автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Построение систем поддержки принятия решений на основе онтологий

Ситников Павел Владимирович

ПОСТРОЕНИЕ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ ОНТОЛОГИЙ

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка

информации (промышленность)

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

ии^480820

Самара - 2009

003480820

Работа выполнена в Учреждении Российской академии наук Институт проблем управления сложными системами РАН.

Научный руководитель: Доктор технических наук

Смирнов Сергей Викторович

Официальные оппоненты: Заслуженный деятель науки РФ,

доктор технических наук, профессор Дилигенский Николай Владимирович

Защита диссертации состоится 11 ноября 2009 г. в 11 часов 00 мин. на заседании диссертационного совета Д 212.217.03 ГОУ ВПО Самарский государственный технический университет по адресу: 443010, Россия, г. Самара, ул. Галактионовская, 141, ауд. 28.

Отзывы по данной работе в двух экземплярах, заверенные печатью, просим направлять по адресу: Россия, 443100, Самара, ул. Молодогвардейская 244, Главный корпус на имя ученого секретаря диссертационного совета Д 212.217.03; факс: (846) 278-44-00.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Самарского государственного технического университета (ул. Первомайская, 18)

Автореферат разослан^ октября 2009 г.

Ученый секретарь „

диссертационного совета ' ' Н.Г. Губанов

Кандидат технических наук Александрова Светлана Юрьевна

Ведущая организация

Учреждение Российской академии наук Институт автоматики и электрометрии Сибирского отделения РАН

Д 212.217.03

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. В сложных производственных системах процессы принятия решений нуждаются в создании адекватных методов и инструментальных средств повышения их качества и эффективности - систем поддержки принятия решений (СППР). Поскольку любая производственная система состоит из множества компонентов, или объектов, способных вступать во множество разнотипных отношений, то управление в этих системах можно рассматривать как упорядочивание, достижение слаженности отдельных объектов системы, приведение ее в соответствие с нормой - т.е. регулирование отношений целостностей. Критериями управления как регулирования можно считать снижение неопределенности в системе, достижения устойчивости ее функционирования. Для обеспечения такого управления необходимы соответствующие модели, отражающие упомянутые нормы и ориентированные на описание объектных структур промышленных предприятий, позволяющие идентифицировать, анализировать (включая наглядное представление) и манипулировать всем многообразием объектов и отношений, имеющихся в производственной системе.

Яркими представителями систем, нуждающихся в подобного рода СППР, являются крупные интегрированные промышленные структуры, например, холдинги. Такие сложные системы включают в себя большое количество тер-риториально-распределенных объектов: структурных подразделений различных уровней и должностных лиц, выполняемых проектов и работ, организаций-партнеров и др. Между этими объектами существуют сложные связи, отношения, информация о которых чаще всего слабо структурирована и не всегда доступна лицам, принимающим решения (ЛПР). Поэтому регламентация отношений между структурными подразделениями и должностными лицами организации, постоянный мониторинг и анализ состояния сетевого взаимодействия являются важными задачами управления сложными производственными системами.

Имеющиеся на предприятиях информационные системы не могут в полной мере удовлетворить потребности управленцев, т.к. представляют собой, как правило, набор разрозненных баз данных, а информация в таких системах представлена либо с помощью текстовых документов, либо в виде всевозможных каталогов и характеризуется наличием множества самостоятельных, несогласованных и неявно выраженных концептуальных описаний производственной системы.

В связи с этим необходимо создание СППР, реализующих обозначенную концепцию управления, основной функцией которых являлось бы информационно-аналитическое обеспечение принятия решений, и которые позволили бы в интегрированной форме представлять ЛПР информацию о функциях и взаимных связях структурных компонентов предприятия для их эффективного регулирования.

В диссертации предлагается подход к построению таких СППР, включающих в себя объектно-ориентированные модели и программные инструментальные средства работы с ними, с использованием онтологического системного анализа. Результатом этого анализа (или идентификации изучаемой системы) являются онтологии - модели, представляющие собой компьютерную форму представления знаний о предметных областях (ПрО) - производственных системах - в виде семантических информационно-логических сетей взаимосвязанных объектов, где в качестве главных элементов выступают понятия (или классы объектов, наблюдаемых в ПрО) с их свойствами и отношения между объектами. Онтологии выполняют интегрирующую функцию, обеспечивая общий понятийный базис в процессах принятия решений и единую платформу для объединения разнообразных информационных систем в ПрО.

Начало разработки СППР, основанных на онтологическом подходе, связано с зарубежными исследователями (Т. Gruber, N. Guarino, M. King, M. Uschold, G. Rzevski); среди отечественных ученых проблемы использования онтологий и аналогичных им когнитивных моделей для описания ПрО и поддержки принятия решений исследуют В.А. Виттих, Т.А. Гаврилова, Н.Г. Загоруйко, Ю.А. Загорулько, Б.Г. Ильясов, A.C. Клещев, A.B. Кульба, Д.А. Новиков, A.B. Смирнов, C.B. Смирнов, А.Ф. Тузовский, В.Ф. Хорошевский. Смежными вопросами разработки методов и средств гра-фо-аналитического анализа семантических объектных моделей занимаются Н.В. Дилигенский, В.А. Евстигнеев, В.Н. Касьянов, И.В. Попов, В.Г. Тульчинский и др. Однако состояние дел в сфере информационно-аналитического обеспечения принятия решений недостаточно отвечает потребностям управления в современных производственных организациях, и существует ряд научных проблем, требующих системного решения:

• необходимость разработки принципов информационно-аналитического обеспечения принятия решений на основе онтологий и структуры соответствующих СППР в сложных производственных системах;

• отсутствие интегративных концептуальных моделей на предприятиях, использующих различные базы данных и СППР;

• необходимость решения разнообразных прикладных управленческих задач (например, оперативного генерирования регламентирующей, отчетной, справочной и тому подобной документации для обеспечения эффективного управления);

• необходимость при принятии решений одновременного использования разноаспектных описаний производственной системы;

• необходимость использования специальных интерактивных программных средств, отвечающих требованиям мультимедийного представления больших объектных сетей, их анализа и манипуляции ими.

Поэтому актуальной является тема диссертации, посвященная разработке методов и средств информационно-аналитического обеспечения систем поддержки принятия решений на основе онтологий.

Целью диссертационной работы является анализ систем управления в производственных организационных системах и разработка СППР для повышения качества и эффективности принятия управленческих решений на основе использования онтологий как базовых и интегрирующих элементов решения разнообразных задач управления и информатизации всех сфер функционирования промышленных предприятий.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи:

• системный анализ, разработка принципов и структуры систем поддержки принятия решений в производственных системах;

• разработка и исследование методов информационно-аналитического обеспечения принятия решений в промышленных предприятиях на основе идентификации производственных систем, анализа полученных моделей и многомодельного представления знаний;

• разработка инструментальных средств построения, обозрения и анализа онтологических моделей;

• создание с использованием разработанных методов и средств отдельных моделей и специализированных систем поддержки принятия решений для практической проверки и отработки предлагаемых в диссертации идей и методов.

Методы исследования. В качестве методологической основы работы использовались принципы и методы системного анализа, принципы и методы представления и анализа знаний, основанные на онтологическом анализе предметных областей моделирования, формальной и математической логики.

Научная новизна работы заключается в следующем:

• предложен подход к построению СППР, отличающийся тем, что обслуживает концептуальный уровень поддержки принятия решений в производственных системах на основе совместного использования концепции управления как регулирования отношений целостностей и концепции онтологического моделирования;

• в отличие от принятого подхода к структурному и объектному анализу, идентификацию производственных систем в онтологиях предлагается осуществлять с учетом персональных знаний ЛПР и конкретизировать в объектных денотативных моделях;

• дано упрощенное, в отличие от предлагаемого языками дескриптивной логики, теоретико-множественное описание онтологических моделей, которое сохраняет возможность установить точный смысл и основные принципы формирования таких моделей;

• разработана методика информационных запросов к онтологическим моделям, отличающаяся от существующих подходов, развивающих преимущественно языки запросов, тем, что ориентирована на организацию взаимодействия с пользователем-непрограммистом с помощью интеллектуальных

форм, управляемых на основе метаонтологии и онтологий производственных систем;

• разработан механизм гиперссылок, позволяющий, в отличие от методов интеграции онтологий на основе слияния, строить многомодельные системы, сохраняя обособленное существование отдельных онтологических моделей производственных систем.

