CC BY
207
УДК 004:001.891 DOI: 10.17213/0321-2653-2018-2-40-47
КОНЦЕПТУАЛЬНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ КАК ОСНОВА ПРОЕКТИРОВАНИЯ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ
© 2018 г. В.А. Мохов1, Д.В. Гринченков1, Л.М. Власова2, Нгуен Тхи Тху1, Г.В. Пидоненко1
1Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М.И. Платова, г. Новочеркасск, Россия, 2Новочеркасский машиностроительный колледж, г. Новочеркасск, Россия
CONCEPTUAL MODELING AS A BASIS OF DESIGNING
COMPLEX SYSTEMS
V.A. Mokhov1, D. V. Grinchenkov1, L.M. Vlasova2, Nguyen Thi Thu1, G. V. Pidonenko1
1Platov South-Russian State Polytechnic University (NPI), Novocherkassk, Russia 2NovocherkasskMachine-Building College, Novocherkassk, Russia
Мохов Василий Александрович - канд. техн. наук, доцент, кафедра «Программное обеспечение вычислительной техники», Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М.И. Платова, г. Новочеркасск, Россия. E-mail: [email protected]
Гринченков Дмитрий Валерьевич - канд. техн. наук, доцент, зав. кафедрой «Программное обеспечение вычислительной техники», Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М.И. Платова, г. Новочеркасск, Россия. E-mail: [email protected]
Власова Лариса Михайловна - преподаватель, Новочеркасский машиностроительный колледж, г. Новочеркасск, Россия. E-mail: [email protected]
Нгуен Тхи Тху - аспирант, Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М.И. Платова, г. Новочеркасск, Россия. E-mail: [email protected]
Пидоненко Георгий Валерьевич - магистрант, ЮжноРоссийский государственный политехнический университет (НПИ) имени М.И. Платова, г. Новочеркасск, Россия. E-mail: [email protected]
Рассматриваются вопросы актуальности концептуального моделирования при проведении научных исследований в различных предметных областях. Приводится историческая справка о возникновении и характеристике стандартов семейства IDEF с определением их общего назначения. Детализируются особенности использования стандартов IDEF на примере спецификации IDEF0 и перечня соответствующих инструментальных средств. Демонстрируется место и основные этапы онтологического моделирования, как базовой составляющей при разработке концептуальных моделей. Приводится ряд примеров практического использования онтологий: из области агентного моделирования, планирования пассажирских перевозок и из сферы разработки современных интерактивных электронных технических руководств по международным стандартам. Особое место уделяется анализу стандарта онтологического моделирования (определённого в рамках семейства IDEF), наличию современных промышленных систем для проектирования онтологий, а также аспектов важности использования онтологического подхода на современных предприятиях. Представлены выводы по работе в целом.
Mokhov Vasily Aleksandrovich - Candidate of Technical Sciences, assistant professor, department «Software Computer Engineering», Platov South-Russian State Polytechnic University (NPI), Novocherkassk, Russia. E-mail: [email protected]
Grinchenkov Dmitriy Valerievich - Candidate of Technical Sciences, assistant professor, head of department «Software Computer Engineering», Platov South-Russian State Polytechnic University (NPI), Novocherkassk, Russia. E-mail: grindv@ yandex.ru
Vlasova Larisa Mikhailovna - College Teacher, Novocherkassk Machine-Building College, Novocherkassk, Russia. E-mail: [email protected]
Thu Nguyen Thi - Post-Graduate Student, Platov South-Russian State Polytechnic University (NPI), Novocherkassk, Russia. E-mail: [email protected]
Pidonenko Georgy Valerievich - graduate student, Platov South-Russian State Polytechnic University (NPI), Novocherkassk, Russia. E-mail: [email protected]
ISSN 0321-2653 IZVESTIYA VUZOV. SEVERO-KAVKAZSKIIREGION. TECHNICAL SCIENCE. 2018. № 2
Ключевые слова: концептуальное моделирование; стандарты IDEF; онтологии; онтологический инжиниринг; агентное моделирование; капитализация.
