автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.18, диссертация на тему:Разработка моделей и программного обеспечения информационной поддержки региональных открытых децентрализованных инновационных структур



На правах рукописи

МАСЛОБОЕВ Андрей Владимирович

РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ И ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДДЕРЖКИ РЕГИОНАЛЬНЫХ ОТКРЫТЫХ ДЕЦЕНТРАЛИЗОВАННЫХ ИННОВАЦИОННЫХ СТРУКТУР

Специальность 05.13.18 - «Математическое моделирование, численные методы и

комплексы программ»

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

(-103160317

Петрозаводск - 2007

003160317

Работа выполнена в Институте информатики и математического моделирования технологических процессов Кольского научного центра РАН (г. Апатиты)

Научный руководитель

доктор технических наук, профессор Путилов Владимир Александрович

Официальные оппоненты

доктор технических наук, доцент Питухин Евгений Александрович

кандидат экономических наук, доцент Дидык Владимир Всеволодович

Ведущая организация

Институт системного анализа РАН (ИСА РАН)

Защита состоится « 14 » ноября 2007 г в 17-00 часов на заседании диссертационного совета Д 212190 03 при Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования Петрозаводский государственный университет (185910, г Петрозаводск, пр Ленина, 33)

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Петрозаводского государственного университета

Автореферат разослан « » 0кТЗСф_9 2007 г

Ученый секретарь

диссертационного совета

В В Поляков

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы

Ключевым фактором экономического развития становится активность бизнеса по отношению к среде своего существования конкурентоспособные компании должны создавать факторы преимущества перед соперниками К таким факторам, прежде всего, относятся инновации во множестве своих проявлений - от внедрения наукоемких технологий до подготовки высококвалифицированных кадров В новом тысячелетии только страны, восприимчивые к инновациям, смогут выстоять в конкурентной борьбе на глобальном рынке товаров и услуг Поэтому переход к инновационной экономике очень актуален для России, имеющей большой уклон в сырьевые отрасли

На сегодняшний день общепризнанным и вполне очевидным является факт, что инновации являются критическим элементом развития современных региональных экономических систем, обеспечивающим их конкурентоспособность Региональные инновационные процессы специфичны в силу ряда причин

- большой объем разнородной информации, ассоциированной с инновационными процессами,

- большая территориальная распределенность компонентов инновационных структур,

- динамичность структуры инновационного поля - появляются и исчезают новые участники региональных инновационных процессов,

- организационная неоднородность элементов инновационного поля, существенным образом ограничивающая применимость методов и технологий, апробированных и хорошо себя зарекомендовавших в корпоративных информационных системах

Современные экономические и научные связи не только преодолевают значительные расстояния, но и часто стирают межгосударственные границы Все возрастающее количество и территориальная распределенность субъектов инновационной деятельности обусловливают тот факт, что лишь малая часть потенциально эффективных инновационных проектов воплощается на практике. Особенности инновационных рынков выдвигают новые требования к качеству и оперативности принятия управленческих решений, оказывающих влияние на процесс развития социально-экономических систем Удовлетворение этим требованиям невозможно без адекватного информационного обеспечения инновационных процессов в этих системах

Информационная поддержка инноваций является сложной и очень динамичной задачей со многими параметрами В подобных условиях не приходится рассчитывать на полную автоматизацию процесса принятия управленческих решений, однако этот процесс может быть существенно поддержан наличием адекватных задаче информационных массивов, а также формализованными математическими моделями и компьютеризированными системами имитационного моделирования инновационных

процессов, образующими в комплексе систему информационной поддержки инновационной деятельности

Сложность и динамичность задач инновационного управления обусловливают потребность в больших объемах информации, для обеспечения которых, в свою очередь, нужны математические методы, алгоритмы и информационные технологии, реализуемые в виде комплексов проблемно-ориентированных программ максимальной интеграции существующих (в общем случае, территориально-распределенных) информационных ресурсов Динамика задачи также выдвигает специфические требования к функциональным возможностям данных методов и технологий - реализация возможности быстрой и минимально затратной перенастройки и адаптации создаваемых с их помощью обеспечивающих информационных систем

Поэтому проблема информационного обеспечения инновационной деятельности является актуальной и требует разработки принципиально новых подходов для ее решения, базирующихся на применении передовых информационных технологий и математического моделирования В рамках этих подходов необходимо разрабатывать средства информационной поддержки инноваций, представляющие собой совокупность взаимосвязанных математических моделей, методов, алгоритмов и комплексов программ для обеспечения автоматизированного поиска потенциальных партнеров, формирования и оценки эффективности инновационных структур, автоматизированного построения бизнес-планов инновационных проектов, анализа и прогнозирования результатов от капиталовложений в инновации с учетом динамически изменяющегося рынка инновационных услуг

предметом исследования являются теоретические, методические и практические аспекты формирования региональных инновационных структур

Объектом исследования являются формализованные модели региональных инновационных структур (цепочек), представляющих собой группы взаимосвязанных автономных субъектов инновационной деятельности (инвесторы, производители, исследователи и т д )

Цель диссертационной работы - Разработка моделей, методов и программных средств информационной поддержки открытых децентрализованных инновационных структур для повышения эффективности инновационной деятельности ученых и специалистов различных отраслей экономики и промышленности в регионе

Для достижения поставленной цели в работе решены следующие основные задачи исследования

1 Анализ существующих систем, методов и технологий информационной поддержки инновационной деятельности

2 Разработка формализованной концептуальной модели агентно-ориентированной виртуальной бизнес-среды развития инноваций

4

3 Создание математических моделей критериев оценки альтернативных вариантов инновационных структур и алгоритмов вычисления параметров критериев оценки

4 Разработка метода формирования инновационных структур из территориально-распределенных компонентов

5 Разработка гибридной архитектуры агентов субъектов инноваций с внутренней подсистемой имитационного моделирования, акторных моделей функционирования и алгоритмов эффективного взаимодействия интеллектуальных агентов в виртуальной среде

6 Создание базовой архитектуры, принципов функционирования и программная реализация интегрирующей мультиагентной системы информационной поддержки региональных инновационных структур как итога работы

Методологические и теоретические основы исследования

Для решения поставленных в работе задач используются методы концептуального моделирования, теории графов, элементы теории множеств, методы имитационного моделирования, методы искусственного интеллекта, методы параллельных вычислений, теории формальных грамматик и языков

Исследования, представленные в диссертации, базируются на работах отечественных и зарубежных ученых следующих научных направлений Работы НН Моисеева, ПЛ Капицы, С П Курдюмова, Г Хакена, посвященные концепциям коллективного интеллекта и общим вопросам синергетики Работы Г С Поспелова, Д А Поспелова, В Ф Венды В М Курейчика, В В Курейчика и В Б Тарасова в области человеко-машинных систем и искусственного интеллекта Работы В И Городецкого, В Ф Хорошевского, Р Мандье, К Кольски, И Демазо, С А Делоча в области многоагентных систем Работы Ю А Загорулько, В С Зверева, Г А Унтура, В А Филиппова, А А Иващенко в области информационного обеспечения инновационной деятельности Работы П О Скобелева, В А Виттиха, Ю Г Карпова, ИГ Поспелова и ПА Миллинга в области имитационного моделирования экономических структур Работы А П Еремеева, В Н Вагина, Б Ю Головиной, Э В Попова в области интеллектуальных систем Работы К Лензо, Л Уолла, ЛИ Абросимова, Т Кристиансена и др, посвященные принципам организации компьютерных сетей, представления и передачи информации

Научная новизна работы.

1 Разработана формализованная концептуальная модель предметной области (агентно-ориентированной виртуальной бизнес-среды), расширенная на задачу информационной поддержки инновационной деятельности

2 Разработан метод совмещенного формирования и оценки инновационных структур, основанный на анализе структуры и компонентов разработанной концептуальной модели, а также на совмещении семантического анализа параметров, описывающих бизнес-

предложения субъектов инновационной деятельности, и оценки экономической эффективности этих бизнес-предложений

3 Предложена гибридная архитектура агентов субъектов инноваций, основанная на расширении существующей гибридной МекКар-архитоктуры агента за счет добавления в ее состав подсистемы имитационного моделирования, представляющей собой имитационный аппарат (комплекс системно-динамических моделей), с помощью которого агент становится способным имитировать сценарии развития отдельно взятых инновационных проектов, поведение компаньонов и конкурентов с целью прогнозирования рисков и экономического эффекта от капиталовложений в инновации

4 Сформулированы правила взаимодействия и координации агентов в виртуальной бизнес-среде, описанные в виде эвристических алгоритмов, позволяющих сократить время отклика на изменения среды, имитирующей инновационное поле, в котором функционируют агенты, и общую нагрузку на сеть, а также способствующих повышению эффективности распределенной обработки информации агентами

положения, выносимые на защиту, сформулированы в конце автореферата в качестве основных результатов работы

Практическая значимость, в основу диссертационной работы положены результаты, полученные автором в ходе исследований, проводимых по планам научно-исследовательских работ Института информатики и математического моделирования технологических процессов Кольского научного центра РАН в период с 2005 по 2007 годы тема «Информационные технологии управления инновационным развитием региона (на примере Мурманской области), № государственной регистрации 0120 0502662», тема «Информационные технологии региональных макросистем», № государственной регистрации 0120 0502661» Внедрение инструментальной программной системы информационной поддержки региональных инновационных структур позволяет повысить эффективность инновационной деятельности ученых и специалистов различных отраслей экономики и промышленности в регионе Разработанное программное обеспечение используется управлением информационных ресурсов и информационной безопасности при департаменте экономического развития Правительства Мурманской области и рабочей группой «Технопарка Апатиты» на базе КНЦ РАН для информационного обеспечения и коммерциализации научных разработок, а также их инновационного развития Работа внедрена в учебный процесс Кольского филиала ПетрГУ материалы диссертации использованы в курсах «Информационные системы в экономике» и «Информационные технологии управления» для студентов экономического факультета Автор является членом ведущей научной школы РФ НШ-8249 2006 9 «Разработка и развитие информационных технологий поддержки управления региональным развитием»

научная апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на I Всероссийской конференции «Искусственный интеллект

философия, методология, инновации» (Москва, 2006г ), VII Всероссийской школе-семинаре «Прикладные проблемы управления макросистемами» (Апатиты, 2006 г ), II Всероссийской конференции «Теория и практика системной динамики» (Апатиты, 2007г), IV Международной научно-практической конференции «Темпы и пропорции социально-экономических процессов в регионах Севера» (Апатиты, 2007г ), II Международной научной конференции «Искусственный интеллект философия, методология, инновации» (С-Петербург, 2007), II Международной научной конференции «Системный анализ и информационные технологии» (Калуга, 2007г), 6th EUROSIM Congress on Modeling and Simulation (Любляна, Словения, 2007г), VII и VIII региональных научных конференциях «Естественнонаучные проблемы арктического региона» (Мурманск, 2006-2007гг )

