автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Модели и метод интеллектуальной поддержки построения многокомпонентных технических систем

На правах рукописи

Черепанов Александр Владимирович

МОДЕЛИ И МЕТОД ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПОСТРОЕНИЯ МНОГОКОМПОНЕНТНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ

Специальность: 05.13.01- Системный анализ, управление и обработка

информации (технические системы).

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Санкт-Петербург - 2003

Работа выполнена в Вологодском Государственном техническом университете.

Научный руководитель -

кандидат технических наук, доцент Швецов А. Н.

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Яковлев С.А. кандидат технических наук Никифоров И.С.

Ведущая организация - Санкт-Петербургский институт информатики и

автоматизации Российской академии наук (СПИИРАН)

Защита диссертации состоится " ¡О" НОЯС^рЯ 2003 г. в !Ь часов на заседании диссертационного совета Д 212.238.07 Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина) по адресу: 197376, г. Санкт-Петербург, ул. Проф. Попова, 5.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета.

Автореферат разослан" 9 " ¿ХТ2003 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Яшин А.И.

¿bos-A, Tsiyo

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. В современных условиях особую актуальность приобретает быстрое выделение из множества источников информации данных необходимых для выполнения целей и задач предприятия. Из-за большого объема поступающей информации, ее разнородности и порой даже противоречивости нарастает важность проблемы и предварительной семантической обработки информации прежде, чем она должна поступить к пользователям и, на основе которой они будут вырабатывать управленческие решения. Исследованию этой проблемы посвящены работы Т.А. Гавриловой, В.М. Когаловского, О.И. Ларичева, Э.В. Попова, Д.А. Поспелова, Б.Я. Советова, Э.А. Трахтенгерца, С.А. Яковлева, Р.С. Benjamin'a, P. Dague, A. Giinter'a, С.Р. Menzel'a и др. Опираясь на труды предшественников, автор диссертационной работы видит ее решение посредством, развивающихся в настоящее время подходов к созданию распределенных интеллектуальных агентов -интеграторов.

Основным побуждением к проведению исследований и написанию диссертации является попытка переложить часть накопленного опыта в существующих стандартных методах информационной интеграции IDEF (Integrated Computer-Aided Manufacturing (ICAM) DEFinition) на развитие интеллектуальных информационных технологий с целью более эффективного решения задач оптимального построения каких-либо сложных технических систем. Существующие методы информационной интеграции основываются на использовании статических параметров, не учитывают динамику и относительность характеристик объектов, либо основываются на сложных логических моделях, которые трудно реализуемы в практике корпоративного управления. Многие вопросы искусственного интеллекта в условиях корпоративного информационного процесса до сих пор недостаточно исследованы. Поэтому исследование и совершенствование методов информационной интеграции применительно к задачам построения оптимальных многокомпонентных технических систем является актуальным, а создание эффективных реализаций интеллектуальных методов позволит снизить трудоемкость решения подобных задач.

Цель работы и задачи исследования. Целью диссертационной работы является повышение уровня интеллектуальной поддержки построения многокомпонентных технических систем путем информационной интеграции распределенных данных. В соответствии с поставленной целью в диссертационной работе решаются следующие основные задачи:

1. Исследование способов, моделей и средств обеспечения информационной интеграции; разработка перспективной модели информационной интеграции на основе интеллектуальных интеграторов.

2. Построение модели интеллектуального интегратора.

3. Исследование существующих методов и разработка метода интеллектуальной поддержки построения конфигураций многокомпонентных технических систем.

4. Разработка математической модели описания оптимальных

конфигураций многокомпонентных технических е

РОС. НАЦИОНАЛЬНАЯ БИБЛИОТЕКА СПсп^вург « 09 Щ? »к '

экспериментальная проверка адекватности предложенного метода и моделей на примере компьютерных систем.

5. Разработка и реализация прототипа интеллектуального интегратора онтологического конфигуратора многокомпонентных технических систем.

Объект исследований. Объектом исследований является многокомпонентная техническая система.

Методы исследования. Для решения поставленных задач используются методы математической логики, теория формальных систем и исчислений, теория и методы инженерии знаний, методы объектно-ориентированного и логического программирования, теория формальных языков и грамматик.

Основные научные результаты, выносимые на защиту:

1. Перспективная модель информационной интеграции на основе ' интеллектуальных интеграторов;

2. Функциональная модель интеллектуального интегратора;

3. Метод интеллектуальной поддержки построения конфигураций многокомпонентных технических систем;

4. Математическая модель онтологического описания конфигурации многокомпонентной технической системы.

Научная новизна работы:

1. Перспективная модель информационной интеграции для задач поддержки принятия решений, отличающаяся введением уровня интеллектуальных интеграторов в иерархии обработки информации и обеспечивающая возможность предварительной семантической обработки данных от разных источников.

2. Модель интеллектуального интегратора системы поддержки принятия решений, отличающаяся применением множества трансляторов источников информации и использованием точного онтологического описания объектов инженерных знаний, обеспечивающая создание интегрированной базы знаний для построения многокомпонентных технических систем и позволяющая сократить диалог с пользователем.

3. Метод интеллектуальной поддержки построения конфигураций многокомпонентных технических систем, основанный на концепции метода IDEF5, отличающийся уточнением понятий вида, свойства и атрибута, введением отношений совместимости и сравнительных отношений объектов, относительных свойств и атрибутов, обеспечивающий сокращение времени получения оптимальных конфигураций.

4. Математическая модель онтологического описания конфигурации многокомпонентной технической системы, основанная на логике первого порядка и теории множеств, отличающаяся точным формальным описанием требуемой конфшурации многокомпонентных технических систем, использованием рейтинговых функций сравнительных отношений и объектов, относительных свойств и атрибутов, обеспечивающая эффективную вычислительную реализацию в среде логического программирования.

Практическая ценность. Реализован прототип интеллектуального интегратора онтологического конфигуратора в среде Visual Prolog ver. 5.2, содержащий 4778 строк программного текста, объем баз знаний 375 Kb, обеспечивающий высокое быстродействие порядка 300 конф./мин,

превосходящий известные зарубежные аналоги. Применение такой системы снижает трудоемкость оптимального построения сложных технических систем, сокращает возможные ошибки в условиях быстро меняющейся информации о новых выпускаемых комплектующих изделиях.

Апробация работы. Основные результаты работы доложены на первой электронной международной научно-технической конференции «Автоматизация и информатизация в машиностроении» г. Тула, ТулГУ, январь-март 2000г.; на II международной научно-технической конференции «Повышение эффективности теплообменных процессов и систем» г. Вологда, ВоГТУ, 19-22 апреля 2000г.; на международной научно-технической конференции «Информатизация процессов формирования открытых систем на основе СУБД, САПР, АСНИ и искусственного интеллекта» г. Вологда, 26-28 июня 2001г.; на международной научно-технической конференции «Моделирование, оптимизация и интенсификация производственных процессов и систем» г. Вологда, ВоГТУ, 29-31 октября 2001г.; на международной научно-технической конференции «Информационные технологии в производственных, социальных и экономических процессах (ИНФОТЕХ-2001)» г. Череповец, ЧГУ, 4-6 декабря 2001г; на VIII на международной конференции Современные технологии обучения «СТО-2002» г. Санкт-Петербург, 23-24 апреля 2002г.; на научных семинарах кафедры АТПП ВоГТУ 1999-2003г.

Публикация. По теме диссертации опубликовано 8 научных работ, из них тезисы к 3 докладам на международных научно-технических конференциях и 5 статей.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 109 наименований (в том числе 51 - на иностранных языках), и пяти приложений. Основная часть работы изложена на 111 страницах машинописного текста, включая 15 рисунков и 11 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введения обоснована актуальность темы диссертации, сформулированы цели и задачи работы, перечислены методы исследования, приведено краткое содержание каждой главы диссертации.

В первой главе в рамках проводимого анализа особенностей поддержки информационной интеграции и методов построения многокомпонентных технических систем (МТС) на первом этапе исследуется возможность применения существующих способов и моделей информационной интеграции к решению задач построения МТС. Установлено, что в современных условиях информационная интеграция должна строиться на базе виртуальной модели по принципу интеллектуального сбора и обработки информации от различных удаленных источников. Здесь же исследуются стандартные методы поддержки информационной интеграции, выделяются достоинства и недостатки онтологического метода IDEF5 и намечаются пути его расширения с целью использования в решении данных задач. Выявлено, что метод IDEF5 не оперирует сравнительными отношениями и отношениями совместимости объектов, в нем отсутствуют динамически вычисляемые качественные показатели объектов, что необходимо для семантического анализа и оптимального подбора компонентов МТС. Также

предлагается ввести классификацию'отношений по способам задания их аксиоматики, исходя из степени участия субъекта в предписывании тех или иных характеристик отличающих объекты, вводя три категории отношений: объективные, субъективные и объективно-субъективные. Далее проводится анализ возможностей существующих программно-технических средств информационной интеграции и намечаются тенденции развития корпоративных информационных систем (КИнС). Исследуются существующие технологии реализации методов интеграции распределенных приложений такие, как вызов удаленных процедур RPC (Remote Procedure Call), шлюзы баз данных (БД); программное обеспечение промежуточного слоя (ПОПС), ориентированное на передачу сообщений; мониторы транзакций; брокеры объектных запросов и их архитектуры; объектные мониторы и системы интеграции приложений предприятий EAI (Enterprise Application Integration). Изучаются возможности современных инструментальных средств на основе мультиагентных систем (MAC). Делаются выводы, что дальнейшее развитие информатизации, идущее по пути усложнения структуры информационных систем за счет разработки отдельных элементов КИнС и решения вопросов информационной интеграции посредством ПОПС, представляется нецелесообразным. Элементами КИнС должны стать автономные интеллектуальные агенты такие, как интеллектуальные интеграторы (ИИн), с изначально заложенными в них расширяемыми методами их взаимодействия.

