-региона» и «Северные информационно-вычислительные сети» Отдельные направления исследований были поддержаны грантами РФФИ «Выявление и исследование на основе инструментального анализа и компьютерною моделирования особенностей механизмов разделения минеральных компонентов при снижении контрастности их физико-химических свойств » (проект № 02-05-64409), «Исследование и разработка методов и средств интеграции математических моделей различных классов в комплексную имитационную модель динамики сложной природно-промышленной системы (на примере ОАО "Апатит")» (проект № 03-01-96142).

На основе проведенных исследований получены следующие практически значимые результаты.

1 Для задач исследования и прогнозирования процессов регионального развития и поддержки регионального управления разработана инструментальная среда формирования и анализа интегрированных концептуальных моделей предметной области и информационно-алгоритмических ресурсов реализации моделирования Созданная среда предоставляет экспертам возможность использования термии0л01ии предметной области при построении формальной модели решаемых задач, обеспечивает интеграцию моделей, создаваемых различными экспертами в комплексную модель региональной макросистемы, реализует автоматизированные процедуры анализа целостности и разрешимости комплексной модели

2. Для согласования концептуальных описаний, формируемых экспертами различных предметных обласшй в рамках предложенной системы концептуального моделирования, реализованы процедуры формирования и использования единых справочников элементов концептуального описания. Справочники упрощаю! использование уже представленных в концептуальной модели понятий, процессов и объектов предметной области при построении моделей новых задач Это снижает трудоемкость разработки моделей, избыточность интегрированного описания и возникновение противоречий при разностороннем описании компонентов региональных систем.

3 Объединение в рамках единой технологии моделирования описаний информационных ресурсов региона и задач, при решении которых используются эти ресурсы, цозвочичо автоматизировать организацию взаимодействия между моделями задач и средствами их решения Полученные в работе результаты обеспечивают методическую и инструментальную базу для создания единой распределенной среды информационной поддержки регионального управления Разработанные методы и процедуры синтеза декларативных спецификаций распределенной исполнительной среды моделирования облет чают как оршшзацию моделирования на основе существующих разнородных информационно-вычислительных ресурсов региона, так и разрабо1ку целостной среды распределенного моделирования с использованием современных технологий построения распределенных про1раммных систем

Практические результаты работы используются рабочей Группой по информационно-аначитическому обеспечению Стратегии экономического развития Мурманской области до 2015 юда для исследования различных вариантов развития ключевых отраслей промышленности региона и на обогатительном комплексе ОАО '(Апатит» для опредстения

путей повышения эффективности переработки руд Хибинских месторождений Кроме этого рез\ 1ьтаты используются в научно-исследовательских и хоздоговорных работах для ОАО "Колэнерго", Института физико-технических проблем энергетики Севера КНЦ РАН, Горного института КНЦ РАН

Научная апробация работы. Основные по южения и результаты работы докладывались и обсуждались на научных сессиях Отделения информационных технологий и вычислительных систем РАН в 2003 и 2004ггг , на секциях ученых советов Института информатики и математического моделирования технологических процессов (ИИММ) КНЦ РАН, Института физико-технических проблем энергетики Севера (ИФТПЭС) КНЦ РАН, Горного института (ГоИ) КНЦ РАН, на расширенном семинаре лаборатории автоматизации моделирования СПИИРАН, международных, всероссийских и региональных конференциях и совещаниях в гг Апатиты, Москва. Санкт Петербург, Мурманск, Петрозаводск, Брюссель (Бельгия), Валенсия (Испания), Манчестер (Великобритания), Тромсе (Норвегия) В частности, на следующих научно-технических мероприятиях

- 5-я С -Петербургская международная конференция "Региональная информатика-%", 1996, Санкт-Петербург, 13-16 мая,

Second International Conference on Information Technology in the Barents Region (BAR-IT'96), 1996, Apatity, 18-19 September,

- International Conference on Informatics and Control (1CI&C97), 1997, St.Petersburg, 18-19 September,

- 12lh European Simulation Multiconference 1998 (ESM'98), Manchester, UK, 1998, 16-19 June,

- 6-я Всероссийская конференция "Муниципальные i еоинформационные системы'" (МГИС'99), 1999, Обнинск, 25 - 29 января,

- 11-й конгресс обогатителей стран СНГ, 1999, Москва, 16-18 марта,

- Международное совещание «Развитие идей И Н Плаксина в области обогащения полезных ископаемых и гидрометаллургии» (11лаксинские чтения), 2000, Москва. 10-14 октября,

- «Природопользование в Евро-Арктическом регионе опыт XX века и перспективы»,

Международная конференция, посвященная 70-летию Кольского научного центра РАН, 2000, Апатиты, 2-4 ноября.

"A Common Approach to Collaborative Technological Research for Arctic Development", EU-Russia-Canada-US Arctic Workshop, Brussels,Belgium. 2001, 25-27 October;

- IV-я Всероссийская школа-семинар "Прикладные проблемы управления макросистемами информационные технологии распреде тенных вычислений", 2002, Апатиты. 1-7 апреля,

Международное совещание «Направленное изменение физико-химических свойств минералов в процессах обогащения полезных ископаемых», 2003г , Петрозаводск, 17-19 сентября,

ls! International Industrial Simulation Conference, Valencia, Spain, 2003. 9-11 June,

V-я Всероссийская школа-семинар «Прикладные проблемы управления

макросистемами», 2004, Апатиты, 5-9 апреля,

- Conference on Higher Education and Research m the Barents Region, Tromse, Norway, 2004, 11-13 June

Всероссийская конференция «Теория и практика системной динамики» 2004, Апатиты 13-15 сентября

Основные положения, выносимые на защиту, представляют собой ключевые аспекты разработанного метода комплексного концепгуального моделирования для поддержки задач регионального управления и информационных технологий, созданных на основе этого метода:

1. Структура и технология построения интегрированной концептуальной модели, включающей декларативные описания объектов, процессов и задач регионального управления, а также распределенных информационно-алгоритмических ресурсов для решения представленных задач

2 Процедуры автоматизированного анализа целостности, логической корректности и разрешимости интегрированной концептуальной модели

3 Технология формирования новых подмоделей с использованием терминологического и геоинформационного справочников существующих элементов интегрированной концептуальной модели и их интеграции в комплексную концептуальную модель региональной макросистемы

4 Метод и алгоритмы формирования фрагментов интегрированной модели, являющихся концептуальными описаниями конкретных задач моделирования, и генерации спецификаций распределенной информационно-алгоритмической среды, необходимой для их реализации.

Публикации. По материалам диссертации опубликована одна коллективная монография и 52 печатные работы в центральных, зарубежных и местных изданиях (5 из них в журналах из списка ВАК) Полученные результаты изложены в ряде отчетов по НИР в Институте информатики и матемашческого моделирования технологических процессов КНЦ РАН, 1 орном институте КНЦ РАИ. Институте физико-технических проблем энергетики Севера КНЦ РАН Список публикаций приведен в конце автореферата

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав и заключения Работа содержит 229 машинописных с границ текста, 1 таблицу, 29 рисунков и список литературы из 172 наименований.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении проводи гея общий анализ предметной области - социально-экономических систем регионального уровня, рассматриваются современное состояние решаемых в диссертации проблем и актуальность темы, формулируется цель и основные задачи выполненных исследований, приводятся данные о внедрении и апробации результатов работы.

В первой главе рассматриваются проблемы оршгазации процесса эффективного изучения сложных распределенных систем с использованием методов компьютерного моделирования на основе современных информационных технологий. Проведен анализ существующих методов и технологий моделирования компонентов региональных систем. Сформулированы общие требования к средствам информационно-аналитической поддержки регионального управления.

Резкое изменение общественно-экономических условий в России в 90-х годах прошлого века привело к необходимости пересмотра принципов организации управления социально-экономическими процессами Сушес1венно во ¡росла значимость эффективного управления функционированием и развитием регионов России, и, как следствие, роль прогнозирования и планирования развития регионов с целью разработки стратегий развития и поддержки текущею управления социально-экономическими процессами в регионе Для прогнозирования процессов регионального развития, анализа стратегий и поддержки принятия решений по их реализации широко применяются методы компьютерного моделирования.

Повышение эффективности моделирования с целью прогнозирования развития peí ионов и выработки стратегий региональною управления может достигаться как за счет разработки и развития сложных специализированных моделей, ориентированных на решение относительно узких классов задач, так и путем разработки новых гехноло1 ии организации процесса моделирования с использованием существующих методов и моделей

До недавнею времени в данной области преобладали технологии вычисли гельного эксперимента по схеме «модель-алгоритм-прот раммал Используемые модели можно было огнесги к одному из следующих типов аналитические модели, основанные на фундаментальных законах и преде 1авляемыс в виде систем детерминированных уравнений, статистические и вероятностные модели, модели исследования операций и оптимального управления Каждый из указанных шпов моделей обладает своими достоинствами и недостатками, а так же выдвигает определенные требования к объему и структуре исходных данных для моделирования

В ситуациях, когда выбор, обоснование и оценка последствий принимаемых решений не могут быть реализованы на основе точных расчетов, используются методы моделирования, основанные на логической обработке экспертных знаний

С ростом технических возможностей вычислительной техники появились методы имитационного моделирования, принципиально ориентированные на компьютерную реализацию Данные методы позволяют оперативно модифицировать как структуру, гак и параметры модели непосредственно в ходе моделирования, что открывает широкие возможности итерационного повышения адекватности модели

Разработка методов формализации экспертных знаний и алгоритмизация процедур их обработки в сочетании с ростом возможностей вычислительной техники и развитием средств дружественного интерфейса позволили создавать специализированные информационные системы, которые способны взять на себя функции экспертного совета В последние десятилетия существенно повысилась популярность и распространение ориентированных на конечного полыователя информационных технологий поддержки моделирования В рамках этих технологий сам эксперт является непосредственным участником построения компьютерных моделей и проведения моделирования с исполыованием как количест венных, так и качественных данных

Для практической реализации информационной поддержки регионального управления используется целый ряд апробированных инструментальных средств и технологий, обеспечивающих различные уровни разработки и использования информационно-алгоритмических ресурсов Однако использование больпгинства существующих средств требует от пользователя освоения специализированных яшков формального описания моделей и ограничивает возможность использования терминологии предметной области. Разнородность региональных систем осложняет использование методов их моделирования, основанных на объектно-ориентированном подходе и предполагающих четкую классификацию модельных представлений. Многие системы ориентированы па конкретные маи-матичеслие методы реализации моделей и предполагают наличие готовой концептуальной модели, отражающей знания специалистов о предметной области Поэтому задача разработки методов и средств поддержки начальных этапов моделирования, включающих интерактивное формирование, формализацию и анализ декларативной структуры концептуальной модели разнородной предметной области, остается актуальной

Во второй главе представлены структура и средства анализа иерархической концептуальной модели, являющейся основой разработанной информационной технологии поддержки регионального управления. Модель предназначена для комплексного представления коллективных знаний экспертов как о процессах регионального развития, задачах связанных с изучением, прот нозированием и управлением этими процессами, так и об информационно-вычислительных ресурсах, которые используются для решения представленных в модели задач Рассмотрены механизмы и алгоритмы автоматизированного анализа концептуальной модети, основанные на логических прави тах определяющих

требования к формальной структуре модели Для описания формальной структуры модели и средств ее анализа используется нотация теории множеств.

В общем виде задача формальной декомпозиции сложной социально-экономической системы не поддается решению Процедура декомпозиции является многоуровневой и, как правило, требует привлечения коллективных знаний многих экспертов Внутренние законы функционирования компонентов региональной системы, определенных в ходе декомпозиции, не всегда согласуются между собой Могут различаться и взгляды экспертов, как на принципы декомпозиции, так и на структуру и функционирование компонентов системы Независимо от выбранных на начальном этапе критериев, декомпозиция сложной гетерогенной системы достигнет таких уровней, когда для полученных компонентов должны будут использоваться индивидуальные критерии декомпозиции, определяемые спецификой решаемых задач В результате в ходе декомпозиции социально-экономической системы могут быть получены альтернативные представления В такой ситуации особенно остро встает задача обеспечения целостности конечного результата. Формализация результатов декомпозиции и разработка автоматизированных методов контроля полученной структуры призваны облегчить выявление и устранение противоречий и нарушения целостности модели сложной системы

Разработанная концептуальная модель является средством формализации результатов анализа региональной системы, производимого различными экспертами с различных точек зрения На одной модели может решаться множество целевых задач, некоторые из которых могут быть заранее не определены Интегрированная концептуальная модель (ИКМ) для информационной поддержки процессов регионального развития и управления формируется как структура, объединяющая в себе концептуальную модель предметной области (КМПО) и концептуальную модель исполнительной среды (КМИС) КМИС описывает состав и организацию информационно-вычислительных ресурсов, которые образуют исполнительную среду для реализации моделирования

Основу модечи пре (четной области составляют дна взаимосвязанных древовидных графа. Один граф представляет иерархию используемых в системе данных, включающих объекты предметной области и их информационные атрибуты В этот же граф, при необходимости, включаются данные, которые могут и не иметь явной предметной интерпретации, но являются необходимыми для решения задач Второй граф отражает структуру процессов предметной области и задач, решение которых предполагается Элементом (узлом) дерева задач является процесс Под процессом формально понимается некоторое действие, преобразующее подмножество данных, называемых входными по отношению к рассматриваемому процессу, в другое их подмножество, именуемое выходным При построении КМПО ресурсы, присутствующие в реальной системе, представляются различными структурами данных Поэтому при рассмотрении КМПО термины «ресурс» и «данные» несу) одну смысловую нагрузку Взаимосвязи и взаимодействие объектов реального чира описываются в модели с помощью отношений, задаваемых на множествах процессов и данных

Формальная схема концептуальной модели предметной области задается кортежем множеств.

Skmho = < Р, О, Hp, Но, In, Out, s, D >, (1)

i де Р={р.} - множество процессов преобразования данных (ресурсов),

O={0j} - множество данных (ресурсов) (Р о О = 0),

Нр, Н0 - отношения иерархии процессов и данных соотве1сгвенно;

In, Out - о / ношения «входные данные процесса - процесс» и «процесс - выходные данные», s - отношения следования, D - отношения «элемент - управляющие данные»

Каждое отношение связывает один элемент модели с некоторым подмножеством отличных от него элементов Все отношения представлены в форме функциональных

отображений частично определенных на множествах Р и О, областями значений которых являются В(Р) или В(О), где В(*) - булеан

Отношения иерархии Нр, Н„ устанавливают соответс1Вие между отдельными элементами модели и множествами подчиненных им элементов Интерпретация иерархических отношений зависит от их типа, задаваемого атрибутом отношения иерархии и описана ниже

Отношения следования задают частичный порядок выполнения процессов s:P->B(P), ÍPmj-sfp,), 1де ípm} множество процессов, выполнение которых должно строго предшествовать выполнению некоторого процесса р„ что в принятой системе нотаций может быть записано как pmes(p,)

Отношения «элемент - управляющие данные» позволяют выделить из представленных ресурсов такие, от которых зависит ход реализации процессов Эти отношения играют важную роль при синтезе процедурных спецификаций на основе концептуальной модели

Каждый из перечисленных в (1) компонентов схемы модели предметной области имеет свою семантическую интерпретацию При обсуждении КМПО можно товоригъ о двух различных видах интерпретации - декларативной и процедурной Их взаимная непротиворечивость позволяет совместить оба подхода и использовать первый при построении концептуальных описаний предметой области, а второй - при получении на их основе процедурных спецификаций и самих алгоритмов реализации

Объектам и процессам предметной области присущи некоторые признаки, которые позволяют их идентифицировать и сопоставлять с другими объектами и процессами При построении модели в рассмотрение принимаются юлько существенные, с точки зрения решаемой задачи, атрибуты, характеризующие элементов модели Базовый набор атрибутов элементов концептуальной модели предметной области (и процессов, и данных) имеет вид'

Акмпо = < Np, No, Ер, Тр, Ео, То, Th >,

где Np, N„ - множество имен процессов и данных,

Ер, Тр, Е0, Т„ - множество имен и типов исполнителей процессов и данных,

Th - множество типов отношений иерархии процессов и данных «композиция»,

«классификация» и «итерация» (Th={&,v, *})

Имена элементов КМПО могут задаваться с использованием терминологии предметной области что облегчает специалистам - предметникам разработку формальной концептуальной модели.

