Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Логические методы и модели поддержки принятия решений в конфликтных ситуациях

Диссертация: Логические методы и модели поддержки принятия решений в конфликтных ситуациях
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Во второй главе на примере задачи оценки социальной напряженности рассмотрены вопросы ситуационного моделирования конфликтных ситуаций. Вводится понятие качественных переменных, строится качественная ситуационная модель на основе фрагмента трехзначной логики Поста — Лукасевича, рассмотрены вопросы о связи нечетких и качественных ситуационных моделей. Для получения обобщенных оценок типа оценки… Читать ещё >

Логические методы и модели поддержки принятия решений в конфликтных ситуациях (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • 1. ОСОБЕННОСТИ МОДЕЛИРОВАНИЯ КОГНИТИВНЫХ КОНФЛИКТОВ
    • 1. 1. ИССЛЕДОВАНИЕ КОНФЛИКТОВ
      • 1. 1. 1. Структурные составляющие и классификация конфликтов
      • 1. 1. 2. Динамика развития конфликта
      • 1. 1. 3. Разрешение конфликтов
      • 1. 1. 4. Стили поведения в конфликте
    • 1. 2. МОДЕЛИРОВАНИЕ КОНФЛИКТОВ И ПРОЦЕССОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
      • 1. 2. 1. Методы моделирования конфликтов
      • 1. 2. 2. Особенности конфликтных ситуаций как объекта моделирования
      • 1. 2. 3. Моделирование поведения и принятия решений
    • 1. 3. ОСНОВНЫЕ ЗАДАЧИ И МЕТОДЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В КОГНИТИВНЫХ КОНФЛИКТАХ
      • 1. 3. 1. Задачи поддержки принятия решений
      • 1. 3. 2. Концептуальная реконструкция субъективных представлений
    • 1. 4. ПОДХОДЫ К РЕШЕНИЮ ОСНОВНЫХ ЗАДАЧ
      • 1. 4. 1. Задачи мониторинга конфликта
      • 1. 4. 2. Основные задачи репрезентации субъективных представлений
      • 1. 4. 3. Моделирование поведения в условиях выбора
      • 1. 4. 4. Особенности процесса принятия решений на основе аргументации
      • 1. 4. 5. Аргументация при моделировании конфликта
      • 1. 4. 6. Формализация открытой области знаний
  • ВЫВОДЫ к главе 1
  • 2. СИТУАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ОЦЕНКА СОЦИАЛЬНОЙ НАПРЯЖЕННОСТИ
    • 2. 1. СИТУАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ НА ОСНОВЕ МНОГОЗНАЧНЫХ ЛОГИК
      • 2. 1. 1. Задача оценки социальной напряженности
      • 2. 1. 2. Фрагмент трехзначной логики для описания эталонных классов ситуаций
      • 2. 1. 3. Качественная ситуационная модель
      • 2. 1. 4. Метрика в пространстве качественных ситуаций
      • 2. 1. 5. Оценка уровня социальной напряженности
      • 2. 1. 6. Описание эталонных классов
    • 2. 2. НЕЧЕТКАЯ СИТУАЦИОННАЯ МОДЕЛ
      • 2. 2. 1. Определение показателей как лингвистических переменных
      • 2. 2. 2. Отображение нечеткой ситуации в качественную
    • 2. 3. ПРИМЕНЕНИЕ ЛОГИКИ АРГУМЕНТАЦИИ ДЛЯ ВЫЧИСЛЕНИЯ ОБОБЩЕННЫХ ОЦЕНОК СИТУАЦИИ
      • 2. 3. 1. Аргументационное пространство ситуаций
      • 2. 3. 2. Отношение предпочтения
      • 2. 3. 3. Отношение предпочтения для логики аргументации Аб
      • 2. 3. 4. Метрика в аргументационном пространстве ситуаций
      • 2. 3. 5. Вычисление обобщенных оценок в аргументационном пространстве ситуаций
  • ВЫВОДЫ к главе 2
  • 3. КОНЦЕПТУАЛЬНЫЕ МОДЕЛИ СУБЪЕКТИВНЫХ ПРЕДСТАВЛЕНИЙ СИТУАЦИИ
    • 3. 1. РЕКОНСТРУКЦИЯ СУБЪЕКТИВНОГО ОБРАЗА КОНФЛИКТНОЙ СИТУАЦИИ
      • 3. 1. 1. Реконструкция субъективных представлений с помощью репертуарных решеток
      • 3. 1. 2. Методика построения когнитивной модели
      • 3. 1. 3. Анализ связности графа
      • 3. 1. 4. Исследование устойчивости и сбалансированности модели
      • 3. 1. 5. Представление модели в виде двудольных и трехдольных графов
    • 3. 2. КОНЦЕПТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ СУБЪЕКТИВНЫХ ПРЕДСТАВЛЕНИЙ
      • 3. 2. 1. Концептуальные решетки
      • 3. 2. 2. Выявление иерархических связей между конструктами
      • 3. 2. 3. Исследование концептуальных представлений
    • 3. 3. КОНЦЕПТУАЛЬНАЯ РЕКОНСТРУКЦИЯ НА ОСНОВЕ СЕМАНТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ТЕКСТА
      • 3. 3. 1. Два типа конфликтного поведения
      • 3. 3. 2. Пример концептуальной реконструкции
      • 3. 3. 3. Оценки этических ценностей
      • 3. 3. 4. Обобщенные схемы морального выбора в конфликте долга и чести
  • ВЫВОДЫ к главе 3
  • 4. МОДЕЛИ ПОВЕДЕНИЯ В УСЛОВИЯХ ВЫБОРА
    • 4. 1. РЕФЛЕКСИВНЫЕ МОДЕЛИ НОРМИРОВАННОГО ПОВЕДЕНИЯ
      • 4. 1. 1. Многозначные булевы шкалы
      • 4. 1. 2. Логика норм
      • 4. 1. 3. Модель субъекта
      • 4. 1. 4. Поведение субъекта
      • 4. 1. 5. Многозначные булевы системы норм
    • 4. 2. ЛОГИКА МОРАЛИ
      • 4. 2. 1. Отображение логики норм в логику морали
      • 4. 2. 2. Обобщение логики норм и логики морали
      • 4. 2. 3. Обобщение модели нормированного поведения субъекта в многозначных булевых логиках
    • 4. 3. РЕФЛЕКСИВНЫЕ СТРУКТУРЫ В ЛОГИКЕ АРГУМЕНТАЦИИ
      • 4. 3. 1. Исследование модели рефлексивного поведения в логике аргументации
      • 4. 3. 2. Рефлексивная модель процесса аргументации
      • 4. 3. 3. Пример процедуры аргументации
  • ВЫВОДЫ к главе 4
  • 5. ФОРМАЛИЗАЦИЯ РАССУЖДЕНИЙ НА ОСНОВЕ АРГУМЕНТАЦИИ ПРИ ПРИНЯТИИ РЕШЕНИЙ В КОНФЛИКТНЫХ СИТУАЦИЯХ
    • 5. 1. ФОРМАЛИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА АРГУМЕНТАЦИИ
      • 5. 1. 1. Принятие высказываний посредством аргументации
      • 5. 1. 2. Общая концепция аргументационной системы поддержки принятия решений
      • 5. 1. 3. Квазиаксиоматическая аргументационная теория (КААТ)
      • 5. 1. 4. Аргументация решений
      • 5. 1. 5. Средства правдоподобных рассуждений
    • 5. 2. ФРАГМЕНТ ЛОГИКИ АРГУМЕНТАЦИИ А4 С БИНАРНЫМИ СВЯЗКАМИ
      • 5. 2. 1. Пропозициональная логика аргументации с бинарными связками
      • 5. 2. 2. Тавтологии логики аргументации с бинарными связками
      • 5. 2. 3. Метатеоремы о тавтологиях
    • 5. 3. ИССЛЕДОВАНИЕ МНОЖЕСТВ АРГУМЕНТОВ
      • 5. 3. 1. Процедуры определения истинностных оценок утверждений
      • 5. 3. 2. Исследование зависимостей на высказываниях
      • 5. 3. 3. Исследование системы аргументов
      • 5. 3. 4. Процедуры аргументации
      • 5. 3. 5. Исследование упорядоченных систем аргументов
    • 5. 4. ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ В КААТ
      • 5. 4. 1. Немонотонные правила вывода
      • 5. 4. 2. Аргументация с правилами умолчаний
  • ВЫВОДЫ к главе 5

СОВРЕМЕННЫЕ КОНЦЕПЦИИ КОНФЛИКТА.

Актуальность проблемы.

Конфликты и конфликтные ситуации присущи практически всем областям человеческой деятельности, в которых существенно взаимодействие людей и социальных групп. Они возникают и в создаваемых человеком системах обработки информации, содержащих параллелизм, т. е. возможность независимой работы отдельных частей системы. С развитием теоретической информатики появились точные методы и средства моделирования, исследования и прогнозирования конфликтных ситуаций. Расширение возможностей и сфер применения вычислительной техники привело к созданию автоматизированных систем поддержки принятия решений в конфликтных ситуациях. Такие системы находят все более широкое применение в различных административных и государственных структурах, аналитических центрах и т. д. Разработка теории конфликта и методов, направленных на создание систем поддержки принятия решений в конфликтных ситуациях, становится все более актуальной.

