автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Объектно-семантическое моделирование и алгоритмизация принятия решений в управляющих информационных системах

На правах рукописи

ЗАЗУЛИН Александр Владимирович

ОБЪЕКТНО-СЕМАНТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И АЛГОРИТМИЗАЦИЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В УПРАВЛЯЮЩИХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ

Специальность 05.13.10-Управление в социальных и экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

1,1;..,

ВОРОНЕЖ 2009

003468754

Работа выполнена в автономной некоммерческой образовательной организации высшего профессионального образования «Воронежский институт высоких технологий»

Научный руководитель

Официальные оппоненты:

Ведущая организация

доктор технических наук, профессор Антимиров Владимир Михайлович

доктор технических наук, доцент Скрыпников Алексей Васильевич

доктор технических наук, профессор Лапшина Марина Леонидовна

ФГУП «Научно-исследовательский институт электронной техники» (г. Воронеж)

Защита диссертации состоится «22» мая 2009г. в 12 часов на заседании диссертационного совета Д212.034.03 при Воронежской государственной лесотехнической академии (394613, г.Воронеж, ул. Тимирязева, 8), зал заседания ауд. 118.

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке Воронежской государственной лесотехнической академии.

Автореферат разослан «20» апреля 2009г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Аникеев Е.А.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Широкое применение информационных систем в современном обществе требует соответствующего обеспечения. Эффективное проектирование, создание и внедрение таких систем невозможны без развитой технологии моделирования организационных процессов переработки информации и принятия решений и без комплексного подхода к развитию информационной системы как составной части управленческой системы.

Для успешного функционирования и развития предприятий в сложных рыночных условиях необходимо принимать эффективные и обоснованные управленческие решения в режиме реального времени. Используемые на большинстве предприятий традиционные иерархически-бюрократические формы управления основаны на функциональном подходе. Недостатками данных форм управления являются высокая степень инертности, отсутствие качественной информации у лиц, принимающих решения (ЛПР), узкая специализация работников и разделение труда, а, следовательно, большое количество правил и инструкций, что ведет к принятию необоснованных управленческих решений и, соответственно, к снижению экономических показателей деятельности предприятия.

Одним из ключевых вопросов является повышение качества управления. Над этой проблемой работали Г. Г. Вендров, Л. Д. Гительман, О. И. Ларичев, А. А. Емельянов, Г. Н. Калянов, Р. А. Фатхутдинов, А. В. Шеер и другие ученые. Наиболее эффективным способом повышения качества управления является переход к динамическим организационным системам управления. В настоящее время это научное направление нашло развитие в работах таких ученых, как Архипова Н. И., Бурков В. Н., Волкова В. Н., Денисов А. А., Костров А. В., Трахтенгерц Э. А., Швецов А. Н., и других. Однако проблема моделирования и проектирования системы управления предприятием, целью которой является обеспечение эффективного функционирования ЛПР в сетевой модели управления, оперативно реагирующей на возмущающие внешние и внутренние факторы, остается до конца не проработанной и является актуальной.

На данном этапе исследования в области объектно-ориентированных подходов к разработке управляющих информационных систем, довольно широко проводимые за рубежом, в нашей стране пока не получили должного распространения. Однако, как показывает зарубежный опыт, несмотря на сложность практического воплощения подобных подходов, их применение позволяет в полной мере использовать преимущества структурного анализа бизнес-процессов фирмы и информационной модели для практического формирования системы поддержки управленческих решений. Благодаря совместимости моделей, получаемых в рамках объектно-ориентированного анализа и дизайна сложных систем с современными средствами разработки, базирующимися, как правило, на объектно-ориентированной среде, данный подход является одним из наиболее перспективных с точки зрения использова-

ния средств автоматизации, и соответственно, снижения общих затрат на разработку. Кроме того, применение объектного подхода позволяет устранить "узкое место", существующее при разработке сложных систем - проблему выбора языка описания модели, позволяющего проводить независимое моделирование и проектирование нескольким группам разработчиков для принятий рациональных решений управления.

Поэтому в рамках данной работы поставлена задача разработки инструментальных средств объектно-семантического моделирования систем принятия решений и повышения эффективности их работы.

Диссертационная работа выполнена на кафедре информационных систем и технологий Воронежского института высоких технологий в соответствии с научным направлением - «Моделирование информационных технологий; разработка и совершенствование методов и моделей управления, планирования и проектирования технических, технологических, экономических и социальных процессов и производств».

Цель и задачи исследования. Целью настоящего диссертационного исследования является разработка методик, моделей и алгоритмов для создания специального математического и программного обеспечения объектно-семантического моделирования систем принятия управленческих решений на предприятиях электронной промышленности.

Для достижения этой цели были поставлены следующие задачи:

провести анализ состояния ЭП, роли информационных технологий (ИТ) в решении задач автоматизации управления промышленным предприятием в условиях неустойчивого экономического окружения.

обосновать эффективность объектно-семантического подхода к моделированию систем управленческих решений на предприятиях ЭП;

предложить методику построения инструментальных средств анализа принимаемых решений с использованием объектно-семантического подхода;

провести разработку модели для объектно-семантического анализа, позволяющей более точно описать структуру системы управленческих решений предприятия;

разработать алгоритмы семантического расширения иерархических и сетевых моделей поддержки принятия решений;

реализовать специализированное математическое и программное обеспечение для построения и анализа семантических моделей систем управленческих решений на предприятиях ЭП;

выработать методические рекомендации по использованию программного комплекса при анализе систем управленческих решений на предприятиях электронной промышленности.

Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались основные положения теории принятия решений, анализа и синтеза вычислительных систем, методах модульного, структурного и объектно-ориентированного программирования, объектного и семантического моделирования, объектно-ориентированного анализа.

Научная новизна. В диссертации получены следующие основные результаты, характеризующиеся научной новизной:

- методика применения объектно-ориентированного подхода к моделированию управляющих систем предприятий ЭП, обеспечивающая инвариантность описания структуры управляющих систем за счет формализации процедур функционирования объектов;

- объектно-ориентированная модель управляющей системы предприятия, отличающаяся описанием объектной иерархии классов и модели информационной базы на концептуальном и логическом уровне;

- алгоритмы семантического расширения иерархических и сетевых моделей поддержки принятия решений, использующие двухуровневое представление базы знаний, описывающей предметную область, и отличающиеся использованием шаблонов связей между элементами модели и кластерами альтернатив, являющимися компонентами семантического описания;

- структура программного комплекса построения решающих моделей, позволяющая осуществлять проверку и корректировку принятия решений на основе объектно-семантического описания предметной области.

Практическая ценность и реализация результатов работы.

Основным практическим результатом работы является разработка инструментальных средств анализа систем управленческих решений, применение которого при рассмотрении задач многокритериального выбора в условиях взаимной зависимости критериев и наличия качественных оценок позволяет снизить трудоемкость анализа и повысить научно-техническую обоснованность принимаемых решений.

Предложенные и разработанные методы и модели являются основой для развития алгоритмического обеспечения компьютерных систем, ориентированных на интеллектуализацию современных управляющих информационных систем промышленного предприятия. Разработано программно-алгоритмическое обеспечение объектно-семантического моделирования систем принятия решений.

Научные и практические результаты работы внедрены в деятельность административного аппарата ЗАО «ВЗПП-Микрон» и учебный процесс кафедры информационных систем и технологий Воронежского института высоких технологий для студентов специальности 230201 «Информационные системы и технологии» для проведения курсового и дипломного проектирования по специальным дисциплинам.

Основные положения, выносимые на защиту.

- методика применения объектно-ориентированного подхода к моделированию управляющих систем предприятий ЭП;

- объектно-ориентированная модель анализа управляющей системы предприятия ЭП;

- алгоритмы семантического расширения иерархических и сетевых моделей поддержки принятия решений;

- структура программного комплекса построения решающих моделей, позволяющая осуществлять проверку и корректировку принятия решений на основе объектно-семантического описания предметной области.

