Методы и модели конфигурирования адаптивных сетей поставок на основе многоагентных коалиционных систем тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, доктор технических наук Шереметов, Леонид Борисович

• Шереметов, Леонид Борисович
• доктор технических наук
• 2010

Оглавление диссертации доктор технических наук Шереметов, Леонид Борисович

Введение.

Положения, выносимые на защиту.

Глава 1. Задачи конфигурирования в цикле управления адаптивными сетями поставок.

1.1. Современные формы интеграции промышленных предприятий.

1.1.1. Цепь поставок.

1.1.2. Сеть поставок.

1.1.3. Адаптивная сеть поставок.

1.2. Конфигурирование как задача управление сетями поставок.

1.2.1. Структура систем управления сетями поставок.

1.2.2. Задача конфигурирования цепей и сетей поставок.

1.2.3. Конфигурирование АСП на этапе стратегического планирования.

1.2.4. Конфигурирование АСП на этапе тактического планирования.

1.2.5. Конфигурирование и реконфигурирование сети поставок на этапе оперативного управления.

1.2.6. Конфигурирование в контексте самоорганизаг(ии сетей поставок.

1.3. Информационные технологии в управлении сетями поставок.

1.3.1. Эволюция систем управления сетями поставок.

1.3.2. Интеллектуальные информаг^ионные технологии в управлении сетями поставок.

1.3.3. Интегрированная информационная среда сети поставок на основе сервис-ориентированной архитектуры.

1.3.4. Технология агентов в управлении интегрированными производствами и сетялш поставок.

1.3.5. Технология агентов в конфигурировании производственных систем

Выводы по главе 1.

Глава 2. Методология моделирования и метод динамического конфигурирования АСП как многоагентной коалиционной системы.

2.1. Методология моделирования АСП как многоаге1 1тной системы

2.1.1. Базовые концепции теории многоагентных систем.

2.1.2. Основы многоагентного моделирования.

2.1.3. Принципы моделирования АСП как многоагентной системы.

2.2. Модели формирова1 ше коалиций между кооператив1 1ыми агентами

2.2.1. Проблематика формирования коалиций.

2.2.2. Состояние исследований в области коалиционных систем.

2.2.3. Модели формирования коалиций в теории игр.

2.3. Постановка задачи конфигурирования АСП на основе формирования коалиций в многоагентной системе.

2.3.1. Постановка задачи динамического конфигурирования АСП как многоагентной системы.

2.3.2. Постановка задачи формирования коалиций агентов в контексте динамического конфигурирования АСП.

2.4. Метод динамического конфигурирования АСП как многоагентной коалиционной системы.

2.4.1. Динамическое конфигурирование АСП на уровне стратегического и тактического планирования.

2.4.2. Динамическое конфигурирование АСП на уровне оперативного управления.

2.4.3. Основные принципы динамическое конфигурирование АСП в классе лшогоагентных коалиционных систем.

Выводы по главе 2.

Глава 3. Модели и алгоритмы динамического конфигурирования

АСП на уровнях стратегического и тактического планирования.

3.1. Модель формирования структуры сети на основе семантической композиции сервисов.

3.1.1. Концептуальная модель формирования структуры сети на основе семантической композиции сервисов.

3.1.2. Задачи построения семантической модели сервис-ориентированной архитектуры.

3.1.3. Основные определения семантической модели описания сервисов.

3.1.4. Сравнение и сходство сервисов.

3.1.5. Генерация расширенных описаний сервисов.

3.1.6. Алгоритм исчерпываюгцей генерагрш описаний сервисов.

3.1.7. Алгоритм пошаговой генерации описаний сервисов.

3.1.8. Алгоритм динамической композиции сервисов на основе соответствия описаний с недостающей информацией.

3.2. Модель кооперативной игры с нечеткими коалициями.

3.2.1. Задача конфигурирования АСП в контексте кооперативной игры.

3.2.2. Основные понятия кооперативной игры с С-ядром.

3.2.3. Обоснование выбора базовой модели кооперативной игры в контексте многоагентного формирования коалиций в АСП.

3.2.4. Обобщенная модель кооперативной игры с нечеткими коалициями.

3.2.5. Алгоритм вычисления функции принадлежности коалиций.

3.2.6. Аналитическое решение кооперативной игры с нечеткими коалициями.

3.2.7. Решение кооперативной игры с использованием генетических алгоритмов.

3.2.8. Алгоритм переговоров между агентами, реализующий модель кооперативной игры.

Выводы по главе 3.

Глава 4. Модели и алгоритмы динамического конфигурирования

АСП на уровне оперативного управления.

4.1. Формирование коалиций (холархий) в многоагентной холонической системе.

4.1.1. Конфигурирование АСП как холонической системы.

4.1.2. Определение компонентов холонической системы.

4.1.3. Алгоритмы агентов в процессе динамического формирования коалиций.

4.1.4. Реализация базового алгоритма формирования холархий.

4.2. Модель динамического конфигурирования на основе теории коллективного интеллекта.

4.2.1. Динамическое программирование.

4.2.2. Обучение с подкреплением.

4.2.3. Функции поощрения и выигрыша.

4.2.4. Q-Обучение.

4.2.5. Динамическое конфигурирование АСП на основе метода коллективного обучения с подкреплением.

4.2.6. Алгоритм коллективного обучения с подкреплением.

4.2.7. Алгоритм планирования.

4.2.8. Алгоритм «муравья».

4.2.9. Алгоритм наказания.

4.2.10. Алгоритм коллективного обучения.

4.2.11. Агентная модель сети поставок с коллективным обучением.

4.2.12. Реализа1(ия алгоритма коллективного обучения в агентной модели сети поставок. выводы по ГЛАВЕ 4.

Глава 5. Реализация методов и моделей конфигурирования АСП в миогоагеитной среде и их практическое применение.

5.1. многоагентная среда моделирования АСП.

5.1.1. Агентная платформа как среда разработки многоагентных систем.

5.1.2. Архитектура среды моделирования.

5.1.3. Агентная платформа САРЫЕТ, расширенная средствами семантической совместимости сервисов.

5.2. Семантика задачи конфигурирования сетей поставок в автомобильной промышленности.

5.2.1. Тенденции развития сетей поставок в автомобильной промышленности.

5.2.2. Онтологическая модель автомобиля и производственного процесса его изготовления.

5.2.3. Задача определения структуры АСП с использованием модели динамической композиции сервисов.

5.3. Задача выбора партнеров сети с использованием модели кооперативной игры с нечеткими коалициями.

5.3.1. Постановка задачи конфигурирования.

5.3.2. Данные контрольного примера 1.

5.3.3. Модель кооперативной игры с нечеткими коалициями для контрольного примера.

5.3.4. Решение кооперативной игры.

5.3.5. Сравнительный анализ результатов игры с методами, основанными на удовлетворении ограничений и генетическом алгоритме.

5.3.6. Данные контрольного примера 2.

5.3.7. Результаты формирования коалиций и выбора партнеров АСП.

5.3.8. Анализ вычислительной сложности модели кооперативной игры.

5.4. Конфигурирование АСП на этапе оперативного управления.

5.4.1. Данные контрольного примера по конфигурированию холонической системы.

5.4.2. Использованная инфраструктура.

5.4.3. Результаты моделирования.

5.4.4. Данные контрольного примера конфигурирования АСП с использованием модели коллективного обучения.

5.4.5. Результаты экспериментов по конфигурированию АСП.

Выводы по главе.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Шереметов, Леонид Борисович

Выводы по главе

В главе проанализированы результаты экспериментов по реализации разработанных моделей в среде многоагентного моделирования для различных сценариев динамического конфигурирования АСП. Для реализации модели семантической композиции сервисов предложены модификации на уровне архитектуры агентной платформы и шаблона базового агента, расширяющие стандартные спецификации Р1РА и обеспечивающие семантическую совместимость агентов и Веб-сервисов в единой сервис-ориентированной среде интегрированного предприятия. Эти спецификации были реализованы в агентной платформе САРЫЕТ [250, 259, 274, 275, 276]. Такая интеграция становится возможной за счет использования расширенного языка семантического описания сервисов агентов 0\¥Ь-А8. Будучи экспериментальным комплексом для реализации методов конфигурирования

АСП и моделей формирования коалиций, агентная платформа может быть также встроена в информационную инфраструктуру предприятия. В этом случае, алгоритмы, проверенные в модельной среде, могут быть реализованы в практических приложениях.

В процессе экспериментов проанализирована вычислительная сложность разработанных алгоритмов и экспериментально подтверждена их эффективность в решении задач конфигурирования АСП. Разработанная среда ориентируется на интегрированное решение задач конфигурирования в задачах принятия решений на стратегическом, тактическом и оперативном уровнях и может быть использована для улучшения процесса принятия решений в пределах широкой области задач в различных сценариях сети поставок.

Разработанные в диссертации модели позволили осуществить следующие успешные приложения (Приложение 5):

1.В рамках договора о научно-техническом сотрудничестве с Центром Компьютерных Исследований Национального Политехнического Института,

Мехико-Сити, Мексика (Center for Computing Research of the Mexican National Technical University (CIC-IPN) от 02 апреля 2001 г. на проведение совместных работ по проектам «Модели и средства взаимодействия агентов в кооперативных многоагентных системах» и «Виртуальные интеллектуальные организации» разработанные в диссертации агентная платформа CAPNET и программная среда для конфигурирования производства и оценки затрат на выполнение производственного заказа были использованы при моделировании цепи поставок концерна Фольсваген, Мехико для нахождения наиболее эффективных конфигураций сети в условиях вариативности производственного заказа. Кроме того, модель кооперативной игры и многоагентная среда моделирования сетей поставки использованы для анализа эффективности конфигураций виртуальных организаций и инфраструктуры их систем управления.

