автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Разработка и исследование технологии проектирования советующей системы управления

КУРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

Диязитдинова Альфия Радмировна

РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ СОВЕТУЮЩЕЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ

Специальность: 05.13.10 - Управление в социальных и экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

На правах рукописи

Курск - 2004

Работа выполнена на кафедре "Экономические и информационные системы" Поволжской Государственной Академии Телекоммуникаций и Информатики.

На\чный руководитель:

доктор технических наук, профессор Димов Э.М.

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Уразбахтин И.Г.

кандидат технических наук, с.н.с. Петровский Ю.А.

Ведчщая организация:

Российская академия наук Институт проблем управления сложными системами

Зашита состоится << /.5"» Апреля 2004 г. в ОО на заседании диссертационного совета Д 212.105.02 в Курском государственном техническом университете по адресу: 305040, г. Курск, ул. 50 лет Октября 94, конфе-рец-зал.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке КурскГТУ.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные подписью и печатью, просьба направлять по адресу: 305040, г. Курск, ул. 50 лет Октября, 94, ученому секретарю специализированного совета Д 212.105.02 .

Автореферат разослан 2004 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета кандидат технических наук

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы

Современный этап функционирования региональных компаний сотовой связи (КСС) характеризуется повышенной сложностью и динамичностью управления. Деятельность КСС протекает в условиях постоянно усиливающейся жесткой конкуренции, бурно изменяющейся бизнес-среды, снижения величины среднего счета, снижения рентабельности и характеризуется комплексом разнообразных требований.

Первая группа включает в себя требования расчстно-диапюстического характера, такие как повышение оперативности управления; увеличение уровня качества связи; обеспечение роуминга; обеспечение мониторинга текущего состояния; проведение анализа динамики проникновения, рыночной доли и структуры , трафика; обеспечения контроля удовлетворенности абонентов.

Ко второй группе относятся требования экспертно-аналитического характера: необходимость совершенствования биллинговых технологий; необходимость формирования маркетинговой политики с учетом сложившихся потребительских стереотипов; проведение тарификации услуг; необходимость обеспечения своевременности, достоверности и адекватности принимаемых решений.

Третью группу образуют показатели структурно-функционального характера: повышение телефонной плотности и объемов предоставляемых услуг; необходимость создания современной интегрированной сети связи и передачи данных для административной, финансово-экономической, производственной и социальной инфраструктур; структурная наращиваемость узлов связи; их функциональная избыточность; ограниченность ресурсов КСС, в первую очередь уровня интеллектуализации.

Выполнение комплекса данных противоречивых требований в условиях рыночных отношений в экономике России может быть достигнуто путем разработки систем поддержки принятия управленческих решений, использующих разнообразные методы принятия решений и современные информационные технологии их реализующие. Одним из перспективных направлений развития информационных технологий является интеллектуализация процессов управления в экономических информационных системах.

За последние годы область, называемая поддержкой принятия управленческих решений в экономической сфере, в результате быстрого развития теоретических и прикладных аспектов стала приобретать новые очертания. Вследствие чего сформировался новый класс интеллектуальных систем управления - советующие системы управления (ССУ), объединяющий в себе как традиционные экспертные системы использующие "мягкие" вычисления, так и новейшие технологии оценочного и диагностического характера.

ССУ используются для информационной поддержки лиц, принимающих решения (ЛПР). Принятие своевременных и правильных решений может быть только тогда, когда ЛПР качественно информировано. Процессы планирования, анализа и принятия решений могут быть эффективными лишь в том случае, если они базируются на точной и своевременной информации. Доступ руководителей к информации о различных процессах, имеющих место в КСС и вне се, имеет перво-

степенное значение не только для принятия

обеспечения конкурентоспособности и эффективности операций на рынке. Применение ССУ позволяет повысить эффективность управления КСС за счет обеспечения своевременности, точности, сокращения доли влияния, обусловленной человеческим фактором, и повышения достоверности принимаемых решений на основе накопленных экспертных знаний.

Теоретическим и практическим вопросам проектирования интеллектуальных систем посвящены работы зарубежных ученых: Левина Р., Дрангга Д., Тау-сенда К., Нейлора К., Форсайта Р. и др., а также отечественных авторов: Гаврило-вой Т.А., Хорошевского В.Ф., Романова В.П., Романова А.Н., Одинцова Б.Е., Попова Э.В., Тельнова Ю.Ф. и др. Вместе с тем разработка ССУ как самостоятельная задача применительно к телекоммуникационным компаниям с распределенной и наращиваемой структурой не рассматривалась.

Кроме того, актуальность исследования ССУ и технологии ее разработки связана с тем, что в настоящее время отсутствуют единые методики и технологии на их основе проектирования ССУ, несовершенны методы проектирования базы знаний- как центральной компоненты ССУ, учитывающей обработку неопределенности данных и знаний.

Таким образом, возникает актуальная научно-техническая задача разработки технологии проектирования ССУ расчетно-диагностического характера и ее исследования.

Объект исследования - процессы и технологии управления в региональной компании сотовой связи.

Предмет- исследования - технологии построения ССУ расчетно-диагностического характера для региональных КСС.

Цель и задачи исследования.

Целью диссертационного исследования является повышение эффективности управления компанией сотовой связи путем разработки и внедрения технологии проектирования ССУ расчетно-диагностического характера.

Для достижения поставленной цели решены следующие задачи:

1. анализ особенностей функционирования существующей системы управления КСС и комплекса первоочередных задач, подлежащих автоматизации, а также анализ существующих автоматизированных систем финансово-экономического анализа и тенденций их развития;

2. разработка технологии построения ССУ расчетно-диагностического характера для телекоммуникационных предприятий;

3. синтез модифицированной модели представления знаний для ССУ расчетно-диагностического характера;

4. разработка технологии проектирования базы знаний (БЗ) и создание БЗ, учитывающей специфику функционирования КСС;

5. разработка программного макета ССУ предприятиями данного класса, обеспечивающего поддержку принятия решений, внедрение и апробация результатов исследования в КСС.

Методика исследования

Методологической и теоретической основой исследования в диссертационной работе являются: теория управления экономическими объектами; теория проектирования информационных систем; теория построения моделей сложных систем; теория нечеткой логики; теория экономических информационных систем; теория вероятностей; методы инженерии знаний; методы РОЦ'-технологии; теория и методы разработки программного обеспечения.

Научная новизна

Научная новизна диссертации заключается в решении актуальной задачи, повышения эффективности управления КСС путем разработки технологии проектирования ССУ расчетно-диагностического характера. При этом:

- разработана технология проектирования ССУ, особенностью которой является взаимосвязь РОЦ-технологии с традиционными этапами создания экспертных систем;

- разработана технология проектирования БЗ реальной ССУ, позволяющая формализовать процесс создания БЗ;

- синтезирована модифицированная модель представления знаний для ССУ рас-четно-диагностического характера на основе комбинации продукционной системы и семантической сети, позволяющая использовать адекватные стороны этих типов моделей.

Практическая ценность

В ходе исследования были достигнуты следующие результаты:

- разработана советующая система для управления хозяйственной деятельностью региональной КСС;

- разработаны компоненты ССУ предприятием, предоставляющие руководству необходимый объем информации о состоянии управляемого объекта для принятия решений.

Результать проведенного исследования и предложенных разработок позволяют:

- на основе применения ССУ предприятия повысить оперативность аналитической обработки информации, ее достоверность, сократить трудоемкость обработки, высвободив персонал экономического отдела;

- использовать ССУ для расширения профессиональных знаний персонала КСС за счет возможности тиражирования накопленных экспертных знаний;

- выявлять причинно-следственные связи между различными факторами и находить источники возникающих проблем;

- усовершенствовать структуру потоков информации и системы документооборота в компании путем внедрения ССУ.

Внедрение разработанной ССУ позволило повысить степень автоматизации функций финансово-экономического отдела с 40 % до 60 %, а оперативность принятия управленческих решений на 23 - 26 %. Данные получены на основании экспериментальной проверки действия системы.

1 РОИ - "ресурс-обучение-цель" - процедуры данной технологии ориентируются на представление целен лица, принимающего решения, в йиде или дерева решений, или таблицы решений

Основные положения, выносимые на защиту

На защиту выносятся:

- модифицированная модель представления знаний для ССУ расчетио-диагностического характера;

- подход к проектированию ССУ расчетно-диагностического характера, основанный на РОЦ-технологии;

- технология проектирования базы знаний ССУ, позволяющая формализовать процесс создания БЗ.

Реализация и апробация

Основные результаты работы неоднократно докладывались на следующих конференциях:

- VIII Российская научная конференция профессорско-преподавательского состава, г. Самара, 2001 г.;

- X Российская научно-методическая конференция "Пути и методы совершенствования учебного процесса", Самара, 2001 г.;

- IX Российская научная конференция профессорско-преподавательского состава, г. Самара, 2002 г.;

- I Международная научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых "Средства и технологии инфокоммуникаций", Одесса, Украина, 2002 г.;

- X Российская научная конференция профессорско-преподавательского состава, г. Самара, 2003 г.;

- XI Российская научная конференция профессорско-преподавательского состава, г. Самара, 2003 г.

Диссертационная работа выполнена в рамках НИР 6/97 "Экономические аспекты математического и компьютерного моделирования функционирования и развития сложных систем".

