Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Методы и программные средства интеллектуализации пользовательского интерфейса систем недоопределенных вычислений

Диссертация: Методы и программные средства интеллектуализации пользовательского интерфейса систем недоопределенных вычислений
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Практическая значимость. Практическая значимость результатов заключается в разработке методов интерактивного графического отображения заданных в недоопределённых моделях массивов числовых переменных и функциональных зависимостей, которые могут быть использованы при разработке пользовательских интерфейсов систем недоопределённых вычислений различного назначения. Разработанные методы структурного… Читать ещё >

Методы и программные средства интеллектуализации пользовательского интерфейса систем недоопределенных вычислений (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • 1. ПРОБЛЕМЫ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ С СИСТЕМАМИ НЕДООПРЕДЕЛЁННЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ
    • 1. 1. Анализ современного состояния исследований в области представления и обработки не полностью определённых данных и знаний
    • 1. 2. Недоопределённые модели и метод недоопределённых вычислений
      • 1. 2. 1. Программирование в ограничениях
      • 1. 2. 2. Недоопределённые модели
    • 1. 3. Области применения метода недоопределённых вычислений
      • 1. 3. 1. Существующие системы недоопределённых вычислений и области их применения
      • 1. 3. 2. Взаимодействие пользователя с системой недоопределённых вычислений при решении задачи — основные этапы
      • 1. 3. 3. Проблемы применения метода недоопределённых вычислений
    • 1. 4. Существующие подходы к решению поставленных проблем
      • 1. 4. 1. Визуализация числовых данных
      • 1. 4. 2. Графическое отображение недоопределённых моделей в современных системах недоопределённых вычислений
    • 1. 5. Структурное представление недоопределённых моделей в современных системах недоопределённых вычислений
    • 1. 6. Постановка задачи диссертационного исследования
  • Выводы
  • 2. МЕТОДЫ ВИЗУАЛИЗАЦИИ И СТРУКТУРНОГО ПРЕДСТАВЛЕНИЯ НЕДООПРЕДЕЛЁННЫХ МОДЕЛЕЙ
    • 2. 1. Теоретические основы недоопределённых моделей и метода недоопределённых вычислений
      • 2. 1. 1. Модель и ее недоопределённое описание
      • 2. 1. 2. Операции над недоопределёнными значениями и функции от недоопределённых переменных
      • 2. 1. 3. Недоопределённые расширения
      • 2. 1. 4. Модели с недоопределёнными переменными и метод недоопределённых вычислений
    • 2. 2. Методы интерактивного графического представления некоторых элементов недоопределённых моделей
      • 2. 2. 1. Требования к графическому отображению элементов недоопределённых моделей в системах недоопределённых вычислений
      • 2. 2. 2. Метод визуализации одномерных массивов недоопределённых переменных
      • 2. 2. 3. Метод визуализации двухмерных массивов недоопределённых переменных
      • 2. 2. 4. Метод визуализации трёхмерных массивов недоопределённых переменных
      • 2. 2. 5. Методы визуализации недоопределённых функций
      • 2. 2. 6. Особенности предложенных методов
    • 2. 3. Структурные недоопределённые модели
      • 2. 3. 1. Кластерные структурные модели
      • 2. 3. 2. Пример описания недоопределённой модели в кластерном виде