Апробация работы. Результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях и семинарах: Всероссийской конференции «Интеллектуальные информационные системы» (Воронеж, 2007), «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах» (Воронеж, 2007), Всероссийской научно-технической конференции «Высокие технологии в технике, медицине, экономике и образовании» (Воронеж, 2006), «Информационные технологии» (Воронеж, 2005, 2007), IV-й Всероссийской научно-технической конференции «Теория конфликта и ее приложения» (Воронеж, 2006), XIX Международной конференции «Применение новых технологий в образовании» (Троицк, 2008), отчетной конференции ППС ВИВТ (Воронеж, 2005).

Публикации. Основное содержание диссертационной работы изложено в 15 печатных работах, в том числе по перечню изданий, определенных ВАК общим объемом 38 страниц (лично автором выполнено 32 страницы).

В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, лично соискателю принадлежат: структура объектно-семантической модели [2, 4, 5], описание сетевой структуры [3], алгоритм построения обобщенной имитационно-семантической модели [6], применение адаптивного подхода к построению имитационных систем [10], структуры данных для построения управляющих информационных систем [11, 15], алгоритмы управления планированием [13, 14], архитектура управляющей информационной системы для предметной области[12].

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, изложенных на 152 страницах машинописного текста, списка литературы (142 наименования), приложения, содержит 22 рисунка, 9 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы исследования, определены цели и задачи работы, методы решения сформулированных задач, отмечены основные результаты исследования, выносимые на защиту, определена их научная новизна и практическая значимость, приведены сведения об апробации и внедрении результатов работы.

В первой главе проведен анализ состояния ЭП, роли ИТ в решении задач автоматизации управления промышленным предприятием в условиях неустойчивого экономического окружения, и рассматривается применение объектного подхода в области систем поддержки принятия решений.

Анализ состояния современного уровня развития экономики РФ и, особенно, промышленных предприятий, свидетельствует о том, что экономические реформы, направленные на функционирование рыночных условий хозяйствования, до сих пор не достигли ожидаемых результатов. Рыночные отношения требуют пересмотра сформировавшихся схем управления, исполь-

зования новых методов организации и функционирования системы управления предприятием. Проблема организации эффективной системы оперативного управления в условиях функционирования рыночных отношений является одной из актуальных задач управления предприятием. Это обуславливается и тем, что изменчивость конъюнктуры растущего спроса требует мобильности системы оперативного управления производством в принятии решений для осуществления договорных обязательств с наименьшими затратами соответственно к спросу потребителей.

Значительный объем информации при моделировании и управлении различными процессами на современных предприятиях, невозможность в большинстве случаев постановки активного эксперимента, требуют применения имитационных методов моделирования и разработки интеллектуальных систем поддержки принятия решения.

Для разработки таких систем необходимо определить структурную модель базы знаний, учитывающую необходимость точного моделирования различных сущностей. Возможным вариантом реализации указанной модели есть программная реализация моделируемых сущностей в виде объектной базы знаний.

Объекты в объектной базе знаний системы поддержки принятия решений инкапсулируют как данные, так и процедуры их обработки. Это позволяет, с одной стороны, имитировать не только структуру и свойства сущностей, но и их поведение, с другой, придает объектным знаниям активный характер. Активность программных объектов проявляется в том, что объекты при решении той или иной задачи в системе активизируются исполнительной средой системы и выполняются в ней, имитируя свойства и поведение сущностей. Множество исполняемых (активных) объектов, обмениваясь сообщениями, моделируют проблемную ситуацию и таким образом позволяют предсказывать ее развитие. Производя оценку предсказанных состояний по заданным пользователем критериям, система способна решать задачи оценки потенциального решения или нахождения по запросу пользователя альтернативных вариантов. Поскольку объекты имитируют сущность и отражают семантику понятий проблемной области, то такой подход к моделированию сущностей можно назвать объектно-семантическим.

Таким образом, перед разработчиками моделей кафермацкеишлх систем в рамках различных подходов и направлений встает одинаковая задача создания универсального языка, пригодного для формального описания и совместимого с языком разработки приложений в средствах поддержки принятия управленческих решений.

Во второй главе работы рассмотрен объектно-семантических подход к построению модели принятия управленческих решений для промышленных предприятий, а также формализация описания функционирования экземпляра объекта модели.

Объектно-семантическая модель позволяет включать в качестве составных частей любые другие модели, разработанные в рамках объектного подхода, что позволяет получить наиболее универсальный метод моделирования

и позволяет применять любые, доступные разработчикам средства трансляции и автоматической разработки приложений при разработке систем поддержки принятия управленческих решений для промышленных предприятий. Будучи определенной как "ядро", данная модель должна обеспечивать адекватное представление всех составляющих концептуальной модели и реализацию всех механизмов проверки информации.

Определим рассматриваемое множество объектов через О, два подмножества: конкретный класс, или множество конкретных объектов - L, абстрактный класс, или множество абстрактных объектов - N, тогда O'LuN.

Определим множество абстрактных базовых классов объектов: NA=NnA. Множество конкретных базовых классов объектов LA=L п А.

Формально, если множество предикатов обозначается как Р и множество фактических классов - F, то F является подмножеством множества Р. Вспомогательная функция Fact: P^>F определена на пространстве фактических классов, для которых существуют предикаты.

В формальной записи: Factip) =/<=>/б р.

Функция Base Р -> О используется для получения множества объектов, которые могут быть представлены как предикаты.

Класс связки описывается как специальный фактический класс, отражающий отношение между экземплярами абстрактного и конкретного классов. Данный класс описывается через множество B={{p,q} е F \ р е PL л q е Pn }, где Рх= {реР \ Base (р) е X).

Данный класс является единственным классом объектов, связывающим абстрактные и конкретные классы.

Предикаты, которые образуют класс связки b={p,q}, могут быть выделены при помощи функций concrib) = р, такое что peb п PL; absttib) = q, такое что ptbr\PN.

Также существуют некоторые специальные составные классы: класс указателей (G cz О) и последовательный класс. Данный класс является, как следует из названия, составным объектным классом, представляющем собой последовательность элементарного класса (S с О).

Иерархия наследования может быть определена как функция Idjlr на множестве ЛхО объектных классов, обладающая свойствами асимметрии и транзитивности. Выражение a Idflr b интерпретируется как а наследует набор свойств от b (является наследником).

Схематический класс представлен в модели через С с: О. Информационная структура, лежащая в основе экземпляра схематического класса может быть получена через декомпозицию этого экземпляра. Данное свойство формально записывается через отношение X ■< с С х О, что интерпретируется следующим образом: если х ■< у, то это означает, что у может быть получен декомпозицией х, либо, у является частью объекта, полученного в результате декомпозиции х.

Таким образом, информационная структура %(х) для схематического класса х может быть представлена в виде набора объектных классов, полу-

чаемых при помощи декомпозиции х, Ох- {у е О \ х ■< у). Из общего набора объектов Ох могут быть аналогичным образом выделены классы - абстрактный, конкретный, базовый и так далее. На данном множестве могут быть определены все указанные выше функции.

Определение 1. Определение информационной структуры модели.

Если х е С => х(х) является информационной структурой модели.

Как уже указывалось выше, элементы абстрактного и конкретного классов нельзя смешивать в одном схематическом построении. Для связи между ними существует класс связки. Формально данное правило можно записать так:

Правило 1. Разделение классов.

Если для х,у справедливо любое выражение из трех:

х = ЕШу), либо х-<у, либо х 1с1/1г у, следовательно для ху справедливо одно из двух х,у е Ь, либо х,у е N.

Представленный выше набор определений и правил формирует ядро объектной модели, сформулированной на языке множеств.

Предложенная модель позволяет описать объектную иерархию, иерархию классов и ввести ограничения на нее, схема, получаемая в результате применения данной методики может описывать на концептуальном и логическом уровне модель информационной базы.

В третьей главе рассматриваются алгоритмы построения объектно-семантических моделей в информационной системе поддержки принятия управленческих решений промышленных предприятий ЭП.

