Формально-логический подход к построению процедуры принятия решения по управлению пожарно-спасательными формированиями города тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Бала, Виктор Алексеевич

• Бала, Виктор Алексеевич
• кандидат технических наук
• 2006

Оглавление диссертации кандидат технических наук Бала, Виктор Алексеевич

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ ПО УПРА- 9 ВЛЕНИЮ ПОЖАРНО-СПАСАТЕЛЬНЫМИ ФОРМИРОВАНИЯМИ ГОРОДА

1.1. Особенности принятия решения диспетчером ЕДДС в условиях 9 чрезвычайной ситуации.

1.2. Анализ путей совершенствования системы экстренного 11 реагирования на чрезвычайные ситуации.

1.3. Перспективы развития автоматизированных систем 18 оперативно-диспетчерского управления МЧС.

1.4. Концепция создания специального программного и 24 информационного обеспечения ЕДДС-01.

1.5. Особенности формализации задач управления для системы 33 поддержки принятия решений ЕДДС.

Выводы по 1 главе.

ГЛАВА 2. МОДЕЛЬ СЕМИОТИЧЕСКОЙ СЕТИ ПРЕДСТАВЛЕ

НИЯ ЗНАНИЙ НА БАЗЕ ПРОБЛЕМНО-ОРИЕНТИРОВАННОГО ЯЗЫКА УПРАВЛЕНИЯ ДИНАМИЧЕСКИМИ ОБЪЕКТАМИ

2.1. Анализ языков формального описания и манипулирования 40 знаниями семиотических моделей ситуационного управления.

2.1.1. Языки обработки символьной информации.

2.1.2. Языки программирования интеллектуальных решателей.

2.1.3. Языки представления знаний.

2.1.4. Проблемно-ориентированный язык управления

2.1.4.1, Синтаксис проблемно-ориентированного языка описания 50 процессов управления.

2.1.4.2. Содержательная интерпретация основных категорий языка

2.2. Структура аксиоматической теории среды на основе логики 60 предикатов первого порядка.

2.3. Аксиоматическая модель логического вывода решения по 71 управлению динамическими объектами.

2.4. Семиотическая сеть как модель мира системы ситуационного 80 управления по управлению динамическими объектами.

Выводы по 2 главе

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА СТРУКТУРЫ СИСТЕМЫ ПРИНЯТИЯ 88 РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ СЕМИОТИЧЕСКОЙ СЕТИ ЗНАНИЙ.

3.1. Принципы построения системы поддержки принятия решения 88 на основе семиотической сети знаний

3.2. Структура программного обеспечения вопросно-ответной 90 системы, реализующей логический вывод решения

3.3. Модель оптимизации выбора программ проверки условий 94 истинности ответа в процессе логического вывода решения.

3.4. Алгоритма оптимизации выбора программ проверки условий 100 истинности ответа в процессе логического вывода решения.

3.5. Структура проблемно-ориентированного языка 103 программирования для описания задач управления

Выводы по 3 главе

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Формально-логический подход к построению процедуры принятия решения по управлению пожарно-спасательными формированиями города»

Актуальность темы. Предупреждение и ликвидация ЧС являются актуальными задачами органов исполнительной власти и ведомственных служб на местах и требуют, как правило, согласованных совместных действий. В соответствии с концепцией совершенствования государственного управления в области пожарной безопасности одним из направлений решения этой задачи является интеграция центров управления силами органов ГПС с едиными дежурно-диспетчерскими службами (ЕДДС). На диспетчерскую смену ЕДДС возлагается оперативное управление силами и средствами постоянной готовности, постановка и доведение до них задач локализации и ликвидации последствий пожаров, аварий, стихийных бедствий и других ЧС, принятие необходимых экстренных решений и мер. Одна из трудностей принятия решений состоит в необходимости учета большого количества противоречивых факторов. Другая трудность связана с высокой степенью неопределенности, обусловленной недостаточным уровнем информации для принятия обоснованных решений.

Увеличивающийся в результате реорганизации системы управления ГПС объем поступающей для анализа информации со сложной логической структурой при дефиците времени, возрастающая ответственность диспетчера за выбор тех или иных управляющих решений требует проведения исследований в направлении разработки новых способов и приемов, обеспечивающих организацию управления на новом уровне.