Сфера проблематики конфликтов и их разрешений очень обширна. Моделирование конфликтов, методы поддержки принятия решений будут существенно различаться для различных типов конфликтов.

Конфликт определяется как проявление объективных или субъективных противоречий, выражающееся в противоборстве их носителей, которые называют сторонами конфликта [107]. Сторонами конфликта являются субъекты либо группы субъектов.

Реальная ситуация, в которой возникает предмет конфликта и выделяются противоборствующие стороны — субъекты, имеющие определенные интересы относительно этого предмета, — называется конфликтной ситуацией. Возникновение конфликтной ситуации обычно предшествует конфликту и проявляется в повышении напряженности между заинтересованными сторонами и отдельными участниками. Конфликтная ситуация возникает тогда, когда реальные противоречия выражаются в противоборстве их носителей, которые стремятся помешать друг другу в достижении какой-либо цели, удовлетворении каких-либо интересов или изменить взгляды, мнения или позиции друг друга.

Центральное место в конфликтной ситуации занимает предмет конфликта: объективно существующая или мыслимая проблема, служащая причиной разногласия между сторонами и порождающая основное противоречие, из-за которого возникло противоборство сторон.

Конфликты по своей природе делятся на объектные и субъектные.

К объектным конфликтам относят конфликты интересов, в которых предметом конфликта является некоторый объектна него направлены интересы противоборствующих сторон. Объектом конфликта, как правило, являются ресурсы ('материальная ценность, территория, власть и т. п.) и контроль над ними, к обладанию которыми стремятся обе конфликтующие стороны.

К субъектным конфликтам относят те, в основе которых лежат противоречия во мнениях и точках зрения. Здесь предметом конфликта являются спорные положенияобъект конфликта либо отсутствует, либо играет вторичную роль.

Если мотивация конфликта интересов связана с овладением тем или иным объектом вопреки желанию противника, то мотивация субъектного конфликта иная: установление истины, правоты, справедливости. Такие конфликты называют конфликтом мнений. К ним относят переговоры, дебаты, споры, расследования, судебные заседания и др. Конфликты, вызванные нарушениями или несовпадениями нравственных и моральных представлений, различиями в религиозных и национальных обычаях, объединяются в тип конфликтов ценностей. К ним относят духовно-идеологические, религиозно-этнические, правовые конфликты.

Противоборство когнитивных структур реализуется в типе взаимодействия, которое называют когнитивным конфликтом.

Конфликты мнений и ценностей являются когнитивными конфликтами.

Противоречия во взглядах, мнениях, точках зрения — так называемые когнитивные структуры субъектов — обычно включены в проблематику любого конфликта. Реальный конфликт часто представляет собой смешанный тип конфликта. Например, в межнациональных конфликтах борьба за разделение территории и/или власти обостряется религиозно-этническими различиями между противоборствующими сторонами. Практически любой конфликт содержит элементы когнитивного конфликта как борьбу мнений и убеждений в процессе разрешения конфликта и достижения соглашения. В любом случае, структуры знания в мышлении лица, принимающего решения (ЛПР), оказываются важнейшими элементами конфликтной ситуации, неустранимыми из модели принятия решения.

Если для моделирования и поддержки принятия решений в сфере конфликтов интересов предложено довольно много методов и средств, включая традиционные методы исследования операций и теории игр, многокритериальные методы принятия решений, то сфера когнитивных конфликтов, в которых на первое место выходят субъективные факторы, трудно поддается формализации и моделированию. Традиционные методы теории принятия решений не имеют средств, позволяющих ввести в рассмотрение субъективный фактор и личностное знание, в том числе учесть элементы этических и моральных норм при принятии решения ЛПР, что особенно важно в сфере когнитивных конфликтов.

Поэтому разработка и исследование методов и моделей поддержки принятия решений в когнитивных конфликтах (и, в частности, разработка методов, учитывающих субъективные факторы в моделях поведения и принятия решений), которым посвящена данная работа, является актуальной и перспективной. Эти аспекты теории конфликта особенно актуальны при построении систем поддержки принятия решений в социальных, административно-управленческих, политических сферах, где принимаемое решение существенно зависит от индивидуального представления ситуации и личного мнения лица, принимающего решение (ЛПР), а слабая структурированность этих сфер требует новых подходов к их формализации и моделированию.

Цели и задачи данного исследования.

В данной работе область исследования ограничивается сферой субъектных когнитивных конфликтов. В связи с этим основной целью исследования является разработка методов моделирования когнитивных конфликтов, формализации личностного знания, извлечения и представления субъективных факторов и процедур принятия решений в условиях выбора на основе некоторой системы норм. В работе предлагается новый подход к формализации принятия решений в конфликтной ситуации, основанный на рассуждениях типа аргументации с учетом личностного знания и субъективных оценок. Этот подход может быть положен в основу разработки открытой аргументационной системы поддержки принятия решений в конфликтных ситуациях.

Таким образом, методы формализации конфликтных ситуаций должны удовлетворять следующим требованиям:

1. Поскольку конфликт зависит как от внешних обстоятельств, так и от его участников, методы моделирования конфликта и его разрешения должны учитывать как внешние, объективные, так и субъективные, личностные факторы.

2. Методы формализации процедур принятия решений в конфликтной ситуации должны включать средства достоверного и правдоподобного вывода.

3. Методы представления и извлечения знаний должны учитывать свойство открытости проблемной области, и, следовательно, иметь средства обучения и перенастройки формализмов описания.

4. Методы моделирования должны учитывать уникальность конфликтных ситуаций, неполноту и недоопределенность знаний, ведущую роль личностного фактора в процессе принятия решений.

Исходя из поставленной цели в диссертации решаются следующие задачи.

1. Представление и структурный анализ конфликтной ситуации.

2. Разработка методов идентификации, оценки и сравнения конфликтных ситуаций.

3. Разработка методов формализации личностного знания, субъективных представлений, норм, ценностей и индивидуальных особенностей субъектов конфликта, которые должны учитываться в моделях поведения и процедурах принятия решений, наряду с объективными знаниями и факторами.

4. Построение моделей поведения в условиях выбора на основе некоторой системы норм, регулирующей поведение.

5. Разработка и обоснование формальной модели открытой интеллектуальной системы поддержки принятия решений в когнитивном конфликте на основе аргументации как вида рассуждений.

6. Построение формализованных процедур поддержки принятия решений на основе как достоверного, так и правдоподобного вывода.

Для решения этих задач в работе предлагаются новые методы построения и исследования когнитивных моделей ситуации, учитывающие субъективные представления о конфликтной ситуации. Выявленные субъективные представления служат основой для построения рефлексивных моделей субъектов конфликта, на основании которых ведется рефлексивное управление партнером. Использование рефлексивных моделей поведения позволяет анализировать возможности выбора субъекта в конфликтной ситуации, предсказывать его поведение, анализируя возможности выбора субъекта, исходя из его ценностных установок и системы норм, действующей в сложившейся ситуации.

Для поддержки принятия решений в когнитивном конфликте предлагается новый подход, основанный на рассуждениях типа аргументации с учетом личностного знания и субъективных оценок. Этот подход может быть положен в основу разработки аргументационной системы поддержки принятия решений в конфликтных ситуациях.

Учитывая сформулированные выше особенности, аргументационную систему поддержки принятия решений можно охарактеризовать как открытую интерактивную интеллектуальную систему реального времени с неполной информацией, которая должна содержать средства извлечения новых знаний из поступающих в нее данных и реализовывать немонотонный вывод. Формальная модель этой системы должна содержать средства для постоянно осуществляемого изменения базы знаний и правил вывода, по которым производятся рассуждения. Поэтому в основу формальной модели для поддержки принятия решений в конфликтной ситуации предлагается положить принципы ситуационного управления и семиотического моделирования, сформулированные Д. А. Поспеловым и развиваемые в настоящее время под его руководством. В качестве средства формализации рассуждений на основе аргументации выбрана логика аргументации А4, сформулированная В. К. Финном, и концепция формализации открытых систем знаний посредством квазиаксиоматической формальной теории (КАТ). Учитывая выбранный логический аппарат, в работе предлагается формализация данной проблемной области в виде квазиаксиоматической аргументационной теории (КААТ).

Методы исследований.

Для решения поставленных задач в работе используются методы математической логики, алгебры, теории множеств и отношений, теории графов, а также подходы и методы искусственного интеллекта: принципы ситуационного управления и семиотического моделирования, нетрадиционные логики и алгебры. В качестве средства формализации моделей и методов принятия решений на основе аргументации как вида рассуждений, при котором решение принимается на основе личностного знания, в работе используется логика аргументации А4. Для выявления субъективного знания в конфликтных ситуациях в работе используются методы концептуальной реконструкции субъективных представлений: психологическое тестирование, концептуальный анализ, рефлексивное управление.

Основные научные результаты.

1. Предложены новые методы получения обобщенных оценок конфликтных ситуаций.

2. Предложен комплекс методов построения, представления и структурного анализа когнитивной модели конфликтной ситуации на основе обработки данных психологического тестирования с помощью репертуарных решеток и формального концептуального анализа. Эти методы основаны на отображении полученных данных на нагруженные ориентированные мультиграфы и структуры формального концептуального анализа (алгебраические решетки).

