CC BY
118
УДК 004.89, 004.942
В.А. Путилов, А.В. Маслобоев
Институт информатики и математического моделирования Кольского НЦ РАН,
Кольский филиал ПетрГУ
МУЛЬТИАГЕНТНЫЙ ПОДХОД К ВИРТУАЛИЗАЦИИ ПРОБЛЕМНООРИЕНТИРОВАННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СУБЪЕКТОВ УПРАВЛЕНИЯ РЕГИОНАЛЬНОЙ БЕЗОПАСНОСТЬЮ В АРКТИКЕ*
Аннотация
В работе предлагается новый подход к решению задач информационного обеспечения управления безопасностью функционирования региональных социально-экономических систем на основе формирования проблемноориентированных мультиагентных виртуальных пространств, как ситуационнокоалиционных многоагентных систем, обеспечивающий виртуализацию процессов принятия решений и функций управления субъектов региональной безопасности, а также моделирование их целенаправленной деятельности. Ключевые слова:
агентные технологии, виртуализация, информационно-аналитическая поддержка, управление, региональная безопасность, проблемно-ориентированные мультиагентные виртуальные пространства, сетецентрический подход.
V.A. Putilov, A.V. Masloboev AN AGENT-BASED APPROACH TO PROBLEM-ORIENTED ACTIVITY VIRTUALIZATION OF REGIONAL SECURITY MANAGEMENT SUBJECTS IN THE ARCTIC
Abstract
In this paper a virtualization-based approach to management information support problem solving of the regional socio-economic system functioning security based on problem-oriented multi-agent virtual environments synthesis, as situated coalition multi-agent systems has been proposed. The approach provides decision-making process and regional security subjects management functions virtualization as well as their purposeful activities simulation.
Keywords:
agent-based technologies, virtualization, information and analytical support, management, regional security, problem-oriented multi-agent virtual spaces, network-centric approach.
Введение
С открытием в Арктическом регионе больших запасов углеводородов и других полезных ископаемых арктическая циркумполярная зона стала объектом эскалирования национальных интересов основных «арктических государств» (Россия, США, Норвегия, Канада и Дания), а также стран-наблюдателей в Арктике (Китай, Италия, Южная Корея и др.). Арктический регион становится ареной все более ожесточающейся борьбы за его природные ресурсы. В освоение ресурсонасыщенных арктических пространств ведущими странами мира вкладываются большие инвестиции, что ослабляет позицию присутствия
* Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ (грант № 12-07-00138 - Разработка когнитивных моделей и методов формирования интегрированной информационной среды поддержки управления безопасностью Арктических регионов России).
Российской Федерации (РФ) в Арктике, владеющей значительными ее территориями, и формирует вектор угроз национальным интересам РФ в Арктике: геополитическим, социально-экономическим, оборонным и
экологическим [1]. В связи с этим, тема национальной безопасности и защиты интересов РФ в Арктической зоне сегодня представляет особую актуальность.
Крайний Север и Арктика в целом - это суровые регионы с экстремальными климатическими условиями, что обуславливает высокую вероятность возникновения чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера. Оперативное решение вопросов минимизации рисков и локализации угроз безопасности региональных компонентов арктических территорий, адекватное реагирование на чрезвычайные ситуации, а также реализация механизмов упреждающего управление устойчивым развитием потребуют обработки большого объема разноплановой информации для различных министерств и ведомств, своевременного определения степени ее достоверности, а также согласованного информационного взаимодействия соответствующих структур безопасности.
В связи с этим, одной из главных целей государственной политики РФ в Арктике является развитие сферы информационных технологий и связи. Анализ мер, осуществляемых РФ по данному направлению, свидетельствует о том, что их эффективность значительно снижает отсутствие единого информационного пространства Арктической зоны РФ (АЗ РФ), на базе которого представляется возможным формирование целостной информационной инфраструктуры для комплексного решения задач управления безопасностью арктических регионов [2]. Формирование единого информационного пространства АЗ РФ позволит повысить оперативность, достоверность и качество выдаваемой информации об обстановке в Арктике.
