Системный анализ и синтез автоматизированных процедур поддержки принятия военно-экономических решений тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, доктор технических наук Трофимец, Валерий Ярославович

  • Трофимец, Валерий Ярославович
  • доктор технических наукдоктор технических наук
  • 2004, МоскваМосква
  • Специальность ВАК РФ05.13.01
  • Количество страниц 288
Трофимец, Валерий Ярославович. Системный анализ и синтез автоматизированных процедур поддержки принятия военно-экономических решений: дис. доктор технических наук: 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям). Москва. 2004. 288 с.

Оглавление диссертации доктор технических наук Трофимец, Валерий Ярославович

Перечень использованных сокращений.

Введение.

Глава 1. Современное состояние и проблемы автоматизации процессов поддержки принятия решений в области военно-экономического анализа и экспертиз.

1.1. Роль и место военно-экономического анализа в системе государственного военного строительства.

1.2. Автоматизированные системы поддержки принятия военно-экономических решений.

1.3. Анализ математического и программного обеспечения автоматизированных СПГТР в области военно-экономического анализа и экспертиз.

1.4. Инструментальные системы и методы военно-экономического анализа как элемент информационно-аналитической подготовки военных специалистов финансово-экономического профиля 48 Выводы по главе 1.

Глава 2. Синтез автоматизированных процедур оценки объектов военно-экономического анализа по многоуровневой системе критериев

2.1. Системный подход к синтезу научно-методического аппарата решения военно-экономических задач.

2.1.1. Классификационная схема задач военно-экономического анализа.

2.1.2. Обоснование структуры и состава концептуального научно-методического аппарата решения военно-экономических задач.

2.2. Исходные предпосылки рассмотрения многокритериальных задач военно-экономического анализа.

2.3. Синтез основных вычислительных процедур метода анализа иерархий.

2.3.1. Постановка задачи.

2.3.2. Разработка вычислительной процедуры нахождения максимального собственного значения и главного собственного вектора матрицы парных сравнений.

2.3.3. Экспериментальное обоснование приближенных вычислительных процедур метода анализа иерархий.

2.4. Синтез вспомогательных вычислительных процедур метода анализа иерархий.

2.4.1. Модифицированная процедура сокращенного построения матрицы парных сравнений.

2.4.2. Процедура определения мест нарушений однородности экспертных суждений в матрице парных сравнений.

2.4.3. Процедура сравнения объектов на основе построения интервалов, согласованных со шкалой метода анализа иерархий.

Выводы по главе 2.

Глава 3. Системный подход к построению фрагментов СППР в процессе информационно-аналитической подготовки военных специалистов финансово-экономического профиля.

3.1. Модель информационно-аналитической подготовки военных специалистов финансово-экономического профиля.

3.2. Методические основы дидактического проектирования информационных технологий обучения, моделирующих процессы поддержки принятия военно-экономических решений.

3.2.1. Основные этапы дидактического проектирования.

3.2.2. Особенности дидактического проектирования учебных программно-методических средств процедурного типа.

3.3. Методические основы инженерного проектирования информационных технологий обучения, моделирующих процессы поддержки принятия военно-экономических решений.

3.3.1. Формальное описание сложных задач, показатели сложности программных комплексов.

3.3.1.1. Формальный подход к определению понятия "сложность задачи" и его связь со сложностью программных объектов.

3.3.1.2. Информационная сложность программных объектов

3.3.1.3. Структурная сложность программных объектов

3.3.2. Методы структурного системного анализа и проектирования учебных фрагментов СППР.

3.3.3. Особенности разработки учебных фрагментов СППР на основе офисных приложений.

3.3.4. Перспективные направления разработки распределенных систем поддержки принятия решений.

Выводы по главе 3.

Глава 4. Примеры использования разработанных методов и программно-методических средств в практике военно-экономического анализа и в образовательном процессе военных специалистов финансовоэкономического профиля.

4.1. Методические рекомендации по решению задачи комплексной оценки квалификации поставщиков серийной продукции по государственному оборонному заказу.

4.1.1. Общие сведения о задаче.

4.1.2. Методология решения задачи.

4.2. Примеры использования разработанных компьютерных практикумов в процессе информационно-аналитической подготовки военных специалистов финансово-экономического профиля.

4.2.1. Рекомендации по составу типового компьютерного практикума.

4.2.2. Компьютерный практикум по методам решения оптимизационных задач военно-экономического анализа, описываемых моделями математического программирования.

4.2.3. Компьютерный практикум по методу имитационного статистического моделирования.

4.3. Методический подход к оценке дидактической эффективности учебных программно-методических средств.

Выводы по главе 4.

Рекомендованный список диссертаций по специальности «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», 05.13.01 шифр ВАК

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Системный анализ и синтез автоматизированных процедур поддержки принятия военно-экономических решений»

Проведение любого мероприятия, касающегося строительства или применения Вооруженных Сил, требует предварительной подготовки комплексных обоснованных решений, нередко с привлечением специалистов из различных предметных областей. Практически в каждом из таких мероприятий можно выделить глобальную цель и ряд локальных подцелей, достижение которых может быть осуществлено различными путями, а следовательно, и с различными конечными результатами и объемом потребленных ресурсов. Для нахождения наилучших способов достижения поставленных целей необходимы не только знания в области военного строительства, экономики и финансов, но и обширные знания в области системного анализа, экономико-математического моделирования и статистических методов исследования.

Прикладная научная дисциплина, занимающаяся проблемами принятия военно-экономических решений на основе анализа информации различной природы, получила название военно-экономического анализа (ВЭА).

Военно-экономический анализ в значительной степени является синтетической научной дисциплиной, что характерно для многих дисциплин, возникающих на стыке нескольких предметных областей. Главной чертой военно-экономического анализа, отличающей его от других дисциплин, является наличие своего объекта исследования - системы мероприятий по строительству и применению Вооруженных Сил, а также обеспечению боевой готовности войск. Это порождает, в свою очередь, своеобразие постановок задач и состава используемых показателей. С другой стороны, военно-экономический анализ в значительной степени наследует методологию системного анализа, что позволяет рассматривать его как одно из специфических прикладных направлений системного анализа. Методологические основы военно-экономического анализа освещены в работах Андреева Г.И., Ар-тюхова В.И., Викулова С.Ф., Жукова Г.П., Коваленко А.Т., Лысенко И.В.,

Марлея В.Е., Остапенко С.Н., Пожарова А.И., Радвика Б., Ткачева В.Н., Цымбала В.И., Юсупова P.M. и др.

