автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Модели и алгоритмы построения распределенных систем поддержки принятия решений

ВВЕДЕНИЕ.

РАЗДЕЛ 1.

Обзор теоретических исследований в области построения систем принятия решений на основе распределенной параллельной обработки информации.

1.1. Особенности компьютерной поддержки принятия согласованных групповых решений.

1.2. Особенности целесообразности построения СРМПР и схема ее функционирования.

1.3. Обзор и анализ существующих разработок по созданию систем с распределенным механизмом поиска решений (СРМПР).

1.3.1. Сравнительная характеристика существующих СРМПР.

1.3.2. Оценка свойств и структурных характеристик РСППР.

1.3.3. Коммерческие пакеты, используемые в системах поддержки принятия групповых решений.

1.3.4. Типы моделей представления знаний и стратегий управления для использования в РСППР.

1.4. Основные задачи исследований.

Выводы к разделу 1.

РАЗДЕЛ 2.

Теоретические исследования по выбору формальных средств описания РСППР и информационные проблемы синтеза распределенных вычислительных систем.

2.1. Основные особенности взаимодействия локальных СПР на основе консультаций.

2.2. Объектная структуризация знаний в РСППР.

Описание предметной области РСППР.

2.3. Формальные средства описания механизма распределенного • принятия решений.

2.4. Выбор характеристик узлов распределенной СППР при обработке и передаче сообщений от узла-источника до узла-адресата по информационному критерию.

Выводы к разделу 2.

РАЗДЕЛ 3.

Алгоритмы и модели формализованного описания взаимодействия процессов и агентов в распределенных системах поддержки принятия решений.

3.1. Особенности реализации основных режимов РСППР для организации многозадачной многопользовательской работы пользователей РСППР.

3.1.1. Согласование действий агентов, принятие соглашения о представлении знаний, коммуникации.

3.1.2. Описание основных компонентов архитектуры РСППР.

3.1.3. Выбор средств представления знаний и обмена знаниями, механизма параллельного РПР.

3.2. Формирование алгоритма РПР на базе системной организации взаимодействия прикладных процессов в локальной сети ЭВМ.

3.3. Построение логической модели инструментальной версии РСППР.

3.4. Организация распределенного управления вычислительным процессом в РСППР.

3.4.1. Методика планирования решения задач в узлах РСППР.

3.4.2. Определение приоритетов задач.

3.4.3. Процедура управления ходом вычислительного процесса в сети при изменении загрузки процессоров.

Выводы к разделу 3.

РАЗДЕЛ 4.

Экспериментальные исследования основных характеристик РСППР.

4.1. Инструментальный комплекс для исследования характеристик РСППР.

4.2. Оценка качественных и количественных параметров РСППР.

4.3. Моделирование РСППР с позиции теории массового обслуживания.

4.4. Формирование имитационной модели для РСППР.

4.4.1. Проверка имитационной модели на сопоставимость с аналитическими оценками.

4.4.2. Исследование работоспособности в условиях имитационного моделирования.

4.5. Многопользовательский режим работы РСППР.

Выводы к разделу 4.

В настоящее время в современном обществе изменился круг задач, решаемых человеком в различных сферах своей деятельности. Возникли новые сложные проблемы, для которых характерна ситуация, когда новые явления возникают сразу параллельно, а не «по очереди», и относятся к различным предметным областям. Л это потребовало организации совместной работы специалистов в разных областях экспертизы над решением единой задачи или проблемы. В связи с этим появился новый класс вычислительных систем — распределенные системы поддержки принятия решений /РСППР/, которые объединяют локальные специализированные системы принятия решений /СПР/, обладающие элементами искусственного интеллекта и решающих задачи в составной области экспертизы через обмен взаимными консультациями (сообщениями).

Действительно, увеличение объема информации, поступающей непосредственно к лицам, принимающим решения /ЛПР/, усложнение решаемых задач, необходимость учета большого числа взаимосвязанных факторов и быстро меняющейся обстановки требует шире использовать многопроцессорные вычислительные комплексы разной архитектуры и сети ЭВМ, ресурсы которых распределены в пространстве.

Слишком велика цена потерь, которые несут коммерческие фирмы и некоммерческие организации за счет недооценки важности комплексного подхода к созданию РСППР на основе распараллеливания вычислительных процессов РСППР должны не только быть информационными системами, т.е. выполнять функции сбора, обработки, хранения, передачи и представления информации, но и выполнять многовариантные расчеты, необходимые для принятия наиболее обоснованных управленческих решений.