The article discusses the relevance of conceptual modeling in the conduct of scientific research in various subject areas. A historical reference is provided on the origin and characterization of the IDEF family standards with the definition of their general purpose. The specifics of the use of IDEF standards are detailed on the example of the IDEF0 specification and a list of relevant tools. The place and main stages of ontological modeling are demonstrated as a basic component in the development of conceptual models. A number of examples of the practical use of ontologies are given: from the field of agent modeling, planning ofpassenger transportation and from the development of modern interactive electronic technical guides on international standards. A special place is given to the analysis of the ontologi-cal modeling standard (defined within the IDEF family), the availability of modern industrial systems for ontology design, and the importance of using the ontological approach in modern enterprises. The final part of the article presents conclusions on the work as a whole.
Keywords: conceptual modeling; IDEF standards; ontologies; ontological engineering; agent modeling; capitalization.
Введение
При проектировании сложной системы практически в любой предметной области изначально должен быть сформулирован некоторый определяющий её замысел - концепция. Важно отметить, что определяющий замысел для системы, как правило, выражается достаточно абстрактно - на уровне общих понятий. При этом чем масштабнее и сложнее проектируемая система, тем выше должен быть уровень используемой абстракции [1].
Если, например, обратиться к сфере разработки программного обеспечения, то концептуальное представление проектируемых систем на высоком уровне составляет основу данного вида деятельности. Так, концептуальное моделирование является первым из 10 элементов общих руководящих принципов содержания стандарта, определяющего процессы жизненного цикла программного обеспечения [2].
Однако концептуальное моделирование широко применяется не только в проектировании виртуальных объектов (в ходе основной деятельности программистов), но также и при разработке реальных физических объектов в иных сферах современной проектной деятельности. В качестве примеров можно привести варианты из сферы социальной работы (рис. 1 а) [3], производства гибридных автомобилей (рис. 1 б) [4] и др.
Важность концептуального моделирования отмечают многие современные исследователи и детализируют соответствующие аспекты в своих публикациях. Например, в работе [5] отмечается, что концептуальная модель а) является ключом к оценке достоверности моделирования для любой ситуации, которая не была явно проверена, и б) составляет основу для определения уместности
последующей детализации на основе математического, компьютерного и иных видов моделирования.
б
Рис. 1. Концептуальные модели: а - социально-реабилитационного процесса; б - гибридного транспортного средства / Fig. 1. Conceptual model: а - of social-rehabilitation process; б - of a hybrid vehicle
Ещё одним важным аспектом является то обстоятельство, что концептуальная модель формально не может быть подготовлена только в рамках графического представления некоторой структуры проектируемой системы. Её второй обязательной составляющей является описание на уровне определения используемых в модели
а
понятий и связей между ними. Особенно это касается сферы разработки интеллектуальных устройств и организации взаимодействия между ними (при необходимости и с человеком). Последнее может быть проиллюстрировано необходимостью организации взаимодействия между бытовыми интеллектуальными подсистемами в рамках системы «умный дом» на едином языке для обмена данными.
Таким образом, можно сделать вывод о том, что потребность в разработке интеллектуальных устройств и систем постоянно возрастает, их сложность растёт, а это, в свою очередь, требует наличия соответствующих инструментальных средств для решения задач проектирования.
Анализ совокупности методик и моделей концептуального проектирования
Современный базис методологического и инструментального обеспечения в виде совокупности методик и моделей для концептуального проектирования сегодня построен на основе семейства стандартов IDEF (Integration DE Finitionmetodology), созданного в конце 80-х гг. ХХ в. в рамках программы автоматизации промышленных предприятий ICAM (Integrated Computer Aided Manufacturing) по инициативе и при финансировании ВВС США. На современном этапе семейство IDEF включает в себя 14 актуальных спецификаций [6].
На разработку инструментов, методов и процессов для поддержки автоматизации и интеграции производства в рамках программы ICAM США потратили более 100 млн долларов. Сегодня набор стандартов IDEF хорошо проработан, но это не говорит о том, что в ближайшем буду-
щем его состав не изменится. Историческая ретроспектива указывает на то, что перечень этих стандартов постоянно меняется. Уже существующие стандарты корректируются в соответствии с требованиями реального производства, а также разрабатываются новые представители семейства, направленные на удовлетворение потребностей активно развивающихся технологий.