Для выработки и обоснования военно-экономических решений в МО РФ, а также в других силовых структурах и ведомствах созданы специальные аналитические подразделения, основными из которых являются: Управление военно-экономического анализа и экспертиз МО РФ, научно-исследовательский центр военно-экономических обоснований при Военном финансово-экономическом университете, аналитические отделы главных и центральных управлений МО РФ, экономические группы видов Вооруженных Сил, округов (флотов), отделы военно-экономического обоснования ЦНИИ МО РФ, аналитические подразделения ФСБ, СВР, МЧС, финансовой разведки и других силовых структур и ведомств. Во всех перечисленных подразделениях основным видом деятельности является деятельность военных экспертов-аналитиков по выработке и обоснованию принимаемых военно-экономических решений. Методологической основой такой деятельности выступает комплекс неформализованных и формализованных процедур военно-экономического анализа. В основе формализованных процедур ВЭА лежат экономико-математические методы и модели, как правило, реализованные на программном уровне в автоматизированных системах поддержки принятия решений (СППР).

За последние годы накоплен достаточно большой опыт разработки сложных программных систем, какими являются СППР. Одной из наиболее мощных СППР в Министерстве обороны РФ является система "Интегра", созданная в ситуационно-аналитическом центре Управления военно-экономического анализа и экспертиз МО РФ. Вопросам разработки и применения подобных систем посвящено достаточно большое количество трудов, послуживших методологической основой настоящего исследования. Среди них работы Борисова А.Н., Безеля Я.В., Бусленко Н.П., Боэма Б.У., Брука В. М., Йодана Э., Калянова Г.Н., Клира Дж., Крылова Г.О., Липаева В.В., Мамиконова А.Г., Месаровича М., Николаева В.И., Поспелова Г.С., Поспелова Д.А., Трахтенгерца Э.А., Цвиркуна А.Д. и др.

Основными видами обеспечения, определяющими облик и функциональное предназначение СППР, являются математическое и программное виды обеспечения.

Математическое обеспечение автоматизированных СППР в области военно-экономического анализа и экспертиз представляет собой комплекс экономико-математических моделей и методов, используемых в процессе обоснования военно-экономических решений. Сам процесс обоснования и последующего принятия военно-экономического решения представляет собой некоторый формализованный или неформализованный выбор, позволяющий достичь некоторой фиксированной цели или продвинуться в её направлении. Данному процессу присущи все проблемы общеметодологического характера, исследуемые в теории принятия решений. Основными из этих проблем являются: проблема выбора принципа компромисса и соответствующего ему принципа оптимальности; проблема учета приоритетов критериев; проблема нормализации критериев. Вопросам разрешения этих и других проблем теории принятия решений посвящены многочисленные работы, среди которых наиболее известными являются труды Айзермана М.А., Борисова В.И., Гафта М.Г., Глотова В.А., Заде Л., Кини Р.Л., Ларичева О.И., Литвака Б.Г., Мирки-на Б.Г., Мошковича Е.М., Мулена Э., Подиновского В.В., Райфа X., Саати Т., Фишберна П.С. и др.

Математическое обеспечение, является, в свою очередь, основой для разработки или выбора соответствующего прикладного (специального) программного обеспечения.

Проведенный в работе всесторонний анализ математического и программного обеспечения автоматизированных СППР в области военно-экономического анализа и экспертиз позволил сделать вывод о их существенном разнообразии и сложности применения, что требует со стороны экспертов-аналитиков не только высокой профессиональной подготовки в области экономики и финансов, но также и в области системного анализа, экономико-математического моделирования и информационных технологий. Это, в свою очередь, обусловливает необходимость повышения качества информационно-аналитической подготовки военных специалистов финансово-экономического профиля и включения в программу их информационной подготовки, традиционно ориентированную на решение учетно-расчетных задач, ряда новых наукоемких направлений, ориентированных на решение задач аналитического характера.

Вопросам информационной подготовки специалистов силовых структур и ведомств в настоящее время уделяется повышенное внимание, о чем свидетельствует возросшее число работ по данной тематике. Среди них следует выделить труды Андреева A.A., Барабанщикова A.B., Дубинского Ю.М., Образцова П.И., Скальского И.А., Козлова O.A. и др. По вопросам информационной подготовки специалистов экономического профиля наиболее известными являются работы Афанасьева М.Ю., Ильиной О.П., Конюховского П.В., Колесова Д.Н., Макаровой Н.В., Черемных Ю.Н. и др. Несмотря на то, что в этих работах освещены различные стороны информационной подготовки специалистов соответствующих профилей, следует отметить, что подготовка военных специалистов финансово-экономического профиля имеет ряд специфических аспектов, не нашедших в полной мере отражение в указанных работах. Это имеет место и в вопросах информационно-аналитической подготовки, необходимость в которой за последние годы значительно возросла, что подтверждается появлением соответствующих аналитических подразделений в различных силовых структурах и ведомствах Российской Федерации.

Таким образом, возросшая потребность применения СППР в области военно-экономического анализа и экспертиз и создание необходимых предпосылок в сфере информационных технологий выдвинули на повестку дня проблему теоретического обобщения и развития методологии системного анализа и синтеза автоматизированных процедур поддержки принятия военно-экономических решений как в практике военно-экономического анализа, так и в образовательном процессе военных специалистов финансово-экономического профиля. Актуальность, большая практическая значимость и недостаточная проработанность данной проблемы и ряда смежных вопросов определили выбор темы настоящего исследования.

Объектом исследования в диссертационной работе являются автоматизированные системы поддержки принятия решений в области военно-экономического анализа и экспертиз. При этом основные границы исследования очерчивают 2-й подкласс СППР, т. е. информационно-расчетные системы с модулями прикладных математических моделей и методов, которые в настоящее время являются доминирующими в практике военно-экономического анализа. Рассмотрение первого и третьего подклассов СППР (информационно-справочных систем с модулями генерации аналитических отчетов и систем искусственного интеллекта) в настоящем исследовании носит вспомогательный характер и проведено в контексте предложенной в работе концептуальной структуры СППР в виде трех функциональных модулей (Warehouse + OLAP-технология; прикладные математические модели и методы; база знаний + модели (методы) искусственного интеллекта).

Предметом исследования в диссертационной работе являются автоматизированные процедуры поддержки принятия военно-экономических решений, реализованные в виде математического и программного обеспечения СППР. Ввиду существенного разнообразия данных процедур основные границы исследования очерчивают автоматизированные процедуры, направленные на решение многокритериальных задач 1-го и 2-го типов (задачи оптимизации (выбора) на множестве качеств и задачи оптимизации (выбора) на множестве объектов), которые являются наиболее распространенными в современной практике военно-экономического анализа.

Научные результаты, полученные в процессе проведения настоящего исследования, нашли практическую реализацию как в деятельности аналитических подразделений МО РФ, так и в образовательном процессе военных специалистов финансово-экономического профиля. Принимая во внимание данное обстоятельство, целью диссертационной работы является развитие теоретических и методологических основ поддержки принятия военно-экономических решений с использованием современных информационных технологий для повышения эффективности деятельности аналитических подразделений силовых структур и ведомств по выработке и обоснованию военно-экономических решений, а также с целью совершенствования информационно-аналитической подготовки военных специалистов финансово-экономического профиля.