Практическая ценность работы заключается в следующем:

• разработанная методология позволяет анализировать производственные системы на основе общего информационного базиса - онтологических моделей;

• созданы инструментальные средства общего назначения для построения СППР на основе онтологий;

• построены специализированные СППР, эксплуатация которых показала пригодность предлагаемых подходов и методов для поддержки принятия решений при управлении сложными производственными системами. Реализация результатов работы. Результаты работы нашли применение

при выполнении научно-исследовательских работ:

• по Комплексной программе фундаментальных исследований РАН по проблемам машиностроения, механики и процессов управления 2006-2009 гг. (п. 2.4.1 «Теория систем и общая теория управления. Системный анализ», тема «Методы и средства персонализации знаний при принятии коллективных решений»);

• по Комплексной программе фундаментальных исследований РАН по проблемам машиностроения, механики и процессов управления 2003-2006 гт. (п. 2.4.1 «Теория систем и общая теория управления. Системный анализ», тема «Онтологический анализ и синтез в процессах принятия решений»);

• по программе фундаментальных исследований ОЭММПУ РАН «Проблемы анализа и синтеза интегрированных технических, социальных и медико-биологических систем управления» (2005-2006 гг.);

• по программе фундаментальных исследований ОЭММПУ РАН «Проблемы анализа и синтеза интегрированных систем управления для сложных объектов, функционирующих в условиях неопределенности» (2007-2009 гг.);

• по государственному контракту с аппаратом Правительства Самарской области (тема «Разработка Программы развития и использования информационных и коммуникационных технологий в Самарской области» (2007 г.));

• по государственным контрактам с департаментом финансово-хозяйственной деятельности Правительства Самарской области (по четырем темам), с министерством экономического развития, инвестиций и торговли Самарской области (по одной теме); по контракту с Государственным университетом - Высшей школой экономики (по одной теме) (20042006 гг.).

Прикладные разработки и результаты исследовательской деятельности использованы в форме специализированных СППР:

• в группе энергосервисных компаний, состоящей из семи предприятий, располагающихся в различных областях Приволжского округа и находящихся под управлением ООО «Волжская управляющая энергосервисная компания», для:

- анализа, мониторинга и модернизации производственных систем;

- организации систем работ на производственных объектах и осуществления контроля за ними;

- обучения персонала и оперативного получения справочной информации для принятия решений;

• в министерстве здравоохранения и социального развития Самарской области при формировании, анализе, мониторинге и регулировании системы предоставления консолидированных услуг населению;

• в учебном процессе кафедры «Инженерия знаний» ГОУВПО Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на всероссийских и международных конференциях, в том числе:

• на УН-Х1 международных конференциях «Проблемы управления и моделирования в сложных системах» (Самара, 2006, 2007, 2008, 2009);

• на десятой национальной конференции по искусственному интеллекту (Обнинск, 2006);

• на VI международной конференции 81СРЯО'07 «Идентификация систем и задачи управления» (Москва, 2007);

• на X международной конференции «Региональная информатика - 2006 (РИ-2006)» (Санкт-Петербург, 2006);

• на международной научно-технической конференции «Информационные, измерительные и управляющие системы (ИИУС-2005)» (Самара, 2005).

• на IV всероссийской школе-семинаре молодых ученых «Проблемы управления и информационные технологии (ПУИТ'08) (Казань, 2008);

• на международной научной конференции «Проблемы регионального и муниципального управления» (Москва, 2006).

Публикации. Основные положения диссертации опубликованы в 14 печатных работах, включая издание, рекомендованное ВАК России.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырёх разделов, заключения и приложений. Общий объём работы 163 страницы машинописного текста, включая 42 рис., 2 табл. и список использованных источников из 100 наименований.

Основные положения, выносимые на защиту:

• принципы системного описания и подход к информационно-аналитическому обеспечению принятия решений в производственных системах;

• методика построения систем поддержки принятия решений, включая:

- подход к идентификации производственных систем для структурирования и формализации знаний в онтологических моделях;

- подход к анализу онтологических моделей с помощью адекватной визуализации сетей связанных объектов, пользовательских информационных запросов, фильтрации информации и персонифицированного разграничения доступа к онтологическим моделям;

- механизм многомодельного представления данных и знаний для работы со сложно-структурированными производственными системами;

• комплекс онтологических моделей системы управления группой промышленных предприятий, включающий модели, описывающие организационно-функциональную структуру предприятий, регламентацию и показатели деятельности подразделений и должностных лиц, систему производственных работ на объектах.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во Введении показана актуальность темы диссертации, дан общий анализ исследуемой проблемы, сформулированы цель и задачи работы, охарактеризована научная новизна и практическая значимость полученных результатов, приведен краткий обзор структуры и содержания диссертации, приведены основные положения, выносимые на защиту.

Первый раздел посвящен анализу современного состояния в области поддержки принятия решений в производственных системах и описанию принципов построения систем поддержки принятия решений на основе онто-логий.

Развитие СППР в последнее время направлено на поиск различных форм представления знаний и данных о структурно-сложных производственных системах с целью их использования при принятии управленческих решений. Проанализировав существующие подходы к созданию таких систем и используя собственный опыт, предлагается классификация систем поддержки принятия решений, приведенная на рисунке 1.

Существует ряд различных СППР, решающих обозначенные виды информационно-аналитических задач, но практика их использования на предприятиях и в организациях в последнее время выявляет проблемы, связанные с возрастающим количеством сфер деятельности, требующих формализации и информатизации, и как следствие - использование большого числа разнообразных, подчас разрозненных программных средств. Пользователи (управленцы, аналитики) в таких организациях остро нуждаются в систематизации и

интеграции на концептуальном уровне лавинообразно растущего множества баз данных, знаний и управляющих ими систем.

В качестве интегрирующей основы для множества информационных систем производственного предприятия предлагается использовать онтологии, которые содержат концептуальную информацию и в явном и неявном виде уже являются основой создания и функционирования всех частных СППР. Создание общих интегрирующих онтологических моделей, используемых всеми СППР, позволило бы решить выявленные проблемы. Кроме того, обозначенные модели и программные инструментальные средства для работы с ними (проектирование, редактирование, визуализация, анализ) в комплексе представляют собой СППР, ориентированные на информационно-аналитическое обеспечение управленцев при принятии ими решений.

Системы анализа структурированной информации

Системы визуализации структурированной информации

Рисунок 1 - Классификация СППР по видам решаемых информационно-аналитических задач (к выделенным видам относятся исследуемые в диссертации СППР)

Можно выделить следующие основные требования к таким СППР:

• обеспечение целостного описания различных аспектов производственной деятельности;

• представление данных и знаний в виде сетей логически взаимосвязанных объектов;

• интеграция формализованных знаний и средств работы с ними в единой СППР;

• обеспечение удобной навигации по информационному пространству, возможности инициативных содержательных запросов на близком к естественному языке и одновременной манипуляции нескольким аспектами описания производственной системы.

Предлагаемая СППР на основе онтологий удовлетворяет выдвинутым требованиям и способна обеспечить решение задач интеграции информационных ресурсов производственных еистем и поддержки деятельности лиц, принимающих решения (структура такой СППР представлена на рисунке 2).

Рисунок 2 - Структура системы поддержки принятия решений на основе онтологий

Во втором разделе разрабатываются теоретические основы и предлагаются базовые методы исследуемых систем поддержки принятия решений.

Идентификацию производственных систем предлагается осуществлять с помощью их анализа с целью формализации в виде семантических информационно-логических моделей. Такие модели отображают данные о предприятии в виде совокупности объектов и связей между ними. Для их построения предлагается использовать онтологический анализ предметных областей, в соответствии с которым строятся два типа моделей: онтологии, описывающие понятийную структуру исследуемых предметных областей (классы объектов и характеризующие классы атрибуты), и денотативные объектные модели предметных областей, описывающие конкретные производственные системы.

Формальное определение онтологических моделей имеет множество различных вариантов, наиболее развитые из них опираются на дескриптивную логику, которая восходит к теории математических моделей (алгебраических систем) Мальцева. Вместе с тем, наиболее простое, базовое и во многом исчерпывающее описание онтологий возможно с помощью теоретико-множественного подхода, который успешно используется в сходных случаях в методологиях имитационного моделирования, объектно-ориентированного анализа и теории реляционных баз данных.

С помощью теории множеств такие понятия как предметная область и онтологические модели предметной области получают строгое и точное содержание. При этом описываемые онтологические модели имеют статичный характер, динамика же реализуется в результате трансформации моделей и фиксирования их состояний (например, с помощью методов (способностей)

/ СИСТЕМА \ ПРОИЗВОДСТВЕННАЯ (многообразие ОБЪЕКТОВ, их характеристик (СВОЙСТВ) \ и ОТНОШЕНИЙ) /

(ентификация и рормализащи^ юделироа^Иве)

экст

[атация

эксперт-аналитик, инженер по знаниям

обозрение, редактирование, анализ, манипуляция (трансформация)

х МОДЕЛИ х предметной

области (онтологии и объектные ч модели) ,

Инструментальные (программные) средст работы с моделями

СППР

принятие решении, ^ оптимизация ^ -Ц} ш

объектов в специальных онтологических моделях, описывающих приложения).

Для формального определения понятий ПрО аксиоматически задается набор некоторых исходных множеств, которые можно называть также базовыми или стандартными: St = (Stl, St2,Stn).

Можно привести следующие примеры таких множеств.

St\ = S - строки в каком-либо алфавите (будем считать, что этот тип всегда в нашем распоряжении); St2 = I - целые числа; Sti = В - булевы значения, В = {false, true}-, SU - Е - вещественные числа; Sts = Р - процедуры (т.е. способности, методы).

Состав стандартных множеств может быть любым другим и отличается лишь тем, что заранее известен.

Нестандартными множествами считаются все те множества, которые содержат все остальные элементы, т.е. образы объектов реального мира и абстрактные объекты нашего сознания. ПрО включает конечный набор нестан-

т

дартных множеств: D = IJ D, .