Материалы диссертации использованы при выполнении работ по грантам РФФИ № 05-07-90050 «Информационные технологии региональных макросистем» и № 05-07-97508 «Создание инструментальной среды для интегрированного распределенного доступа к разнородным семантически связанным источникам данных», а также в работах по программе фундаментальных исследований Отделения информационных технологий и вычислительных систем РАН "Фундаментальные основы информационных технологий и систем" проект №2 б «Разработка теоретических основ проектирования региональных информационных сетей»

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 11 печатных работ 3 - из списка ВАК, 1 - в периодическом издании, 5 - материалы Международных и Всероссийских конференций, 2 - статьи в сборниках научных трудов ИИММ КНЦ РАН Полученные результаты изложены в отчетах по НИР в ИИММ КНЦ РАН

структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы (107 наименований), имеет объем 149 машинописных страниц без приложений, содержит 42 рисунков, 6 таблиц

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении показана актуальность темы диссертации, анализируется современное состояние исследуемой проблемы и обосновывается применяемый подход к ее решению, сформулированы цель и задачи исследования, охарактеризована научная новизна и практическая значимость результатов работы, приведены данные о внедрении и апробации этих результатов, проведен краткий обзор структуры и содержания диссертации, выделены основные положения, выносимые на защиту

Первая глава «Инновационная деятельность в условиях современных ИТ»

является постановочной в контексте настоящего диссертационного исследования

Приводится описание исследуемой предметной области Определены ключевые концепты, описывающие инновационную деятельность (ИД) как объект исследования, к которым относятся инновации, субъекты инноваций (инвесторы, производственники,

исследователи и т д ), инновационные структуры (группы субъектов ИД, задействованные в реализации проекта по созданию инновационного продукта), инновационное поле (среда, в которой взаимодействуют субъекты ИД), инновационные бизнес-процессы, в которых участвуют субъекты ИД, а также инновационные бизнес-идеи и соответствующие им бизнес-планы, продвигаемые субъектами ИД на рынке инновационных услуг

Рассмотрена общая структура и модели инновационных процессов, а также структура бизнес-функций, осуществляемых в рамках этих процессов Предложено формализованное описание инновационного процесса в виде графа управления бизнес-функциями Определены специфические особенности региональных бизнес-процессов и инновационных структур

Выявлены основные проблемы информационного обеспечения инноваций, к которым относятся

• создание собственно информационных ресурсов инноваций - баз данных и прочих ресурсов, имеющих отношение к инновационной деятельности,

• создание средств информационной поддержки инновационного менеджмента, прежде всего - средств поддержки принятия решений на базе математического моделирования инновационных процессов,

• создание информационной инфраструктуры инновационной деятельности, обеспечивающей формирование проблемно-ориентированных групп информационных ресурсов, предназначенных для поддержки отдельно взятой инновационной структуры в рамках реализации инновационного проекта

Определены и описаны информационные потребности основных участников инновационных процессов, а также решаемые ими задачи, на основании чего сформулированы основные требования к системам информационной поддержки инноваций обеспечение автоматизированного поиска потенциальных бизнес-партнеров в инновационном поле, автоматизированное формирование инновационных структур из территориально-распределенных компонентов и выбор эффективных из них, автоматизация построения бизнес-планов инновационных проектов, прогнозирование рисков от краткосрочных и долгосрочных капиталовложений в инновации, возможность гибкой перенастраиваемой интеграции распределенных информационных ресурсов, обеспечение унифицированного интерфейса к разнородным источникам данных, обеспечение совместного использования информационных баз инновационных порталов, наличие математических методов и средств имитационного моделирования реакции социально-экономических систем на инновационное управление

Проведен обзор состояния и проблем развития информационных ресурсов по инновационной деятельности в сети Интернет Показано, что в настоящее время создано большое количество ресурсов, обеспечивающих информационную поддержку инноваций Выполнен анализ характеристик порталов инвестиционной и инновационной тематики

российского и зарубежного сегментов сети Интернет, а также отечественного и зарубежного опыта создания инновационно-ориентированных Интернет-ресурсов

Рассмотрены существующие подходы к решению поставленных в работе задач в области информационной поддержки инновационной деятельности Выполнен сравнительный анализ методов и прикладных программных систем российских и зарубежных разработчиков, относящихся к сфере моделирования, анализа и автоматизации бизнес-процессов Данные программные средства относятся к классу BPMS (Business Process Management Systems) - системы поддержки и управления бизнес-процессов Для сравнения аналогов предложен ряд критериев, сформулированных в виде вышеописанных требований к системам информационной поддержки инноваций и отражающих важные с точки зрения поставленной в диссертации задачи функциональные возможности соответствующих разработок Ни одно из рассмотренных средств не удовлетворяет в должной мере постановке цели диссертации, так как не обладает требуемой совокупностью функциональных характеристик Основньми недостатками рассмотренных программных систем в плане решаемой задачи являются

- отсутствие возможности автоматизированного поиска потенциальных бизнес-партнеров в виртуальной среде,

- отсутствие средств имитационного моделирования, алгоритмов и формализованных методов формирования инновационных бизнес-структур, а также численных методов оценки эффективности продвигаемых ими инновационных бизнес-проектов на рынке инновационных услуг,

- отсутствие средств и методов прогнозирования сценариев развития инновационных бизнес-проектов и автоматизации построения генеральных бизнес-планов этих проектов,

- отсутствие средств и методов интеграции территориально-распределенных разнородных информационных ресурсов для создания единого коммуникационно-информационного бизнес-пространства.

На преодоление этих недостатков и направлены разработки, представленные в диссертации

Вторая глава «Концептуальная модель виртуальной бизнес-среды развития инноваций» посвящена разработке формализованной концептуальной модели агентно-ориентированной виртуальной бизнес среды (КМ ВБС) развития инноваций, являющейся основой для представления структуры и алгоритмов работы разрабатываемой системы, ее функциональных возможностей и составляющих программных модулей

КМ ВБС имеет иерархическую структуру и включает в себя следующие множества элементов объекты (субъекты инновационной деятельности) - S, агенты субъектов - А, из которых формируются проблемно-ориентированные инновационные структуры - BS (множества взаимосвязанных объектов, задействованных в реализации конкретного бизнес-плана), бизнес-процессы -Р, R = {BI,BPL} - ресурсы инноваций, к которым относятся бизнес-идеи (инновационные предложения) - BI и бизнес-планы (инвестиционные

предложения) -BPh Инновационные предложения, фигурирующие в системе, разделены на два класса - генерализованные бизнес-идеи и детализированные бизнес-идеи Такое деление обеспечивает возможность формирования в ВБС виртуальных бизнес-площадок, объединяющих субъектов инноваций с близкими интересами и целями, вероятность взаимодействия между которыми высока Это, в свою очередь, ведет к повышению эффективности взаимодействия между агентами и снижению нагрузки на сеть Объекты КМ ВБС, представляющие субъектов инноваций, образуют иерархию, что позволяет учитывать при формировании инновационных структур организационную подчиненность субъектов инновационной деятельности

Схема концептуальной модели виртуальной бизнес-среды имеет вид

EBEC={S,P,I,A,R,Atr} На множествах объектов модели заданы отношения, определяющие структуру ВБС.

I ={SA,SP,SBS,SBI,SBPL,In,Out,H}, где BI^BlxA-{(bil,aJ)[bil е Bl,aj еА\ - отношение соответствия агента реализуемой бизнес-идее, SP^SxP-^^s^p^s, eS„pk еР} - отношение участия субъекта инноваций в бизнес-процессе, SBSQSxBSr{ls„bsi)\s,eS„bsheBS} - отношение принадлежности субъекта к инновационной структуре, SBI^SxBI-= {(s,,6ij|s, еS„big е-Bi) - отношение принадлежности бизнес-идеи субъекту инноваций, SBPÜ" cSx BPH."* .= {(s,,bpl'f) | s, e S„bpl'f e BPLM} -отношение принадлежности бизнес-плана субъекту инноваций,

BSBPl?" с BS х BP IF" := {(bst,bplf)\bs, e BS„bplf s BPl?™} - отношение принадлежности генерального бизнес-плана инновационной структуре,

BSP ^ BS хР:= {(bs, ,pk)\bs, eBS„pt <=Р} - отношение участия инновационной структуры в бизнес-процессе, IncPxB(R) - отношение «входные данные процесса - процесс» и Out с Р х B(R) - отношение «процесс - выходные данные

лг,-1

процесса», Я = [J Яа, Я" с Sa_t х B'(Sa) - отношение иерархии объектов (здесь Sa -

а=I

множество объектов на уровне a, B'(Sa) - разбиение множества Sa)

Агенты A = {s,BI,ORGa,Ca] представляют в ВБС интересы участников бизнес-процессов и характеризуются множеством инновационных предложений - BI, которые они представляют в ВБС, множеством базовых организационных структур - ORGA, соответствующих конкретным функциям (ролям) агентов, и внутренней структурой - сл, описывающей функциональное устройство агента

В терминах КМ бизнес-структуры BS = {a, В1с,е", BPLCOM} представляют собой связные фрагменты, включающие объекты модели, удовлетворяющие определенным условиям Эти группы (коалиции) агентов объединяются одной общей целью или целями для реализации соответствующих бизнес-идей Для бизнес-структуры задаются множество входящих в нее агентов - А, множество генеральных идей BIGEN, объединяющих объекты в бизнес-структуры, и множество бизнес-планов - BPLC0M , на основании которых реализуются бизнес-идеи Бизнес-структуры формируются на основе анализа отношений между компонентами КМ, выполняющей функцию онтологии инновационной деятельности

Бизнес-идеи В1 = {КО, АВ} описываются множествами ключевых К£) и второстепенных АО параметров и используются при автоматическом формировании коалиций агентов Это делается для того, чтобы сократить информационный обмен между агентами, интересы которых существенно разнятся и, напротив, упростить и активизировать интеракции между агентами внутри группы В число параметров входят как жестко типизированные, описываемые в терминах общесистемного тезауруса, так и параметры, описываемые на естественном языке Формирование коалиций производится на основании семантического сопоставления соответствующих параметров бизнес-идей

Бизнес план (БП) - ВРЬ = {вР,1Р,КР} представляет собой набор количественных параметров (вР - множество параметров, описывающих информационную составляющую БП, 1Р - множество параметров, описывающих инвестиционную составляющую БП и ЯР -множество параметров, описывающих ресурсную составляющую БП), детализирующих инновационное предложение временные рамки реализации, планируемый объем производства, объем требуемых инвестиций, прогнозируемый срок окупаемости и др Модель атрибутов объектов в КМ ВБС образуется кортежем

АТГ = {Т,ИМЪТ„},

где Т = {Т5,ТЛ,ТР,ТВ„ТВР1.,ТК,ТВ5}, Ш = {ИМ5,ША,КМР,ЫМВ„КМВРЬ,ШП,ИМВ5} - множества типов и имен объектов, агентов, процессов, ресурсов, бизнес-идей, бизнес-планов и бизнес-структур КМ ВБС соответственно, Ть - множество типов отношений иерархии объектов.

