Исследование и разработка методов и программных средств временного (темпорального) вывода в интеллектуальных системах поддержки принятия решений тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.11, кандидат технических наук Куриленко, Иван Евгеньевич

• Куриленко, Иван Евгеньевич
• кандидат технических наук
• 2008

Оглавление диссертации кандидат технических наук Куриленко, Иван Евгеньевич

ОГЛАВЛЕНИЕ.

СПИСОК ОСНОВНЫХ СОКРАЩЕНИЙ.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. Моделирование временных рассуждений в интеллектуальных системах.

1.1. Области применения временного вывода.

1.2. Способы представления информации о времени.

1.3. Неявное моделирование времени.

1.4. Явное моделирование времени.

1.5. Временные расширения сетей Петри.

1.6. Модальные временные логики.

1.7. Модели времени на основе парадигмы согласования ограничений

1.7.1. Качественная точечная модель времени.

1.7.2. Интервальная модель времени.

1.7.3. Точечно-интервальная качественная модель времени.

1.7.4. Проблема временной неперекрываемости.

1.7.5. Точечная метрическая модель времени.

1.7.6. Качественная алгебра.

1.7.7. Выбор формализма для построения системы временных рассуждений.

1.8. Выводы по главе 1.

ГЛАВА 2. Алгоритмы решения задач временного вывода.

2.1. Временная логика TLM.

2.2. Построение процедур вывода для временной логики TLM.

2.3. Решение качественных точечных ЗСВО.

2.3.1. Решение задачи

§АТ.

2.3.2. Решение задачи МИМ.

2.3.3. Алгоритм проверки согласованности.

2.3.4. Решение задачи QUERY.

2.3.5. Вычисления всех выполнимых ограничений.

2.3.6. Сравнение вычислительной сложности ВРА, CPA и РА.

2.4. Решение дизъюнктивных ЗСВО.

2.4.1. Базовые алгоритмы решения ограниченных дизъюнктивных ЗСВО.

2.4.2. Алгоритмы сокращения пространства поиска при решении ограниченных дизъюнктивных ЗСВО.

2.4.3. Решение дизъюнктивных ЗСВО.

2.5. Улучшенные алгоритмы решения единичных ЗСВО.

2.6. Пошаговые алгоритмы решения ЗСВО.

2.6.1. Алгоритмы предотвращения полного повторного решения единичных ЗСВО.

2.6.2. Пошаговое решение дизъюнктивных ЗСВО.

2.6.3. Пошаговые алгоритмы решения единичных ЗСВО.

2.7. Решение интервальных и точечно-интервальных ЗСВО.

2.7.1 Решение интервальных ЗСВО.

2.7.2. Представление ограничений временной неперекрываемости.

2.7.3. Решение точечно-интервальных ЗСВО.

2.8. Обработка метрической информации.

2.9. Качественная алгебра.

2.10. Выводы по главе 2.

ГЛАВА 3. Реализация системы временных рассуждений.

3.1. Требования к СВР.

3.2. Базовые принципы реализации СВР.

3.3. Язык представления временных ограничений.

3.4. Программная реализация СВР.

3.5. Графический редактор сетей временных ограничений.

3.6. Интеграция СВР со средой CLIPS.

3.7. Экспериментальное исследование алгоритмов.

3.7.1. Методика проведения экспериментов и анализа результатов

3.7.2. Результаты экспериментов.

3.8. Выводы по главе 3.

ГЛАВА 4. Практическое применение СВР.

4.1. Назначение интеллектуальной системы управления парковками.

4.2. Элементы предметной области.

4.3. Реализация ИС УП.

4.4. Решение задачи анализа аварийных ситуаций.

4.5. Выводы по главе 4.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Исследование и разработка методов и программных средств временного (темпорального) вывода в интеллектуальных системах поддержки принятия решений»

В диссертационной работе исследованы и реализованы методы и программные средства временного (темпорального) вывода для интеллектуальных систем (ИС) типа ИС поддержки принятия решений (ИСППР).

На базе полученных результатов предложена расширяемая архитектура и выполнена программная реализация системы временного вывода (временных рассуждений) (СВР), предназначенной для использования в составе современных ИС, в том числе и ИСППР реального времени (ИСППР РВ).

Реализованная СВР применена в рамках ИС управления крупными пар-ковочными комплексами (ИС УП) при решении задач мониторинга и управления точками доступа, а также задач диагностики аварийных ситуаций.

Актуальность темы исследования.

Исследования проблемы времени, которая, как известно, имеет междисциплинарный характер, активно ведутся достаточно долго - понятие времени и его свойства давно являются предметом научных и философских исследований и занимают в них исключительно важное место. Время является одним из фундаментальных понятий при описании реального мира [1]. При этом вопрос о природе и, прежде всего об объективности времени, его существовании независимо от человеческого сознания на протяжении этих веков решался по-разному [2]. Различные философские концепции времени сменяли друг друга [3], однако в XX веке интерес к категории времени резко возрос уже не только в философии, айв других, прежде всего естественных, науках. Дифференциация знания привела к увеличению количества контекстов для понимания времени [4], и вслед за «физическим временем» началась разработка других естественнонаучных категорий времени, например, времени геологического и биологического. В середине прошлого столетия вопрос о структуре времени появился в рамках искусственного интеллекта (ИИ) и в настоящее время ведутся активные исследования в плане создания средств моделирования рассуждений с учетом временного фактора — временного темпоральных) вывода (рассуждений) [5].