Например, стандарт IDEF0, определяющий методологию функционального моделирования, с момента выпуска первой версии в 1981 г. претерпел ряд ограничивающих изменений и его финальная редакция была выпущена Национальным Институтом по Стандартам и Технологиям США (NIST) лишь в декабре 1993 г. Стандарт IDEF0 2 сентября 2008 г. был переведен из категории федеральных стандартов США в категорию открытых спецификаций [7]. На текущий момент IDEF0 актуальности не утерял и является практически единственной нотацией, позволяющей содержательно и аккуратно выполнять высокоуровневое структурирование деятельности на основе функциональной декомпозиции. Этот стандарт ориентирован на разработку и представление функциональной структуры систем или, как говорят, предназначен для моделирования бизнес-процессов (рис. 2) [8].
Как видно из рис. 2, основу моделей по стандарту IDEF0 составляют функциональные блоки, изображённые в виде прямоугольников и олицетворяющие собой некоторую конкретную функцию в рамках рассматриваемой системы. Каждая из четырех сторон блока имеет определенное назначение: верхняя сторона имеет значение «Управление», левая - «Вход», правая - «Выход», нижняя сторона имеет значение «Механизм».
Рис. 2. Пример функциональной модели процесса отгрузки и доставки / Fig. 2. Example of functional
model of sending and delivery process
Помимо функциональных блоков для построения диаграмм описываемого типа также применяются: интерфейсные дуги (стрелки/потоки), глоссарий и принцип декомпозиции (при разбиении сложного процесса на составляющие его функции).
Для практического применения IDEF0 разработана серия поддерживающих его программных продуктов, в числе которых такие как: All Fusion Process Modeler (ранее BPwin), 3SL Cradle, Ramus Educational, System Architect, Work Flow Modeler, KBSI Tools AI0 WIN 7 и ряд других.
Как альтернативу группе стандартов IDEF можно представить универсальный язык моделирования UML. Если сравнивать эти спецификации, то следует указать, что последняя в слишком общей форме описывает этапы проектирования и порой не охватывает детали представления моделей, как это делают стандарты IDEF [9].
Место онтологического инжиниринга в разработке концептуальных моделей
Как было отмечено ранее, для эффективного применения концептуальных моделей используемые в них понятия и связи между понятиями должны быть строго определены. Однако зачастую строгие определения (дефиниция) таких элементов отсутствуют. Данная ситуация особенно характерна при определении отношений. Так, например, пользователи методологий концептуального моделирования часто путаются в том, как показывать связи между понятиями через отношения.
Поскольку концептуальные модели предназначены для сбора знаний о конкретной части реального мира, считается, что информацию о соответствующих конструктивных элементах целесообразно представлять на основе онтологического подхода [10]. Сформированные онтологии впоследствии позволяют эффективно анализировать концептуальные модели на уровне замыслов, так как являются открыто выраженными детализированными классификациями наборов существенных признаков моделируемых систем [11]. При этом в основе онтологического моделирования лежат три этапа [12]:
1. Онтологическое моделирование начинается с онтологического анализа предметной области, конкретно - с составления словаря терминов, который используется при исследовании характеристик системы и процессов, составляющих рассматриваемую область, а также создания базы данных определений этих терминов.
2. Любая система характеризуется, как минимум, двумя категориями предметов восприятия: непосредственно объекты-составляющие и взаимосвязи между ними (характеризующие состояние системы). Поэтому на втором этапе документируются основные логические взаимосвязи (отношения) между соответствующими терминами и понятиями. Результатом этого анализа является онтология системы или же совокупность словаря терминов, точных их определений и взаимосвязей между ними.
3. Представление онтологии только на уровне п.1 и п.2 зачастую является недостаточным для её понимания без соответствующих примеров использования. Поэтому на практике для представления онтологии множество понятий и отношений между ними, как правило, дополняется набором вариантов интерпретации указанной совокупности на конкретных примерах.
В группе стандартов моделирования IDEF имеется стандарт IDEF5, специально ориентированный для работы с онтологиями. Для разработчиков IDEF5 включает в себя два инструмента: схематический язык и язык доработок и уточнений. Первый язык представляет собой инструмент для графического отображения структуры и взаимосвязей элементов в составе онтологии. Язык доработок и уточнений - это структурированный текстовой язык, который предназначен для детализации описания элементов онтологии [13].
