автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.13, диссертация на тему:Принципы построения автоматизированных систем массового обслуживания нового поколения

РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАУК

ИНСТИТУТ ПРОБЛЕМ УПРАВЛЕНИЯ

На правах шшшш

р г 6

I ] ' "

Фархадов Маис Пата оглгл

ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ АВТОМАТГОИРОВ АНН ЬТХ СИСТЕМ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ НОВОГО ПОКОЛЕНИЯ (НА ПРИМЕРЕ КОМПЬЮТЕРНЫХ СИСТЕМ РЕЗЕРВИРОВАНИЯ)

Специальность 05.13.13 - Вычислительные машины, комплексы,

системы и сети

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва - 1999

Работа выполнена в Институте проблем управления РАН Научный руководитель:

доктор технических наук, профессор Жожикашвили В. А.

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Вишневский В. М. кандидат технических наук Гуревич И. М.

Ведущая организация:

Институт Электронных Управляющих Машин (ИНЭУМ)

Защита состоится " сЛСЗС1999 г. в // часов на

заседании диссертационного совета Д 002.68.01 Института проблем управления РАН по адресу: 117342, Москва, ул. Профсоюзная 65.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Института проблем управления РАН

Автореферат разослан 1999 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

кандидат технических наук Юркевич Е. В.

-у (7

ц.ША.2',0

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы.

Автоматизированные системы массового обслуживания (СМО) представляют собой обширный класс компьютерных систем, охватывающих самые разнообразные сферы обслуживания населения. Системы этого класса эффективно используются на транспорте, в банковском деле, в "медицине, в информационно-справочном обслуживании населения, я торговле и т.д. Исторически первыми СМО явились системы резервирования на транспорте, получившие в англоязычной литературе наименование CRS, что означает 'Computerised Reservation Systems". Типичными примерами СМО в России являются система бронирования мест и продажи авиабилетов "Сирена" и железнодорожная система автоматшацш билетно-кассовых операций "Экспресс". Эти системы прошли несколько стадий модернизации, при которых непрерывно совершенствовались и развивались. Они постоянно находятся в эксплуатации с начала 70-х годов по настоящее время.

Другими примерами СМО являются системы бронирования мест в гостиницах, системы заказа книг в библиотеках и заказа лекарств в аптеках, :ети продажи и резервирования билетов на междугородные автобусы, система 'Сберкасса". В самое последнее время СМО охватили обширные области торговли в форме систем электронной коммерции.

Все СМО, разработанные в СССР и в передовых западных странах в 60-е л 70-е годы, можно отнести к СМО первого поколения. Характерным этличительным признаком этих СМО является то, что они непосредственно доступны только зарегистрированным в них специально обученным эператорам-профессионалам.

В свое время эти системы по многим показателям (удаленная обработка шформашш, удаленная база данных, большое количество терминалов, эдновременно обслуживаемых центральными ЭВМ, высокие показатели по ыдежности и достоверности, малое время реакции, случайный поток ранзакний и т.д.) занимали передовые позиции среди компьютерных систем. В ^стоящее время системы первого поколения уже морально устарели.

Значительный прогресс в области компьютерной техники,, шформационных технологий и техники коммуникаций, развитие рынка сомпьютерных средств привели к созданию СМО второго поколения, главной

особенностью которых является возможность доступа к базам данных СМО с персональных компьютеров через сеть Интернет. С другой стороны, развитие конкуренции, борьба за клиентуру и намерение расширить круг пользователей породили стремление сделать СМО более привлекательными для масс населения и максимально эффективными на фоне происходящего в эти годы процесса либерализации обслуживания клиентуры.

Таким образом, прогресс в области компьютерной техники и техники телекоммуникаций, с одной стороны, и требования рынка, с другой, представляют собой две главные причины возникновения СМО второго поколения.

СМО второго поколения позволили существенно расширить круг пользователей, предоставив в интересах увеличения доходов непосредственный допуск к базам данных необученным пользователям. Это означает, что услугами СМО может воспользоваться любой человек (физическое лицо) путем непосредственного обращения к удаленным базам данных, в том числе с помощью персонального компьютера, находящегося в его квартире.

Вместе с тем, как показывает практика, наряду со значительным прогрессом, СМО второго поколения присущи серьезные ограничения и недостатки, ограничивающие масштабы и эффективность их использования. В первую очередь это ощущают обычные граждане, работающие в среде Интернет, которым в СМО второго поколения предоставляется недостаточно универсальный и удобный человеко-машинный интерфейс. В результате потенциально наиболее массовые пользователи систем, какими являются обычные граждане, не могут воспользоваться полностью всеми возможностями, заложенными в этих системах.

Анализ показывает, что продолжающийся прогресс в области компьютерных и коммуникационных технологий позволяет усовершенствовать СМО второго поколения, снять присущие им ограничения и повысить эффективность использования. Эти системы предлагается называть СМО нового поколения, или СМО-ХХ1. Вопросам построения СМО-ХХ1 посвящена настоящая диссертация.

Актуальность темы диссертации состоит в том, что в ней предложены пути устранения и преодоления недостатков и ограничений, присущих

современным СМО, и средства построения более эффективных СМО нового поколения.

Цель работы состоит в исследовании характерных черт и отличительных признаков нового класса систем массового обслуживания, названного в работе системами массового обслуживания нового поколения, в формулировании возникающих проблем и актуальных задач их построения и совергпенствовшшя, в разработке алгоритмов и программ, реализующих эти задачи. Особое внимание уделено решению следующих проблем:

- концепции применения естественного языка в системах массового обслуживания нового поколения с целью обслуживания необученных пользователей - физических лиц, представителей всех слоев населения;

- использованию автоматических переводчиков в процессе диалога пользователей с системой с целью преодоления языкового барьера;

- сжатию информации с целью сокращения длительности ввода запросов в компьютер;

- разработке эффективной по затратам времени структуры человеко-машинного интерфейса, предоставляющего пользователям единообразный и удобный язык общения со множеством размещенных в сети Интернет баз

данных СМО различного назначения.

Методы исследования. В диссертационной работе применены методы теории систем массового обслуживания, теории вероятностей и искусственного интеллекта.

Научная новнзна. Выявлен новый класс больших компьютерных систем, сформулированы его основные свойства и принципиальные отличия, определены основные задачи разработки, развития и совершенствования этих систем, разработан новый подход к реализации человеко-машинного взаимодействия в рамках систем массового обслуживания нового поколения.

Основные научные результаты работы заключаются в следующем:

- сформулированы характерные черты и отличительные свойства систем массового обслуживания нового поколения;

- выявлены актуальные задачи дальнейшего развития и совершенствования этих систем;

-разработана новая концепция человеко-машинного взаимодействия, эснованная на использовании элементов естественного языка для

пользователей-непрофессионалов в рамках систем массового обслуживания нового поколения;

- разработана структура оигимального диалога человеко-машинного взаимодействия в классе СМО нового поколения;

- разработан алгоритм и программа синхронного сжатия информации в процессе ручного ввода сообщений в компьютер пользователя;

- выполнен теоретический анализ эффективности предложенного метода сжатия информации.

