Теоретико-информационный анализ синергетического управления процессами в сложных системах

Финогеев, Алексей Германович

Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)

автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Теоретико-информационный анализ синергетического управления процессами в сложных системах

доктора технических наук: Финогеев, Алексей Германович
город: Пенза
год: 2004
специальность ВАК РФ: 05.13.01

Диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению на тему «Теоретико-информационный анализ синергетического управления процессами в сложных системах»

Автореферат диссертации по теме "Теоретико-информационный анализ синергетического управления процессами в сложных системах"

На правах рукописи

ФИНОГЕЕВ Алексей Германович

ТЕОРЕТИКО-ИНФОРМАЦИОННЫЙАНАЛИЗ СИНЕРГЕТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССАМИ В СЛОЖНЫХ СИСТЕМАХ

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (Приборостроение) Специальность 05.13.12 - Системы автоматизации проектирования (Вычислительная техника)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

ПЕНЗА 2004

Работа выполнена в Пензенском государственном университете.

Научный консультант:

доктор технических наук, профессор Бершадский Александр Моисеевич

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Кулагин Владимир Петрович; доктор технических наук, профессор Курейчик Виктор Михайлович; доктор технических наук, профессор Федотов Николай Гаврилович

Ведущая организация:

Институт проблем управления

им. В. А. Трапезникова

Российской Академии Наук, г. Москва

Защита состоится 29 апреля 2004 г., в_часов, на заседании

диссертационного совета Д 212.186.04 в Пензенском государственном университете по адресу: 440026, г. Пенза, ул. Красная, 40.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Пензенского государственного университета.

Автореферат разослан "_"_200_г.

Ученый секретарь

диссертационного совета

доктор технических наук, профессор

Смогунов В. В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. Диссертация посвящена рассмотрению проблем моделирования информационного пространства с позиции эволюции нелинейных динамических систем. Синергетическая теория в. настоящее время претендует на роль базовой парадигмы естествознания. Основой си-нергетического подхода служит принцип самоорганизации, связанный с выделением параметров порядка, что позволяет нелинейную среду, обладающую бесконечным числом степеней свободы, описать динамической системой с конечным числом переменных. Проблема управления здесь состоит в том, как среди множества переменных выделить ключевые параметры для решения задач управления. Проводимая в диссертации аналогия между информационными и нелинейными динамическими процессами открывает перспективы построения новой теории информации. На основе вводимых понятий в диссертации информационное пространство представляется как динамическая система, которая обладает «траекториями» движения, отражающими ее поведение.

В соответствии с концепцией синергетики для задач управления важна не столько мощность сигнала управления, сколько семантика, отражаемая информационными символами. Малые информационные воздействия, действующие на сложные открытые системы в критических точках, могут привести к значительным последствиям. Для открытых систем актуальным является исследование двойственного характера их поведения: с точки зрения динамики, когда доминирующую роль играет энергия, и с точки зрения протекающих в них информационных процессов.

Возникают две актуальные проблемы. Первая проблема связана с исследованием совместного взаимодействия энергии, вещества и информации в сложных системах в условиях их неустойчивости, что приводит к самоорганизации в результате когерентного взаимодействия множества параметров, системы. Другая проблема относится к изучению сущности самоорганизации информационных процессов в сложных системах, что приводит к разделению системы на динамическую (силовую) и информационную (управляющую) части. Такое расслоение является следствием сложности фазового портрета, когда параметры порядка, описывающие поведение системы в точке бифуркации, находятся в нелинейной зависимости друг от друга. Траектории системы становятся чувствительными к стохастическим информационным воздействиям. В результате система в фазовом пространстве может переходить с одной траектории эволюции на другую, а ее поведение определяется только информационными свойствами. Информационная часть системы связана с целью существования, а энергетическая часть создает основу информационного поведения.

РОС НАЦИОНАЛЬНА БИБЛИОТЕКА

С Петербург (/*-ОЭ

Учитывая возможность структурного расслоения, следует выделять в отдельную структуру блоки управления, которые оказывают влияние на динамику систем посредством информационных воздействий. В САПР в роли подобного регулятора выступает экспертная компонента с анализаторами объектов и планировщиком решения проектных задач. Актуальной задачей является управление процессом проектирования посредством интеграции в САПР системы поддержки принятия решений.

Сущность системно-синергетического подхода состоит: 1) в определении в пространстве состояний системы совокупности информационных аттракторов, расчета характеристик и оценки их влияния на эволюцию системы; 2) в использовании информации об устойчивых и неустойчивых состояниях системы, способах ее перевода в требуемые состояния с минимальными энергетическими и ресурсными затратами. Выдвинута гипотеза, что для перевода системы в требуемый режим достаточно иметь информацию о том, в бассейн какого аттрактора попадает траектория эволюции. Управление сводится к корректировке траекторий либо к удержанию системы на требуемом семействе траекторий, что требует не затрат энергии, а информации о метке траектории.

Научные исследования и результаты, изложенные в диссертации, основаны на работах В. И. Аршинова, Д. И. Батищева, А. М. Бершадского, Л. С. Бер-штейна, В. Г. Буданова, В. Н. Вагина, Ф. Варелы, Ю. М. Горского, Ю. А. Данилова, Г. К. Зипфа, Б. Б. Кадомцева, С. П. Капицы, Е. Ф. Кодда, А. А. Колесникова, В. П. Кулагина, С. П. Курдюмова, В. М. Курейчика, В. В. Курейчика, Б. К. Лебедева, Я. Е. Львовича, А. М. Ляпунова, Г. Г. Малинецкого, В. В. Ман-дельброта, Г. Матураны, А. Н. Мелихова, Г. Николиса, И. П. Норенкова, Г. С. Поспелова, А. Б. Потапова, И. Пригожина, Л. А. Растригина, В. Н. Фролова, Г. Хакена, Л. А. Цымбала и других ученых. Диссертационные исследования проводились в научной школе Пензенского государственного университета.

Актуальность научных исследований в плане теоретико-информационного анализа процессов синергетического управления в сложных системах подтверждается необходимостью решения проблем теоретического и прикладного характера, с которыми сталкиваются проектировщики и пользователи сложных систем, а также руководители на разных уровнях управления в социально-экономических системах. Для решения проблем необходима разработка специального класса концептуальных моделей, способных адекватно отображать информационные объекты и процессы нелинейной природы, поддерживать процедуры извлечения знаний из массивов оперативной информации, создания информационных хранилищ и представления информации лицам, принимающим решения. В диссертации проведены исследования информационного пространства САПР и систем управления в

рамках системно-синергетической концепции эволюции информационных процессов.

Таким образом, разработка положений фундаментальной теории информационных взаимодействий на данной концепции, аутопойезиса и эволюционного моделирования является актуальной и важной задачей.

Цели и задачи исследований. В работе поставлена цель - создание фундаментальных положений, методов и принципов теории информационного синергетического управления процессами эволюции, самоорганизации и аутопойезиса сложных систем и сред, что позволит повысить эффективность процесса принятия решений в проектно-технических, социально-экономических, административных и образовательных структурах. Решение задач имеет существенное значение для отраслей науки, образования, экономики и бизнеса в плане развития теории информации, системного анализа, информационных и телекоммуникационных технологий, эволюционного и концептуального моделирования, синергетической парадигмы.

Для достижения цели научного исследования решены следующие задачи:

1) проведен теоретико-информационный анализ информационных процессов и моделей в сложных проектно-технических, экономических и образовательных системах с позиции междисциплинарного системно-синергети-ческого подхода и аутопойезиса;

2) проведен комплексный анализ теорий, методов и принципов решения задач управления в различных сферах деятельности для определения сис-темно-синергетических закономерностей;

3) проведен анализ процессов эволюции информационного пространства сети Интернет, систем автоматизированного проектирования, баз данных и информационных хранилищ, систем поиска информации и извлечения знаний, социально-экономических и образовательных систем в плане выявления системно-синергетического характера информационных процессов;

4) разработаны основные концептуальные модели информационных объектов и взаимодействий, структур и систем, информационного пространства для поддержки процессов автоматизированного проектирования, принятия решений и управления;

5) определены универсальные закономерности управления и эволюционного развития сложных систем, информационных структур, сети Интернет,

6) разработаны комплексы программно-технических, информационных и научно-методических средств поддержки проектирования и управления в сложных открытых системах.

онном развитии. Предметом диссертационных исследований являются универсальные закономерности процессов синергетического управления и эволюционного развития сложных систем, информационных структур, информационного пространства сети Интернет, концептуальные модели и методы принятия решений в проектных, социально-экономических и образовательных системах.

Методы исследований. Разработанные положения, модели и принципы основаны на методах системного анализа, синергетики, нелинейной динамики, аутопойезиса, эволюционного моделирования, фрактальной геометрии, реляционной алгебры, теории категорий, теории принятия решений, теории информации, теории автоматизации проектирования, теории баз данных, теории классификации, теории графов, теории распознавания образов, теории управления.

Научная новизна заключается в обобщении и решении научной проблемы, связанной с разработкой положений теории информационных процессов в открытых системах и средах, концептуальных моделей и методов принятия решений в САПР, социально-экономических и образовательных системах. К наиболее существенным научным результатам относятся:

1) гипотеза о нелинейном динамическом характере информационных процессов в сложных открытых системах и системно-синергетическом характере процесса управления, которая позволяет определить новые перспективы построения динамической теории информации, исследовать процессы иерархического расслоения систем и процессов управления, построить основы теории информационных процессов;

2) разработанные положения фундаментальной теории динамических информационных процессов, которая включает в себя терминологию и определения, общетеоретические результаты и выводы, формулы расчета характеристик и параметров информационных процессов, категории информационного объекта и концепта, концептуального дескриптора, информационного морфизма, виртуальной среды, типы, классы, свойства, атрибуты концептов и морфизмов и т. д.;

3) метод теоретико-информационного анализа синергетического управления информационными процессами в системах и виртуальных средах, принципы моделирования процессов информационного управления на основе определения устойчивых и неустойчивых состояний, информационных аттракторов, построения фазового портрета сложной системы;

4) метод анализа эволюционного развития сети Интернет с позиции систем но-синергетического подхода, самоорганизации и структурного сопряжения информационных процессов, образования диссипативных структур и аттракторов в Web-пространстве с целью выявления базовых закономерностей развития информационных технологий;

5) научные основы концептуального моделирования информационных объектов в сложных системах автоматизированного проектирования и управления на основе комбинированного объектно-реляционного подхода;

6) методика информационно-синергетического управления в проектно-технических, социально-экономических и образовательных системах, которая включает процедуру параметрического обобщения, математические модели расчета характеристик аттракторов, метод синтеза информационных управляющих воздействий с целью изменения траекторий эволюции, технологию адаптивного управления через изменения в информационных мор-физмах и т. д.;

7) разработанные принципы геоинформационного мониторинга информационных потоков и электронного документооборота в управленческих и административных структурах на основе его пространственно-географической привязки к планам зданий и картам местности;

8) разработанные принципы системно-синергетического воздействия на психику человека с целью управления его мотивацией и поведением, синер-гетический подход в сфере образования и управления социальными группами.

Практическая ценность заключается в решении важной народно -хозяйственной проблемы, которая состоит в разработке системно-синергетической методологии управления в технических, финансово-экономических и социальных системах, позволяющей повысить качество и эффективность управленческих процессов, снизить ресурсные и энергетические затраты. Широкий спектр экспериментальных исследований» практическое воплощение разработанных методов и технологий управления в проектных, административных, экономических и образовательных системах доказывают преимущества применения результатов диссертации при решении типичных задач управления. Практическую ценность представляют следующие результаты:

1) разработаны структура и состав системы поддержки принятия решений предприятием в рамках синергетической концепции управления на основе предложенных информационных моделей управления предприятием, трехуровневой архитектуры информационной среды с централизованным информационным хранилищем и распределенными витринами данных;

2) разработана система административного управления, планирования информационных потоков и электронного документооборота, которая базируется на технологии геоинформационного мониторинга с привязкой к топологическому плану объекта управления;

3) решены задачи прикладного характера в следующих областях: разработка информационно-аналитических систем поддержки деятельности аудиторской фирмы и решения финансово-экономических задач для различных предприятий; анализ и оценка проектов; управление финансовыми рисками ли-

зинговых и инвестиционных компаний; управление долгами и кризисными ситуациями; автоматизация процессов регулирования теплоснабжения в городских теплосетях; автоматизация управления процессом производства электродной продукции; создание инфраструктуры регионального информационного пространства; создание Web-сайтов системы образования и науки;

4) разработаны метод и технология управления созданием и развитием Web-сайтов, баз данных, информационных хранилищ, средств поиска информации и извлечения знаний;

5) предложен комплексный подход к созданию интегрированных САПР с интеллектуальными средствами анализа объектов и алгоритмов проектирования, проектных ситуаций, подсистемой синтеза сценариев и шаблонов решения проектных задач (система тополого-метрического анализа ТОМАС и структурный анализатор STAR);

6) разработаны и реализованы средства интеллектуальной информационной поддержки принятия решений в САПР топологии СБИС, организованные в виде системы концептуального проектирования на основе гипотезы синергетического управления процессом выбора путей решения задач и объектно-реляционного моделирования объектов проектирования;

7) решены задачи прикладного характера в плане управления качеством подготовки специалистов на основе моделирования образовательной среды подготовки специалистов САПР, которая включает в себя систему планирования учебного процесса CASCAD, базы данных, Web-сайт, систему тестирования QUEST, учебно-методические комплексы и электронные учебники.

Достоверность научных и практических результатов диссертационной работы.

Достоверность научных положений и выводов подтверждена результатами моделирования, исследования, экспериментальной проверки и применением теоретических результатов при создании САПР интегральных схем, средств поддержки процессов проектирования ТОМАС и STAR, информационного пространства для системы образования и науки Пензенской области, университетской сети и Web-сайта в рамках международного проекта UNICOM, системы управления качеством образования CASCAD, системы управления финансовыми и товарными потоками, подсистемы управления контентом Web-сайта, системы поиска и извлечения знаний, распределенных информационных хранилищ, системы геоинформационного мониторинга электронного документооборота, электронных учебников, системы тестирования QUEST и т. д.

Основные положения, выносимые на защиту. На защиту выносятся:

1) гипотеза о системно-синергетическом характере процесса управления в сложных системах, которая включает механизмы создания и поддержания упорядоченности, процедуру параметрического обобщения, расчета харак-

теристик информационных аттракторов, технологию смены траектории эволюции или нежелательного аттрактора через изменение параметров порядка и начальных условий, использование информационных воздействий в особых точках и т. д.;

2) теоретико-информационная концепция анализа синергетических процессов и эволюции сложных информационных систем, включающая терминологию, аксиоматику, определения основных категорий, объектов и атрибутов, отношений, формулы расчета параметров, которая в отличие от существующих представляет инструментарий комплексных научных исследований синергетического управления процессами в сложных системах;

3) метод моделирования информационных объектов на концептуальном и логическом уровнях представления, который основан на гипотезе об ортогональности объектного и реляционного подходов к моделированию и позволяет использовать объектно-реляционную модель для отображения и исследования информационных процессов в сложных открытых системах;

4) системно-синергетическая методика информационного управления, которая, в отличие от классического сигнально-энергетического подхода к управлению, переводит сущность управления в информационную плоскость и основана на синергетическом аутопойетическом описании процессов самоорганизации в сложных системах и средах, что позволяет на практике существенно снизить энергетические и ресурсные затраты по управлению;

5) математические модели расчета характеристик систем, находящихся в особых информационных состояниях (аттракторах), которые позволяют выявить закономерности филогенетического развития информационной среды за счет онтогенетического развития информационных систем: 'МЪЬ-сайтов, хранилищ, средств анализа, поиска и извлечения знаний;

6) структура, состав, комплексы программ и баз данных информационно-аналитической системы поддержки принятия решений в САПР и системах управления, которая, в отличие от аналогов, построена по трехуровневой архитектуре с центральным информационным хранилищем и витринами данных с возможностью пространственно-географической привязки информационных потоков и баз данных к планам здания и картам с целью геоинформационного мониторинга.

жетных НИР «Разработка регионального информационного пространства» (1994-2000 гг.); «Создание регионального информационного пространства системы образования на базе WWW технологии» (2000-2003 гг.); в проекте «Разработка прототипа ГИС для мониторинга образовательной системы региона», выполняемом в рамках МНТП «Разработка научных основ создания геоинформационных систем»; в проекте «Разработка информационно-аналитической системы вуза», выполняемом в рамках МНТП «Информационные технологии в образовании и науке» (1998-1999 гг.); в НИР «Разработка учебно-методического комплекса "Создание информационных систем в среде FoxPro" в рамках МНТП «Разработка УМК по изучению перспективных информационных технологий»; в проекте «Геоинформационная система научных и образовательных ресурсов регионов России» для Гос-НИИ ИТ "Информика" в рамках МНТП «Геоинформационные системы»; в проекте «Разработка геоинформационной системы Российского портала открытого образования» в рамках федеральной целевой программы МО РФ «Развитие единой образовательной информационной среды>> (2001-2005 гг.); в проектах «Создание комплекта научно-образовательных атласов федеральных округов России», «Информационное и технологическое сопровождение геоинформационного сервера "Образовательные ресурсы России"» в рамках программы МО РФ «Научное, научно-техническое, материально-техническое и информационное обеспечение системы образования»; в проекте «Разработка и исследование методов распознавания структур объектов в адаптивных интеллектуальных системах» по гранту ИНФ7 РФФИ; в проектах по заданию МО РФ «Системологические основы и концептуальные методы проектирования и управления в региональных образовательных структурах и технических системах», «Создание экспериментальной базы данных и базы знаний учреждений высшего и смежного образования региона»; в проектах по заказ-наряду МО РФ «Теория и методы построения высокопроизводительных информационно-вычислительных систем (ИВС) для обработки гетерогенной информации» (2000-2003 гг.), «Адаптивное ситуационное управление в концептуально-ориентированных средах проектных и образовательных систем», «Разработка концептуальной модели обучаемого, обучающего и процесса обучения» и т. д. Акт использования результатов диссертационной работы в научно-исследовательских работах Пензенского государственного университета приведен в приложении к диссертации.

ны при создании информационного пространства сети ПГУ, регионального информационного пространства, Web-сайтов системы образования Пензы, баз знаний по международной программе «Создание национальной системы баз данных и знаний высшей школы России», для автоматизации деятельности аудиторского предприятия,. при оптимизации административно-хозяйственной и финансово-экономической деятельности предприятий различных форм собственности; при инвестиционной оценке бизнес-проектов и управлении финансовыми рисками; для оценки состояний систем автоматического регулирования подачи тепла в городских сетях теплоснабжения, для автоматизации управления процессом производства электродной продукции и т. д. Акты внедрения результатов диссертационной работы в деятельность аудиторского предприятия ООО "Аудит-Консалтинг" (г. Пенза), завода ООО «Пенза-Электрод» (г. Пенза), муниципального предприятия "Гортеплосеть" (г. Кузнецк), производственно-коммерческого предприятия ОАО "ЛАСРЕФ" (г. Таллинн, Эстония) приведены в приложении к диссертации.

Научные результаты, наряду с внедрением в промышленность, используются в учебном процессе Пензенского государственного университета, Пензенского филиала Российского государственного университета инновационных технологий и предпринимательства при разработке лекционных, практических и лабораторных занятий по учебным дисциплинам: «Организация работы в сети Интернет», «Локальные и глобальные сети», «Компьютерное искусство», «Мировые информационные ресурсы» и т. д., а также при разработке учебно-методических комплексов, электронных учебников, системы тестирования, системы управления качеством обучения. Соответствующие акты внедрения результатов работы в учебный процесс приведены в приложении к диссертации.

Апробация работы. Результаты диссертационной работы докладывались, обсуждались и были одобрены на международном коллоквиуме «Graphen und Netzwerke - Theorie und Anwendungen» (ГДР, Ильменау, 1988); на научных семинарах во время стажировки в Оттавском университете (Канада, Оттава, 1990-1991); на международных конференциях: «Интегрированные системы целевой подготовки специалистов и автоматизации технических систем различного назначения» (ГКНО СССР, 1990); «Новые информационные технологии в науке, образовании и бизнесе, САПР-93, САПР-94» (Украина, Ялта-Гурзуф, 1993, 1994); «Новые информационные технологии в науке, образовании, медицине, телекоммуникациях и бизнесе, IT+SE'94, IT+SE'95, IT+SE'96, IT+SE'98, IT+SE'99, IT+SE'2000, IT+SE'2001, IT+SE'2002, IT+SE'2003» (Украина, Гурзуф, 1994-2003); на международных конференциях «Новые информационные технологии и системы», «Информационные технологии и системы в образовании, науке, бизнесе», «Университетское образование» (Пенза, 1994, 2000, 2002); «Проблемы автоматизи-

рованного проектирования в электронике» (Киев, 1994); на международный конференциях «Региональная информатика, РИ-95, РИ-96» (Санкт-Петербург, 1995, 1996); «Новые информационные технологии в университетском образовании» (Новосибирск, 1995); «Информационные технологии в непрерывном образовании ИТНО-95» (Петрозаводск, 1995); на всесоюзных конференциях «Методы и средства борьбы с помехами в цифровой технике» (Каунас, 1986); «Автоматизация проектирования средств вычислительной техники и радиоэлектроники» (Каунас, 1985); «Теория и практика построения, интеллектуальных интегрированных САПР РЭА и БИС» (Москва, 1989); «Теоретические и прикладные вопросы разработки и эксплуатации систем автоматизированного проектирования радиоэлектронной аппаратуры» (Славское, 1986); на всероссийских научно-технических конференциях «Телематика-95, Телематика-96, Телематика-97» (Санкт-Петербург, 1995, 1996, 1997); «Перспективные информационные технологии в высшей школе» (Самара, 1993); всесоюзных совещаниях и семинарах «Автоматизация проектирования электротехнических устройств» (Таллинн, 1987); «Высокие технологии в проектировании технических устройств и автоматизированных систем», «Математическое обеспечение высоких технологий в технике, " образовании и медицине» (Воронеж, 1993, 1995, 1996); «Проблемы создания национальной академической системы баз данных и баз знаний» (Уфа, 1995); на всероссийском симпозиуме «Квалиметрия человека и образования: методология и практика» (Москва, 1994); на всероссийской научно-методической конференции «Компьютерные технологии в высшем образовании» (Санкт-Петербург, 1994); на республиканских конференциях и семинарах «Машинные методы проектирования ЭВА» (Каунас, 1988); «Системный анализ и принятие решений в задачах автоматизированного обеспечения надежности и качества изделий приборостроения и радиоэлектроники» (Махачкала, 1991); «Опыт разработки приборно-технологических САПР» (Львов, 1991); «Новые информационные технологии» (Минск, 1991); «Автоматизация проектирования радиоэлектронной аппаратуры» (Каунас, 1991); на межрегиональных конференциях «Новые информационные технологии обучения в региональной инфраструктуре» (Пенза, 1999); «Автоматизация проектирования РЭА и ЭВА» (Пенза, 1984-1993); на научно-методических семинарах кафедры САПР ПГУ, а также на ряде конференций и семинаров.

