Г.В. Рыбина1, В.С. Горшков2

1,2 Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ» (Москва, Россия)

1 gvrybina@yandex.ru, 2 victor.s.gorshkov@yandex.ru

Постановка проблемы. На данный момент актуальна задача сравнительного анализа опыта разработки отечественного математического и программного обеспечения для создания наиболее сложных и востребованных классов динамических интеллектуальных систем, функционирующих в реальном времени, – динамических интегрированных экспертных систем (ИЭС) и интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени (ИСППР РВ).

Цель. Исследовать концептуально-функциональные и технологические возможности применения для разработки ИСППР РВ хорошо апробированной и динамически развивающейся оригинальной задачно-ориентированной методологии автоматизированного построения широкого класса ИЭС (статических, динамических, обучающих) и поддерживающего ее инструментария в виде интеллектуальной программной среды инструментального комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ.

Результаты. Проведено экспериментальное программное моделирование процессов прототипирования базовых компонентов архитектуры ИСППР РВ, которое показало полную приемлемость основных положений задачно-ориентированной методологии, предусмотренных для динамических ИЭС, для автоматизации процессов построения ИСППР РВ с использованием интеллектуальной программной среды инструментального комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ.

Практическая значимость. Полученные результаты могут быть использованы для автоматизации и интеллектуализации процессов проектирования и разработки программного обеспечения перспективных динамических интеллектуальных систем (на примере динамических ИЭС и ИСППР РВ).