      • 2. 3. 3. Метод частичной автоматизации внесения изменений в кластерные структурные модели в процессе решения задачи
      • 2. 3. 4. Особенности предложенного метода
  • Выводы
  • 3. АЛГОРИТМИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ВИЗУАЛИЗАЦИИ НЕДООПРЕДЕЛЁННЫХ ЧИСЛОВЫХ ПЕРЕМЕННЫХ И ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ ЗАВИСИМОСТЕЙ
    • 3. 1. Алгоритмы визуализации элементов недоопределённой модели
      • 3. 1. 1. Работа системы недоопределённых вычислений и её графической подсистемы в режиме диалога с пользователем
      • 3. 1. 2. Работа графической подсистемы в режиме интерактивного отображения массива недоопределённых переменных
      • 3. 1. 3. Работа графической подсистемы в режиме интерактивного отображения недоопределённой функции
      • 3. 1. 4. Визуализация одномерных массивов недоопределённых переменных
        • 3. 1. 4. 1. Алгоритм построения линейной шкалы значений недоопределённых переменных
        • 3. 1. 4. 2. Алгоритм масштабирования шкалы значений элементов массива по значению элемента массива
      • 3. 1. 5. Визуализация двухмерных массивов недоопределённых переменных
      • 3. 1. 6. Получение графической подсистемой информации об отображаемых элементах -недоопределённой модели
    • 3. 2. Структуры данных для визуализации элементов недоопределённых моделей
      • 3. 2. 1. Структуры данных для представления одномерных массивов недоопределённых переменных
      • 3. 2. 2. Структуры данных для представления двухмерных массивов недоопределённых переменных
      • 3. 2. 3. Структуры данных для представления недоопределённых функций от одного аргумента
  • Выводы
  • 4. ПРОЕКТИРОВАНИЕ, ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ И ВНЕДРЕНИЕ ГРАФИЧЕСКОЙ ПОДСИСТЕМЫ ДЛЯ СИСТЕМ НЕДООПРЕДЕЛЁННЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ
    • 4. 1. Графическая подсистема iG
      • 4. 1. 1. Функции и архитектура графической подсистемы iG
      • 4. 1. 2. Менеджер визуализации
      • 4. 1. 3. Хранилище одномерных массивов. И
      • 4. 1. 4. Хранилище двухмерных массивов
      • 4. 1. 5. Блок визуализации одномерных массивов
      • 4. 1. 6. Блок визуализации двухмерных массивов
      • 4. 1. 7. Блок визуализации функций от одной переменной
      • 4. 1. 8. Пользовательский интерфейс графической подсистемы
      • 4. 1. 9. Программный интерфейс графической подсистемы iG
    • 4. 2. Графическая подсистема iG в составе интеллектуального решателя UniCalc
    • 4. 3. Примеры использования графической подсистемы iG
      • 4. 3. 1. Нахождение глобального минимума функции от двух переменных
      • 4. 3. 2. Использование подсистемы iG при решении недоопределённой системы ограничений
    • 4. 4. Сравнение графической подсистемы iG с существующими графическими средствами систем недоопределённых вычислений
    • 4. 5. Тестирование графической подсистемы iG
    • 4. 6. Внедрение и использование результатов диссертации
      • 4. 6. 1. Области применения графической подсистемы iG
      • 4. 6. 2. Применение графической подсистемы iG для экспериментального исследования метода Н-вычислений и тестирования вычислительного ядра решателя UniCalc
      • 4. 6. 3. Применение графической подсистемы iG при решении задач в области экономики
      • 4. 6. 4. Применение графической подсистемы iG для решения технических и экономических задач при проектировании летательных аппаратов
      • 4. 6. 5. Использование разработанных методов и алгоритмов
  • Выводы
  • ВЫВОДЫ