В настоящее время в качестве распределенных вычислительных систем, как правило, используются распределенные экспертные системы, имеющие следующие особенности:

• физическая или логическая распределенность в зависимости от того, располагаются они на разных узлах вычислительной сети или на одном узле; степень и характер распределенности зависит от характера вычислительных средств, реализующих экспертную систему; характера обрабатываемой информации;

• распределенность баз данных и знаний;

• распределенность задач; каждая экспертная система при рассмотрении ее как операционного узла способна выполнить одну или несколько задач, которые она может решить в зависимости от поступающей информации; выбор задач, которые способна решить система, зависит от доступных ей базы знаний, базы данных, входной информации;

• стратегия информационного обмена, которая определяет, когда узел должен передавать информацию другим узлам, какого типа информация должна передаваться и кто является адресатом информации.

Однако использование таких распределенных систем все еще наталкивается на определенные методологические трудности, связанные с объединением фрагментарно или полностью различных областей экспертизы (проблема представления знаний при наличии больших баз знаний), организацией распределенного принятия решений (логического вывода) при обходе нескольких областей экспертизы (одновременно в нескольких локальных СПР) для решения задач, требующих привлечения знаний многих экспертов и, с организацией параллельных вычислений, т.е. параллельного выполнения нескольких взаимодействующих процессов на разных процессорах, когда процессы обмениваются информацией и синхронизируют свои действия, ожидая, при необходимости, готовности друг друга к выполнению совместных вычислений.

Сама реализация параллельных вычислений в РСППР дала иное понимание самого вычислительного процесса, который трактуется как совокупность асинхронно выполняемых параллельных вычислительных процессов или параллельно реализуемых действий агентов. Развитие региональных и глобальных вычислительных сетей, к которым могут быть подключены локальные сети специалистов, обеспечивает получение всей необходимой э информации в реальном времени. А это налагает ограничения на скорость передачи информации из одной точки сети в другую в условиях наложения помех, искажения сообщений. Резкое увеличение объемов информации, перерабатываемых такой системой в единицу времени, влияет на ужесточение временных характеристик работы системы.

Дополнительным системным осложнением реализации распределенного подхода поддержки принятия решений является необходимость организации распределенного, а не централизованного управления вычислительным процессом, которое должно включать дисциплину планирования решения задач, поступающих в непредсказуемые моменты времени, в каждом узле сети; определение приоритетов задач, которыми запущен узел и которые стоят в очереди; определение механизма управления вычислительным процессом при изменении загрузки сети; приоритетное упорядочивание передачи сообщений; организацию выполнения параллельного шага распределенного принятия решений (РПР); выбор необходимого числа пакетов в шаге РПР; аналитическое и имитационное моделирование, как узла, так и всей распределенной вычислительной сети и т. д.

Единой методологической концепции решения указанных вопросов для выдачи рекомендаций по построению РСППР, когда в ее узлах расположены модули баз знаний (источники знаний) из разных, пусть и смешенных предметных областей, в настоящее время, по сути, нет. Не отражены в отечественной и зарубежной литературе экспериментальные исследования количественно-качественных показателей функционирования рассматриваемых распределенных СППР.

Перечисленные выше вопросы, требующие определения необходимых вычислительных ресурсов узлов сети, а так же существующие проблемы неопределенности, противоречивости, свойственные процессам принятия решений, являют собой краткий перечень типов трудностей, возникающих при практической реализации распределенного подхода поддержки принятия решений, которые вместе со сложностями подбора и реализации необходимого математического обеспечения, определяют актуальность создания методологии 6 построения РСППР.

Цель исследования заключается в разработке алгоритмов и средств построения РСППР с использованием локальных систем принятия решений с элементами искусственного интеллекта и аналитических моделей.

Задачи исследования:

• обоснование необходимости разработки моделей и алгоритмов создания РСППР для различных прикладных областей;

• анализ существующих средств представления знаний и стратегий выполнения распределенного принятия решений с целью использования в РСППР и выбора компонентов ее архитектуры;

• исследование специфики, условий и принципов организации взаимодействия локальных СПР в сети на основе консультаций и особенностей многопользовательской работы РСППР;

• выбор и обоснование модели обмена сообщениями в составной предметной области и разработка логической структуры узла РСППР, механизмов РПР и управления потоками заданий на основе системно-сетевой организации взаимодействия прикладных процессов;

• разработка моделей и алгоритмов формализованного планирования решений задач, поступающих в непредсказуемые моменты времени, в узлах сети, оценки приоритетов стоящих в очереди задач, управления процессом обработки информации при изменении загрузки сети и одновременного выбора характеристик нескольких узлов сети в условиях шумов;

• исследование основных количественных и качественных параметров функционирования РСППР на основе имитационного моделирования распределенной вычислительной сети.