2. В рамках двустороннего Соглашения о научно-техническом сотрудничестве между Российской академией наук (Санкт-Петербургским научным центром) и Национальным комитетом по науке и технике (CONACyT), Мексика в совместных работах с Мексиканским нефтяным институтом агентная платформа CAPNET использовалась как платформа для разработки нескольких полномасштабных прототипов приложений для нисходящего и восходящего потоков цепочки нефтегазовых поставок. Кроме того, модели и средства конфигурирования цепей поставок на тактическом и оперативном уровнях нашли успешное применение в цепочках нефтегазовых поставок в шельфовой зоне.

3. В рамках проекта «Эластичное производство и логистические сервисы в химических цепях поставок» (Resilient manufacturing and logistics services in chemical supply chains), утвержденного Сингапурским агентством по науке, технике и исследованиям (A-Star) на период с 01 апреля 2006 г. по 31 марта 2009 г., в Национальном Университете Сингапура (National University of Singapore), Сингапур, Республика Сингапур была использована модель адаптивного конфигурирования цепи поставок на основе алгоритмов коллективного обучения с подкреплением для математического и имитационного моделирования реактивных стратегий по предотвращению сбоев в работе цепочки нефтегазовых поставок.

4. В Центре исследований и перспективных разработок компании Форд были протестированы модели и средства описании компетенций партнеров как сервисов с целью определение соответствия поставщиков в задачах конфигурирования цепи поставок автомобильных товарных сборок. Проведенные эксперименты продемонстрировали хороший потенциал предложенных средств для практического использования.

5. Разработанные в диссертационной работе модели формирования коалиций в системах распределённого искусственного интеллекта и прототипы многоагентных коалиционных систем были внедрены на кафедрах систем автоматического управления и бортовой вычислительной техники (САУ и БВТ) Санкт-Петербургского государственного морского технического университета и кафедре вычислительной техники (ВТ) Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ». Модели кооперативной игры и холонического производства, а также агентная платформа САРЫЕТ использовались в лекционном материале и лабораторном практикуме учебных курсов «Распределенные интеллектуальные системы» и «Программные агенты», в рамках учебных программ магистратуры и аспирантуры С1С-1РМ в 2001-2007 гг.

Заключение

В диссертационном исследовании содержатся постановка и решение крупной научной проблемы - развитие теории динамического конфигурирования АСП и технологических средств ее реализации на основе многоагентных коалиционных систем, имеющей важное значение для национальной и мировой экономики. Получены следующие результаты:

1. Разработана методология моделирования и динамического конфигурирования АСП, обеспечивающая единство их концептуального, математического и имитационного моделирования как многоагентных коалиционных систем.

2. Разработан метод динамического конфигурирования АСП на трех уровнях принятия управленческих решений на основе статического и динамического формирования коалиций между агентами.

3. Разработана обобщенная модель кооперативной игры с нечеткими коалициями на основе С-ядра для выбора партнеров АСП.

4. Разработана модель динамического конфигурирования АСП в условиях отсутствия предварительной информации об окружающей среде на основе алгоритма коллективного обучения с подкреплением.

5. Разработана модель формирования структуры АСП на основе семантического поиска и композиции сервисов.

6. Разработана архитектура сервис-ориентированной многоагентной среды моделирования АСП, реализующей разработанные модели и обеспечивающей интеграцию моделей семантического описания сервисов Веб и агентов с использованием предложенного языка описания OWL-AS.

7. Разработаны прототипы многоагентных систем конфигурирования АСП как результат совместного использования разработанных методов и моделей.

Таким образом, диссертационное исследование выполнено в соответствии с положениями п.п. 3, 4, 5, 7 и 10 областей исследований паспорта специальности 05.13.01.

Глоссарий терминов

Учитывая, что диссертационная работа выполнена в эмерджентной области, в которой в настоящее время не существует универсального общепринятого определения для многих понятий, использованных в работе, ниже приведен глоссарий основных терминов. Кроме того, учитывая, что зачастую в русскоязычной литературе используются различные варианты перевода англоязычных терминов, там, где это необходимо, приведены также соответствующие англоязычные термины.

Автономный агент - система, способная взаимодействовать независимо и эффективно со своей средой через собственные сенсоры и эффекторы для решения заданных или самостоятельно сгенерированных задач [108].

Агентное моделирование — это подход к имитационному моделированию систем, содержащих автономных и взаимодействующих агентов [186].

Адаптаг^ия - процесс целенаправленного изменения системы в соответствии с определенными критериями приспособления ее организационной структуры и функций к условиям внешней среды, обеспечивающих достижение целей системы [213].

Адаптивная сеть поставок (adaptive supply network) - связанная сеть предприятий (или заинтересованных агентов), которые способны в кооперативной манере выявлять изменения (зачастую непредвиденные) как в окружающей бизнес-среде, так и в самой сети, и перестраивать свою деятельность в ответ на эти изменения.

Виртуальное предприятие (virtual enterprise) - производственная сеть, фокусирующаяся на временном кооперировании между несколькими независимыми компаниями.

Имитаг(ионная модель - множество правил (дифференциальных уравнений, карт состояний, автоматов, сетей и т.п.), которые определяют, в какое состояние система перейдёт в будущем из заданного текущего состояния.

Имитация (simulation) — это процесс "выполнения" модели, проводящий её через (дискретные или непрерывные) изменения состояния во времени.

Интегрированное предприятие (integrated enterprise) - производственная сеть, сформированная из независимых компаний, сотрудничающих посредством предоставления совместного доступа к информации, опыту, технологиям и ресурсам, и имеющих общую цель использования имеющихся возможностей на рынках [307].

Интеллектуальный агент — это программный объект (сущность), отличающийся возможностью целеполагания, автономно функционирующий для достижения этих целей и обладающий определенными интеллектуальными способностями за счет инкапсулирования различных технологий вычислительного интеллекта [9, 330].

Коалиция - общество заинтересованных агентов, которые на основании протоколов переговоров принимают решение сотрудничать, чтобы решить некую задачу или достичь определенной цели [134].

Многоагентная система - совокупность взаимосвязанных агентов, способных взаимодействовать друг с другом и окружающей средой, обладающих определенными интеллектуальными способностями и возможностью индивидуальных и совместных действий.

Производство «точно-в-срок» (just-in-time) - философия синхронизации операций в рамках сети поставок для удовлетворения требованиям операций или клиентов [115].

Расширенное предприятие (extended или expanded enterprise) производственная сеть, подразумевающая наличие доминирующей компании, указывающей правила обмена информацией.

Самообучаюгцаяся система - это самоприспосабливающаяся система, алгоритм функционирования которой вырабатывается и совершенствуется в процессе самообучения.

Самоорганизующаяся система - это самоприспосабливающаяся система, в которой приспособление к изменяющимся условиям или оптимизация процессов управления достигается изменением структуры системы управления, качественным изменением алгоритмов управления, связей между подсистемами и схемы их подчинения и т. д. [56].

Самоприспосабливающаяся система - адаптивная система, которая сохраняет работоспособность в условиях непредвиденного изменения свойств управляемого объекта, цели управления или условий окружающей среды посредством смены алгоритмов своего функционирования или поиска оптимальных состояний.

Самонастраивающаяся система - самоприспосабливающаяся система, в которой приспособление к случайно изменяющимся условиям обеспечивается автоматическим изменением параметров настройки или путём автоматического поиска оптимальной настройки.

Спрос-ориентированная сеть поставок (demand driven supply network) -система технологий и процессов, которая воспринимает и реагирует на спрос в реальном времени в рамках сети потребителей, поставщиков и производителей [206].

Управление цепью поставок (supply chain management) — концепция, заключающаяся в интегрировании ключевых бизнес-процессов, начинающихся от конечного пользователя и охватывающих всех поставщиков товаров, услуг и информации, добавляющих ценность для потребителей. Включает планирование и управление потоками между участниками цепи с целью повышения ее общей доходности [102, 195].

Холоныческая производственная система — это холархия, которая интегрирует весь спектр производственной деятельности (поступление заказа, проектирование, производство и маркетинг с целью создания гибкого производственного предприятия. Холархия — система холонов, которые сотрудничают для достижения цели. Холон - автономный кооперативный элемент производственной системы, состоящий из информационной и физической частей, выполняющий операции по преобразованию, транспортировке, складированию и/или проверке информационных и физических объектов.

Цепь (или цепочка) поставок (supply chain) — это глобальная сеть, которая преобразует исходное сырье в продукты и услуги, необходимые конечному потребителю, используя спроектированный поток информации, материальных ценностей и денежных средств [321].

