МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ МНОГОАГЕНТНОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПЕРСОНАЛОМ В УСЛОВИЯХ УДАЛЁННОГО СОТРУДНИЧЕСТВА : МОДЕЛІ ТА АЛГОРИТМИ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОЇ БАГАТОАГЕНТНОЇ СИСТЕМИ УПРАВЛІННЯ ПЕРСОНАЛОМ В УМОВАХ ВІДДАЛЕНОЇ СПІВПРАЦІ

Краткое описание

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ УКРАИНЫ
ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет»

На правах рукописи

ТЕМНИК КИРИЛЛ ВАЛЕРИЕВИЧ

УДК 004[89+94]:658.3

МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ МНОГОАГЕНТНОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПЕРСОНАЛОМ
В УСЛОВИЯХ УДАЛЁННОГО СОТРУДНИЧЕСТВА

05.13.23 – системы и средства искусственного интеллекта

Диссертация на соискание учёной степени кандидата технических наук

Научный руководитель
Шушура Алексей Николаевич,
кандидат технических наук, доцент

Донецк - 2013

Содержание

Введение 5
1 Исследование и анализ существующих подходов к управлению удалённым персоналом с использованием многоагентных систем 10
1.1 Исследование явления удалённого сотрудничества 10
1.1.1 Анализ теоретических основ удалённого сотрудничества 10
1.1.2 Обзор информационных технологий, применяемых для решения задачи повышения эффективности управления удалёнными сотрудниками 13
1.2 Исследование интеллектуальных агентов как средства проектирования системы управления персоналом в условиях удалённого сотрудничества 15
1.2.1 Обзор существующих многоагентных систем и средств их разработки 17
1.2.2 Анализ проблематики коллективного взаимодействия агентов 24
1.2.3 Исследование средств интеллектуализации многоагентных систем 36
1.3 Выводы по разделу 1 38
2 Анализ и концептуальное моделирование процесса управления персоналом в условиях удалённого сотрудничества 40
2.1 Анализ процесса удалённого сотрудничества 40
2.1.1 Классификация участников процесса удалённого сотрудничества 41
2.1.2 Структурная, информационная и функциональная модели процесса 44
2.2 Концептуальное моделирование процесса управления персоналом на основе интеллектуальных агентов 63
2.2.1 Анализ и разработка структуры системы моделирования интеллектуальной деятельности удалённых сотрудников 63
2.2.2 Проектирование обобщённой структуры многоагентной системы управления персоналом 68
2.3 Синтез способа визуального моделирования многоагентных систем с использованием специализированных диаграмм 71
2.3.1 Диаграмма агентов 72
2.3.2 Диаграмма функциональной среды 75
2.3.3 Диаграмма агентной деятельности 79
2.4 Выводы по разделу 2 86
3 Проектирование интеллектуальной многоагентной системы управления персоналом в условиях удалённого сотрудничества 88
3.1 Разработка состава и структуры системы 89
3.2 Проектирование состава и структуры базы данных системы 91
3.3 Разработка модели интеллектуального агента для прогнозирования отношения работников к выполняемым работам на принципах нечёткой логики 95
3.3.1 Формализация лингвистических переменных 95
3.3.2 Определение набора продукций 103
3.3.3 Выбор алгоритма нечёткого вывода 104
3.3.4 Разработка структуры, состава и способов персонализации базы знаний интеллектуального агента-исполнителя 105
3.4 Способ нечёткой классификации опыта исполнителей 115
3.4.1 Формализация нечётких переменных 115
3.4.2 Синтез алгоритма нечёткой классификации 118
3.4.3 Разработка способа задания области определения функций принадлежности 120
3.4.4 Разработка структуры, состава и способов персонализации базы знаний интеллектуального агента-менеджера 123
3.5 Разработка алгоритма формирования массива приоритетов 125
3.6 Выбор технологии обмена сообщениями между агентами 130
3.6.1 Выбор структуры и онтологии сообщений 131
3.6.2 Анализ процессов возникновения и обработки сообщений 132
3.7 Выводы по разделу 3 133
4 Анализ адекватности моделей и эффективности алгоритмов интеллектуальной многоагентной системы управления персоналом в условиях удалённого сотрудничества 135
4.1 Разработка программно-алгоритмических средств интеллектуальной многоагентной системы управления персоналом 135
4.1.1 Обобщённый подход к программной реализации многоагентной системы 135
4.1.2 Архитектура программного обеспечения интеллектуальной многоагентной системы управления персоналом в условиях удалённого сотрудничества 139
4.1.3 Разработка этапов интеграции системы 142
4.2 Анализ адекватности и эффективности применения разработанных моделей в практике удалённого сотрудничества 144
4.2.1 Эффективность применения способа нечёткой классификации опыта исполнителей 145
4.2.2 Адекватность модели интеллектуального агента для прогнозирования отношения исполнителей к выполняемым работам 150
4.3 Выводы по разделу 4 153
Выводы 155
Список использованных источников 158
Приложение А. Спецификация типов сообщений языка «FIPA ACL» 170
Приложение Б. Подходы к определению коэффициентов значимости базовых показателей опытности 172
Приложение В. Фрагмент текста программы 174
Приложение Г. Результаты анализа эффективности применения нечёткой модели прогнозирования отношения исполнителя к параметрам работы 176