Практическая ценность и реализация результатов работы.

Использование результатов работы позволяет существенно расширить круг пользователей систем массового обслуживания, предоставив им удобный и универсальный доступ к услугам этих систем. Это обеспечит новый уровень информационных услуг, предоставляемых населению и организациям, а также повысит эффективность использования систем массового обслуживания.

Разработанные алгоритмы и программы могут быть использованы для дальнейшего развития и совершенствования систем массового обслуживания.

Результаты диссертационной работы использованы в работах, проводимых ИГГУ РАН в области модернизации и совершенствования систем массового обслуживания.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались на Ш и IV Всесоюзных совещаниях по распределенным автоматизированным системам массового обслуживания (Винница, сентябрь 1990 г., Душанбе, апрель 1991 г.), Международном совещании по распределенным вычислительным системам и сетям (CDS-92) (Калининград, сентябрь 1992 г.), на Республиканской научной конференции "Современные проблемы алгоритмизации" (Ташкент, сентябрь 1996 г.), на Международных конференциях "Distributed Computer Communication Networks. Theory and Application (DCCN-96, DCCN-97)" (Тель-Авив (Израиль), ноябрь 1996 г., ноябрь 1997 г.) , на Республиканской научной конференции "Современные системы телекоммуникации и обработки информации и их применение" (Ташкент, апрель 1997 г.), на Международной научно-практической конференции "Управление большими системами" (Москва, сентябрь 1997 г.), на Международном семинаре "Информационные сети, системы и технологии (ИССТ-97)" (Ярославль, октябрь 1997 г.), на Международной конференции

"Математические методы исследования систем и сетей массового обслуживания" (Минск, январь 1998г.).

Осповиые положения, представляемые к защите:

- существующие системы массового обслуживания ориентированы, главным образом, на пользователей-профессионалов. Это ограничивает масштабы их применения, снижает уровень информированности и услуг, оказываемых населению и различным организациям;

- используемый в существующих системах массового обслуживания язык меню, подсказок и пиктограмм утяжеляет диалог системы с пользователями, приводаг к необходимости многократных обращений к центру обработки данных, увеличивает длительность диалога, понижает его надежность, перегружает сети Кроме того, он является чрезмерно сложным для пользователей-непрофессионалов;

- предложенная в работе концепция использования элементов естественного языка позволяет преодолеть перечисленные выше недостатки;

- разработанный алгоритм синхронного кодирования позволяет в 2-3 раза сократить количество ручных операций в процессе человеко-машинного диалога и является удобным для пользователя-непрофессионала;

- разработанная математическая модель структуры человеко-машинного диалога позволяет минимизировать затраты времени на реализацию диалога.

Публикации. По основным результатам диссертационной работы опубликовано 7 работ.

Структура и объем работы.

Диссертация состоит из введения, трех глав с выводами, заключения, списка литературы и трех приложений. Основная часть работы изложена на 140 страницах и содержит 20 рисунков.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность работы, раскрывается ее цель, характеризуются научная новизна и практическая ценность, дается краткое изложение содержания диссертационной работы по главам.

Первая глава посвящена анализу систем массового обслуживания ■ первого поколения (в дальнейшем СМО-1). Кратко описана история развития на

Западе и в СССР компьютерных систем резервирования (CRS - Computerised Reservation Systems) как представителей обширного класса СМО-1.

В качестве оборудования рабочих мест операторов использовались непрограммируемые дисплейные терминалы ("dumb" - терминалы), снабженные специализированной клавиатурой ускоренного набора запросов и билетопечатающими устройствами. Все управление этим оборудованием осуществлялось из удаленного центра системы. Удаленная периферия соединялась с центральным обрабатывающим комплексом с помощью выделенных телефонных каналов, образующих специализированную сеть связи. Для передачи данных использовался специальный протокол, максимально приспособленный для сокращения времени передачи сообщений в условиях доступной в то время низкой скорости передачи информации по каналам связи (в СССР 1200-1300 бод).

Производительность и объемы всех видов памяти центральных ЭВМ всегда были на критическом уровне. Дефицит вычислительных ресурсов сдерживал развитие систем до необходимых масштабов (количество удаленнных терминалов), обеспечивающих им экономическую эффективность.

В диссертационной работе значительное внимание уделено анализу языковых средств человеко-машинного взаимодействия, используемых в СМО-1.

На рис. 1 приведен обобщенный формат типичной для СМО-1 структуры макета запросных сообщений, формируемых операторами систем.

КЗ, Ru, R12,. .., Rin KiRi, K2R2,..

R21,R22,R23 , . . . , R2k KnRn,...,KkRk, . . .

RmljRm2 , . . , ? Rm/

a) 6)

Рис. 1. Матрицы макетов запросов в СМО первого поколения

Здесь: КЗ - код типа запроса; Rij - код реквизита, используемого в запросе типа а); Кк - ключ-идентификатор реквизита, Rk - код реквизита в запросе типа б).

Использовались два способа формирования макетов: макет с жестким набором (а) и макет со свободным набором (б).

В жестком запросе код каждого реквизита должен быть расположен строго на определенном месте матрицы. Так, реквизит Rij расположен на

i-ой строке и j-ом столбце. Количество реквизитов в строке может быть разным для различных строк. Количество строк в матрице запроса может быть различным для разных запросов.

В свободном макете реквизиты могут располагаться на произвольном месте, однако каждому реквизиту предшествует ключ-идентификатор реквизита.

В работе приведены характерные примеры запросов, которые использованы в нескольких известных СМО, разработанных в СССР и других странах. Сравним для примера запрос о наличии мест в СМО "Сирена" с соответствующим запросом в СМО "SABRE" (Справка о наличии мест от Москвы до Владивостока на 28 марта):

"СИРЕНА"

С,ВВО ,2803

N- С - код запроса (справка), ВВО - пункт назначения, Пункт отправления по умолчанию -Москва,

- запятая обязательна, 2803 - дата вылета.

Сравнение показывает полное несовпадение запросов но веем кодам и реквизитам. Не совпадают также запросы разных систем и по содержанию.

Анализ показывает, что язык человеко-машинного интерфейса, разработанный для СМО-1, оказался пригодным только для специально обученных пользователей-профессионалов.

Второй вывод, который следует из выполненного анализа, состоит в том, что конкретный вид запросов различен для разных систем, и в случае интеграции систем операторам пришлось бы овладевать несколькими языками запросов.

Работа с разноязычными (в смысле национальных языков) СМО потребовала бы от операторов знания соответствующих языков.