Обеспечение приемлемого уровня безопасности функционирования и развития региональных социально-экономических систем и их компонентов может быть достигнуто за счет повышения эффективности согласованного по времени, ресурсам и специфики ситуации информационного взаимодействия проблемно-ориентированных организационных структур, деятельность которых связана с решением задач управления различными составляющими региональной безопасности. Получение адекватного возникающим задачам управления безопасностью региона эффекта в данном направлении представляется возможным на основе:
• формирования единого виртуального информационного пространства (ЕВИП), как целостной информационно-аналитической среды поддержки управления региональной безопасностью [2], представляющей собой комплекс проблемно-ориентированных, взаимоувязанных и взаимодействующих информационных и аналитических ресурсов и систем, а также технологическую и организационную инфраструктуру их создания и использования;
• виртуализации процессов принятия решений и функций управления субъектов региональной безопасности на основе когнитивного подхода и соответствующих когнитивных информационных технологий;
• согласования контуров управления различными составляющими глобальной безопасности регионального развития на основе компьютерного моделирования для формирования оптимальных траекторий безопасного
развития региона и комплексной оценки угроз безопасности функционирования региональных подсистем и их компонентов;
• сетецентрического подхода к формированию единой инфраструктуры (сети) виртуальных когнитивных центров управления безопасностью развития арктических регионов;
• научно-методического обеспечения и программно-алгоритмической базы для создания интеллектуальных систем поддержки принятия решений в сфере прогнозирования и стратегического планирования безопасного развития региональных социально-экономических систем.
В настоящей работе рассматриваются вопросы создания и использования проблемно-ориентированных виртуальных пространств, как ситуационнокоалиционных мультиагентных систем для задач информационной поддержки управления региональной безопасностью. Предложена многоуровневая модель ЕВИП региона. Модель имеет мультиагентную реализацию и обеспечивает технологическую основу для синтеза проблемно-ориентированных виртуальных организационных структур безопасности, анализа динамики и координации взаимодействия когнитивных агентов субъектов проблемно-ориентированной деятельности в мультиагентных виртуальных системах, ориентированных на решение задач управления региональным развитием.
Развитие мультиагентного подхода к решению задач информационного обеспечения управления безопасностью функционирования региональных социально-экономических систем на основе формирования проблемноориентированных виртуальных пространств, как ситуационно-коалиционных мультиагентных систем обеспечивает виртуализацию процессов принятия решений и функций управления субъектов региональной безопасности, а также адаптивное моделирование их целенаправленной деятельности. Вместе с тем, в работе представлена обобщенная четырехуровневая модель деятельности когнитивных агентов для имитации поведения субъектов проблемноориентированной деятельности в открытых мультиагентных виртуальных средах, обеспечивающая основу для синтеза функциональной структуры и анализа динамики взаимодействия когнитивных агентов, как виртуальных деятелей при решении пользовательских задач.
Мультиагентный подход к виртуализации управления сложными объектами и процессами информатизации
Современный этап развития компьютерных наук обозначил новый мэйнстрим в области создания технологий построения интеллектуальных систем поддержки принятия решений в сфере прогнозирования и стратегического планирования развития сложных динамических систем - когнитивные информационные технологии [3], основанные на когнитивном подходе к решению трудноформализуемых задач в различных предметных областях и обеспечивающие возможность рационализации и формализации сложных объектов и процессов информатизации для получения новых знаний об исследуемых процессах и объектах в условиях неопределенности и неполноты информации, а также виртуализации функций управления данными объектами и процессами.
Таким образом, когнитивный подход и реализующие его технологии, в частности технология мультиагентных систем (МАС) [4], могут найти широкое применение для решения задач согласования контуров управления различными видами безопасности развития регионов АЗ РФ и формирования ЕВИП АЗ РФ на базе когнитивных виртуальных пространств отдельных региональных подсистем и их компонентов. Ввиду разнородности и динамичности компонентов ЕВИП решение задач информационной поддержки проблемноориентированной деятельности субъектов региональной безопасности на основе ЕВИП в целях повышения эффективности согласованного по времени, ресурсам и специфики ситуации информационного взаимодействия организационных структур безопасности при локализации возникающих угроз безопасности региональных подсистем, представляется сложной проблемой, требующей комплексного решения.