ы\

Введем элемент Nothing (ничто, ничего), который не принадлежит ника-

Л

кому стандартному или нестандартному множеству. Замыканием Di произвольного нестандартного множества Д назовем множество £>, U [Nothing].

Атрибут (свойство) объекта ПрО - это в общем случае тройка -

<имя,/, Dj>, где:

имя е S-,

f: Di -* Stp j = 1, n или f: Д —> Djt i, j-\,m (где i и j могут совпадать).

Онтологическая модель ПрО - это непустое множество С/ классов: С/ = {с/,,с/2,...,с/„}, где: с/,. =(Nl,Di,Cl), i = l,n.

N, - имя класса.

D-, - объем класса (нестандартное множество).

С, - содержание, или характеристика, класса (множество атрибутов, имена которых различны).

Основные условия корректности статистической модели ПрО базируются на следующих принципах. 1) Принцип различимости объектов системы.

Объемы классов дизъюнктивны (попарно не пересекаются):

Д П Dj = 0,i* j, i,j = \,m. Сходное утверждение неверно для характеристик класса, т.е.: Q П Cj # 0. Пересечение Су характеризует оба объема одновременно, что естественно считать характеристикой объема, Ц-, = Д U Dj, который и есть объем абстрактного класса объектов, и такой класс называется обобщением классов с/, и clj (см. рисунок 3).

>\Jj (r^ ) => или

W

I tK Г'».'<4 Ifc'lllci

D;1 <->

Рисунок 3 - Объемы классов онтологической модели ПрО и их характеристики

Отсюда вытекает следующий принцип.

2) Принцип возможности обобщений понятий (классов) системы:

с,с/, = (N9,DV,= диояс,).

3) Принцип замкнутости системы (или принцип строгой типизации).

Если а - произвольный указательный атрибут (из элементов нестандартного множества) какого-либо класса из С/, то его область допустимых значений (ОДЗ) - это замыкание D объема системы: ОДЗ [a] =[}D^{Nothing}.

;=i

Отношения в разработанном описании являются отдельным видом указательного атрибута. Объекты, рассматриваемые как агрегаты свойств, могут агрегировать и объекты специального класса Valence, т.е. обладать атрибутами-валентностями. Валентности описывают способность объектов вступать в связи с другими объектами ПрО. Различные валентности - это нестандартные множества Do, вводимые в ПрО как части базовой среды (платформы) моделирования. Каждый элемент множества валентностей есть пара (vb -vj, D0 = {(v,, ~ v,), (v2, ~ v2),..., (v,, ~ vk)}. Здесь v - прямая валентность, которая, будучи указанной как атрибут класса, устанавливает возможность того, что объект этого класса является «истоком» связи (первым аргументом отношения); ~v - инвертированная валентность, которая, будучи указанной как атрибут класса, устанавливает возможность того, что объект этого класса является «стоком» связи (вторым аргументом отношения). Атрибутом класса может выступать как один, так и оба элемента пары (V,, -v^.

В соответствии с построенной теоретико-множественной моделью описания онтологических моделей строятся конкретные модели производственных систем и разработано их компьютерное представление в СППР.

Схематично в построении онтологии можно выделить следующие этапы:

• изучение производственной системы;

• выявление классов объектов и построение их списка;

• фиксация у классов объектов их атрибутов-свойств;

• обнаружение родовидовых связей «is а»;

• выявление у классов объектов способностей образовывать различные связи (атрибуты-валентности).

Естественно, что при составлении модели производственной системы эти этапы могут повторяться, например, при выявлении одинаковых атрибутов у различных классов объектов образуются новые классы, объединяющие их по этим общим признакам. На языке разработанных онтологий описываются объектные денотативные модели конкретных производственных систем.

Онтологические модели производственных систем являются основой использования всех аналитических методик в СППР. Анализ моделей предлагается осуществлять с помощью следующих основных методов, которые могут быть дополнены для решения специальных задач.

1) Визуализация моделей, отвечающая требованиям интерактивности и представляющая большие сети взаимосвязанных объектов, описывающих производственную систему, в наглядном виде, обеспечивающем удобное обозрение, навигацию, редактирование моделей и являющимся необходимым условием эффективного и качественного принятия решения.

2) Исследование моделей на основе графовых методик, т.е. анализ сетей объектов методами и средствами теории графов.

3) Фильтрация моделей и обеспечение различных режимов доступа пользователей к знаниям, заложенным в СППР. Метод реализуется за счет использования концептуальной информации о производственных системах, заложенной в онтологиях и предполагает возможность персонифицированной настройки отображения модели.

4) Манипуляция моделями, т.е. применение методов и средств, реализующих принцип многомодельности и объединяющих множество моделей, описывающих предметную область в различных аспектах, в единое информационное пространство. Для этого предлагается строить специальные информационные модели - приложения, реализующие идею «многоликих объектов» задачи, или акторов, лица которых представлены в различных объектных моделях. Благодаря этому подходу, становится возможным интеграция разноас-пектных знаний об изучаемой системе и создание различных аналитических сводов информации для получения пользователем релевантной информации и ее использования для принятия эффективного решения.

5) Использование методики информационных запросов к моделям и поиска объектов. Предлагается организовывать взаимодействие с пользователем посредством интеллектуальных форм, управляемых на основе метаонтологии и онтологий производственных систем.

В частности, для осуществления информационных запросов к моделям вводится понятие коллекции объектов - группы объектов, обладающих общими заданными свойствами. В исследуемых информационно-логических моделях уже изначально существуют стандартные коллекции объектов, а произвольный запрос пользователя приводит к формированию новых коллекций, удовлетворяющих некоторым задаваемым ограничениям. Ответом на запрос является фрагмент объектной модели, причем объекты доступны со всеми их свойствами и связями.

Конструирование запросов-ограничений предлагается осуществлять на основе логики предикатов первого порядка в форме логических дескрипций. На основе использования метаонтологии и онтологий разработана классификация логических дескрипций и предложено формирование соответствующих видов информационных запросов, реализующихся в соответствующих интеллектуальных интерактивных формах взаимодействия с пользователем. Можно выделить следующие типы дескрипций.

1) Описание наличия у объекта атрибутов (это валентности к образованию связей, декларативные или процедурные свойства) безотносительно к их значениям сводится к указанию имен этих атрибутов.

2) Описание атрибутов-свойств, имеющих определенные значения.

3) Описание смежности с заданным набором объектов.

4) Сочетание различных типов дескрипций - в этом случае логическая дескрипция будет представлять собой строку, содержащую логическую формулу, в которой указана конъюнкция частных описаний разных типов.

Третий раздел посвящен разработке программных инструментальных средств построения и анализа онтологических моделей, являющихся составной частью систем поддержки принятия решений.

Наличие в качестве пользователей управленцев, необязанных владеть навыками программиста, и методов разработки СППР на основе онтологий, диктует специфические требования к программным средствам, необходимым для работы с формализованными знаниями:

• удобный и интуитивно понятный интерфейс;

• интерактивность;

• возможность обозрения и редактирование больших объектных сетей;

• наличие аналитического блока, реализующего методы анализа и фильтрации знаний;

• возможность совместного согласованного манипулирования несколькими многоаспектными моделями описания производственной системы.

Состав инструментальных средств предлагаемой СППР однороден и представляет по своей сути набор взаимосвязанных онтологических моделей (см. рисунок 4). По отношению к наличию программного кода можно выделить следующие компоненты СППР: объектные денотативные модели (программного кода нет), онтологии (включают программный код атрибутов-способностей объектов), приложения (включают код главной программы). Онтологии разделяются на встроенные в СППР метамодели - онтология онтологий (FF - framework of framework - язык создания онтологий) и онтология приложений (PS - problem solving - язык создания программных приложений), и пользовательские онтологии - онтологии исследуемых производственных систем и методо-ориентированные онтологии. Приложения подразделяются на общезначимые, призванные автоматизировать работу с онтологическими моделями (построение, редактирование, обозрение), обеспечивающие необходимый интерфейс, и целевые пакеты прикладных программ.

Указанный состав СППР формирует архитектуру информационно-аналитической системы, предлагаемую на рисунке 5. Базой создания и функционирования СППР выступают две метамодели: на основе онтологии онто-логий строятся все онтологии СППР, а на основе онтологии задач - все приложения. Центральным приложением СППР выступает Мастер моделей - общезначимое приложение для построения, редактирования, обозрения и анализа онтологических моделей. Кроме того, для реализации различных методов решения управленческих задач в СППР предусмотрено создание специализированных целевых приложений. Базами знаний приложений выступают онтологические модели производственной системы и онтологические модели, описывающие методы решения задач.

Для создания адекватного требованиям информационно-аналитической поддержки принятия решений инструментария (в соответствии с архитектурой СППР) было разработано приложение для инспектирования объектных моделей «Мастер моделей», обладающее требуемой уникальной интерактивной функциональностью и являющееся частью разработанной в ИПУСС РАН системы объектно-ориентированного моделирования gB.