Частично эти проблемы решаются в некоторых системах с помощью взаимодействия по методу IlOST-to-HOST (рис.2).

"SABRE" 12803MOWWWO

1 - код запроса,

MOW - пункт отправления

Москва,

WWO - пункт назначения

Владивосток

2803 - дата вылета.

НОБТ НОБТ

Оператор СМО 1

Прямой доступ к СМО 2 невозможен

Рис.2 Взаимодействие систем по методу НОБТ-иьНОЗТ.

Такой метод взаимодействия страдает серьезным недостатком, который заключается в том, что СМО 2 не обязательно обеспечивает оператора СМО 1 исчерпывающей и объективной информацией.

Аналогичные недостатки и ограничения можно высказать и в отношении ответных сообщений в системах первого поколения.

В работе проведен анализ человеко-машинного диалога, типичного для СМО первого поколения, с позиции структуры диалога. Анализ показывает, что диалог, хотя и допускает несколько вариантов, должен строиться по строго определенному сценарию. Диалог, построенный не по правилам, системой не воспринимается.

Анализ структуры человеко-машинного диалога подтверждает ранее сделанный вывод о том, что СМО-1 не позволяет обычным гражданам воспользоваться их услугами, не прибегая к помощи обученных операторов-посредников.

Вторая глава посвящена анализу СМО второго поколения (в дальнейшем СМО-2). К этой категории систем отнесены системы, отличающиеся двумя характерными признаками. Во-первых, вместо непрограммируемых терминалов в качестве устройств ввода-вывода в них используются персональные компьютеры (РС). Во-вторых, для обмена информацией между персональным компьютером на периферии и центральным обрабатывающим комплексом эти системы могут использовать среду Интернет.

Эти два принципиальных новшества главным образом определяют дальнейшую эволюцию СМО-1 во всех отношениях. В работе приводится краткое описшше этой эволюции.

Во первых, происходит функциональное развитие систем, в результате которого сферой их услуг в настоящее время охвачены все виды транспорта,

туризм в целом как отрасль, гостиницы, культурно-зрелищные предприятия, медицинское обслуживание, аптечное дело и, наконец, такое мощное направление эволюции СМО, как электронная коммерция (электронные магазины и др.).

Замена "ёишЬ-терминалов" на РС позволила использовать современные операционные системы, увеличить выразительность языковых средств человеко-машинного взаимодействия, отказаться от чрезмерно жесткой структуры человеко-машинного диалога, смягчить языковые барьеры (в смысле использования различных национальных языков) и, наконец, благодаря возможностям сети Интернет, облегчить пользователям доступ к многочисленным СМО различного назначения и, что самое главное , вовлечь в среду деятельности СМО огромные массы людей, имеющих доступ в Интернет. По сути, только на этом этапе ранние СКБ действительно становятся системами массового обслуживания населения. Общая структура СМО-2 приведена на рис.3.

В рамках СМО-2 получили распространение интерфейсные системы -посредники, находящиеся в сети Интернет, которые облегчают пользователям-непрофессионалам доступ к базам данных многочисленных СМО.

Новое крупное направление развития СМО в рамках второго поколения представляет собой электронная коммерция. По прогнозам специалистов

Гиперсистема МО

БАЗЫ ДАШ1ЫХ РАЗНОГО ПРОФИЛЯ

Рис. 3 Архитектура современных СМО

исследовательской компании Forrester Research ежегодный объем рынка электронной торговли между компаниями только в США вырастет в ближайшие четыре года с $15 млрд. до $1,3 трлн. в год.

В работе выполнен анализ СМО-2 на примере нескольких представительных систем. Основное внимание в процессе анализа уделено следующим вопросам:

- свойства и возможности языковых средств человеко-машинного взаимодействия;

- структура диалога в процессе человеко-машинного взаимодействия;

- преодоление языковых барьеров с точки зрения национальных языков и возможности мульти-хост доступа.

Выполненный анализ позволяет сделать выводы, изложешше ниже.

В СМО-2 используется широко распространенный в настоящее время язык меню, масок и пиктограмм. Этот язык отличается от языка СМО-1 значительно большей гибкостью и универсальностью. Вместе с тем его нельзя назвать идеальным для человека. Использование пиктограмм в значительной мере вызвано необходимостью преодоления национальных языковых барьеров. Таким образом, применение пиктограмм - вынужденное средство. Анализ показывает недостаточность выразительных средств пиктограмм. В работе приведены примеры, подтверждающие этот тезис. Маски также не самое удобное средство выражения мыслей человека.

В структурном отношении язык меню ориентирован на долгий диалог, состоящий из большого числа сеансов обмена запросно-ответными сообщениями. В процессе диалога человеку отводится пассивная роль, а активная роль отдается центральной ЭВМ. В результате человек вынужден следовать подсказкам машины.

К настоящему времени проблема преодоления национальных языковых барьеров в СМО-2 решена лишь частично. Человеку предлагается использовать тот национальный язык, который понятен соответствующей СМО. Естественно, что это не самое удобное решение для человека, так как ограничивает возможности мульти-хост доступа. Выполненное во второй главе работы исследование показывает, что на уровне СМО-2 не удалось полностью преодолеть ограничения, присущие системам первого поколения в отношении масштабов, полноты и удобства услуг, предоставляемых системами массового

обслуживания массам обыкновенных граждан, имеющим доступ к сети Интернет. Непосредственный доступ к услугам СМО по-прежнему остается привилегией операторов-профессионалов. Обычные граждане, хотя и получили доступ к услугам СМО через Интернет, однако с большими ограничениями: не ко всем системам, не ко всем услугам и с помощью неудобного человеко-машинного интерфейса.

В третьей главе работы предложены пути построения СМО нового поколения (CMO-XXI), свободных от недостатков и ограничений, присущих предшествующим поколениям систем; разработан и описан новый принцип и алгоритм реализации человеко-машинного интерфейса, основанный на идее использовшшя элементов естественного языка и возможностей современных автоматических переводчиков с одного национального языка на другой; разработаны программы, реализующие предложенный интерфейс и облегчающие работу пользователям, не прошедшим специальной подготовки.

Очевидно, что не существует более универсального и удобного для обычного человека средства выражения своих мыслей, чем естественный язык (ЕЯ). Это тем более будет справедливо применительно к речевому вводу информации в компьютер, который пока используется в ограниченных масштабах, но безусловно, получит большое распространение в ближайшие годы. ЕЯ предъявляет повышенные требования к характеристикам ЭВМ. Однако, техшпгеский прогресс в компьютерной области, как показывают многочисленные прогнозы, уже в ближайшие годы приведет к появлению на рынке микропроцессоров с характеристиками, на порядок превосходящими все то, что известно сегодня, и ЕЯ станет доступным ЭВМ без каких-либо ограничений. В случае систем массового обслуживания имеет место более простая ситуация. Она состоит в том, что даже самая сложная в функциональном отношении СМО не использует' сложных языковых конструкций и богатого словаря. В диссертации приведены примеры словарей применительно к конкретным СМО.

