CC BY
21
УДК 004.896
0.е. КОВАЛЕНКО*
МОДЕЛ1 АГЕНТНО-ОР1СНТОВАНИХ СИСТЕМ СИТУАЦ1ЙНОГО УПРАВЛ1ННЯ
1нститут проблем математичних машин i систем НАН Украши, м. Кшв, Украша
Анотаця. У po6omi розглядаються основн модел1 побудови систем ситуацтного управления на ocHoei агентно-орieнтованого тдходу. Запропоновано моделi для агентно-орieнтованuх ситуацт-них центрiв на основi еволюцШного функщонального принципу. Визначено елементи та особливос-mi для запропонованих моделей. Описаний загальний мехатзм застосування формальних знань для керування багатоагентними системами. Намiченi перспективн напрями майбутнх до^джень. Ключов1 слова: система ситуацтного управлшня, система тдтримки прийняття ршень, агент-но-орieнmована система, онmологiя, модель знань, тфоценоз.
Анотация. В работе рассматриваются основные модели построения систем ситуационного управления на основе агентно-ориентированного подхода. Предложены модели для агентно-ориентированных ситуационных центров на основе эволюционного функционального принципа. Определены элементы и особенности для предложенных моделей. Описан общий механизм применения формальных знаний для управления многоагентными системами. Намечены перспективные направления будущих исследований.
Ключевые слова: система ситуационного управления, система поддержки принятия решений, агентно-ориентированная система, онтология, модель знаний, инфоценоз.
Abstract. The paper reviews key models of systems of situation management design based on agent-oriented approach. The models ^ for agent-oriented situation centers based on evolutionary^ functional principle are proposed. The elements and specifics are defined for proposed models. Common mechanism of formal knowledge application for multiagent systems management is defined. Promising directions for future research are outlined.
Keywords: situation management system, decision support system, agent-oriented system, ontology, knowledge model, infocenose.
1. Вступ
Прийняття р1шень у складних системах - це багатофакторна, 6агатовим1рна проблема, що зазвичай вир1шуеться з використанням шформацшних систем спещального класу - систем тдтримки прийняття р1шень (СППР). Багато завдань державного управлшня, прогнозу-вання, анал1зу в умовах надзвичайних ситуацш та подолання наслщюв надзвичайних ситуацш е м1ждисциплшарними i м1жгалузевими. Ц завдання вир1шуються шляхом спшьно! роботи груп експертсв та анал^июв на технолопчнш основi СППР, що функщонують у складi систем ситуацтного управлшня (ССУ), реалiзованих у виглядi ситуацшних центрiв (ситуацшних юмнат) [1, 2].
Ситуацшш центри (СЦ) призначеш для прийняття управлшських ршень щодо складно! багатофункщонально! структури управлшня, елементи яко! погано структуроваш й погано формашзоваш, вхщна шформащя про об'екти неоднозначна, неповна, суперечли-ва i вартють помилок у прийнятп рiшень е високою [1]. Таким чином, визначення арх^ек-турних, функщональних, органiзацiйних принципiв створення та розвитку, заснованих на цих принципах ССУ, е актуальним завданням.
2. Анал1з стану проблеми та публжацш
Особливосп та загальнi принципи СЦ як реалiзацГi ССУ описанi в [1-3]. Як оргашзацшне управлiння ситуацiйне управлшня характеризуеться такими особливостями [3]: - ушкальшсть;
© Коваленко О.е., 2018
ISSN 1028-9763. Математичш машини i системи, 2018, № 2
- вщсутшсть формалiзованоi мети iснування;
- немае класичного визначення оптимальностi;
- динамiчний характер;
- неповнота опису;
- наявнють представництва.
При створенш СЦ використовуються чотири групи принцитв [1]:
- архiтектурно-функцiональний;
- оргашзацшно-технолопчний;
- iнформацiйнi;
- iнтелектуальнi.
У кожнш з цих груп принципи висувають сво! вимоги до компоненпв СЦ, що за-безпечують його експлуатацшш характеристики. Рiзноманiтнiсть i мшливють вимог, а та-кож необхщшсть адаптацп процедур експлуатацп до конкретних завдань використання СЦ визначають використання гнучких ршень для проектування СЦ, зокрема, з використанням об'ектно-орiентованих [4], функщональних [5] та мультиагентних пiдходiв [6, 7].
