автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Разработка математического и алгоритмического обеспечения адаптивных систем поддержки принятия решений в ситуационных центрах

485964

Черкасов Александр Николаевич

)авах рукописи

РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКОГО И АЛГОРИТМИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ АДАПТИВНЫХ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В СИТУАЦИОННЫХ ЦЕНТРАХ

Специальность 05.13.01 - «Системный анализ, управление и обработка информации (информационные и технические системы)»

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

1 О НОЯ 2011

Краснодар-2011

}

4859642

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Кубанский государственный технологический университет»

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Симанков Владимир Сергеевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Ключко Владимир Игнатьевич

кандидат технических наук Мягкий Алексей Евгеньевич

Ведущая организация: ФГБОУ ВПО «Кубанский государственный

университет» г. Краснодар.

Защита диссертации состоится « 23 » ноября 2011 года в 1400 на заседании диссертационного совета Д 212.100.04 в Кубанском государственном технологическом университете по адресу: 350072, г. Краснодар, ул. Московская 2а, ауд. Г-251

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Кубанского государственного технологического университета по адресу: 350072, г. Краснодар, ул. Московская 2а

Автореферат разослан « 23 » октября 2011 г.

Отзывы на автореферат, заверенные печатью учреждения просьба направлять по адресу: 350072, г. Краснодар, ул. Московская 2а, ученому секретарю диссертационного совета Д 212.100.04, канд. техн. наук, доценту Власенко A.B.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 212.100.04,

канд. техн. наук, доцент

A.B. Власенко

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКАРАБОТЫ

Актуальность темы.

Актуальной задачей в области информационного обеспечения различных видов деятельности является своевременная и эффективная поддержка принятия управленческих решений. Недостаточная эффективность существующих методов и подходов к организации информационно-аналитического обеспечения и существенное усложнение процесса принятия решений в условиях нечеткости и неопределенности исходной информации обеспечили необходимость создания и развития ситуационных центров на основе современных систем и методов поддержки принятия решений. Однако, большинство функционирующих в настоящее время систем поддержки принятия решений не позволяют в полной мере обеспечить эффективное функционирование в условиях возрастающей сложности и многозадачности различных аспектов деятельности.

Вопросы создания систем, адаптирующихся к динамично изменяющимся задачам, особенно актуальны для лиц принимающих решение. Важной чертой современных систем поддержки принятия решений должна стать их способность выбирать наилучшие методы и алгоритмы, которые определяют эффективность решения задачи.

В этой ситуации необходимо создание адаптивных систем, обеспечивающих полнофункциональный процесс поддержки принятия решений для задач управления различного класса и сложности. Ядро для функционирования таких систем составляют алгоритмы синтеза ее модулей на основе экспертных процедур и предпочтений лица принимающего решение при учете различных типов исходной информации. Решение описанных задач требует применения системного подхода и его реализации на базе современных информационных технологий.

Особый интерес представляет круг вопросов, связанный с разработкой и формализацией математического и алгоритмического обеспечения адаптивных систем поддержки принятия решений при решении задач различного класса в ситуационных центрах.

Объектом исследования является адаптивная система поддержки принятия решений для задач различного класса в ситуационных центрах.

Предметом исследования являются методы и алгоритмы поддержки принятия решений для различного класса задач в ситуационных центрах.

Целыо исследования является разработка математического и алгоритмического аппарата адаптивных систем поддержки принятия решений на основе экспертных процедур для различного класса задач ситуационного центра.

Задачи исследования:

1. Анализ существующих систем поддержки принятия решений для оценки их адаптивности к задачам ситуационного центра на основе системного подхода.

2. Разработка классификации задач ситуационного центра на соответствие этапам и методам поддержки принятия решений при анализе неструктурированных и слабо структурированных проблем.

3.Создание математической модели функционирования адаптивных систем поддержки принятия решений на основе процедур многоцелевой оптимизации, учитывающих различные типы исходной информации.

4. Разработка алгоритма адаптации системы поддержки принятия решений для задач ситуационного центра на основе экспертной системы и мнений экспертов для структурированных и неструктурированных проблем.

5. Разработка алгоритма и формирование требований к синтезу структуры адаптивной системы поддержки принятия решений на основе функции полезности (ценности) и мнений экспертной группы.

6. Разработка структуры адаптивной системы поддержки принятия решений.

7. Разработка программного обеспечения адаптивной СППР и верификации теоретических положений и алгоритмов.

8. Оценка эффективности разработанных моделей, алгоритмов и программной системы поддержки принятия решений.

Методы исследования.

В работе использованы методы и принципы концептуального анализа и синтеза систем, методы интеллектуального анализа данных, методы математического моделирования, методы адаптивного управления, методы оптимизации,

экспертные методы принятия решений, методы разработки программного обеспечения и баз данных.

Научная новизна работы. В результате проведенного в работе системного исследования достигнуты следующие новые научные результаты:

1. Разработана классификация задач ситуационного центра и методика их анализа на основе этапов и методов поддержки принятия решений для выбора математического и алгоритмического обеспечения при рассмотрении неструктурированных и слабоструктурированных проблем.

2. Усовершенствована математическая модель поддержки принятия решений для синтеза структуры адаптивной системы поддержки принятия решений на основе экспертных процедур и с учетом мнений ЛПР.

3. Построены алгоритмы адаптивного управления задачами ситуационного центра с целью оперативного конфигурирования подсистем АСППР на основе экспертной системы и мнений группы экспертов.

4. Разработана архитектура адаптивной системы поддержки принятия решений, методика ее интеграции в состав ситуационного центра с целью увеличения эффективности управленческих решений.

Практическая значимость

Практическая ценность работы заключается в разработке специализированного программного комплекса, позволяющего решать задачи различного класса в ситуационных центрах с использованием алгоритмов адаптации системы поддержки принятия решений на основе экспертных процедур.

Реализация и внедрение работы.

Результаты работы обсуждались на 5 международных научно - практических конференциях. Адаптивная система поддержки принятия решений основа для построения программного комплекса для ситуационного центра муниципального образования, главы субъекта РФ и ситуационного центра ректора ВУЗа.

Апробация работы.

Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на конференциях:

• «Ситуационные центры 2010» г. Москва,

• IV Всероссийской научной конференции молодых ученых г. Майкоп,

• II Всероссийской научной конференция молодых ученых и студентов: Современное состояние и приоритеты развития фундаментальной науки в регионах г. Краснодар,

• Конференция получателей грантов регионального конкурса «ЮГ» Российского фонда фундаментальных исследований.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 10 печатных работ, в том числе 4 в изданиях, рекомендованных ВАК РФ для публикации основных результатов диссертационных исследований общим объемом 5 печатных листов.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, выводов по каждой главе, основных результатов, списка используемой литературе. Диссертация изложена на 152 листах основного текста, содержит 28 рисунков. Список используемой литературы содержит 115 наименований.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

Во введении обосновывается актуальность выбранной темы, формулируется цель работы, указываются применяемые методы исследований, определяется научная новизна и практическая ценность работы, описывается ее структура, и формулируются основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе рассмотрены основные понятия и произведен анализ методов теории принятия решений по следующим аспектам: классификация, алгоритм работы, преимущества и недостатки, критерии применимости. Проанализированы системы поддержки принятия решений (СППР) с целыо определения эффективности решения задач различного класса в ситуационном центре.

На основе проведенного анализа сделан вывод о возможности эффективного применения методологического аппарата теории принятия решений для задач различного класса при многих критериях. К наиболее эффективным при

анализе задач относятся экспертные методы и методы, использующие построение функции полезности на основе предпочтений лица принимающего решение. Исследования также выявили, что существующие СППР имеют ограниченную функциональность при рассмотрении задач различной структуры и сложности в части управления решением.

