авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 ||

«Федеральное агентство связи Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования ПОВОЛЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ...»

-- [ Страница 4 ] --

Далее запланируем заявку AT000033 на предпочитаемый ресурс Gladys Strong. Т.к. заявка AT000033 загружается в Pageland, требуется порожний пере гон Atlanta – Pageland.

Микроэкономические показатели планирования заявок AT000036 и AT000033 приведены в Таблица 24.

Таблица 24 – Микроэкономические показатели планирования заявки AT000036 на Gladys Strong AT000036 AT Lag Pageland – Total New Albany Atlatna - Pa New Albany - Atlanta geland 488 463 949 Mileage, mile 100 - 4000 Price, $ 146.4 138.9 284.7 Expenses, $ -46.4 -138.9 3715.3 Profit, $ В Таблица 25 и на Рисунок 122 показано, каким образом формируется прибыль в системе от планирования заявок AT000036 и AT000033 на Gladys Strong при наступлении очередного события, к которым в данном примере от носятся приход заявки AT000036, перевозка New Albany – Atlanta, приход заяв ки AT000033, порожний перегон Atlanta – New Albany и перевозка Pageland – New Albany.

Таблица 25 – Прибыль в системе Profit, $ The Event AT0000 AT point Total 36 Приход 100 - AT Перевозка -46.4 - -46. 2 New Albany Atlanta Приход -46.4 4000 3953. AT Lag Atlanta -46.4 3861.1 3814. Pageland Перевозка Pa geland – New -46.4 3576.4 Albany Прибыль от планирования заявок AT000036 и AT000033 на Gladys Strong AT AT Total прибыль события 0 1 2 3 4 5 - Рисунок 122 – Прибыль в системе Событие 1 (точка 1 на графике) соответствует приходу заявки AT000036 в New Albany. Прибыль в системе от ее выполнения определяется следующим образом:

Стоимость перевозки заявки = 100.

Событие 2 (точка 2 на графике) соответствует перевозке New Albany – At lanta. Прибыль в системе от ее выполнения определяется следующим образом:

Стоимость перевозки заявки – Затраты на перевозку = 100 – 488*30/100 = -46.4.

Событие 3 (точка 3 на графике) соответствует приходу заявки AT000033 в Pageland. Прибыль в системе от ее выполнения определяется следующим обра зом:

Стоимость перевозки заявки = 4000.

Событие 4 (точка 4 на графике) соответствует порожнему перегону Atlan ta – Pageland. Прибыль в системе от его выполнения определяется следующим образом:

Стоимость перевозки заявки – Затраты на порожний перегон = 4000 – 463*30/100 = 3861.1.

Событие 5 (точка 5 на графике) соответствует перевозке заявки AT из Pageland в New Albany. Прибыль в системе от ее выполнения определяется следующим образом:

Стоимость перевозки заявки – Затраты на порожний перегон – Затраты на перевозку = 4000 – 463*30/100 – 949*30/100 = 3576.4.

Суммарная прибыль от планирования двух заявок AT000036 и AT на предпочитаемый ресурс Gladys Strong составляет -46.4 + 3576.4 = 3530.

Заявки AT000036 и AT000033 будут запланированы на Gladys Strong. Эк ран состояния заявок представлен на Рисунок 123. На экране состояния заявок видно, что заявки AT000036 и AT000033 запланированы (статус Planned).

Рисунок 123 – Экран состояния заявок после планирования заявок AT000036 и AT000033 на предпочитаемый ресурс Gladys Strong Расписание после планирования заявок AT000036 и AT000033 представ лено на Рисунок 124.

Рисунок 124 - Расписание после планирования заявок AT000036 и AT000033 на предпочитаемый ресурс Gladys Strong Таким образом, при сравнении результатов планирования, приведенных в Таблица 23 и Таблица 25, можно сделать вывод о том, что выполнение непри быльного заказа AT000036 совместно с заказом AT000033 увеличит общий KPI системы, что позволит запланировать неприбыльный заказ.