Результаты работы использованы в учебном процессе в курсах "Проектирование информационных систем", "Интеллектуальные информационные системы", "Информационные системы" на кафедре "Экономические и информационные системы" Поволжской государственной академии телекоммуникаций и информатики.

Методика разработки советующей системы управления внедрена в региональной компании сотовой связи - ОАО "Билайн-Самара".

Внедрение подтверждено актами.

Публикации

По теме диссертации опубликовано 14 печатных работ, в том числе 5 статей, общим объемом 3,4 п.л.

Личный вклад автора

- Разработка технологии проектирования базы знаний (70%).

- Разработка БЗ, учитывающей специфику функционирования КСС (90%).

- Разработка технологии построения ССУ расчетно-диагностического характера для телекоммуникационных предприятий (80%).

- Разработка программного макета ССУ расчетно-диагностического характера, обеспечивающего поддержку принятия решений (100%).

- Модифицированная модель представления знаний для ССУ расчетно-диапюстического характера (60%).

Структура и объем работы

Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованных источников (148 наименований) и 3 приложений. Общее количество машинописных страниц - 183, рисунков - 36, таблиц - 17.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

В диссертационной работе представлены результаты исследований, проведенных автором при решении задачи построения советующей системы управления < в региональной КСС.

Во введении обоснована актуальность диссертационной работы, сформулированы основные цели и задачи исследования, кратко излагается содержание работы, отмечается ее научная и практическая ценность.

Первая глава диссертации посвящена анализу состояния проблемы управления деятельностью региональной КСС и анализу путей повышения эффективности управления КСС, рассмотрены основные направления организационной деятельности телекоммуникационного предприятия. Проанализированы факторы, способствующие развитию национальных сетей сотовой связи.

К таким факторам следует отнести, прежде всего, политический фактор, который обозначен движением от монополии и централизованного управления к приватизации, дерегулированию и конкуренции. Этот процесс привел к значительному росту инвестиций, но породил противоречие между стремлением свободного рынка к саморегулированию и необходимостью государственного управления для защиты национальных интересов. Следствием указанного фактора является инвестиционная активность. Другую группу образуют технологические факторы. Она характеризуется многостандартностью, следствием чего является непрямая конкуренция; регулятивной деятельностью государственных органов в области выделения частотных ресурсов и назначения оплаты за частотные выделения; производством современного сетевого сотового оборудования.

Деятельность компании сотовой связи можно представить в виде цепочки последовательных действий (рис. 1). Преобразование целей в отдельные операции или работы необходимо для выработки плана на будущее. Выполнение работ ограничивается ресурсами или резервами, которые имеют важное значение при принятии управленческих решений.

Рнс. I. Последовательность выполнения функции управления

Схема управления КСС на практике не имеет универсальных решений. Она формируется с учетом специфики и масштаба бизнеса, существующего менеджмента, уровня детализации решаемых задач. В своих действиях лицо, принимающее решения, опирается на собственные профессиональные навыки, прошлый опыт, интуицию. Однако при сложных и нечетко сформулированных задачах ЛПР ис может использовать опыт, а опора только на интуицию увеличивает риск принятия неверного или неоптимального решения.

Среди конкретных прикладных задач принятия решений экономической направленности распространены те, в описании которых содержатся качественные неопределенности. В подобных задачах становится трудным использовать критерий оптимизации функции цели, поскольку неизвестно все множество альтернатив. Выработка решений в виде стратегии функционирования и развития производится на основе миссии и целей предприятия с учетом доступных ресурсов и результатов обработки данных обратной связи от объекта управления.

Система экономической информации современного предприятия характеризуется повышенной сложностью. Экономическая информация крайне неоднородна, схема взаимосвязи отдельных ее видов также отличается сложностью, к тому же отчетливо проявляется тенденция к се дальнейшему усложнению. Так, например, наряду с систематическим ростом объема информации ощущается се нехватка для принятия управленческих решений. В то же время возрастание потока информации приводит к избыточности данных.

Любое научно обоснованное решение в сфере управления финансово-хозяйственной деятельностью предприятия основывается на результатах финансово-экономического анализа. Особую актуальность приобретают оперативность проведения аналитических исследований, их прогнозный характер, возможность учета широкого круга существенных факторов, многовариантность подходов. Для принятия своевременных и адекватных решений управленческому персоналу требуется специальный инструментарий, содержащий в себе методы и средства решения задач, который учитывал бы в себе всю специфику данной отрасли. В роли такого инструментария выступает информационно-советующая система. Использование советующей системы управления позволит сохранять конкурентоспособность, так как даст возможность значительно снизить трудоемкость аналитической работы, освободив время для непосредственно самого анализа ситуации и выработки управленческих решений. Кроме того, сопоставление с другими предприятиями аналогичного профиля дает важную информацию о деятельности конкурентов, их финансовой политике и финансовом состоянии, ситуации на рынке в целом. Знание финансовых слабостей других предприятий позволяет получить конкурентные преимущества, а анализ их сильных сторон способствует поиску рецептов укрепления собственного положения.

Проведен сравнительный анализ шестнадцати наиболее распространенных и широко используемых на сегодняшний день программ экономического анализа (Audit Expert, Инэк-Аналитик, Экспресс-анализ, Финансовый анализ (ДИЦ) и др.). Сравнение проводилось по следующим квалификационным признакам: анализ использования ресурсной базы предприятия; возможность корректировки стоимостных показателей; возможность графического представления результатов анализа; возможность автоматического формирования выводов по результатам анализа;

возможность использования в анализе данных внутреннего учета и внеучетнои информации. Проведенный анализ показал, что пи и одном из данных пакетов функции ССУ не реализованы в полном объеме.

Проведена классификация ССУ (рис. 2). Системы расчетно-диагностического характера, являющиеся предметом исследования, предназначены для проведения мониторинга, поскольку цель их создания - это наблюдение за состоянием каких-либо объектов или процессов, своевременной уведомлений о появлении негативных явлений, оценке последних и выдаче рекомендаций для их устранения.

Изложены организационные основы построения экспертных систем вообще и экономических советующих систем в частности. Выявлены и рассмотрены основные проблемы разработки советующих систем управления диагностирующего характера:

- проблема адекватного отображения знаний экспертов,

- отсутствие типовых методик создания базы знаний,

- проблема обработки неопределенностей данных и знаний.

Вторая глава посвящена анализу различных методов проектирования экономических советующих систем управления. Проведен анализ архитектур типовых ССУ, рассмотрены вопросы проектирования интерфейса пользователя и эксперта.

На разных предприятиях используются свои методы оценки и анализа экономической ситуации и устоявшиеся мнения о способах поиска ее улучшения. Поэтому довольно трудно разработать типовую систему диагностического характера. Для менеджеров различных предприятий наиболее специфичными являются:

- главная и подчиненная цели, которые они преследуют в процессе выполнения своих функции:

- оценочные показатели, выбираемые ими для выяснения истинного состояния предприятия;

- привычные правила анализа финансовых ситуаций, а также оценка доверия к ним;

- процедуры формирования путей выхода из создавшихся ситуаций и оценка доверия к полученным вариантам принятия решений;

- методы оценки качества системы учета;

- объективность оценки своих действий за отчетный период.

Перечисленные особенности накладывают отпечаток на архитектуру советующих систем управления расчетно-диагностического характера. Изменения касаются, прежде всего, компонента "БЗ", который целесообразно разделить на три блока: собственно БЗ (или блок правил); блок диагноза; блок выработки рекомендаций.

Проведен анализ этапов создания информационно-советующей системы, рассмотрена РОЦ-технология, которая позволяет, трансформируя цель в средства (ресурсы), получить варианты решения задачи и рассчитать последствия каждой альтернативы. На рис. 3 в виде последовательно выполняемых этапов представлена методология проектирования советующих систем управления расчетно-диагностического характера на основе РОЦ-технологии.

Вышеприведенные этапы выполняются с общепринятыми правилами создания информационных систем. При этом были учтены специфические особенности построения ССУ расчетно-диагностического характера, а именно статическое отражение осознанных умственных действий человека с помощью детерминированных зависимостей или логических правил. Предложена взаимосвязь РОЦ-технологии с традиционной методологией создания ССУ (рис. 4). Использование процедур РОЦ-технологии позволяет формализовать процесс создания ССУ и поставить процесс принятия решений на систематическую основу.

Проблемы Дерево вывода

Перспектива 1 Формирование Дерево цели

цели, выполнение Ресурсы 2 Разработка БЗ.

базы данных

Опыт постаноикизадач Офаничсния

1 Остановка тадачи.

и ,_______

Формулы для расчетов

Поавила для выводов " 3 Наполнение сис- ССУ 4 Тестирование и внедрение

Исходные данные темы знаниями и

Формы "для представления информации данными

Рис. 3 РОЦ-тсхиология создания ССУ расчетно-днапюсгичсскою характера

Проб чем ы

Перспективы

(Jtlt.tr

Идентификация

Концептуализация

Дерево вывода

Дерево »спей

Ресурсы

Постановка

Ограинчо«

Формализация

Ре.ЛЛШЛЦИ*

3 11апе>лнение системы знаниями и данными

3 1 1 Ьнисан N 3 2 Проек- 3 3 Проек-

ис про- тирование тирование

граммного интерфейса блока объяс-

КОД.! пользователя и эксперта нений действия системы

Про-

тотип ССУ

Тестирование, внедрение и опытная эксплуатация

4. Тестирование и внедрение

4 I. Тестирование

4.2. Выполнение

4 3 Опытная экс* плуатани*

ДеПст-в> кэша* '

сп-

Рис. 4 Вдеичосвял» РОЦ-течнологни с традиционными этапами создания ССУ

Детально рассмотрены вопросы проектирования центрального компонента советующей системы управления - БЗ. БЗ определяет уникальность любой ССУ, поскольку специфика целей реализуется в структуре БЗ. На рис. 5 представлена технология проектирования БЗ, представленная в виде цепочки последовательных этапов. Последовательное выполнение процедур позволяет систематизировать (полуформализовать) процесс создания БЗ.