Идея работы заключается в выявлении взаимосвязей между выполняемым параллельным шагом распределенного принятия решений и формируемой дисциплиной обмена знаниями для локальных систем принятия решений.

Основные научные положения, разработанные соискателем, и их новизна:

- механизмы распределенного принятия решений с отложенным выполнением и управления потоками заданий при совместном решении сложной проблемы несколькими ЛПР позволяют, в отличие от существующих, найти оптимальные отношения между основными программными и информационными элементами вычислительной сети ЭВМ;

- модели и алгоритмы распределенного управления ходом процесса в сети на основе теорий отсекающих плоскостей Гомори, принципов Парето и равномерной загрузки узлов отличаются возможностью находить не полностью загруженные процессоры, перераспределять задачи между узлами сети при их решении и загружать РСПТТР в режиме, близком к оптимальному, при изменении загрузки процессоров сети с учетом возможных изменений приоритетов стоящих в очереди задач, поступающих в непредсказуемые моменты времени;

- модель информационной цепочки из нескольких промежуточных узлов при обработке и передаче сообщений от узла - источника до узла - адресата в условиях шумов на основе положений теории информации, позволяет, в отличие от известных, определить условия повышения достоверности передачи сообщений, не снижая величины пропускной способности;

- имитационная модель позволяет, в отличие от существующих, найти зависимость производительности РСППР от производительности сетевой операционной системы и определить область изменения характеристик сетевой операционной системы (время обслуживания для распределенного принятия решений, объем концентратора и т.д.), в которой ее применение для организации многопользовательского режима работы оправдано.

Достоверность научных положений, выводов и рекомендаций, сформулированных в диссертации, подтверждается:

- корректным использованием в проведенных исследованиях методов теории исследования операций, принятия решений, многокритериальной оптимизации, массового обслуживания, параллельных процессов обработки информации, систем искусственного интеллекта, статистического анализа;

- положительными результатами имитационного и экспериментального моделирования режимов последовательного выполнения заданий и параллельного выполнения шага распределенного поиска решений при совместной работе РСППР и специализированной сетевой операционной системы (СОВПП) в локальной сети ЭВМ с помощью разработанных * инструментальных средств, показавшими достаточную для практики точность полученных оценок временных показателей (время обслуживания заявки, время параллельного выполнения шага РПР, время обработки модуля базы знаний, время управления СОВПП и т.д.) и производительности РСППР (максимальные отклонения в пределах 6% от реальных значений).

Научная значимость работы состоит в разработке комплексного подхода к распределенному управлению процессами обработки информации и механизма формализованного описания взаимодействия нескольких локальных СПР при параллельной обработке информации в узлах вычислительной сети ЭВМ, который включает модели и алгоритмы обмена сообщениями и распределенного решения задач, поступающих в непредсказуемые моменты времени из нескольких предметных областей, что позволяет построить алгоритмы и модели создания распределенных & систем под держки принятия решений для различных приложений.

Практическая значимость работы состоит :

• в формировании алгоритмов выполнения параллельного шага распределенного принятия решений, позволяющих определять оптимальное число свободных процессоров для управления параллельным РПР;

• выборе рациональной частоты обращений к блоку управления разделяемой памятью, при которой не будет перегрузки сетевых средств непроизводительной работой и сокращается время выполнения РПР;

• проведении имитационного моделирования как отдельного узла, так и всей распределенной вычислительной сети;

• создании инструментальных средств для реализации предложенных алгоритмов распределенной обработки данных в локальной сети ЭВМ;

• внедрении основных результатов диссертационной работы в разработки ЗАО «НПО ГидроМаш» (г.Москва), а также в учебный процесс для подготовки бакалавров, специалистов и магистров по направлению 550800 «Информатика и вычислительная техника» на кафедре «Автоматизированные системы управления» МГГУ. Щ

Апробация работы.

Основные результаты диссертации и ее отдельные положения докладывались на семинарах кафедры АСУ и следующих конференциях: Product Development in Engineering Education (Лохмар, Германия, 1998г.), «Неделя горняка» (г. Москва, 2001-2003 гг.), Advanced Engineering Design (Прага, Чехия, 2003г.).

Публикации.

По теме диссертации опубликовано 6 научных работ. Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 132 наименований, содержит 23 рисунка, 8 таблиц.

Основные результаты работы:

1. Исследованы особенности компьютерной поддержки принятия групповых решений на основе механизма взаимных консультаций. Определены факторы, влияющие на методы компьютерной поддержки принятия согласованных решений. Выполнен анализ современных коммерческих пакетов, используемых в методах построения распределенных вычислительных систем.