Использование ЕЯ позволяет прибегнуть к помощи автопереводчиков, как универсальному средству преодоления языкового барьера.

На примере некоторых известных универсальных переводчиков в работе выполнен анализ качества перевода применительно к потребностям СМО. Выявлены следующие пять групп ошибочного или неудачного с точки зрения

СМО перевода: неправильный перевод, нестандартный перевод, излишний перевод, отказ от перевода и неточный перевод.

В работе приведены примеры для каждой из этих пяти групп. Каждый конкретный случай ошибочного или неудачного перевода выявляется либо в процессе проектирования системы, либо в процессе ее функционирования и выправляется с помощью построения специального пользовательского словаря. По мере функционирования системы происходит ее "обучение", и коллизии, в конце концов, исключаются. В работе построен пользовательский словарь применительно к СМО "Сирена-2".

На рис. 4 изображена обобщенная блок-схема., иллюстрирующая процесс человеко-машинного диалога применительно к СМО нового поколения.

Пользователь вводит в РС свой запрос с помощью клавиатуры в неформализованном удобном для него виде, используя ЕЯ.

С

ФОРМАЛИЗАТОР ЗАПРОСОВ

1

Г, 1 ■

О 1 • • •

БАЗА ДАННЫХ

Рис. 4 Обобщенная блок-схема человеко-машинного диалога

В связи с тем, что клавиатурный ввод представляет собой медленный и утомительный процесс, к тому же часто сопровождаемый ошибками, используется процедура синхронного угадывания вводимого текста компьютером. Угадывание может происходить как на уровне отдельных слов

или словосочетаний, так и на уровне целых фраз. Существенно, что процедура работает синхронно с вводом знаков и таким образом сокращается количество нажатий клавиш. Это ускоряет и облегчает ввод информации и, кроме того, исключает возможность ошибок. На рис. 4 соответствующий программный модуль назван модулем сжатия информации. Следующий этап работы алгоритма состоит в выделении значащих (ключевых) слов. Это те слова, которые используются в составе формализовашюго запроса, направляемого на обработку^ в центральную базу данных. После отбора значащих слов при необходимости выполняется их перевод на национальный язык конкретной СМО. В заключение срабатывает блок-формализатор запросов, который составляет из значащих слов запрос, понятный системе.

Показано, что программные модули перевода, ключевых слов и форматирования могут размещаться альтернативно или в РС пользователя, или в центральном обрабатывающем комплексе, в то время как модуль синхронного сжатия размещается всегда на РС пользователя, чтобы исключить задержку, вносимую каналами связи.

Математическая модель человеко-машинного диалога

для СМО нового поколении

Как отмечалось выше, использование естественного языка (ЕЯ) позволяет преодолеть граничения и недостатки распространенного в настоящее время метода "мешо+маски" (метод "2М") реализации человеко-машинного диалога в классе СМО нового поколения.

При использовании естественного языка есть возможность сократить длительность человеко-машинного диалога, сведя его к однократному запросу-ответу. Для этого в своем единственном запросе пользователь передает в центральный обрабатываюпцш комплекс полностью все сведения, необходимые для формирования исчерпывающего ответа. Этот однократный диалог содержит V единиц информации.

Однако при таком диалоге, из-за большого значения V, а также из-за отсутствия маски-подсказки существует вероятность Р того, что в процессе диалога произойдет сбой или отказ в обслуживании.

Сбой или отказ может произойти по следующим причинам:

- ошибка в сети передачи данных;

- ошибка при наборе запроса;

- невозможность удовлетворить запрос пользователя. Совокупная вероятность сбоя или отказа Р возрастает с ростом V. Логично построить диалог так, чтобы в случае сбоя или отказа система

уходила бы от метода естественного языка и переключалась на вторую часть

диалога по методу "2М" .

Метод "2М" потребует реализовать П обменов, причем объем

информации, передаваемой при каждом обмене, составит в среднем .

В связи с использованием масок и подсказок в процедуре 2М, а также в связи с сокращением объема информации на каждом шаге диалога естественно допустить, что вероятность отказов на второй части диалога пренебрежимо мала.

Можно показать, что при определенных условиях такая организация диалога (назовем ее "модель"ЕЯ+2М') выгоднее с точки зрения затрат времени, чем диалог по методу "2М", распространенный в настоящее время. Однако, такая модель поведения пользователя не является единственно возможной. Естественно допустить, что в случае неудачного завершения диалога при первом обращении. пользователь предпочтет вновь воспользоваться естественным языком и т.д.

В наиболее общем виде модель человеко-машинного общения может быть сформулирована следующим образом:

"Пользователь к раз пытается передать запрос по методу ЕЯ и лишь в случае неудачи всех попыток прибегает к алгоритму 2М". Назовем эту модель ЕЯ к +2М.

Из этой общей постановки следуют интересные частные случаи: если к= 0 , имеем модель "2М", при к= 1 получим модель "ЕЯ1+2М", при к — со имеем модель "ЕЯ".

1. Допустим, что диалог организован по методу "2М" и состоит из П обращений пользователя к центральному обрабатывающему комплексу через сеть.

Тогда длительность диалога Тш равна:

Т2М=ПК+Щ, (1)

где tw. суммарное время пребывания сообщения в очередях на обработку в узлах сети в расчете на одно обращение;

V - общее количество единиц информации, которое необходимо передать по сети в процессе одного полного диалога; h - время передачи едтлпщм информации по сети.

2. Предположим теперь, что первое обращение пользователя к центральному обрабатывающему комплексу выполняется на естественном языке с передачей по сети полностью всей информации, необходимой для обслуживания пользователя - V. Тогда длительность диалога естественного языка TNL (AY. - natural language) составит:

TNl = К + Vtb , (2)

при условии, что не произошло сбоя и не потребуется переход на метод "2 М"

В противном случае получим:

+ ~ ^w + V^b + РТ1М -= tw + Vtb + P(ntw + Vtb), 3. Сравним по величине TNL+2M с Т2М (рис.6.):

^ = ТNL + 2 м — Т2 м =

= tw(l - п) + P{ntw + Vth),

(3)

(4)

Рис. 6. Области предпочтительного использования методов ЕЯ или "2М" в зависимости от вероятности ошибки Р

А - область предпочтительной работы на естественном языке + переход с вероятностью Р на метод 2М.

В - область предпочтительного использования метода 2М. 4. Определим величину Р0 : А = О

Р- Р '-("-О

" " + Г,, - <5>

Из (5) следует:

При 0<Р<Ро используется естественный язык:

если Р >Ро, то А>0 и имеем область предпочтения для метода 2М.