Формально онтология определяется как упорядоченная тройка вида [14]:
О = <Х, Я, Ф>,
где X - конечное множество концептов (понятий) предметной области, которую представляет онтология О; Я - конечное множество отношений между концептами заданной предметной области; Ф - конечное множество функций интерпретации, заданных на концептах и/или отношениях онтологии О.
В России существенный вклад в развитие идей онтологического моделирования внесен школой Т.А. Гавриловой. В работах этого автора отмечается, что онтологический инжиниринг является мощным инструментом для структурирования знаний и включает в себя следующие этапы [15]:
- выделение концептов - базовых понятий данной предметной области;
- определение «высоты дерева онтологий» - числа уровней абстракции;
ISSN 0321-2653 IZVESTIYA VUZOV. SEVERO-KAVKAZSKIYREGION.
- распределение концептов по уровням;
- построение связей между концептами -определение отношений и взаимодействий базовых понятий;
- консультации с различными специалистами для исключения противоречий и неточностей.
При этом Т.А. Гаврилова делает акцент на то, что «при явном интересе к онтологическому инжинирингу ... в настоящее время трудно назвать промышленные системы проектирования онтологий» [15]. Однако сегодня существует ряд технических направлений, где онтологии нашли широкое применение.
Так, в отношении инструментальных средств, для работы с онтологиями лидирующие позиции занимает Стэндфордская разработка Protégé - свободно распространяемый редактор онтологий с открытым исходным кодом и одновременно структура для создания интеллектуальных систем. При этом, как отмечается на официальном сайте Protégé, «поддерживается сильным сообществом академических, правительственных и корпоративных пользователей, которые используют его для создания решений на основе знаний в таких разнообразных областях, как биомедицина, электронная коммерция и организационное управление» [16].
Практические аспекты использования онтологических моделей
В последние 10 - 15 лет сложился и активно развивается новый подход к разработке имитационных моделей - агентное моделирование. Данный вид моделирования основывается на понятиях «агент», «целеориентированность» и «децентрализация».
Под агентами понимаются разумные сущности, взаимодействующие с окружающей средой, их поведение рационально - они способны к пониманию. Действия агентов всегда направлены на достижение какой-либо цели (целеориен-тированность). Агент может быть как роботом, так и встроенной программной системой, которая взаимодействует с окружающей средой примерно так же, как действовал бы человек. Поэтому агентов принято называть интеллектуальными.
Термин «децентрализация» указывает на то, что при создании агентной модели аналитик определяет поведение агентов на индивидуальном уровне, а глобальное поведение системы возникает как результат деятельности многих (десятков, сотен, тысяч, миллионов) агентов, каждый из которых следует своим собственным
TECHNICAL SCIENCE. 2018. No 2
правилам, «живёт» в общей среде и взаимодействует со средой и с другими агентами [17].
Одним из направлений практического применения онтологий является разработка языков коммуникации для интеллектуальных агентов на основании одноименного стандарта (Agent Communication Language - ACL) от Фонда интеллектуальных физических агентов (Foundation for Intelligent Physical Agents - FIPA [18]. Коммуникация предоставляет возможность агентам отсылать друг другу сообщения (имеющие четкую семантику) для достижения цели системы [19].
Так, например, уже сложилась практика мультиагентного выполнения аэрофотосъемки на основе беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). При этом каждый агент - БПЛА имеет ограниченное поле «зрения» и должен работать в команде, чётко согласовывая своё положение над снимаемой поверхностью, угол захвата (х), высоту полёта (h), ширину зоны перекрытия (d) (рис. 3) и ещё ряд параметров с другими агентами, работающими в одной команде. Для согласования действий между агентами применяется язык обмена данными, основанный на соответствующей онтологической модели для решения указанной задачи и формализованный на базе ACL [20].
ПЗЫ1Е №fd имоде й|* I цин
Рис. 3. Схема взаимодействия агентов-БПЛА / Fig. 3. Scheme of communications of agents-UAVs
Ещё один пример эффективного применения онтологий - это их применение для планирования пассажирских перевозок общественным транспортом во Франции (рис. 4) [21].
На основе онтологической модели общественного транспорта потенциальным пассажирам предоставляется возможность получения наиболее подходящих для них маршрутов следования из одной географической точки в другую. Маршрут формируется на основе сочетания различных видов транспорта, а также включения в него
ISSN 0321-2653 IZVESTIYA VUZOV. SEVERO-KAVKAZSKIY REGION.