Актуальность исследований в области разработки проблемноориентированных МАС определяется сложностью современных организационных и технических систем, разнообразием, сложностью и распределенностью решаемых задач, огромными объемами потоков информации и высокими требованиями к времени ее обработки. Мультиагентные технологии находит широкое применение в различных областях, требующих решения сложных распределенных задач, таких как создание гибких систем распределенной обработки информации, реинжиниринг бизнес-процессов, построение виртуальных предприятий, имитационное моделирование интегрированных производственных систем, электронная торговля, организация работы коллективов роботов и т. д. Средствами мультиагентных технологий решаются также задачи интеграции разнородных исполнительных ресурсов, поисковые задачи и пр. Однако, анализ современного состояния исследований отечественных и зарубежных научных школ в рассматриваемой проблемной области показал, что, несмотря на большой потенциал развития современных МАС и базирующихся на них технологических решений для различных предметных областей, вопросы приложения технологии МАС для задач информационного обеспечения управления безопасностью функционирования социально-экономических систем регионального масштаба и создаваемых на ее основе агентно-ориентированных ЕВИП для задач управления региональным развитием мало изучены.
В качестве технологической платформы для практической реализации и развертывания открытых расширяемых многофункциональных ЕВИП, наделенных потенциалом к саморазвитию и способностью адаптации к динамичному характеру функционирования внешнего и внутреннего окружения региона, предлагается использовать современные технологии одноранговых мультиагентных распределенных информационных систем [5], принципы сетецентрического управления и синергетического подхода.
Сетецентрический подход [6] обеспечивает создание общего информационного поля (целостной виртуальной среды) для интеграции функционального и вычислительного потенциала разнородных проблемноориентированных информационных систем при решении задач управления сложными динамическими системами. Основу сетецентрического подхода к проектированию распределенных информационных систем составляет сервис-ориентированная архитектура (SOA - Service-Oriented Architecture) [7].
Реализация принципов сетецентрического управления в распределенных информационных системах обеспечивает эффективное взаимодействие многопрофильных подсистем сильносвязных стационарных и/или мобильных объектов с программируемым поведением в единой информационной среде. Основу сетецентрического управления составляют сквозные модели систем объектов взаимодействующих в едином информационном пространстве, в котором в реальном времени и с высокой надежностью обеспечивается циклическое повторение всех этапов исполнения различных контуров управления.
Синергетический подход [8] к управлению сложными открытыми нелинейными системами, характеризующимися свойствами неустойчивости, неравновесности, бифуркации, катастрофы и самоорганизации, рассматривается как дальнейшее развитие системного подхода и обеспечивает новые возможности для исследования и осуществления управленческой деятельности в открытых виртуальных информационных системах. Реализация синергетического подхода к управлению в МАС заключается в формировании коалиций агентов в результате самоорганизации и коллективной адаптации агентов к изменяющимся условиям среды; эволюция МАС за счет внутренних механизмов самоорганизации ее элементов (агентов - проявление синергетического эффекта. Это обеспечивает возможность перехода от закрытых иерархических структур с жесткими связями и централизованным управлением к открытым сетевым виртуальным организационным структурам с гибкими связями и децентрализованным управлением.
Применение мультиагентного подхода [2] для задач управления региональным развитием позволяет создать адекватную информационноаналитической среду поддержки управления безопасностью функционирования региональных социально-экономических систем, учитывая распределенность, динамичность и структурную сложность образующих их подсистем. При таком подходе представляется возможность реализовать виртуализацию функций управления отдельными составляющими региональной безопасности за счет делегирования их интеллектуальным про-активным агентам (рис. 1), а на основе проблемно-ориентированных коалиционных взаимодействий агентов, возможно, будет обеспечить эффективное функционирование самоорганизующегося ЕВИП и его компонентов, а также поддержание приемлемого уровня безопасности развития на перспективу. Формирование коалиций агентов, согласно [9] - это один из подходов конфигурирования виртуальных организационных структур безопасности под конкретную задачу управления безопасностью региона посредством применения согласованных стратегий, временная логика которых зависит от динамически меняющихся условий.