Рассмотрены существующие модели представления знаний: логические, продукционные, семантические, фреймовые и объектно-ориентированные. Проанализированы присущие каждой модели достоинства и недостатки. Наиболее удобной для проектирования БЗ информационно-советующей системы КСС была признана комбинация сетевых и продукционных моделей представления знаний (так называемая работа продукционной системы над семантической сетью) и их на основе синтезирована модифицированная модель представления знаний, позволяющая отражать порядок достоверности результата за счет применения коэффициентов уверенности.

Правила БЗ формируются исходя из вида дерева целей и задаются в следующей форме:

ЕСЛИ X, ТО С с/(С), где X - посылка (условие), С - заключение, с/~ значение коэффициента уверенности

Применение такой комбинации позволяет использовать сильные стороны двух типов моделей, продукционной и семантической:

1. Модульность, наглядность и независимость продукций. В случае модификации правил продукционная модель позволяет достаточно быстро обновлять знания.

2. Продукции позволяют организовать эффективные процедуры вывода, и дают возможность проследить процесс вывода. Правила позволяют на каждом шаге оценить ситуацию и повлиять на дальнейший ход действий. В результате применение правил вывода к фрагментам сетевого описания происходит трансформация семантической сети за счет смены ее фрагментов, наращивания сети и исключения из нее ненужных фрагментов.

3. Наглядность семантических сетей, которая позволяет эксперту представить полную картину проблемной области, а не отдельные правила.

Поэтому использование продукционной модели представления знаний можно признать наиболее выгодным.

ССУ расчетно-диагностического характера оперируют приблизительной, неточной, обрывочной и недостоверной информацией. Методы обработки неопределенностей данных и знаний рассмотрены с позиций теории вероятностей и методов нечеткой логики. Были проанализированы сильные и слабые стороны каждого из инструментов. Использование коэффициентов уверенности при продукционной модели представления знаний представляется более рациональным по сравнению с байесовским подходом.

Коэффициенты уверенности (с/) формируются на основании следующих правил, где с[(С,т)- коэффициент уверенности для г-го правила.

Если одно и то же заключение поддерживается несколькими независимыми правилами, то формула имеет вид:

с/(С) = с/(С„л) + с/(С„п )■ [1 - с/(С„„)] = с/(С1т) + с/(С„„) - с/(С11П) • с/(С„„) _

Если заключение выводится из двух правил, коэффициенты уверенности каждого из которых имеют различные знаки, то расчет ведется по следующей формуле:

с/(Г,„.,) + с/(С„„) 1 - т.п И*(с/(С„,., )),а6$(с/(Сн,.]))]

Если оба коэффициента отрицательны, формула расчета представляет собой:

сДС) = с/(С„,,,) + с/(С,„.:) + с/(С„,,) • с/(С„,2)

Рассмотрены различные классы инструментальных средств создания экспертной системы: языки программирования, оболочки и интегрированные гибридные инструментальные средства. На выбор инструментальных средств экспертной системы, в основе которых лежит определенный метод представления знаний, основное влияние оказывает класс решаемых задач (проблемных областей) и соответственно характер полученной концептуальной модели, определяющий множество требований в части отображения объектов, действий над объектами, методов обработки неопределенностей, механизмов вывода. Учитывая приведенные особенности ССУ расчетно-диагностичсского характера была выбрана среда программирования Delphi, позволяющая относительно легко реализовать идеи объектно-ориентированного подхода при разработке программного обеспечения.

Третья глава посвящена проектированию и реализации экономической советующей системы расчетно-диагностического характера региональной КСС. При проектировании использовались методы и средства, описанные во второй главе данной работы.

Были проанализированы основные факторы, влияющие на деятельность региональной КСС, наиболее важными из которых являются:

- наличие прямой и косвенной конкуренции, что вытекает из многостандартно-сти;

- снижение платежеспособности потенциальных клиентов;

- отсутствие механизма государственного бюджетирования.

Исходя из этих условий предложены три категории задач, использование в которых технологии информационно-советующих систем позволит повысить эффективность принятия решений, а следовательно, и эффективность управления в целом.

1. Задача формирования маркетинговой политики. Заключается в определении оптимального соотношения категорий абонентов, приносящих компании максимальную прибыль. Использование технологии ССУ позволит ЛПР управлять тарифной политикой для привлечения нужных слоев клиентов.

2. Задача бюджетирования. Использование системы бюджетирования позволяет сократить время, требуемое на подготовку конкретных маркетинговых и производственных решений, уменьшить непроизводственные затраты при их реализации, исключить возможность появления ошибок в подготовке бухгалтерской, технологической и других видов документации, что дает компании прямой экономический эффект.

3. Задача финансово-экономического анализа. Основная цель - формирование общей картины финансового положения компании и выдача рекомендаций по улучшению экономических показателей.

На примере последней категории задач показано применение разработанной технологии проектирования ССУ расчетно-диапюстического характера.

В ходе проектирования проведена идентификация рассматриваемой предметной области, проведены этапы концептуализации и формализации, спроектированы компоненты ССУ. При проектировании БЗ в основе модели представления знаний лежит работа продукционной системы над семантической сетью.

На основании описания предметной области, выделенных ключевых понятий и отношений разработано дерево целей оценки финансового состояния компании, учитывающее специфику целей и приверженность ЛПР к тем или иным оценочным показателям. Проект включает в себя графическое и табличное представление дерева целей. Предложены формы таблиц, систематизирующие и облегчающие процесс формирования БЗ ССУ расчетно-диагностического характера (табл. 1, табл. 2).

Табл I

Табличное представление дерева целей

Номер уровня Код цели Наименование Номер зависимого уровня Код зависимой цели • Наименование подцели

1 2 3 Таблица показ 4 ателей окономиче 5 1 ских коэффици« 6 Табл. 2 ;нтов

Наименование показателя Как рассчитывается Нормативное значение Уверенность Что означает

1 2 3 4 5

На основании графического и табличного представления дерева целей формируется цепочка правил, использование которой позволяет обеспечить наглядность и простоту формирования правил БЗ, что обеспечивает повышение эффективности. Фрагмент цепочки правил для задачи финансово-экономического анализа приведен на рис. 6. Основываясь на цепочке правил,- формируются правила БЗ (табл. 3).

Табл. 3

Фрагмент ЕЗ_

№ ЕСЛИ Показатель ТО Диагноз С/

краткий полный

1 2 3 4 5 6 7

Завершающим этапом при создании СУ является разработка программного макета. Для разработки ССУ использовалась интегрированная среда разработки Delphi.

Рис. 6. Фрагмент цепочки правил для задачи финансово-экономического характера

В заключении приводятся основные результаты и выводы по диссертации, которые состоят в следующем:

1. Проведен анализ существующих автоматизированных систем финансового анализа, а также тенденций развития и проблемных вопросов создания экономических советующих систем. Показано, что современный этап создания информационно-советующих систем управления связан, прежде всего, с развитием инженерии знаний.

2. Исследована предметная область - управление региональной КСС, что позволило на основании выявленных недостатков ее функционирования обосновать необходимость проектирования экономической советующей системы для повышения • эффективности принятия управленческих решений. Сформулированы и предложены категории задач управления в региональной КСС, которые могут быть эффективно решены с помощью ССУ, а именно: задачи формирования маркетинговой политики, бюджетирования и финансово-экономического анализа.

3. Разработана технология проектирования ССУ расчетно-диагностического характера, основанная на взаимосвязи РОЦ-технологии с традиционными этапами создания советующих систем управления.

4. Разработана технология проектирования центрального компонента советующей системы управления - БЗ, которая заключается в построении дерева целей, формировании табличного представления дерева целей, создание цепочки правил, формирование самих правил БЗ. Разработаны формы таблиц, системати-

зирующие и облегчающие процесс формирования базы знаний ССУ, а также разработана цепочка правил.

5. Разработана модифицированная модель представления знаний ССУ рас-четно-диагностического характера, состоящая в комбинации продукционной системы с семантической сетью, объединяющая адекватные стороны сетевой v продукционной моделей представления знаний.

6. Спроектирована, реализована и внедрена экономической ССУ расчетно-диагностического характера.

Результаты и эксперименты подтвердили правильность основных теоретических результатов и выводов работы.

Внедрение результатов диссертационной работы позволило повысить степень автоматизации функций финансово-экономического отдела с 40 % до 60 %, повысить оперативность (на 23 - 26%) и обоснованность принимаемых управленческих решений на основе рационально выбранной финансовой стратегии и улучшить ряд показателей, отражающих экономическое положение предприятия.-Предполагаемый эффект от внедрения составляет 88 900 руб. в год.

