Динамическая модель и алгоритмы комплексного планирования операций и распределения ресурсов в корпоративной информационной системе тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Потрясаев, Семен Алексеевич

• Потрясаев, Семен Алексеевич
• кандидат технических наук
• 2009

Оглавление диссертации кандидат технических наук Потрясаев, Семен Алексеевич

Список сокращений.

Введение.

1. Системный анализ и формальная постановка задачи комплексного оперативного (календарного) планирования операций и распределения ресурсов в корпоративной информационной системе

КИС).

1.1 Анализ современного состояния исследований задачи комплексного планирования операций и распределения ресурсов в КИС.

1.2 Концептуальная модель функционирования корпоративной информационной системы.

1.3 Содержательная и теоретико-множественная постановка задачи комплексного планирования операций и распределения ресурсов в

1.4 Обоснование требований, предъявляемых к облику специального программно-математического обеспечения решения задач комплексного планирования.

Выводы.

2. Полимодельное описание и формальная постановка задачи комплексного планирования операций и распределения ресурсов в

2.1 Динамические модели комплексного планирования операций, ресурсов и потоков.

2.1.1 Динамическая модель программного управления операциями взаимодействия, выполняемыми в КИС.

2.1.2 Динамическая модель программного управления ресурсами в

2.1.3 Динамическая модель программного управления потоками в КИС.

2.1.4 Динамическая модель программного управления вспомогательными операциями.

2.2 Обобщённая динамическая модель программного управления операциями, ресурсами и потоками в КИС.

2.3 Формальная постановка задачи комплексного планирования операций и распределения ресурсов в КИС.

Выводы.

3. Комбинированные алгоритмы комплексного планирования операций и распределения ресурсов в КИС.

3.1 Преобразование задачи оптимального программного управления в двухточечную краевую задачу.

3.1.1 Существующие алгоритмы оперативного планирования комплекса операций, основанные на использовании принципа максимума.

3.1.2 Предлагаемый алгоритм комплексного планирования операций, основанный на методе Крылова-Черноусько.

3.2 Алгоритмы оценивания робастности планов функционирования КИС

3.3 Обобщённый алгоритм комплексного оперативного планирования операций, выполняемых в корпоративной информационной системе.

Выводы.

4. Разработка и исследование прототипа программного комплекса.

4.1 Обоснование и выбор технологии создания прототипа программного комплекса.

4.2 Особенности разработки прототипа программного комплекса.

4.3 Объектно-ориентированная спецификация программного комплекса.

4.4 Описание разработанного прототипа программного комплекса.

4.5 Пример решения задачи комплексного оперативного планирования операций и распределения ресурсов в центре управления полётами навигационных космических аппаратов.

4.6 Пример использования разработанного модельно-алгоритмического и программного обеспечения для автоматизации процесса решения задачи составления расписания занятий в корпоративном учебном центре.

4.7 Возможные варианты применения разработанного модельно-алгоритмического обеспечения.

Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Динамическая модель и алгоритмы комплексного планирования операций и распределения ресурсов в корпоративной информационной системе»

Последние годы наблюдается устойчивая тенденция усложнения существующих технических систем и появления принципиально новых объектов. Сложность технических систем, в основном, вызвана увеличением числа входящих в их состав подсистем и объектов, а также, соответственно, стремительным ростом числа внутренних связей, и проявляется в таких аспектах, как структурная сложность, сложность функционирования, сложность выбора поведения и сложность развития [1, 6, 9, 12, 18, 19, 44]. В ближайшее десятилетие прогнозируется вытеснение аппаратно-программных средств стационарных информационно-управляющих сетей мобильными системами, что приведет к тому, что главным объектом обслуживания станет мобильный объект [114, 137, 138].

Одна из главных особенностей современных сложных технических систем (СТС) состоит в том, что их параметры и структуры на различных этапах жизненного цикла постоянно изменяются под действием различных причин: объективных и субъективных, внутренних и внешних, и т.д. [6, 9, 12, 13, 17] Указанная особенность в работах [69, 94 - 97] названа структурной динамикой сложной технической системы. В этих же работах было показано, что для сохранения, повышения либо восстановления уровня работоспособности и возможностей СТС необходимо управлять присущей им сложностью. В частности, требуется осуществлять управление их структурами.

Решение проблемы управления структурной динамикой СТС предполагает исследование следующих четырёх классов задач [69]: задач, связанных с полимодельным описанием процессов управления структурной динамикой СТС, задач анализа структурной динамики СТС, задач оценивания (наблюдения) структурных состояний и структурной динамики СТС, задач синтеза оптимальных программ управления структурной динамикой СТС в различных условиях обстановки.

Учитывая указанную выше сложность, можно утверждать, что управление СТС будет эффективно лишь при его комплексной автоматизации.

По мере усложнения указанных объектов постоянно возрастает значимость проблемы проведения длительных и дорогостоящих натурных испытаний и использования традиционных методов «проб и ошибок». Эту проблему позволяет устранить моделирование как метод создания и исследования моделей. В современных условиях математическое моделирование становится универсальным инструментом познания, исследования и проектирования объектов в различных предметных областях, и, кроме того, является практически единственным методом проектирования сложных технических систем, которые зачастую являются уникальными и не имеющими прототипов [2, 4, 5, 9, 18, 26, 29, 55, 64, 160].

Управление СТС по своей структуре многофункционально. Основными функциями управления являются: целеполагание, планирование (стратегическое, долгосрочное, оперативное, календарное и т.п.), регулирование (оперативное управление), функции контроля и учёта, мониторинга и функции координации. Среди них важнейшей функцией является планирование работы указанной системы [18, 52, 55, 59, 61, 62, 69].

Учитывая сложность современных СТС, наибольший положительный эффект от автоматизации планирования функционирования рассматриваемых систем достигается при комплексном планировании их функционирования, то есть совместном планировании всех процессов и распределении ресурсов СТС: Комплексное планирование позволяет учесть взаимное влияние подсистем друг на друга, а также связать результаты целевого применения СТС и варианты функционирования её подсистем. Более того, к результатам планирования предъявляются, как правило, разнородные требования, которым оно должно удовлетворять. При комплексном планировании появляется возможность решения задач выбора со многими критериями (с несколькими отношениями предпочтения (мультипредпочтением)) [43, 69, 93 - 96, 131, 157].