АМ АП АСП ГА дл

ДП ДСП ДФК ИА ис

ИТ ИУС кинк кис

КОИМ МАС мхе оп

ПК

САПР

САС скс

С)СОА сосп

СППР тпеп

Перечень сокращений агентное моделирование агентная платформа адаптивная сеть поставок генетический алгоритм дескриптивная логика динамическое программирование динамическая сеть поставок динамическое формирование коалиций интеллектуальный агент информационная система информационные технологии информационно-управляющая система кооперативная игра с нечеткими коалициями корпоративная информационная система коллективный интеллект многоагентная система многоагентная холоническая система обучение с подкреплением персональный компьютер система автоматизированного принятия решений сложная адаптивная система семантическая композиция сервисов (семантическая) сервис-ориентированная архитектура спрос-ориентированная сеть поставок система поддержки принятия решений тактическое планирование сети поставок

УЦП хпс

ЦП АСС

ACL

AMS

BDI BOM

CAPNET

CPFR

DF EAI

ERP

FIPA

JADE

MDP

MRP управление цепью поставок холоническая производственная система цепь (цепочка) поставок

Agent Communication Channel (канал коммуникации агентов)

Agent Communication Language (язык взаимодействия между агентами)

Agent Management Service (сервис управления агентной платформой)

Belief-desire-intention (убеждения-желания-намерения) Bill of Materials (спецификация материалов) Component Agent Platform over .NET (платформа агентов-компонент, разработанная на базе среды .NET) Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment (стандарт совместного планирования, прогнозирования и пополнения запасов) Directory Facilitator (служба каталогов)

Enterprises Application Integration (интеграция приложений предприятия)

Enterprise Resource Planning (система планирования ресурсов предприятия)

Foundation for Intelligent Physical Agents (Фонд интеллектуальных физических агентов)

Java Agent Development Framework (среда разработки многоагентных систем на языке Java)

Markov Decision Process (Марковский процесс принятия решений)

Material Resource Planning (система планирования

OWL-S

SOAP

UDDI

WSDL

WSMO

XML материальных ресурсов)

Web Ontology Language for Services (язык Веб-онтологий для сервисов)

Simple Object Access Protocol (простой протокол доступа к объектам)

Universal Description, Discovery and Integration (универсальное описание, обнаружение и интеграция) Web Service Description Language (язык описания Веб-сервисов)

Web Service Modeling Ontology (онтология моделирования веб-сервисов) extensible Markup Language (расширяемый язык разметки)

Список литературы диссертационного исследования доктор технических наук Шереметов, Леонид Борисович, 2010 год

1. Андреев В., Виттих В. А., Батищев С. В. Методы и средства создания открытых мультиагентных систем для поддержки процессов принятия решений // Известия РАН. Теория и системы управления. 2003. - №1. — С. 126-137.

2. Арсеньев Б. П., Яковлев С. А. Интеграция распределенных баз данных -СПб.: Лань, 2001.-461 с.

3. Беллман Р. Динамическое программирование.— М.: Изд-во иностранной литературы, 1960.

4. Борщев А. От системной динамики и традиционного ИМ — к практическим агентным моделям: причины, технология, инструменты. — С-Пб, Санкт-Петербургский Гос. Политехи. Университет, 2004 г. Доступно на сайте: www.gpss.ru

5. Васильев С. Н. От классических задач регулирования к интеллектному управлению. Части 1,2 // Известия РАН. Теория и системы управления. — 2001.-№1.-С. 5-22. №2.-С. 8-21.

6. Винер Н. Кибернетика, 2-е изд. — М.: Мир, 1968.

7. Виттих В.А. Эволюционное управление сложными системами // Известия Самарского научного центра Российской академии наук, 2000. Т.2, №1, С. 54-65.

8. Виттих, В. А., Скобелев П. О. Мультиагентные модели взаимодействий для построения сетей потребностей и возможностей в открытых системах // Автоматика и телемеханика. — 2003. №1. — С. 177-185.

9. Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб.: Питер, 2000. - 384 с.

10. Гайфуллин Б., Обухов И. Современные системы управления предприятием. Ч. 1 // КомпьютерПресс. — 2001. — № 9. — С. 23-27.

11. Губко М. В., Новиков Д. А. Теория игр в управлении организационными системами. Учебное пособие. // М.: Синтег, 2002. — 148 с.

12. Джонс Т. Программирование искусственного интеллекта в приложениях. // Пер. с англ. Осипов А.И., М.:ДМК Пресс, 2006. - 312 с.

13. Домарацкий А. Н., Пономарев В. М., Лескин А. А. и др. Системное проектирование интегрированных производственных комплексов. // Л.: Машиностроение, 1986. -319 с.

14. Дружинин В.В., Конторов Д.С. Системотехника. М., 1985.

15. ДюбинГ. Н., Суздаль В. Г. Введение в прикладную теорию игр. // М.: Наука, 1981.-336 с.

16. Желтенков А. В. Самоорганизующаяся система управления промышленной организацией (Теория и методология создания). // Дис. д-ра экон. наук: 08.00.05: Москва, 2002, 389 с.

17. Жуковский В. И. Кооперативные игры при неопределенности и их приложения. // М.: Едиториал УРСС, 1999 336 с.

18. Иванов Д.А. Управление цепями поставок // С-Пб: Издательство СПбГПУ, 2009.- 660 с.

19. Иванов Д. А. Разработка фундаментального междисциплинарного подхода к моделированию логистических и производственных сетей на основе DIMA // Логистика сегодня, 2008. №6, С. 346-353.

20. Иванов Д., Соколов Б., Архипов А., Кэшель Й. Модель динамического структурно-функционального синтеза гибких цепей поставок на основе ключевых компетенций // Логистика и управление цепями поставок. Апрель 2008. Т.2, №25. С. 39-52.

21. Ивлев В., Попова Т., Павлов JI. Реорганизация АСУ промышленных предприятий // КомпьютерПресс. 1997. - № 7. - С. 236-244.

22. Кашалкин Д.Ю., Курчидис В.А. Семантическая композиция сервисов // Вестник РГРТУ. Вып. 23. Рязань, 2008. С. 84-90.

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

24. Красовский А. А., Динамика непрерывных самонастраивающихся систем. М.: Физматгиз, 1963.

25. Лескин A.A., Мальцев В.Н. Системы поддержки управленческих и проектных решений. JI: Машиностроение. Ленинградское отделение, 1990.- 167 с.

26. Лукинский B.C. Модели и методы теории логистики. СПб: Питер, 2007.

27. Мак Кинси Д. Введение в теорию игр. // М.: Физматгиз, 1960. — 420 с.

28. Матушкин Е. В., Метелкин А. В., Соколов Д. И. Объектная библиотека для интеллектуальных мультиагентных систем // Тр. VII национальной конф. по искусственному интеллекту с международным участием КИИ 2000. Т. 2. - М. : Физматлит, 2000. - С. 813-821.

29. Месарович М., Такахара Я. Общая теория систем: математические основы.1. М.: Мир, 1978.-432 с.

30. Милованов В. П. Неравновесные социально-экономические системы: синергетика и самоорганизация. М.: Едиториал УРСС, 2001.

31. Мулен Э. Кооперативное принятие решений: Аксиомы и модели: Пер. с англ. М.: Мир, 1991. 464 с.

32. Нарушев, Е. С. AgSDK : инструментарий разработки мультиагентных систем / Е. С. Нарушев, В. Ф. Хорошевский // Тр. VII национальной конф. по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2000. Т. 2. М.: Физматлит, 2000. - С. 830-840.

33. Оуэн Г. Теория игр. // М.: Мир, 1971.-232 с.

34. Петросян Л.А., Зенкевич H.A., Семина Е.А. Теория игр. М.: Высшая школа, 1998.- 304 с.

35. Пономарев В. М., Лескин А. А., Смирнов А. В. Модели автоматизированного синтеза оптимальных технологических комплексов гибких производственных систем // Методы и системы автоматизации в задачах науки и производства. М.: Наука, 1986. - с. 36-49.

36. Попов Э. В., Шапот М. Д. Реинжиниринг бизнес-процессов и информационные технологии // Открытые системы. — 1996. № 1. — С. 6068.

37. Пригожин И., Стенгерс И. Порядок из хаоса. Новый диалог человека с природой. —М.: Прогресс, 1986.

38. Рогушина Ю.В., Гладун А.Я. Онтологический подход к поиску Веб-сервисов в распределенной среде Интернет // ИНФОРМАТИКА, октябрь-декабрь 2006. № 4. С. 116-126.

39. Рузавин Г. И. Самоорганизация и эволюция социально-экономических систем // Ученые записки Российского государственного социального университета, 2007. № 1. С. 40-46.

40. Сидоров И.И. Логистическая концепция управления предприятием. -СПб.: ДНТП общества "Знание", ИВЭСЭП, 2001. 224с.

41. Смирнов A.B., Юсупов P.M. Технология параллельного проектирования: основные принципы и проблемы внедрения // Автоматизация проектирования, 1997. № 2. - С. 50 - 55.

42. Смирнов А. В. Исследование алгоритмической модели технологического синтеза гибких производственных систем. // Проблемы интегральной автоматизации производства. Л.: Наука, 1988. - с. 73-85.

43. Смирнов А. В. Задача оптимизации последовательности выбора технологического оборудования гибких производственных комплексов. // Методы и системы автоматизации в задачах науки и производства. — М.: Наука, 1986.-с. 153-162.

44. Советов Б. Я., Яковлев С. А. Построение сетей интегрального обслуживания. Л. : Машиностроение, 1990. —332 с.

45. Соколова А. Н., Геращенко Н. И. Электронная коммерция: мировой и российский опыт. М.: Открытые Системы, 2000. — 224 с.

46. Стефанюк В. Л. Поведение многоагентных систем: парадигма координации // Новости искусственного интеллекта. — 1997. — № 4. — С. 92— 104.

47. Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям. -М.: Эдиториал УРСС, 2002.

48. Тарасов В.Б. Самообучающиеся предприятия // Проблемы управления и моделирования в сложных системах. Труды У1-Й международной конференции (Самара, 14-17 июня 2004 г.).- Самара: Самарский научный центр РАН, 2004. С. 113-122.

49. Турчин С. Скованные одной цепью // Компьютерное Обозрение, №1-2, 2001.-С. 24-28.

50. Успенский И. Энциклопедия Интернет-бизнеса. — СПБ.: Питер, 2001.