В приложениях приведены база знаний ССУ, программный код и акты о внедрении результатов диссертационной работы.

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах:

1. Диязитдииова Л.Р., Качков Д.А., Харитонова 12.Э. Особенности имитационного моделирования бизнес-процессов самарской кабельной компании // VIII Российская научная конференция профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов. - Самара, 2001. - С. 52 - 53.

2. Диязитдинова Л.Р., Качков Д.Л., Швайкин С.К. Некоторые особенности разработки базы данных и знаний экспертной системы компании сотовой связи // VIII Российская научная конференция профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов. - Самара, 2001. - С. 53 - 54.

3. Диязитдинова Л.Р. Использование компьютерных технологий в подготовке экономиста // Пути и методы совершенствования учебного процесса. Материалы X Российской научно-методической конференции - Самара, 2001. - С. 53 -54.

4. Диязитдинова Л.Р. Имитационное моделирование как необходимый этап построения экспертной системы // IX Российская научная конференция профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов. - Самара, 2002. - С. 153-154.

5. Диязитдинова Л.Р. Имитационное моделирование финансовой деятельности предприятия // IX Российская научная конференция профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов. - Самара, 2002.-С. 154- 155.

6. Диязитдинова Л.Р. Основные статьи бюджета доходов компании-оператора сотовой связи // Средства и технологии инфокоммуникаций: Сб. материалов I международной научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых. - Одесса, Украина, 2002. - С 147-150.

7. Диязитдииова Л.Р. Использование продукционной модели представления знании экономической советующей системы // X Российская научная конференция

профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов.

- Самара, 2003. - С. 175.

8. Диязитдинова Л.Р., Матвеева Е.Л.. Симагина С.Г. Байссова теория принятия решений в приложении к оптимизации задач выбора объекта закупки // Вестник СГЭА.-2003,№2(П).-С 178-183.

9. Димов Э.М., Диязитдинова Л.Р.. Качков Д.Л. Проектирование информационных систем: Учебное пособие. - ПГЛТИ, Самара, 2003. - 78 с.

Ю.Диязитдинова Л.Р. Модель представления знаний в экономической экспертной системе компании сотовой связи //Инфокоммуникационные технологии. - 2003.

- №2.-С. 16-22.

11.Диязитдинова Л.Р. Представление неопределенности знаний в экспертной сис-теме//Телекоммуникации. -2003.-№11.-С. 16-20.

12.Диязитдинова Л.Р., Матвеева Е.Л., Симагина С.Г. Экономическая характеристика особенности отрасли связи //Вестник СГЭА. - 2003, №3 (12). - С 122 -127.

13.Диязитдинова А.Р., Ершов Д.С. Обработка неопределенностей в экспертной системе // XI Российская научная конференция профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов. - Самара, 2004. - С. 259 - 260.

И.Диязитдинова А.Р. Использование аппарата нечеткой логики при создании базы знаний экспертных систем // XXI Российская научная конференция профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов. - Самара, 2004. - С. 260 - 261.

Находятся в печати:

1. Диязитдинова А.Р., Матвеева ЕА., Симагина С.Г. Анализ состояния современного программного обеспечения финансово-экономического анализа // Электросвязь. - 2004

и 2. Диязитдинова А.Р. Использование технологии советующих систем в управле-

нии региональной компанией сотовой связи // Телекоммуникации. - 2004.

Соискатель

Диязитдинова А.Р.

ИД №06430 от 10 1201 Подписано в печать //03.СУ Формат 60x84 1/16 Печатных листов /Д Тираж 100 экз Заказ

Курский государственный технический университет Издательско-иолиграфический центр Курского государственного технического университета 305040, г Курск, ул 50 лет Октября, 94

I -5 2 57

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА I. АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ПРОБЛЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ РЕГИОНАЛЬНОЙ КОМПАНИИ СОТОВОЙ СВЯЗИ

1.1. Организационно-функциональная характеристика объекта исследования.

1.2. Анализ состояния проблемы управления деятельностью региональной компании сотовой связи.

1.2.1. Технология разработки и реализации управленческого решения.

1.2.2. Формирование и развитие компьютерных технологий в сфере управления на основе финансово-экономического анализа.

1.3. Анализ состояния современного программного обеспечения финансово-экономического анализа.

1.4. Некоторые особенности решения задач управления на основе советующих систем.

Выводы по первой главе.

ГЛАВА II. ОСНОВНЫЕ ПУТИ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ УПРАВЛЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ СОВЕТУЮЩЕЙ СИСТЕМЫ.

2.1. Принципы создания советующей системы управления.

2.1.1. Особенности решения задач управления с помощью советующей системы и возможная архитектура системы.

2.1.2. Принципы построения советующей системы управления расчетно-диагностического характера.

2.1.3. Использование функций полезности при управлении выводом в советующей системе управления.

2.2. Проектирование базы знаний советующей системы управления.

2.2.1. Характеристика этапов проектирования базы знаний.

2.2.2. Принятие решений в условиях неопределенности.

2.2.3. Анализ существующих методик построения базы знаний советующих систем управления.

2.2.4. Обоснование выбора продукционной модели представления знаний

2.3. Выбор инструментальных средств реализации советующей системы

2.3.1. Классификация инструментальных средств реализации советующих систем управления.

2.3.2. Описание инструментального средства.

Выводы по второй главе.

ГЛАВА III. ПОСТАНОВКА И РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ УПРАВЛЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ СОВЕТУЮЩИХ СИСТЕМ.

3.1. Примеры постановки задач управления в региональной компании сотовой связи.

3.2. Реализация и исследование советующей системы управления региональной КСС.

3.2.1. Этап идентификации.

3.2.2. Этап концептуализации.

3.2.3. Этап формализации.

3.2.4. Этап реализации.

3.2.5. Пример работы системы.

3.2.6. Результаты использования.

Выводы по третьей главе.

Актуальность темы.

По мере развития рыночных отношений в экономике России все большее значение приобретают проблемы принятия эффективных управленческих решений, что объективно обуславливает необходимость освоения управленческими работниками разнообразных методов принятия решений на основе использования современных информационных технологий, представляющих собой основу экономических информационных систем (ИС).

ИС в экономике имеют дело с организацией и эффективной обработкой больших массивов данных в компьютеризованных системах предприятий, обеспечивая информационную поддержку принятия решений менеджерами. Глобализация финансовых рынков, развитие средств электронной коммерции и формирование в Интернете доступных для анализа баз данных финансово-экономической информации, снижение стоимости программной реализации информационных систем, привели за последние два года к беспрецедентному росту их использования в экономике. ИС позволяют объективно оценить достигнутый уровень развития экономики, выявить резервы и обеспечить успех их деятельности на основе применения правильных решений.

Современная, динамично изменяющаяся бизнес-среда требует профессионалов, способных в дополнение к экономическим знаниям применять современные информационные технологии, чтобы находить инновативные способы реализации бизнес-процессов. Современный менеджер должен уметь:

- оперативно находить и обобщать необходимую информацию для принятия управленческих решений;

- анализировать имеющуюся информацию, всесторонне аргументировать принимаемые управленческие решения и прогнозировать тенденции экономического развития;

- принимать управленческие решения в условиях нехватки информации или ее недостаточной достоверности, оценивать риски и шансы их реализации;

- комбинировать различные методы финансового анализа, планирования инвестиций, маркетинга и менеджмента.

Современный этап функционирования региональных компаний сотовой связи (КСС) характеризуется повышенной сложностью и динамичностью. Деятельность КСС протекает в условиях постоянно усиливающейся жесткой конкуренции, бурно изменяющейся бизнес-среды, снижения величины среднего счета и характеризуется комплексом разнообразных требований:

- расчетно-диагностического характера (повышение оперативности управления; увеличение уровня качества связи; обеспечение роуминга; мониторинг текущего состояния; анализ динамики проникновения, рыночной доли и структуры трафика; контроль удовлетворенности абонентов);

- экспертно-аналитического характера (совершенствование билинговых технологий; формирования маркетинговой политики с учетом сложившихся потребительских стереотипов; тарификация услуг; необходимость обеспечения своевременности, достоверности и адекватности принимаемых решений); - структурно-функционального характера (повышение телефонной плотности и объемов предоставляемых услуг; необходимость создания современной интегрированной сети связи и передачи данных для административной, финансово-экономической, производственной и социальной инфраструктур; структурная наращиваемость узлов связи; их функциональная избыточность; ограниченность ресурсов КСС, в первую очередь уровня интеллектуализации).

Выполнение комплекса данных противоречивых требований в условиях рыночных отношений в экономике России может быть достигнуто путем разработки интеллектуализи-рованных систем поддержки принятия управленческих решений, использующих разнообразные методы принятия решений и современные информационные технологии на их основе.

За последние годы область, обычно называемая поддержкой принятия управленческих решений в экономической сфере, в результате быстрого развития теоретических и прикладных аспектов стала приобретать новые очертания, причем круг практических сфер внедрения, а также набор инструментальных средств значительно расширился. Сюда стали включать системы, ранее имевшие к проблемам принятия решений весьма приблизительное отношение. Это прежде всего нейросетевые технологии, мониторинговые системы и генетические алгоритмы. Отсюда и новое название, объединяющее в себе как традиционные экспертные системы, базирующиеся на "мягких" вычислениях, так и новейшие технологии оценочного и диагностического характера. Объединив их под общим названием, можно выделить те, что касаются сферы управления: советующие системы управления (ССУ) [101].