3. Предложены новые методы моделирования рефлексивного поведения, регулируемого частично упорядоченным множеством норм, на основе многозначных булевых логик.

4. Предложены новые средства формализации личностного знания и субъективных факторов на основе логики аргументации: немонотонные правила вывода типа правил умолчания в логике аргументации, отношение предпочтения и метрика на множестве аргументационных типов.

5. Предложено и обосновано применение логики аргументации для формализации когнитивных конфликтов и принятия решений на основе аргументации.

6. Разработаны принципы создания систем поддержки принятия решений в когнитивном конфликте как открытых интеллектуальных систем с неполной информацией. Построена формальная модель такой системы: квазиаксиоматическая аргументационная теория, сформулированы принципы ее разработки.

Практическая ценность работы заключается в следующем. Предложенная в диссертации квазиаксиоматическая аргументационная теория (КААТ) представляет собой теоретический аппарат, который может использоваться для создания систем поддержки принятия решений в конфликтных ситуациях, при проведении судебных расследований и заседаний, в процессах переговоров, при исследовании и анализе межнациональных и политических конфликтов.

Разработанные методы моделирования нормированного поведения и мотивации на основе частично упорядоченных множеств норм позволяют создавать рефлексивные модели автономных интеллектуальных агентов, функционирующих в распределенных системах, локальных сетях и в среде Интернет.

Разработанные методы, методики и модели могут использоваться в качестве методических материалов в учебном процессе по специальностям «прикладная математика», «новые информационные технологии», «системы искусственного интеллекта» на факультетах информатики, кибернетики, для обучения и повышения квалификации аппарата государственного управления, при проведении психологических тренингов и консультаций по разрешению конфликтов.

Разработанные методы и модели были использованы при создании Ситуационного центра при Президенте Украины для исследования крымскотатарской проблемы и мониторинга социальной напряженности, в Информационном агентстве информатизации при Президенте Украины, при разработке моделей поддержки принятия решений в энергоменеджменте, в социологических исследованиях Военного гуманитарного университета Украины, что подтверждается актами внедрения и справками о практической ценности работ.

Разработанные методы принятия решений на основе аргументации с учетом индивидуальных систем предпочтений и модели рефлексивного поведения применяются в настоящее время для формализации динамики взаимодействия субъектов энергорынка.

Применение разработанных методов в мультиагентных системах ведется в рамках НИР кафедры прикладной математики для Национального агентства по вопросам информатизации при Президенте Украины по Национальной программе информатизации Украины.

Результаты работы и разработанные на их основе программные системы используются в учебном процессе кафедры прикладной математики НТУУ «КПИ», на кафедре интеллектуальных информационных технологий Белорусского государственного университета информатики и радиоэлектроники, в учебном процессе Института энергоменеджмента и энергосбережения при НТУУ «КПИ» .

Разработанные методы, модели и программные системы могут быть использованы Информационным агентством информатизации при Президенте Украины, Киевской академией административного управления, Академией управления при Президенте Республики Беларусь, Институтом энергоменеджмента и энергосбережения при НТУУ «КПИ» и пр.

Краткое изложение работы по главам.

В первой главе исследуются основные проблемы моделирования когнитивных конфликтов и особенности формализации процедур разрешения конфликта.

Рассматриваются неформальные процедуры разрешения когнитивных конфликтов, основным моментом которых является аргументация. Выделены основные задачи моделирования конфликтных ситуаций: диагностика конфликта, включающая исследование текущей ситуации и определение фазы протекания конфликтаструктурный анализ конфликтной сиуациипостроение моделей поведения в условиях выбора между множеством альтернатив на основе индивидуальной системы нормаргументация принимаемых решений. Предложены подходы к решению поставленных задач, использующие методологию концептуальной реконструкции субъективных представлений, построение концептуальных когнитивных репрезентаций и их анализ, формальные средства аргументации и правдоподобных рассуждений, объединенные в рамках квазиаксиоматической аргументационный теории.

Во второй главе на примере задачи оценки социальной напряженности рассмотрены вопросы ситуационного моделирования конфликтных ситуаций. Вводится понятие качественных переменных, строится качественная ситуационная модель на основе фрагмента трехзначной логики Поста — Лукасевича, рассмотрены вопросы о связи нечетких и качественных ситуационных моделей. Для получения обобщенных оценок типа оценки уровня социальной напряженности предложено два метода. Первый метод основан на вычислении относительных расстояний в пространстве качественных ситуацийВторой метод основан на введенном в диссертации отношении предпочтения и метрики в пространстве аргументационных типов. В работе показано, что второй метод позволяет учесть фактор неопределенности и индивидуальные предпочтения ЛПР в получаемых обобщенных оценках.

В третьей главе рассмотрены методы построения и исследования концептуальных моделей, отражающих субъективные представления конфликта о конфликтной ситуации. Метод построения когнитивной модели ситуации основан на применении техники психологического тестирования с помощью репертуарных решеток Келли. В главе описана методика отображения данных репертуарной решетки на нагруженный знаковый ориентированный мультиграф. На примере исследования межнациональной проблемы показано удовлетворительное совпадение результатов, получаемых при исследовании мультиграфа, и результатов, получаемых традиционным применением статистического анализа. Далее в главе показано, что представление ситуации в виде мультиграфа позволяет извлечь дополнительные знания о ситуации. Для этого разработана методика исследования мультиграфа на связность, сбалансированность и устойчивость к возмущениям, которая позволяет выявить субъективные представления о причинах, сторонах и движущих силах конфликта, выявить сбалансированные и несбалансированные подструктуры, определить факторные, нарушающие баланс системы. Исследование графа на устойчивость позволяет определить мнение субъекта конфликта об устойчивости ситуации и позволяет выявит причины, нарушающие устойчивость. На основе применения метода формального концептуального анализа предлагается методика выявления иерархии и установления зависимостей на множествах индивидуально значимых факторов и их свойств.

В четвертой главе рассмотрены модели рефлексивного поведения. Предложен метод построения рефлексивных моделей поведения, регулируемого частично упорядоченным множеством норм, которые являются альтернативами выбора для субъекта. Рассмотрены множества норм, образующие булевы решетки. Построены и исследованы модели нормированного поведения в многозначных булевых алгебрах. Результаты исследований моделей обобщены и сформулированы в виде теорем, определяющих возможности выбора субъекта при нормированном поведении. В главе рассмотрена возможность использования рефлексивной структуры для управления процессом аргументации при иерархической организации систем аргументов. Сформулированы и доказаны утверждения, обобщающие закономерности принятия решений в условиях выбора при иерархической структуре аргументов. Предложено использование рефлексивных моделей в мультиагентных системах.

В пятой главе рассмотрены особенности процесса аргументации как вида рассуждений. Показано, что когнитивный конфликт представляет собой открытую проблемную область, для формализации которой применимы принципы семиотического моделирования и ситуационного управления. Особенностью этой области является весьма существенная зависимость принимаемых решений от индивидуальных особенностей и личностных знаний участников конфликта. Поэтому для формализации конфликтной ситуации и принятия решений предлагается построение квазмжшматинеской аргултагщионной теории (КААТ), базисом которой должна быть аргументационная теория. Рассмотрены основные задачи формализации личностного знания в КААТ. рассмотрены особенности логики аргументации и ее применения. Изложены принципы построения аргументационных теорий, исследованы тавтологии логики аргументации, которые могут использоваться в качестве аксиом аргументационной теории. Рассмотрены возможности применения формального концептуального анализа для исследования и упорядочения множеств аргументов, предложены немонотонные правила выода в виде схем правил умолчаний.

ВЫВОДЫ к главе 5.

В главе 5 предлагается новый подход к формализации принятия решений в конфликтной ситуации: подход, основанный на рассуждениях типа аргументации с учетом личностного знания и субъективных оценок, который может быть положен в основу разработки открытой аргументационной системы поддержки принятия решений в конфликтных ситуациях.

Построена формальная модель открытой интеллектуальной системы для поддержки принятия решений на основе аргументации как квазиаксиоматическая аргументационная теория (КААТ), являющаяся основным средством описания семиотической модели при ситуационном управлении в конфликтной ситуации. Модель позволяет формализовать и учитывать личностное знание и субъективные факторы в процессе подготовки принятия решений.

Предложены способы структурирования множеств аргументов и высказываний, направленные на разработку эффективных процедур аргументации. Предложены методы выявления зависимостей на множествах высказываний на основании упорядочения и анализа множеств аргументов, позволяющие пополнять и изменять множество аксиом проблемной области. Для реализации немонотонного вывода в логике аргументации предложены схемы построения правил умолчания, основанные на упорядочении множеств аргументов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Разработка и исследование методов моделирования конфликтных ситуаций является актуальной проблемой при построении систем поддержки принятия решений в сферах, где принимаемое решение существенно зависит от индивидуальных представлений и личностного знания ЛПР. Слабая структурированность этих сфер требует новых подходов к их формализации и моделированию.

В диссертации разработаны принципы и методы моделирования и анализа конфликтных ситуаций, основанные на субъектно-ориентированной парадигме извлечения, представления и анализа данных. Для извлечения и представления знаний предложены методы концептуальной реконструкции и формализации личностного знания, субъективных факторов, индивидуальных систем предпочтений, норм и аргументов. В работе предложен новый подход в формализации принятия решений в конфликтной ситуации, основанный на рассуждениях типа аргументации. На основе этого подхода разработаны принципы построения открытой аргументационной системы поддержки принятия решений в конфликтных ситуациях.