51. Фельдбаум А. А., Вычислительные устройства в автоматических системах. -М.: Физматгиз, 1959.

52. Хакен Г. Информация и самоорганизация. Макроскопический подход к сложным системам. М.: Мир, 1991.

53. Цыпкин Я. 3., Адаптация и обучение в автоматических системах. М.: Наука, 1968.

54. Черников M.B. Самоорганизующиеся системы: методологические подходы и проблема управления // Общество и человек: пути самоопределения. Вып. 1. СПб., 1994.

55. Шапиро Дж. Моделирование цепи поставок. СПб: Питер, 2006.

56. Шереметов Л.Б. Децентрализованное управление адаптивными сетями поставок на основе теории коллективного интеллекта и агентной технологии. Часть 1: Модель сети поставок // Информационно-управляющие системы. 2009. № 4. С. 13—20.

57. Шереметов Л.Б. Модель нечетких коалиционных игр в задачах конфигурирования открытых сетей поставок // Известия РАН. Теория и системы управления. 2009. № 5. С. 94-108. 17

58. Шереметов Л.Б. Семантическое расширение сервисных описаний / Шереметов Л.Б., Санчес К. // Информационные технологии и вычислительные системы. 2009. № 2. С. 51—64.

59. Шереметов Л.Б. Принципы динамического конфигурирования гибких сетей поставок на основе семантической композиции сервисов / A.B. Смирнов, Л.Б. Шереметов // Труды СПИИРАН; под ред. P.M. Юсупова. СПб: Наука, 2009. Вып. 8. С. 154-176.

60. Шереметов Л.Б. Многоагентная технология проектирования сложных систем. Часть 2 / А.В. Смирнов, Л.Б. Шереметов // Автоматизация проектирования. М.: Открытые системы, 1999. № 1. С. 42^46.

61. Шереметов Л.Б. Конфигурирование сложных систем на основе технологии интеллектуальных агентов / А.В. Смирнов, Л.Б. Шереметов // Автоматика и вычислительная техника. Рига: Изд. Латвийского Университета, 1998, июль-август, №4 стр. 18-29.18

62. Шереметов Л.Б. Многоагентная технология проектирования сложных систем. Часть 1 / А.В. Смирнов, Л.Б. Шереметов // Автоматизация проектирования. М.: Открытые системы, 1998. № 3. С. 45—50.

63. Яблочников Е. И. Автоматизация технологической подготовки производства в приборостроении // СПб.: Санкт-Петербургский государственный институт точной механики и оптики, 2002, — 92 с.

64. Яблочников Е. И., Маслов Ю. В. Автоматизация ТПП в приборостроении // СПб.: Санкт-Петербургский государственный институт точной механики и оптики, 2003,- 104 с.

65. Adaptive Supply Chain Networks. White Paper, SAP, 2002.

66. Allen J., F. and Ferguson G. Actions and events in interval temporal logic // Journal of Logic and Computation, 1994. Vol. 4, no. 5. P. 531—579.

67. Andreev M., Rzevski G., Skobelev P., Shveykin P., Tsarev A., Tugashev A. Adaptive planning for supply chain networks // Holonic and Multi-Agent Systems for Manufacturing, HoloMAS, 2007. P. 215-224.

68. Ashby W. R. Principles of self-organizing systems // Principles of self-organization, eds. by H. von Foerster, G. W. Zopf, Jr. New York: Pergamon, 1962. P. 255-278.

69. Aubin, J.P.: Cooperative fuzzy games // Mathematics of Oper. Research, 1981. Vol. 6, no. l.-P. 1-13.

70. Smirnov, A.V. and Sheremetov, L.B. Configuration of complex systems based on the technology of intelligent agents. Automatic Control and Computer Sciences, Allerton Press, N.Y., 32(4): 15-24, 1998.

71. Aumann R.J. The Core of a Cooperative Game without Side Payments // Transactions of the American Mathematical Society, 1961. Vol. 98, no.3. — P. 539-552.

72. Aumann R.J., Maschler, M. The bargaining set for cooperative games // Advances in Game Theory, eds. by M. Dresher, L.S. Shapley, A.W. Tucker. Series: Annals of Mathematics Studies, Princeton University Press, 1964. Vol. 52. P. 443-476.

73. Axelrod R. The Complexity of Cooperation: Agent Based Models of Competition and Collaboration // Princeton University Press, 1997.

74. Balakrishnan A., Geunes J. Requirements planning with substitutions: Exploiting bill-of-materials flexibility in production planning // Manufacturing and Service Operations Management, 2000. Vol. 2, no. 2. P. 166-185.

75. Beamon B. M. Supply chain design and analysis: Models and methods // Int. Journal of Production Economics, 1998. Vol. 55, no. 3. -P. 281-294.

76. Bellman R. On a routing problem // Quarterly of Applied Mathematics, 1958. Vol. 16.-P. 87-90.

77. Bernon C., Chevrier V., Hilaire V., and Marrow P. Applications of self-organising multi-agents systems // Informatica journal, 2006. Vol. 30, no. 1. P. 73-82.

78. Bertsekas D. P. and Tsitsiklis J. N., Neuro-Dynamic Programming, Athena Scientific, Belmont, Massachusetts, 1996.

79. Borshchev A., Karpov Yu., Kharitonov V. Distributed Simulation of Hybrid Systems with AnyLogic and HLA. Доступно на сайте www.gpss.ru.

80. Botti V. and Giret A. ANEMONA: A Mulit-agent Methodology for Holonic Manufacturing Systems. Springer Series in Advanced Manufacturing, 2008.

81. Box G.P., Hunter W. and Hunter J.S. Statistics for Experimenters: An Introduction to Design, Data Analysis and Model Building. Wiley Series in Probability and Mathematical Statistics, 1989.

82. Butrnariu D. and Klement E.P., Nor-Based Measures and Games with Fuzzy Coalitions. Kluwer, Dordrecht, 1993.

83. Caceres C., Fernandez A., Ossowski S. and Vasirani M. Agent-Based Semantic Service Discovery for Healthcare: An Organizational Approach // Intelligent Systems, 2006. Vol. 21, no. 6. P. 11-20.

84. Cachon G. P. and Fisher M. Supply Chain Inventory Management and the Value of Shared Information // Management Science, 2000. Vol. 46, no. 8. P. 10321048.

85. Campbell-Kelly M. The Development and Structure of the International Software Industry, 1950-1990 // Business and Economic History. 1995. - Vol. 24, №2.-P. 73-110.

86. Canfora G., Penta M. D., Esposito R., and Villani M. L. An approach for QoS-aware service composition based on genetic algorithms // Proc. of the Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2005). ACM Press, 2005. -P. 1069-1075.

87. Carabelea C. and Boissier O. and Castelfranchi C. Using Social Power to Enable Agents to Reason about Being Part of a Group // 5th InternationalWorkshop on Engineering Societies in the Agents World, ESAW 2004. P. 166-177.

88. Castelfranchi C., Werner E. Artificial Social Systems // Selected Papers from the 4th European Workshop on Modelling Autonomous Agents in a Multi-Agent World, MAAMAW 1992. LNA1 830, Springer-Verlag, 1994.

89. Chalkiadakis G., Elkind E., Markakis E. and Jennings N. R. Overlapping Coalition Formation // Workshop on Internet and Network Economics, WINE, eds. by C. Papadimitriou and S. Zhang. LNCS 5385, Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, 2008. P. 307-321.

90. Chandra C. and Grabis J. Supply Chain Configuration: Concepts, Solutions, and Applications. Springer US, 2007.

91. Chandra C., Kumar S., and Smirnov A. V. E-Management of Scalable Cooperative Supply Chains: Conceptual Modeling and Information Technologies Framework // Human Systems Management, 2001. Vol. 20, no. 2. -P. 83-94.

92. Chen X., De Giacomo G. Reasoning about Nondeterministic and Concurrent Actions: A Process Algebra Approach // Artificial Intelligence, 1999. Vol. 107, no. l.-P. 63-98.

93. Cho H., Kulvatunyou B., Jeong H., Jones A. Using business process specifications and agents to integrate a scenario-driven supply chain // Int. Journal on Computer Integrated Manufacturing, 2004. Vol. 17, no. 6. P. 546560.

94. Choi Y.T., Dooley K.J., and Rungtusanatham M. Supply networks and complex adaptive systems: control versus emergence // J. of Operations Management, 2001. No. 19. P. 351-366.

95. Chopra S., Meindl P. Supply Chain Management: Strategy, Planning and Operation. Prentice Hall, 2003.

96. Christopher M., The Agile Supply Chain: competing in volatile markets // Industrial Marketing Management, 2000. Vol. 29. P. 37-44.

97. Christopher M. and Towill D. An integrated model for the design of agile supply chains // Int. J. of Physical Distribution and Operations Management, 2001. No. 31.-P. 235-244.

98. Collins J., Arunachalam R., Sadeh N., Eriksson J., Finne N., Janson S. The Supply Chain Management Game for the 2007 Trading Agent Competition, CMU-ISRI-07-100. December 2006.

99. Conté R., and Sichman J.S. DEPNET: How to benefit from social dependence // Journal of Mathematical Sociology, 1995. Vol. 20, no. 2-3. P. 161-177.

100. Contreras J., Klusch M. and Yen J. Multiagent Coalition Formation in Power Transmission Planning: a Bilateral Shapley Value Approach // Proc. 4th Int'l Conf. Artificial Intelligence Planning Systems. AAAI Press, Menlo Park, Calif., 1998.-P. 19-26.

101. Davidsson P. Autonomy Agents and the Concept of Concepts. Ph. D. Dissertation. Lund University, 1996. -221 p.

102. Davis M. and Machler M. The Kernel of a cooperative game // Naval Research Logistics Quarterly, 1965. Vol. 12. P. 223-259.