Одним из путей повышения эффективности диспетчерского управления в рамках ЕДДС является создание систем позволяющих передать ЭВМ функции обработки, поступающей к диспетчеру информации и выдачи рекомендаций по управлению в реальных условиях. Решение данной проблемы возможно путем моделирования всех аспектов, характеризующих работу объекта и способов управления им. Это требует создания методов и средств формирования соответствующих моделей среды управления, объекта управления, текущих ситуаций, классификации текущих ситуаций, выработки решений по управлению, обучения способам принятия решений с учетом всей сложности реальных объектов.

Перспективным направлением исследований, в которых рассматривается данный класс моделей, является методология ситуационного управления. Центральное место в ситуационном управлении занимает проблема построения семиотической модели. Важность этой проблемы определяется тем, что от способа ее решения будет зависеть качество решений по управлению.

Разрабатываемые в настоящее время семиотические модели ситуационного управления строятся на основе неформальных методов, что предъявляет повышенные требования к квалификации разработчиков и, вызывает трудности в использовании созданных моделей для других объектов управления. В системе принятия решения такого типа решение ищется среди множества априорно известных альтернатив, а цель задается неявно, как выбор наиболее приемлемой альтернативы относительно текущей ситуации. Фактически система осуществляет интерполяцию решения, т. е. подбирает решение, наиболее подходящее, но не соответствующее ситуации.

В связи с этим представляет научный и практический интерес разработка формального метода построения семиотических моделей управления по предупреждению и ликвидации ЧС, базирующегося на аппарате логики предикатов первого порядка и методах доказательства теорем, в рамках общей методологии ситуационного управления. В этом случае решение не априорно заданная схема, а формируемая на основе текущей ситуации и заданной целевой установки последовательность управляющих воздействий, которая представляет собой план действий, преобразующих исходную ситуацию к состоянию, удовлетворяющему целевым условиям. В настоящее время известен ряд систем, построенных на принципах ситуационного управления. Тем не менее, большинство проблем, которые встают перед разработчиками подобных систем, еще далеки от своего разрешения.

Цель работы - разработка на основе формально-логического подхода предложений по созданию системы1 поддержки принятия решений по управлению пожарно-спасательными формированиями города при чрезвычайных ситуациях.

В работе поставлена и решена научно-техническая задача разработки методических основ для построения системы поддержки принятия решений по управлению пожарно-спасательными формированиями города.

Для достижения поставленной цели в диссертационной работе решены следующие задачи:

1. Проведен анализ состояния проблемы автоматизации управления пожарно - спасательными формированиями города в условиях реформирования ГПС.

2. Рассмотрена общая структура аксиоматической теории, в основе которой лежит исчисление предикатов первого порядка, описывающей свойства управляемых объектов и внешней среды и определяющей порядок действий для достижения целей функционирования системы.

3. Показана применимость методов доказательства теорем, основанных на методе резолюций, в качестве правила вывода решений классов задач управления, представляемых логико-лингвистическими моделями.

4. Предложена семиотическая модель как способ описания и манипулирования знаниями в системах ситуационного управления.

5. Предложен способ структуризации знаний семиотической модели по классам задач управления.

6. На основе формально-логического подхода разработана структурная схема и алгоритмы вопросно-ответной системы поддержки принятия решения по управления пожарно-спасательными формированиями города.

Объект исследования - процесс принятия управленческого решения при чрезвычайных ситуациях.

Предмет исследования - формально-логический подход к моделированию процесса принятия управленческого решения при чрезвычайных ситуациях.

Методы исследования. При выполнении диссертационной работы использовались методы, основанные на общей теории систем, системного анализа, теории графов, теории принятия решений, аппарате алгебры логики, методах доказательства теорем, аппарате логики предикатов первого порядка.

Результаты исследования. Основными результатами диссертационной работы, выносимыми на защиту, являются:

1. Модель семиотической сети представления процедуральных и декларативных знаний, обеспечивающая их структуризацию по классам задач управления.

