Технология построения прогностических комплексов в экономике тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Зотов, Владислав Александрович

  • Зотов, Владислав Александрович
  • кандидат экономических науккандидат экономических наук
  • 2008, Москва
  • Специальность ВАК РФ08.00.13
  • Количество страниц 157
Зотов, Владислав Александрович. Технология построения прогностических комплексов в экономике: дис. кандидат экономических наук: 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики. Москва. 2008. 157 с.

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Зотов, Владислав Александрович

ОСНОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА I. ТЕХНОЛОГИИ И ИНСТРУМЕНТЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ЭКОНОМИКЕ.

1.1 Системы поддержки принятия решений и их задачи.

1.2 Анализ языков и инструментов разработки систем поддержки принятия решений.

1.3 Кибернетический подход к моделированию социальной динамики.

1.4 Основные требования к модельно-программным комплексам поддержки принятия решений в экономике и инструментам их разработки.

ГЛАВА И. РАЗРАБОТКА ОБЪЕКТНО-ОРИЕНТИРОВАННОГО ЯЗЫКА ФОРМАЛЬНОЙ СПЕЦИФИКАЦИИ ДИНАМИЧЕСКИХ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ.

2.1 Сигнально-операторный формализм.

2.2 Нотация сигнально-операторного формализма.

ГЛАВА III. ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИИ КОГНИТИВНОЙ ГРАФИКИ ДЛЯ ВИЗУАЛИЗАЦИИ НЕЛИНЕЙНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ В ЭКОНОМИКЕ.

3.1. Основные требования к способам визуализации экономических процессов.

3.2. Разработка способов визуализации экономической информации в динамике на основе технологии когнитивной графики.

ГЛАВА IV. МО ДЕЛЬНО-ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ СИТУАЦИОННОГО ЦЕНТРА МИНИСТЕРСТВА ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ.

4.1 Инструмент прогнозирования развития системы образования.

4.2 Экспериментальное моделирование на инструменте прогнозирования развития системы образования.

Рекомендованный список диссертаций по специальности «Математические и инструментальные методы экономики», 08.00.13 шифр ВАК

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Технология построения прогностических комплексов в экономике»

Актуальность темы исследования

Разработка стратегии ' социально-экономического развития на всех, уровнях организации общества (макро, мезо и микро) должна базироваться на достоверных и обоснованных прогнозах рассматриваемых процессов. Вместе с тем получение качественных прогнозных оценок значительно затрудняется в условиях усложнения, взаимосвязей' между процессами, и воздействия на них' ряда взаимопротивоположных факторов, что определяет необходимость постоянного совершенствования инструментария прогнозных исследований:

Ахиллесовой' пятой» многих прогностических, инструментов является использование недостаточно теоретически обоснованных подходов; (математических: и программных), основанных . на статистической! экстраполяции и предполагающих стационарность экономических структур в. будущем. Это приводит к низкой эффективности их применения в исследованиях социально-экономической динамики, характеризующейся изменчивостью структурных взаимосвязей и» нелинейными закономерностями развития:

Повышение качества социально-экономического прогнозирования может быть достигнуто8 за счёт применения информационных систем нового поколения: - модельно-программных комплексов поддержки: принятия решений, генерирующих информацию об исследуемой системе как прогноз состояний? процессов с учётом; изменчивости их структурной организации^ т.е. взаимосвязей. Такие информационные системы могут быть созданы на? основе динамических моделей с нестационарной структурой.

Потребность • в модельно-программных комплексах, способных прогнозировать: как состояния, так и будущие структуры определила актуальность проведения исследования^ направленного на изучение: их характеристик и разработку технологии построения.