Предлагается методика семантического расширения методов принятия решений в управлении предприятием ЭП, основанная на построении семантической модели предметной области задачи принятия решения (ЗПР), отражающей основные ее понятия и элементы в терминах процессов принятия решений (ПР), характерных для данной области, с формализованным описанием взаимосвязей между ними, а также методов их задания и обработки. Представление семантической модели предметной области вместе с формализованными механизмами создания на ее основе иерархических и сетевых моделей ПР для конкретных задач в базе знаний (БЗ) в составе СППР может не только привести к повышению эффективности использования методов принятия решений и снижению Есро.тгнссти ошибок выбора, но, помимо этого, обеспечить возможность повторного использования моделей ПР, а также автоматизировать их построение.

Поскольку в рамках одной предметной области может решаться множество различных ЗПР, то фрагмент БЗ (/Г), связанный с некоторой предметной областью, может быть формально представлен в виде

г=<5,М,Рм >.

где: 5- шаблон, представляющий собой семантическую модель предметной области;

М={М11М2,...,Мк} - множество моделей, соответствующих решаемым в данной области задачам;

- множество правил (формализованных процедур), формирования модели на основе шаблона.

Рассмотренное представление задает отношение «общее-частное» между шаблоном и моделями задач Мк, являясь тем самым двухуровневым.

На основе применения системного подхода, с учетом свойств объекта исследования, рассмотренных ранее, методикой семантического расширения методов принятия решений в управлении предприятием ЭП, предложенной в главе 2, и рекомендациями относительно методики анализа решений, разработан обобщенный алгоритм анализа и решения задачи, выбранной в качестве объекта исследования, и сформирована информационная модель данного процесса.

Схема обобщенного алгоритма представлена на рисунке 1.

Рисунок 1 - Схема обобщенного алгоритма анализа задачи и поддержки принятия решения

Процесс анализа и решения задачи состоит из шести основных этапов, каждый из которых включает в себя промежуточные стадии. Стрелки показывают связи между этапами, отражающие возможную последовательность их выполнения и направления передачи информации.

Анализ обобщенного алгоритма и его информационной модели, позволил сделать вывод о необходимости разработки следующих математических моделей:

- семантической модели предметной области, описывающей множество взаимодействующих элементов предметной области, состоящая из модели шаблона элемента и модели шаблона связи между элементами, модели шаблона критерия и модели шаблона альтернативы;

- модели задачи, которая описывает конкретную задачу из определенной предметной области на основе семантической и включает в себя модель элемента, модель связи, модель критериев и модель альтернативы, строящихся на основе соответствующих моделей-шаблонов;

- модели критериального оценивания, связанной с моделью критериев и формирующейся на основе предпочтений ЛПР описываемых моделями элементов и связей. Основное назначение модели критериального оценивания -формализованное представление качественных свойств нечисловой природы;

- решающей модели, в рамках которой осуществляется синтез обобщенных оценок предпочтительности на основе формализованной информации о взаимодействиях между элементами, критериях и предпочтениях. Данная модель объединяет модель синтеза элементарных критериев качества (т.е. оценок элементов модели относительно других элементов и альтернатив) и непосредственно модель синтеза обобщенных оценок значимости элементов и альтернатив, использующая информацию об указанных критериях;

- модели проверки корректности решения, необходимой для выявления противоречий, заложенных в модели, повышения адекватности модели за счет удаления малозначимых элементов и дополнительной детализации важных;

- модели анализа устойчивости решения, предназначенной для получения обоснованных решений за счет проведения анализа его устойчивости различными методами.

Перечисленные модели используются в алгоритме построения обобщенной математической модели этапов анализа и решения задачи-объекта исследования, представленном на рисунке 2 в форме структурной схемы, отражающей связь между моделями на уровне передаваемой и обрабатываемой информации (без учета параллельности и итерационности этапов процесса).

В качестве методической основы построения указанных моделей целесообразно использовать подходы, базирующиеся на иерархических и сетевых алгоритмах поддержки принятия решений с учетом методики их семантического расширения. При реализации моделей критериев и критериального оценивания для задания качественных оценок, целесообразно использовать математический аппарат лингвистических переменных.

Исходя из анализа основных компонентов МАИ и MAC, и с учетом информационной модели первого этапа общего алгоритма решения задачи, математическая модель шаблона S может быть представлена в следующем виде:

S = <E,Re,A,CaC,F,St>. (1)

Рисунок 2 - Этапы построения обобщенной математической модели анализа задачи и поддержки принятия решения

В (1) Е = {ЕьЕ2,...,Ер} - множество элементов, отражающих понятия предметной области и являющихся шаблонами элементов модели Мь ЛЕ = 11е(Е(,Е0 - отношение, задающее тип и силу (степень) связи (взаимовлияния) меяеду элементами;

Сд - шаблон кластера альтернатив;

С = {С|,С2,...,См} - набор критериев оценки альтернатив;

Р = {Р,^,...^} - набор, компоненты которого характеризуют методику критериального оценивания альтернатив, элементов модели и связей, при этом компонент Ц характеризует методику оценивания по критерию С|, j = 1,...,п

А = {АьА2,...,Ак} - множество шаблонов альтернатив, где каждый элемент

А; (при 1 = 1,...,к) задает возможный шаблон альтернативы;

Бт = {(Бт)!, (БтЬ,..., (5т)о} - множество шаблонов иерархий и сетей.

Математическая модель ЗПР в управлении предприятием ЭП строится на основе информационных и математических моделей и может быть представлена графически в следующем виде (рисунок 3):

Рисунок 3 - Графическая интерпретация математической модели задачи поддержки принятия решения

Основным отличием математической модели от семантического описания предметной области является ее ориентация на решение конкретной задачи (в рассматриваемом случае - управление предприятием ЭП). Так в -главная цель задачи, приобретающая одно из определенных значений, заложенных в семантическое описание Б. Видами задач принятия решения, выделяются следующие основные типы главных целей:

1) О) — выбор наилучшей альтернативы;

2) в2 - ранжирование альтернатив;

3) вз - определение роли каждого элемента модели.

Таким образом, построена модель задачи, включающая модели критериев, альтернатив, кластеров альтернатив, критериев оценки. На основе построенной модели строиться решающие правила различных типов в зависимости от структуры предпочтений ЛПР при управлении предприятием ЭП, анализ результатов применения которой может приводить к изменениям в моделях задачи и семантического представления.

Четвертая глава посвящена разработке информационной системы анализа принимаемых решений на основе семантической модели. Анализ разработанных и представленных в предыдущих разделах математических моделей многокритериального выбора альтернатив в условиях взаимной зависимости критериев и наличия качественных оценок показывает, что основу математи-

МК=<С,Х,Е,Я е,С,Р,Ра>

Главная цель

ческого аппарата, применяемого в рамках рассмотренного подхода, составляют модели представления знаний, а также иерархические и сетевые модели принятия решений.

Большое количество компонент моделей принятия решений в управлении предприятием ЭП, сложная структура взаимосвязей между ними и итерационный характер вычислений, обуславливают необходимость компьютерной поддержки всех стадий работы обобщенного алгоритма анализа и решения задачи-объекта исследования.

Основными направлениями разработки программного комплекса поддержки принятия решений при управлении предприятием ЭП являются поддержка построения семантического описания предметной области и разработка на их основе моделей задач. При построении семантической модели основной является возможность визуального проектирования и графическое представление моделей. В основе построения моделей задач лежат формализованные процедуры, позволяющие выполнить автоматизированный переход от обобщенного описания предметной области к конкретной задаче.

Рассмотренные принципы представления допускают наглядное и компактное схематическое отображение в форме алгоритмической структуры представления знаний, приведенной на рисунке 4.

МОДЕЛЬ , |

СЕК-ШриЧЕСКА^: Шаблон Шаблон

Шаблон альтернативы

Д ВЫЧИСЛЕНИЙ

Рисунок 4 - Алгоритмическая структура представления знаний в программном комплексе «САР»

На основе сформированных в главе требований, с учетом структуры моделей, исследованных в гл. 2, и предложенных в гл. 3 алгоритмов разработан программный комплекс поддержки принятия решений в условиях взаимной зависимости критериев и альтернатив на базе семантического расширения, получивший название Система анализа решений (САР). Основные характеристики ПК «САР» представлены на функциональной схеме рисунок 5.

Структурная схема ПК «САР» представлена на рисунке б. Рассмотрим основные структурные блоки, входящие в состав ПК.