Для структуризации обозрения были объединены идеи методов блочного представления объектных моделей и представления «фокус-контекст»: локально-радиальный обзор объектной модели, когда исчерпывающе отображаются лишь элементы, находящиеся в фокусе, а элементы за его пределами отображаются составными, схематичными образами. Особенность разработанного инструмента состоит в способе визуализации графов (концепция «ин-фоглобуса») и наличии средств «гиперперехода»: а) между составляющими отдельного контекста моделирования - эпистемическими парами (онтология -денотативная объектная модель), б) между сосуществующими контекстами моделирования. С целью увязывания различных контекстов моделирования сложной системы предложено динамически внедрять в обозреваемые диаграммы объектов и связей семантически релевантные содержанию диаграммы псевдообъекты - «класс обозреваемого объекта» и «лицо многоликого объекта задачи». Применение к таким псевдообъектам стандартных для обозревателя способов навигации в объектном пространстве влечет «гиперпереход» к обозрению в первом случае онтологии, а во втором - денотативной объектной модели сосуществующего контекста моделирования, которая отражает некоторый специальный аспект предметной области. Таким образом, можно обозревать весьма сложно структурированные информационные модели, с помощью точек гиперперехода осуществлять навигацию в объектном пространстве денотативных и понятийных моделей, извлекая нужную для принятия решения информацию о производственных системах.

совокупность ^ 11™| р ^онтологических

моделей

объектные денотативные модели

приложения

X X

онтология онтологии

встроенные (м§.та1^одели)

онтология приложений (РЭ)

пользовательские

/

общезначимые

специализированные

производственных систем

методо-ориентированные

Рисунок 4 - Состав СППР

Мастер моделей

СППР

онтологические модели производственной системы

метамодери

методо-ориентированные онтологические модели

Типы связей между элементами архитектуры СППР: 1) обозрение; 2) построение и редактирование; 3) использует как БЗ и БД; 4) вызывает активные составляющие БЗ (методы); 5) является основой построения.

Рисунок 5 - Архитектура СППР

Интерфейс Мастера моделей представлен на рисунке 6. В ближайшую к наблюдателю точку поверхности инфоглобуса помещается обозреваемый объект, по кругу - непосредственно связанные с ним объекты (смежники), а сами связи отображаются радиально. Вся остальная сеть объектов находится на задней невидимой стороне инфоглобуса. При наличии у объекта-смежника других связей, помимо связей с обозреваемым объектом, у него отображается коннектор (составной образ невидимой части модели), интегрирующий связи с другими смежниками, а также неотражаемыми объектами модели. С помощью информационных окон осуществляется просмотр всех атрибутов выбранного объекта и различных описателей (так называемых, альтернативных имен объекта и листов расширенного описания, которые могут быть выражены в различной форме: текстуальной, табличной, аудио- и видеоинформации и т.д.). Кроме того, пользователь имеет возможность редактирования изучаемого фрагмента информационно-логической модели. «Мастер моделей» системы поддержки принятия решений имеет также дополнительные функциональные возможности, реализующие специальные методы анализа онтологических моделей.

В четвертом разделе представлены результаты разработки специализированных систем поддержки принятия решений в промышленности и других отраслях.

В подразделе 4.1 описывается система поддержки принятия решений при управлении группой энергосервисных компаний. Эта промышленная группа является ярким представителем крупных интегрированных структур в промышленности, расположена на территории нескольких регионов Российской Федерации и объединена в холдинг с единым центром управления в г. Самаре - Волжской Управляющей Энергосервисной Компанией (ООО «ВУЭК»). С помощью нее осуществляется управление производственными активами семи акционерных обществ с суммарной среднесписочной численностью персонала более шести тысяч человек. Компания является одним из основных игроков на рынке инжиниринговых и энергосервисных услуг в приволжско-уральском регионе, осуществляет полный комплекс энергосервисных услуг в области энергетического и промышленного производства.

В результате анализа деятельности данного холдинга выяснилось, что ему присущи все описанные выше проблемы, связанные с необходимостью выявления и формализации знаний, находящихся в предприятии, и создания единого информационного уровня для интеграции существующих СППР. Эта необходимость усиливается тем, что в связи с реформированием и реструктуризацией энергетического комплекса РФ, а в последнее время и накладывающимися на эти процессы последствиями экономического кризиса, компания подвержена постоянным структурно-функциональным изменениям и модификациям, требующим оперативного мониторинга, анализа взаимосвязей составных элементов.

Идентификация производственной системы осуществлялась на основе следующих источников:

• нормативно-правовая база, регулирующая деятельность холдинга (законы, уставы, приказы, положения, должностные инструкции, регламенты и т.п. -сотни текстовых и электронных документов);

• документация по производственным проектам предприятий холдинга (договоры, сметы, планы выполнения работ, финансовые отчеты и т.п.);

• эксперты и сотрудники предприятий холдинга (опыт и сложившаяся практика функционирования, формально не регламентированная).

В результате идентификации производственной системы был разработан ряд онтологических моделей, отражающих производственную систему холдинга (организационные структуры, регламенты, производственные проекты, организация систем работ на промышленных объектах и др.) (см., например, рисунок 7). Модели содержат тысячи объектов, их характеристик (свойств) и связей между объектами. Заложенные в моделях концептуальные и информационно-логические знания могут быть базой для решения различных задач управления с помощью использования методов и алгоритмов классической теории управления (например, автоматизированное управление проектами и др.), реализующихся в специализированных программных приложениях - составных частях архитектуры СППР. Примером использования таких методов может служить фильтрация из объектной денотативной модели сетевых графиков производственных работ и получение возможности оценки времени их выполнения, критического пути и т.п. (см. рисунок 8).

В процессе идентификации производственной системы и в результате пилотной эксплуатации СППР предложен ряд рекомендаций по оптимизации системы управления холдингом. Разработанная СППР - потенциальная информационно-аналитическая основа для обеспечения принятия управленческих решений в холдинге, с помощью нее можно производить оперативный мониторинг и перестройку организационных структур, выстраивать систему выполнения работ на производственных объектах и осуществлять контроль за ней. Кроме того, знания, заложенные в системе, и удобный инструмент работы с ними позволяют использовать СППР в целях оперативного получения справочной информации и обучения персонала.

В подразделе 4.2 описывается возможность использования результатов диссертации не только в промышленности, но и в других отраслях, в частности для информационно-аналитического обеспечения принятия решений в системе исполнительной власти Самарской области. Создание СППР выполнялось по двум основным направлениям: поддержка принятия решений при управлении предоставлением консолидированных услуг населению органами власти (на примере сферы здравоохранения и социального развития Самарской области); поддержка принятия решений при оценке результативности деятельности органов исполнительной власти.

Рисунок 8 - Сетевой график выполнения работ, отфильтрованный из модели организации работ по ремонту турбоагрегата (оценка среднего времени выполнения проекта - 1055 дней)

Рисунок 7 - Фрагмент онтологии системы управления (группой промышленных предприятий)

холдингом

ОСНОВНЫЕ НАУЧНЫЕ И ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

В диссертационной работе проведен анализ систем управления в производственных системах и разработаны принципы, методы и средства информационно-аналитического обеспечения принятия решений на основе использования онтологии как базовых и интегрирующих элементов решения разнообразных задач управления и информатизации всех сфер функционирования промышленных предприятий. Разработанные СППР призваны повысить качество и эффективность принимаемых управленческих решений.

Основные научные и практические результаты диссертационной работы состоят в следующем.

1) Проведен системный анализ и разработаны принципы построения и структура систем поддержки принятия решений в производственных системах. Использован подход к управлению как к регулированию отношений между целостными элементами промышленного предприятия. СППР в таких системах должны быть ориентированы на отображение объектных структур производственных систем и должны позволять идентифицировать, анализировать и манипулировать всем многообразием объектов и отношений, имеющихся в предприятии. Такие возможности предоставляют онтологические модели, выполняющие интегрирующую функцию и являющиеся основой (базой знаний) для методик и программных средств, решающих различные задачи поддержки управления.

2) Предложена методология информационно-аналитического обеспечения принятия решений при управлении промышленными предприятиями:

• подход к идентификации производственных систем с помощью системного онтологического анализа данных. Предлагается отдельно строить два типа онтологических моделей, учитывающих персональные знания ЛПР: онтологии и объектные денотативные модели. Указанные модели представляют собой две части семантической сети, первая из которых описывает классы объектов производственной системы, а вторая - собственно эти объекты, а их разделение обеспечивает вычислительную эффективность и отражает мыслительный процесс идентификации;

• способ формального описания онтологических моделей с помощью теории множеств, с введением в модель особых ссылочных атрибутов - валентностей, предназначенных для описания отношений между объектами и принципов (аксиом) корректного определения онтологических моделей;

• способы анализа онтологических моделей в СППР при решении различных задач поддержки принятия решения:

- интерактивная визуализация объектных баз знаний;

- исследование моделей на основе графовых методик, как общего значения, так и реализующих классические методы теории управления;

- способы фильтрации и персонифицированного доступа к информации, заложенной в онтологических моделях;

- методика организации информационных запросов к онтологическим моделям на основе метаонтологии и онтологий производственных систем с возможностью конструирования пользователем сложных запросов с помощью интеллектуальных форм; • способ многомодельного представления знаний о сложноструктурированных производственных системах для работы с ними.