2. Вопросно-ответная система поддержки принятия решения по управления пожарно-спасательными формированиями города.

3. Алгоритм оптимизации выбора программ проверки условий истинности ответа в процессе логического вывода решения.

4. Предложения по совершенствованию автоматизации процесса принятия решения по управлению пожарно-спасательными формированиями города на основе формально-логического подхода.

Научная новизна. В диссертации применительно к современным требованиям впервые рассматриваются вопросы использования формальнологического подхода к принятию управленческого решения в ЕДДС. Разработано научно-методическое обоснование для построения подсистемы принятия решения по управлению пожарно-спасательными формированиями города.

Научно-практическая значимость состоит в возможности использования полученных результатов при построении программного обеспечения для систем поддержки принятия решений в перспективных автоматизированных системах управления МЧС. Формализованная процедура поддержки принятия решения позволит диспетчеру в диалоговом режиме осуществлять поиск адекватных управляющих воздействий в реальном масштабе времени.

Апробация результатов исследования. Основные положения исследования докладывались и обсуждались на заседаниях кафедры автоматики и сетевых технологий, а также на: международной конференции КТИФ «Пожарная охрана Мира. Расширение функций и задач», Санкт-Петербург, 14 октября 2005 г; международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы защиты населения и территорий от пожаров и катастроф», Санкт-Петербург, 21 июня 2006 г.; международной научно-практической конференции «Подготовка кадров в системе предупреждения и ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций», Санкт-Петербург, 14 сентября 2006 г.

Внедрение результатов исследования. Научные результаты исследования реализованы в планах развития и совершенствования управления пожарно-спасательными формированиями города в СевероЗападном региональном центре МЧС России и в Санкт-Петербургском университете ГПС МЧС России.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 5 научных работ.

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

Выводы по 3 главе

1. Использование семиотической сети в качестве формальной основы СППР позволяет представить ее структуру в виде блоков анализа и классификации ситуаций, дедуктивного блока и блока обучения. Система на основе входного сообщения позволяет осуществлять распознавание конкретной ситуации, относя ее к некоторому классу, для которого существует стратегия поиска решения, вывод решения методом резолюций и проверку непротиворечивости базы знаний. Наличие блока обучения обеспечивает с помощью эксперта формирование новых правил распознавания ситуаций и пополнение базы новыми знаниями.

2. Разработанная в рамках аксиоматической теории структурная схема алгоритмов вопросно-ответной системы, позволяет реализовать дедуктивный вывод решения по управлению.

3. В целях сокращения времени на поиск необходимых данных и для оптимизации компилирования программ по времени их выполнения целесообразно каждую подпрограмму проверки условий сопровождать ее характеристикой-параметром проверки Ui.

4. Выбор языка программирования обусловливается требованием совместимости с проблемно-ориентированным языком управления (ПОЯ), т.е. иметь его в качестве своей основы, и быть пригодным для записи алгоритмов адаптивного управления. В качестве языка программирования может быть выбран многоцелевой язык программирования (язык-оболочка) PL/1 с учетом расширения его возможностей

5. Разработанная на базе проблемно - ориентированного языка программирования модель упрощенной ВОС показала возможность реализации формально-логического подхода к построению процедуры принятия решения.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В условиях ЧС для эффективного решения задач управления выбор вариантов действий диспетчером ГПС не должен быть хаотическим. Решение проблемы лежит на пути создания подсистемы поддержки принятия решений.

Особенностью формализации задач управления для ЕДДС является необходимость построения семиотических моделей.

Анализ языков формального описания и манипулирования знаниями семиотических моделей, показал, что целям моделирования сложных систем ситуационного управления, в наибольшей степени удовлетворяет язык исчисления предикатов первого порядка, расширенный операторами модальной и временной логик.

Использование семиотической модели знаний в виде композиции сетей актуального знания и сети действия процедур, в которой определены фактуальные знания, позволяет построить СППР, где на основе анализа исходных ситуаций, множество аксиом сужается до минимума, необходимого для эффективного поиска решения при выработке управляющих рекомендаций.