База знаний предназначена для хранения информации о разработанных моделях и задачах управления преедприятием ЭП с целью обеспечения возможности их повторного использования. База знаний представляет собой объединение семантической модели и построенных на ее основе моделей задач. Возможно хранение отдельной модели задачи без семантического описания. Для хранения информации в БЗ используется формат XML.

Рисунок 5 - Функциональная схема программного комплекса «САР»

Рисунок 6 - Структурная схема программного комплекса «САР»

Интерфейс базы знаний осуществляет промежуточную обработку информации при передаче ее между БЗ и другими подсистемами. Основными задачами данной подсистемы являются, с одной стороны, преобразование и передача в среду ПК информации о модели при ее загрузке из БЗ и, с другой стороны, преобразование информации об активной модели в формат ее представления для хранения в БЗ при записи туда модели.

Интерфейс визуального проектирования реализует все операции, связанные с вводом и визуализацией обрабатываемой информации при принятии решений управления предприятием ЭП. Через данную подсистему осуществляется взаимодействие всех остальных подсистем и модулей ПК с пользователем.

Построение объектно-ролевой модели информационной системы поддержки принятия управленческих решений предприятия ЭП необходимо для дальнейшего построения физической модели и трансляции ее в структуру баз данных и приложений. Построение объектно-семантической структуры, выделение классов объектов, определение пользовательских ограничений является достаточно долгим процессом, а получаемая в результате модель может быть достаточно большой за счет необходимости дополнительного описания классов. Однако нельзя не отметить тот факт, что классификация и объектное представление предоставляет возможность структуризации информации, что становится критически важным при ее большом объеме. Следовательно, можно предполагать, что "загруженность" модели классификациями имеет весьма большое положительное значение для задач принятия управленческих решений предприятием ЭП, при решении которых потери времени от необходимости построения систем классификации перекрываются выгодами, полученными в результате упорядочивания информации.

Таким образом, полученный программный комплекс применяется для автоматизации целевых задач управления предприятием ЗАО «ВЗПП-Микрон». В актах внедрения, приведенных в приложении, отмечено, что на основе предложенных решений созданы единые информационные средства поддержки принятия решений в управлении предприятием ЭП. Годовой экономический эффект составляет несколько сотен тысяч рублей.

Разработанная система в силу инвариантности системных свойств применима для других предприятий экономической сферы Воронежского региона.

В Воронежском институте высоких технологий на основе результатов диссертационной работы созданы программно-обучающие комплексы, которые применяются для проведения лабораторных работ, курсового и дипломного проектирования по специальным дисциплинам.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Проведен анализ состояния ЭП, роли ИТ в решении задач автоматизации управления промышленным предприятием в условиях неустойчивого экономического окружения и обоснованно эффективность применения объ-

ектно-семантического подхода к моделированию систем управленческих решений на предприятиях

2. Предложена семантическая структура объектно-ориентированной модели, обеспечивающая описание объектной иерархии классов и модели информационной базы на концептуальном и логическом уровне.

3. Предложена методика и многоуровневая модель семантического расширения иерархических и сетевых моделей поддержки принятия решений, обеспечивающая повышение устойчивости и обоснованности принимаемых решений.

4. Создана алгоритмическая основа синтеза обобщенных оценок предпочтительности альтернатив, основанная на методике семантического расширения и использующая комбинации иерархических и сетевых моделей принятия решений.

5. Проведена программная реализация инструментальных средств моделирования и анализа принимаемых решений в условиях взаимной зависимости критериев и альтернатив, обеспечивающая поддержку семантического расширения иерархических и сетевых моделей ПР и инвариантная по отношению к предметной области.

6. Предложены рекомендации по использованию программного комплекса поддержки принятия решений в управлении предприятиями ЭП.

Результаты работы внедрены в ЗАО «ВЗПП-Микрон» в учебный процесс кафедры информационных систем и технологий Воронежского института высоких технологий.

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах:

Публикации в изданиях, определенных ВАК РФ 1. Зазулии, A.B. Построение семантической структуры объектной модели [Текст] / А.В Зазулин // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2006 - №11. - Т.2. — С. 34-37

Статьи и материалы конференций

2. Зазулин, A.B. Особенности построения семантических моделей предметной области [Текст] / A.B. Зазулин, Ю.П. Преображенский // Вестник Воронежского института высоких технологий. - Воронеж: Наущая книга, 2008.

- №3. - С.26-28.

3. Зазулин, A.B. Обеспечение доступности качественного образования через организацию сетевого взаимодействия внутри школьного округа в режиме on-line [Текст] / A.B. Зазулин, В.В. Мирошников // Применение новых технологий в образовании: материалы XIX международной конференции -Троицк, 2008. - С.442-444.

4. Зазулин, A.B. Формирование объектно-семантической модели функционирования предприятия [Текст] / A.B. Зазулин, В.Н. Кострова // Интеллектуальные информационные системы: труды всероссийской конференции

- Воронеж, ВГТУ, 2007. - С. 82-84.

5. Зазулин, A.B. Использование объектно-семантической модели в информационной системы поддержки принятия управленческих решений [Текст] / A.B. Зазулин, В.Н. Кострова// Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах: труды всероссийской конференции -Воронеж: ВГТУ, 2007. - С.149-150.

6. Зазулин, A.B. Структура и алгоритм построения обобщенной объектно-семантической модели [Текст] / A.B. Зазулин, В.Н. Кострова // Информационные технологии: материалы всероссийской научно-технической конференции - Воронеж:Научная книга, 2007. - С.369-373.

7. Зазулин, A.B. Алгоритм построения обобщенной объектно-семантической модели [Текст] / A.B. Зазулин // Высокие технологии в технике, медицине, экономике и образовании: межвузовский сборник научных трудов - Воронеж, ВГТУ, 2006.-С. 178-183.

8. Зазулин, A.B. Объектно-семантическое моделирование в поддержке принятия управленческих решений [Текст] / A.B. Зазулин // Высокие технологии в технике, медицине, экономике и образовании: межвузовский сборник научных трудов - Воронеж, ВГТУ, 2006. - С. 174-177

9. Зазулин, A.B. Имитационное моделирование современных управляющих систем [Текст] / A.B. Зазулин // Теория конфликта и ее приложения: материалы IV-й Всероссийской научно-технической конференции - Воронеж: Научная книга, 2006. - Ч.2.- С.222-225.

10. Зазулин, A.B. Построение многовариантной системы активного обучения [Текст] / A.B. Зазулин // Моделирование систем и информационные технологии: межвузовский сборник научных трудов- 2006. - С. 196-198.

11. Зазулин, A.B. Принципы разработки деловых игровых имитационных моделей [Текст] / A.B. Зазулин // Моделирование систем и информационные технологии: межвузовский сборник научных трудов - 2006. - С. 198199.

12. Зазулин, A.B. Вопросы построения многовариантных имитационных обучающих систем [Текст] / A.B. Зазулин, Ю.П. Преображенский // Моделирование систем и информационные технологии: межвузовский сборник научных трудов - 2006. - С. 199-200.

13. Зазулин, A.B. Стратегия применения опыта решения задач в системах искусственного интеллекта [Текст] / A.B. Зазулин, Ю.П. Преображенский // Информационные технологии: материалы всероссийской научно-технической конференции - Воронеж:Научная книга, 2005. - С.366-368.

14. Зазулин, A.B. Применение адаптивного планирования в задачах интеллектуализации управления сложными системами [Текст] / A.B. Зазулин, Ю.П. Преображенский // Информационные технологии-. Материалы Всероссийской научно-технической конференции - Воронеж: Научная книга, 2005. - С.369-371.

15. Зазулин, A.B. Построение систем искусственного интеллекта с применением методов, основанных на знаниях [Текст] / A.B. Зазулин, Ю.П. Преображенский // материалы отчетной научной конференции профессорско-преподавательского состава ВИВТ. - Воронеж:ВИВТ, 2005 - С.59-60.

Просим Ваши отзывы на автореферат в двух экземплярах с подписями, заверенными гербовой печатью, направлять по адресу. 394613, г. Воронеж, ул. Тимирязева, 8, ВГЛТА, ученому секретарю. Тел/Факс (4732)-53-72-40.