Анализ показывает, что СТС функционируют, как правило, в условиях существенной неопределённости, связанной с изменением содержания целей и задач, стоящих перед СТС, воздействием возмущающих факторов со стороны внешней среды и имеющих целенаправленный и/или нецеленаправленный характер. Учёт указанных факторов неопределённости также целесообразно проводить в рамках комплексного планирования функционирования СТС.

К настоящему времени разработано много моделей, методов, алгоритмов и методик как перспективного, так и календарного (оперативного) планирования и диспетчеризации: [10, 11, 18, 21, 34, 36, 44, 45, 59, 62, 69]. В развитии соответствующих теории расписаний и математического программирования выдающуюся роль сыграли такие российские и советские учёные как: B.C. Танаев, B.C. Шкурба (1975); И.Н. Зимин, Ю.П. Иванилов, А.Я. Лернер (1971); Н.Н. Моисеев (1975). За рубежом были проведены многочисленные исследования по указанной тематике, результаты которых представлены в [3, 7, 8, 11, 48, 87, 123, 127, 131, 159, 161]. Вместе с тем, большинство разработанных ранее подходов были нацелены на решение задач планирования в отдельных элементах и подсистемах СТС без их согласования-и учёта взаимного влияния, без учёта факторов неопределённости и факторов; связанных с многокритериальной постановкой соответствующих задач планирования.

Проведённый анализ выполненных ранее исследований в рассматриваемой предметной области показывает недостаточную проработку задач комплексного планирования функционирования СТС, что подчёркивает актуальность её рассмотрения в настоящей диссертационной работе.

При решении указанной задачи важную роль играет позиция исследователя, и, прежде всего, его методологическая база. В данной работе мы основываемся на системном анализе, структурно-математическом подходе:, современной теории управления сложными динамическими системами : с перестраиваемыми структурами, а также на концепции системного моделирования, предполагающей полимодельное описание рассматриваемой предметной области. Это позволяет с единых позиций подойти к формулировке и решению как классических задач оптимизации (задач линейного и нелинейного программирования, оптимального управления), так и современных задач, связанных с многокритериальным принятием решений при управлении СТС в условиях различных воздействий внешней среды. В ходе решения задачи комплексного планирования функционирования СТС мы руководствовались следующими принципами [4, 18, 37, 44, 47, 52, 72, 100, 106]:

- поглощения разнообразия, полимодельности и многокритериальное™;

- декомпозиции и агрегирования;

- рационального многокритериального компромисса при наличии неустранимых пороговых информационных и временных ограничений на процесс принятия решений;

- интерактивного итерационного формирования решения в условиях неопределенности и противоречивости исходной информации. Используемая методология нашла отражение в концептуальном описании функционирования СТС. В частности, центральным объектом моделирования, является активный подвижный объект (АПО), искусственно созданный материальный объект, перемещающийся в пространстве и осуществляющий взаимодействие с другими АПО [ 40 - 44, 69, 77, 79, 95, 97, 101].

Важно, что указанная методология допускает весьма многообразную интерпретацию АПО. Так, АПО может представлять собой, например: промышленный робот в автоматизированном производстве, в энергетических комплексах (АЭС); космический аппарат (например, навигационный спутник, космический аппарат единой системы спутниковой связи (КА ЕССС)); бортовое устройство любого транспортного средства, входящего в состав какой-либо транспортной системы (логистической сети). Кроме того АПО можно рассматривать в качестве подсистемы корпоративной информационной системы (КИС), когда речь идёт о мобильных информационных технологиях и объектах.

В диссертационной работе в качестве основополагающей примем концепцию системного моделирования основного объекта исследования -корпоративной информационной системы, которая будет рассматриваться как пример современной сложной организационно-технической системы, имеющей в своём составе в качестве элементов большое количество СТС.

Для формального описания указанных СТС, как показывает анализ [4, 5, 44, 45], целесообразно использовать несколько моделей, отражающих различные аспекты их функционирования.

Однако для манипулирования несколькими моделями необходима соответствующая взаимосвязанная группа методов и алгоритмов решения задач управления рассматриваемыми системами.

При построении моделей управления АПО, входящих в типовой состав КИС [69, 94], должна быть сформулирована цель их функционирования и определена соответствующая последовательность операций, в ходе реализации которой будет достигнута поставленная цель. Таким образом, на концептуальном уровне процесс функционирования КИС целесообразно интерпретировать как процесс выполнения комплексов целевых, обеспечивающих и вспомогательных операций, связанных с переходом КИС из одного состояния в другое. При этом удобно само состояние КИС характеризовать заданной совокупностью параметров соответствующих операций. В этом случае речь идёт о новом варианте динамической интерпретации процессов выполнения операций в КИС.

В этих условиях особую актуальность приобретает задача построения конкретных динамических моделей и алгоритмов комплексного планирования операций и распределения ресурсов в КИС. Основное содержание рассматриваемой диссертационной работы заключается в решении указанной задачи.

Таким образом, г/ель duccepmaijiiOHHOii работы заключается в разработке и реализации модельно-алгоритмического обеспечения решения задачи комплексного планирования операций и распределения ресурсов в КИС для повышения оперативности и качества её функционирования.

Для достижения цели сформулированы и решены следующие задачи.

1. Классификация и сравнительный анализ достоинств и недостатков существующих подходов к автоматизации решения задач комплексного планирования операций и распределения ресурсов в КИС.

2. Формальное описание задачи комплексного планирования операций и распределения ресурсов в КИС.

3. Разработка обобщённой процедуры и частных алгоритмов решения задачи комплексного планирования операций и распределения ресурсов в КИС.

4. Составление объектно-ориентированной спецификации прототипа программного комплекса.