Публикации. Результаты диссертационной работы отражены в 107 печатных работах, в том числе в 1 монографии, 5 учебных пособиях, 20 научно-исследовательских отчетах, 11 статьях. Без соавторов опубликовано 42 работы. Все результаты, составляющие содержание диссертации, получены автором самостоятельно.

. Структура и объем диссертационной работы. Основное содержание диссертационной работы изложено на 338 страницах машинописного текста

и включает введение, 6 глав, заключение, список литературы из 313 наименований, 62 рисунка.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении дана краткая характеристика состояния проблемы. Обосновывается актуальность темы диссертационной работы, определены цель и задачи работы, сформулированы научная новизна, практическая ценность работы, излагается основное содержание глав диссертации.

В первой главе проведен анализ теорий, моделей и методов построения информационных сред сложных эволюционирующих систем. Эффективность научных исследований зависит от сложности системы и возможности описания адекватными математическими и логико-информационными моделями. Анализ существующих теорий, моделей и методов показал, что для создания аппарата концептуального моделирования информационных процессов наиболее целесообразно использовать фундаментальные конструкции теории множеств, теории категорий, теории информации, системного анализа, синергетики, аутопойезиса и теории баз данных.

Формальное определение понятий дано с использованием аппарата теории категорий. Определение категории включает в себя объекты (А, В, С,...) и морфизмы (f, g, h,...). Отображени£из объекта А в В записывается как f: (А—>В). Для каждого объекта А имеет место ■ ™™пое обозна-

чается тождеством Для пары отображений: А—¿—>В——>С композиция отображения подчиняется законам идентичности и ассоциативности. Функтором F называется функциональное отображение категории ф в категорию у, что ставит в соответствие каждому объекту А из объект морфизма из в морфизм , сохраняющее структуру категории и композицию морфизмов так, что F(U)=\KA),F(gf) = F(g)F(/).

Рассмотрим информационное пространство с разбиениями на кластеры систем. Существуют морфизмы, переводящие кластер разбиения одной подструктуры целиком в кластер другой. Если К,х - кластер i разбиения подструктуры X, К\ л — кластер разбиения подструктуры А, в который переходит кластер i, то количество морфизмов между подструктурами можно

рассчитать как = (АГф^). Если в K¡ содержится n¡ элементов,

В главе рассматривается класс аутопойетических систем. С позиции ау-топойетической теории, морфизмы, определяющие информационную сис-

тему и задающие динамику ее взаимодействий, называются организацией системы. Различие между организацией и структурой фактически определяет разделение описаний системы на абстрактный и конкретный аспекты. Организация системы задаёт морфизмы, которые компоненты системы должны генерировать, чтобы конституировать систему как единство. Организация независима от свойств компонентов, и, следовательно, система для сохранения функциональности должна сохранять структуру морфизмов. Динамика поведения информационной системы ограничивается её конституцией, а ее изменение является компенсационным поведением структуры под воздействием внешних факторов. В фазовом пространстве системы ее структура определяет домен морфизмов и диапазон форм, в рамках которых она может эволюционировать, не теряя организации. Аутопойезис определяет понятия наблюдателя, домена морфизмов и структурного сопряжения. Домен используется для разделения морфизмов между системами и наблюдателем. В главе вводится понятие информационного домена для описания информационных потоков через отношения к состояниям системы и ее траекториям.

Структурное сопряжение определяет взаимодействие информационной системы с виртуальной средой или с другой системой. Это процесс, ведущий к пространственно-временному совпадению фазовых состояний. Структурное сопряжение означает координацию систем и описывает их адаптацию, независимо от перехода информации через границы систем. Процесс эволюции систем и виртуальной среды приводит к их структурному сопряжению. Рассматриваются адаптация системы к виртуальной среде, как их структурное сопряжение П/;, выражающееся через изменение состояния системы в зависимости от состояния среды ¿(Л/?),, а также адаптация систем С1,р как их сопряжение, результатом которого является согласованный домен информационных состояний системного комплекса в фазовом пространстве. Структурное сопряжение управляемой и управляющей систем является системой с организацией, задающей домен морфизмов, в которые она может вступать с целью поддержания самой себя. Это определяет основную цель управления - достижение баланса между автономией системы (самоуправлением) и аллономией системы (внешним контролем).

Результаты исследований, приведенных в диссертации, использованы при создании интегрированных объектно-ориентированных САПР, использующих концепции абстрактных типов данных при моделировании интегральных схем. Синергетическое управление структурами данных и информационными процессами в автоматизированном проектировании основано на синтезе управляющих воздействий блоком адаптивного управления. В САПР управляющие воздействия синтезируются по результатам анализа объектов проектирования и служат для выбора и настройки процедур про-

ектирования. Выбор определяется через сопряжение САПР со спецификацией объекта проектирования, а решение проектных задач как синергетиче-ские процедуры определения параметров порядка и выбора траектории эволюционного изменения объектов проектирования.

Во второй главе изложены основы концептуального моделирования информационного пространства. Определена категория «информационный объект» как абстрактная сущность, представляющая виртуальное описание реальной сущности и ее восприятие. Информационное пространство строится на основе информационных объектов и отношений между ними. Атрибутами S, /„ Р„ Х5, /) информационного объекта являются идентификаторы /,; параметры Р5\ методы взаимодействия X,.. Моделью атрибута является предикат: «Атрибут 5/ концептуальной модели объекта О, принимает значение из множества Е, = {¿1,..., л*}:.3 ^ д. 5,3 / 0( = е Е„ где ст( -сигнатура атрибута в модели;

Информационный концепт определяет множество информационных объектов класса. Концепты связаны морфизмами и являются самоорганизующейся эволюционирующей синергетической системой. Концепт является результатом абстракции информационного объекта и может представляться в виде совокупности материальных носителей (сигналов, кодов, знаков, потоков данных, образов и т. д.). Определены свойства концепта: фиксация носителей информации, унификация типов носителей информации, наличие степеней свободы и параметров порядка; соответствие пространственно-временным координатам, клонирование, тождественность, причинно-следственные связи, ассоциативность. Концепты связаны информационными морфизмами. Для момента времени I всегда можно выделить множество концептов типа (г,)'^ и (т2УоЬ, причем (г,)'^ с ( г2)'(Л; (г,)'„/, п (т2)'ы, = 0.

Рассматривается иерархическая модель информационного пространства, включающая концепты, морфизмы, виртуальную среду. Модель предназначена для раскрытия сущности виртуальной среды как динамичного фона, на котором определяется объектное ядро концептов, морфизмов и их атрибутов. Особенностями модели являются цели и критерии существования, иерархическая архитектура, признаки идентификации, пространство состояний, нелинейность, самоорганизация, аутопойезис, эволюция и т. д. Взаимодействие концептов на уровнях иерархии задается функторами. Процесс синтеза концепта также определяется через функтор, в результате действия которого возникает новая категория, оперирующая в инерциальном многообразии категорий ранее определенного типа. Модель рассматривается как изменяющаяся во времени структура с множеством траекторий эволюции информационного пространства и множеством его состояний, которые образуют фазовый портрет.

Для формального представления концепта в виде структуры знаний вводится понятие концептуального дескриптора. Дескриптор включает атрибуты концепта. Класс К концептов Ви ..., В„ может быть представлен множеством дескрипторов {/], ..., /„}, где каждый концепт В] представлен своим дескриптором I — ($]_/, Эц, ■■■, $/,/, ■•., 5„_/), определенным в координатах ..., 5») пространства. Атрибут концепта £(у является его концептуальным дескриптором в том случае, когда он однозначно ссылается на концепт В'¡. Для описания состояния концепта В] необходимо указать значения всех его атрибутов 5, в момент времени /. Параметры 8 концепта В] связаны морфиз-мами ф. Набор значений параметров © = {9|, ...,9,} с дескриптором ^ будем называть кодом состояния концепта В}. Модель состояния концепта б) может быть представлена функцией Имеет место отображение

я/о =>(/,. ад.

Дескриптор 7,- включает значения классификационных признаков ¡\, ..., ¡т где /,е {£|х...х£й}, где Е) - область значений атрибута <5у, приу=1,...,«. Пусть ..., - перечень атрибутов, характеризующих множество концептов. Поставим в соответствие каждому атрибуту ^ многозначный предикат Ру, определяющий множество значений атрибута Это означает,

что в момент времени / Sj может принимать только одно значение я, из множества Е). Класс концептов К можно определить как декартово произведение: {Е\Х....Х.Е„} ={1\, Iг,..., /ш}. Для анализа морфизмов между концептами класса-рассматриваются атрибуты ¿^...Д, как оси концептуального пространства В2,...,Вт}, где концепт представлен точкой. Существует отношение частичного порядка в классе {/], /г," ..., /т}, такое, что ц(/|) < ц(/2)<...< ц(/т), где — мера упорядочения дескриптора в Д'-мср-ном пространстве. Пусть величина определяет уровень иерархии класса концептов В, относительно исходного класса. Тогда расстояние между уровнями в пространстве классификации Д = г( /,) — является метрикой для В, и В/,. Дескриптор / класса концептов В есть набор символов (СХ], (Хг, ..., <*„ ..., сх„) из алфавита Лу. Мощность класса концептов можно определить как Л/( I) = Пу О* где у - номер разряда /у, соответствующего атрибуту Sj в дескрипторе /. При этом х = к., если /у = х = к - 1, если гу = аеу, х = 0, если Гу = -у, а^ С Ер к - количество значений атрибута 5).

Мера упорядочения концептов в пространстве классификации определяет операции наследования КК\ х {Е„*ь ..., Е„а}, полиморфизма, включения, ассоциативности и др. Фактически концепты В\, ..., Вт находятся в отношении .....5ет), если Не (£у |Х...х£,т), где ..., - соответственно атрибуты объектов с множествами значений Поскольку свойства концепта меняют значения с течением времени, то его образ перемещается в фазовом пространстве. Пусть Б2, ..., ..., 5, —

множество свойств концепта ВКаждое свойство есть функция времени S^= I). Если набор значений переменных отнесенный к моменту времени („ характеризует состояние объекта В, в момент /„ то множество переменных 5ь <$2, .....I образует пространство состояний концепта В}, а набор

значений этих атрибутов будем называть координатами состояния концепта Рассматриваются типовые информационные морфизмы между концептами: родовидовый морфизм 1\<$ир>Х1, порядковый морфизм 11<РАЯТ ОР>х/, мор-физм принадлежности :,<Ш А>у, морфизм образца Х„<Ш8>х^и компонентный морфизм тl<COMPONENT ОЬ>х/, морфизм качества х^ШИТУ ОГ>х/, морфизм ассоциативности х,<0>ту. Ассоциативное качество, присущее концептам, описывается как морфизм Qa со схемой \Df.rejО^.ге/,, ......УдЬ

где ге/\, ге/, - атрибуты-дескрипторы концептов. Гиперссылки можно определить как качество Qкf или отношение со схемой [О/'.геД, где единственный атрибут геГ определен на домене Д.

Определено представление типа концепта х как триада вида (т, п„ т,), где т, г, - типы, п,- имя атрибута, / = 1,..., к, п, ^Пр причем /' В момент времени атрибут п, отображает множество концептов типа т на множество концептов типа Представление называют

минимальным, если при удалении любой из триад оставшееся множество перестает быть представлением данного типа. Если разным объектам В\ и Вг типа т соответствуют разные кортежи значений п,: {и/(В|), Пг (В«¿¡'( В\)} и {п$В-2), (В2, ..., л/С^Ж то данное условие называется условием различимости ИК. Если задано представление {(т, п„ т,)| / = 1... А};Л!={т,|, ...,х,р}, У={ту|, ..., т,,}, то можно сказать, что компоненты Г функционально зависят от компонент^ если в любой момент времени ?для двух объектов Въ В2 е х„ь из равенств п,\(В$ = «,['№)> —> п,р'(В])= п,р{Вг} следуют равенства л7]'(В|) = = п^'(Вг), ..., Пр(В\) — п^(Вг). Атрибутами морфизма являются: свойство взаимоотношения концептов, размерность, область определения свойства, область значений морфизма, семантика, имя, временные характеристики действия, символическая конструкция (формула). Формально морфизм можно представить в виде символьной модели информационного отношения. Морфизмы QJ {1т], §тр /) определены в системе подпространств: идентификаторов I; параметров 6; функций ¥; факторов X.

Структура концепта подразумевает существование морфизмов между концептом и компонентами информационной системы, которые сгруппированы в домены. Существует множество Б доменов {Д, Д, ...,Д,} и множество морфизмов определенных на D так что {2 С ПО,}, где

0<1<СО

Де Д Пусть существует домен Д (Д, е/3), содержащий уникальные имела Каждому имени ставится в соответствие подмноже-

ство 51 с отношением которое можно назвать доменом = скнп^,), 1 < / <т, Q^ Морфизм выступающий в роли качества домена </„ не соответствует классическому пониманию, которое подразумевает, что домен - это множество, а значение домена - это скаляр. Речь идет о паре «тип» - «значение типа». Такой подход позволяет рассматривать скалярное значение качества и значение отношения типа Q, являющееся атрибутом объекта, как значения, определенные на одном и том же домене.

Схемой класса морфизмов С называется подмножество С = {ф | е А}. Класс со схемой С - это множество отображений {гь Гг,т^} из С В причем отображение г 6 с должно удовлетворять ограничению: /•($,) е Мор-физмом г класса с называется множество | $,}, которое имеет имя и яв-

ляется подмножеством , 5, е 0/. А можно рассматривать как объединение схем классов С (А = С] (У Сг (Л-ч где т - число классов сущест-

вующих в системе. Множество морфизмов К = С|(/Сг {/, {/си можно рассматривать как множество отображений из домена в множество

Информационный концепт обладает двойственной природой. Дескриптор определяет объектное представление концепта, но в то же время сам обладает реляционной природой. Множество значений качества концепта рассматривается как отношение Концепту соответствует один и только один кортеж отношения Q|. Существует домен А(А е £)), содержащий уникальные дескрипторы, где концепту из множества О в информационном пространстве ставится в соответствие только одно значение из А- Концепт о, е О может рассматриваться как отображение из О, В Q, причем отображению соответствует значение 1) е А- Тогда О можно рассматривать как подмножество прямого произведения

Исходя из • того, что = ПА.Де£>. запишем:

0 = Л{Л|Лс Д/ хА х(?,(?= ПА,А еАА еАА е5}.

Домен А множества значений / может рассматриваться как домен, на котором определен атрибут отношения <2¡, и являться первичным ключом отношения. Поскольку Q ставится в соответствие множество атри-

бутов s, для которых 2 является доменом Q = (1от(л), 5 е ск)т'(0, сЪт1^) еД,

то точным будет выражение

= е А А еАА 6 А.

Запишем выражение как О = Щ Я | Л с П А > А 6 А А = А»А = А) •

Видно, что множество концептов О является реляционной системой. Каж-

дому значению {di,d„} морфизма Qt с доменом {£)],..., D„}, входящему в атрибут Sj, концепта о* соответствует кортеж <¡i¡, Sj, d\,..., d„> реляционного отношения R¡ со схемой {D¡'.lm, S, Di, D„}, что доказывает объектно-реляционную сущность концепта. Ортогональность объектной и реляционной моделей означает следующее: морфизм является доменом атрибута базового класса, а класс является доменом атрибута морфизма. Ортогональность предполагает существование операций: 1) адресации ADR(X) (ADR (X,) ф ADR{Xj) (при Х< ф X,) и ADR(X,) = ADR{X¡) (при X, = XJ)), которая в объектной концепции проецирует X на адресное пространство системы; 2) операции типизации IS(X), которая проецирует X на пространство определения типов. Для идентификации кортежа атрибутов концепта X отношения R, операция ADR(X) возвращает выражение вида (R, К), которое означает ключ К кортежа Xотношения R, где R = IS(X). Так как пара (R,K) описывает результат операции ADR(X), идентифицирующей кортеж X внутри системы, можно сказать, что

Эволюция концепта отражается траекторией в фазовом пространстве состояний. Информационным состоянием ¥ концепта Bj называется срез значений его параметров в момент времени t. Вектор параметров 9,=fj(jt,X), представляет собой базу координат пространства состояний концепта. Состояние концепта в момент времени t задается тензором Si~T¡ ^ (S„ ..., St,..., Sj ). В пространстве рассматривается множество состояний v|/o, vjí!, V|/ft в которых находится концепт в моменты времени 0, 1,..., t. Состояние у, связано с предшествующими состояниями Ц/о,Уь —»Vil- Поэтому пространство можно определить как множество возможных траекторий. Совокупность свойств траекторий определяет семантику пространства. Траектория концепта Bj за промежуток времени Д< характеризуется функцией 91 = fj(t, Ij,X), где j = 1,..., п. Концепт представляется кортежами координат Bj=>(i¡, ..., ip, 9!, 9,,/i.....fn t) или Bj=> (Ij, Qj, Fj, t), где ¡} - дескриптор; - набор параметров порядка, определяющих поведение концепта; Fj- набор методов и функций, реализуемых концептом; t - время.

Эволюция информационных систем предопределяет развитие механизмов и технологий интерпретации информации. Интерпретация информации, получаемой в процессе взаимодействий, переводит ее в данные. В процессе интерпретации происходит качественное обобщение информации. Процедура параметрического обобщения рассматривается как процесс редукции системы и снижения факторов информационного взаимодействия. Определяются параметры концепта S/ = {s,¡, s,?, ..., s,„}. Каждому параметру Sf ставится в соответствие спецификация морфизмов, которые генерируются при его изменении Cj = {c,i, Сд, ..., cyt}.. Получаем описание агрегированной подструктуры концепта которая принимается в качестве специфика-

ции обобщения. Определяющим в нахождении обобщения является изменение информационных морфизмов при сопряжении концептов системы между собой и с внешней средой.

Параметрическое обобщение Р определяется как функтор S —> С, где компонент = (s„ Cj) определяет его элемент. Тогда Р является отображением Р: СДх U2x... x{/„xZ,xZ2x ... xZn,-^r,xy2x ... х К*,где U\, U2, ...,U„-области структурного сопряжения концептов; Z[, Z2) ..., Zm - области структурного сопряжения концептов с доменами среды; Yi, Y2, ...» Ya - результаты отображения. Результаты отображения принадлежат области согласования морфизмов Y¡ e X, где X = L П К: U, е L, Z¡ е К. Если обозначить аргументы Z\, Z2, ..., Zm и результаты Yu Y2, через W, тогда параметрическая процедура будет Р: U¡ х U2 х ...х U„ х Zx х Z2 х ...х Zm Y¡ х Y2 х ... х = s Р: (/| х С/2 х ...х t/„ х Z| х Z2 х ...х Z„, х К, х /2 х • * У* = Р: U\ х U2 х ... х Unx W. Сигнатуру процедуры обобщения можно представить в форме F(UU U2, ..., Um W), где U\, U2, ..., í/„ - аргументы, зависящие от сопряжения систем, a W- аргументы, зависящие от сопряжения концептов с доменами информационной среды.

Для отражения механизма полиморфизма посредством массивов указателей на обработчики спецификаций запишем их сигнатуру в виде: F\U\, U2, ..., Un] (fV) = F(U¡, U2, ..., U„, W), где [í/,, U2, ..., Un] представляет параметрический список. Обработчик спецификаций предназначен для обработки комбинаций параметров с целью выделения параметров порядка. Исходное множество задается значениями признаков при описании его сигнатуры значения признаков обобщений, по которым производятся процедуры кластеризации. Количество обработчиков спецификаций можно определить как произведение мощностей множеств обобщающих признаков для списка параметров концепта N, = ¡ Т,\ |х17д|х, ..., х\тю\, где Ту — множество обобщающих признаков U,. Результатом параметрического обобщения является выборка параметров порядка, для которой определено и зафиксировано значение элемента отображения и,=( l„Cj). Вызов процедур можно представить в форме .F[Mi/> Щ,..., h„J (w¡,r), где [и|/, и2р ..., м„<] - множество параметрических экземпляров-аргументов;

- параметры для обработчика.

Спецификация является статическим типом параметрического обобщения. Если определить алгоритм изменения информационной системы во времени, то параметрическое обобщение представляет информационную технологию £ = <Elt /„>, как динамический тип обобщения, где Ех - это экс-тенсионал (множество морфизмов, выступающих в роли «структурообразующих факторов»), а /„ - интенсионал (множество операций и предикатов

над ними). Для информационной технологии существует гомоморфное отображение на алгебру.

В третьей главе рассматриваются информационные взаимодействия в виртуальной среде и механизмы информационного обмена между системами. Система разделяется на две части: энергетически-силовую и информационно-управляющую. Информационная структура может существовать только на материальном носителе и содержать концепты, подверженные негэнтропийным процессам. Синергетика эволюции виртуальной среды определяет сопряжение процесса организации информационных концептов и самоорганизации. Системно-синергетическая концепция акцентирует внимание на согласованности взаимодействия частей при образовании структуры как единого целого в плане возникновения, поддержания устойчивости и распада систем. Самоорганизация системы проявляется в образовании дис-сипативных структур, где функция Р —> РТ = ¥ означает переход к динамике диссипативных процессов: = РТ — dQ / <к —> ().

Эволюционирующая популяция концептов есть множество {С*}, состоящее из п последовательностей б*, к = 1, ..., п.. Каждая последовательность представляет собой цепочку из N символов, й),,, I = 1,..., N. Допустим, что имеется распределенный концепт, состоящий из множества баз данных в качестве особых точек Х\, Хг, — Определим «энергию» множества концептов как£= — 0,5 ! Ф у, а изменение энергии как ДЕ= —АХ^^Х, = = Х} пе1у, » Ф- у. Энергия играет роль функции Ляпунова для динамической системы.