Зазулин Александр Владимирович

ОБЪЕКТНО-СЕМАНТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И АЛГОРИТМИЗАЦИЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В УПРАВЛЯЮЩИХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Подписано в печать 16.04.2009. Формат 60x84/16. Бумага для множительных аппаратов. Усл. печ. л. 1. Тираж 100 экз. Зак. № 106.

Отпечатано в ООО ИПЦ «Научная книга» г. Воронеж, ул. 303 Стрелковой дивизии, д. 1а. тел. (4732) 205-715,29-79-69 http:// www.n-kniga.ru E-mail: ipc@sbook.ru

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ И ПРЕДПОСЫЛКИ 13 ФОРМИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ

1.1 Анализ систем поддержки управленческих решений современных 13 предприятия

1.2. Применение объектного подхода в области информационных 25 систем поддержки управленческих решений на предприятии

1.3. Цель и задачи исследования

ГЛАВА 2. ОБЪЕКТНО-СЕМАНТИЧЕСКИЙ ПОДХОД К 39 ПОСТРОЕНИЮ МОДЕЛИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА ПРЕДПРИЯТИИ

2.1. Внутренние составляющие модели информационной системы 39 поддержки управленческих решений

2.2. Описание структуры объектно-семантической модели

2.3. Формализация описания функционирования экземпляра объекта 71 Выводы второй главы

ГЛАВА 3. АЛГОРИТМЫ ПОСТРОЕНИЯ СЕМАНТИЧЕСКИХ 80 МОДЕЛЕЙ В УПРАВЛЯЮЩЕЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЕ ПРЕДПРИЯТИЯ

3.1 Разработка семантической модели представления предметной 80 области

3.2 Анализ принципов и построение модели семантического 95 описания предметной области

3.3. Разработка методов формализации задач на основе семантической модели предметной области

Выводы третьей главы

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ 117 ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ ОБЪЕТНО-СЕМАНТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ

4.1 Построение решающих моделей различных типов в зависимости 117 от структуры предпочтений лица, принимающего решения

4.2. Формирование структурных и функциональных требований 125 к программному комплексу

4.3 Построение объектно-семантической модели функционирования 134 предприятия ЭП

Выводы четвертой главы

Актуальность темы исследования. Широкое применение информационных систем в современном обществе требует соответствующего обеспечения. Эффективное проектирование, создание и внедрение таких систем невозможны без развитой технологии моделирования организационных процессов переработки информации и принятия решений и без комплексного подхода к развитию информационной системы как составной части управленческой системы. Исследования в области информационных систем начали развиваться сравнительно давно, постоянное увеличение возможностей вычислительной техники и появление новых классов задач меняет сложившиеся стереотипы и требует новых исследований и новых подходов к решению возникающих проблем.

Анализ эффективности реально эксплуатируемых информационных систем управления на предприятиях электронной промышленности (ЭП) показывает, что, несмотря на то, что они, как правило, имеют достаточно высокую отдачу за счет автоматизации процессов обработки информации, их не всегда можно адекватно использовать в процессе принятия решений. Причиной является ограниченный набор методов и моделей, реализованных в данных системах, а именно, несовершенство математических моделей и применяемого математического аппарата описания и исследования процессов управления, а также ограниченность или отсутствие современных методов разработки, применение которых позволяло бы учесть все аспекты применения управленческих информационных систем (УИС) предприятий. Отчасти это является следствием постоянных динамичных процессов, протекающих в окружении реальных фирм, постоянного изменения требований, предъявляемых к УИС, отчасти тем фактом, что теоретическая база, на которой строятся подобные системы достаточно быстро устаревает. Поэтому исследования в области создания новых процедур и моделей, учитывающих новые требования и использующих более совершенный математический аппарат являются крайне актуальными.

Наряду с этим, следует отметить, что в отечественной науке такого рода вопросы долгое время не получали должного внимания. Исследования в области использования информационных технологий для управления концентрировались вокруг технических аспектов создания УИС предприятий ЭП и не решали вопросы оптимизации управленческих решений.

В настоящее время исследования в области объектно-ориентированных подходов к разработке управляющих информационных систем, довольно широко проводимые за рубежом, в нашей стране пока не получили должного распространения. Однако, как показывает зарубежный опыт, несмотря на сложность практического воплощения подобных подходов, их применение позволяет в полной мере использовать преимущества структурного анализа бизнес-процессов фирмы и информационной модели для практического формирования системы поддержки управленческих решений. Благодаря совместимости моделей, получаемых в рамках объектно-ориентированного анализа и дизайна сложных систем с современными средствами разработки, базирующимися, как правило, на объектно-ориентированной среде, данный подход является одним из наиболее перспективных с точки зрения использования средств автоматизации, и соответственно, снижения общих затрат на разработку. Кроме того, применение объектного подхода позволяет устранить "узкое место", существующее при разработке сложных систем -проблему выбора языка описания модели, позволяющего проводить независимое моделирование и проектирование нескольким группам разработчиков для принятий рациональных решений управления.

Поэтому в рамках данной работы поставлена задача разработки инструментальных средств объектно-семантического моделирования систем принятия решений и повышения эффективности их работы.

Диссертационная работа выполнена на кафедре информационных систем и технологий Воронежского института высоких технологий в соответствии с научным направлением - «Моделирование информационных технологий; разработка и совершенствование методов и моделей управления, планирования и проектирования технических, технологических, экономических и социальных процессов и производств».

Цель и задачи исследования. Целью настоящего диссертационного исследования является разработка методики, моделей и алгоритмов для создания специального математического и программного обеспечения объектно-семантического моделирования систем принятия управленческих решений на предприятиях электронной промышленности.

Для достижения этой цели были поставлены следующие задачи: провести анализ состояния ЭП, роли ИТ в решении задач автоматизации управления промышленным предприятием в условиях неустойчивого экономического окружения. обосновать эффективность объектно-семантического подхода к моделированию систем управленческих решений на предприятиях ЭП; методика построения инструментальных средств анализа принимаемых решений с использованием объектно-семантического подхода; провести разработку модели для объектно-семантического анализа, позволяющей более точно описать структуру системы управленческих решений предприятия; разработать алгоритмы семантического расширения иерархических и сетевых моделей поддержки принятия решений; реализовать специализированное математическое и программное обеспечение для построения и анализа семантических моделей систем управленческих решений на предприятиях ЭП; выработать методические рекомендации по использованию программно-аппаратного комплекса при анализе систем управленческих решений на предприятиях электронной промышленности.

Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались основные положения теории принятия решений, анализа и синтеза вычислительных систем, методах модульного, структурного и объектно-ориентированного программирования, объектного и семантического моделирования, объектно-ориентированного анализа.

Научная новизна. В диссертации получены следующие основные результаты, характеризующиеся научной новизной:

- методика применения объектно-ориентированного подхода к моделированию управляющих систем предприятий ЭП, обеспечивающая инвариантность описания структуры управляющих систем за счет формализации процедур функционирования объектов; объектно-ориентированная модель управляющей системы предприятия, отличающаяся описанием объектной иерархии классов и модели информационной базы на концептуальном и логическом уровне;

- алгоритмы семантического расширения иерархических и сетевых моделей поддержки принятия решений, использующие двухуровневое представление базы знаний, описывающей предметную область, и отличающиеся использованием шаблонов связей между элементами модели и кластерами альтернатив, являющимися компонентами семантического описания;

- структура программного комплекса построения решающих моделей, позволяющая осуществлять проверку и корректировку принятия решений на основе объектно-семантического описания предметной области.

Практическая ценность и реализация результатов работы.

Основным практическим результатом работы является разработка инструментальных средств анализа систем принятия решений, применение которого при рассмотрении задач многокритериального выбора в условиях взаимной зависимости критериев и наличия качественных оценок позволяет снизить трудоемкость анализа и повысить научно-техническую обоснованность принимаемых решений.

Предложенные и разработанные методы и модели являются основой для развития алгоритмического обеспечения компьютерных систем, ориентированных на интеллектуализацию современных управляющих информационных систем промышленного предприятия. Разработано программно-алгоритмическое обеспечение анализа и объектно-семантического моделирования систем принятия решений.