Имя и тип исполнителя указывает на конкретный вид компьютерной реализации элемента и может задаваться либо явно при построении КМПО, либо выбираться из существующих исполнителей, представленных в концептуальной модели исполнительных средств

Атрибуты, описывающие тип отношений иерархии, конкретизируют представление объектов модели на следующем, нижележащем уровне иерархии Тип отношения «композициям Í&I определяет, что данный элемент строится агрегацией его подобъектов Тип «классификация» (v) указывает, что элемент верхнего уровня является обобщением для группы элементов следующего (нижележащею) уровня Отношение типа «классификация» в КМ используется для представления различных вариантов структурной реализации элемента, что позволяет включать в модель альтернативные экспертные представления Тип «итерация» (») позволяет определять в КМПО итеративные процессы и описывать регулярные структуры информационных объектов и данных

В зависимости от гипа отношений иерархии элементу назначаются управляющие данные Эти данные служат для доопределения структуры процессов, имеющих тип отношений иерархии «классификация» или «итерация», и данных, имеющих иерархическое отношение типа «итерация» В частности, значения управляющих данных определяют выбор из имеющихся альтернатив конкретной реализация процесса с типом декомпозиции «классификация»

Проведение компьютерного моделирования требует наличия исполнительной среды, которая обеспечивает реализацию процессов и объектов, декларированных в концептуальной модели предметной области В качестве исполнителей используются как

Г 1, если между еА, и eAj существует прямой канал связи eci, или i=j:

rl.H

Lo, если между ед., и сЛ не существует прямого канала связи

программные, так и аппаратные средства. При этом могут возникать ситуации, когда одному элементу концешуальной модели предметной области назначается несколько исполнителей, либо когда один исполнитель реализует несколько элемен гов модели предметной области Исполнительная среда распределенной реализации моделирования состоит из двух взаимосвязанных частей, подсистема исполнителей и транспортная подсистема. Подсистема исполнителей включает следующие категории ресурсов: аппаратные (процессорные и периферийные), алгоритмические, информационные Сданные) На уровне концептуального рассмотрения транспортная подсистема представлена абстрактными каналами связи между элементами исполнительной подсистемы.

Для описания исполнительных средств использован тот же формальный аппарат, что и для концептуальной модели предметной области. Это позволяет применять единые алгоритмы для анализа концептуальных моделей предметной области и исполнительной среды.

Схема концептуальной модели исполнительной среды имеет следующий вид:

Skmhc =<F. v Ер, Ed, Ес, Нс, Ree, Ree, [Rio] >, (2)

где Еа, Ер, Ео> Ее - соответственно множества аппаратных, алгоришических информационных и транспортных ресурсов (каналов связи), образующие множество Е исполнительных средств,

Нс - отношения иерархии на множестве исполнительных средств Е,

Ree - отношения связи локаций аппаратных ресурсов (Ree с Еа х В(Ес) х Ед),

Ree - отношения принадлежности алгоритмических и информационных ресурсов

некоторому аппаратному ресурсу (ReecEp х B(Ea)uEd х В(Еа));

[Rio] - «опциональные» отношения «вход/выход» между элементами множеств ЕР, Ер.

Для КМИС, так же как и для КМПО, задается набор атрибутов, позволяющий идентифицировать элементы:

Акмис = < Ne, Те, Thc, La>,

где N„ - множество идентификаторов элементов исполнительной среды, Tt - множество типов исполнителей: The - множество типов отношений иерархии, определяемых для элементов множеств исполнителей Еа, Ер, и Ed ; LA - множество локаций аппаратных ресурсов.

Наличие атрибутов, задающих идентификатор и тип исполнителя, и в КМПО. и в КМИС вносит избыточность в интегрированную модель, но обеспечивает возможность более гибкого ее формирования.

Модель исполнительной среды представляется гремя деревьями, отображающими структурную иерархию трех типов исполнительных ресурсов (Е\, Ер, Ев), задаваемую отношениями Ht.

Задание аппаратному ресурсу определенной локации обеспечивает неявное описание пространственной структуры аппаратной сети Отношения связи локаций Ree задают матрицу инцидентности графа локаций аппаратных ресурсов RL=[rl,j], где

Отношения Ree задают связи между узлами деревьев алгоритмических и информационных ресурсов и дерева аппаратных ресурсов Они, по сути, определяют размещение программы или структуры хранения данных на некотором устройстве Если ресурс из множеств Ер или Ed связан с несколькими элементами множества ЕА , то он

является либо тиражируемым либо распределенным Тиражируемые ресурсы представляются идентичными копиями на различных узлах информационно-вычислительной сети При реализации моделирования может использоваться любая из копий Распределенный ресурс имеет внутреннюю структуру и для его целостного использования при реализации моделирования должны быть задействованы все его компоненты, расположенные в различных узлах сети

Наряду с базовым набором атрибутов в ИКМ задаются атрибуты географической привязки (опционально) и количественные характеристики элементов Количественные характеристики позволяют получить определенные оценки, как для решаемой задачи, так и для исполнительной среды без перехода к лапу моделирования с использованием внешних (по отношению к системе концептуального моделирования) приложений

Связь между КМПО и КМИС задается путем описания отношений назначения

ИА- КАрр и КАрЛ и КА00 и КА0л, (3)

где ИАрр с РхВ(Ер) и ЯАрЧ с РхВ(Е*) 01 ношения назначения алгоритмических и аппаратных исполнителей для процессов КМПО,

ГЬ\,)п с ОхВ(Ев) и КЛо \ с ОуВ(Е\) - отношения назначения информационных и аппаратных исполнителей для данных (ресурсов) КМПО

Эти отношения определяют подмножество исполнительных ресурсов, выбранное для выполнения процессов или хранения данных В общем случае для выполнения некоторого процесса могут выделяться аппаратные и алгоритмические исполнители Причем, назначение аппаратного исполнителя может осуществляться либо непосредственно, либо опосредованно, через назначение алгоритмического ресурса, расположенного на данном устройстве Аналогично задаются исполнители и для данных КМПО В ИКМ допускаются три типа назначений Однозначные (или функциональные) назначения соответствую! ситуации, когда элементу КМПО может быть задан единственный исполнитель При многозначном назначении элементу КМПО задаются несколько исполнителей, объединяемых по типу декомпозиции «ИЛИ» Такое назначение связано с использованием либо альтернативных исполнителей, либо тиражируемых исполнителей-синонимов, размещаемых на разных аппаратных узлах Распределенное назначение предполагает задание нескольких различающихся и связанных по типу декомпозиции «И» исполнителей

Сеанс построения или модификации концептуальной модели можно считать завершенным, когда определены все компоненты ее структуры, дек тарированные в схеме концептуальной модели (1-3), и их атрибуты При этом будет получена формальная модель, адекватная представлению разработчика о решаемых задачах и средствах их решения

Сформированная разработчиком, а тем более - группой экспертов, структура модели может содержать разного рода ошибки и противоречия, обусловленные различными причинами Структура модели допускает альтернативные представления, но они должны быть идентифицированы и представлены корректно Поэтому необходимо провести анализ сформированной модели для проверки ее целостности В понятие целостности концептуальной модели обычно включается ее полнота (наличие всех элементов и связей, необходимых для эксплуатации модели), связность (отсутствие элементов, структурно не относящихся к глобальной цели) и логическая непротиворечивость

Под формальной полнотой концептуальной модели понимается наличии всех обязательных элементов декларативного описания - имен и типов элементов модели, связей и т д Непротиворечивость концептуальной модели означает отсутствие взаимоисключающих фрагментов декларативною описания Требования и ограничения накладываемые на формальную структуру модели. формализованы в виде соответствующих наборов логических правил, истинность которых проверяется в ходе выполнения специальных алгоритмов анализа

В основу анализа назначения для элементов КМПО имен и исполнителей положены определения отношений эквивалентности В идентификации элемента модели участвуют не

только имя, но и вся совокупность отношений, связывающих его с другими элементами модели В общем случае в модели может быть несколько различных элементов, имеющих одинаковые имена Такие элементы модели называются синонимами Необходимость исиилыивсшия синонимов возникает, когда элемент бходнт в различные подструктуры исследуемой системы, между которыми не могут быть установлены иерархические отношения Поскольку модель должна, по определению, иметь строго древовидную структуру, то при появлении в модели элемента, подчиняющегося более чем одному элементу вышележащего уровня, автоматически происходит размножение экземпляров (копирование) такого элемента. С концептуальной точки зрения элементы-синонимы рассматриваются как различные, а с вычислительной точки зрения они являются копиями одного и того же элемента Эквивалентность синонимов подразумевает эквивалентность всех компонентов их структуры и связей При анализе реализуемости моделирования все процессы-синонимы считаются выполненными, если выполнен хотя бы один из них Необходимость в повторном выполнении синонима уже выполненного процесса определяется лишь особенностями организации вычислительного процесса и может возникать, например при стремлении минимизировать объемы хранимых или передаваемых по сети данных.

Рели процессам назначены эквивалентные исполнители, то у процессов должны быть тождественными типы отношений иерархии, типы управляющих данных, множества исполнителей подчиненных процессов, множества типов исполнителей входных и выходных данных

Проверка корректности соответствующих назначений является составной частью анализа целостности модели Анализ производится путем сопоставления соответствующих атрибутов и отношений, заданных объектам модели В концептуальной модели, удовлетворяющей правилам присвоения имен, не может быть рекурсивной декомпозиции имен, т е элементы - синонимы не могут быть связаны отношением иерархии (в том числе и транзитивным) Запрещено несоответствие в порядке подчинения имен в различных ветвях декомпозиции, т е, если в модели существуют две пары синонимов, то иерархические отношения между элементами этих пар должны быть аналогичны в различных ветвях дерева декомпозиции

Определены три корректных варианта задания управляющих данных. Управляющими данными могут быть собственно входные данные процесса, элемент иерархической структуры входных данных, либо данные, генерируемые одним из подпроцессов рассматриваемого процесса Обеспечение корректности формирования концептуальной модели относительно правил назначения управляющих данных позволяет автоматизировать в дальнейшем построение алгоритмических спецификаций для процессов модели, имеющих различные типы отношений иерархии.

Важным понятием в процедурах анализа структуры и разрешимости концептуальной модели является понятие «шаблон». Шаблоном КМПО называется фрагмент концептуальной модели, который определяет преобразование входных данных в выходные, выполняемое некоторым неэлементарным процессом, а также способ структурной реализации этого процесса на следующем (нижележащем) уровне иерархии Шаблон концептуальной модели вида (1) относительно некоторого выбранного процесса модели р, (процесса - владельца шаблона) включает следующие множества:

- процессов, непосредственно подчиненных процессу рт; входных и выходных данных процесса р,.

- входных и выходных данных его подпроцессов,

промежуточных данных в иерархической структуре шаблона (множество данных промежуточных уровней между входами и выходами процесса - владельца шаблона р, и входами и выходами его подпроцессов), управляющих данных процесса - владельца шаблона

Формальная схема шаблона является подсхемой концептуальной модели С1) и задается аналогичным по структуре кортежем множеств При анализе шаблона проверяется, обеспечивает ти декларативное описание его компонентов представление процесса -владельца шаблона Анализ целостности всей концептуальной модели предметной области сводится к последовательному анализу образующих ее шаблонов, начиная с верхнего уровня иерархии При этом осуществляется рекурсивное выполнение алгоритма анализа шаблонов по ветвям дерева декомпозиции процессов

Под разрешимостью концептуальной модели понимается достижимость (возможность порождения) некоторого подмножества элементов модели, которые определяются как целевые, из другого подмножества элементов, которые определяются как исходные При анализе разрешимости концептуальная модель рассматривается как формальная система, в которой определено множество аксиом, выражение вычислимости и правила вывода Множество формул формальной системы вк тючает

- символы, обозначающие элементы концептуальной моде пи (элементы нижнего уровня относятся к множеству аксиом);

- выражения, задающие отношения иерархии входа-выхода, следования и управления (относятся к множеству аксиом),

- выражения вычислимости (порождения) для каждою нетерминальною цемента концептуальной модели.

Правила вывода формальной системы правило непосредственного следования - Гт, К] => Рг |— Р2;

- правило следования с равенством -К], Кт = Р2 => Е3 |— Ез, где Г, - некоторые формулы формальной системы

В рамках формальной системы концептуальная модель предметной области является разрешимой, если применение выражений вычислимости к аксиомам и уже доказанным формулам (множеству 1еорем) позволяет построить вывод с применением правил непосредственного следования и следования с равенством из множества аксиом формальной системы для каждого элемента модели, не входяще1 о во множество аксиом

Анализ разрешимости концептуальной модели предметной области также основан на последовательном анализе разрешимости отдельных шаблонов, но в направлении снизу вверх В алгоритмах анализа шаблонов КМПО задаются вспомогательные динамические атрибуты 1*р(рх) и Яо(о,) элементов шаблона. В ходе выполнения алгоритма атрибуту Кр(рх) присваивается значение, определяющее порядковый номер выполнения процесса р, в шаблоне Атрибут 1*о(о}) принимает значение атрибута Кр(рг) процесса р2, для которою о; является выходным данным Указанные атрибуты позволяют проверить непротиворечивость явных отношений следования и отношений следования, определяемых по потоку данных Кроме того, они играют важную роль при формировании на основе КМПО спецификации исполнительной среды моделирования Разрешимость шаблонов процессов нижележащих уровней декомпозиции обеспечивает разрешимость шаблонов соответствующих процессов верхних уровней иерархии, вплоть до корня дерева декомпозиции концептуальной модели

Анализ структуры КМИС (2) основан на тех же принципах, что и анализ КМПО В ходе анали« проверяется корректность и логическая целостность формальной структуры исполнителей относящихся к множествам Е*, ЕР и Ев.. заданной отношениями Не Особенностью анализа структуры дерева аппаратных исполнителей является проверка вложенности локаций, заданных соответствующим атрибуюм 1А элементам множества Правило вложенности локаций формулируется следующим образом если аппаратный исполнитель ел, входит в структуру исполнителя е^, то он не может иметь значение атрибута локации 1А, отличное от атрибута локации исполнителя еА; и совпадающее с атрибуюм локации исполнителя еЛк, не входящет о в структуру

Анализ отношении размещения Иве заключается в проверке задания для каждою испотнителя множеств Ер и Ев соответствующего элемента из множества ЕА При этом осуществляется проверка корректности описания и размещения тиражируемых и

распределенных алгоритмических и информационных исполнителей с учетом отношений Не

Описание каналов связи в рассматриваемой модели носит декларативный характер Каждый элемент множества }]( должен быть ассоцииринеш с идним, или несколькими элементами матрицы RL, такими, что г1и=1 и

Отношения Rio , явно заданные в КМИС. являются аналогами отношений In и Out КМПО и могут анализироваться с помощью аналогичных алюритмов Однако, они носят опционный характер, и при анализе КМИС требуется определить их непротиворечивое^ отношениям, заданным в КМПО

В ходе анализа заданных отношений назначения (3) между узлами КМГ10 и КМИС осуществляется проверка непротиворечивости отношений назначения и отношений, определяющих оруктуру соответствующих поддеревьев KMIIO и КМИС Общим правилом здесь является назначение элементу КМПО того же самого исполнителя, что и доминирующему его элементу чибо исполнителя, входящего в структуру исполнителя для доминирующего элемента Анализ реализуется путем последовательного рассмо фения шаблонов реализации, формируемых на основе отображения шаблонов КМПО на элементы КМИС в соответствии с заданными отношениями назначения

В третьей главе описаны средства формирования концептуальной модели и организации моделирования на основе ИКМ Рассмотрены принципы и алгоритмы интеграции и согласования концептуальных моделей различных задач регионального управления и формирования новых подмоделей в рамках комплексной концептуальной модели. Согласование описаний элементов ИКМ, представленных в различных ветвях модели, осуществляется на основе формирования и анализа интегрированных шаблонов Для поиска существующих в ИКМ элементов и доступа к ним используются терминологические и геоинформационный справочники Исходные условия планируемой задачи моделирования задаются на ИКМ маркировкой определенных элементов концептуального описания. Путем применения процедур вывода к промаркированным элементам из ИКМ выделяется целостный фрагмент, являющийся концептуальным описанием поставленной задачи Спецификации исполнительной среды генерируются на основе анализа отношений назначения исполнителей для элементов выделенного фрагмента ИКМ и наборов отображении элементов описания шаблона KMIIO на элементы алгоритмических конструкций

Концептуальная модель формируется с помощью специального графического редактора Для каждой и; вершин графов КМПО и КМИС в диалоговом режиме задастся набор параметров и атрибутов, предусмотренный формальной структурой концептуатьной модели (1-3) Интерфейс редактора концептуатьной модели с пользователем реализуется с помощью набора специатьных форм и осуществляется преимущественно в терминах предметной области. Синтез описания модели на формальном языке осуществляют специальные процедуры редактора концептуальной модели