3. Постановка задач1
Метою дослiджень е розробка та обгрунтування керовано1 знаннями багатоагентно1 моделi колективного прийняття рiшень у ССУ. ССУ вимагае застосування мультидисциплшарних процедур управлшня для забезпечення адаптацп використовуваних операцш при виршен-нi конкретних проблем тдтримки прийняття рiшень. Така адаптащя може бути здiйснена шляхом застосування моделей знань домену для управлшня конкретними ршеннями.
4. Основна проблема
Прийняття ршень в ССУ - це робочий процес вироблення керiвних ршень, заснований на сучасних шформацшних технологиях, якi забезпечують використання формально'1' i неформально'!' баз знань для вибору керуючих дш на об'екти предметно1 областi протягом визна-ченого перiоду часу для створення необхщних умов досягнення цшьового стану проблемно! областi.
Загальний вигляд схеми прийняття р1шень в ССУ представлений на рис. 1.
Рис. 1. Схема прийняття ршень у ССУ
Таким чином, зрозумшо, що СЦ для реалiзащï процедур ситуацiйного управлiння в ССУ повинен бути обладнаний спещальним набором програмного та апаратного забезпе-чення для персональнох та колективноï роботи у процесi прийняття ршень групою упов-новажених осiб (оаб, якi приймають рiшення, експертiв, анал^июв та iн.).
Однieю з головних особливостей функщонування СЦ е прийняття ршень у режимi командно'1' роботи групи людей, до складу яко'1' входить особа, яка приймае ршення (ОПР), група експертiв, група анал^июв та штатний персонал СЦ [1]. Методолопчт основи ство-рення багатоцшьового СЦ як цшеспрямованох оргатзацшнох структури передбачають ви-значення таких аспекпв [8]:
1) виклад мюи - загальна мета, сформульована в контекст стратеги ССУ;
2) виклад бачення - ощнка навколишнього середовища та чггке визначення критерь 1'в та перспектив;
3) стратеги управлшня (стратепчне управлшня) як безперервний процес, пов'язаний з формулюванням оргатзацшних рiшень для ефективно'1 та продуктивно! дiяльностi в контекст! мюи, бачення та глобальних бiзнес-цiлей;
4) дерево цшей (цiлi, завдання, призначення) - iерархiчний набiр кiнцевих станiв або тдсумюв досягнення цiлей дiяльностi ССУ;
5) пол^ики - iнституцiйнi механiзми досягнення цшей дiяльностi;
6) шаблони дiяльностi (моделi дiяльностi) - набiр методiв, iнструментiв та алгорит-мiв, яю визначають i описують операцiйнi процедури на вах рiвнях оргатзащйнох структури.
Визначеш аспекти вiдповiдних функщональних характеристик СЦ забезпечуються сукупнiстю послуг (продукпв та послуг). Обсяг i яюсть iнформацiйних послуг залежать вщ наявних iнформацiйних ресурсiв - баз даних, баз знань, сховищ стандартних процедур та попереднiх рiшень. Таким чином, для побудови колективно'1 моделi прийняття рiшень необхiдно провести декомпозищю моделi вiдповiдно до визначених щодо не'1 принципiв та аспектiв застосування.
Рiзноманiття завдань, що вирiшуються в СЦ, повинне вщповщати технологiчному рiвню зрiлостi СЦ. Тому необхiдно автоматизувати тдготовку та адаптацiю СЦ до конкретних завдань прийняття ршень з урахуванням уах аспектiв функщонування та видiв дiя-льностi. Цю проблему можна вирiшити на основi еволюцiйного пiдходу з використанням проблемно-орiентованих баз знань, якi описують шформащю та функцiональне середови-ще колективного прийняття ршень у конкретнiй предметнш сферi. Отже, функцiональне середовище колективного прийняття ршень повинно пiдтримуватися вщповщними архь тектурними рiшеннями.
Вiдповiдно до схеми прийняття ршень, зображено'1 на рис. 1, арх^ектурш складовi СЦ включають у себе [9]:
- тдсистему iнтерфейсу;
- пiдсистему для розтзнавання та оцiнки стану ситуацш;
- пiдсистему ретроспективного аналiзу прийнятих рiшень та навчання;
- тдсистему вироблення альтернатив на основi знань;
- тдсистему вироблення альтернатив на основi макромоделей;
- тдсистему колективно'1 ощнки, прийняття рiшень, iерархiï цшей.