В синергетическом плане рассматривается множество систем и ансамблей их состояний, которые при потере устойчивости во время фазового перехода могут порождать новые структуры. Существуют особые состояния концепта и среды, которые притягивают траектории развития. Данные состояния называются информационными аттракторами. Примером аттракторов являются многомерные хранилища данных, Яр-архивы, Web-порталы, индексные каталоги и т. д. Информационный аттрактор выступает в роли структуры особого рода, которая положительными показателями Ляпунова создает разнообразие, усиливая погрешности развития в пространстве состояний, и порождает порядок, сжимая погрешности развития в направлениях, характеризуемых отрицательными показателями Ляпунова.

Процесс поиска информации представляется как притяжение информационных запросов бассейнами аттракторов. Рассчитаем характеристики аттракторов, которые позволяют выявить закономерности информационных процессов и описать эволюцию информационного пространства. Существуют методы реконструкции аттрактора, позволяющие восстановить размерность аттрактора и его общий вид по экспериментальным данным. Основным является метод задержек, основанный на наблюдении хаотических

процессов и построении аттрактора в реконструированном фазовом пространстве, которое восстанавливается из временного ряда значений параметра порядка.

Пусть есть множество точек, характеризующих состояние концепта перед переходом его в режим аттрактора и определенных в фазовом пространстве размерности N. Число таких точек Мдолжно быть М > Л/тт=102+О'4£>, где Б - размерность аттрактора. Для индексного каталога взяты отсчеты параметров: числа запросов пользователей в единицу времени, среднего времени обработки запроса, числа ссылок, добавляемых роботом в единицу времени, числа ссылок, выдаваемых по запросу в единицу времени и т. д. В общем случае временные ряды представляют отсчеты параметра порядка

. Если известен шаг по времени Л/, то время / = кЫ. В п-мерном пространстве строится последовательность точек Х^ = Ч г. •••» /И)г}. где к = 0,т-1, т = М- ( и-1), где т — временная задержка, п - размерность вложения. Если М °о, то множество точек ^е Л" задает вложение аттрактора при любом выборе наблюдаемого параметра, если п не меньше удвоенной размерности исходного аттрактора. С целью уменьшения ошибки, обусловленной конечностью набора экспериментальных точек

расчеты проводились при разных значениях М и п для получения характеристик независимых от М и п с заданной точностью. Для малых шагов по времени значения будут близкими, следовательно, значение имеет правильный выбор временной задержки т, чтобы корреляция между и была минимальной. Для эксперимента выбор т производился 2 способами. Первый способ выбора временной задержки заключался в вычислении

автокорреляционной функции временного ряда В(т) = —- £ - - 5),

т = М — т. Задержка т выбирается равной времени первого пересечения нуля автокорреляционной функцией. Во втором способе рассчитывается средняя взаимная корреляция между двумя измерениями одного параметра А и В. Взаимная корреляция между элементом а/ ИЗ А и элементом 6, из В определяется как количество информации, которое имеют измерения по отношению друг к другу в логарифмическом масштабе

формации равно нулю. Найдя среднее значение по всем измерениям, полу-

а"ь' [РаМРВ(^)

РАв(апЬ])

■ Если измерения независимы, то количество ин-

. Если заменим измерения вели-

чин а, И bj на значения параметров St И то получим среднее количество взаимной информации как функцию временной задержки Т. Задержка Т выбирается равной времени появления первого минимума. Для оценки характеристик каталога Yandex выбрана задержка Т = 7 первым способом и Т = 8 — вторым.

Важным свойством аттрактора является информационная размерность. Размерность определяет количество информации, которое необходимо для задания координат точки, принадлежащей аттрактору в пространстве со-

стояний, в рамках заданной точности. Определим ее как

причем 7(r) = — ^PflnPi - это количество информации, необходимое для

определения состояния концепта с точностью г; М(г) - число кубов со стороной г, покрывающих аттрактор; pi - вероятность попадания траектории.

в i-й куб. Для малого значения г величина /(г) « DIn(—), что характеризует

скорость возрастания объема информации в концепте с уменьшением г. Для Yandex на основании анализа числа запросов и числа индексируемых ссылок в единицу времени информационная размерность D/ = 1,56.

Соотношение для расчета корреляционной размерности аттрактора D*

определим как

вероятность того, что пара

точек аттрактора принадлежитьму кубу. Если известна размерность п пространства состояний концепта, то корреляционную размерность Б2 най-

- длина ребра n-мерного

дем следующим образом:

куба. Определим корреляционный интеграл С( г), показывающий относительное число точек аттрактора, находящихся на расстоянии, не большем г.

C(r) =

/иОи-l) (=0 J=l+i

m-2 m-1

I ZeCr-^x,,^)), гдеб

функция Хевисайда 0(a) =

0,a<0,'

p( л*,., jr,) - расстояние в фазовом пространстве.

Если выполняется условие C(r)&rDl, то D2 считается корреляционной размерностью. Истинность ограничена значениями г, малыми по сравнению с размером аттрактора. При увеличении г до размеров аттрактора величина С(г) стремится к 1. Из приведенных формул следует In С (г) « D2 In г . Это означает, что размерность информационного аттрактора можно оценить как тангенс угла наклона прямой на графике корреляционного интеграла С(г) в логарифмическом масштабе. Для индексного каталога Yandex корреляционная размерность примерно равна

Если размерность фазового пространства не известна, а есть информация о координатах точек на аттракторе, то расчеты проводятся для размерностей п = 1,2, 3,... При этом корреляционная размерность аттрактора D2(n) сначала возрастает, а затем выходит на постоянный уровень. Получена оценка размерности фазового пространства системы: п i 2D2 +1. Если результаты

обработки запросов пользователей или выходной сигнал зашумлены, то размерность аттрактора постоянно растет. Необходимо знание длинной траектории эволюции аттрактора, чтобы гарантировать посещение маловероятных сайтов. Поэтому сайт 1гужно взвешивать путем вычисления частоты посещения пользователями.

Для расчета корреляционной энтропии Колмогорова рассмотрим зависимость корреляционного интеграла от расстояния г и от размерности фазового пространства п: С(г,и)»г Из формулы выведем С(г,п)

Z(r,n) = 1п-

-. Энтропия Z рассматривается в диапазоне значений г и п.

C(r,« +1)

Для каталога Yandex эта размерность равна Z = 0,57. Если энтропия достигает нуля, то эволюционное развитие концепта становится предсказуемым, как в случае регулярных процессов. Энтропия концепта в режиме странного аттрактора положительна и имеет конечное значение. Числовое значение энтропии является характеристикой хаотичности аттрактора.

Показатели Ляпунова можно рассчитать в случае, если известен корреляционный интеграл и вычислена корреляционная размерность. Для расчета показателей применен алгоритм Бенетгина. Определяется ортонормированный

базис .....W<0>}. Затем на к-м шаге вычисляется DFfx^)

J =\,п. Затем применяется процедура ортогонализации .

II m_l II

Предполагается, что 5Л = йи - X(tt,,um)u, , где (и,,ит)- скалярное произведение; 5т - длина вектора т после ортогонализации. Показатели Ляпунова можно определить 1 =i.VlnX('). Наибольший показатель Ляпу-

1 г'

нова аттрактора равен -. Положительные показатели Ля-

тЫ1=о г,

пунова служат мерой экспоненциального расхождения соседних траекторий, а отрицательные - мерой экспоненциальной сходимости траекторий к аттрактору. Энтропию аттрактора можно определить как сумму положительных показателей Ляпунова Z= + . Для каталога Yandex показатели

Ляпунова X. 1 = 0,417, —1,622. Сумма показателей есть средняя дивергенция фазовых траекторий, которая для диссипативной системы с аттрактором всегда должна быть отрицательной. Сумма показателей характеризует скорость изменения объема фазового пространства в окрестности аттрактора. Проведены исследования месячных колебаний различных характеристик эволюции поисковых сайтов и индексных каталогов.

Сопряжение информационных структур ускоряет филогенетический темп развития виртуальной среды в целом и онтогенетический темп развития составляющих частей. Рассмотрим пример эволюции концепта в среде Интернет. На начальном этапе становления формируется первый аттрактор в виде Web-сайта простой структуры. По мере накопления информации происходит взрывной рост количества данных. Концепт теряет устойчивость, совершает фазовый переход, выражающийся в смене модели данных, программных средств, методов доступа к информации. Начинается формирование аттракторов, которые притягивают информационные запросы; рельефа в пространстве состояний, который включает области устойчивости, точки бифуркации, туннельные переходы. Информационные аттракторы приобретают сложную структуру, например, вид распределенного многомерного хранилища данных, кластера распределенной вычислительной среды, хостинг-портала. Процесс эволюции включает в себя две фазы: расширения и сжатия. Чередование фаз вызывает переход концепта в неоднородные состояния, устойчивые относительно малых информационных воздействий. В Web-пространстве сайты выступают в роли устойчивых то-

чек W\, ..., Wn, которые представляют модель автоассоциативной памяти. Примером памяти является множество зеркал Web-узлов. Если есть Web-сайт W\, то возможен процесс создания его копий. В результате возникает множество сайтов: W¡ -> { W|, Wi, ..., W„}. Однако узлы W¡ не идентичны, так как они модифицируются администраторами. В процессе развития сети узлов возникает необходимость управления поведением множества.

Выделим два конкурирующих информационных процесса. Первый процесс Q(T) реализует технологию синхронного управления развитием зеркал, второй - диссипативный процесс рассеивания информации , определяемый коэффициентом к(Т). Тогда эволюция множества сайтов будет определяться синергией двух процессов Т, = Т(х) + Q(T). Модель иллюстрирует процесс распространения информации. Параметр х характеризует интенсивность посещений Web-узлов, Т - плотность информации в устойчивых точках, функция отражает рост информационных обменов.

Исследования временных рядов состояний узлов показывают, что при незначительно отличающихся начальных условиях разница между состояниями диссипативных узлов после перехода точек неустойчивости стремительно растет. Темпы развития различаются после прохождения определенного момента развития. Вначале информация распространяется, количество информации в Web-пространстве растет, однако в отдельных узлах ее плотность может уменьшаться. Это означает, что часть Web-администраторов прекращают информационное наполнение и начинают уделять внимание реструктуризации узла, обновлению графического интерфейса, дизайну, внедрению новой технологии поддержки узла и т. д. В определенный момент времени информационное решение узла оказывается пространственно локализовано, узел переходит в состояние информационного коллапса. В этот момент времени управление информационным узлом наиболее простое, так как снижается количество параметров порядка. Затем происходит «информационный взрыв», которому способствуют увеличивающееся число запросов к сайту и предоставление хостинг-услуг для создания пользовательских страниц.

Любая характеристика информационного процесса в сети F обратно

пропорциональна рангу г: F ---—^"у' Определим частоту обращений к i-й странице Web-сайта как отношение числа ссылок у, к 1-й странице к общему числу ссылок сайта т]: у,- = —. Расположим страницы сайта по

рангу: на первом месте поставим страницу, на которую встречается больше всего ссылок, на втором - следующую по частоте ссылок и т. д. Оп-

ределим коэффициенты Зипфа для страниц 'М'еЬ-сайта как С, = ———, где

5, - ранг 1-й страницы. Аналогично определим коэффициенты Зипфа для гиперссылок сайта. Для этого определим частоту вхождения ссылок как

от шума, рассчитаем для страниц сайта инверсную частоту. Значение параметра тем меньше, чем чаще ссылка на данную страницу встречается в других страницах сайта. Инверсную частоту для /-Й страницы определим

V, — число страниц, в которых встречается ссылка на /-ю страницу. Сопоставим 1-й странице у-го \¥еЬ-сайта весовой коэффициент, отражающий ее семантическую значимость а9 - где у,} - число ссылок на йо страницу сети. Алгоритм рассчитывает весовые коэффициенты с учетом местоположения страницы внутри гипертекстового документа. Можно рассчитать закономерность посещений отдельного сайта за промежуток времени. Пусть функция показывает число посетителей сайта 5 за время (. Тогда число посетителей сайта за следующий интервал времени можно определить по формуле N,{1+1) = и4(0 + + 1) где к - скорость роста числа посетителей. Скорость роста, как показатель роста популярности, можно определить по формуле: К = кд + е(/), где область значений корреляционной функции е (() лежит в пределах от {-1} до {1}.

В четвертой главе рассмотрена гипотеза о системно-синергетическом характере процессов управления в сложных системах. Инфраструктура предприятия рассматривается как адаптивная аутопойетическая синергети-ческая система. Модель управления представляет описание объекта управления в пространстве состояний в виде системы ресурсных потоков. Пусть т параметров доступно наблюдению и образует вектор наблюдений У. Пусть п параметров являются параметрами порядка и образуют вектор состояния С. Вектор С частично совпадает с вектором У. Пусть к параметров являются характеристиками управляющего воздействия и образуют вектор управления и. Сочетание векторов {У, С, и} образует модель управления. На основании анализа системного и синергетического методов управления информационными процессами в системах определен алгоритм информационно-синергетического управления, который включает такие этапы, как построение вектора параметров порядка, выделение параметров порядка, определение информационных аттракторов, генерация управляющих воздействий, их классификация.

отношение числа вхождения /-Й ссылки у0/К =—. Чтобы избавиться

общее число гипертекстовых страниц 'М'еЬ-сайта;

Анализ неравновесных состояний показывает, что управляющие информационные воздействия непосредственно не регулируют поведение управляемой системы, а формируют механизм ее самоорганизации. Они создают необходимые и достаточные условия для перехода систем на новый уровень организации. Специфика управления заключается в подборе воздействий и их параметров так, чтобы модель поведения и организации системы после фазового перехода была наиболее оптимальна с учетом критериев и целей управления. Синергетический принцип управления определяет возможность изменения структуры системы посредством воздействия на параметры порядка, составляющие параметрическое обобщение. В окрестностях точки бифуркации можно вносить управляющие воздействия, изменяя лишь данные параметры. Проблема заключается в нахождении параметрического обобщения и подборе управляющих информационных воздействий по результатам анализа параметрического обобщения. Другая задача синергети-ческого управления заключается в адекватном описании топологии областей аттракторов, как центров образования диссипативных структур. Для подобных систем особое значение приобретает не воздействие, а форма распределения информации или способ ее представления. Способами управления информационными процессами являются: 1) изменение параметров порядка и синтез сценариев поведения системы после фазового перехода с расчетом характеристик аттракторов и оценки скорости роста информационных потоков вблизи аттракторов; 2) изменение начальных условий с расчетом показателей Ляпунова для оценки расхождения/схождения траекторий эволюции вблизи аттракторов системы.

Алгоритм синергетического управления представляет собой последовательность управляющих информационных воздействий с поэтапной оценкой основных характеристик аттракторов и подбором значений параметров порядка в процессе адаптивного управления. Для снижения непредсказуемости процесса управления использованы механизмы: 1) снижения числа параметров порядка посредством перевода информационной системы в окрестности точки бифуркации; 2) выделения доминантных параметров порядка, к изменению которых наиболее чувствителен выбор траекторий эволюции; 3) определения желательных и нежелательных аттракторов; 4) генерации управляющих воздействий, которые: а) переводят систему в состояние хаоса; б) переводят систему в состояние аттрактора; в) переводят систему в окрестности точки бифуркации; г) переводят систему в точку бифуркации.

Информационные управляющие воздействия, с одной стороны, выступают в роли механизма упорядочивания, с другой стороны, приводят к тиражированию информационных концептов. Следствием является экспоненциальный рост информационных концептов (в виде документов, приказов, распоряжений, указов, инструкций и т. д.) и информационных потоков

внутри системы. Это приводит к переходу системы в состояние диссипа-тивного хаоса, с появлением аттракторов, точек бифуркации в пространстве состояний и траекторий эволюции системы. Сущность управления сдвигается в сторону поиска информационных воздействий, которые обеспечивают гомеостатическое равновесие в процессе развития системы. Возникает эффект резонансного управления, когда важна не величина воздействия, а его правильная организация, согласованность с внутренними качествами и свойствами системы в направлении достижения целей управления. Кумулятивный эффект вызывает экспоненциальное усиление информационных воздействий, что приводит к переходу системы на нужную траекторию развития или смену нежелательного аттрактора без прохождения точки бифуркации. Это является важным моментом, так как флуктуации в окрестности точки бифуркации, где поведение системы определяется малым числом параметров порядка, могут порождать не только самоорганизацию в направлении эффективного развития, но и приводить систему к дезорганизации.

В главе определены требования к ситуационному управлению в области точки бифуркации: 1) информационное воздействие должно резонировать к выигрышному аттрактору, 2) информационное воздействие должно осуществляться своевременно; 3) следует выбирать группы субъектов управления; обеспечивающие переход на выигрышный аттрактор; 4) система управления принципиально не может быть замкнутой; 5) управление должно осуществляться с использованием языкового механизма его обеспечения. Требования реализуются через элементы искусственного интеллекта в виде экспертных систем принятия решений САПР.

Распределенная информационная среда предусматривает организацию параллельного решения задач проектирования внутри сетевого кластера. Распараллеливание информационных процессов - это инструмент повышения эффективности проектирования. Здесь информационно-вычислительный процесс автоматизированного проектирования Р разбивается на отдельные действия Р„ каждое из которых осуществляет обработку пакета информации /. Р) включает технологическую операцию и пакет данных. Проектные процедуры, определяющие Р, в вычислительном ресурсе /?„ представим как процесс изменения входного пакета информации /,„„ в результате чего формируется выходной пакет данных /„,„. Тогда начало обработки определяется входным воздействием С,„, а завершение обработки -реакцией СиШ. Информационный процесс проектирования задается как

информационные пакеты, определяющие функцию обработки информации, ее аргументы и результаты ^ - локальный сетевой сегмент, выбранный для процесса обработки данных;

информационные управляющие воздействия, изменяющие последовательность проектных операций. Ресурсы, используемые информа-

ционным процессом, отображаются в модели в виде данных, циркулирующих между проектными процедурами при посредничестве агента управления ресурсами. Динамика информационных процессов представляется в виде событийной модели.

Модели и методы управления использованы при построении системы геоинформационного мониторинга информационных потоков и автоматизации документооборота в административных структурах. Информация для принятия управленческих решений практически всегда связана с пространственно-географическим аспектом, в особенности при построении распределенной информационно-аналитической системы корпоративного управления. В главе рассматривается технология привязки распределенной информационно-аналитической системы и всей инфраструктуры предприятия к планам зданий и к картам местности с отражением территориально-удаленных производственных подразделений. Разработан инструментарий управления структурой корпоративной информационной системой на уровне территориально распределенных структурных подразделений. На концептуальном и логическом уровнях используется рассмотренная ранее комбинированная объектно-реляционная модель, которая является основой построения распределенного информационного хранилища и витрин данных структурных подразделений. Применение геоинформационной технологии позволяет оптимизировать информационные потоки, выявить причины задержки доставки документов, контролировать управленческие решения.

Проанализированы подходы к решению проблемы извлечения, организации и структурирования информации на основе синтеза возможных ситуаций и событий в процессе принятия решений. Извлечение данных и знаний предполагает получение информации из описаний объектов проектирования, баз данных, гипертекстовых документов Web-пространства и т.д. Данные обрабатываются в соответствии с моделью представления в объектном и реляционном контекстах. Для реализации процесса извлечения информации, выборки параметров порядка и оценки их влияния на результаты проектирования в САПР СБИС были разработаны и внедрены программные комплексы: тополого-метрический анализатор электронных схем ТОМАС и структурный анализатор STAR, предназначенные для оценки параметров объектов и классификации их концептуальных моделей, определения стратегии решения проектно-технических задач. Анализаторы использованы для решения задачи выбора в условиях неопределенности, построения маршрута проектирования при наличии альтернативных вариантов решения, которые в рамках синергетического подхода представляют фазовый портрет эволюционного изменения объекта проектирования.

Разработаны концептуальные модели поиска информации в сети: а) модель 19 переходов; б) графовая модель с кластеризацией; в) зонная модель. Первая модель ограничивает процедуру информационного поиска числом переходов по гиперссылкам. Вторая модель разработана на основе теоретико-графового представления ^еЬ-пространства, что позволяет использовать алгоритмы автоматизированного проектирования для оптимизации поисковых процедур путем взвешивания ребер графовой модели временными характеристиками обработки поисковых запросов. Третья модель основана на кластеризации пространства сети Интернет с выделением тематических зон и созданием порталов доступа к информации за счет сокращения числа переходов при отработке поисковых запросов внутри зоны в три раза по сравнению с первой моделью.

В пятой главе рассматриваются вопросы, связанные с построением информационной среды для поддержки процессов управления и принятия решений. Определены задачи и основные этапы принятия управленческих решений, место системы поддержки принятия решений в структуре управления предприятием. Проведен анализ существующих архитектур систем поддержки принятия решений: функциональной системы, системы с витринами данных, системы с центральным хранилищем, трехуровневой системы. Центральным элементов системы является информационное хранилище, моделью которого является многомерный куб данных. Куб обеспечивает максимальную производительность, так как его структура и интерфейсы соответствуют структуре аналитических запросов руководителя. Переход от системы реляционных таблиц к кубу позволяет сократить избыточность данных и уменьшить объем хранилища. Для обработки запросов к распределенным базам данных производится обратный переход к системе таблиц. Объем информационного хранилища зависит от степени агрегирования информации. В работе предлагается компромиссное решение для оценки производительности и размера хранилища. При построении хранилища производится экспертное ранжирование агрегатов по степени важности для руководителя на стадии планирования.