В ходе формирования концептуальной модели пользователям предоставляется терминологический справочник элементов, которые уже внесены в концептуальную модель и электронные карты для идентификации географического места описываемого элемента Формирование модели с использованием этих средств позволяют упростить последующее решение задачи согласования представленных описаний и обеспечения целостности модели Терминологический справочник включает подразделы, соответствующие множествам узлов КМПО (1) и КМИС (2) При работе со справочником реализуются навш анионный и текстовый режимы поиска Навигационный режим осуществляется на основе отношений иерархии, заданных в КМПО или КМИС Текстовый режим позволяет осуществлять поиск по идентификаторам элементов ИКМ («узкий» поиск) или кратким комментариям приписанным элементам модели («расширенный» поиск) При поиске используются алгоритмы синтаксического анштиза, позволяющие выявлять искомый текст с учетом заданного «расстояния» от образца

I еоинформационный справочник отображает географическую локализацию элементов ИКМ на карте региона. Существуют три варианта привязки элементов ИКМ к электронной карте Непосредственная маркировка объекта на карте, при которой элементу ИКМ приписываются точные географические координаты Рели элемент ИКМ «привязывается» к существующему элементу, то он наследует его координаты Данная ситуация соответствует внесению в ГИС-справочник элемента, входящего в поддерево ИКМ, корнем которого являе1ся уже «привязанный» к карте элемент Третий вариант предполагает привязку элемента к некоторой области локализации на карте с указанием размеров этой области При этом определяется «виртуальный» полигон, внутри которого находится обьекг Сложный объект ИКМ, включающий элементы с различной географической привязкой, представляется покрытием электронной карты, объединяющим ГИС-представление подобъектов

При использовании геоинформационного справочника для формирования концептуальною описания новой задачи задается класс ГИС-представления включаемых в задачу объектов (опционально) и точные координаты или «область» карты, в которой предполагается нахождение этих объектов Система моделирования представляет все объекты ИКМ (или объекты заданного класса), связанные с указанными координатами, или лежащими в «данной области Далее может быть осуществлен просмотр «внутренней» структуры выбранных объектов, представленных в ИКМ

Выбор существующего объекта для включения в новую подмодель ИКМ на электронной карте или в терминологическом справочнике влечет предложение по включению в создаваемый фрагмент всех его подобъектов При этом формируется интегрированный шаблон выбранного элемента концептуального описания

Пусть в ИКМ существуют две подмодели, включающие различные описания объекта А (А1 и А2 на рис Л) Тогда для выбора элементов новою варианта описания объекта А будет предложена интегрированная структура АЗ (рис 1) Данная структура представляет собой композицию непересекающихся элементов и Р2, повторяющегося элемента С1 (представляемого в вариантах А1 и А2 синонимами) и виртуального элемента В, который имеет два альтернативных представления В1 и В2 в описаниях А1 и А2

В случае использования отношения иерархии «классификация» («ИЛИ») для элемента ИКМ в интегрированный шаблон включаются по «ИЛИ» все альтернативные элементы следующего уровня иерархии:

(А1= V (В1, С1, Ш), А2= V (В2, С1, Р2)) => АЗ - V (В1, В2, С1, Б1, Р2). При формировании нового представления существующего элемента ИКМ разработчик модели может использовать существующие компоненты, представленные в интегрированном шаблоне, и добавлять новые компоненты описания Если при этом

АЗ ■ и

в ; С1 01 : Р2

или

' В1 ' В2 1 Интегрированное представление Рис 1 Схема построения интегрированного шаблона элемента ИКМ

происходит изменение структуры существующего компонента, то это рассматривается как создание ею альтернативы (например, В1 и В2 на рис.1) Если существующий компонент используется без изменений, то в ИКМ создается его синоним (С1 на рис 1)

Существующие в ИКМ представления

Механизм формирования и анализа интегрированных шаблонов положен в основу процедур интеграции в комплексную ИКМ МО новых подмоделей Mi 1ак как функционально-целевой подход, на котором основана разработка, предполагает построение модели «от задачи», то каждая модель Mi, включаемая в МО, может быть либо отнесена к одному из уже декларированных МО направлений исследования, либо породить новое направление, т е новую ветвь в дереве процессов Если в МО уже существует описание Mj задачи, модель которой предполагается интегрировать в МО, то Mi будет представлять либо альтернативное, либо более полное решение существующей задачи В первом случае новая подмодель Mi включается в комплексную ИКМ по типу декомпозиции «ИЛИ» параллельно с Mj Во втором случае она замещает существовавшее описание Mj с наследованием прежнего типа декомпозиции и связей в иерархии ИКМ

В ходе интеграции моделей выполняются рекурсивные алгоритмы генерации и анализа структуры интегрированных шаблонов и для КМПО, и для КМИС Интеграционные процедуры реализуют функции информирования разработчика модели о структуре шаблонов, тенерируемых в автоматизированном режиме, и противоречиях, выявленных в заданных представлениях Корректировка концептуального описания с целью устранения выявленных противоречий, выбор удовлетворяющей пользователя структуры шаблона при наличии альтернатив, или принудительное изменение структуры сгенерированного шаблона осуществляются в диалоговом режиме.

Как правило, в ходе конкретного сеанса моделирования решается некоторый набор задач, представленных в концептуальной модели элементами промежуточных уровней иерархии При постановке задачи на концептуальной модели в обшем случае пользователь задает подмножества данных, которые явтяются исходными ({о,}=1!Ч0сО) и которые требуется получить ({о^ОШ^сО) в результате моделирования, подмножества процессов, которые полагаются выполненными до начала моделирования - ({p,}=INpcP) и которые необходимо выполнить в ходе моделирования ({pj}=OUTpc:P), подмножества данных (ОдеО) и процессов (РАсР), которые определяют выбранный вариант реализации при наличии альтернатив.

Планирование и анализ реализуемости варианта моделирования производится с использованием алгоритмов анализа разрешимости концептуальной модели В результате итерационного применения механизма вывода формируется множество достигнутых элементов концептуатьной модели, и для каждого элемента определяется порядковый номер в трафе вывода (атрибут Rp(px) или Ro(oy)) Равенство значений атрибутов Rp для нескольких процессов означает, что эти процессы могут выполняться параллельно Процесс вывода прекращается, когда достиг нуты все элементы, принадлежащие множествам OUT0 и OL'Tp. если таковые заданы, тибо когда не существует больше элементов, которые могут быть достигнуты на основе множества элементов, включающего изначально заданные элементы и элементы, достшнутые на предыдущих итерациях алгоритма вывода Аналогичным образом может быть решена и обратная задача - определение необходимого подмножества исходных элементов, обеспечивающего достижимость заданного целевою подмножества.

В результате наличия в концептуатьной модели альтернативных структур может быть получен не один фратмепт, обеспечивающий покрытие поставленной задачи, а некоторое множество таких фрагментов {<Pf, Of>,} Каждый фрагмент определяется подмножествами входящих в ею состав процессов и данных модели и представляет собой подмодель концептуальной модели, имеющую ту же формальную структуру, что и полная модель предметной об тасти (1) В ходе дальнейшею анализа выбранные варианты <Pf, Oi>„ не содержащие указанные при постановке сдачи обязательные промежуточные элементы (элементы множеств РА и Оа), исключаются

Дальнейший выбор варианта из оставшихся элементов множества {<Pf, Ог>,{ может осуществляться с исполыованием критериев отбора альтернатив на основе ¡¿данных в ИКМ количественных характеристик Для расчста результирующих котичест венных

характеристик элементов различных уровней иерархии разработаны специальные алгоритмы, в кгморых учитывается иерархическая организация лемента на нижележащих уровнях Набор количественных характеристик КМПО задается следующим кортежем множеств'

<NC, V, F >,

где Nc - множество имен характеристик. V - множество значений характеристик; F-множество формул вычисления характеристик.

Каждому элементу модели может быть задано некоторое множество характеристик !4i={nCi'} Для каждой характеристики nr,J, помимо ее значения v^, задается набор формул вычисления ее значения <fl,J, f2,J >. Группа формул {fl,J} задаст правила вычисления в зависимости от значений характеристик входных элементов, т е элементов, связанных с рассматриваемыми отношениями «вход - выход» Формулы {ß,J} определяют вычисление характеристик элемента на основе заданною ему типа отношения иерархии и значений характеристик подчиненных ему элементов Эти формулы определяются пользователем в процессе построения концептуальной модели специализированными средствами редактора

Использование количественных характеристик даст возможность проведения предварительного анализа решаемой задачи не переходя к этапу моделирования с использованием внешних по отношению к КМ исполнителей При этом производится расчет значений характеристик, заданных в качестве критериев, по соответствующим формулам fl,J и f2,-J Расчет характеристик начинается с нижних уровней иерархии Применение формул Л,' позволяет вычислить результирующие характеристики для одного иерархического уровня Для неэлементарных уровней расчет производится с учетом результата, полученного на нижележащем уровне иерархии, т е. формулы fl,J и f2,' используются совместно. Порядок вычисления характеристик определяется заданными в концептуальной модели отношениями Для объектов нижнего уровня иерархии, не имеющих в модели входных объектов, значения характеристик должны быть заданы в виде числовых констант.

Сформированный фрашент КМПО, задающий в декларативной форме сценарий моделирования, может быть сохранен как самостоятельная концептуальная модель и, при необходимости, вновь актуализирован для повторного анализа или сопоставления с друтими сценариями

Отображение выбранного фрагмента КМПО <Pf, Of> на исполнительную среду, необходимую для реализации моделирования, осуществляется на основе отношений назначения исполнителей (3). При формировании спецификации исполнительной среды рассматриваются две крайние ситуации Первая предполагает формирование исполнительной среды только на основе реально существующих исполнителей, представленных в КМЙС, и не требует использования атрибутов «тип исполнителя» (Тр и То), декларируемых в КМПО В данном случае для процессов и данных выбранного фрагмента в КМИС идентифицируются соответствующие элементы ер и ев множеств Ер и Ев Затем осуществляется анализ типов исполнителей сР и ев и отношений иерархии, связывающих их с доминирующими элементами Цель анализа - формирование подграфов Epf и Еот, включающих исполнителей ерея, и евме, к которым возможно внешнее обращение для запуска необходимых ер или доступ к eD. IIa следующем шаге происходит трансляция отношений Inf и Outf фрагмента КМПО в отношения Rio между соответствующими исполнителями еРмс и eDt4f Состав аппаратных средств Едг, необходимых для реализации вычислительного эксперимента, определяется по отношениям размещения Ree элементов Ерг и Ецг, а транспортная структура E'er - по отношениям связи локаций Ree на множестве Ей- Множество E'er формируется с учетом транзитивных связей между элементами г.\г и включает реально существующие каналы (er е Ее) и указания на каналы е<'. которых нет в КМИС, но которые необходимы для распределенной реализации планируемого сеанса моделирования В результате выполнения процедур, реализующих представленную

последовательное г ь, для выбранного варианта моделирования будет сформирована спецификация структуры исполнительной среды в виде фрагмента КМИС

< Еаг, Ерг, Eru, EVr, H,r, Reer, Reef, Rior>

Вторая ситуация формирования спецификации исполнительной среды связана с использованием декларативного описания типов исполнителей в КМПО В состав множества допустимых типов исполнителей для процессов КМПО входят типы, однозначно определяющие алгоритмический язык или среду реализации' типы, для которых язык реализации определяется типом исполнителя верхнего уровня иерархии, типы, задающие внешние исполняемые программы Структура исполнителей, реализующих шаблон некоторого процесса КМПО, формируется изоморфно структуре образующих шаблон процессов, т е реализация процесса - владельца шаблона - рассматривается как упорядоченная реализация входящих в шаблон подпроцессов Спецификация алгоритмического модуля, реализующего процесс, синтещруегся как процедура структурированного вызова модулей, реализующих подпроцессы нижележащих уровней Порядок вызова и структура входных и выходных данных определяются структурой шаблона и отношениями, заданными в КМПО Если элементу шаблона (процессу или данному) не задан собственный исполнитель, то в качестве его испо тнителя используется система конкретных исполнителей подчиненных ему. возможно, транзитивно, элементов В зависимости от заданных для процессов типов исполнителей создаются либо отдельные программы-исполнители, либо процедуры и функции, включенные в спецификацию соответствующего исполнителя верхнего уровня иерархии или сгруппированные в единый процедурный файл

В разработанных процедурах синтеза алгоритмических спецификаций используются наборы отображений элементов описания шаблона KMIIO на структурные элементы алгоритмических конструкций С каждым отображением связаны определенные грамматикой алгоритмического языка правила формирования предложений Отображение можно )аписать в виде-

Sui, Аш -* L,R ,

где- Srn - схема шаблона КМПО. относительно некоторого процесса, Аш - множество атрибутов элементов шаблона Sin; L - кортеж множеств элементарных алгоритмических конструкций (например, лексем алгоритмического языка, используемых для описания типов данных, процедурных типов, различных способов организации вызова процедур ит д), R -кортеж соотве!ствующих правил формирования предложений алгоритмической среды, определенных его грамматикой Данный набор отображений задается для каждой алгоритмической среды использование которой допускается в рамках системы концептуальною моделирования, и оформляется в виде базы данных определенного формата.

В резулыате выполнения процедур синтеза алгоритмических спецификаций будут получены множества виртуальных исполнителей Epf' и Евг', связанные отношениями «вход-выход» Для них в диалоювом режиме либо подбираются подходящие реально существующие в КМИС исполнители из множеств Ер и Ев, либо сами элементы множеств Ерг' и Em-' включаются в КМИС и производится доопределение необходимых отношений Ht, Ree, Ree.

В системе концептуального моделирования реализуема и промежуточная ситуация, когда часть исполнительной среды формируется на основе существующих элементов КМИС, а для части задач стоятся алгоритмические спецификации, полная реализация которых завершается вне рамок системы.

Полученные в рамках предложенного подхода декларативные спецификации исполнительной среды описывают состав и структуру ИВ1Р, необходимых для реализации мотелирования, их пространственную локализацию и порядок их вызова в процессе проведения моле тирования Они обеспечивают возможность дальнейшей практической

реаниации исполнительной среды распределенного моделирования средствами существующих технолог ий

В четвертой главе представлена реализация и примеры практического использования системы комплексного концептуального моделирования процессов и задач регионального управления Распределенная система моделирования организована в виде иерархической структуры однотипных локальных систем Каждая локальная система обеспечивает как автономную разработку отдельной ИКМ, так и разработку подмодели в рамках комплексной ИКМ региона Система моделирования используется в процессе разработки и реализации стратегии развития Мурманской области до 2015года. С ее помощью проведен анализ вариантов развития региональной энергетики и организации региональной системы подготовки кадров Система апробирована при управлении крупным горнопромышленным предприятием - ОЛО «Апатит»

Инструментальная система концептуальною моделирования обеспечивает поддержку следующих этапов компьютерного моделирования-

интерактивное построение и долговременное хранение древовидной ИКМ для исследований некоторого комплекса проблем peí ионального управления, анализ целостности и разрешимости ИКМ (с учетом, при необходимости, результатов анализа ИКМ нижележащих уровней); - постановка конкретной задачи моделирования и выбор множества фрагментов ИКМ, обеспечивающих ее решение,

сопоставление аль терна швных вариантов реализации моделирования по задаваемым критериям,

синтез спецификаций исполнительной среды моделирования.

Все перечисленные Э1апы компьютерного моделирования реализуются специализированными модулями инструментальной системы Модульная организация позволяет относительно независимо разрабатывать, модифицировав и использовать блоки поддержки различных этапов моделирования под управлением единого монитора.

Логическая структура инструментальной системы распределенного концептуального моделирования ориентирована на разработку вложенной (иерархической) системы концешуальных моделей Интегрированная система моделирования представляет собой дерево, сформированное из однотипных систем моделирования Каждая инструментальная система является средой концептуального моделирования, которая может использоваться как автономно, так и в составе ишегрированной системы Все системы оснащены одинаковым интерфейсом В составе интегрированной среды моделирования каждая система непосредственно взаимодействует только с одной доминирующей системой и, возможно, несколькими нижележащими в иерархии системами Корнем дерева является система, работающая с ИКМ верхнего уровня. Следующий уровень иерархии образуют системы, в которых представлены ИКМ, детализирующие некоторые терминальные вершины ИКМ вышележащего уровня Терминологические справочники каждой системы содержат текстовые и служебные идентификаторы элементов «собственной» ИКМ и всех элементов ИКМ системы следующего нижележащею уровня В результате, в справочнике модели верхнего уровня представлены текстовые идентификаторы элементов всех интегрированных в общую систему справочников Доступ к концептуальному описанию элемента осуществляется по навигационному принципу Такая организация существенно упрощаст реализацию и наращивание итерированной системы, обеспечивает преемственное ib алгоритмов анализа ИКМ Избыточность хранения текстовых идентификаторов в справочниках ИКМ промежуточных уровней позволяет, при необходимости, использовать эти модели автономно.