Ц пiдсистеми, у свою чергу, включають у себе:
- засоби штерфейав;
- базу знань про проблемну область та ïï навколишне середовище;
- базу знань про експертв у конкретних сферах дiяльностi;
- знання про правила, умови та обмеження при прийнятп ршень;
- знання та засоби формування висновюв на основi знань;
- засоби для моделювання та вiзуалiзацiï;
- засоби тдтримки процеав колективного прийняття рiшень;
- iнструменти для документування та apxiByBaHra процесiв прийняття ршень;
- засоби забезпечення безпеки тощо.
При peалiзащi сучасних iнформацiйних технологий широко використовують сервю-оpieнтований тдхщ, вipтyалiзацiю та iнтeлeктyалiзацiю на оcновi використання програм-них агeнтiв. Таким чином, арх^ектура СЦ може бути представлена як набip вipтyальних компонентив, iнтeгpацiя яких базуеться на взаемодп агeнтiв. Засоби та iнcтpyмeнти процесу прийняття ршень пiд час ситуацшного yпpавлiння повиннi бути доступними як послуги.
5. Елементи агентно-ор1ентованот модел1 прийняття р1шень у СЦ
1нтелектуальний агент (1А) - автономний суб'ект, який з використанням ceнcоpiв спостерь гае за навколишнiм середовищем та впливае на нього, використовуючи виконавчi засоби, i спрямовуе свою д1яльшсть на досягнення щлей (тобто, це е ращональним) [10]. Отже, уза-гальнена модель агента описуеться кортежем А = (S,/),В}, де S являе собою множину ceнcоpiв, D являе собою множину виконавчих заcобiв, В представляе поведшкову модель агента. Повeдiнка агента описуеться функщею агента f , яка вщображае будь-яку можли-
ву сприйняту послщовшсть P на можливу д^ Вл [10, с. 35], що формально виражаеться як
1нтелектуальш агенти також можуть навчатись або використовувати знання для досягнення сво'1'х цшей. Рiзноманiтнi типи агешив визначають множиннicть моделей ix пред-ставлення. Однiею з найпошиpeнiших моделей програмного агента е BDI-модель, що грун-туеться на переконаннях, прагненнях, намipах агента.
Мультиагентна система (МАС) - це система, в якш декшька агeнтiв можуть обмь нюватися поточною iнфоpмацiею (взаемодiяти мiж собою) для досягнення спшьно'1' (колек-тивно'1') мети. МАС описуеться моделлю [7]:
MAS = (А, Е, R, ORG, ACT, COM, EV),
де A - множина агешив, здатних фyнкцiонyвати в певних середовищах E, можуть мати певш вiдношeння R i взаемодiяти один з одним, утворюючи конкретну оргашзащю ORG, та мають сукупшсть iндивiдyальних i cпiльних дiй ACT (повeдiнковi стратеги та вчинки), включаючи можливi комyнiкацiйнi акти COM, а також характеризуются можливостями eволюцiонyвання EV.
Кожний агент у МАС характеризуеться такими властивостями:
- знання - постшна частина (iнваpiант) знань агента про себе, навколишне середо-вище та про iнших агeнтiв, щ знання не змiнюютьcя пiд час його роботи;
- зобов'язання стосовно шших агешив - завдання, яю агент зобов'язуеться викону-вати за наказами (запитами) шших агентив у рамках виконання дш для досягнення спшь-них цiлeй;
- переконання - змшюваш знання агента про навколишне середовище, зокрема, про шших агенпв, що можуть змiнюватиcя в чаа, стати навiть помилковими (але агент може не знати про це) i при цьому збер^ати переконання, що його повeдiнковi висновки можуть грунтуватися на таких знаннях;
- прагнення - визначати стани, досягнення яких вщповщае призначенням агента;
- намipи - те, що робить агент, i що випливае з його зобов'язань або прагнень;
- цш (завдання, призначення, результати) - окрема множина умов, досягнення яких е змютом поточно'1' стратеги поведшки агента.