2. Исследованы специфика, условия организации распараллеливания выполнения распределенного принятия решений и особенности многопользовательского режима работы ЛПР, определяющие условия и принципы параллельной обработки информации и взаимодействия локальных СПР в сети ЭВМ при совместном принятии решений. На этой основе обоснован выбор средств представления и обмена знаниями, механизмов параллельного РПР, принципы согласования действий агентов.

3. Разработан комплексный подход к распределенному принятию решений с отложенным выполнением и управлению потоками заданий с учетом особенностей выполнений параллельных вычислений на основе системно-сетевой организации взаимодействия прикладных процессов и агентов в локальной сети ЭВМ, позволяющий сформировать логические модели инструментальной версии РСППР в целом и ее отдельного узла, алгоритм параллельного выполнения шага РПР. Получено формализованное описание компонентов архитектуры РСППР.

4. Разработана методика оптимального выбора характеристик узлов распределенной системы поддержки принятия решений при обработке и передаче сообщений от узла-источника до узла-адресата на основе положений теории информации, позволяющей учесть динамические свойства каналов передачи сообщений и сформулировать условия, при которых можно получить в системе сколь угодно малую ошибку, а скорость передачи сообщений по каналу с шумами, близкой к пропускной способности канала.

5. Разработаны модель и методики оптимального планирования выполнения задач, поступающих в непредсказуемые моменты времени, в узлах сети с постоянным числом единиц загрузки; определении рангов девяти задач, находящихся в очереди на выполнение процессором; мониторинга управления вычислительным процессом сети, на основе теорий отсекающих плоскостей Гомори, Порето, и оптимального сглаживания, позволяющие эффективно перераспределять задачи между узлами сети для их выполнения и загружать РСППР в режиме, близком к оптимальному, с учетом возможных изменений приоритетов стоящих в очереди задач во время решения других задач.

6. Исследованы основные временные характеристики ( время параллельного выполнения шага РПР, граничные показатели времени обслуживания СОВПП, время пребывания и обслуживания в сети при выполнении шага РПР и пр.) и производительность РСППР при реализации параллельного выполнения РПР в зависимости от числа параллельных заданий в шаге РПР. С помощью разработанной имитационной модели установлено, что эффективное распараллеливание заданий начинается при среднем числе пакетов в шаге РПР, равным числу свободных процессоров; при интенсивной нагрузке сканирование концентратора свободными процессорами должно иметь малый период, и наоборот - в противном случае.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе решена важная научно-практическая задача разработки комплексного подхода к поддержке принятия решений с учетом особенности организации распределенного управления процессом обработки информации в локальной сети ЭВМ в реальном масштабе времени.

1. Архипенков С. Аналитические системы на базе Oracle Express OLAP // информационные технологии.- 2001, №6, С. 27-35.

2. Богуславский Л.Б., Дрожжинов В.И. Основы построения вычислительных сетей для автоматизированных систем. -М.: Энергоатомиздат, 1990.-310 С.

3. Борзенко В.И., Косых B.C., Шершаков В.М. Многокритериальное управление локальной вычислительной сетью с использованием переменного протокола управления доступом к среде передачи данных // Автоматика и телемеханика, №7, 1992, С. 154-164.

4. Гнеденко В.В., Коваленко И.М. Введение в теорию массового обслуживания. -М.: Наука, 1966.-455С.

5. Головкин Б.А. Параллельные вычислительные системы. М.: Наука, 1980. -252 С.

6. Горбатов В.А., Павлов П.Г., Четвериков В.Н. Логическое управление информационными процессами. М.: Энергоатом-издат, 1984. - 304 С.

7. Грей П. Логика, алгебра и базы данных. М.: Машиностроение, 1989. - 359 С.

8. Гришанов П.А. Алгоритмы управления логическим выводом для распределенной экспертной системы // Тезисы доклада Всесоюзной конференции "Создание и применение гибридных экспертных систем", Рига, 1990. С. 19-21.

9. Дерябин Н.Б., Илюшин А.И. Распределенное программирование на базе языка Си // XVI Всесоюзная школа-семинар по вычислительным сетям. Тезисы доклада. 4.1. Москва; Минск. - 1989. - С.53-58.

10. Жожикашвили В.А., Вишневский В.М. Сети массового обслуживания. Теория и применение к сетям ЭВМ. М.: Радио и связь, 1988. - 192 С.

11. Инмон У., Фридман Л. Методология экспертной оценки проектных решений для систем с базами данных. М.: Финансы и статистика, 1986. - 280 С.

12. Ириков В.А., Тренев В.Н. Распределенные системы принятия решений, М.: Наука, 1999.-280 С.

13. Искусственный интеллект: В 3 кн. Кн.1. Системы общения и экспертные системы: Справочник/Под ред. Э.В. Попова.- М.: Радио и связь, 1990.-464 С.