Преимущества ССУ по сравнению с использованием опытных специалистов состоят в следующем: достигнутая компетентность не утрачивается, она может документироваться, передаваться, воспроизводиться и наращиваться; имеют место более устойчивые результаты, отсутствуют эмоциональные и другие факторы человеческой ненадежности; высокая стоимость разработки уравновешивается низкой стоимостью эксплуатации, возможностью копирования, что в совокупности дешевле оплаты труда высококвалифицированных специалистов; в системе эксперта с более низкой квалификацией наличие технологии экспертной системы будет служить средством расширения профессиональных знаний и возможностей.

ССУ используются для информационного сопровождения лиц, принимающих решения (ЛПР). Процессы планирования, анализа и принятия решений могут быть эффективными лишь в том случае, если они базируются на точной и оперативной информации. Принятие своевременных и правильных решений может быть только тогда, когда ЛПР хорошо информировано. Доступ руководителей к информации о различных процессах, имеющих место в КСС и вне ее, имеет первостепенное значение не только для принятия продуманных решений, но и для обеспечения конкурентоспособности и эффективности операций на рынке. Применение ССУ позволяет повысить эффективность управления КСС за счет обеспечения своевременности, точности, сокращения доли факторов человеческой ненадежности и достоверности принимаемых решений на основе накопленных экспертных знаний.

Теоретическим и практическим вопросам проектирования интеллектуальных систем посвящены работы зарубежных ученых: Левина Р., Дрангга Д., Таусенда К., Нейлора К., Форсайта Р. и др., а также отечественных авторов: Гавриловой Т.А., Хорошевского В.Ф., Романова В.П., Романова А.Н., Одинцова Б.Е., Попова Э.В., Тельнова Ю.Ф. и др. Вместе с тем разработка ССУ как самостоятельная задача применительно к телекоммуникационным компаниям с распределенной и наращиваемой структурой не рассматривалась.

Кроме того, актуальность исследования ССУ и технологии ее разработки связана с тем, что в настоящее время отсутствуют единые методики и технологии на их основе проектирования ССУ, несовершенны методы проектирования базы знаний как центральной компоненты ССУ, учитывающей обработку неопределенности данных и знаний.

Таким образом, возникает актуальная научно-техническая задача разработки технологии проектирования ССУ расчетно-диагностического характера и ее исследования. Цель и задачи исследования.

Целью диссертационного исследования является повышение эффективности управления компанией сотовой связи (КСС) путем разработки и внедрения технологий проектирования ССУ расчетно-диагностического характера.

Для достижения поставленной цели решены следующие задачи:

- анализ особенностей функционирования существующей системы управления КСС и комплекса первоочередных задач, подлежащих автоматизации, а также анализ существующих автоматизированных систем финансово-экономического анализа и тенденций их развития;

- разработка технологии построения ССУ расчетно-диагностического характера для телекоммуникационных предприятий;

- синтез модифицированной модели представления знаний для ССУ расчетно-диагностического характера;

- разработка технологии проектирования базы знаний (БЗ) и создание БЗ, учитывающей специфику функционирования КСС;

- разработка программного обеспечения ССУ предприятиями данного класса, обеспечивающего поддержку принятия решений, внедрение и апробация результатов исследования в КСС.

Объект исследования. Процессы и технологии управления в региональной компании сотовой связи.

Предмет исследования. Технологии построения ССУ расчетно-диагностического характера для региональных КСС. Методика исследования.

Методологической и теоретической основой исследования в диссертационной работе являются: теория управления экономическими объектами; теория проектирования информационных систем; теория построения моделей сложных систем; теория нечеткой логики; теория экономических информационных систем; теория вероятностей; методы инженерии знаний; методы РОЦ-технологии; теория и методы разработки программного обеспечения.

Научная новизна.

Научная новизна диссертации заключается в решении актуальной задачи повышения эффективности управления КСС путем разработки технологии проектирования ССУ расчет-но-диагностического характера. При этом:

- разработана технология проектирования ССУ, особенностью которой является взаимосвязь РОЦ-технологии с традиционными этапами создания экспертных систем;

- разработана технология проектирования БЗ реальной ССУ, позволяющая формализовать процесс создания БЗ;

- синтезирована модифицированная модель представления знаний для ССУ расчетно-диагностического характера на основе комбинации продукционной системы и семантической сети, позволяющая использовать адекватные стороны этих типов моделей.

Практическая ценность.

В ходе исследования были достигнуты следующие результаты:

- разработана советующая система для управления хозяйственной деятельностью региональной КСС;

- разработаны компоненты ССУ предприятием, предоставляющие руководству необходимый объем информации о состоянии управляемого объекта для принятия решений.

Результаты проведенного исследования и предложенных разработок позволяют:

- на основе применения ССУ предприятия повысить оперативность аналитической обработки информации, ее достоверность, сократить трудоемкость обработки, высвободив персонал экономического отдела;

- использовать ССУ для расширения профессиональных знаний персонала КСС за счет возможности тиражирования накопленных экспертных знаний;

- выявлять причинно-следственные связи между различными факторами и находить источники возникающих проблем;

- усовершенствовать структуру потоков информации и системы документооборота в компании путем внедрения ССУ.

Внедрение разработанной ССУ позволило повысить степень автоматизации функций финансово-экономического отдела с 40 % до 60 %, а оперативность принятия управленческих решений на 23 - 26 %. Данные получены на основании экспериментальной проверки действия системы.

Основные положения, выносимые на защиту.

На защиту выносятся:

- модифицированная модель представления знаний для ССУ расчетно-диагностического характера;

- подход к проектированию ССУ расчетно-диагностического характера, основанный на РОЦ-технологии;

- технология проектирования базы знаний ССУ, позволяющая формализовать процесс создания БЗ.

Личный вклад автора

- Разработка технологии проектирования базы знаний (70%).

- Разработка БЗ, учитывающей специфику функционирования КСС (90%).

- Разработка технологии построения ССУ расчетно-диагностического характера для телекоммуникационных предприятий (80%).

- Разработка программного макета ССУ расчетно-диагностического характера, обеспечивающего поддержку принятия решений (100%).

- Модифицированная модель представления знаний для ССУ расчетно-диагностического характера (60%).

Реализация и апробация.

Основные результаты работы неоднократно докладывались на следующих конференциях:

- VIII Российская научная конференция профессорско-преподавательского состава, г. Самара, 2001 г.;

- X Российская научно-методическая конференция "Пути и методы совершенствования учебного процесса", Самара, 2001 г.;

- IX Российская научная конференция профессорско-преподавательского состава, г. Самара, 2002 г.;

- I Международная научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых "Средства и технологии инфокоммуникаций", Одесса, Украина, 2002 г.;

- X Российская научная конференция профессорско-преподавательского состава, г. Самара, 2003 г.;

- XI Российская научная конференция профессорско-преподавательского состава, г. Самара, 2003 г.

Диссертационная работа выполнена в рамках НИР 6/97 "Экономические аспекты математического и компьютерного моделирования функционирования и развития сложных систем".

Результаты работы использованы в учебном процессе в курсах "Проектирование информационных систем", "Интеллектуальные информационные системы", "Информационные системы" на кафедре "Экономические и информационные системы" Поволжской государственной академии телекоммуникаций и информатики.

Методика разработки советующей системы управления внедрена в региональной компании сотовой связи - ОАО "Билайн-Самара". Внедрение подтверждено актами. Публикации.

По теме диссертации опубликовано 14 печатных работ, в том числе 5 статей, общим объемом 3,4 п.л.

Структура и объем работы.

Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованных источников (148 наименований) и 3 приложений. Общее количество машинописных страниц -184, рисунков - 36, таблиц - 17.

Выводы по третьей главе

В третьей главе осуществлено проектирование экономической советующей системы расчетно-диагностического характера региональной компании сотовой связи. При проектировании использовались методы и средства, описанные во второй главе данной работы.

Были проанализированы основные факторы, влияющие на деятельность региональной компании сотовой связи, наиболее важными из которых являются:

- наличие прямой и косвенной конкуренции, что вытекает из многостандартности;

- снижение платежеспособности потенциальных клиентов;

- отсутствие механизма государственного бюджетирования.

Исходя из этих условий автором были предложены три категории задач, использование в которых технологии информационно-советующих систем позволит повысить эффективность принятия решений, а следовательно, и эффективность управления в целом:

- задача определения маркетинговой политики, ориентированной на привлечение наиболее прибыльных абонентов;

- задача бюджетирования;

- задача финансово-экономического анализа.

Были предложены основные пути решения данных задач, более подробно рассмотрено решение последнего типа задач.

Была проведена идентификация рассматриваемой предметной области. Для системы разработана база знаний, в основе модели представления знаний лежит работа продукционной системы над семантической сетью. В рамках данной модели было разработано дерево целей оценки финансового состояния предприятия и представлено табличное описание дерева целей.

Предложены формы таблиц, систематизирующие и облегчающие процесс формирования базы знаний экономических советующих систем.

Представлена цепочка правил, использование которой позволяет обеспечить наглядность и простоту формирования правил базы знаний.

Рассмотрены вопросы создания объяснительного компонента ССУ. Предложенная в третьей главе графическая модель блока объяснений является наиболее приемлемой при проектировании экономических советующих систем расчетно-диагностического характера, так как позволяет наглядно проводить анализ финансового состояния предприятия при различных уровнях детальности.