Достижение поставленной цели потребовало комплексного решения следующих научных и практических задач:

1) определение роли и места военно-экономического анализа в системе государственного военного строительства, обоснование необходимости применения СППР в процессе принятия военно-экономических решений;

2) проведение анализа математического и программного обеспечения СППР в области военно-экономического анализа и экспертиз;

3) проведение анализа современного состояния и основных направлений информатизации военного финансово-экономического образования, определение роли и места направления информационно-аналитической подготовки, выявление сложившихся противоречий между потребностями практики военно-экономического анализа и недостаточным уровнем информационно-аналитической подготовки военных специалистов финансово-экономического профиля;

4) формулировка общей научной проблемы и определение направлений её исследования путем декомпозиции на ряд частных задач;

5) развитие формальных подходов к построению концептуального научно-методического аппарата решения военно-экономических задач;

6) разработка и совершенствование автоматизированных процедур оценки объектов военно-экономического анализа по многоуровневой системе критериев;

7) развитие формальных подходов к описанию сложных задач, разработка показателей информационной и структурной сложности программных комплексов;

8) совершенствование методических основ дидактического и инженерного проектирования информационных технологий обучения, моделирующих процессы поддержки принятия военно-экономических решений; обоснование перспективных направлений разработки учебных программно-методических средств процедурного типа;

9) разработка методических рекомендаций по использованию разработанных методов и программно-методических средств в практике военно-экономического анализа и в образовательном процессе военных специалистов финансово-экономического профиля; оценка дидактической эффективности разработанных программно-методических средств.

Для решения поставленных задач в работе использованы методы системного анализа, исследования операций, теории вероятностей и математической статистики, линейной алгебры, теории графов, метод имитационного статистического моделирования.

На защиту выносятся:

1. Концептуальная модель СППР, основывающаяся на функциональных модулях, соответствующих трем основным формам процесса поддержки принятия решений: информационной, вычислительной и интеллектуальной.

2. Структура и состав концептуального научно-методического аппарата решения военно-экономических задач, построенного на основе их классификации по формальным признакам.

3. Научно-методический аппарат оценки объектов военно-экономического анализа по многоуровневой системе критериев, являющийся развитием метода анализа иерархий и включающий в себя ряд новых основных и вспомогательных вычислительных процедур, а именно: процедуру нахождения максимального собственного значения (индекса однородности) и главного собственного вектора (вектора приоритетов) матрицы парных сравнений; модифицированную процедуру сокращенного построения матрицы парных сравнений; процедуру определения мест нарушений однородности экспертных суждений; процедуру сравнения объектов на основе построения интервалов, согласованных со шкалой метода анализа иерархий.

Доказанные при разработке основной процедуры теоремы о коэффициентах Ь2 и Ьз характеристического многочлена матрицы парных сравнений; метод теоретического обоснования минимальной правой границы окрестности, в которой гарантированно находится наибольший действительный корень характеристического уравнения Хтах.

4. Метод оценки точности приближенных вычислительных процедур метода анализа иерархий, позволивший получить статистические оценки точности типовых приближенных вычислительных процедур, а также проверить предположение о существовании вычислительной процедуры (степенного среднего с таким значением параметра а), при которой Хатгх, рассчитанное на основе степенного среднего ,уа, сколь угодно близко к точному значению А°тах.

5. Система показателей информационной и структурной сложности программных комплексов, включающая в себя: показатель информационной сложности программного комплекса Нш; коэффициент распараллеливания кр', коэффициент конвертации информационных связей ксоп; показатель степени информационной связности программного комплекса к3.

6. Алгоритмы распознавания ситуаций в интеллектуальных СППР, а именно: разработанный в рамках дескриптивного подхода алгоритм распознавания структуры отношений между объектами (процессами) ситуации, представленной в виде экстенсиональной семантической сети; обоснованно выбранный в рамках нормативного подхода алгоритм распознавания, основанный на вычислении оценок {2,1,2,1,1,аб) и адаптированный для решения задачи распознавания ситуации, представленной в виде фреймовой модели.

Доказанная при разработке первого алгоритма теорема о его вычислительной сложности - 0(пА).

7. Модель процесса информационно-аналитической подготовки военных специалистов финансово-экономического профиля, построенная на основе системного анализа предметной области с позиций теории управления.

8. Методические рекомендации по использованию разработанных методов и программно-методических средств в практике военно-экономического анализа и в образовательном процессе военных специалистов финансово-экономического профиля.

Решение поставленной в диссертационной работе проблемы и частных задач исследования определяет его научную новизну, которую, прежде всего, составляют:

1. Обоснованная с позиций основных форм процесса поддержки принятия решений (информационной, вычислительной и интеллектуальной) концептуальная модель СППР. Предложенная модель позволяет аргументировано расширить границы современной трактовки термина СППР и вносит конструктивные положения в классификацию данных программных систем, а именно, предложено различать следующие подклассы СППР: информационно-справочные системы с модулями генерации аналитических отчетов (доминирующей является информационная форма процесса поддержки принятия решений); информационно-расчетные системы с модулями прикладных математических моделей и методов (доминирующей является вычислительная форма процесса поддержки принятия решений); системы искусственного интеллекта (доминирующей является интеллектуальная форма процесса поддержки принятия решений).

2. Предложенный состав концептуального научно-методического аппарата решения военно-экономических задач, обоснованный исходя из классификационной схемы военно-экономических задач, разработанной на основе системного анализа их формальных признаков.

3. Основная вычислительная процедура метода анализа иерархий, предназначенная для нахождения максимального собственного значения (индекса однородности) и главного собственного вектора (вектора приоритетов) матрицы парных сравнений. Разработанная процедура не уступает в точности типовой процедуре метода и при этом обладает более быстрой сходимостью. Последнее превосходство достигается благодаря учету особенностей строения матрицы парных сравнений, что позволяет эффективно использовать обратную схему вычислений, т. е. Хтах -» Ц,^,.^).

Предложенная процедура имеет строгое теоретическое обоснование, для чего доказаны теоремы о коэффициентах Ъ2 и Ь3 характеристического многочлена матрицы парных сравнений, а также получены оценки для минимальной правой границы окрестности, в которой гарантированно находится наибольший действительный корень характеристического уравнения Хтях, которому соответствует главный собственный вектор матрицы парных сравнений. Для выделения алгебраических дополнений элементов первой строки матрицы парных сравнений разработано эвристическое правило перенумерации элементов матрицы, используемое перед применением вычислительных процедур расчета определителей. Учитывая особенность строения обратно-симметричных матриц, в качестве эффективного алгоритма расчета алгебраического дополнения предложено использовать алгоритм, основанный на идее представления матрицы в виде произведения двух треугольных матриц.