На втором этапе проводится анализ структурного, ресурсного и функционального методов интеллектуальной поддержки построения МТС и обосновываются преимущества онтологического метода, оперирующего в отличие от трех перечисленных методов в большей степени отношениями.

На третьем этапе предлагается перспективная модель информационной интеграции на основе ИИн (рис. 1), которая может быть использована в решении задач построения МТС. В данной модели ИИн по существу являются искусственным промежуточным уровнем иерархии в системе информационной интеграции поддержки принятия решений, тем самым, поднимая лиц принимающих решения (ЛПР) на уровень выше относительно источников информации. Перспективная модель информационной интеграции предполагает интеллектуализацию ИС, работающих в диалоге с пользователем. Здесь под термином интеллектуализация предлагается понимать наделение компонентов информационной системы способностями выработки оптимальных решений на основе имеющихся данных и семантики предметной области при минимизации процесса диалога с пользователем.

Вторая глава посвящена разработке модели ИИн, расширению элементов формального аппарата метода информационной интеграции IDEF5. В первом разделе второй главы, опираясь на существующие архитектуры мультиагентных систем, вводится понятие интеллектуального интегратора: интеллектуальный интегратор - это делиберативный агент, использующий в качестве картины представления мира точное онтологическое описание объектов какой-либо инженерной области знаний и обеспечивающий поддержку принятия решений; описываются модель (рис. 2) и принцип работы ИИн. Во втором - излагаются элементы формального аппарата онтологического описания знаний метода IDEF5 для построения МТС, уточняются и адаптируются ключевые понятия к контексту построения данных систем.

Вышестоящие Уровни управления (не рассматриваются)

Уроеетьлиц гринимающих решения (ЛПР)

Уровень специалистов

Уровен> икгеллектуалыш интеграторов

■интеллектуальная пресмйя» мкду даншми и польаовагалями

Уровень источжкоа данных

Hmowe уровни подготовки данных (не рассматриваются)

Рис. 1. Перспективная модель информационной интеграции на основе интеллектуальных интеграторов.

В третьем разделе предлагается расширение формального аппарата метода IDEF5, описываются новые характеристики объектов онтологии относительные свойства и атрибуты.

Третья глава посвящена созданию метода интеллектуальной поддержки построения конфигураций МТС. В ней проводятся математические модели онтологического описания неоптимальной и оптимальной конфигураций МТС. Ниже следуют формальные элементы этих моделей, заложенные в основу данного метода.

Вид МТС: S^<Ns,{Ps},{As}>, где Ns - название вида МТС; {Psi -множество свойств, характерных для вида S\{A$ - множество атрибутов, характерных для вида S.

Подвид МТС: (ySXRKJeSlK, ^<NKi,{PK },{AKi}>), где {К,} - множество

всевозможных подвидов МТС вида S; Ki - i-ый подвид вида S; \<.i<I,1 -количество всевозможных подвидов вида S;NK~ название подвида Кг; {Рк } - множество свойств, характерных для подвида К{, {AKi} -множество атрибутов, характерных для подвида К,.

Рис. 2. Функциональная модель интеллектуального интегратора.

Классы компонентов вида МТС: (V/ = Г7)(Су е {С} | С] :=< Л^, {ТС/} >), где

{С} - множество всевозможных классов компонентов, которые могут быть использованы для построения МТС вида 5-, С1 - /-ый класс компонентов;

\<,j<:J, У -количество классов компонентов во множестве {С}; Лгс^ -название /-ого класса компонентов; {ГС;} - набор типов характеристик для компонентов ./-ого класса.

Индивидуальные объекты классов - компоненты вида МТС <УС]еЮУУЫ1Г1)(?01,еС1\01,^<Ы01;,{Р0^,{Ао„)>), где Оц - 1-ый объект /-ого класса • компонентов; Ь/ - количество объектов в /-ом классе компонентов; Л^ - название 2-ого объекта /-ого класса компонентов; ;}

- множество свойств 1-ого объекта /-ого класса компонентов; {А0 } -множество атрибутов 1-ото объекта /-ого класса компонентов.

Обязательные и необязательные классы компонентов подвида МС ^Л:,Х(3{У,})((Сл <={./,})), {СЛ0}е{С}, {Сл>„}е{С} и

= где {Су /,} - набор обязательных классов компонентов для

подвида МТС К{ (без которых не может быть реализован подвид системы Щ; {С^н} - набор необязательных (дополнительных) классов компонентов для подвида МТС К,;{} - множество индексов классов для подвида К,; Си - класс компонентов вида б, который может быть либо обязательным, либо необязательным для МТС подвида Ки

Определение объекта, как компонента подвида МТС <УК,ХВДХЗ{£УЛХЭ0,; еК, Ю"ИЛ»&('€{£„}»> гДе ^ ~ г"Ь1Й объект /ого класса компонентов, который принадлежит подвиду К,; {,/,} - множество индексов классов для подвида К,; - множество индексов объектов в каждом/-ом классе компонентов подвида К,.

Типы характеристик объекта соответствующего класса компонентов (Оу;) = Рои) V (7£ (0/7) = ). где - /г-ая характеристика /ого класса компонентов вида й; О^ - г-ый объект /ого класса компонентов; - Ь-ое свойство /-ого объекта /ого класса компонентов; - /г-ый атрибут /-ого

объекта /ого класса компонентов. 1 йк<,Н, Н- количество всевозможных типов характеристик, по которым могут анализироваться объекты /ого класса вида & (Предполагается, что характеристиками объектов с индексами к=0 являются идентификаторы объектов в предметной области, например, уникальные имена или коды.)

Относительные свойства и атрибуты подвида

ирЛР^{РК1)-, <=/;,,[и IК,

где и ^ - соответственно функции /г-ых относительных свойств и атрибутов подвида Я,; Р^ - Ь-ое относительное свойство подвида К,; Р^ -соответствующее К-ое свойство /-ого объекта /ого класса компонентов; А^ - /г-ый относительный атрибут подвида Кг, А^ - соответствующий /г-ый атрибут /-ого объекта/ого класса компонентов.

Относительные свойства и атрибута вида

> 4г, 6 (Дс,) >

гДе Л;, и - соответственно функции /г-ых относительных свойств и атрибутов МТС вида 5; - /г-ое относительное свойство вида б; -соответствующее /г-ое свойство подвида Кг, - /г-ый относительный атрибут вида в; А^ - соответствующий /г-ый атрибут подвида К. Отношения совместимости компонентов «УОлА <= С,)&(УОлЛ е Сл) V 3(0,^0^)) Отношение «компоненты совместимы»:

о ^ о V ^ о & Л?);

<=> < 1 > (отношение выполняется дм всех объектов классов /, и /2); Д? «(Т^{01Л)М«Л(Ол;,));Д» о(7*(0ЛЛ)ЛО&(Г<?;1(0ЛЛ)ЛСГ); Л е {<,>,5,>, =,с,с,2,<2,1}, где - элементарные утверждения, из которых формируется отношение «компоненты совместимы» ; Л - одна из допустимых операций с

соответствующими типами данных. Например, отношение «компоненты совместимы» для материнской платы и корпуса компьютера может упрощенно определяться: где РРтЬ и FFca.se - переменные, в

которые помещаются значения соответствующих атрибутов форм-фактгоров материнской платы и корпуса. Элементарным утверждением для отношений совместимости может быть следующим: сравниваются две соответствующие характеристики компонентов (7^ (Олл (ОлА )); характеристики компонентов лежат в областях допустимых значений ((7^ (Олл)ЛС*+)&(Т^: (ОлЛ)ЛС^)), определенных соответствующими

константами или множествами констант С,* и С**. Операция Л = 1 Подразумевает, что область значений для характеристики одного из компонентов может быть не задана и принята по умолчанию (Олл)1 С**) (7^ (0ЛЛ)ЛО&1 => (2* (Ом)АС^)).