Формализация представления инновационной деятельности в концептуальной модели обеспечивает возможность автоматизированного анализа структуры и свойств предметной области, а также формирования в терминах КМ алгоритмов оценки эффективности потенциальных инновационных структур, формулировки оптимизационных задач выбора эффективных вариантов реализации инновационных проектов, унифицированного описания алгоритмов функционирования агентов, спецификаций исполнительной среды для реализации моделирования имитации инновационной деятельности, чему посвящены последующие разделы работы

Сформулирована многокритериальная оптимизационная задача нахождения множества эффективных инновационных бизнес-структур, для решения которой использованы методы нелинейного программирования На основе анализа разработанной КМ ВБС созданы математические модели критериев оценки эффективности инновационных структур, реализующих альтернативные варианты инновационных проектов Полученные модели представляют собой нелинейные задачи, для решения которых использован метод динамического программирования Разработаны алгоритмы вычисления параметров критериев оценки

Оценка эффективности соответствующей инновационной структуры осуществляется агентом на основе предварительной оценки параметров инвестиционной составляющей

бизнес-плана инновационного проекта, который реализует данная бизнес-структура. Эффективность инновационной структуры предложено оценивать по следующим критериям

1) экономическая эффективность инновационного проекта (рентабельность), которая оценивается по трем основным показателям, чистому приведенному доходу от капиталовложений в инновационный проект, индексу доходности, внутренней нормы доходности,

2) прогнозируемое время реализации проекта (период окупаемости),

3) надежность (востребованность) партнеров, входящих в бизнес-структуру, которая определяется по следующему принципу чем больше количество инновационных проектов, в которых участвует рассматриваемый субъект инноваций (потенциальный партнер), и чем выше его интенсивность взаимодействия с другими субъектами, тем он надежнее Причем, если субъект или целое подразделение является частью организации-исполнителя определенного этапа инновационного процесса, то его надежность оценивается исходя из суммарной надежности всех субъектов (или подразделений), входящих в эту организацию, и места рассматриваемого партнера в иерархии этой организации

Расчет показателей и оценка экономической эффективности инновационного проекта осуществляется на основе модифицированных автором динамических методов расчета экономической эффективности инвестиционных проектов метода чистой настоящей стоимости NPV, метода расчета индекса доходности PI, метода внутренней нормы рентабельности IRR и метода расчета периода окупаемости проекта РР, не учитывающих в процедуре расчета таких важных составляющих, как издержки трансакций, риски отдельно взятых этапов инновационного процесса, а также затраты на производственные ресурсы

Предлагается метод совмещенного формирования и оценки эффективности инновационных бизнес-структур, который основан на использовании разработанных КМ ВБС, математических моделях критериев оценки эффективности сформированных агентом бизнес-структур, а также системы онтологий онтология инноваций и ИД, онтология мира производства, онтология науки и онтология инновационно-ориентированных предметных областей Метод состоит из следующих этапов

1 Разбиение ВБС на виртуальные бизнес-площадки

2 Анализ параметров, описывающих бизнес-предложения субъектов инновационной деятельности и формирование инновационных бизнес-структур

3 Оценка эффективности сформированных инновационных бизнес-структур

4 Имитация сценариев развития выделенного множества эффективных инновационных проектов (имитационное моделирование инновационных структур)

Первый этап предполагает разбиение виртуального бизнес-пространства (ВБС) на подпространства, представляющие собой виртуальные бизнес-площадки, объединяющие субъектов инноваций с близкими интересами и целями, вероятность взаимодействия между которыми высока. Разбиение осуществляется на основе анализа взаимосвязей между

12

компонентами КМ ВБС и системы онтологий, описывающей инновационную инфраструктуру Целью этапа является сокращение общего числа рассматриваемых вариантов субъектов, функционирующих в инновационном поле, в процессе поиска подходящих бизнес-партнеров и формировании множества эффективных бизнес-структур, что позволяет избежать полного перебора всех субъектов в ВБС

В ходе второго этапа осуществляется семантическое сопоставление качественных и количественных параметров, описывающих бизнес-предложения субъектов инноваций, взаимодействующих на виртуальных бизнес-площадках в ВБС На основе семантического анализа параметров бизнес-предложений участников инновационной деятельности и анализа отношений между основными компонентами КМ агент производит подбор подходящих бизнес-партнеров для реализации определенной бизнес-идеи и формирует из них бизнес-структуры В процессе подбора потенциальных партнеров производится оценка их надежности по предложенным в работе правилам. В рамках данного этапа выполняются процедуры автоматизированного построения генерализованных бизнес-планов, формируемых агентом инновационных структур Целью данного этапа является подбор подходящих бизнес-партнеров для текущего субъекта, осуществляющего поиск партнеров в ВБС, и формирование всех возможных альтернативных вариантов инновационных бизнес-структур, способных реализовать некоторую бизнес-идею этого субъекта.

Третий этап предполагает расчет и анализ показателей эффективности инновационных проектов, реализуемых оцениваемыми бизнес-структурами На данном этапе осуществляется предварительная оценка эффективности сформированных агентом инновационных структур Целью этапа является выделение множества эффективных инновационных бизнес-структур и сужение множества их альтернативных вариантов на основе полученных оценок

Четвертый этап предусматривает построение сценариев развития (имитационных моделей) инновационных проектов, реализуемых выделенным множеством бизнес-структур после их предварительной оценки на предыдущем этапе Также строятся и анализируются сценарии поведения конкурентов и компаньонов Осуществляется прогнозирование рисков и эффекта от капиталовложений в выделенное множество инновационных проектов На основе имитации осуществляется идентификация наиболее эффективного инновационного проекта и выбор соответствующей ему эффективной инновационной бизнес-структуры Целью данного этапа является выбор инновационной структуры, реализующей наиболее эффективный инновационный проект

Таким образом, предложенный метод совмещенной оценки и формирования инновационных структур позволяет одновременно оценивать эффективность бизнес-проектов инновационных структур и формировать инновационные структуры из территориально-распределенных компонентов Метод также обеспечивает возможность выбора наиболее эффективных инновационных структур и построение прогнозов долгосрочных инвестиционных вложений в инновационные проекты на основе их имитации

13

В результате, в главе 2 разработаны формализованная концептуальная модель агентно-ориентированной виртуальной бизнес-среды развития инноваций, вычислительные модели критериев оценки потенциальных инновационных структур и предложен метод совмещенного формирования и оценки их эффективности Полученные результаты позволяют перейти к следующим этапам диссертационной работы, которые состоят в практической реализации разработанных моделей и метода и создании архитектуры агентов системы с внутренней подсистемой имитационного моделирования (имитационным аппаратом)

Третья глава «Архитектура и алгоритмы взаимодействия агентов субъектов инновационных структур» посвящена разработке гибридной архитектуры интеллектуального агента с имитационным аппаратом, способного строить внутри себя модели внешнего мира, модели собственного поведения и поведения других агентов и на основе результатов моделирования прогнозировать экономический эффект от инвестиционных вложений в инновационные проекты Разработаны акторные (поведенческие) модели агентов субъектов инноваций в ВБС Предложены алгоритмы взаимодействия агентов в ВБС, позволяющие сократить время отклика на динамику изменяющейся среды, имитирующей инновационное поле, в котором функционируют агенты, и общую нагрузку на сеть, а также способствующие повышению интенсивности информационного обмена между агентами

Проведен обзор существующих архитектур агентов, которые можно условно классифицировать следующим образом

х Архитектуры, базирующиеся на принципах и методах искусственного интеллекта (ИИ) (deliberative agent architectures) архитектура на основе продукционной системы, архитектура на основе классификаторов, архитектура с иерархической базой знаний, архитектура Барбучеану-Фокса и др х Реактивные архитектуры, основанные на поведении и на реакции на события внешнего мира (reactive agent architectures) коннекционистская архитектура, архитектура «соподчинения» и др

х Гибридные многоуровневые архитектуры, основанные на поведении и методах ИИ (hybrid agent architectures) WlLL-архитектура, InteRRap-архитектура, архитектура Touring Machine, IDS-архитектура, композиционная архитектура и др

Определены требования к архитектуре агента субъекта инновационной деятельности в контексте решаемой в работе задачи, главным из которых является наличие внутренней подсистемы имитационного моделирования, необходимой агенту для построения сценариев собственного развития, развития агентов-конкурентов и развития внешней среды, на основании которых агент определяет свое поведение в настоящем и будущем, а также прогнозирует экономическую эффективность инновационных проектов На основании

проведенного обзора было выявлено, что ни одна из рассмотренных агентных архитектур не обладает достаточной функциональностью для решения поставленной в работе задачи

Внутренняя структура агента, описывающая его функциональное устройство, формально представляется в виде СА = (K,M,P,R,I,C), где К - ментальная подсистема, М - подсистема имитационного моделирования, Р - подсистема анализа и планирования, R -реактивная подсистема, 1 - подсистема координации и взаимодействия, С - подсистема коммуникаций

Ментальная подсистема (К) реализована с помощью языка KIF (Knowledge Interchange Format) База знаний (БЗ) агента основана на продукционной модели представления знаний Для реализации продукционной БЗ использовались три модуля 1) БД, содержащая факты, данные и т.п, 2) система продукций, записанная на условном языке, 3) интерпретатор, обрабатывающий продукции Ядро агента, а именно подсистемы управления памятью, база знаний и т д разработаны на языке Java, поскольку необходимо обеспечить способность агента к мигрированию по сети Интеллектуальные агенты, обладая развитым внутренним представлением сцены и возможностями рассуждений, способны запоминать и анализировать различные ситуации, предвидеть возможные реакции на свои действия, делать из этого выводы, полезные для дальнейших действий, и в результате прогнозировать свое будущее и изменения сцены Для этого агенты должны бьггь снабжены имитационным аппаратом