Приведенный расчет основан на условии ^дг + < Тгм, откуда

(1 - Р) > Р < 1 " ^ , (6)

1 2 Ы 1 2 М

К этому неравенству можно прийти несколько иначе, попробовав сравнить временные характеристики алгоритмов "ЕЯ" и "2М" в наиболее общей постановке вопроса.

Представим себе, что мы пользуемся только алгоритмом "ЕЯ" и в случае сбоя посылаем текст запроса на ЕЯ еще раз, затем - еще раз и так до правильной передачи. Тогда среднее время на передачу сообщения вычисляется по формуле:

г = тнь + РТП1 + Р3Т„Ь + Р Зтм1 + ... = = (1 + Р + Р2 + Р3 + ...)ГИ = (7)

время же передачи по алгоритму "2М" всегда равно Т2М ) ибо этот алгоритм

считается безотказным. Первое время меньше второго, если

1 т

1 ^^иь < Тги , то есть 1 - Р > — , (8)

Таким образом, в условиях (8) алгоритм "ЕЯ" вообще выгоднее с точки зрения затрат времени, чем алгоритм "2М". Поэтому и получается выгоднее

передавать сообщение сперва по алгоритму "ЕЯ", и лишь потом - в случае сбоя - по "2М", это лучше, чем сразу "2М". Еще лучше было бы действовать так: к раз пытаться передать сообщение по методу "ЕЯ" и лишь в случае неудачи всех попыток использовать "2М". В этом случае затраты времени будут определяться по формуле

^л'г

1

+ 2 М

- Р

' ТN1 + Р Т2М

Отметим, что

Т(к+Х)Ж+2М ^кЬИ+2М ~ ^ [ ^ЛХ С М 1 .

(9)

(Ю)

Если

Т

1 _ р >

1 т ' то П0СлеД"ее выражение меньше нуля, то есть чем

больше к, тем меньше время передачи. Самым выгодным по среднему времени является алгоритм с к = оо э т.е. передавать только с помощью "ЕЯ" пока не передастся без ошибок. Правда, при больших к максимальное время передачи теоретически может оказаться сколь угодно большим, хотя и с

ничтожной вероятностью. Изложенное проиллюстрировано на рис. 7.

Рис. 7.

Зависимости функции Д от Р при значениях к = 1.2. ос можно определить по формуле:

А = ТШ1 - Т2М = тгу"^ + (Рк ~ 1)Т2М

Значение в точке Р = О равно ТМ! - Т1М - /н. (1 - я)

Значение в точке Р = 1 находится по формуле

Тъш + гм ~ Т2 м ~ .

При к = оо это значение бесконечно.

Модуль сжатия и восстановления информации

В диссертации предложен метод синхронного программного угадывани) вводимого текста, реализуемый на уровне модуля сжатия-восстановленш информации.

Модуль сжатия и восстановления решает в комплексе четыре задачи:

позволяет пользователю работать на ЕЯ, выполня? сжатие/восстановление информации;

- сокращает длительность набора;

- уменьшает вероятность ошибок;

- не требует от человека запоминания точного написания многочисленны? наименований.

Алгоритм работы модуля должен обеспечить идентификацию каждогс слова или предложения, сформулированных на естественном языке. Это должнс выполняться в процессе ввода символов (слов) ЕЯ.

Программа сжатия/восстановления упорядочивает в алфавитном порядке все слова, первоначально введенные пользователем. При каждом очередном наборе слов программа дополняет словарь новыми словами.

Программа строит из слов словаря дерево слов, в которое объединяются одинаковые последовательности символов, начиная с первого. В том месте, где очередные символы разных слов не совпадают, программа строит ответвление. Так продолжается до окончания слов. Таким образом, дерево имеет количестве входов, в общем случае меньшее, чем количество слов, а количество выходов всегда совпадает с количеством слов словаря. Пример дерева слов приводится на рис. 8.

Проведем анализ эффективности алгоритма. Назовем "концевиком" окончание слова в дереве слов, начиная от последнего разветвления. Обозначим множество "концевиков" в дереве *;(/ = 1 + лг), где N число слов в дереве. Пусть слово с номером /' используется оператором (пользователем) с вероятностью Р,. Далее, пусть длина конневика составляет ^ букв. Тогда общее количество нажатий клавиш при наборе текста из слов, составляющих дерево, сократит ся при использовании алгоритма сжатия на величину

в среднем, на одно слово. Общий выигрыш составит А = 8 ■ N Например:

Абакан

Актюбинск

Алма-ата

Алушта

Ангарск

Андижан

Архангельск

Астрахань

Ашхабад

А-

б—акан —к—побинск л—м-а-ата |_у-шта I—н-]- г-арск 1-д-ижан —р—хангельск —с—трахань —ш-хабад

Аб

Ак

Алм

Алу

Анг

Анд

Ар

Ас

Аш

Пусть Р-

Рис.

¿> = 1(4+7+4+3+4+4+9+7+5) = 5,2 д = 5,2-9 = 46,8

Пусть теперь Ь - общее число букв (сумма букв) в словах дерева. Тогда коэффициент эффективности процедуры "дерево" составляет:

£

КЕ =

I

В нашем примере

К £ =

70

70 - 47

- А

= 3,04 .

Получить точные результаты в общем случае весьма сложно, ибо для их получения необходим ряд вероятностных распределений, связанных с языком,

которые неизвестны. Поэтому введем ряд ограничений на условия задачи.

Перейдем теперь к оценке средней экономии при вводе слова из словаря. Обозначим символом вероятность того, что для идентификации выбранного наугад слова из словаря нужно ввести ровно к букв. Это означает, что не существует другого слова в словаре, которое начиналось бы с тех же самых к букв, в то же время найдется другое слово, у которого первые к -1 букв совпадают с выбранным (при к = 1 второе условие является лишним).

т

Понятно, что 6* = 1 ■ Математическое ожидание числа букв, которое к . 1

необходимо ввести для однозначной идентификации слова в словаре, можно теперь найти по формуле

т

1

Пусть теперь Рк - вероятность того, что первые к символов произвольно выбранного из словаря слова не совпадают с первыми к символами никакого другого содержащегося в словаре слова (т.е. вероятность того, что к символов заведомо хватит для однозначной идентификации). Будем считать, что Р0 = 0. Имеет место очевидное соотношение

е* = р* - л.»

