CC BY
18Проблемы комплексной поддержки процесса разработки интеллектуальных СППР в УДК 519.816
ПРОБЛЕМЫ КОМПЛЕКСНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРОЦЕССА РАЗРАБОТКИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СППР В СЛАБОФОРМАЛИЗОВАННЫХ ПРЕДМЕТНЫХ ОБЛАСТЯХ Загорулько Юрий Алексеевич
К.т.н., зав. лабораторией «Искусственного интеллекта», Институт систем информатики им. А.П. Ершова СО РАН, 630090, г. Новосибирск, пр. Лаврентьева 6, e-mail: [email protected] Загорулько Галина Борисовна
Научный сотрудник, Институт систем информатики им. А.П. Ершова СО РАН, 630090, г. Новосибирск, пр. Лаврентьева 6, e-mail: [email protected]
Аннотация. В статье обосновывается необходимость организации комплексной поддержки процесса разработки интеллектуальных систем поддержки принятия решений (СППР) в слабоформализованных предметных областях, описываются возникающие при этом проблемы, предлагаются подходы к их решению. Формулируются цель и задачи инициативного проекта, направленного на решение указанной проблемы, описывается современное состояние исследований в этой области и предлагаемые методы.
Ключевые слова: система поддержки принятия решений; слабоформализованная предметная область, комплексная поддержка процесса разработки СППР, онтология
Введение. Обеспечение интеллектуальной поддержки принятия решений в слабоформализованных предметных областях является весьма актуальной проблемой. Для ее решения создаются интеллектуальные системы поддержки принятия решений (ИСППР). Однако разработка таких систем является очень трудной задачей, поскольку современные инструментальные средства разработки СППР либо неприменимы в слабоформализованных предметных областях, либо малодоступны из-за высокой стоимости.
Одним из путей решения указанной проблемы является обеспечение комплексной поддержки разработчиков ИССПР на всех этапах создания такого класса систем: от концептуального проектирования до реализации.
В статье рассматриваются проблемы, возникающие при организации комплексной поддержки процесса разработки интеллектуальных СППР (ИСППР) в слабоформализованных предметных областях, и описываются подходы к их решению, разрабатываемые в рамках инициативного проекта.
1. Цели и задачи проекта. Главной целью инициативного проекта, рассматриваемого в данной статье, является разработка методологии построения интеллектуальных систем поддержки принятия решений для слабоформализованных предметных областей, объединяющей набор методов, средств и информационных ресурсов, обеспечивающих комплексную поддержку процесса разработки таких систем.
Для достижения цели проекта необходимо решить следующие задачи:
1. Разработать концепцию комплексной поддержки процесса разработки ИСППР в слабоформализованных предметных областях.
2. Разработать концептуальный базис области знаний «Поддержка принятия решений».
3. Систематизировать знания, информационные ресурсы и методы, накопленные в области знаний «Поддержка принятия решений».
4. Разработать специализированный Интернет-ресурс, обеспечивающий содержательный доступ к систематизированным знаниям, информационным ресурсам и методам, относящимся к области знаний «Поддержка принятия решений».
5. Разработать доступную из разработанного интернет-ресурса экспертную советующую систему, которая на основе представленной разработчиком информации о предметной области ИСППР и решаемых ею задачах предложит ему наиболее подходящие методы поддержки принятия решений и их реализации.
6. Для компонентной поддержки процесса создания ИСППР разработать библиотеку (репозитарий) методов поддержки принятия решений, реализованных в виде сервисов.
7. На базе реализованных методов и средств поддержки процесса разработки ИСППР построить методологию разработки ИСППР в слабоформализованных предметных областях.
2. Современное состояние исследований в данной области науки. Теория поддержки принятия решений является хорошо развитой научной дисциплиной. Вопросами развития этой теории и ее практических приложений занимаются многие ученые и научные коллективы. В работах А.Б Петровского [17], О.А. Кулагина [13], А.И. Орлова [16] даются описания этапов принятия решений и классификация задач принятия решений, детально описывается ряд классических методов принятия решений. Вопросам построения, анализа и использования нечетких когнитивных карт в принятии решений посвящены работы О.П. Кузнецова [12] и А.А. Кулинича [14]. Вопросы информационной поддержки принятия решений поднимаются в работах С.В. Смирнова [2]. Вопросам применения рассуждений на основе прецедентов в интеллектуальных СППР посвящены работы Л.Р. Черняховской [20] и П.Р. Варшавского [1]. Вопросы создания компьютерных систем поддержки принятия управленческих решений обсуждаются в работах Э.А. Трахтенгерца [18]. Использованию ИСППР в нештатных ситуациях посвящены работы В.А. Геловани [3] и Л.В. Массель [15].