3) В соответствии с разработанными теоретическими положениями и методами исследования производственных систем предложен состав и разработана архитектура СППР. Предложен эффективный подход к визуализации онтологических моделей и созданы соответствующие интерактивные программные инструментальные средства СППР. Инструментальная система основана на объектно-ориентированной СУБД и предоставляет широкий спектр возможностей как для построения онтологических моделей, так и для их анализа, трансформации и манипулирования разноаспектными описаниями производственной системы. Лицам, принимающим решения, предоставляется удобный и интуитивно понятный интерфейс системы, интерактивные формы получения информации об объектах, средства анализа моделей и возможность использования специализированных многомодельных приложений для решения широкого спектра задач управления.

4) С помощью разработанных методов и средств построен ряд онтологических моделей и созданы специализированные системы поддержки принятия решений, получившие практическое признание. Приобретенный опыт свидетельствует, что предложенные модели и методы позволяют создавать эффективные методологии решения прикладных задач управления, а использование программных средств повышает эффективность и качество принятия управленческих решений, снижает сроки обучения персонала организаций и обеспечивает рост производительности труда. Созданные СППР позволяют выявить и структурировать знания о производственных системах, что повышает конкурентные преимущества таких предприятий.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ ОПУБЛИКОВАНО В РАБОТАХ:

1. Виттих В.А., Ситников П.В., Смирнов C.B. Онтологический подход к построению информационно-логических моделей в процессах управления социальными системами // Вестник компьютерных и информационных технологий. - 2009. - №5. - С. 45-53.

2. Ситников П.В. Разработка системы информационно-аналитической поддержки процессов принятия решений при управлении группой энергосервисных компаний // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды XI Международной конференции. - Самара: СамНЦ РАН, 2009. -С. 515-519.

3. Ситников П.В. Понятийные знания о предметной области как основа процесса управления // Международная научная конференция «Проблемы регионального и муниципального управления»: материалы конференции. - М.: РГГУ, 2006.-С. 38-42.

4. Ситников П.В. Многоаспектные семантические информационные модели организационных систем в задачах управления в системе исполнительной власти региона // IV Всероссийская школа-семинар молодых ученых «Проблемы управления и информационные технологии (ПУИТ'08)»: материалы конференции. - Казань: Изд-во Казан, гос. техн. ун-та, 2008. - С. 164-167.

5. Ситников П.В., Смирнов C.B. Концептуальные модели знаний как основа идентификации организационной системы // Идентификация систем и задачи управления: Труды VI международной конференции SICPRO'07. - M.: ИПУ РАН, 2007.-С. 428-433.

6. Виттих В.А., Ситников П.В., Смирнов C.B. Понятийное и объектное моделирование властных структур // Десятая Национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ'2006: Труды конференции. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006. - Т.З. - С. 1071-1075.

7. Ситников П.В., Смирнов C.B. Методы и средства анализа объектных информационно-логических моделей // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды X Международной конференции. - Самара: СамНЦ РАН, 2008. - С. 448-456.

8. Виттих В.А., Ситников П.В., Смирнов C.B. Онтологический анализ системы органов государственной власти и перспективы его использования в процессах управления // X Санкт-Петербургская международная конференция «Региональная информатика - 2006». - Спб.: СПОИСУ, 2006. - С. 16.

9. Онтологический подход к разработке и внедрение информационно-аналитической системы управления предоставлением консолидированных услуг населению (на примере сферы здравоохранения и социального развития Самарской области) / Авт.: В.А. Виттих, Е.А. Гриценко, П.В. Ситников и др. // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды XI Международной конференции. - Самара: СамНЦ РАН, 2009. - С. 28-43.

10. Использование информационно-логических моделей для поддержки принятия управленческих решений при оценке результативности деятельности органов исполнительной власти / Авт.: В.А. Виттих, М.А. Козлов, П.В. Ситников и др. // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды IX Международной конференции. - Самара: СамНЦ РАН, 2007. -С. 475-481.

11.Онтология и объектная модель системы исполнительной власти / Авт.: В.А. Виттих, В.П. Фомичев, П.В. Ситников и др. // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды VIII Международной конференции. - Самара: СамНЦ РАН, 2006. - С. 467-473.

12. Программа проведения административной реформы в Самарской области в 2006-2008 годах / Авт.: К.А. Титов, В.А. Виттих, П.В. Ситников и др. // Про-

блемы управления и моделирования в сложных системах: Труды VIII Международной конференции. - Самара: СамНЦ, 2006. - С. 296-301.

13. Публичная информационная система о регламентах услуг в системе здравоохранения как инструмент вовлечения граждан в реализацию приоритетного национального проекта «Здоровье» / Авт.: М.С. Буклешева, JI.B. Кведер, П.В. Ситников и др. // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды VIII Международной конференции. - Самара: СамНЦ, 2006. -С. 309-314.

14. Кузнецов C.B., Ситников П.В., Смирнов C.B. Онтологический анализ в задачах автоматизации разработки документов, регламентирующих деятельность органов исполнительной власти // Информационные, измерительные и управляющие системы (ИИУС-2005): материалы международной научно-технической конференции. - Самара: СамГТУ, 2005, - С. 258-259.

Автореферат отпечатан с разрешения диссертационного совета Д 212.217.03 ГОУ ВПО Самарский государственный технический университет (протокол № 9 от 17 сентября 2009 г.)

Заказ № 1209. Тираж 100 экз.

Отпечатано в типографии ООО «Офорт». 443080, г. Самара, ул. Революционная, 70, литера П. Тел.: 372-00-56, 372-00-57.

Введение.

1. Анализ состояния и принципы построения систем поддержки принятия решений в производственных системах.

2. Методы построения систем поддержки принятия решений на основе онтологий.

2.1 Идентификация производственных систем путем построения онтологических моделей.

2.2 Анализ онтологических моделей.

2.3 Многомодельное представление знаний о производственных системах.

3. Средства построения систем поддержки принятия решений на основе онтологий.

3.1 Мультимедийное представление сетей связанных объектов

3.2 Состав и архитектура систем поддержки принятия решений на основе онтологий.

3.3 Инструментальное программное средство для инспектирования онтологических моделей.

3.4 Средства работы с многомодельными приложениями.

4. Разработка и внедрение специализированных систем поддержки принятия решений.

4.1 Система поддержки принятия решений при управлении группой энергосервисных компаний.

4.2 Информационно-аналитическое обеспечение приня тия решений в системе исполнительной власти региона.

Актуальность темы. В сложных производственных системах процессы принятия решений нуждаются в создании адекватных методов и инструментальных средств повышения их качества и эффективности — систем поддержки принятия решений (СПТТР). Поскольку любая производственная система состоит из множества компонентов, или объектов, способных вступать во множество разнотипных отношений, то управление в этих системах можно рассматривать как упорядочивание, достижение слаженности отдельных объектов системы, приведение ее в соответствие с нормой — т.е. регулирование отношений целостностей. Критериями управления как регулирования можно считать снижение неопределенности в системе, достижения устойчивости ее функционирования. Для обеспечения такого управления необходимы соответствующие модели, отражающие упомянутые нормы и ориентированные на описание объектных структур промышленных предприятий, позволяющие идентифицировать, анализировать (включая наглядное представление) и манипулировать веем многообразием объектов и отношений, имеющихся в производственной системе.

Яркими представителями систем, нуждающихся в подобного рода СППР, являются крупные интегрированные промышленные структуры, например, холдинги [32, 52, 62, 65]. Такие сложные системы включают в себя большое количество территориальпо-распределепных объектов: структурных подразделений различных уровней и должностных лиц, выполняемых проектов и работ, организаций-партнеров и др. Между этими объектами существуют сложные связи, отношения, информация о которых чаще всего слабо структурирована и не всегда доступна лицам, принимающим решения (ЛГТР). Поэтому регламентация отношений между структурными подразделениями и должностными лицами организации, постоянный мониторинг и анализ состояния сетевого взаимодействия являются важными задачами управления сложными производственными системами.

Имеющиеся на предприятиях информационные системы пе могут в полной мере удовлетворить потребности управленцев, т.к. представляют собой, как правило, набор разрозненных баз данных, а информация в таких системах представлена либо с помощью текстовых документов, либо в виде всевозможных каталогов и характеризуется наличием множества самостоятельных, несогласованных и неявно выраженных концептуальных описаний производственной системы [28].

В связи с этим необходимо создание СППР, реализующих обозначенную концепцию управления, основной функцией которых являлось бы информационно-аналитическое обеспечение принятия решений, и которые позволили бы в интегрированной форме представлять ЛПР информацию о функциях и взаимных связях структурных компонентов предприятия для их эффективного регулирования.

В диссертации предлагается подход к построению таких СППР, включающих в себя объектно-ориентированные модели и программные инструментальные средства работы с ними, с использованием онтологического системного анализа. Результатом этого анализа (или идентификации изучаемой системы) являются онтологии - модели, представляющие собой компьютерную форму представления знаний о предметных областях (ПрО) - производственных системах — в виде семантических информационно-логических сетей взаимосвязанных объектов, где в качестве главных элементов выступают понятия (или классы объектов, наблюдаемых в ПрО) с их свойствами и отношения между объектами. Онтологии выполняют интегрирующую функцию, обеспечивая общий понятийный базис в процессах принятия решений и единую платформу для объединения разнообразных информационных систем в ПрО.