О важности наличия средств представления времени и временных зависимостей (в данных и знаниях) в ИС говорится практически с момента появления таких систем [6]. Многие базовые понятия, такие как «изменение», «причина», «следствие» и отношения между ними описываются в терминах времени. Однако особенно актуальной проблема построения формальных систем оперирования темпоральной информацией встала именно в связи с появлением и развитием ИС, ориентированных на открытые и динамические предметные области (ПО), которые в процессе своего функционирования оперируют с большим количеством информации, изменяющейся со временем [7]. Типичными представителями таких систем являются ИСППР РВ [8], предназначенные для помощи человеку (ЛПР - лицу, принимающему решения) при мониторинге и управлении сложными объектами и процессами, при этом поиск решения должен обеспечиваться в условиях достаточно жестких временных ограничений и различного вида неопределенностей в исходных данных и знаниях [9]. Необходимость представления знаний меняющихся со временем (например, показаний датчиков, значений управляющих параметров, выполняемых операторами действий) возникает при решении многих задач ИСППР РВ [10]. Например, задач диагностики, мониторинга, планирования, прогнозирования и др. [11]. Использование при решении этих задач информации о времени позволяет сократить поисковые пространства и повысить скорость реакции системы [12].

Для реализации механизма временных рассуждений (МБР), реализующего временной вывод, необходимо формализовать понятие времени и обеспечить возможность представления и рассуждения о временных аспектах знаний [13]. Системный подход к построению сложных программных комплексов (ПК) требует при реализации выделения этого механизма в отдельную независимую систему - СВР [14]. Это позволяет избежать дублирования программного кода за счет его повторного использования (как в составе одной ИС в ее различных компонентах (блоках и моделях), так и в разных ИС).

Актуальность исследования обусловлена тем, что в настоящее время отсутствуют развитые средства представления временных зависимостей в инструментальных средствах конструирования ИС [12], а известные программные реализации прототипов СВР являются исследовательскими системами, интеграция которых в промышленные ИС является затруднительной [15].

Выполненные исследования опираются на результаты работ в области ИИ и конструирования ИС отечественных ученых Д.А. Поспелова, А.Н. Аверкина, А.А. Башлыкова, А.В. Борисова, В.Н. Вагина, В.В. Емельянова, А.П. Еремеева, О.И. Ларичева, О.П. Кузнецова, В.М. Курейчика, А.С. На-риньяни, Г.С. Осипова, А.Б. Петровского, Г.С. Плесневича, В.Э. Попова, Г.В. Рыбиной, В.А. Смирнова, В.Л. Стефанюка, В.В. Троицкого, В.К. Финна, И.Б. Фоминых, В.Ф. Хорошевского и др., а также зарубежных ученых J.Allen, С. Demetresku, R. Detcher, A. Gereviny, G. Italiano, A. Krokhin, I. Meiri, L. Schubert, T. van Allen и др.

Объектом исследования являются модели и методы временного вывода. Предметом исследования являются методы поиска решения задач временного вывода для ИС типа ИСППР РВ.

Целью работы является разработка методов и программного обеспечения для реализации механизма временных рассуждений, позволяющего решать задачи представления и оперирования временными зависимостями, расширяющего возможности и повышающего эффективность современных интеллектуальных программно-аппаратных систем типа ИСППР РВ.

Для достижения указанной цели необходимо решить следующие задачи: исследование методов и средств моделирования времени в ИС; сравнительный анализ и классификация основных моделей представления временных зависимостей в плане их применимости в ИСППР РВ; выбор базовой модели представления временных зависимостей; определение требований к СВР и базовых принципов построения СВР для ИСППР РВ; разработка полиномиальных алгоритмов решения задач временного вывода для выбранной базовой модели; разработка методов пошагового уточнения решения задач временного вывода для выбранной базовой модели; разработка базовой архитектуры СВР с учетом требований простоты расширяемости и интегрируемости; программная реализация СВР, оценка эффективности разработанных алгоритмов; применение разработанной СВР в рамках ИС УП на примере ИСППР диагностики аварийных ситуаций и в составе блока управления движением.

Методы исследования. Поставленные задачи решаются с использованием методов дискретной математики, математической логики, искусственного интеллекта, теории графов, теории алгебраических моделей и методов анализа вычислительной сложности алгоритмов.

Достоверность научных положений. Достоверность научных положений подтверждена теоретическими выкладками, данными компьютерного моделирования, а также сравнением полученных результатов с результатами, приведенными в научной литературе.

Научная новизна исследования состоит в следующем: составлена развернутая классификация формальных систем оперирования временем. Классифицированы существующие и предложены новые методы улучшения алгоритмов решения задач временных рассуждений; предложена временная логика TLM (Temporal Logic of Moments) и алгоритмы вывода для нее. Показано, что с помощью TLM могут быть решены задачи временного вывода для точечной, интервальной и точечно-интервальной моделей времени; предложены алгоритмы пошагового уточнения решения задач временного вывода по мере поступления новой информации, оперирующие как с качественной, так и с метрической информацией; предложена компонентная архитектура СВР для ИСППР РВ.