К настоящему времени разработаны и описаны большое количество методов поддержки принятия решений (ППР). Однако до сих пор не созданы исчерпывающее описание и классификация существующих методов принятия решений. Описаны многие алгоритмы и методы, но найти готовые к исполнению модули или их подробные спецификации весьма трудно.
Наиболее полно методы ППР описаны для хорошо формализованных областей. Существует целый ряд учебников [11, 13, 16, 17], в которых описаны многие известные методы ППР. Для слабоформализованных областей таких методов разработано и описано гораздо меньше.
В последнее время в зарубежных публикациях обсуждаются проблемы и опыт использования онтологий при построении СППР в различных областях [6, 19, 24, 28], в том числе в слабоформализованных [23]. Однако в этих и близких к ним работах даже не ставился вопрос создания комплексной онтологии задач и методов поддержки принятия решений.
Что касается информационных ресурсов, обслуживающих разработчиков СППР, то их практически нет. Все известные нам системы в основном ориентированы на ЛПР (лиц, принимающих решение) или специалистов в конкретной предметной области, а не на разработчиков СППР. Например, в работе [26] описан онлайн-ресурс, предоставляющий доступ специалистам к медицинским знаниям и интернет-ресурсам для принятия решений при лечении различных заболеваний. В работе [25] представлена доступная через Интернет СППР для поддержки принятия решений при управлении водозабором.
Из отечественных разработок стоит отметить систему, разработанную под руководством А.Ю. Горнова [4], осуществляющую удаленную компьютерную поддержку разработчиков, использующих математические пакеты. Однако этот ресурс поддерживает разработку приложений в формализованных областях (вычислительная математика), а для слабоформализованных областей отсутствуют информационные интернет-ресурсы, предназначенные для разработчиков.
Что касается инструментария, необходимого для систематизации знаний, информационных ресурсов и методов, относящихся к моделируемой области знаний, и построения Интернет-ресурсов, обеспечивающих содержательный доступ к ним, то наиболее подходящим для нашего проекта подходом является разрабатываемая консорциумом W3C концепция Semantic Web [22], вместе с набором поддерживающих ее технологий (http://www.w3.org/2001/sw/). Эта концепция предполагает наличие у любого размещенного в сети документа связанного с ним набора метаданных (семантической аннотации). Для описания метаданных используются принятые W3C в качестве стандартов языки RDF (Resource Definition Framework) [10] и OWL (Web Ontology Language) [10, 21], которые позволяют не только описывать структурные свойства документов, но и представлять их смысл в терминах онтологий предметных областей (заданных на языке OWL). Наличие такого рода метаданных у документов облегчает их интеграцию, поддерживает содержательный доступ к ним и делает возможным их использование различными программными приложениями и сообществами.
.3. Предлагаемые методы и подходы к решению проблемы. Авторами проекта предлагается подход к организации комплексной поддержки процесса разработки интеллектуальных СППР в слабоформализованных предметных областях, в соответствии с которым такая поддержка осуществляется на трех уровнях: концептуальном, информационном и компонентном. При этом концептуальный уровень такой поддержки представляет система онтологий. Информационная поддержка обеспечивается средствами специализированного Интернет-ресурса, в котором, в частности, систематизируются и описываются конкретные методы поддержки принятия решений и их доступные реализации. Компонентную поддержку предоставляет репозитарий методов поддержки принятия решений, реализованных в виде сервисов.
На начальном этапе разработчику ИСППР, прежде всего, необходим концептуальный базис. Область знаний «Поддержка принятия решений», равно как и слабоформализованная предметная область, для которой создается ИСППР, сложны и многогранны. Чтобы четко осознать, на какой класс задач будет ориентирована создаваемая ИСППР, и какие методы нужны для их решения, разработчику необходимо представлять общую структуру этих областей. В качестве концептуального базиса, решающего эту задачу, разрабатывается система взаимосвязанных онтологий, включающая в себя онтологию области знаний
«Поддержка принятия решений» и базовые онтологии, предназначенные для описания предметной области ИСППР. Онтология поддержки принятия решений, в свою очередь, должна содержать в качестве составной части онтологию задач и методов поддержки принятия решений.