Разработанная в рамках аксиоматической теории структурная схема алгоритмов вопросно-ответной системы, позволяет реализовать дедуктивный вывод решения по управлению, а алгоритм оптимизации компилирования программ сократить время на поиск необходимых данных.

В качестве языка программирования с учетом расширения его возможностей целесообразно выбрать многоцелевой язык (язык-оболочка) PL/1

Разработанная на базе проблемно - ориентированного языка программирования модель упрощенной ВОС показала возможность использования формально-логического подхода для реализации процедуры принятия решения.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Бала, Виктор Алексеевич, 2006 год

1. Айзерман М. А., Малишевский А. В. Некоторые аспекты общей теории выбора лучших вариантов. Автоматика и телемеханика, №2,1981, с. 65-83.

2. Акофф Р., Сасиени М. Основы исследования операций. «Мир», 1971.

3. Александров В.В и др. Автоматизированная обработка информации на языке предикатов. -М.: Наука. 1982

4. Андерсон Р. Доказательство правильности программ. -М.: Мир, 1982.

5. Артамонов В. С., Кадулин В. Е. Интеллектуальные информационные системы: Учебное пособие. СПб.: СПбУ МВД России, Академия права, экономики и безопасности жизнедеятельности, 2001.

6. Архипова Н. И., Квасницкий В. Н., Кульба В. В. Проблемы управления риском. В сб. Мир информации, личность и общество. М., МАИ, 1994.

7. Архипова Н. И., Кульба В. В. Управление в чрезвычайных ситуациях. М., РГГУ, 1994.

8. Балла В.А., Бирюков М.С., Матюшенко А.А. Методы комплексного анализа сложных систем управления подразделениями МЧС России //Вестник СПб института ГПС МЧС России. N4. 2006. 0,4

9. Басманов В. В. Автоматизированные системы оперативногоуправления. М., «Энергия», 1970.

10. Беллман Р., Заде JI. Принятие решений в расплывчатых условиях // Вопросы анализа и процедуры принятия решений. М.: Мир, 1976.

11. Белнап Н., Стил Т. Логика вопросов и ответов. -М.: Прогресс, 1981.

12. Берж К. Теория графов и ее применения. М.: Изд-во Иностр. лит. 1962.

13. Борисов В.В. Компьютерная поддержка сложных организационно технических систем. М. Горячая линия1. Телеком, 2002.

14. Бурков В. Н., Ивановский И. Г., Кондратьев В. В. Управление организационными системами с учетом человеческого фактора//Автоматика и телемеханика/ 1979. - № 6. - С. 122 — 133.

15. Бурков В. Н., Кондратьев В.В. Механизмы функционирования организационных систем. -М.: Наука, 1981.

16. Бусленко Н. П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1978.

17. Вагин В.Н. Дедукция и обобщение в системах принятия решений. -М.: Наука, 1988.

18. Вагнер Г. Основы исследования операций. Т. I III. «Мир», 1972.23

19. Введение в системное моделирование народного хозяйства. Новосибирск, 1988.

20. Вейценбаум Д.Ж. Возможности вычислительных машин и человеческий разум. М. Радио и связь, 1982.

21. Веников В. А. Теория подобия и моделирование. М., «Высшая школа», 1966.

22. Вентцель Е. С. Введение в исследование операций. «Сов. радио», 1964.

23. Виноградская Т. М. Использование свойств частично упорядоченных множеств в многокритериальных задачах принятия решений. В сб. «Проблемы принятия решений», вып. 5, стр. 56 60. Изд. Ин-та проблем управления, М., 1974.

24. Волкова В. Н. и др. Теория систем и методы системного анализа в управлении и связи. М.: Радио и связь, 1983.

25. Вычислительные машины и мышление / Под ред. Э. Фейгенбаума, Дж. Фельдмана. М.: Мир, 1967.

26. Глушков В. И. Основы безбумажной информатики. М.: Наука, 1982.

27. Глушков В.И. Машина доказывает. -М знание сер. "математика и кибернетика "№2, 1981.

28. Голубева Л.Н. и др. Экспертные системы. М.: Знание, 1990. Сер. «Вычислительная техникаи ее применение», №10.33

29. Горский Д. П. Определение. -М.: Прогресс, 1976.