Практическая значимость работы заключается в создании программной системы временного вывода (рассуждений), повышающей эффективность и расширяющей интеллектуальные возможности компьютеров и компьютерных систем.

Практическая значимость работы подтверждается использованием разработанной программной системы в ИС УП sPARK и в других приложениях, о чем имеются акты о внедрении (см. Приложение 16).

Реализация результатов. Разработанная СВР использована в ЗАО «ААМ Автоматик» в составе промышленной системы управления крупными парковочными комплексами и помощи их оперативно-диспетчерскому персоналу, в учебно-научном процессе кафедры Прикладной математики МЭИ (ТУ), что подтверждается соответствующими актами о внедрении.

Разработанная ИС УП sPARK внедрена на 48 объектах в России и СНГ. Так, в результате применения ИС УП на территории ОАО «МОССЕЛЬ-МАШ» удалось сократить число пробок на территории и увеличить пропускную способность контрольно-пропускных пунктов.

Результаты работы использованы в НИР, выполняемых в рамках грантов РФФИ: проект №02-07-90042 «Исследование и разработка инструментальных средств создания экспертных систем семиотического типа» (науч. рук.: д.т.н., проф. Вагин В.Н., д.т.н., проф. Еремеев А.П.); проект №05-07-90232 «Исследование и разработка инструментальных средств создания экспертных систем поддержки принятия решений» (науч. рук.: д.т.н., проф. Вагин В.Н., д.т.н., проф. Еремеев А.П.), № 08-01-00437 «Модели и методы поиска решения на основе экспертных знаний в интеллектуальных системах поддержки принятия решений» (науч. рук. Еремеев А.П.) и в рамках Федеральной целевой научно-технической программы «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития науки и техники» на 2002-2006 гг. (гос. контракт от 1.02.2002 г. №37.011.11.0021 и дополнительное соглашение от 18 августа 2004 г. №5), Раздел - «Информационно-телекоммуникационные технологии и электроника», подраздел — «Информационные технологии», по теме «Системы мониторинга и поддержки принятия решений на основе аппарата нетрадиционных логик» (науч. рук. д.т.н., проф. Еремеев А.П.).

Программная реализация СВР для ИСППР РВ, зарегистрирована в Федеральной службе по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам (свидетельство № 2005610762 от 31.03.2005 г.).

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертации докладывались и обсуждались на научных конференциях аспирантов и студентов «Радиотехника, электроника, энергетика» в МЭИ (ТУ), (г. Москва, 2002-2008 гг.), на «Научных сессиях МИФИ» (г. Москва, 2002-2008 гг.), на 13-й всероссийской межвузовской научно-технической конференции «Микроэлектроника и информатика 2006» (г. Москва, 2006 г.), на 2-м международном научно-практическом семинаре «Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте» (г. Коломна, 2007 г.), на 9-й национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием КИИ'2007 (г. Обнинск, 2007 г.), на конференциях «Информационные средства и технологии» (г. Москва, 2003-2007 гг.), на Международных научно-технических конференциях «Интеллектуальные системы» AIS (Россия, п. Дивноморское, 2004-2007 г.г.).

Публикации. Основные результаты, полученные при выполнении диссертационной работы, опубликованы в 30 печатных работах, включая 3 работы в изданиях, рекомендуемых ВАК.

Структура и объем работы Диссертация содержит 187 листов машинописного текста, состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы (151 наименование) и 16 приложений.

Заключение диссертации по теме «Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей», Куриленко, Иван Евгеньевич

Основные результаты диссертационной работы:

1. Проведено исследование формальных систем оперирования временем и временными зависимостями. Составлена их классификация и выбран формализм для реализации временных рассуждений в ИС типа ИСППР РВ.

2. Рассмотрены основные требования к СВР и принципы ее построения. Определены основные задачи и функции СВР, необходимые в клиентских приложениях. Предложен принцип взаимодействия СВР и ИС.

3. Определена временная (темпоральная) логика TLM. Предложен метод решения задач TLM, основанный на преобразовании множества утверждений TLM в ДЗСВО.

4. Рассмотрен метод решения качественных точечных ЗСВО, основанный на преобразовании ЗСВО в задачу на графе и предложены алгоритмы решения задач выполнимости и поиска минимального представления.

5. Предложены методы ускорения процесса решения точечных единичных ЗСВО. Исследованы алгоритмы решения дизъюнктивных ЗСВО (ДЗСВО) и определены методы снижения их вычислительной сложности. Введено понятие ограниченной ДЗСВО и приведены методы ее решения. Предложено правило, позволяющее уменьшить число модификаций TL-графа в процессе решения ДЗСВО.

6. Рассмотрены методы сокращения пространства поиска для алгоритмов поиска с возвратами, применяемых для решения О ДЗСВО и ДЗСВО. Предложены: схема применения правил сокращения пространства поиска, которая позволяет сократить множество дизъюнктивных ограничений; объединенное правило выводимости и резолюции, позволяющее существенно сократить число вызовов алгоритма вычисления выполнимого ограничения для двух временных переменных в процессе применения ПСПП; правило редукции числа дизъюнктов в дизъюнктивных ограничениях.