В данном случае под агентом понимается аппаратная или программная сущность, действующая либо от лица пользователя (субъекта региональной безопасности), либо от лица системы (ЕВИП региона), делегировавшей агенту полномочия на выполнение тех или иных действий в интересах достижения целей при решении пользовательских задач. Субъекты региональной безопасности являют собой организационные структуры, управляемые Советом безопасности РФ, а также заинтересованные государственные и коммерческие организации в области обеспечения различных видов безопасности (социальноэкономической, экологической, информационной и др.) и управления региональным развитием.
Рис. 1. Реализация мультиагентного подхода к виртуализации проблемноориентированной деятельности субъектов региональной безопасности
Основная задача когнитивного агента в виртуальном пространстве региона - мониторинг состояния и контроль уровней безопасности функционирования объектов и процессов региональной социально-экономической системы в реальном масштабе времени с учетом информационных взаимодействий с внешней средой, с пользователем и межагентных коммуникаций с другими агентами. Информационная и функциональная мощность субъектов региональной безопасности однозначно определяют возможный класс задач решаемых их виртуальными представителями, (когнитивных агентов), а их типизация - спектр возможных функций, реализуемых агентами.
Базовый набор функций когнитивных агентов субъектов региональной безопасности в ЕВИП:
• представление и визуализация информации;
• предоставление специализированных интерфейсов для различных категорий пользователей и решаемых задач;
• проблемно-ориентированный поиск и анализ информации;
• оперативная распределенная обработка информации;
• формирование виртуальных организационных структур безопасности под конкретную задачу в зависимости от спецификации ситуации;
• прогностические функции на основе имитационного моделирования развития ситуации и оценка показателей безопасности функционирования компонентов региональных социально-экономических систем в многомерном пространстве критериев;
• поддержка процесса принятия решений по формированию и выбору допустимых траекторий безопасного развития региона и его компонентов с возможностью адаптивного управления и с учетом установленных ограничений.
Симметричная функциональность агентов создает предпосылки для более эффективного формирования возможных виртуальных организационных структур для решения задач управления региональной безопасностью, а их реактивность, про-активность и автономность делает распределенную среду «живой», активно функционирующей при минимальном участии пользователя. Кроме того, использование нового класса когнитивных агентов с имитационным аппаратом [10] (рис. 2) обеспечивает возможность целенаправленного управления безопасностью региональной социально-экономической системы, как в стабильных условиях, так и в критических ситуациях.
Рис. 2. Архитектура когнитивного агента с имитационным аппаратом
Таким образом, виртуальное пространство представляет собой модель среды действий, моделирующая эффект присутствия пользователя. При этом мультиагентные виртуальные системы предоставляет прямой доступ к объектам виртуального пространства для имитации поведения исследуемой системы, для которой построено виртуальное пространство, при различных управляющих воздействиях на эту систему в соответствии с законами реального мира. Особенностью мультиагентных виртуальных пространств является ориентация на использование онтологических моделей представления знаний и их применимость для описания различных предметных областей. Для представления знаний в ЕВИП предлагается использовать онтологии как динамично развивающуюся и перспективну форму представления знаний [11].
Онтология задает интеллектуальность агента - чем точнее составлена онтология, чем более корректно обозначены связи, тем полнее агент представляет предметную область, для которой он существует. Функции онтологии выполняет концептуальная модель ЕВИП [12], являющаяся частью ментальной подсистемы гибридной InteRRap-архитектуры агента. Она определяет цели и правила взаимодействия агентов, а также отношения между ними. Когнитивный агент - это интеллектуальная система, моделирующая поведение и взаимодействие субъектов проблемно-ориентированной деятельности в
виртуальной среде. Особенностью когнитивных агентов является реализация полного цикла: «восприятие - познание - исполнение» в среде двух
искусственно имитируемых реальностей - виртуальное пространство и
семантическое пространство знаний.
Цель виртуализации процессов управления региональным развитием -формирования адаптивных траекторий безопасного функционирования социально-экономической системы региона с учетом его внутренней динамики и возмущений внешнего окружения на основе когнитивных мультиагентных моделей контроля и оценки уровней безопасности региональных компонентов в реальном масштабе времени. Концепция виртуализации управления безопасностью развития арктических регионов РФ может быть реализована на основе формирования сетецентрической системы виртуальных когнитивных центров управления безопасностью. Основные задачи виртуального когнитивного центра управления безопасностью: моделирование и стратегическое прогнозирование, планирование, построение моделей взаимодействия субъектов управления, формирование виртуальных организационных структур в области обеспечения различных видов безопасности функционирования региональных подсистем и их компонентов.