Рс - все возможные комбинации элементарных утверждений и Рс есть сложное утверждение. В итоге отношение совместимости определяется как сложное утверждение. Ом и ОлЛ - объекты, принадлежащие обычно разным классам компонентов Сл и С , когда у, *у2. у, 6 {У,} и ]2 е{У,}, {У,}

- множество индексов классов компонентов в подвиде системы К,. т£ и 7^

- /г-ые характеристики объектов соответственно р и 72 классов компонентов, по которым эти объекты сравниваются на совместимость. Объект будет совместим с объектом , если для всех их

соответствующих И-ьтх характеристик выполняются заданные условия Л или это отношение определено экспертом, как выполнимое для всех объектов классов и /г. При обработке отношений совместимости должны учитываться их следующие свойства:

рефлексивность е С^О^Я^О^)),

симметричностьбСл)&(У0лА еСА)Х(0АА^л0ЛА)=>(0АА^"л0/1Л))), и нетранзитивность((V0АА 6СА)&(\ЮАА еСл)&(УОм еСА))((ОлАЯ^'ОлЛ)&

Данные свойства отношений реализуются путем определения принадлежности объектов соответствующим классам компонентов. Отношение «компоненты несовместимы»: (О^с'О^ > « (0АА ) = ф&(Г1(0^ ) = С»)), где - отношение «компоненты несовместимы», задаваемое по

равенству характеристик 7^ и Гг°п идентифицирующих объекты классов в предметной области соответствующим уникальным именам или кодам объектов, определенных константами С,° и С®. Данное отношение вводится экспертом в исключительных случаях для компонентов, к которым нельзя применить общие условия совместимости.

и Iк

Модель неоптимальной конфигурации подвида МТС

О/адм^е*,);

' ((V/ еШХУ/- б{1„})|ж>Г((/ = /)&(/' = /)»

' Щ^'О^&ГЮЩ^О^.)) )

где МНЕ0ПТ - множество объектов конфигурации подвида Ки в которое помещаются !-ые объекты /-ого класса компонентов ; {./,} - множество индексов классов компонентов для подвида К{, {Ьи} - множество индексов объектов в каждом /ом классе компонентов подвида К;, 0.г- Г-ый объект

/ -ого класса компонентов, уже помещенный в конфигурацию, с которым должен быть совместим добавляемый объект 0]}. Таким образом, описана модель конфигурации системы подвида К, состоящая из объединения совместимых объектов, как внутри классов (Iе {1и}), так и по классам

компонентов (у е {./,}), принадлежащих данному подвиду. В модели учитывается, что любой добавляемый в конфигурацию объект, должен быть совместим со всеми, уже имеющимися в ней, другими объектами. Сравнительные отношения между компонентами (0ЮМ еС,)&(У0,л еС1 ))ЩАО)« ЯсрЛ(С,,01А,Л ™,01)г)), где - *с-ое сравнительное отношение между двумя объектами в

контексте вида МТС, принадлежащих одному классу компонентов Су.

• >К™')° ^СР; Рср &.&се)>рср ^ С-^с"/- ^ -^сл);

» (Ом )ЛГ<?/ (0/л )); Кэср о (7* (0„, )ЛС,*+ ) & (Т^ (0,л )ЛС* ); Л е {<,>,<,2,=,*,е,«,с:,о,с,э,<г, 1}, где Л^р - элементарные утверждения, из которых формируется сравнительное отношение ^ср, к", А - одна из допустимых операций с соответствующими типами данных. Например, отношение «дороже» может определяться: Цена1>Цена2, где Цена1 и Цена2 - переменные, в которые помещаются значения соответствующих атрибутов цен первого и второго компонентов. Элементарным утверждением для сравнительных отношений может быть следующим: сравниваются две характеристики компонентов соответствующего класса характеристики компонентов

лежат в областях значений ((7^(0лЛ)ЛС^)&(Г£Д0лл)ЛС*4)), определенных

соответствующими константами или множествами констант С** и С*'. Операция Л = 1 подразумевает, что область значений для характеристики одного из компонентов может быть не задана и принята по умолчанию ((Г^ (Ом )АСГ ) & (Г* (0А) 1 С?') => (Г* (Ом )ЛС*+) & 1 => (Т* (Ом )АСГ)) .

FCp - все возможные комбинации элементарных утверждений и Рср есть сложное утверждение. Аксиоматика сравнительных отношений должна обеспечивать их следующие свойства:

нерефлексивность ((УОи е С])

несимметричность ((Ч0М б Су)&(УОул 6 С, )((С>М =>-1 (О^Д^О,,,))),

и транзитивность «УОуА еСу)&0/Оул еСу)&(У0м еСу)

) & (0,А ) => (0^п01к ))).

Сравнительные отношения, в отличие от отношений совместимости имеют название Д™, нерефлексивны, несимметричны и транзитивны.

Рейтинговые функции сравнительных отношений &:=0;2Н:=0;2:=0;

& ((б = 0) =>(/^ 1)) & ((б * 0) =>/.•=

СЛ >01 =»& -/.));

где Оуу - г-ый заданный объект /ого класса компонентов. -

рейтинговая функция /с-ого сравнительного отношения в пределах /ого класса компонентов вида МТС. Рейтинговая функция сравнительного отношения возвращает два параметра. Первый параметр - это рейтинг объекта (обозначен /). /1 и /2 - переменные, в которых накапливается "промежуточный" рейтинг объекта в классе компонентов: количество уровней снизу Оь (в первом случае, когда вызывается процедура Л) и количество уровней сверху £>я (во втором случае) от уровня объекта Ои. Второй параметр - это индикатор отсутствия сравнительного отношения или общее число выявленных уровней. С? - будет равно сумме: количество уровней снизу плюс количество уровней сверху, если сравнительное отношение задано; и будет равно 0 в противном случае. (Проработан также вопрос обработки и некорректно заданной аксиоматики этих отношений.) Унарные сравнительные отношения «достоинство» / «недостаток»

(УСД О о Рд/я)'

Ад,н ((Тс, (Оу;)ЛС*+); Л 6 где - элементарные утверждения, из которых формируются

соответственно 7с-ые унарные отношения «достоинство» и «недостаток» для объекта в контексте вида МТС; Л - одна из допустимых операций с соответствующими типами данных; - возвращает "1", если

задано достоинство 1-ого объекта /ого класса компонентов 01} и "О", если достоинство не задано. - возвращает "1", если задан недостаток

объекта 0/( и "О", если недостаток не задан. Например, достоинство

видеокарты компьютера «наличие видеовыхода» определяется: ТУОШЫйео-"Естьгде ТУОЦТШео - переменная, в которую помещается значение характеристики видеокарты о наличии в ней видеовыхода. Элементарным утверждением для данных унарных отношений может быть то, что характеристика компонента лежит области заданных значений (Т^(Ои)Асога 0, определенной соответствующими константой или

множеством констант С*+. Рюи - все возможные комбинации элементарных утверждений и Рдш есть сложное утверждение. Отношения «достоинство» и «недостаток» устанавливаются над классом компонентов С,, для объектов Ои и имеют соответствующие названия и Я™. Данные унарные отношения определяются экспертами, как правило, субъективно. Описание моделей оптимальных конфигураций подвида МТС (УК,ШМоптш}еК,\ Моптм :=<Ш,О^ >), где {Моптм} ' - множество всевозможных оптимальных конфигурации подвида Щ Ш -идентификатор или код оптимальной модели; />и- описание данной модели, как правило, содержащее набор характеристик подвида.

Рейтинговые функции объектов модели оптимальной конфигурации подвида МТС

где - рейтинговая функция объекта Оа /ого класса компонентов

для подвида К, оптимальной конфигурации М0ПТк,; <и,{у>к},и\{-н!'к},и",№к}> - набор параметров оптимизации для вычисления рейтинга объекта в функции /,',(0„). Для всякой оптимальной конфигурации Моптм подвида К, могут существовать и предопределенные значения рейтингов (1'Р°Л), например, для встроенных компонентов. В этом случае рейтинг объекта не вычисляется, а просто принимает предопределенное значение .

Рейтинговая функция зависит от всех заданных

рейтинговых функций сравнительных отношений достоинств

и недостатков объекта Л¿^(Oy^). Значение функции является относительным атрибутом объекта и, по определению, принадлежит множеству атрибутов объекта {А0^}. Рейтинговая функция

объекта в общем виде определяется по следующей формуле:

''>' и + и'+и"

Г

у ы _.

где ЛГ=|{м'4}] - количество вычисляемых рейтинговых функций сравнительных отношений, лг'=|{и£}| - количество установленных

достоинств объекта и =({м£}| - количество недостатков объекта в модели оптимальной конфигурации Мотм подвида К,. N, № к Ы" > 0. Наборы весовых коэффициентов м/к и представляют собой относительную важность соответственно заданных рейтинговых функций к- ых сравнительных отношений, достоинств и недостатков объекта в модели оптимальной конфигурации М0тм подвида К,, и, V и и" -соответственно весовые коэффициенты, определяющие общую значимость рейтинговых функций сравнительных отношений, заданных достоинств и недостатков в суммарной оценке рейтинга объекта, как компонента модели оптимальной конфигурации данного подвида МТС. Коэффициенты нормализации IV, IV' и Ш" рассчитываются по следующим формулам:

^ = 0" = 1У* и = ПРИ и7, И Г' - 1 и и+и'+и' = 1

к-1 к.1

формула расчета рейтинговой функции объекта принимает следующий

вид: 1 ,

Ы *-1 I.

В формуле использован классический метод получения согласованных значений, известный как взвешенная средняя оценка. Качественные отношения объектов «лучше» / «хуже» (Ом кп01М) о {< аксиома >} V (/> (Ом) > // (<?м))

и (Оа ) О {< аксиома >} V (// (0М) < // (Оул )),

где £К1 и Х'К1 - соответственно отношения «лучше» и «хуже»; Оу1[ и -ый объект и /2-ой объект /-ого класса компонентов, сравниваемые в пределах одного класса компонентов Су; // ) - рейтинговая функция объекта .