Кpiм основних властивостей, агент також характеризуеться:
- мобшьшстю - здатшстю агента м^рувати, перемiщати мережею з метою пошуку необхiдноï шформаци для вирiшення свохх проблем спiльно або за допомогою шших аген-тiв;
- доброзичливютю - готовнiстю агентiв допомагати один одному та готовшстю точно виршувати завдання, яке було поставлено користувачем;
- достовiрнiстю - властивютю агента не манiпулювати помилковою шформащею, знаючи, що вона е неправдивою (неточною);
- рацiональнiстю - здатнiстю дiяти таким чином, щоб досягти свохх цiлей, а не уни-кати ïx, принаймнi у рамках свохх знань та переконань.
Агенти в МАС повинш взаемодiяти вiдповiдно до моделi процесу прийняття рь шень, що використовуються в СЦ. Моделi процедур прийняття ршень зберiгаються в базi знань СЦ, яка поповнюеться та оновлюеться пщ час роботи СЦ з урахуванням попередньо-го досвщу прийняття рiшень. Таким чином, функщонування СЦ мае еволющйний характер. База знань СЦ представляеться iерарxiею домешв знань про рiзнi аспекти функщону-вання СЦ та виконання процедур ситуацiйного управлiння, яю включають в себе знання, що стосуються конкретних областей ситуащйного управлшня, та знання, пов'язаш з регламентами дiяльностi СЦ, включаючи знання про оргашзащю процесу вироблення колективного ршення. Цi знання використовуються для визначення перелшу необxiдниx агенпв i моделей ïx поведiнки, а також для оргашзаци взаемоди агенпв пiд час функцiонування СЦ.
З огляду на iерарxiю знань у агенпв, СЦ можна класифiкувати ïx за призначенням та використанням. На сьогодшшнш день пропонуеться велика кiлькiсть моделей штелек-туальних агентiв, кожен з яких мае своï переваги та недолши [7]. Тому формування конк-ретноï множини агентiв для реалiзацiï певних процедур в СЦ повинне здшснюватися шляхом вiдбору агенпв у цю множину з використанням знань про агенпв та ïx властивосп, що збер^аються у базi знань доступних агенпв.
Приймаючи до уваги схему колективного прийняття ршень у СЦ, реалiзацiя кожного етапу цього процесу пщтримуеться групами агенпв (колошями) так, що результати дiяльностi таких колонiй е вкладом у дiяльнiсть iншиx колонiй, i в тдсумку - отримання остаточного результату процесу колективного прийняття ршення в певному формата От-же, ршення е результатом суперпозици функщонування множини колонш агентiв на зада-ному iнформацiйному полi. 1снуе проблема формального визначення специфшацш для проблем прийняття ршень, яка визначае початковий склад св^у агентiв для конкретноï задачi прийняття рiшень. На пiдставi специфiкацiй визначаеться склад кожноï колони, ви-дiлений з популяцiï багатьох схожих мiж собою агентiв.
Таким чином, створення середовища колективного прийняття ршень в СЦ - це задача створення шфоценозу (шформацшного «бюценозу») [11] як спецiального типу техно-ценозу шформацшних агентiв [12] i пов'язане з формуванням окремих популяцш для за-безпечення функци призначення системи. З початковими умовами невизначеносп та спе-цифiкацiею задач прийняття ршень пов'язана невизначенiсть популяцш та iнфоценозiв агентiв. ïx специфшащя може бути проведена шляхом аналiзу особливостей задачi прийняття ршення та аналiзу доступного свiту агенпв. Побудова св^у агентiв на основi таксо-номiчниx характеристик та утримуванш iнформацiï про систематику онтологiчниx баз знань надае можливють формального об'еднання агентiв для вирiшення задач прийняття ршень з урахуванням заданих специфшацш та обмежень. Оскiльки агенти змшюються у процесi еволюцiонування системи, щ змiни можуть бути описанi мемами агенпв (меми -шформацшш гени - стшю iнформацiйнi структури, здатш до реплiкацiï). Тодi, продовжу-ючи бюлопчну аналогiю, можна припустити, що ефективне функщонування агента окре-мого шфоценозу залежить вщ рiвня та змюту симбiотичниx зв'язкiв мiж мемами як у сере-динi агенпв, так i мiж конкретними агентами.
З ypaxyвaнням виклaдeниx вище мipкyвaнь cтocoвнo cтвopeння iнфoцeнoзy для aдa-птивнoгo aгeнтнo-opieнтoвaнoгo CЦ пpoпoнyeтьcя тaкий кopтeж пoпyляцiй aгeнтiв:
M = (Mi\i = \...n),
де i - шдекс (нaзвa) пoпyляцiï, n - пoтyжнicть iнфoцeнoзy.