1. Рыбина Г.В. Архитектуры современных интеллектуальных систем: синергия кибернетики и искусственного интеллекта, инструментальные средства и технологии для разработки интеллектуальных систем // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2024. Т. 26. № 4. С. 69−82.
2. Рыбина Г.В. Интеллектуальные системы: от А до Я. Серия монографий в 3-х книгах. Книга 1. Системы, основанные на знаниях. Интегрированные экспертные системы. М.: Научтехлитиздат. 2014. 224 с.
3. Рыбина Г.В. Интеллектуальные системы: от А до Я. Серия монографий в 3-х книгах. Книга 2. Интеллектуальные диалоговые системы. Динамические интеллектуальные системы. М.: Научтехлитиздат. 2015. 163 с.
4. Рыбина Г.В. Интеллектуальные системы: от А до Я. Серия монографий в 3-х книгах. Книга 3. Проблемно-специализированные интеллектуальные системы. Инструментальные средства построения интеллектуальных систем. М.: Научтехлитиздат. 2015. 180 с.
5. Рыбина Г.В. Теория и технология построения интегрированных экспертных систем. М.: Научтехлитиздат. 2008. 482 с.
6. Вагин В.Н., Еремеев А.П. Некоторые базовые принципы построения интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени // Известия РАН. Теория и системы управления. 2001. № 6. С. 114−223.
7. Башлыков А.А., Еремеев А.П. Методы и программные средства конструирования интеллектуальных систем поддержки принятия решений для объектов энергетики // Вестник МЭИ. 2018. № 1. С. 72−25.
8. Башлыков А.А., Еремеев А.П. Основы конструирования интеллектуальных систем поддержки принятия решений в атомной энергетике: Учебник. М.: ИНФРА‑М. 2025. 351 с.
9. Рыбина Г.В. Интеллектуальная технология построения интегрированных экспертных систем различной архитектурной типологии: особенности разработки прототипа для управления медицинскими силами и средствами при крупных дорожно-транспортных происшествиях // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2023. Т. 21. № 1. С. 45−61.
10. Рыбина Г.В. Современные архитектуры динамических интеллектуальных систем: проблемы интеграции и основные тенденции//Приборы и системы. Управление, Контроль, Диагностика. 2017. № 2. С. 1−12.
11. Рыбина Г.В., Блохин Ю.М. Методы и программные средства интеллектуального планирования для построения интегрированных экспертных систем // Искусственный интеллект и принятие решений. 2018. № 1. С. 12−28.
12. Rybina G.V., Blokhin Y.M. Methods and Software Implementation of Intelligent Planning for Integrated Expert System Design // Scientific and Technical Information Processing. 2019. 46 (6). P. 434−445.
13. Рыбина Г.В., Блохин Ю.М., Фонталина Е.С., Сорокин И.А., Таракчян Л.С. Интеллектуальная программная среда комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ: некоторые аспекты применения для построения интегрированных экспертных систем // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2018. № 8. С. 19−26.
14. Рыбина Г.В. Динамические интегрированные экспертные системы: технология автоматизированного получения, представления и обработки темпоральных знаний // Информационные измерительные и управляющие системы. 2018. Т. 16. № 7. С. 20−31.
15. Еремеев А.П. Инструментальный комплекс для разработки интеллектуальных систем реального времени: методы, модели и программные средства // Сб. статей по материалам научной VII Всерос. Поспеловской конф. «Гибридные и синергетические интеллектуальные системы». Калининград, Санкт-Петербург: Русская христианская гуманитарная академия им. Ф.М. Достоевского. 2024. С. 7−21.
16. Лаврищева Е.М. Программная инженерия. Парадигмы, технологии и CASE-средства: Учебник для вузов. М.: Издательство Юрайт. 2016. 280 с.
17. Позин Б.А. Автоматизация разработки безопасного ПО: проблемы и решения // Сб. научных трудов XXVII Российской научной конф. «Инжиниринг предприятий и управление знаниями» (ИП&УЗ-2024).  М.: ФГБОУ ВО «РЭУ им. Г.В. Плеханова. 2024. С. 260−264.
18. Law A.M. Simulation Modeling and Analysis. Sixth Edition. Mcgraw-Hill Education. 2024. 688 p.
19. Рыбина Г.В., Мозгачев А.В. Реализация темпорального вывода в динамических интегрированных экспертных системах // Искусственный интеллект и принятие решений. 2014. № 1. С. 34−45.
20. Рыбина Г.В., Рыбин В.М., Паронджанов С.С., Со Ти Ха Аунг. Имитационное моделирование внешнего мира в динамических интегрированных экспертных системах // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2023. Т. 21. № 2. С. 61−72. DOI: https://doi.org/10.18127/j0700814-202302-08
21. Рыбина Г.В., Григорьев А.А., Степаньков В.Ю. Имитационное моделирование как необходимый инструмент технологии построения динамических интеллектуальных систем // Сб. научных трудов XXII Междунар. научно-практической конф. «Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте»  (ИММВ-2024). В 2-х томах. Т. 2. Смоленск: Универсум. 2024. С. 183−196.
22. Рыбина Г.В. Интеллектуальные обучающие системы на основе интегрированных экспертных систем: Учеб. пособие. М.: Директ-Медиа. 2023. 132 с.
23. Rybina G., Slinkov A., Buyanov D. The Combined Method of Automated Knowledge Acquisition from Various Sources: The Features of Development and Experimental Research of the Temporal Version // Lecture Notes in Artificial Intelligence. V. 12412. 18th Russian Conf. RCAI 2020. Springer. 2020. P. 15−25.