Подсистема имитационного моделирования (М), обеспечивающая для агента локальный прогноз результата его потенциальной активности, представляет собой полную или упрощенную модель среды, в которой функционирует агент, рекуррентно вызываемую в процессе моделирования В качестве средства реализации имитационного аппарата в работе предлагается использовать системно-динамические модели Предложено два подхода к реализации имитационного аппарата агентов на основе системно-динамических моделей в мультиагентной среде Первый подход предполагает, что для прогнозирования развития сцены осуществляется копирование модели сцены в имитационный аппарат агента Второй подход, основанный на порождении «параллельных» виртуальных миров агентами, предполагает создание упрощенных моделей других агентов При этом другие агенты являются исполнителями заданий агента - владельца виртуального мира. Это обеспечивается путем «прогонки» анализируемого варианта действий агента на структурно идентичной вспомогательной имитационной модели

Подсистема анализа и планирования действий (Р), а также реактивная подсистема (R) реализованы с помощью стандартных языков описания поведения агентов - алгебры действий и алгебры поведений Подсистема коммуникаций (С) и подсистема межагентного взаимодействия (I) реализованы посредством языка ACL (Agent Communication Language)

Предложены акторные алгебраические модели (алгоритмы) функционирования агентов в ВБ-среде Под актором понимается сущность, выполняющая заданную роль в

системе Агенты, представляющие в системе интересы различных пользователей (инвесторов, производителей и т д ), исполняют роли своих владельцев соответственно Роли могут меняться в ходе решения поставленной перед агентом задачи Следовательно, меняются и стратегии поведения агентов Каждой роли соответствует своя модель функционирования (модель поведения) В рамках данных моделей проводится формальное описание агентов системы, включающее в себя описание действий и поведения агентов посредством алгебр алгебры действий, описывающей выполнение отдельных примитивных операций, и алгебры поведений, описывающей взаимодействие агента с внешней средой и с другими агентами

Для реализации акторных моделей агентов использована система алгебраического программирования APS с базовым языком APLAN, позволяющая комбинировать различные программные парадигмы процедурную, функциональную, алгебраическую и логическую Для описания распределенной системы взаимодействующих друг с другом и со средой агентов, содержащей элементы параллелизма и сетевой работы, использован язык действий AL, представляющий собой часть APS

Разработаны правила взаимодействия агентов субъектов инновационной деятельности в ВБС, описанные в виде эвристических алгоритмов и позволяющие сократить время отклика агентов на изменения среды, имитирующей инновационное поле, в котором функционируют агенты, за счет повышения интенсивности информационного обмена между агентами и снижения общей нагрузки на сеть алгоритм информационного обмена между мобильными агентами, алгоритм коммуникации агентов, основанный на использовании агентов-посредников и их функций, и взаимодополняющие друг друга алгоритмы динамического распределения агентов и преобразования межузлового взаимодействия во взаимодействие на одном общем узле Первые два алгоритма нацелены на решение проблемы определения местоположения динамически распределенных мобильных агентов, перемещающихся между узлами сети с течением времени, а также на уменьшение вероятности потери информации и временных задержек при передаче сообщений Решение основано на расширении адресной структуры агента информацией о его текущем месторасположении в сети и локальном кэшировании этой информации на узлах системы, что позволит передавать сообщения напрямую от агента-отправителя к агенту-получателю, а также обеспечит возможность поиска агентов «совместной деятельности» через агентов-посредников Алгоритмы поиска агентов-инициаторов исполняются в адресном пространстве агентов-посредников, используя их брокерские и антрепренерские сервисы При межузловом взаимодействии агентов возникает ряд проблем, связанных с возрастанием нагрузки на сеть, уменьшением интенсивности информационного обмена между агентами, зависящей от скорости и пропускной способности каналов связи сети, увеличением времени доставки сообщений и времени поиска нужного агента для взаимодействия Решение данной проблемы осуществляется на основе последних двух алгоритмов, предполагающих разбиение пространства, в котором функционируют агенты, на виртуальные площадки

16

(площадка представляет собой некоторый отдельный узел сети) и перемещения интенсивно взаимодействующих агентов на эти площадки (объединение агентов в коалиции) Разбиение осуществляется на основе выделения групп агентов с близкими интересами и целями

Четвертая глава «Программная реализация мультиагентной системы интеграции распределенных информационных ресурсов инноваций» посвящена практической реализации разработанных моделей, алгоритмов и метода в виде мультиагентной системы интеграции распределенных информационных ресурсов инноваций, ее апробированию и описанию ее применения для информационной поддержки инновационной деятельности в регионе

В отличие от существующих систем информационной поддержки инноваций, разработанная система имеет открытую децентрализованную архитектуру, которая обеспечивает, с одной стороны, асинхронный характер взаимодействия и коммуникации агентов, что дает возможность их работы в условиях разнородных и ненадежных коммуникаций, что весьма актуально для систем регионального масштаба Активная природа разработанных программных агентов, с другой стороны, позиционирует систему как эффективное средство распределенной обработки данных

В качестве технологии реализации выбрана технология Java RMI, которая по сравнению с CORBA является более гибким и мощным средством создания распределенных приложений на платформе Java, включая возможность реализации мобильных приложений

Агенты системы разработаны с помощью языка сценариев Java Language, ориентированного на реализацию асинхронного процесса взаимодействия и удаленное исполнение приложений

Компоненты системы образуют логически единую виртуальную бизнес-среду Каждый программный агент представляет в виртуальной среде некоторое бизнес-предложение, зарегистрированное на одном из порталов Основные задачи агента - поиск для своего владельца потенциальных партнеров по реализации инновационного или инвестиционного предложения (решается путем переговоров между агентами), формирование возможных инновационных структур и выбор из их числа наиболее эффективных Для уменьшения объемов данных, передаваемых по сети в ходе коммуницирования агентов, в системе используются два типа агентов - мобильные агенты, способные перемещаться между узлами для реализации локального поиска в пределах того или иного портала, и статичные агенты, представляющие интересы своего владельца на стороне портала, в котором зарегистрировано соответствующее бизнес-предложение Статичные агенты не проявляют инициативу в межузловом поиске бизнес-партнеров и обеспечивают коммуникации с другими статичными или мобильными агентами

Систему образуют следующие основные функциональные модули • Агентное представительство, загружаемое на стороне серверной платформы инновационного портала Данное представительство, в свою очередь, состоит из частей,

реализующих локальное (home) и гостевое (guest) представительства Первое выполняет функции порождения агентов и обеспечивает выполнение программного кода статичных локальных агентов, а второе - обеспечивает среду выполнения для агентов-гостей, переместившихся с других узлов системы

• Перемещаемый программный код, реализующий мобильных агентов Реализация мобильных агентов в виде перемещаемого кода позволяет обеспечить функциональную гибкость системы - произвольно изменять реализации алгоритмов расчета параметров инновационных структур и логики поведения агента при условии сохранения интерфейса вызовов

• Сервер онтологии предметной области, обеспечивающий единую терминологическую базу для общесистемных и локальных запросов на поиск объектов и инновационных предложений

• Транслятор запросов, обеспечивающий формирование поисковых запросов к локальным информационным базам портала на основе поступившего запроса в общесистемных терминах В ходе трансляции используются онтологии предметных областей, хранящиеся на выделенном сервере онтологий

• Программные компоненты, реализующие внутреннюю логику функционирования агентов и протоколы межагентных коммуникаций

Система реализует следующие основные функции

1) поиск потенциальных бизнес-партнеров по значениям атрибутов, зарегистрированных на инновационных порталах объектов и предложений,

2) формирование инновационных структур в ходе межагентных коммуникаций в рамках виртуальной бизнес-среды,

3) трансляция запросов на поиск объектов, сформулированных в общесистемных терминах, в локальные термины портала, являющегося текущим объектом поиска,

4) расчет количественных параметров сформированных вариантов инновационных структур и автоматизированный выбор из их числа потенциально наиболее эффективных,

5) настройка параметров инновационных предложений и соответствующих им программных агентов в ходе диалога с пользователем

Разработанная система позволяет повысить эффективность информационной поддержки инновационных процессов за счет возможности гибкого совместного использования разнородных территориально-распределенных информационных ресурсов инноваций и автоматизации рутинных операций по поиску подходящих бизнес-партнеров по реализации инновационных проектов и оценке перспективности потенциальных инновационных структур

Акты о внедрении системы и отзывы приложены к диссертации В заключении изложены основные результаты работы, рассмотрены возможные направления дальнейших работ по исследованной проблематике

В приложение вынесены примеры интерфейса разработанной программной системы

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

В диссертационной работе сформулирована и решена проблема интеграции территориально-распределенных разнородных информационных ресурсов, посвященных инновациям, с целью автоматизации поиска потенциальных бизнес-партнеров, формирования и выбора региональных инновационных структур, реализующих экономически эффективные инновационные проекты, что обеспечивает повышение эффективности инновационной деятельности ученых и специалистов различных отраслей экономики и промышленности в регионе Получены следующие результаты

1 Выполнен анализ существующих систем информационной поддержки бизнес-процессов и технологий построения таких систем Исследована коммуникационно-информационная деятельность субъектов инноваций, использующих инновационно-ориентированные Интернет-порталы для поиска партнеров и регистрации своих бизнес-предложений

2 Разработана формализованная концептуальная модель агентно-ориентированной виртуальной бизнес-среды развития инноваций Выполнено формальное описание субъектов бизнес-среды, бизнес-идей и бизнес-планов субъектов инноваций, а также бизнес-процессов, протекающих в бизнес-среде Предложен агентно-ориентированный подход, позволяющий представить субъектов инновационной деятельности как интеллектуальных агентов, функционирующих в этой среде

3 Предложены математические модели критериев оценки эффективности инновационных структур Разработаны алгоритмы вычисления параметров критериев оценки Предложены критерии оценки эффективности инновационных структур Сформулирована многокритериальная оптимизационная задача нахождения эффективных инновационных структур Модифицированы существующие динамические методы оценки экономической эффективности инновационных проектов для учета затрат на ресурсы и рисков при оценке экономической привлекательности бизнес-проектов

4 Разработан метод совмещенного формирования и оценки инновационных структур, основанный на анализе структуры и компонентов разработанной концептуальной модели, а также на совмещении семантического анализа параметров, описывающих бизнес-предложения субъектов инновационной деятельности, и оценки экономической эффективности этих бизнес-предложений Разработаны алгоритмы семантического сопоставления параметров, описывающих бизнес-предложения субъектов инноваций, основанные на онтологическом подходе и использовании единой терминологической базы

5 Создана гибридная архитектура агента субъекта инноваций, основанная на расширении существующей гибридной 1йеЫ1ар-архитектуры агента за счет добавления в ее состав подсистемы имитационного моделирования, представляющей собой имитационный