Haпpиклaд, для MAC кoлeктивнoгo пpийняття piшeнь пpoпoнyeтьcя тaкий кopтeж пoпyляцiй aгeнтiв:
М = (МЕш , Мexpert, МDecProcMRest, М'Ott > МDec , MGoa„Obj , MBrunch ) ,
де MEnv - пoпyляцiя aгeнтiв cepeдoвищa, M^pert - пoпyляцiя eкcпepтниx aгeнтiв, MDecProc -
пoпyляцiя aгeнтiв пiдтpимки пpoцeдyp пpийняття piшeнь, MRest - пoпyляцiя aгeнтiв-
oбмeжyвaчiв, MCrit - пoпyляцiя aгeнтiв ^^repi'iB, MDec - пoпyляцiя aгeнтiв пpeцeдeнтiв
piшeнь, MGm¡/obJ - пoпyляцiя aгeнтiв - визнaчникiв цiлeй i зaвдaнь, MBmnch - пoпyляцiя
aгeнтiв мoдeлювaння для oблacтi пpийняття prnem.
Aгeнти, якi вoлoдiють бiльш точними знaннями пpo нaвкoлишнe cepeдoвищe i мa-ють aдeквaтнi aлгopитми пoвeдiнки, тaк caмo як i y пpиpoдi, бiльш cxильнi дo збepeжeння нaвкoлишньoгo cepeдoвищa тa oтpимaння pecypciв для викoнaння cвoïx фyнкцiй. Oтpи-мaння нoвиx знaнь тa мoдифiкaцiй paзoм з iншими фaктopaми збiльшye шaнcи збepeжeнoc-тi aгeнтiв. Для пepeдaчi знaнь i мoдифiкaтopiв викopиcтoвyютьcя cтiйкi iнфopмaцiйнi CTpy-ктypи - меми. Тaким чинoм, aгeнти y MAC xapaктepизyютьcя пeвнoю coцiaльнoю пoвeдiн-кoю.
Для збepeжeння мeмплeкca (групи мeмiв, якi xapaктepизyютьcя cимбioтичними вщ-нoшeннями, мнoжинa iдeй, якi пocилюють oдин oднoгo), щo xapaктepизye пoвeдiнкy are^ тa, мoжe 6ути викopиcтaнa oнтoлoгiчнa мoдeль. Пocтiйнa кoмбiнaцiя мемплекав являe co-бoю типoвy кoнcтpyкцiю знaнь - шaблoн (зpaзoк) зтань. Цi шaблoни знaнь мoжнa oпиcaти з викopиcтaнням oнтoлoгiчнoï мoдeлi. Шaблoн знaнь пoвинeн включaти тaкi мoдeлi, як
- мoдeль poлeй;
- мoдeль кoмyнiкaцiй;
- мoдeль гослуг (cepвiciв);
- мoдeль кoнтaктiв;
- пpaвилa мoдeлi;
- мoдeль oбмeжeнь;
- мoдeль ^^repi'iB.
Haвeдeнi мoдeлi тaкoж мoжyть 6ути пpeдcтaвлeнi як ornmoriï дpyгoгo piвня. Пpocтoю фopмaльнoю мoдeллю ornmoriï e мoдeль
0 = (T,R,F),
де T - мнoжинa тepмiв пpoблeмнoï oблacтi, R - мнoжинa вiднoшeнь мiж тepмaми з мнo-жини T, F - функцп iнтepпpeтaцiï, зaдaнi нa тepмax з мнoжини T i/aбo вiднoшeнь з мнo-жини R . Oтжe, бaгaтopiвнeвa oнтoлoгiя мoжe бути пpeдcтaвлeнa як
О = (О/, RJ~l, RJ+1, FJ~l, FJ+1 ),
де Of - i-й фрагмент з онтологп р1вня j, R1'1 i R1+l - вщношення м1ж поточним р1внем
онтологп та вищим/нижчим р1внями, F3~l i FJ+1 - функцп ¡нтерпретацп, визначеш для тepмiв i/aбo вiднoшeнь вищoгo/нижчoгo piвнiв. Вipтyaльнa apxiтeктypa aгeнтнo-opieнтoвaнoï системи cитyaцiйнoгo yпpaвлiння cтвopюeтьcя як мнoжинa тимчacoвиx a^y-
альних вщношень у керуючш онтологп MAC. Знання конкретней популяцп агенпв визна-чатимуться як вщповщний фрагмент знань проблемно!' облает 0¡ — Mi (О).