На основании полученных выводов установлено, что актуальным направлением развития современных СППР и ситуационных центров является построение систем поддержки принятия решений, которые бы обеспечили анализ задач ситуационного центра различной сложности как в условиях определенности факторов, так и при нечеткости и неполноценности исходной информации с использованием экспертных процедур. Функционирование таких систем должно поддерживаться эффективным математическим и алгоритмическим аппаратом теории принятия решения.

Сформулированы основные требования к адаптивной СППР, позволяющей решать разноуровневые задачи в ситуационных центрах различного класса в части анализа неструктурированных проблем с учетом неопределенности, полноты и типа используемой исходной информации.

Во второй главе рассматриваются вопросы, связанные с классификацией задач ситуационного центра, алгоритмизацией процесса поддержки принятия решений и построению математической модели функционирования адаптивных СППР.

С целью учета всех задач выполняемых в ситуационном центре проведена их классификация и типизация. Данная классификация позволила систематизировать выполняемые задачи ситуационным центром в соответствии с этапами и методами принятия решений.

Для каждой из задач, выполняемой в ситуационном центре определены ее подзадачи и проблемные области в которых она существует. Определены этапы поддержки принятия решений и ресурсы (подсистемы) ситуационного центра, характеризующие наиболее эффективную стратегию по нахождению оптимального решения рассматриваемой проблемы или задачи. Основой для последующей организации ситуационного центра служит база знаний и система поддержки принятия решений, ядром которой является экспертная система.

На основе принципов системного подхода и общей методологии оптимизации управления разработан обобщенный алгоритм анализа и решения задачи, выбранной в качестве объекта исследования, и определена информационная модель данного процесса:

< P,S,Z,K,SH,D,M,A,F,G,U,V,W >, (1)

где P - математическая проблема, S - определение системы, Z - определение целей системы, К - множество критериев эффективности системы, SH - множество шкал измерений критериев, D -способ исследования системы, М - методы моделирования системы, А - множество альтернатив, F - отображение множества альтернатив на множестве критериев, G - система предпочтений лица принимающего решение (ЛПР), U - вид целевой функции, V- универсальное множество, W - решающее правило, отображающее систему предпочтений.

В соответствии с классическим алгоритмом поддержки принятия решений, рассмотрена математическая модель каждого из этапов: анализ проблемы, постановка целей и задач, определение критериев, генерация альтернативных вариантов, анализ решений и формирование управляющих воздействий.

С точки зрения системного подхода алгоритм процесса принятия решения не зависит от той области, в которой определена проблема или задача. В идеале, если существующая проблема поэтапно правильно проанализирована, то поиск причин сужается до такой области, когда можно с уверенностью приступить к ее разрешению.

На основе теоретических положений, приведенных в работах A.B. Анд-рейчикова, О.И. Ларичева, Э.А. Трахтенгерца, Р.Л. Кини, X. Райфа, Т.Л. Саати и других отечественных и зарубежных ученых, при решении задач с учетом многих критериев сформирован подход для определения математического обеспечения и целевой функции при анализе неструктурированных проблем.

В соответствии с классическим алгоритмом принятия решений для устранения проблемы необходимо установить цели, определяющие степень ее решения.

Пусть каждая цель г достигается с помощью «независимых стратегий. При невыполнении ряда стратегий и, если ; -ая стратегия не выполняется, то потери от ее невыполнения равны /,.. Находится множество стратегий 0, которые минимизируют возможные потери, а также их продолжительность при ограничении:

1>ДГ;)<К, (2)

/<у

где V -затраты на реализацию каждой стратегии. В этом случае потери будут равны

= +£/,.),так как (3)

¡«о ¡«у

I ',=£',-1'..

/<•() |.| /су

= г,-/,) + £',)■ (4)

/ей

где С, - потери в единицу времени.

При дискретной оптимизации при решении задачи выбора из множества реализуемых стратегий 0 выглядит следующим образом

Ф(г,0) = £(с< г,-/,)-> пип) (5)

«с

при ограничении ^

/с у

К наиболее эффективным методам формирования целей относятся: экспертные методы, методы теории нечетких множеств и метод формирования дерева целей.

Для определения степени достижения целей необходимо сформировать систему критериев эффективности, описывающая возможность реализации целей.

Под критерием К1 подразумевается функция, определенная на множестве альтернатив Ли принимающая значения из множества ОТ,. , называемого шкалой, а также множеством оценок, градаций этого критерия.

В случае полной неопределенности формирование системы критериев производится в следующей последовательности:

1. От каждого из N экспертов получить множество К, критериев, которые, по его мнению, следует включить во множество К;

X I

2. Построить общее множество К = {^(ЛГ,

^ = ^ (7)

3. Из матрицы /? = (г),I = Т~лГ у = ТТдт вычислить величину н1 = /N, ко-

¿=1

торая рассматривается как вероятность принадлежности ко критерия множеству К.

4. При этом задача выбора критериев экспертами формально записывается в следующем виде:

(*,",...,*;)= Лдя тах(тт)0, (*,,...*:„) (8)

[_ Л еЛГ J

Для определения набора критериев наилучшими представляются методы cитyaциoнfюгo анализа, экспертные методы и методы теории игр.

С целью дальнейшего решения задач выбора необходимо сформировать исходное множество альтернативных вариантов А. Для дальнейшей оптимизации и эффективного выбора решений из некоторого общего множества А выделяют Лв некоторую область возможных альтернатив, т.е .

Лв = С,,„Ц,) (9)

гДе с„п' функция выбора, устанавливающая принадлежность альтернатив к множеству возможных.

Альтернанты, принадлежащие множеству Лу \ Аа не являются решениями рассматриваемой задачи. Наличие дополнительной информации о свойствах задачи в виде технических, экономических и других ограничений позволяет выделить из Л«множество Л, которое является исходным множеством альтернатив. При этом решается задача {Л„,<9/7), где <9/7 - принцип оптимальности, выражающий условие допустимости альтернатив. К оптимальным методам генерации альтернативных вариантов относятся: морфологический анализ, мозговой штурм, синектика, метод матриц открытия.

Анализ и оценка возможных вариантов решений предшествует окончательному выбору решения и является его составным элементом. Принятие решений осуществляется из конечного множества альтернатив:

А = {а,1Ы\,...,т\ (10)

Последствия выбора альтернатив можно определить как функцию полезности (предпочтений), определяющую отношение ЛПР к риску, представленную в аддитивной форме и определенной с помощью функции полезности и ,,(*).

=«,.!/,(*), где aJ>0.

Если />,.=«,/£<», и тогда = (П)

В том случае, когда функция полезности введена в виде ¥(*,*), тогда можно оценить предпочтительность альтернативы а, над а, :

(а,.,IV)>Т(в„»), где ы = (у1>1.....и»,) - вектор оценочных данных, определенных ЛПР. Задание функции Ч' в таком виде, позволяет перейти к многокритериальной оптимизации.

Кроме методов формирования функции полезности (ценности) к наиболее эффективным для поиска оптимальных решений относятся экспертные, методы теории игр и методы обобщенного критерия.

Полученная математическая модель и алгоритм поддержки принятия решений опубликованы в статье «Методологические аспекты построения систем поддержки принятия решений». [4]

Третья глава посвящена построению схемы функционирования системы поддержки принятия решений и алгоритмов адаптации СППР на основе экспертной системы и мнений экспертной группы при рассмотрении задач в условиях неопределенности и нечеткости исходной информации.

Для обеспечения функционирования стандартная система поддержки принятия решений должна включать в себя следующие модули и подсистемы:

1. База данных СППР.

2. База моделей, правил и приемов принятия решений .

3. Система управления интерфейсом.

4. Основные функциональные модули.

Любую систему поддержки принятия решений удобно рассматривать как диалоговую автоматизированную систему, использующую соответствующие математические модели совместно с базами данных и знаний, а также интерактивный компьютерный процесс моделирования.