19

аппарат (комплекс системно-динамических моделей), с помощью которого агент способен имитировать сценарии развития отдельно взятых инновационных проектов с целью прогнозирования рисков и экономического эффекта капиталовложений в инновации, а также прогнозировать собственное поведение, поведение компаньонов и конкурентов Сформулированы правила взаимодействия и координации агентов в виртуальной бизнес-среде, описанные в виде эвристических алгоритмов Разработаны акторные модели функционирования агентов в виртуальной бизнес-среде, основанные на описании действий и поведения агента посредством алгебр алгебры действий и алгебры поведений

6 Реализована распределенная мультиагентная интегрирующая система информационной поддержки региональных инновационных структур, представляющая собой комплекс программных агентов, функционирующих в сети Интернет

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1 Маслобоев А В, Путилов В А Проблематика информационной поддержки региональных инновационных структур / А В. Маслобоев, В А Путилов // Инновации -2007 -№6(104)-С 73-76 (доляучастия50%)

2 Masloboev AV, Shishaev M G Development of Distnbuted Multi-agent System for Information Support of Régional Business Processes / A V Masloboev, M G Shishaev // Мультидисциплинарный научно-практич. журн «Территория науки» Изд-во «Научная книга» -2007 -№1(2)-С 52-58 (доляучастия50%)

3 Маслобоев А В, Федоров A M, Шишаев M Г Обзор инструментальных средств проектирования и реализации агентов и мультиагентных систем / А.В Маслобоев, A M Федоров, M Г Шишаев // Прикладные проблемы управления макросистемами Труды ИСА РАН, том 28 Под ред чл -корр РАН д т н Ю С Попкова идти В А Путилова. -Москва Изд-во «КомКнига УРСС», 2006 - С 233-239 (доля участия 30%)

4 Маслобоев А В Механизмы взаимодействия и координации агентов в открытой мультиагентной системе информационной поддержки региональных инновационных структур / А В Маслобоев // Теория и практика системной динамики Труды Н-ой Всерос науч конф , апр 2007 г, Апатиты Изд-во КНЦ РАН, 2007 - С 155-163

5 Маслобоев А В Агентное моделирование региональных инновационных структур / А В Маслобоев // Информационные системы и технологии в социально-экономических и правовых процессах Мат Всерос Интернет-конф, фев -апр 2007 г, Под ред Е H Шиянова, Ж В Игнатенко - Ставрополь Изд-во СКСИ, 2007 -С 120-129

6 Маслобоев А В, Шишаев M Г Распределенная мультиагентная система формирования инновационных цепочек / А В Маслобоев, M Г Шишаев // Информационные технологии в региональном развитии Сборник научных трудов ИИММ КНЦ РАН,

вып VI Под ред В А Путилова - Апатиты Изд-во КНЦ РАН, 2006 - С 13-19 (доля участия 50%)

7 Маслобоев А В , Путилов В А, Шишаев М Г Обзор современного состояния технологии мультиагентных систем и перспективы ее развития / А В Маслобоев, В а Путилов, МГ Шишаев // Информационные технологии в региональном развитии Сборник научных трудов ИИММ КНЦ РАН, вып VI Под ред В А Путилова -Апатиты Изд-во КНЦ РАН, 2006 — С 6-12 (доля участия 30%)

8 Маслобоев А В , Шишаев М Г Подходы к решению задачи информационной поддержки инновационных процессов / А В Маслобоев, М Г Шишаев // Экономика и управление в современных условиях Мат У-ой Всерос научно -практич конф с межд уч , дек 2006, Красноярск Ч II -Красноярск Изд-воСИБУП,2006 -С 13-21 (доляучастия50%)

9 Маслобоев А В, Шишаев М Г Разработка распределенной интеллектуализированной системы поддержки инновационной деятельности на основе мультиагентного подхода / А В Маслобоев, М Г Шишаев // Искусственный интеллект философия, методология, инновации Мат 1-ой Всерос конф студентов, аспирантов и молодых ученых, апр 2006 г, Москва Изд-во МИРЭА, 2006 - С 370-372 (доля участия 50%)

10 Шишаев М Г, Шемякин А С, Маслобоев А В Рекуррентная агентная модель продвижения новой образовательной услуги / М Г Шишаев, А С Шемякин, А В Маслобоев II Системный анализ и информационные технологии САИТ-2007 Труды 11-ой Межд конф ,10-14 сент 2007 г, Обнинск, Россия Труды конф В 2 т Т 1 - М Изд-во ЛКИ, 2007 -С 285-287 (доляучастия30%)

11 Маслобоев А В, Путилов В А Проблематика информационной поддержки регионального инновационного развития / А В Маслобоев, В А Путилов // Качество Инновации Образование-2007 -№6(28)-С 57-63 (доляучастия50%)

Автореферат

МАСЛОБОЕВ Андрей Владимирович

РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ И ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОД ДЕРЖКИ РЕГИОНАЛЬНЫХ ОТКРЫТЫХ ДЕЦЕНТРАЛИЗОВАННЫХ ИННОВАЦИОННЫХ СТРУКТУР

Технический редактор Каржавина С И

Подписано к печати 28 09 07

Формат бумаги 600841 1/16 Бумага типографская Печать офсетная Уч -изд л 1 Уел краско-от Заказ № 27 Тираж 100 экз

Издательство Петрозаводского государственного университета Петрозаводск, пр Ленина, 33

Отпечатано подразделением оперативной полиграфии Кольского филиала ПетрГУ Апатиты, ул Космонавтов, 3

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ИННОВАЦИОННАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ В УСЛОВИЯХ СОВРЕМЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ.

1.1. Инновационная деятельность как объект исследования.

1.1.1. Основные термины и определения исследуемой проблемной области.

1.1.2. Общая структура инновационного процесса.

1.1.3. Формализация инновационных бизнес-процессов.

1.1.4. Методы моделирования инновационных процессов.

1.2. Проблематика информационной поддержки инноваций.

1.2.1. Специфика задачи информационной поддержки инновационного развития.

1.2.2. Информационные потребности участников инновационного процесса.

1.2.3. Требования к системам информационной поддержки инноваций.

1.2.4. Состояние и проблемы развития информационных ресурсов по инновационной деятельности в сети Интернет.

1.3. Аналитический обзор современных технологий и программных средств поддержки бизнес-процессов.

1.3.1. Современные технологии построения информационных систем поддержки бизнес-процессов.

1.3.2. Корпоративные информационно-управляющие системы.

1.3.3. Агентно-ориентированные системы поддержки бизнес-процессов.

1.3.4. Инновационно-ориентированные Интернет-ресурсы.

1.3.5. Сравнительный анализ систем поддержки бизнес-процессов.

Выводы по Главе 1.

ГЛАВА 2. КОНЦЕПТУАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ ВИРТУАЛЬНОЙ БИЗНЕС-СРЕДЫ РАЗВИТИЯ ИННОВАЦИЙ.

2.1. Технология концептуального моделирования.

2.2. Концептуальная модель агентно-ориентированной виртуальной бизнес-среды

2.3. Методы анализа и оценки эффективности инновационных проектов.

2.4. Вычислительные модели критериев оценки эффективности инновационных структур.

2.4.1. Экономическая эффективность бизнес-проекта.

2.4.2. Прогнозируемое время реализации бизнес-проекта.

2.4.3. Надежность партнеров бизнес-проекта.

2.5. Метод формирования и оценки инновационных структур.

2.5.1. Разбиение ВБС на виртуальные бизнес-площадки.

2.5.2. Анализ бизнес-идей и формирование инновационных структур.

2.5.3. Оценка эффективности инновационных структур.

2.5.4. Имитация сценариев развития инновационных проектов.

2.6. Формирование генерализованных бизнес-планов инновационных проектов

Выводы по Главе 2.

ГЛАВА 3. АРХИТЕКТУРА И АЛГОРИТМЫ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ АГЕНТОВ СУБЪЕКТОВ ИННОВАЦИОННЫХ СТРУКТУР.

3.1. Основные термины и определения.

3.2. Гибридная архитектура интеллектуального агента с имитационным аппаратом

3.2.1. Обзор существующих архитектур агентов.

3.2.2. Подходы к реализации архитектуры агента с имитационным аппаратом.

3.2.3. Описание предлагаемой архитектуры агента.

3.3. Акторные модели функционирования агентов субъектов инноваций в ВБС.

3.3.1. Агент «Инвестор».

3.3.2. Агент «Инноватор».

3.3.3. Агент «Потребитель».

3.4. Алгоритмы взаимодействия агентов в ВБС.

3.4.1. Модели коммуникации агентов.

3.4.2. Алгоритмы динамического распределения агентов.

3.4.3. Алгоритм коммуникации агентов, основанный на использовании агентов-посредников.

3.4.4. Алгоритмы информационного обмена между мобильными агентами.

Выводы по Главе 3.

ГЛАВА 4. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ МУЛЬТИАГЕНТНОЙ СИСТЕМЫ ИНТЕГРАЦИИ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ РЕСУРСОВ ИННОВАЦИЙ.

4.1. Инструментальные средства и технологии разработки агентов.

4.2. Проектирование MAC ИРИРИ.

4.2.1. Цели и задачи системы.

4.2.2. Архитектура системы.

4.3. Программная реализация MAC ИРИРИ.

4.3.1. Реализация локальных и мобильных агентов системы.

4.3.2. Алгоритм работы агентов системы и их функции.

4.4. Организация сеанса работы пользователя с системой.

Выводы по Главе 4.

Актуальность работы

Ключевым фактором экономического развития становится активность бизнеса по отношению к среде своего существования: конкурентоспособные компании должны создавать факторы преимущества перед соперниками. К таким факторам, прежде всего, относятся инновации во множестве своих проявлений - от внедрения наукоемких технологий до подготовки высококвалифицированных кадров. В новом тысячелетии только страны, восприимчивые к инновациям, смогут выстоять в конкурентной борьбе на глобальном рынке товаров и услуг. Поэтому переход к инновационной экономике очень актуален для России, имеющей большой уклон в сырьевые отрасли.

На сегодняшний день общепризнанным и вполне очевидным является факт, что инновации являются критическим элементом развития современных региональных экономических систем, обеспечивающим их конкурентоспособность. Региональные инновационные процессы специфичны в силу ряда причин:

- большой объем разнородной информации, ассоциированной с инновационными процессами;

- большая территориальная распределенность компонентов инновационных структур;

- динамичность структуры инновационного поля - появляются и исчезают новые участники региональных инновационных процессов;

- организационная неоднородность элементов инновационного поля, существенным образом ограничивающая применимость методов и технологий, апробированных и хорошо себя зарекомендовавших в корпоративных информационных системах.

Современные экономические и научные связи не только преодолевают значительные расстояния, но и часто стирают межгосударственные границы. Все возрастающее количество и территориальная распределенность субъектов инновационной деятельности обусловливают тот факт, что лишь малая часть потенциально эффективных инновационных проектов воплощается на практике. Особенности инновационных рынков выдвигают новые требования к качеству и оперативности принятия управленческих решений, оказывающих влияние на процесс развития социально-экономических систем. Удовлетворение этим требованиям невозможно без адекватного информационного обеспечения инновационных процессов в этих системах.