5. Программная реализация разработанного модельно-алгоритмического обеспечения решения задачи комплексного планирования операций и распределения ресурсов в КИС и проведение экспериментов, подтверждающих конструктивность и практическую значимость разработанного подхода к решению задач календарного планирования.

Научная новизна результатов, полученных в представленной диссертации, состоит в следующем:

1. Предложена оригинальная динамическая интерпретация процессов выполнения целевых и обеспечивающих операций и распределения ресурсов в КИС, позволяющая, во-первых, на единой методологической и модельно-алгоритмической основе проводить совместную постановку и решение как задач комплексного планирования указанных операций, так и задач оценивания робастности соответствующих планов, и, во-вторых, осуществлять оперативное распределение и перераспределение ресурсов в рассматриваемом классе информационных систем.

2. Разработан алгоритм комплексного планирования операций и распределения ресурсов в КИС, используя который удалось исходную задачу планирования, имеющую по своей «природе» дискретно-непрерывный характер, преобразовать с помощью принципа максимума Л.С.Понтрягина и метода локальных сечений Болтянского В.Г. в двухточечную краевую задачу, для решения которой использовался метод последовательных приближений.

3. Разработан алгоритм построения и аппроксимации областей достижимости динамической системы, описывающей процесс программного управления КИС в пространстве показателей качества планирования, для случая интервально-заданных возмущающих воздействий, с использованием которого удается сократить затраты времени на принятие решений по оптимальному распределению ресурсов в рассматриваемой информационной системе в условиях неопределенности.

4. Разработан алгоритм формирования динамических приоритетов целевых и обеспечивающих операций, выполняемых в КИС, который, в отличие от существующих эвристических алгоритмов, учитывает многоаспектную технологию распределения складируемых и нескладируемых ресурсов в рассматриваемой информационной системе.

Достоверность и обоснованность научных положений подтверждаются, во-первых, всесторонним анализом современного состояния исследований задачи комплексного оперативного планирования операций и распределения ресурсов, во-вторых, корректностью предложенных моделей и алгоритмов, согласованностью результатов, полученных в ходе экспериментов, проведённых с использованием программной реализации указанных алгоритмов, с результатами календарного планирования, осуществляемого в соответствии с существующими методиками, а также апробацией основных теоретических положений на российских и международных научных конференциях.

Практическая ценность данной диссертационной работы состоит в повышении оперативности и качества функционирования корпоративной информационной системы за счёт комплексного оптимального планирования операций и распределения её ресурсов. Оптимизация планирования основывается на динамической интерпретации процесса функционирования

КИС, что позволяет существенно сократить размерность решаемой задачи путём проведения её декомпозиции на ряд частных задач оптимального управления.

Результаты диссертационной работы были использованы в четырех организациях. В СПИИРАН в рамках следующих проектов и НИР: проект

07-07-00169 «Теоретическое обоснование и экспериментальные исследования ; перспективных путей решения задач комплексной автоматизации процессов адаптивного планирования и управления модернизацией и функционированием катастрофоустойчивых информационных систем», проект №08-08-00346-а РФФИ "Разработка методов моделирования, структуризации и алгоритмизации правил управления состояниями технических систем в штатных и нештатных ситуациях по их неформализованным исходным описаниям", проект №08-08-00403-а РФФИ "Теоретические и экспериментальные исследования процессов интерактивного управления динамическими логистическими сетями с использованием технологий радиочастотной идентификации и мобильных информационных технологий", НИР «Разработка теоретических основ и методов структурно-функционального синтеза самоорганизующихся информационных систем (СИС)», а также при проведении ОКР в ЗАО «Специальное конструкторское бюро „Орион"», в учебных процессах Балтийского государственного технического университета «ВОЕНМЕХ» им. Д.Ф. Устинова и Технического университета г. Хеймниц (Германия). Практическая ценность подтверждена соответствующими актами реализации.

Основные положения и результаты настоящей диссертационной работы были представлены и получили положительную оценку на 10-и международных, всероссийских и внутриведомственных конференциях и семинарах, в том числе: на международной научно-технической конференции «Кибернетика и технологии XXI века», Воронеж, 2004 - 2006 гг.; на международной конференции «Обработка информации и управление в чрезвычайных и экстремальных ситуациях», Минск, 2006 г.; на международной

1 i 14 конференции «Региональная информатика», Санкт-Петербург, 2006, 2008 гг.; на международной конференции «Speech and Computer», Санкт-Петербург, 2006; на международной конференции «Системный анализ и информационные технологии», Обнинск, 2007 г.; на межрегиональной конференции «Информационная безопасность регионов России» 2005, 2008 гг.; на научной конференции "Управление и информационные технологии" (УИТ-2008), Санкт-Петербург, 2008.

Результаты диссертационной работы опубликованы в 22 печатных работах, среди них три работы в рецензируемых журналах из перечня ВАК (две публикации в «Известиях ВУЗов. Приборостроение» и одна публикация в «Трудах института системного анализа РАН. Поддержка принятия решений»).

Диссертационная работа состоит из введения, четырёх разделов, заключения, списка литературы и двух приложений. Основной текст изложен на 143 листах, содержит 6 таблиц, 26 рисунков. Список цитированной литературы включает 161 наименование.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Потрясаев, Семен Алексеевич

Выводы

Подводя итоги главы, отметим следующее:

1. Объектно-ориентированная спецификация, представленная в 4-й главе, базируется на концептуальном описании КИС, подробно рассмотренном в п. 1.2. На основе данного подхода удалось разработать прототип унифицированного программного комплекса, оперирующего такими абстрактными объектами, как «процесс», «операция», «поток», «ресурс» и «структура», позволяющего легко адаптироваться к различным предметным областям, таким как, например, управление космическими средствами или организация обучения в рамках тренажёрного комплекса. Более широкая интерпретация как исходных данных, так и полученных в данной главе результатов, может осуществляться за пределами тех предметных областей, о которых речь шла в п. 4.5 и 4.6. Так, например, разработанный модели, алгоритмы и прототип программного обеспечения могут использоваться на атомных электростанциях, в системах управления их безопасностью, в логистических системах, при решении задач автоматизации производства.