Для решения задач в ситуационном центре разработана схема соответствия задач ситуационного центра, этапов и методов поддержки принятия решений, приведенной на рисунке 1.

Под задачами ситуационного центра подразумеваются типизированные задачи, отражающие основные направления функционирования ситуационного центра. Определение такой задачи определяется набором конкретных этапов поддержки принятия решений. Каждый из этапов ППР обеспечивается необходимым математическим аппаратом, который позволяет наиболее эффективно рассмотреть проблему.

ЭталывринямршениЗ

Лоисйпроблгмы

■::;.Постнобкацв1ей ■ Форшромииекратериев •»Мтшт

.Генерация ранений

Мониторинг пгтршвшси среды

Методы Припяти» решений

I Фазирование <{уихции полезности

Задачи ситуационного центра

Метода экспертных оценок

Мозговой илурн

Морфолотичаднй анализ

Метод анализ иерархий

Методы теории игр

Метод сценариев

Прогнозиггаанне показателей дар-эхондас развития,

Распределение ресурсов

Анализ, оценка и планирование ОГВ

Оценха риоад ликвидации ЧС

| Анализ угроз сктояния национальной беэсхшдаи

Синехтнка

Мониторинг показателей деятелыши

Рис. 1. Схема соответствия задач и методов поддержки принятия решений

На основе предложенного подхода разработан алгоритм адаптации системы поддержки принятия решений на основе экспертной информации, представленный на рисунке 2.

На первом шаге рассматривается задача ситуационного центра. Определяется проблематика на основе описания количественных и качественных характеристик в рамках предметной области.

Рис. 2. Алгоритм адаптации СППР на основе экспертной информации

На основе разработанной классификации задач ситуационного центра устанавливается ее тип. Используя мнения экспертов, определяется объем и вид информации о задаче с целью дальнейшего выбора необходимых методов принятия решений и модулей АСППР, основу которой составляет экспертная система, обеспечивающая адаптивность программной системы.

Находится решение по данной задаче и система переходит к решению новой проблемы.

Разработанная классификация задач ситуационного центра и алгоритм адаптации системы поддержки принятия решений опубликованы в статье ВАК «Методические основы синтеза структуры информационно-аналитической системы в рамках ситуационного центра». [2]

В четвертой главе рассматриваются вопросы синтеза структуры адаптивной системы поддержки принятия решений (АСППР) на основе разработанного подхода.

Важнейшей основной АСППР является ее интегрированная структура, образованная на основе оперативного конфигурирования (структурно-функционального синтеза) информационных подсистем и объектов, обеспечивающая их взаимодействие в процессе деятельности.

С использованием общей задачи синтеза структуры любой информационной системы, разработан алгоритм синтеза АСППР при решении задач ситуационного центра из различных предметных областей для определения структуру синтезируемой системы.

Основная идея предлагаемого алгоритма состоит в том, что синтез структуры программного комплекса адаптивной системы поддержки принятия производится на основе взаимосвязи между факторами, характеризующими задачу и целевое состояние объекта управления. Алгоритм синтеза структуры АСППР представлен на рисунке 3.

[Задачи ситуационного центра

Г Задача 1

I

%

Критерии оценки информации;

1. Неопределенность I

2. Тип информации I.

3. Структурированность п.

]

Этапы принятия решений и = Р(и1,и2,иЗ,и4,и5)

Поиск проблемы

Формирование критериев эффективности

Генерация решений

Анализ; решений

Формирование . управляющего.

воздействия

—

—Экспертная система—

\

С!

Эксперты База знаний

Синтез структуры системы - поддержки принятия решений

Подсистема формулирования пробив!

3

г* '

1

Подсистема генерации

реш

_________ Г~

1

т

Подсистема экспертов

Рис. 3. Алгоритм синтеза структура АСППР

Каждая из задач N характеризуется определенным набором информации, которую описывает система критериев К. На основе полученной системы критериев определяются необходимые этапы ППР с помощью экспертов или экспертной системы. Каждый из этапов соответствует конкретному программному модулю, который обеспечен необходимым математическим аппаратом. Набор программных модулей определяет последовательность функционирования системы поддержки принятия решений. Адаптивность СППР дает возможность получения адаптивного решения любой задачи на основе предложенного алгоритма.

Для анализа и построения эффективной структуры АСППР разработана и обоснована система критериев синтеза структуры системы поддержки принятия решений:

-критерий «неопределенности информации» /, отражающий степень неопределенности информации для задачи в рамках ситуационного центра;

-критерий «время принятия решений» I, отражающий период принятия решений по анализируемой задаче;

- критерий «структура информации» п, отражающий структурированность информации и ее необходимое наличие для последующей обработки.

Для синтеза структуры АСППР вводится приемлемость следующих допущений независимости по полезности:

1. / условно не зависит по полезности от ( при фиксированном п;

2. / условно не зависит по полезности от п при фиксированном /;

3. / условно не зависит по полезности от п при фиксированном /;

4. л не зависит по полезности от {/;/}.

Исходя из вышеперечисленного общая функция полезности «(/,<,«) по синтезу структуры системы относительно приведенных критериев будет иметь следующий вид:

и(Д/, «) = «,(/•, Г, я")^(/\/,я)+[1-1//(/,Г, п")],{/\1, п) (12)

где и и и, - одномерные условные функции, значения которых изменяются от 0 до 1, а индексы " и 'указывают на наиболее и наименее желательные значения критериев соответственно.

Используя приведенные выше условия о приемлемости допущений и теорему о построении функции полезности с помощью условных функций полезности, получаем:

*[«г(л о,)]

где и" и «'также принимают значения от 0 до 1.

Введем шкалы измерений для каждой из условных функций полезности

04)

(15)

(16)

В результате общая функция полезности «(/,<,/?) для каждой из подсистем АСППР будет зависеть от одномерных условных функций полезности.

Зная шкапы измерений для каждого из критериев и условные одномерные функции полезности формируем аддитивные функции полезности с целью выбора оптимальных параметров для каждой из подсистем при формировании структуры системы поддержки принятия решений. Одномерная функция полезности будет иметь вид:

г,(/,м)= £/»/(/')+ *,»,(')+ К". (») (17).

На основе аддитивных функций полезности, синтез структуры будет характеризоваться показателем функциональности с минимальным числом общих связей между модулями АСППР.

Приведенная математическая модель формирования структуры АСППР, сформированная на основе предпочтений ЛПР и мнений экспертов позволяет определять необходимый минимальный набор подсистем при решении задач различной структуры в условиях неопределенности и не структурированности исходной информации.

В пятой главе рассматриваются вопросы построения функциональной схемы многозадачной адаптивной системы поддержки принятия решений и программного комплекса.

Разработанная общая функциональная схема АСППР представлена на рисунке 4.

17

11

\Í'L

I 5

r*

{

i

Ílsj ! IIR

ÏSfî

s 1

IS

SI

III

Is i

i ?

«

&

О

и, g О о

CJ •• н

? о й> с

t fí « ;

я s « о •е-

&

ь

. S

;!¡i im1

T"

t

► *

s

Ли—*'Г—\

I К»

1

г _LT

я 3 1 с

5 1 E.S s я

4 . ► S к

H ïi £ -

о ц 2

* ! Ч .

........л... * X 3 а. ? \ ч

РГЧ» V

в

il V i■ Г»

ШШ I

I "5 ä- í ,

! V! 5 £ {ill!;

" f n

>K S I

(Li О.

h к X

9" s

s p.