Логическая архитектура ЕВИП
Основное назначение ЕВИП - удовлетворение информационных потребностей и обеспечение согласованного информационного взаимодействия субъектов и организационных структур безопасности посредством оперативного и своевременного предоставления соответствующих информационных ресурсов (данных) и сервисов для решения задач управления региональной безопасностью. Средством коммуникации субъектов безопасности с ЕВИП и друг с другом являются их онлайновые автоматизированные рабочие места и их виртуальные представители в ЕВИП - когнитивные программные агенты соответственно, функциональная структура и компонентный состав которых непосредственно и взаимно влияют на архитектуру и функционирование ЕВИП. Доступ к ресурсам ЕВИП и виртуальное сотрудничество субъектов безопасности в единой информационной среде осуществляется через унифицированную точку доступа, реализуемую в виде интегрированного Арктического Интернет-портала www.ru-arctic.net (рис. 3), представляющего собой мультипредметный веб-ресурс, в рамках которого представляется возможным связать действующие системы ситуационно-кризисных и когнитивных центров управления безопасностью в Арктике, а также интегрировать в единое целое разнообразные информационные и аналитические ресурсы арктической направленности.
Рис. 3. Архитектура и компоненты системы RU-Arctic.net
В ходе исследований разработаны многоуровневая модульная структура и функциональные компоненты ЕВИП для задач управления региональной безопасностью в Арктике, которые представлены на рис. 4.
С точки зрения общей логики работы, разрабатываемая программная система имеет мультиагентную реализацию и ориентирована на открытые сети агентов. Каждый субъект региональной безопасности имеет возможность создать в системе одного или нескольких программных агентов, которые представляют его компетенции в ЕВИП и тип которых соответствует ведомственной принадлежности субъекта и вида безопасности, за обеспечение которой он несет ответственность.
Для использования ЕВИП субъектам региональной безопасности требуется:
1) завести себе узел в ЕВИП;
2) подключиться через унифицированную точку доступа к ЕВИП, либо через ведомственную информационную систему управления безопасностью, интегрированную в ЕВИП;
3) зарегистрировать себя и определить свои компетенции для создания онлайнового АРМ, а также настроить необходимые опции своего агента;
4) активировать агента.
После этого следует ожидать результатов деятельности агента, который автоматически выполняет всю работу по сбору, проблемно-ориентированному поиску и анализу оперативной информации об обстановке на контролируемом объекте, оценке рисков возникновения потенциальных угроз безопасности объектов управления, подбору субъектов для совместного решения задач управления безопасностью, формированию виртуальных организационных структур безопасности (коалиций агентов) и т.д.
Рис. 4. Логическая архитектура и компоненты ЕВИП для задач управления
региональной безопасностью
В процессе работы системы агент взаимодействует с субъектом безопасности - конечным пользователем, предоставляя на рассмотрение результаты своей деятельности или запрашивая уточняющую информацию о сформулированных пользователем задачах в случае поступления экстренной информации в систему, требующей оперативного реагирования, а также в случае изменения структуры или атрибутов ЕВИП, или недостаточности информации о необходимых действиях, которые нужно предпринять. При этом пользователь может выбрать, как это будет происходить: интерактивно в стиле «вопрос-ответ» или в автоматическом режиме. В результате такого взаимодействия формируется система знаний о стратегиях управления безопасностью конкретных процессов и объектов как в стабильных, так и в критических ситуациях.
Иерархическая модель развертывания деятельности когнитивных агентов в мультиагентных виртуальных средах
Одной из центральных задач проектирования и разработки проблемноориентированных мультиагентных виртуальных систем является исследование функциональной структуры и динамики деятельности когнитивных агентов субъектов проблемно-ориентированной деятельности в мультиагентной
виртуальной среде. Здесь обычная, принятая в информатике модель деятельности типа "черного ящика" [13] оказывается недостаточной. В интересах построения и обоснования архитектур агентов как виртуальных деятелей необходимы исследования общих принципов и внутренних механизмов деятельности, что предполагает разработку обобщенной модели деятельности как сложной, автономной, самоорганизующейся системы.