30. Горский Ю. М. Информационные аспекты управления и моделирования. М.: Наука, 1978.

31. Горский Ю. М. Системно-информационный анализ процессов управления. Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние. 1988.

32. Грановская Р. М. Восприятие и модели памяти. Л.: Наука, 1974.

33. Гудман С., Хидетниеми С. Ведение в разработку и анализ алгоритмов. М.: Мир, 1981.

34. Гэри М., Джонсон Д. Вычислительные машины и труднорешаемые задачи. М.: Мир, 1982.

35. Денисов А.А., Колесников Д.Н. Теория больших систем.- Л.: Энергоиздат, 1982.

36. Джорж Ф., Люгер. Искусственный интеллект. Стратегии и методы решения сложныъх проблем. Изд. дом Вильяме, 2003,

37. Емельянов С. В., Борисов В. И; Малевич А. А., Черкашин А. М. Модели и методы векторной оптимизации. Итоги науки и техники. Техническая кибернетика, т. 5. Изд-во ВИНИТИ, 1973.

38. Емельянов С. В., Ларичев О. И. Многокритериальные методы принятия решении. М.: Знание, 1985.

39. Емельянов С. В., Наппельбаум Э. Л. Методы управлениясложными системами (3. Принципы рациональности коллективного выбора). «Техническая кибернетика», т. 10. М.: ВИНИТИ, 1978.

40. Ефимов Е.И. Решатели интеллектуальных задач. -М.: Наука, 1982.

41. Завалипгана Д. Н., Ломов В. Ф., Рубахин В. Ф. Уровни принятия решения и некоторые проблемы искусственного интеллекта.— В кн.: Труды IV Международной объединенной конференции по искусственному интеллекту. Т. II, Ин-т кибернетики АН ГССР, 1975.

42. Зигелъ А., Волъф Дж. Модели группового поведения в системе «человек машина». М., «Мир», 1973.

43. Золотов Е.В., Кузнецов И.П. Расширяющиеся системы активного диалога. М.: Наука, 1982.

44. Имре Ружа Основания математики. Киев.: Высшая школа, 1981.

45. Иорданский Д. И. Некоторые задачи исследования коллективов людей, участвующих в управлении большими системами.— В кн.: Система «человек и автомат». М., «Наука», 1965.

46. Каплинский А. И., Красненкер А. С., Цыпкин Я. 3. Рандомизация и сглаживание в задачах и алгоритмах адаптации. Автоматика и телемеханика, № 6, стр. 47 57,1974.

47. Кини Р.Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения. М.: Радио и связь, 1981.

48. Клацки Р. Память человека, структуры и процессы. М.: Мир, 1979.

49. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач; Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1990.

50. Клыков Ю.И., Горьков Л.Н. Банки данных для принятия решения. -М.: Ств. Радио, 1980.

51. Кокорева Л. В., Малашинин И. И. Диалоговая система в управлении научными исследованиями и разработками. М.: Наука, 1988.

52. Концепция развития системы связи МЧС России на период до 2010 года. М. :ВНИИ ГО ЧС, 2001.

53. Концепция развития единых дежурно-диспетчерских служб в субъектах Российской Федерации. М.:ВНИИ ГО ЧС, 2002.

54. Кораблин И. А. Информатика: поиск управленческих решений. М. Солон-Пресс, 2003.

55. Короткин Г.А., Попов А.П. Об организации экстренного реагирования на чрезвычайные ситуации с учетом реорганизации ГПС. В сб. докладов «Безопасность больших городов». М., 2002.

56. Красненкер А. С. Об адаптивном подходе к задаче принятия решения при нескольких критериях. В сб. «Вопросы оптимального программирования в производственных задачах», стр. 18-23. Изд-во Воронежск. ун-та, 1972.

57. Кузин Л.Т. Основы кибернетики. Т. 1. Математические основы кибернетики. -М.: Энергия, 1973.

58. Кузин J1.T. Основы кибернетики. Т.2. Основы кибернетических моделей. М.: Энергия, 1979.

59. Кузнецов Н. А., Кондратьев В. В., Филиппов В. П. Технология формирования целевых программ (структурное описание). Препринт. М.: Ин-т проблем управления, 1998.