о с

о

5

s о >£

0

1 a s

И

с

Ol

« о

X л

s

к о s а w s >i е

и s

CL

Функционально многозадачная адаптивная система поддержки принятия решений построена таким образом, что при изменении типа задач, относящихся к различным предметным областям, система перенастраивается на конкретную проблемную ситуацию. Возможность организации БД и БЗ больших объемов позволяет использовать накопленную информацию при решении различных задач, с учетом методов генерации решений, формирования системы критериев и выбора решений, в зависимости от предметной области проблемы. Методология построения многозадачных СППР опубликована в статье ВАК «Методологические аспекты построения систем поддержки принятия решений».

Функционирование адаптивной системы поддержки СППР происходит в несколько этапов:

1. Производится мониторинг проблемы на основе средств когнитивной графики и интерактивного представления информации.

2. Используя базу знаний, экспертная система производит идентификацию проблемы с уже решенными. При условии отсутствия вариантов решения проблемы на основе классификации определяется степень структурированности проблемы и неопределенности исходной информации. Если параметры задачи определены, экспертная система производит выбор необходимых модулей программного комплекса и методов поддержки принятия решений.

3. Если неопределенность информации выше необходимого порогового значения для конфигурации системы поддержки принятия решений и выбора методов анализа проблемы используются мнения экспертов.

4. Формируется система критериев эффективности в автоматизированном режиме с использованием базы знаний или на основе мнений экспертов, при условии отсутствия необходимых ключевых показателей для оценки и структуризации проблемы.

5. В дальнейшем производится мониторинг на основе сформированной системы критериев, по результатам которого определяется возможность генерации альтернативных вариантов для решения проблемы.

6. С помощью определенных ранее методов принятия решений формируется целевая функция для нахождения наилучших вариантов разрешения проблемы.

Рис. 5. Интерфейс адаптивной системы поддержки принятия решений

7. На заключительном этапе ЛПР представляются наилучшие решения с помощью средств интерактивной графики для формирования дальнейших управленческих воздействий по рассмотренной задаче или проблеме.

На основе этапов поддержки принятия решений система позволяет произвести эффективный выбор наилучшего решения для устранения проблемы. Удобная графическая оболочка, ориентированная на прямое взаимодействие с пользователем и учитывает основные предпочтения ЛПР, что позволяет производить качественное и быстрое управление ситуацией при этом, не нарушая классического подхода, основанного на системном анализе к принятию решений. Интерфейс программной системы приведен на рисунке 5.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ И ВЫВОДЫ

Диссертантом в работе получены следующие основные научные и практические результаты:

1. В результате проведенного системного исследования показано, что современные системы поддержки принятия решений неэффективны для анализа широкого класса задач различной структуры и сложности в ситуационном центре. Разработана классификационная матрица задач ситуационного центра с целью систематизации слабоструктурированных и неструктурированных проблем.

2. Разработана методика адаптивного управления сложными интеллектуальными системами, в основе которых лежит математический аппарат теории принятия решений и интеллектуальный анализ данных. Адаптивность обеспечивается за счет экспертных процедур, обеспечивающих построение систем и анализ проблем в условиях неопределенности и нечеткости исходной информации.

3. Предложены алгоритмы адаптивного управления задачами ситуационного центра на основе системы поддержки принятия решений, ядро которой составляет экспертная система, обеспечивающая построение модулей СППР с целью эффективного анализа слабоструктурированных проблем.

4. Разработан алгоритм и требования к синтезу структуры адаптивной системы поддержки принятия решений с использование функции полезности (ценности) и мнений экспертов для оптимизации ее функционирования.

5. Построена структура адаптивной системы поддержки принятия решений, отвечающая требования многозадачности и интеллектуальности рассматриваемых задач. Архитектура многозадачной АСППР обеспечивает оперативное конфигурирование модулей системы при решении задач, относящихся к различным предметным областям.

6. Разработан программный комплекс, обеспечивающий адаптивность при решении задач различной сложности в ситуационном центре. Программный продукт относится к классу систем поддержки принятия решений и обладает свойством инвариантности по отношению к предметной области. Сформированы требования к распределенной клиент-серверной архитектуре программного комплекса, подходы к его разработке и реализации в составе СЦ.

7. Предложена методика оценки эффективности применения адаптивных алгоритмов и программного комплекса для разработки и обоснования решений по управлению социально-экономическим и технологическими задачами, проведен сравнительный анализ эффективности и адекватности теоретического аппарата. Результаты оценки подтвердили адекватность и эффективность разработанных алгоритмов, методик и программного комплекса.

ПЕРЕЧЕНЬ РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Симанков B.C., Черкасов А.Н. Оптимизация функционирования ситуационного центра при решении задач в различных областях // Журнал «Естественные и технические науки». Изд-во «Спутник +». 2011. № 5. С. 430-433.

2. Симанков B.C., Черкасов А.Н., Колесников Д.А. Методические основы синтеза структуры информационно-аналитической системы в рамках ситуационного центра // Журнал «Естественные и технические науки». Изд-во «Спутник +». 2010. № 4(48). С. 304-308.

3. Симанков B.C., Зангиев Т.Т., Мызников О.Н., Черкасов А.Н. Повышение эффективности при построении функции полезности иерархических структур

критериев на основе когнитивного моделирования // Журнал «Естественные и технические науки». Изд-во «Спутник +». 2010. № 5. С. 519-523.

4. Симанков B.C., Черкасов А.Н., Денисенко А.О., Владимиров С.Н, Методологические аспекты построения систем поддержки принятия решений // Журнал «Вестник Донского государственного технического университета». Издательский центр ДГТУ. 2008. Т. 8. № 3(38). С. 258-267.

5. Симанков B.C., Черкасов А.Н., Денисенко А.О., Владимиров С.Н. Алгоритмизация системы поддержки принятия решений // Кубан. гос. технол. ун-т; Ин-т совр. технол. и экон. Краснодар, 2008. Деп. В ВИНИТИ 22.01.08, № 45-В2008.

6. Симанков B.C., Черкасов А.Н., Путято М.М., Тарасов Е.С. Интеллектуальная система организации и проведения проблемно-ориентированных экспертиз на основе лингвосемантического анализа и компьютерного моделирования // Ситуационные центры 2010. Современные информационно-аналитические технологии поддержки принятия решений: материалы научно-практической конференции. М.: Изд-во РАГС, 2011. С. 230-237.

7. Симанков B.C., Редько А.П., Черкасов А.Н., Владимиров С.Н., Тарасов Е.С., Путято М.М., Денисенко А.О., Колесников Д.А., Мирзоев М.Р. Разработка теоретических основ и построение интеллектуальных систем мониторинга, анализа и поддержки принятия политических, социально-экономических и технологических решений регионального уровня для ситуационных центров органов власти // Сборник научных трудов «Вклад фундаментальных научных исследований в развитие современной инновационной экономики Краснодарского Края», 2009, Российский фонд фундаментальных исследований Департамент образования и науки Краснодарского края НП «Инновационно-технологический центр «Кубань-ЮГ».

8. Симанков B.C., Черкасов А.Н. Методы принятия наилучшего решения в системе поддержки принятия решений // Современное состояние и приоритеты развития фундаментальной науки в регионах: Труды П Всероссийской научной конференция молодых ученых и студентов. Краснодар: Просвещение-Юг, 2005. Т.2.С. 156-158.

9. Симанков B.C., Черкасов А.Н. Методология выбора решающего правила в системах поддержки принятия решений // Наука. Образование. Молодежь. Материалы IV Всероссийской научной конференции молодых ученых. Часть 1, Майкоп: изд-во АГУ, 2007. С. 295-297.

10. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ «Подсистема мониторинга и оценки эффективности деятельности органов государственной власти» (Симанков B.C., Черкасов А.Н., Путято М.М., Тарасов Е.С.) № 2010614836 от 23.08.2010 г.

11. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ «Ситуационный центр органов власти» (Симанков B.C., Черкасов А.Н., Путято М.М., Тарасов Е.С.) № 2011617225 от 15.09.2011 г.