Рейтинговая Функция подвида оптимальных МТС

(УК,№М0ПТМЖЭ/Д (Моптм))&(3<{*;,}>));/Д = ¿г X х//.-(О;;)).

где /рМ(Моптм) - рейтинговая функция подвида -К,- оптимальной конфигурации; - рейтинговая функция объекта О,, /-ого класса

компонентов для подвида К, оптимальной конфигурации Моптм; {У,} -множество индексов классов компонентов для подвида Кс, {Ь^} -множество индексов объектов в каждом /-ом классе компонентов подвида К оптимальной конфигурации; и>у'; - весовые коэффициенты,

учитывающие важность значений рейтингов по отдельным классам компонентов в общей оценке рейтинга подвида оптимальной конфигурации МТС; - коэффициент нормализации, рассчитываемый по

формуле •

U IJou

мм U\L„\

Критерии оптимальности выбора компонентов конфигурации.

- По своей сути - это критерии отсечения объектов по значениям их рейтинговых функций: ^К,УУС^Моптм){3 <{/",}, {Л,} >), где <{^},{Лу}> -соответственно множества заданных значений и условий для критериев рейтинговых функций объектов оптимальной модели; Л, е {£,>,=}.

Критерий оптимальности выбора всей конфигурации.

- Вводятся для рейтинговой функции подвида оптимальной МТС и определяет «жесткость» отсечения «успешных» конфигураций в целом: (VK,)(yMonTMi){(3<F,A>)), где <F,A> - соответственно значение и условие для критерия этой рейтинговой функции; Л е {>,>,=}.

Максимизация данных критериев позволяет получить оптимальную конфигурацию подвида МТС.

Модель оптимальной конфигурации подвида МТС

РКдт^ШМсш} ;

' «V/ s W})(V/' е {¿„})1 "<*((/ = J)&(i'=0))

, {(OuR>/OjV ) & not(0„Rg()jV ))& &

& (У/, (Ojj) AjFJ)&({P0/j} 6 {Plf}) & ({A0jj } € {Au})

& ({Pk, } s {P,)) & «Л,} e {A,}) & (/Д (MonTJd)AF)- Aj, А e {>,>,=}, где Mom - множество объектов оптимальной конфигурации МТС подвида Ki, содержащей в себе условия объединения компонентов по совместимости модели неоптимальной конфигурации, требуемые ограничения по рейтингам отдельных объектов и множествам свойств и атрибутов этих объектов, как компонентов подвида оптимальной конфигурации МТС, а также ограничения по множествам свойств, атрибутов и рейтингу подвида данной МТС в целом. FJt Лу- соответственно значения и условия критериев оптимальности выбора компонентов конфигурации; {P^j и {Aj,!j -соответственно множества заданных значений всех свойств и атрибутов всех объектов модели, входящих в состав данного подвида МТС; {Р,} и {А} -соответственно множества заданных значений всех относительных свойств и атрибутов данного подвида МТС; F,A - соответственно, значение и условие критерия оптимальности выбора всей конфигурации подвида МТС.

Возможности обработки инструкций современных языков логического программирования, в частности, Visual Prolog, позволяют практически реализовать получение оптимальных МТС, используя данную онтологическую модель таким образом, что даже при малых значениях критериев, процесс генерации конфигураций будет идти по убыванию «оптимальности». Другими словами, первыми из предлагаемых интеллектуальной системой конфигураций МТС, будут «самые оптимальные» по заданным характеристикам подвида.

В последнем разделе главы 3 описываются этапы построения МТС по предлагаемому методу (общие формы таблиц и онтологические диаграммы).

В четвертой главе приведены результаты эксперимента по применению разработанного метода на примере созданного прототипа ИИн онтологического конфигуратора компьютерных систем (рис. 3).

В заключении перечислены основные научные и практические результаты.

Приложения содержат краткий обзор формальных элементов метода ГОЕР5 и реальные данные эксперимента по практическому применению разработанного в диссертации метода на примере компьютерных систем (онтологические диаграммы и таблицы с данными, построенные по предлагаемым общим формам в главе 3; основные ■ алгоритмы программы блока обработки знаний прототипа ИИн онтологического конфигуратора и полученные в результате его работы оптимальные конфигурации подвида МТС).

Рис. 3. Логическая модель прототипа интеллектуального интегратора онтологического конфигуратора компьютерных систем.

ОСНОВНЫЕ НАУЧНЫЕ И ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

1. В проведенном анализе особенностей поддержки информационной интеграции и методов построения многокомпонентных технических систем исследована возможность применения существующих способов и моделей информационной интеграции к решению задач построения многокомпонентных технических систем; исследованы современные методы поддержки информационной интеграции IDEF, отдельно выделены достоинства и недостатки метода IDEF5; исследованы возможности существующих программно-технических средств информационной интеграции, намечены тенденции развития корпоративных информационных систем; проведен анализ методов построения многокомпонентных технических систем и' обосновано преимущество онтологического метода; исследованы существующие модели информационной интеграции и предложена перспективная модель информационной интеграции на основе интеллектуальных интеграторов, отличающаяся использованием иерархии по уровням обработки информации и обеспечивающая возрастающие потребности в информационной интеграции; обоснована целесообразность и перспективность разработки интеллектуальных интеграторов.

2. В рамках создания модели интеллектуального интегратора сделано следующее: определены структура и состав модели интеллектуального интегратора; на основе терминологии мультиагентных систем дано определение интеллектуального интегратора и описан принцип работы; представлены элементы формального аппарата онтологического описания знаний для построения многокомпонентных технических систем; расширен формальный аппарат стандартного онтологического метода IDEF5: уточнены и адаптированы ключевые понятия вида, свойства и атрибута; введены отношения совместимости и сравнительные отношения объектов, как компонентов многокомпонентных технических систем; добавлены новые характеристики объектов онтологии - относительные свойства и атрибуты, позволяющие более эффективно выполнять качественную оценку как отдельных компонентов, так и оптимальных конфигураций многокомпонентных технических систем в целом.

3. Предложен метод интеллектуальной поддержки построения конфигураций многокомпонентных технических систем, в котором воплощены усовершенствованные и дополненные элементы концепции метода IDEF5. В описании данного метода содержэтся следующее: впервые предложена математическая модель онтологического описания конфигурации многокомпонентной технической системы, основанная на логике первого порядка и теории множеств, отличающаяся точным формальным описанием требуемой конфигурации многокомпонентных технических систем, использованием рейтинговых функций сравнительных отношений и объектов, относительных свойств и атрибутов, адаптированная к эффективной вычислительной реализации в среде логического программирования; этапы онтологического построения оптимальных конфигураций многокомпонентных технических систем.

4. Экспериментально подтверждены результаты применения разработанного метода. В среде Visual Prolog ver. 5.2 создан прототип интеллектуального интегратора онтологического конфигуратора, содержащий 4778 строк программного текста, объем баз знаний 375 Kb,

обеспечивающий высокое быстродействие порядка 300 конф./мин, превосходящий известные зарубежные аналоги. Применение такой системы снижает трудоемкость оптимального построения сложных технических систем, сокращает возможные ошибки в условиях быстро меняющейся информации о новых выпускаемых комплектующих изделиях.

В публикациях 1 и 2 автором проведен анализ существующих проблем информационной интеграции и выработаны соответствующие рекомендации. В работах 5, 7 и 8 автору принадлежат основы метода интеллектуальной поддержки построения конфигураций

многокомпонентных технических систем.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Швецов, А.Н. Проблемы управления информационными потоками в муниципальной геоинформационной системе / А.Н. Швецов, A.B. Черепанов, М.О. Журавлев // Повышение эффективности теплообменных процессов и систем: Материалы II междунар. науч.-техн. конф. - Вологда: ВоГТУ, 2000. - С. 64-66.

2. Швецов, А.Н. Применение геоинформационных технологий в машиностроительном производстве / А.Н. Швецов, A.B. Черепанов, М.О. Журавлев // Автоматизация и информатизация в машиностроении (АИМ 2000): Сб. тр. Первой междунар. электронной науч.-техн. конф. - Тула: ТУлГУ, 2000. - С. 13-14.

3. Черепанов, A.B. Для работы выездных бригад скорой помощи в Вологде проработана возможность использования существующего цифрового плана города / A.B. Черепанов // Информационный бюллетень ГИС-Ассоциации. - М.: ООО «Технология ЦД», 2000. - № 1(23). - С. 49-50.

4. Черепанов, A.B. Использование метода IDEF5 в информационной системе инновационной фирмы / A.B. Черепанов / / Сборник науч. статей аспирантов ВоГТУ. - Вологда: ВоГТУ, 2000. - С. 34-36.

5. Швецов, А.Н. Проблемы информационной интеграции в комплексных проектах / А. Н. Швецов, A.B. Черепанов / / Информатизация процессов формирования открытых систем на основе СУБД, САПР, АСНИ и искусственного интеллекта: Материалы междунар. науч. - техн. конф. -Вологда: ВоГТУ, 2001. - С. 203-206.

6. Черепанов, A.B. Интеллектуализация корпоративных информационных систем / A.B. Черепанов // Моделирование, оптимизация и интенсификация производственных процессов и систем: Материалы междунар. науч.-техн. конф,- Вологда: ВоГТУ,2001.- С.105-106.