60. Кузнецов В. Е. Представление в ЭВМ неформальных процедур.- М.: Наука, 1989.

61. Ларичев О. И. Методы многокритериальной оценки альтернатив. В кн.: Многокритериальный выбор при решении слабоструктуризованных проблем. М.: ВНИИСИ, 1978, с. 5-30.

62. Ларичев О. И. Наука и искусство принятия решений. М.: Наука, 1979.

63. Ларичев О. И. О возможностях человека в задачах принятия индивидуальных решений при многих критериях.— В кн.: Проблемы и методы принятия решений в. организационных системах управления. М.: ВНИИСИ, 1982, с. 5 12.

64. Ларичев О. И. Системный анализ: проблемы и перспективы. Автоматика и телемеханика, .№ 2, стр. 61-71, 1975.

65. Ларичев О. И. Теори и методы принятия решений, а также Хроника событий в Волшебныххтранах.: Учебник. М. Логос, 2003. 4

66. Лебедев М. М. Принципы и эффективность создания АУСП энергосистемы. М.: Энергия, 1975.

67. Литвак Е. И. О вероятности связности графа // Изв. АН СССР. Техн. Кибернетика. 1975. № 5. С. 114-125.

68. Ломов Б. Ф. Методологические и теоретические проблемы психологии. М.: Наука, 1984.

69. Лукьянов А. П., Фролов М. В. Сигналы состояния человека-руководителя. М., «Наука», 1969.

70. Льюс Р. Д., Райфа X. Игры и решения. М.: Изд-во иностр. литература, 1961.77

71. Маленков Ю. А. Менеджер в тисках чрезвычайной ситуации. Образование и бизнес, № 35, 2000.

72. Мамиконов А. Г. Методы разработки автоматизированных систем управления. М.: Энергия, 1973.

73. Мамиконов А.Г. Основы построения АСУ. -М.: Высшая школа, 1988.

74. Мендельсон Э. Введение в математическую логику. -М.:Наука, 1975.

75. Миркин Б. Г. Проблема группового выбора. «Наука», 1974.

76. Михалевич В. С., Волкович В. Л. Вычислительные методы исследования и проектирования сложных систем. М.: Наука, 1982.

77. Моисеенко В. В. Анализ связей организационно-управленческих действий и разработка процедур управления научно-исследовательской организацией. Киев: Ин-т кибернетики, 1980.

78. Мошкович Е. М. Линейные и нелинейные дескриптивные модели. В кн.: Многокритериальный выбор при решении слабоструктуризованных проблем. М.: ВНИИСИ, 1978, с. 52.

79. Мыльник В.В., Б.П. Титаренко, В.А. Волоченко. Исследование систем управления. Учебное пособие. М.:

80. Академический Проект; Екатеринбург: Деловая книга, 2003.

81. Нечеткие множества и теория возможностей. Под ред. Р. Ягера. -.:М. Радио и связь, 1986.

82. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. Под ред. Д. А. Поспелова.- М.: Наука, 1986.

83. Никифоров А. Д., Ребрик С. Б., Шепталова J1. П. Экспериментальное исследование устойчивости предпочтений при выполнении ЛПР некоторых операций в задачах принятия решений//Процедуры оценивания многокритериальных альтернатив: Тр. ВНИИСИ. 1984. № 9.

84. Николаев В. И., Информационная теория контроля и управления. М., «Судостроение», 1973.

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

86. Новиков П.С. Элементы математических логики. М Наука, 1973.

87. Орловский С. А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука, 1981.

88. Осуга С. Обработка знаний.- М.: Мир, 1989.

89. Перегудов Ф. И., Тарасенко В. П., Ехлаков Ю. П. Информационные системы для руководителей. М.: Финансы и статистика, 1989.

90. Подиновский В. В. Задачи принятия решений по нескольким однородным равноценным критериям. В кн. «III Всесоюзная конференция по теории игр», стр. 131-132, Одесский гос. ун-т, 1974.

91. Попов А.П. Основные системотехнические решения по созданию ЕДДС // Мир связи. Connect. 1999.- № 7. С. 54-56.