Определена трехуровневая архитектура хранилища, его функции, иерархии уровней информационных концептов на каждом измерении куба. На первом уровне расположены источники данных. Второй уровень содержит центральное хранилище, куда стекается информация от источников первого уровня. Третий уровень представляет набор предметных витрин данных, источником информации для которых является центральное хранилище данных. Функции агрегирования образуют многомерный гиперкуб, оси которого содержат параметры, а ячейки- агрегаты данных. Для увеличения скорости обработки аналитических запросов агрегаты данных с разным уровнем детализации заранее подсчитываются и заносятся в распределен-

ное хранилище. Добавление в хранилище агрегатов ведет к росту объема занимаемого места на сервере. Возьмем 3-мерный куб. Пусть количество конечных агрегатов по одному измерению равно - Nlr по другому - N2, по третьему - N-\. В общем случае для максимальной детализации требуется вычислить Л\ Ni + NtN% + N1N3 агрегатов-столбцов;.^ + N2 + Nj агрегатов-плоскостей; 1 агрегат-куб. Если N1= N2 = = п, то число всех агрегатов

равно S = ] + Зя + Зя2 = ^—. Если взять куб с т измерениями, то количество агрегатов возрастает в степенной зависимости т — 1. Поэтому вычисление всех агрегатов занимает продолжительное время. Для оптимизации хранилища осуществляется настройка его агрегатов с целью достижения максимальной производительности на типовых запросах.

Технология построения хранилища и синтеза агрегированных запросов реализована при создании системы логистики для управления товарными и финансовыми потоками в распределенной структуре оптово-розничного торгового предприятия с территориально распределенными розничными магазинами, мелкооптовыми складами Cash and Carry, центральным региональным консигнационным складом завода-производителя. Разработанная структура распределенной системы управления товарными запасами имеет пространственную привязку к расположению складов и магазинов с обеспечением передачи заказов и товарно-материальных отчетов через сеть Интернет. Для поддержки принятия решений о заказах товарных партий на склад и их распределения по торговым точкам создается центральное информационное хранилище с системой многомерного анализа данных OLAP.

Компоненты OLAP представляют совокупность средств анализа данных, накопленных в хранилище. При использовании концепции OLAP и много -мерных кубов в системе логистики для анализа тенденций продаж и заказов, движения товарно-материальных ценностей реализована собственная методика многомерного анализа информации. Примерами вычисляемых агрегатов являются стоимость накладных, сделанных клиентами из конкретной точки; стоимость накладных, выписанных по конкретному товару за соответствующий период времени; по ряду клиентов, из ряда точек; стоимость накладных, сделанных клиентами из определенной точки в конкретном периоде и т. д. Вычисляемые агрегаты интерпретируются как параметры порядка при синергетическом управлении системой логистики и информационными процессами, моделирующими движение товарно-материальных ценностей и финансовых потоков в распределенной информационной среде.

В шестой главе рассмотрены конкретные аспекты использования сис-темно-синергетических принципов в различных областях человеческой деятельности. Представлены примеры внедрения положений диссертации

в научно-исследовательских работах, имеющих важное прикладное значение в сферах науки, образования и бизнеса. В социальных системах синергетика характеризует коллективные процессы в обществе, когда личностный выбор члена общества или малой социальной группы, их мотивы и поведение предстают как малые информационные воздействия, которые могут привести к революционным изменениям. Например, синергети-ческий эффект в маркетинге возникает как результат ориентации всех субъектов в процессе их взаимодействия на нужды потребителя с целью удовлетворения его потребностей. Примером синергетического подхода в Интернет-рекламе могут служить обмены банерами, ссылками, создание зеркал сайтов по сходной тематике. Синергетика и аутопойезис человеческого мышления проявляются в стремлении к структурному сопряжению элементов дизайна для восприятия гештальта композиции. Управление через информационные воздействия выявляется на примере исследования цветового восприятия. Цветовой стимул является малым информационным воздействием, которое в соответствии с теорией синергетического управления оказывает влияние на поведение и психику человека. Приведенные в главе примеры доказывают, как малое информационное воздействие управляет сложной системой человеческого организма.

Появление и развитие сети Интернет показывает, что информационный процесс роста сетевых технологий, с одной стороны, подчиняется строгим закономерностям, с другой стороны, характеризуется хаотическими процессами. Критерий самоорганизации Интернета не связан с человеческим фактором, а заключается в наличии определенных свойств. В главе рассматриваются параметры порядка, характеризующие Интернет как сложную систему. Исследования процессов самоорганизации Интернета подтверждают то, что его структура по мере эволюции переходит в состояние диссипатив-ного хаоса, причем по мере роста сети хаос увеличивается. В Интернете происходит свободный обмен энергией и информацией как внутри, так и с внешними системами. Этот обмен может быть как деструктивным, увеличивающим хаос, так и конструктивным, увеличивающим упорядоченность системы. Проблема состоит в том, чтобы при усложнении и росте системы не потерять над ней контроль. То, что информационная среда относится к аутопойетическим и синергетическим системам, подтверждается процессами самоорганизации и самовоспроизводства вирусных программ. Деструктивные действия вирусов переводят компьютерные системы в состояние диссипативного хаоса, дезорганизуют работу корпоративных систем управления, разрушают информационные структуры. В то же время действия вирусов вызывают в соответствии с положительной обратной связью синерге-тический эффект ускорения эволюционного развития операционных систем, программных сервисов и средств защиты.

В главе рассматриваются вопросы использования результатов диссертации в плане построения образовательного фрагмента сети Интернет. Синер-гетическая концепция предопределяет способность к самоорганизации образовательной университетской среды, находящейся в неустойчивом состоянии. Синергетический подход определяет диверсификацию информационных и квалиметрических технологий, необходимую для перехода к концептуально-ориентированной методологии построения системы подготовки высококвалифицированных специалистов на принципиально новом уровне развития. Самоорганизация структуры образования базируется на целенаправленной деятельности коллективов специалистов, обладающих креативностью мышления в плане инноваций в области перспективных технологий.

В разделе показана двойственная роль синергетики в образовательных процессах. С одной стороны, есть синергетические способы организации образовательного процесса, с другой стороны, образование служит для передачи и распространения синергетических знаний. Первая задача обучения заключается в определении способов малого информационного воздействия на психику обучаемого так, чтобы подтолкнуть его на путь самообразования. Другой задачей являются преодоление хаотических и спонтанных деструктивных устремлений обучаемого, перевод их в творческое инновационное русло. Аутопойезис информационно-образовательной системы означает то, что она может моделировать процесс воспроизводства виртуальных обучающих компонент, реализующих структуру образовательного процесса и его организацию. В главе определены перспективные направления развития и формы информационно-образовательных технологий. Приведены примеры использования результатов диссертации в научно-исследовательских и учебно-методических работах кафедры САПР Пензенского государственного университета, связанных с информатизацией региональной системы высшего образования, повышением эффективности и качества обучения.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

Цель диссертационного исследования достигнута в процессе решения поставленных научных задач. В результате проведенных фундаментальных теоретических и практических исследований по тематике диссертации получены следующие научные и практические результаты:

1) исследованы методы синергетики, системного анализа, аутопойезиса, теории категорий и эволюционного моделирования на предмет построения новой теории информационных процессов. Проведены теоретико-информационный анализ информационных процессов и моделей в проектно-технических, экономических и образовательных системах с позиции сис-темно-синергетического подхода, анализ эволюции информационного про-

странства Интернета, различных информационных систем в плане выявления системно-синергетического характера информационных процессов;

2) предложены гипотеза о системно-синергетическом характере процесса управления в сложных системах, которая, в отличие от классической сиг-нально-энергетической парадигмы управления, переводит сущность управления в информационную плоскость, и методика системно-синергетичес-кого информационного управления, которая включает в себя следующие компоненты: механизм создания и поддержания упорядоченности, процедуру параметрического обобщения, модели расчета характеристик аттракторов, метод синтеза информационных управляющих воздействий в особых точках, технологию смены траектории эволюции или нежелательного аттрактора через изменение параметров порядка;

3) разработаны основы фундаментальной теории информационных процессов и эволюции информационных систем, которые включают терминологию и определения, общетеоретические положения и выводы, математические формулы расчета характеристик информационных процессов, категории информационного объекта и концепта, концептуального дескриптора, информационного морфизма, виртуальной среды, типы, классы, свойства, атрибуты концептов и морфизмов и т. д.;

4) разработаны принципы информационного воздействия на психику человека в рамках системно-синергетического управления мотивацией, поведением и психикой человека с целью стимулирования процессов самоорганизации человеческой деятельности при решении сложных управленческих задач. Разработан синергетический подход в образовательном процессе, который определяет самообразование как наиболее эффективную методику обучения, а также направления синергетического развития и формы информационных образовательных технологий;

5) предложен метод моделирования информационных объектов на концептуальном и логическом уровнях представления в системах автоматизированного проектирования и административного управления, который основан на гипотезе об ортогональности объектной и реляционной моделей, что позволяет использовать разработанную комбинированную объектно-реляционную модель для исследования информационных процессов в сложных открытых системах;

6) предложен метод анализа эволюционного развития сети Интернет с позиции системно-синергетического подхода, самоорганизации и структурного сопряжения информационных процессов, образования диссипативных структур и аттракторов в Web-пространстве с целью выявления его базовых закономерностей эволюционного развития. Разработаны метод и технология управления созданием и развитием Web-сайтов, баз данных, информационных хранилищ, средств поиска информации и извлечения знаний на основе

системно-синергетической концепции, разработанных теоретических положений, выявленных закономерностях эволюции сети Интернет;

7) решены задачи прикладного характера в следующих областях: разработка информационно-аналитических систем поддержки деятельности аудиторской фирмы и решения финансово-экономических задач для различных предприятий; анализ и оценка проектов; управление финансовыми рисками лизинговых и инвестиционных компаний; управление долгами и кризисными ситуациями; автоматизация процессов регулирования теплоснабжения в городских теплосетях; автоматизация управления процессом производства электродной продукции; создание инфраструктуры регионального информационного пространства; создание Web-сайтов системы образования и науки;

8) решены задачи прикладного характера в плане управления качеством подготовки специалистов на основе концептуального моделирования учебного процесса, при построении системы планирования учебного процесса CASCAD, баз данных и знаний, системы тестирования QUEST, учебно-методических комплексов и электронных учебников;

9) разработаны технология геоинформационного мониторинга информационных потоков в административных структурах на основе пространственно-географической привязки к планам зданий и картам местности, а также система административного управления на основе планирования информационных потоков и электронного документооборота;

10) разработаны структура, состав, комплексы программ и баз данных информационно-аналитической системы поддержки принятия решений в САПР и системах управления на основе трехуровневой архитектуры информационной среды с централизованным хранилищем и распределенными витринами данных, а также средства организации хранилищ и витрин;

11) предложен комплексный подход к созданию интегрированных САПР с интеллектуальными средствами анализа объектов и алгоритмов проектирования, проектных ситуаций, подсистемой синтеза сценариев и шаблонов решения проектных задач. Разработаны и реализованы средства интеллектуальной и информационной поддержки принятия решений в САПР топологии СБИС, организованные в виде подсистемы концептуального проектирования на основе гипотезы синергетического управления процессом выбора путей решения задач и комбинированного объектно-реляционного моделирования объектов проектирования.

Основные публикации по теме диссертации

Книжные издания

1. Финогеев А. Г. Моделирование и исследование системно-синергети-ческих процессов в информационных средах: Монография. - Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2004. - 252 с.

2. Финогеев А. Г. Проектирование цифровых устройств с помощью САПР PADS: Учеб. пособие для лабораторных занятий и курсового проектирования. - Пенза: Изд-во Пенз. гос. техн. ун-та, 1996. - 87 с.

3. Финогеев А. Г. Глобальные компьютерные сети INTERNET: Учеб. пособие. - Пенза: Изд-во Пенз. гос. техн. ун-та, 1997. - 88 с.

Статьи и материалы конференций

4. Бершадский А. М, Финогеев А. Г. Классификационный подход к созданию интегрированных САПР // Моделирование и оптимизация сложных систем: Сб. - Воронеж: ВПИ, 1986. - С. 25-31.

5. Бершадский А. М, Финогеев А. Г. Применение кластерного анализа в ИСАПР конструкторского этапа // Автоматизация проектирования в радиоэлектронике и приборостроении: Сб. - Л.: Изд-во ЛЭТИ, 1987. - С. 32-40.

6. Бершадский А. М. Принципы построения адаптивной САПР матричных БИС / А. М. Бершадский, С. С. Карпаков, А. Г. Финогеев // Автоматизация проектирования в радиоэлектронике и приборостроении: Сб. - Л.: Изд-во ЛЭТИ, 1990.- С. 23-30.

7. Бершадский А. М., Финогеев А. Г. Распознавание и классификация электронных схем по их гиперграфовой модели // Автоматизация проектирования в радиоэлектронике и приборостроении: Сб. - СПб.: Изд-во С.-Петербург. ЭТИ, 1992. - С. 94- 100.

8. Бершадский А. М, Финогеев А. Г. Применение двойственных гиперграфовых моделей при распознавании объектов проектирования в САПР // Автоматизация проектирования в радиоэлектронике и приборостроении: Сб. - СПб.: Изд-во С.-Петербург. ЭТИ, 1993.

9. Бершадский А. М. Инструментальные средства интеллектуальной поддержки синтеза топологии СБИС / А. М. Бершадский, С. С. Карпаков, А. Г. Финогеев // Интеллектуальные САПР: Сб. - Таганрог: Изд-во ТРТИ, 1994.-Вып. 4.-С. 39-42.

10. Бершадский А. М. Инструментальные средства синтеза топологии БИС / А. М. Бершадский, С. С. Карпаков, А. Г. Финогеев // Автоматизация проектирования в радиоэлектронике и приборостроении: Сб. - СПб.: Изд-во С.-Петербург. ЭТИ, 1994. - С. 49- 52.

11. Финогеев А .Г. Построение систем поддержки принятия решений в рамках информационно-синергетической концепции управления // Известия вузов (Поволжский регион). - Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2003. - № 1. -С. 108- 120.

12. Финогеев А. Г. Синергетика информационных процессов в виртуальном образовательном пространстве // Открытое образование. - М, 2003.- № 3.-С. 47-55.

13. Финогеев А. Г. Закономерности развития информационного пространства и системы управления семантикой сайтов // Информационные технологии. - 2003. - № 7. - С. 26-38.

14. Бершадский А. М, Финогеев А. Г. Применение кластерного анализа для построения МО интегрированных САПР // Теоретические и прикладные вопросы разработки и эксплуатации систем автоматизированного проектирования радиоэлектронной аппаратуры: Тез. докл. Всесоюз. конф. -М.:МАИ, 1986.-С. 89-90.

15. Бершадский А. М. Алгоритмический метод распознавания некоторых классов графов / А. М. Бершадский, А. И. Барыш ев, А. Г. Финогеев // Graphen und Netzwerke - Theorie und Anwendungen: Материалы 33 Между-нар. коллоквиума. - ГДР, Ильменау, 1988. - Т. 4. - С. 151-154.

16. Финогеев А. Г. Инструментальный комплекс концептуально-ориентированного проектирования адаптивных систем // Высокие технологии в проектировании технических устройств и автоматизированных систем : Тез. докл. Всерос. совещания-семинара. -Воронеж: РИО ВПИ, 1993.-С. 101-102.

17. Финогеев А. Г. Учебно-методический комплекс для проектирования цифровых узлов электронной аппаратуры // Перспективные информационные технологии в высшей школе: Тез. докл. конф. — Самара: НЦП Авиатор, 1993. - С. 94-96.

18. Финогеев А. Г. Системы ориентированного концептуального проектирования в интеллектуальных средах // Перспективные информационные технологии в высшей школе: Тез. докл. Всерос. конф. - Самара, 1993. -С.97-98.

19. Бершадский А. М., Финогеев А. Г. Интегрированная система управления качеством подготовки специалистов в вузе // САПР-94. Новые информационные технологии в науке, образовании, медицине и бизнесе: Тез. докл. Междунар. конф. - Крым, Гурзуф, 1994. - С. 19.

20. Финогеев А. Г. Адаптивное управление в концептуально-ориентированной среде // Проблемы автоматизированного проектирования в электронике: Тез. докл. Междунар. конф. - Киев, 1994. - С. 121-122.

21. Финогеев А. Г. Новые информационные технологии для обучения и квалиметрии знаний специалистов в области САПР // Информационные технологии в непрерывном образовании: Тез. докл. Междунар. конф. ИТНО-95. - Петрозаводск, 1995.

22. Финогеев А. Г. Синтез интеллектуальной образовательной среды на базе новых информационных технологий // Информационные технологии в науке, образовании, медицине и бизнесе (IT+SE'95): Тез. докл. Междунар. конф. -Украина, Гурзуф, 1995. - С. 153-154.

23. Финогеев А. Г. Концептуальная схема построения региональной информационной среды образования, науки и культуры // Проблемы созда-

ния национальной академической системы баз данных и баз знаний: Тез. докл. Всерос. совещания. - Уфа, 1995. - Ч. 1. - С. 19-20.

24. Бершадский А. М., Финогеев А. Г. Информатизация высшего учебного заведения как фактор повышения эффективности системы образования // Новые информационные технологии в университетском образовании: Тез. докл. Междунар. конф.-Новосибирск: НГУ, 1995.-С. 112-113.

25. Финогеев А. Г. Системные принципы построения гиперсреды САПР // Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации, бизнесе (1Т+8Е'9б): Тез. докл. 23 Междунар. конф. - Украина, Гурзуф, 1996.-С. 61-63.

26. Финогеев А. Г., Матросов Н. А. Автоматизированная среда подготовки информации для ^^^серверов: Тез. докл. Всерос. совещания "Математическое обеспечение информационных технологий в технике, медицине и образовании". - Воронеж, 1996. - Ч. II. - С. 150.

27. Финогеев А. Г. Системные принципы синергетического развития гипертекстовых технологий в Интернете // Телематика-97: Тез. докл. Всерос. конф. - СПб.: ИТМО, 1997. -С. 527.

28. Финогеев А. Г. Синтез геоинформационной среды для поддержки процесса управления в административных структурах // Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации, бизнесе и охране природных ресурсов: Тез. докл. 26 Междунар. конф. - Украина, Гурзуф, 1999.-С. 179.

29. Корнилаев А. Н., Финогеев А. Г. Система управления документооборотом на основе ГИС-технологий // Новые информационные технологии обучения в региональной инфраструктуре: Тез. докл. II Межрегион. конф. -Пенза, 1999.-С. 59-60.

30. Финогеев А. Г. Многомерные хранилища данных для поддержки процесса управления // Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации, бизнесе (ГТ+8Е'2000) / Тез. докл. 27 Междунар. конф.— Украина, Гурзуф, 2000. - С.118.

31. Финогеев А. Г. Синтез виртуальных информационных хранилищ для систем административного управления // Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации, бизнесе (П,+8Е'2000): Тез. докл. Междунар. конф. - Украина, Гурзуф, 2000. - С. 120.

32. Финогеев А. Г. Принципы синергетического управления информационным пространством // Информационные технологии и системы в образовании, науке, бизнесе: Сб. материалов III Междунар. науч.-техн. конф. -Пенза, 2000. - С. 7-9.

33. Финогеев А. Г. Системно-синергетическое представление информационного пространства // Информационные технологии и системы в об-

разовании, науке, бизнесе: Сб. материалов III Междунар. науч.-техн. конф. -Пенза, 2000.-С. 9-10.

34. Бершадский А. М, Финогеев А. Г. Проблемы управления информационным пространством в среде WWW // Информационные технологии и системы в образовании, науке, бизнесе: Сб. материалов III Междунар. науч.-техн. конф. - Пенза, 2000. - С. 11-12.

35. Финогеев А. Г. Синергетический подход к управлению процессами в информационных структурах // Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации, бизнесе (IT+SE'2001): Тез. докл. Междунар. конф. - Украина, Гурзуф, 2001. - С. 37.

36. Финогеев А. Г. Диссипативная структура как модель информационных взаимодействий в WEB-пространстве // Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации, бизнесе (IT+SE'2001): Тез. докл. Междунар. конф. - Украина, Гурзуф, 2001. - С. 61.

37. Финогеев А. Г. Архитектура информационной среды для систем поддержки принятия решений в бизнес-структурах // Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации, бизнесе (IT+SE'2002): Тез. докл. Междунар. конф. - Украина, Гурзуф, 2002. - С. 45-48.

38. Финогеев А. Г. Проблемы управления компонентами распределенной информационной системы // Университетское образование: Сб. материалов VI Междунар. конф. - Пенза, 2002. - С. 85-88.

39. Финогеев А. Г. Синергетика информационных процессов в сложных системах // Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе (IT+SE7003) / Прил. к жури. «Открытое образование»: Тез. докл. 30 Междунар. конф. - Украина, Крым, Ялта-Гурзуф, 19-28 мая 2003. - С. 387-390.

40. Финогеев А. Г. Синергетика, аутопойезис и эволюция информационных процессов // Надежность и качество: Тез. докл. Междунар. симпозиума. - Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2003. - С. 234-237.

Финогеев Алексей Германович

Теоретико-информационный анализ синергетического управления процессами в сложных системах

Специальность 05.13.01 — Системный анализ, упраааение и обработка информации (Приборостроение)

Специальность 05.13.12 — Системы автоматизации проектирования (Вычислительная техника)

Редактор В. В. Чувашова Технический редактор Н. А. Вьялкова Корректор Я. А. Сидельникова Компьютерная верстка Р. Б. Бердниковой

ИД № 06494 от 26.12.01 Сдано в производство 22.03.04. Формат 60х841/1б. Бумага писчая. Печать офсетная. Усл. печ. л. 2,32.

_Заказ 228. Тираж 100._

Издательство Пензенского государственного университета. 440026, Пенза, Красная, 40. Отпечатано в типографии ПГУ

»11346

Оглавление автор диссертации — доктора технических наук Финогеев, Алексей Германович

ВВЕДЕНИЕ.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ БАЗОВЫХ ТЕОРИЙ, МОДЕЛЕЙ, МЕТОДОВ ПРОЕКТИРОВАНИЯ СЛОЖНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ И ВИРТУАЛЬНОЙ СРЕДЫ.

1.1. Отображения, множества, структуры и категории.

1.2. Информация, классы и меры информации.

1.3. Системный подход и классификация эволюционирующих систем.

1.4. Аутопойетическая концепция организации информационных систем.

1.5. Информационная архитектура, технологии, спецификации, интерфейсы и профили.

1.6. Информационные модели в эволюционном развитии.

1.7. Модели и среды автоматизированного проектирования сложных систем.

1.8. Выводы.

ГЛАВА 2. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ПОЛОЖЕНИЯ КОНЦЕПТУАЛЬНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННОГО ПРОСТРАНСТВА:.

2.1. Информационный объект и его концептуальная модель.