Научные и практические результаты работы внедрены в деятельность административно-управленческого блока ЗАО «ВЗПП-Микрон» и учебный процесс кафедры информационных систем и технологий Воронежского института высоких технологий для студентов специальности 230201 «Информационные системы и технологии» для проведения курсового и дипломного проектирования по специальным дисциплинам.

Основные положения, выносимые на защиту.

- методика применения объектно-ориентированного подхода к моделированию управляющих систем предприятий ЭП;

- объектно-ориентированная модель анализа управляющей системы предприятия ЭП;

- алгоритмы семантического расширения иерархических и сетевых моделей поддержки принятия решений;

- структура программного комплекса построения решающих моделей, позволяющая осуществлять проверку и корректировку принятия решений на основе объектно-семантического описания предметной области.

Апробация работы. Результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях и семинарах: Всероссийской конференции «Информационные технологии» (Воронеж, 2005-2007), Всероссийской конференции "Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах (Воронеж, 2005-2008), Международной конференции «Теория конфликта и её приложения» (Воронеж, 2006-2008), «Моделирование систем и информационные технологии» (Воронеж, 2005, 2006), отчетной конференции ППС ВИВТ (Воронеж, 2005, 2006).

Публикации. Основное содержание диссертационной работы изложено в 15 печатных работах, в том числе по перечню изданий, определенных ВАК общим объемом 38 страниц (лично автором выполнено 32 страницы).

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, изложенных на 152 страницах машинописного текста, списка литературы (142 наименования), приложения, содержит 22 рисунка, 9 таблиц.

Результаты работы внедрены в ЗАО «ВЗПП-Микрон» в учебный процесс кафедры информационных систем и технологий Воронежского института высоких технологий.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основными результатами работы являются следующие:

1. Проведен анализ информационных систем управления, описано применение и обоснована эффективность объектно-семантического подхода к моделированию систем управленческих решений на предприятиях ЭП.

2. Предложена семантическая структура объектно-ориентированной модели, обеспечивающая описание объектной иерархии классов и модели информационной базы на концептуальном и логическом уровне.

3. Предложена методика и многоуровневая модель семантического расширения иерархических и сетевых моделей поддержки принятия решений, обеспечивающая повышение устойчивости и обоснованности принимаемых решений.

4. Создана алгоритмическая основа синтеза обобщенных оценок предпочтительности альтернатив, основанная на методике семантического расширения и использующая комбинации иерархических и сетевых моделей принятия решений.

5. Проведена программная реализация инструментальных средств моделирования и анализа принимаемых решений в условиях взаимной зависимости критериев и альтернатив, обеспечивающая поддержку семантического расширения иерархических и сетевых моделей ПР и инвариантная по отношению к предметной области.

6. Предложены рекомендации по использованию программного комплекса поддержки принятия решений в управлении предприятиями ЭП.

1. Автоматизированные системы управления в народном хозяйстве. /Под ред. проф. Синяка B.C. М: Экономика, 1987 286 с.

2. Акофф Р. Планирование будущего корпорации: Перевод с английского. /Под редакцией В.И. Данилова-Данильяна- М.: Прогресс, 1985,-327 с.

3. Акофф Р., Эмери Ф. О целеустремленных системах. — М.: Сов.радио, 1974.-271 с.

4. Ансофф И. Стратегическое управление: Сокр.пер. с англ. М.: Экономика, 1989.-213 с.

5. Багриновский К.А. Основы согласования плановых решений. — М.: Наука, 1977.-303с.

6. Бадд Т. Объектно ориентированное программирование в действии. /Пер. с англ. - СПб.: Питер, 1997.-^464 с.

7. Баев JI.A. Интенсивная самоорганизация экономических систем. Концепция, теория, модели. Челябинск: ЧГТУ, 1992.- 268 с.

8. Базилевич JI.A. Моделирование организационных структур. — Л.: Издательство ЛГУ, 1978. 159с.

9. Базилевич Л.А., Соколов Д.В., Франеева Л.К. Модели и методы рационализации и проектирования организационной структуры управления. Л.: изд-во ЛФЭИ, 1991.- 80 с.

10. Байриев Б.С, Лагоша Б.А. Оптимизация структуры управления. — Ашхабад: Ылым, 1985 — 161с.

11. П.Бакаев А.А., Костина Н.И., Яровицкий Н.В. Имитационные модели в экономике. Киев: Наукова Думка, 1978.- 302 с.

12. Берсуцкий Я.Г. Информационная система управления предприятием. Киев: Наукова Думка, 1986 167 с.

13. Берталанфи Л.фон. Общая теория систем: Критический обзор. П Исследования по общей теории систем: Пер.с англ. М., 1989 — 94с.

14. Веселовский А.В. Кадыров A.JI. Оптимизация структуры пунктов сбора информации САЦНТИ. //Моделирование экономических процессов. : МЭСИ, 1984- 111с.

15. Власюк Б.А., Моросанов М.С. Иерархия материальных потоков в больших системах. //Автоматика и телемеханика. 1972 - №7 - С. 110-120.

16. Вудкок М, Фрэнсис Д. Раскрепощенный менеджер. Перевод с англ.- М.: Дело, 1991.-306 с.

17. Гайдар Е.Т. Экономические реформы и иерархические структуры. М.: Наука, 1990 - 224 с.

18. Гиг Дж. Ван Прикладная общая теория систем. Кн.1. М.: Мир, 1981.-336 с.

19. Гиг Дж. Ван Прикладная общая теория систем. Кн.2. М.: Мир, 1981.-731 с. . - г

20. Диневич В.Г. и др. Показатели и критерии эффективности управления. — М.: Мысль, 1975. 181с.

21. Дудорин В.И. Сиротин А.В. Моделирование организационных структур управления. -М.: МИУ им.Орджоникидзе, 1976. 157с.

22. Дука Б.В. Бизнес-модель компании // Управление в России: менеджмент роста СПб.: ИКФ Альт, 2001. - С. 43-67.

23. Евенко Л.И. Организационные структуры управления промышленными корпорациями США: теория и практика формирования. -М.: Наука, 1983.-349 с.

24. Евланов Л.Г., Кутузов В.А. Экспертные оценки в управлении. -М.: Экономика, 1978. 133с.

25. Жеребин В.М., Мальцев В.Н., Совалов М.С. Экономические информационные системы. М.: Статистика, 1978 - 200 с.

26. Жуковская В.М., Мучник И.Б. Факторный анализ в социально -экономических исследованиях. -М.: Статистика, 1976. 150с.

27. Заимских В.М., Лейбкинд А.Р., Рудник Б.Л. Проблемы выбора коэффициентов близости и алгоритмов автоматической классификации в процедурах структуризации. М.: ЦЭМИ АН СССР, 1979. - 121с.

28. Зиндер Е.З. Бизнес-реинжиниринг и технологии системного проектирования. -М.: Центр Информационных Технологий, 1996. 119с.

29. Ильясов И.И. Система эвристических приемов решения задач.— М.,МГУ, 1994.-134с.

30. Имитационные системы принятия экономических решений, /отв.ред. Багриновский К.А., Конник Т.И. -М.: Наука, 1989- 162 с.

31. История и статус общей теории систем. //Системные исследования. Ежегодник.-М.: 1973. 94с.

32. Козелецкий Ю. Психологическая теория решений: Перевод с польского. (Под редакцией Б.В. Бирюкова).- М.: Прогресс, 1979 504 с.

33. Кокорева Т. А. Системный анализ процедур принятия управленческих решений. СПб.: Изд-во СПбУ, 1994 - 148 с.

34. Криницкий Н.А., Миронов Г.А., Фролов Г.Д. Автоматизированные информационные системы. — М: Наука, 1982.-381 с.

35. Кунц Г., О'Доннел С. Управление. Системный и ситуационный анализ управленческих функций. — М.: Прогресс, 1981— 512 с.

36. Лагоша Б.А. Модели формирования производственной структуры промышленного объединениям/Количественные методы анализа структур организационных систем. -М.: МНИИПУ, 1983 С.45-68.