Подписано в печать 21.10.2011. Печать трафаретная. Формат 60x84 '/|6. Усл. печ. л. 1,35. Тираж 100 экз. Заказ № 545. Отпечатано в ООО «Издательский Дом-ЮГ» 350072, г. Краснодар, ул. Московская 2, корп. «В», оф. В-120, тел. 8-918-41-50-571

Сокращения.

Введение.

1 АНАЛИЗ ЗАДАЧ СИТУАЦИОННОГО ЦЕНТРА. КЛАССИФИКАЦИЯ МЕТОДОВ И СУЩЕСТВУЮЩИХ СИСТЕМ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ.

1.1 Анализ задач, выполняемых в ситуационном центре.

1.2 Анализ правил, приемов и методов поддержки принятия решений.

1.2.1 Общая схема процесса поддержки принятия решений.

1.2.2 Классификация методов поддержки принятия решений. Методы принятия решений в условиях определенности.

1.2.3 Принятие решений в условиях неопределенности.

1.2.4 Правила принятия решений в условиях риска.

1.2.5 Анализ методов принятия решений.

1.3 Классификация существующих информационных систем поддержки принятия решений.

1.3.1 Системы поддержки принятий решений. Выбор решающего правила.

1.3.1.1 Система поддержки принятия решений DSS-UTES.

1.3.1.2 Система поддержки принятия решений «Прототип».

1.3.1.3 Система поддержки принятия решений Decision Lab

1.3.1.4 Система поддержки принятия решений «МАИ» (версия 2.0).

1.3.1.5 Интеллектуальная система поддержки принятия решений ЭС FuzzyClips 6.04.

1.3.2 Системы принятия решений.

1.3.2.1 Система поддержки принятия решений CBOSSdss.

1.3.2.2 Система принятия решений Meta Cube от INFORMIX.

1.3.2.4 Платформа для построения интеллектуальных систем поддержки принятия решений Gensym G2.

1.4 Выводы.

2 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ И АЛГОРИТМИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ УПРАВЛЕНИИ СЛОЖНЫМИ СИСТЕМАМИ.

2.1 Алгоритм поддержки принятия решений для управления сложными системами.

2.1.1 Формулирование и анализ проблемы.

2.1.2 Определение целей.

2.1.3 Формирование системы критериев эффективности.

2.1.4 Генерация решений.

2.1.5 Анализ альтернатив.

2.1.6 Формирование управляющего воздействия.

2.2 Разработка классификации задач ситуационного центра и методов принятия решений.

2.3 Математическая модель принятия решений функционирования системы поддержки принятия решений.

2.3.1 Математическая постановка проблемы.

2.3.2 Формирование списка целей.

2.3.3 Математическая модель формирования системы критериев эффективности.

2.3.4 Формирование исходного и конечного множества альтернативных вариантов.

2.3.5 Математическая модель формирования решающей функции.

2.4 Выводы.

3 АЛГОРИТМИЗАЦИЯ АДАПТИВНОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ АНАЛИЗА ЗАДАЧ КАК ОСНОВА ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ И ОРГАНИЗАЦИИ СИТУАЦИОННОГО ЦЕНТРА.

3.1 Описание алгоритма функционирования системы поддержки принятия решений.

3.1.1 Подсистема «Мониторинг и формулирования проблемы».

3.1.2 Подсистема «Формирования целей и критериев эффективности».

3.1.3 Подсистема «Генерации решений».

3.1.4 Подсистема «Формирование решающего правила и анализ альтернативных вариантов».

3.1.5 Экспертная подсистема.

3.2 Разработка алгоритма выбора методов принятия решений для задач ситуационного центра на основе адаптивной СППР.

3.3 Создание алгоритма адаптации АСППР на основе экспертной информации.

3.4 Выводы.

4 РАЗРАБОТКА ПОДХОДОВ К СИНТЕЗУ СТРУКТУРЫ АДАПТИВНОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

4.1 Формулирование требований к синтезу структуры адаптивной системы поддержки принятия решений.

4.2 Разработка алгоритма синтеза структуры АСППР на основе экспертной информации.

4.3 Адаптивный метод синтеза структуры адаптивной системы поддержки принятия решений.

4.4 Обоснование выбора программной платформы, экспертной системы и системы управления базами данных.

4.4.1 Язык разработки Web-приложений PHP.

4.4.2 Система управления базами данных Microsoft SQL Server.

4.4.3 Платформа для построения экспертной системы Exsys Corvid.

4.5 Выводы.

5 РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ И АНАЛИЗ ЕЕ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧ В СИТУАЦИОННОМ ЦЕНТРЕ ОРГАНОВ ГОСУДАРСТВЕННОЙ ВЛАСТИ

5.1 Описание применения системы поддержки принятия решений при решении задач в ситуационном центре.

5.2 Интерфейс функционирования системы поддержки принятия решений при решении задач в ситуационном центре.

5.3 Методика оценка эффективности применения адаптивных алгоритмов и программного комплекса для принятия решений в различных проблемных областях.

5.4 Выводы.

Актуальной задачей в области информационного обеспечения различных видов деятельности является своевременная и эффективная поддержка принятия управленческих решений. Недостаточная эффективность существующих методов и подходов к организации информационно-аналитического обеспечения и существенное усложнение процесса принятия решений в условиях нечеткости и неопределенности исходной информации обеспечили необходимость создания и развития ситуационных центров на основе современных систем и методов поддержки принятия решений.

Специфика применения систем поддержки принятия решений, определяется анализом различного рода задач, непосредственно связанных с управленческой деятельностью. В рамках ситуационных центров системы поддержки принятия решений (СППР) могут функционировать в следующих режимах: а) проблемный мониторинг и наглядное отображение на экране текущей актуальной информации о состоянии социально-экономических, технологических и технических показателях в различных областях деятельности; б) плановое обсуждение проблем и аналитическое сопровождение докладов и слушаний по проблемным ситуациям для принятия соответствующих решений; в) функционирование в чрезвычайном режиме с целью оперативного принятия и контроля исполнения решений по непредвиденным и кризисным проблемам с подключением групп экспертов.

Важной задачей при принятии управленческих решений является поддержка и анализ последствий развития ситуации в будущем. Для этого используются различный инструментарий. С помощью такого инструментария эксперты на основе математических моделей исследуют различные процессы социально-экономического, политического, технологического и технического характера. Обычно в ситуационных центрах и системах поддержки принятия решений используются комплексы сложных многофакторных моделей, с помощью которых специалисты могут определить развитие ситуации и получать оценки возможных последствий принимаемых управленческих решений [18, 44]. Возможность решения таких задач делает СППР жизненно важным и эффективным элементом управления

Однако, большинство функционирующих в настоящее время систем поддержки принятия решений не позволяют в полной мере обеспечить эффективное функционирование в условиях возрастающей сложности и многозадачности различных аспектов деятельности.

Вопросы создания систем, адаптирующихся к динамично изменяющимся задачам, особенно актуальны, в настоящее время, для лиц, принимающих решение. Важной чертой современных систем поддержки принятия решений должна стать их способность выбирать наилучшие методы и алгоритмы, которые определяют эффективность решения задачи.

В этой ситуации необходимо создание адаптивных систем, обеспечивающих полнофункциональный процесс поддержки принятия решений для задач управления различного класса и сложности. Ядро для функционирования таких систем составляют алгоритмы синтеза ее модулей на основе экспертных процедур и предпочтений лица принимающего решение при учете различных типов исходной информации. Решение описанных задач требует применения системного подхода и его реализации на базе современных информационных технологий. Привлечение экспертов и использование моделей, методов, алгоритмов для оценки рисков реализации тех или иных решений в области управления позволит находить необходимые результаты при рассмотрении самых профессиональных, эффективных и полезных вариантов.