В рамках интеграционного интерфейса реализуются функции обмена информацией о структуре ИКМ, входящих в комплексную систему концептуального моделирования задач регионального управления Основная цель данного обмена - предоставление пользователю любой ИКМ, включенной в комплексную систему, данных о наличии, структуре и свойствах

имеющихся в рамках системы элементов концептуальных моделей предметной области и исполнительной среды Информационный обмен осуществляется на основе XMI сообщений Такое решение связано с ориентацией на Web-технологии для реализации работы распределенной системы концептуальною моделирования.

Разработанная структура ИКМ позволяет рассматривать любой ее целостный фрагмент как самостоятельную модель некоторой задачи исследуемой предметной области Идентичность формального представления для различных уровней модели предопределяет возможность интеграции существующих моделей в модель более высокого уровня и углубление декомпозиции путем дальнейшей детализации терминальных вершин

Система концептуального моделирования исполыуется рабочей группой «Информационно-аналитическое обеспечение стратегии регионального развития» Совета по с гратегии развития Мурманской области В задачи данной группы входит создание средств разработки и анализа сценариев социально-экономического развития Мурманской области В качестве основного средства для решения поставленных задач выбран метод системной динамики и система имитационного моделирования Powersim Поэтому, при реализации системы концептуального моделирования одним из априорно заданных типов исполните гей являлись системно-динамические модели

Формирование исполнительной среды моделирования в виде системно-динамические моделей (СДМ) предполатает решение двух задач Первая - разработка структуры СДМ, соответствующей представлению решаемых задач в КМПО. Вторая - организация согласованной работы полученных системно-динамических моделей при распределенной реализации вычислительного зкеперимента Задача формирования структуры СДМ решена на основе разработанною механизма отображения фрагментов КМПО на СДМ Организация распределенной работы комплекса СДМ реализована в рамках архитектуры HLA (High Level Architecture)

Каждая отдельная СДМ, ориентированная на моделирование конкретных задач или подсистем, является самостоятельным моделирующим агентом В терминологии HLA такой агент называется «федератом» Моделирование отдельных подсистем осуществляется асинхронно Синхронизация параллельных моделирующих процессов осуществляется в выделенных точках Функции синхронизации выполняет контроллер .моделирования В процессе моделирования контроллер осуществляет согласование шагов моделирования и передачу измененных данных между агентами согласно подписке Протокол взаимодействия компонентов распределенной системы представляет собой набор команд интерфейса Powersim (API) и их параметров Команды (ключевые слова) и их параметры инкапсулируются в tcp или udp пакеш и посредством механизма сокетов передаются через tcp/ip среду

Для поддержки региональною управления разработана концептуальная модель, включающая верхние уровни декомпозиции основных составляющих региональной социатьно-экономическои системы Мурманской области Созданы соответствуюшие системно-динамические модели регионального горнопромышленного комплекса (ГПК,}, региональной энертетики, населения и трудовых ресурсов области Указанные модели используют обобщенные харакгерииики и показатели и ориентированы на по;иержку принятия решений стратегического управления регионом

Исследования потребностей региона в энергии при имитации различных «разумных» сценариев развития промышленного производства в основном подтвердили целевые установки crpaieiHH регионального развития в области энергетики Существенное изменение структуры потребления топливно-энергетических ресурсов возможны в случае газификации Мурманской области и снабжению продуктами нефтепереработки за счет собственных источников, которые могут быть получены в результате освоения месторождений углеводородов шельфа Баренцева моря

Одним из актуальных вопросов развития Мурманской области является кадровое обеспечение экономики Концептуальная модель данной задачи описывает взаимодеиствие

грех региональных подсистем региональной экономики, региональной системы образования и населения района Реализован вариант оперативного прогнозирования подготовки кадров непосредственно на концептуальной модели путем задания функции расчета предметных характеристик Для более детальною и гибкою моделирования динамики формирования и удовлетворения кадровых потребностей в регионе в качестве исполнителей использованы системно-динамические модели. Моделями, позволяющими прогнозировать кадровые потребности в соответствии с различными сценариями развития региональной экономики, «управляет» Департамент экономического развития Мурманской области Выходом эгой группы моделей в рамках решаемой задачи являются показатели структуры перспективных кадровых потребностей Комитет по образованию Мурманской области формирует и исследует сценарии удовлетворения кадровых потребностей средствами региональной системы образования и подготовки кадров Проведенные исследования показали, что основные ограничения удовлетворения перспективных кадровых потребностей Мурманской области связаны с общей демографической ситуацией в регионе

Важной предпосылкой использования интегрированной системы концептуального моделирования для поддержки управления горнопромышленными предприятиями является необходимость интеграции большого чиста существующих наработок в области информационного обеспечения различных аспектов их функционирования и развишя Общность укрупненной структуры предприятий отрасли позволяет формировать модели конкретных предприятий на основе единой «базовой» модели Путем описания взаимодействия между моделями отдельных предприятий может быть получена общая модель для анализа развития горнодобывающей промышленности региона

В качестве конкретного объекта моделирования выбрано ОАО «Апатит», являющееся монополистом российского рынка по производству апатитового концентрата Для поддержки уровня стратегического управления функционированием и развитием предприятия на основе концептуальной модели синтезирована системно-динамическая модеть

Проведена более детальная проработка модели первичной переработки минерального сырья Для исследования этих процессов осуществлялось комплексное использование различных методов моделирования. Разработана агрегированная аналитическая модель разделительного процесса в виде системы дифференциальных уравнений Для случая разделительных процессов с явной обратной связью, представленной физическим потоком циркулирующего в схеме промежуточного продукта, в качестве инструмента имитационного моделирования была использована системная динамика В ряде случаев использованы продукционные модели Использование комплексной системы моделирования позволило повысить оперативность и качество управления процессом обогащения, что привело к снижению объемов некондиционной продукции

В КМИС комплексной ИКМ регионального управления включены информационно-ачюритмическис ресурсы, созданные в ряде институтов Кольскою НЦ РАН В КМПО нет целостною описания задач, для решения которых созданы данные ресурсы Но включение в КМИС дает возможность их использования в качестве исполнителей при пополнении КМПО

В результате практической реализации представленной разработки создана исследовательская версия распределенной иерархической концептуальной модели поддержки регионального управления В зависимости от решаемых вдач для орг анизации моделирования могут использоваться различные уровни модели Специфические средства анализа и обработки данных в подмоделях нижних уровней иерархии обеспечивают более детальное рассмотрение определенных аспектов задач верхних уровней В заключении изложены основные результаты работы

Основные результаты работы

В диссертационной работе сформулирована и решена научно-техническая проблема разработки методов и инструментальных средств поддержки этапа концептуально!о моделирования, анализа и проектирования комплексной информационно-аналитической среды для решения задач регионального управления Проблема решена путем создания метода интеграции и согласования в рамках единой формальной концептуальной модели разнородных коллективных знаний о процессах и задачах регионального управления и региональных ИВТР, обеспечивающих решение задач управления Для реализации метода разработаны информационные технологии анализа интегрированной концептуальной модели, планирования и анализа реализуемости задач моделирования, автоматизированного синтеза спецификаций распределенной информационно-алгоритмической срсды реализации моделирования В рамках решения данной проблемы получены следующие основные результаты

1 Разработан метод единого формализованного представления процессов, объектов и )адач предметной области и информационно-вычислительных ресурсов, необходимых для решения этих задач Формализованное представление реализуется в виде интегрированной концептуальной модели (ИКМ), включающей концептуальную модель предметной области (КМПО), концептуальную модель информационно-вычислительных ресурсов, образующих исполнительную среду решения задач (КМИС), и систему отношений между компонентами КМПО и КМИС Модели предметной области и исполнительной среды описываются в общей системе формальных нотаций, что обеспечивает их совместную автоматизированную обработку

2 Разработаны процедуры автоматизированного анализа целостности и разрешимости интегрированной концептуальной модели 1ребования и ограничения, накладываемые на структуру модели, формализованы в виде наборов логических правил, истинность коюрых проверяется в ходе выполнения алгоритмов анализа Анализ всей модели реализуется путем рекурсивного анализа шаблонов целостных фрагментов интегрированной концептуальной модели, выделяемых на основе заданных в модели отношений Анализ модели позволяет выявить противоречия в декларированных представлениях экспертов и проверить пригодность модели для выбора подмодели, описывающей реализацию конкретного компьютерного эксперимента, и сингеза спецификации исполнительной среды для реализации моделирования

3 Разрабогана технология интеграции концептуальных моделей различных экспертов в единую концептуальную модель сложной системы Техноло! ия основана на формировании и использовании единых для всей концептуальной модели терминолот ического и геоинформационною справочников Терминологический справочник содержат данные об используемых в концептуальной модели текстовых идентификаторах и ссылки на элементы модели, соответствующие этим идентификаторам Геоиггформационный справочник позволяет задать или определить положение элемента концептуальной модели на электронной карте региона На основе информации, содержащейся з справочниках, синтезируются интегрированные шаблоны существующих элементов концептуальной модели Использование этих шаблонов при пополнении концептуальной модели снижает избыточность описания и опасность внесения непредумышленных противоречий в структуру модели

4 Разрабогана технология постановки и анализа разрешимости задачи компьютерного моделирования на основе концептуальной модели предметной области и синтеза спецификации распределенной исполнительной среды, необходимой для его реализации Процедуры анализа позволяют определить минимальное подмножество концептуальной модели, описывающее реализацию моделирования с учетом возможных альтернатив и заданных ограничений Синтез спецификаций исполнительной среды осуществляется на основе отображения структуры выбранного фрагмента концептуальной модели предметной области на модель вычислительных и информационных ресурсов с после лугощим

доопределением необходимой структуры аппаратных и транспортных ресурсов Полученные спецификации исполнительной среды описывают состав и структуру необходимых для реализации моделирования информационно-вычислительных ресурсов, их пространственную локализацию и порядок их вызова в процессе моделирования.

5 Реализована распределенная система концептуального моделирования задач регионального управления Система предоставляет разработчику среду для формирования концептуальной модели решаемых задач и обеспечивает корректную интеграцию сформированного описания в комплексную концептуальную модель регионального управления Система организована в виде иерархической структуры однотипных локальных систем, пригодных для автономного использования В системе реализованы два варианта организации исполнительной среды Распределенное использование комплекса системно-динамических моделей реализовано в архитектуре HLA Взаимодействие разнородных исполнителей осуществляется на основе мультиагентной технологии

Система апробирована при анализе сценариев стратегического развития Мурманской области и при управлении горнопромышленным предприятием

Основные положения и результат работы изложены в следующих публикациях:

а) монография'

Информационные технологии регионально! о управления / Емельянов С В , Олейник А Г Попков Ю С„ Путилов В А // - M . Едиториал УРСС, 2004 - 400 с.

б) статьи и доклады в хронологическом порядке

1 Автоматизированная система телеметрического анализа древесных кернов / А.В.Кузьмин, А Г.Олсиник. О В.Олейник, А И. Зотов // ЭКОЛОГИЯ, 1989, №3 - С.79-80

2. Многомерная классификация трансформированных лесных экосистем и построение приближенной декомпозиции на основе последовательного расширения фазовою пространства / А В Кузьмин ЛИ, Кузьмина, О В Олейник, А.1'Олейник // Методы и средства вычислительного эксперимента - Апатиты- Изд КНЦ РАН, 1990 - с 66-74

3. Олейник А Г Нетрадиционный метод вычисления параметров для оценки эффекта воздействия на лесные экосистемы //Вычислительный эксперимент в исследованиях техноло! ических процессов и систем - Апатиты Изд КНЦ РАН, 1991 - с 78-85.

4. Олейник А. Г. О возможностях применения концептуального моделирования для исследования динамики лесных экосистем // Вычислительный эксперимент в задачах прогнозирования. - Апатиты: Изд. КНЦ РАН, 1993 -с. 115-128

5. Олейник А Г Инструментальная система поддержки ряда этапов вычислительно! о эксперимента на основе концептуальной модели // Синтез систем вычислительною эксперимента - Апашты. Изд КНЦ РАН,1994 -е.,78-85.

6 Программная система ретроспективного анализа динамики антропогенного воздействия на лесные массивы / Л В.Бенкевич, А Г Олейник, О.В Олейник А Я Фридман, С Б Ченосов // Синтез систем вычислительного эксперимента - Апатиты Изд КНЦ РАН, 1994 - с 120-134.

7 Олейник А Г , Фридман А Я , Олейник О.В. Программная система информационной поддержки региональной энергетики // Региональные информационные системы Ч 1 -Апатиты Изд. КНЦ РАН, 1995 - С 14-24.

8 Олейник А I , Фридман А.Я Генерация базы данных вычислительного эксперимента на основе концептуальной модели // Региональные информационные системы Ч 1 -Апатиты Изд КНЦ РАН, 1995 - С 47-57

9 Expert System Shell for State Diagnostics of Non-Stationary Spatial Objects / t Grazdantseva, A Oleymk, О Oleymk, A.Fndman // Papers of Second Internationa! Conference on Information Technology m the Barents Region (BAR-IT'96), 1996, Apatity, 18-19 September, pp

10 Decision support system for regional power supply management / L Krivorutsky, A Oleynik, О Oleynik, A Fridman // Papers of Second International Conference on Information Technology in the Barents Region (BAR-IT'96). 1996 Apatity, 18-19 September, pp

11 Inference in Expert System for Noii-reliaulc Mcasuicmcrits/ С Yu GiaZuantseva AG Oleynik, О V Oleynik. A Ya Fridman // Proceedings of Int Conference on Informatics and Control (ICI&C97), 9-13 June, 1997, St Petersburg - 1997 -V.2 - pp 441 -447

12 Information support of regional managment applying GIS-technologies and distributed data base / P I Matveev, A G Oleynik, M.G Shishaev // Proceedings of International Conference on informatics and conrtol (ICI&C_97), 9-13 June, 1997, St Petersburg, 1997, V 2. pp 753-759

13 Иерархические концептуальные модели в исследованиях нестационарных пространственных объектов / А Г Олейник О В Олейиик, А Я Фридман // Интеллектуальные инструментальные средства вычислительного эксперимента - Апатиты Изд КНЦ РАН,

1997.-С 6-16

14 Информационные технологии в обеспечении устойчивого развития ' В А Путилов. А Г Олейник А Я Фридман // Наука и бизнес на Мурмане Научно-практический журнал -Мурманск Кн изд-во 1997, №3(4)-ТЗ Проблемы усюйчивого развития Мурманской области - (Экономика и рынок) - С 43-47

15 Формализация задачи анализа базы знаний продукционной экспертной системы / С Н Малыгина, А Г Олейник, О В Олейник, А.Я.Фридман. // Информационные технологии поддержки принятия решений - Апатиты Изд КНЦ РАН, 1998 - С 6-20

16 Alexander Ja Fridman, Andrey G Oleynik, Vladimir A Putilov GIS-based simulation system for state diagnostics of non-stationary spatial objects // Proceeding of European Simulation Multiconference 1998, Manchester, GB, June 16-20, 1998, pp 146-150

17 Олейник А.Г. Смагин А В Инструментальные средства предварительного анализа сценариев // Системы информационной поддержки регионального развития Апатиты Изд КНЦ РАН. 1998 - С 74-79

18 Олейник А Г . Олейник О В , Фридман А Я. Особенности экспертного анализа нестационарных пространственных объектов // Системы информационной поддержки регионального развития - Апатиты-Изд КНЦ РАН, 1998 - С 50-55

19 Олейник А Г , Штивельман Я Е Разработка структуры единой информационной базы данных в рамках интеграции научных исследований и высшего образования в регионе II Системы информационной поддержки регионального развития - Апатиты Изд КНЦ РАН.

1998. С.

20 Сагидова MJI, Фридман АЯ, Олейник А.Г Алюригм геокодирования для моделирования протяженных объектов энергетической системы Мурманской области // Системы информационной поддержки регионального развития - Апатиты КНЦ РАН, 1998 -С 33-36

21 Инструментальная система поддержки вычислительного эксперимента на основе древовидной модели предметной области / А Г Олейник, А В Смагин. А Я Фридман О В Фридман // Программные продукты и системы,1999, № 2 - С 7-13

22 Автомажзированная система синтеза оптимальных схем и циклов процессов обогащения / Гершенкоп А Ш, Олейник А.Г и др. // Имитационное моделирование в исследованиях проблем регионального развишя - Апатиты. Изд КНЦ РАН, 1999, - С 101107.

23 MaieecB П И . Олейник А Г , Фридман А Я Полнофункциональная СППР в области управления проиранственными объектами структура и принципы работы /' Имитационное моделирование в исследованиях процессов peiионатьного развишя - Апатиты Изд КНЦ РАН. 1999 - С 42-49

24 Фридман АЯ. Олейник АГ, Матвеев ПИ Ситуационная СППР муниципальной) управления Материалы конференции "Муниципальные геоинформационные системы" (МГИС'99), Обнинск, апрель 1999 - С 96-Ш.