Степень научной разработанности проблемы

В разработку проблем управления социально-экономическими системами, моделирования и прогнозирования их динамики наиболее существенный вклад внесли следующие отечественные и зарубежные специалисты: JI. фон Берталанфи, В.Н.Бурков, Н.П. Бусленко, Г. Вагнер, Д.М. Гвишиани, Д. Диксон, В.ВДружинин, Э. Квейд, В. Кинг, Д. Климанд, Н.В. Кобринский, А. Кофман, A.A. Кугаенко, О.И. Ларичев, Е.З. Майминас, Д.Л. Медоуз, М. Месарович, H.H. Моисеев, Дж. фон Нейман, В.Н. Садовский, A.A. Самарский, Е.Е. Слуцкий, А.Д. Смирнов, Г.С. Поспелов, Н.П. Тихомиров, Э.А. Трахтенгерц, А.И.Уемов, Дж. Форрестер и другие. Проведённые ими исследования затронули широкий круг социально-экономических систем от микро- до макроуровня, однако по большей части основывались на их описании линейными математическими моделями, либо моделями, предполагающими стационарность (неизменность- во времени) структуры. Такое описание не позволяло адекватно отражать особенности социально-экономических систем, нелинейных по1 характеру развития процессов и нестационарных по структуре. Кроме того, за рамками проведённых исследований остаются практически неразработанными методы прогнозирования структурных изменений в социально-экономических системах, не решены вопросы моделирования явлений свойственных нелинейным динамическим системам (бифуркаций, синергетического (эмерджентного) эффекта, гомеостаза, переменной чувствительности к экзогенным управлениям, переменных скоростей процессов и т.д.), а также вопросы, связанные с разработкой соответствующего- инструментария. Недостаточная разработанность этих проблем предопределила выбор цели и« задач диссертационного исследования.

Цель и задачи исследования

Целью работы является разработка технологии построения прогностических комплексов в экономике использующих в качестве прогностического ядра динамические модели с нестационарной структурой, в том числе соответствующих инструментальных средств - языка формального описания и визуального языка синтеза (программирования) динамических моделей с нестационарной структурой, набора способов визуализации бизнес процессов и их программной библиотеки, системы моделирования социально-экономических систем (среды разработки и подсистемы моделирования).

Для достижения поставленной цели должны быть решены следующие задачи: систематизированы подходы к моделированию социально-экономических систем, выделены их сильные и слабые стороны, оценены возможности инструментальных средств моделирования, соответствующих каждому подходу;

- предложен класс динамических моделей с нестационарной структурой, использование которых при моделировании социально-экономических систем позволяет получать прогнозы, как состояний, так и будущих структур; разработан объектно-ориентированный язык формальной спецификации динамических моделей (ЯДМ), обладающих нелинейной нестационарной структурой;

- разработана совокупность экономических человеко-машинных интерфейсов, реализующих механизмы экзогенного управления параметрами динамических моделей непосредственно в процессе прогнозирования и интерпретации получаемых результатов;

- разработано программное обеспечение для построения модельно-программных прогностических комплексов.

Предмет исследования

Предметом исследования является совокупность методов и процедур построения модельно-программных прогностических комплексов в экономике.

Объект исследования

Объектом исследования являются нелинейные процессы в социально-экономических системах.

Методологическая и теоретическая основа

Теоретическую и методологическую основу исследования составляют • научные разработки современных российских и зарубежных ученых в области экономической теории, управления социально-экономическими системами, экономико-математического моделирования, социально-экономического прогнозирования, разработки инструментальных средств, компьютерной обработки и когнитивного представления экономической информации.

В ходе исследования в качестве инструментария использовались методы системного и сравнительного анализа, экономической статистики, имитационного моделирования, теории автоматического регулирования, нелинейной динамики, проектирования и программирования информационных систем.

Информационную базу исследования составили различные нормативные и законодательные акты РФ, постановления и решения правительства РФ по вопросам мониторинга, планирования и прогнозирования экономического развития РФ.

Научная новизна исследования

Научная новизна исследования состоит в разработке технологии построения модельно-программных инструментов прогнозирования социально-экономических систем на основе динамических моделей с нестационарной структурой. Новизна разработанной технологии заключается в процедуре синтеза прогностического ядра, базирующейся на структурной декомпозиции исследуемых процессов на атомарные элементы и каналы связей между ними, и последующим представлении составляющих элементов лексемами объектно-ориентированного языка описания динамических моделей, позволяющими моделировать явления свойственные нелинейным динамическим системам.

Практическая значимость исследования

Практическая значимость состоит том, что использование предложенной технологии и инструментальных средств на практике позволит разработчикам прогностических комплексов в области экономики упростить синтез моделей большой размерности, сократить время, затрачиваемое на разработку, а также повысить уровень восприятия и интерпретации результатов моделирования.