Актуальность темы

исследования. По мере расширения сферы использования ЭВМ и увеличения масштабов их применения возрастает актуальность проблемы взаимодействия человека с ЭВМ. Эта проблема приобретает особую важность в связи с разработкой интеллектуальных систем, осуществляющих представление и обработку не полностью определённых данных и знаний. Одним из основных направлений решения данной проблемы является наделение пользовательских интерфейсов интеллектуальными возможностями.

Диссертационная работа посвящена решению проблемы интеллектуализации пользовательских интерфейсов в контексте одного из ведущих в последние годы направлений в искусственном интеллекте (ИИ) — методов и систем программирования в ограничениях (Constraint Programming). Сегодня методы программирования в ограничениях широко применяются для решения задач проектирования, планирования, поддержки разработок пользовательских интерфейсов, в электронных таблицах и системах, подобных им, в различных задачах искусственного интеллекта, в качестве расширений универсальных языков программирования и во многих других областях. Программирование в ограничениях является по своей сути максимально декларативным, поскольку основано на описании модели задачи, а не алгоритма ее решения, благодаря чему, методы программирования в ограничениях широко используются для задач с недооп-ределёнными данными. К числу методов программирования в ограничениях, наиболее часто применяемых для решения задач с недоопределёнными данными, относятся метод недоопределённых вычислений, метод толерантного распространения ограничений, метод распространения значений и др.

Значительный вклад в исследование и решение данных проблем внесли отечественные учёные Д. А. Поспелов, Э. В. Попов, А. Н. Мелихов, Э. Х. Тыугу, Г. С. Осипов, А. С. Нариньяни, Г. В. Рыбина, А. П. Еремеев, В. Б. Тарасов, И. Б. Фоминых, А. Н. Аверкин, Н. Г. Ярушкина, В. М. Курейчик, а также целый ряд зарубежных учёных J1. Заде (L. Zadeh), Д. Дюбуа (D. Dubois), А. Прад (А.

Prade), Д. Уолц (D. Waltz), А. Макверс (A. Mackworth), У. Монтанари (U. Mon-tanari), E. Фредер (E. Freuder), E. Хивонен (E. Hyvonen) и др.

Однако, при решении задач с недоопределёнными данными с помощью методов программирования в ограничениях перед пользователем встаёт ряд проблем, среди которых можно выделить следующие:

• недоопределённость значений переменных;

• наличие в модели большого числа переменных и ограничений;

• необходимость вносить изменения в модель в процессе решения задачи, воздействуя таким образом, на её область решения;

• наличие сложной внутренней структуры у моделируемых фрагментов действительности (экономика страны, региона, технический объект, календарный план проекта).

Решение этих проблем возможно путём интеллектуализации пользовательского интерфейса систем программирования в ограничениях. В контексте систем программирования в ограничениях под интеллектуализацией пользовательского интерфейса понимается создание таких средств пользовательского интерфейса, которые позволяют пользователю найти решение задачи в диалоге с системой, выполнив меньшее число шагов диалога за более короткое время-, Это предъявляет определённые требования к средствам пользовательского интерфейса систем, реализующих методы программирования в ограничениях, а именно:

• обеспечение визуального представления недоопределённых значений переменных модели;

• обеспечение такого уровня языка описания моделей, который позволял бы представлять внутреннюю структуру объектов моделирования и преодолевать сложность больших моделей посредством ихструктурирования и раздельной разработки и отладки фрагментов;

• расширение возможностей управления процессом решения задач, включая изменение набора ограничений модели в процессе поиска решения;

• обеспечение графического отображения процесса решения задач и управления им.

В современных коммерческих системах программирования в ограничениях таких как, UniCalc, «Интегра», Time-Ex (Российский НИИ искусственного интеллекта), ILOG CP, ILOG OPL Development Studio (ILOG, Франция-США), Koalog Constraint Solver, Koalog Configurator (Koalog SARL, Франция), MINERVA (IF Computer Japan Ltd., Япония) и др., эти проблемы решены не полностью.

Большая практическая значимость систем программирования в ограничениях и насущная необходимость использования в них средств пользовательского интерфейса, адекватных моделируемым предметным областям и решаемым в них задачам, обуславливает актуальность данного диссертационного исследования.

Цель работы. Целью работы является исследование и разработка методов и программных средств интеллектуализации пользовательского интерфейса, повышающих степень автоматизации и расширяющих возможности взаимодействия пользователя с системами недоопределённых вычислений, принадлежащими к классу систем программирования в ограничениях. •.

Для достижения указанной цели в диссертации решены следующие задачи.

1. Исследование методов интерактивного графического отображения заданных в недоопределённых моделях числовых переменных и функциональных зависимостей, а также методов структурного представления недоопределённых моделей, применяемых в системах недоопределённых вычислений.