2. Серия экспериментов, проведённая с использованием разработанного прототипа программного комплекса, в целом подтвердила целесообразность использования алгоритма комплексного планирования и распределения ресурсов в КИС. Кроме того, были выявлены закономерности, характеризующие зависимость целесообразности использования алгоритма динамического планирования от исходных данных. Так, было предложено разделить исходные данные на четыре класса по количеству и объёму операций в технологическом цикле. На основе данной классификации в КИС ч автоматически может производиться ситуационный выбор алгоритма планирования в зависимости от исходных данных. При проведении экспериментов было выявлено несколько «узких мест» машинной реализации предложенного в диссертационной работе алгоритма. Наибольший интерес вызывает задача масштабирования переменных, использующихся в модели оптимального программного управления. В диссертации было предложено решить данную задачу на основе проведения нормировки сопряжённых переменных с использованием логарифмической функции, что позволило снять ограничения, которые присутствовали в предыдущей версии машинной реализации разрабатываемого алгоритма, на количество, объём и структуру операций, входящих в технологический цикл управления.

3. Результаты машинных экспериментов с прототипом программного обеспечения показали, что скорость сходимости алгоритма оптимизации планов выполнения операций и распределения ресурсов КИС в наибольшей степени зависит от диспетчерского решения (первого приближения в задачах численной оптимизации программного управления операциями и распределения ресурсов КИС). При этом, были выявлены следующие закономерности: если ресурсов КИС недостаточно, то время сходимости алгоритма возрастает (возможны варианты расходимости численных процедур, которые могут парировать Any-Time алгоритмами). В том случае, если информационно-вычислительных ресурсов достаточно, то предлагаемый алгоритм оптимального планирования обеспечивает гарантированную сходимость.

4. Анализ результатов показал перспективность использования предложенной в диссертации динамической модели для реализации широко используемой в настоящее время концепции виртуализации информационно-вычислительных ресурсов. В этом случае на конструктивном уровне могут ставиться сложные задачи глобальной оптимизации распределённых информационных процессов, присущих современным КИС. Полученные в результате решения задачи комплексного планирования операций и распределения ресурсов динамические приоритеты можно использовать не только при коррекции и перепланировании, но и при реализации ранее разработанного программного управления операциями и ресурсами в реальном масштабе времени.

5. Заключение

В настоящей диссертационной работе решена важная и актуальная научно-техническая задача автоматизации комплексного оперативного планирования операций в КИС. В ходе решения данной задачи были достигнуты следующие результаты:

1. Предложена оригинальная динамическая интерпретация задачи комплексного планирования операций и распределения ресурсов в КИС. Определён взаимосвязанный комплекс моделей, позволяющий, с одной стороны, учитывать взаимное влияние целевых процессов и процессов, обеспечивающих робастность функционирования КИС, а с другой стороны, неопределённость воздействия внешней среды, которая конструктивно описывается динамически изменяемыми интервально заданными ограничениями.

2. Разработаны комбинированный метод и соответствующие алгоритмы комплексного оперативного планирования и распределения ресурсов в КИС, базирующиеся на использовании как численных методов решения задач оптимального управления динамическими системами, так и методов математического программирования, используемых при оптимизации принятия решения на статических моделях.

3. Предложен оригинальный алгоритм оценивания робастности комплексных планов функционирования КИС для случая интервально-заданных возмущающих воздействий и наглядные способы представления результатов этой оценки, позволяющие лицу, принимающему решения, в интерактивном режиме целенаправленно упорядочивать и выбирать наиболее предпочтительные оперативные планы выполнения целевых и обеспечивающих операций и распределения ресурсов в КИС.

4. Разработан прототип унифицированного программного комплекса, обладающего высокой степенью адаптации к различным предметным областям за счёт оперирования такими абстрактными объектами, как «процесс», операция», «поток», «ресурс» и «структура». Эксперименты, проведённые с использованием разработанного прототипа программного комплекса, подтвердили целесообразность использования алгоритма комплексного планирования и распределения ресурсов в КИС. Выявлены закономерности, характеризующие зависимость целесообразности использования алгоритма динамического планирования от исходных данных, которые позволили обоснованно осуществлять выбор алгоритма планирования в зависимости от складывающейся обстановки.

5. Определены перспективные направления применения созданного программно-математического обеспечения. Среди них особое внимание уделено развивающейся технология виртуализации вычислительных платформ. Показана возможность и целесообразность использования вычисляемых динамических приоритетов как при коррекции и перепланировании, так и при реализации построенного ранее плана.

Говоря об основных направлениях исследований по проблематике, в дальнейшем следует:

- осуществить постановку и решение задач управления изменяющимися структурами в КИС (управление структурной динамикой);

- разработать процедуры самоорганизации и адаптации предложенного комплекса моделей, которые позволят учесть, с одной стороны, динамику объектов и подсистем, входящих в состав КИС, с другой - динамику воздействия внешней среды на указанные элементы;

- автоматизировать и другие функции управления, такие как сбор, обработка и анализ информации в КИС; оперативное управление в КИС; контроль состояния КИС; координация решений, принимаемых в КИС;

- дополнить существующий синтез технологии синтезом структуры КИС;

- при учёте факторов неопределённости наряду с заданными интервально исходными данными ввести также детерминированные и стохастические исходные данные или их комбинацию.

- изменить программную реализацию, в частности, перейти от использования внешнего продукта Microsoft® Excel к внутреннему «решателю» задач математического программирования.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Потрясаев, Семен Алексеевич, 2009 год

1. Александров В.В., Кулешов С.В., Цветков О.В. Цифровая технология инфокоммуникации. Передача, хранение и семантический анализ текста, звука, видео. СПб.: Наука, 2008.

2. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные информационные системы: Учебник. М.: Финансы и статистика, 2004. — 424 е.: ил.

3. Атанс М., Фалб П. Оптимальное управление. М.: Машиностроение, 1968.