37. Лагоша Б. А., Саидов М. О построении организационной структуры управления крупным территориально производственным комплексом. //Экономика и математические методы, 1985, т.21, вып.5. — С. 11-28.

38. Лагоша Б.А., Шаркович В.Г., Дегтярева Т.Д. Методы м модели совершенствования организационных структур. -М.: Наука, 1988 189 с.

39. Марка Д.А., МакГоуэн К. Методология структурного анализа и проектирования. М.: МетаТехнология, 1993. 220с.

40. Миллер Б. Собственность и управление. //Вопросы экономики, 1991. №5,- с.28-38.

41. Мильнер Б.З., Евенко Л.И., Рапопорт B.C. Системный подход к организации управления. М.: Экономика, 1983 - 224 с.

42. Мирзоев Р.Г., Колесников A.M. Методология принятия решений в менеджменте и маркетинге. СПб.: СПбГААП, 1997 - 125с.

43. Миркин Б.Г. Анализ качественных признаков и структур. М.: Статистика, 1980.- 156с.

44. Морозов В.П., Тихомиров В.П., Хрусталев Е.Ю. Гипертексты в экономике. Информационная технология моделирования. М.: Финансы и статистика, 1997.-256 с.

45. Моррис У. Наука об управлении. Байесовский подход. М.: Мир, 1971.-304 с.

46. Муравьев А.И., Мирзоев Р.Г., Харченко А.Ф. Информатизация научных исследований в экономике, 4.1. — СПб.: Изд-во СПБУЭФ, 1998 — 298с.

47. Новоженов Ю.В. Объектно-ориентированные технологии разработки сложных программных систем. М., Аргуссофт, 1996. 115с.

48. Растригин Л.А. Системы экстремального управления. М., 1974. -24 с.

49. Раяцкас Р. Л., Плакунов М.И. Экономические теории и управленческая реальность. М.: Экономика, 1991 - 207 с.

50. Сыроежин И.М. Планомерность, планирование, план (Теоретические очерки). /Под ред. Майкинас Е.З. — М.: Экономика, 1986.— 248с.

51. Хомоненко А.Д., Цыганков В.М. Базы данных. М.Корона принт, 2006. - 736с.

52. Цвиркун АД. Крупномасштабные системы. Моделирование развития и функционирования. -М.: ИПУ, 1990.—103 с.

53. Цвиркун А.Д. Основы синтеза структуры сложных систем. — М.: Наука. 1982.-200с.

54. Шаркович В.Г., Нанумова Р.А. Вопросы формирования функциональных и организационных элементов структуры управления. М.: ЦЭМИ АН СССР, 1985. 65с.

55. Шлеер С, Меллор С. Объектно-ориентированный анализ: моделирование мира в состояниях. Киев: Диалектика, 1993. — 118с.

56. Экономико-математические модели в системе управления предприятиями /Под ред. акад. Федоренко H.JL, Шубкиной И.П. М: Наука, 1983.- 174с.

57. Abrial J-R. Data semantics. Klimbie and Koffeman editors, Data Management Systems, North-Holland, 1974.

58. Ackoff R.L., Sasieni M.W. Fundameltals of Operation Research. John Wiley & Sons, New York, 1968.

59. Atkins M. С et al. Principles of object-orientated systems. In J. A. McDermod, editor, Software engineer's reference book. Butterworth-Heinemann, 1991.

60. Auramaki E., Lehtinen E., Lyytinen K. A speech-act-based office modeling approach. //ACM Transactions on Office Information Systems, 1988, vol.6, №2-pp. 126-152.

61. Avison D.E., Fitzgerald G. Information Systems Development: Methodologies, Techniques and Tools. Blackwell, Oxford, United Kingdom, 1988.

62. Barr M., Wells С Category Theory for Computer Science. Prentice-Hall, Englewood Cliffs, New Jersey, 1990.

63. Batini C, Lenzerini M., Navathe S. A comparative analysis of methodologies for database schema integration. //ACM Computing Surveys, 1986, vol.18, №4, pp.323-364.

64. Batini C, Lenzerini M., Navathe S. Database Design: An Entity-Relationship Approach. Benjamin Cummings, 1992.

65. Bell Т., Thayer Т. Software requirements: Are they really a problem. //Proceedings Second International Conference on Software Engineering, 1976, pp.61-68.

66. Bommel P. van, Holfsteide A.H.M, van der Weide Th.P. Semantics and verification of object-role models. //Information Systems, 1991, vol.16, №5, -p.417-495.

67. Borgida A. Knowlege representation and semantic data modelling: Similarities and differences. Proceedings Entity-Relationship Conference, Geneva, 1990.

68. Borgida A. Modelling class hierarchies with cotradictions. Proceedings ACM SIGMOD International Conference on the Managemet of Data, Portland, 1989.

69. Borgida A., Brachman R., McGuiness D., Resnick L. CLASSIC/DB: A structural data model for objects. Proceedings ACM SIGMOD International Conference on the Managemet of Data, Portland, 1989.

70. Bostrom R.B., Heinen J.S. MIS problems and failures. A socio-technical perspective: Part I: The causes. //MIS Quarterly, 1977, vol.1, №3, pp. 17-32.

71. Bostrom R.B., Heinen J.S. MIS problems and failures. A socio-technical perspective: Part II: The application of socio-technical theory. //MIS Quarterly, 1977, vol.1, №4, pp.11-28.

72. Brancheau J.C., Janz B.D., Wetherbe J.C. Key issues in information systems management: 1994-95 SIM Delphi study. //MIS Quarterly, 1996, vol.20, №2, pp.225-242.

73. Bronts G.H.W, Brouwer S.J., Martens C.L.J., Proper H.A. A unifying Object role modelling theory. //Information Systems, 1995, vol.20, №3, pp.213235.

74. Bubenko J.A. Information Systms Methodologies A research view. In T.W. Olle, H.G. Sol and A.A.Verrijn-Stuart, editors, Information Systems

75. Design Methodologies: Improving the Practice. North-Holland, Amsterdam, The Netherlands, 1986, pp.289-318.

76. Carley K.M. Computational and Mathematical Organization Theory: Perspectives and Directions. //Computational and Mathematical Organization Theory, 1995, vol.1, №l,pp.39-56.

77. Checkland P. System Thinking, System Practice. Jolm Wiley & Sons, Chichester, 1981.

78. Checkland P., Scholes J. Soft Systems Methodology in Action. John Wiley & Sons, Chichester, 1990.

79. Chen P. The entity-relationship model: Towards a unified view of data. //ACM Transactions on Database Systems, 1976, vol.1, №1, pp.9-36.

80. Christensen L.C., Christiansen T.R., Jin Y., Kunz J., Levitt R.E., Object—Oriented Enterprise Modeling and Simulation of AEC Projects. //Microcomputers in Civil Engineering, 1997, vol.12, pp. 157-170.

81. Church A. An Unsolvable Problem of Elementary Number Theory. //American Journal of Mathematics, 1936, vol.58, pp.345-363.

82. Codd E. A Relational model for large shared data banks. //Communications of the ACM, 1970, vol.13, № 6, pp.3 77-3 87.

83. Curtis В., Kellner M., Over J. Process modelling. //Communications of the ACM, 1992, vol.35, №9.

84. Dardenne A., van Lamsweerde A., Fickas S. Goal-directed requirements acquisition. //Science of Computer Programming, 1993, vol.20, pp.350.

85. Davis G., Olson M. Management Information Systems: Conceptual foundations, Structure and Development, 2nd ed. McGraw-Hill, 1985.

86. Drenick, R.F. A Mathematical Organization Theory. New York, NY: Elsevier Science Publishing Co., 1986.

87. Ferry K. Reinventing the CEO, ICEDR, 1988.

88. Flexibility throught people the new management agenda. Transformation the international publication of Gemini Consulting, №5, 1995.

89. Floyd С, Reisin F. M., Schmidt G. STEPS to Software Development with Users. In Proceedings of ESEC 1989, 11th-15th of Sept. 1989, University of Warwick, Coventry, England.