Информационная поддержка инноваций является сложной и очень динамичной задачей со многими параметрами. В подобных условиях не приходится рассчитывать на полную автоматизацию процесса принятия управленческих решений, однако этот процесс может быть существенно поддержан наличием адекватных задаче информационных массивов, а также формализованными математическими моделями и компьютеризированными системами имитационного моделирования инновационных процессов, образующими в комплексе систему информационной поддержки инновационной деятельности.

Сложность и динамичность задач инновационного управления обусловливают потребность в больших объемах информации, для обеспечения которых, в свою очередь, нужны математические методы, алгоритмы и информационные технологии, реализуемые в виде комплексов проблемно-ориентированных программ максимальной интеграции существующих (в общем случае, территориально-распределенных) информационных ресурсов. Динамика задачи также выдвигает специфические требования к функциональным возможностям данных методов и технологий -реализация возможности быстрой и минимально затратной перенастройки и адаптации создаваемых с их помощью обеспечивающих информационных систем. Наконец, долгосрочный характер реакции на управляющие воздействия в рамках инновационного управления, с одной стороны, и критическая важность задачи обеспечения инновационного развития - с другой, обусловливают необходимость в повышении качества (эффективности) принимаемых управленческих решений. В свою очередь, для повышения качества решений необходима их соответствующая подготовка, прежде всего путем прогнозирования последствий их реализации с помощью специализированных математических методов и средств имитационного моделирования социально-экономических процессов.

Поэтому проблема информационного обеспечения инновационной деятельности является актуальной и требует разработки принципиально новых подходов для ее решения, базирующихся на применении передовых информационных технологий и математического моделирования. В рамках этих подходов необходимо разрабатывать средства информационной поддержки инноваций, представляющие собой совокупность взаимосвязанных математических моделей, методов, алгоритмов и комплексов программ для обеспечения автоматизированного поиска потенциальных партнеров, формирования и оценки эффективности инновационных структур, автоматизированного построения бизнес-планов инновационных проектов, анализа и прогнозирования результатов от капиталовложений в инновации с учетом динамически изменяющегося рынка инновационных услуг.

Предметом исследования являются теоретические, методические и практические аспекты формирования региональных инновационных структур

Объектом исследования являются формализованные модели региональных инновационных структур (цепочек), представляющих собой группы взаимосвязанных автономных субъектов инновационной деятельности (инвесторы, производители, исследователи и т.д.).

Целью диссертационной работы является разработка моделей, методов и программных средств информационной поддержки открытых децентрализованных инновационных структур для повышения эффективности инновационной деятельности ученых и специалистов различных отраслей экономики и промышленности в регионе.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие основные задачи.

Основные задачи исследования:

1. Анализ существующих систем, методов и технологий информационной поддержки инновационной деятельности.

2. Разработка формализованной концептуальной модели агентно-ориентированной виртуальной бизнес-среды развития инноваций.

3. Создание математических моделей критериев оценки альтернативных вариантов инновационных структур и алгоритмов вычисления параметров критериев оценки.

4. Разработка метода формирования инновационных структур из территориально распределенных компонентов.

5. Разработка гибридной архитектуры агентов субъектов инноваций с внутренней подсистемой имитационного моделирования, акторных моделей функционирования и алгоритмов эффективного взаимодействия интеллектуальных агентов в виртуальной среде.

6. Создание базовой архитектуры, принципов функционирования и программная реализация интегрирующей мультиагентной системы информационной поддержки региональных инновационных структур как итога работы.

Методологические и теоретические основы исследования

Для решения поставленных в работе задач используются методы концептуального моделирования, теории графов, элементы теории множеств, методы имитационного моделирования, методы искусственного интеллекта, методы параллельных вычислений, теории формальных грамматик и языков.

В ключевой части диссертации, касающейся разработки теоретических основ представленной системы информационной поддержки инновационной деятельности, исследования базируются на работах отечественных и зарубежных ученых следующих научных направлений.

Работы Н.Н. Моисеева, П.Л. Капицы, С.П. Курдюмова, Г. Хакена, посвященные концепциям коллективного интеллекта и общим вопросам синергетики, работы Г.С. Поспелова, Д.А. Поспелова, В.Ф. Венды в области человеко-машинных систем и распределенного искусственного интеллекта (ИИ), В.М. Курейчика, В.В. Курейчика и В.Б. Тарасова по проблемам синергетического ИИ, а также работы В.И. Городецкого,

В.Ф. Хорошевского, Р. Мандье, К. Кольски, И. Демазо, С.А. Делоча в области многоагентных систем.

Работы Ю.А. Загорулько, B.C. Зверева, Г.А. Унтура, В.А. Филиппова, А.А. Иващенко в области информационного обеспечения инновационной деятельности.

Работы П.О. Скобелева, В.А. Виггиха, Ю.Г. Карпова, И.Г. Поспелова и П.А. Миллинга в области имитационного моделирования экономических структур.

Работы А.П. Еремеева, В.Н. Вагина, Е.Ю. Головиной, Э.В. Попова в области интеллектуальных систем.

Работы К. Лензо, Л. Уолла, Л.И. Абросимова, Т. Кристиансена и др., посвященные принципам организации компьютерных сетей, представления и передачи информации.

Информационной базой исследования являются научные источники (монографии, журнальные статьи, научные доклады), материалы научных конференций и семинаров; информация о российских и зарубежных инновационных предприятиях, полученная с сайтов, посвященных инновациям, в сети Интернет; официальные документы; инструкции, проекты.

Научная новизна определяется тем, что в работе сформулирована и решена проблема интеграции территориально-распределенных разнородных информационных ресурсов, посвященных инновациям, с целью автоматизации поиска потенциальных бизнес-партнеров, формирования и выбора эффективных региональных инновационных структур, реализующих экономически эффективные инновационные проекты, что обеспечивает повышение эффективности инновационной деятельности ученых и специалистов различных отраслей экономики и промышленности в регионе. Основные аспекты научной новизны следующие:

1. Разработана формализованная концептуальная модель предметной области (агентно-ориентированной виртуальной бизнес-среды), расширенная на задачу информационной поддержки инновационной деятельности.

2. Разработан метод совмещенного формирования и оценки инновационных структур, основанный на анализе структуры и компонентов разработанной концептуальной модели, а также на совмещении семантического анализа параметров, описывающих бизнес-предложения субъектов инновационной деятельности, и оценки экономической эффективности этих бизнес-предложений.

3. Предложена гибридная архитектура агентов субъектов инноваций, основанная на расширении существующей гибридной InteRRap-архитектуры агента за счет добавления в ее состав подсистемы имитационного моделирования, представляющей собой имитационный аппарат (комплекс системно-динамических моделей), с помощью которого агент становится способным имитировать сценарии развития отдельно взятых инновационных проектов, поведение компаньонов и конкурентов с целью прогнозирования рисков и экономического эффекта от капиталовложений в инновации.

4. Сформулированы правила взаимодействия и координации агентов в виртуальной бизнес-среде, описанные в виде эвристических алгоритмов, позволяющих сократить время отклика на изменения среды, имитирующей инновационное поле, в котором функционируют агенты, и общую нагрузку на сеть, а также способствующих повышению эффективности распределенной обработки информации агентами.

Положения, выносимые на защиту, будут сформулированы в конце диссертации в качестве основных результатов работы.

Практическая значимость

В основу диссертационной работы положены результаты, полученные автором в ходе исследований, проводимых по планам научно-исследовательских работ Института информатики и математического моделирования технологических процессов Кольского научного центра РАН в период с 2005 по 2007 годы: «Информационные технологии управления инновационным развитием региона (на примере Мурманской области)», 2005г. (№ государственной регистрации: 0120.0 502662), «Информационные технологии региональных макросистем», 2005г. (№ государственной регистрации: 0120.0 502661).

Внедрение инструментальной программной системы информационной поддержки региональных инновационных структур позволяет повысить эффективность инновационной деятельности ученых и специалистов различных отраслей экономики и промышленности в регионе.

Разработанное программное обеспечение используется управлением информационных ресурсов и информационной безопасности при департаменте экономического развития Правительства Мурманской области и рабочей группой «Технопарка Апатиты» на базе КНЦ РАН для информационного обеспечения и коммерциализации научных разработок, а также их инновационного развития.

Работа внедрена в учебный процесс КФ ПетрГУ: материалы диссертационного исследования использованы в разработке программы курсов и конспектов лекций по дисциплинам «Информационные системы в экономике» и «Информационные технологии управления» для студентов экономического факультета специальностей 080105-Финансы и кредит и 080109-Бухгалтерский учет, анализ и аудит.

Автор является членом ведущей научной школы РФ НШ-8249.2006.9 «Разработка и развитие информационных технологий поддержки управления региональным развитием».

Научная апробация работы

Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на I Всероссийской конференции «Искусственный интеллект: философия, методология, инновации» (Москва, 2006г.); VII Всероссийской школе-семинаре «Прикладные проблемы управления макросистемами» (Апатиты, 2006 г.); II Всероссийской конференции «Теория и практика системной динамики» (Апатиты, 2007г.); IV Международной научно-практической конференции «Темпы и пропорции социально-экономических процессов в регионах Севера. Лузинские чтения - 2007» (Апатиты, 2007г.); II Международной научной конференции «Искусственный интеллект: философия, методология, инновации» (С-Петербург, 2007); II Международной научной конференции «Системный анализ и информационные технологии» (Калуга, 2007г.); 6th EUROSIM Congress on Modeling and Simulation (Любляна, Словения, 2007г.); VII и VIII региональных научных конференциях «Естественнонаучные проблемы арктического региона» (Мурманск, 2006-2007гг.); IX и X научных конференциях ПетрГУ (Апатиты, 2006-2007гг.).

Материалы диссертации использованы при выполнении работ по грантам РФФИ № 05-07-90050, тема «Информационные технологии региональных макросистем» и № 05-07-97508, тема «Создание инструментальной среды для интегрированного распределенного доступа к разнородным семантически связанным источникам данных», а также в работах по программе фундаментальных исследований ОИТВС РАН "Фундаментальные основы информационных технологий и систем": проект №2.6. «Разработка теоретических основ проектирования региональных информационных сетей» (подпрограмма № 2 «Развитие теории динамических стохастических сетей и ее применение для управления в распределенной информационно-вычислительной среде»).