Помимо общих представлений о предметной области ИСППР и поддержке принятия решений, обеспечиваемых онтологией, на начальном этапе разработчику необходима информационная поддержка. Ему важно иметь полное представление об имеющихся конкретных методах поддержки принятия решений, о классах решаемых ими задач, о возможностях и ограничениях каждого метода. Он должен знать об этапах принятия решений, об используемых на каждом этапе методах. Разработчик должен понимать, какие инструментальные средства реализуют возможности тех или иных методов. Средством такой поддержки будет созданный на основе онтологии информационно-аналитический Интернет-ресурс, который снабжен развитым пользовательским интерфейсом, предоставляющим содержательный доступ к указанной информации и средствам ее аналитической обработки.
На этапе реализации ИСППР большую роль играет компонентная поддержка разработчиков. Возможность выбрать готовые программные компоненты, реализующие необходимые методы поддержки принятия решений, может существенно облегчить и ускорить процесс создания ИСППР. Средством решения этой задачи будет библиотека методов принятия решений, снабженных унифицированными спецификациями, на основе которых может выполняться интеграция методов. Такая библиотека, помимо компонентной поддержки, предоставит непосредственный доступ к методам, позволит разработчикам предварительно опробовать их, чтобы лучше понять их возможности и выбрать наиболее подходящие для поставленных задач.
Разработанная во время выполнения проекта методология создания ИСППР в слабоформализованных областях обеспечит разработчика необходимым концептуальным базисом, предоставит ему требуемую для разработки информацию вместе со средствами содержательного доступа к ней и ее анализа, предоставит набор реализованных методов, а также их спецификации, позволяющие включать эти методы в разрабатываемые ИСППР и интегрировать их между собой.
Кроме того, будет создана доступная через Интернет-ресурс экспертная система, которая на основе представленной разработчиком информации о предметной области ИСППР и поставленных задачах предложит ему наиболее подходящие методы поддержки принятия решений.
При выполнении проекта используются методы онтологического моделирования, искусственного интеллекта, технологии Semantic Web, сервис-ориентированный подход, а также методы и подходы, которые создавались и развивались при участии авторов предлагаемого проекта в Институте систем информатики (ИСИ) СО РАН и Институте систем энергетики (ИСЭМ) СО РАН.
Для создания концептуального базиса разработки ИСППР предлагается использовать онтологический подход и технологии Semantic Web. Онтологии де-факто являются в настоящее время основой баз знаний в сложных, слабоформализованных областях, к которым можно отнести не только области, для которых будут разрабатываться ИСППР, но и такую область знаний, как поддержка принятия решений. Входящая в состав онтологии поддержки принятия решений онтология задач и методов позволит унифицировать описания
имеющихся методов, форматов используемых в них данных, спецификации реализующих эти методы программных компонентов.
4. Ожидаемые результаты. В рамках предлагаемого проекта разработанная ранее в коллективе ИСИ СО РАН онтология задач и методов поддержки принятия решений [5] будет переработана с использованием технологий Semantic Web и расширена описаниями методов принятия решений в слабоформализованных предметных областях. Использование возможностей Semantic Web упростит создание непротиворечивых и готовых к переиспользованию фрагментов знаний моделируемых областей.
На основе построенной онтологии поддержки принятия решений создается информационно-аналитический интернет-ресурс, в котором будут собраны описания конкретных интеллектуальных методов принятия решений, отображены их связи с этапами и задачами принятия решений. Здесь же будет представлена информация о доступных инструментариях, коллективах и исследователях, занимающихся данной проблематикой. Для разработки данного ресурса используются технология и методология разработки научных Интернет-ресурсов [8], созданные в ИСИ СО РАН в рамках проекта РФФИ № 13-07-00422а, которые будут дополнены и усовершенствованы в рамках предлагаемого проекта. В частности, для наполнения контента ресурса информацией о методах принятия решений будут использованы оригинальные средства автоматического сбора такого рода информации [7], разработанные авторами проекта из ИСИ СО РАН и базирующиеся на онтологии. Онтология здесь используется не только для представления семантики информационных ресурсов, но и для поддержки их интеллектуального анализа.