Особый интерес представляет круг вопросов, связанный с разработкой и формализацией математического и алгоритмического обеспечения адаптивных систем поддержки принятия решений при решении задач различного класса в ситуационных центрах.

Основными инструментами для обеспечения поддержки принятия управленческих решений являются средства мониторинга, анализа и прогнозирования, позволяющие осуществлять оперативный мониторинг и анализ обстановки, формировать многовариантные прогнозные оценки развития ситуации с учетом принимаемых решений и других сценарных условий. Поэтому именно системы такого класса составляют основу ситуационных центров.

Объектом исследования является адаптивная система поддержки принятия решений (АСППР) для задач различного класса в ситуационных центрах.

Предметом исследования являются методы и алгоритмы поддержки принятия решений для различного класса задач в ситуационных центрах.

Целью исследования является разработка математического и алгоритмического аппарата адаптивных систем поддержки принятия решений на основе экспертных процедур для различного класса задач ситуационного центра.

Задачи исследования:

1. Анализ существующих систем поддержки принятия решений для оценки их адаптивности к задачам ситуационного центра на основе системного подхода.

2. Разработка классификации задач ситуационного центра на соответствие этапам и методам поддержки принятия решений при анализе неструктурированных и слабо структурированных проблем.

3. Создание математической модели функционирования адаптивных систем поддержки принятия решений на основе процедур многоцелевой оптимизации, учитывающих различные типы исходной информации.

4. Разработка алгоритма адаптации системы поддержки принятия решений для задач ситуационного центра на основе экспертной системы и мнений экспертов для структурированных и неструктурированных проблем.

5.Разработка алгоритма и формирование требований к синтезу структуры адаптивной системы поддержки принятия решений на основе функции полезности (ценности) и мнений экспертной группы.

6. Разработка структуры адаптивной системы поддержки принятия решений.

7. Разработка программного обеспечения адаптивной СППР и верификации теоретических положений и алгоритмов.

8. Оценка эффективности разработанных моделей, алгоритмов и программной системы поддержки принятия решений.

Методы исследования.

В работе использованы методы и принципы концептуального анализа и синтеза систем, методы интеллектуального анализа данных, методы математического моделирования, методы адаптивного управления, методы оптимизации, экспертные методы принятия решений, методы разработки программного обеспечения и баз данных.

Научная новизна работы.

В результате проведенного в работе системного исследования достигнуты следующие новые научные результаты:

1. Разработана классификация задач ситуационного центра и методика их анализа на основе этапов и методов поддержки принятия решений для выбора математического и алгоритмического обеспечения при рассмотрении неструктурированных и слабоструктурированных проблем.

2. Усовершенствована математическая модель поддержки принятия решений для синтеза структуры адаптивной системы поддержки принятия решений на основе экспертных процедур и с учетом мнений ЛПР.

3. Построены алгоритмы адаптивного управления задачами ситуационного центра с целью оперативного конфигурирования подсистем АСГТГТР на основе экспертной системы и мнений группы экспертов.

4. Разработана архитектура адаптивной системы поддержки принятия решений, методика ее интеграции в состав ситуационного центра с целью увеличения эффективности управленческих решений.

Практическая значимость

Практическая ценность работы заключается в разработке специализированного программного комплекса, позволяющего решать задачи различного класса в ситуационных центрах с использованием алгоритмов адаптации системы поддержки принятия решений на основе экспертных процедур.

5.4 Выводы

По результатам проведенной оценки функционирования адаптивной системы поддержки принятия решений необходимо указать следующее:

1. Разработанный программный продукт относится к классу систем поддержки принятия решений и обладает свойством инвариантности по отношению к предметной области. Сформированы требования к распределенной клиент-серверной архитектуре программного комплекса, подходы к его разработке и реализации в составе СЦ.

2. Удобная графическая оболочка, ориентированная на прямое взаимодействие с пользователем учитывает основные предпочтения ЛПР, что позволяет производить качественное и быстрое управление ситуацией при этом, не нарушая классического подхода, основанного на системном анализе к принятию решений.

3. Проанализировано поведение адаптивной СППР на примере решения задачи в ситуационном центре органов государственной власти и проведен сравнительный анализ разработанной системы поддержки принятия решений с современными аналогами.

4. Предложена методика оценки эффективности применения адаптивных алгоритмов и программного комплекса для разработки и обоснования решений по управлению социально-экономическим и технологическими задачами, проведен сравнительный анализ эффективности и адекватности теоретического аппарата. Результаты оценки подтвердили адекватность и эффективность разработанных алгоритмов, методик и программного комплекса.

Благодаря архитектуре «клиент-сервер» решается задача объединения нескольких экспертов и ЛПР в едином информационном пространстве. Система предоставляет удобный интерфейс взаимодействия. Простота и удобство управления системой предоставляет возможность пользователям проявить всю творческую активность на изучение сложных систем и принятие решений в различных ситуациях.

Предложенные алгоритмы на данный момент используются при разработке систем поддержки принятия решений в рамках ситуационных центров органов государственной власти.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате проведённой работы можно говорить о найденном решении поставленных задач и достижении поставленной цели.

Предложенные методы, алгоритмы и функциональная схема адаптивной системы поддержки принятия управленческих решений позволит решить ряд следующих задач в рамках ситуационного центра:

1. В результате проведенного системного исследования показано, что современные системы поддержки принятия решений неэффективны для анализа широкого класса задач различной структуры и сложности в ситуационном центре. Разработана классификационная матрица задач ситуационного центра с целью систематизации слабоструктурированных и неструктурированных проблем.

2. Разработана методика адаптивного управления сложными интеллектуальными системами, в основе которых лежит математический аппарат теории принятия решений и интеллектуальный анализ данных. Адаптивность обеспечивается за счет экспертных процедур, обеспечивающих построение систем и анализ проблем в условиях неопределенности и нечеткости исходной информации.

3. Предложены алгоритмы адаптивного управления задачами ситуационного центра на основе системы поддержки принятия решений, ядро которой составляет экспертная система, обеспечивающая построение модулей СППР с целью эффективного анализа слабоструктурированных проблем.

4. Разработан алгоритм и требования к синтезу структуры адаптивной системы поддержки принятия решений с использование функции полезности (ценности) и мнений экспертов для оптимизации ее функционирования.

5. Построена структура адаптивной системы поддержки принятия решений, отвечающая требования многозадачности и интеллектуальности рассматриваемых задач. Архитектура многозадачной АСППР обеспечивает

3. Построены алгоритмы адаптивного управления задачами ситуационного центра с целью оперативного конфигурирования подсистем АСППР на основе экспертной системы и мнений группы экспертов.

4. Разработана архитектура адаптивной системы поддержки принятия решений, методика ее интеграции в состав ситуационного центра с целью увеличения эффективности управленческих решений.

Практическая значимость.

Практическая ценность работы заключается в разработке специализированного программного комплекса, позволяющего решать задачи различного класса в ситуационных центрах с использованием алгоритмов адаптации системы поддержки принятия решений на основе экспертных процедур.

1. Андрейчиков A.B., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез и планирование решений в экономике. М.: «Финансы и статистика», 2002 г. 203 с.

2. Ашихмин A.A. Разработка и принятие управленческих решений: формальные модели и методы выбора / A.A. Ашихмин. 2-е изд., стер. -М.: Изд-во Моск. гос. горного ун-та, 2001. - 78 с.

3. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации / В.В. Корнеев, А.Ф. Гареев, C.B. Васютин, В.В. Райх. М.: Нолидж, 2001. - 496 с.

4. Баргесян A.A., Куприянов М.С. и др. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining. Спб.: БХВ-Петербург, 2004. - 336 с.

5. Батищев Д.И., Шапошников Д.Е. Многокритериальный выбора с учетом индивидуальных предпочтений. / ИПФ РАН. Нижний Новгород, 1994. -92 с.