90. Floyd S., Wooldrige B. Path analysis of the relationship between Competitive strategy, information technology, and financial performance. //Journal of Management Information Systems, 1990, vol.7, №1.

91. Friedman A., Cornford D. Computer Systems Development: History, Organization and Implementation. Wiley, Chichester, 1989.

92. Goldkuhl G., Lyytinen K. A language action view of information systems. Proceedings of the Third Conference of Information Systems. Ann Arbor, Michigan, 1982, pp. 13-29.

93. Gregory F. H. Soft systems methodology to information systems: a Wittgensteinian approach. //Journal of Information systems, 1993,vol.3, Special issue on SSM, pp. 149-168.

94. Hammer M., McLeod D. Database description with SDM: a semantic data model. //ACM Transactions о Database Systems, special edition, 1981.

95. Hill C.W.L. International Business: Competing in the Global Marketplace. Irwin, Boston, 1994.

96. Hillegersberg van J., Kumar K. Using Metamodeling to ingegrate Object—Oriented Analysis, Design and programming concepts. //Information Systems, 1999, vol.24, №2, pp.113-129.

97. Hirschheim R., Earl M., Feeny D., Lockett M. An Exploration Into the Management of the Information System Function: Key Issues and an Evolutionary Model. Oxford Institute of Information Management, Templeton College, Working Paper, 1987.

98. Hirschheim R., Klein H.K., Lyytinen K. Information Systems Development and Data Modeling: Conceptual and Philosophical Foundations. Cambridge University Press, Cambridge, 1995.

99. Iivari J. Levels of abstraction as a conceptual framework for an information system. Information System Concepts: An In-depth Analysis. Elsevier,North-Holland, Amsterdam, 1989, pp. 323-352.

100. Iivari J. The organizational fit of information systems. //Journal of Information Systems, 1992 vol.2, №3, pp.3-29.

101. Iivari J., Hirschheim R. Analyzing information systems development: a comparison and analysis of eight IS development approaches. //Information Systems, 1996 vol.21, №7, pp.551-575.

102. Johannesson P. Representation and Communication Speech Act based Approach to Information Systems Design. //Information Systems, 1995 vol.20, №4, pp.291—303.

103. Kanellis P., Lycett M, Paul RJ. Evaluating business information systems fit: from concept to practical application. //European Journal of Information Systems, 1999, vol.8, pp.65-76.

104. Keen P.G.W., Morton S. Decision Support Systems: An organizational perspective. Addision-Wesley, Massachusetts, 1978.

105. Kim W., Bertino E., Garza J. Composite objects revisited. //Proceedings Object-Oriented Programming Systems, Languages and Applications (OOPSLA*89), 1989,pp.337-347.

106. Klein H., Lyytinen K. Towards a new understanding of data modelling. In С Floyd, R. Budde, R. Kheil-Slawik, and H. Zullighoven.

107. Conferance on software developement and reality construction. Springer-Verlag, 1992, pp.203-220.

108. Kling R., Iacono S. The Control of Information System Developments after Implementation. //Communications of the ACM, 1984, vol.27, №12.

109. Lyytinen K. A taxonomic perspective of information systems development: theoretical constructs and recomendation. Critical Issues in Iformation Systems Research, John Wiley&Sons, Chichester, 1987, pp. 3-41.

110. Lyytinen K. Penetration of Information Technology in Organizations. //Scandinavian Journal of Information Systems, 1991, vol 3.

111. Markus M.L., Robey D. Information Technology and Organizational Change: Causal Structure in Theory and Research. //Management Science, 1988, vol.34, №5.

112. Martin J. Information Engineering. Book 1. Introduction. Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1989.

113. Martin J. Information Engineering. Book 2. Planning and Analysis. Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1990.

114. Martin J. Information Engineering. Book 3. Design and Construction. Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1990.

115. Martin J. Principles of object-oriented analysis and design. Prentice-Hall, 1993.

116. Monarchi D. E., Puhr G. I. A reseach typology for object-oriented analysis and design. //Communications of the ACM, 1992, vol.35, №9, pp.35-47.

117. Motschnig-Pitrik R., Mylopoulos J. Classes and Instances. //International Journal of Intelligent and Cooperative Systems, 1992, vol.1, №1.

118. Mylopoulos J. Information Modeling in the time of the revolution. //Information Systems, 1998, vol.23, №3/4, pp. 127-155.

119. Olle T.W., Hagelstein J, Macdonald I., Rolland C, Sol. H., van Assche F., Verrijin-Stuart A. Information Systems Methodologies A Framework for Understanding. U.K., Wokingham: Addison-Wesley, 1988.

120. Pentland В. Information systems and organisational learning: the social epistemology of organisational knowledge systems. //Accounting, management and information technology, 1995, vol.5, №1, pp. 1—21.

121. Proper H., A.H.M. ter Hofstede, Th.P. van der Weide. Formal definition of a comceptual language for the description ad manipulation of information models. //Information Systems, 1993, vol.18, №7, pp.489-523.

122. Pullum G. The Great Eskimo Vocabulatoiy Hoax. The University of Chicago Press, Chicago, 1991.

123. Rockart J.F., Earl M.J., Ross J.W. Eight Imperatives for the New IT Organization. //Sloan Management Review, 1996, vol.38, №1, pp.43-55.

124. Saunders J.H. A survey of object-oriented programming languages. //Journal of Object Oriented Programming, 1989, vol. 1, №6, pp.5-11.

125. Searle J.R. Speach acts. Oxford University Press (1985 ed.),1969.

126. Searle J.R. The background of meaning. In J. R. Searle et al., editors, Speech act theory and pragmatics. Oxford University Press, 1980, pp.221-232.

127. Seligmann P.S., Wijers G.M., Sol H.G. Analyzing the structure of I.S. methodologies, an alternative approach. In R. Maes, editor, Proceedings of the First Dutch Conference on Information Systems, 1989.

128. Smith Т., Su J., Abbadi A., Agrawal D., Alonso G., Saran A. Computational Modeling Systems. //Information Systems, 1995 vol.20, №2, pp. 127-153.

129. Snyder A. The essence of objects: concepts and terms. //IEEE Software, 1993, pp.31-42.

130. Sol H.G. Information systems development: a problem solving approach. In Proceedings of 1988 INTEC Symposium Systems Analysis and Design. A Research Strategy Athlanta, 1988.

131. Solvberg A. A contribution to the definition of concepts for expressing users' information system requirements. //Proceedings International Conference on the E-R Approach to Systems Analysis and Design, 1979.

132. Somogyi E., Galliers R. From Data Processing to Strategic Information Systems A Historical Perspective. In: E. Somogyi & D. Galliers, (eds.), Towards Strategic Information Systems, Abacus Press, 1988.

133. Teichroew D., Macasovic P., Hershey E.A., Yamamoto Y. Application of the entity-relationship approach to information systems modelling. In The Entity-Relationship Approach to Systems Analysis and Design, editor, Chen P. North-Holland, 1980.

134. The End of Delegation? Information Technology and the CEO. //Harvard business review, 1995, №5.

135. Venkatraman N. The concept of fit in strategy research: toward verbal and statistical correspondence. //Academy of Management Review, 1989, vol.14, №3, pp.423-444.

136. Wastell D.G. Human-machine dynamics in complex information systems: the "microworld" paradigm as a heuristic tool for developing theory and exploring design issues. //Information Systems Journal, 1996, vol.6, №3, pp. 245— 260.

137. Weill P., Olson M. An assessment of the contingency theory of management information systems. //Journal of Management Information Systems, 1989, vol.6, №1,pp.59—85.

138. Winograd Т., Flores F. Understanding computers and cognition. Addison-Wesley, 1986.

139. Wintraecken J.J.V.R. The NIAM information analysis method: theory and practice. Kulwer, Deventer, The Netherlands, 1990.

140. Yu E., Mylopoulos J., Lesperance Y. AI models for business process re-engineering. //IEEE Expert, vol.11, №4, 1996.

141. Zmud R., Olson M. H., Hauser R. Field Experimentation in MIS Research. In Benbasat I., ed., The Information Systems Research Challenge: Experimental Research Methods, Vol. 2, //Harvard Business School Research Colloquium, 1989, pp.97-112.