Для моделирования поведения субъектов проблемно-ориентированной деятельности в открытых мультиагентных виртуальных средах предлагается иерархическая модель развертывания деятельности когнитивных агентов с имитационным аппаратом (рис. 5), представляющая собой многослойную семантическую сеть. Ядром данной модели является четырехуровневая схема развертывания деятельности: "деятельность ^ ситуация ^ действие ^ операция” (в отличие от трехуровневой модели А.Н. Леонтьева [14]). Модель обеспечивает технологическую основу для синтеза функциональной структуры и анализа динамики взаимодействия когнитивных агентов в мультиагентных виртуальных системах, ориентированных на решение задач управления региональным развитием.
В данной модели на каждом уровне отражаются как радиальные связи (от периферии к центру) между регулятивными (в частности, интен-циональными и поведенческими) и морфологическими компонентами деятельности, так и кольцевые связи между базовыми функциями организации деятельности. В общем случае можно указать, что:
Деятельность = F (среда, потребности, мотивации, планирование, знания);
Ситуация = Б (деятельность, обстоятельства, желания, моделирование, убеждения);
Действие = G (ситуация, объекты, цели, стратегии, умения);
Операция = Н (действие, условия, задачи, тактики, навыки), где Б, О и Н - отношения полиморфизма ("один-ко-многим").
В отличие от представления деятельности типа "черного ящика", эта четырехуровневая модель может рассматриваться как "прозрачный ящик". В ней раскрываются внутренние механизмы деятельности путем анализа подсистем представления (моделирования внешней среды) и опыта, поведения (внешней регуляции) и интенционалъной подсистемы (саморегуляции). Анализ деятельности можно проводить на основе как вертикальных отношений "мотивы
- желания - цели - задачи", "планы - модели - стратегии - реакции", так и горизонтальных отношений "потребности - мотивы - планы - знания", "объекты удовлетворения потребностей - цели - стратегии - умения", "условия - задачи -тактики - навыки", определяющих автономные контуры самоорганизации (по Б.Г. Ананьеву). Соответственно, понятие агента как деятеля можно определить в зависимости от выбранного (или технически достижимого) уровня антропоморфизма неким подмножеством из указанного набора характеристик деятельности. Так, на верхнем уровне интерпретируемые интеллектуальными агентами потребности формируют сферу мотивации, а построение планов реализации мотивов требует пополнения знаний или пересмотра убеждений агента моделированием характеристик нижнего уровня и их связей с функциями среднего уровня.
Рис. 5. Обобщенная модель развертывания деятельности когнитивных агентов
Заключение
Таким образом, в ходе исследований предложено развитие мультиагентного подхода для решения задач информационного обеспечения управления безопасностью функционирования региональных социальноэкономических систем на основе формирования и использования, проблемноориентированных мультиагентных виртуальных пространств, как ситуационнокоалиционных многоагентных систем. Предлагаемое технологическое решение обеспечивает виртуализацию процессов принятия решений и функций управления субъектов региональной безопасности, а также моделирование их целенаправленной деятельности.
Агентно-ориентированная виртуализация и создание проблемноориентированных мультиагентных виртуальных пространств - это новый виток развития и становления философии когнитивного управления сложными системами. Конвергенция когнитивных мультиагентных и веб-технологий обеспечивает базис для получения качественно новых технологических решений в области разработки средств информационно-аналитической поддержки управления безопасностью функционирования сложных динамических систем и процессов.
Управление региональной безопасностью на основе мультиагентных виртуальных пространств позволяет проиграть и оценить возможные варианты диффузии ситуации на треке развития региона на агентных имитационных моделях в многомерном пространстве критериев для последующего синтеза траекторий безопасного функционирования региональных социальноэкономических систем, адекватных стратегиям регионального развития. В таком ключе концепция агентной виртуализации может быть расширена на решение широкого спектра задач, связанных с управлением региональным развитием.
