350 руб
Журнал «Информационно-измерительные и управляющие системы» №4 за 2014 г.
Статья в номере:
Решение задач системы поддержки принятия решений в процессе управления распределенными динамическими ресурсами
Ключевые слова: системы управления метод прецедентов темпоральная база данных нечеткие лингвистические переменные нечеткое расстояние
Авторы:
М. Ю. Бабич - д.т.н., доцент, гл. специалист, ОАО «НПП «Рубин». E-mail: mail@npp-rubin.ru
Аннотация:
Рассмотрен класс систем управления распределенными, динамическими ресурсами. В процессе решения слабоструктурированных задач предложено использовать метод прецедентов. Определены требования к системам управления заданного класса, позволяющие реализовать предложенный метод.
Страницы: 12-18
Список источников

  1. Ларичев О.И., Петровский А.Б. Системы поддержки принятия решений // Современное состояние и перспективы развития. Итоги науки и техники. М.: ВИНИТИ. 1987. Т. 21. С. 131-164.
  2. Трофимец В.Я. Развитие инструментальных систем и методов военно экономического анализа // Электронный научный журнал «Вооружение и экономика». 2009. №4(8). С. 29-50;http://www.mil.ru/info/1070/51205/index.shtml.
  3. Городецкий В.И. Многоагентные системы: современное состояние исследований и перспективы применения // Новости искусственного интеллекта. 1996. №1. C. 44-59.
  4. Рассел С., Норвинг П. Искусственный интеллект. Современный подход. М.: Вильямс. 2006. 1048 с.
  5. Костенко Б.Б., Кузнецов С.Д. История и актуальные проблемы темпоральных баз данных. http://www.ab.bl/by/articles/113250.php
  6. Бабич М.Ю.Вопросы использования картографических данных в автоматизированных информационных системах // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2006. № 1. С. 7-13.
  7. Бабич М.Ю., Бажутина Н.П., Ковалева В.С., Ползунов Н.В., Нисенбаум Е.Э. Возможности применения системы пользовательских картографических слоев при решении задач интеллектуального программного обеспечения // Кибернетика и высокие технологии XXI века: VIIIМеждунар. научно-техн. конф. Т. 2. Воронеж: ВГУ. 2007. С. 827-833.
  8. Паклин Н.Б. Нечеткие запросы к реляционным базам данных. http://www.basegroup.ru/library/analysis/fuzzylogic/queries
  9. Борисов А.Н., Алексеев А.В., Меркурьева Г.В. и др. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений. М.: Радио и связь. 1989. 304 с.
  10. Корченко А.Г. Построение системы защиты информации на нечетких множествах. Киев: МК-Пресс. 2006. 320 с.
  11. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Наука, 1986. 312 с.
  12. Тарасов В.Б. Эволюционная семиотика и нечеткие многоагентные системы - основные теоретические подходы к построению интеллектуальных организаций // Информационные технологии и вычислительные системы. 1998. № 1. С. 54-68.
  13. Бабич М.Ю., Кузнецов В.Е. Применение нечетких картографических объектов пользовательского слоя // Вопросы радиоэлектроники. Сер. ЭВТ // Научно-технический журнал. Вып. 5. М.: ЦНИ «Электроника». 2008. С. 42-50.
  14. Карпов Л.Е., Юдин В.Н. Адаптивное управление по прецедентам основанное на классификации состояний управляемых объектов // Труды Института системного программирования РАН. 2007. Т. 13. № 2. С. 37-57.
  15. Мушик Э., Мюллер П. Методы принятия технических решений. М.: Мир. 1990. 208 с.
  16. Юрков В.Ю., Лукина О.В. Нечеткая геометрия как модель и средство развития визуального мышления // Наука и образование. Электронное научно-техн. изд. 2007. № 3. http: //www.technomag.edu.ru/index.html
  17. Бабич М.Ю. Применение нечеткого расстояния в процессе запросов к базе данных картографической информации // Вопросы радиоэлектроники. Сер. ЭВТ. 2010. Вып. 5. С. 169-180.
  18. Дюбуа Д., Прад А. Теория возможностей. М.: Радио и связь. 1990. 288 с.
  19. Рыжов А.П. Элементы теории нечетких множеств и измерения нечеткости. М.: Диалог-МГУ. 1998. 81 с.