14. Искусственный интеллект: В 3 кн. Кн.2. Модели и методы: Справочник /Под ред. Д.А.Поспелова. М.: Радио и связь, 1990.- 304 С.

15. Искусственный интеллект: В 3 кн. Кн.З. Программные и аппаратные средства: Справочник /Под ред. В.Н.Захарова и В.Ф.Хорошевского. М.: Радио и связь, 1990.-368 С.

16. Искусственный интеллект: применение в химии. Под ред. Т.Пирса, Б.Хони. -М.: Мир, 1988.-430 С.

17. Калиниченко JI.A. Методы и средства интеграции неоднород-ных баз данных. -М.: Наука, 1983. -424 С.

18. Кахро М.И., Калья А.П., Тыугу Э.Х. Инструментальная система программирования ЕС ЭВМ (ПРИЗ). М.: Финансы и статистика, 1981. - 157С.

19. Клини С. Математическая логика. М.: Мир, 1973. -480 С.

20. Клоксин К., Кларк В. Язык программирования ПРОЛОГ.-М.: Мир, 1987.-305С.

21. Кузнецов В.Е. Представление в ЭВМ неформальных процедур. М.: Наука, 1989,- 159 С.

22. Кузнецов Ю.Н., Кузубов В.И., Волощенко А.Б. Математическое программирование. М.: Высшая школа, 1980.-317 С.

23. Куприянов В.В., Быков А.Ю. Модульное программирование параллельных экспертных систем для локальных компьютерных сетей // Сбон. Научных трудов кафедры АСУ. М.: МГГУ, 2000, С. 105 - 209.

24. Куприянов В.В., Быков А.Ю. Ранжирование возможных решений по управлению газодинамическими ситуациями выемочного участка угольной шахты. Горный информационно-аналитически бюллетень. - 2002, стр. 164-167.

25. Куприянов В.В., Быков А.Ю. Оценка пропускной способности вычислительной сети при параллельной обработке сообщений в локальных узлах сети. М., 2001. 8 С. - Деп. в ВИНИТИ 21.09.01, №4868 - В97.

26. Куприянов В.В., Быков А.Ю. Экспертно статистический метод корректировки прогноза эндогенной пожароопасности на угольных шахтах припринятии распределенных решений. Горный информационно-аналитически бюллетень-2003,-с. 170- 172.

27. Ларичев О.И., Петровский А.Б. Системы поддержки принятии решений: современное состояние и перспективы развития // Итоги науки, Т.21. Техническая кибернетика. -М.: ВИНИТИ, 1987, С. 139-146.

28. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. М.: Наука, 1996.-304 С.

29. Ларичев О.И. Некоторые проблемы искусственного интеллекта // Сборник трудов ВНИИСИ, 1990, №10, С. 3-9.

30. Леонг-Хонг Б. Плагман Б. Системы словарей справочников данных. М.: Финансы и статистика, 1986. - 311 С.

31. Логическое программирование. Сборник статей, Под ред. В.Н. Агафонова. -М.: Мир, 1988.-368 С.

32. Любарский Ю.Я. Интеллектуальные информационные системы. М.: Наука 1990.-232 С.

33. Макаллистер Дж. Искусственный интеллект и Пролог на микро-ЭВМ. М.: Машиностроение, 1990. - 240 С.

34. Менн А. А. Распределенные операционные системы управляющих вычислительных комплексов ЭВМ // Автоматика и телемеханика, №1, 1988, С.8-37.

35. Минский М. Фреймы для представления знаний. М.: Энергия, 1979. - 152 С.

36. Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта. М.: Радио и связь, 1985. -373 С.

37. Обработка нечеткой информации в системах принятия решения /Борисов А.Н., Алексеев А.В., Меркурьева Г.В. и др. М.: Радио и связь, 1989. - 304 С.

38. Осуга С. Обработка знаний. М.: Мир, 1989,-292 С.

39. Осуга С. Приобретение знаний. М.:Мир, 1990, - 303 С.

40. Пирогов В.В., Алашеев А.Е., Гришанов П.А., Олевский С.М., Поберий В.В., Хайкин И.А. Логическое проектирование сетевых информационных систем на базе мини-ЭВМ. Рига, Зинатне, 1987. - 267 С.

41. Пирогов В.В., Олевский С.М. Архитектура системы организации взаимодействия прикладных процессов, использующей общедоступную память. -Автоматика и вычислительная тех-ника. 1987. N6. - С. 3-9.

42. Пирогов В.В., Гришаиов П.А. Инструментальные средства логического программирования сетевых абонентских комплексов. Вычислительные сети. -Вып.4, - Рига.: Зинатне, 1989. - С.5-47.