5.8.3 Индивидуальные задания 1. Создайте две заявки и три ресурса. Последовательно запланируйте за явки. Создайте неприбыльную заявку. Наблюдайте, как изменится расписание ресурсов, опишите полученные результаты. Проанализируйте основные показа тели плана.

5.9 Контрольные вопросы 1. Перечислите основные задачи системы управления мобильными ресур сами.

2. Перечислите основные особенности планирования ресурсов в транс портно-логистической компании.

3. Какие алгоритмы распределения ресурсов Вам известны? Опишите их основные характеристики.

4. В чем заключаются особенности и преимущества мультиагентного подхода к распределению ресурсов?

5. Что такое ПВ-сеть?

6. В чем заключается метод сопряженных взаимодействий?

7. В чем заключается метод компенсаций?

8. Назовите основные особенности метода адаптивного планирования.

9. Определелите понятие агента и перечислите основные характеристики агентов.

10. Опишите конструкцию агента.

11. Опишите фазы жизненного цикла агента.

12. Перечислите основные характеристики известных мультиагентных ар хитектур.

13. Каковы отличительные особенности мультиагентной платформы для системы управления транспортными ресурсами?

14. Опишите структуру онтологии транспортной логистики: основные концепты и отношения.

15. Опишите основные функции агентнов МАС УТР.

16. Опишите алгоритмы и протоколы взаимодействия агентов МАС УТР.

17. Опишите логическую и физическую архитектуру МАС УТР.

18. Каковы преимущества адаптивного планирования для решения задач управления транспортными ресурсами?

19. Какие основные показатели качества планирования, на основании ко торых агенты принимают решение, приняты в МАС УТР?

20. Опишите основные сценарии планирования заявок по ресурсам в МАС УТР.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ Адаптивное управление мобильными ресурсами в режиме реального вре мени на основе мультиагентного подхода позволяет планировать сложные про цессы с множеством зависимостей, поскольку мультиагентный подход обеспе чивает следующие преимущества:

­ улучшение показателей эффективности работы транспортно экспедиционной компании за счет автоматического контроля местонахож дения и автоматического контроля соблюдения расписания;

­ ускорение процессов долгосрочного и краткосрочного планирования пере возок;

­ контроль работы привлеченных транспортных ресурсов;

­ возможность получения оперативного среза работы ТЛК на любой момент времени и снижение потерь рабочего времени и информации при взаимо действии служб и сотрудников.

Таким образом, рассматриваемая мультиагентная технология может быть эффективно использована для создания сложных программных решений в об ласти адаптивного планирования. При разработке и применении новых подхо дов к стратегическому и оперативному управлению ресурсами масштаба пред приятия мультиагентная платформа позволит в значительной степени повысить эффективность бизнеса компании и е конкурентоспособность на рынке.

Большая часть задач, решаемых с помощью программных агентов в сис теме, сопряжена с поиском возможностей более эффективного использования транспортных ресурсов, сокращением времени, затрачиваемого на принятие решений, и поиском баланса между стоимостью и уровнем обслуживания. По ложительный эффект, демонстрируемый ими на протяжении длительного вре мени на примере сложных транспортных сетей, доказывает их применимость для решения задач планирования в различных промышленных сферах [86-88].

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 1. Диязитдинова А.Р., Иващенко А.В., Мартышкин Д.М., Скобелев П.О., Сурнин О.Л., Царев А.В. Разработка мультиагентной платформы для планирования в сфере транспортной логистики // Труды XI Международ ной конференции «Проблемы управления и моделирования в сложных системах» Самара: Самарский научный центр РАН, 2009. – с. 608 – 623.

2. А.В. Вайсблат, А.Р. Диязитдинова, А.В. Иващенко, П.О. Скобелев, А.В.