Конкретные результаты работы заключаются в следующем. 1. На основе теории ситуационного управления, многозначных логик и логики аргументации разработаны методы моделирования конфликтных ситуаций, позволяющие решать основные задачи мониторинга: выявление конфликта и определение фазы его протекания. Для построения ситуационных моделей предложено два метода:

О метод получения обобщенных оценок ситуаций по вектору показателей, описывающих ситуацию, и формального описания эталонных классов ситуаций на основе трехзначной логики и нечетких множеств, позволяющий решать задачи классификации и идентификации ситуаций путем отнесения их к определенному классу на основе метрики в пространстве ситуаций;

О метод, основанный на оценивании показателей средствами логики аргументации, введении отношения предпочтения и метрики в пространстве аргументационных типов, который позволяет учесть индивидуальные системы предпочтений при получении и сравнении обобщенных оценок ситуаций, стратегий, альтернатив выбора.

2. На основе разработанных методов ситуационного моделирования предложена методика оценки социальной напряженности.

3. Разработан метод извлечения и построения концептуальных когнитивных моделей конфликтной ситуации, отображающих субъективные представления участников конфликта. Метод основан на обработке данных теста репертуарных решеток и репрезентации когнитивного пространства личности в виде нагруженных ориентированных мультиграфов, двудольных и трехдольных графов и алгебраических решеток.

4. Разработана методика анализа концептуальных когнитивных моделей, основанная на использовании структурных методов исследования графов и формальном концептуальном анализе. Методика включает:

О исследование структуры когнитивной модели на основе анализа связности нагруженного мультиграфа, позволяющее выявить индивидуально значимые факторы в конфликтной ситуации, включая предмет, причины и движущие силы конфликта;

О анализ структурной сбалансированности и импульсной устойчивости когнитивной модели, который позволяет выявить сбалансированные и несбалансированные, устойчивые и неустойчивые подструктуры и факторы, которые вносят дисбаланс и/или неустойчивость в представление ситуацииО выявление иерархии и установление зависимостей на множествах индивидуально значимых факторов и их свойств с помощью представления данных репертуарной решетки в виде алгебраических концептуальных решеток.

5. Разработан метод построения рефлексивных моделей нормированного поведения и мотивации в условиях выбора между несколькими альтернативами на основе некоторой системы норм, регулирующей поведение.

6. На основе многозначных булевых логик построены рефлексивные модели нормированного поведения, позволяющие учитывать морально-этические ценности при принятии решения. Исследование свойств этих моделей позволило.

220 сформулировать условия, определяющие возможности выбора в различных ситуациях.

7. Предложены модели рефлексивного управления, формализуемые средствами логики аргументации.

8. Разработаны принципы построения и архитектура открытой аргументационной системы поддержки принятия решений, формализуемой посредством квазиаксиоматической аргументационной теории (КААТ).

9. В качестве основной процедуры поддержки принятия решения предложено использовать аргументацию, формализуемую средствами логики аргументации А4. Исследованы тавтологии логики аргументации Ал.

10. Предложены способы структурирования множеств аргументов и высказываний, направленные на разработку эффективных процедур аргументации.

11. Предложены методы выявления зависимостей на множествах высказываний на основании упорядочения и анализа множеств аргументов, позволяющие пополнять и изменять множество аксиом проблемной области.

12. Для реализации немонотонного вывода в логике аргументации, предложены схемы построения правил умолчания, основанные на упорядочении множеств аргументов.

Основные методы и модели имеют программную реализацию и были использованы для решения ряда практических задач в области конфликтологии, социологии и политологии.