Публикации

По теме диссертационной работы опубликовано 11 печатных работ: 3 - из списка ВАК, 1 - в периодическом издании, 5 - материалы Международных и Всероссийских конференций, 2 - статьи в сборниках научных трудов ИИММ КНЦ РАН. Полученные результаты изложены в отчетах по НИР в ИИММ КНЦ РАН.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы (107 наименований), имеет общий объем 149 машинописных страниц без приложений, содержит 42 рисунка, 6 таблиц.

Выводы по Главе 4

В результате практических исследований получены следующие результаты:

1. Предложенные в ходе исследований модели, метод и алгоритмы функционирования агентов были алгоритмизированы и реализованы в виде мультиагентной системы интеграции распределенных информационных ресурсов инноваций, представляющей собой комплекс взаимодействующих автономных программных агентов. Программная реализация имеет модульную структуру, что обеспечивает удобство и относительную легкость редактирования отдельных модулей, не влияющее на работу остальных, и добавление новых функциональных возможностей в систему.

2. Проведен аналитический обзор языков программирования, технологий и программных средств реализации агентов и MAC. В качестве технологии реализации выбрана технология Java RMI, которая по сравнению с остальными является более гибким и мощным средством создания распределенных приложений на платформе Java, включая возможность реализации мобильных приложений.

3. Приведены примеры моделей сформированных разработанной системой региональных инновационных структур, успешно функционирующих в Мурманской области. Данные модели являются результатом апробации разработанных моделей, метода и программного комплекса.

4. На основании проведенных автором тестов можно сделать вывод, что программно реализованные предложенные в работе модели, алгоритмы функционируют в соответствии с их назначением и первоначально предъявленными требованиями. Тестирование системы показало ее полную работоспособность и правильность реализованных алгоритмов.

5. Использование результатов диссертационной работы специализированными инновационно-ориентированными организациями (инновационно-технологическими центрами, инновационными инкубаторами, технопарками и т.д.) и частными научно-исследовательскими или коммерческими структурами позволит оперативно производить поиск потенциальных бизнес-партнеров для решения конкретной бизнес-задачи по производству конечного или модификации существующего продукта, формировать эффективные инновационные структуры, направленные на реализацию экономически выгодных инновационных и инвестиционных проектов, а также прогнозировать сценарии развития соответствующих им инновационных процессов и учитывать риски от инвестиционных вложений в инновации и прочие бизнес-проекты.

Акты о внедрении разработанной системы и отзывы приложены к диссертации.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе сформулирована и решена проблема интеграции территориально-распределенных разнородных информационных ресурсов, посвященных инновациям, с целью автоматизации поиска потенциальных бизнес-партнеров, формирования и выбора региональных инновационных структур, реализующих экономически эффективные инновационные проекты, что обеспечивает повышение эффективности инновационной деятельности ученых и специалистов различных отраслей экономики и промышленности в регионе.

Получены следующие результаты:

1 Выполнен анализ существующих систем информационной поддержки бизнес-процессов и технологий построения таких систем. Исследована коммуникационно-информационная деятельность субъектов инноваций, использующих инновационно-ориентированные Интернет-порталы для поиска партнеров и регистрации своих бизнес-предложений.

2 Разработана формализованная концептуальная модель агентно-ориентированной виртуальной бизнес-среды развития инноваций. Выполнено формальное описание субъектов бизнес-среды, бизнес-идей и бизнес-планов субъектов инноваций, а также бизнес-процессов, протекающих в бизнес-среде. Предложен агентно-ориентированный подход, позволяющий представить субъектов инновационной деятельности как интеллектуальных агентов, функционирующих в этой среде.

3 Предложены математические модели критериев оценки эффективности инновационных структур. Разработаны алгоритмы вычисления параметров критериев оценки. Предложены критерии оценки эффективности инновационных структур. Сформулирована многокритериальная оптимизационная задача нахождения эффективных инновационных структур. Модифицированы существующие динамические методы оценки экономической эффективности инновационных проектов для учета затрат на ресурсы и рисков при оценке экономической привлекательности бизнес-проектов.

4 Разработан метод совмещенного формирования и оценки инновационных структур, основанный на анализе структуры и компонентов разработанной концептуальной модели, а также на совмещении семантического анализа параметров, описывающих бизнес-предложения субъектов инновационной деятельности, и оценки экономической эффективности этих бизнес-предложений. Разработаны алгоритмы семантического сопоставления параметров, описывающих бизнес-предложения субъектов инноваций, основанные на онтологическом подходе и использовании единой терминологической базы.

5 Создана гибридная архитектура агента субъекта инноваций, основанная на расширении существующей гибридной InteRRap-архитектуры агента за счет добавления в ее состав подсистемы имитационного моделирования, представляющей собой имитационный аппарат (комплекс системно-динамических моделей), с помощью которого агент способен имитировать сценарии развития отдельно взятых инновационных проектов с целью прогнозирования рисков и экономического эффекта капиталовложений в инновации, а также прогнозировать собственное поведение, поведение компаньонов и конкурентов. Сформулированы правила взаимодействия и координации агентов в виртуальной бизнес-среде, описанные в виде эвристических алгоритмов. Разработаны акторные модели функционирования агентов в виртуальной бизнес-среде, основанные на описании действий и поведения агента посредством алгебр: алгебры действий и алгебры поведений.

6 Реализована распределенная мультиагентная интегрирующая система информационной поддержки региональных инновационных структур, представляющая собой комплекс программных агентов, функционирующих в сети Интернет.

Результаты диссертационной работы использованы для решения задачи информационной поддержки регионального инновационного развития и внедрены в работу «Технопарка Апатиты» на базе КНЦ РАН и управления информационными ресурсами при департаменте экономического развития Правительства Мурманской области.

Возможные направления дальнейших исследований по теме диссертационной работы:

• Разработка методов проектирования региональных распределенных информационных систем поддержки инновационной деятельности и управления региональными бизнес-процессами.

• Разработка технологии формирования региональных инновационных структур их территориально-распределенных компонентов.

• Разработка подсистемы моделирования виртуального рынка инновационных услуг на основе теории рефлексивных игр.

• Разработка эффективных моделей и механизмов организации переговоров между агентами субъектов бизнес-структур в виртуальной бизнес-среде.

• Разработка подсистемы принятия решений для интеллектуальных агентов с имитационным аппаратом.

1. Автономов В. П. Национальные инновационные системы и место территорий с высокой концентрацией научно-технического потенциала // Материалы проекта FinRus 9804 Европейского Союза, Инновационные центры и наукограды. М., 2001.

2. Туманян И.В. Рынок инновационных услуг как элемент рыночной инфраструктуры / И.В. Туманян // Серия «Экономика»: Сб. науч. тр. СевКавГТУ, вып.6. Ставрополь: Изд-во СевКавГТУ, 2002.- С. 52-63.

3. Ресурсы инноваций: организационный, финансовый, административный./ Под ред. проф. И.П.Николаевой. М.:ЮНИТИ-ДАНА, 2003. - 318 с.

4. Управление инновациями: В 3 кн. Кн.1. Основы организации инновационных процессов/ А.А.Харин, И.Л. Коленский; Под ред. Ю.В. Шленова. М.: Высш. шк., 2003.-252 с.

5. Колосов В.Г. Основы инноватики : Учебное пособие. СПб.: СПбГТУ, 1999. - 68 с.

6. Управление инновационным процессом. Интервью с исполнительным директором ИКФ «АЛЬТ» Александром Печерским. Режим доступа: http://www.innovbusiness.ru/content/doc-858.html.

7. Концепция создания Государственной системы информационной поддержки инноваций. Режим доступа: http://www.rosemis.ru/news/news.htmi

8. OSLO MANUAL. The Measurement of Scientific and Technological Activities: Proposed Guidelines for Collecting and Interpreting Technological Innovation Data. European Commission, Eurostat. Режим доступа: www.oecd.org/dataoecd/35/61/2367580.pdf

9. П.Филиппов В.А. Информационно-аналитическая поддержка малого инновационного предпринимательства. М.: УРСС, 2006. - 200 с.

10. Калянов Г.Н. Моделирование, анализ, реорганизация и автоматизация бизнес-процессов: Учеб.пособие. М.: Финансы и статистика, 2006.- 240 с.

11. Чернышев C.JI. Моделирование экономических систем и прогнозирование их развития. М.: Изд-во МГТУ им.Н.Э.Баумана, 2003. - 232 с.

12. Форрестер Дж. Основы кибернетики предприятий (Индустриальная динамика). М.: Прогресс, 1971.

13. Путилов В.А., Горохов А.В. Системная динамика регионального развития. -Мурманск: НИЦ «Пазори», 2002. 306 с.

14. Новиков Д.А., Иващенко А.А. Модели и методы организационного управления инновационным развитием фирмы. М.: КомКнига, 2006. - 336 с.

15. Портал «Инновации и технологии». Режим доступа: http://www.itportal.ru/

16. Портал «Инновации и предпринимательство». Режим доступа: http://www.innovbusiness.ru/

17. Информационная система «Наука и Инновации». Режим доступа: http://www.rsci.ru/

18. Milling P.M. Modeling innovation processes for decision support and management simulation / P.M. Milling // System Dynamics Review, Vol. 12 1996. P. 214-234.

19. Маслобоев А.В., Путилов В.А. Проблематика информационной поддержки региональных инновационных структур / А.В. Маслобоев, В.А. Путилов // Инновации.- 2007. №6(104) - С. 73-76.

20. Bolcer, G., A., Taylor, N., R.: Advanced Workflow Management Technologies. Режим доступа: http://www.endeavors.com/pdfs/advancedworkflow.pdf

21. Jenning N., Faratin P., Johnson M., et. al. Agent-Based Business Process Management. -London: Dept. Electronic Engineering, Queen Mary & Westfield College. p.26.

22. WfMC: "Workflow Management Coalition Terminology & Glossary" / Режим доступа: http://www.wfmc.org/standards/docs/TC-1011 term glossary v3.pdf

23. Pang G. Implementation of an Agent-Based Business Process. Режим доступа: http://www.ifi.unizh.ch/ifiadmin/staff/rofrei/DA/DA Arbeiten 2000/Pang Gian.pdf

24. Cai, Т., Gloor, P., Nog, S. DartFlow: A Workflow Management System on the Web Using Transportable Agents. Dartmouth College, 1996.

25. Hawryszkiewycz, I., Debenham, J. A workflow System Based on Agents, Database and Expert Systems Applications, 9th International Conference. DEXA'98 Vienna, Austria, 1998.

26. Jin W., Chang S. Agent based Workflow: TRP Support Environment (TSE). - Режим доступа: http://www.geckil.com/~harvest/www5/papers/P53/Overview.html

27. Кононов А., Кузнецов E. Онтология промежуточного ПО // Открытые системы. 2002. №3- Режим доступа: http://www.osp.ru/os/2002/03/046.htm

28. Фостер Я., Кессельман К., Ник Д., Тьюке С. Grid-службы для интеграции распределенных систем / Я. Фостер, К. Кессельман, Д. Ник, С. Тьюке // Открытые системы. 2003. - №1. - С. 20-26.