43. Пирогов В.В., Гришанов П.А., Олевский С.М. Применение экспертной системы для создания средств управления сетевыми прикладными процессами // Тезисы докладов XI Всесоюзного совещания по проблемам управления. -Ташкент. сентябрь 1989. - С.278-279.

44. Пирогов В.В., Гришанов П.А. Экспертная система для конфигурации сетей Х.25 // Тезисы докладов 6 Всесоюзной конференции "Вычислительные сети коммутации пакетов". -Рига. октябрь 1989. - С.63-65.

45. Пирогов В.В., Гришанов П.А., Олевский С.М. Распределенная экспертная система на базе сетевой операционной системы // Тезисы докладов Всесоюзной школы-семинара "Методы искусственного интеллекта в САПР. Гурзуф. - май 1990. - С.135-137.

46. Пирогов В.В., Гришанов П.А. Прототип распределенной экспертной системы в локальной сети персональных ЭВМ //

47. Тезисы Всесоюзного совещания по экспертным системам. -Суздаль. декабрь 1990. - С. 28-29.

48. Питерсон Дж. Теория сетей Петри и моделирование систем. М.: Мир, 1984. - 264 С.

49. Подиновский В.В., Ногин В.Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. — М.: Наука, 1982. 297 С.

50. Попов Э. В. Экспертные системы: решение неформальных задач в диалоге с ЭВМ. М.: Наука, 1987. - 285 С.

51. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления. М.: Энергоиздат, 1981. - 231 С.

52. Построение экспертных систем /Редакторы: Хейес-Рот Ф., Уотерман Д., Ленат Д.-М.: Мир, 1987.-441 С.

53. Прилуцкий М.Х. Многокритериальное распределение однородного ресурса в вычислительных системах // Автоматика и телемеханика, № 2, 1996, С.139-146.

54. Программное обеспечение персональных ЭВМ /Под ред. Стогния А.А. Киев: Нуков. Думка, 1989. - 368 С.

55. Реальность и прогнозы искусственного интеллекта: Сб.статей /Под ред. В.Л.Стефанюка. М.: Мир, 1987. - 247 С.

56. Рощупкина В.Д., Шапот В.Д. Интеллектуальный анализ данных в бизнес-приложениях: подход фирмы Cognos // Новость искусственного интеллекта, 1997, № 4, С.25-53.

57. Савицкая О.А., Илюшин А.И., Дерябин Н.Б. Распределенные вычисления в Фортране // XVI Всесоюзная школа-семинар по вычислительным сетям. Тезисы доклада. Ч.З. Москва; Минск". - 1989. - С.286-290.

58. Сантос Л.П., Гелмерс А., Проенса А. Стратегия мониторинга интенсификации обмена сообщениями для параллельных систем с распределенной памятью // Программирование, 1995, № 1, С.71-77.

59. Слейгл Дж. Искусственный интеллект: подход на основе эвристического программирования. М.: Мир, 1973. -319 С.

60. Стерлинг Л., Шапиро Э. Искусство программирования на языке ПРОЛОГ. -М.: .-Мир, 1990. 235 С.

61. Трахтенгерц Э.А. Программное обеспечение параллельных процессов. М.: Наука, 1986.-С.302.

62. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. М.: СИНТЕГ, 1998.-376 С.

63. Трахтенгерц Э.А. Возможности и реализация компьютерных систем поддержки принятия решений // Известия РАН. Теория и системы управления. -2001, №3, С.86-114.

64. Трахтенгерц Э.А. Анализ ведения деловых переговоров с помощью компьютерных систем поддержки принятия групповых решений // Известия РАН. Теория и системы управления. 2002, № 6, С.98-123.

65. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка переговоров при согласовании управленческих решений. — М.: СИНТЕГ, 2003. 284 С.

66. Тыугу В.Х. Концептуальное программирование. М.: Наука, 1984. - 256 С.

67. Уотерман Д. Руководство по экспертным системам. М.: Мир, 1989. 388 С.

68. Успенский В.А., Семенов АЛ. Теория алгоритмов: основные открытия и приложения. М.: Наука, 1987. - 288 С.

69. Уэно X. Представление и использование знаний. М.: Мир, 1989. - 220 С.

70. Флинт Д. Локальные сети ЭВМ: архитектура, принципы построения, реализация. М.: Финансы и статистика, 1986. - 359 С.

71. Франклин Д., Кармоди К., Келлер К. и др. Технология экспертных систем для военных применений: Избранные примеры //ТИИЭР. 1988. - Т.76. N10. С. 18-69.

72. Хоггер К. Введение в логическое программирование. М.: Мир, 1988. - 348 С.