7. Предложены алгоритмы пошагового уточнения решения качественных точечных ЕЗСВО, ДЗСВО, а также МЗСВО.

8. Предложены: метод решения интервальных и точечно-интервальных ЗСВО, основанный на преобразовании в точечную ДЗСВО, и стратегия автоматического выбора предпочтительного алгоритма для поиска решения.

9. Предложена внутренняя архитектура СВР. Выполнена программная реализация СВР. Рассмотрены особенности построения решателей ЕЗСВО и ДЗСВО. Описана предлагаемая стандартная архитектура решателя, схема работы и структуры данных. Разработан язык временных запросов TQL для СВР. Рассмотрены возможности разработанного модуля интеграции СВР со средой CLIPS.

10. Проведено тестирование СВР, показавшее целесообразность использования предложенных в работе методов повышения быстродействия, а также существенное преимущество по быстродействию разработанных пошаговых алгоритмов решения ЗСВО по сравнению с базовыми алгоритмами.

11. Рассмотрено практическое применение СВР в ИСППР РВ в составе ИС УП sPARK, решающей задачу помощи J111P при анализе нештатных ситуаций и управления проездом автотранспорта. ИС УП установлена и работает на ряде объектов на территории СНГ, о чем получены акты о внедрении. Результаты работы использованы также в научно-учебном процессе кафедры прикладной математики МЭИ (ТУ).

Основные направления дальнейших исследований:

Разработка модуля пошагового решения ЗСВО и МЗСВО на основе современных промышленных БД;

Расширение возможностей разработанной СВР на задачи прогнозирования за счет реализации модуля рассуждений на основе темпоральных логик ветвящегося времени.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Куриленко, Иван Евгеньевич, 2008 год

1. Трубников Н.И. Проблемы времени в свете философского мировоззрения // Вопросы философии. 1978. №2. С. 111-121.

2. Грюнбаум А. Философские проблемы пространства и времени. -М.:Прогресс, 1960. 590 С.

3. Молчанов Ю.Б Четыре концепции времени в философии и физике. М.: Наука, 1977. - 192 С.

4. Рейхенбах Г. Философия пространства и времени: Пер. с англ. М.: Прогресс, 1985. - 344 С.

5. McCarthy J., Hayes P.J. Some philosophical problems from the standpoint of artificial intelligence // Machine Intelligence. Edinburgh University Press, 1969. №4. - Pp. 463-502.

6. Поспелов Д. А., Кандрашина Е.Ю., Литвинцева JI. В. Представление знаний о времени и пространстве в интеллектуальных системах. / Под редакцией Д.А. Поспелова М.: Наука, 1986. - 328 С.

7. Башлыков А.А., Еремеев А.П. Экспертные системы поддержки принятия решений в энергетике / Под ред. А.Ф. Дьяконова. — М.: Издательство МЭИ, 1994.-216 С.

8. Наринъяни А.С. Недоопределенность в системе представления и обработки знаний // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. 1986. - №5. С. 3-28.

9. Попов Э.В., Фоминых И. Б., Кисель Е. Б., Шапот М. Д. Статические и динамические экспертные системы: Учеб. пособие. — М.: Финансы и статистика, 1996. 320 с.

10. Башлыков А.А., Еремеев А.П. Экспертная диагностическая система как компонент интеллектуальной системы поддержки принятия решений реального времени //Новости искусственного интеллекта. 2001. №3. С. 3540.

11. Еремеев А.П., Троицкий В.В. Концепции и модели представления времени и их применение в интеллектуальных системах. // Новости искусственного интеллекта. 2004. №1. С. 6-29.

12. Еремеев А.П., Троицкий В.В. Методы представления временных зависимостей в интеллектуальных системах поддержки принятия решений // Известия РАН. Теория и системы управления. 2003. № 5. С. 75-88.

13. Еремеев А.П., Куриленко И.Е. Реализация механизма временных рассуждений в современных интеллектуальных системах // Известия РАН. Теория и системы управления. 2007. № 2. С. 120-136.

14. Allen J.F., Yampartoom Е. Performance of temporal reasoning systems. // SIGART Bulletin, Vol. 4, no. 3., 1993. TN-93-1.

15. Kautz H. A formal theory of plan recognition and its implementations. In J.F. Allen, H. Kautz, R. Pelavin, and J. Tenenverg, editors, Reasoning about plans, San Mateo, CA, 1991. Morgan-Kauffman.

16. Penberty J.S., WeldD.S. Temporal planning with continious change // Proc. 12thNational conf. on AI. 1994. Pp. 1010-1015.

17. Allen J.F. Maintaining Knowledge about Temporal Intervals. // Communications of the ACM. 1983. Vol. 26, no. 11. Pp. 832-843.

18. Shahar Y. Timing is everything: Temporal reasoning and temporal data maintenance in medicine // Lecture Notes in Computer Science. 1999. Vol. 1620. Pp. 30-47.

19. Попов Э.В. Общение с ЭВМ на естественном языке. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1982.

20. Allen J.F., Byron D., Dzikovska M. et al. Towards conversational human-computer interaction. // AI Magazine. 2001. - Vol. 22, №4. - Pp. 27-38.