25 Концептуальные основы информатизации Мурманской области / ЕА Вайнштсйн, А В Горохов, И В Корконосов, Ю П Мигулян, А Г Олейник, В.А Путилов /'Теоретические и прикладные модели информатизации региона - Апатиты. КНЦ РАН, 2и00 - С 6-11

26 I ершенкоп А Ш , Олейник А Г , Фридман А.Я Концептуальное моделирование процессов обогащения минеральною сырья // Теоретические и прикладные модели информатизации региона Апатиты КНЦ РАН, 2000 -С 89-93.

27 Фридман А Я , Олейник А Г Ситуационное управление обогатительными процессами / Труды Междунар науч конф "Intelligent Systems and Information Technologies in Control" (ИСИТУ-2000-18&1ТС, Псков, ППИ, 19-23 июня 2000 г ) - С 276-279

28 Vladimir A. Putilov, Andrey G Oleynik Information technologies and the problems of sastainable development of industrial régions m the Russian Arctic / A Common Approach to Collaborative Technological Research for Arctic Development EU-Russia-Canada-US Arctic Workshop, 25-27 October 2001, Brüssels - pp.88-97

29 Математическое моделирование стационарных систем в процессах разделения минеральных комплексов/ Гершенкоп А Ш , Скороходов В Ф , Хохуля M С , Олейник А Г , Фридман А Я // Обогащение руд, 2001, № 6 - С 35-39

30 Модель дообогащения магнетитового концентрата в магнито-гравитационном сепараторе /ПА Усачев, В В Бирюков, А Г Олейник, В В Скороходов // Математические методы описания и исследования сложных систем - Апатиты- Изд. КНЦ РАН, 2001 - С 5761

31 Путилов В А , Олейник А Г Основные направления развития информационных 1ехноло1ии для обеспечения устойчивою развития индустриальных районов Российской Арктики // Модели социальных, технологических и образовательных процессов. - Апатиты. Изд КНЦ РАН, 2001 -С 6-10.

32. Олейник А Г., Шалатонова А.А Агрегированная математическая модель процессов разделения минеральных компонентов // Информационные технологии в региональном развитии концептуальные аспекты и модели - Апатиты' Изд. КНЦ РАН, 2002 - С 71-74

33 Олейник А.Г, Шишаев M Г Нетехнологические аспекты региональной информатизации // Информационные технологии в региональном развитии' концептуатьные аспекты и модели - Апатиты Изд. КНЦ РАН, 2002. - С.25-30.

34. Олейник А.Г , Фридман А Я , Ситуационное моделирование природно-технических комплексов / Информационные технологии и вычислительные системы, 2002, № 2 - С 90103.

35 Vladimir Putilov, Andrey Oleynik, Andrey Gorokhov. The Conceptual Synthesis Methods of the Dynamics Models for Complex System The International Industrial Simulation Conference •TSC'2003", June 9 - 12, 2003, Valencia, Spam, pp 136-140

36 Метод комплексного моделирования процессов обогащения / I ершенкоп А Ш, Олейник Л Г и др // Направленное изменение физико-химических свойств минералов в процессах обогащения полезных ископаемых (Плаксинские чтения), Материалы международного совещания. - М.: Альтекс, 2003. С.105-107

37 Олейник А.Г., Олейник А А Построение динамических моделей процессов разделения минеральных компонентов // Информационные технологии в региональном развитии Вып 3 - Апатиты. Изд КНЦ РАН, 2003, —С. 141-147.

38 Бирюков В В , Олейник А Г , Усачев П А Имитационная модель магнитно-гравиы-ционною сепаратора // Информационные технологии в региональном развитии Вып.З -Апатиты Изд КНЦ РАН , 2003. - С 148-153

39 Олейник A.I., Олейник А.А , Пронин С А Информационная поддержка управленческих решений в области производства минеральных удобрений // Информационные технологии в региональном развитии. Вып.З. -Апатиты. Изд КНЦ РАН, 2003 - С 11-17

40 Карначев И П , Олейник А Г , Москалевич О А Разработка информационной системы анализа условий труда рабочих мест // Информационные технологии в региональном развитии ВыпЗ - Апатиты-Изд КНЦ РАН, 2003 - С 118-123

41 Олейник АГ, UuctJiäiunüBä А А Алгоритм анализа вариантив реализации сепарациопиого процесса // Информационные технологии в региональном развитии Вып 3 -Апатиты Изд КНЦ РАН, 2003 -С. 82-85.

42 Комплексное имитационное моделирование региональных природно-промышленных систем / С А Бойков, А Г Олейник, С А Пронин, А Я Фридман, О В Фридман // CFBEP -2003 проблемы и решения - Апатиты Изд КНЦ РАН, 2004, - С 237-247

43 Олейник А Г, Шишаев М.Г Пути повышения эффективности использования региональных информационных ресурсов// Информационные ресурсы России. 2004, №! -С 2-5

44 Путилов В А, Горохов А В, Олейник А Г Технология автоматизированной разработки динамических моделей для поддержки принятия решений // Информационные ресурсы России, 2004, № 1 - С 3 0-3 3.

45 Олейник А Г Информационные ресурсы обеспечения задач переработки минеральных полезных ископаемых // Информационные ресурсы России, 2004 № 2 - С 1821

46 Информатизация региона - составляющая устойчивого развития Мурманской об мсти /В А Путилов. А Г Олейник, AB Горохов, ЮП Мигулян, FA Вайнштейн, ИВ Корконосов // Природопользование в Евро-Арктическом регионе- опыт XX века и перспективы - Апатиты Изд КНЦ РАН, 2004, - С 432-438

47. Олейник А Г, Путилов В А Формализация и интеграция знаний для информационной поддержки управления региональной макросистемой / V Всероссийская школа-семинар "Прикладные проблемы управления макросистемами" (Апатиты, 5-9 апреля 2004г ), Груды семинара - Апатиты: Изд КНЦ РАН, 2004 - С _-_

48 Бирюков В В, Олейник А Г Информационная технология поддержки принятия решений в области управления обогащением минеральных полезных ископаемых / V Всероссийская школа-семинар «Прикладные проблемы управления макросистемами» (Апатиты, 5-9 апреля 2004г ), Труды семинара - Апатиты Изд КНЦ РАН, 2004 - С 19-23

49 Fndman, Alexander; Andrey Oleynik and Olga Fridman Knowledge Integrating m Situative Modelling System for Nature-Technical Complexes - Proceedings of the 2004 European Simulation and Modelling Conference (ESMc2004) Pans, France, October 25-27, pp 25-29

50 Олейник А.Г Технология проектирования распределенной среды имитационного модетирования для поддержки регионального управления // «Теория и практика системной динамики» труды Веер науч конф . Апатиты, 13-15 сентября 2004г - Апатиты. 2004 - С 13-20

51 Рыбальченко ВВ., Олейник А Г Некоторые аспекш разработки систем информационной поддержки геологических научных исследований данных II Информационные технологии в региональном развитии - Апатиты, 2004 Вып IV - С 5256

52 Олейник А Г Синтез спецификаций исполнительной среды вычислительною эксперимента на основе концептуальной модели предметной области // Информационные технологии в регион&тьном развитии - Аиагиты, 2004 - Вып IV -С 12-16

Автореферат

Олейник Андрей Григорьевич

МЕТОДЫ И СРЕДСТВА КОМПЛЕКСНОГО КОНЦЕПТУАЛЬНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ В ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЯХ РЕГИОНАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ

I ехнический редактор Каржавина С И

Лицензия ЛРИД №02969 от 16 октября 2000г.

Подписано к печати 10 05 2005г.

Формат бумаги 60x84 1/16 Бума1 а офсетная. Печать офсетная Уел печ.л 1.6. Уч -изд.л 1.4 Заказ №3 1 ираж 100 экз Бесплатно

Издательство Петрозаводски о государственного университета 185640, Петрозаводск, пр Ленина, 33

Отпечатано подразделением оперативной полиграфии КФ ПетрГУ 184200, Апатиты, Мурманская область, ул Космонавтов, 3

Ц! 1 0 6 12

РНБ Русский фонд

2006-4 7663

Введение

Глава 1. Задачи, методы и средства информационной поддержки регионального управления

1.1. Особенности региона как системы

1.2. Современные методы моделирования сложных систем

1.3. Задачи и опыт моделирования компонентов региональных систем

1.4. Информационная поддержка принятия решений

1.5. Методы и средства моделирования

1.6. Требования к средствам информационной поддержки регионального управления

Выводы

Глава 2. Интегрированная концептуальная модель для задач поддержки управления регионом

2.1. Технология концептуального моделирования на основе функционально-целевого подхода

2.2. Формальная структура интегрированной концептуальной модели

2.2.1. Структура концептуальной модели предметной области

2.2.2. Структура концептуальной модели исполнительной среды

2.2.3. Связи между КМПО и КМИС

2.3. Формальный анализ структуры концептуальной модели

2.3.1. Правила назначения имен

2.3.2. Правила назначения управляющих данных и отношений следования

2.3.3. Анализ структуры концептуальной модели предметной области

2.3.4. Анализ структуры и типов исполнителей

2.3.5. Анализ отношений размещения исполнительных ресурсов

2.3.6. Анализ отношений назначения исполнительных ресурсов

2.3.7. Анализ разрешимости концептуальных моделей

Выводы

Глава 3. Средства формирования концептуальной модели и организации моделирования

3.1. База данных концептуальной модели

3.2. Редактор концептуальной модели

3.3. Терминологические справочники

3.4. Геоинформационный справочник

3.5. Добавление в модель новых концептуальных описаний

3.6. Планирование конкретного варианта моделирования на основе концептуальной модели

3.6.1. Выбор фрагмента ИКМ для реализации конкретной задачи

3.6.2. Сравнение вариантов реализации моделирования при наличии альтернатив

3.7. Синтез спецификаций исполнительной среды

3.7.1. Синтез спецификации на основе исполнителей, представленных в КМИС

3.7.2. Синтез спецификаций на основе исполнителей, декларированных в КМПО

3.7.3. Формирование базы данных предметной области

3.7.4. Некоторые особенности представления данных динамических систем

Выводы

Глава 4. Практическая реализация и использование системы концептуального моделирования

4.1. Организация инструментальной системы концептуального моделирования

4.2. Модули реализации специфических задач

4.2.1. Экспертные системы в составе системы концептуального моделирования

4.2.2. Использование геоинформационных систем

4.3. Синтез системно-динамических моделей

4.4. Практическое использование системы концептуального моделирования задач регионального управления

4.4.1. Анализ возможных изменений энергопотребления в регионе

4.4.2. Исследование перспектив кадрового обеспечения Мурманской области

4.4.3. Поддержка управления горнопромышленным предприятием 205 Выводы

Актуальность работы обусловлена необходимостью совершенствования и развития компьютерного моделирования и информационных технологий, ориентированных на поддержку решения задач регионального управления [1, 22, 32, 63, 67, 110, 170]. Существенная децентрализация планирования и управления, переход к рыночным экономическим отношениям определили повышение значимости эффективного управления регионами России. Возросла роль как краткосрочного, так и долгосрочного стратегического прогнозирования и планирования развития регионов. Большое внимание в регионах уделяется разработке стратегий развития и программ реализации этих стратегий. Потребность в разработке стратегии развития регионов на 10-15-летний период определяется следующими обстоятельствами:

- необходимостью иметь целевые ориентиры долгосрочного социально-экономического развития региона, с четкими представлениями о базовых принципах, основных приоритетах, источниках и механизмах их реализации;

- требованием определенности, четкости и предсказуемости государственной региональной социально-экономической политики, понятной для всего населения региона;

- требованием учета региональных особенностей при оценке капиталоемкости, энергоемкости, сроков реализации и окупаемости капитальных вложений в развитие региона.

Любая региональная социально-экономическая система относится к классу больших и сложных динамических систем. В региональной системе взаимодействуют объекты различной природы и функционального назначения. Они формируют различные подсистемы региона на основе территориальных, технологических, ресурсных и информационных связей. При разработке инструментальных средств информационной поддержки регионального управления, с помощью которых можно было бы оценивать результативность той или иной стратегии развития региона в целом или его отдельных подсистем, необходимо учитывать особенности региональных систем как объектов исследований [11, 22, 34].

Информационная среда поддержки решения задач регионального управления и развития должна включать два основных компонента. Первый обеспечивает методологическую базу прогнозирования и анализа - модели систем, процессов и задач предметной области. Второй представляет собой технологическую базу моделирования в виде интегрированной информационно-вычислительной среды, обеспечивающей реализацию моделей и работу с ними достаточно широкого круга пользователей. При разработке средств информационной поддержки регионального управления имеет смысл учитывать накопленный опыт и существующие наработки в области моделирования региональных подсистем и отдельных объектов. Использование существующих функциональных и информационных моделей компонентов региональных систем сокращает трудозатраты на практическую реализацию средств информационной поддержки регионального управления [86, 105].

Региональные социально-экономические системы обладают рядом особенностей, которые накладывают определенные ограничения на применение известных и хорошо проработанных методов и средств моделирования. При моделировании региональных систем сама структура и класс применимых моделей могут и должны уточняться в ходе исследований. Процесс создания объекта исследования - компьютерной модели рассматриваемого реального объекта -становится составной частью самого процесса моделирования. Исходная модель, отражающая первоначальные представления специалистов о предметной области, изменяется и уточняется в итеративном режиме как по результатам проверки на имеющихся реальных данных предметной области, так и в ходе анализа самих результатов моделирования. Различный уровень знаний о компонентах объекта исследований и взаимодействиях между ними обусловливает необходимость использовать различные методы анализа данных и моделирования [170].

Достаточно полное представление о разнородной системе может быть сформировано только на основе коллективных знаний экспертов разных предметных областей - экономики, экологии, социологии, административного управления и т.д. Каждый эксперт, как правило, формулирует свое видение объекта исследований в некотором поле основных понятий, присущих его предметной области. При этом возникает терминологическая несогласованность, а порой и понятийная противоречивость элементов модели. Противоречивость представляемых знаний может быть обусловлена и наличием альтернативных взглядов на свойства системы у экспертов одной предметной области. Поэтому, при разработке инструментальных средств моделирования в данной области, фундаментально важна возможность интегрирования в единую среду моделей, построенных разными группами исследователей в разное время, имеющих различные параметры и даже различные принципы внутренней организации (например, логические, автоматные, аналитические модели и др.). При этом необходимо решить задачу согласования таких моделей, по крайней мере, на декларативном уровне.

Использование различных приемов декомпозиции [61, 92], иерархическое структурирование моделей [65, 112] несколько снижает остроту проблемы, но не решает ее полностью. Актуальной остается задача интеграции и согласования коллективных знаний экспертов. Только формальные методы решения этой задачи позволят расширить естественные границы сложности модели. Наличие аппарата формализации разнородных знаний о предметной области и формирования их единого представления в интегрированной формальной модели позволяет в значительной мере автоматизировать процедуры анализа модели и последующих этапов работы с ней.

Поэтому в современном моделировании значительно возросла роль такого понятия, как концептуальная модель предметной области [54, 106, 120]. В концептуальной модели определяются элементы и задачи исследуемой предметной области и описываются те отношения между ними, которые задают структуру и декларируют причинно-следственные связи между ее элементами. Одним из путей создания формализованных спецификаций концептуальных моделей является формирование онтологий. Но создание единой онтологии региональной системы осложняется необходимостью представления различных взглядов на ее состав и структуру. Определенные трудности вызывает задача адекватного преобразования модели исследуемой системы от декларативного описания к программно-алгоритмическому представлению. Для решения данной проблемы используют технологии типа CASE (Computer Aided Software Engineering) и CAD (Computer-Aided Design) - автоматизированные технологии проектирования программного

I обеспечения [12, 44, 108, 129]. Эти технологии позволяют строить формальные описания задач моделирования и структуры исполнительной среды, осуществлять анализ и оценку качества проекта, генерировать, полностью или частично, исполнительную среду реализации моделирования.

Ориентация интегрированной модели региона на многопользовательский режим эксплуатации с территориальным рассредоточением потенциальных пользователей и информационно-вычислительных ресурсов естественным образом подразумевает использование для реализации модели распределенной исполнительной среды. Важный аспект, который необходимо учитывать при формировании исполнительной среды моделирования процессов регионального развития - наличие уже созданных и используемых информационно-алгоритмических ресурсов. Активно развивающиеся в последнее десятилетие технологии распределенного моделирования (RPC - Remote Procedure Call; CORBA - Common Object Request Broker Architecture; EJB - Enterprise Java Beans) позволяют достаточно успешно решать задачи развертывания и реализации распределенных вычислений [88, 101, 127, 152]. На решение задач выбора, агрегации и совместного использования географически распределенных, «автономных» информационно-вычислительных ресурсов ориентированы развивающиеся grid-технологии и реализующие их инструментальные системы [157, 158]. Однако для организации вычислений в сети на основе существующих технологий алгоритм решения исходной задачи должен быть заранее представлен в распараллеленном виде с указанием вычислительных характеристик всех его отдельных процессов [127]. Задача формирования такой спецификации находится вне рамок этих технологий и должна решаться другими средствами.