4. Балашов Е.П. Эволюционный синтез систем. М.: Радио и связь, 1985. — 328 е.: ил.

5. Башлыков А.А. Проектирование систем принятия решений в энергетике. -М.: Энергоатомиздат, 1986. 120 е.: ил.

6. Беленков В.Г., Будзко В.И.,Синицын И.Н. Катастрофоустойчивость корпоративных информационных систем. Часть 1. — М.: ИЛИ РАН, 2002.

7. Беллман Р. Динамическое программирование. М.: ИЛ, 1960.

8. Беллман Р. Процессы регулирования с адаптацией. М.: Наука, 1964.

9. Белов П.Г. Системный анализ и моделирование опасных процессов в техносфере: Учебное пособие для студ. высш. учеб. заедений. М.: Издательский центр «Академия», 2003.

10. Болтянский В.Г. Математические методы оптимального управления. М.: Наука, 1966.

11. Брайсон А., Хо-Ю-Ши. Прикладная теория оптимального управления. -М.: Наука, 1972.

12. Будзко В.И., Беленков В.Г., Кейер П.А. К выбору варианта построения катастрофоустойчивых информационно-телекоммуникационных систем // Системы и средства информатики, 2003. вып 13. М.: Наука, с. 16-40.

13. БукатоваИ.Л. Эволюционное моделирование и его приложения.-М. .-Наука, 1979.

14. Бурбаки Н. Теория множеств. М.: Мир, 1965.

15. Вагин В.Н., Еремеев А.П. Некоторые базовые принципы построения интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени. //Изд. РАН. Теория и системы управления, 2001, №6, с. 114 -123.

16. Васильев С.Н. От классических задач регулирования к интеллектному управлению // Теория и системы управления, 2001, № 1. С.5-22, № 2 -С.5-21.

17. Введение в теорию живучести вычислительных систем / Додонов А.Г., Кузнецова М.Г., Горбачик Е.С.: Отв. ред. Гуляев В.А.: АН УССР. Институт проблем регистрации информации. Киев: Наукова думка, 1990. — 184 с.

18. Военная системотехника и системный анализ. Учебник /Под ред. проф. Б.В. Соколова. - СПб.: ВИКУ им. А.Ф. Можайского, 1999.

19. Волков Д. ИТ в эпоху «демократизации» // Отрытые системы, 2003, №10 -С. 19-25.

20. Воробьёв С.Н., Уткин В.Б., Балдин К.В. Управленческие решения: учебник для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003.

21. Воронов А.А. Введение в динамику сложных управляемых систем. М.: Наука, 1985.

22. Гаврилов А.В. Гибридные интеллектуальные системы. Новосибирск.: Изд-во НГТУ, 2003.- 164 с.

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

24. Городецкий В. И., Карсаев О. В. Технология разработки прикладных многоагентных систем в инструментальной среде MASDK // Труды СПИИРАН. Вып. 3, т. 1. СПб.: Наука, 2006. С. 11-32.

25. Городецкий В.И. Многоагентные системы: современное состояние исследований и перспективы применения // Новости искусственного интеллекта, 1996, № 4, с. 44 59.

26. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. ГОСТ 34.601-90. Автоматизированные системы. Стадии создания.

27. Добановский С.А., Озерянный Н.А. Системы автоматического управления с реконфигурацией // Измерение, контроль, автоматизация, 1990, № 4(76). С.62-80.

28. Дубова Н. Корпоративная архитектура по Дарвину // Открытие системы, 2004, №9 С. 13-18.

29. Жук К.Д., Тимченко А.А., Доленко Т.И. Исследование структур и моделирование логико-динамических систем. Киев: Наукова думка, 1975.

30. Жуковский В.И., Жуковская J1.B. Риск в многокритериальных и конфликтных системах при неопределённости / Под ред. B.C. Молостова. — М.: Едиториал УРСС, 2004.

31. Заде J1. Теория линейных систем. Метод пространства состояний. М.: Наука, 1970.

32. Захаров В.Н. Интеллектуальные системы управления: основные понятия и определения // Известия РАН. Теория и системы управления, 1997, № 3, с. 138- 145.

33. Земляков С.Д., Рутковский В.Ю., Силаев А.В. Реконфигурация систем управления летательными аппаратами при отказах // Автоматика и телемеханика, 1996, № 2. С.3-20.

34. Зимин И.Н., Иванилов Ю.П, Решение задач сетевого планирования сведением их к задачам оптимального управления // Журнал вычисл. математики и математической физики.-1971.-№3. — с.632 641.

35. Зимин И.Н. Алгоритм расчёта сетей при переменных интенсивностях выполнения операций // Известия АН СССР. Техн. кибернетика. 1973. -№6.-С. 17-23.

36. Иванов В.А., Фалдин Н.В. Теория оптимальных систем автоматического управления. М. - Наука, 1981.

37. Имитационное моделирование производственных систем / А.А. Вавилов, Д.Х. Имаев, В,И. Плескунин и др. М.: Машиностроение; Берлин: Ферлаг Техник, 1983.

38. Интеллектуальные системы автоматического управления / Под. ред. И.М. Макарова, В.М. Лохина. М.: Физматлит, 2001, 576 с.

39. Калинин В.Н. О задачах оптимального управления активным подвижным объектом. // Сб. «Динамика систем», Горький, вып. 8. 1975. - С. 99 - 108.

40. Калинин В.Н. Современная космическая кибернетика — методологические основы и направления исследования. // Информация и космос, 2007, №3-С. 7-16.

41. Калинин В.Н., Теоретические основы управления космическим аппаратом на основе концепции активного подвижного объекта. СПб.: ВИКУ им. А.Ф. Можайского. - 1999. - 190 с.

42. Калинин В.Н, Соколов Б.В. Многомодельный подход к описанию процессов управления космическими средствами //Теория и системы управления.-. 1995.-№ 1. С. 56 - 61.

43. Калинин В.Н., Резников Б.А. Теория систем и управления (структурно-математический подход). Л.: ВИКИ, 1987.