TECHNICAL SCIENCE. 2018. No 2
иной информации об услугах (таких как рестораны, библиотеки и т.д.), которые могут быть доступны на маршруте и полезны для пассажира.
Рис. 4. Часть онтологии, связанной с транспортной мультимодальностью / Fig. 4. Part of the ontology related to transport multimodality
Помимо уже рассмотренных выше, можно привести ещё один пример использования онто-логий. В российских реалиях для целого рядя предприятий, поставляющих свои изделия за рубеж, приобрела актуальность проблема разработки технической документации в соответствии с требованиями международного стандарта «S1000.D [22]. Учитывая широкое распространение «S1000.D в странах НАТО, специалистами международной компании Parametric Technology Corporation получено решение, позволяющее разрабатывать техническую документацию в соответствии с требованиями «S1000.D на процессы создания, управления и эксплуатации технических публикаций применительно к гражданской и военной авиационной и оборонной промышленности. При этом в основе преобразования документов лежит принцип структурированного модульного представления и хранения технической документации на основе онтологических моделей (рис. 5), формализованных с помощью схем документов в базисе спецификаций Document Type Definition или Schéma [23].
Как ни странно, но применение онтологического подхода к формированию, сохранению и накоплению знаний о предприятии в электронном виде повышает уровень его капитализации.
Рис. 5. Пример логической структуры базы данных
/ Fig. 5. Example of a logical database structure
Капитализация - экономический термин, одно из значений которого определяется как увеличение объема собственных средств компании в результате превращения дивидендов, прибавочной стоимости, всей или части прибыли в добавочные объекты производства (оборудование, средства, предметы труда и т.п.) или в добавочный капитал [24]. С формальной точки зрения суть капитализации заключается в преобразовании будущих доходов в капитал (в данном случае в интеллектуальный капитал в виде онтологии). При этом капитализированные средства пополняют фонд капиталистического накопления и тем самым увеличивают балансовую стоимость компании.
Заключение
Резюмируя всё вышеизложенное, можно сделать следующие выводы:
1. На текущий момент при проведении научных исследований одну из важнейших позиций занимает концептуальное моделирование, с набором инструментариев, определенных стандартами семейства IDEF.
2. Базис концептуального моделирования формируется на основе использования онтологий.
3. Онтологическое моделирование становится базовым обязательным инструментом для технических специалистов и применяется при решении ряда конкретных технических задач:
- при разработке и применении имитационных моделей и систем управления / прогнозирования на основе мультиагентного подхода;
- является востребованным в сфере разработки современных интерактивных электронных технических руководств по международным стандартам.
4. Применение онтологического моделирования с целью накопления знаний о деятельности компании повышает уровень её капитализации.
Несмотря на явный интерес к онтологическому инжинирингу сегодня практически отсутствуют промышленные системы для проектирования онтологий.
Литература
1. Боев В.Д., Сыпченко Р.П. Компьютерное моделирование. М.:
ИНТУИТ, 2010. 349 с.
2. Singh R. International Standard ISO/IEC 12207 software life cycle
processes //Software Process Improvement and Practice. 1996. Т. 2. №. 1. С. 35 - 50.
3. Барсегян О.В. Социальная реабилитация - как условие успешной интеграции детей с ограниченными возможностями здоровья // Доклад на форуме «Научно-практические основы интеграции и инклюзивного образования лиц с ограниченными возможностями здоровья». Санкт-Петербург. 12.02.2012 г. URL: http://www.wallenberg.ru /ppt/barsegyan.ppt (дата обращения 05.03.2018).
4. Кутумов Е.П., Третьяков П.В. Проект концепции схемы транспортного средства полного гибрида // Северный (Арктический) федеральный университет имени М.В. Ломоносова. 2017. 17 c. URL: https://ppt-online.org/171439 (дата обращения 05.03.2018).
5. Pace D.K. Ideas about simulation conceptual model development //Johns Hopkins APL technical digest. 2000. Т. 21. №. 3. С. 327 - 336.
6. Noran O. UML vs. IDEF: An Ontology-Oriented Comparative Study in View of Business Modelling //ICEIS (3). 2004. С. 674 - 682.
7. Rulesand Regulations / Federal Register / Vol. 73. No. 51276. 02.09.2008.
8. Граничин О.Н. [и др.]. Информационные технологии в управлении. СПб.: ВВМ, 2012. 354 с.