Царев. Организация интерактивного взаимодействия в мультиагентной системе управления транспортно-экспедиционной компанией // Труды XII Международной конференции «Проблемы управления и моделирова ния в сложных системах» Самара: Самарский научный центр РАН, 2010.

– с. 620 – 628.

3. P. Skobelev, A.Glaschenko, I. Grachev, S. Inozemtsev Magenta Technology:

Case Studies of Magenta i-Scheduler for Road Transportation AAMAS’0, May 14-18, 2007, Honolulu, Hawaii, USA.

4. Himoff, J., Rzevski, G., Skobelev, P. Magenta Technology: Multi-Agent Lo gistics i-Scheduler for Road Transportation – Proceedings of The Fifth Interna tional Conference on Autonomous Agents and Multi Agent Systems (AAMAS 2006). – Japan, May 2006.

5. Rzevski, G., Skobelev, P. Agent Method and Computer System For Negotiat ing in a Virtual Environment, Patent No: WO 03/067432 A1. Published 14.08.2003.

6. Andreev M., Vinogradov P., Ivaschenko A., Nikolaev D., Skobelev P., Modern principles of mobile resources management system implementation // Proceed ings of the X international conference “Complex systems: Control and model ing problems” – Samara SSC of RAS, 2008 – pp. 420 – 7. Jacques, R. Recent Trends in Logistics and the Need for Real-time Decision Tools in the Trucking Industry. Proceedings of the 34th Hawaii International Conference on System Sciences, 2001.

8. Ann Arbor, Con-Way Transportation Launches New Kind of Logistics Service With a `Shared Network' Approach to Solutions, Business Wire, Oct 20, 1998.

9. Головкин Б.А. Расчет характеристик и планирование параллельных вы числительных процессов. – М.: Радио и связь, 1983, 272 с.

10.M. Saleh, Z. Othman, and S. Shamala «FCFS Priority-based: An Adaptive Ap proach in Scheduling Real-Time Network Traffic» Networks and Communica tion Systems proceeding 527, 2006, ISBN 0-88986-590-6.

11.Marcia C. Cera, Guilherme P. Pezzi, Elton N. Mathias, Nicolas Maillard, Phil lipe O.A. Navaux «Improving the Dynamic Creation of Processes in MPI-2»

Lecture Notes in Computer Science LNCS 4192 Recent Advantages in Parallel Virtual Machine and Message Passing Interface, Volume 4192, pp. 247-255, 2006, ISBN-10: 3-540-39110-X ISBN-13: 978-3-540-39110-4.

12.S. Kirkpatrick and C. D. Gelatt and M. P. Vecchi, Optimization by Simulated Annealing, Science, Vol 220, Number 4598, pages 671-680, 1983.

13.Уссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника. – М.: Мир, 1992.

14.Химмельблау Д. Прикладное нелинейное программирование. – М.: Мир, 1975.

15.Аоки М. Введение в методы оптимизации. – М.:Наука, 1977.

16.Сальников А.Н. Cистема разработки и поддержки исполнения параллель ных программ// Диссертация на соискание учной степени кандидата фи зико-математических наук. Москва – 2006. УДК 519.682.3+519.687. 17.Костенко В.А., Калашников А.В. Исследование различных модификаций алгоритмов имитации отжига для решения задачи построения многопро цессорных расписаний// Дискретные модели в теории управляющих сис тем. Труды VII Международной конференции. М.: МАКС Пресс, 2006, с.179-184.

18.Goldberg D.E. Genetic Algorithms in Search Optimizations and Machine Learning.-Addison.Wesly, 1989.

19.Вороновский Г.К., Махотило К.В., Петрашев С.Н., Сергеев С.А. Генети ческие алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуаль ной реальности. – Харьков: Основа, 1997.

20.Сабанин В.Р., Смирнов Н.И, Репин А.И. Модифицированный генетиче ский алгоритм для задач оптимизации в управлении. УДК 517.977.5.

21.Кофман А., Дебезей Г. Сетевые методы планирования и их применение. – М. Прогресс, 1968.