7. Швецов, А.Н. Изучение технологии синтеза многокомпонентных систем в курсе дисциплины «Проектирование систем управления» / А. Н. Швецов, А. В. Черепанов // Современные технологии обучения «СТО-2002»: Материалы 8-ой междунар. конф. - СПб:СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2002. -Т2.-С. 113-114.

8. Черепанов, A.B. Использование расширенного онтологического метода информационной интеграции IDEF5 в решении задач комплектации / A.B. Черепанов, А.Н. Швецов // Информационные технологии в производственных, социальных и экономических процессах (ИНФОТЕХ-2001): Материалы III междунар. науч.-техн. конф. - Череповец: ЧГУ, 2002.-С. 140-142.

Подписано в печать 07.10.2003. Формат 60x84/16. Отпечатано с готового оригинал-макета в типографии ЗАО «КопиСервис». Печать ризографическая. Заказ № 1/710. П. л. 1.0. Уч.-изд. 1.0. Тираж 100 экз.

ЗАО «КопиСервис», 194017, Санкт-Петербург, Скобелевский пр., д. 16

тел.: (812) 234 4333

P1 58 30

ВВЕДЕНИЕ.;.Г.!.].".*.'.

1. АНАЛИЗ ОСОБЕННОСТЕЙ ПОДДЕРЖКИ ИНФОРМАЦИОННОЙ ИНТЕГРАЦИИ И МЕТОДОВ ПОСТРОЕНИЯ МНОГОКОМПОНЕНТНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ.

1.1. Анализ применимости существующих способов, моделей и средств обеспечения информационной интеграции к решению задач построения многокомпонентных технических систем.

1.1.1. Достоинства и недостатки современных методов поддержки информационной интеграции в задачах построения многокомпонентных технических систем.

1.1.2. Анализ возможностей существующих программно-технических средств обеспечения информационной интеграции.:.

1.2. АНАЛИЗ МЕТОДОВ ПОСТРОЕНИЯ МНОГОКОМПОНЕНТНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ.:.

1.3. Перспективная модель информационной интеграции на основе интеллектуальных интеграторов.

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 1.

2. МОДЕЛЬ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ИНТЕГРАТОРА.

2.1. Структура и состав модели интеллектуального интегратора.

2.2. Элементы формального аппарата онтологического описания знаний для построения многокомпонентных технических систем.

2.2.1. Виды, характеристики, отношения и процессы.

2.2.2. Свойства второго порядка. Части, целые и комплексные виды.

2.3. Расширение формального аппарата метода IDEF5.

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 2.

3. МЕТОД ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПОСТРОЕНИЯ

КОНФИГУРАЦИЙ МНОГОКОМПОНЕНТНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ.

3.1. Математическая модель онтологического описания неоптимальной конфигурации многокомпонентной технической системы.

3.1.1. Виды, подвиды^объекты классов компонентов.

3.1.2. Характеристики объектов, видов и подвидов.

3.1.3. Отношения совместимости компонентов.

3.1.4. Модель неоптималъной конфигурации подвида МТС.

3.2. Математическая модель онтологического описания оптимальной конфигурации многокомпонентной технической системы на основе предложенного расширения метода IDEF5.

3.2.1. Сравнительные отношения между объектами. Рейтинговые функции сравнительных отношений. Отношения «достоинство» / «недостаток».

3.2.2. Объекты моделей и рейтинговые функции оптимальных конфигураций МТС. Качественные отношения объектов «лучше» / «хуже». Критерии оптимальности.

3.2.3. Модель оптимальной конфигурации подвида МТС.

3.3. Описание этапов онтологического построения оптимальных конфигураций многокомпонентных технических систем.

ВЫВОДЫПО ГЛАВЕ 3.

4. ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТА ПО ПРИМЕНЕНИЮ МЕТОДА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПОСТРОЕНИЯ КОНФИГУРАЦИЙ МНОГОКОМПОНЕНТНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ.

4.1. Исходные данные, использованные в эксперименте.

4.2. Прототип интеллектуального интегратора онтологического конфигуратора и принцип его работы.

4.3. Результаты эксперимента и выводы.

Стремительное развитие информационных технологий, совершенствование социальных и производственных отношений постоянно требуют наращивания скоростей обработки информации. Неслучайно сегодня скорость получения информации выделяется как один из основополагающих факторов преуспевания в бизнесе [6]. Особую актуальность приобретает и быстрое выделение из множества источников информации данных необходимых для выполнения целей и задач предприятия. Из-за большого объема поступающей информации, ее разнородности и, порой, даже противоречивости нарастает важность проблемы предварительной семантической обработки информации прежде, чем она должна поступить к пользователям и, на основе которой они будут вырабатывать управленческие решения. Исследованию этой проблемы посвящены работы Т.А. Гавриловой, В.М. Когаловского, О.И. Ларичева, Э.В. Попова, Д.А. Поспелова, Б.Я. Советова, Э.А. Трахтенгерца, С.А. Яковлева, Р.С. Benjamin'a, P. Dague, A. Giinter'a, С.Р. Menzel'a, и др. Опираясь на труды предшественников, автор диссертационной работы видит ее решение посредством развивающихся в настоящее время подходов к созданию распределенных интеллектуальных агентов - интеграторов.

Основным побуждением к проведению исследований и написанию диссертационной работы является попытка переложить часть накопленного опыта в существующих стандартных методах информационной интеграции IDEF (Integrated Computer-Aided Manufacturing (ICAM) DEFinition) [7-11] на развитие интеллектуальных информационных технологий с целью более эффективного решения производственных задач оптимального построения каких-либо сложных технических систем.

В первой главе диссертационной работы описываются особенности поддержки информационной интеграции и методов построения многокомпонентных технических систем. В первом разделе этой главы проводится анализ применимости существующих способов, моделей и средств обеспечения информационной интеграции к решению задач построения многокомпонентных технических систем; приводятся достоинства и недостатки современных методов информационной интеграции в решении данных задач; анализируются возможности существующих программно-технических средств информационной интеграции. Во втором разделе первой .главы выполняется анализ методов построения конфигураций многокомпонентных технических систем. В третьем, основываясь на проведенном исследовании, предлагается перспективная модель информационной интеграции на основе интеллектуальных интеграторов.

Вторая глава посвящена созданию модели интеллектуального интегратора и расширению формального аппарата стандартного метода информационной интеграции IDEF5. В первом разделе второй главы, опираясь на существующие архитектуры мультиагентных систем, вводится понятие интеллектуального интегратора, описываются его модель и принцип работы. Во втором - излагаются элементы формального аппарата онтологического описания знаний для построения многокомпонентных технических систем, уточняются и адаптируются ключевые понятия к контексту построения данных систем. В третьем разделе предлагаются новые характеристики объектов онтологии — относительные свойства и атрибуты.

В третьей главе разрабатывается метод интеллектуальной поддержки построения конфигураций многокомпонентных технических систем, включающий в себя математические модели онтологического описания неоптимальной и оптимальной конфигураций и описание этапов построения этих систем.

В четвертой главе приводятся практические результаты эксперимента по применению разработанного метода на примере прототипа интеллектуального интегратора онтологического конфигуратора компьютерных систем.

ОБЪЕКТ ИССЛЕДОВАНИИ. Объектом исследований является многокомпонентная техническая система.

ПРЕДМЕТ ИССЛЕДОВАНИИ. Предметом исследований являются модели и процессы интеллектуальной поддержки информационной интеграции и построения многокомпонентных технических систем.

ЦЕЛЬ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ. Целью диссертационной работы является повышение уровня. интеллектуальной поддержки построения многокомпонентных технических систем путем информационной интеграции распределенных данных.

В соответствии с поставленной целью в диссертационной работе решаются следующие основные задачи:

1. Исследование способов, моделей и средств обеспечения информационной интеграции; разработка перспективной модели информационной интеграции на основе интеллектуальных интеграторов.

2. Построение модели интеллектуального интегратора.

3. Исследование существующих методов и разработка метода интеллектуальной поддержки построения конфигураций многокомпонентных технических систем.

4. Разработка математической модели описания оптимальных конфигураций многокомпонентных технических систем и экспериментальная проверка адекватности предложенного метода и моделей на примере компьютерных систем.

5. Разработка и реализация прототипа интеллектуального интегратора онтологического конфигуратора i v; многокомпонентных технических систем.

МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИИ. Для решения поставленных задач используются методы математической логики, теория формальных систем и исчислений, теория и методы инженерии знаний, методы объектно-ориентированного и логического программирования, теория формальных языков и грамматик.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ:

1. Перспективная модель информационной интеграции на основе интеллектуальных интеграторов;

2. Модель интеллектуального интегратора;

3. Метод интеллектуальной поддержки построения конфигураций многокомпонентных технических систем;

4. Математическая модель онтологического описания конфигурации многокомпонентной технической системы.

НАУЧНАЯ НОВИЗНА. Научная новизна положений, изложенных в работе, представлена следующими результатами исследований:

1. Перспективная модель информационной интеграции для задач поддержки принятия решений, отличающаяся введением уровня интеллектуальных интеграторов в иерархии обработки информации и обеспечивающая возможность предварительной семантической обработки данных от разных источников.