2. Разработка методов интерактивного графического представления массивов числовых переменных и функциональных зависимостей, заданных в недоопределённых моделях.

3. Разработка методов структурного представления недоопределённых моделей.

4. Разработка методов частичной автоматизации внесения изменений в структурные недоопределённые модели в процессе решения задачи на основе их интеграции с элементами императивного управления.

5. Разработка алгоритмов интерактивного графического представления массивов числовых переменных и функциональных зависимостей, заданных в не-доопределённых моделях.

6. Разработка архитектуры графической подсистемы для систем недоопреде-лённых вычислений.

7. Разработка и программная реализация графической подсистемы для систем недоопределённых вычислений.

8. Интеграция графической подсистемы в состав оболочки интеллектуального решателя UniCalc.

9. Использование графической подсистемы для решения задач в рамках решателя UniCalc.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования являются системы недоопределённых вычислений. Предметом исследования являются методы интеллектуализации пользовательских интерфейсов систем недоопределённых вычислений, основанные на графическом отображении и структурном представлении недоопределённых моделей.

Методы исследования. Поставленные задачи решаются с использованием дискретной математики, математической логики, методов искусственного интеллекта (недоопределённые модели, метод недоопределённых вычислений), методов компьютерной графики, программирования в ограничениях, структурного программирования, объектно-ориентированного проектирования и программирования.

Научная новизна. В диссертации получены следующие новые результаты.

1. Предложен новый метод интерактивного графического отображения одномерных массивов недоопределённых числовых переменных.

2. Впервые предложены методы интерактивного графического отображения двухмерных и трёхмерных массивов недоопределённых числовых переменных.

3. Предложен новый метод интерактивного графического отображения функциональных зависимостей, заданных в недоопределённых моделях.

4. Предложен способ расширения области применения кластерного подхода для недоопределённых моделей.

5. Предложен новый метод частичной автоматизации внесения изменений в структурные недоопределённые модели в процессе решения задачи на основе их интеграции с элементами императивного управления.

6. Разработаны оригинальные алгоритмы интерактивного графического представления массивов недоопределённых числовых переменных и функциональных зависимостей, заданных в недоопределённых моделях.

7. Впервые разработана архитектура графической подсистемы для систем недоопределённых вычислений, выполнена её программная реализация и экспериментальное исследование.

Основные научные результаты, выносимые на защиту.

1. Новый метод интерактивного графического отображения одномерных массивов недоопределённых числовых переменных.

2. Новые методы интерактивного графического отображения двухмерных и трёхмерных массивов недоопределённых числовых переменных.

3. Новый метод интерактивного графического отображения функциональных зависимостей, заданных в недоопределённых моделях.

4. Способ расширения области применения кластерного подхода для недоопределённых моделей.

5. Новый метод частичной автоматизации внесения изменений в структурные недоопределённые модели в процессе решения задачи на основе их интеграции с элементами императивного управления.

6. Оригинальные алгоритмы интерактивного графического представления массивов недоопределённых числовых переменных и функциональных зависимостей, заданных в недоопределённых моделях.

7. Новая архитектура графической подсистемы для систем недоопределённых вычислений.

8. Программная реализация графической подсистемы для систем недоопределённых вычислений.

Практическая значимость. Практическая значимость результатов заключается в разработке методов интерактивного графического отображения заданных в недоопределённых моделях массивов числовых переменных и функциональных зависимостей, которые могут быть использованы при разработке пользовательских интерфейсов систем недоопределённых вычислений различного назначения. Разработанные методы структурного представления недоопределённых моделей и частичной автоматизации внесения изменений в структурные недоопределённые модели в процессе вычислений применяются при создании систем недоопределённых вычислений, обеспечивающих решение задач на недоопределённых моделях большого объёма, в ходе решения которых требуется корректировка исходной недоопределённой модели. &.