92. Попов Э.В., Фридман Г.Р. Алгоритмические основы интеллектуальных роботов и искусственного интеллекта Интеллекта. -М.: Наука, 1976.

93. Порфирьев Б. Н. Федеральная система управления в чрезвычайных ситуациях в США. Сб. Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях. ВИНИТИ, вып. 6, М., 1990.

94. Поспелов Г. С., Поспелов Д. А. Искусственный интеллект. Состояние и проблемы.— В кн.: Материалы семинара «Искусственный интеллект. Итоги и перспективы». М., Московский дом НТП», 1974.

95. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М.: Наука, 1986.

96. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления.-М.: Энергоиздат, 1981.

97. ЮЗ. Приобретение знаний. Под ред. С. Осуги, Ю. Саэки,- М.: Мир, 1990.104. р Дорф, Р. Бишон. Современные системы управления. М. Лаборатория базовых знаний. Юнимедиал Стайл, 2002.

98. Растригин Д. А. Системы экстремального управления. «Наука», 1974.

99. Растригин Л.А. Адаптивные компьютерные системы. М.: Знание, 1987. -Сер. «Математика и кибернетика», №10.

100. Рубахин В. Ф. Психологические основы обработки первичнойI135информации. Л., «Наука», 1974.

101. Саймон Г. Наука об искусственном интеллекте. М.: Мир, 1972.

102. Свами М., Тхуласираман К. Графы, сети и алгоритмы; Пер. с англ. М.: Мир, 1984.

103. Смирнов В.А. Семантика модальных и интенсиональных логик. -М.: Прогресс, 19811П- Снопелев Ю. М., Старосельский В. А. Моделирование и управление в сложных системах. М.: Советское радио, 1974.

104. Советов Б. Я., Яковлев С. А. Моделирование систем: Учебник для вузов. М.: Высшая школа, 1985.

105. Срагович В.Г. Управление и адаптация. М.: Знание, 1985. -Сер. «Математика и кибернетика», №3.

106. Тихонов А. Н., Арсении В. Я. Методы решения некорректных задач. М.: Наука, 1979.

107. Трапезников В. А. Управление и научно-технический процесс. М.: Наука, 1983.

108. Указ Президента Российской Федерации от 9 ноября 2001 г. № 1309 «О совершенствовании государственного управления в области пожарной безопасности». ,

109. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам. М.: Мир, 1989.

110. Успехов Н.А. . Технологии управления. М. Горячая линия Телеком, 2004.

111. Фалеев М.И. Научно-техническая политика МЧС России и ЕДДС // Мир связи. Connect. — 1999. — № 7.С. 48-50.

112. Филин С. Неопределенность 'от недостатка информации // РИСК. - 2000. - № 2 - 3. - С. 50 - 54.

113. Чавчанидзе В. В. К абстрактной теории искусственного концептуального интеллекта.— В кн.: Труды IV Международной объединенной конференции по искусственному интеллекту. Т. 1. Ин-т кибернетики АН ГССР, 1975.

114. Частиков А.П. . Разработка экспертных систем среды CLIPS. Учебное пособие. С. Пб. БХВ- Петербург,2003.

115. Чень Ч., Ли Р. Математическая логика и автоматические доказательств теорем. -М.: 1983.

116. Черноруцкий И.Т. Методы решений. Учебное пособие. С. Пб. БХВ- Петербург, 2005,

117. Шаровар Ф.И. Автоматизированные системы управления и связь в пожарной охране. М.: Радио и связь, 1987

118. Шенфилд Дж. Математическая логика. М.: Наука, 1975.

119. Шингаров Г. X. Эмоции и чувства как форма отражения действительности. М., «Наука», 1971.

120. Шнепс М. А. Системы распределения информации. Методы расчета: Справ, пособие. М.: Связь, 1979.

121. Эндрю А. Искусственный интеллект. -М.: Мир, 1985.

122. Юрлов Ф.Ф. Технико-экономическая эффективность сложных радиоэлектронных систем,- М.: Сов. Радио, 1980.

123. Юдин Д. В. Вычислительные методы теории принятия решений. М.: Наука, 1989.