29. A Scalable Peer-to-peer Lookup Service for Internet Applications (Technical Report) / 1. Stoica et. al. / Режим доступа: http://p2p.oit.cmc.msu.ru/articles/chord-tn.pdf

30. Smithson A., Morean L. Engineering an Agent-Based Peer-To-Peer Resource Discovery System. Режим доступа: http ://www. sics. s e/~sameh/research/P2P/ap2pc2 002.ps

31. Официальный сайт компании Magenta Technology. Режим доступа: http://www.magenta-technology.ru

32. Виттих В.А., Скобелев П.О. Мультиагентные системы для моделирования процессов самоорганизации и кооперации / В.А. Виттих, П.О. Скобелев// Proc. Of XIII Intl. conf. of the Artificial Intelligence in Engineering, Galway, 1998, pp 91-96.

33. Портал «Федеральное агентство по науке и инновациям». Режим доступа: http ://www. fasi. gov.ru/

34. Портал «Инновации.Технологии.Бизнес». Режим доступа: http://www.it4b.icsti.su/lib/index.html

35. Сетевая инновационная инфраструктура (СИНИН) СО РАН. Режим доступа: http://www.sinin.nsc.ru

36. Инновационный бизнес-портал «Синтез Бизнес Новаций». Режим доступа: http://www.sbn.finance.ru

37. Портал «Наука и технологии СНГ». Режим доступа: http://www.tech-db.ru

38. Виртуальная Интернет-выставка новых промышленных товаров и технологий. -Режим доступа: http://www.exib.ptechnology.ru/

39. Российский портал развития. Режим доступа: http://www.innovbusiness.ru/

40. Сетевая информационная база «Рынок инновационных ресурсов». Режим доступа: http://www.sib.inage.ru/

41. Электронная торговая площадка инновационных технологий. Режим доступа: http://www.technology-square.ru/

42. Инновационный портал Мурманской области. Режим доступа: http://www.nordinform.ru/

43. Виртуальная инновационная сеть «NineSigma». Режим доступа: http://www.ninesigma.com/

44. Портал комитета информационной поддержки научных исследований стран ЕС -«CORDIS». Режим доступа: http://www.cordis.lu/innovation/en/home.html

45. Портал «InnoCentive Center». Режим доступа: http://www.innoCentive.com/

46. Ложе И. Информационные системы. Методы и средства / Пер. с фр. М.: Мир, 1979. -632 с.

47. Емельянов С.В., Попков Ю.С., Олейник А.Г., Путилов В.А. Информационные технологии регионального управления // М.: Эдиториал УРСС, 2004. 400 с.

48. Олейник А.Г., Фридман А.Я. Ситуационное моделирование природно-технических комплексов / Информационные технологии и вычислительные системы. 2002. №2. -С. 90-103.

49. Vorbach S., Perl Е. Software Based Support for Innovation Processes / S. Vorbach, E. Perl // Proceedings of I-KNOW '05 Graz, Austria, June 29 July 1, 2005.- pp. 220-227.

50. Унтура Г.А. Модификация научной деятельности в новом информационном пространстве (создание и тиражирование научных результатов с помощью сетевой инновационной инфраструктуры). Режим доступа: http://sinin.nsc.ru/report SPB l.html

51. Р1ех languages.- Inform. Sci., 1971, № 3. P. 225-241.

52. Маслобоев А.В., Федоров A.M., Шишаев М.Г. Обзор инструментальных средств проектирования и реализации агентов и мультиагентных систем / А.В. Маслобоев,

53. A.M. Федоров, М.Г. Шишаев // Прикладные проблемы управления макросистемами: Труды ИСА РАН, том 28. Под ред. чл.-корр. РАН д.т.н. Ю.С. Попкова и д.т.н.

54. B.А. Путилова. Москва: Изд-во «КомКнига УРСС», 2006. - С. 233-239.

55. Каляев И. и др. Многопроцессорные распределенные системы управления интеллектуальных мобильных роботов / И. Каляев и др. // Современные технологии автоматизации. 1997.-№4 - С.94-97.

56. Швецов A.M., Яковлев С.А. Распределенные интеллектуальные информационные системы. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2003. -318 с.

57. Городецкий В.И. Многоагентные системы: основные свойства и модели координации поведения / В.И. Городецкий // Информационные технологии и вычислительные системы. 1998. - №1. - С.22-34.

58. Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. М.: УРСС, 2002. - 352 с.

59. Смирнов А.В., Шереметов Л.Б., Многоагентная технология проектирования сложных систем / А.В. Смирнов, Л.Б. Шереметов // Автоматизация проектирования, М.: 1998.- №3 С. 1-199.

60. Поспелов Д.А. Многоагентные системы настоящее и будущее / Д.А. Поспелов // Информационные технологии и вычислительные системы. - 1998. - №1 - С. 14-21.

61. Борщев А.В. Практическое агентное моделирование и его место в арсенале аналитика// Exponenta Pro, N 3-4,2004.

62. Горохов А.В., Олейник А.Г. Использование методов системной динамики в мультиагентных моделях // Информационные технологии в региональном развитии.- Апатиты, 2006. Вып.У1. - С. 20-24.

63. Новиков Д.А., Чхартишвили А.Г. Рефлексивные игры. М.: СИНТЕГ, 2003. - 160 с.

64. Поспелов И. Г. Моделирование экономических структур. М.: Фазис, 2003. 194 с.

65. Скобелев П.О. Виртуальные миры и интеллектуальные агенты для моделирования деятельности компании. Режим доступа: http ://www.kg.ru/Publ i sh/vm.stm

66. Поспелов И.Г. Модели экономической динамики, основанные на равновесии прогнозов экономических агентов.- М.: ВЦ РАН, 2003.200 с.

67. Поспелов И.Г. Вариационный принцип в описании экономического поведения. Математическое моделирование. Процессы в сложных экономических и экологических системах. / И.Г. Поспелов // под. ред Н.Н. Моисеева, А.А. Самарского,- М:, Наука, 1986.- С. 148-163.

68. Поспелов И.Г. Модель отбора поведения в социально-экономических системах / И.Г. Поспелов// Моделирование социального поведения: сб. тр. конф. МГУ, М.: Изд-во МГУ. 2001. Режим доступа: http://www.ccas.ru/rnrnes/mmest/pospelov.html

69. Поспелов И.Г. Динамическое описание коллективного поведения на рынке. Математическое моделирование: Методы описания и исследования сложных систем,

70. И.Г. Поспелов // под ред. А.А. Самарского, Н.Н. Моисеева, А.А. Петрова М. Наука, 1989.- С. 157-174.

71. Поспелов И.Г., Поспелова Л.Я., Хохлов М.А. ЭкоМод интеллектуальный инструмент разработки и исследования динамических моделей экономики / И.Г. Поспелов, Л.Я. Поспелова, М.А. Хохлов // Научная сессия МИФИ-2005.- Том 3. - М.: 2005.-С.21-22.

72. Фролов Ю.В. Мультиагентное моделирование социальных процессов в Swarm / Ю.В. Фролов // Математические структуры и моделирование.- вып. 5. 2000.- С.90-96.

73. Aberer К., Hauswirth М. Peer-to-peer information systems: concepts and models, state-of-the-art, and future systems. Режим доступа: http://lsirpeople.epfl.ch/hauswirth/papers/ICDE2002-Tutorial.pdf

74. С. Walshaw, M. Cross, and M. Everett. Parallel Dynamic Graph Partitioning for Adaptive Unstructured Meshes. Journal of Parallel and Distributed Computing, 47:102-108, 1997.

75. K. Barker, A. Chernikov, N. Chrisochoides, and K. Pingali. A Load Balancing Framework for Adaptive and Asynchronous Applications. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 15(2): 183-192, February 2004.

76. K. Decker, K. Sycara, and M. Williamson. Middle-Agents for the Internet. In Proceedings of the 15th International Joint Conference on Artificial Intelligence,, Nagoya, Japan, 1997. pp. 578-583.

77. K. Decker, M. Williamann, and K. Sycara. Matchmaking and Brokering. In Proceedings of the Second International Conference on Multi-Agent Systems (ICMAS-96), Kyoto, Japan, December 1996.

78. N. Carreiro and D. Gelernter. Linda in Context. Communications of the ACM, 32(4):444-458, 1989.

79. D. Gelernter. Generative Communication in Linda. ACM Transactions on Programming Language and Systems, 7(1):80-112, January 1985.

80. G. Cabri, L. Leonardi, and F. Zambonelli. MARS: A Programmable Coordination Architecture for Mobile Agents. IEEE Computing, 4(4):26-35,2000.

81. R. Tolksdorf. Berlinda: An Object-oriented Platform for Implementing Coordination Language in Java. In Proceedings of COORDINATION '97 (Coordination Languages and Models), LNCS 1282, pages 430-433. Springer-Verlag, 1997.

82. D. S. Milojcic, W. LaForge, and D. Chauhan. Mobile Objects and Agents (MOA). In Proceedings of USENIX COOTS'98, 1998.

83. C. A. Varela. Worldwide Computing with Universal Actors: Linguistic Abstractions for Naming, Migration, and Coordination. PhD thesis, University of Illinois at Urbana-Champaign, April 2001. http://www-osl.cs.uiuc.edu/docs/phd-varela01/varela-phd.pdf.

84. S. Alouf, F. Huet, P. Nain. Forwarders vs. Centralized Server: An Evaluation of Two Approaches for Locating Mobile Agents. Performance Evaluation, №49, Sep.2002, pp.:299-319.

85. D. Stefano and C. Santoro. Locating Mobile Agents in a Wide Distributed Environment. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 13:844-864, August 2002.

86. Сухорослов O.B. Принципы самоорганизации в пиринговых системах / О.В. Сухорослов // Прикладные проблемы управления макросистемами. Сб. докл. Том 8. -М.: Едиториал УРСС, 2004. С.141-174.

87. Mcllraith, S., Cao Son Т., Zeng Н. Semantic Web Services / S. Mcllraith, Т. Cao Son, H. Zeng // IEEE Intelligent Systems, March/April, 2001. pp.46-53.

88. Hendler J. Agents and the Semantic Web / J. Hendler // IEEE Intelligent Systems, Vol. 16, No. 2, March/April 2001. P. 130-151.

89. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб: Питер, 2000.

90. Документация по языку Java. Режим доступа: http://iava.sun.eom//docs/

91. Карпов Ю.Г. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с AnyLogic 5/ Ю.Г.Карпов. -СПб.:БХВ-Петербург, 2005.-400 с.