Разработанное программное обеспечение для графического отображения заданных в недоопределённых моделях массивов числовых переменных и функциональных зависимостей успешно используется в составе систем недоопределённых вычислений для решения задач из области экономики, проектирования в области авиастроения и др., что подтверждается представленным актом о внедрении, а также в учебном процессе в Московском инженерно-физическом институте.

Достоверность полученных результатов. Достоверность научных результатов подтверждена данными компьютерного моделирования, сравнением полученных результатов с результатами, приведёнными в научной литературе, а также актом о внедрении.

Реализация результатов. Разработанная графическая подсистема интегрирована в состав недоопределённого решателя UniCalc.

Результаты работы использованы в НИР, выполненных в РосНИИ искусственного интеллекта в рамках следующих проектов:

• международный проект «Распределённое императивное программирование в ограничениях» в сотрудничестве с Centre for Mathematics and Computer Science (CWI) (Центр исследований в информатике), финансировавшийся NWO (Нидерландская организация по научным исследованиям);

• проект «Разработка аппарата решения сложных вычислительных задач в условиях неточной и недоопределённой информации на основе методов программирования в ограничениях», поддержанный РФФИ (грант № 03−100 750).

Результаты работы также применялись в рамках проектов Министерства обороны РФ по Государственному оборонному заказу 2000;2004 гг.:

• «Комплексные исследования по созданию интегрированной системы информационно-аналитического обеспечения военно-экономического анализа и экспертиз мероприятий строительства, развития и содержания Вооружённых сил Российской Федерации» (шифр «Интегра»);

• «Разработка методического аппарата военно-экономического анализа в системе бюджетного планирования Министерства обороны Российской Федерации» (шифр «Барракуда»);

• «Разработка научно-методических основ проведения военно-экономических исследований с использованием математических методов ситуационного анализа, оптимизации и принятия решений» (шифр «Сатисфакция»),.

Результаты работы применяются при разработке следующей версии решателя UniCalc, а также ряда продуктов, создаваемых на его основе:

• Time-EX, система ресурсно-календарного планирования на основе недоопределённых моделей и развитой временной логики;

• «Интегра», технология электронных таблиц на основе недоопределённых вычислений;

• «Экономика», технология разработки недоопределённой модели макроэкономики на основе технологии «Интегра» ;

• «Региономика», специализация технологии «Экономика» для разработки со-цио-экономических моделей регионов РФ.

Внедрение указанных результатов подтверждается соответствующим актом. Результаты работы использовались в учебном процессе в Московском инженерно-физическом институте (государственном университете).

Апробация результатов. Основные положения и результаты диссертации докладывались и обсуждались на III международной конференции «Проблемы управления и моделирования в сложных системах», (г. Самара, 2001 г.), на 9-й национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием — КИИ'2004 (г. Тверь, 2004 г.), на «Научных сессиях МИФИ» (г. Москва, 1999 — 2006 гг.). Доклады, представленные на «Научных сессиях МИФИ» в 2002,2004 и 2005 гг., были отмечены дипломами «Научной сессии МИФИ».

Публикации. Основные результаты, полученные при выполнении диссертационной работы, опубликованы в 12 печатных работах, в том числе: одна статья в журнале, включённом ВАК РФ в перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, одна статья на английском языке в сборнике, выпущенном в рамках международного проекта, десять докладов в сборниках трудов конференций.

Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, четырёх разделов, заключения, списка использованной литературы (69 наименований) и приложений. Основная часть диссертации содержит 150 страниц машинописного текста, включая 33 рисунка, 7 таблиц.

18.Результаты работы использовались в учебном процессе в Московском инженерно-физическом институте на лабораторных работах для поддержки курса «Проектирование систем, основанных на знаниях» .