С учетом специфики предметной области для решения существующих проблем актуальным является создание достаточно простого, ориентированного на непрограммирующего пользователя, метода построения формальных моделей предметной области и соответствующих инструментальных средств. Инструментальные средства должны обеспечивать поддержку в разработке моделей, выборе метода и средств решения задач регионального управления, автоматизации последующих этапов организации и практической реализации #» моделирования. Такой подход соответствует направлению компьютерного моделирования, названному Г.С.Поспеловым «новой информационной технологией» [100]. Базисом представленных в диссертации исследований также являются работы: М. Месаровича [65, 66], С.В. Емельянова [29], Ю.С. Попкова [98, 99, 110, 121] в области теории систем и системного анализа; О.И. Ларичева [55-57, 160], А.В. Смирнова [87, 131], Т. Саати [112] по методам представления и обработки знаний в информационных системах; Н.Н. Моисеева [68, 69, 126], Ю.Н. Павловского [90-92, 102], А.П. Афанасьева [103, 127] в области методов имитационного моделирования и организации распределенных вычислений; В.А. Путилова и В.В. Фильчакова [37, 52, 54, 106, 120] по функционально-целевому подходу и концептуальному моделированию.

Цель данной работы состоит в создании ориентированных на конечного пользователя методов и средств поддержки концептуального моделирования региональных систем, обеспечивающих комплексное представление и анализ коллективных знаний о задачах регионального управления и средствах информационно-аналитического обеспечения этих задач, а также автоматизацию последующих этапов организации и проведения компьютерного моделирования.

Для достижения поставленной цели автором решены следующие задачи:

1. Создан метод формализации и комплексного представления в виде иерархической концептуальной модели декларативного типа коллективных экспертных знаний о процессах исследуемой предметной области, задачах, связанных с изучением этих процессов, и используемых информационно-вычислительных ресурсах.

2. Разработаны технология интерактивного формирования и интеграции концептуальных моделей различных экспертов в единую концептуальную модель сложной системы и процедуры согласованного расширения интегрированных описаний при пополнении концептуальной модели.

3. Созданы процедуры автоматизированного контроля целостности и разрешимости интегрированной концептуальной модели.

5. Разработана технология постановки и анализа разрешимости задачи моделирования на основе концептуальной модели и выбора фрагментов модели, являющихся декларативным описанием решаемой задачи.

6. Разработка технологии автоматизированной генерации спецификаций исполнительной среды моделирования на основе выбранного фрагмента концептуальной модели.

Методы исследования. Для решения поставленных в работе задач использованы методы системного анализа и концептуального моделирования, элементы теории множеств, теории графов и математической логики. Автором предложен метод комплексного концептуального моделирования задач регионального управления, обеспечивающий интегрированное декларативное представление задач и информационно-вычислительных ресурсов для их решения, автоматизацию анализа интегрированной модели, а также синтез на основе полученной модели спецификаций исполнительной среды моделирования.

Научная новизна. Для информационной поддержки задач регионального управления разработан метод комплексного концептуального моделирования, основанный на создании и анализе интегрированной модели декларативного типа, которая обеспечивает единое формальное представление коллективных знаний о процессах регионального развития, задачах управления региональными системами и информационно-аналитической среде, необходимой для поддержки решения этих задач. Метод ориентирован на автоматизацию постановки задачи моделирования и анализа возможностей реализации моделирования в распределенной информационно-алгоритмической среде. Работа обладает следующими основными аспектами научной новизны:

1. Предложена структура концептуальной модели декларативного типа для формализации и комплексного представления коллективных экспертных знаний о процессах и задачах регионального управления, а также информационно-алгоритмических ресурсах, используемых в данной области.

2. Разработана технология интеграции моделей различных экспертов в единую концептуальную модель сложной системы и процедуры согласованного расширения интегрированных описаний элементов при пополнении модели. Созданы специализированные средства представления и обработки справочной информации о существующих элементах концептуальной модели для использования в ходе разработки новых подмоделей.

3. Сформулированы правила и разработаны алгоритмы их использования для контроля целостности, логической корректности и разрешимости интегрированной концептуальной модели, а также формирования и анализа на основе интегрированной концептуальной модели фрагмента, соответствующего варианту реализации моделирования с целью решения конкретной задачи исследований.

4. Разработаны технологии и процедуры синтеза декларативных спецификаций исполнительной среды для реализации варианта моделирования, заданного выбранным фрагментом интегрированной концептуальной модели.

Созданный метод обеспечил интеграцию и комплексное использование коллективных экспертных знаний при решении задач в области регионального управления и развития, позволил повысить эффективность использования региональных информационных ресурсов.

Актуальность и научная новизна работы подтверждены включением в раздел «Важнейшие итоги» отчета «О деятельности РАН в 2000-2003 гг.» метода синтеза спецификаций распределенной среды вычислительного эксперимента на основе совместного анализа концептуальных моделей задач регионального управления и региональных информационных ресурсов, разработанного коллективом под руководством автора. При участии автора были разработаны: метод концептуального проектирования динамических моделей сложных систем (включен в перечень основных результатов РАН в 2002 г.); ситуационная модель регионального промышленного комплекса (включена в раздел "Математическое моделирование, вычислительная и прикладная математика для задач информатики" перечня важнейших результатов РАН в 1999 г.).

Практическая ценность. В основу диссертационной работы положены результаты, полученные автором на основе обобщения исследований, проводимых по планам НИР Института информатики и математического моделирования технологических процессов Кольского научного центра РАН в период с 1993 по 2004 годы в рамках следующих тем: «Функционально-целевая информационная технология диагностики и прогноза динамики систем «Технологические процессы - трансформированные природные комплексы»« (гос. регистрация № 01.9.10 050143); «Математические модели и информационные технологии в задачах управления региональным развитием» (гос. регистрация № 01.9.60 000720); «Проблемно-ориентированные региональные информационные системы (Севера России)» (гос. регистрация № 01.9.60 000721); «Сценарные системы поддержки принятия решений по управлению региональными промышленными комплексами» (гос. регистрация №01.99.00 10287); «Интегрированные региональные системы науки и образования» (гос. регистрация № 01.99.00 10288); «Интегрированные концептуально-динамические модели устойчивого социально-экономического развития северных регионов России (на примере Мурманской области)» (гос. регистрация № 01.99.00 10286); «Методы и модели синтеза стратегий устойчивого развития региональных социально-экономических систем (на примере Мурманской области)» (гос. регистрация № 01.200.2 09390); «Системы поддержки принятия решений по управлению безопасностью региональных природно-промышленных комплексов» (гос. регистрация № 01.2002 09392); «Методы и модели структурного синтеза проблемно-ориентированных региональных информационных систем» (гос. регистрация № 01.200.2 09393).

Часть исследований проводилась в рамках международных региональных проектов «Информатизация Баренц-региона» и «Северные информационно-вычислительные сети». Отдельные направления исследований были поддержаны грантами РФФИ: «Выявление и исследование на основе инструментального анализа и компьютерного моделирования особенностей механизмов разделения минеральных компонентов при снижении контрастности их физико-химических свойств « (проект № 02-05-64409); «Исследование и разработка методов и средств интеграции математических моделей различных классов в комплексную имитационную модель динамики сложной природно-промышленной системы (на примере ОАО "Апатит")» (проект № 03-01-96142).

На основе проведенных исследований получены следующие практически значимые результаты.

1. Для задач исследования и прогнозирования процессов регионального развития и поддержки регионального управления разработана инструментальная среда формирования и анализа интегрированных концептуальных моделей предметной области и информационно-алгоритмических ресурсов реализации моделирования. Созданная среда предоставляет экспертам возможность использования терминологии предметной области при построении формальной модели решаемых задач, обеспечивает интеграцию моделей, создаваемых различными экспертами в комплексную модель региональной макросистемы, реализует автоматизированные процедуры анализа целостности и разрешимости комплексной модели.

2. Для согласования концептуальных описаний, формируемых экспертами различных предметных областей в рамках предложенной системы концептуального моделирования, реализованы процедуры формирования и использования единых справочников элементов концептуального описания. Справочники упрощают использование уже представленных в концептуальной модели понятий, процессов и объектов предметной области при построении моделей новых задач. Это снижает трудоемкость разработки моделей, избыточность интегрированного описания и возникновение противоречий при разностороннем описании компонентов региональных систем.

3. Объединение в рамках единой технологии моделирования описаний информационных ресурсов региона и задач, при решении которых используются эти ресурсы, позволило автоматизировать организацию взаимодействия между моделями задач и средствами их решения. Полученные в работе результаты обеспечивают методическую и инструментальную базу для создания единой распределенной среды информационной поддержки регионального управления. Разработанные методы и процедуры синтеза декларативных спецификаций распределенной исполнительной среды моделирования облегчают как организацию моделирования на основе существующих разнородных информационно-вычислительных ресурсов региона, так и разработку целостной среды распределенного моделирования с использованием современных технологий построения распределенных программных систем.

Практические результаты работы используются рабочей Группой по информационно-аналитическому обеспечению Стратегии экономического развития Мурманской области до 2015 года для исследования различных вариантов развития ключевых отраслей промышленности региона и на обогатительном комплексе ОАО «Апатит» для определения путей повышения эффективности переработки руд Хибинских месторождений. Кроме этого результаты используются в научноисследовательских и хоздоговорных работах для ОАО "Колэнерго", Института физико-технических проблем энергетики Севера КНЦ РАН, Горного института КНЦ РАН.

Научная апробация работы. Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на научных сессиях Отделения информационных технологий и вычислительных систем РАИ в 2003 и 2004гг., на секциях ученых советов Института информатики и математического моделирования технологических процессов (ИИММ) КНЦ РАН, Института физико-технических проблем энергетики Севера (ИФТПЭС) КНЦ РАН, Горного института (ГоИ) КНЦ РАН, на расширенном семинаре лаборатории автоматизации моделирования СПИИРАН, международных, всероссийских и региональных конференциях и совещаниях в гг. Апатиты, Москва, Санкт Петербург, Мурманск, Петрозаводск, Брюссель (Бельгия), Валенсия (Испания), Манчестер (Великобритания), Тромсе (Норвегия). В частности, на следующих научно-технических мероприятиях:

- 5-я С.-Петербургская международная конференция «Региональная информатика-96», 1996, Санкт-Петербург, 13-16 мая;

- Second International Conference on Information Technology in the Barents Region (BAR-IT'96), 1996, Apatity, 18-19 September;

- International Conference on Informatics and Control (ICI&C97), 1997, St.Petersburg, 18-19 September;

- 12th European Simulation Multiconference 1998 (ESM'98), Manchester, UK, 1998, 16-19 June;

- 6-я Всероссийская конференция «Муниципальные геоинформационные системы» (МГИС'99), 1999, Обнинск, 25 - 29 января;

- П-й конгресс обогатителей стран СНГ, 1999, Москва, 16-18 марта;

- Международное совещание «Развитие идей И.Н. Плаксина в области обогащения полезных ископаемых и гидрометаллургии» (Плаксинские чтения), 2000, Москва, 10-14 октября;

- «Природопользование в Евро-Арктическом регионе: опыт XX века и перспективы», Международная конференция, посвященная 70-летию Кольского научного центра РАН, 2000, Апатиты, 2-4 ноября;

- «А Common Approach to Collaborative Technological Research for Arctic Development», EU-Russia-Canada-US Arctic Workshop, Brussels,Belgium, 2001, 25-27 October;

- IV-я Всероссийская школа-семинар «Прикладные проблемы управления макросистемами: информационные технологии распределенных вычислений», 2002, Апатиты, 1-7 апреля;

- Международное совещание «Направленное изменение физико-химических свойств минералов в процессах обогащения полезных ископаемых», 2003г., Петрозаводск, 17-19 сентября;

- 1st International Industrial Simulation Conference, Valencia, Spain, 2003, 9-11 June;

- V-я Всероссийская школа-семинар «Прикладные проблемы управления макросистемами», 2004, Апатиты, 5-9 апреля;

- Conference on Higher Education and Research in the Barents Region, Troms0, Norway, 2004, 11-13 June.

- Всероссийская конференция «Теория и практика системной динамики», 2004, Апатиты, 13-15 сентября.

Основные положения, выносимые на защиту, представляют собой ключевые аспекты разработанного метода комплексного концептуального моделирования для поддержки задач регионального управления и информационных технологий, созданных на основе этого метода:

1. Структура и технология построения интегрированной концептуальной модели, включающей декларативные описания объектов, процессов и задач регионального управления, а также распределенных информационно-алгоритмических ресурсов для решения представленных задач.

2. Процедуры автоматизированного анализа целостности, логической корректности и разрешимости интегрированной концептуальной модели.

3. Технология формирования новых подмоделей с использованием терминологического и геоинформационного справочников существующих элементов интегрированной концептуальной модели и их интеграции в комплексную концептуальную модель региональной макросистемы.

4. Метод и алгоритмы формирования фрагментов интегрированной модели, являющихся концептуальными описаниями конкретных задач моделирования, и генерации спецификаций распределенной информационно-алгоритмической среды, необходимой для их реализации.

Публикации. По материалам диссертации опубликована одна коллективная монография и 52 печатные работы в центральных, зарубежных и местных изданиях (5 из них в журналах из списка ВАК). Полученные результаты изложены в ряде отчетов по НИР в Институте информатики и математического моделирования технологических процессов КНЦ РАН, Горном институте КНЦ РАН, Институте физико-технических проблем энергетики Севера КНЦ РАН. Список публикаций приведен в конце автореферата.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав и заключения. Работа содержит 229 машинописных страниц текста, 1 таблицу, 29 рисунков и список литературы из 172 наименований.

Выводы

Система комплексного концептуального моделирования задач регионального управления и развития организована в виде иерархической структуры однотипных локальных систем, что соответствует организационной структуре регионального управления. Такая организация существенно упрощает реализацию и наращивание комплексной системы моделирования.

Каждая локальная система обеспечивает как автономную разработку отдельной концептуальной модели, так и разработку подмодели в рамках комплексной интегрированной концептуальной модели региона. Инструментальная система обеспечивает поддержку следующих этапов моделирования:

- интерактивное построение и долговременное хранение древовидной интегрированной концептуальной модели для исследований некоторого комплекса проблем регионального управления;

- анализ целостности и разрешимости комплексной концептуальной модели;

- постановка конкретной задачи моделирования и выбор множества фрагментов концептуальной модели, являющихся декларативным описанием решения поставленной задачи;

- сопоставление альтернативных вариантов реализации моделирования по задаваемым критериям;

- синтез спецификаций исполнительной среды моделирования в соответствии со структурой сформированного декларативного описания.

Модульная организация системы позволяет относительно независимо разрабатывать, модифицировать и использовать модели различных объектов исследования и блоки поддержки различных этапов моделирования под управлением единого монитора.

Применение единого подхода к разработке концептуальных моделей позволяет создавать на их основе модульные системы поддержки управления. Такие системы могут быть достаточно легко адаптированы к изменению уровня использования. Системы строятся «сверху» - от целей и задач верхних уровней. Более подробная детализация нижних уровней (углубление декомпозиции целей) смещает область применимости к поддержке локального управления. Однако, реальное однонаправленное построение такой системы «сверху» для региона в целом является трудоемким и дорогостоящим процессом, в первую очередь, в силу объемности и сложности структуры, неоднородности решаемых задач.

Поэтому практическая реализация системы моделирования, и, в первую очередь, компонентов исполнительной среды, реализуется снизу. При этом в комплексную систему моделирования интегрируются созданные и апробированные модели и средства реализации моделирования.

Для верхних уровней управления в рамках технологии HLA реализована распределенная система имитации на основе системно-динамических моделей. Данная система обеспечивает информационную поддержку задач стратегического управления социально-экономической системой региона. В случае необходимости получения более детальных оценок и характеристик компонентов региональных систем на основе мультиагентной технологии реализуется взаимодействие с различными инструментальными средствами моделирования задач конкретных процессов и объектов.

Использование комплексной системы концептуального моделирования обеспечивает не только согласованное интегрированное представление различных задач регионального управления, но и создание единой модели региональных информационных ресурсов. Поддержанная средствами автоматизированного анализа состава и структуры, данная модель позволяет минимизировать избыточность информации, исключить многократный ввод и противоречивость данных, определить наличие программного и аппаратного обеспечения, необходимого для решения конкретных прикладных задач.