2. Модель интеллектуального интегратора системы поддержки принятия решений, отличающаяся применением множества трансляторов источников информации и использованием точного онтологического описания объектов инженерных знаний, обеспечивающая создание интегрированной базы знаний для построения многокомпонентных технических систем и позволяющая сократить диалог с пользователем.

3. Метод интеллектуальной поддержки построения конфигураций многокомпонентных технических систем, основанный на концепции метода IDEF5, отличающийся уточнением понятий вида, свойства и атрибута, введением отношений совместимости и сравнительных отношений объектов, относительных свойств и атрибутов, обеспечивающий сокращение времени получения оптимальных конфигураций.

4. Математическая модель онтологического описания конфигурации многокомпонентной технической системы, основанная на логике первого порядка и теории множеств, отличающаяся точным формальным описанием требуемой конфигурации многокомпонентных технических систем, использованием рейтинговых функций сравнительных отношений и объектов, относительных свойств и атрибутов, обеспечивающая эффективную вычислительную реализацию в среде логического программирования.

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЦЕННОСТЬ. Реализован прототип интеллектуального интегратора онтологического конфигуратора в среде Visual Prolog ver. 5.2, содержащий 4778 строк программного текста, объем баз знаний 375 Kb, обеспечивающий высокое быстродействие порядка 300 конф./мин, превосходящий известные зарубежные аналоги. Применение такой системы позволяет заменить человеческий труд, направленный на выработку оптимальных решений при построении сложных технических систем и учесть возможности реализации этих решений, исключая ошибки в условиях быстро меняющейся информации о новых выпускаемых комплектующих изделиях.

РЕАЛИЗАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЙ. Результаты теоретических и экспериментальных исследований использованы в Правительстве Вологодской области, Управлении внутренних дел Вологодской области, Вологодском институте права и экономики, Главном Управлении Банка России по Вологодской области, Управлении Министерства юстиции РФ по Вологодской области.

Результаты исследований также включены в лекционные курсы, послужили основой для постановки задач к курсовым и дипломным проектам в Вологодском государственном техническом университете.

АПРОБАЦИЯ РАБОТЫ. Основные результаты работы доложены на первой электронной международной научно-технической конференции «Автоматизация и информатизация в машиностроении» г. Тула, ТулГУ, январь-март 2000г.; на II международной научно-технической конференции «Повышение эффективности теплообменных процессов и систем» г. Вологда, ВоГТУ, 19-22 апреля 2000г.; на международной научно-технической конференции «Информатизация процессов формирования открытых систем на основе СУБД, САПР, АСНИ и искусственного интеллекта» г. Вологда, 26-28 июня 2001г.; на международной научно-технической конференции «Моделирование, оптимизация и интенсификация производственных процессов и систем» г. Вологда, ВоГТУ, 29-31 октября 2001г.; на международной научно-технической конференции «Информационные технологии в производственных, социальных и экономических процессах (ИНФОТЕХ-2001)» г. Череповец, ЧТУ, 4-6 декабря 2001 г; на VIII на международной конференции Современные технологии обучения «СТО-2002» г. Санкт-Петербург, 23-24 апреля 2002г.; на научных семинарах кафедры Автоматизации технологических процессов и производств ВоГТУ 1999-2003г.

ПУБЛИКАЦИИ. По теме диссертации опубликовано 8 научных работ, из них тезисы к 3 докладам на международных научно-технических конференциях и 5 статей.

ОБЪЕМ РАБОТЫ. Диссертация состоит из введения," четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 109 наименований (в том числе 51 на иностранных языках) и пяти приложений. Основная часть работы изложена на 111 страницах машинописного текста, включая 15 рисунков и 11 таблиц.

6. Основные результаты работы докладывались на первой электронной международной научно-технической конференции «Автоматизация и информатизация в машиностроении» г. Тула, ТулГУ, январь-март 2000г.; на II международной научно-технической конференции «Повышение эффективности теплообменных процессов и систем» г. Вологда, ВоГТУ, 19-22 апреля 2000г.; на международной научно-технической конференции «Информатизация процессов формирования открытых систем на основе СУБД, САПР, АСНИ и искусственного интеллекта» г. Вологда, 26-28 июня 2001г.; на международной научно-технической конференции «Моделирование, оптимизация и интенсификация производственных процессов и систем» г. Вологда, ВоГТУ, 29-31 октября 2001г.; на международной научно-технической конференции «Информационные технологии в производственных, социальных и экономических процессах (ИНФОТЕХ-2001)» г. Череповец, ЧГУ, 4-6 декабря 2001г; на VIII на международной конференции Современные технологии обучения «СТО-2002» г. Санкт-Петербург, 23-24 апреля 2002г.; на научных семинарах кафедры Автоматизации технологических процессов и производств ВоГТУ 1999-2003г.

7. По материалам диссертационной работы было опубликовано 8 научных работ. (В публикациях 22 и 23 автором проведен анализ существующих проблем информационной интеграции и выработаны соответствующие рекомендации. В работах 20, 21 и 36 автору принадлежат основы метода интеллектуальной поддержки построения конфигураций многокомпонентных технических систем.)

- 112

-109-ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. В проведенном анализе особенностей поддержки информационной интеграции и методов построения многокомпонентных технических систем

- исследована возможность применения существующих способов и моделей информационной интеграции к решению задач построения многокомпонентных технических систем;

- исследованы современные методы поддержки информационной интеграции IDEF, отдельно выделены достоинства и недостатки стандартного онтологического метода IDEF5;

- исследованы возможности существующих программно-технических средств информационной интеграции и намечены тенденции развития корпоративных информационных систем;

- проведен анализ методов построения многокомпонентных технических систем и обосновано преимущество онтологического метода;

- исследованы существующие модели информационной интеграции и предложена перспективная модель информационной интеграции на основе интеллектуальных интеграторов, отличающаяся использованием иерархии по уровням обработки информации и обеспечивающая возрастающие потребности в информационной интеграции;

- обоснована целесообразность и перспективность разработки интеллектуальных интеграторов.

2. В рамках создания модели интеллектуального интегратора сделано следующее:

- определены структура и состав модели интеллектуального интегратора;

- на основе терминологии мультиагентных систем дано определение интеллектуального интегратора и описан принцип работа;

- представлены элементы формального аппарата онтологического описания знаний для построения многокомпонентных технических систем;

-110- усовершенствован и расширен формальный аппарат стандартного онтологического метода IDEF5: уточнены и адаптированы ключевые понятия вида, свойства и атрибута; введены отношения совместимости и сравнительные отношения объектов, как компонентов многокомпонентных технических систем; добавлены новые характеристики объектов онтологии - относительные свойства и атрибуты, позволяющие более эффективно выполнять качественную, оценку как отдельных компонентов, так и оптимальных конфигураций многокомпонентных технических систем в целом.

3. Предложен метод интеллектуальной поддержки построения конфигураций многокомпонентных технических систем, в котором воплощены усовершенствованные и дополненные элементы концепции метода IDEF5. В описании данного метода содержится следующее:

- впервые предложена математическая модель онтологического описания конфигурации многокомпонентной технической системы, основанная на логике первого порядка и теории множеств, отличающаяся точным формальным описанием требуемой конфигурации многокомпонентных технических систем, использованием рейтинговых функций сравнительных отношений и объектов, относительных свойств и атрибутов, адаптированная к эффективной вычислительной реализации в среде логического программирования; •

- этапы онтологического построения оптимальных конфигураций многокомпонентных технических систем.

4. Экспериментально подтверждены результаты применения разработанного метода интеллектуальной поддержки построения конфигураций многокомпонентных технических систем. В среде Visual Prolog ver. 5.2 создан прототип интеллектуального интегратора онтологического конфигуратора, содержащий 4778 строк программного текста, объем баз знаний 375 Kb, обеспечивающий высокое быстродействие порядка 300 конф./мин, превосходящий известные зарубежные аналоги. Применение такой системы позволяет заменить человеческий труд, направленный на выработку оптимальных решений при построении сложных технических систем и учесть возможности реализации этих решений, исключая ошибки в условиях быстро меняющейся информации о новых выпускаемых комплектующих изделиях.

5. Результаты теоретических и экспериментальных исследований внедрены в ряде государственных учреждений Вологодской области, а также использованы в учебном процессе кафедры Автоматизации технологических процессов и производств Вологодского государственного технического университета.

1. ГОСТ 7.11-78 Сокращение .слов и словосочетаний на иностранных европейских языках в библиографическом описании произведений печати. М.: Изд-во стандартов, 1980.-213с.

2. ГОСТ 7.1-84. Библиографическое описание документа: Общие требования и правила составления. Взамен ГОСТ 7.1-76. - М.: Изд-во стандартов, 1984 - 77с.

3. Изменения №1 ГОСТ 7.1-84. Библиографическое описание документа: Общие требования и правила составления // Информационный указатель стандартов. -М., 1999.-N12.-С. 65-67.

4. ГОСТ 7.80-2000 Библиографическая запись. Заголовок. Общие требования и правила составления. Введ. 01. 07.01 // Библиотека и закон. - М., 2001. - Вып. 11.-С. 370-379.

5. ГОСТ 7.82-2001 Библиографическая запись. Библиографическое описание электронных ресурсов: Общие требования и правила составления. Минск: Изд-во стандартов, 2001 .-23 с.