и, следовательно,

т-1

Л

к

к= 1 *=1 Вычислим теперь вероятности Рк :

'.-С-гг

Окончательно получаем: Е = т

('-¿У

Заметим, что при больших У1 разница между П и П — 1 несущественна и формулу можно чуть упростить:

Проведем анализ этой формулы. Заметим, что при больших к выражение

1 - настолько близко к 1, что остается приблизительно равным 1 даже

при возвсдсгош в болыпуто степень. Так, при к > 4 и Ь = 33 имеем ^ Ю~6; поэтому, даже при « = 100000 (а это больше, чем слов в естественных языках)

1

второй член в разложении Тейлора выражения (^"¿Г^ меньше 0.1, а последующие - еще много меньше. Поэтому при разумных значениях П можно

и ±У~1 (л 1V

считать, что (1 ^ J № 1 при к > 4, в частности, ~ т , поэтому

полученная формула принимает вид:

V) v ' Ьк

Отсюда видно, что среднее количество символов, необходимое для однозначной идентификации, не зависит от длиньг слова Ш (количество экономленных символов, естественно, зависит). Кроме того, из формулы зидно, что Е < 4 . Ниже приводятся 2 графика зависимости Е от Я с разным масштабом по П (Рис. 9, Рис. 10.).

Рис. 9

Е

Э 2

1

2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000

Рис. 10

Заключение содержит основные результаты приведенных исследований и выполненной работы.

1. Выполнен сравнительный анализ двух поколений АСМО. Охарактеризованы принципиальные особенности и отличительные черты АСМО, свойственные каждому из этих поколений.

2. Сформулировано понятие АСМО нового поколения или, иначе, АСМО-XXI. Применительно к этому классу систем определены актуальные задачи научных исследований и разработок.

3. Детально описаны и проанализированы структура человеко-машинного интерфейса и языковые особенности, свойственные АСМО первых двух поколений. Выявлены недостатки и ограничения используемых на практике процедур человеко-машинного взаимодействия.

4. Разработаны структура и алгоритм человеко-машинного взаимодействия для пользователей-непрофессионалов, основанные на использовании элементов ЕЯ для класса АСМО-ХХ1.

5. Построена математическая модель, описывающая процесс человеко-машинного взаимодействия в классе АСМО-ХХ1.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ

6. Выявлены области преимущественной эффективности применения ЕЯ и процедуры 2М (меню/маски) в процессе человеко-машинного диалога в классе ACMO-XXI.

7. Разработаны рекомендации по сокращению длительности человеко-машинного диалога в классе ACMO-XXI.

8. Экспериментально продемонстрирована необходимость создания специализированного словаря пользователя в качестве дополнения к универсальному автоматическому переводчику. Применительно к действующей в России системе "Сирена-2" построен словарь ключевых слов.

9. Разработаны алгоритм и программа синхронного кодирования текста, сокращающие число нажатий на клавиши при вводе запросов на основе ЕЯ, и выполнен общий математический анализ эффективности синхронного сжатия.

В Приложении 1 приведены примеры запросно-ответных сообщений :овременных СМО, иллюстрирующие процесс диалога и язык человеко-машинного взаимодействия, принятые в этих СМО.

В Приложении 2 на примере СМО "Сирена" демонстрируется работа трограммы отбора значащих слов и форматирования запросов.

В Приложении 3 приведена таблица. кодов названий городов мира, толученная в результате работы программы синхронного сжатия.

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Основные положения и результаты диссертационной работы отражены в :ледующих публикациях:

1. V.A. Zhozhikashvili, М.А. Akhmedov, E.G. Talybov and M.P. farkhadov

"Issues concerning the creation of a Control system using the conscpt of distributive jrocessing of data and knowledge in computer networks ". International Conference " DISTRIBUTED COMPUTER COMMUNICATION NETWORKS (DCCN-96), Theory md Application ", PROCEEDINGS, November 4-8, 1996, Tel-Aviv (Israel).

2. Жожикашвили B.A., Билик P.В., Петухова H.В., Ребортович Б.И., Е>архадов М П. " О новом поколении автоматизированных системах массового »бслуживаиия ". Материалы международной научно-практической конференции Управление большими системами", 22-26 сентября 1997г., Москва, Россия.

3. Жожикашвили В.А, Фархадов М.П., Талыбов Э.Г. Вопросы создания

информационно-управляющей системы на основе концепции распределенной обработки данных и знаний в сети ЭВМ. Международный семинар "Информационные сети, системы и технологии (ИССТ-97)", 29 сентября - 3 октября 1997 г., Ярославль, Россия.

4. Билик Р.В., Жожикашвили В.А., Петухова Н.В., Ребортович Б.И., Фархадов М.П. Принципиальные особенности нового поколения систем массового обслуживания, Республиканская научная конференция "Современные системы телекоммуникации и обработки информации и их применение", 22-23 апреля, 1997 г., Ташкент, Узбекистан.

5. Жожикашвили В.А, Жожикашвили A.B., Фархадов М.П. Принципы построения системы общения с использованием элементов естественного языка в больших автоматизированных системах массового обслуживания нового поколения, Международная конференция "Математические методы исследования телекоммуникационных сетей", 27-29 января 1998 г., г. Минск, Беларусь, в книге Массовое обслуживание: потоки, системы, сети. Том 14, с. 190-194

6. Жожикашвили В.А., Вертлиб В.А., Ребортович Б.И., Петухова Н.В., Фархадов М.П. Автоматизированные системы управления процессами массового обслуживания нового поколения. Труды ИПУ, Москва, 1999 г.

7. Жожикашвили В.А., Билик Р.В., Вертлиб В.А., Петухова Н.В., Ребортович Б.И., Силаев В.Н., Фархадов М.П. О новом поколении автоматизированных систем массового обслуживания населения - АСМО XXI. Юбилейный сборник трудов ИПУ, Москва, 1999 г.

Личный вклад по работам. В работах [1,3] автору принадлежит идея аппаратурной реализации информационно-управляющей системы на основе распределенной обработки данных в сети, в [2,4] автором разработаны алгоритмы отбора ключевых слов в системах массового обслуживания нового поколения, в [5,6,7] автору принадлежит концепция использования автоматических переводчиков при обработке запросов в многоязычных СМО различного профиля.

Выводы

1. СМО второго поколения не вполне преодолели недостатки своих предшественников, более того возникли новые недостатки: очень длительный диалог, непонятные пиктограммы, человек пассивен в диалоге, языковый барьер, сложность общения с разноязычными СМО.

2. ЕЯ позволяет преодолеть перечисленные недостатки.

3. Разработана обобщенная блок-схема человеко-машинного диалога с элементами ЕЯ для СМО-ХХ1, и блок-схема реализации интерфейса.

4. Разработаны алгоритм и программа синхронного сжатия. Построена математическая модель, выполнен анализ эффективности разработанного синхронного сжатия. Приведены примеры работы программы сжатия (см. Приложение 3).

5. Разработаны математическая модель и структура человеко-машинного диалога с использованием ЕЯ и выполнен анализ человеко-машинного диалога по критерию минимизации длительности диалога в классе СМО-ХХ1.

6. Разработанный человеко-машинный интерфейс в равной степени применим и для действующих, и для вновь проектируемых систем. При модернизации действующих систем не требуется их демонтаж.