Начало разработки СППР, основанных па онтологическом подходе, связано с зарубежными исследователями (Т. Gruber, N. Guarino, M. King, M. Uschold, G. Rzevslci); среди отечественных ученых проблемы использования онтологий и аналогичных им когнитивных моделей для описания ПрО и поддержки принятия решений исследуют В.А. Вшгих, Т.А. Гаврилова, Н.Г. Загоруйко, Ю.А. Загорулько, Б.Г. Ильясов, A.C. Клещев, A.B. Кульба, Д.А. Новиков, A.B. Смирнов, C.B. Смирнов, А.Ф. Тузовский, В.Ф. Хорошевский. Смежными вопросами разработки методов и средств графо-аналитического анализа семантических объектных моделей занимаются Н.В. Дилигенскип, В.А. Евстигнеев, В.Н. Касьянов, И.В. Попов, В.Г. Тульчинский и др. Однако состояние дел в сфере информационно-аналитического обеспечения принятия решений недостаточно отвечает потребностям управления в современных произволе i венных организациях, и существует ряд научных проблем, требующих системного решения:

• необходимость разработки принципов информационно-аналитического обеспечения принятия решений на основе онтологий и структуры соответствующих СППР в сложных производственных системах;

• отсутствие интегративпых концептуальных моделей на предприяшях, использующих различные базы данных и СППР;

• необходимость решения разнообразных прикладных управленческих задач (например, оперативного генерирования регламентирующей, отчетной, справочной и тому подобной документации для обеспечения эффективного управления);

• необходимость при принятии решений одновременного использования разноаспектных описаний производственной системы;

• необходимость использования специальных интерактивных программных средств, отвечающих требованиям мультимедийного представления больших объектных сетей, их анализа и манипуляции ими.

Поэтому актуальной является тема диссертации, посвящеппая разработке методов и средств информационно-аналитического обеспечения систем поддержки принятия решений па основе онтологий.

Целью диссертационной работы является анализ систем управления в производственных организационных системах и разработка СПГГР для повышения качества и эффективности принятия управленческих решений на основе использования онтологий как базовых и интегрирующих элементов решения разнообразных задач управления и информатизации всех сфер функционирования промышленных предприятий.

Для достижения цели в работе решаются следующие задачи:

• системный анализ, разработка принципов п структуры сис тем поддержки принятия решений в производственных системах;

• разработка и исследование методов информационно-аналитического обеспечения принятия решений в промышленных предприятиях на основе идентификации производственных систем, анализа полученных моделей и многомодельного представления знаний;

• разработка инструментальных средств построения, обозрения и анализа онтологических моделей;

• создание с использованием разработанных методов и средств отдельных моделей и специализированных систем поддержки принятия решений для практической проверки и отработки предлагаемых в диссертации идей и методов.

Методы исследования. В качестве методологической основы работы использовались принципы и методы системного анализа, принципы и методы представления и анализа знаний, основанные на онтологическом анализе предметных областей моделирования, формальной и математической логики.

Научная новизна работы заключается в следующем:

• предложен подход к построению СПГГР, отличающийся тем, что обслуживает концептуальный уровень поддержки принятия решений в производственных системах на основе совместного использования концепции управления как регулирования отношений целостпостей и концепции онтологического моделирования;

• в отличие от принятого подхода к структурному и объектному анализу, идентификацию производственных систем в онтологиях предлагается осуществлять с учетом персональных знаний ЛПР и конкретизировать в объектных денотативных моделях;

• дано упрощенное, в отличие от предлагаемого языками дескриптивной логики, теоретико-множественное описание онтологических моделей, которое сохраняет возможность установить точный смысл и основные принципы формирования таких моделей;

• разработана методика информационных запросов к онтологическим моделям, отличающаяся от существующих подходов, развивающих преимущественно языки запросов, тем, что ориентирована на организацию взаимодействия с пользователем-непрограммистом с помощью интеллектуальных форм, управляемых на основе метаоитологии и онтологии производственных систем;

• разработан механизм гиперссылок, позволяющий, в отличие от методов интеграции онтологий на основе слияния, строить многомодельпые системы, сохраняя обособленное существование отдельных онтологических моделей производственных систем.

Практическая ценность работы заключается в следующем:

• разработанная методология позволяет анализировать производственные системы на основе общего информационного базиса - онтологических моделей;

• созданы инструментальные средства общего назначения для построения СППР на основе онтологий;

• построены специализированные СППР, эксплуатация которых показала пригодность предлагаемых подходов и методов для поддержки принятия решений при управлении сложными производственными системами.

Реализация результатов работы. Результаты работы нашли применение при выполнении научио-исследовательских работ:

• по Комплексной программе фундаментальных исследований РАН по проблемам машиностроения, механики и процессов управления 20062009 гг. (п. 2.4.1 «Теория систем и общая теория управления. Системный анализ», тема «Методы и средства персонализации знаний при принятии коллективных решений»);

• по Комплексной программе фундаментальных исследований РАН по проблемам машиностроения, механики и процессов управления 20032006 гг. (п. 2.4.1 «Теория систем и общая теория управления. Системный анализ», тема «Онтологический анализ и синтез в процессах принятия решений»);

• по программе фундаментальных исследований ОЭММПУ РАН «Проблемы анализа и синтеза интегрированных технических, социальных и медико-биологических систем управления» (2005-2006 гг.);

• по программе фундаментальных исследований ОЭММПУ РАН «Проблемы анализа и синтеза интегрированных систем управления для сложных объектов, функционирующих в условиях неопределенное'! и» (2007-2009 гг.);

• по государственному контракту с аппаратом Правительства Самарской области (тема «Разработка Программы развития и использования информационных и коммуникационных технологий в Самарской области» (2007 г.));

• по государственным контрактам с департаментом финансово-хозяйственной деятельности Правительства Самарской области (темы:

Разработка Программы по проведению административной реформы в Самарской области (2006-2008 гг.)» (2006 г.), «Разработка реестра и регламентов оказания услуг населению в системе здравоохранения Самарской области» (2006 г.), «Разработка и утверждение приоритетных стандартов государственных услуг, административных регламентов пополнения государственных функций и предоставления государственных услуг» (2006 г.), «Внедрение механизмов управления по результатам в системе взаимодействия органов исполнительной власти субъекта Российской Федерации, территориальных органов федеральных органов исполнительной власти и органов местного самоуправления муниципальных образований (с апробацией на примере Министерства здравоохранения Самарской области, Территориального управления Федеральной службы по надзору в сфере здравоохранения и социального развития и органов местного самоуправления городского округа Ново-куйбышевск) (2006 г.);

• по государственному контракту с министерством экономического развития, инвестиций и торговли Самарской области (тема «Разработка макроэкономических моделей с использованием методов и средств системной динамики» (2005-2006 гг.));

• по контракту с Государственным университетом — Высшей школой экономики (тема "Проведение эксперимента и осуществление пилотных проектов по применению новых подходов к организации государственной службы и обеспечению деятельности государственных гражданских служащих в Самарской области" (2004 г.)).

• прикладные разработки и результаты исследовательской деятельности использованы:

• в группе энергосервисных компаний, состоящей из семи предприятий, располагающихся в различных областях Приволжского округа и находящихся под управлением ООО «Волжская управляющая энергосервисная компания», в качестве информационно-аналитической основы для:

- анализа, мониторинга и модернизации организационно-функциональных структур управления,

- организации систем работ на производственных объектах и осуществления контроля за ними,

- обучения персонала и оперативного получения справочной информации для принятия решений;

• в министерстве здравоохранения п социального развития Самарской области при формировании, анализе, мониторинге и регулировании системы предоставления консолидированных услуг населению;

• в учебном процессе кафедры «Инженерия знаний» Поволжского государственного университета телекоммуникаций и информатики.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на всероссийских и международных конференциях, в том числе:

• на УН-Х1 международных конференциях «Проблемы управления и моделирования в сложных системах» (Самара, 2006, 2007, 2008, 2009);

• на десятой национальной конференции по искусственному интеллекту (Обнинск, 2006);

• на VI международной конференции 81СРГЮ'07 «Идентификация систем и задачи управления» (Москва, 2007); ч

• на X международной конференции «Региональная информатика — 2006 (РИ-2006)» (Санкт-Петербург, 2006);

• на международной научно-технической конференции «Информационные, измерительные и управляющие системы (ИИУС-2005)» (Самара, 2005).

• на IV всероссийской школе-семинаре молодых ученых «Проблемы управления и информационные технологии (ПУИТ'08) (Казань, 2008);

• на международной научной конференции «Проблемы регионального и муниципального управления» (Москва, 2006).

Публикации. Основные положения диссертации опубликованы в 14 печатных работах, включая издание, рекомендованное ВАК России.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырёх разделов, заключения и приложений. Общий объём работы 163 страницы машинописного текста, включая 42 рис., 2 табл. и список использованных источников из 100 наименований.

Основные результаты и выводы

Используя предложенные в диссертации методы и инструментальные средства, был разработан ряд онтологических моделей и созданы специализированные СППР, получившие практическое признание как в сфере промышленности, так и в других сферах общественной жизнедеятельности.