4. Метод оценки точности приближенных вычислительных процедур метода анализа иерархий, основанный на проведении имитационного статистического эксперимента, позволившего для матриц парных сравнений порядка п=3.15 получить статистические оценки точности приближенных вычислительных процедур (среднее, среднеквадратическое отклонение, доверительные интервалы при уровнях значимости 10%, 5% и 1%). На основе предложенного метода проверено предположение о существовании вычислительной процедуры (степенного среднего с таким значением параметра а), при которой А,^, рассчитанное на основе степенного среднего сколь угодно близко к А,°тах , Результаты эксперимента подтвердили данное предположение, однако регулярные значения параметра а для матриц заданной размерности получить не удалось, так как этот параметр оказался очень чувствительным к изменению элементов матрицы парных сравнений.

5. Вспомогательные вычислительные процедуры метода анализа иерархий, а именно: модифицированная процедура сокращенного построения матрицы парных сравнений; процедура определения мест нарушений однородности экспертных суждений; процедура сравнения объектов на основе построения интервалов, согласованных со шкалой метода анализа иерархий.

Модифицированная процедура сокращенного построения матрицы парных сравнений позволяет строить однородную матрицу парных сравнений на основании суждений эксперта, вынесенных только относительно первого объекта сравнения, что обеспечивает переход от квадратичного роста числа парных сравнений по мере роста числа п к росту линейному. Особенность модификации процедуры заключается в соблюдении условия кардинальной однородности суждений в соответствии с принятой дискретной шкалы отношений.

Процедура определения мест нарушений однородности экспертных суждений в матрице парных сравнений позволяет выявить такие нарушения в случае построения матрицы стандартным (не сокращенным) способом. Эффективность процедуры проявляется особенно для матриц порядка п> 6, когда выявление мест нарушения однородности экспертных суждений вызывает существенные затруднения.

Процедура сравнения объектов на основе согласованных интервалов эффективна в ситуациях, когда при сравнении объектов существенным является не точное значение критерия, а его попадание в границы определенного интервала. В процессе разработки данной процедуры предложена процедура нормирования критериев, если лучшему значению критерия соответствует определенное значение г*, справа и слева от которого равноудаленные значения равнозначны; рассчитаны границы согласованных интервалов для случайной величины, имеющей стандартное нормальное распределение; разработаны правила перевода интервальных оценок в оценки в соответствии со шкалой метода анализа иерархий.

6. Система показателей информационной и структурной сложности программных комплексов, разработанная на основе информационно-графового представления последних. Такими показателями являются: информационная сложность программного комплекса Нш (на уровне операторов и операндов) характеризует его сложность с точки зрения непосредственного кодирования; коэффициент распараллеливания кр характеризует структурную сложность программного комплекса с точки зрения реализации в нем параллельных механизмов вызова входящих в его состав программных компонент; общее число информационных связей т и коэффициент их конвертации ксоп характеризуют сложность информационного взаимодействия программных компонент комплекса; показатель степени информационной связности комплекса к3 характеризует активность информационных взаимодействий между программными компонентами комплекса.

7. Алгоритмы распознавания ситуаций в интеллектуальных СППР, а именно: а) при представлении ситуации в виде экстенсиональной семантической сети (в рамках дескриптивного подхода) предложен алгоритм распознавания несимметричных ориентированных графов, соответствующий в первом приближении задаче распознавания структуры отношений между объектами (процессами), являющимися составными элементами распознаваемой ситуации. Для разработанного алгоритма доказана теорема о его вычислительной сложности - 0(пА); б) при представлении ситуации в виде фреймовой модели (в рамках нормативного подхода) обоснованно выбран и адаптирован для решения задачи классификации фреймов один из алгоритмов распознавания, основанный на вычислении оценок. В терминологии Ю. И. Журавлева и В. В. Никифорова этот алгоритм описывается набором (2,1,2,1,1,аб).

8. Модель процесса информационно-аналитической подготовки военных специалистов финансово-экономического профиля, построенная на основе системного анализа предметной области с позиций теории управления. Предложенная модель раскрывает информационные и управляющие связи между объектами, включенными в процесс информационно-аналитической подготовки, и внешней средой. Опираясь на предложенную модель, сформулированы частные задачи на дидактическое и инженерное проектирование информационных технологий обучения, моделирующих процессы поддержки принятия военно-экономических решений.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения и приложений.

Похожие диссертационные работы по специальности «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», 05.13.01 шифр ВАК

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Трофимец, Валерий Ярославович

Выводы по главе 4:

1. С формальных позиций проведен анализ задачи комплексной оценки квалификации поставщиков серийной продукции по государственному оборонному заказу, имеющей важное прикладное значение. В результате анализа установлено, что: задача относится к первому типу многокритериальных задач принятия решений; предложенные для решения задачи критерии образуют критериальное пространство, которое можно представить в виде упорядоченного дерева иерархий; приоритеты критериев имеют неопределенные значения, поэтому к их оценке необходимо привлекать экспертов.

2. Исходя из вышеперечисленных свойств задачи, в качестве метода её решения предложено использовать научно-методический аппарат, разработанный во второй главе диссертации. Кроме того, дополнительно разработаны процедуры преобразования рейтинговых оценок ЯСк и Ямг в вектора приоритетов с целью согласования форматов выходных данных процедур по оценке системы контроля качества и мобилизационной готовности поставщиков с форматом входных данных процедуры комплексной оценки.

3. Обоснованные в третьей главе методические основы разработки учебных программно-методических средств процедурного типа использованы при создании компьютерных практикумов, моделирующих процессы поддержки принятия военно-экономических решений и применяемых для сопровождения информационно-аналитической подготовки военных специалистов финансово-экономического профиля. Использование подобных практикумов позволяет придать учебной деятельности исследовательский характер, что способствует развитию у обучаемых как системного, так и творческого мышления.

4. Для оценки дидактической эффективности разработанных компьютерных практикумов предложен методический подход, основанный на использовании метода двухфакторного дисперсионного анализа с повторениями. Проведен эксперимент по проверке гипотезы о влиянии на качество ус

243 воения учебного материала двух факторов: информационно-аналитической подготовки обучаемых и технологии обучения (с использованием и без использования компьютерных практикумов). Результаты эксперимента показали, что около 52 % общей выборочной вариации оценок связано с влиянием уровня информационно-аналитической подготовки обучаемых и около 16 % - с влиянием технологии обучения. Таким образом, можно сделать вывод, что использование компьютерных практикумов в процессе обучения оказывает заметное положительное влияние на качество усвоения учебного материала.

244

Заключение

Возросшая потребность применения СППР в области военно-экономического анализа и экспертиз и создание необходимых предпосылок в сфере информационных технологий выдвинули на повестку дня проблему теоретического обобщения и развития методологии системного анализа и синтеза автоматизированных процедур поддержки принятия военно-экономических решений как в практике военно-экономического анализа, так и в образовательном процессе военных специалистов финансово-экономического профиля. Данная проблема по своему существу имеет сложный многоаспектный характер, и её решение сопряжено с комплексным применением знаний из различных предметных областей, в том числе: математики, кибернетики, информатики и вычислительной техники, экономики, педагогики и психологии . Все это потребовало в качестве основной методологической базы исследования выбрать аппарат системного анализа.