103. Deen S. M. and Fletcher M. Temperature Equilibrium in Multi-Agent Manufacturing Systems // 11th International Workshop on Database and Expert Systems Applications (DEXA'00), Greenwich, London, UK, 6-8 September 2000. IEEE Computer Society. P. 259-270.

104. Deshpande U., Gupta A., and Basu A. Multi-agent Modeling and Fuzzy Task Assignment for Real-Time Operation in a Supply Chain // Multiagent based

105. Supply Chain Management, eds. by B. Chaib-Draa and J. Miiller. Series: Studies in Computational Intelligence, Physica Verlag, 2006. Vol. 28. P. 179-202.

106. Dezfouli S.A.R., Habibi J., Yeganeh S.H. Promoting B2B Integration with Semantic Web Service Technologies // Proc. Second Asia International Conference on Modeling & Simulation, AICMS, Kuala Lumpur, Malaysia. 1315 May 2008.-P. 65-70.

107. Di Marzo-Serugendo G., Gleizes M.-P. and Karageorgos A., Self-organization in multi-agent systems // The Knowledge Engineering Review, 2005. Cambridge University Press. Vol. 20, no. 2. — P. 165-189.

108. Di Marzo-Serugendo G., Gleizes M.-P., and Karageorgos A. Self-organisation and emergence in multi-agent systems: An overview // Informatica journal, 2006. Vol. 30, no. 1. P. 45-54.

109. Dong Y., Carter C. R., Dresner M. E. JIT purchasing and performance: an exploratory analysis of buyer and supplier perspectives // Journal of Operations Management, 2001. Vol. 4, no. 19. P. 471-483.

110. Dubois D., and Prade H. Fuzzy sets and systems: Theory and applications. Series: Mathematics in science and engineering. Volume 144. Academic Press Inc. 1980.

111. Dubois D., Prade H. and Yager R. Readings in Fuzzy Sets for Intelligent Systems. Morgan-Kantmann, San Mateo, 1998.

112. Emerson D., Piramuthu S. Agent-Based Framework for Dynamic Supply Chain Configuration // Proc. of the 37th Annual Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS'04) Track 7, 2004. Vol. 7. - P. 70168a.

113. Enslow B. Delivering Supply Chain as a Service: Avnet, Edge Dynamics, HP and LeanLogistics, 2006. Available at http://www.aberdeen.eom/summary/report/marketalert/MASCASBE2918.a sp

114. Evolver. Palisade Corp. URL: http://www.palisade.com/evolver/, 2008.

115. Fan M., Stallaert J. and Whinston A.B. Decentralized Mechanism Design for Supply Chain Organizations Using an Auction Market // Information Systems Research, 2003. Vol. 14, no. 1. P. 1-22.

116. Feigin G., An C., Connors D. and Crawford I., Shape Up, Ship Out // OR/MS Today, 24-30, April 1996.

117. Fisher M. Towards a semantics for Concurrent METATEM // Executable Modal and Temporal Logics, eds. by M. Fisher and R. Owens. Springer-Verlag: Heidelberg, Germany, 1995.

118. Fisher R. and Ury W. Getting to yes Negotiation Agreement without Giving in. New York, Penguin Books, 1983.

119. Fletcher M. Garcia-Herreros E. Christensen J.H. Deen S.M. Mittmann R. An open architecture for holonic cooperation and autonomy // Proceedings of the 11th International Workshop on Database and Expert Systems Applications, DEXA 2000. P. 224 -230.

120. Fox M.S., Barbuceanu M., and Teigen R. Agent-Oriented Supply-Chain Management// Int. J. of Flexible Manufacturing Systems, 2000. Vol. 12, no.2-3. -P. 165-188.

121. Foundation for Intelligent Physical Agents (FIPA) Documentation, http://www.fipa.org. 2008.

122. Gaither N. and Frazier G. Operations Management. Southwestern Thomson Learning, Cincinnati, Ohio, 2002. 864 p.

123. Garavelli A. Flexibility configurations for the supply chain management // Int. J. of Production Economics, 2003. No. 85. -P. 141-153.

124. Gardelli L., Viroli M., Casadei M. and Omicini A. Designing self-organising environments with agents and artefacts: a simulation-driven approach // Int. J. Agent-Oriented Software Engineering, 2008. Vol. 2, no. 2. P. 171-195.

125. Gasser L. Social Conceptions of Knowledge and Action: DAI Foundations and Open System Semantics // Artificial Intelligence 1991. Vol. 47, no. 1-3. P. 107-138.

126. Gellynck X., Kühne B. Future role of quality assurance schemes in the EU agribusiness sector // ZEMÉS ÜKIO MOKSLAI. 2007. T. 14. Priedas. P. 165-170.

127. Genesereth M., Ginsberg M. and Rosenchein J. Cooperation without Communication // Proc. Annual Conf. Assoc. Artificial Intelligence, Philadelphia, 1986. P. 51-57.

128. Gillies D.B. Some theorems on n-person games. Ph. D. thesis, Princeton University Press. Princeton. New Jersey, 1953.

129. Goh C. M., Lee S. P., He W. and Tan P. S. Web 2.0 Concepts and Technologies for Dynamic B2B Integration // IEEE Conference on Emerging Technologies & Factory Automation, ETFA, Sep. 25-28, 2007. P. 315 - 321.

130. Goldin D., Smolka S., Wegner P. Interactive Computation: The new Paradigm, Springer-Verlag, 2006.

131. Goldratt E. M. The Goal. North River Press Publishing Corporation, Great Barrington, Massachusetts, 1992.

132. Gorodetsky V., Karsaev O., Samoilov V. Infrastructural Issues for Agent-Based Distributed Learning // International Workshop on Integration of Agents and Data Mining (IADM-2006), Hong Kong, Dec. 18-22, 2006, IEEE Computer Press.-P. 3-6.

133. Gunasekaran A., Lai K. and Cheng T. Responsive supply chain: a competitive strategy in a networked economy // Omega, 2008. No. 36. — P. 549-564.

134. Gunasekaran A. and Ngai N. Build-to-order supply chain management: literature review and framework for development // J. of Operations Management, 2005. Vol. 23, no. 5. P. 423-51.

135. Guo Z. A. Cooperative Game Theory Analysis for Modular Manufacturing Network // Proc. of the 2008 Int. Workshop on Modelling, Simulation and Optimization, IEEE, 2008. P. 302-305.

136. Haken H. Information and self-organization: A macroscopic approach to complex systems. Berlin: Springer-Verlag, 2000.

137. Hamadi R., Benatallah B. A Petri Net-based Model for Web Service Composition // Proc. of 14th Australian Database Conference, Adelaide, Australia, 2003. P. 191—200.

138. Hassas S., Di Marzo-Serugendo G., Karageorgos A., Castelfranchi C. Self-Organising Mechanisms from Social and Business/Economics Approaches // Special issue about Agentlink TFG Informática, Informática Journal, 2006. No. 30.-P. 63-71.

139. Holland J.H. Hidden Order: How Adaptation Builds Complexity. New York: Helix Books (Addison Wesley), 1995.

140. Hoogendoorn M. Adaptation of organizational models for multi-agent systems based on max flow networks // Proc. of the 20th International Joint Conferenceon Artificial Intelligence (IJCAI 07), Hyderabad, India, Jan. 6-12, 2007. - P. 1321-1326.

141. Hoover W., Eloranta E., Holmstrom J. and Huttunen K. Managing the Demand-Supply Chain: Value Innovations for Customer Satisfaction. John Wiley & Sons, New York, 2001. 272 p.

142. Horling B., Benyo B., and Lesser V. Using self-diagnosis to adapt organizational structures // Proc. of 5th Intl. Conf. on Autonomous agents, NY, USA, 2001.-P. 529-536.

143. Hosam H. Khaldoun Z. Planning Coalition Formation under Uncertainty: Auction Approach // 2nd Information and Communication Technologies, ICTTA 2006. Vol. 2. P. 3013-3017.

144. Hubner J. F., Sichman J. S., and Boissier O. Using the MOISE+ for a cooperative framework of MAS reorganization // Proc. of the 17th Brazilian Symposium on AI, LNAI Series, Springer, 2004. Vol. 3171. P. 506-515.

145. Jagdev H. S., Browne J. The Extended Enterprise: A Context for Manufacturing. // Journal of Production Planning and Control, 1998. Vol. 9, no. 1. P. 216-229:

146. Jaina V. and Deshmukh S.G. Dynamic supply chain modeling using a new fuzzy hybrid negotiation mechanism // International Journal of Production Economics, November 2009. Vol. 122, no. 1. P. 319-328.

147. Jennings N. R., FaratinP., Lomuscio A. R., Parsons S., Sierra C. and Wooldridge M. Automated negotiation: prospects, methods and challenges // International Journal of Group Decision and Negotiation, 2001. Vol. 10, no. 2. -P. 199-215.

148. Jiang J.-G., Su Z.-P., Qi M.-B.and Zhang G.-F. Multi-task Coalition Parallel Formation Strategy Based on Reinforcement Learning // Acta Automatica Sinica, March 2008. Vol. 34, no. 3. P. 349-352.

149. Jovane F., Westkamper E. and Williams D. The ManuFuture Road: Towards Competitive and Sustainable High-Adding-Value Manufacturing. Springer Berlin Heidelberg, 2009.

150. Julka N., Srinivasan R., and Karimi I. Agent-based supply chain management-1: framework // Computers and Chemical Engineering, 2002. Vol. 26, no. 12. P. 1755-1769.