1) Разработана и внедрена система поддержки принятия решений при управлении группой энергосервиспых компаний.

2) С использованием методов и инструментальных средств СППР проведен анализ производственной системы энергосервисного холдинга и предложен ряд рекомендаций но ее оптимизации.

3) Установлен ряд направлений использования СППР в холдинге.

4) Показана возможность использования результатов диссертации для поддержки принятия решений в системе исполнительной власти Самарской области.

Приобретенный опыт свидетельствует, что предложенные модели и методы позволяют создавать эффективные методологии решения прикладных задач управления, а использование программных средств повышает эффективность и качество принятия управленческих решений, снижает сроки обучения персонала организаций и обеспечивает рост производительности труда. Созданные системы поддержки принятия решений позволяют выявить и структурировать знания о производственных системах, обеспечить что повышает конкурентные преимущества таких предприятий.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе проведен анализ систем управления в производственных системах и разработаны принципы, методы и средства информационно-аналитического обеспечения принятия решений на основе использования онтологий как базовых и интегрирующих элементов решения разнообразных задач управления и информатизации всех сфер функционирования промышленных предприятий. Разработанные СППР призваны повысить качество и эффективность принимаемых управленческих решений.

Основные научные и практические результаты диссертационной работы состоят в следующем.

1) Проведен системный анализ и разработаны принципы построения и структура систем поддержки принятия решений в производственных системах. Использован подход к управлению как к регулированию отношений между целостными элементами промышленного предприятия. СППР в таких системах должны быть ориентированы на отображение объектных структур производственных систем и должны позволять идентифицировать, анализировать п манипулировать всем многообразием объектов и отношений, имеющихся в предприятии. Такие возможности предоставляют онтологические модели, выполняющие интегрирующую функцию и являющиеся основой (базой знаний) для методик и программных средств, решающих различные задачи поддержки управления.

2) Предложена методология информационно-аналитического обеспечения принятия решений при управлении промышленными предприятиями:

• подход к идентификации производственных систем с помощью системного онтологического анализа данных. Предлагается отдельно строить два типа онтологических моделей, учитывающих персональные знания ЛПР: онтологии и объектные денотативные модели. Указанные модели представляют собой две части семантической сети, первая из которых описывает классы объектов производственной системы, а вторая — собственно эти объекты, а их разделение обеспечивает вычислительную эффективность и отражает мыслительный процесс идентификации; способ формального описания онтологических моделей с помощью теории множеств, с введением в модель особых ссылочных атрибутов — валентностей, предназначенных для описания отношений между объектами и принципов (аксиом) корректного определения онтологических моделей; способы анализа онтологических моделей в СГТГТР при решении различных задач поддержки принятия решения:

- интерактивная визуализация объектных баз знаний;

- исследование моделей на основе графовых методик, как общего значения, так и реализующих классические методы теории управления;

- способы фильтрации и персонифицированного доступа к информации, заложенной в онтологических моделях;

- методика организации информационных запросов к онтологическим моделям на основе метаонтологий и онтологий производственных систем с возможностью конструирования пользователем сложных запросов с помощью интеллектуальных форм; способ многомодельного представления знаний о сложноструктурированных производственных системах для работы с ними. В соответствии с разработанными теоретическими положениями и методами исследования производственных систем предложен состав и разработана архитектура СППР. Предложен эффективный подход к визуализации онтологических моделей и созданы соответствующие интерактивные программные инструментальные средства СППР. Инструментальная система основана на объектно-ориентированной СУБД и предоставляет широкий спектр возможностей как для построения онтологических моделей, так и для их анализа, трансформации и манипулирования разноаспектными описаниями производственной системы. Лицам, принимающим решения, предоставляется удобный и интуитивно понятный интерфейс системы, интерактивные формы получения информации об объектах, средства анализа моделей и возможность использования специализированных многомодельных приложений для решения широкого спектра задач управления.

4) С помощью разработанных методов и средств построен ряд онтологических моделей и созданы специализированные системы поддержки принятия решений, получившие практическое признание. Приобретенный опыт свидетельствует, что предложенные модели и методы позволяют создавать эффективные методологии решения прикладных задач управления, а использование программных средств повышает эффективность и качество принятия управленческих решений, снижает сроки обучения персонала организаций и обеспечивает рост производительности труда. Созданные СППР позволяют выявить и структурировать знания о производственных системах, что повышает конкурентные преимущества таких предприятий.

1. A visual exploration on mapping complex networks: Электронный документ. 2008. (http://www.visualcomplexity.com). Дата обращения: 11.07.2009.

2. Archambault D., Munzner Т., Auber D. Topolayout: Multi-level graph layout by topological features // IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics.—2007.—Vol. 13, N 2. — P. 305-317.

3. Darlington M., Culley S. Investigating ontology development for engineering design support // Advanced Engineering Informatics, v. 22, issue 1, 2008, pp. 112-134.

4. Fernandez-Lopez M., Gomez-Perez A. Overview and analysis of methodologies for building ontologies // The Knowledge Engineering Review, v. 17, issue 2, 2002, pp. 129-156.

5. GajerP., Kobourov S. G. GRIP: Graph dRawing with Intelligent Placement.// Lect. Notes Comput. Sei. —2001. —Vol. 1984. — P. 222-228.

6. Guarino N. Understanding, building and using ontologies // International Journal of Human-Computer Studies, 1997, №46, pp. 293-310.

7. Hachul, S. and Jünger, M.l. An Experimental Comparison of Fast Algorithms for Drawing General Large Graphs.// Lect. Notes Comput. Sei. — 2005. Vol. 3843. - P. 235-250.

8. Holten D. Hierarchical Edge Bundles: Visualization of Adjacency Relations in Hierarchical Data // IEEE Transactions on visualization and computer graphics, Vol. 12, NO. 5, September/October 2006.

9. Katifori A., Halatsis C., Lepouras G., Vassilalcis C., Giannopoulou E. Ontology visualization methods a survey // ACM Computing Surveys (CSUR), v. 39, issue 4, 2007, article No. 10.

10. Luhn H.P. "A Business Intelligence System." IBM Journal, October 1958.

11. Munzner T., Guimbretiere F., Tasiran S., Zhang L., Zhou Y. TreeJuxta-poser: Scalable Tree Comparison using Focus+Context with Guaranteed Visibility// ACM Transactions on Graphics. —2003. — Vol. 22, N3. -P. 453-462.

12. Relation browser by M. Stefaner: Электронный документ. 2009. (http://moritz.stefaner.eu). Дата обращения: 14.08.2009.

13. Slack J., Munzner Т. Composite Rectilinear Deformation for Stretch and Squish Navigation// Transactions on Visualization and Computer Graphics, September 2006. — Vol. 12, N 5. P. 901-908.

14. UscholdM., King M., Moralee S., Zorgos Y. The Enterprise Ontology // The Knowledge Engineering Review, v. 13. n.l, 1998, pp. 31-89.

15. Uschold M., Tate A. Putting ontologies to use // The Knowledge Engineering Review, v. 13. n.l, 1998, pp. 1-3.

16. Watson H., Wixom В. The current state of business intelligence // Computer, v.40, issue 9, 2007, pp. 96-99.

17. Wells D. The Changing Face of Business Intelligence: Электронный документ. 2008. (http://www.b-eye-network.com/view/9007). Дата обращения: 23.04.2009.

18. Александров А. Аналитика по-русски// Открытые системы. — 2007. — №8.-С. 44-50.

19. Анфилатов B.C., Емельянов A.A., Кукушкин A.A. Системный анализ в управлении. М.: Финансы и статистика, 2005. — 368 с.

20. Апанович З.В. Методы интерактивной визуализации информации // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды X Международной конференции. Самара: СамНЦ РАН, 2008. -С. 478-489.

21. Апанович З.В. Средства для работы с графами большого объема: построение и оптимизация компоновочных планов // Системная информатика: Сб. науч. тр. Вып. 10: Методы и модели современного программирования. — Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2006. С. 7-58.

22. Бланшар К., О'Коннор М. Ценностное управление / Пер. П.А. Самсо-нова. Минск: Попурри. - 144 с.

23. Босов А., Краюшкин Д. Инструмент бизиес-аналитика // Открытые системы. 2007. - №8. (http://www.osp.ru/text/print/302/449048l.html). Дата обращения: 03.08.2009.

24. Бочаров В.А., Маркин В.И. Основы логики. М.: ИНФРА-М, 1998. -296 с.

25. Винокуров JT.JT. Технологии управления современным предприятием // Информационные технологии. Приложение. 2005. - №1. - 32 с.

26. ВиттихВ.А. Аксиологические и верифицируемые научные знания // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды

27. XI Международной конференции. Самара: СамНЦ РАН, 2009. -С. 449-454.

28. ВиттихВ.А. Онтологические модели ситуаций в процессах принятия управленческих решений // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды XI Международной конференции. Самара: СамНЦ РАН, 2009. - С. 405-410.

29. ВиттихВ.А. Онтологический анализ и синтез при управлении сложными открытыми системами // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды V Международной конференции. — Самара: СамНЦ РАН, 2003. С. 50-60.

30. ВиттихВ.А. Согласованная инженерная деятельность. Состояние, проблемы, перспективы // Проблемы машиностроения и надежности машин. 1997.-№1,-С. 6-14.