Системный анализ проблемы позволил выделить несколько направлений её исследования, из которых в настоящей работе доминирующими являются следующие направления: развитие теоретических и методологических основ поддержки принятия решений в области военно-экономического анализа и экспертиз; разработка и совершенствование автоматизированных процедур, осуществляющих информационно-вычислительную поддержку принятия решений в избранной предметной области; развитие методологических основ проектирования фрагментов автоматизированных СППР.

Основными научными результатами, полученными в рамках проведенного исследования являются:

1. Концептуальная модель СППР, обоснованная с позиций трех основных форм процесса поддержки принятия решений: информационной, вычислительной и интеллектуальной. Предложенная концептуальная модель позволяет аргументировано расширить границы современной трактовки термина СППР и вносит конструктивные положения в классификацию данных программных систем, а именно, предложено различать следующие подклассы СППР: информационно-справочные системы с модулями генерации аналитических отчетов (доминирующей является информационная форма процесса поддержки принятия решений); информационно-расчетные системы с модулями прикладных математических моделей и методов (доминирующей является вычислительная форма процесса поддержки принятия решений); системы искусственного интеллекта (доминирующей является интеллектуальная форма процесса поддержки принятия решений).

2. Структура и состав концептуального научно-методического аппарата решения военно-экономических задач, построенного на основе их классификации по формальным признакам. Предложенный научно-методический аппарат следует рассматривать как открытую динамичную систему, развивающуюся в соответствии с потребностями практики военно-экономического анализа

3. Научно-методический аппарат оценки объектов военно-экономического анализа по многоуровневой системе критериев, являющийся развитием метода анализа иерархий и включающий в себя ряд новых основных и вспомогательных вычислительных процедур, а именно: процедуру нахождения максимального собственного значения (индекса однородности) и главного собственного вектора (вектора приоритетов) матрицы парных сравнений; модифицированную процедуру сокращенного построения матрицы парных сравнений; процедуру определения мест нарушений однородности экспертных суждений; процедуру сравнения объектов на основе построения интервалов, согласованных со шкалой метода анализа иерархий.

Основная вычислительная процедура метода анализа иерархий, предназначенная для нахождения максимального собственного значения (индекса однородности) и главного собственного вектора (вектора приоритетов) матрицы парных сравнений. Разработанная процедура не уступает в точности типовой процедуре метода и при этом обладает более быстрой сходимостью. При разработке процедуры доказаны теоремы о коэффициентах Ь2 и Ьз характеристического многочлена матрицы парных сравнений; теоретически обоснована оценка минимальной правой границы окрестности, в которой гарантированно находится наибольший действительный корень характеристического уравнения Хтах.

Модифицированная процедура сокращенного построения матрицы парных сравнений позволяет строить однородную матрицу парных сравнений на основании суждений эксперта, вынесенных только относительно первого объекта сравнения, что обеспечивает переход от квадратичного роста числа парных сравнений по мере роста числа п к росту линейному.

Процедура определения мест нарушений однородности экспертных суждений в матрице парных сравнений позволяет выявить такие нарушения в случае построения матрицы стандартным (не сокращенным) способом. Эффективность процедуры проявляется особенно для матриц порядка п > 6, когда выявление мест нарушения однородности экспертных суждений вызывает существенные затруднения.

Процедура сравнения объектов на основе согласованных интервалов эффективна в ситуациях, когда при сравнении объектов существенным является не точное значение критерия, а его попадание в границы определенного интервала. В процессе разработки данной процедуры предложено правило нормирования критериев, если лучшему значению критерия соответствует определенное значение z , справа и слева от которого равноудаленные значения равнозначны; рассчитаны границы согласованных интервалов для случайной величины, имеющей стандартное нормальное распределение; разработаны правила перевода интервальных оценок в оценки в соответствии со шкалой метода анализа иерархий.

4. Метод оценки точности приближенных вычислительных процедур метода анализа иерархий, основанный на проведении имитационного статистического эксперимента, позволившего для матриц парных сравнений порядка п=Ъ.Л5 получить статистические оценки точности приближенных вычислительных процедур (среднее, среднеквадратическое отклонение, коэффициент вариации, доверительные интервалы при уровнях значимости 10%, 5% и 1%). На основе предложенного метода проверено предположение о существовании вычислительной процедуры (степенного среднего с таким значением параметра а), при которой , рассчитанное на основе степенного среднего , сколь угодно близко к А°тах. Результаты эксперимента подтвердили данное предположение, однако регулярные значения параметра а для матриц заданной размерности получить не удалось, так как этот параметр оказался очень чувствительным к изменению элементов матрицы парных сравнений.

5. Система показателей информационной и структурной сложности программных комплексов, разработанная на основе информационно-графового представления последних. Такими показателями являются: информационная сложность программного комплекса Нпк (на уровне операторов и операндов) характеризует его сложность с точки зрения непосредственного кодирования; коэффициент распараллеливания кр характеризует структурную сложность программного комплекса с точки зрения реализации в нем параллельных механизмов вызова входящих в его состав программных компонент; общее число информационных связей т и коэффициент их конвертации ксоп характеризуют сложность информационного взаимодействия программных компонент комплекса; показатель степени информационной связности комплекса к3 характеризует активность информационных взаимодействий между программными компонентами комплекса.

6. Алгоритмы распознавания ситуаций в интеллектуальных СППР, а именно: а) при представлении ситуации в виде экстенсиональной семантическая сети (в рамках дескриптивного подхода) предложен алгоритм распознавания несимметричных ориентированных графов, соответствующий в первом приближении задаче распознавания структуры отношений между объектами (процессами), являющимися составными элементами распознаваемой ситуации. Для разработанного алгоритма доказана теорема о его вычислительной сложности - 0(пА)\ б) при представлении ситуации в виде фреймовой модели (в рамках нормативного подхода) обоснованно выбран и адаптирован для решения задачи классификации фреймов один из алгоритмов распознавания, основанный на вычислении оценок. В терминологии Ю.И. Журавлева и В.В. Никифорова этот алгоритм описывается набором (2,1,2,1,1,аб).

7. Модель процесса информационно-аналитической подготовки военных специалистов финансово-экономического профиля, построенная на основе системного анализа предметной области с позиций теории управления. Предложенная модель раскрывает информационные и управляющие связи между объектами, включенными в процесс информационно-аналитической подготовки, и внешней средой. Опираясь на предложенную модель, сформулированы частные задачи на дидактическое и инженерное проектирование информационных технологий обучения, моделирующих процессы поддержки принятия военно-экономических решений.

Полученные научные результаты используются как в практической деятельности аналитических подразделений МО РФ, так и в образовательном процессе военных специалистов финансово-экономического профиля.

В частности, в рамках первого направления разработаны методические рекомендации по решению задачи комплексной оценки квалификации поставщиков серийной продукции по государственному оборонному заказу, использованные в Управлении военно-экономического анализа и экспертиз МО РФ при разработке комплекта документации по подведению итогов конкурсов на поставку серийной продукции по ГОЗ. Предложенные рекомендации использованы также при разработке автоматизированной системы поддержки принятия решений, что позволяет исключить из процедуры экспертизы специалистов со специальной математической подготовкой и повысить оперативность обработки экспертных суждений в 2-3 раза.