22.Богданов Д.В., Казанцев О.В. Программные методы и средства планиро вания и управления проектами. Информационные технологии №2(22), 1997.

23.Долгий Э. Теория для победителя.

http://citforum.fast.net.ua/SE/project/victor_theory/.

24.http://ru.wikipedia.org/wiki/Интеллектуальный агент.

25.Леонид Витальевич Канторович: человек и ученый. В 2 т. Редакторы составители В. Л. Канторович, С. С. Кутателадзе, Я. И. Фет. – Новоси бирск: Изд-во СО РАН, Филиал «Гео», 2002, Т. 1.

26.Галеев Э.М., Тихомиров В.М. Оптимизация: теория, примеры, задачи, 2000.

27.Томас Х. Кормен и др. Глава 29. Линейное программирование // Алго ритмы: построение и анализ = INTRODUCTION TO ALGORITHMS. – 2-е изд. – М.: «Вильямс», 2006.

28.Хемди А. Таха Глава 3. Симплекс-метод // Введение в исследование опе раций = Operations Research: An Introduction. – 7-е изд. – М.: «Вильямс», 2007, с. 95-141.

29.http://ru.wikipedia.org/wiki/Линейное_программирование.

30.Круглов В. В., Борисов В. В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. – М.: Горячая линия – Телеком, 2001.

31.В. А. Терехов, Д. В. Ефимов, И. Ю. Тюкин. Нейросетевые системы управления. – Высшая школа, 2002. – С. 184.

32.Роберт Каллан Основные концепции нейронных сетей = The Essence of Neural Networks First Edition. – М.: «Вильямс», 2001.

33.M.Wooldridge and N.R.Jennings. Agent Theories, Architectures, and Lan guages: A Survey. In: Intelligent Agents. ECAI-94 Workshop on Agent Theo ries, Architecture and Languages. Amsterdam, The Netherlands, August 8-9, 1994, (Eds. M.J.Wooldridge and N.R.Jennings). Proceedings. Springer Verlag:

3-39, 1994.

34.Городецкий В.И., Грушинский М.С., Хабалов А.В. Многоагентные сис темы (обзор) // Новости искусственного интеллекта, №2, 1998, с. 64-116.

35.Андреев М.В., Батищев С.В., Искварина Т.В., Минаков И.А. Система планирования расписания выставок. // Труды VI Всероссийской научной конференции с международным участием «Новые информационные тех нологии. Разработка и аспекты применения». Таганрог: ООО «Антон», 2003, с. 91-92.

36.Андреев М.В., Глащенко А.В., Иноземцев С.В., Киселев И.П., Сафронов А.В., Скобелев П.О. Логика динамической балансировки трейд-оффов агентов в задачах построения связанных расписаний в транспортной ло гистике реального времени. // Труды VIII-ой международной конферен ции «Проблемы управления и моделирования в сложных системах».

Самара: СНЦ РАН, 2006, с. 541-546.

37.Andreev M.V., Skobelev P.O., Shveykin P.K., Tsarev A.V., Tugashev A.A.

Adaptive Planning for Supply Chain Networks. // 3nd International Conference on Industrial Applications of Holonic and Multi-Agent Systems September 3 5, 2007, Regensburg, Germany, pp. 215–224.

38.Mluller Jorg P. ''The design intelligence agents : a layered approach'' Springer 1996 (Lectures notes in computer science;

vol. 1177 : Lectures notes in artifi cal intelligence) ISBN 3-540-62003-6.

39.Brooks, R. A., 1991, "Intelligence without Representation", Artificial Intelli gence 47.

40.jade.tilab.com 41.vsis-www.informatik.uni-hamburg.de/projects/jadex/ 42.Andreev M.V., Ivashchenko A.V., Skobelev P.O. Adaptive Multy-Agent Man ufacturing Execution System. // Interactive Systems and Technologies: The Problem of Human-Computer Interaction. – Collection of scientific papers. – Ulyanovsk: UISTU, 2007, pp. 245-248.