В соответствии с онтологией будет построена и библиотека методов принятия решений. Использование сервис-ориентированного подхода [27] упростит включение в библиотеку как оригинальных авторских, так и имеющихся в свободном доступе готовых реализаций методов. Спецификация методов в виде сервисов позволит снять ряд проблем, связанных с различием платформ, на которых разрабатывались методы, стандартов, форматов данных, удаленным размещением этих методов. Использование стандартизированных интерфейсов обеспечит интеграцию методов при решении нетривиальных задач. Сетевые протоколы, которые могут использоваться для взаимодействия между сервисами, позволят получить доступ к информации и функциональным компонентам, размещенным на удаленных серверах.
Разработка экспертной советующей системы будет выполняться с использованием как методов и средств, разработанных в ИСИ СО РАН [9, 30], так и средств технологии Semantic Web, в частности языка описания правил SWRL [29].
Таким образом, разработанные в ходе выполнения проекта методы и средства построения ИСППР возместят отсутствие готовых доступных инструментариев с требуемой функциональностью и окажут помощь в разработке широкого класса ИСППР в слабоформализованных предметных областях.
Заключение. В статье рассмотрены проблемы организации комплексной поддержки процесса разработки интеллектуальных СППР в слабоформализованных предметных областях и описаны подходы к их решению. Комплексная поддержка будет осуществляться на трех уровнях: концептуальном, информационном и компонентном. Концептуальный базис такой поддержки обеспечивается системой онтологий, ядро которой составляет онтология области знаний «Поддержка принятия решений». Информационную поддержку
осуществляет Интернет-ресурс, представляющий содержательный доступ к структурированным и систематизированным на основе онтологий знаниям, информационным ресурсам и методам, относящимся к области знаний «Поддержка принятия решений». Компонентную поддержку процесса разработки ИСППР обеспечивает репозитарий методов поддержки принятия решений, предоставляющий непосредственный доступ к реализациям этих методов и позволяющий разработчикам предварительно опробовать их, чтобы лучше понять их возможности и выбрать из них наиболее подходящие для решения поставленных задач.
Работа выполняется при частичной поддержке гранта РФФИ № 16-07-00569 «Методы и средства комплексной поддержки процесса разработки интеллектуальных СППР в слабоформализованных предметных областях на основе сервис-ориентированного подхода и технологий Semantic Web».
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Варшавский П.Р., Еремеев А.П. Моделирование рассуждений на основе прецедентов в интеллектуальных системах поддержки принятия решений // Искусственный интеллект и принятие решений, 2009. №2. - С. 45-57.
2. Виттих В.А., Ситников П.В., Смирнов С.В. Онтологический подход к построению информационно-логических моделей в процессах управления социальными системами // Вестник компьютерных и информационных технологий, 2009. №5. - С. 45-53.
3. Геловани А.П., Башлыков А.А., Бритков В.Б., Вязилов Е.Д. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в нештатных ситуациях с использованием информации о состоянии природной среды // Эдиториал УРСС, 2001. - 304 с.
4. Горнов А.Ю. Разработка информационно-вычислительной системы для экспертной поддержки пользователей математических пакетов при численном решении задач оптимального управления / А.Ю. Горнов, Т.С. Зароднюк // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. - ИрГУПС. - 2006. - №1. - С. 114-119.
5. Загорулько Г.Б., Загорулько Ю.А. Подход к разработке онтологии задач и методов поддержки принятия решений // Труды 13-й национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2012. - Белгород: Изд-во БГТУ, 2012. Т. 2. -С.185-192.
6. Загорулько Ю.А., Загорулько Г.Б. Использование онтологий в экспертных системах и системах поддержки принятия решений // Труды Второго симпозиума «Онтологическое моделирование» (Казань, октябрь 2010 г.) - М.: ИПИ РАН, 2011. -С. 321-351.