21. Allen J.F., Miller B. W., Ringger E.K., Sikorski T. A robust system for natural spoken dialogue 11 Proceedings of the 1996 Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL'96), June. 1996. - Pp. 62-70.

22. Поспелов Д. А. Логико-лингвистические модели в системах управления и искусственного интеллекта. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1981.

23. Hildebrandt W., Katz В., Lin J. Answering definition questions with multiple knowledge sources. // In Proceedings of the 2004 Human Language Technology Conference (HLT/NAACL 2004). 2004. Pp/ 49-56.

24. Малъковский M.F. Диалог с системой искусственного интеллекта. М.:МГУ, 1985.

25. Кап Lo К., Lam W. Using semantic relations with world knowledge for question answering // In proceedings of the Fifteenth Text REtrieval Conference (TREC 2006). 2006. Pp. 403.

26. PnuelliA. The temporal logic of programs. Proc. 18th Ann. Symp. Found. Computational Science, 1977. Pp. 46-57.

27. Валиев M.K. Применение временной логики к спецификации программ // Программирование. 1998. №2. С. 3-9.

28. PnuelliA. The temporal semantics of concurrent programs // Theor. Computer Science, 1981. V. 13. Pp. 45-60.

29. Manna Z., Pnuelli A. Proving precedence properties: the temporal way. Proc. Intern. Coll. on Automata, Languages, Programming. // LNCS. 1983. №154. P. 491-512.

30. Koubarakis M. Foundations of Temporal Constraint Databases. // Ph.D. thesis. 1993.

31. WangX.S., Bettini C., Brodsky A., Jajodia S. Logical design for temporal databases with multiple granularities // ACM Transactions on Database Systems. -1997.-Vol. 22, no. 2.-Pp. 115-170.

32. Гаврилов С., Малышков А., Плесневич F. Бинарная модель данных и знаний // КИИ'2002, Труды конференции в 2 т. Т. 1. - М.: Физ.-мат. лит., 2002.-С. 398-405.

33. Koubarakis M. Reasoning about time and change: A knowledge base management perspective. // Intelligence (IJCAI'91), 1991, Pp. 472-477.

34. Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. Науки об искусственном. М.: Эдиториал УРСС, 2002. - 352 с.

35. Cunningham J. Temporal Agents (Chapter in book Mistakes of Reason: Essays in Honour of John Woods.) University of Toronto Press. 2005. Pp. 380-397.

36. Гавршова Т.А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб.: Питер, 2000. - 384 С.

37. Staab S., MaedcheA. Knowledge portals: Ontologies at work // AI Magazine. 2001. Vol. 22, no. 2. Pp. 63-57.

38. Augusto J.C., Nugent C.D. The Use of Temporal Reasoning and Management of Compex Events in Smart Homes // European Conference on Artificial Intelligence. 2004. Pp. 778-782.

39. Вагин B.H., Еремеев А.П. Некоторые базовые принципы построения интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени // Известия РАН. Теория и системы управления. 2001. №6. С. 114-123.

40. Еремеев А.П., Куриленко И.Е. Реализация временных рассуждений для интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени. // Программные продукты и системы. 2005. №2. С. 5-16.

41. Слинина Я. А., Караваева Э.Ф., Мигунова А.И. Символическая логика. -СПб.: Изд-во С.-Петерб. ун-та, 2005. 506 с.

42. Еремеев А.П., Троицкий В.В. Темпоральные рассуждения в интеллектуальных системах поддержки принятия решений // Труды международной нучно-технической конференции "Интеллектуальные системы". В 3-х томах. М.: ФизМатЛит, 2003. - С. 403-411.

43. Fikes R., Nilsson N. STRIPS: a new approach to the application of theorem proving to problem solving. // Artificial Intelligence. 1971. №2. Pp. 189-208.

44. Троицкий B.B. Методы и программные средства представления временных зависимостей в интеллектуальных системах поддержки принятия решения. // Диссертация на соискание ученой степени к.т.н. М.: МЭИ, 2004.

45. Petri С.А. Kommunikation mit Automaten. // Ph. D. Thesis. University of Bonn. 1962.

46. Котов В. Сети Петри. М.: Наука, 1984.

47. Бестуэюева И.И., Руднев В.В. Временные сети Петри. Классификация и сравнительный анализ. // Автоматика и телемеханика. 1990. №10. С. 3-31.

48. Russel S., NorvigP. Artificial Intelligence: A modern approach. Prentice Hall. 2002. 1132 pages.

49. Salum L. Representing time as a state in Petri nets // Proc. 2nd ICRM-2002, Gaziantep, Turkey, 2001. Pp. 955-960.

50. Merlin P.M. A methodology for the design and implementation of communication protocols. // IBM. T.J. Watson Res. Center. Yorktown. Meights. N.Y., 10598, rep. RC-5541. June 1975.

51. Shoham Y. Reasoning about Change: Time and Causation from the Standpoint of Artificial Intelligence. Boston, MA: MIT Press, 1988.

52. Bacchus F., Tennenberg J., Koomen J. A non-reified temporal logic // Artificial Intelligence. 1991. № 52. Pp. 87-108.

53. Vila L. A survey on temporal reasoning in artificial intelligence. // AI Communications. 1994. Vol.7, no. 1. - Pp. 4-28.