2.2. Концептуальный дескриптор информационного концепта.

2.3. Морфизмы концептов и операции над ними.

2.4. Качественная идентификация информационных концептов.

2.5. Концептуальное моделирование информационного среды.

2.6. Объектно-реляционный базис концептуальной модели сложных информационных систем.

2.7. Моделирование информационных взаимодействий.

2.8; Динамическая модель виртуальной среды.

2.10. Выводы.

ГЛАВА 3. СИСТЕМНО-СИНЕРГЕТИЧЕСКАЯ КОНЦЕПЦИЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ВИРТУАЛЬНОЙ СРЕДЫ.

3.1. Самоорганизация и нелинейная динамика информационных процессов.

3.2. Синергетика процессов эволюционного развития систем.

3.3. Аттракторы в пространстве информационных состояний.

3.4. Системно-синергетическая концепция эволюционного развития информационного пространства.

3.5. Закономерности эволюционного развитая информационного пространства.

3.6. Выводы.

ГЛАВА 4. СИСТЕМНО-СИНЕРГЕТИЧЕСКИЙ ПОДХОД К УПРАВЛЕНИЮ ИНФОРМАЦИОННЫМИ ПРОЦЕССАМИ В СЛОЖНЫХ СИСТЕМАХ.

4.1. Анализ проблем построения корпоративных информационных систем для поддержки процесса управления.

4.2. Принципы системно-синергетического управления информационными процессами в сложных системах.

4.3. Методы и модели адаптивного информационного управления.

4.4. Управление информационными процессами в распределенной среде.

4.5. Геоинформационные технологии в информационных системах управления.

4.6. Построение информационной системы управления контентом Web-узла.

4.7. Выводы.

ГЛАВА 5. МЕТОДЫ И ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКИХ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ.

5.1. Поддержка принятия решений в процессе управления сложными системами.

5.2. Архитектура системы поддержки принятия решений.

5.3. Концептуальная модель информационного хранилища.

5.4. Аналитическая обработка информации средствами делового анализа данных.

5.5. Методы извлечения данных и знаний.

5.6. Поиск и извлечение информации в распределенном информационном пространстве.

5.7. Выводы.

ГЛАВА 6. ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИЛОЖЕНИЕ СИСТЕМНО-СИНЕРГЕТИЧЕСКОЙ КОНЦЕПЦИИ.

6.1. Системно-синергетические принципы в областях человеческих знаний.

6.2. Синергетика информационных процессов виртуального Интернет-пространства.

6.3. Синергетика информационных процессов в образовательной деятельности.

6.4. Практические примеры использования результатов диссертационных исследований в научно-исследовательских работах Пензенского государственного университета.

6.5. Выводы.

Введение 2004 год, диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению, Финогеев, Алексей Германович

В последние десятилетия классическая теория управления сложными системами переживает определенный кризис. Кризис порожден тем, что до сих пор теория управления имела дело с объектами, структура и функционирование которых могли быть описаны формально, например, в виде дифференциальных уравнений, а цели и критерии управления допускали четкую формализацию. Это позволяло строить теорию управления как математическую науку, имевшую дело с формальными моделями и точными методами. По существу, специалист, работающий в области управления, мог не знать реальные объекты управления, но должен был уверен в адекватности модели данному объекту. Начиная с пятидесятых годов, появляются объекты иной природы с новыми особенностями. Во-первых, структура и функционирование подобных объектов не может быть описана традиционными формальными моделями в виде совокупности уравнений. Во-вторых, эти объекты являются активными, эволюционирующими во времени. В-третьих, цели существования этих объектов и критерии управления ими также не могут быть формализованы и меняются с течением времени. Появляется необходимость создания управляющих систем, в которых ставятся вопросы автоматизации принятия решений на основе накопленных знаний, нахождения функционального описания управляемой системы. Такие системы получили название интеллектуальных систем управления.

Важным моментом управления является изменение внутренней структуры связей в процессе функционирования в зависимости от внешних воздействий. Главным условием оптимального управления становится способность системы к смене модели данных в системе управления. Особенностью систем управления является их ориентация на работу со сложными системами без участия человека. Поскольку одной из задач является накопление, структуризация и использование данных и их связей для принятия решений, то одной из главных составляющих системы является база знаний с информацией о внешних воздействиях и состоянии виртуальных объектов. Интеллектуальные системы управления процессом автоматизированного проектирования строились по схеме внедрения экспертных компонент. Проблема учета неполноты информации не могла быть решена без использования мер количества, нечеткости информации, исчисления нечетких величин. Для решения проблемы требуется интеграция систем автоматизированного проектирования, систем искусственного интеллекта и принятия решений, также решение задачи многокритериального выбора при принятии проектных решений, планирования и прогнозирования, экспертной диагностики, моделирования, проектирования и оптимизации ресурсов вычислительных систем, стохастической оптимизации.

Ограниченность познавательных моделей, их неполнота и неприменимость ко многим проблемам, привела к поиску новых концепций и парадигм. Диссертация посвящена рассмотрению концепций моделирования информационного пространства с точки зрения идеологии синергетики и самоорганизации нелинейных динамических систем. Базовые модели, понятия, правила поведения. сложных систем, методы их исследования предлагает нелинейная динамика, синергетика. Именно синергетика в настоящее время претендует на роль базовой парадигмы естествознания. Синергетика -это наука о процессах самоорганизации в нелинейных диссипативных системах произвольной природы. Синергетический подход базируется на понятии самоорганизации, связанным, с процессом выделения параметров порядка, что позволяет нелинейную среду, обладающую бесконечным числом степеней свободы, описать динамической системой: с конечным числом переменных. Проблема управления здесь состоит в том, как среди множества переменных выделить ключевые параметры для решения задач управления.

Совершенно ясно, что построение теории информации лежит в русле нелинейных динамических систем. Проводимая в диссертации аналогия между информационными и нелинейными динамическими процессами открывает перспективы построения новой теории информации. На основе вводимых понятий, в диссертации ? предпринята попытка с позиции синергетики представить виртуальную, информационную среду как нелинейную динамическую систему, которая обладает «траекториями» движения, отражающими ее поведение во времени. Тогда, аналогично теории динамических систем, информационная среда будет обладать фазовым пространством состояний, в котором существуют траектории развития информационных объектов.

Известно, что в динамических системах любой природы сигналы обратной связи малы по сравнению с силовым воздействием через усилитель мощности на; соответствующий объект управления. В соответствии с концепцией? синергетики для ? задач управления важна не столько мощность сигнала управления, сколько его семантика, отражаемая информационными; символами. Маломощные сигналы, действующие на сложные открытые системы в критических точках, могут привести к значительным последствиям. В области неустойчивости такие системы показывают сложное динамическое поведение, в том числе и хаотическое. Здесь важно двойственное рассмотрение их поведения: как с точки зрения динамики,, когда доминирующую роль играет энергия, так и с точки зрения информационных процессов, когда основную роль играет семантика обратных связей.

Возникают две актуальные научные проблемы. Первая: из них связана с исследованием совместного взаимодействия энергии, вещества и информации в сложных нелинейных системах в условиях их неустойчивости. Самоорганизация здесь возникает, когда энергетический и информационный процессы образуют единое целое, приводящее к когерентному взаимодействию множества переменных системы. Другая проблема относится к изучению нелинейных информационных процессов в сложных открытых системах, через которые протекают потоки энергии, вещества и информации; В таких системах формируются диссипативные структуры и протекают кооперативные процессы со свойством самоорганизации. Может произойти; разделение сложно системы на две: динамическую (силовую) и информационную (управляющую), которые взаимодействуют друг с другом. Расслоение системы является следствием, сложности фазового портрета. Тогда параметры порядка, описывающие поведение системы в точке бифуркации, находятся в нелинейной зависимости друг от друга. Траектории системы становятся чувствительными к малым информационным, воздействиям (флуктуациям). В результате система в фазовом пространстве совершает «туннельные» переходы с. одной траектории эволюционного развития на другую под действием флуктуаций. Учитывая возможность структурного расслоения, следует, выделить в отдельную структуру блоки управления, которые оказывают влияние на динамику систем посредством информационных сигналов.

Сложные системы можно разделить на два уровня: динамико-энергетический и информационно-управляющий. Поведение системы во внешней среде определяется информационными свойствами. Добавление к энергетической компоненте системы информационной составляющей расширяет область фазового пространства ее существования. Информационная составляющая сложной системы связана с целевой функцией системы и ¡определяется структурой обратных связей. Энергетическая или силовая составляющая создает основу для: информационного поведения. Каждая из двух подсистем может содержать свои уровни; иерархии, причем на высшие уровни поступает обобщенная информация, а на низших она конкретизируется. Повышение статуса объекта в иерархии системы ведет к увеличению его числа степеней свободы, к расширению фазового пространства системы.

Теория самоорганизации позволяет продвинуться в исследовании научной проблемы иерархического расслоения систем, процессов управления их динамикой. Сущность, рассматриваемого в диссертации системно-синергетического подхода, состоит в использовании идеи самоорганизации, образовании в пространстве состояний совокупности информационных аттракторов и синергетических взаимодействий между ними. В основе концепции лежит информационная динамика. Ее особенность состоит в том, что используется информация о вариантах устойчивых состояний движения систем и способах перехода в такие состояния, а не о затратах энергии на управление по классической теории управления. Для перевода системы в желаемый режим эволюционного развития достаточно иметь информацию о том, к какому аттрактору относится в момент времени ее траектория. Управление сводится к корректировке траектории системы, либо к удержанию системы на нужном'семействе траекторий. Информационное управление динамикой поведения требует не затрат энергии, а лишь, информации о метке траектории.

В диссертации автор обобщает материалы зарубежных, российских ученых, результаты своих исследованиях в таких научных областях, как синергетика, аутопойезис, теория информации, теория систем, теория категорий; эволюционное моделирование, теория управления, концептуальное моделирование и т.д. Научные исследования и результаты, изложенные в диссертации, основаны на работах

B.И.Аршинова, Д.И.Батищева, А.М.Бершадского, Л.С.Берштейна, В.Г.Буданова, В.Н. Вагина, Ф.Варелы, Ю.М.Горского, Ю.А.Данилова, Г.К.Зипфа, Б.Б.Кадомцева,

C.П.Капицы, Е.Ф.Кодда, А.А.Колесникова, В.П.Кулагина, С.П.Курдюмова, В.М.Курейчика, В.В; Курейчика, Б.К.Лебедева, Я.Е.Львовича, А.МЛяпунова, Г.Г.Малинецкого, В.В. Мандельброта, Г.Матураны, А.Н.Мелихова, Г.Николиса, И.П.Норенкова, Г.С.Поспелова, А.Б.Потапова, И.Пригожина, Л. А. Растригина, В.Н.Фролова, Г.Хакена, Л.А.Цымбала и других ученых. Диссертационные исследования проводились в научной школе Пензенского Государственного Университета. Автор выражает особую благодарность своему научному консультанту, заслуженному деятелю науки и техники РФ, профессору, доктору технических наук, академику РАЕН, МАИ, МАОО, АИО Бершадскому Александру Моисеевичу за его неоценимую помощь в подготовке рукописи диссертации, за ценные замечания, способствующие улучшению качества ее содержания.

Общая характеристика работы

Актуальность темы диссертации. В сложных системах для решения задач управления важна семантика сигнала управления, отражаемая информационными символами. Малые информационные сигналы, действующие на системы в точках их бифуркаций, могут привести к значительным последствиям. Для открытых систем актуальным является исследование двойственного характера: их поведения: с точки зрения динамики, когда доминирующую роль играет энергия, и с точки зрения протекающих, в них информационных процессов. Возникает научная проблема исследования совместного взаимодействия энергии, вещества и информации в нелинейных системах в условиях неустойчивости бифуркаций.

Поскольку информационные процессы протекают во всех искусственных и естественных системах, то существует актуальная1 проблема их изучения в открытых системах. В таких системах могут формироваться, диссипативные структуры и проявляться свойство самоорганизации. Тогда в системах со сложной структурой может произойти разделение на динамическую силовую и информационную1 управляющую подсистемы, которые взаимодействуют друг с другом. Такое расслоение является следствием сложности фазового портрета системы, когда параметры порядка, описывающие ее поведение в неравновесной области, находятся в нелинейной зависимости. В этом случае траектории системы чувствительны к малым флуктуациям, и точка системы в фазовом пространстве может легко перебрасываться с одной: траектории на другую, под воздействием малых информационных управляющих воздействий, вырабатываемых адаптивным регулятором. В САПР в роли; подобного регулятора выступает экспертная? подсистема или комбинированный анализатор-планировщик решения задач проектирования. Актуальной задачей является проектирование сложных объектов с помощью интегрированной САПР и системы поддержки принятия решений для решения задачи многокритериального выбора при принятии, проектных решений, стратегического планирования, прогнозирования, экспертной диагностики, моделирования, проектирования и оптимизации.

Появление и развитие сетевых. телекоммуникационных технологий привлекло внимание исследователей к изучению процессов. в информационных пространствах. Как определить оптимальную структуру \УеЬ-сайта? По каким законам она развивается, что будет с \УеЬ-узлом и \УеЬ-пространством в будущем? Как согласуются принципы развития виртуального пространства с законами эволюционного развития реального мира? Как управлять информационными процессами в проектных средах САПР? Каким образом происходит самоорганизация \УеЬ-сайтов? В каком направлении идет процесс развития сети? На эти вопросы невозможно дать четкий ответ. Эволюция информационной структуры, в течение которой Web-сайт может расти, расширяться, умирать, менять свои функции, делает невозможной процедуру построения замкнутой модели управления им. Рост виртуального пространства, внедрение информационных технологий во все сферы человеческой жизни предопределяет рост научных интересов в данной области знаний.

Актуальность научных исследований информационных процессов в эволюционирующем информационном пространстве, с позиции системно-синергетического подхода в рамках, диссертационной работы подтверждается необходимостью решения ряда проблем теоретического и прикладного характера. С данными задачами сталкиваются проектировщики и пользователи сложных систем, а также руководители на всех уровнях управления в технических и социально-экономических системах. Отметим некоторые из них:

1. Проблема выделения параметров порядка. Даже при моделировании информационных процессов на компьютере задача выделения переменных для управления, к которым подстраиваются все степени свободы динамической системы, остается весьма сложной и основывается, чаще на опыте и интуиции, а не на строго формализованном математическом подходе.

2. Проблемы количественного анализа системы. Математическая; формализация информационных структур и процессов связана с анализом количественных характеристик исследуемых: объектов. Для извлечения необходимых характеристик сложных объектов требуется перерабатывать огромный объем информации, накопленных в оперативных базах данных и хранилищах сети. Небольшие ошибки в соответствии с синергетическим принципом приведут к ложным посылкам и выводам. Причем главными источниками ошибок в данном случае в большинстве случаев оказываются люди.

3. Проблема качественного описания системы. Анализ качественных особенностей состоит в выявлении тенденций и причин возникновение новых свойств управляемой системы. При этом многие количественные характеристики исследуемых систем могут оказаться несущественными.

4. Проблема ИР-полноты. При анализе информационного пространства нелинейная динамика сталкивается с обработкой огромных массивов оперативной информации, которая практически не дает понимания исследуемых процессов управления. Первоочередной задачей становится проблема извлечения необходимой информации из массивов оперативных данных, ее упорядочивание, выделение параметров порядка.

5. Проблема запаздывания реализации. Информационные процессы занимают большой временной интервал. Задачей при моделировании процессов в таких системах становится выделение временного интервала исследования.

Для решения вышеназванных проблем следует разработать концептуальные модели, способные адекватно отображать информационные объекты,, создать технологию извлечения знаний из массивов оперативной информации, построить информационные хранилища и средства делового анализа данных. В диссертации перечисленные проблемы решаются на основе моделирования информационного пространства САПР и систем управления в рамках идеологии синергетики и самоорганизации нелинейных динамических систем. Разработка положений теории нелинейных динамических информационных процессов и взаимодействий на основе системно-синергетического подхода, аутопойезиса, эволюционного моделирования и теории категорий является актуальной и важной задачей.

Цели и задачи исследований. В работе поставлена цель - создание фундаментальных положений, методов и принципов теории информационного синергетического управления процессами эволюции, самоорганизации и аутопойезиса сложных систем и сред, что позволит повысить эффективность процесса принятия, решений в проектно-технических, социально-экономических, административных и образовательных структурах. Решение задач имеет существенное значение для отраслей науки, образования и экономики в плане развития теории информации, системного анализа, телекоммуникационных технологий, эволюционного и концептуального моделирования, синергетической парадигмы.

Для достижения цели научного исследования решены следующие задачи:

1. Проведен теоретико-информационный анализ информационных процессов и моделей в сложных проектно-технических, экономических и образовательных системах с позиции междисциплинарного системно-синергетического подхода и аутопойезиса;

2. Проведен комплексный анализ теорий, методов и принципов решения задач управления в различных сферах деятельности для определения системно-синергетических закономерностей;

3. Проведен анализ процессов эволюции информационного пространства сети Интернет, систем автоматизированного проектирования, информационных хранилищ, систем поиска информации и извлечения знаний, социально-экономических и образовательных систем в плане выявления системно-синергетического характера информационных процессов;

4. Разработаны основные концептуальные модели информационных объектов и взаимодействий, структур и систем, информационного пространства для поддержки процессов автоматизированного проектирования, принятия решений и управления;

5. Определены универсальные закономерности управления и эволюционного развития сложных систем, информационных структур, сети Интернет.

6. Разработаны комплексы программно-технических, информационных и научно-методических средств поддержки проектирования и управления в сложных открытых системах.

Объект и предмет исследования. Объектами исследований в диссертационной работе являются информационные объекты и процессы в сложных проектно-технических, социально-экономических и образовательных системах, а также виртуальное информационное пространство в его эволюционном развитии. Предметом диссертационных исследований является исследование универсальных закономерностей процессов синергетического управления и эволюционного развития сложных систем, информационных структур, информационного пространства сети Интернет, концептуальных моделей и методов' принятия решений в проектно-технических, социально-экономических и образовательных системах.

Научная новизна и значимость полученных результатов, заключается в обобщении и решении научной проблемы, связанной с разработкой положений теории информационных процессов в открытых системах и средах, концептуальных моделей и методов принятия решений в САПР, социально-экономических и образовательных системах. К наиболее существенным научным результатам относятся:

1. Гипотеза о нелинейном динамическом характере информационных процессов в сложных открытых системах и системно-синергетическом характере процесса управления, которая позволяет определить новые перспективы построения динамической теории информации, исследовать процессы иерархического расслоения систем и процессов управления, построить основы теории информационных процессов;

2. Разработанные положения > фундаментальной теории динамических информационных процессов, которая включает в себя терминологию и определения, общетеоретические результаты и выводы, формулы расчета характеристик и параметров информационных: процессов, категории информационного объекта и концепта, концептуального дескриптора, информационного морфизма, виртуальной среды, типы, классы, свойства, атрибуты концептов и морфизмов и т.д.;

3; Метод теоретико-информационного анализа синергетического управления информационными процессами в системах и виртуальных средах, принципы моделирования процессов информационного управления на основе определения устойчивых и неустойчивых состояний, информационных аттракторов, построения фазового портрета сложной системы;

4. Метод анализа эволюционного развития сети Интернет с позиции системно-синергетического подхода, самоорганизации и структурного сопряжения информационных процессов, образования диссипативных структур и аттракторов в \УеЬ-пространстве с целью выявления базовых закономерностей развития информационных технологий;

5. Научные основы концептуального моделирования информационных объектов в сложных системах автоматизированного проектирования и управления на основе комбинированного объектно-реляционного подхода;

6. Методика информационно-синергетического управления в проектно-технических, социально-экономических и образовательных системах, которая включает процедуру параметрического обобщения, математические модели расчета характеристик аттракторов, метод синтеза информационных управляющих воздействий с целью изменения траекторий эволюции, технологию адаптивного управления через изменения в информационных морфизмах и т.д.;

7. Разработанные принципы геоинформационного мониторинга информационных потоков и электронного документооборота в управленческих и административных структурах на основе его пространственно-географической привязки к планам зданий и картам местности;

8. Разработанные принципы системно-синергетического воздействия на психику человека с целью управления его мотивацией и поведением, синергетический подход в сфере образования и управления социальными группами.

Практическая ценность полученных результатов, заключается в решении важной народохозяйственной проблемы, которая состоит в разработке системно-синергетической методологии управления в технических, финансово-экономических и социальных системах, которая позволяет повысить качество и эффективность управленческих процессов, снизить ресурсные и энергетические затраты. Широкий спектр экспериментальных исследований, практическое воплощение разработанных методов и технологий управления в проектных, административных, экономических и образовательных системах, доказывает преимущества применения результатов диссертации при решении типичных задач управления. Практическую ценность представляют следующие результаты:

1. Разработана структура и состав системы поддержки принятия решений предприятием в рамках синергетической концепции управления* на основе предложенных информационных моделей? управления предприятием, трехуровневой архитектуры информационной среды с централизованным информационным хранилищем и распределенными витринами данных;

2. Разработана система административного управления, планирования информационных потоков и электронного документооборота, которая базируется на технологии геоинформационного мониторинга с привязкой к топологическому плану объекта управления;

3. Решены задачи прикладного характера в следующих областях: разработка информационно-аналитических систем поддержки деятельности аудиторской фирмы и решения финансово-экономических задач для различных предприятий; анализ и оценка проектов; управление, финансовыми рисками лизинговых и инвестиционных компаний; управление долгами и кризисными ситуациями; автоматизация процессов регулирования теплоснабжения в городских теплосетях; автоматизация управления процессом производства электродной продукции; создание инфраструктуры регионального информационного пространства; создание \УеЬ-сайтов системы образования и науки.

4. Разработаны метод и технология управления созданием и развитием \Veb-сайтов, баз данных, информационных хранилищ, средств поиска информации и извлечения знаний;

5. Предложен комплексный подход к созданию интегрированных САПР с интеллектуальными средствами анализа объектов и алгоритмов проектирования, проектных ситуаций, подсистемой синтеза сценариев и шаблонов решения проектных задач (система топологического анализа ТОМАС и структурный анализатор STAR);

6. Разработаны и реализованы средства интеллектуальной информационной поддержки принятия решений в САПР топологии СБИС, организованные в виде системы концептуального проектирования на основе гипотезы синергетического управления процессом выбора путей решения задач и объектно-реляционного моделирования объектов проектирования;

7. Решены задачи прикладного характера в плане управления качеством подготовки специалистов на основе моделирования образовательной среды подготовки специалистов« САПР,', которая; включает в себя систему планирования учебного процесса CASCAD, базы данных, Web-сайт, систему тестирования QUEST, учебно-методические комплексы и электронные учебники.