С помощью интегрированной среды разработки Delphi был спроектирован демонстрационный прототип экономической советующей системы.

Внедрение предлагаемой в диссертационной работе экономической советующей системы позволит ОАО "Билайн-Самара" повысить эффективность и обоснованность принимаемых управленческих решений на основе рационально выбранной финансовой стратегии и улучшить ряд показателей, отражающих экономическое положение предприятия.

Заключение

В ходе диссертационного исследования получены следующие основные результаты.

1. Проведен анализ существующих автоматизированных систем финансового анализа и анализ тенденций развития и проблематики одной из актуальных областей современных информационных технологий — экономических советующих систем. Показано, что современный этап развития информационно-советующих систем управления связан, прежде всего, с использованием достижений в области инженерии знаний.

2. Исследована предметная область - управление региональной КСС, что позволило на основании выявленных недостатков ее функционирования обосновать необходимость проектирования экономической советующей системы для повышения эффективности принятия управленческих решений.

3. Сформулированы и предложены пути решения задач управления в региональной КСС, которые могут быть эффективно решены с помощью ССУ: задача формирования маркетинговой политики; задача бюджетирования; задача финансово-экономического анализа.

4. Исследованы организационные и методологические основы построения экспертных систем вообще и экономических советующих систем в частности. Проанализированы основные проблемы разработки ССУ диагностического характера:

- проблема адекватного отображения знаний экспертов,

- отсутствие типовых методик создания базы знаний,

- проблемы обработки неопределенностей.

5. Разработана технология проектирования ССУ расчетно-диагностического характера, основанная на взаимосвязи РОЦ-технологии с традиционными этапами создания советующих систем управления.

6. Разработана технология проектирования центрального компонента советующей системы управления - БЗ, которая заключается в последовательном выполнении этапов: построение дерева целей формирование табличного представления дерева целей создание цепочки правил формирование самих правил БЗ. Разработаны формы таблиц, систематизирующие и облегчающие процесс формирования базы знаний ССУ, а также предложена цепочка правил.

7. Рассмотрены существующие модели представления знаний: логические, продукционные, семантические, фреймовые и объектно-ориентированные. Приводятся присущие каждой модели достоинства и недостатки. Наиболее удобной для проектирования базы знаний информационно-советующей системы компании сотовой связи была признана комбинация сетевых и продукционных моделей представления знаний (так называемая работа продукционной системы над семантической сетью). Применение такой комбинации позволяет использовать сильные стороны двух типов моделей, продукционной и семантической.

8. Рассмотрены основные методы обработки неопределенностей знаний и данных: теория вероятностей и нечеткая логика. Были проанализированы сильные и слабые стороны каждого из инструмента. Несмотря на присущие нечетким системам недостатки - отсутствие стандартной методики конструирования нечетких систем, невозможность математического анализа нечетких систем существующими методами, применение нечеткого подхода по сравнению с вероятностным не приводит к повышению точности вычислений -использование коэффициентов определенности при продукционной модели представления знаний представляется более рациональным.

9. Рассмотрены различные классы инструментальных средств создания экспертной системы: языки программирования, оболочки и интегрированные гибридные инструментальные средства. На выбор инструментальных средств экспертной системы, в основе которых лежит определенный метод представления знаний, основное влияние оказывает класс решаемых задач (проблемных областей) и соответственно характер полученной концептуальной модели, определяющий множество требований в части отображения объектов, действий над объектами, методов обработки неопределенностей, механизмов вывода. Учитывая приведенные особенности ССУ расчетно-диагностического характера была выбрана среда программирования Delphi, позволяющая относительно легко реализовать идеи объектно-ориентированного подхода при разработке программного обеспечения.

10. Спроектирована, реализована и внедрена экономическая ССУ расчетно-диагностического характера. Проект содержит графическое и табличное представление дерева целей, табличное описание правил базы знаний с указанием коэффициентов уверенности.

В ходе проектирования:

- проведена идентификация предметной области;

- разработана модель предметной области по предложенной методологии;

- проведены этапы концептуализации и формализации, спроектированы компоненты советующей системы управления;

- с помощью RAD системы Delphi разработан демонстрационный прототип информационно-советующей системы управления расчетно-диагностического характера.

Внедрение результатов диссертационной работы позволило повысить степень автоматизации функций финансово-экономического отдела с 40 % до 60 %, повысить оперативность (на 23 - 26%) и обоснованность принимаемых управленческих решений на основе рационально выбранной финансовой стратегии и улучшить ряд показателей, отражающих экономическое положение предприятия. Предполагаемый эффект от внедрения составляет 88 900 руб. в год.

Результаты и эксперименты подтвердили правильность основных теоретических результатов и выводов работы. На основании вышеизложенного видно, что задачи, поставленные в диссертационной работе, решены и цель исследования и разработки информационной системы управления хозяйственной деятельности региональной компании сотовой связи достигнута.

1. Аврин С. Инструмент для анализа финансового состояния предприятия. //Экономика и жизнь, 2001 №14

2. Автоматизация управления предприятием/ Баронов В.В. и др. М.: ИНФРА-М, 2000. 239 с. - (Серия "Секреты менеджмента")

3. Автоматизированные информационные технологии в экономике/Под общ. ред. И.Т. Трубилина. М.: Финансы и статистика, 1999. - с.365

4. Автоматизированные информационные технологии в экономике: Учебник /Под ред. Проф. Г.А. Титоренко. М.: Компьютер, ЮНИТИ, 2003. - 399 с.

5. База знаний интеллектуальных систем /Т.А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский. -СПб.: Питер, 2000

6. Баканов М.И., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа. М.: Финансы и статистика, 1998.-415 с.

7. Бойко В.В., Савинков В.М. Проектирование баз данных информационных систем. М., Финансы и статистика, 1989.

8. Будущее искусственного интеллекта. М.: Наука, 1991. - 302 с.

9. Бураков С.Б. Объектно-продукционная модель знаний для построения параллельных экспертных систем реального времени для производственных и организационных комплексов: Дис. канд. техн. наук. Москва, 1997.- 135 с.

10. Бушуев Евгений Программа дает "добро" //Автоматизация бухгалтерского учета и финансово-хозяйственной деятельности предприятия, 1999 №5, с.42-43

11. И. Быкадоров B.J1., Алексеев П.Д. Финансово-экономическое состояние предприятия. Практическое пособие. М.: ПРИОР, 1999. - 96 с.

12. Быков С. Как нам обустроить Россию мобильной связью // Сети 1999. - №3

13. Васин B.C. Услуги сотовых сетей связи и сетей передачи данных // Электросвязь 1997.-№ 6. С 4

14. Вендров A.M. Проектирование программного обеспечения экономических информационных систем: Учебник. М.: Финансы и статистика, 2000. - 352 е.: ил.

15. Винсент Дж. Лав. Пособия Эрнст энд Янг. Как понимать и использовать финансовую отчетность. Пер. с англ, с дополнениями. — М.: Джон Уайли энд Санз, 1996;

16. Гаврилова Т.А., Червинская К.Р. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. М.:Радио и связь, 1992. - 200 с.

17. Голубицкая Е.А., Жигульская Г.М. Экономика связи. М.: Радио и связь, 1999. -392с.

18. Гринолл Энотони. Финансы и финансовое планирование для руководителей среднего звена / Пер. с англ. М.: Изд-во "Финпресс", 1998. - 96с.

19. Дейт К.Дж. Введение в системы баз данных: Пер. с англ. 6-е изд. - М.: Диалектика, 1998. - 784 с.

20. Джай К. Шим, Джойл Г. Сигел. Основы коммерческого бюджетирования / Пер. с англ. СПб.: Пергамент, 1998. - 496 с.

21. Джексон Г. Проектирование реляционных баз данных для использования с микроЭВМ: Пер. с англ. -М.: Мир, 1991.

22. Диго С.М. Проектирование и использование баз данных. М.: Финансы и статистика, 1995.-207 с.

23. Дидковский Андрей Тайная мечта финансового директора //Автоматизация бухгалтерского учета и финансово-хозяйственной деятельности предприятия, 2000-№3, с.36-37

24. Дик В.В. Автоматизация экономического анализа основных фондов. М.: МЭ-СИ, 1992. -73 с.

25. Дик В.В. Методические основы оценки эффективных путей в пространстве целей экономических зада // Создание и функционирование систем автоматизированной обработки экономический информации. М.: МЭСИ, 1991. - С. 33 - 36

26. Дик В.В. Методические основы формирования полного пространства целей экономических задач // Теория и практика создания современных информационных технологий. М.: МЭСИ, 1989. - С. 41 - 45.

27. Дик В.В. Особенности формирования графа целей экономических задач // Разработка и внедрение систем обработки экономической информации. М.: МЭСИ, 1989.-С. 82-85

28. Димов Э.М., Диязитдинова А.Р. Качков Д.А. Проектирование информационных систем: Учебное пособие. ПГАТИ, Самара, 2003. - 78 с.

29. Диязитдинова А.Р. Имитационное моделирование как необходимый этап построения экспертной системы. IX Российская научная конференция, февраль 2002г., Самара.

30. Диязитдинова А.Р. Имитационное моделирование финансовой деятельности предприятия. IX Российская научная конференция, февраль 2002г., Самара.