73. Цикритзис Д., Лоховски Ф. Модели данных. М.: Финансы и статистика, 1985. - 344 С.

74. Цикритзис Д., Бернстайн Ф. Операционные системы. М.: Мир, 1977. - 336 С. ЭИ Информатика N44, 1987 г. 213, Сопряжение систем с базами данных с экспертными системами, с 1-5.

75. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике. М.: ИИЛ, 1963. -830 С.

76. Штойер Р. Многокритериальная оптимизация. Теория, расчет и приложения. -М.: Радио и связь, 1994. 374 С.

77. ЭИ Информатики №44, 1987 г. 231, Сопряжение систем с базами данных с экспертными системами, с. 1-5.

78. Элти Дж., Кубе М. Экспертные системы: концепции и примеры. М.: Финансы и статистика, 1987. - 191 С.

79. Экспертные системы. Принципы работы и примеры. Под ред. Р. Форсайта, М.: Радио и связь, 1987 г. 224 с.

80. Язык Пролог в пятом поколении ЭВМ. Сборник статей 1983- 1986 гг. /Сост. Н.И. Ильинский. М.: Мир 1988. - 501 С.

81. Якубайтис Э.А. Информационно-вычислительные сети. М.: Финансы и статистика, 1984. - 232 С.

82. Якубайтис Э.Л. Локальные информационно-вычислительные сети. Рига: Зинатне, 1985. - 284 С. Янг С. Алгоритмические языки реального времени: конструирование и разработка. - М.: Мир 1987. - 400 С.

83. Янг. С. алгоритмические языки реального времени: конструирование и разработка. М.: Мир 1987. - 400 С.

84. Adler R.M., Cottman В.Н. A Development Framework for

85. Distributed Artificial Intelligence // The Fifth Conference on Artificial Intelligence Application, Maiami, March 6-10, 1990. -p.l 16-121.

86. Arratibel P., Glize P., Percebois C. Parallelism in the SATIN Multi-Expert System // Parallel Processing and Appliation Journ. Elsevier, North Holland, -p. 120-132.

87. Ashany R., Shekhar S. Application of AI Techniques to Distributed Systems // Eighth Annual Phoenix Conference Computers and Communication, Scottsdale March 22-24, 1989. p.633-638.

88. Beresovsky B.A., Trachtengerts E.A. Request rank determination with respect to a vcctor criterion in multiprocessors systems // 1st IFAC/IFIP Symp. Software Сотр. and Cont.-Tallinn, 1976. -p.59-62.

89. Booker L.B., Goldberg D.E., Holland J.H. Classifier Systems Genetic Algoritms // Artificial Intelligence. N 40, - 1989. - p.235-282.

90. Berzins V. et al. An Introduction to the Specification Language SPEC // IEEE Software. March, 1990.-p.74-84.

91. Chandrasekaran B. Hierarchical Classification: Its Usefulness for Diagnjsis and Sensor Validation // IEEE Journal on Selected Areas in Communications. -Vol.6,N 5. -June 1988. p.884-891.

92. Decision Support Tolls. iRenaissance DS Suite http://www.rossinc.com/pubsector/pubdssuite.html.

93. Digital Design Data Vision. http://www.dig-des.com/soIutions/dss/Default.htm.

94. Dilger W. Object-oriented knowledge Representation -an Overview // J.New Gener.Comput.Syst. -N2,- 1989.- p.339-363.

95. Dixit V.et al. The Allocation Problem in Parallel Production Systems // Journal of Parallel and Distributed Computing. N 8. - 1990. - p.20-29.

96. Durfee E.H., Lesser V.R., Corkill D.D. Coherent Cooperation Among Communicating Problem Solvers // IEEE Transaction on Computers. Vol.C-36, N11. -November 1987. - p. 1275-1291.

97. Eom S.B. Decision support systems researth: reference disciplines and a cumulative tradition // The International Journal of Management Science. 1995. -p.511-523.

98. Environmental Decision Support System, http://envro.ncsc.org/products

99. IJayes-Roth B. A Blackboard Architecture for Control // Artificial Intelligence. -Vol.26, N 3. July 1985. - p.251-321.

100. Hern L.E.C. On distributed artificial intelligence // The Knowledge Engineering Review. Vol.3, N 1. - 1988. - p.21-57.

101. Hughes J. Why Functional Programming Matters // The Computer Journal. Vol.32, N 2. - 1989. - p.98-107.

102. Kersten G.E., Noronha S.J. Supporting International Negotiation With a WWW-Based System. http://www.iiasa.ac.at/Research/DAS/interneg/research/ interneg/inspireintro.