24. Allen J. Maintaining knowledge about temporal intervals // Communications of the ACM. 1983. № 26 (11). P. 832−843.2.3.
25. Осипов Г.С. Методы искусственного интеллекта. М.: ФИЗМАТЛИТ. 2011. 296 с.
26. Рыбина Г.В., Степаньков В.Ю., Григорьев А.А. Интеграция моделей, методов и программных средств, совместно определяющих логику принятия решений в динамических интеллектуальных системах // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2024. Т. 26. № 5. С. 57−71. DOI: 10.18127/j19998554-202405-06
27. Rybina G.V., Slinkov A.A. The Implementation of the Ontological Approach to Control of the Processes of Designing Integrated Expert Systems Based on the Problem-Oriented Methodology // Proceedings of 19th Russian Conference Artificial Intelligence (RCAI 2021). Taganrog (Russia). 11−16 October 2021. Springer Nature Switzerland AG 2021. P. 354−364.
28. Рыбина Г.В., Слиньков А.А., Григорьев А.А. Особенности построения прикладной онтологии типовых архитектур интегрированных экспертных систем с использованием средств интеллектуальной программной среды комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ // Сб. научных трудов XI Междунар. научно-практической конф. «Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте» (ИММВ-2022). Коломна. 16−19 мая 2022. В 2-х томах. Т. 1. М.: РАИИ. 2022. С. 188−196.
29. Рыбина Г.В., Слиньков А.А. Проектирование программного обеспечения интеллектуальных систем под управлением онтологий (на примере интегрированных экспертных систем) // Приборы и системы. Управление, Контроль, Диагностика. 2023. № 6. С. 3−13.
30. Хорошевский В.Ф. Проектирование систем программного обеспечения под управлением онтологий: модели, методы, реализации // Онтология проектирования. 2019. Т. 9. № 4(34). С. 429−448.
31. Ерженин Р.В., Массель Л.В. Онтологический подход к представлению знаний о методологии моделирования сложной системы управления // Онтология проектирования. 2020. Т. 10. № 4. С. 463−474.
32. Негода В.Н., Куликова А.А. Сквозное проектирование автоматизированных систем на основе онтологий // Онтология проектирования. 2021. Т. 11. № 4. С. 450−463.
33. Шульженко Ю.В. и Черненко А.В. Онтологический подход к управлению жизненным циклом программных систем // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2017. (2). С. 44−49.
34. Грибова В.В., Пашкова С.В., Федорищев Л.А. Онтологии для разработки и генерации адаптивных пользовательских интерфейсов редакторов баз знаний // Онтология проектирования. 2022. Т. 12. № 2. 200−217.
35. Nau D.S. Current trends in automated planning // AI Magazine. 2007. V. 28. № 4.
36. Рыбина Г.В., Слиньков А.А., Белов Д.Д. Интеллектуальная технология построения динамических интегрированных экспертных систем: особенности построения имитационных моделей внешней среды // Труды XXI Национальная конф. по искусственному интеллекту с междунар. участием (КИИ-2023). В 2‑х томах. Т. 2. Смоленск: Принт-Экспресс. 2023. С. 242−254.
37. Еремеев А.П., Куриленко И.Е. Реализация механизма временных рассуждений в современных интеллектуальных системах // Изв. РАН. Теория и системы управления. 2007. № 2. С. 120−136.
38. Еремеев А.П. Создание интегрированной инструментальной среды для интеллектуальной поддержки принятия решений при мониторинге и управлении сложными техническими и организационными системами // Материалы VI Всерос. Поспеловской конф. с межд. участием «Гибридные и синергетические интеллектуальные системы». Под ред. д.т.н., проф. А.В. Колесникова (Электронный ресурс). Калининград: Издательство БФУ им. И. Канта. 2022. С. 34−23.
39. Еремеев А.П., Куриленко И.Е. Темпоральные модели на основе логики ветвящегося времени в интеллектуальных системах // Искусственный интеллект и принятие решений. 2011. № 1. С. 14−26.
40. Еремеев А.П., Куриленко И.В. Реализация вывода в темпоральных моделях ветвящегося времени // Известия РАН. Теория и системы управления. 2017. № 1. С. 107−227.
41. Еремеев А.П., Филинов Н.Ю. Реализация алгоритма темпоральной ветвящейся логики в рамках инструментальных средств построения интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени // Труды Межд. научно-техн. конгресса «Интеллектуальные системы и информационные технологии» (ИС&ИТ-2023, IS&IT’23). В 2-х томах. Т. 1. Таганрог: Изд-во Ступина С.А. 2023. С. 320−230.
42. Еремеев А., Варшавский П., Куриленко И. Моделирование временных зависимостей в интеллектуальных системах поддержки принятия решений на основе прецедентов // Intern. J. Information Technologies & Knowledge. 2012. V. 6. № 3. P. 227−239.
43. Еремеев А.П., Варшавский П.Р., Поляков С.А. Программная реализация модуля анализа данных на основе прецедентов для распределенных интеллектуальных систем // Программные продукты и системы. 2021. Т. 34. № 3. С. 381−289.
44. Еремеев А.П., Панявин Н.А., Фомина М.В. Представление и обработка темпоральных прецедентов в интеллектуальных системах реального времени // Труды XXI Национальной конф. по искусственному интеллекту с междунар. участием (КИИ-2023). В 2-х томах. Т. 2. Смоленск: Принт-Экспресс. 2023. С. 194−205.