44. Калянов Г.Н. CASE-технологии. Консалтинг при автоматизации бизнес-процессов. 2-е изд. перераб. и доп. М.: Горячая линия. - Телеком, 2000.

45. Карпов Ю. Г. Введение в моделирование с использованием среды AnyLogic. Электронный ресурс. // <http://www.xjtek.com> (по состоянию на 01.12.2006).

46. Касти Дж. Большие системы: связность, сложность, катастрофы. М.: Мир, 1982.

47. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач. М.: Радио и связь, 1990.

48. Кузнецова B.JL, Раков М.А. Самоорганизация в технических системах. -Киев: Наукова думка, 1987. 200 с.

49. Ли Э.Б., Маркус Л. Основы теории оптимального управления.- М.: Наука, 1972.- 392 с.

50. Лескин А.А. Алгебраические модели гибких производственных систем. -Л.: Наука, 1986.

51. Математическое обеспечение управления подвижными объектами: Учебное пособие / Б.А. Резников, И.И. Делий, Б.В. Москвин и др. -МО СССР, 1986.- 149 с.

52. Месарович М., Мако Д., Такахара Я. Теория иерархических многоуровневых системы. М.: Мир, 1973.

53. Месарович М., Такахара Я. Общая теория систем. М.: Мир, 1978.

54. Методологические вопросы построения имитационных систем: Обзор / Емельянов С. В., Калашников В. В., Лутков В. И. и др. / Под научн. ред. Д. М. Гвишиани, С. В. Емельянова. М.: МЦНТИ, 1973. 87 с.

55. Методы анализа и синтеза структур управляющих систем / Б.Г. Волик, Б.Б. Буянов, Н.В. Лубков и др.; Под. ред. Б.Г. Волика. М.: Энергоатомиздат, 1988. - 296 е.: ил.

56. Методы теории чувствительности в автоматическом управлении / Под ред. Е.Н. Розенвассера и P.M. Юсупова. Л.: Энергия, 1971.

57. Моделирование и анализ безопасности и риска в сложных системах: Труды международной Научной школы (МАБР)-2003 (СПб., 20-23 августа 2003 г.). СПб.: Изд-во СПбГУАП, 2003.

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

59. Моисеев Н.Н. Элементы теории оптимальных систем. М.: Наука, 1975.

60. Москвин Б.В. Обеспечение устойчивости управления экономических систем алгоритмическими методами. Сборник трудов «Экономическая кибернетика: системный анализ в экономике и управлении». СПб.: ГУЭФ, 2003. Вып. 7. с. 88 - 92.

61. Москвин Б.В. Оптимизация технологии управления операциями. Сборник трудов «Экономическая кибернетика: системный анализ в экономике и управлении». СПб.: ГУЭФ, 2004. Вып. 9. с. 73 - 76.

62. Морозов В.П., Дымарский Я.С. Элементы теории управления ГАП: математическое обеспечение. Д.: Машиностроение, Ленинградское отделение, 1984.

63. Надёжность и эффективность в технике: Справочник в 10-ти т. / Ред. совет: B.C. Авдуевский (пред.) и др. М.: Машиностроение, 1988, т.З. Эффективность технических систем /Под общ. ред. В.Ф. Уткина, Ю.В. Крючкова.

64. Николаев В.И., Брук В.В. Системотехника: методы и приложения. Л.: Машиностроение, 1985.

65. Новые методы управления сложными системами. М.: Наука, 2004. -333 с.

66. Ойхман Е. Г. Реинжиниринг бизнеса: Реинжиниринг организаций и информационных тенологий. М.: Финансы и статистика, 1997. 336 с.

67. Охтилев М.Ю. Основы теории автоматизированного анализа измерительной информации в реальном времени. Синтез системы анализа. СПб.: ВИКИ им. А.Ф. Можайского, 1998. - 161 е.: ил.

68. Охтилев М. Ю., Соколов Б. В., Юсупов Р. М. Интеллектуальные технологии мониторинга и управления структурной динамикой сложных технических объектов М.: Наука, 2006. - 410 с.

69. Павловский Ю.А. Имитационные модели и системы. М.: Фазис, 2000.

70. Панкратова Н.Д., Курилин Б.Н. Концептуальные основы системного анализа рисков в динамике управления безопасностью сложных систем.

71. Ч. 1. Основные утверждения и обоснование подхода. // Проблемы управления и информатики, 2000, №6, с. 110 130.

72. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ. М.: Высшая школа, 1989.

73. Пешель М. Моделирование сигналов и систем. М.: Мир, 1981.

74. Полляк Ю.Г. Вероятностное моделирование на электронных вычислительных машинах. — М.: Сов. радио, 1971.

75. Понтрягин Л., Болтянский В., Гамкрелидзе Р., Мищенко Е. Математическая теория оптимальных процессов. -М.: Физматгиз, 1961.

76. Потрясаев С.А. Решение задачи комплексного планирования реконфигурации катастрофоустойчивых систем. Известия ВУЗов. Приборостроение. 2006. Т. 49, № И. С. 5А—59.

77. Потрясаев С.А., Соколов Б.В., Зайчик Е.М., Иконникова А.В, Комплексное планирование модернизации информационных систем: методологические и методические основы // Труды СПИИ РАН, под ред. P.M. Юсупова -Вып. 3, т. 1.- СПб.: Наука, 2006.-. с. 265-278. ;

78. Прангишвили И.В. Системный подход и общесистемные закономерности. -М.: Синтег, 2000.

79. Проблемы управления сложными динамическими объектами в критических ситуациях на основе знаний / Р.А. Бадамшин, Б.Г. Ильясов, JI.P. Черняховская. М.: Машиностроение, 2003. - 240 с.

80. Растригин JI.A. Адаптация сложных систем. Рига: Зинанте, 1981.

81. Растригин J1.A. Современные принципы управления сложными объектами. -М.: Сов. радио, 1980.

82. Розенвассер Е.Н., Юсупов P.M. Чувствительность систем управления. -М.: Наука, 1981.