43.Андреев В.В., Андреев М.В., Батищев С.В., Искварина М.В., Скобелев П.О. Мультиагентный конструктор и планировщик транспортных сетей. // Труды VI-ой международной конференции «Проблемы управления и мо делирования в сложных системах». Самара: СНЦ РАН, 2004, с. 254-259.

44.В. Андреев, К. Ивкушкин, И. Минаков, Г. Ржевский, А. Сафронов, П.

Скобелев. Основные компоненты внутреннего устройства мультиагент ной системы. // Труды 5-ой Международной конференции по проблемам управления и моделирования сложных систем, Самара, 17-21 июня 2003.

– Самара: СНЦ РАН, 2003, с. 304 - 316.

45.В. Андреев, C. Батищев, К. Ивкушкин, Т. Искварина, П. Скобелев Инст рументальные средства для разработки мультиагентных систем промыш ленного масштаба// Труды 6-ой Международной конференции по про блемам управления и моделирования сложных систем, Самара, 14-17 ию ня 2004. - Самара: СНЦ РАН, 2004, с. 233 - 240.

46.Андреев В.В., Андреев М.В., Батищева М.В., Олейников А.В., Скобелев П.О., Чевелв А.С. Конструкция агента в системах оперативного плани рования и принятия решений. // Труды VII-ой международной конферен ции «Проблемы управления и моделирования в сложных системах».

Самара: СНЦ РАН, 2005, с. 414-420.

47.Handbook of Scheduling: Algorithms, Models and Performance Analysis.

Edited by J. Y-T. Leung // Chapman & Hall / CRC Computer and Information Science Series. – 2004.

48.Leitao P., Barbosa J. Biological Inspiration to Solve Complexity in Intelligent and Adaptive Manufacturing Systems / 10th IFAC Workshop on Intelligent Manufacturing Systems (IMS'10). July 1-2, 2010 - Lisbon, Portugal. – pp. – 226.

49.Bjelkemyr M., Neves P., Onori M. Evolutionary theories in manufacturing: in spiration from biology, society and evolutionary computing / 10th IFAC Workshop on Intelligent Manufacturing Systems (IMS'10). July 1-2, 2010 Lisbon, Portugal. – pp. 227 – 232.

50.Valckenaers P. Enriching manufacturing with bio-inspiration: Reconciling the complex-adaptive and the complicated / 10th IFAC Workshop on Intelligent Manufacturing Systems (IMS'10). July 1-2, 2010 - Lisbon, Portugal. – pp. – 380.

51.Skobelev P. Bio-inspired multi-agent technology in real time scheduling / 10th IFAC Workshop on Intelligent Manufacturing Systems (IMS'10). July 1-2, 2010 - Lisbon, Portugal. – pp. 384 – 385.

52.П.О.Скобелев. Мультиагентные технологии в промышленных примене ниях: к 20-летию основания Самарской школы мультиагентных систем // Мехатроника, Автоматизация, Управление. 2010. №12 – с.33-46.

53.Виттих В.А., Скобелев П.О. Метод сопряженных взаимодействий для управления распределением ресурсов в реальном масштабе времени / Ав тометрия. – 2009. – № 2. – с. 78 – 87.

54.Виттих В.А., Мультиагентные модели взаимодействия для построения сетей потребностей и возможностей в открытых системах [Текст] / В.А.

Виттих, П.О. Скобелев – М.: Автоматика и Телемеханика, 2003, №1, с.

177- 55.Каляев И.А. Стратегии группового управления в распределенных систе мах / Материалы научно-технического семинара «Управление в распре деленных сетецентрических и мультиагентных системах». СПб.: ОАО «Концерн ЦНИИ «Электроприбор», 2010 – с. 8 – 9.