151. Kalasapur S., Kumar M., Shirazi B.A. Dynamic Service Composition in Pervasive Computing // Parallel and Distributed Systems, IEEE CS Press, Washington, DC, USA, 2007. Vol. 1818. P. 907 - 918.

152. Kahan J.P. and Rapoport A. Theories of Coalition Formation. Lawrence Erlbaum Associates, London, 1984.

153. Kathawala Y. and Wilgen A. The evolution of build-to-order supply chain and its implications with selected case studies // Int. J. of Services and Operations Management, 2005. Vol. 1, no. 3. P. 268 - 282.

154. Kimbrough S.O., Wu D.J., and Zhong F. Computers Play the Beer Game: Can Artificial Agents Manage Supply Chains? // Decision Support Systems, 2002. Vol. 33.-P. 323-333.

155. Klusch M. and Gerber A., A Dynamic Coalition Formation Scheme for Rational Agents // IEEE Intelligent Systems, May/June 2002. P. 42-47.

156. Klusch M. and Shehory O. A Polynomial Kernel-Oriented Coalition Formation Algorithm for Rational Information Agents // Proc. of the Int'l Conf. Multiagent Systems, AAAI Press, Menlo Park, Calif., 1996. P. 157-164.

157. Klusch M., Fries B., Khalid M., and Sycara K. OWLS-MX: Hybrid OWL-S Service Matchmaking // In Proc. of the 1st Intl. AAAI Fall Symposium on Agents and the Semantic Web, ACM Press, New York, 2005. P. 1-10.

158. Kostler A. The Ghost in the Machine. London: Arcana books, 1989.

159. Kota R., Gibbins N. and Jennings N. R. Self-Organising Agent Organisations // Proc. of the 8th Int. Conf. on Autonomous Agents and Multiagent Systems

160. AAMAS), eds. by Decker, Sichman, Sierra and Castelfranchi, Budapest, Hungary, May 10-15, 2009. P. 797-804.

161. Kotinurmi P., Vitvar T., Haller A., Boran R., and Richardson A. Semantic Web Services Enabled B2B Integration // In Proceeding of Data Engineering Issues in Ecommerce and Services Conference, LNCS, 2006. P. 209-223.

162. Kraus S. Negotiation and Cooperation in Multi-agent Environments // J. Artificial Intelligence, 1997. Vol. 94, no. 1-2. P. 79-98.

163. Kraus S., Shehory O., Taase G. Coalition formation with uncertain heterogeneous information // Int. Conf. on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS), ACM, New York, 2003. P. 1-8.

164. Kumar S., Miikkulainen R. Dual Reinforcement Q-Routing: An on-line adaptive network routing algorithm // Artificial Neural Networks in Engineering, Nov. 1997.-P. 231-238.

165. Lamparter S. and Ankolekar A. Automated Selection of ConfigurableWeb Services // Proc. of the 8th Int. Tagung Wirtschaftsinformatik. Universitatsverlag Karlsruhe, Karlsruhe, Germany, March, 2007. — P. 441-458.

166. Lang J. C., Widjaja T., Buxmann P., Domschke W. and Hess T. Optimizing the Supplier Selection and Service Portfolio of a SOA Service Integrator // Proc. of the 41st Hawaii International Conference on System Sciences, 2008. P. 89-98.

167. Laudon K. C., Laudon J. P. Essentials of Management Information Systems (5th Edition), Prentice-Hall, Inc. 2002.

168. Leitao P. and Restivo F. AD ACOR: A holonic architecture for agile and adaptive manufacturing control // Computers in Industry, February 2006. Vol. 57, no. 2.-P. 121-130.

169. Lerman K. and Shehory O. Coalition formation for large-scale electronic markets // Proc. of the 4th International Conference on Multi-Agent Systems (ICMAS), July 10-12, 2000, Boston, MA. P. 167-174.

170. Lin F.-R., and Pai Y.-H. Using Multi-Agent Simulation and Learning to Design New Business Processes // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics Part A: Systems and Humans, 2000. Vol. 30, no. 3. - P. 380-384.

171. Lin R., Kraus S., Wilkenfeld J. and Barry J. Negotiating with Bounded Rational Agents in Environments with Incomplete Information Using an Automated Agent // Artificial Intelligence, 2008. Vol. 172, no. 6-7. P. 823-851.

172. Lou P., Zhou Z. D., Chen Y. P., Fuh J. Y. H., Zhang Y. F." Negotiation-Based Task Allocation in an Open Supply Chain Environment // Proc. of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering, 2006. Vol. 220, no. 6. -P. 975-985.

173. Lummus, R., Duclos, L. and Vokurka R. Supply chain flexibility: Building a new model // Global J. of Flexible Systems Management, 2003. Vol. 4, no. 4. -P. 1-13.

174. Macal C. M., North M. J. Tutorial on Agent-Based Modeling and Simulation // Proc. of the 2005 Winter Simulation Conference, Orlando, FL, 2005. P. 2-15.

175. Mano J.P., Bourjot Ch., Lopardo G., Glize P. Bio-inspired mechanisms for artificial self-organised systems // Special issue about Agentlink TFG Informatica, Informatica Journal, 2006. Vol. 30. P. 55-62.

176. Man-Sze Li, M. Kuriimluoglu, M. Mazura, R. van den Berg (Eds.). Future Internet Enterprise Systems (FInES) Cluster Position Paper. V. 3.0, European Comission, September 2009.

177. Mares M. Fuzzy coalition forming // Proc. of the 7th IFSA World Congress, Prague, 1997.-P. 1-18.

178. Mares M. Sharing Vague Profit in Fuzzy Cooperation. Springer-Verlag Co., 1998.

179. Mares M. Fuzzy Cooperative Games — Cooperation with Vague Expectations, Physica Verlag, 2001.

180. Maturana F., Shen W., Nome D. H. MetaMorph: an adaptive agent-based architecture for intelligent manufacturing // Int. Journal of Production Research, July 1999. Vol. 37, no. 10. P. 2159 - 2173.

181. Maximilien E. M. and Singh M. P. Multiagent system for dynamic web services selection // Proc. of the 1st Workshop on Service-Oriented Computing and Agent-Based Engineering, Netherlands, 2005. P. 25-29.

182. Mentzas G.N. Intelligent Process Support for Corporate Decision Making // Journal of Decision Systems, 1997. Vol. 6, no. 2. P. 117-138.

183. Mentzer J. T., DeWitt W., Keebler J.S., Min S., Nix N.W., Smith C.D., Zacharia Z.G. Defining Supply Chain Management // Journal of Business Logistics 2001. Vol. 22, no. 2.-P. 1-25.

184. Michalewickz Z. Genetic Algorithms + data structures= evolution programs. Springer-Verlag. Berlin Heidelberg, 1992.

185. Michalewicz Z. Adaptive Business Intelligence. Springer, 2007. 249 c.

186. Ming X. G., Yan J. Q., Lu W. F., Ma D. Z. and Song B., Mass production of tooling product families via modular feature-based design to manufacturing collaboration in PLM // Journal of Intelligent Manufacturing, 2007. Vol. 18, no. l.-P. 185-195.

187. Minsky M. The Society of Mind. New York: Simon and Schuster, 1986.

188. Mitchell T. M. Machine Learning. McGraw-Hill, 1997.

189. Moyaux T., Chaib-draa B. and D'Amours S. Supply Chain Management and Multiagent Systems: An Overview // Multiagent based Supply Chain

190. Management, eds. by B. Chaib-Draa and J. Müller. Series: Studies in Computational Intelligence, Physica Verlag, 2006. Vol. 28. -P. 1-27.

191. Nah F., Rosemann M. and Watson E. Guest editorial: E-business Process Management // Business Process Management J., 2004. Vol. 10, no. 1. P. 1-15.

192. Narasimhan R., Mahapatra S. Decision models in global supply chain management // Industrial Marketing Management, 2004. Vol. 33, no. 1. P. 2127.

193. NetLogo, URL http://ccl.northwestern.edu/netlogo/, 2009.

194. O'Marah K., Souza J. DDSN: 21st Century Supply on Demand // AMR Research. Thursday, August 12, 2004. Available at http://www.amrresearch.com/content/View.aspx?pmillid=17484.

195. Olhager J, Rudberg M. Linking manufacturing strategy decisions on process choice with manufacturing planning and control systems // International Journal of Production Research, 2002. Vol. 40, no. 10. P. 45-52.

196. Olin J. G., Greis N. P., and Kasarda J. D. Knowledge Management across Multitier Enterprises: The Problem of Intelligent Software in the Auto Industry // European Management Journal, 1999. Vol. 17, no. 4. P. 335-347.

197. OWL-S: Semantic Markup for Web Services, URL: http://www.w3.org/Submission/OWL-S/.

198. Panzarasa P., Jennings N. R. The Organisation of Sociality: A Manifesto for a New Science of Multi-agent Systems // Proc. of the 10th European Workshop on Multi-Agent Systems (MAAMAW-01), Annecy, France. 2001. CD-ROM.

199. Parunak H. V. D., Brueckner S. Entropy and self-organization in multi-agent systems // Proc. of the Fifth International Conference on Autonomous Agents, Montreal: ACM Press, 2001. P. 124-130.

200. Pearson E.S and Hartley H.O. Biometrika Tables for Statisticians. Vol. 2. Cambridge University Press. 1972.

201. Power D. J. Decision Support Systems: Concepts and Resources for Managers. -Greenwood Publishing Group, 2002. — 272 p.