Показать весь текст

Список литературы

  1. А. Н. Нечеткое отношение моделирования и его использование для классификации и аппроксимации в нечетких лингвистических пространствах // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. 1982. № 2. С. 215−217.
  2. А. Н., Батыршин И. 3., Блишун А. Ф. и др. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта/Под ред. Поспелова Д. А. М.: Наука, 1986. 312 с.
  3. Айвазян С. А, Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика. М.: Финансы и статистика, 1983. 471 с.
  4. В.А., Хорошевский В. Ф. КОГР система когнитивной графики. Разработка, реализация, применение//Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. 1990. № 5. С. 105−119.
  5. В. И. Конфликтология (Искусство спора, ведения переговоров, разрешения конфликтов). М.: Народное образование, 1995. 128 с.
  6. А. Я., Малышев А. А. Введение в конфликтологию. Как предупреждать и устранять межличностные конфликты: Учеб. пособие. К.: МАУП, 1996. 104с.
  7. Аристотель. Собр. соч. М. 1978.
  8. В. Г. Мотивация, поведение и формирование личности. М. 1976. 184 с.
  9. В.И., Горский Ю. М., Волков Л. Н. Гомеостатика новое направление развития кибернетики//Новости искусственного интеллекта. 1993. № 2. С. 7−20.
  10. Ю.Бабынин И. В., Кретов B.C., Потапенко Ф. И. и др. Интеллектуальная информационная система мониторинга политических конфликтов: концепция создания, (рукопись). 58 с.
  11. П.Баранов А. Н., Сергеев В. М. Структура естественноязыковой аргументации: Семиотические аспекты формализации интеллектуальной деятельности. Школа-семинар «Кутаиси-85». Тез. докл. и сообщ. М.: ВИНИТИ, 1985. С. 385 388.
  12. Д. Стохастические модели социальных процессов. М.: Финансы и статистика, 1985. 295 с.
  13. И.Батыршин И. 3. Методы представления и обработки нечеткой информации в интеллектуальных системах//Новости искусственного интеллекта. 1996. № 2. С. 9−65.
  14. Г. Теория игры и фантазия: Виртуальная реальность в психологии и искусственном интеллекте. М.: Российская ассоциация искусственного интеллекта. 1998. С. 125−144.
  15. В. Ф., Яскевич Я. С., Павлюкевич В. И. Логика. Минск: ТетраСистемс, 1997. 480 с.
  16. Л. С., Казупеев В. М., Коровин С. Я., Мелихов А. Н. Параллельный процессор нечеткого вывода для ситуационных экспертных систем//Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. 1990. № 5. С. 181 190.
  17. Г. Теория решеток. М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1984. 568 с.
  18. А. Н., Крумбрг O.A., Федоров И. П. Принятие рещений на основе нечетких моделей. Примеры использования. Рига: Зинате, 1990. 184 с.
  19. Буч Г. Объектно-ориентированное проектирование с примерами применения. К.: Диалектика., М.: АО «И.В.К.» 1992. 519 с.
  20. В.Н., Лукин В. К. Абдуктивный вывод в системах принятия решений: Сб. тр. нац. конф. с международн. участием КИИ-94 в 2-х т. Рыбинск, 1994. Т. 2. С.251−255.
  21. В. И., Поспелов Д. А. Оркестр играет без дирижера. М: Наука, 1984.
  22. А. В. Синтез статистического и дедуктивного подходов к анализу структур знаний: Сб. научн. тр. V нац. конф. с международн. Участием «Искусственный интеллект 96» в 3-х т. Казань, 1996. Т. 2. С. 304−309.
  23. Н. Н. Современное состояние теории игр: Теория игр. Ереван: Изд-во АН АрмССР, 1973. С. 5−57.
  24. H.H. Теория игр для экономистов-кибернетиков. М.: Наука, 1985. 272 с.
  25. Т. А., Червинская К. Р. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. М.: Радио и связь, 1992. 200 с.
  26. Т.А., Червинская K.P., Яшин А. М. Формирование поля знаний на примере психодиагностики//Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. 1988. № 5. С. 72−85.
  27. Т., Финн В. К. Об интеллектуальных системах: Экспертные системы: состояние и перспективы. М.: Наука, 1990. С. 9−20.
  28. Ю. Б. Введение в теорию исследования операций. М.: Наука. 1971. 384 с.
  29. Ю. Б. Игры с непротивоположными интересами. М. Наука. 1977. 328 с.
  30. Г., Фоминых И. Б. Нейронные сети и экспертные системы: перспективы интеграции//Новости искусственного интеллекта. 1996. № 4. С.121−145.
  31. Я. Э. Логика мифа. М.: Наука, 1987. 220 с.
  32. В. А. Основы дискретной математики. М.: Высш. шк., 1986. 311 с.
  33. В. И., Грушинский М. С., Хабалов А. В. Многоагентные системы. Обзор//Новости искусственного интеллекта. 1997. № 1.
  34. Гомеостатика живых, технических, социальных и экологических систем/ Горский Ю. М., Астафьев В. И., Казначеев В. П. и др. Новосибирск: Наука, Сиб. отделение, 1990. 350 с.
  35. Ю.М., Лавшук В. В. Новая опасность для человечества и компенсаторная роль искусственного интеллекта: Сб. тр. нац. конф. с международн. участием КИИ-94 в 2-х т. Рыбинск, 1994. Т. 1. С. 126−132.
  36. И. 3. Конвенции, правила и стратегии общения (интерпретирующий подход к аргументации)//Изв. АН СССР. Сер. Лит. и яз. 1982. Т. 41, № 4. С. 327338.
  37. А. И., Полозова Т. А. Проблема конфликта в западной социальной психологии//Психологический журнал. 1980. Т.1, № 6. С.119−133.
  38. С.К. Знаковая интерпретация сходства для согласованности множества объектов//Изв. АН СССР. Техн. кибернентика. 1990. № 5. с. 22−25.
  39. С.К. Исследование сетей с диссонансами//Изв. АН СССР. Техн. кибернентика. 1982. № 5.
  40. Д. Э. Социология установки: Американская социология. М.: Мир, 1972. 392 с.
  41. Д., Прад Ф. Теория возможностей. М.: Радио и связь, 1990. 286 с.
  42. Е.И. Решатели интеллектуальных задач. М.: Наука, 1982. 320 с.
  43. М. Иерархический кластер-анализ и соответствия. М.: Финансы и статистика. 1988. 342 с.
  44. С. Ю., Скакунов Э. И. Общая концепция конфликтного анализа//Рабочие тетради: ЦММИ ДА МИД РФ. 1992. № 3.
  45. Ю. Г. Социальный конфликт (политологический анализ). Ростов: 1992.48.3инченко В. П. Миры сознания и структура сознания//Вопросы психологии. 1991. № 2. С. 15−36.
  46. Ю.В. Логика: Учебник для вузов. М.: Логос, 1997. 172 с.
  47. М. Д. Психологические аспекты управления противником в антагонистических конфликтах (рефлексивное управление)//Прикладная эргономика. 1994. № 1, С. 37−46.
  48. А. Т. Конфлжт та згода. К.: Наукова думка, 1996. 190 с.
  49. А. Т. Логический анализ практических рассуждений. К.: Наукова думка, 1987. 140 с.
  50. Р., Фалб П., Арбиб М. Очерки по математической теории систем. М.: Мир, 1971.400с.
  51. . Юридическая социология. М.: 1986. 37 с.
  52. Дж. Большие системы. Связность, сложность и катастрофы. М.: Мир, 1982.216 с.
  53. Дж., Снелл Дж. Кибернетическое моделирование. М.: Сов. Радио, 1972. 192 с.
  54. В. И., Старченко А. А. Логика. М.: Юристъ, 1995. 128 с.
  55. С. К. Введение в метаматематику. М.: Мир. 1957.
  56. С. К. Математическая логика. М.: Мир, 1973. 480 с.
  57. Ю. И. Ситуационное управление большими системами. М.: Наука, 1974. 136 с.
  58. А.Б. Отражение образного мышления в системах искусственного интеллекта: Сб. научн. тр. VI международн. конф. «Знания-Диалог-Решение» KDS-97. Ялта, 1997. С. 29 36.
  59. Ю. Психологическая теория решений. М.: Наука, 1979. 504 с.
  60. М. А., Емельянов А. М. Ошибки управления. Психологические причины, метод автоматизированного анализа. Таллин: Валгус, 1985. 391 с.
  61. А. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь., 1982. 432 с.
  62. Краткий психологический словарь. М.: Мысль, 1985.
  63. О. П. Неклассические парадигмы искусственного интеллекта//Изв. РАН. Теория и системы управления. 1995. № 5. С. 3−23.
  64. О. И. Наука и искусство принятия решений. М.: Наука, 1964. 344 с.
  65. О.И., Мошкович Е. М. Качественные методы принятия решений. М.: Наука, 1996.
  66. О.И. Методы многокритериальной оценки альтернатив. В сб.: Многокритериальный выбор при решении слабоструктурированных проблем. М.: 1978. Вып. 5. С. 5−30.
  67. Ю.И. О семиотике искажения истины: Информационные вопросы семиотики, лингвистики и машинного перевода. М., 1974. Вып. 4. С. 197−117.
  68. Леви-Стросс К. Структурная антропология. М.: Наука, 1985. 536 с.
  69. Г. В. Соч. в 4 томах. М.: 1984.
  70. H.H. Семантика связного текста и единицы информационного анализа//Научно-техническая информация: Сер. 2. Информационные процессы и системы. 1981. № 1. С. 21−29.
  71. H.H. На стыке текста и предметной области //Сб. научн. тр. V нац. конф. с международн. участием «Искусственный интеллект-96» в 3-х т. Казань, 1996. Т. 1.С. 120−124.
  72. В. Е. Вехи становления проблематики рефлексивных процессов// Прикладная эргономика. 1994. № 1. С. 2−6.
  73. В. Е. Концепция субъектно-ориентированной компьютеризации управленческой деятельности. М.: Институт психологии РАН, 1998. 204 с.
  74. В. А. О самоорганизующихся и саморефлексивных системах и их исследовании: Проблемы исследования систем и структур. М.: 1965.
  75. В. А., Смолян Г. Л. Алгебра конфликта. М.: Знание, 1968. 64 с.
  76. В. А. Конфликтующие структуры. М.: Советское радио, 1973. 158 с.
  77. В. А. О самоорганизующихся и саморефлексивных системах и их исследовании. Прикладная эргономика. 1994. № 1. С. 6−9.
  78. В. А. Формула человека. М.: 1991.
  79. Ю. М. Внутри мыслящих миров. Человек текст — семиосфера -история. М.: Языки русской культуры, 1996. 464 с
  80. К., Милов Ю. Конфликты как эмерджентные явления сложности: Конфликтологическая экспертиза: теория и методика. К., 1997. С. 61−82.