54. Emerson E.A. Temporal and modal logic. Handbook of Computer Science, vol. B. MIT Press.1990.

55. Emerson E.A., Halpern J.Y. Decision procedures and expressiveness in the temporal logic of branching time. // Journal of Computer and System Scuences. 1985. Vol. 30., no. l.Pp. 1-24.

56. Ladkin P.B. The Logic of Time Representation. // Ph.D. thesis. University of California at Berkeley. Berkeley, CA, US, 1987.

57. Meiri I. Temporal reasoning: A constraint-based approach. Ph. D. dissertation, University of California, 1992.

58. Окуниишикова E.B. Временные сети Петри без перекрытий интервалов срабатывания // Программирование. №5. 1998. С. 15-29.

59. Смирнов В.А. Логические системы с модальными временными операторами // Тр. II Советско-финского коллоквиума по логике «Модальные и временные логики». М.: Ин-т философии АН СССР, 1979.62 .Аристотель. Собрание сочинений. М.:Мысль, 1976.

60. Prior A.N. Diodorian modalities // The Philosophical Quarterly. 1955. V.5, no 20.

61. LemmonJ., Scott D. An introduction to modal logic. 1977. Oxford: Blackwell.

62. Фон Вригт Г.Н. Логико-филосовские исследования. Избранные труды. М.: Прогресс, 1986.

63. Torsunl.S. Foundations of Intelligent Knowledge-Based Systems // ACADEMIC PRESS, London, 1998. ■

64. Валиев M.K. О логике ветвящегося времени. // Всесоюзная конференция по логике, методологии и философии науки. Паланга, 1982.

65. Еремеев А.П. Об интеграции моделей в интеллектуальных системах поддержки принятия решений // Девятая национальная конферен-ция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2004: Тр. конф. В 3-х т. Т.2. М.: Физматлит, 2004, с. 815-823.

66. Prior A.N. Time and Modality. 1957. Oxford: Clarendon Press.

67. Prior A.N. Past, present and future. 1967. Oxford: Clarendon Press.

68. Prior A.N. Papers on Time and Tense. 1969. Oxford: Clarendon Press.

69. KampJ.A. Tense logic and the teory of linear order. Ph. D. thesis, University of California, Los Angeles. 1968.

70. Sistla A.P., Vardi M., WolperP. Reasoning about infinite computation paths.// Proc. 24 IEEE FOCS. 1983. Pp. 185-194.

71. Миронов A.M. Математическая теория программных систем. // http://intsys.msu.ru/study/mironov/mthprogsys.pdf.

72. Миронов A.M., Жуков Д.Ю. Математическая модель и методы верификации программных систем. Интеллектуальные системы. Том 9. 2005. Москва. С. 209-252.

73. Manna Z., Wolper P. Synthesis of communicating processes from temporal logic specifications // ACM Trans. Progr. Lang. Systems. 1984. V6. №1. P. 68-93.

74. Mackworth A.K. Consistency in networks of relations // Artificial Intelligence. 1977. Vol. 8. Pp. 99-118.

75. Bachus F., van BeekP. On the conversion between non-binary and binary constraint satisfaction problems // Proceedings of the 15th National Conference on Artificial Intelligence (AAAI-98) AAA! Press, 1998. Pp. 311-318.

76. Ladkin P.B., Maddux R.D. The algebra of constraint satisfaction problems and temporal reasoning // Technical Report, Crestel Institute, 1988.

77. Gerevini A., Schubert L. On computing minimal labels in time point algebra networks // Technical report 9408-10, Instituto per la Ricerca Scientifica e Tecnologica, 1994.

78. Alfonso М., Barber F. Representation and reasoning with disjunctive temporal constraints // Proceedings of the Ninth Symposium on Temporal Representation and Reasoning (TIME*02), 2002. Pp. 46-48.

79. Gerevini A., Schubert L. Efficient Algorithms for Qualitative Reasoning about Time. // Technical report 496, Department of Computer Science, University of Rochester, Rochester; NY, 1993.

80. Vilain M., Kautz H. Constraint propagation algorithms for temporal reasoning // Proceedings of the Fifth National Conference of Artificial Intelligence (AAAI). -1986. Pp. 377-382.

81. Tarjan R. Depth-first search and linear graph algorithms. // SIAM №1, pages 146-160, 1973.

82. Ахо А., Хопкрофт Д., Ульман Д. Структуры данных и алгоритмы. : Пер. с англ.: Уч. Пос. М.: Изд. дом. "Вильяме", 2000. - 384 с.

83. StergiouK., Koubarakis М. Backtracking algorithms for disjunctions of temporal constraints // Artificial Intelligence. 2000. - Vol. 120, №1. Pp. 81-117.

84. Gennari R. Temporal reasoning and constraint programming: A survey. // CWI Quarterly, Vol. 11, no 2-3, 1998. Pp. 163-214.

85. Ghallab M., Laborie P. IxTeT: An integrated approach for plan generation and cheduling.// Proceedings of Emerging Technologies and Factory Automation. 1995. Vol. l.Pp. 485-495.

86. Van BeekP. Exact and Approximate Reasoning about Qualitative Temporal Relations. //PhD thesis, Dept. of Computer Science, University of Waterloo. -Waterloo, Ontario, Canada, 1990.