31. Виттих В.А. Управление как регулирование отношений целостностей // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды X Международной конференции. Самара: СамНЦ РАН, 2008. — С. 34-40.

32. Виттих В.А, Смирнов C.B. Система компьютерной интеграции знаний для управления инженерной деятельностью в промышленной корпорации // Распределенная обработка информации: Труды шестого международного семинара. Новосибирск: СО РАН, 1998. - С. 308-312.

33. ВиттихВ.А., Смирнов C.B. Структура и принципы построения инженерных теорий управления сложными организационными системами //Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды Международной конференции. Самара: СамНЦ РАН, 1999. -С. 33-38.

34. Виттих В.А., Ситников П.В., Смирнов C.B., Онтологический подход к построению информационно-логических моделей в процессах управления социальными системами // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2009. - №5. — С. 45-53.

35. Всемирная энциклопедия: Философия / Главн. науч. ред. и сост. Гри-цанов A.A. М.: ACT, Мн.: Харвест, Современный литератор, 2001. -С. 183-184, 801, 1037.

36. Гаврилова Т.А. Онтологический инжиниринг // Технологии менеджмента знаний: Электронный документ. 2008. (http://kmtec.ru/publications/library/authors/ontologengcneering.shtml). Дата обращения: 23.04.2009.

37. Гаскаров Д.В. Интеллектуальные информационные системы. М.: Высшая школа, 2003. — 431 с.

38. Джонсон Р., Каст Ф., Розенцвейг Д. Системы и руководство (теория систем и руководство системами). М: Советское радио, 1971. — 648 с.

39. Дилигенский Н.В., Цапенко М.В. Многокритериальная оценка сравнительной эффективности организационных систем управления // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды

40. VIII Международной конференции. Самара: СамШД РАН, 2006. -С. 66-72.

41. Емельянов В.В., Курейчик В.В., КурейчикВ.М. Теория и практика эволюционного моделирования. М.: ФИЗМАТ ЛИТ, 2003. - 432 с.

42. Загорулько Ю.А., Боровикова О.И. Подход к построению порталов научных знаний // Автометрия. — Том 44. №1. — Новосибирск: Издательство СО РАН, 2008. - С. 100-110.

43. Заякин Д.И. Кластеризация объектов на основе анализа плотности их распределения в пространстве признаков // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды X международной конференции. Самара. 2008. С. 208-213.

44. Заякин Д.И., Смирнов С.В. Опыт построения интерактивного vveb-приложення для работы с онтологическими моделями // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды XI международной конференции. Самара. 2009. — С. 573-581.

45. Зенкин A.A., Поспелов Д.А. Когнитивная компьютерная графика. — М.: Наука, 1991.- 192 с.

46. Касьянов В.H., Евстигнеев В.А. Графы в программировании: обработка, визуализация и применение. — СПб.: БХВ-Петербург, 2003. -1104 с.

47. Келлер Т. Концепции холдинга. Организационные структуры и управление. Обнинск: ГЦИПК, 1997.

48. Кирсанов М.Н. Математический центр московского метро // Exponenta Pro. 2003. - №4. - С. 60-62.

49. Клок К., ГолдсмитДж. Конец менеджмента. СПб.: Питер, 2004. -368 с.

50. Концепция административной реформы в Российской Федерации в 2006-2008 годах и план мероприятий по проведению административной реформы в Российской Федерации в 2006-2008 годах (одобрены распоряжением Правительства РФ от 25 октября 2005 г. № 1789-р).

51. Концепция использования информационных технологий в деятельности федеральных органов государственной власти до 2010 года, одобренная распоряжением Правительства Российской Федерации от 27.09.2004 №1244-р.

52. Концепция региональной информатизации до 2010 года, одобренная распоряжением Правительства Российской Федерации от 17.07.2006 №1024-р.

53. Концепция формирования в Самарской области электронного правительства до 2010 года, утвержденная постановлением Правительства Самарской области от 05.09.2007 №159.

54. Мальцев А.И. Алгебраические системы. М.: Наука, 1970. - 392 с.

55. Матвеев JI.А. Компьютерная поддержка решений. — СПб.: Специальная литература, 1998. 472 с.

56. Мескон М., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента / Пер. с англ. М.: Дело, 1992. - 702 с.

57. Невзоров В.Н., Невзорова O.A. Инструментальная система визуального проектирования «Ontoeditor» // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды VI Международной конференции. — Самара: СамНЦ РАН, 2004. С. 170-175.

58. Никологорский Д.И. Крупные интегрированные структуры в промышленности // ЭКО. 1997. -№11. - С. 30-35.

59. Онтология и объектная модель системы исполнительной власти / Авт.: Виттих В.А., Фомичев В.П., Ситников П.В. и др. // Проблемыуправления и моделирования в сложных системах: Труды VIII Международной конференции. Самара: СамНЦ РАН, 2006. - С. 467-473.

60. Попов В.Н., Касьянов B.C., Савченко И.П. Системный анализ в менеджменте. М.: КНОРУС, 2007. - 304 с.

61. Программа проведения административной реформы в Самарской области в 2006—2008 годах (утверждена Постановлением Губернатора Самарской области от 03.05.2006 №95 «О проведении административной реформы в Самарской области в 2006-2008 годах»).

62. Региональная экономика как объект онтологического анализа / Г.Р. Хасаев, В.А. Виттих, JI.A. Иванова и др. // Известия Самарского научного центра РАН. 2003. Т. 5. № 1. С. 74-82.

63. Саак А.Э., Пахомов Е.В., Тюшняков В.Н. Информационные технологии управления. СПб.: Питер, 2005. - 320 с.

64. Селезнев К., Борисов В. Визуализация семантической сети // Открытые системы.-2001.-№11.-С. 55-58.

65. Сидорова Е.А. Интеллектуальная обработка документов // Искусственный интеллект. — Киев, 2004. №4. — С. 738-747.

66. Ситников П.В. Понятийные знания о предметной области как основа процесса управления // Международная научная конференция «Проблемы регионального и муниципального управления»: материалы конференции. М.: РГГУ, 2006. С. 38-42.

67. Ситников П.В., Смирнов C.B. Методы и средства анализа объектных информационно-логических моделей // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды X Международной конференции. Самара: СамНЦ РАН, 2008. - С. 448-456.

68. Ситников П.В., Смирнов C.B. Концептуальные модели знаний как основа идентификации организационной системы // Идентификация систем и задачи управления: Труды VI международной конференции SICPRO'07. M.: ИПУ РАН, 2007. - С. 428-433.

69. Смирнов C.B. О модели данных для приложений, основанных на объектно-ориентированном представлении знаний // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды X Международной конференции. Самара: СамНЦ РАН, 2008. - С. 529-540.

70. Смирнов C.B. Онтологии в прикладных интеллектуальных системах: прагматический подход // Девятая Национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2004: Труды конференции М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004. - Т. 3. - С. 1059-1067.

71. Смирнов C.B. Онтологический анализ предметных областей моделирования // Известия Самарского научного центра РАН. 2001. - Т. 3. -№ 1. - С. 62-70.

72. Смирнов C.B. Онтологический анализ: определения и алгоритмы // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды III Международной конференции. — Самара: СамНЦ РАН, 2001. — С. 137-146.

73. Смирнов C.B. Открытая архитектура инструментальных средств моделирования сложных систем // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды Международной конференции. — Самара: СамНЦ РАН, 1999. С. 59-66.

74. Смирнов C.B. Расширенное описание отношений в моделях понятийных структур // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды XI Международной конференции. — Самара: СамНЦ РАН, 2009. С. 664-667.

75. Смирнов C.B. Эффективный подход к моделированию продолжительности работ в сетевом планировании и управлении // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды VII Международной конференции. Самара: СамНЦ РАН, 2005. - С. 117-126.

76. Смирнов C.B., Гинзбург А.Н. Формирование и использование сосуществующих контекстов моделирования сложной системы // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды VIII Международной конференции. Самара: СамНЦ РАН, 2006. - С. 550-557.

77. Тульчинскпй В.Г., Ющенко А.К., Ющенко P.A. Графовые запросы для интеграции данных посредством XML // Кибернетика и системный анализ. 2008. - Т. 44. - №2. - С. 171-183.

78. Указ Президента Российской Федерации от 28.06.2007 №825 «Об оценке эффективности деятельности органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации».

79. Уотсон X., Викском Б. Современное состояние бизнес-аналитики // Открытые системы. 2007. - №8. - С. 25-28.

80. Управление в условиях неопределенности / Пер. А. Сатунина. М.: Альпина Бизнес Букс, 2006. -213 с.

81. Хэмптон Д.Д. Организации будущего // Энциклопедический справочник "Современное управление", том 1. М.: Издатцентр, 1997.

82. Чери С., Готлоб Г., Танка Л. Логическое программирование и базы данных. -М.: Мир, 1992.-352 с.

83. ЧубуковаИ.А. Основы информационных технологий. М.: Интернет-Университет Информационных Технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006. — 382 с.

84. ШемакинЮ.И. Семантика самоорганизующихся систем. -М.: Академический Проект, 2003. — 176 с.