9. Eriksson H.E., Penker M. Business modeling with UML // New York. 2000. С. 1 - 12.
10. Доброе Б.В. [и др.]. Онтологии и тезаурусы: модели, инструменты, приложения. М.: Бином. Лаборатория знаний, 2009. 173 с.
11. Wand Y., Storey V. C., Weber R. An ontological analysis of the relationship construct in conceptual modeling // ACM Transactions on Data-base Systems (TODS). 1999. Т. 24. № 4. С. 494 - 528.
12. Жданова К.Д. Интеллектуализация онтологии // Nauka-Rastudent.ru. 2016. № 3. С. 28 - 28.
13. The IDEF5 Ontology Description Capture Method Overview // KBSI Report, Texas. 1994.
14. Мохов В.А. Системный анализ и онтологический инжиниринг // Результаты исследований - 2015: материалы I Нац. конф. профессорско-преподавательского состава и науч. работников ЮРГПУ(НПИ) / Юж.-Рос. гос. политехи. ун-т (НПИ) им. М.И. Платова. Новочеркасск: ЮРГТУ (НПИ), 2015. С. 82 - 84.
15. Гаврилова Т.А. Онтологический инжиниринг: от истории к формированию прикладных онтологий // Когнитивные исследования. 2008. № 2. 293 с.
16. Редактор онтологий Protégé // Материалы официального сайта Protégé. URL: https://protege.stanford.edu (дата обращения 05.03.2018).
17. Борщев А.В. Практическое агентное моделирование и его место в арсенале аналитика // Exponenta Pro. 2004. № 3 - 4. С. 38 - 47.
18. Poslad S. Specifying protocols for multi-agent systems interaction // ACM Transactions on Autonomous and Adaptive Systems (TAAS). 2007. Т. 2. № 4. 15 с.
19. Охотников Е. Соотношение SObjectizer и FIPA Abstract Architecture / 2006. 12 с.
20. Амелин К.С. [и др.]. Разработка приложений для мобильных интеллектуальных систем на платформе Intel Atom. СПб.: 2012. 220 с.
21. Houda M. A public transportation ontology to support user travel planning // Research Challenges in Information Science (RCIS), 2010 Fourth International Conference on. IEEE, 2010. С. 127 - 136.
22. Li Z., Jiang L., Gu Z. Research on IETM System Establishment Based on ASD S1000D Specification [J] // Science Technology and Engineering. 2007. Т. 19. С. 31 - 34.
23. Р 50.1.030-2001 - Информационные технологии поддержки жизненного цикла продукции. Интерактивные электронные технические руководства. Требования к логической структуре базы данных. Редакция от 01.07.2002.
24. Дедкова ВМ. Капитализация компании: теоретический аспект // Вестн. МГУС. 2007. № 16. С. 84 - 96.
References
1. Boev V.D., Sypchenko R.P Komp'yuternoe modelirovanie [Computer simulation]. Moscow: INTUIT, 2010, 349 p.
2. Singh R. International Standard ISO/IEC 12207 software life cycle processe. Software Process Improvement and Practice, 1996, Vol. 2, no. 1, pp. 35 - 50.
3. Barsegyan O.V. [Social rehabilitation - as a condition for successful integration of children with disabilities] Dokladnaforume "Nauchno-prakticheskie osnovy integratsii i inklyuzivnogo obrazovaniya lits s ogranichennymi vozmozhnostyami zdorov'ya" [Report on the forum "Scientific and Practical Basics of Integration and Inclusive Education of Persons with Disabilities"]. Sankt-Peterburg, 2012. (In Russ.) Available at: http://www.wallenberg.ru/ppt/barsegyan.ppt. (accessed 05.03.2018).
4. Kutumov E.P., Tret'yakov P.V. Proekt kontseptsii skhemy transportnogo sredstvapolnogo gibrida [The draft concept of the scheme of the transport means of a full hybrid]. Severnyi (Arkticheskii) federal'nyi universitet imeni M.V. Lomonosova, 2017, 17 p. Available at: https://ppt-online.org/171439. (accessed 05.03.2018).
5. Pace D. K. Ideas about simulation conceptual model development. Johns Hopkins APL technical digest, 2000, Vol. 21, no. 3, pp. 327- 336.