Апробация результатов исследования

Основные теоретические положения и результаты диссертационной работы были обсуждены и одобрены на кафедре Информационных технологий РЭА им. Г.В. Плеханова. Кроме того, материалы диссертационной работы докладывались на следующих конференциях и семинарах: Всероссийский семинар «Прогнозирование и моделирование развития системы образования» (2004 г.), Международная научно-техническая конференция и Российская научная школа молодых учёных и специалистов «Системные проблемы надёжности, качества, информационных и электронных технологий» (ИННОВАТИКА - 2004 г., 2005 г., 2006 г.), XVIII-XX Международные Плехановские чтения, Новейшие информационные технологии в экономике и бизнесе (2005 г.), Интернет-конференция «Инновации в высшем образовании» (2006 г.), Научно-практический семинар факультета информатики РЭА им. Г.В. Плеханова (2006 г.), Научно-практическая конференция «Новые решения для бизнеса: CHALLENGE - 2006», Научно-практическая конференция «Информационные технологии в экономике XXI века» (2007 г).

Возможности технологии построения прогностических комплексов в экономике продемонстрированы на следующих разработках:

- система динамического моделирования социально-экономических процессов «ДИН-Прогноз» (в варианте для платформы Microsoft Framework .NET) (используется для научных исследований, разработки модельно-.программных комплексов поддержки принятия решений, прогностических комплексов, инструментов обучения и т.д.);

- комплекс обучающих экономических тренажёров «ДИН-Практикум»;

- деловые экономические игры «Конкуренция», «Маркетинг» (используются в учебном процессе на факультете Менеджмента в РЭА им. Г.В. Плеханова); модельно-программный комплекс для ситуационного центра МинОбрНауки РФ, разработанный по госзаказу в ГУ «Национальный центр развития образования» (НЦРО).

Кроме того, данная технология может эффективно использоваться при создании, систем динамического моделирования объектов различной природы, распределенных информационных модельно-программных комплексов- поддержки принятия решений в управлении экономическими системами (программных составляющих ситуационных центров), инструментов для обучения управлению (тренажёров-симуляторов), деловых экономических игр и др.

Теоретические и практические результаты диссертационной работы были использованы при выполнении следующих НИР по госзаказу:

Разработка научно-методических основ математического моделирования процессов в сфере образования» (НЦРО, 2004 г.);

- «Разработка научно-методических основ обновления исходной информации в модельно-программном комплексе прогнозирования развития образования» (РЭА, 2005 г.);

- «Разработка методов моделирования прогнозируемых изменений объёмов подготовки трудовых ресурсов с различным уровнем профессионального образования с учётом долгосрочных потребностей народнохозяйственного комплекса» (НЦРО, 2005 г.).

Разработанный на базе системы динамического моделирования «ДИН-Прогноз» комплекс экономических тренажёров «ДИН-Практикум» выставлялся на Первой международной выставке-форуме «Интернетика -экспо 2006» от РЭА им. Г.В. Плеханова в 2006 году.

На результаты диссертационного исследования получены:

1. Патент № 43663 «Устройство динамического моделирования социально-экономических оригиналов».

3. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2004612233 «ДИН-Прогноз».

Поданы заявки № 2007148819 на полезную модель «Устройство для моделирования поведения динамической системы с нестационарными связями», № 2007130628 на изобретение «Способ работы тренажёра1 для обучения навыкам управления финансовой деятельностью коммерческого' банка в условиях конкурентного рынка банковских услуг», № 2008106989 на полезную модель «Деловая игра», № 2008106987 на изобретение «Тренажёр для обучения навыкам управления экономическими динамическими объектами».

На защиту выносятся: объектно-ориентированный язык формального описания динамических моделей, в основу которого положены элементы, позволяющие моделировать такие явления свойственные нелинейным динамическим системам, как структурная нестационарность, обратные связи, бифуркации, синергетический эффект, гомеостаз, переменная чувствительность к экзогенным управлениям, переменные скорости процессов и т.д.

- алгоритмы и интерактивные способы визуализации, реализующие логику бизнес-процессов (кредитование, импульсное и непрерывное перемещение ресурсов между накопителями, финансовое планирование, распределение ресурсных потоков и т.д.), позволяющие непосредственно в процессе моделирования осуществлять управление параметрами динамической модели и наблюдать за результатами данного управления;

- технология- построения модельно-программных прогностических комплексов, основанная на использовании в качестве прогностического ядра динамических моделей с нестационарной структурой, что позволяет прогнозировать динамику (изменение состояния и структуры) социально-экономических процессов)в быстро изменяющихся экономических условиях.