Достоверность научных и практических результатов диссертационной работы. Достоверность научных положений и выводов подтверждена результатами моделирования, исследования, экспериментальной проверки и применения теоретических результатов при создании САПР интегральных, схем, средств поддержки процессов проектирования ТОМАС и STAR, информационного пространства для системы образования и науки Пензенской области, университетской сети и Web-сайта в рамках международного проекта UNICOM; системы управления качеством образования CASCAD, системы управления финансовыми и товарными потоками, подсистемы управления контентом Web-сайта, системы поиска и извлечения знаний, распределенных информационных хранилищ, системы геоинформационного мониторинга электронного документооборота, электронных учебников, системы тестирования QUEST, и т.д.

Основные положения, выносимые на защиту. На защиту выносятся:

1. Гипотеза о системно-синергетическом характере процесса управления в сложных системах, которая включает механизмы создания; и поддержания упорядоченности, процедуру параметрического обобщения, расчета характеристик информационных аттракторов, технологию смены траектории эволюции или нежелательного аттрактора через изменение параметров порядка и начальных условий, использование информационных воздействий в особых точках и т.д.

2. Теоретико-информационная концепция анализа синергетических процессов и эволюции сложных информационных систем, включающая терминологию, аксиоматику, определения основных категорий, объектов и атрибутов, отношений, формулы расчета параметров, которая в отличие от существующих представляет инструментарий комплексных научных исследований синергетического управления! процессами в сложных системах.

3. Метод моделирования информационных объектов на концептуальном и логическом уровнях представления, который основан на гипотезе об ортогональности объектного и реляционного подходов к моделированию и позволяет использовать объектно-реляционную модель для отображения; и исследования информационных процессов в сложных открытых системах.

4.' Системно-синергетическая методика информационного управления, которая в отличие от классического сигнально-энергетического подхода к управлению, переводит сущность управления« в информационную плоскость и основана на синергетическом аутопойетическом описании процессов самоорганизации в сложных системах и средах, что позволяет на практике существенно снизить энергетические и ресурсные затраты по управлению.

5. Математические модели расчета характеристик систем, находящихся в особых информационных состояниях (аттракторах), которые позволяют выявить закономерности филогенетического развития информационной среды за счет онтогенетического развития информационных систем: ЛУеЬ-сайтов, хранилищ, средств анализа, поиска и извлечения знаний.

6. Структура, состав, комплексы программ и баз данных информационно-аналитической системы поддержки принятия решений в САПР и системах управления, которая в отличии от аналогов построена по трехуровневой архитектуре с центральным информационным хранилищем и витринами данных с возможностью пространственно-географической привязки информационных потоков и баз данных к планам здания и картам с целью геоинформационного мониторинга.

Реализация и внедрение результатов работы. Теоретические и практические результаты, полученные в диссертационной работе, использованы в 20 научно-исследовательских работах, выполненных в рамках грантов РФФИ, межвузовских научно-технических программ, федеральных целевых программ и заказ-нарядов Министерства Образования РФ, проектах госбюджетной и хоздоговорной тематики. Материалы диссертации использованы: в НИР «Создание экспериментальных компьютерных баз данных и знаний в рамках международного проекта ЮНИКОМ/РОССИЯ»; в госбюджетных НИР «Разработка регионального информационного пространства» (1994-2000гг.), «Создание регионального информационного пространства системы образования, на базе WWW технологии» (2000-2003гг.); в проекте «Разработка прототипа ГИС для мониторинга образовательной системы региона», выполняемом в рамках МНТП «Разработка научных, основ создания геоинформационных систем»; в проекте «Разработка информационно-аналитической системы ВУЗа», выполняемом в рамках МНТП «Информационные технологии в образовании и науке» (1998-1999гг.); в НИР «Разработка учебно-методического комплекса "Создание информационных систем в среде FoxPro» в рамках МНТП "Разработка УМК по изучению перспективных информационных технологий"; в проекте «Геоинформационная система научных и > образовательных ресурсов регионов России» для ГосНИИ ИТ "Информика" в рамках МНТП «Геоинформационные системы»; в проекте «Разработка геоинформационной системы Российского портала открытого образования» в рамках федеральной целевой программы МО РФ «Развитие единой образовательной информационной среды (20012005 годы)»; в проектах «Создание комплекта научно-образовательных атласов федеральных округов России», «Информационное и технологическое сопровождение геоинформационного сервера "Образовательные ресурсы России"» в рамках программы МО РФ «Научное, научно-техническое, материально-техническое и информационное обеспечение системы образования»; в проекте; «Разработка и исследование методов распознавания структур объектов в адаптивных интеллектуальных системах» по гранту ИНФ7 РФФИ; в проектах по заданию МО РФ «Системологические основы и концептуальные методы проектирования и управления в региональных образовательных структурах и технических системах», «Создание экспериментальной базы данных и базы знаний учреждений. высшего и смежного образования региона»; в проектах по заказ-наряду МО РФ «Теория и методы построения высокопроизводительных информационно-вычислительных систем (ИВС) для обработки гетерогенной информации» (2000-2003), «Адаптивное ситуационное управление в концептуально-ориентированных, средах проектных и образовательных систем», «Разработка концептуальной модели обучаемого обучающего и процесса обучения» и т.д. Акт использования результатов диссертационной работы в научно-исследовательских работах Пензенского государственного университета приведен в приложении к диссертации.

Результаты диссертации использованы в работе Пензенского филиала Исследовательского центра проблем качества подготовки специалистов (г. Москва), областного ЦНИТ, Центра дистанционного образования Пензенского государственного университета (ПГУ) для проведения мониторинга образовательных процессов, информационно-аналитической поддержки управления учебного процесса. Результаты работы внедрены и использованы при создании информационного пространства сети ПГУ, регионального информационного пространства, Web-сайтов системы образования Пензы, баз знаний по международной программе «Создание национальной системы баз данных и знаний высшей школы России», для автоматизации, деятельности аудиторского предприятия, при оптимизации административно-хозяйственной и финансово-экономической деятельности предприятий различных форм собственности; при инвестиционной оценке проектов и управлении финансовыми рисками; для оценки состояний систем автоматического регулирования подачи тепла в городских сетях теплоснабжения, для автоматизации управления процессом производства электродной продукции и т.д. Акты внедрения результатов диссертационной работы в деятельность. аудиторского предприятия ООО "Аудит-Консалтинг" (г. Пенза), завода ООО «Пенза-Электрод» (г. Пенза), муниципального предприятия "Гортеплосеть" (г. Кузнецк), производственно-коммерческого предприятия ОАО "ЛАСРЕФ" (г. Таллинн, Эстония) приведены в приложении.

Научные результаты, наряду с внедрением в промышленность, используются в учебном процессе Пензенского государственного университета, Пензенского филиала Российского государственного университета инновационных технологий и предпринимательства при разработке лекционных, практических и лабораторных занятий по учебным дисциплинам: «Организация работы в сети Интернет», «Локальные и глобальные сети», «Компьютерное Искусство», «Мировые информационные ресурсы» и т.д., а также при разработке учебно-методических комплексов, электронных учебников, системы тестирования,. системы управления качеством обучения. Соответствующие акты внедрения,результатов диссертационной работы в учебный процесс приведены в приложении к диссертации.

Апробация результатов диссертации. Результаты диссертационной работы докладывались, обсуждались и были одобрены на международном коллоквиуме «Graphen und Netzwerke - Theorie und Anwendungen», (ГДР, Ильменау, 1988); на научных семинарах во время стажировки в Отгавском университете (Канада, Оттава, 1990-1991г.); на международных конференциях: «Интегрированные системы целевой подготовки специалистов и автоматизации технических систем различного назначения» (ГКНО СССР,1990); «Новые информационные технологии в : науке, образовании и бизнесе, САПР-93, САПР-94» (Украина, Ялта-Гурзуф, 1993, 1994гг.); «Новые информационные технологии в науке, образовании, медицине, телекоммуникациях и бизнесе, 1Т+8Е'94, 1Т+8Е95, 1Т+8Е'96, 1Т+8Е'98, 1Т+8Е99, 1Т+8Е2000, 1Т+8Е7001, 1Т+8Е2002, 1Т+8Е'2003» (Украина, Гурзуф, 1994-2003гг.); на международных конференциях «Новые информационные технологии и системы», «Информационные технологии и системы в образовании, науке, бизнесе», «Университетское образование» (Пенза, 1994, 2000, 2002гг.); «Проблемы автоматизированного проектирования в электронике» (Киев, 1994); на международных конференциях «Региональная информатика, РИ-95, РИ-96» (С-Петербург, 1995, 1996гг.); «Новые информационные технологии в университетском образовании» (Новосибирск, 1995); «Информационные технологии в непрерывном: образовании ИТНО-95» (Петрозаводск, 1995); на всесоюзных конференциях «Методы и средства борьбы с помехами в цифровой технике» (Каунас, 1986); «Автоматизация проектирования средств вычислительной техники и радиоэлектроники» (Каунас, 1985); «Теория и практика построения интеллектуальных интегрированных САПР РЭА и БИС» (Москва,. 1989); «Теоретические и прикладные вопросы разработки и эксплуатации систем автоматизированного проектирования радиоэлектронной аппаратуры» (Славское, 1986); на всероссийских научно-технических конференциях «Телематика-95, Телематика-96, Телематика-97» (С-Петербург, 1995,1996,1997гг.); «Перспективные информационные технологии: в высшей школе» (Самара, 1993); всесоюзных совещаниях и семинарах «Автоматизация проектирования электротехнических устройств» (Таллин, 1987); «Высокие технологии в проектировании технических устройств и автоматизированных систем», «Математическое обеспечение высоких технологий в технике, образовании и медицине» (Воронеж, 1993, 1995, 1996гг.); «Проблемы создания: национальной академической системы баз данных и баз знаний» (Уфа, 1995); на всероссийском симпозиуме «Квалиметрия человека и образования: методология и практика» (Москва, 1994); на всероссийской научно-методической конференции «Компьютерные технологии в высшем образовании» (Санкт-Петербург, 1994); на республиканских конференциях и семинарах «Машинные методы проектирования ЭВА» (Каунас, 1988); «Системный анализ и принятие решений в задачах автоматизированного обеспечения надежности и качества; изделий приборостроения и радиоэлектроники» (Махачкала, 1991); «Опыт разработки приборно-технологических САПР» (Львов, 1991); «Новые информационные технологии» (Минск, 1991); «Автоматизация проектирования радиоэлектронной аппаратуры» (Каунас, 1991); на межрегиональных конференциях «Новые информационные технологии обучения в региональной инфраструктуре» (Пенза, 1999); Автоматизация проектирования РЭА и ЭВА» (Пенза, 1984-93гг.); на семинарах кафедры САПР ПГУ, а также на ряде конференциях и семинарах.

Публикации по результатам диссертации. Результаты диссертационной работы отражены в 107 печатных работах, в том числе в 1 монографии, 5 учебных пособиях, 20 научно-исследовательских отчетах, И статьях. Без соавторов опубликовано 42 работы. Все результаты, составляющие содержание диссертации, получены автором самостоятельно.

Структура и объем диссертационной работы. Основное содержание диссертационной работы, изложено на 338 страницах машинописного текста, и включает введение, 6 глав, заключение, приложение, список литературы из 313 наименований, 62 рисунка.

Заключение диссертация на тему "Теоретико-информационный анализ синергетического управления процессами в сложных системах"

6.5. Выводы.

1. Приведены конкретные примеры использования системно-синергетического подхода в различных областях человеческой деятельности, практические приложения основных положений диссертации в научно-исследовательских работах, имеющих важное прикладное значение в сфере административного управления, науки и образования. Представлены доказательства практической значимости разработанного системно-синергетического подхода в человеческой деятельности.

2. Приведены примеры и результаты исследования синергетического воздействия рекламы на человека; с целью его мотивации. Показано, как элемент дизайна становится информационной составляющей, влияющей на мотивацию личности или социальной группы в целом. Приведены результаты исследований цветового воздействия на состояние психики и поведение человека. Показано, что управление малыми информационными воздействиям сильно проявляется в процессе цветового стимулирования психики. Приведен пример использования синергетических принципов в управлении психическим состоянием человека.

3. Показано, что для оптимального управления организацией или социальной группой необходимо структурное согласование и совместное действие - аутопойезис и. самоорганизация личностных типов. Рассмотрены особенности самоорганизации типов личности для реализации; принципов управления, которые имеют место при вербализации информации на любом уровне административной иерархии.

4. Показано, что иерархическая структура управления может работать тогда, когда функционируют координаторы, которые выполняют роль параметров порядка в управлении социальной группой. Сформулирован ряд концептуальных положений, касающихся системно-синергетического управления психической деятельностью координаторов.

5. Рассмотрены процессы самоорганизации, психики; человека, которые существуют в энергетическом и в информационном аспектах. Сделаны ряд утверждений в отношении психической и коммуникативной деятельности человека с позиции системно-синергетической концепции. Показано, что синергетические аспекты коммуникативных процессов проявляются при фрагментации Интернет-пространства.

6. На основании исследований, эволюционного развития сети Интернет показано, что информационные процессы одновременно подчиняются и строгим закономерностям, и хаотическим процессам и флуктуациям, что определяет Интернет как искусственно созданную самоорганизующуюся систему и, в то же время, как механизм самоорганизации человеческого сообщества. Сеть Интернет по мере эволюции переходит в состояние диссипативного хаоса.

7. Показана двойственная роль синергетики в образовательных процессах, как способа организации образовательного процесса и как способ распространения синергетических знаний. Определено, что в соответствии с системно-синергетическим подходом, наиболее эффективной методологией в образовании является самообразование. Системно-синергетический подход определяет диверсификацию множества информационных и квалиметрических технологий, необходимую для перехода к концептуально-ориентированной методологии построения системы образования.

8. Рассмотрены задачи обучения, которые заключается в определении способов информационного воздействия на психику обучаемого с целью его переключения в режим самообразования, преодолении хаотических деструктивных устремлений обучаемого, перевод их в творческое инновационное русло. Определены перспективные направления развития и формы информационно-образовательных технологий, среди которых особо выделены технология информационной накачки и технология открытого образования с \УеЬ-порталами образовательных ресурсов,.

9. Приведены конкретные примеры использования результатов диссертационных исследований в научно-исследовательских, учебно-методических работах кафедры САПР Пензенского государственного университета и Пензенского филиала российского государственного университета инновационных технологий и предпринимательства.

Заключение.

1. Исследованы методы синергетики, системного анализа, аутопойезиса, теории категорий и эволюционного моделирования на предмет построения новой теории информационных процессов. Проведен теоретико-информационный анализ информационных процессов и моделей в проектно-технических, экономических и образовательных системах с позиции системно-синергетического подхода, анализ эволюции информационного пространства Интернет, различных информационных систем; в плане выявления системно-синергетического характера информационных процессов;

2. Предложена гипотеза о системно-синергетическом характере процесса управления в сложных системах, которая, в отличие от классической сигнально-энергетической парадигмы управления, переводит сущность управления в информационную плоскость, и методика системно-синергетического информационного управления, которая, включает в себя следующие компоненты: механизм создания и поддержания упорядоченности, процедуру параметрического обобщения, модели расчета характеристик аттракторов, метод синтеза информационных управляющих воздействий в особых точках, технологию смены траектории эволюции или нежелательного аттрактора через изменение параметров порядка;

3. Разработаны основы фундаментальной теории информационных процессов и эволюции информационных систем, которые включают терминологию и определения, общетеоретические положения и выводы, математические формулы расчета1 характеристик информационных процессов, категории информационного объекта и концепта, концептуального дескриптора, информационного морфизма, виртуальной среды, типы, классы, свойства, атрибуты концептов и морфизмов и т.д.;

4. Разработаны принципы информационного воздействия на психику человека, в рамках системно-синергетического управления мотивацией, поведением и психикой человека с целью стимулирования процессов самоорганизации человеческой деятельности при решении сложных управленческих задач. Разработан синергетический подход в образовательном процессе, который определяет самообразование как наиболее эффективную методику обучения, а также направления синергетического развития и формы информационных образовательных технологий.

5. Предложен метод моделирования информационных объектов, на концептуальном и логическом уровнях представления в системах автоматизированного проектирования и административного управления, который основан на гипотезе об ортогональности объектной и реляционной моделей, что позволяет использовать разработанную комбинированную объектно-реляционную модель> для исследования информационных процессов в сложных открытых системах;

6. Предложен метод анализа эволюционного развития сети Интернет с позиции системно-синергетического подхода, самоорганизации и структурного сопряжения информационных процессов, образования диссипативных структур и аттракторов: в Web-пространстве с целью выявления его базовых закономерностей эволюционного развития. Разработаны метод и технология , управления созданиеми развитием Web-сайтов, баз данных, информационных хранилищ, средств поиска информации и извлечения знаний на основе системно-синергетической концепции, разработанных теоретических положений, выявленных закономерностях эволюции сети Интернет;

7. Решены задачи прикладного характера в следующих областях: разработка информационно-аналитических систем поддержки деятельности аудиторской фирмы и решения финансово-экономических задач для различных предприятий; анализ и оценка проектов; управление финансовыми рисками лизинговых и инвестиционных компаний; управление долгами и кризисными ситуациями; автоматизация процессов регулирования теплоснабжения в городских теплосетях; автоматизация управления процессом производства электродной продукции; создание инфраструктуры регионального информационного пространства; создание Web-сайтов системы образования и науки;

8. Решены задачи прикладного характера в плане управления качеством подготовки специалистов на основе концептуального моделирования учебного процесса, при построении системы планирования учебного процесса CASCAD, баз данных и знаний, системы тестирования QUEST, учебно-методических комплексов и электронных учебников.

9: Разработана технология геоинформационного мониторинга информационных потоков в административных структурах на основе пространственно-географической привязки к планам зданий и картам местности, а также система административного управления на основе планирования информационных потоков и электронного документооборота;

10. Разработана структура, состав, комплексы программ и баз данных информационно-аналитической системы поддержки принятия решений в САПР и системах управления на основе трехуровневой архитектуры информационной среды с централизованным хранилищем и распределенными витринами данных, а также средства организации хранилищ и витрин;

11. Предложен комплексный подход к созданию интегрированных САПР с интеллектуальными средствами анализа объектов и алгоритмов проектирования, проектных ситуаций, подсистемой синтеза сценариев и шаблонов решения проектных задач. Разработаны и реализованы средства интеллектуальной и информационной поддержки принятия решений в САПР топологии СБИС, организованные в виде подсистемы концептуального проектирования на основе гипотезы синергетического управления процессом выбора путей решения задач и комбинированного объектно-реляционного моделирования объектов проектирования.

Библиография Финогеев, Алексей Германович, диссертация по теме Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)

1. Бершадский A.M. Применение графов и гиперграфов для автоматизации конструкторского проектирования РЭА и ЭВА. Саратов: Изд-во СГУ, 1983.

2. Мелихов А.Н., Берштейн JI.C. Гиперграфы в автоматизации проектирования дискретных устройств. Ростов-на-Дону: Изд-во РГУ, 1981.

3. Бершадский A.M., Финогеев А.Г. Применение двойственных гиперграфовых моделей при распознавании объектов проектирования в САПР // Сб. науч. трудов. / Санкт-Петербургский электротехнический институт. С-Петербург, 1993 - с. 73-80.

4. Бурбаки Н. Теория множеств. Структуры. М.: Мир, 1965. - с. 243-297.

5. Биркгоф Г. Теория структур. (Перевод с англ.: Birkhoff G. Lattice theory. -N.Y., 1948). M.: ИЛ., 1952.

6. Верещагин Н.К., Шень А. Начала теории множеств. М.: МЦНМО, 1999.126с.

7. Френкель А., Бар-Хилел И. Основания теории множеств. М.: Мир, 1976.

8. Eilenberg S., Mac Lane S. General theory of natural equivalences // Transactions of the American Mathematical Society. —1945. Vol. 58. - p. 231-294.

9. Lawvere F.W., Schanuel S.H. Conceptual Mathematics. A first introduction to categories. Cambridge Univ. Press.- 1997.

10. Джонстон П.Т. Теория топосов: Пер. с англ. М.: Наука, 1986.

11. И. Lambek J. Deductive systems and categories // Math. Systems Theory. 1968. -Vol.2.-№4.-p. 278-318.

12. Dozen K. Deductive completeness // The Bulletin of Symbolic Logic. 1996. -Vol. 2.-№3.-p. 243-283.

13. McLarty C. Elementary Categories, Elementary Toposes // Oxford: Clarendon Press. 1992.

14. Бершадский A.M., Фионова JI.P., Финогеев А.Г. Разрезание схемы на подсхемы с использованием методов кластерного анализа // Автоматизация проектирования средств вычислительной техники и радиоэлектроники. Тез. докл. конф. Каунас, 1985. - с.45-47.

15. Финогеев А.Г. Кластерная структура банка алгоритмов ИСАПР // Автоматизация проектирования РЭА и ЭВА. Тез. докл. конф. Пенза, 1985. - с.7-9.

16. Фионова Л.Р., Финогеев А.Г. Итерационный алгоритм минимизации количества соединений между стойками ЭВА // Автоматизация проектирования РЭА и ЭВА. Тез. докл. конф. Пенза, 1984. - с.70-71.

17. Бершадский A.M., Былкин В.Д., Финогеев А.Г., Шереметьева Е.Г. Декомпозиционное проектирование МАБИС с равномерным распределением в компонентах разбиения // Автоматизация проектирования РЭА и ЭВА. Тез.докл. конф.-Пенза: ПДНТП, 1987 с. 24-25.

18. Бершадский A.M., Финогеев А.Г. Инструментальная среда синтеза топологии в САПР СБИС // Новые информационные технологии. Минск: Изд. БГЦ, 1991. - с.77-78.

19. Кейслер Г., Чэн Ч. Ч. Теория моделей: Пер. с англ. М.: Наука, 1977.