202. Preist C., Cuadrado J. E., Battle S., Williams S., and Grimm S. Automated Business-to-Business Integration of a Logistics Supply Chain Using Semantic Web Services Technology // Proc. of The Semantic Web Conference, LNCS, 2005.-P. 987-1001.

203. Production-scheduling Excel Toolbox, available at: http://www.production-scheduling.com/index.asp

204. Pujawa N. Assessing supply chain flexibility: A conceptual framework and case study // Int. J. of Integrated Supply Management, 2004. Vol. 1, no. 1. P. 79-97.

205. Puterman M.L., Markov Decision Processes. Wiley-Interscience Publication, 1994.

206. Quinlan, R. C5.0. Rulequest Research, 2002.

207. Rada R., Mili H. Development and Application of a Metric on Semantic Nets // IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, USA, 1989. Vol. 19, no. l.-P. 17-30.

208. Radjou N. Is It Prime Time For Agents In Business? Panel Talk // Proc. of the Third International Joint Conference on Autonomous Agents and Multi-Agent Systems (AAMAS), July 19-23, 2004. P. 6-7.

209. Rah wan T., Ramchurn S. D., Jennings N. R., Giovannucci A. An Anytime Algorithm for Optimal Coalition Structure Generation // J. Artif. Intell. Research, 2009. Vol. 34. P. 521-567.

210. Rao A. S. and Georgeff M. P. Modeling rational agents within a BDI-architecture // Proc. of Knowledge Representation and Reasoning (KR&R-91), eds. by R. Fikes and E. Sandewall, Morgan Kaufmann Publishers: San Mateo, CA, April 1991. P. 473-484.

211. Reiter R., Knowledge in Action: Logical Foundations for Specifying and Implementing Dynamical Systems. MIT Press, 2001.

212. Rosenmuller J. The Theory of Games and Markets. North Holland, Amsterdam, 1982.

213. Rosenschein J. and Genesereth M. Deals among Rational Agents // Proc. 9th International Joint Conference on Artificial Intelligence, Los Angeles, August 1985.-P. 91-99.

214. Roth A. Game-theoretic models of bargaining. Cambridge, 1995.

215. Rudberg M. Linking competitive priorities and manufacturing networks: a manufacturing strategy perspective // International Journal of Manufacturing Technology and Management, 2004. Vol. 6, no. 1-2. P. 55-80.

216. Sakarovitch M. Optimisation Combinatoire, Hermann, 1984.

217. Sandholm T. An Implementation of the Contract Net Protocol Based on Marginal Cost Calculations // Proc. Eleventh National Conference on Artificial Intelligence (AAAI-93), Washington DC, 1993. P. 256-262.

218. Sandholm T., Larson K., Andersson M., Shehory O., and Tohmé F. Coalition Structure Generation with Worst Case Guarantees // Artificial Intelligence, 1999. Vol. 111, no. 1-2. P. 209-238.

219. Sandholm T.W. and Lesser V.R. Coalitions among Computationally Bounded Agents // Artificial Intelligence, 1997. Vol. 94. P. 99-137.

220. Schillo M., Biirckert H., Fischer K., and Klusch M. Towards a definition of robustness for market-style open multi-agent systems // Proc. of the Fifth International Conference on Autonomous Agents (AA-01), 2001. — P. 75-76.

221. Schmeidler D. The nucleolus of a characteristic function game // SIAM Journal on Applied Mathematics, 1969. Vol. 17.-P. 1163-1170.

222. Schweitzer F. (ed.) Self-Organization of Complex Structures: From Individual to Collective Dynamics. London: Gordon and Breach, 1997.

223. Serrano D. Constraint-Based Concurrent Design // Systems Automation: Research&Applications, 1991. Vol. 1, no. 3. P. 217-230.

224. Shapiro J. F. Modeling the Supply Chain, 2nd Edition, Thomson Learning Inc., Duxbury, 2007. 618 p.

225. Shapley L.S. A value for n-person games // Contributions to the theory of games II, Annals of Mathematics Studies, Vol. 28, eds. by H. W. Kuhn and A. W. Tucker. Princeton University Press. Princeton, 1953. P. 307-317.

226. Shehory O., Kraus S. Formation of overlapping coalitions for precedence-ordered task-execution among autonomous agents // Proc. of the 2nd Intern. Conference on Multi-Agent Systems (ICMAS), 1996. P. 330-337.

227. Shehory O. and Kraus S. Methods for task allocation via agent coalition formation // Journal of Artificial Intelligence, May 1998. Vol. 101, no. 1-2. P. 165-200.

228. Sheremetov L. Semantic SOA 4 SOA Supply Networks / L. Sheremetov, C. Sanchez-Sanchez // Proc. 13 th IF AC Symposium on Information Control Problems in Manufacturing. Moscow, Jun. 3-5, 2009. P. 1287-1292.

229. Sheremetov L. Supply Chain Network Optimization Based on Collective Intelligence and Agent Technologies / L. Sheremetov, L. Rocha-Mier // Human Systems Management Journal. IOS Press. 2008. Vol. 27, no. 1. P. 31-47.

230. Sheremetov L. Industrial Application Integration Using Agent-Enabled SSOA: CAPNET Case Study / L. Sheremetov, M. Contreras // Information Technologies for Balanced Manufacturing Systems; ed. by W. Shen. IFIP Series, Springer Verlag, 2006. P. 109-118.

231. Sheremetov L. Global Supply Chain Management based on Collective Intelligence / L. Sheremetov, L. Rocha, M. Contreras // Proc. 2nd World Conference on Production and Operation Management, Cancun, Mexico, Apr. 30 May 3, 2004. CD-ROM.

232. Sheremetov L. Logic of Interaction for Multiagent System / M. Alvarado, L. Sheremetov, E. German, E. Alva // MICAI 2002: Advances in Artificial Intelligence, Lecture Notes in Artificial Intelligence, Springer Verlag, 2002. Vol. 2313. P. 387^100.

233. Sheremetov L. Model of Cooperation in Multi Agent Systems with Fuzzy Coalitions / J. Romero Cortés, L. Sheremetov // From Theory to Practice in

234. Multi-Agent Systems; eds. by B. Dunin-Keplicz, E. Nawarecki. Lecture Notes in Artificial Intelligence, Springer Verlag, 2002. Vol. 2296. P. 263-272.

235. Sheremetov L. Multi-Agent Technology for Supply Chain Network Information Support / C. Chandra, A. Smirnov, L. Sheremetov // SAE Technical Paper Series, 2002. 2002-01-0326.

236. Sheremetov L. Model of Negotiation in Multi Agent Systems Based on the Games Theory with Fuzzy Coalitions / J. Romero Cortés, L. Sheremetov // Proc. Int. Conf. on Logic, Game Theory and Social Choice. St. Petersburg, Russia, Jun. 21-24, 200l.P. 61-66.

237. Sheremetov L. Component Agent Platform / L. Sheremetov, M. Contreras // Proc. 2nd Int. Workshop of Central and Eastern Europe on Multi-Agent Systems (CEEMAS'01), Cracow, Poland, Sep. 26-29, 2001. P. 395^102.

238. Sheremetov L. B. Component Integration Framework for Manufacturing Systems Re-Engineering: Agent and Object Approach / L. B. Sheremetov, A. V. Smirnov//Robotics and Autonomous Systems. Elsevier, 1999. Vol.27, no. 1-2. P. 77-89.

239. Sheremetov L. Ontology-Driven Intelligent Service for Configuration Support in Networked Organizations / A. Smirnov, N. Chilov, T. Levashova, L. Sheremetov, M. Contreras // Knowledge and Information Systems. 2007. Vol. 12, no. 2. P. 229-253.

240. Sheremetov L. Industrial Application Integration Using the Unification Approach to Agent-Enabled Semantic SOA / M. Contreras, L. Sheremetov // Robotics and Computer-Integrated Manufacturing. 2008. Vol. 24, no. 5. P. 680695.

241. Sheremetov L. CAPNET: Agent Platform for Developing Intelligent Systems / M. Contreras, E. Germán, M. Chi, L. Sheremetov // 5th International Symposium on Robotics and Automation, San Miguel Regla Hidalgo, Mexico, Aug. 25-28, 2006. P. 33-40.

242. Sheremetov L. Design and Implementation of a FIPA Compliant Agent Platform in .NET / M. Contreras, E. Germán, M. Chi, L. Sheremetov // Journal of Object Technology. ETH Zurich, 2004. Vol. 3, no. 9. P. 5-28.

243. Sheremetov L. Design and implementation of a FIPA compliant Agent Platform in .NET / M. Contreras, E. Germán, M. Chi, L. Sheremetov // Proc. 2nd Int. Workshop on .NET Technologies, Plzen, Czech Republic, May 31 Jun. 2, 2004, Science Press. P. 9-15.

244. Sheremetov L. Ontology-Driven Approach to Constraint-Based VSN Configuration / A. Smirnov, N. Chilov, L. Sheremetov // Proc. 2nd World Conference on Production and Operation Management, Cancun, Mexico, Apr. 30 May 3, 2004. CD-ROM.

245. Sheremetov L.B. Soft-computing Technologies for Configuration of Cooperative Supply Chain / A.V. Smirnov, L.B. Sheremetov, N. Chilov, J. Romero Cortes // Applied Soft Computing. Elsevier Science, 2004. Vol. 4, no. 1. P.87-107.

246. Sheremetov L.B. Coordination and Communication Issues in Multi-Agent Expert System: Concurrent Configuration Design Advisor / A.S. Koulinitch, L.B. Sheremetov // Expert Systems with Applications. Pergamon Press, 1998. Vol. 15, no. 3^1. P. 295-307.