31. Диязитдинова А.Р. Использование компьютерных технологий в подготовке экономиста. X Российская научно-методическая конференция, апрель 2001г., Самара.

32. Диязитдинова А.Р. Использование продукционной модели представления знаний экономической советующей системы. X Российская научная конференция, февраль 2003г., Самара.

33. Диязитдинова А.Р. Модель представления знаний в экономической экспертной системе компании сотовой связи //Инфокоммуникационные технологии, 2003, №2, С. 16-22

34. Диязитдинова А.Р. Основные статьи бюджета доходов компании-оператора сотовой связи. I международная НТК студентов, аспирантов и молодых ученых "Средства и технологии инфокоммуникаций, май 2002, Одесса, Украина, с. 147150.

35. Диязитдинова А.Р. Представление неопределенности знаний в экспертной системе //Телекоммуникации, 2003, №11, С. 16 20.

36. Диязитдинова А.Р., Качков Д.А., Харитонова Е.Э. Особенности имитационного моделирования бизнес-процессов самарской кабельной компании. VIII Российская научная конференция, февраль 2001г., Самара.

37. Диязитдинова А.Р., Качков Д.А., Швайкин С.К. Некоторые особенности разработки базы данных и знаний экспертной системы компании сотовой связи. VIII Российская научная конференция, февраль 2001г., Самара.

38. Диязитдинова А.Р., Матвеева Е.А., Симагина С.Г Байесова теория принятия решений в приложении к оптимизации задач выбора объекта закупки, Вестник СГЭА, №2, 2003, С. 178 183.

39. Долин Г. Что такое экспертная система // Компьютер Пресс 1996.-№2. С 76

40. Дубров A.M., Лагоша Б.А., Хрусталев Е.Ю. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе. / под ред. Б.А. Лагоши. М.: Финансы и статистика, 1999.- 176 е.: ил.

41. Дэн Оузьер, Стив Гробман, Стив Батсон. Освой самостоятельно Delphi 3. Пер. с анг./ под ред. А. Архангельского. М.: Бином, 1998. - 260 с.

42. Ездаков А., Ленкин С. «Соты» России. «Сети», №2, 1998.

43. Емельянов С.В., Борисов В.И., Моневич А.С, Черкашин A.M. Модели и методы векторной оптимизации. Техническая кибернетика. М.: Наука, 1972;

44. Емельянов С.В., Дудин Е.Б., Ларичев А.К. и др. Подготовка и принятие решений в организационных системах. Итоги науки и техники // Техническая кибернетика. Т.4. - М.: ВИНИТИ, 1971

45. Еремина З.П., Сморчкова Е.П. Анализ хозяйственной деятельности предприятий связи. М.: Радио и связь, 1981. - 224 е.: ил.

46. Ефимов Е.И. Решатели интеллектуальных задач. М.: Наука, Главная редакция физико-математической литературы, 1982. - 320 с.

47. Ефимова О.В. Финансовый анализ на современном этапе развития экономики России (теория и методология). Дисс. .док. экон. наук. М., 2000.

48. Жеребин В.М., Романов А.Н., Одинцов Б.Е. Автоматизация проектирования экономических информационных систем. М.: Наука, 1988. - 176 с.

49. Забелин П.В., Моисеева Н.К. Основы стратегического управления: Учебное пособие. М.: Информационно-внедренческий центр "Маркетинг", 1998. - 195 с.

50. Змитрович А.И. Интеллектуальные информационные системы. Мн.: НТООО "Тетра-система", 1997. - 368 с.

51. Иванилов Ю.П., Лотов А.В. Математические модели в экономике М.: Наука, 1979

52. Иванов А.П., Бунина Е.М. Автоматизация расчетных процедур финансового анализа. // Автоматизация и современные технологии, 2002 №6, с. 37-43

53. Имитационное моделирование, реинжиниринг и управление в компании сотовой связи (новые информационные технологии) / Э.М. Димов, О.Н. Маслов, С.К. Швайкин. М.: Радио и связь, 2001. - 256 с.

54. Информатика / Под ред. Н.В. Макаровой. М.: Финансы статистика, 1997. - 768 с.

55. Информационные системы в экономике. Учебное пособие. Под ред. проф. В.В. Дика. М: Финансы и статистика, 1996. - 267 с.

56. Иодко Е.К. Методы оптимизации управляющих решений при организации и планировании радиосвязи и радиовещания: Учебное пособие, М.: ВЗЭИС, 1976.-80с.

57. Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн. 1: Системы общения и экспертные системы Справочник/ Под ред. Э.В. Попова - М.: Радио и связь, 1990. - 461 е.: ил.

58. Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн. 2 Модели и методы: Справочник/ Под ред. Д.А. Поспелова - М.: радио и связь, 1990. - 304 е.: ил.

59. Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн. 3: Программные и аппаратные средства. Справочник/ Под ред. В.Н. Захарова, В.Ф. Хорошевского. - М.: Радио и связь, 1990.-320 е.: ил.

60. Калянов Г.Н. CASE структурный системный анализ (автоматизация и применение). - М.: Лори, 1996. - 242 с.

61. Карпова И.П. Исследование и разработка подсистемы контроля знаний в распределенных автоматизированных обучающих системах. Дис. .канд. техн. наук. -Москва, 2002. 200 с.

62. Ковалев В.В. Сборник задач по финансовому анализу. М: Финансы и статистика, 1997.- 128 с.

63. Колемаев В.А. Математическая экономика. М.: ЮНИТИ, 1998. - 240 с.

64. Компьютерные технологии обработки информации. Под ред. Назарова С.В. М.: Финансы и статистика, 1995. 248 с.

65. Крейнина М.Н. Анализ финансового состояния и инвестиционной привлекательности акционерных обществ и промышленности, строительстве и торговле. -М.: АО "ДИС", "МВ-ЦЕНТР", 1994. 256с.

66. Левин Р. и др. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстрациями на Бейсике / Р.Левин, Д. Дрангг, Б. Эденлсон: Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1990. - 239 с.

67. Логический подход к искусственному интеллекту: от классической логики к логическому программированию / А. Тэйз, П. Грибомон, Ж.Луи и др. М.: Мир, 1990.-432 с.

68. Любарский Ю.Я. Интеллектуальные информационные системы. М.: Наука, 1990.-232 с.

69. Маклаков С.Н. Инструментальные средства создания корпоративных информационных систем //Компьютер Пресс, №7-№9, 1998.

70. Маковский В.А., Похлебаев В.И. Базы знаний (экспертные системы). М.: Изд-во стандартов, 1993. - 37 с.

71. Малышев Н.Г. и др. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР / Н.Г. Малышев, Л.С. Бернштейн, А.В. Боженюк. М.: "Энергоатомиздат", 1991. - 136

72. Марселлус Д. Программирование экспертных систем на ТУРБО ПРОЛОГЕ. Пер. с англ. М.: Мир, 1993. - 608 с.

73. Мелихов А.Н., Бернштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука. Гл. ред. Физ-мат. лит., 1990 - 272 с.

74. Мишенин Теория экономических информационных систем М.: Финансы и статистика, 1999. -240 е.: ил.

75. Мордовина Т.В. Концепции построения информационной системы бухгалтерского учета на малых предприятиях в условиях автоматизации. // Автоматизация и современные технологии, 1999 №8

76. Нагина Е. К. Финансово-экономическая стратегия предприятия. Дис.канд. экон. наук : 08.00.05.-Воронеж, 1998.-211с.

77. Нейлор К. Как построить свою экспертную систему: пер. с англ. М.: Энергоатомиздат, 1991. - 286 е.: ил.

78. Нейлор Т. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем. М.: Мир, 1978. - 502 с.

79. Нейман В. Организация управления в сотовых сетях связи // Радио 1999.-№1. С 68-70

80. Никольский А.А., Васильева Н.Э., Афанасьева В.А. Технология принятия управленческих решений. М.: Финансы и статистика, 1998. - 440 с.

81. Новости искусственного интеллекта М.: Издательство Анвик, 1998. 195 с.

82. Обработка знаний / Пер. с япон.: Под ред. С. Осуга. М.: Мир, 1989. - 292 с.

83. Одинцов Б.Е. Проектирование экономических экспертных систем. Под ред. акад. А.Н. Романова. -М.: ЮНИТИ, 1996. 168 с.

84. Одинцов Б.Е. Технология проектирования и использования Пролог-ориентированных баз знаний. Львов: ЛГУ, 1991. - 72 с.

85. Организация, планирование и управление предприятиями связи / Е.В. Демина, Е.К. Иодко, Л.И. Майофис, Н.П. Резникова. М.: Радио и связь, 1990. - 352 е.: ил.

86. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1981. -208 с.

87. Осипов Г.С. Приобретение знаний интеллектуальными системами: Основы теории и технологии М.: Наука. Физматгиз, 1997. - 112 с.

88. ПиндайкР., Рубинфельд Д. Микроэкономика: Сокр. Пер. с англ. — М: Экономика, Дело, 1992. —С. 218.;

89. Питер Дж. Введение в экспертные системы.: Пер. с англ.: Уч. пос. М.: Издательский дом "Вильяме", 2001. - 624 е.: ил.

90. Поспелов Д.А. Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов. М.: Радио и связь, 1989. -184 е.: ил.