20. Моисеев Н.И. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981.

21. Урманцев Ю.А. Общая теория систем: состояние, приложения и перспективы развития // Система, симметрия, гармония. М.: Мысль, 1988.

22. Садовский В.Н. Основания общей теории систем. М.: Наука, 1974. - 279 с.

23. Ладенко И.С. Методология и методы организации интеллектуальных систем. Новосибирск: ИИФФ СО АН СССР, 1987. - 66 с.

24. Колесников Л.А. Основы теории системного подхода. Киев: Наукова думка, 1988.- 174 с.

25. Садовский В.Н. Основания общей теории систем. М.: Наука, 1974. - 279 с.

26. Колесников A.A. Основы теории синергетического управления. М.: Фирма «Испо-Сервис», 2000.

27. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач. М.: Радио и связь, 1990. - 544 с.

28. Курейчик В.В. Гомеостатические, синергетические и эволюционные принципы поиска решений // Известия ТРТУ. 2000. - № 22. - с.337-338.

29. Курейчик В.М., Курейчик В.В. Эволюционные, синергетические и гомеостатические стратегии. Состояние и; перспективы // Новости искусственного интеллекта. 2000. - № 3. - с. 22-92.

30. Горский Ю.М. Гомеостатика: модели, свойства, патологии. Новосибирск: Наука, 1990.

31. Николис Г., Пригожин И. Познание сложного. М., Мир, 1990.

32. Maturana Humberto, Francisco Varela Autopoiesis and Cognition: The Realization of the Living // Boston Studies in the Philosophy of Science / Dordecht: D. Reidel Publishing Co. 1980. - Vol. 42.

33. Varela Francisco J. Principles of Biological Autonomy. New York: Elsevier (North Holland), 1979.

34. Умберто Матурана, Франциско Варела. The Tree of Knowledge. Древо познания: Пер. с англ. М.: Прогресс-Традиция, 2001. - 224с.

35. Финогеев А.Г. Моделирование и исследование системно-синергетических процессов в информационных средах: Монография, Пенза: Изд-во ПГУ, 2003, 223 с.

36. Финогеев А.Г. Синергетика, аутопойезис и эволюция информационных процессов // Надежность и качество. Тез. докл. междунар. симпозиума. — Пенза:Изд. ПГУ, 2003 г.-с. 234-237.

37. Малинецкий Г.Г., Подлазов А.В. Парадигма самоорганизованной критичности. Иерархия моделей и пределы предсказуемости // Известия ВУЗов. Прикладная нелинейная динамика. 1997. - т.5. - №5. - с. 89-106.

38. Малинецкий Г.Г., Потапов А.Б. Современные проблемы нелинейной динамики. М.: УРСС, 2000.

39. Курдюмов С.П., Малинецкий Г.Г. Нелинейная динамика и прогнозы будущего // Вестник РАН. 2001: - №3.

40. Берже П., Помо., Видаль Р. Порядок в хаосе. М.: Мир, 1991.

41. Пригожин И., Стенгерс И. Порядок из хаоса. М.: Прогресс, 1986.

42. Николис Г., Пригожин И. Самоорганизация в неравновесных системах. М.: Мир, 1979.

43. Пржиялковский В.В. Абстракции в проектировании БД // СУБД.-1998.-№1,2.

44. Когаловский М.Р. Абстракции и модели в системах баз данных // СУБД.-1998.-№4,5.

45. Codd E.F., Date C.J. Interactive Support for Nonprogrammers: The Relational and Network Approaches // IBM Research Report RJ1400,1974.

46. Date C.J., Codd E.F. The Relational and Network Approaches: Comparison of the Application Programming Interfaces // IBM Research Report RJ1401,1974.

47. Codd E.F. Data Models in Database Management // Proc. Workshop in Data Abstraction, Databases, and Conceptual Modelling. Pingree Park, Colo, 1980.

48. Codd E.F. A Data Sublanguage Founded on the Relational Calculus // IBM Research Report RJ893, 1971.

49. Codd E.F. Recent Investigations into Relational Data Base Systems // IBM Research Report RJ1385, 1974.

50. Date С J. Essentiality, Relational Database Writings // Intelligent Enterprise, 1999. -Vol. 2.-№8.

51. Codd E. F. A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks // Commun. ACM.- 1970.- 26.- №1. p. 377-387.

52. Date C.J., Darwen H. Foundation for Object/Relational Databases: The Third Manifesto // Reading, Mass.: Addison-Wesley, 1998.

53. Codd E.F. Extending the Relational Database Model to Capture More Meaning // IBM Research Report RJ2599, 1979.

54. Pin-Shan Chen The Entity-Relationship Model Toward a Unified View of Data // ACM Transactions on Database Systems, 1976.

55. Van de Riet R. P. Introduction to the Special Issue on Deductive and Object-Oriented Databases // Data and Knowledge Eng.- 1990.- № 5. p. 255-261.

56. Chakravarthy SNesson S. Making an Object-Oriented DBMS Active: Design, Implementation, and Evaluation of a Prorotype // Advances in Database Technology (EDBT'90) / Lecture Notes in Computer Science. 1990.- 416. - p. 393-406.

57. Abiteboul S. Towards a Deductive Object-Oriented Database L anguage // Data and Knowledge Eng. 1990. - № 5. - p. 263-287.

58. Rowe L., Stonebraker M. The POSTGRES Data Model // 13th Int. Conf. Very Large Data Bases. Brighton, England, Sept. 1-4,1987.- p. 83-96.

59. Stonebraker M., Rowe L.A., Hirohama M. The Implementation of POSTGRES // IEEE Trans. Knowlwdge and Data End.- 1990,- № 1.- p. 125-141.

60. Гради Буч Объектный анализ и программирование с примерами приложений на С++: Пер. с англ. М.: Издательство Бином, СПб: Невский диалект, 1998. - 560 с.

61. Фридман A. JI. Основы объектно-ориентированной разработки программных систем. М.: Финансы и статистика, 2000. - 192 с.

62. Abiteboul Serge, Hull Richard IFO: A Formal Semantic Database Model // ACM Trans. Database Syst. 1987. - 12. - № 4. - p. 525-565.

63. Joan Peckham, Fred Maryanski. Semantic Data Models // ACM Comp. Surv. -1988. 20. - № 3. - p. 153-189.

64. Shamkant В. N avathe, Mohan К. P illalamarri. О OER: T oward M aking t he E -R Approach Object-Oriented // Entity-Relationship Approach: Bridge User: 7th Int. Conf., Rome, Nov. 16-18,1988. p. 185-206.

65. Oscar Nierstrasz. A Survey of Object-Oriented Concepts // In Object-Oriented Concepts, Databases and Applications, ed. W. Kim, F. Lochovski. ACM Press and Addison-Wesley, 1989.-p. 3-21.

66. Atkinson Malkolm, Bansilhon Francois, DeWitt David, Dittrich Klaus, Maier David, Zdonik Stanley The Object-Oriented Database System Manifesto // 1st Int. Conf. Deductive and Object-Oriented Databases. Kyoto, Japan, Dec. 4-6, 1989.

67. Kim Won Object-Oriented Databases: Definition and Research Directions // IEEE Trans. Data and Knowledge Eng. 1990. - 2. - № 3. - p. 327-341.71.3амулин A.B. Системы программирования баз данных и знаний. — Новосибирск: Наука, 1990.- 352 с.

68. Lecluse Christophe, Richard Philippe, Velez Fernando. 02, an Object-Oriented Data Model // Proc. ACM SIGMOD Int. Conf. Manag. Data, Chicago, III, USA, June 1-3; 1988.- 17.-№3.- p. 424-433.

69. Deux O. The Story of 02 // IEEE Trans. Knowledge and Data Eng, 1990. 2. - № l.--p. 91-108.

70. Decouchart D. Design of a Distributed Object Manager for the Smalltalk-80 System // Proc. OOPCLA'86. Portland, Oreg., USA, Sept. 29 Oct. 2,1986.- p. 444-452.

71. Straw Andrew, Mellender Fred, Riegel Steve. Object Management in a Persistent Smalltalk System // Software Pract. and Exper.- 19. № 8.- 1989.- p. 719-737.

72. Whang Kyu-Young A Seamless Integration in Object-Oriented Database Systems // 5th Int. Conf. Data Eng., Los Angeles, Calif., USA, Febr. 6-10, 1989.- p. 675-676.

73. Kaul M., Drosten K., Neuhold E.J. ViewSystem: Integrating Heterogeneous Information Bases by Object-Oriented Views // 6th Int. Conf. Data Eng., Los Angeles, Calif., USA, Febr. 5-9, 1990.- p. 2-10.

74. ISO 8879. Information Processing-Text and Office Systems Standard Generalized Markup Language (SGML), 1986.

75. HTML 4.0 Spécification W3C Recommendation, revised on 24-Apr-1998 http://vv\vw.w3.or<>/TR/REC-html40/.

76. Extensible Markup Language (XML) 1.0 W3 С Recommendation 10-February-1998, http://www.w3.org/TR/1998/REC-xml-19980210.

77. XML-QL: A Query Language for XML Submission to the World Wide Web Consortium 19-August-1998, http://ww\v.w3.org/TR/1998/NOTE-xml-ql-l 9980819/.

78. Document Object Model (DOM) Level 1 Spécification Version 1.0 W3C Recommendation 1 October, 1998, href=http://www.w3.org/TR/REC-DOM-Level-l/.

79. Бершадский A.M. Барышев А.И., Финогеев А.Г. Анализ и классификация графовых моделей схем в интегрированных САПР // Методы и средства борьбы с помехами в цифровой технике. Тез.докл. Всесоюз.конф. Каунас: КПИ, 1986.- с.41-43.

80. Бершадский А.М., Финогеев А.Г., Шереметьева Е.Г. Анализ структурных особенностей схем для распознавания в ИСАПР // Автоматизация проектирования РЭА и ЭВА. Тез.докл. конф.-Пенза: ПДНТП, 1986 с. 19-20.

81. Бершадский А.М., Финогеев А.Г. Структурная фрагментация схемы с помощью анализатора ТОМАС // Автоматизации проектирования электротехнических устройств. Тез. докл. Всесоюзн. совещ. Эстония, Таллинн, 1987 - с. 95 - 96.

82. Дерябкин В.П. Методика и инструментальные средства синтеза информационной инструментальной среды // Перспективные информационные технологии в высшей школе. Тез. докл. конф. Самара:НПЦ «Авиатор»,1993.- с. 41-42.

83. Кандауров Ю.Г. Техническое и программное обеспечение распределенных баз данных САПР // Новые информационные технологии в проектировании. Тез. докл. Междунар. школы-семинара (4-13 мая 1991 года, Гурзуф). Минск: БГУ, 1991.- с.13-14.

84. Курейчик В.М. Вопросы моделирования эволюции в САПР / В научном сб. "Интеллектуальные САПР". Таганрог: РИО ТГРУ, 1994г.Вып.4.- с.6-13.

85. Бершадский А.М., Карпаков С.С., Финогеев А.Г. Принципы построения адаптивной САПР матричных БИС // Автоматизация проектирования в радиоэлектронике и приборостроении / Межвуз. сб. науч. тр. Ленинград:Изд.ЛЭТИ, 1990. - с.23-30.

86. Бершадский А.М., Карпаков С.С., Финогеев А.Г. Подсистема синтеза топологии БИС. // Теория и практика построения интеллектуальных интегрированных САПР РЭА и БИС. Тез. докл. всесоюзн. конф. М.: МАИ, 1989. - с.104-106.

87. Бершадский A.M., Карпаков С.С., Финогеев А.Г. Инструментальные средства интеллектуальной поддержки синтеза топологии СБИС // Интеллектуальные САПР / Межвед. сб. науч. тр. ТаганропТРТИ, 1994. - Вып. 4. - с. 39-42.

88. Бершадский A.M., Карпаков С.С., Финогеев А.Г. Инструментальные средства синтеза топологии БИС // Автоматизация проектирования в радиоэлектронике и приборостроении / Межвуз. сб. науч. тр. С-Петербург: С-Петербург ЭТИ, 1994. - с. 49-52.

89. Финогеев А.Г. Методы адаптации математического и программного обеспечения интегрированных САПР в топологическом проектировании электронных схем: Дисс. к-татехн. наук. —М., 1988. 133 с.

90. Финогеев А.Г. Инструментальная поддержка подсистемы синтеза топологии: СБИС // Опыт разработки приборно-технологических САПР. Львов:ЛПО Полярон, 1991.

91. Бершадский A.M., Карпаков С.Е., Финогеев А.Г. Инструментальные средства поддержки проектирования в адаптивных САПР // Автоматизация проектирования радиоэлектронной аппаратуры. Тез. докл. конф. Каунас, 1991.-е. 65-66.

92. Разработка математического и программного обеспечения конструкторского проектирования ячеек с печатно-проводным монтажем. Отчет о НИР (заключ.) / ППИ; руководитель Бершадский A.M. Номер гос. per. 01.84.0018759. - Пенза, 1986. - 57с.

93. Разработка компонентов подсистемы трассировки интегрированной системы автоматизированного конструирования матричных БИС и ТЭЗ. Отчет о НИРзаключ.) / ППИ; руководитель Бершадский A.M. Номер гос. per. 01.84.0034094. -Пенза, 1986г. -60с.

94. Исследование алгоритмов и разработка комплексов программ автоматизированного проектирования микроэлектронной аппаратуры. Отчет о НИР (заключ.) / ППИ; руководитель Бершадский A.M. Номер гос. per. 01.86.0019423.1 Пенза, 1988. 87с.

95. Создание компонентов математического и программного обеспечения для интегрируемой адаптируемой САПР микроэлектронных устройств. Отчет о НИР (заключ.) / ППИ; руководитель Бершадский A.M.- Номер гос. per. 01.860031407.1. Ш Пенза, 1988.-39с.

96. Meyer Bertrand The Many Faces of Inheritance: A Taxonomy of Taxonomy. ( IEEE Computer 29,1996. № 5.

97. Искусственный интеллект. Справочник. В 3 кн.: Под ред. Э.В. Попона. -^ М.: Радио и связь, 1990.

98. Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта. М.: Радио и связь,1985.

99. Хант Э. Искусственный интеллект. М.: Мир, 1978.

100. Лорьер Ж.Л. Системы искусственного интеллекта. М.: Мир, 1991.

101. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект основа новой информационной технологии. - М.: Наука, 1988.

102. Финогеев А.Г. Системы ориентированного концептуального проектирования в интеллектуальных средах // Перспективные информационные

103. Ф) технологии в высшей школе. Тез. всеросс. конф. Самара, 1993. - с. 96-98J

104. Skuce D. A language and system for making definitions of techical concepts // Journal of Systems and Software.-1991. № 14. -p. 39-50.

105. Skuce D. COD concepts and conventions // Tecnical report. Artificial intelligence laboratory university of Ottawa, Janvury 1991. - 20 p.

106. Tuzilov I.V., Finogeev A.G., Dubinyn V.N. Ontological knowledge representation // Новые информационные технологии и системы. Тез. докл. v еждунар. конф. Пенза:ПГТУ, 1994. - с.52.

107. Шаров A.A. Понятия информации в теории категорий // Семиотика и информатика. М., 1977. - Вып.8. - с. 167-178.

108. Левич А.П. Информация как структура систем // Семиотика и информатика. М., 1978. - №10. - с. 116-132.

109. Date С J. An Analysis of Codd's Contribution to the Great Debate // Intelligent Enterprise, 1999. Vol. 2. - №7.

110. Грей Д. Управление данными. Прошлое настоящее и будущее // СУБД, 1998.-№ 3.

111. Бершадский A.M., Финогеев А.Г. Классификационный подход к созданию интегрированных САПР // Моделирование и оптимизация сложных систем. Воронеж: ВПИ, 1986.- с. 25-31.

112. Финогеев А.Г. Комбинированный подход к классификации объектов, проектирования в ИСАПР // Автоматизация проектирования РЭА и ЭВА. Тез. докл. конф.-Пенза: ПДНТП, 1986. с. 40-42.

113. Бершадский A.M., Барышев А.И., Финогеев А.Г. Алгоритмический метод распознавания некоторых классов графов // «Graphen und Netzwerke Theorie und Anwendungen». Материалы 33 междунар. коллоквиума. - ГДР, Ильменау, 1988.-Т.4.-с.151-154.

114. Бершадский А.М., Финогеев А.Г. Распознавание и классификация электронных схем по их гиперграфовой модели // Автоматизация проектирования в радиоэлектронике и приборостроении / Межвуз. сб. науч. тр. С-Петербург: С-Петербург ЭТИ, 1992. - с. 94-100.

115. Курейчик В.В. Эволюционные методы решения оптимизационных задач. Монография. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 1999.

116. Курейчик В.М. Генетические алгоритмы. Обзор и состояние // Новости искусственного интеллекта. М., 1998. - № 3. - с. 14-64.

117. Курейчик В.М. Генетические алгоритмы. Состояние. Проблемы. Перспективы. // Теория и системы управления. Известия РАН, 1999. - № 1. - с. 144-160.

118. Бурбаки Н. Архитектура математики // Очерки по истории математики. -М., 1963. с. 245-259.

119. Месарович М., Мако Д., Такахара Т. Теория : иерархических многоуровневых систем. М.: Мир, 1973.

120. Математическая энциклопедия. М.: Изд. «Советская энциклопедия», 1979.-т. 2.-с. 862.

121. Зайдфодим М.А., Финогеев А.Г. Структурный анализатор объектов как универсальная компонента экспертных систем // Автоматизация проектирования РЭА и ЭВА. Тез. докл. конф. Пенза: ПДНТП, 1993. - с.25-27.

122. Мейер Д. Теория реляционных баз данных. М.: Мир, 1984.

123. Разработка и исследование методов распознавания структур объектов в адаптивных интеллектуальных системах (грант ИНФ7) // Отчет НИР № 13 по гранту ИНФ-7. Пенза:ПГТУ, 1993г.-96с.

124. Zipf G.K. Selective Studies and the Principle of Relative Frequency in Language // Houghton-Mifflin, MIT Press, 1935.

125. Тей А. и др. Логический подход к искусственному интеллекту: от классической логики к логическому программированию. М.: Мир, 1990.

126. Мендельсон Э. Введение в математическую логику. М.:Наука, 1984 -319с.

127. Чень Ч., Ли Р. Математическая ; логика и автоматическое доказательство теорем. М.:Мир, 1983. - 360 с.

128. Бершадский A.M., Финогеев А.Г. Интегрированная система управления качеством подготовки специалистов в вузе // САПР-94. Новые информационные технологии в науке, образовании, медицине и бизнесе. Тез. докл. междунар. конф. -Крым, Гурзуф, 1994. с. 19.

129. Отчет деятельности филиала Исследовательского центра проблем качества подготовки специалистов на базе ПГТУ // Отчет НИР. Пенза: ПГТУ, Филиал Исследовательского центра при кафедре «САПР», 1993. -42с.

130. Отчет деятельности филиала Исследовательского центра проблем качества подготовки специалистов на базе ПГТУ // Отчет НИР. Пенза: ПГТУ, Филиал Исследовательского центра при кафедре «САПР», 1994. - 36с.

131. Отчет деятельности филиала Исследовательского центра проблем качества подготовки специалистов на базе ПГТУ // Отчет НИР. Пенза: ПГТУ, Филиал Исследовательского центра при кафедре «САПР», 1995. - 47с.

132. Бершадский А.М., Финогеев А.Г. Концептуальная модель базы знаний для автоматизации кафедральной и преподавательской деятельности // Компьютерные технологии в высшем образовании. Тез. докл. всеросс. конф. С-Петербург: С-П ИТМО, 1994г. - с. 5-6.

133. Системы управления базами данных и знаний: Справ, изд. / А.Н. Наумов, А.М. Вендров, В.К. Иванов и др.; Под ред. А.Н. Наумова. — М.: Финансы и статистика, 1991.-352с.

134. Гаврилова Т. А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб.: С-Петербург, 2001. - 384 с.

135. Толковый словарь по искусственному интеллекту / А. Н. Аверкин, М. Г. Гаазе-Рапопорт, Д. А. Поспелов. М: Радио и связь, 1992. - 256 с.

136. Разработка концептуальных моделей обучаемой САПР, обучающего и процесса обучения. Коллектив авторов // Отчет по НИР. -№ 38. Пенза: ПГУ, 1998г. -36с.

137. Мартин Д. Организация баз данных в вычислительных системах. М.: Мир, 1980.

138. Дейт К. Введение в базы данных. Киев: Диалектика, 1998.

139. Date С.J. Persistence Not Orthogonal to Type // Database Programming & Design OnLine, 1998, October.

140. Финогеев А.Г. Адаптивное управление в концептуально-ориентированной среде // Проблемы автоматизированного проектирования в электронике. Тез докл. междунар. конф. Киев, 1-3 февраля 1994г. - с. 121-122.

141. Адаптивное ситуационное управление в концептуально-ориентированных средах проектных и образовательных систем // Отчет по НИР (заключительный). № Гос. per. 01.9.50 01889: Шифр ЕЗН 1.4.94(81). - Пенза: ПГТУ, 1994г. - 81с.

142. Создание экспериментальной базы данных базы знаний учреждений высшего смежного образования региона // Отчет по НИР (заключительный). - № Гос. per. 01.9.50001888. Заключительный. Шифр ЕЗН 1.1.94(79). Пенза: ПГТУ, 1994г. - 79с.

143. Финогеев А.Г. Системные принципы построения гиперсреды САПР // Новые информационные технологии в науке, образовании, медицине и бизнесе. Тез. докл. XXIII междунар. конф. Украина, Крым, Ялта-Гурзуф, 15-24 мая 1996г., с.61-63.

144. Цымбал JI.A. Синергетика информационных процессов. М.: Наука, 1995.118с.

145. Вильсон А. Д. Энтропийные методы моделирования сложных систем. М.: Наука, 1978. - 248с.

146. Пригожин И. От существующего к возникающему. М.: Наука, 1985.

147. Бершадский A.M., Финогеев А.Г. Применение кластерного анализа в ИСАПР конструкторского этапа // Автоматизация проектирования в радиоэлектронике, и приборостроение. JL: Изд. ЛЭТИ, 1987. - с. 32-40.

148. Эйген М. Самоорганизация материи и эволюция биологических макромолекул. М., Мир, 1975.