6. Бешелев С.Д. Математико-статистические методы экспертных оценок / С.Д. Бешелев, Ф.Г. Гурвич. М.: Статистика, 1980. - 263 с.

7. Бодров В.И., Лазарева Т.Я., Мартемьянов Ю.Ф. Математические методы принятия решений: Учеб. Пособие. Тамбов: Изд-во Тамб. гос. тех. ун-та, 2004 г. 124 с.

8. Большакова А.А.Интеллектуальная система управления организационно-техническими системами/ Под ред. проф. Большоковой A.A. М.: Горячая линия - Телеком, 2006. - 160 с.

9. Большая советская энциклопедия Электронный ресурс. Режим доступа: - http://slovari.yandex.ru/dict/bse.

10. Блюмин С.Л., Шуйкова И.А. Модели и методы принятия решений вусловиях неопределенности. Липецк: ЛЭГИ, 2001.- 138 с.

11. Брахман Т.Р. Многокритериальность и выбор альтернативы в технике. -М.: Радиосвязь, 1984.-288 с.

12. Бусленко В.И. Автоматизация имитационного моделирования сложных систем. M., 1977. 427 с.

13. Вагин В.Н., Головина Е.Ю. и др. Достоверный и правдоподобный вывод в интеллектуальных системах. / Под ред. В.Н. Вагина, Д.А. Поспелова. -М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004. 204 с.

14. Волкова В.Н., Денисов A.A., Темников Ф.Е. Методы формализованного представление систем. СПб.: СПбГТУ, 1997. —107 с.

15. Гилев С.Е., Леонтьев C.B., Новиков Д.А. Распределенные системы поддержки принятия решений в управлении региональным развитием. М.: ИПУ РАН, 2002. 52 с.

16. ГОСТ 27.002-89. Надежность в технике. Основные понятия. Термины и определения. М.: Изд-во стандартов, 1989. - 36 с.

17. ГОСТ 27.003-90. Надежность в технике. Состав и общие правила задания требований по надежности.— М.: изд-во стандартов, 1990. — 27 с.

18. Горлопанов В.В., Яловецкий И.И. Информационные технологии в органах государственной власти 2007: Аналитический обзор. - М.: Изд-во МАГМУ, 2007.-182 с.

19. Денисов Д.А. Информационные основы управления. Л.: Энергоатом издат, 1983. - 72 с.

20. Дубов Ю.А., Травкин С.И., Якимец В.Н. Многокритериальные модели формирования и выбора вариантов систем. М.: Наука. - Гл. ред. физ.-мат. лит. , 1986. - 296 с.

21. Елагин В. В. Теоретические основы создания системы информационно-аналитического обеспечения государственного управления: диссертация доктора технических наук; 05.13.10: Челябинск, 2006. 440 с.

22. Игнатьева A.B. Исследование систем управления: Учеб. пособие для вузов / A.B. Игнатьева, М.М. Максимцов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. -157 с.

23. Информационно-аналитические средства поддержки принятия решений и ситуационные центры// Материалы научно-практической конференции, состоявшейся в РАГС 28-29 марта 2005 года / Под общ. ред. А.Н. Данчула. — М.: Изд-во РАГС, 2006. — 326 с.

24. Искусственный интеллект. В 3-х кн. — М.: Радио и связь, 1990. — Кн. 2. Модели и методы: справочник. — 304 с.

25. Ириков В.А., Тренев В.Н. Распределенные системы принятия решений. Теория и приложения. М.: Наука. Физматлит, 1999. — 288 с.

26. Караваев А.П. Модели и методы управления составом активных систем. Москва. ИПУ РАН (научное издание), 2003. 151 с.

27. Катулев А.Н. Математические методы в системах поддержки принятия решений: Учеб.пособие/А.Н. Катулев, H.A. Северцев. М.: Высш.школа, 2005.-311 с.

28. Каплинский А.И., Руссман И.Б., Умывакин В.М. Моделирование и алгоритмизация слабоформализованных задач выбора наилучших вариантов систем. Воронеж: Изд-во ВГУ, 1990. - 168 с.

29. Кини P.JL, Райфа X. Принятие решений при многих критериях. Предпочтения и замещения. город, издательство 1981. — 560 с.

30. Клыков Ю.И., Горьков JI.H. Банки данных для принятия решений. М.: Соврадио, 1980.-208 с.

31. Компьютерная поддержка сложных организационно-технических систем / В.В. Борисов, И.А. Бычков, A.B. Дементьев, A.C. Федулов и др.. М.: Горячая линия - Телеком, 2002. - 154 с.

32. Косенко Е. Ю. Методы моделирования для проектирования распределенных информационных систем; диссертация кандидата технических наук; 05.13.18: Таганрог, 2004. 216 с.

33. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений / О.И. Ларичев. М.: Логос, 2006.-392 с.

34. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. Вербальный анализ решений. М.: Наука.Физматлит.-1996. - 208 с.

35. Ларичев О.И. Объективные модели и субъективные решения / О.И. Ларичев. М. Наука. 1987. - 191 с.

36. Ларичев О.И. Системы поддержки принятия решений: современное состояние и перспективы развития / О.И. Ларичев, А.Б. Петровский // Итоги науки и техники.-М.: ВИНИТИ, 1987.-Т.21.- С. 131-164.

37. Лешек A.M. Анализ требований и проектирование систем. Разработка информационных систем с использованием UML / A.M. Лешек М.: Вильяме, 2002. - 432 с.

38. Литвак Б.Г. Разработка управленческого решения: Учебник. 3-е изд., испр. / Б.Г. Литвак. - М. Дело, 2002. - 392 с.

39. Литвак Б. Г. Экспертная информация: методы получения и анализа. М.: Радио и связь, 1982. 94 с.

40. Мандел, Т. Разработка Пользовательского Интерфейса / Т. Мандел. М.: ДМК, 2001,- 416 с.

41. Макаров И.М., и др. Теория выбора и принятие решений. М.: Издательство «Наука», 1982. 325 с.

42. May В.А., Трунин И.В. и др. Региональное управление в федеративном государстве: Очерки теории и практики/ Под ред. В.А. May, М.Ю. Сеньковой, Н.С. Назарова. М.: Издательство «Дело» АНХ, 2008. - 448 с.

43. Месарович М., Такахара И. Общая теория систем: Математические основы. М.: Мир, 1978.- 311 с.

44. Минько A.A. Принятие решений с помощью Excel. Просто как дважды два/ A.A. Минько. М.: Эксмо, 2007. - 240 с.

45. Миркин Б.Г. Проблема группового выбора / Б.Г. Миркин. М.: Наука, 1974.-256 с.

46. Миронов С.В., Пищухин A.M. Метасистемный подход в управлении: Монография. Оренбург: ГОУ ОГУ, 2004. - 338 с.

47. Моисеев H.H. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981.-488 с.

48. Новиков Д.А. Механизмы функционирования многоуровневых организационных систем. М.: Фонд «Проблемы управления», 1999.-161 с.

49. Орлов А. И. Теория принятия решений: учебник. М.: Экзамен, 2006. -573 с.

50. Орлов А. И. Принятие решений. Теория и методы разработки управленческих решений. Учебное пособие. М.: МарТ, 2005. - 496 с.

51. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Основы системного анализа: Учеб. 2-е изд., доп. Томск: Изд-во HTJI, 1997. - 396 с.

52. Перегудов Ф.И. Системное проектирование АСУ организационными комплексами. Томск: ТГУ, 1974. - 215 с. '

53. Поддержка принятия решений в слабо структурированных предметных областях, анализ ситуации и оценка альтернатив / А.Н. Аверкин, О.П. Кузнецов, A.A. Кулинич, Н.В. Титова и др. // Известия РАН. Теория и системы управления. 2006. № 3. - с. 139-149

54. Подиновский В.В. Введение в теорию важности критериев в многокритериальных задачах принятия решений. М.: Физматлит, 2007. -64 с.