б. Висновки
Специфша систем ситyацiйного yправлiння (ССУ) вимагаe створення адекватних моделей, що описують ï'x архiтектyрy. Як така модель використовyeться модель мультиагентно'1' системи (MAC). Bластивостi агентiв та ïx взаeмодiя в MAC характеризуються ознаками соща-льно'1 поведiнки. Враховуючи це, природно розглядати MAC для колективного прийняття ршень y СЦ як шфогенез, що складаeться з популяцш агенпв для рiзниx цiлей, i характе-ризyeться iнформацiйно-фyнкцiональними симбiотичними вщношеннями. Пропонyeться як критерiй еволюцiйного вщбору агентiв використовувати рiвень адекватностi знань аген-тiв про навколишнe середовище y предметних галузях прийняття ршень та про необxiднi для здшснення дiяльностi ресурси. Як меxанiзм збереження знань пропонyeться використовувати онтолопчну модель знань на основi стшко'1' семантично'1' конструкцп - мемiв та мемплекав, якi формуються та вдосконалюються y процес еволюци MAC для СЦ.
Подальшi дослiдження планyeться зосередити на побyдовi метамоделей бази знань для ССУ та оптимiзацiï ïï семантичного об'eмy i обчислювально'1' складносп.
СПИСОК ДЖЕРЕЛ
1. Ыорозов A.A. Ситуационные центры - основа управления организационными системами большой размерности / A.A. Ыорозов // Ыатематические машины и системы. - 1997. - № 2. - С. 7 - 10.
2. Райков A.H. Ситуационная комната для поддержки корпоративных решений [Электронный ресурс] / A.H. Райков // Открытые системы. СУБД. - 1999. - № 7-8. - С. 5б - бб. - Режим доступа: http://www.osp.ru/os/1999/07-08/179889/.
3. Поспелов ДА. Ситуационное управление: теория и практика / Поспелов ДА. - Mосква: Наука, 198б. - 288 c.
4. Object-Oriented Analysis and Design with Applications / G. Booch, R.A. Maksimchuk, M.W. Engel [et al.] - New York: Addison-Wesley Professional, 2007. - 720 p.
5. Kovalenko O.E. Functional Approach in the Simulation Modeling of the Problem-Oriented Information Systems / O.E. Kovalenko // Комуникации, информационни технологии и статистика. Aктyални проблеми на теорията и практиката. - София: Университетско издательство «Стопанство», 2011. -C.278 - 281.
6. Shoham Y. Multiagent systems: algorithmic, game-theoretic, and logical foundations / Y. Shoham, К. Leyton-Brown. - New York: Cambridge University Press, 2008. - 504 p.
7. Wooldridge M.J. An Introduction to Multiagent Systems / Wooldridge M.J. - Chichester: John Wiley and Sons, Ltd., 2009. - 4б1 p.
8. Hills Ch. Strategic Management Theory: An Integrated Approach, Ninth Edition / Ch. Hills, G. Jones. -Mason: South-Western, Cengage Learning, 2010. - 518 p.
9. Кузьменко Г.Е. Функциональная архитектура интегрированной системы поддержки принятия решений в условиях ситуационных центров / Г.Е. Кузьменко, В.Е. Плиш // Mатематические машины и системы. - 1997. - № 1. - С. 56 - бЗ.
10. Russell S.J. Artificial Intelligence: A Modern Approach (3rd ed.) / S.J. Russell, Р. Norvig. - Harlow: Pearson Education Ltd, 2010. - 1152 p.
11. Леонов В.П. Камуфляжные мемы инфоценоза научных школ [Электронный ресурс] / В.П. Леонов. - Режим доступа: http://www.biometrica.tomsk.ru/phil math.htm.
12. Гнатюк В.И. Закон оптимального построения техноценозов [Электронный ресурс] / В.И. Гна-тюк. - Режим доступа: http: //www .gnatukvi .ru/index.files/zakon.pdf.
Стаття надтшла до редакцп 09.02.2018