83. Ростовцев Ю.Г., Юсупов P.M. Проблема обеспечения адекватности субъектно-объектного моделирования // Приборостроение, 1991. № 7. -С.3-14.

84. Рябинин И.А. Надёжность и безопасность структурно-сложных систем. -СПб.: Политехника, 2000.

85. Саати T.JI. Принятие решений. Метод анализа иерархий (Analytic Hierarchy Process). М.: Радио и связь, 1989.

86. Савин Г.И. Системное моделирование сложных процессов. М.:Фазис, 2000.

87. Самарский А.А., Михайлов А.П. Математическое моделирование: Идеи. Методы. Примеры. М.: Физматлит, 2001.

88. Скурихин В.И., Забродский В.А., Копейченко Ю.В. Адаптивные системы управления машиностроительным производством. — М. Машиностроение, 1989.

89. Смирнов А.В. Интеллектуальная поддержка реинжиниринга конфигураций производственных систем // Программные продукты и системы. № 3, 1998. С. 10-12.

90. Смирнов А.В., Левашова Т.В., Шилов Н.Г., Кашевник A.M. Поддержка принятия решений в децентрализованной среде на основе сети Web-сервисов // Таврический вестник информатики и математики. Симферополь: КНЦНАНУ, 2008. № 2. С. 186 194.

91. Соколов Б.В. Комплексное планирование операций и управление структурами в АСУ активными подвижными объектами. МО, 1992.

92. Соколов Б.В., Калинин В.Н Динамическая модель и алгоритм оптимального планирования комплекса работ с запретами на прерывание // Автоматика и телемеханика, 1985, № 5. С. 106-114.

93. Соколов Б.В., Юсупов P.M. Комплексное моделирование функционирования автоматизированной системы управления навигационными космическими аппаратами // Проблемы управления и информатики.-2002.-№5. с. 103-117.

94. Соколов Б.В., Юсупов P.M. Концептуальные основы оценивания и анализа качества моделей и полимодельных комплексов. // Изд. РАН. Теория и системы управления, 2004, №6, с. 5 — 16.

95. Табак Д., Куо Б. Оптимальное управление и математическое программирование. М. Наука, 1975.

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

97. Технология системного моделирования / Е.Ф. Аврамчук, А.А. Вавилов, С.В. Емельянов и др.; Под общ. ред. С.В. Емельянова и др. М.: Машиностроение; Берлин: Техника, 1988.

98. Тимофеев А.В. Интеллектуальное управление и мульти-агентная навигация роботов. Материалы Международной научно-технической конференции «Мехатроника, автоматизация, управление». 24 сентября — 29 сентября 2007 г., Дивноморское, Россия, т. 1, с. 144.

99. Тимофеев А.В. Адаптивное управление и много-агентная обработка информационных потоков в интегрированных телекоммуникационных и компьютерных сетях. Труды СПИИРАН, 2006 г., Вып. 3, Том 1, с. 62 -70.

100. Тятюшкин А.И. Многометодная технология для расчета оптимального управления // Теория и системы управления. 2003.-№3.- с. 45 - 51.

101. Урманцев Ю.А. Общая теория систем: состояние, приложения и перспективы развития // Система. Симметрия. Гармония. М., 1988. С. 33123.

102. Флеминг У., Ришел Р. Оптимальное управление детерминированными и стохастическими системами. М.: Мир, 1978.

103. Холл А. Опыт методологии для системотехники. М.: Сов. радио, 1975.

104. Цвиркун А.Д. Основы синтеза структуры сложных систем. М.: Наука, 1982.

105. Цвиркун А.Д., Акинфиев В.И. Структура многоуровневых и крупномасштабных систем (синтез и планирование развития). М.: Наука, 1993.

106. Цвиркун А.Д., Акинфиев В.И., Филимонов В.А. Имитационное моделирование в задачах синтеза структуры сложных систем: Оптимизационно-имитационный подход. М.: Наука, 1985.

107. Цвиркун А.Д., Акинфиев В.К. Структура многоуровневых и крупномасштабных систем (синтез и планирование развития). М.: Наука, 1993.

108. Ш.Цурков В.И. Динамические задачи большой размерности. М.: Наука, 1988.

109. Цыпкин Я.З. Адаптация и обучение в автоматических системах. М.: Наука, 1969.

110. Черноусько Ф.Л. Оценивание фазового состояния динамических систем. Метод Эллипсоидов. -М.: Наука, 1988.

111. Черняк Л. От адаптивной инфраструктуры к адаптивному предприятию // Открытие системы, 2003, № 10, С.32-39.

112. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука. — М.: Мир, 1978.

113. Шрейдер Ю.А., Шаров А.А. Системы и модели. М.: Радио и связь, 1982.

114. Элементы теории испытаний и контроля технических систем / Под ред. проф. Р.М, Юсупова. М.: Энергия, 1977.

115. Эшби У.Р. Введение в кибернетику. М.: ИЛ, 1959.

116. Юсупов P.M. Наука и национальная безопасность. СПб.: Наука, 2006. -290 с.

117. Ярушкина Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем.: Учебное пособие. М.: Финансы и статистика, 2004. - 320 е.: ил.

118. Ackermann, J.: Abtastregelung, Bd. 2: Entwurf robuster Systeme. Berlin, Heidelberg, New York Springer-Verlag 1983.

119. Ackermann, J.: Entwurfsverfahren fur robuste Regelungen. Regelungstechnik 32 (1984)5, S. 143- 150.

120. Ackoff, R.L., 1978. The Art of Problem Solving. Wiley-Interscience, New York.

121. An application of the Global Positioning System to search and rescue and remote tracking/ F.H. Raab, G.W. Board, S.SD. Arling et al. // Navigation (USA). 1977.-Vol. 24, №3.-H.216-228.

122. Anderson, Т., and P.A. Lee., 1985. Fault tolerants. Principles and Practice. Prentice-Hall International Inc., New York.