  81. Р. Д. Райфа X. Игры и решения: Введение и критический обзор. М.: Изд-во иностр. лит. 1961. 642 с.
  82. А. Глобальные социальные конфликты и их модели: Конфликтологическая экспертиза: теория и методика. К., 1997. С. 83−94.
  83. Математика в социологии: моделирование и обработка информации/Под ред. Блейлок X. и др. М.: Мир, 1977. 552 с.
  84. Математические методы в социологическом исследовании. М.: Наука, 1981. 334 с.
  85. А. Н., Баронец В. Д. Проектирование микропроцессорных средств обработки нечеткой информации. Ростов н/Д.: Изд. Ростовского университета, 1990. 128 с.
  86. А. Н., Берштейн Л. С., Коровин С. Я. Ситуационные советующие системы с нечёткой логикой. М.: Наука, 1990. 272 с.
  87. Э. Введение в математическую логику. М.: Наука, 1976.
  88. М. А. Развитие ДСМ-метода автоматического порождения гипотез для его применения при анализе социологических данных типа «субъект => поведение». Автреферат на соискание ученой степени кандидата технических наук. М.: ВИНИТИ, 28 с.
  89. H. Н. Математика ставит эксперимент. М.: Наука, 1979. 280 с.
  90. Н.И. Искусственный интеллект и гомеостат общества: Сб. тр. нац. конф. с международн. участием КИИ-94 в 2-х т. Рыбинск, 1994. Т. 1. С. 141−145.
  91. О.С. Методология анализа предметных областей//Новости искусственного интеллекта. 1992. № 3. С. 6−45.
  92. О.С. Программные системы приобретения знаний//Новости искусственного интеллекта. 1992. № 4. С. 6−45.
  93. Д. Л. Социометрия. М.: Изд-во иностр. лит., 1958. 289 с.
  94. Э. Теория игр. М.: Мир, 1985. 200 с.
  95. А. С. НЕ-факторы и инженерия знаний: от наивной формализации к естественной прагматике//Сб. тр. нац. конф. с международным участием КИИ-94 в 2-х т. Рыбинск, 1994. Т. 1. С. 9−18.
  96. Оре О. Теория графов. М.: Наука, 1968. 352 с.
  97. Ю4.0сипов Г. С. Информационные технологии, основанные на знаниях//Новости искусственного интеллекта. 1993. № 1. С. 7 41.
  98. Ю5.0сипов Г. С. Приобретение знаний интеллектуальными системами. М.: Наука, 1997. 112 с.
  99. Г. С. Инструментарий для экспертных систем. Технология БШЕЯ+МЖ/Шрограммные продукты и системы. 1990. № 3. С. 23−32.107.0сновы конфликтологии: Учебное пособие/Дмитриев Ф.В., Запрудский Ю. Г. и др. Под ред. Кудрявцева В. Н. М.: Юристъ, 1997. 200с.
  100. В. И. Об одном направлении в моделировании динамики структуры малых групп. Математические методы в социологическом исследовании. М.: Наука, 1981.334 с.
  101. В. И. Структура межличностных отношений. К.: Наукова думка, 1975. 127 с.
  102. В. Ф. Введение в экспериментальную психосемантику: исследование форм репрезентации в обыденном сознании. М.: МГУ, 1988.
  103. З.Петренко В. Ф. Психосемантика сознания. М.: МГУ, 1988. 208 с.
  104. В.А. К психологии актавности личности//Вопросы психологии. 1975. № 3. С. 26−38.
  105. П1рен М. I. Основи конфлпстологи: Навчальний поабник. К.: Наукова думка, 1997.378 с.
  106. Платон. Сочинения. Т. 1−3. М.: Мысль, 1968−1972.
  107. Э. В. Общение с ЭВМ на естественном языке. М.: Наука, 1982. 360 с.
  108. Д. А. Серые и/или черно-белые?//Прикладная эргономика. 1994. № 1. С. 29−33.
  109. Д. А. Знания и шкалы в модели мира: Модели мира. М.: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 1997. С. 69−84.
  110. Д. А. Прикладная семиотика и искусственный интеллект// Программные продукты и системы. 1996. № 3. С. 10−13.
  111. Д. А. Ситуационное управление основа прикладных интеллектуальных систем//Вестник МГТУ им. Н. Э. Баумана: Сер. Приборостроение. Спец. вып. Информатика. 1995. № 2. С. 3−10.
  112. Д. А. Ситуационное управление. Теория и практика. М.: Наука, 1986. 288 с.
  113. Ш. Поспелов Д. А. Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов. М.: Радио и связь. 1989. 184 с.
  114. Т., Стюарт И. Теория катастроф и ее приложения. М.: Мир, 1980. 608 с.
  115. Прикладная эргономика: Спец. выпуск. Рефлексивные процессы. 1994. № 1. 68 с.
  116. Дж. Применение теории графов в социальной психологии: В кн. Кемени Дж., Снелл Дж. Кибернетическое моделирование. М.: Советское радио, 1972. С.169−177.
  117. Ш. Райфа Г. Анализ решений. М.: Мир, 1977. 408 с.
  118. . Ф. Ментальная активность. Понимание, рассуждение, нахождение решений. М.: Институт психологии РАН, 1998. 232 с.
  119. Ф. С. Дискретные математические модели с приложениями к социальным, биологическим и экономическим задачам. М.: Наука, 1986. 496 с.
  120. М. А. Методологические особенности гуманитарного познания: Проблемы гуманитарного познания. Новосибирск, 1986. С. 33−54.
  121. М. А. От зерен фасоли к зернам истины//Вопросы философии. 1990. № 7. С.42−50.
  122. Ш. Саати Т. Л. Математические модели конфликтных ситуаций. М.: Советское радио, 1977.
  123. В. А. Методология измерения и опыт оценки социальной напряженности: Конфликтологическая эккспертиза: теория и методика. К., 1997. С.38−50.
  124. В. М. Когнитивные методы в социальных исследованиях: В кн. Язык и моделирование социального взаимодействия. М.: Прогресс, 1987. С. 3−22.
  125. В. Б. Принятие стратегических решений в нечеткой обстановке. М: ИНПРО-РЭС, 1995. 228 с.
  126. Э. И. Методологические проблемы исследования политической стабильности/Международные исследования. 1992. № 6. С. 5−42.
  127. Дж. Г. Конфликты. Пути их преодоления. К.: Внешторгиздат, 1991. 192 с.
  128. Дж. Искусственный интеллект. Подход на основе эвристического программирования. М.: Мир, 1973. 320 с.
  129. Софокл. Драмы. М.: Наука, 1990. 606 с.
  130. Социальные конфликты: Экспертиза, прогнозирование, технология разрешения. М, 1991. Вып. 1. С. 27.
  131. К., Браун Р., Гудвин Дж. Теория управления. М.: Мир, 1973. 248 с.
  132. Е. И. Методологические ориентиры экспертизы социальных конфликтов: Конфликтологическая эккспертиза: теория и методика. К., 1997. С. 51−82.
  133. B.JT. Трансакционный анализ систем обучения//Сб. научн. тр. V нац. конф. с международн. участием «Искусственный интеллект-96» в 3-х т. Казань, 1996. Т. 1.С. 179−183.
  134. П. Вероятностный анализ причинности: В кн. Математика в социологии. М.: Мир, 1977. С. 50−76.
  135. Т. А. Модель рефлексивного поведения в конфликтной ситуации//Изв. РАН. Теория и системы управления. 1998. № 1. С. 156−165.
  136. Т. А., Разумовский О. В. Качественные методы для моделирования экономико-энергетических процессов: Материалы 1-й международн. конф. по управлению использованием энергии. Киев, 1995. С. 81−86.
  137. Т. А., Разумовский О. В. Качественный подход к моделированию сложных систем// Электронное моделирование. 1995. Т. 17, № 3. С. 6−10.
  138. Т.А. Булевы структуры в гуманитарном знании: Математика и искусство. Тр. международн. конф. М. 1997. С. 122−126.
  139. Т.А. Две системы этического сознания и их интерпретация: Язык и культура. Тр. 5-й международн. конф. Т.1. Философия языка и культуры. К.: Collegium, 1997. С. 154−166.
  140. Т.А. Квазиаксиоматическая аргументационная теория для поддержки принятия решений в конфликтных ситуациях: 6-я нац. конф. с международн. участием КИИ-98. Сб. научн. тр. в 3-х т. Пущино, 1998. Т. 2. С. 581−588.
  141. Т.А. Логико-семиотические модели конфликтных ситуаций: 6-я нац. конф. с международн. участием КИИ-98. Сб. научн. тр. в 3-х т. Пущино, 1998. Т. 1.С. 197−204.
  142. Т.А. Логические методы моделирования поведения в ситуации выбора: Конфлжтолопчна експертиза: тeopiя i методика. Вип. 1. К., 1997. С. 100−108.
  143. Т.А. Логические методы моделирования конфликтов: Сб. тр. международн. летней школы-семинара по искусственному интеллекту для студентов, аспирантов и молодых ученых (Браслав-97). Минск: БГУИР, 1997. С. 82−101.
  144. Т.А. Моделирование поведения в конфликтной ситуации: Сб. научн. тр. V нац. конф. «Искусственный интеллект-96» в 3-х т. Казань, Т. 3. С. 365−371.
  145. Т.А. О разрешении конфликтов в многоагентных системах на основе аргументации//Искусственный интеллект. 1997. № 1−2. С. 36−50.
  146. Т. А. Описание рефлексивного поведения средствами логики аргументации//Научно-техническая информация: Сер. 2. Информационные процессы и системы. 1997. № 5. С. 18−23.
  147. Т.А. Проблемы моделирования конфликтов и рефлексивное поведение: использование логики аргументации: Сб. тр. VI международн. конф. «Знание-Диалог-Решение» KDS-97 в 2-х т. Ялта, 1997. Т. 1. С. 47−57.
  148. Т.А. Проблемы моделирования поведения: использование логики аргументации: Материалы 3-й международной конфепенции НТИ-97. М., 1997. С.199−201.
  149. Т. А. Разумовский О.В. Формализация динамики взаимодействия субъектов энергорынка: Сб. докладов международн. конф. по мягким вычислениям и измерениям SCM'98 в 2-х т. Санкт-Петербург, 1998. Т. 2. С. 261 264.
  150. Т.А. Ситуационная модель для качественной оценки социальной напряженности//Научно-техническая информация: Сер. 2. Информационные процессы и системы. 1996. № 2. С. 1−6.
  151. Т.А. Ситуационное моделирование на основе качественных рассуждений//Искусственный интеллект. 1996. № 1. С. 102−114.
  152. Т.А. Формализация рассуждений на основе аргументации при принятии решений в конфликтных ситуациях II Научно-техническая информация: Сер. 2. Информационные процессы и системы. 1998. № 9. С. 23−33.