7. Разработанные в диссертационной работе алгоритмы и программы использованы в работах проводимых в ИПУ РАН в области модернизации и совершенствования систем массового обслуживания [63, 66-71, 75-77, 79]. Полученные в данной работе результаты являются универсальными и могут быть использованы для объектов с аналогичными характеристиками и особенностями [64, 65, 72-74, 78].

139

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Выполнен сравнительный анализ двух поколений СМО. Охарактеризованы принципиальные особенности и отличительные черты СМО, свойственные каждому из этих поколений.

2. Сформулировано понятие СМО нового поколения, или иначе СМО-ХХ1. Применительно к этому классу систем определены актуальные задачи научных исследований и разработок.

3. Детально описаны и проанализированы структура человеко-машинного интерфейса и языковые особенности, свойственные СМО первых двух поколений. Выявлены недостатки и ограничения используемых на практике процедур человеко-машинного взаимодействия.

4. Разработаны структура и алгоритм человеко-машинного взаимодействия для пользователей-непрофессионалов, основанные на использовании элементов ЕЯ для класса СМО-ХХ1.

5. Построена математическая модель, описывающая процесс человеко-машинного взаимодействия в классе СМО-ХХ1.

6. Выявлены области преимущественной эффективности применения ЕЯ и процедуры 2М (меню/маски) в процессе человеко-машинного диалога в классе СМО-ХХ1.

7. Разработаны рекомендации по сокращению длительности человеко-машинного диалога в классе СМО-ХХ1.

8. Экспериментально продемонстрирована необходимость создания специализированного словаря пользователя в качестве

140 дополнения к универсальному автоматическому переводчику. Применительно к действующей в России системе "Сирена-2" построен словарь ключевых слов.

9. Разработаны алгоритм и программа синхронного кодирования текста, сокращающие число нажатий на клавиши при вводе запросов на основе ЕЯ и выполнен общий математический анализ эффективности синхронного сжатия.

141

1. Жожикашвили В. А., Вишневский В. М. Сети массового обслуживания. Теория и применение к сетям ЭВМ. -М: Радио и связь, 1988. 191 с.

2. Бутрименко А. В. Разработка и эксплуатация сетей ЭВМ. М: Финансы и статистика, 1981. -256 с.

3. Жожикашвили В. А. Принципы построения Общесоюзной АСУ процессами распределения мест на самолетах. // Управляющие системы и машины. 1978. N 3. - с. 123 - 125.

4. Жожикашвили В. А., Билик Р. В., Петухова Н. В., Ребортович Б. И. Некоторые методы управления доходами в авиакомпаниях США. Международная конференция "Автоматизированные системы управления", Научные труды. Тбилиси-1996, с. 11 13.

5. Системы передачи данных и сети ЭВМ /Под ред. П. Грина, Р. Лаки. -М.: Мир, 1974.216 с.

6. Мартин Дж. Системный анализ передачи данных. Том 2. М.: Мир, 1975.-431 с.

7. Дэвис Д., Барбер Д. Сети связи для вычислительных машин. М.: Мир, 1976. 680 с.

8. Клейнрок Л. Вычислительные системы с очередями. М.: Мир, 1979. - 600 с.142

9. Янбых Г. Ф., Эттингер Б. Я. Методы анализа и синтеза сетей ЭВМ.- Ленинград: Энергия, 1980. 96 с.

10. П.Шварц М. Сети ЭВМ. Анализ и проектирование. М.: Радио и связь, 1981.-336 с.

11. Сипсер Р. Архитектура связи в распределенных системах. Тт. 1,2. -М.: Мир, 1981.-730 с.

12. Вычислительные сети и сетевые протоколы / Д. Дэвис, Д. Барбер, У. Прайтс, С. Соломонидес. М.: Мир, 1981. - 563 с.

13. Вычислительные сети: адаптивность, помехоустойчивость, надежность / С. И. Самойленко, А. А. Давыдов, В. В. Золотарев, Е. И. Третьякова. М.: Наука, 1981. - 277 с.

14. Цвиркун А. Д. Основы синтеза структур сложных систем. М.: Наука, 1982. - 200 с.16.3ахаров Г. П. Методы исследований сетей передачи данных. -М.: Радио и Связь, 1982. 208 с.

15. Лазарев В. Г., Лазарев Ю. В. Динамическое управление потоками информации в сетях. М.: Наука, 1983. - 216 с.

16. Дей О., Зиммерман Ю. Эталонная модель взаимосвязи открытых систем ВОС //ТИИЭР. 1983. - № 12. - С. 8-16

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

18. Протоколы и методы управления в сетях передачи данных / Под ред. Ф. Ф. Куо. М.: Радио и связь, 1985. - 479 с.

19. Артамонов Г. Т. Топология регулярных вычислительных сетей и средств. М.: Радио и связь , 1985. - 192 с.

20. Зайченко Ю. П., Гонта Ю. В. Структурная оптимизация сетей ЭВМ.- Киев: Техника, 1986. 168 с.143

21. Мизин И. А., Богатырев В. А., Кулешов А. П. Сети коммутации пакетов. М.: Радио и связь, 1986. - 408 с.

22. Бошарин Г. П., Бочаров П. П., Коган Я. Ф. Анализ очередей в вычислительных сетях. М.: Наука, 1989. - 335 с.

23. Технический проект московского центра АСУ-5. Документ № 4. Комплекс обработки данных реального времени. Том 2. Информационное и программное технологическое обеспечение. / Ордена Ленина Институт проблем управления (автоматики и телемеханики). -М., 1979

24. Технология работы кассира по продаже авиабилетов Главагентства МГА. Инструкция по работе кассира на пультах системы "Сирена-2". /МГА. Главное агентство воздушных сообщений. -М., 1989.

25. Сеть передачи данных общесоюзной АСУ ПБ и БМ. Технический проект / Институт проблем управления. М., 1987.

26. Техническое задание на сеть передачи данных Общесоюзной АСУ "Сирена-2" / Институт проблем управления. М., 1986.

27. Вишневский В. М. Разработка теоретических основ построения сетей передачи данных распределенных вычислительных систем массового обслуживания. Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук. - Москва, 1989.

28. CW Moscow. 1997. N 19, С. 2

29. CW Moscow, 1997, N 24 , С. 18

30. COMPUTERWORLD РОССИЯ. М.: Январь, 1998, С. 31

31. CW Moscow. 1997. N 19, С. 29

32. Эд Крол Все об Internet: Пер. с англ. К.: Торгово-издательское бюро BHV, 1995 - 592 с.

33. Кент П. Internet/Hep. с англ. В.Л. Григорьева. М.: Компьютер, ЮНИТИ, 1996. - 368 е.: ил.- (Компьютерный мир XXI века).144

34. Ровдо А.А. Путеводитель по современным компьютерным коммуникациям и Internet. Мн.: Наш город, 1998. -208 с.