Виртуальные пространства регионов - следующий этап на пути создания виртуальных тренажеров для чиновников, менеджеров, системных аналитиков, военных, предназначенных для интеллектуальной поддержки принятия решений по управлению региональными социально-экономическими системами на основе когнитивных мультиагентных моделей и технологий, а также для автоматизированного синтеза адаптивных траекторий развития региона с учетом реализации механизмов адаптации к динамике социально-экономической среды.
Полученные результаты смогут найти применение при реализации «Стратегии развития Арктической зоны Российской Федерации и обеспечения национальной безопасности на период до 2020 года» на территории Мурманской области.
ЛИТЕРАТУРА
1. Смирнов, А.И. Глобальная безопасность и «мягкая сила 2.0»: вызовы и возможности для России / А.И. Смирнов, И.Н. Кохтюлина. - М.: ВНИИ-геосистем, 2012.- 252 с.
2. Маслобоев, А.В. Интегрированная информационно-аналитическая среда поддержки управления региональной безопасностью: этапы и технологии реализации / А.В. Маслобоев, В.А. Путилов // Труды Института системного анализа РАН.- 2012.- Т.62.- №3.- С.61-73.
3. Когнитивные центры как информационные системы для стратегического прогнозирования / И.В. Десятов и др. // Информационные технологии и вычислительные системы.- 2011.- №1.- С.65-81.
4. Варшавский, В.И. Оркестр играет без дирижера: Размышления об эволюции некоторых технических систем и управлении ими. Изд.2, доп. / В.И. Варшавский, Д.А. Поспелов.- М.: URSS, 2009.- 224 с.
5. Мультиагентные технологии для разработки сетецентрических систем управления / А.В. Иващенко и др. // Известия Южного федерального университета. Серия: Технические науки.- 2011.- Т.116.- № 3.- С .11 -23.
6. Душкин, Д.Н. Сетецентрические технологии: эволюция, текущее положение и области дальнейших исследований / Д.Н. Душкин, М.П. Фархадов // Автоматизация и современные технологии. 2012.- №1.- С. 21-29.
7. Жебрун, Н.Н. Использование сервис-ориентированных архитектур при построении информационных систем / Н.Н. Жебрун // Алгоритмы, методы и системы обработки данных.- 2005.- №10.- С.249-254.
8. Тарасов, В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика / В.Б. Тарасов.- М.: Эдиториал УРСС, 2002.- 352 с.
9. Смирнов, А.В. Модели формирования коалиций кооперативных агентов: состояние и перспективы исследований / А.В. Смирнов, Л.Б. Шереметов // Искусственный интеллект и принятие решений.- 2011.- № 1.- С.36-48.
10. Маслобоев, А.В. Гибридная архитектура интеллектуального агента с имитационным аппаратом / А.В. Маслобоев // Вестник МГТУ: Труды Мурманского государственного технического университета.- 2009.- Т.12.- №1.
- С.113-125.
11. Ломов, П.А. Интеграция онтологий с использованием тезауруса для осуществления семантического поиска / П.А. Ломов, М.Г. Шишаев // Информационные технологии и вычислительные системы.- 2009.- №3.- С.49-59.
12. Маслобоев, А.В. Концептуальная модель интегрированной информационной среды поддержки управления безопасностью развития региона / А.В. Маслобоев, В.А. Путилов // Вестник МГТУ: Труды Мурманского государственного технического университета.- 2011.- Т.14.- №4.- Мурманск: МГТУ, 2011.- С.842-853.
13. Шамис, А.Л. Поведение, восприятие, мышление: проблемы создания искусственного интеллекта / А.Л. Шамис.- М.: URSS, 2005.- 224 с.
14. Леонтьев, А.Н. Деятельность. Сознание. Личность. / А.Н. Леонтьев.- М.: Академия, 2005.- 352 с.
Сведения об авторах
Путилов Владимир Александрович - д.т.н., проф., директор,
е-mail: [email protected]. net. га
Vladimir A. Putilov - Dr. of Sci. (Tech.), Prof., Director
Маслобоев Андрей Владимирович - к.т.н., старший научный сотрудник,
е-mail: [email protected]
Andrey V. Masloboev - Cand. of Sci. (Tech.), Senior research fellow