247. Sheremetov L.B. Cooperative re-engineering of manufacturing systems: multiagent technology / A.V. Smirnov, L.B. Sheremetov, P.A. Turbin // Proc. Int. Conf. Robotics and Manufacturing'97, Cancun, Mexico, May 28-31, ACTA Press, 1997. P. 374-377.

248. Sheremetov L.B. Information Support of FMS Configuration Design / A.V. Smirnov, L.B. Sheremetov, P.A. Turbin // Balanced Automation Systems II:1.plementation Challenges for Anthropocentric Manufacturing. Chapman & Hall, 1996. P. 357-364.

249. Shim S. S. Y., Pendyala V. S., Sundaram M., and Gao J. Z. Business-to-Business E-Commerce Frameworks // IEEE Computer, 2000. Vol. 33, no. 10. -P. 40^47.

250. Shoham Y., Leyton-Brown K. Multiagent Systems: Algorithmic, Game-Theoretic, and Logical Foundations. Cambridge University Press, 2008.

251. Sichman J., Conte R., Castelfranchi C. and Demazeau Y. A social reasoning mechanism based on dependence networks // Proc. 11th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI), Amsterdam, Netherlands, 1994- P. 188-192.

252. Sichman J. and Demazeau Y. A first attempt to use dependence situations as a decision criterion for choosing partners in multi-agent systems // Proc. of ECAI Workshop on Decision Theory for DAI Applications, 1994. Vol. 1, CD ROM.

253. Smirnov A., Shilov N. and Kashevnik A. Developing a knowledge management platform for automotive build-to-order production network // Human Systems Management, 2008. Vol. 27, no. 31. P. 15-30.

254. Smirnov A., Levashova T., Shilov N. Semantic-oriented support of interoperability between production information systems // Int. J. of Product Development, Inderscience Enterprises Ltd., 2007. Vol. 4, no. 3/4. P. 225-240.

255. Smirnov A. and Chandra C. Ontology-based Knowledge Management for Cooperative Supply Chain Configuration // Proc. of the AAAI Spring Symposium Bringing Knowledge to Business processes, AAAI Press, 2000. — P. 85-92.

256. Smirnov A. Virtual Enterprise Configuration Management // Proceedings of the 14th IF AC World Congress (IFAC'99). Pergamon Press Beijing, China, 1999. -P. 337-342.

257. Smith R.G., and Davis R. Frameworks for Co-operation in Distributed Problem Solving // IEEE Trans, on System. Man and Cybernetics, 1981. Vol. 11, no. 1. -P. 61-70.

258. Sokolov B.V., Yusupov R.M. Conceptual Foundations of Quality Estimation and Analysis for Models and Multiple-Model Systems // Int. Journal of Computer and System Sciences, 2004. Vol. 6. P. 5-16.

259. Srinivasan N., Paolucci M., Sycara K. An Efficient Algorithm for OWL-S based Semantic Search in UDDI // Semantic Web Services and Web Process Composition. LNCS, Springer/Heidelberg, 2005. Vol. 3387. P. 96-110.

260. Strader T.J., Lin F.-R., and Shaw M.J. Business-to-business electronic commerce and convergent assembly supply chain management // Journal of Information Technology, 1999. Vol. 14, no. 4. P. 361-373.

261. Suijs J., Borm P., Wagenaere A. D. and Tijs S. Cooperative games with stochastic payoffs // European Journal of Operational Research, 1999. Vol. 113. -P. 193-205.

262. Sutton R. and Barto A. Reinforcement Learning: An Introduction. The MIT Press, 1998. 342 p.

263. Swaminathan J.M., Smith S.F., and Sadeh N.M. Modeling Supply Chain Dynamics: A Multiagent Approach // Decision Sciences, 1998. Vol. 29, no. 3. -P. 607-631.

264. Swiecki В., Gerth R. J. Collaboration in the Automotive Supply Chain -Realizing the Full Potential of a Powerful Tool. Center for Automotive research, Oct. 2008. http://www.cargroup.org/documents/020609autosupchain.pdf

265. Swoogle: the semantic web search engine and metadata service provider, URL: http://swoogle.umbc.edu

266. Sycara K., Paolucci M., Ankolekar A. and Srinivasan N. Automated Discovery, Interaction and Composition of Semantic Web Services // J. of Web Semantics, 2003. Vol. 1, no. l,pp. 27-46.

267. Tanaka H. and Haekwan L. Fuzzy aproximation with non- symetric fuzzy parameters in fuzzy regression analysis // J. Operations Research Society of Japan, 1999. Vol. 42, no. 1. P. 98-112.

268. Thoben K.-D., Jagdev H. Typological Issues in Industrial Collaboration. // Proceedings of the 5th International Conference on Cincurrent Enterprising (ICE 99), 1999.-P. 29-36.

269. Tianfield, H. A new framework of holonic self-organization for multi-agent systems // Proc. of the IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, Oct. 7-10, 2007. P. 753 - 758.

270. Tijs S.H. Bounds for the core and the t-value // Game Theory and Mathematical Economics. North-Holland Publishing Company, Amsterdam, The Netherlands, 1981.-P. 123-132.

271. Traum D. Speech Acts for Dialogue Agents // Foundations of Rational Agency, eds. by M. Wooldgridge and A.Rao. Kluwer Academic Publishers, 1999. P. 172-201.

272. Truong Т.Н., AzadivarF. Simulation Based Optimization for Supply Chain Configuration Design // Proceedings of the 2003 Winter Simulation Conference,eds. by S. Chick, PJ. Sánchez, D. Ferrin, and D.J. Morrice, Dec. 7—10, 2003, Vol. 2.-P. 1268—1275.

273. Tsvetovat M., Sycara K., Chen Y., Ying J. Customer Coalitions in Electronic Marketplaces // Agent-Mediated Electronic Commerce III, eds. F. Dignum, U. Cortes. Lecture Notes in Computer Science, Springer, Heidelberg, 2001. Vol. 2003.-P. 121-138.

274. Van Brussel H., Valckenaers P., Bongaerts L., Peeters P. Reference Architecture for Holonic Manufacturing Systems: PROSA // Computers in Industry, 1998. Vol. 37, no. 3.-P. 255-274.

275. Van Deemen A. M. A. Coalition Formation and Social Choice. Series C -Theory and Decision Library: Game Theory, Mathematical Programming, and Operations Research. Vol. 19. Boston: Kluwer Academic Publ. 1997.

276. Vauvert G. and El Fallah-Segrouhni A. Coalition Formation among Strong Autonomous and Weak Rational Agents // Proc. 10th European Workshop Modelling Autonomous Agents in a Multi-agent World (MAAMAW), 2001. CD-ROM.

277. Vittikh V.A., Skobelev P.O. Multi-agent systems for modeling of self-organization and cooperation processes. // Proceedings of the XIII International Conference on the Application of Artificial Intelligence in Engineering. Galway. 1998. CD-ROM.

278. Von Bertalanffy L. General Systems Theory, George Braziller, 1968.

279. Von Foerster H., and Zopf G. (eds.) Principles of Self-Organization, Pergamon, New York. 1962.

280. Von Neumann J. and Morgenstern O. Theory of Games and Economic Behavior, Princeton University Press, 1944.

281. Walker W. T. and Alber K. L. Understanding Supply Chain Management // APICS The Performance Advantage, Jan. 1999. P. 38-42.

282. Walsh W.E. Market Protocols for Decentralized Supply Chain Formation. PhD Thesis, Computer Science and Engineering, The University of Michigan, 2001.

283. Wang J. The theory of games. Oxford Science Publications. 1988.

284. Wang W., Ryu J., Rivera D.E., Kempf K.G. and Smith K.D. A Model Predictive Control Approach for Managing Semiconductor Manufacturing Supply Chains under Uncertainty // Annual AIChE Meeting, San Francisco, CA, 2003. P. 134.

285. Watkins C. Learning from Delayed Rewards. PhD Dissertation, Cambridge University, 1989.

286. Wegner P. and Goldin D. Mathematical. Models of Interactive Computing. Technical Report: CS-99-13, 1999. Brown University, Providence, USA. URL: http://www.cs.brown.edu/people/pw/home.html.

287. Wiederhold G. Mediators in the Architecture of Future Information Systems // IEEE Computer, 1992. Vol. 5, no 3. P. 38 - 49.

288. Wolpert D. and Kagan T. An introduction to collective intelligence. Technical Report NASA-ARCIC-99-63, NASA Ames Research Center, 1999. 88 p.

289. Wooldridge M. This is My World: The Logic of an Agent-Oriented DAI Testbed // Intelligent Agents: Proc. of the 1994 Workshop on Agent Theories, Architectures, and Languages, eds. by M. Wooldridge and N. R. Jennings, Springer-Verlag, 1995.-P. 316-329.

290. Wooldridge M., Jennings N. Intelligent Agents: Theory and Practice // Knowledge Engineering Review. 1995. Vol. 10, no. 2. P. 115—152.

291. XMethods, URL: http://www.xmethods.net

292. Yamamoto J. and Sycara K. A stable and efficient buyer coalition formation scheme for e-marketplaces // Proc. of the 5th International Conference on Autonomous Agents, Montreal, Canada, ACM Press, 2001. P. 576 - 583.

293. Zadeh L.A. The Concept of a Linguistic Variable and its Application to Approximate Reasoning. Parts 1, 2 // J. Information Science, 1975. Vol. 8, no. 3. -P. 199-249.

294. Zlotkin G. and Rosenschein J.S. Coalition, Cryptography and Stability: Mechanism for Coalition Formation in Task Oriented Domains // Proc. of the National Conference on AI, Seattle, WA, 1994. P. 432-437.