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. Использование интеллектуальных агентов для проектирования и разработки моделей и алгоритмов информационных систем управления является одним из наиболее актуальных направлений развития систем и средств искусственного интеллекта.
Использование удалённых способов сотрудничества в бизнес процессах предприятий, которые специализируются в области информационных систем, копирайтинга и дизайна нуждается в разработке и реализации новых подходов к управлению удалённым персоналом, в том числе с использованием элементов искусственного интеллекта. Анализ имеющихся на данный момент в этой области опубликованных работ [1-7] показал, что они не только не освещают этот вопрос в полном объеме, но даже иногда отказываются от системного подхода в его решении, что делает актуальной разработку моделей и алгоритмов интеллектуального управления удалённым персоналом.
Одним из перспективных направлений решения этой задачи является использование интеллектуальных агентов.
Бурное развитие теоретических и прикладных исследований в направлении построения и использования интеллектуальных агентных и многоагентных систем непосредственно связано с трудами многих отечественных и заграничных ученых. Среди них М. Вулдридж, С. Рассел, П. Норвиг, Т. Саламон, Стивен Ф. Реилсбек, Й. Схохем, Дж. М. Видал, Д. А. Поспелов, Д. Ю. Чайковский, С. А. Субботин, А. И. Федяев, В. Б. Тарасов и другие.
Связь работы с научными программами, планами, темами. Диссертационная работа выполнена в соответствии с планом научно-исследовательских работ, которые выполнялись в ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет» (г. Донецк) в рамках научно-исследовательской темы «Разработка моделей и алгоритмов систем управления техническими и организационными объектами», №0111U001964. В рамках отмеченной темы соискателем как исполнителем была выполнена формализация многоагентной системы управления персоналом в условиях удалённого сотрудничества, разработаны модели анализа опыта исполнителей и прогнозирования отношения исполнителя к параметрам выполнения работ на принципах нечеткой логики.
Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является повышение эффективности управления персоналом в условиях удалённого сотрудничества за счет разработки интеллектуальной многоагентной системы, которая позволяет проводить анализ доступной информации о рабочем процессе и обеспечивать поддержку принятия решений менеджментом. Для достижения отмеченной цели в работе поставлены и решены задачи, которые указаны ниже.
1. Провести исследование существующих подходов к управлению персоналом в условиях удалённого сотрудничества.
2. Выполнить анализ и разработать концептуальную модель процесса управления персоналом в условиях удалённого сотрудничества на основе методов и средств искусственного интеллекта.
3. Разработать способ визуального моделирования многоагентных систем с использованием специализированных диаграмм.
4. Разработать структуру интеллектуальной многоагентной системы управления персоналом в условиях удалённого сотрудничества.
5. Разработать модели интеллектуальных агентов системы управления персоналом, для прогнозирования отношения исполнителей к выполняемым работам и нечеткой классификации их опыта, с целью обеспечения поддержки принятия решений менеджментом.
6. Разработать программно-алгоритмические средства интеллектуальной системы управления персоналом, исследовать разработанные модели и алгоритмы на их адекватность и эффективность.
Объект исследования. Процессы взаимодействия между исполнителем и работодателем в рамках удалённого сотрудничества.
Предмет исследования. Модели, алгоритмы и интеллектуальные системы, которые применяются для повышения эффективности процесса управления персоналом в условиях удалённого сотрудничества.
Методы исследования. Для решения поставленных задач в работе применены методы структурного и системного анализа, методы унифицированного моделирования и проектирования информационных систем, методы объектно-ориентированного и агентно-ориентированного анализа и проектирования, а также методы представления знаний, в т.ч. на принципах нечеткой логики.
Научная новизна полученных результатов.
1. Впервые разработана модель интеллектуального агента для прогнозирования отношения работников к выполняемым работам, которая включает в себя модель данных процесса рабочего взаимодействия на принципах нечеткой логики, базу знаний в виде набора продукций и процедуру нечеткого вывода, что позволило повысить уровень информированности менеджера при выборе исполнителя для новой работы.
2. Впервые предложен способ нечеткой классификации опыта удалённых сотрудников, в основу которого положена модель и алгоритмы интеллектуального агента-менеджера с включением профилей оценки опытности, что позволило с высокой степенью объективности учитывать опыт удалённых сотрудников в разных областях применения их труда.
3. Получили последующее развитие модели формального представления процессов удалённого сотрудничества за счет выделения, формализации и структуризации основных компонентов объекта исследования, что позволило ввести базовую классификацию участников и разработать структуру интеллектуальной многоагентной системы управления персоналом в условиях удалённого сотрудничества.
4. Получили дальнейшее развитие методики формального проектирования интеллектуальных многоагентных систем за счет разработки способа визуального моделирования многоагентных систем с использованием специализированных диаграмм, что позволило формализовать проектные решения при построении интеллектуальных систем с использованием агентов.
Практическое значение полученных результатов заключается в повышении эффективности работы предприятий, которые используют труд удалённых сотрудников, за счет улучшения качества управленческих решений, которые принимаются менеджерами при работе с указанными сотрудниками. Предложенный способ визуального моделирования многоагентных систем с использованием специализированных диаграмм позволяет формализовать проектные решения при построении интеллектуальных систем с использованием агентов.
Результаты работы позволяют разработать интеллектуальную систему управления персоналом для внедрения в рабочий процесс предприятий с целью организации взаимодействия с удалёнными сотрудниками.
Результаты диссертационного исследования внедрены в виде моделей и алгоритмов: в ООО «Центр бизнес-технологий» (разработка методики проектирования интеллектуальных систем с использованием программных агентов и улучшение внутренней системы управления персоналом); ООО «Синергетика» (разработка внутренней системы управления удалённым персоналом); частном предприятии «СПД Терещук А.В.» (разработка программных многоагентных систем коммерческого назначения).
Результаты диссертационного исследования внедрены в учебный процесс ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет» при преподавании дисциплин «Системный анализ и проектирование компьютерных информационных систем», «Проектирование компьютеризированных систем управления», и «Нечеткость в задачах прогноза и управления» для студентов, которые учатся по направлениям подготовки 6.050201 «Системная инженерия», 6.050103 «Программная инженерия» и 6.040303 «Системный анализ».
Личный вклад соискателя. Основные научные и практические результаты диссертационной работы получены автором лично и опубликованы в специализированных научных изданиях. В публикациях, написанных в соавторстве, автору принадлежат: [123] – объектно-ориентированная модель реализации многоагентной системы; [114] – структура и концепция функционирования модели рабочего поведения сотрудника, а также система ограничений и допущений моделирования.
Апробация результатов диссертации. Основные результаты диссертационной работы докладывались на международных конференциях: «Интеллектуальные системы принятия решений и проблемы вычислительного интеллекта» (г. Евпатория, 2012); «Современная информационная Украина: информатика, экономика, философия» (г. Донецк, 2010, 2011); научная молодежная школа «Системы и средства ИИ» (пос. Кацивели, 2011); «Математическое и программное обеспечение интеллектуальных систем» (г. Днепропетровск, 2012); семинарах кафедр «Системный анализ и моделирование» (2009, 2010 гг.), «Компьютеризованные системы управления» (2011, 2012 гг.) ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет».
Публикации. Основные научные и практические результаты диссертации опубликованы в 11 научных трудах, в том числе 6 – в рекомендованных специализированных научных изданиях, из них 2 ([117,120]) – в изданиях, которые входят в международные наукометрические базы данных «Index Copernicus», «Ulrich’s periodicals directory» и «Российский индекс научного цитирования» («РИНЦ»), 5 – в сборниках материалов научно-технических конференций.
Структура и объем диссертации. Работа состоит из введения, четырех разделов, выводов, четырех приложений. Полный объем работы – 195 страниц, из них основной текст – 154 страницы, 4 приложения на 26 страницах, список использованных источников на 12 страницах, содержащий 123 наименования, 41 рисунок и 11 таблиц.