56.Капустян С.Г. Коллективное управление в распределенных сетецентриче ских системах / Материалы научно-технического семинара «Управление в распределенных сетецентрических и мультиагентных системах». СПб.:

ОАО «Концерн ЦНИИ «Электроприбор», 2010 – с. 46 – 49.

57.Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка переговоров при согласова нии управленческих решений М.: СИНТЕГ, 2003 – 284 с.

58.Гаскаров Д.В. Интеллектуальные информационные системы. – М.: Выс шая школа, 2003. – 431 с.

59.Mohania M., Bhide M., Roy P., Chakaravarthy V.T., Gupta H. Context oriented information integration / Trans. on large-scale data and knowledge centered systems I, LNCS 5740, pp 289 – 326, 2009. Springer-Verlag Berlin Heidelberg.

60.Виттих В.А. Онтологический анализ и синтез при управлении открытыми сложными системами / Труды V международной конференции «Пробле мы управления и моделирования в сложных системах. Самара: СНЦ РАН.


– 2003. – с. 61 – 74.

61.O’Grady P., Young R.Y. Issues in concurrent engineering systems / Journal of design and manufacturing, v.1 № 1. – 1991. – p. 27 – 34.

62.Виттих В.А. Онтологические модели ситуаций в процессах принятия коллегиальных решений / Труды XI международной конференции «Про блемы управления и моделирования в сложных системах. Самара: СНЦ РАН. – 2003. – с. 61 – 74.

63.Виттих В.А., Скобелев П.О. Мультиагентные модели взаимодействия для построения сетей потребностей и возможностей в открытых системах / М.: Автоматика и телемеханика. – 2003. – № 1. – с. 177 – 185.

64.Виттих В.А., Скобелев П.О. Метод сопряженных взаимодействий для управления распределением ресурсов в реальном масштабе времени / М.:

Автометрия. – 2009. – № 2. – с. 78 – 87.

65.Agent Technology: Computing as Interaction. A Roadmap for Agent Based Computing - http://www.agentlink.org/roadmap/index.html.

66.Wooldridge M. Intelligent agents: the key concepts // Multi-agent systems and applications (ACAI 2001). – Springer Verlag. – 2002. – p. 3 – 43.

67.Городецкий В.И., Грушинский М.С., Хабалов А.В. Многоагентные сис темы / Новости искусственного интеллекта. 1998. № 2. С. 64 – 116.

68.Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организаци ям: философия, психология, информатика. М.: Эдиториал УРСС, 2002. 353 с.

69.Хорошевский В.Ф. Методы и средства проектирования и реализации мультиагентных систем / Материалы семинара «Проблемы искусственно го интеллекта». – М.: ИПУ РАН. – 1999.

70.Скобелев П.О. Теоретические основы создания открытых МАС для опе ративной обработки информации в процессах принятия решений / Труды V международной конференции «Проблемы управления и моделирования в сложных системах. Самара: СНЦ РАН. – 2003. – с. 295 – 303.

71.Теряев Е.Д., Петрин К.В., Филимонов А.Б., Филимонов Н.Б. Агентные технологии в автоматизированных информационно-управляющих систе мах. Часть 1. Основы агентного подхода / Мехатроника. Автоматизация.

Управление. – 2010. – № 7. – с 11 – 20.

72.Городецкий В.И., Карсаев О.В. Технология многоагентных систем и ее приложения в управлении и моделировании / Труды V международной конференции «Проблемы управления и моделирования в сложных систе мах. Самара: СНЦ РАН. – 2003. – с. 271 – 283.

73.Виттих В.А. Управление открытыми системами на основе интеграции знаний // Автометрия, № 3. – 1999. – с. 38 – 49.

74.Bonabeau E., Theraulaz G. Swarm Smarts. What computers are learning from them? / Scientific American. – 2000. - Vol. 282. - N 3. – P. 54-61.

75.Thompson, J. Ant Colony Optimisation / School of Mathematics - Cardiff University, SWORDS, 2004.

76.Koestler. A. The Ghost in the Machine. Arkana, 1990.