В рамках второго направления разработаны компьютерные модели задач военно-экономического анализа, используемые в процессе информационно-аналитической подготовки военных специалистов финансово-экономического профиля. Проведенная с использованием метода двухфак-торного дисперсионного анализа оценка дидактической эффективности разработанных компьютерных моделей (практикумов) позволяет с уровнем надежности 95% констатировать, что их применение позволяет повысить уровень подготовки обучаемых в среднем на 15-20%.

Следует заметить, что наряду с научными аспектами исследованной проблемы, важную роль в её решении играет и организационная составляющая. Динамичное развитие и наукоемкий характер области военно-экономического анализа и экспертиз уже в настоящее время требует специальной подготовки военных специалистов финансово-экономического профиля, ориентированных на работу именно в аналитических подразделениях силовых структур и ведомств Российской Федерации. Базовой информационно-аналитической подготовки по типовому плану основных военно-экономических специальностей часто оказывается явно не достаточно для решения сложных задач военно-экономического анализа. Решение данной проблемы, на наш взгляд, видится в подготовке группы военных специалистов финансово-экономического профиля по следующим наукоемким направлениям: экономическое обоснование программ развития ВС РФ; военно-экономическое прогнозирование; военно-экономическая оценка перспективных образцов ВВТ и этапов их жизненного цикла; экспертные оценки при проведении конкурсных торгов на закупку военной техники и имущества; военно-экономический анализ вероятных театров военных действий и др. На наш взгляд такую подготовку целесообразно организовать по шестилетней программе обучения с присвоением выпускникам квалификации "экономист-исследователь".

Список литературы диссертационного исследования доктор технических наук Трофимец, Валерий Ярославович, 2004 год

1. Жуков Г.П., Викулов С.Ф. Военно-экономический анализ и исследование операций. -М.: Воениздат, 1987.

2. Военная экономика: Теория и актуальные проблемы / Под ред. А.И. Пожарова. -М: Воениздат, 1999.

3. Трофимец В.Я. Расширенные возможности Excel и их приложение к решению задач военно-экономического анализа. Часть I. Решение оптимизационных задач средствами Microsoft Excel. Ярославль: ЯФВФЭУ, 2000.

4. Военный бюджет государства. Методы обоснования и анализа / Под общ. ред. Г.С. Олейника. -М.: Воениздат, 2000.

5. Ларичев О.И., Петровский А.Б. СППР: современное состояние и перспективы развития // Итоги науки и техники. Техническая кибернетика. Т. 21. М.: ВИНИТИ, 1987.

6. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений в САПР // Автоматизация проектирования. 1997. - № 5.

7. Борисов А.Н., Виллюмс Э.Р., Сукур Л.Я. Диалоговые системы принятия решений на базе мини-ЭВМ. Рига: Зинатне, 1986.

8. Трофимец В.Я., Чересов Ю.И. К вопросу разработки распределенных систем поддержки принятия решений в корпоративных системах управления // Сб. научных трудов Международной академии информатизации. Москва, Нью-Йорк: Межд. акад. информатизации, 2000.

9. Трофимец В.Я. Программное обеспечение специальных объектов // Итоговый отчет о НИР "Управление". Киев: в/ч 22455, 1995.

10. Бурак В.Д., Трофимец В.Я. Современное состояние и перспективы развития ИРС АСУ военного назначения // Информационный сборник Академии ПВО СВ №2. -Киев: Академия ПВО СВ, 1995.

11. Ginzberg M.J., Stohr Е.А. Decision Support Systems: Issues and Perspectives // Processes and Tools for Decision Support.- Amsterdam: North Holland, 1983.

12. Simon H.A. The new science of management decision. Englewood Cliffs. Prentice: Hall Inc., 1975.

13. Keen P. Decision Support Systems: Research Perspective // DSS: Issues and Challenges. Oxford: Pergamon Press, 1980.

14. Wierzbicki A. Types of DSS and Polish Contributions to Their Development // User-Oriented Methodology and Techniques of Decision Analysys and Support. Berlin: SpringerVerlag, 1993.

15. Петровский А.Б. СППР для структуризации и анализа качественных решений. Дис. на соиск. уч. ст. д.т.н. М.: Институт системного анализа РАН, 1994.

16. Трофимец В.Я. Классификация автоматизированных систем поддержки принятия решений в области военно-экономического анализа и экспертиз // Вестник Костромского государственного университета. 2004. - №2.

17. Горский П. Уточнение понятия "систем поддержки принятия решений" // Материалы сайта "Корпоративный менеджмент". 2002.

18. ГОСТ 34.003 90. Автоматизированные системы. Термины и определения.

19. Отчет о НИР "Разработка научно-методических основ проведения военно-экономических исследований с использованием математических методов ситуационного анализа, оптимизации и принятия решений" (шифр "Сатисфакция"). -М.: РИА, 2000.

20. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Статистический анализ данных на компьютере. -М.: Инфра-М, 1998.

21. Макарова Н.В., Трофимец В.Я. Статистика в Excel. -М.: Финансы и статистика,2002.

22. Омельченко В.В. Интеллектуальный анализ данных. Цветокодовое описание и представление сложноорганизованной информации. М.: МО РФ, 2000.

23. ТахаХ. Введение в исследование операций. -М.: Мир, 1985.

24. Трофимец В.Я., Чересов Ю.И. Распределенные системы поддержки принятия решений в автоматизированных системах управления: координирующий узел. — М.: Деп. ВИНИТИ-№233-В99, 1999.

25. Трофимец В.Я. Организация решения задач в РСППР // Сб. материалов международной научно-технической конференции "Управление в сложных технических системах". Харьков: ХВУ, 1995.

26. Трофимец В.Я. Разработка требований по совместимости автоматизированных систем специального назначения // Раздел в итоговом отчете о НИР "Ствол-1". Киев: в/ч 22455,1995.

27. HyperMetod. Среда разработки гипермедиа приложений. СПб: Prog.Systems Al Lab, 1997.

28. Мазур И. И., Шапиро В. Д., Ольдерогге Н. Г. Управление проектами. М.: Экономика, 2001.

29. Marketing Expert. Справочная система. М.: Про-Инвест Консалтинг, 2003.

30. Spider Project. Справочная система. -М.: Спайдер, 2003.

31. Forecast Expert. Справочная система. -М.: Про-Инвест Консалтинг, 2003.

32. Model Vision Studium. Справочная система. СПб.: СПГТУ, 2000.

33. Иванищев И.В., Марлей В.Е. и др. Инструментальная система автоматизации моделирования КОГНИТРОН // Информационные технологии и вычислительные системы. 1998.-№ 3.

34. Нариньяни А.С. Недоопределенность в системах представления и обработки знаний // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. 1986. - № 5.