Показать весь текст

Список литературы

  1. Martin P. An Application Development without Programmers. Savant 1.stitute. -1981.-p. 327.
  2. A.C. Недоопределенность в системе представления и обработки знаний//Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. 1986. № 5. С. 3−28
  3. А.С. Недоопределенные модели и операции с недоопределенны-ми значениями. Новосибирск, 1982. — 33 с. (Препр./ АН СССР. Сиб. отд-ние. ВЦ- № 400).
  4. Zadeh L.A. Fuzzy Sets // Information & Control. 1965. -Vol. 8. — P. 338−353.
  5. Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений: Пер. с англ. М.: Мир, 1976. — 165 с.
  6. И.В., Поспелов Д. А. Принятие решений при нечетких основаниях. 1. Универсальная шкала // Изв. АН СССР. Техн. Кибернетика. 1977. № 6. С. 3 -10.
  7. И.В., Поспелов Д. А. Принятие решений при нечетких основаниях. 2. Схемы вывода // Изв. АН СССР. Техн. Кибернетика. 1978 .№ 2. С. 53 -11.
  8. А.Н., Батыршин И. З., Блишун А. Ф., Силов В. Б., Тарасов В. Б. Нечёткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. М.: Наука, 1986.
  9. Г. В., Душкин Р. В. Об одном подходе к автоматизированному извлечению, представлению и обработке знаний, содержащих НЕ-факторы // Известия РАН. Теория и системы управления. 1999. № 5. С. 34−44.
  10. Г. В. Интегрированные экспертные системы: современное состояние, проблемы и тенденции // Известия РАН. Теория и системы управления. -2002. № 5. С. 111−126.
  11. А.С. НЕ-факторы: неточность и недоопределенность различие и взаимосвязь // Изв. РАН. Теория и системы управления. — 2000. № 5. С. 4456.
  12. А.С. НЕ-факторы: неоднозначность (до-формальное исследование) // Новости искусственного интеллекта. -2003, №№ 5, 6. С. 47−55,10−17.
  13. А.С. НЕ-факторы 2004 // 9-я Национальная конференция по искусственному интеллекту КИИ 2004. Труды конференции. В 3-х т. Т. 1. -М.: Физматлит, 2004. С. 420−432.
  14. А.С. Недоопределенные множества новый тип данных для представления знаний. — Новосибирск, 1980. — 28 с. (Препр./АН СССР. Сиб. отд-ние. ВЦ- № 232).
  15. С. Б. Time-EX интеллектуальная система планирования времени // Интеллектуальные системы в машиностроении. Тез. докл. Всесоюз. научно-тех. конф. Секция: Интеллектуальные производственные системы. — Самара, 1991. Ч. 1.-С. 79−81.
  16. Semenov A.L., Leshchenko A.S. Interval and Symbolic Computations in the UniCalc Solver // Inter. Conf. on Interval and Computer-Algebraic Methods in Science and Engineering (INTERVAL-94): Abstracts. St-Petersburg, Russia, 1994. -P. 206−208.
  17. Shvetsov I., Kornienko V., Preis S. Interval spreadsheet for problems of financial planning // PACT97. England, London, April 1997.
  18. В.Г., Нариньяни A.C., Юртаев A.B. Недоопределенные модели -нетрадиционный подход к математическим исследованиям экономики // Информационные технологии. 1999. № 4. С.36−41.
  19. Napreenko V.G., Narin’yani A.S. Project Economika // Proc. of the 2000 ERCIM Compulog Net Workshops on Constraints. Padova, Italy June 19−21,2000.
  20. А.С. Модель или алгоритм: новая парадигма информационной технологии // Информационные технологии. 1997. № 4. С. 11−16.
  21. Montanari U. Networks of Constraints: Fundamental Properties and Applications to Picture Processing // Inform. Sci. -V.7,1974. P. 95 — 132.
  22. Hyvonen E. Constraint Reasoning Based on interval Arithmetic: the tolerance propagation approach // Artificial Intelligence. 1992.V.58. P. 71−112.
  23. Г., Херцбергер Ю. Введение в интервальные вычисления. М.: Мир, 1987.-260 с.