Система апробирована при решении задач анализа путей развития топливно-энергетического комплекса региона, исследовании возможностей обеспечения перспективных кадровых потребностей региона и управлении горнопромышленными предприятиями.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе сформулирована и решена научно-техническая проблема разработки методов и инструментальных средств поддержки этапа концептуального моделирования, анализа и проектирования комплексной информационно-аналитической среды для решения задач регионального управления. Проблема решена путем создания метода интеграции и согласования в рамках единой формальной концептуальной модели разнородных коллективных знаний о процессах и задачах регионального управления и региональных ИВТР, обеспечивающих решение задач управления. Для реализации метода разработаны информационные технологии анализа интегрированной концептуальной модели, планирования и анализа реализуемости задач моделирования, автоматизированного синтеза спецификаций распределенной информационно-алгоритмической среды реализации моделирования. В рамках решения данной проблемы получены следующие основные результаты.

1. Разработан метод единого формализованного представления процессов, объектов и задач предметной области и информационно-вычислительных ресурсов, необходимых для решения этих задач. Формализованное представление реализуется в виде интегрированной концептуальной модели (ИКМ), включающей концептуальную модель предметной области (КМПО), концептуальную модель информационно-вычислительных ресурсов, образующих исполнительную среду решения задач (КМИС), и систему отношений между компонентами КМПО и КМИС. Модели предметной области и исполнительной среды описываются в общей системе формальных нотаций, что обеспечивает их совместную автоматизированную обработку.

2. Разработаны процедуры автоматизированного анализа целостности и разрешимости интегрированной концептуальной модели. Требования и ограничения, накладываемые на структуру модели, формализованы в виде наборов логических правил, истинность которых проверяется в ходе выполнения алгоритмов анализа. Анализ всей модели реализуется путем рекурсивного анализа шаблонов - целостных фрагментов интегрированной концептуальной модели, выделяемых на основе заданных в модели отношений. Анализ модели позволяет выявить противоречия в декларированных представлениях экспертов и проверить пригодность модели для выбора подмодели, описывающей реализацию конкретного компьютерного эксперимента, и синтеза спецификации исполнительной среды для реализации моделирования.

3. Разработана технология интеграции концептуальных моделей различных экспертов в единую концептуальную модель сложной системы. Технология основана на формировании и использовании единых для всей концептуальной модели терминологического и геоинформационного справочников. Терминологический справочник содержат данные об используемых в концептуальной модели текстовых идентификаторах и ссылки на элементы модели, соответствующие этим идентификаторам. Геоинформационный справочник позволяет задать или определить положение элемента концептуальной модели на электронной карте региона. На основе информации, содержащейся в справочниках, синтезируются интегрированные шаблоны существующих элементов концептуальной модели. Использование этих шаблонов при пополнении концептуальной модели снижает избыточность описания и опасность внесения непредумышленных противоречий в структуру модели.

4. Разработана технология постановки и анализа разрешимости задачи компьютерного моделирования на основе концептуальной модели предметной области и синтеза спецификации распределенной исполнительной среды, необходимой для его реализации. Процедуры анализа позволяют определить минимальное подмножество концептуальной модели, описывающее реализацию моделирования с учетом возможных альтернатив и заданных ограничений. Синтез спецификаций исполнительной среды осуществляется на основе отображения структуры выбранного фрагмента концептуальной модели предметной области на модель вычислительных и информационных ресурсов с последующим доопределением необходимой структуры аппаратных и транспортных ресурсов. Полученные спецификации исполнительной среды описывают состав и структуру необходимых для реализации моделирования информационно-вычислительных ресурсов, их пространственную локализацию и порядок их вызова в процессе моделирования.

5. Реализована распределенная система концептуального моделирования задач регионального управления. Система предоставляет разработчику среду для формирования концептуальной модели решаемых задач и обеспечивает корректную интеграцию сформированного описания в комплексную концептуальную модель регионального управления. Система организована в виде иерархической структуры однотипных локальных систем, пригодных для автономного использования. В системе реализованы два варианта организации исполнительной среды. Распределенное использование комплекса системно-динамических моделей реализовано в архитектуре HLA. Взаимодействие разнородных исполнителей осуществляется на основе мультиагентной технологии.

Система апробирована при анализе сценариев стратегического развития Мурманской области и при управлении горнопромышленным предприятием.

Список основных терминов и сокращений

БД (база данных) предметной области 156

БД ( база данных) ИКМ 115

Выражения вычислимости (порождения) процесса КМПО 109

ВЭ - вычислительный эксперимент 22, 43

ГИС - географическая информационная система 30, 37, 125, 175, 182

ГПК - горнопромышленный комплекс горнопромышленное предприятие) 30, 191, 205 ИВТР - информационно-вычислительные и телекоммуникационные ресурсы 51,172 ИКМ - Интегрированная концептуальная модель 70

Имитационное моделирование 21, 22, 31, 43, 175, 185, 189

Интеграция моделей 134

Интегрированный шаблон элемента КМ 131

ИС - информационная система 65

КМ - концептуальная модель 68

КМИС - концептуальная модель исполнительной среды 71

КМПО - концептуальная модель предметной области 70

Количественные характеристики элементов КМ 145

Разрешимость концептуальной модели 109

РИС - распределенная информационная система 70

Синонимы (эквивалентные элементы ИКМ) 76

С истемно-динамическая модель 50, 185

Спецификация исполнительной среды 147, 149

Тип отношения иерархии 75, 77, 78

ТЭК - топливно-энергетический комплекс 28, 191

Фрагмент концептуальной модели 122, 137,

Функционально-целевой подход 66

Шаблон КМПО 94

Шаблон реализации 107

Эквивалентные исполнители 76, 83

ЭС - экспертная система 47, 175

HLA (High Level Architecture) 52, 55, 189 г*- обобщенные (транзитивные) отношения 88

RA - отношений назначения исполнителей в ИКМ 85

SfjKMno ^ схема фрагмента КМПО 144

ЗДсмис ~ схема фрагмента КМИС 149

Srmhc ~ схема концептуальной модели исполнительной среды 81 вкмпо ~ схема концептуальной модели предметной области 72

SP - схема шаблона реализации 107

Sm - схема шаблона КМПО 95

1. Автоматизированная система синтеза оптимальных схем и циклов процессов обогащения / Гершенкоп А.Ш., Олейник А.Г., Скороходов В.Ф. и др.// Имитационное моделирование в исследованиях проблем регионального развития. -Апатиты, 1999. С.101-107.

2. Алгоритмы и программы решения задач на графах и сетях / Нечепуренко М.И., Попков В.К., Майнагашев С.М. и др. //- Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 1990.- 515 с.

3. Александров В.В., Стенчиков Г.А. Об одном вычислительном эксперименте, моделирующем климатические последствия ядерной войны // Ж.выч. математики и мат. Физики, 1984, 14, №1. С.140-144.

4. Асанов А., Подлипский О. Опыт построения большой базы экспертных знаний. // В сб. Методы поддержки принятия решений, под ред. О.И. Ларичева. -М: УРСС, 2001.

5. Белл Т., Бикслер Л., Дайер М. Расширяемая система автоматизированной разработки требований к программному обеспечению // Требования и спецификации в разработке программ /Пер. с англ. под. ред. В.Н. Агафонова. М.: Мир. 1984.-С. 47-76.

6. Бродский Ю.И., Лебедев В.Ю. Инструментальная система имитации MISS. -М.: ВЦ РАН, 1991.- 179с.

7. Букатова И.Л., Махасев Ю.И., Шаров A.M. Эвоинформатика: Теория и практика эволюционного моделирования. М.: Наука, 1991. - 206с.

8. Буч Г., Рамбо Дж. Джекобсон А. Язык UML. Руководство пользователя: Перевод с английского. СПб: Питер, 2004. - 429с.

9. В. Н. Новосельцев. Математическое моделирование в век компьютеров / -http://www. 1 gkb .kazan.ru/0111/

10. Вендров A.M. Case-технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем. М.: Финансы и статистика, 1998. -176с.

11. Вентцель Е.С. Исследование операций. М.:Наука, 1980.

12. Вернадский В.Н. Философские мысли натуралиста. М.: Наука, 1988. - 517с.

13. Ворощук А.Н. Имитационная система ТЭС. Назначение и описание // Сборник трудов ВНИИСИ АН СССР, 1981, №2. С.29-40 14

14. Гейн К., Сарсон Т, Структурный системный анализ: средства и методы. М.: Эйтекс, 1992,- 274 с.

15. Геоэкологическое моделирование для целей управления природопользованием в условиях изменения природной среды и климата. // Хомяков П.М., Иванов В.Д., Искандарян Р.А. и др.// М.: Эдиториал УРСС, 2002. -400 с.

16. Гершенкоп А.Ш., Олейник А.Г., Фридман А.Я. Концептуальное моделирование процессов обогащения минерального сырья // Теоретические и прикладные модели информатизации региона. Апатиты, 2000. - С. 89-93.

17. Горохов А.В. Использование экспертных знаний для автоматизации создания методик химического анализа. П Синтез систем вычислительного эксперимента Апатиты: Изд. КНЦ РАН, 4.1, 1995. - С.70-77.

18. Горохов А.В., Путилов В.А., Шестаков А.А. Информационно-аналитическое обеспечение стратегии экономического развития Мурманской области II Информационные технологии в региональном развитии. -Апатиты, 2003. Вып.Ш. -С. 6-10.

19. Горшков В.Г. Физические и биологические основы устойчивости жизни. -М.: ВИНИТИ, 1995.-470с.

20. Гранберг А.Г. Стратегия территориального социально-экономического развития России: от идеи к реализации И Вопросы экономики. 2001, №9, с. 15-27.

21. Дейт, К. Дж. Введение в системы баз данных, 6-е издание: Пер. с англ. К; М.; СПб.: Издательский дом «Вильяме», 2000. - 848 с.

22. Дремов С.Н., Каган М.М., Легашов М.А. Структура комплексной методики прогноза удароопасности. // Синтез систем вычислительного эксперимента. -Апатиты: Изд. КНЦ РАН, 1994. С. 54-62.

23. Егорова А.В., Егоров Д.Г. Оценка альтернатив социально-экономического развития Мурманской области на основе межотраслевого баланса // Север 2003: проблемы и решения Апатиты: Изд. КНЦ РАН. 2004. - С. 273-284

24. Едигарьев В.Г. Использование информационных технологий при выборе систем разработки // Проблемы разработки месторождений полезных ископаемых и освоения подземного пространства Северо-Запада России. Апатиты: Изд. КНЦ РАН, 4.2, 2001. - С.90-93.

25. Елохин В.Р. Анализ, планирование и прогнозирование в условиях рынка (основные математические методы и модели и ряд их содержательных приложений). Апатиты: Изд. КНЦ РАН. 2004.-235с.

26. Елохин В.Р., Елохин И.В. Имитационный метод статистической аппроксимации Апатиты: Изд. КНЦ РАН, 2001.-120 с.

27. Емельянов С.В., Ларичев О.И. Многокритериальные методы принятия решений. -М.: Знание, 1985.

28. Ефимов Б.В., Сагидова М.Л., Фридман А.Я. Решение задач ремонтно-профилактического обслуживания энергетических сетей средствами ГИС // Имитационное моделирование в исследованиях проблем регионального развития. -Апатиты: КНЦ РАН, 1999. С. 53-60.

29. Ефимов Б.В., Сагидова М.Л., Фридман А.Я. ГИС-приложение для системы моделирования региональной энергетики Мурманской области. // Системы информационной поддержки регионального развития. Апатиты, 1998. - С.37-40.

30. Жаров B.C. Управление развитием экономики региона. Петрозаводск: Изд. ПетрГУ, 1998. - 168 с.

31. Жаров B.C., Селин В.С, Цукерман В.А. Моделирование и прогнозирование инновационного развития экономики регионов сырьевой направленности (субъектов Федерации) // Север 2003: проблемы и решения Апатиты: Изд. КНЦ РАН. 2004. - С. 259-272.

32. Зайдфудим П.Х., Голубчиков С.Н. Введение в российское североведение. Учебное пособие. М.: Арт-Пейпер-Принт, 2003. - 288с. 27

33. Замулин А.В. Системы программирования баз данных и знаний. -Новосибирск: Наука, 1990.- 352 с,

34. Иванищев В.В., Михайлов В.В. Автоматизация моделирования экологических систем. Спб.: Изд. СПбГТУ, 2000.-172с.

35. Игнатьев М.Б., Путилов В.А., Смольков Г.Я. Модели и системы управления комплексными экспериментальными исследованиями. М.: Наука,1986.- 232с.

36. Ильин В.Д. Система порождения программ. М.: Наука, 1989. - 264 с.

37. Инструментальная система поддержки вычислительного эксперимента / Олейник А.Г., Смагин А.В., Фридман А.Я., Фридман О.В. // Программные продукты и системы, 1999, № 2. С.7-13.

38. Информационные технологии в горном деле / Сб. трудов, отв. ред. А.А. Козырева. Апатиты, 1998. -Ч. 1-190 е., 4.2 - 174 с.

39. Информационные технологии регионального управления / Емельянов С.В., Попков Ю.С, Олейник А.Г., Путилов В.А.// М.: Едиториал УРСС, 2004. - 400 с.

40. Ириков В.А., Тренев В.Н. Распределенные системы принятия решений. Теория и приложения. — М.: Наука. Физ-матлит., 1999. -288 с.

41. Калянов Г.Н. CASE. Структурный системный анализ (автоматизация и применение). М.: Лори, 1996. - 242 с.

42. Кандрашина Е. Ю., Литвинцева Л. В., Поспелов Д. А. Представление знаний о времени и пространстве в интеллектуальных системах / Под ред. Д. А. Поспелова. — М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит. — 328 с.

43. Коваленко В., Корягин Д. Эволюция и проблемы Grid// «Открытые системы», №01, 2003. С.27-33

44. Козырев С.А. Оценка сейсмической опасности при ведении горных работ на подземных рудниках Хибин / СЕВЕР 2003: проблемы и решения. - Апатиты: Изд-во Кольского научного центра РАН. 2004. - С.90-102.

45. Комлев В.Н. Мурманск и арктическое обрамление: сосуществование технологий в 21 веке / http://www.yourmoney.ru/user/komlevmurmansk.htm

46. Комплексное имитационное моделирование региональных природно-промышленных систем / Бойков С.А., Олейник А.Г. и др. // СЕВЕР 2003: проблемы и решения. - Апатиты: Изд-во Кольского научного центра РАН. 2004. -С.237-247.

47. Комплексное имитационное моделирование региональных природно-промышленных систем / Бойков С.А., Олейник А.Г., и др. // Север 2003: проблемы и решения Апатиты: изд. КНЦ РАН. 2004. - С. 237-247.

48. Коннолли Т., Бегг К. Базы данных: проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика, 2-е изд.: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2001. - 1120с.

49. Концептуальное моделирование информационных систем / Под ред. В.В. Фильчакова. Спб.: СПВУРЭ ПВО, 1998. - 356с.

50. Криворуцкий Л.Д., Массель Л.В. Информационная технология исследований развития энергетики. Новосибирск: Наука. Сиб. Издательская фирма РАН, 1995. -160 с.

51. Кузьмин И.А., Путилов В.А., Фильчаков В.В. Распределенная обработка информации в научных исследованиях. Л.: Наука, 1991. 304с.

52. Ларичев О.И. Новый способ анализа неструктуризованных проблем: вербальный анализ решений. // Проблемы системного анализа и управления: Сб. трудов Института системного анализа РАН/ Под ред. С.В. Емельянова. М.: Эдиториал УРСС, 2001- С.57-91.

53. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений, а также Хроника событий в Волшебных странах: Учебник. Изд. второе, перераб. и доп. М.: Логос, 2002. -392 с.

54. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. -М.: Физматлит, 1996.

55. Ложе И. Информационные системы. Методы и средства: Пер. с фр. М.: Мир, 1979.-632 с

56. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта: Пер. с франц. М.: Мир, 1991.-568 с.

57. Марчук Г. И. Математическое моделирование в проблеме окружающей среды.-М.: Наука, 1982.-316 с.

58. Марчук Г.И. Методы вычислительной математики . М.: Наука, 1979 - 455с,

59. Материалы сайта «GRID Infoware» http://www.gridcomputing.com

60. Матросов В.М., Матросова Н.И. Методологические основы математического моделирования социальных и глобальных процессов / Математическое моделирование социальных процессов. Под ред. ак. Матросова В.М. М.: Изд-во МГУ, - 1998,-С.11-29.

61. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем // Нейлор Т., Ботон Дж., Бердик Д. и др./ М,:Мир, 1975. - 500с.

62. Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем. М.: Мир, 1973. - 344 с.

63. Месарович М., Такахара Я. Общая теория систем: математические основы. -М.: Мир, 1978.- 312 с.

64. Модельные эксперименты с механизмами экономического управления / Г.М. Татевосян, Б.С. Луняков, Е.Н. Егорова и др. М.: Наука, 1989. - 224 с.