  153. Т.А., Разумовский О. В. Экспертная система анализа и прогноза ситуаций на основе качественной модели представления знаний//Программные продукты и системы. 1995. № 3. С. 2−6.
  154. Т.А., Разумовский О. В. Логико алгебраическая модель для формализации качественных знаний // Изв. РАН. Теория и системы управления. 1995. № 5. С. 100−107.
  155. В.Б. От искусственного интеллекта к искусственной жизни: новые направления в науках об искусственном интеллекте//Новости искусственного интеллекта. 1995. № 4. С. 93- 117.
  156. А., Грибомон П., Луи Ж. и др. Логический подход к искусственному интеллекту: от классической логики к логическому программированию. М.: Мир, 1990.432 с.
  157. А. Е. Разработка программных средств извлечения знаний из баз данных методом формального концептуального анализа: Дипломный проект. К.: НТУУ «КПИ», (рукопись), 1999. 98 с.
  158. Л.Л. Разработка технологии развития когнитивного пространства личности в открытой информационной среде. Автореферат диссертации. Ярославль, 1996. 26 с.
  159. Т. Н., Латышова В. В., Павлова А. А., Павлова Н. Д. Ведение политических дискуссий: Психологический анализ конфликтных выступлений. М.: Академия, 1995. 155с.
  160. Е. Ф. Интеллектуальные формализованные теории средство представления знаний и рассуждений: Сб. научн. тр. IV нац. конф. «Искусственный интеллект-94» в 2-х т. Рыбинск, 1994. т. 2. С. 304−308.
  161. Е. Ф. Описание моделей метаболизма веществ в виде квазиаксиоматических теорий//Новости искусственного интеллекта: Спец. выпуск к 60-летию В. К. Финна. 1993. С. 27−37.
  162. В. К. -ТЭМ-рассуждения как синтез познавательных процедур: Материалы 3-й международной конфепенции НТИ-97. М., 1997. С. 207−208.
  163. В. К. Интеллектуальные системы: проблемы их развития и социальные последствия.: В кн. Будущее искусственного интеллекта/Под ред. К. Е. Левитина, Д. А. Поспелова. М.: Наука, 1991. С. 157−177.
  164. В. К. Информационные системы и проблемы их интеллектуализации// Научно-техническая информация: Сер. 2. Информационные процессы и системы. 1984. № 1. С. 5−15.
  165. В. К. К формальному определению понятия информационно-поисковой системыШаучно-техническая информация: Сер. 2. Информационные процессы и системы. 1981. № 5. С. 1−14.
  166. В. К. Об одном варианте логики аргументации//Научно-техническая информация: Сер. 2. Информационные процессы и системы. 1996. № 5−6. С. 319.
  167. В. К. Правдоподобные выводы и правдоподобные рассуждения: Итоги науки и техники: Сер. Теория вероятностей. Математическая статистика. Теоретическая кибернетика. Т. 28. М.: ВИНИТИ, 1988. С. 3−84.
  168. В. К. Правдоподобные рассуждения в интеллектуальных системах типа ДСМ: Итоги науки и техники: Сер. Информатика Т. 15. М.: ВИНИТИ, 1991. С. 54−101.
  169. Р., Юри У. Путь к согласию, или переговоры без поражений. М.: Наука, 1990. 158 с.
  170. Дж. Мировая динамика. М.: Наука. 1978. 140 с.
  171. Ф., Баннистер Д. Новый метод исследования личности. М.: Прогресс, 1987. 236 с.
  172. Г. Синергетика. М.: Мир, 1980. 404 с.
  173. ХантЭ. Искусственный интеллект. М.: Мир, 1978. 558 с.
  174. Ф. Теория графов. М.: Мир, 1973.
  175. Ю. П. Автологическое моделирование: анализ рефлексивных самоорганизующихся систем//Прикладная эргономика. 1994. № 1. С. 48−53.
  176. Ю. П. Подход к расширению теории рефлексии В. А. Лефевра// Кибернетика и системный анализ. 1992. № 6. С. 82−89.
  177. Ю. П. Самоорганизация рефлексивных управляющих систем// Кибернетика и системный анализ. 1993. № 6. С. 58−65.
  178. В. П. Конфликты в нашей жизни и пути их разрешения. Минск.: Амалдея, 1996. 288 с.
  179. Р. Обработка концептуальной информации. М.: Энергия, 1980. 360 с.
  180. Ю. А. Вероятностная интерпретация «формулы человека»// Прикладная эргономика. 1994. № 1. С. 20−25.
  181. Ю. А. Человеческая рефлексия и две системы этического сознания// Вопросы философии. 1990. № 7. С. 32−41.
  182. Г. П. Рефлексия и ее проблемы/ЛПрикладная эргономика. 1994. № 1.
  183. Г. П. Схема мыследеятельности системно-структурное строение, смысл и содержание//Системные исследования. Методологические проблемы. М.: Наука, 1986. С. 124146.
  184. П. Основы идентификации систем управления. М.: Мир, 1975. 684 с.
  185. А. И. Прикладная семиотика новые возможности моделирования в системах управления: Сб. научн. тр. V нац. конф. «Искусственный интеллект-96» в 3-х т. Казань, 1996. Т. 3. С. 486−492.
  186. Эшби Росс У. Введение в кибернетику. М.: Издательство иностр. лит., 1959. 432 с.
  187. Юнг К. Психологические типы. С.-Пб.: Ювента, М.: Прогресс-Универс, 1995, 716 с.
  188. Юнг. К. Воспоминания, сновидения, размышления. К., 1994, 324 с.
  189. С. В. Введение в дискретную математику. М.: Наука, 1979,272 с.
  190. Язык и моделирование социального взаимодействия. М.: Прогресс, 1987.
  191. P.O. Лингвистика и ее отношение к другим наукам: Избр. работы. М.: Прогресс, 1981. С. 369−420.
  192. Abductive Inference: Computation, Philosophy, Technology / Eds. Josephson J. R., and Josophson S. G. Cambridge: Cambridge Univ. Press, 1994.
  193. Adams-Webber J. Comment on Lefebvre’s Model from the Perspective of Personal Construct Theory. Journal of Social and Biological Structures, 10, 1987. pp. 177— 189.
  194. Adams-Webber J. Some Experimental Tests of Lefebvre’s Model of Reflexion. Proceedings of the Workshop on Multi-Reflexive Models of Agent Behavior (Draft), Los Alamos, New Mexico, 18- 20 August 1998. P. 43- 55.
  195. Argumentation: Approaches to theory formation / ed. E.M. Barth, J.L. Martens. Amsterdam etc.: Benjamins. 1982. 333 p.
  196. K. J., (1963). Social Choice and Individual Values. John Wiley, New York.
  197. Ashby Ross W. The Set Theory of Mechanism and Homeostasis. General Systems. V. 9. 1984. Р/ 83−97.
  198. Bonarius J. C. J. Research in the personal construct theory of George A. Kelly: role construct repertory test and basic theory // Progress in Experimental Personality Research. Academic Press, New York and London. 1965. — Vol. 2. P. 2 — 46.
  199. Boose J.H. A personal construct theory and the transfer of human expertise 11 Int. J. Man-Machine Studies. 1985. V. 23. N5. P. 499−525.
  200. Boose J.H. Uses of repertory grid centered knowledge acquisition tools for knowledge- based systems // Int. J. Man-Machine Studies. 1988. V. 29. N5. P. 287 310.
  201. Boose J.H., Bradshow J.M. Expertise transfer and complex problems using AQUINAS as a knowledge-based systems // Int. J. Man-Machine Studies. 1987. V. 26. N1. P. 43−28.
  202. Bratman. Intentions, Plans, and Practical Reason. Harvard University Press, 1987.2B.C.A.C.I. Santa Barbara Offices «PULSE User’s Manual, Version B1.0», January, 1975.
  203. Campbell J. The Power of Myth. Anchor Books ed. N.-Y. — 1991. 294 p.
  204. Cartwright D., Harary F. Structural Balance: a Generalization of Heider’s Theory // Psych. Rev., 63 (1956), p. 177−293.
  205. Cohen D. Modern Social Theory. L.: 1970. P. 184.
  206. Cohen P. R. and Levesque H. J. Intention is choice with commitment. Artificial Intelligence, 42:213−261, 1990.
  207. Cohen P. R. and Levesque H.J. Rational interaction as the basis for communication. In Cohen P. R., Morgan J., and Pollack M. E., editors, Intentions in Communication. Bradford Books. MIT Press, 1990.
  208. Coser L. Conflict: Social Aspects // International Encyclopaedia of Social Sciences. N.Y. 1968. Vol. 3.-p.76.
  209. De Kleer J., Brown J. S. A qualitative Physics Based on Confluences // Artificial Intelligence.- 1984. V. 24.- p.7 — 83.
  210. Doyl J. A truth maintenance system. Artificial Intelligence, 1979, v. 12. N. 3, p. 231−272.
  211. Dubois D., Prade H. Fuzzy sets and systems: theory and applications. / N. Y. Academic Press, 1980,213 p.
  212. Ducuenne V., Guigues J.-L. Families minimales d’implications informatives resultant d’un tableau de donnees binaires. Math. Sci. Hum. 24. No. 95. 1986. — P. 518.
  213. Finn V. K., Grigolia R. Nonsense logics and their algebraic properties // Theoria. -1993. -Vol. LIX, Pt. 1−3. P. 207−273.
  214. Forbus K. D. Qualitative process theory // Artificial Intelligence. 1984. V. 24. P. 85−168.
  215. Gaines B. R., Shaw M. L. G. Kelly’s «Geometry of psychological space» and its significance for cognitive modeling //Special Issues of Automated Knowledge Acuisition Tools, / Knowledge Engineering Review, 1992,42 p.
  216. Gaines B. R., Shaw M. L. G. Knowledge Acquisition Tools Based on Personal Construct Psychology. Knowledge Acquisition Review, 8(1), 1993. — p. 49- 85.
  217. Heider F. Attitudes and Cognitive Organization. J. of Psychology. 21. 1946. P. 107 -112.
  218. Heradstveit D., Narvesen O. Psychological constraints on decision-making: A discussion of cognitive approaches: Operational code and cognitive map // Cooperation and Conflict. 1978. Vol. 13, N2. P. 77- 92.
  219. Hintikka J. Knowledge and Belief. Cornel University Press: Ithaca, NY, 1962.
  220. Hjelle L. A., Ziegler D. J. Personality Theories: Basic Assumptions, Research and Applications. McGraw-Hill, New York.
  221. Hofstetter C.R. Content analysis // Handbook of political communication/ Ed. D.D. Nimmo, K.R. Sander. Beverly Hills. L: Sage. 1981. P. 529- 560