35. Нариньяни А.С. Модель или алгоритм: новая парадигма информационной технологии // Информационные технологии. 1997. - № 4.

36. Глотов В.А., Павельев В.В. Векторная стратификация. М.: Наука, 1984.

37. Борисов А.Н., Крумберг О.А., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей. Рига: Зинатне, 1990.

38. Андрейчиков A.B., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике. -М.: Финансы и статистика, 2000.

39. Компьютерные технологии в высшем образовании // Под ред. А.Н. Тихонова. -М.: МГУ, 1994.

40. Образцов П. И. Психолого-педагогические аспекты разработки и применения в вузе информационных технологий обучения. Орел: ОГТУ, 2000.

41. Андреев A.A., Барабанщиков A.B. и др. Основы применения информационных технологий в учебном процессе военных вузов: научно-методический сборник. М.: ВУ, 1996.

42. Золотарев A.A. Теория и методика систем интенсивного информатизированно-го обучения. М.: Ассоциация "Кадры", 2000.

43. Соловов A.B. Проектирование компьютерных систем учебного назначения. -Самара: СГАУ, 1995.

44. Афанасьев М.Ю. Методология компьютерного обучения экономистов. Дис. на соиск. уч. ст. д.п.н. М.: МГУ, 1993.

45. Беспалько В.П. Программированное обучение: дидактический аспект. М.: Педагогика, 1970.

46. Дубинский Ю.М. Информатизация обучения в вузах правоохранительных органов и МО РФ. Дис. на соиск. уч. ст. д.т.н. М.: АООП, 1997.

47. Меньшиков В.А., Тарасов И.В. Компьютерные военные игры в оперативной подготовке органов управления военно-космических сил // Военная мысль. 1997. -№ 5.

48. Скальский И.А. Компьютеризация информационного обеспечения тактической подготовки в вузе. Автореф. дис. на соиск. уч. ст. к.в.н. М.: ВА БТВ, 1994.

49. Козлов O.A. Теоретико-методологические основы информационной подготовки курсантов военно-учебных заведений. М.: МО РФ, 1999.

50. Трофимец В.Я. Разработка предложений по совершенствованию информационно-аналитической подготовки военных специалистов финансово-экономического профиля // Раздел в итоговом отчете о НИР "Дистанция". Ярославль: ЯФВФЭУ, 2002.

51. Трофимец В.Я. Разработка предложений по иерархической структуре и составу методического аппарата экономического обоснования мероприятий строительства и применения ВС РФ // Раздел в итоговом отчете о НИР "Прогноз-1". М.: НИЦ ВЭО ВФЭУ, 1999.

52. Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач. М.: Наука, 1974.

53. Теория прогнозирования и принятия решений // Под ред. С.А. Саркисяна. М.: Высш. шк., 1977.

54. Трофимец В.Я. Об одной классификации задач военно-экономического анализа // Сб. материалов всероссийской научно-методической конференции "Актуальные вопросы совершенствования образовательного процесса в военных вузах". Ярославль: ЯВЗР-КУ, 1999.

55. Балашов Е.П. Эволюционный синтез систем. -М.: Радио и связь , 1985.

56. Трофимец В.Я. Использование математических моделей и методов в военно-экономическом анализе. // Вестник Ярославского государственного университета. 2003. -№Ю.

57. Эшби У.Р. Введение в кибернетику. -М.: Изд-во иностр. лит., 1959.

58. Трофимец В.Я. Разработка информационной технологии работы должностных лиц с применением автоматизированных систем специального назначения // Раздел в итоговом отчете о НИР "Ствол-1". Киев: в/ч 22455, 1995.

59. Трофимец В.Я. Об одном экспресс-методе распределения недостаточных финансовых средств в комплексных целевых программах военного строительства // Межвузовский сборник научных статей. Ярославль: ЯрГПУ, 2000.

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

61. Кини P.JL, Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения. -М.: Радио и связь, 1981.

62. Подиновский В.В., Ногин В.Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. М.: Наука, 1982.

63. Николаев В.И., Брук В.М. Системотехника: методы и приложения. JL: Машиностроение, 1985.

64. Экономико-математические методы и модели // Под общ. ред. A.B. Кузнецова. -Минск: ВГЭУ, 2000.

65. Фишберн П.С. Теория полезности для принятия решений. М.: Наука, 1977.

66. Заде JI. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. -М.: Мир, 1976.

67. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь,1989.

68. Макеев С.П., Шахнов И.Ф. Упорядочение объектов в иерархических системах // Известия АН СССР. Техническая кибернетика. 1991. - № 3.

69. Трофимец В.Я. К вопросу разработки основных вычислительных процедур метода анализа иерархий // Электронный журнал Московского физико-технического института "Исследовано в России". 2004. - Том 7.

70. Трофимец В.Я. Модифицированная вычислительная процедура решения задач многокритериального выбора на основе метода анализа иерархий // Вестник Костромского государственного университета. 2004. - №6.

71. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике. М.: Наука, 1977.

72. Алексеев В.Б. Теорема Абеля в задачах и решениях. М.: Наука, 1976.

73. Заварыкин В.М., Житомирский В.Г., Лапчик М.П. Численные методы. — М.: Просвещение, 1991.

74. Ракитин В.И., Первушин В.Е. Практическое руководство по методам вычислений с приложением программ для персональных компьютеров. М.: Высш. шк., 1998.

75. Трофимец В.Я. К вопросу оценки точности приближенных вычислительных процедур метода анализа иерархий // Электронный журнал Московского физико-технического института "Исследовано в России". 2004. - Том 7.

76. Трофимец В.Я. К вопросу разработки основных вычислительных процедур метода анализа иерархий // Электронный журнал Московского физико-технического института "Исследовано в России". 2004. - Том 7.

77. Беспалько В.П. Основы теории педагогических систем. Воронеж: ВГУ, 1977.

78. Лернер И.Я. Качества знаний учащихся. Какими они должны быть. М.: Знание, 1978.

79. Полани М. Неявное знание. М.: Прогресс, 1984.

80. Шапиро Э.Л. Компоненты знаний и их соотношение в сферах интеллектуальной деятельности // Вестник высшей школы. 1990. - № 3.

81. Трофимец В.Я. Надстройка MS Excel "Подбор параметра" и её приложение к решению финансово-экономических задач // КомпьютерПресс (прилож. на CD). 2001. -№4.

82. Трофимец В.Я. Имитационные модели в образовательном процессе финансово-экономических вузов // Сб. материалов VI всероссийской научно-практической конференции "Информационные технологии бизнеса". Ярославль: ЯФ МГУЭСИ, 2003.

83. Боно Э. Латеральное мышление. СПб: Питер Паблишинг, 1997.

84. Кужель С. С., Кужель О. С. Информационные технологии средство развития системного творческого мышления // Образовательные технологии и общество. - 2002. -№1.

85. Задача // БСЭ. 3-е изд. - Т. 9.