123. Barron R.L. Alternative Strategies for Reconfigurable Flight Control // Proc. IEEE National Aerospace and Electronics Conf., 1984, pp. 1313-1320.

124. Basar, Т., Olsder, G.J.D., 1982. Dynamic Noncooperative Game Theory, Academic Press, London.

125. Builting an adaptive enterprise. Linking business and IT, October 2003, Hewlett-Packard.

126. Chernousko, F.L., Zak, V.L. On Differential Games of Enasion from Many Pursuers 11 J. Optimiz. Theory and Appl. 1985. Vol.46, N 4, pp.461-470.

127. Clarke, E.M., and C.N. Niholaon. Distributed Reconfiguration Strategies for Fault-tolerant Multiprocessor Systems // Ibid, 1984, 33, N 8, pp.771-783.

128. Cohon, J.L/. 1978. Multi-objective Programming and Planning, Academic Press, New York.

129. Ehrlich, H.: Moglichkeiten der Steuerung instationarer kontinuierlicher Prozesse, msr, Berlin 26 (1983) 4, S. 197 200.

130. Frank, P. M.: Entwurf Parameterunempfindlichkeit und robuster Regelkreise im Zeitbereich Definitionen, Verfahren und da Vergleich. Automatisierungstechnik at 33 (1985) 8, S. 233 - 240.

131. Griibet, G.: 1. Workshop „Robuste Regelung" in Interlaken. Regelungstechnik 29 (1981)4, S. 140- 145.

132. H. Wong, K. Sycara, "A Taxonomy of Middle Agents for the Internet", Proc. 4th Int. Conf. Multiagent Systems, IEEE CS Press, 2000.

133. Heger, F.: Entwurf robuster Regelungen fur Strecken mit grofien Parametervariationen. Fortschr.-Ber. VDI-Z., Reihe 8, Nr. 71 Diisseldorf: VDI-Verlag 1984 .

134. HP Utility Data Center. Technical White paper, October 2001.

135. HP virtualization. Computing without boundaries or constraints. Enabling an adaptive enterprise, 2003, Hewlett-Packard.

136. Icannou, P. A.; Kokotovic, P. V.: Adaptive systems with reduced models. Lecture Notes in Control and Information Sciences, vol. 47. Berlin, Heidelberg, New York: Springer-Verlag 1983.

137. Intelligent Control Systems: Theory and Applications / Eds. M.M. Gupta, N.K; Sinka. N.Y.: IEEE Press, 1996.

138. Keuchel, U.: IF AC-Workshop „Adaptive Control of Chemical Processes", Automatisierungstechnik at 34 (1986) 3, S. 123 128.

139. Kosut, R. L.: Robustness issues in adaptive control. Adaptive systems in control and signal processing. Proc. of the IFAC-Work shop, San Francisco 1983, Ed. by I. D. Landau, S. 13-19.

140. Laudon, Kenneth c., 1997. Essential of Management Information Systems: organization and technology, Prentice-Hall, New Jersey.

141. Ljuing, L., 1987. System Identification: Theory for the User. Prentice-Hall, Inc., Sweden, 1987.

142. M'Saad, M.; Duque, M.; Landau, I. D.: Robust LQ adaptive controller for industrial processes. In: 6. S. 90 95.

143. Mahanian S. Multiple Mode Failure Detection, Identification and Reconfiguration: the evaluation // Proc. AIAA Guidance, Navigation and Control Conf., Pt.l, pp.466-471.

144. Milliken R.J., Zoller C.J. Principle of operation of NAVSTAR and system characteristics // Navigation (USA). 1978. - Vol. 25, № 2. - P. 95-106.

145. Napolitano M.R., Swaim R.L. An Aircraft Flight Control Reconfiguration Algorithm // Proc. AIAA Guidance, Navigation and Control Conf., 1989, pp.323-332.

146. Nerode A., Kohn W. Models for Hybrid Systems: Automata, Topologies, Controllability, Observability // Hybrid Systems / Ed. by R.L. Grossman, Berlin-1 Heidelberg: Springer Verlag, 1993.

147. Neustadt, L.W., 1976. Optimization. A Theory of Necessary Conditions. Princeton Univ. Press. Princeton, New Jersey.

148. Onega, R.; Praly, L., Landau, I. D.: Robustness of discrete-time direct adaptive controllers. IEEE Trans, on Autom. Contr. AC-30 (1985) 12, S. 1179 1187.

149. Petrosjan, L.A., and N.A. Zenkevich, 1996. Game Theory. World Scientific Publ., Singapore, London.

150. Radke, F.: Ein Mikrorechnersystem zur Erprobung parameteradaptiver Regelverfahren. Fortschr.-Ber. VDI-Z., Reihe 8 Nr. 77. Dtisseldorf VDI-Verlag 1984.

151. Rao A. S., Georgeff M. P. Modeling rational agents within a BDI-architecture // Proceedings of Knowledge Representation and Reasoning. San Mateo, CA, 1991. P. 473-484.

152. Rauch H.E. Intelligent Fault Diagnosis and Control Reconfiguration // IEEE Control Systems Mag. 1994. N 1.

153. Roppenecker, C.: Entwurf robuster Regler mittels vollstandiger modaler Synthese. 5. Workshop „Robuste Regelung" in Interlaken. Automatisierungstechnik at 33 (1985) 6. S. 190 195.

154. Roy, В., 1996. Multicriteria Methodology for Decision Aiding. Kluwer Academic Pulisher, Dordrecht.

155. Russell, S.J., Norvig, P., 1995. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice-Hall, Inc., A Simon & Schuster Company, Upper Saddle River, New Jersey.

156. Siliak, D.D., 1990. Decentralized Control of Complex Systems, Academic Press, New York.

157. Simulation and Model-Based Methodologies: An Integrate View/Ed. by T.I. Oreu, B.P. Zeigler, M.S. Elzas: NATO Series (F), Vol.10 Springer-Verlag Berlin Heidelberg, New York, 1984.

158. Singh, M., and A. Titli, 1978. Systems: Decomposition, Optimization and Control, Pergamon Press, Oxford.