6. Гейтс, Б. Бизнес со скоростью мысли / Б. Гейтс. 2-е изд., перераб. - М.: Изд-во ЭКСМО. - Пресс, 2001. - 480 е.: ил.

7. IDEF0 Function Modeling: A Reconstruction of the Original Air Force Report / R.J. Mayer (Ed.). College Station, TX: Knowledge Based Systems, Inc., 1990. - 105 p.

8. IDEF1 Information Modeling: A Reconstruction of the Original Air ForceReport / R.J. Mayer (Ed.). College Station, TX: Knowledge Based Systems, Inc., 1990. - 250 p.

9. IDEF1X Data Modeling: A Reconstruction of the Original Air Force Report / R.J. Mayer (Ed.). College Station, TX: Knowledge Based Systems, Inc., 1990. - 181p.

10. Mayer, R.J. IDEF3 Technical Report / R.J. Mayer, C.P. Menzel, P.S. deWitte. -WPAFB, OH: AL/HRGA., 1991. -236p.

11. Benjamin, P.C. Information Integration for Concurrent Engineering. IDEF5 Method Report / P.C. Benjamin, C.P. Menzel, R.J. Mayer. WPAFB. OH: AL/HRGA, 1994. -184 p.

12. Бигс, M. Структура компании будущего / M. Бигс // Computerworld Россия. 2000. -№36.- http://www.osp.ru/cw/2000/36/027 O.htm

13. Романов, А.Н. Советующие информационные системы в экономике: Учеб. пособие для вузов / А.Н. Романов, Б.Е. Одинцов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. -С. 99.

14. Гиг, Дж. Прикладная общая теория систем. В 2-х кн.: Пер. с анГл. / Дж. Гиг; Под ред. и с предисл.: Б.Г. Сушков, B.C. Тюхтин. М.: Мир, 1981. - Кн. 2. - С. 372: ил.

15. Трахтенгерц, Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений: Науч.-практическое изд. / Э.А. Трахтенгерц. М.: СИНТЕГ, 1998. - 376 с. - .(Серия информатизация России на пороге XXI века).

16. Трахтенгерц, Э.А. Построение распределенных систем группового проектирования/Э. А. Трахтенгерц//АиТ.-1993.-№9.-С. 154-174.

17. Ларичёв, О.И. Теория и методы принятия решений, а также хроника событий в волшебных странах / О.И. Ларичев М.: Логос, 2000. - 295 с.

18. Ларичев, О.И. Качественные методы принятия решений / О.И. Ларичев, Е.М. Мошкович — М.: Физматлит, 1996. — 207 с.

19. Бусленко, Н.П. Моделирование сложных систем / Н.П. Бусленко — М.:Наука, 1968. -356 с.

20. Черепанов, А.В. Использование метода IDEF5 в информационной системе инновационной фирмы / А.В. Черепанов // .Сборник науч. статей аспирантов ВоГТУ. Вологда: ВоГТУ, 2000.-С. 34-36.

21. Швецов, А.Н. Применение геоинформационных технологий в машиностроительном производстве / А.Н. Швецов, А.В. Черепанов, М.О. Журавлев // Автоматизация' и информатизация в машиностроении (АИМ 2000):

22. Сб. тр. Первой междунар. электронной науч.-техн. конф. Тула: ТулГУ, 2000. -С. 13-14.

23. Верников, Г.Г. Стандарт онтологического исследования IDEF5 / Г. Г. Верников. -2002. http://www.vernikov.ru/bpr/idef5 .htm

24. Visual Prolog Number One Programming Language for Intelligent Solutions. -http://www.pdc.dk/vip/pdcindex.htm

25. Menzel, C.P. Ontology-Driven Information Integration / C.P. Menzel. -http://www.kbsi.com/Research/OntologyModeling/odii.html

26. Поспелов, Д.А. Ситуационное управление: теория и практика / Д.А. Поспелов. -М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986. 288с.

27. Каган, М.С. Человеческая деятельность: (О построении системного анализа) / М.С. Каган. М.: Политиздат. - 1974. - 328с.

28. Спиркин, А.Г. Сознание и самосознание / А. Г. Спиркин. М.: Политиздат. -1972.-303с.

29. В ерников, Г.Г. Основные методологии обследования организаций. Стандарт IDEF0 / Г.Г. Верников. 2002. - http://www.vernikov.ru/bpr/idefO.htm

30. Верников, Г.Г. Основы методологии IDEF1X / Г.Г. Верников. 2002. - http:// www.vernikov.ru/bpr/idefl x.htm

31. Верников, Г.Г. Основы IDEF3 / Г.Г. Верников. 2002. - http://www.vernikov.ru /bpr/idef3.htm

32. Верников, Г.Г. Основы методологии IDEF1 / Г.Г. Верников. 2002. - http://www. vernikov. ru/bpr/idefl .htm

33. Черепанов, А.В. Интеллектуализация корпоративных информационных систем / А.В. Черепанов // Моделирование, оптимизация и интенсификация производственных процессов и систем: Материалы междунар. науч.-техн. конф. -Вологда: ВоГТУ, 2001. С. 105-106.

34. Швецов, А.Н. Изучение технологии синтеза многокомпонентных систем в курсе дисциплины «Проектирование систем управления» / А. Н. Швецов, А. В.

35. Черепанов // Современные технологии обучения «СТО-2002»: Материалы 8-ой междунар. конф. СПб:СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2002. -Т2.-С. 113-114.

36. Ивлев, В. Реорганизация АСУ промышленных предприятий / В. Ивлев, Т. Попова, JI. Павлов // КомпьютерПресс. 1997. - № 7. - С. 236-244.

37. Попов, Э. Реинженеринг бизнес-процессов и информационные технологии / Э. Попов, М. Шапот // Открытые системы. 1996. - № 1. - С. 60-88.

38. Когаловский, В.М. Происхождение ERP / В.М. Когаловский // Computerworld Россия Директору информационной службы. - 2000. - Май. - http://www.osp.ru/ cio/2000/05/027.htm

39. Аписелла, М. Надежная CRM трудно, но возможно / М. Аписелла // Computerworld Россия - Директор информационной службы. - 2001. - Июнь. — С. 16-17.

40. Борк, Д. Увеличение прибыли с помощью аналитических решений / Д. Борк // Computerworld Россия Директор информационной службы. — 2001. - Июнь. - С. 21-23.

41. Березин, И. Web требует интеграции приложений / И. Березин // ComputeReview. — 2000.-№ 15(30).-С. 8-9.

42. Дьяков, К. Взаимодействие системы «Галактика» с другими программными системами/К. Дьяков, В. Копытин // КомпьютерПресс. — 1999. № 9. - С. 139-141.

43. Логинова, А. «БОСС-Референт» незаменимый сотрудник любого предприятия / А. Логинова // КомпьютерПресс. - 1997. - № 12. - С. 52-55.

44. Травин, А. Два «Паруса»/А. Травин // КомпьютерПресс. 1997. -№ 12. - С. 48-50.

45. Старицкий, А. Программные продукты управления предприятиями / А. Старицкий // КомпьютерПресс. 1997. - № 12. - С. 56-58.

46. Слейтер, Д. Промежуточное ПО без мистики / Д. Слейтер // Computerworld Россия Директору информационной службы. - 2000. - Ноябрь. - С. 27-30.

47. Gopalan, S. A Detailed Comparison of CORBA, DCOM and Java/RMI (with specific code examples) / S. Gopalan. — 1999. http://www.execpc.com/~gopalan/index.html

48. Продукты BEA Systems. http://www.landocs.ru/products/beaproducts.html

49. Maurer, F. A Concept for an Internet-based Process-Oriented Knowledge Management Environment / F. Maurer, B. Dellen // Proceeding of the KAW'98. Banff, Canada, 1998. - http://ksi.cpsc.ucalgarv.ca/KAW/KAW98/maurer/

50. Ахтырченко, К.В. Опыт применения технологий CORBA, Java(RMI) при построении информационных систем с многозвенной архитектурой / К.В. Ахтырченко, А.А. Аристархов // Материалы семинаров и конференций. М.:

51. МГУ. 2001. — http://www.tts.esoo.ru/~lesenka/coba/corba.shtml

52. Wayner, P. Free Agents / P. Wayner // BYTE. 1995. - March. - P. 105-114.

53. Chess, D. Mobile Agents: Are They a Good Idea? / D. Chess, C. Harrison, A. Kershenbaum // IBM Research Division. 1995. - http://www.research.ibm.com/ iagents/paps/mobile idea abstr.html

54. AgentBuilder An Integrated Toolkit for Constructing Intelligent Software Agents. Rev. 1.3 //Reticular Systems Inc.- 1999, Feb. 18. -http://www.reticular.com

55. Bee-gent Home Page. http://www2.toshiba.co.jp/beegent

56. Городецкий, В.И. Многоагентные системы (обзор) / В.И. Городецкий, М.С.W

57. Грушинский, А.В. Хабалов // Новости искусственного интеллекта. 1998. — № 2. — С. 64-116

58. Тарасов, В.Б. Агенты, многоагентные системы, виртуальные сообщества: стратегическое направление в информатики и искусственном интеллекте /В.Б. Тарасов // Новости искусственного интеллекта. — 1998. — № 2. С. 5-63

59. Demazeau, Y. Decentralized Artificial Intelligence / Y. Demazeau, J.-P. Muller — Amsterdam: Elsevier North-Holland, 1990.-P. 3-13

60. Пэранек, Г.В. Распределенный искусственный интеллект / Г.В. Пэранек // Искусственный интеллект: применение в интегрированных производственных системах: Пер. с анГл./ Под ред. Э. Кьюсиака. М.: Машиностроение, 1991.-539 Р

61. Rasmussen, J. Distributed Decision-Making. Cognitive Models for Cooperative Work / J. Rasmussen, B. Brehmer, J. Leplat N.Y.: J. Wiley & Sons., 1991. - 416 p.