35. Сергей Паринов. Экономическая новизна сети Интернет (Экономическое значение Интернета) http://www.ieie.nsc.ru/parinov/in-new.htm

36. В. Дрожжинов, Ф. Широков. Европейский путь построения информационного общества PCWeek/RE 1998 #47

37. ComputerWeekly, 1998, №36, стр. 54-58

38. ComputerWeekly 1998 № 36 стр.27

39. Стратегия электронной торговли корпорации Oraclehttp ://www. oracle, com/products/web/ics42. "Электронная коммутация настоящее или будущее". Журнал Эспресс-Электроника, 1997, №10. http://www.fínestreet.spb.ru/ex-el

40. Мария Онучко. Internet делает деньги. Журнал Magnet Race, 1996, №1, 33-35

41. Андрей Груздев. Электронная коммерция в Интернет. Журнал Magnet Race, 1996, №1, 36-43

42. Валерий Завалеев. Что такое электронная коммерция.http://www. citforum. ru/win/marketing/ articles/artl. shtml

43. P. Kalakota and A. Whinston. "Management vs.Technology in Electronic Commerce"http ://cism. bus. utexas. edu/ravi/Articles/commerce 1 /html

44. ComputerWeekly 1998 № 36, стр.27http://www.tops-msk.com/ecom/online.htm

45. Тимоти Дик. Oracle помогает быстро создать электронный магазин.1. PCWeek/RE, 1998, №19

46. Джулия Данн, Джил Уэлч, Лори Митчел. Легкий путь в электронную коммерцию. Сети, -1997, № 10, • стр. 114-116145

47. Лори Митчел, Джулия Данн, Джефф Саймоне. Решения для электронной коммерции: Intershop поднимает планку. Сети, -1997, № 10,-стр. 114-116

48. ЮМ AS/400 путь в Internet для малого и среднего бизнеса. Мир Internet, 1997, № 11

49. Domino. Applications. ReadMe, 1997, № 3, стр.40

50. Internet-магазин фирмы Формоза-Софт первый шаг торговых систем в мир трехуровневых архитектур "Клиент-сервер". http://www.citmgu.ru/ Раздел: Электронная коммерция: методы, технологии, практика

51. Андрей ЕЗДАКОВ. Российские электронные витрины. Сети, 1998, №9)

52. Тузов В.А. Языки представления знаний: Учебное пособие. Л., 1990. 120 с.

53. Технология интеллектуальных систем: Учебное пособие/ А.О. Пляков; СПб. гос. техн. ун-т. СПб., 1995, с. 84.

54. Системы и методы искуственного интеллекта: Учебное пособие/ В.В. Моторин, A.A. Кчетыгов; Тул. гос. ун-т, Тула, 1995. 80 с.

55. Зверев С.Л. Теоретические основы систем искуственного интеллекта: Конспект лекций. Пенза: Изд-во Пенз. гос. техн. ун-та, 1996. - 68 с.

56. Поспелов Г. С. Искуственный интеллект основа новой информационной технологии. - М.: Наука, 1986.- 280с.

57. Искуственный интеллект: В 3 кн. Кн. I. Системы общения и экспертные системы: Справочник/ Под ред. Э.В. Попова. М.: Радио и связь, 1990. - 464 с.

58. Искуственный интеллект: В 3 кн. Кн. 2. Модели и методы: Справочник / Под ред. Д.А. Поспелова М.: Радио и связь, 1990. -303 с.146

59. Искуственный интеллект: В 3 кн. Кн. 3. Программные и аппаратные средства: Справочник/ Под ред. В.Н. Захарова М.: Радио и связь, 1990.-362 с.

60. V.A. Zhozhikashvili М.А. Akhmedov, , E.G. Talybov and M.P. Farkhadov

61. V.A. Zhozhikashvili, E.G. Talybov and M.P. Farkhadov The information management system for control of prevention hydrate formation in pipeline International Conference " DISTRIBUTED COMPUTER COMMUNICATION NETWORKS (DCCN-96), Theory and Application

62. PROCEEDINGS, November 4-8, 1997, Tel-Aviv (Israel).

63. Никифоров C.B. , Ревонченкова И.Ф., Фархадов М.П. Некоторые замечания об алгоритмическом обеспечении программирования ЭВМ. Республиканская научная конференция "Современные проблемы алгоритмизации", 4-6 сентября, 1996, Ташкент.

64. Гоциридзе Г.В., Фархадов М.П. Оценка алгоритмов маршрутизации в сетях ЭВМ (на примере сети СМО "Сирена-3") Республиканская научная конференция "Современные проблемы алгоритмизации", 4-6 сентября, 1996, Ташкент.

65. Гоциридзе Г.В., Жожикашвили A.B., Фархадов М.П. Методология анализа надежности сетей передачи данных (Алгоритмы и программы). -М.: Диалог-МГУ, 1999.-31 с.

66. Жожикашвили В.А., Вертлиб В.А., Ребортович Б.И., Петухова Н.В., Фархадов М.П. Автоматизированные системы управления процессами массового обслуживания нового поколения. Труды ИПУ, Москва, 1999

67. Ревонченкова И.Ф., Фархадов М.П. Принцип работы баз данных и баз знаний в локальной сети автоматической линии сборки автомобиля. Межвузовский сборник научных трудов. Электротехнические системы автотранспортных средств. 1999. 7 с.

68. Жожикашвили В.А., Билик Р.В., Вертлиб В.А., Петухова Н.В.,

69. Ребортович Б.И., Силаев В.Н., Фархадов М.П. О новом поколении автоматизированных систем массового обслуживания населения АСМО XXI. Юбилейный сборник трудов ИПУ, Москва, 1999 г.149

70. Дудин А.Н., Медведев Г.А., Меленец Ю.В. Практикум на ЭВМ по теории массового обслуживания: Учебное пособие. Мн. Белгосуниверситет, 1994. 167 с.

71. Гнеденко Б.В., Коваленко И.И. Введение в теории вероятностей. -М.: Наука 1988. - 448с.

72. Бочаров П.П., Печинкин A.B. Теория массового обслуживания: Учебник. М.: Изд-во РУДН, 1995,- 529 с.

73. Бэрри Нанс Компьютерные сети: пер. с англ. М: БИНОМ, 1996. -400 с.

74. Лазарев В.Г. Интеллектуальные цифровые сети: Справочник/ Под. ред. академика H.A. Кузнецова. М.: Финансы и статистика, 1996. -224 с.

75. Ланг К., Чоу Дж. публикация баз данных в Интернете. Пер. с англ. -СПб : Символ-Плюс, 1998. -480 с.86. "Основы построения сетей". Учебное руководство для специалистов MCSE. Джеймс Челлис, Чарлз Перкинс, Меттью Стриб, Изд-во "ЛОРИ", 1997.150