7. Загорулько Ю. А., Ахмадеева И. Р., Серый А. С. Автоматизация сбора информации о научной деятельности для тематических интеллектуальных научных интернет-ресурсов // Аналитика и управление данными в областях с интенсивным использованием данных: XVII Международная конференция DAMDID/RCDL'2015 (Обнинск, 13-16 октября 2015, Россия): Труды конференции / под .ред. Л.А. Калиниченко, С.О. Старкова - Обнинск: ИАТЭ НИЯУ МИФИ, 2015. -С. 105-111.
8. Загорулько Ю.А., Загорулько Г.Б., Боровикова О.И. Технология создания тематических интеллектуальных научных интернет-ресурсов, базирующаяся на онтологии // Программная инженерия, 2016. № 2. -С. 51-60.
9. Загорулько Ю.А., Попов И.Г. Представление знаний в интегрированной технологической среде Semp-TAO // Проблемы представления и обработки не полностью определенных знаний / под ред. И.Е. Швецова. - М.-Новосибирск: Российский научно-исследовательский институт искусственного интеллекта, 1996. - С. 59-74.
10. Лапшин В.А. Онтологии в компьютерных системах. М.: Научный мир, 2010. - 224 с.
11. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений, а также Хроника событий в Волшебных Странах. М: «Логос», 2000. - 296 с.
12. Кузнецов О.П. Интеллектуализация поддержки управляющих решений и создание интеллектуальных систем // Теория и методы разработки программного обеспечения систем управления. Спецвыпуск журнала «Проблемы управления». №3.1, 2009. -С.64-72.
13. Кулагин О.А. Принятие решений в организациях. - СПб: Издательский дом «Сентябрь», 2001.- 148 с.
14. Кулинич, А. А. Компьютерные системы анализа ситуаций и поддержки принятия решений на основе когнитивных карт: подходы и методы // Проблемы управления, 2011. № 4. - С. 3145.
15. Массель Л.В., Массель А.Г. Технологии и инструментальные средства интеллектуальной поддержки принятия решений в экстремальных ситуациях в энергетике // Вычислительные технологии, 2013. Т. 18. - Специальный выпуск. - С. 37-44.
16. Орлов А.И. Эконометрика. Учебное пособие. - М.: Изд-во "Экзамен", 2002. - 576 с.
17. Петровский А.Б. Теория принятия решений. - М.: Издательский центр «Академия», 2009. - 400 с.
18. Трахтенгерц Э.А. Компьютерные системы поддержки принятия управленческих решений // Проблемы управления, 2003. № 1. - С.13-28.
19. Черняховская Л.Р., Кружков В.Н., Дикова Ф.А. Онтологический подход к разработке системы поддержки принятия решений // Электронный журнал "Информационные ресурсы России", 2009. №1. - С. 25-28.
20. Черняховская Л.Р., Старцева Е.Б., Муксимов П.В., Макаров К.А. Поддержка принятия решений при управлении сложными производственными системами на основе онтологической базы знаний // Вестник Уфимского государственного авиационного технического университета, 2007. Т. 9. № 7. -С. 41-45.
21. Antoniou G., Harmelen F. Web Ontology Language: OWL // Handbook on Ontologies. -Berlin: Springer Verlag, 2003. - Pр. 67-92.
22. Berners-Lee T., Hendler J., Lassila O. The Semantic Web. Scientific American, 2001. Vol. 284, № 5. - Pр.34-43.
23. Casanovas P., Casellas N., Vallbe J.-J. An Ontology-Based Decision Support System for Judges. In Proceeding of the 2009 conference on Law, Ontologies and the Semantic Web: Channelling the Legal Information Flood. Amsterdam: IOS Press, 2009. - Pр. 165-175.
24. Ceccaroni L., Cortés U., Sánchez-Marre M. OntoWEDSS: augmenting environmental decision-support systems with ontologies. Environmental Modelling & Software. Vol. 19, Issue 9, September 2004. - Pр. 785-797.
25. Dejian Zhang, Xingwei Chen, Huaxia Yao. Development of a Prototype Web-Based Decision Support System for Watershed Management // Water, 2015, № 7. - Pр. 780-793.
26. Finkle-Perazzo D., Jetha N. Online resources to enhance decision-making in public health // Chronic diseases and injuries in Canada, 2011. Vol. 31. Is.4. - Pp. 172-175.
27. Gudgin M., Hadley M., Mendelsohn N., Moreau J.-J., Nielsen H.F., Karmarkar A., Lafon Y. SOAP Version 1.2 Part 1: Messaging Framework (Second Edition). http://www.w3.org/TR/soap12-part1/ (дата обращения: 14.03.2016).