- программное обеспечение, реализующее функции полного, цикла работ в соответствии с технологией построения модельно-программных прогностических комплексов в экономике: синтез динамической экономико-математической модели исследуемой социально-экономической системы на основе тезауруса ЯДМ, построение пользовательского интерфейса МПК, балансировка модели и настройка параметров моделирования, проведение машинного эксперимента.

Краткое описание структуры диссертационной работы

В" первой главе диссертационной работы проведено - исследование существующих подходов и технологий поддержки принятия решений в управлении социально-экономическими системами. Рассмотрены наиболее распространённые подходы к компьютерному имитационному моделированию, проанализированы языки и инструменты разработки систем поддержки принятия решений. В' заключении главы представлены технические требования к современным модельно-программным комплексам поддержки принятия решений в экономике. На основе этих требований сформулированы принципы разработки программных инструментов для-построения модельно-программных комплексов поддержки принятия решений в экономике.

Вторая- глава ' содержит описание разработанного объектноориентированного языка формальной спецификации динамических экономико-математических моделей, а также обоснование корректности его применения.

Третья глава посвящена проблеме визуализации нелинейной динамики в социально-экономических системах.

В четвёртой главе продемонстрированы возможности разработанной технологии, на примере инструмента прогнозирования развития системы образования, разработанного в 2003-2005 гг. по государственному заказу Министерства образования и науки Российской Федерации на основе системы «ДИН-Прогноз».

В заключение работы приведена общая характеристика работы и основные выводы по результатам диссертации.

Автор диссертации благодарит за помощь в диссертационной работе д.э.н., проф. Кугаенко А. А. и к.т.н., проф. Щербакову О. В.

Похожие диссертационные работы по специальности «Математические и инструментальные методы экономики», 08.00.13 шифр ВАК

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Зотов, Владислав Александрович

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате проведённых исследований разработана технология построения модельно-программных комплексов поддержки принятия решений в экономике, позволяющая создавать компьютерные системы для прогнозирования результатов управления социально-экономическими объектами, а также для изучения динамики этих объектов на базе отражающих их математических моделей (математических моделей кибернетического класса, описываемых системами нелинейных дифференциальных уравнений с нестационарной структурой и включающих в структуру контуры разнообразных обратных связей).

Для описания математических моделей социально-экономических объектов был разработан объектно-ориентированный язык формальной спецификации динамических моделей обладающих нелинейной нестационарной структурой, а также обоснована корректность его применения. Построение синтаксиса языка стало возможным благодаря достижениям ряда фундаментальных и прикладных наук, таких как экономическая теория, кибернетика, теория программирования, математический анализ, теория автоматического регулирования. Синтаксис базируется на доказанных выводах и не противоречит положениям указанных наук.

Кроме того, были созданы и защищены патентами новые человеко-машинные интерфейсы построения, настройки, тестирования и отладки динамических математических моделей, интерфейсы визуализации рычагов управления и когнитивного представления экономической информации, а также алгоритмы и интерфейсы объяснения и интерпретации результатов моделирования, что позволило существенно увеличить степень эффективности использования динамического моделирования при исследовании социально-экономических систем.

В работе впервые предложены, конструктивно проработаны и экспериментально проверены механизмы ввода информации в динамические экономико-математические модели кибернетического класса основанные на когнитивном представлении рычагов управления экономическими параметрами.

Впервые системно проанализированы и представлены технические требования к современным модельно-программным комплексам поддержки принятия решений в экономике. На основе этих требований сформулированы принципы разработки программных инструментов для построения модельно-программных комплексов поддержки принятия решений в экономике.

Созданный теоретический материал послужил основой для разработки инструмента построения модельно-программных комплексов поддержки принятия решений «ДИН-Прогноз», который может быть с успехом применён к решению разных проблем управления в различных областях - от бизнеса и государственного управления, до социологии, экономики, медицины, физики, биологии и т.д.

Эффективность инструмента построения модельно-программных комплексов поддержки принятия решений «ДИН-Прогноз» и самой технологии построения МПК была проверена и подтверждена в процессе разработок в области государственного управления и образования. Наиболее значимыми среди них являются: модельно-программный комплекс поддержки приятия решений для ситуационного центра Министерства образования и науки Российской Федерации; комплекс динамических экономических тренажёров «ДИН-Практикум» и деловые экономические игры «Конкуренция», «Маркетинг» в Российской экономической академии им. Г.В. Плеханова. Также система «ДИН-Прогноз» была успешно использована при проведении научно-исследовательских работ по госзаказу в ГУ «Национальный центр развития образования» для изучения динамики процессов в системе образования.