86. Пойа Г. Математическое открытие. М.: Наука, 1976.

87. Нейман Дж. фон. Теория самовоспроизводящихся автоматов. -М.: Мир, 1971.

88. Клир Дж. Системология: автоматизация решения системных задач. М.: Радио и связь, 1990.

89. Колмогоров А.Н. К логическим основам теории информации и теории вероятностей // Проблемы передачи информации. 1969. - № 3.

90. Колмогоров А.Н. Три подхода к определению понятия "количество информации" // Проблемы передачи информации. 1965. -№ 1.

91. Хорошевский В.Г. Инженерный анализ функционирования вычислительных машин и систем. М.: Радио и связь, 1987.

92. Словарь по кибернетике // Под ред. B.C. Михалевича. Киев: Гл. ред. УСЭ,1989.

93. Евреинов Э.В. Однородные вычислительные системы. Новосибирск : Наука, 1978.

94. Трофимец В.Я. Формальный подход к определению понятия сложности задачи и её оценка. Киев: Деп. УИНТЭИ - №19-Ук96, 1996.

95. Трофимец В.Я. Об одном подходе к оценке сложности комплекса задач. -Киев: Деп. УИНТЭИ №20-Ук96, 1996.

96. Сложность системы и её измерение // Автоматика. 1982. - № 2.

97. Брукс Ф.П. Как проектируются и создаются программные комплексы. М.: Наука, 1979.

98. Липаев В.В., Потапов А.И. Оценка затрат на разработку программных средств. М.: Финансы и статистика, 1988.

99. Холстед М. X. Начала науки о программах. М.: Финансы и статистика,1981.

100. Апостолова Н.А. и др. О программометрическом подходе к оценкам программного обеспечения // Программирование. 1995. - № 4.

101. Трофимец В.Я. Обоснование характеристик КИРЗ, влияющих на показатели качества автоматизированных систем // Раздел в итоговом отчете о НИР "Астронавт". -Киев: в/ч 22455, 1996.

102. Трофимец В.Я. О применении графовых моделей к оценке сложности программных проектов // Сб. материалов всероссийского симпозиума "Математическое моделирование и компьютерные технологии". Кисловодск: КИЭП, 1997.

103. Трофимец В. Я. Оценка структурной сложности КИРЗ с точки зрения возможности его решения последовательно-параллельным способом // Раздел в итоговом отчете о НИР "Астронавт". Киев: в/ч 22455, 1996.

104. Трофимец В.Я., Чересов Ю.И. Метод оптимального распределения ресурсов в локальных вычислительных сетях учебного заведения // Сб. материалов межвузовской научно-методической конференции. Ярославль: ЯВЗРКУ, 1998.

105. Калянов Г.Н. CASE структурный системный анализ. М.: Лори, 1996.

106. Сенянинов Б.Г., Цой В.Н. Развитие технологий программирования в СССР // Управляющие системы и машины. 1985. - № 6.

107. Лаврищева Е.М., Грищенко В.Н. Сборочное программирование. Киев: Наукова думка, 1991.

108. Франклин Дж. и др. Технология экспертных систем для военных применений: избранные примеры // ТИИЭР. 1988. - № 10.

109. Искусственный интеллект. Применение в интегрированных производственных системах // Под ред. Э. Кьюсиака. М.: Машиностроение, 1991.

110. Братко И. Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта. М.: Мир, 1990.

111. Александров Е.А. Основы теории эвристических решений. М.: Сов. радио,1975.

112. Орфеев Ю.В., Тюхтин B.C. Мышление человека и искусственный интеллект. -М.: Мысль, 1978.

113. Пушкин В.Н. Оперативное мышление в больших системах. Л.: Энергия,1965.

114. Поспелов Д.А. Ситуационное управление. М.: Наука, 1986.

115. Рейнгольд Э. и др. Комбинаторные алгоритмы. Теория и практика. М.: Мир, 1980.

116. Белов В.В. и др. Теория графов. М.: Высш. шк., 1976.

117. Магрупов Т.М. Графы, сети, алгоритмы и их приложения. Ташкент: Фан,1990.

118. Пономаренко И.Н. Распознавание и проверка изоморфизма циклических турниров за полиномиальное время // Теория сложности вычислений. Записки научных семинаров ЛОМИ. Том 192. Л.: Наука, 1991.

119. Горелик А.Л., Скрипкин В.А. Методы распознавания. М.: Высш. шк.,

120. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. М.: Мир, 1976.

121. Ковалевский В. А. Методы оптимальных решений в распознавании изображений. М.: Наука, 1976.

122. М. Минский. Структура для представления знаний // Психология машинного зрения. Под ред. П. Уинстона. М.: Мир, 1978.

123. Шишов С.А. Классификаторы на основе нейронных структур // Зарубежная радиоэлектроника. 1992. - № 8.

124. Журавлев Ю.И., Никифоров В.В. Алгоритмы распознавания, основанные на вычислении оценок // Кибернетика. 1971. - № 3.

125. Чересов Ю.И., Трофимец В.Я. Алгоритмы распознавания с использованием фреймовой модели представления знаний об анализируемой ситуации и объектах. М.: Деп. ВИНИТИ № 984-В98, 1998.

126. Буч Г. Объектно-ориентированное проектирование с примерами применения. М.: Конкорд, 1992.

127. Козырев М. Конкурсы дешевизны // Ведомости. 3 фев.

128. Постановление Правительства РФ от 26.06.95 г. № 594 "О реализации Федерального закона "О поставках продукции для федеральных государственных нужд".

129. Федеральный закон от 6.05.99 г. № 97-ФЗ "О конкурсах на размещение заказов на поставки товаров, выполнение работ, оказание услуг для государственных нужд".

130. Трофимец В.Я. Разработка методического аппарата по автоматизированной оценке экономической устойчивости поставщиков серийной продукции по ГОЗ // Раздел в итоговом отчете о НИР "Мак". М.: УВЭАЭ МО РФ, 2002.

131. Трофимец В.Я. Разработка методического аппарата по автоматизированной оценке технологической состоятельности поставщиков серийной продукции по ГОЗ // Раздел в итоговом отчете о НИР "Мак". М.: УВЭАЭ МО РФ, 2002.

132. Трофимец В.Я. Разработка методического аппарата по комплексной оценке квалификации поставщиков серийной продукции по ГОЗ // Раздел в итоговом отчете о НИР "Мак". М.: УВЭАЭ МО РФ, 2002.

133. Каша O.A., Чистяков Е.А., Трофимец В.Я. О конкурсном размещении государственного оборонного заказа // Военно-экономический вестник. 2003. - №3.

134. Чересов Ю.И., Трофимец В.Я. Методы и критерии решения задач военно-экономического анализа при производстве продукции по государственному оборонному заказу // Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий. -2004. -№12.

135. Дивин E.H., Мизернов Р.В., Трофимец В.Я. Автоматизированные информационные технологии в экономике. Ярославль: ЯФВФЭУ, 2000.

Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.