77.Смирнов С.В. Онтологический анализ в системах компьютерного моде лирования / Труды V международной конференции «Проблемы управле ния и моделирования в сложных системах. Самара: СНЦ РАН. – 2003. – с.

102 – 107.

78.Абрамов Д.В., Андреев В.В., Симонова Е.В., Скобелев П.О. Разработка средств построения и использования онтологий для поддержки процессов принятия решений / Труды VII международной конференции «Проблемы управления и моделирования в сложных системах. Самара: СНЦ РАН. – 2005. – с. 435 – 440.

79.Виттих В.А., Волхонцев Д.В., Гинзбург А.Н., Караваев М.А., Скобелев П.О., Сурнин О.Л., Шамашов М.А. Распределенные онтологии и их при менение в решении задач интеграции данных / Труды VIII международ ной конференции «Проблемы управления и моделирования в сложных системах. Самара: СНЦ РАН. – 2006. – с. 451 – 459.

80.Виноградов И.Д. Применение онтологического подхода к построению интегрированных компьютерных моделей предприятий / Труды XI меж дународной конференции «Проблемы управления и моделирования в сложных системах. Самара: СНЦ РАН. – 2009. – с. 218 – 224.

81.Farquhar A., Fikes R., Rice J. The ontolingua server: A tool for collaborative ontology construction // International Journal of Human-Computer Studies, 46(6), pages 707–728, 1997.

82.Musen, M. Domain Ontologies in Software Engineering: Use of Protg with the EON Architecture // Methods of Inform. in Medicine, pages 540-550,1998.

83.OntoEdit: Collaborative ontology development for the Semantic Web. Y. Sure, M. Erdmann, J. Angele, S. Staab, R. Studer, D. Wenke // In Proc. of the Inter.

Semantic Web Conference (ISWC 2002), Sardinia, Italia, June 2002.

84.Bechhofer S.,Horrocks I., Goble C., Stevens R. OilEd: A Reason-able Ontolo gy Editor for the Semantic Web // Joint German/Austrian conf. on Artificial In telligence (KI’01). Lecture Notes in Artificial Intelligence LNAI 2174, Sprin ger-Verlag, Berlin, pages.396-408, 2001.

85.Domingue J. Tadzebao and WebOnto: Discussing, Browsing, and Editing On tologies on the Web // Proc. of the Eleventh Workshop on Knowledge Acquisi tion, Modeling and Management, KAW'98, Banff, Canada, 1998.

86.В.В.Андреев, И.А.Минаков, В.В.Пшеничников, Е.В.Симонова, П.О.Скобелев. Основы построения мультиагентных систем. – Учебное пособие. – Самара: ПГАТИ, 2007. -151 с.

87.Д.В.Абрамов, В.В.Андреев, Е.В.Симонова, П.О.Скобелев. Открытые мультиагентные системы для принятия решений в задачах динамического распределения ресурсов. - Учебное пособие. - Самара: ПГАТИ, 2008. 290 с.

88.М.В. Андреев, А.В.Иващенко, Е.В.Симонова, П.О.Скобелев, А.В.Царев.

Автоматизация адаптивного управления производством на промышлен ном предприятии. – Учебное пособие. – Самара: ПГУТИ, 2009. – 184 с.

Учебное издание Иващенко Антон Владимирович Лада Александр Николаевич Симонова Елена Витальевна Скобелев Петр Олегович Мультиагентная технология управления мобильными ресурсами в режиме реального времени Учебное пособие Печатается в авторской редакции Подписано в печать. Формат 60х84 1/ Бумага офсетная. Печать офсетная.

Усл. печ. л.. Усл. кр.-отт.. Уч.-изд. л..

Тираж _ экз. Заказ _. Арт.С-_/_.

Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики 443010, г. Самара ул. Льва Толстого, Издательство Поволжского государственного университета телекоммуникаций и информатики 443010, г. Самара, ул. Льва Толстого,

Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 ||
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.