28. Sheng-Tun Li, Huang-Chih Hsieh, I-Wei Sun. An Ontology-based Knowledge Management System for the Metal Industry. In Proceedings of the Twelfth International World Wide Web Conference (WWW2003), Budapest, Hungary, 2003.
29. SWRL: A Semantic Web Rule Language Combining OWL and RuleML. W3C Member Submission 21 May 2004. http://www.w3.org/Submission/SWRL/ (дата обращения: 14.03.2016).
30. Zagorulko Yu.A., Popov I.G., Kostov Yu.V. Subdefinite Data Types and Constraints in Knowledge Representation Language. // Joint Bulletin of the Novosibirsk Computing Center and Institute of Informatics Systems. Series: Computer Science. 16 (2001), NCC Publisher. Novosibirsk, 2001. -Pp. 153-170.
UDK 519.816
PROBLEMS OF THE COMPLEX SUPPORT OF THE INTELLIGENT DECISION SUPPORT SYSTEM DEVELOPMENT IN WEAKLY FORMALIZED DOMAINS Yury A. Zagorulko
Dr., Head of Laboratory "Artificial Intelligence" A.P. Ershov Institute of Informatics Systems Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences 6, Acad. Lavrentjev pr., 630090, Novosibirsk, Russia, e-mail: [email protected]
Galina B. Zagorulko
Researcher of Laboratory "Artificial Intelligence" A.P. Ershov Institute of Informatics Systems Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences 6, Acad. Lavrentjev pr., 630090, Irkutsk, Russia, e-mail: [email protected]
Abstract. Necessity of complex support of process of development of the intelligent decision support systems in weakly formalized subject domains is justified; the problems of organization of such support are described and approaches to their decision are suggested. The purpose and tasks of the initiative project directed to the solution of the problem specified above are formulated, state of the art in this area and the suggested methods are described.
Keywords: decision support system, weakly formalized subject domain, complex support of process of DSS development, ontology
References
1. Varshavskij P.R., Eremeev A.P. Modelirovanie rassuzhdenij na osnove precedentov v intellektual'nyh sistemah podderzhki prinjatija reshenij populiatsii [Case-based reasoning in the
intelligent decision support systems] // Iskusstvennyj intellekt i prinjatie reshenij = Artificial intelligence and decision making, 2009. - №2. - Pp. 45-57 (in Russian).
2. Vittih V.A., Sitnikov P.V., Smirnov S.V. Ontologicheskij podhod k postroeniju in-formacionno-logicheskih modelej v processah upravlenija social'nymi sistemami [Ontological approach to development of information-logical systems in the control processes of social systems] // Vestnik komp'juternyh i informacionnyh tehnologij = Herald of computer and information technologies, 2009. - №5. - Pp. 45-53 (in Russian).
3. Gelovani A.P., Bashlykov A.A., Britkov V.B., Vjazilov E.D. Intellektual'nye sistemy podderzhki prinjatija reshenij v neshtatnyh situacijah s ispol'zovaniem informacii o sostojanii prirodnoj sredy [Intelligent decision support systems in contingency situation with using information about state of natural environment] // Jeditorial URSS, 2001. - 304 p. (in Russian).
4. Gornov A.Ju. Razrabotka informacionno-vychislitel'noj sistemy dlja jekspertnoj podderzhki pol'zovatelej matematicheskih paketov pri chislennom reshenii zadach optimal'nogo upravlenija [Development of information system for expert user support of mathematical packages at the numerical solution of problems of optimal control] / A.Ju. Gornov, T.S. Zarodnjuk // Sovremennye tehnologii. Sistemnyj analiz. Modelirovanie = Modern technologies. System analysis. Modeling. - IrGUPS. - 2006. - №1. - Pp. 114-119 (in Russian).
5. Zagorulko G.B., Zagorulko Yu.A. Podhod k razrabotke ontologii zadach i metodov podderzhki prinjatija reshenij [Approach to building the task and decision support methods ontology] // Trudy 13-j nacional'noj konferencii po iskusstvennomu intellektu s mezhdunarodnym uchastiem KII-2012 = Proceeding of 13 th Russian national conference on artificial intelligence with the international participation CAI-2012. - Belgorod: Izd-vo BGTU, 2012. Vol. 2. - Pp.185-192 (in Russian).