6. Noran O. UML vs. IDEF: An Ontology-Oriented Comparative Study in View of Business Modelling. ICEIS, 2004, no. 3, pp. 674 - 682.
ISSN 0321-2653 IZVESTIYA VUZOV. SEVERO-KAVKAZSKIYREGION. TECHNICAL SCIENCE. 2018. No 2
7. Rulesand Regulations. Federal Register. Vol. 73, no. 5127 6.02.09.2008.
8. Granichin O.N. at el. Informatsionnye tekhnologii v upravlenii [Information technologies in management]. Sankt-Peterburg: VVM, 2012, 354 p.
9. Eriksson H.E., Penker M. Business modeling with UML. New York, 2000, pp. 1 - 12.
10. Dobrov B.V. et al. Ontologii i tezaurusy: modeli, instrumenty, prilozheniya [Ontologies and thesauruses: models, tools, applications]. Moscow: Binom. Laboratoriya znanii, 2009, 173p.
11. Wand Y., Storey V.C., Weber R. An ontological analysis of the relationship construct in conceptual modeling. ACM Transactions on Data-base Systems (TODS), 1999, Vol. 24, no. 4, pp. 494 - 528.
12. Zhdanova K. D. Intellektualizatsiya ontologii [Intellectualization of the ontology]. Nauka-Rastudent.ru, 2016, no. 3, pp. 28 - 28.
13. The IDEF5 Ontology Description Capture Method Overview. KBSIReport, Texas, 1994.
14. Mokhov V.A. [System analysis and ontological engineering]. Rezul'taty issledovanii -2015: materialy I Natsional'noi konf. professorsko-prepodavatel'skogo sostava i nauch. rabotnikov YuRGPU(NPI) [Research results - 2015: materials of the I National Conf. faculty and scientific. Workers of SRSPU (NPI)]. Novocherkassk, 2015, pp. 82 - 84. (In Russ.).
15. Gavrilova T.A. Ontologicheskii inzhiniring: ot istorii k formirovaniyu prikladnykh ontologii [Ontological engineering: from history to the formation of applied ontologies]. Kognitivnye issledovaniya, 2008, no. 2, p. 293. (In Russ.).
16. Redaktor ontologii Protégé [Protégé ontology editor]. Available at: https://protege.stanford.edu .(accessed 05.03.2018).
17. Borshchev A.V. Prakticheskoe agentnoe modelirovanie i ego mesto v arsenale analitika [Practical agent modeling and its place in the analyst's arsenal]. Exponenta Pro, 2004, no. 3 - 4, pp. 38 - 47. (In Russ.).
18. Poslad S. Specifying protocols for multi-agent systems interaction. ACM Transactions on Autonomous and Adaptive Systems (TAAS), 2007, Voi. 2, no. 4, p. 15.
19. Okhotnikov E. Sootnoshenie SObjectizer i FIPA Abstract Architecture [The ratio of SObjectizer and FIPA Abstract Architecture] 2006, 12 p.
20. Amelin K. S. et al. Razrabotka prilozhenii dlya mobil'nykh intellektual'nykh sistem na plaforme Intel Atom [Development of applications for mobile Intel-based systems on the Intel Atom platform]. Sankt-Peterburg, 2012, 220 p.
21. Houda M. et al. A public transportation ontology to support user travel planning. Research Challenges in Information Science RCIS), 2010 Fourth International Conference on. IEEE, 2010, pp. 127 - 136.
22. Li Z., Jiang L., Gu Z. Research on IETM System Establishment Based on ASD S1000D Specification [J]. Science Technology and Engineering, 2007, Vol. 19, pp. 31 - 34.
23. R 50.1.030-2001 - Informatsionnye tekhnologii podderzhki zhiznennogo tsikla produktsii. Interaktivnye elektronnye tekhnicheskie rukovodstva. Trebovaniya k logicheskoi strukture bazy dannykh. Redaktsiya ot 01.07.2002
24. Dedkova V.M. Kapitalizatsiya kompanii: teoreticheskii aspekt [Capitalization of the company: the theoretical aspect ]. Vestnik MGUS, 2007, no. 16, pp. 84 - 96. (In Russ.)
Поступила в редакцию /Received 02 апреля 2018 г. /April 02, 2018