55. Прангишвили, И.В. Системный подход и общесистемные закономерности / И.В. Прангишвили. М.: СИНТЕГ, 2000. - 528 с.

56. Прангишвили, И.В. Поиск подходов к решению проблем / И.В. Прангишвили, H.A. Абрамова, В.Ф. Спиридонов и др.. М.:СИНТЕГ, 1999,- 192 с.

57. Райордан, P.M. Основы реляционных баз данных / P.M. Райордан. М.: Русская Редакция, 2001. - 384 с

58. Рейльян Я.Р. Аналитическая основа принятия управленческих решений / Я.Р. Рейльян. М.: Финансы и статистика, 1989. - 208 с.

59. Решта И. В. Математическое и программное обеспечение задач компьютерной поддержки принятия решений с использованием прецедентов: диссертация кандидата техн. наук; 05.13.17: Новосибирск, 2005, 22 с.

60. Розен В.В. Математические модели принятия решений в экономике. М.: Книжный дом «Университет», Высшая школа, 2002. - 288 с.

61. Романов В.П. Интеллектуальные информационные системы. М.: Экзамен, 2003.

62. Рыков A.C. Методы системного анализа: многокритериальная и нечеткая оптимизация, моделирование и экспертные оценки / A.C. Рыков. М.: Экономика, 1999. -316 с.

63. Саати Т., Керне К. Аналитическое планирование. Организация систем: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1991. - 224 с.

64. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1989.-316 с.

65. Садовский В.Н. Основания общей теории систем: Логико-методологический анализ. М.: Наука, 1974. - 279 с.

66. Симанков B.C. Автоматизация системных исследований: Монография (научное издание). Краснодар.: КубГТУ, 2002. - 376 с.

67. Симанков B.C. Компьютерное моделирование: Учебное пособие. — Краснодар: КубГТУ, 2005. 244с.

68. Симанков B.C., Бучацкая В.В. Современное состояние и развитие нейронных сетей. Аналитический обзор. Ин-т совр. Техно л. и экон. -Краснодар, 2003. Рус. Деп. в ВИНИТИ, 02.09 2003 г., № 1635-В2003.

69. Симанков B.C., Черкасов А.Н. Оптимизация функционирования ситуационного центра при решении задач в различных областях // Журнал «Естественные и технические науки». Изд-во «Спутник +». 2011. №5.-С. 430-433.

70. Симанков B.C., Черкасов А.Н., Колесников Д.А. Методические основыIсинтеза структуры информационно-аналитической системы в рамках ситуационного центра // Журнал «Естественные и технические науки». Изд-во «Спутник +». 2010. № 4(48). С. 304-308.

71. Симанков B.C., Черкасов А.Н., Денисенко А.О., Владимиров С.Н. Алгоритмизация системы поддержки принятия решений // Кубан. гос. технол. ун-т; Ин-т совр. технол. и экон. Краснодар, 2008. Деп. В ВИНИТИ 22.01.08, №45-В2008.

72. Симанков B.C., Черкасов А.Н. Методология выбора решающего правила в системах поддержки принятия решений // Наука. Образование.

73. Молодежь. Материалы IV Всероссийской научной конференции молодых ученых. Часть 1, Майкоп: изд-во ЛГУ, 2007. С. 295-297.

74. Симанков B.C., Луценко Е.В., Лаптев В.Н. Системный анализ в адаптивном управлении: Монография (научное издание) / Под научн. ред. B.C. Симанкова. Краснодар.: Ин-т совр. технол. и экон., 2001. -258 с.

75. Ситуационные центры и перспективные информационно-аналитические средства поддержки принятия решений // Материалы научно-практической конференции. РАГС. 7-9 апреля 2008 года / Под общ. ред. А.Н. Данчула. М.: Изд-во РАГС, 2009. - 352 с.

76. Ситуационные центры: модели, технологии, опыт практической реализации // Материалы научно-практической конференции. РАГС. 1819 апреля 2006 года / Под общ. ред. А.Н. Данчула. М.: Изд-во РАГС, 2007. - 352 с.

77. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. М.: Высш. шк., 1999,- 271 с.

78. Танаев B.C. Декомпозиция и агрегирование в задачах математического программирования. / Под ред. А.Д. Закревского. Мн.: Наука и техника, 1987.- 183 с.

79. Тарасенко В.Ф. Прикладной системный анализ (Наука и исскуство решения проблем): Учебник.- Томск: Изд-во Том. ун-та, 2004. 186 с.

80. Тахтанджян А.Л. Принципы организации и трансформации сложных систем. Эволюционный подход. СПб.: СПХВА, 1998. - 118 с.

81. Теоретические основы системного анализа/ Под. ред. В.И. Новосельцева М.: Майор, 2006. - 296 с.

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

83. Трахтенгерц Э.А. Субъективность в компьютерной поддержке управленческих решений / Э.А. Трахтенгерц. М.: СИНТЕГ, 2001 -256 с.

84. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка формирования целей и стратегий. Серия «Системы и проблемы управления». М.: СИНТЕГ, 2005.-224с.

85. Цветков В.Я. Методы и системы поддержки принятия решений в управлении. М.: 2001. 70 с.

86. Филиппович А.Ю. Интеграция систем ситуационного, имитационного и экспертного моделирования. М.: Изд-во "ООО Эликс+", 2003. - 300 с.

87. Черемных C.B. Моделирование и анализ систем. IDEF- технологии: практикум/ C.B. Черемных, И.О. Семенов, О.И. Ручкин. М.: Финансы и статистика, 2006. - 192 с.

88. Черноморов Г.А. Теория принятия решений. Юж.-Рос.гос.техн.ун-т. Новочеркасск: Ред.журн. «Изв.вузов. Электромеханика», 2002. 276 с.

89. Черноруцкий И.Г. Методы принятия решений. СПб: БХВ-Перербург, 2005.-416 с.

90. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем: искусство и наука. — М.: Мир, 1978.- 420 с.

91. Юдин Д.Б. Математические методы управления в условиях неполной информации. М.: «Сов. Радио», 1974 . 400 с.

92. Юдин Д.Б. Вычислительные методы в теории принятия решений. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1989. - 320 с.

93. Эддоус М., Стенсфилд Р. Методы принятия решений/ Пер. с англ. под ред. член-корр. РАН И.И. Елисеевой. -М.: Аудит, ЮНИТИ, 1997. 590 с.

94. Arthur М. Langer. Analysis and Design of Information Systems.1. Arthur M. Langer (Author)

95. Visit Amazon's Arthur M. Langer Page

96. Find all the books, read about the author, and more.

97. See search results for this author

98. Are you an author? Learn about Author Central

99. Andrey Kostogryzov, Vojislav Stoiljkovic "Applicable methods to analyze and optimize system processes", Armament. Policy. Conversion, Moscow, 2007, 327 p.

100. Bezkorovainy M.M., Kostogryzov A.I., Lvov V.M. Modeling Software Complex for Evaluation of Information Systems Operation Quality (CEISOQ). 150 problems of analysis and synthesis for their solutions

101. Clyde W. Holsapple, Andrew B. Whinston / Decision support systems: a knowledge-based approach, 1996. 716 p.

102. Frada Burstein, Clyde W. Holsapple. Handbook on Decision Support Systems 2: Variations. Springer, 2008. 798 p.

103. Gupta, Jatinder N.D.; Forgionne, Guisseppi A.; Mora Т., Manuel (Eds.) Intelligent Decision-making Support Systems. Series: Decision Engineering. 1st Edition., 2006, XXIV, 503 p. 105 illus.