149. Финогеев А.Г. Системно-синергетическое представление информационного пространства // Информационные технологии и системы в образовании, науке, бизнесе. Тез. докл. III Междунар. науч.-техн. конференции. -Пенза: ПГУ, 2000. с.9-10.

150. Колесников A.A. Синергетическая теория управления. Таганрог: ТРТУ, М.: Энергоатомиздат, 1994.

151. Моисеев Н.И. Математические задачи системного анализа. М.: Наука,1981.

152. Руденко А.П. Теория саморазвития открытых каталитических систем. М.: Изд-во МГУ, 1969. 276с.

153. Романовский Ю.М. Процессы самоорганизации в физике, химии и биологии. М.: Знание. 1981. - 48 с.

154. Курдюмов С.П., Малинецкий Г.Г. Синергетика — теория самоорганизации. (Идеи, методы, перспективы). М.: Знание, 1983.

155. Гарел Д., Гарел О. . Колебательные химические реакции. М.: Мир. 1986.148 с.

156. Кудрявцев И.К. Химические нестабильности. М.: Изд. МГУ, 1987. - 255 с.

157. Князева E.H., Курдюмов С.П. Законы эволюции и самоорганизация сложных систем. М.: Наука, 1994.

158. Буданов В.Г. Синергетические аспекты информационных кризисов и культуры // В кн.: Философия и наука. М.: ИФРАН, 1996.

159. Капица С.П., Курдюмов С.П., Малинецкий Г.Г. Синергетика и прогнозы будущего. М.: Наука, 1997. - 286 с.

160. Синергетика // Труды семинара. Вып. 1. М.: Изд. МГУ, 1998. - 256 с.

161. Синергетика и методы науки II Под ред. М.А. Басина. С.-Петерб.: Наука, 1998.-440 с.

162. Гленсдорф П., Пригожин И. Термодинамическая теория структуры, устойчивости и флуктуаций. М.: Мир, 1973. - 280 с.

163. Пригожин И., Стенгерс И. Время, хаос, квант. М.: Издательская группа «Прогресс», 1999.-268 с.

164. Руденко А.П. Саморазвивающиеся каталитические системы. ДАН СССР, 1964.- Т.159.-С. 1374-1377.

165. Руденко А.П. Самоорганизация и прогрессивная эволюция в природных процессах в аспекте концепции эволюционного катализа. // Росс. Хим. журн. — М., 1995. т. 39. - №2. - с.55-71.

166. Хакен Г. Синергетика. М.: Мир, 1980.

167. Хакен Г. Информация и самоорганизация: Макроскопический подход к сложным системам. М.: Мир, 1991. - 240 с.

168. Мандельштам JI. И. Лекции по колебаниям. М.: Изд-во АН СССР, 1955.503 с.

169. Лоскутов А.Ю., Михайлов A.C. Введение в синергетику. М.: Наука, 1990.

170. Розгачева И.К. Самоорганизующиеся системы во Вселенной. М., "Знание", 1989.

171. Данилов Ю.А., Кадомцев Б.Б. Что такое синергетика? // В кн. Нелинейные волны. Самоорганизация. М.: Наука, 1983.

172. Колесников A.A. Основы теории синергетического управления. М.: Фирма «Испо-Сервис», 2000.

173. Одайник В. Психология политики. Политические и социальные идеи Карла Густава Юнга. М.: «Ювента», 1996. - 382 с.

174. Петере. Э. Хаос и порядок на рынках капитала. Новый аналитический взгляд на циклы, цены и изменчивость рынка. М.: Мир. 2000. - 333 с.

175. Сабели Г., Карлсон-Сабели JI. Социодинамики: применение процессуальных методов в социальных науках. // Синергетика и психология. Тексты. Выпуск 2. Социальные процессы. / Под ред. И.Н. Трофимовой. М., «Янус-К», 1999. -с. 233-269.

176. Zabussky I. Nonlinear partial differential equations. N.Y.: Acad, press, 1967/p. 223.

177. Гапонов-Грехов A.B., Рабинович М.И. JI. И. Мандельштам и современная теория нелинейных колебаний и волн. УФН, 1979. - 128. - № 4. - с. 579-624.

178. Васильев В.А., Романовской Ю. М., Яхт В. Г. Автоволновые процессы в распределенных кинетических системах.- УФН, 1979, 128, № 4, с. 625-666.

179. Жаботинский А. М. Концентрационные автоколебания. М.: Наука, 1974.178 с.

180. Курейчик В.В. Об эволюционном подходе к проблеме принятия решений // Известия ТРТУ. Таганрог:ТРТУ, 2000. №2. - с.35-38.

181. Курейчик В.В. Эволюционные, синергетические и гомеостатические методы принятия решения. Монография. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2001. - 221с.

182. Батищев Д. И. Генетические алгоритмы решения экстремальных задач / Под ред. Львовича Я.Е.: Учеб. пособие. Воронеж: Изд. ВПИ, 1995.

183. Хакен Г. Синергетика. Иерархия неустойчивостей в самоорганизующихся системах и устройствах. М.: Мир, 1985.

184. Аршинов В.И., Буданов В.Г., Войцехович В.Э. Принципы представления процессов становления в синергетике // Логика, методология, философия науки. М.: Обнинск, 1995. - т. VII. - с. 3-5.

185. Розгачева И.К. Самоорганизующиеся системы во Вселенной. М.:3нание,1989.

186. Ласло Э. Век бифуркации. Постижение меняющегося мира // М.:Путь, 1995. №7. - с.3-129.

187. Kaplan J.L., Yorke J.A. Chaotic behavior of multidimensional difference equations // Lect. Notes in Math, 1979. -730. p. 204-227.

188. Rossler O.E. An equation for continuous chaos // Phys. Lett., 1976. A 57. p. 397-398.

189. Theiler J. Estimating the fractal dimension of chaotic time series // Lincoln Lab. J., 1990. №3. p. 63-86.

190. Huberman B.A., Pirollo P.L.T., Pitkow J.E., Lukose R.M. Strong regularities in world wide web surfing // Science, April 3,1998. 280. - p. 95-97.

191. Barford P., Bestavros A., Bradley A., Crovella M.E. Changes in Web client access patterns: characteristics and caching implications to appear in World Wide Web // Special Issue on Characterization and Performance Evaluation, 1999.

192. Adamic Lada A, Huberman Fernardo A The nature of markets in the World Wide Web // Quarterly Journal of Electronic Commerce, 2000.- p. 5-12.

193. Johansen Anders, Sornette Didier Download relaxation dynamics on the WWW following newsppaer publication of URL // Physica A, 2000. 276. - p. 338-345.

194. Glassman Steve A caching relay for the world wide web // In First International World-Wide Web Conference, May 1994. p. 69-76.

195. Leland W.E., Taqqu M.S., Willinger W., Wilson D.V. On the self-similar nature of Ethernet traffic // IEEE/ACM Transactions on Networking, 1994. 2. - p. 1-15.

196. Cunha Carlos R,. Bestavros Azer, Crovella M. E. Characteristics of WWW client-based traces // Technical Report TR-95-010. -Boston University Computer Science Department, June 1995.

197. Arlitt Martin F, Williamson Carey L Internet web server: workload characterization and performance implications // IEEE/ACM Transactions on Networking. — 1997.-5. p. 631-645.

198. Беллман P., Заде JI. Принятие решений в расплывчатых условиях // Вопросы анализа и процедуры принятия решений. М.: Мир,1976. - с.172.

199. Рабинович М. И. Стохастические автоколебания и турбулентность. УФК, 1978.-125.-№ 1.-е. 123-168.

200. Mandelbrot В. В. Fractals. San Francisco: W.H.Freeman and Co, 1977. - 365 p.

201. Пайтген X.O., Рохтер П.Х. Красота фракталов. М.: Мир, 1990.

202. Федер Е. Фракталы. М.: Мир, 1991.

203. Аверкин А.Н., Батыршин И.З., Блишун А.Ф. и др. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. М.:Наука, 1986. - 312 с.

204. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука, 1981. - 208 с.

205. Grassberger P., Procaccia I. Characterization of strange attractors // Phys. Rev. Lett., 1983. 50. - p. 346-349.

206. Ляпунов A.M. Собр. соч. т. 1,2. М.:Изд-во АН СССР, 1954-1956.

207. Финогеев А.Г. Принципы синергетического управления информационным пространством // Информационные. технологии и системы в образовании, науке, бизнесе. Тез. докл. III междунар. конф. Пенза, 2000г. - с. 1-9.

208. Растригин Л.А. Статистические методы поиска. М.: Наука, 1968.

209. Князева E.H., Курдюмов С.П. Законы эволюции и самоорганизации сложных систем. М.: Наука, 1994.

210. Hentschel G.E., Procaccia I. The infinite number of generalized dimensions of fractals and strange attractors // Physica, 1983. 8.435-444.

211. Концепция информатизации высшего образования Российской Федерации (утверждена 28 сентября 1993 г.). М.: Минобразования РФ, 1994. - 100 с.

212. Разработка регионального информационного пространства // Отчет по-НИР. (заключительный). № Гос. per. 01.9.50001888. Шифр ЕЗН 1.1.94(75), 1994. - 75с.

213. Создание экспериментальной базы данных базы знаний учреждений высшего смежного образования региона // Отчет по НИР (заключительный). - № Гос. per. 01.9.50001888. Заключительный. Шифр ЕЗН 1.1.94(79). Пенза: ПГТУ, 1994г. - 79с.

214. Финогеев А.Г. Системные принципы синергетического развития гипертекстовых технологий в Интернет // Телематика-97. Тез. докл. всероссийской научно-техн. конф. С-Петербург: С-П ИТМО, 1997, - с. 527.

215. Бершадский A.M., Глотова Т.В., Игошина JI.B., Карпов Е.В., Финогеев А.Г. Информационное наполнение университетской сети // Телематика-95. Тез. докл. всеросс. конф. С-Петербург: С-П ИТМО, 1995г. - с. 72.

216. Бершадский A.M., Финогеев А.Г. Проблемы управления информационным пространством в среде WWW // Информационные технологии и системы в образовании, науке, бизнесе. Тез. докл. II междунар. конф. Пенза, 2000г. - с. 11-12.

217. Zipf G.K. Selective Studies and the Principle of Relative Frequency in Language Houghton-Mifflin, 1932.

218. Zipf G.K. Psycho-Biology of Languages Houghton-Mifflin, 1935; MIT Press,1965.

219. Zipf G.K. Human Behavior and the Principle of Least Effort Addison-Wesley,1949.

220. Шупер B.A. Самоорганизация городского расселения М.: Наука. 1995.

221. Mandelbrot B.B. Contribution a la Theorie Mathematique des Jeux de communication -Institute of Statistics, Univ of Paris, 1953. p. 124.

222. Mandelbrot B.B. An informational theory of the statistical structure of languages // Communication Theory: ed. W. Jackson. Betterworth, 1953. - p. 486-502.

223. Mandelbrot B.B. Information theory and psycholinguistics // Scientific Psychology: Principles and Approaches: eds. B. Wolman, E. Nagel. Basic Books, 1965. -pp.550-562.

224. Финогеев А.Г. Internet в Пензе // ж. «Губерния» Пенза: Изд. «Пензенская правда», Ред. журн. Земство, 1996г.-№1.-с. 132-138.

225. Финогеев А.Г. Глобальные компьютерные сети INTERNET. Пенза: Изд. РИО ПГТУ, 1997г. - 88с.

226. Crovella М.Е., Bestavros А . Self-similarity in world wide web traffic: evidence and possible causes // IEEE/ACM Transactions on Networking, 1997. № 5. p. 835-846.

227. Barford P., Crovella M.E. Generating representative web workloads for network and server performance evaluation // Proceedings of Performance'98 / ACM SIGMETRICS'98. BUCS-TR-1997-006, November 4, 1997. p. 151-160.

228. Crovella M.E., Murad S.T., Bestavros A. Heavy-tailed probability distributions in the world wide web // A Practical Guide To Heavy Tails: eds R.J. Adler, R.E. Feldman, M.S. Taqqu. -Chapman & Hall, 1998. Chapter 1. p. 3-26.

229. Calson J.M., Doyle J. Highly optimized tolerance: a mechanism for power laws in designed systems // Physical Review E, 2000. 60(2). - p. 1412-1427.

230. Breslau Lee, Cao Pei, Fan Li, Phillips Graham, Shenker Scott Web caching and Zipf-like distributions: evidence and implications // Proceedings of INFOCOM'99. IEEE Press, 2000.

231. Resnick Sidney, Rootzen Holger Self-similar с ommunication models and very heavy tails // Annals of Applied Probability, 2000. 10(3). - p. 753-778.

232. Финогеев А.Г. Закономерности развития информационного пространства и системы управления семантикой сайтов // Информационные технологии 2003. - №7. -с. 26-38.

233. Nishikawa N., Hosokawa Т., Mori Y., Yoshida К., Tsuji H. Memory-based architecture for distributed WWW caching proxy // Computer Networks and ISDN Systems, 1998.-p.205-214.

234. Crovella M.E., Frangioso R., Harchol-Balter M. Connection Scheduling in Web Servers // Boston University Computer Science Technical Report BUCS-TR-99-003,1999.

235. Финогеев А.Г. Информационная система в управлении предприятием // Новые информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе. Тез. докл. 25 Междунар. конф. Украина, Крым, Ялта-Гурзуф, 15-24мая, 1998г.-III-с. 45-47.

236. Foias С., Sell G.R., Temam R. Inertial manifolds for nonlinear evolutionary equations // Journal of Differential Equations.- 1988.- v.773, №2. p. 309-353.

237. Zaidfodym М., Finogeev A. Automated system for knowledge acquisition in adaptive intelligent environment // Новые информационные технологии и системы/ Тез. докл. междунар. конф. Пенза: ПГТУ, 1994 г. - с.57.

238. Бершадский A.M., Волчихин В.И., Ломтев Е.А., Побелян В.А., Финогеев А.Г. Задачи и проблемы региональной информатизации // Региональная информатика-95 (РИ-95). Тез.докл. IV междунар.конф. С-Петербург,15-18 мая 1995г.-Часть 1.- с.45.

239. Финогеев А.Г. Проблемы использования Интернет-технологий в процессе непрерывного образования в регионе // Новые информационные технологии обучения в региональной инфраструктуре. Тез. докл. II межрегион, науч. конф. Пенза:ПГУ, 1999г. -с.55-56.

240. Финогеев А.Г. Проблемы управления компонентами распределенной информационной системы // Университетское образование. Тез. докл. VI междунар. науч.-метод. конф. Пенза: ПГУ, 2002. - с. 85-88.

241. Бершадский A.M., Финогеев А.Г., Зайдфодим М.И., Матросов H.A. Структура сетевой, интегрированной базы данных вуза // Телематика-95. Тез. докл. всеросс. науч.-техн. конф. С-Петербург: Санкт-Петербургский ИТМО,1995. - с. 72-73.

242. Разработка прототипа ГИС для мониторинга образовательной системы региона// Отчет по НИР. Пенза:ПГУ, 1998г. - 55с.

243. Корнилаев А.Н., Финогеев А.Г. Система управления документооборотом на основе ГИС-технологий // Новые информационные, технологии обучения в региональной инфраструктуре. Тез. докл. П Межрегион, науч-метод. конф. — Пенза: ПГУ, 1999г. с.59-60.

244. Финогеев А.Г., Матросов H.A. Автоматизированная среда подготовки информации для WWW-серверов // Математическое обеспечение информационных технологий в технике, медицине и образовании. Тез. докл. всеросс. сов. Воронеж, 1996г.-ч. И.-с. 150.

245. Финогеев А.Г. Инфраструктура регионального пространства и базовые сервисы Интернет в Пензе // Региональная информатика. Тез. докл. IV междунар. конф. С-Петербург:С-П ИТМО, 15-18 мая 1996 г. - Часть 2.- с. 56.

246. Финогеев А.Г. Синергетика информационных, процессов в виртуальном образовательном пространстве // Открытое Образование. 2003. - № 3. - с. 47-55.

247. Финогеев А.Г. Новые информационные технологии для обучения и квалиметрии знаний специалистов в области САПР // Новые информационные технологии в университетском образовании. Тез. докл. междунар. конф. — Новосибирск: НГУ, 14-17 марта 1995 г. -с.87-88.

248. Бершадский A.M., Глотова Т.В., Финогеев А.Г. Компьютерные средства обучения в курсе "Информационное обеспечение САПР" // Информационные технологии в непрерывном образовании (ИТНО-95). Тез. докл. междунар. конф. -Петрозаводск, 1995.-е. 146-147.

249. Parsaye К. N ew Realms of Analysis: Surveying Decision Support // Database Programming & Design. 1996. - N 4. - p. 26-33.

250. Финогеев А.Г. Построение систем поддержки принятия решений в рамках информационно-синергетической концепции г управления // Известия Вузов (Поволжский регион). Пенза, Изд.ПГУ, 2003.-№ 1. - с. 108-120.

251. Inmon W. Building the Data Warehouse // John Willey & Sons, New York,1992.

252. Спирли, Э. Корпоративные хранилища данных. Планирование, разработка и реализация: Пер. с англ.- М.:Изд. Вильяме, 2001. Tl. - ISBN 5-8459-0191-Х.

253. Ralph К. The Data Warehouse Toolkit: Practical Techniques for Building Dimensional Data Warehouses. John Wiley & Sons, 1996.

254. Devlin B. Data warehouse: from architecture to implementation // Technical report. Addison Wesley Longman Inc., 1997. ISBN 0-201-96425-2.

255. Codd E.F., Codd S.B., Salley C.T. Providing OLAP (On-Line Analytical Processing) to User-Aalysts // An ГГ Mandate. E.F. Codd & Associates, 1993.

256. Sandra Heiler Wang-Chien, Lee Gail Mitchell Repository Support for Metadata-based Lagacy Migration // GTE Laboratories Incorporated. 40 Sylvan Road, Walham. - MA 02451.

257. Chen C., Cochinwala M., Petrone C., Pucci M., Samtani S., Santa P., Mesiti M. Internet traffic Warehouse // Proceedings of the 2000 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data. Dallas, Texas, USA, May 16-18,2000.

258. Hay В., Wets G., Vanhoof K. Clustering navigational patterns on a website using a Sequence alignment method. Limburg University center, Belgium, 2001.

259. Zaiane O. R., Xin M., Han J. Discovering Web Access Patterns and Trends by Applying OLAP and Data Mining Technology on Web Logs. Advances in Digital Libraries, 1998.

260. Mobasher В., Dai H., Luo Т., Sun Y., Zhu J. Combining web usage and content mining for more effective personalization // In Proc. of the Intl. Conf. on ECommerce and Web Technologies (ECWeb), 2000.

261. Джеффри E. X. Как обучаются нейронные сети // В мире науки. — 1992. № 11.-с. 103-107.

262. Минский М., Пейперт С. Персептроны. М.:МИР, 1971. - 261с.

263. Розенблат Ф. Принципы нейродинамики. М.:МИР, 1965.

264. Трикоз Д.В. Нейронные сети:; как это делается? // Компьютеры + программы. 1993. - № 4. - с. 14-20.

265. Финогеев А.Г. Изучение особенностей цветовосприятия для построения цветовой композиции в Web дизайне // Университетское образование. Тез. докл. VI междунар. конф. Пенза: Изд. ПГУ, 2002г. - с. 98-100.

266. Финогеев А.Г. Сервисы Интернет в Пензенском регионе // Телематика-96, Тез. докл. всеросс. конф. С-Петербург ИТМО: С-Петербург, 1996, - с. 667.

267. Burger. R. Computer Viruses: A High Tech Desease. New York: Elsevier,1986.

268. Былкин В.Д., Лисицына Л.С., Финогеев А.Г. Применение САПР на базе ПРАМ-3 при унифицированном конструировании РЭА и ЭВА. Методические указания к выполнению курсовых и дипломных проектов. Пенза: Изд. РИО ППИ,' 1989. - 16с.

269. Бьшкин В.Д., Финогеев А.Г. Языки проектирования в САПР. Методические указания к выполнению практических заданий и курсовых проектов. Пенза: Изд. РИО ППИ, 1990. - 16с.

270. Карпов Е.В., Финогеев А.Г. Имитационное моделирование САПР. Методические указания по курсовому проектированию и лабораторным работам. -Пенза: ППИ, 1992.-72с.

271. Финогеев А.Г. Учебно-методический комплекс для проектирования цифровых узлов электронной аппаратуры // Перспективные информационные технологии в высшей школе. Тез. докл. конф. — Самара: НЦП Авиатор, 1993,- с. 96-98.

272. Финогеев А.Г. Использование САПР PADS в учебном процессе для проектирования цифровой аппаратуры, Перспективные информационные технологии в высшей школе. Тез. докл. конф. Самара: НЦП Авиатор, 1993,- с. 98-100.

273. Финогеев А.Г. Проектирование цифровых устройств с помощью САПР PADS. Учебное пособие для лабораторных занятий и курсового проектирования. — Пенза: Изд. РИО ПГТУ, 1996. 88с.

274. Разработка электронных учебников и программных оболочек // Отчет НИР. № Гос. per. 303/93/29. Пенза: ПГТУ, 1993г. - 45 с.

275. Разработка учебно-методического комплекса "Создание информационных систем в среде FoxPro // Отчет по межвузовской научно-технической программе

276. Разработка учебно-методических комплексов по изучению перспективных информационных технологий». № темы 9/УМК-94/65,1994 г. — 67с.

277. Финогеев А.Г. Новые информационные технологии для обучения и квалиметрии знаний специалистов в области САПР // Информационные технологии в непрерывном образовании (ИТНО-95). Тез. докл. междунар. конф. Петрозаводск, 1995.-с. 145-146.

278. Разработка информационно-аналитической системы ВУЗа // Отчет по межвузовской научно-технической программе «Разработка учебно-методических комплексов по изучению перспективных информационных технологий». № темы 160. Пенза: ПГУ, 1999.-97с.

279. Информатизация образования России: сети, информационные ресурсы, технологии (аналитический доклад). М.: Институт ЮНЕСКО по информационным технологиям в образовании (ИИТО), 1997. - 52 с.

280. Концепция системной интеграции информационных технологий в высшей школе. М., 1993. - 72 с.

Похожие работы

Информатика, вычислительная техника и управление
05.13.00