  24. В.Г., Нариньяни А. С. Недоопределенные балансовые модели производства // Проблемы управления и моделирования в сложных системах. Труды III международной конференции. Самара: Самарский научный центр РАН, 2001. С. 102−108.
  25. А.С., Напреенко В. Г., Нариньяни А. С. Банкир в пространстве выбора: система ориентации // Банковские Технологии. 2001. № 6. С. 38−42.
  26. В.Г., Нариньяни А. С. Опыт недоопределенного моделирования экономики // 9-й Национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2004. Труды конференции. В 3-х т. Т.1. -М.: Физматлит, 2004. С.412−419.
  27. Т.П. Использование системы UniCalc для решения задач математического моделирования. Новосибирск, 1999. — 34 с. — (Препр. / РАН. ИСИ- № 64).
  28. А.С., Корниенко В. В., Прейс С. В., Швецов И. Е. ФинПлан: новая технология финансово-экономического планирования в условиях неполноты информации // Информационные технологии. 1998. № 11. С. 10−16.
  29. Е.С. Интеграция недоопределенных моделей в систему ECL’PS* // Сборник научных трудов VI Национальной конференции по искусственному интеллекту КИИ-98. Т. 1. Пущино: РАИИ, 1998. С.355−360.
  30. И.С., Кашеварова Т. П. Интервальный метод анализа чувствительности математических моделей // Проблемы управления и моделирования в сложных системах. Труды международной конференции. Самара: Самарский научный центр РАН, 1999. С. 291−296.
  31. Bartak R. Constraint Programming: In Pursuit of the Holy Grail // http://citeseer.ist.psu.edu/bartak99constraint.html48.3енкин A.A. Когнитивная компьютерная графика / Под ред. Д. А. Поспелова -М: Наука, 1991.- 192 с.
  32. В. В., Сумароков Л. Н., Фролов К. В. Машинная графика и автоматизация научных исследований // Вестник АН СССР. 1985. № 10. С. 50−58.
  33. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++, 2-е изд. / Пер. с англ. М.: «Издательство Бином», СПб.: «Невский диалект», 1998. — 560 с.
  34. Clancy D., Kuipers В. Model Decomposition and Simulation // http://citeseer.ist.psu.edu/clancv94model.html
  35. Simon H. Partitioning of Unstructured Problems for Parallel Processing. http://citeseer.ist.psu.edu/simon94partitioning.html
  36. Bailey-Kellog C., Zhao F. Influence-Based Model Decomposition // http://citeseer.ist.psu.edu/bailey-kellogg99influencebased.html
  37. Ho-Jin Choi, Liatsos V., El-Kholy A., Richards B. Recovering from Failure in Temporal Planning // ECAI-96 workshop: Cross-fertilisation in Planning, 1996.
  38. Г. Смысл и денотат // Семиотика и информатика. М., 1977. — Вып. 8. -С.181−210.
  39. Э. X. Решение задач на вычислительных моделях // Журн. вычисл. математики и математической физики. 1970. т. 10. № 3. С. 716−733.
  40. Э. X. Концептуальное программирование. М.: Наука, 1984/-255 с.
  41. М. И., Калья А. П., Тыугу Э. X. Инструментальная система программирования ЕС ЭВМ (ПРИЗ). — М.: Финансы и статистика, 1981.- 158 с.
  42. А.С., Липатов А. А. Визуализация данных в технологиях интервальных расчетов // Информационные технологии 2001. № 8. С. 11−16.
  43. Lipatov А.А., Poltaratskii A.V. Representation of interval models and interval data in the constraint programming system // Joint NCC & IIS Bull., Сотр. Science, 16 (2001), 2001, NCC Publisher, pp. 129−139.
  44. А.С., Телерман В. В., Ушаков Д. М., Швецов И. Е. Программирование в ограничениях и недоопределённые модели // Информационные технологии 1998. № 7. С. 13−22.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!