Основной сферой применения результатов диссертации является поддержка проведения прогнозно-аналитических исследований социально-экономических процессов в интересах органов законодательной и исполнительной власти Российской Федерации, крупных компаний и учреждений образования, где технология построения МПК и программный инструментарий могут эффективно использоваться для создания комплексов поддержки принятия решений в управлении экономическими системами различного уровня, ситуационных центров (региональных, отраслевых, корпоративных и т.д.), инструментов обучения управлению.

Отдельные теоретические результаты, полученные в диссертационном исследовании, являются определенным вкладом в общую теорию таких наук, как экономическая кибернетика и моделирование экономических систем.

На результаты диссертационного исследования были выданы несколько патентов и свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Зотов, Владислав Александрович, 2008 год

1. Собрание законодательства Российской Федерации 1995г., № 30, ст. 2871.

2. Андрианов А.Н., Бычков С.П., Хорошилов А.И. Программирование на языке СИМУЛА-67. М.: Наука, 1985.

3. Боумен У. Графическое представление информации. М.: Мир, 1971.

4. Винер Н. Кибернетика и общество. М., Издательство иностранной литературы, 1958.

5. Винер Н. Кибернетика, или управление и связь в животном и машйне. / Пер. с англ. И.В. Соловьева и Г.Н. Поварова / Под ред. Г.Н. Поварова. -2-е издание. -М.: Наука, 1983.

6. Геловани В.А., Башлыков A.A., Бритков В.Б., Вязилов Е.Д. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений // М.: Эдиториал УРСС, 2001.

7. Дорри М.Х., Рощин A.A. Инструментальные средства "Экспресс-Радиус" для автоматизации динамических расчетов систем управления. Приборы и системы управления, №3, 1996 г.

8. Замуреенко Д.В., Зотов В.А. Разработка инструмента прогнозирования развития социально-экономических объектов большой размерности // Материалы Международной конференции и Российской научной школы. М.: Радио и связь, 2004. - С. 95-98.

9. Зенкин A.A. Когнитивная компьютерная графика / Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1991.

10. Ю.Зотов В.А. Особенности прогнозирования результатов управления национальной системой образования // Кафедра. 2006,- № 4 (8). - С. 37-39.

11. П.Зотов В.А. Применение кибернетического подхода для синтеза моделей развития социально-экономических объектов // Материалы

12. Международной конференции и Российской научной школы. — М.: Радио и связь, 2004. С. 91-94.

13. Зотов В.А. Система динамического моделирования «ДИН-Прогноз» // Системные проблемы надёжности, качества, информационных и электронных технологий. / Материалы X Международной конференции и Российской научной школы. М.: Радио и связь, 2005. - С. 13-14.

14. Игнатьева A.B., Максимцов М.М. Исследование систем управления: Учеб. пособие для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000.

15. Калман Р., Фалб П., Арбиб М. Очерки по математической теории систем. М.: Едиториал УРСС, 2004 г.

16. Капица С.П., Курдюмов С.П., Малинецкий Г.Г. Синергетикаи прогнозы будущего. М., 2001.

17. Кобринский Н.Е., Майминас Е.З., Смирнов А.Д. Введение в экономическую кибернетику: Учеб. пособие для вузов. —М: Экономика, 1975.

18. Кугаенко A.A. Лингвистическое обеспечение АСУ.-М.: МШИ им. В.И. Ленина, 1983.

19. Кугаенко A.A. Методы динамического моделирования в управлении экономикой: Учебное пособие с компакт-диском / Под ред. П.Е. î Кондрашова. — 2-е изд., испр. и доп. М.: Университетская книга, 2005.

20. Кугаенко A.A. Методы синтеза динамических моделей социально-экономических объектов. Учебное пособие. М., МГПИ им. В.И. Ленина, 1979.

21. Кугаенко A.A. Основы теории и практики динамического моделирования социально-экономических объектов и прогнозирования их развития. М., 1998.

22. Кугаенко A.A. Синтез динамических моделей народного хозяйства и методы прогнозирования социально-экономических процессов. М.: Прометей, 1991.

23. Цит. по: Курдюмов С. П., Малинецкий Г. Г. Нелинейная динамика и проблемы прогноза // Вестник РАН. 2001. Т. 71. № 3.