91. Построение экспертных систем / Под ред. Ф. Хейос-Рот, Д. Уотерман, Д. Ленат / Пер. с англ. М.: Мир, 1987. - 220 с.

92. Представление и использование знаний / Пер. с япон.: Под ред. X. Уэно, М. Исидзука. М.: Мир, 1990. - 220 с.

93. Приобретение знаний: Пер. с япон. / Под ред. С. Осуги, Ю. Саэки. М.: Мир, 1990.-304 е., ил.

94. Разговоров А.В., Кузовкова Т.А. Статистика связи / А.В. Разговоров, Т.А. Кузов-кова. М.: радио и связь, 1991. - 344 е.: ил.

95. Разроев Э.А. Маркетинг сотовой связи: серия изданий «Связь и бизнес», М.: Мобильные коммуникации, 1999. - 160 с.

96. Ратынский М.В. Основы сотовой связи / Под ред. Д.Б. Зимина М.: Радио и связь, 1998.-248 е.: ил.

97. Роб Баас, Майк Фервай, Хайдемария Понтер. Delphi 4: полное руководство. Учебное пособие. Пер. с нем. / под ред. А. Шевцова. Киев: BHV, 1998. - 800 с.

98. Романов А.Н., Лукасевич И.Я., Титоренко Г.А. Компьютеризация финансово-экономического анализа коммерческой деятельности предприятий, корпораций, фирм. М.: Интерпракс, 1994

99. Романов А.Н., Одинцов Б.Е. Советующие информационные системы в экономике: Учеб. пособие для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. - 487 с.

100. Романов В.П. Интеллектуальные информационные системы в экономике: Учебное пособие /Под ред. Д.э.н., проф. Н.П. Тихомирова. М.: Издательство "Экзамен", 2003. - 496 с.

101. Российский софт 97. Справочник по программному обеспечению. М.: Метод, 1997.- 160 с.

102. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: 4-е изд., пере-раб. и доп. Минск: ООО «Новое знание», 1999. - 688 с.

103. Самойлов Л. Финансовый анализ и бизнес-планирование. Финансовая газета, 2001.-№48

104. Сафонов В.О. Экспертные системы интеллектуальные помощники специалистов. - СПб.: Знание.: 1992. - 32 с.

105. Сафьянов А.А. Экономический анализ и принятие решений на предприятии: На прим. АО "Кемеровохлеб". Дис. . канд. экон. наук.- Новосибирск, 1996.- 150 с.

106. Связь. «Промышленность и бизнес», № 30, 2000.

107. Системы управления базами данных и знаний: Справ. Изд./ А.Н. Наумов, A.M. Вендров, В.К. Иванов и др.; Под ред. А.Н. Наумова. М.: Финансы и статистика, 1991.-352 е.: ил.

108. Скворцов А.Б. Имитационное моделирование и технология экспертных систем в управлении инфокоммуникационной компанией. М.: Радио и связь, 2002. - 232 е.: ил

109. Скворцов А.Б. Имитационное моделирование и технология экспертных систем в управлении сложными телекоммуникационными системами. Дис. . канд. техн. наук. Самара, 2003

110. Смирнова Г.Н. и др. Проектирование экономических информационных систем: Учебник / Г. Н. Смирнова, А.А. Сорокин, Ю.Ф. Тельнов; Под ред. Ю.Ф. Тельно-ва. М.: Финансы и статистика, 2001. - 512 е.: ил.

111. Соколова Г.Н. Информационные технологии экономического анализа. / Г.Н. Соколова М.: "Экзамен", 2002.- 320 с.

112. Статистические и динамические экспертные системы: Учебное пособие/ Э.В. Попов, И.Б. Фоминых, Е.Б., Кисель М.Д. Шапот М.: Финансы и статистика, 1996.-320с.; ил.

113. Стоянов Е. А., Стоянова Е. С. Экспертная диагностика и аудит финансово-хозяйственного положения предприятия. М.: НКЦ Перспектива, 1992. - 89 с.

114. Таусенд К., Фохт Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ: Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1990. - 320 е.: ил.

115. Тельнов Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике. Учебное пособие. Серия "Информатизация России на пороге XXI века". М,: СИН-ТЕГ, 1998,216 с.

116. Тельнов Ю.Ф., Диго С.М., Полякова Т.М. Интеллектуальные системы обработки данных: Учебное пособие. М.: МЭСИ, 1989. - 102 с.

117. Тельнов Ю.Ф., Скорова А.А., Андреева Н.В. Проектирование баз знаний: Учебное пособие. М.: МЭСИ, 1992. - 100 с.

118. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений: Научно-практическое издание. Серия "Информатизация России на пороге XXI века". -М.: СИНТЕГ, 1998.- 376 с.

119. Трошин С.В. Экономико-математическая интеллектуальная система поддержки принятия решений на уровне отделения сберегательного банка России: Дис. . канд. экон. наук. Воронеж, 2000.-234с.

120. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам. / Пер. с англ.; под ред. Сте-фанюка B.JI. М.: Мир, 1989. - 388 с.

121. Фатхутдинов Р.А. Разработка управленческого решения М.: ЗАО "Бизнес-школа Интел-Синтез", 1998. - 272 с.

122. Федосеев В.В., Гармаш А.Н., Дайитбегов Д.М., Орлова И.В., Половников В.А. Экономико-математические методы и прикладные модели Под ред. В.В. Федосеева.-М.: ЮНИТИ, 1999.-391 с.

123. Финансовый менеджмент. Теория и практика /Под ред. академика Академии менеджмента и рынка Е.С. Стояновой: 4-е изд., перераб. и доп. М.: Издательство «Перспектива», 1999.

124. Хамин Е.В. Экспертная система обеспечения безопасности производства // Программные продукты и системы": Международное научно-практическое про-мышленно-рекламное приложение к международному журналу "Проблемы теории и практики управления" 1999. - №3.

125. Харитонова Е.Н. Бюджетирование как инструмент оперативного управления предприятием. Дис. .канд. экон. наук. Москва, 2002. - 95 с.

126. Хелферт Э. Техника финансового анализа / Пер. с англ. Под ред. Л.П. Белых. -М.: ЮНИТИ, 1996,663с

127. Цикритзис Д, Лоховски Ф. Модели данных. /Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1985. - 344 с.

128. Чичкунова Екатерина Автоматизация по-аудиторски //Автоматизация бухгалтерского учета и финансово-хозяйственной деятельности предприятия, 2000-№3, с.40-43.

129. Шебеко Ю.А. Имитационное моделирование и ситуационный анализ бизнес-процессов принятия управленческих решений.- М.: Тора-Инфоцентр, 1999. 205 с.

130. Шеремет А.Д., Сайфулин Р.С. Финансы предприятий. Учебное пособие. М.: ИНФРА-М, 1999.-342с.

131. Шмален Гельмут Математические модели в экономических исследованиях на предприятии //Проблемы теории и практики управления, 1998, №3.

132. Шумаков П.В. Delphi 3 и создание приложений баз данных. М.: Нолидж, 1998. -704с.

133. Шумилов В.В. Выбор наилучшего инвестиционного проекта в условиях "нечеткого" знания состояния факторов деловой среды. // Автоматизация и современные технологии, 1999 №3, с. 32-35.

134. Шуремов Е. Опыт сопоставления возможностей программ финансового анализа. Финансовая газета, 2002. №1.

135. Щербаков И. Б. Разработка моделей и алгоритмов управления развивающимися региональными системами сотовой связи. Дис. .канд. техн. наук. Воронеж, 2000.-230с.

136. Экономика и математические методы. Т. 33-37 (1997-2000 г.).

137. Экономика связи / О.С. Срапионов, М.А. Горелик, В.И. Холодарь идр.; Под ред. О.С. Срапионава. М.: Радио и связь, 1992. - 320 е.: ил.

138. Экономика связи / С.М. Фирсова, М.А. Горелик, Т.М. Ковалгина и др.; Под ред Горелик М.А. М.: Радио и связь, 1993. - 240 с.

139. Экономика, разработка и использование программного приложения ЭВМ: Учебник / В.А. Благодатских, М.А. Енгибарян, Е.В. Ковалевская и др. М.: Финансы и статистика, 1995. - 288 е.: ил.

140. Экономико-математические методы в анализе хозяйственной деятельности предприятий и объединений / А.Б. Бутник-Сиверский, Р.С. Сайфулин, Я.Р. Рей-льян и др. М.: Финансы и статистика, 1982. - 200 с.

141. Экономико-математические методы и модели для руководителя. М.: Экономика, 1984.-231 с.

142. Экономическая стратегия фирмы :Учебное пособие / Под ред. Проф. А.П. Гра-дова. СПб.: "Специальная литература", 1998. 411 с.

143. Экспертные системы. Принципы работы и примеры: Пер. с англ./ А. Брукинг, П. Джонс, Ф. Кокс и др.; Под ред. Р. Форсайта. М .: Радио и связь, 1987. - 224с.

144. Элти Дж., Кумбс М. Экспертные системы: концепции и примеры / Пер. с англ. -М.: Финансы и статистика, 1987. 191 с.

145. Humpert, P.Holey. Expert systems in finance planning. Expert Systems, May 1988, Vol 5, No 2, p. 78-100.

146. Shekhar H. Kirani, Imran A. Zualkernan, Wei-Tek Tsai. Evaluation of Expert System Testing Methods // Communications of the ACM. 1994. - November. - V.37. - №11.