65. Моисеев Н.Н, Александров В.В., Тарко A.M. Человек и биосфера. М.: Наука, 1985.-270 с.

66. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981.-487с.

67. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981.-487с.

68. Наговицин О.В. Компьютерное моделирование элементов открытой разработки // Проблемы разработки месторождений полезных ископаемых и освоения подземного пространства Северо-Запада России. Апатиты: Изд. КНЦ РАН, 4.2, 2001. - С.99-101.

69. Научные информации, Вып. 36. Астрономический Совет АН СССР. М. 1975.

70. Нейман Дж. Фон, Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. -М.: Наука, 1970.

71. Олейник А.Г. Информационные ресурсы обеспечения задач переработки минеральных полезных ископаемых // Информационные ресурсы России, 2004, №2.-С. 18-21.

72. Олейник А.Г. Синтез спецификаций исполнительной среды вычислительного эксперимента на основе концептуальной модели предметной области // Информационные технологии в региональном развитии. Апатиты, 2004.-Вып. IV.-С. 12-16.

73. Олейник А.Г. Технология проектирования распределенной среды имитационного моделирования для поддержки регионального управления // «Теория и практика системной динамики»: труды Веер. науч. конф., Апатиты, 1315 сентября 2004г. Апатиты, 2004. - С. 13-20.

74. Олейник А.Г., А .Я. Фридман. Генерация базы данных вычислительного эксперимента на основе концептуальной модели // Региональные информационные системы. 4.1. Апатиты: Изд-во КНЦ РАН, 1995. - С. 47-57.

75. Олейник А.Г., Олейник А.А. Построение динамических моделей процессов разделения минеральных компонентов // Информационные технологии в региональном развитии, вып. 3. -Апатиты, 2003. С. 141-147.

76. Олейник А.Г., Олейник А.А., Пронин С.А. Информационная поддержка управ-ленческих решений в области производства минеральных удобрений // Информационные технологии в региональном развитии. -Апатиты, 2003. Вып.Ш. -С. 11-17.

77. Олейник А.Г., Олейник О.В., Фридман А.Я. Иерархические концептуальные модели в исследованиях нестационарных пространственных объектов // Интеллектуальные инструментальные средства вычислительного эксперимента. -Апатиты, 1996.-С.6-16.

78. Олейник А.Г., Смагин А.В. Инструментальные средства предварительного анализа сценариев // Системы информационной поддержки регионального развития. Апатиты, 1998. - С. 74-79.

79. Олейник А.Г., Фридман А.Я., Фридман О.В. Особенности экспертного анализа нестационарных пространственных объектов // Системы информационной поддержки регионального развития. Апатиты: Изд-во КНЦ РАН, 1998. - С. 50-55.

80. Олейник А.Г., Фридман А.Я., Олейник О.В. Программная система информационной поддержки региональной энергетики // Региональные информационные системы. 4.1. Апатиты, 1995. - С.14-24.

81. Олейник А.Г., Фридман А.Я., Ситуационное моделирование природно-технических комплексов / Информационные технологии и вычислительные системы, 2002, № 2. С.90-103.

82. Олейник А.Г., Шалатонова А.А. Агрегированная математическая модель процессов разделения минеральных компонентов // Информационные технологии в региональном развитии: концептуальные аспекты и модели. Апатиты, 2002. -С.71-74.

83. Олейник А.Г., Шишаев М.Г. Пути повышения эффективности использования региональных информационных ресурсов // Информационные ресурсы России, 2004, № 1. С.2-5.

84. Онтологии в системах искусственного интеллекта: способы построения и организации / Смирнов А.В., Пашкин М.П., Шилов Н.Г., Левашова Т.В. // Новости искусственного интеллекта, 2002. № 1. С.3-13, № 2.-С.З-9.

85. Орфали Р., Харки Д. JAVA и CORBA в приложениях клиент-сервер. М.: ЛОРИ, 2000.- 712с.

86. Основные положения Стратегии экономического развития Мурманской области на период до 2015 года / http://gov.murman.ru/strategy

87. Павловский Ю.Н. Имитационные модели и системы. М.: ФАЗИС: ВЦ РАН, 2000,- 134с.

88. Павловский Ю.Н. Проблема декомпозиции в математическом моделировании //Математическое моделирование, 1991, 3(4). -С.314-316с.

89. Павловский Ю.Н., Смирнова Т.Г. Проблема декомпозиции в математическом моделировании. М.:ФАЗИС, 1998. - 266с.

90. Панин А.П. Отопительный баланс районов Севера. Л.: Наука, 1983.- 200 с.

91. Парасюк И.Н., Сергиенко И.В. Пакеты программ анализа данных: технология разработки. М.: Финансы и статистика, 1988,- 159 с.

92. Перегудов Ф.И. Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ: Учеб. пособие для вузов. -М.:Высш. шк., 1989. 367 с.

93. Петров В. Н. Информационные системы. СПб.: Питер, 2002. - 688с.

94. Полуэктов Р.А., Пых Ю.А., Швытов И.А. Динамические модели экологических систем. Л.: Гидрометеоиздат, 1980. - 286 с.

95. Попков Ю.С. Моделирование равновесных и неравновесных состояний макросистем / Проблемы системного анализа и управления: сб. тр. Института системного анализа РАН под ред. Емельянова С.В. М.: Эдиториал УРСС, 2001. -С.92-114.

96. Попков Ю.С. Теория макросистем и ее применение. М.: Эдиториал УРСС, 1999.

97. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект основа новой информационной технологии. -М.: Наука, 1988.-278 с. 72

98. Причард Дм. Просто и доступно. СОМ и CORBA. Архитектуры, стратегии и реализации. -М.: ЛОРИ, 2001.- 372 с.

99. Проблема устойчивого развития: естественно-научный и гуманитарный анализ / Белотелов Н.В., Бродский Ю.И., Оленев Н.Н., Павловский Ю.Н., Тарасова Н.П.// -М.: ФАЗИС, 2004. 108с.

100. Проблемы вычислений в распределенной среде: организация вычислений в глобальных сетях. Труды института системного анализа РАН. М.: РОХОС, 2004. -176с.

101. Программная система ретроспективного анализа динамики антропогенного воздействия на лесные массивы / Бенкевич Л,В., Олейник А.Г. и др. // Синтез систем вычислительного эксперимента. -Ч.1.- Апатиты, 1995.- С. 122 134.

102. Путилов В.А. Олейник А.Г. Фридман А.Я. Информационные технологии в обеспечении устойчивого развития. Наука и бизнес на Мурмане, 3 '97, научно-практический журнал, серия: Экономика и рынок, том 3, Мурманское книжное издательство, 1997. С. 43-47.

103. Путилов В.А., Горохов А.В. Системная динамика регионального развития. -Мурманск: НИЦ «Пазори», 2002. 306с.

104. Путилов В.А., Фильчаков В.В. Фридман А.Я. CASE-технологии вычислительного эксперимента. Апатиты: Изд-во КНЦ РАН, 1994. Т.1 - 249 с. Т.2.-169 с.

105. Путилов В.А., Фридман А.Я., Ченосов С.Б. Организация вычислительного моделирующего эксперимента для динамических объектов // Вычислительный эксперимент в исследованиях технологических процессов и систем. Апатиты: Изд. КНЦ АН СССР, 1991. - С.42-46.

106. Ресин В.И., Попков Ю.С. Развитие больших городов в условиях переходной экономики (системный подход). М.: Эдиториал УРСС, 2000. - 328с.

107. Руденко Ю.Н., Ушаков И.А. Надежность систем энергетики. Новосибирск: Наука. Сиб. отд.-ние., 2-е изд.,1989 - 328 с.

108. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993.- 320 с.

109. Сайт Агентства Конфликтных Ситуаций (АКС) http:// www.aksnews.ru/ industry/21/3693 .html

110. Сайт Комитета по образованию Мурманской области./ http://www.edu-murman.ru

111. Сайт Мурманского центра научно-технической информации. / -http ://www. cn ti .murmansk.ru/GokIn 1. shtml

112. Самарский А.А., Гулин А.В. Численные методы. М.: Наука, 1988. - 440 с.

113. Самарский А.А., Михайлов А.П. Математическое моделирование. М.: Наука-Физматлит. 1997.-316 с

114. Свирежев Ю.М. Нелинейные волны, диссипативные структуры и катастрофы в экологии. М.: Наука, 1987. - 368 с.

115. Селин B.C., Козьменко С.Ю, Селин И.В. Методические подходы к формированию управленческих решений на промышленном предприятии. -Апатиты: Изд. КНЦ РАН, 2003. 115с.

116. Синтез моделей вычислительного эксперимента / Бржезовский А.В., Жаков

117. B.И., Путилов В.А., Фильчаков В.В. // Спб.: Наука, 1992. - 231 с.

118. Системный анализ и проблемы развития городов // Попков Ю.С., Посохин М.В., Гутнов А.Э, Шмульян Б.Л. / М.: Наука, 1985.

119. Системный анализ развития горнодобывающих предприятий (проблемы теории и методологии) / Горный ин-т. Кольский научный центр АН СССР. Л.: Наука, 1991.- 184 с.

120. Скурихин А.Н. Генетические алгоритмы. // Новости искусственного интеллекта. 1995, №4. -С.5-48.

121. Слама Д., Гарбис Д., Рассел П. Корпоративные системы на основе CORBA.: Пер. с англ.: Уч. Пос. -М.: Издательский дом «Вильяме», 2000. 368 с.

122. Совершенствование методов моделирования горно-обогатительной технологии на ЭВМ /Сб. науч. тр., отв. ред. ГШ. Чаплыгин Апатиты, 1996.-126 с.

123. Современное состояние теории исследования операций. Под ред. Н.Н. Моисеева. М.: Наука, 1979. - 464 с.

124. Современные технологии построения распределенных программных систем // Афанасьев А.П, Ваньков А.И. и др. / Проблемы системного анализа и управления: Сборник трудов ИСА РАН М.: Эдиториал УРСС, 2001. - С. 115-180.

125. Справочная книга по математической логике: В 4-х частях / Под ред. Дж. Барвайса. Ч.И. Теория множеств: Пер. с англ. - М.: Наука, гл. ред. физ.-математической литературы, 1982. - 376с.

126. Трофимов С.А. CASE-технологии: практическая работа в Rational Rose. -М.:ЗАО «Издательство БИНОМ» , 2001. 272с.

127. Тыугу Э.Х. Концептуальное программирование. -М.: Наука, 1984. 255 с.

128. Управление онтологиями / Левашова Т.В., Пашкин М.П., Смирнов А.В., Н.Г. Шилов // Известия академии наук. Теория и системы управления. 2003, №41. C.132-146, № 5 С.89-101.

129. Фаулер М., Скотт К. UML. Основы: Пер.с англ. СПб: Символ-Плюс, 2002. -192 с.

130. Формализация задачи анализа базы знаний продукционной экспертной системы / С.Н. Малыгина, А.Г. Олейник, О.В. Олейник, А.Я. Фридман. //Информационные технологии поддержки принятия решений. Апатиты, 1998. -С. 6-20.

131. Шебеко Ю.А. Имитационное моделирование и ситуационный анализ бизнес-процессов принятия управленческих решений (учебное и практическое пособие). -М: «Тора-ИнфоЦентр», 1999-205с.

132. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука. -М.: Мир, 1978.-418с.

133. Шилаев В.П. Основы обогащения полезных ископаемых. Учебное пособие для вузов. М.: Недра, 1986. - 296 с.

134. Шишаев М.Г. Задачи и критерии проектирования гетерогенных распределенных информационных систем. // Имитационное моделирование в исследованиях проблем регионального развития. Апатиты, 1999. - С.71-78.

135. Экспертная система диагностики состояния породного массива на подземном руднике. Дремов С.Н., Каган М.М. и др. // Регональные информационные системы. 4.1. Апатиты, 1995. - С.77-83.

136. Avenue. Настройка и разработка приложений в ArcView. Руководство пользователя. Environmental Systems Research Institute, Inc. 1996. 280 с.

137. Day R.H. Rational Choice and Economic Behavior // Theory and Decision. 1997. № 1.

138. Enabling Technology for Knowledge Sharing / Neches, R.; Fikes, R.; Finin, Т.; Gruber, Т.; Patil, R.; Senator, Т.; Swartout, W.R.// AI Magazine. Winter 1991.- Pp. 3656.

139. Encyclopedia of Computer Science. Fourth Edition / Edited by Anthony Ralston, Edwin D. Reilly and David Hemmendinger. Nature Publishing Group, 2000. - P. 1578.

140. Forrester, Jay W. (1988). Designing Social and Managerial Systems (D-4006-1). System Dynamics Group, Sloan School. Cambridge, MA. Massachusetts Institute of Technology. October 20. 10 p.

141. Forrester, Jay W., 1961. Industrial Dynamics, Portland, OR: Productivity Press. 464 pp.

142. Graphic Query, Display and Cartographic Output. User's guide. Environmental Systems Research Institute, Inc. 1994.

143. Groppi Francesco Optimization of large fuel storage for renewable energy plants / European Simulation Multiconference 1996, Budapest, Hungary, June 2-6, 1996. p.p. 427-431

144. Gruber T. R. A Translation Approach to Portable Ontology Specifications / Knowledge Acquisition Journal, 1993. V.5 Pp.l99-220 (http://ksl-web.stanford.edu / KSLAbstracts/KSL-92-71 .html)

145. Guarino, N.; Carrara, M.; Giaretta, P. Formalizing Ontological Commitments / 12th National Conference on Artificial Intelligence. AAAI-94. 1994. Pp. 560-567.

146. Henning M., Vinoski S. Advanced CORBA Programming with С++. Addison Wesley Longman, Inc., 1999, 1083 p.153. http://www.ontology.org/main/papers/madrid-tutorials.html154. http://www.powersim.com

147. Huxhold William E. An Introduction to Urban Geographic Information Systems / University of Wisconsin—Milwaukee, OXFORD UNIVERSITY PRESS 1991

148. I.Foster, C.Kesselman Globus: A Metacomputing Infrastructure Toolkit http://www.globus.org

149. I.Foster, C.Kesselman, J.M.Nick, S.Tuecke The Physiology of the Grid: An Open Grid Services Architecture for Distributed Systems Integration. / http://www.globus.org/research/papers/ogsa.pdf

150. I.Foster, C.Kesselman, S.Tuecke, "The Anatomy of the Grid: Enabling Scalable Virtual Organizations", Int'l J. Supercomputer Applications, vol.15, no.3, 2001 / http://www.globus.org/research/papers/anatomy.pdf

151. Inference in Expert System for Non-reliable Measurements/ E.Yu. Grazdantseva, A.G. Oleynik, O.V. Oleynik, A.Ya. Fridman // Proceedings of Int. Conference on Informatics and Control (ICI&C97), 9-13 June, 1997, St. Petersburg. 1997. - V.2. -P. 441 -447.

152. Knowledge Acquisition for the construction of the full and contradiction free knowledge bases. / Larichev, О. I., Moshkovich, H. M., Furems, E. M., Mechitov, A. I., Morgoev, V.K. // Iec ProGAMMA, Croningen, The Netherlands, 1991. 240 p.

153. Larichev 0., Brown R. Numerical and Verbal Decision Analysis used for the problem of resources allocation in Arctic // Journal of Multi-Criteria Decision Analysis. November 2000, V.9, № 6.

154. Lavelock J. The ages of Gaia. Oxford Univ. Press, 1995. - 376 p.

155. Powersim 2.5 Reference Manual .-Herndon, USA: Powersim Press, 1996.- 427p.

156. Putilov V. Knowledge based models for production planning under unstable economy // European Simulation Multiconference 1996, Budapest, Hungary, June 2-6, 1996.-p.p. 1018-1022.

157. Simon H., Newell A. Heuristic problem solving: the next advance in operations research // Oper. Res. 1958. V. 6, Jan

158. Simon H.A. The New Science of Management Decision. N.Y.Harper and Row Publishers, 1960.

159. Sowa, John F. Building, Sharing, and Merging Ontologies / http://www.jfsowa.com/ ontology/ontoshar.htm

160. Sterman J. Business Dynamics: Systems Thinking and Modeling for a Complex World. McGraw-Hill, 2000. 982pp.

161. Sterman, J. D. Learning in and about complex systems. System Dynamics Review. 1994, 10(2/3). P. 291-330.

162. Vladimir Putilov, Andrey Oleynik, Andrey Gorokhov. The Conceptual Synthesis Methods of the Dynamics Models for Complex System. The International Industrial Simulation Conference "ISC'2003", June 9 12, 2003, Valencia, Spain, pp. 136-140.

163. Xiaofeng Q., Palmieri F. Theoretical analysis of evolutionary algorithms with in infinite population size in continuous space.//IEEE Trans. On Neural Networks, 1994, vol.5, №1.-P.102-130.