24. Ларичев О.И., Петровский A.B. Системы поддержки принятиярешений. Современное состояние и перспективы их развития. // Итоги науки и техники. Сер. Техническая кибернетика. Т.21. М.: ВИНИТИ, 1987.

25. Малинецкий Г.Г., Потапов А.Б. Современные проблемы нелинейной динамики. М.: Едиториал УРСС, 2002.

26. Моделирование сложных систем и виртуальная реальность // Вопросы кибернетики / Под ред. Баяковского Ю.М. и Томилина А.Н. 1995. № 181.

27. Моисеев H.H. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981.

28. Моисеев H.H. Универсум. Информация. Общество. М.: Устойчивый мир, 2001.

29. Николис Г., Пригожин И. Познание сложного. Введение: Пер. с англ. изд. 2-е, стереотипное. -М.: Едиториал УРСС, 2003.

30. Петровский А.Б. Системы поддержки принятия решений для структуризации и анализа качественных альтернатив. Диссертация доктора технических наук. М.: ИСА РАН, 1994.

31. Поспелов Д.А. Когнитивная графика " окно в новый мир. // Программные продукты и системы. 1992. ""2."с. 4-6.

32. Прицкер А. Моделирование на CJTAM 2. М.: Наука, 1984 г.

33. Пригожин И., Стенгерс И. Порядок из хаоса. М., 1986.

34. Сараев А.Д., Щербина O.A. Системный анализ и современные информационные технологии //Труды Крымской Академии наук. -Симферополь: СОНАТ, 2006. С. 47-59.

35. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений: СИНТЕГ, 1998.

36. Туо Дж. Сравнение четырех пакетов имитационного моделирования // Компьютеруик. 1995. № 35. С. 35 36, 55.

37. Фоли Дж., Вэн Дем А. Основы интерактивной машинной графики. М.,1985.

38. Форрестер Д. Мировая динамика: Пер. с англ. / Д. Форрестер. М.: ООО «Издательство ACT»; СПБ.: Terra Fantastica, 2003.

39. Шеннон Р.Дж. Имитационное моделирование систем искусство и наука. М.: Мир, 1978.

40. Bonczek, R. Н., С. W. Holsapple, and A. Whinston. Foundations of Decision Support Systems. Academic Press, 1981.

41. Druzdzel M. J., Flynn R. R. Decision Support Systems. Encyclopedia of Library and Information Science. A. Kent, Marcel Dekker, Inc., 1999.

42. Forrester, Jay. Industrial Dynamics. Cambridge, MA: MIT Press, 1961.

43. Ginzberg M.J. Stohr E.A. Decision Support Systems: Issues and Perspectives // Decision Support Systems. MJ. Ginzberg, W. Reitman, E.A. Stohr (Eds.). Amsterdam: North-Holland, 1982, p. 9-31.

44. Gordon, Geoffrey. 1961. A General Purpose Systems Simulation Program. McMillan NY, Proceedings ofEJCC, Washington D.C., p. 87-104.

45. Gorry G.A. Scott Morton M.S.A. Framework for Management Information Systems // Sloan Management: Review, 1971, v. 13, № 1, p.55-70.

46. Holsapple C.W., Whinston A.B. Decision Support Systems: A Knowledge-based Approach. Minneapolis: West Publishing Co., 1996.

47. Inmon W.H., Hackthorn R. Using the Data Warehouse, 1994.

48. Keen P. G. W. Computer Systems for Top Managers: A Modest Proposal // Sloan Management Review, 1976, v. 10, № l,p. 1-17.

49. Marakas G. M. Decision support systems in the twenty-first century. Upper Saddle River, N.J.: Prentice Hall, 1999.

50. Paprika Z., Kiss I. Interactions in Decision Support Systems: Division of Labor in DSSs // Engineering Costs and Production Economics, 1985, v. 8, № 4, p. 281-289.

51. Power D.J. A Brief History of Decision Support Systems. DSSResources.COM,WorldWide Web,http://DSSResources.COM/history/dsshistory.html, version 2.8, May 31, 2003.

52. Power D. J. Decision Support Systems: Concepts and Resources for Managers: Quorum Books, 2002.

53. Sprague R. H. A Framework for Research on Decision Support Systems // Decision Support Systems: Issue and Challenges. By G. Fick, R.H. Sprague Jr. (Eds.). Oxford: Pergamon Press, 1980, p. 5-22.

54. Turban E., Aronson J. E. Decision Support Systems and Intelligent Systems (6th Edition). — Prentice Hall, 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.