87. Van Веек P., ManchakD. W. The Design and Experimental Analysis of Algorithms for Temporal Reasoning. // Journal of Artificial Intelligence Research №4. 1996. Pp. 1-18.

88. Van BeekP. Reasoning about qualitative temporal information // Artificial Intelligence. 1992. № 58. Pp. 297-326.

89. Broxvall M., Jonsson P. Point algebras for temporal reasoning: Algorithms and complexity. // Artificial Intelligence. 2003. Vol. 149, no. 2. Pp. 464-469.

90. Broxvall M., Jonsson P. Disjunctive temporal reasoning in partially ordered models of time //AAAI/IAAI. 2000. Pp. 464-469.

91. Allen J.F., Hayes P. Moments and points in an interval-based temporal logic // Computational Intelligence. 1989. Vol. 5. Pp. 225-238.

92. Mitra D. Theoretical and practical implications of an algorithm for finding all consistent temporal models // Proceedings of the Second IEEE International Workshop on Temporal Representation and Reasoning Regina (CA): University of Regina, 1995.

93. Allen J.F. Planning as temporal reasoning. // Second International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning, Cambridge, April 1991.

94. Allen J.F., Ferguson G. Actions and events in interval temporal logic: Tech. Rep. TR521: Rochester University, 1994.

95. Krokhin A., Jonsson P. Reasoning about temporal relations: The tractable subalgebras of Allen's interval algebra. // Technical Report PRG-RR-01-12. Computing Laboratory, Oxford University, 2001.

96. Van BeekP. Temporal query processing with indefinite information. // Artificial Intelligence in Medicine 3, 1991. Pp. 325-339.

97. Nebel B. Solving hard qualitative temporal reasoning problems: Evaluating the efficiency of using the ORD-Horn class // ЕСАГ96 (12th European Conference on Artificial Intelligence).

98. Ladkin P.В., Reinefeld A. Effective solution of qualitative interval constraint problems //Artificial Intelligence. 1992. №57. Pp. 105-124.

99. Krokhin A., Jeavons P., Jonsson P. The complexity of constraints on intervals and lengths. // STACS 2002, pages 443-454, France 2002.

100. Jonsson P., Drakengren Т., Backstrom C. Computational complexity of relating time points and intervals. // Artificial Intelligence, 109(1-2), 1999. Pp. 273-295.

101. Tsamardionis I. Constraint-based temporal reasoning algorithms with application to planning. // Ph. D. dissertation, University of Pittsburgh.

102. Gerevini A., Schubert L. On point-based temporal disjointness. // Technical report 497, Department of Computer Science, University of Rochester, Rochester, NY, 1994.

103. Schwalb E. M. Temporal reasoning with constraints // Ph. D. dissertation, University of California, Irvine, 1998.

104. Krokhin A., Jonsson P. Extending the Point Algebra into the Qualitative Algebra. // Technical Report PRG-RR-03-12. Computing Laboratory, Oxford University, 2003.

105. Meiri. I. Combining qualitative and quantitative constraints in temporal reasoning. // Proceedings of the Ninth National Conference on Artificial Intelligence. Menlo Park, California: AAA! Press, 1991. Pp. 260-267.

106. Kautz H., Ladkin P. Integrating Metric and Qualitative Temporal Reasoning. //AAAI, 1991, Pp. 12-19.

107. Dechter R., Meiri I., Pearl J. Temporal Constraint Networks. // Artificial Intelligence №49, 1991. Pp. 61-95.

108. Еремеев А.П., Куриленко И.Е. Некоторые принципы построения подсистемы временных рассуждений для СППР РВ. // Научная сессия МИФИ -2004, Том 3., С. 58.

109. Gerevini A., Schubert L. Efficient temporal reasoning through timegraphs. // IJCAI-1993, Pp. 648-654.

110. Gerevini A., Schubert L. An efficient method for managing disjunctions in qualitative temporal reasoning // In principles of knowledge representation and reasoning: Proceedings of the Fourth International Conference, San Francisco, CA, 1994.

111. Demetrescu C., Italiano J. A new approach to dynamic all pairs shortest paths. // Journal of the ACM. 2004. Proceedings 42nd IEEE Symposium on Foundations of Computer Science. 2004. Pp. 968-992.

112. Ladkin P.В., Maddux R.D. The algebra of convex time intervals. 1987.

113. Еремеев А.П., Куриленко И.Е. Архитектура подсистемы темпоральных рассуждений для ИСППР РВ // Десятая международная научно-техническая конференция студентов и аспирантов 2004 (Сборник научных трудов), Том 1, с 320.

114. Еремеев А.П., Куриленко И.Е. Архитектура подсистемы темпоральных рассуждений для ИСППР РВ. // Труды десятой международной научно-технической конференции студентов и аспирантов Радиоэлектроника, электротехника и энергетика 2004, т. 1. С. 320-322.

115. Gerevini A., Schubert L., Schaeffer S. The Temporal Reasoning Systems TimeGraph I-II //Tech. Rep. 494, Univ. of Rochester, Computer Science Dept., April 1994.