62. Гаврилова, T.A. Базы знаний интеллектуальных систем / Т.А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский. СПб: Питер, 2000. — 384 е.: ил.

63. Shoham, Y. Agent Oriented Programming / Y. Shoham // Artificial Intelligence. 1993. -№60(1).-P. 51-92.

64. Finin, T. KQML as an agent communication language / T. Finin, R. Fritzson, D. McKay.- 1994. http://citeseer.ni .nec.com/finin94kqml .html- 11764. Austin, J.L. How to Do Think with Words / J.L. Austin. Oxford: Clarendon Press, 1962.-166 p.

65. Searle, J.R. Foundations of illocutionary logic / J. R. Searle, D. Vanderveken. N.Y.: Cambridge University Press, 1985. - 227 p.: ill.

66. Cohen, P.R. Communicative actions for artificial agents / P.R. Cohen // Proceedings of the First International Conference on Multi-agent Systems (ICMAS'95). — 1995. -ftp://cse.ogi.edu/pub/chcc/pcohen/our-kqml-unix.ps

67. Davies,' W.H.E. Agent-K: An Integration of AOP and KQML. / W.H.E. Davies, P. Edwards. 1994. - http://citeseer.ni.nec.eom/l 5298.html

68. Gauvin, D. Un environnement de programmation oriente agent / D. Gauvin // Dans Troisiemes journees francophones sur l'intelligence artificielle distribuee et les systemes multiagents. — Savoie, France: St-Baldoph, 1995. 15-17 mars.

69. Frost, H.R. Design for Manufacturability via Agent Interaction / H.R. Frost, M.R. Cutkosky // ASME Design for Manufacturing Conf. Irvine, CA, 1996, Aug. - P. 8-22.

70. Extensible Markup Language (XML) // W3C Recommendation. 1998. -http://www.w3 .org/TR/1998/REC-xml-19980210.html

71. Human Agent Integration // FIPA98 Draft Specification. Part 8. http://www.fipa. org/specs/fma00004/OCOOOQ4A. html

72. Ontology Service. FIPA 98 Specification. Part. 12. Oct. 1998. http://www.fipa. org/spe'cs/fma00006/OCOOOQ6A.html

73. Codd, E.F. A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks / E.F. Codd // Communications of the ACM. N.Y.: ACM Press, 1970. - № 6 (June), Vol. 13. - P. 377-387.

74. Chamberlin, D.D. Implementation of a structured English queiy language / D.D. Chamberlin, M.M. Astrahan. N.Y.: ACM Press, 1975. - № 10 (Oct. ), Vol. 18. - P. 580-588.

75. Giinter, A. Knowledge-Based Configuration Survey and Future Directions / A. Giinter, C. Ktihn. - 1999. - www.hitec-hh.de/aguenter/xps-99pdf

76. McDermott, J. Rl: A Rule-Based Configurer of Computer Systems / J. McDermott // Artificial Intelligence. 1982. - Vol. 19. - P. 39-88.

77. Wright, J.R. A Knowledge-Based Configurator that Supports Sales, Engineering, and Manufacturing at AT&T Network Systems / J.R. Wright, E.S. Weixelbaum, G.T. Vesonder. 1993. - http://citeseer.ni.nec.com/wright93knowledgebased.html

78. Schroder, G. A Partial Lpgical Reconstruction of PLAKON/KONWERK / G. Schroder, R. Moller, G. Lutz. 1996. - http://citeseer.nj.nec.com/ schroder96partial .html

79. Kreuz, I. Considering the Dynamic in Knowledge Based Configuration / I. Kreuz. -2000. www-is.informatik.uni-oldenburg.de/~sauer/puk2000/papers/kreuz.pdf

80. Fu, X. Semantic web based distributed configuration / X. Fu, S. Li, G.Chen. 2002. -www.csis.hku.hk/~gechen/paper/semanticweb-gcc2002.pdf

81. Пат. 4591983 США, МКИ4 G06F 15/24. Иерархическая система знания / Заявл. 09.07.1984; Опубл. 27.03.1986; НКИ 364/403.

82. Frayman, F. COSSACK: A Constraints-Based Expert System for Configuration / F. Frayman, S. Mittal // KBES In Engineering: Planning and Design, (Eds. ). S. I.: D. Sriram & B. Adey, Computational Mechanics Publications, 1987. - P. 143-166.

83. Mittal, S. Toward a generic model of configuration tasks / S. Mittal, F. Frayman // Eleventh International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-89). Detroit, MI: MorganKaufmann, 1989.-Vol. 2.-P. 1395-1401.

84. Abecker, A. Constraint-Processing in der Konfiguration / A. Abecker, H. Wache. -1995.- http://citeseer.ni.nec.com/abecker95constraintprocessing.html

85. Faltings, B. Constraint-based knowledge representation for configuration systems / B. Faltings, R. Weigel. 1994. - http://citeseer.ni.nec.com/faltings94constraintbased.html

86. Buning, H.K. Configuration Based on Simplified Functional Models/ H.K. Buning, D. Curatolo, B. Stein. 1994. - http.V/citeseer.ni.nec.com/181961 .html

87. Андрейчиков, А.В. Компьютерная поддержка изобретательства (методы, системы, примеры применения) / А.В. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова. М.: Машиностроение, 1998. -478 е.: ил.

88. Пат. 6115547 США, МКИ7 G06F 17/50. Перепрограммируемый кэш конфигурации / Заявл. 13.03.1995; Опубл. 05.09.2000; НКИ 395/500.34.

89. Позняков, В.В. Управление проектами: сущность, актуальность и особенности применения в России / В.В.Позняков // Мир управления проектами: Пер. с анГл. / Под ред. X. Решке, X. Шелле. М.: «Алане», 1993. - С. 252-270.

90. Глущенко, В. В. Исследование систем управления: социологические, экономические, прогнозные, плановые, экспериментальные исследования/ В. В. Глущенко, И. И. Глущенко. г. Железнодорожный, Моск. обл.: ООО НПЦ «Крылья», 2000. - 416 с.

91. Дружинин, В.В. Системотехника / В.В. Дружинин, Д.С. Конторов. М.: Радио и связь, 1985.-200с.: ил.

92. Швецов, А.Н. Распределенные интеллектуальные информационные системы / А.Н. Швецов, С.А. Яковлев. СПб.: Изд-во СПбГТУ «ЛЭТИ», 2003. - 318 с.

93. Nwana, H.S. Software Agents: An Overview / H.S. Nwana // Knowledge Engineering Review. Cambridge, MA: Cambridge University Press, 1996. -№ 3, Vol. 11.-P.1-40.

94. Wooldridge, M. Intelligent Agents: Theory and Practice / M. Wooldridge, N. Jennings // Knowledge Engineering Review. Cambridge, MA: Cambridge University Press, 1995. -№ 10, Vol. 2. -P. 115-152.

95. Genesereth, M.R. Knowledge interchange format, version 3.0. Reference Manual / M.R. Genesereth, R.E. Fikes. http://www.cs.umbc.edu/kse

96. Гаврилова, Т.А. Использование онтологий в качестве дидактического средства / Т.А. Гаврилова, И.А. Лещева, Д.В. Лещев // Искусственный интеллект. 2000. -№3.-С. 34-39.

97. Dague, P. Numeric Reasoning with Relative Orders of Magnitude / P. Dague // Proceedings of The National Conference on Artificial Intelligence. S.I., 1993. — P. 541-547.

98. Dague, P. Symbolic Reasoning with Relative Orders of Magnitude / P. Dague // Proceedings of The 13th International Joint Conference on Artificial Intelligence. -S.I., 1993.-P. 1509-1514.

99. Keppens, J. On Supporting Dynamic Constraint Satisfaction with Order of Magnitude Preferences / J. Keppens, Q. Shen //Proceedings of the 16th International Workshop on Qualitative Reasoning. S.I.; 2002. - P. 75-82.

100. Keppens, J. A Calculus of Partially Ordered Preferences for Compositional Modelling and Configuration / J. Keppens, Q. Shen // Proceedings of the AAAI-02 Workshop on Preferences in AI and CP: Symbolic Approaches. S.I., 2002. - P.39-46.

101. Макаров, И.М. Теория выбора и принятия решений: Учеб. пособие / И.М. Макаров, Т.М. Виноградская, А.А. Рубчинский, В.Б. Соколов. М.: Наука; Гл. ред. физ. - мат. лит., 1982. - 328 с.

102. IXBT.- http://www.ixbt.com

103. Джексон, П. Введение в экспертные системы: Учеб. пособие: Пер. с анГл. / П. Джексон. — М.: Издательский дом «Вильяме», 2001. 624с.: ил. - Парал. тит. анГл. С. 318.