103. Kinoshita T. et al. Knowledge-Based Design Support System for Computer Communication System // IEEE Journal on Selected Areas in Communications. -Vol.6, N5.-June 1988.-p.850-861.

104. Krall E.J., McGehearty P.E. A Case Study of Parallel Execution of a Rule based Expert System // Intern. Journal Parallel Programm/- 1986, №15.- p.5-32.

105. Kupriyanov V.V., Kupreev N.I., Bykov A.J. Parallel Rule based Expert System for Local Computer Network // Proceed. Of Product Development in Ingineering Education Center. (PDEE'98). -Lohmar, Germany. -1998, -p. 140-147.

106. Kupriyanov V.V., Fedunec N.I., Bykov A.J. Decision Making on Coordination and Control in the Distributed Agent System // Proceed. Of 3rd Intern. Conf. on Advanced Engineering Design (AED'03). - Prague, Czech Republic, 1-4 June2003. - p. 65-66.

107. LAN Evaluation Report.- Orem USA, Novell,Inc, 1986.-77 p.

108. Larson J. Four Reference Architectures for Distributed Database Management Systems // Computer Standarts & Interfaces. N 8. - 1988/1989. - p.209-221.

109. Li Т., Marlin C.D. Algorithms for the Parallel Execution of Rule based Expert Systems // Inf. Processing 89-Proc. IFIP 11th World Computer cong. - San Francisco, СЛ.-1989.-p. 331-336.

110. MacRae J.R., Byrne C.D. Connectionism Applied to a Real Time Expert System for Tactical Data Fusion // Third Annual Expert Systems in Goverment Conference. -Washington. October 19-23, 1987. - p.66-71.

111. Motschnig-Pitrik R. A Framework for the Support of a Common Structural Level for Software-, Data Base-, and Knowledge-Based Systems // Journal Systems Software. N 12. 1990. - p.125-137.

112. MS Windows Ver.3.0, User's Guide.- Microsoft Inc, 1990.-355 p.

113. Muralidhar K. MAPCON: An Expert System for Configura- tion of MAP Networks // IEEE Journal on Selected Areas in Communications. Vol.6, N 5. - June1988. -p. 869-874.

114. NetWare ver.2.15, User's Guide.- Orem USA, Novell Inc, zl988.- 257 p.

115. Newsfront // Data Communications. February 1989. - p.56-60.

116. On Conceptual Modelling /Edited by M.Brodie et al. -Springer-Verlag, 1984. -p.510.

117. Pountain D. Parallelizing Prolog // Byte. November 1988. - p.387-394.

118. Schwaderer W.D. IBM's Local Area Networks. N.Y.: Van Nosnrad Reinhold,1989.-p.294.

119. Scenario: Planning Guide. Cognos. - 1997. - p. 342.

120. Sharkey P.D., Dehamer M.J., Simmons L.P. An intelligent decision support system for assessing patient severity of illness in the management of health care resources. http://www.latanze.loyola.edu/frames/research/wp.006.html.

121. Simonovic A., Slobodan P. Decision support for sustainable water resources ч development in water resources planning in a changing world // Proceeding of Intern.

122. UNESCO sympos.-Karlsruhe, Germany. 1994. - p. 3-13.

123. Smith B.T., Middleton D. Exploiting Fine Grained Parallelism in Production System // Proceed. 7th Biennial Confer, of the Canadian Society for Computational Studies of Intelligence, June 1988. - p. 262-270.

124. Takahashi К. et al. An Intelligence Support for Protocol and Communication Software Development // IEEE Journal on Selected Areas in Communications. Vol.6, N5.-June 1988.-p.842-849.

125. Tanca L., Ceri S. ELAND: An Expert Sysytem for the Configuration of Local Area Networks'Applications // Conference on Local Computer Networks. Minneapolis. -1986. - p.89-98.

126. Telem M. Information Requirement Specification 1: Brainstorming Collective Decision-making Approach // Information Processing & Management. Vol.24, No.5. 1989. - p.549-557.

127. Tout K.R., Evans D.J. Static Scheduled Data-Driven Models for Parallel Expert Systems //Journ. Integrated Computer-Aided Egineering. -№1.1993.-p.29-41.

128. Tsai J.P. A Knowledge-Based System for Software Design // IEEE Journal on Selected Areas in Communications. -Vol.6, No.5. June 1988. - p.828-841.

129. USDA Integrated Pest Management, Information and Decision Support System. http://www.usda.dis.anl.gov/usda.html.

130. Waterman D.A. A Guide to Expert Systems. Addison Wesley Publishing Company, 1985.-p. 420.129. http://gogle.yahoo.com130. http://dir.altavista.com131. http://envpro.ncsc.org/products132. http://www.smartsettle.com/flash.html.