6. Zagorulko Yu.A., Zagorulko G.B. Ispol'zovanie ontologij v jekspertnyh sistemah i sistemah podderzhki prinjatija reshenij [Application of ontologies in expert systems and decision support systems] // Trudy Vtorogo simpoziuma «Ontologicheskoe modelirovanie» (Kazan', oktjabr' 2010) = Proceeding of the Second symposium "Ontological modeling" (Kazan, October, 2010). - M.: IPI RAN, 2011. -Pp. 321-351 (in Russian).
7. Zagorulko Yu. A., Ahmadeeva I. R., Seryj A. S. Avtomatizacija sbora informacii o nauchnoj dejatel'nosti dlja tematicheskih intellektual'nyh nauchnyh internet-resursov [An automatization of collection of information about scientific activity for subject intelligent scientific internet resources] // Analitika i upravlenie dannymi v oblastjah s intensivnym ispol'zovaniem dannyh:XVII Mezhdunarodnaja konferencija DAMDID/RCDL'2015 (Obninsk, 13-16 oktjabrja 2015, Rossija): Trudy konferencii / pod .red. L.A. Kalinichenko, S.O. Starkova = Data Analytics and Management in Data Intensive Domains: XVII International Conference DAMDID/RCDL'2015 (October 13 - 16, 2015, Obninsk, Russia). Proceedings of the Conference / L.A. Kalinichenko, S.O. Starkov (eds).. - Obninsk: IATJe NIJaU MIFI, 2015. -Pp. 105-111 (in Russian).
8. Zagorulko Yu.A., Zagorulko G.B., Borovikova O.I. Tehnologija sozdanija tematicheskih intellektual'nyh nauchnyh internet-resursov, bazirujushhajasja na ontologii [Technology for building subject-based intelligent scientific internet resources based on ontology] // Programmnaja inzhenerija = Software Engineering, 2016, № 2. -Pp. 51-60 (in Russian).
9. Zagorulko Yu.A., Popov I.G. Predstavlenie znanij v integrirovannoj tehnologicheskoj srede Semp-TAO [Knowledge representation in Semp-TAO integrated technological environment] //
Problemy predstavlenija i obrabotki ne polnost'ju opredelennyh znanij / pod red. I.E. Shvecova = Problems of representation and processing of not completely certain knowledge / I.E. Shvetcov (ed.). - M.-Novosibirsk: Rossijskij nauchno-issledovatel'skij institut iskusstvennogo intellekta, 1996. - Pp. 59-74 (in Russian).
10. Lapshin V.A. Ontologii v komp'juternyh sistemah [Ontologies in computer systems]. M.: Nauchnyj mir, 2010. - 224 p. (in Russian).
11. Larichev O.I. Teorija i metody prinjatija reshenij, a takzhe Hronika sobytij v Volshebnyh Stranah [Theory and methods of decision-making as well as the chronicle of events in a magical land]. M: «Logos», 2000. - 296 p. (in Russian).
12. Kuznecov O.P. Intellektualizacija podderzhki upravljajushhih reshenij i sozdanie in-tellektual'nyh system [Intellectualization of support of the control decisions and creation of intelligent systems intellectualization of control decisions support and creation of intellectual systems in the RAS Institute of Control Sciences] // Teorija i metody razrabotki programmnogo obespechenija sistem upravlenija. Specvypusk zhurnala «Problemy upravlenija» = Theory and methods of development of the software of control systems. Special Issue «Control Sciences». №3.1, 2009. -Pp.64-72 (in Russian)
13. Kulagin O.A. Prinjatie reshenij v organizacijah [Decision-making in the organizations]. - SPb: Izdatel'skij dom «Sentjabr'», 2001.- 148 p. (in Russian).
14. Kulinich, A. A. Komp'juternye sistemy analiza situacij i podderzhki prinjatija reshenij na osnove kognitivnyh kart: podhody i metody [Software for situation analysis and decision support on the basis of cognitive maps: approaches and methods] // Problemy upravlenija = Control Sciences, 2011. № 4. - Pp. 3145 (in Russian).