116. Трелъсен Э. Модель COM и применение ATL 3.0: Пер. с англ. СПб.: БХВ-Петербург. 2005. 928 С.

117. Троельсен Э. Язык программирования С# 2005 и платформа .NET 2.0 : Пер. с англ. М.: ООО "И.Д. Вильяме", 2007 - 1168 С.

118. Мейер Б. Объектно-ориентированное конструирование программных систем. Пер. с англ. М.гРусская редакция, 2005. - 1232 С.

119. Gerevini A., Schubert L., Schaeffer S. Temporal reasoning in TimeGraph I-II. SIGART Bulletin, 4(3): 1993. Pp.21-25.

120. Van Allen Т., Delgrande J.P., Gupta A. Point-based Approaches to Qualitative Temporal Reasoning // Proceedings of the 5th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence. 2002. Pp. 305-316.

121. Куриленко И.Е. Разработка единого внутреннего представления временных ограничений заданных в терминах точечной модели времени. // Одиннадцатая международная научно-техническая конференция студентов и аспирантов 2005, Том 1, С. 340.

122. Golumbic М.С., ShamirR. Complexity and alghoritms for reasoning about time: A graph-theoretic approach. I I Journal of the ACM, 40(5), pages 1108-1133, 1993.

123. ШефердД. Программирование на Microsoft Visual С++ .NET : Пер. с англ. M.: Русская редакция, 2003. - 928 С.

124. Теплее М. Borland С++ Builder: библиотека программиста. // СПб: Питер Ком, 1998.- 512 С.

125. Ramerez А. О. Programming Bits: Meeting С# and Mono. // Linux Gazette, №84, November 2002.

126. Частиков А.П., Гаврилова Т.А., Белов Д.Л. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS. // СПб: BHV-Санкт-Петербург, 2003 г., 606 С.

127. Popolizio J. CLIPS: NASA's COSMIC Shell // Artificial Intelligence Research, 1988.

128. Джексон П. Введение в экспертные системы. // М.: Вильяме, 2001.

129. Виноградов О.В., Еремеев А.П., Куриленко И.Е. Расширение языка CLIPS в плане конструирования интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени. // Труды международной научно-технической конференции IEEE AIS'04, 2004. С.285-295.

130. Еремеев А.П., Куриленко И.Е. Интеграция системы временных рассуждений со средой CLIPS // Труды международной конференции «Информационные технологии» (IEEE AIS'05). 2005.

131. Еремеев А.П., Куриленко И.Е. Свидетельство о регистрации программного средства №2005610762, выданное Федеральной службой по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам.

132. Борисов А.В., Кин Е.С. Современные подходы к построению систем платного доступа учета автотранспорта// Алгоритмы безопасности. 2005. -№6. - С. 63-70.

133. Борисов А.В., Куриленко И.Е. О современных подходах к построению систем учета автотранспорта. Программные и аппаратные средства. // Информационные технологии моделирования и управления. 2005. №5. С. 786-794.

134. Абрамов А., Никулин О., Петрушин А. Системы управления доступом. -М.: Оберег-РБ, 1998 190 С.

135. Борисов А.В., Куриленко И.Е. Модель временных рассуждений в распределенной системе платного доступа автотранспорта // Сборник научных трудов конференции МФИ 2005. С. 20-32.

136. Борисов А.В., Куриленко И.Е. Применение управляемой программной архитектуры при разработке систем автоматизации парковочных комплексов // Международный форум информатизации 2007. С. 35-38.

137. Варшавский П.Р., Еремеев А.П. Поиск решения на основе структурной аналогии для интеллектуальных систем поддержки принятия решений // Изв. РАН. Теория и системы управления. № 2. - 2005. - С. 97-109.

138. Варшавский П.Р. Применение метода аналогий в рассуждении на основе прецедентов для ИСППР // 9 Национальная конференция по искусственному интеллекту КИИ-2004. Труды в Зх томах. Т.1. М.:Физматлит, 2004, С. 218226.

139. VilainM., Kautz Н., van Beek P. Constraint propagation algorithms for temporal reasoning: a revised report. // In Readings in Qualitative Reasoning about Physical Systems, pages 373-381, Morgan Kaufmann, San Mateo, CA, 1990.

140. Schwalb E.M., Dechter R. Coping with disjunctions in Temporal Constraint Satisfaction Problems, In Proc. AAAI-93, 127-132,1993.

141. Искусственный интеллект, справочник в 3-х томах. М.: Радио и связь, 1990, под ред. Захарова В.Н. и Хорошевского В.Ф.

142. Henschen L., Wos L. Unit refutations and Horn Sets. // Journal of the Association for Computing Machinery (ACM), № 21, 1974. Pp. 590-605.

143. Вагин В.Н. НЕ-факторы знания и нетрадиционные логики // Сборник научных трудов III международной школы-семинара по искусственному интеллекту для студентов и аспирантов (Браславская школа'99). Минск: БГУИР, 1999.-С.10-14.

144. Вагин В.Н. Знание в интеллектуальных системах // Новости искусственного интеллекта. 2002. - №6. - С. 8-18.

145. Krzysztof R., Monfroy Е. Constraint programming viewed as rule-based programming I I Theory and Practice of Logic Programming, Vol. 1 (Issue 6), 2001, Pp. 713-750.