  222. Kahn H. On Escalation. Metaphors and Scenarios // Frederick A. Praeger Publishers, USA, 1965.
  223. Kelly G. A. The psychology of personal constructs. N. Y.: Norton & company, 1955, v. l: A theory of personality, 556 p.
  224. Komorita S. S. Concession-making and conflict resolution. J. Conflict Resolution.: 1973, N17, p. 745−762.
  225. Rraus S., Nirke M., and Sycara K. Reaching agreements through argumentation: A logical model. In Proceedings of the Twelfth International Workshop on Distributed Artificial Intelligence (IWDAI-93), Hidden Valley, PA, May 1993.
  226. Kripke S. Semantic Analysis of Modal Logic. Zeitschrift fur Matematische Logik und Grundlagen der Matematik, No.9, 1963, p. 67−96.
  227. Kuipers B. J. Qualitative simulation // Artificial Intelligence. 1986. V. 29. P. 289 338.
  228. Kuznetsov S. O. Mathematical aspects of concept analysis // Journal of Mathematical Sciences. Vol. 80. No. 2. 1996. P. 1654- 1698.
  229. Lefebvre V. Algebra of conscience. Dordrecht-Holland. D. Reidel Publ. Co, 1982.
  230. Lefebvre V. A Formal Approach to the Problem of Good and Evil. General Systems, 22, 1977, 183- 185.
  231. Lefebvre V. A Rational Equation for Attractive Proportions. Journal of Mathematical Psychology, 36, 1992, 100 128.
  232. Lefebvre V. From the Representation of Rationality to the Representation of Free Will. Psichologichesky Journal, 15,2, 1994,99 121.
  233. Lefebvre V. The Cosmic Subject. Russian Academy of Sciences, Institute of Psychology Press, 1997, 166 p.
  234. Lefebvre V. The Fundamental Structures of Human Reflexion. The Structure of Human Reflexion: The Reflexional Psychology of Vladimir Lefebvre. Peter Lang Publishing, 1990. P. 5−69.
  235. Levesque H. J., Cohen P. R., and Nunes J. H. T. On acting together. In Proceedings of the National Conference on Artificial Intelligence (AAAI-90), pages 94−99, Boston, MA, 1990.
  236. Levy L. H. Personal constructs and predictive behavior. Journal of abnormal and social psychology. 53, 1956. P. 54 58.
  237. Luce R. D., Raiffa H. Games and Desisions. Introduction and Critical Survey. N.Y. 1957. P. 15.
  238. Makhlouf-Norris F., Norris H. The obsessive compulsive syndrome as a neurotic device for the reduction of self-uncertainty// British Journal of Psychiatry, 121, 1972. P. 277−288.
  239. Malec J. A Unified Approach to Intelligent Agency. In: Intelligent Agents. ECAI-94 Workshop on Agent Theories, Architecture and Languages. Amsterdam, The
  240. Netherlands, August 8−9, 1994, (Eds. M.J.Wooldridge and N.R.Jennings). Proceedings. Springer Verlag: 233−244, 1994
  241. Maruyama M. The second Cybernetics: Deviation-Amplifying Mutual Causal Processes, Amer. Scientist, 51, 1963, 164- 179.
  242. McCarthy J. M. Circumscription a form of nonmonotonic reasoning // Artificial intelligence. — 1980. — Vol. 13. — P. 27−39.
  243. McCulloch W. S. A Heterarchy of Values, etc. // Bulletin of Math. Biophys. 1945. -7, p. 89−93.
  244. McDermott D. Non-monotonic logic, I.I. Non-monotonic Modal Theories. J. Assoc. Comput. March, 1982,29, N1, p. 33−57.
  245. McDermott D., Doyl J. Non-monotonic logic, I. Artificial Intelligence, 1980, 13, N 1−2, p. 41−72.
  246. McGrath J. E. A social psychological approach to the study of negotiation In: Studies on behavior in organization. Ed. by Bowers R. W. Athens, 1966.
  247. Meadous D. H., Robinson I. M. The electronic oracle: computer models and social decisions. Chichester ets. Willey, 1985.
  248. Menger K. On social groups and relations. // Mathematical Social Sciences. 1983. -n. 6.-p. 13−25.
  249. Moore R. C. A formal theory of knowledge and action. In J. R. Hobbs and R. C. Moore, editors, Formal Theories of the Commonsense World. Ablex Publishing Corporation,
  250. Myerson R. Game Theory: Analysis of Conflict. Harward University Press, Cambrige, Massachusetts. 1991.
  251. Peirce C. S. Philosophical writings / Ed. J. Buchler. N. Y.: Dover Publ. Co., 1955.
  252. Proceedings of Workshop on Multi-Reflexive Models of Agent Behavior (Draft), Los Alamos, New Mexico, 18−20 August, 1998.
  253. Pruitt D. G., Johnson D. F. Mediation and an aid to face saving in negotiation.-J., Pers. Soc. Psycol., 1970, N14, p.239−246.
  254. Rabin M. O. Theoretical impediments to artificial intelligence. /In: Information Processing 74, Proceedings of IFIP Congress 74, North-Holland Publishing Company, 1974.
  255. Rao A. S. and Georgeff M. P. Social plans: Preliminary report. In Decentralized AI 3 Proceedings of the Third European Workshop on Modelling Autonomous Agents and Multi-Agent Worlds (MAAMAW-91). Elsevier, North Holland, 1992.
  256. Reiter R. A logic for default reasoning // Artificial Intelligence. Vol. 13. N. l-2. 1980. -p. 81−131.
  257. J. В., Turquette A. R. Many-valued Logics. Amsterdam: North-Holland Publ. Co., 1952.
  258. Show M. L. G., Gains B.R. KITTEN: Knowledge initialition and transfer tools for experts and novices // Int. J. Man-Mach. Studies. 1987. V. 27. N3. P. 251 -280.
  259. Simon H., Newell A. Heuristic problem solving: the next advance in operations research. Oper. Res., 1958, v. 6. Jan.
  260. Singh M. P. Group ability and structure. In Demazeau Y. and Muller J. P. (editors), Decentralized AI 2 Proceedings of the Second European Workshop on Modelling Autonomous Agents and Multi-Agent Worlds (MAAMAW -90). Elsevier/North Holland, 1991.
  261. Smullyan R. M. First-Order logic. N. Y.: Springer-Verlag, 1968.
  262. Sowa. J.F. Conceptual Structures Information Processing in Mind and Machines. Addison-Wesley Publ.Comp., 1984.
  263. N., Wolff К. Е. Comparison between Biplot Analysis and Formal Concept Analysis of Repertory Grids. In H.H.Bock, P. Ihm (eds) Classification, Data Analysis and Knowledge Organization. Berlin-Heidelberg, Springer-Verlag, 1991, P. 104−112.
  264. Structure of decision / Ed. R. Axelrod. Princeton: Princeton Univ. press. N.Y. -1976.-285 p.
  265. Swkagi Т., Iwai S., Katai O. An integration of qoualitative causal knowledge for user-oriented desision support // Contr. Theory and Advanced Technology. V.2, N 3, p. 451 -482.
  266. Taran T. A. Logical Modeling of the Reflexive Behavior in Conflict Situation //The First International Conference on Problems of Dynamic Objects Logic-Linguistic Control DOLLC'97 (Abstracts)/June 16−20, St. Petersburg, Russia. 1997. P. 53−55.
  267. Taran T. A. The Logic of Argumentation Use for Multi-Agent Systems // Proceeding of the First International Conference on Problems of Dynamic Objects Logic-Linguistic Control DOLLC'97/ June 16−20, St. Petersburg, Russia. 1997. -1997. P.47−59.
  268. Taran T. A., Razumovsky O. V. Decision Making System Based on Qualitative Model of Object // Relame Revista Latino — Americana de Engenharia, Brazil, Santa Maria, 1994. Vol. 3. № 1. p. 118 — 124.
  269. Taran T. A., Razumovsky O. V. Qualitative Situational Modelling // International Journal of Information Theories & Applications. Sofia. 1995. Vol. 3, № 2. p. 27−31.
  270. Taran T. A., Razumovsky O. V. Space-Time Algebras for Qualitative Description of Complex System Behavior // Proc. of International School & Conference CAD -95. Ukraine, Yalta Gurzuff, May 4- 14 1995. — p. 210.
  271. Taran T.A. Argumentation Logic Use for Formalization of Nonmonotone Reasoning// Proceedings of the 7-th International Conference «Knowledge- Dialogue Solution» KDS-98. — Szczecin, Poland. — 21−25 September 1998. — P. 57−66.
  272. Tarski A. The concept of truth in formalized languages // Tarski A. Logic Semantics, Metamathematics. Oxford, 1956. — P. 152−278.
  273. Taylor H. F. Balance in Small Groups. Van Nostrand Reinholm Company. New York. 1970.
  274. Touzard H. La mediation et la resolutin des conflits. Paris, 1977.
  275. Vagin V. Non-classical logics in semiotic systems // Proceedings of workshop applied semiotics and abstracts of CAI'98 reports. Pushchino. 1998. — Vol. 3. P. 34 — 39.
  276. Wild M. Implicationional bases for finite closure systems. In: Arbeitstagung, Begriffsanalyse und Kunstliche Intelligenz (W. Lex ed.), 1991. p. 147 — 169.
  277. Wille R. Finite distributive lattices as concept lattices. Atti. Inc. Logica Matematica (Siena). 2.- 1985. -p. 635−648.
  278. Wille R. K. Knowledge Acquisition by methods of Formal Concept Analysis // Preprint Nr. 1238. Technische Hochschule Darmstadt, 1989.- 16 p.241
  279. Williams B. C. A theory of interactions: unifying qualitative and quantitative algebraic reasoning // Artificial Intelligence. 1991. V. 51. — P. 39−94.
  280. Woodridge M., Walker A. Understanding the emergence of Conventions in MultiAgent Systems. In: Proceedings of the First International Conference on Multi-Agent Systems (ICMAS-95), AAAI Press/MIT Press, 1995.
  281. Zadeh L. A Fuzzy sets // Information & Control. 1965. — V.8, pp. 338−353.
  282. Zadeh L. A. Fuzzy sets and systems // The symposium on system theory, 1965. P. 29−37.
  283. Zlotkin, J. S. Rosenschtein, Mechanisms for Automated Negotiation in State Oriented Domain, Journal of Artificial Intelligence Research 5, 1996.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!