15. Massel' L.V., Massel' A.G. Tehnologii i instrumental'nye sredstva intellektual'noj podderzhki prinjatija reshenij v jekstremal'nyh situacijah v jenergetike [Technologies and tools of intelligent decision-making support of in emergency situations in the energy sector] // Vychislitel'nye tehnologii = Computational technologies. 2013. Vol.18. - P. 37-44 (in Russian).
16. Orlov A.I. Jekonometrika. Uchebnoe posobie [Econometrics. Tutorial]. - M.: Izd-vo "Jekzamen", 2002. - 576 p. (in Russian).
17. Petrovskij A.B. Teorija prinjatija reshenij [Decision theory]. - M.: Izdatel'skij centr «Akademija», 2009. - 400 p. (in Russian).
18. Trahtengerc Je.A. Komp'juternye sistemy podderzhki prinjatija upravlencheskih reshenij [Computer-aided management decision-making support systems] // Problemy upravlenija = Control Sciences, 2003. № 1. - Pp.13-28 (in Russian).
19. Chernjahovskaja L.R., Kruzhkov V.N., Dikova F.A. Ontologicheskij podhod k razrabotke sistemy podderzhki prinjatija reshenij [Ontological approach to development of decision support system] // Jelektronnyj zhurnal "Informacionnye resursy Rossii" = Electronic journal "Information resources of Russia", 2009. №1. - Pp. 25-28 (in Russian).
20. Chernjahovskaja L.R., Starceva E.B., Muksimov P.V., Makarov K.A. Podderzhka prinjatija reshenij pri upravlenii slozhnymi proizvodstvennymi sistemami na osnove ontologicheskoj bazy znanij [The decision support in the management of complex production systems based on ontological knowledge base] // Vestnik Ufimskogo gosudarstvennogo aviacionnogo tehnicheskogo universiteta = Bulletin of Ufa State Aviation University, 2007. Vol. 9. № 7. -Pp. 41-45 (in Russian).
21. Antoniou G., Harmelen F. Web Ontology Language: OWL // Handbook on Ontologies. -Berlin: Springer Verlag, 2003. - Pp. 67-92.
22. Berners-Lee T., Hendler J., Lassila O. The Semantic Web. Scientific American, 2001. Vol. 284, № 5. - Pp.34-43.
23. Casanovas P., Casellas N., Vallbe J.-J. An Ontology-Based Decision Support System for Judges. In Proceeding of the 2009 conference on Law, Ontologies and the Semantic Web: Channelling the Legal Information Flood. Amsterdam: IOS Press, 2009. - Pp. 165-175.
24. Ceccaroni L., Cortés U., Sánchez-Marre M. OntoWEDSS: augmenting environmental decision-support systems with ontologies. Environmental Modelling & Software. Vol. 19, Issue 9, September 2004. - P.785-797.
25. Dejian Zhang, Xingwei Chen, Huaxia Yao. Development of a Prototype Web-Based Decision Support System for Watershed Management // Water, 2015. № 7. - Pp. 780-793.
26. Finkle-Perazzo D., Jetha N. Online resources to enhance decision-making in public health // Chronic diseases and injuries in Canada, 2011. Vol. 31. Is.4. - Pp. 172-175.
27. Gudgin M., Hadley M., Mendelsohn N., Moreau J.-J., Nielsen H.F., Karmarkar A., Lafon Y. SOAP Version 1.2 Part 1: Messaging Framework (Second Edition). http://www.w3.org/TR/soap12-part1/ (дата обращения: 14.03.2016).
28. Sheng-Tun Li, Huang-Chih Hsieh, I-Wei Sun. An Ontology-based Knowledge Management System for the Metal Industry. In Proceedings of the Twelfth International World Wide Web Conference (WWW2003), Budapest, Hungary, 2003.
29. SWRL: A Semantic Web Rule Language Combining OWL and RuleML. W3C Member Submission 21 May 2004. http://www.w3.org/Submission/SWRL/ (дата обращения: 14.03.2016).
30. Zagorulko Yu.A., Popov I.G., Kostov Yu.V. Subdefinite Data Types and Constraints in Knowledge Representation Language. // Joint Bulletin of the Novosibirsk Computing Center and Institute of Informatics Systems. Series: Computer Science. 16 (2001), NCC Publisher. Novosibirsk, 2001. -Pp. 153-170.