Список литературы

ВЫВОДЫ

В диссертации решена актуальная научно-прикладная задача повышения эффективности управления персоналом в условиях удалённого сотрудничества за счёт разработки моделей и алгоритмов интеллектуальной многоагентной системы, что позволяет сократить временные затраты на этапах согласования и выполнения работ.
1. В результате анализа систем управления удалённого сотрудничества установлено отсутствие в их составе средств интеллектуального анализа данных процесса выполнения работ, что приводит к снижению эффективности функционирования менеджмента. Проведенное исследование показало, что наиболее эффективными средствами интеллектуального анализа данных рабочих процессов удалённого сотрудничества являются интеллектуальные агенты и методология нечёткой логики.
2. Разработана концептуальная модель процесса управления удалёнными сотрудниками, которая состоит из структурной, информационной и функциональной моделей удалённого рабочего взаимодействия, и является базовым результатом для последующих исследований в рассматриваемой предметной области.
3. Разработан способ визуального моделирования многоагентных систем, который заключается в применении специализированных диаграмм, позволяющих определять агентный состав системы, функциональные среды и особенности автономного поведения отдельных агентов, что даёт возможность формализовать проектные решения при построении интеллектуальных систем с использованием агентов.
4. Разработана структура интеллектуальной многоагентной системы управления персоналом в условиях удалённого сотрудничества, основными элементами которой являются интеллектуальные агент-исполнитель и агент-менеджер, что позволило определить и структурировать функции системы.
5. Разработана модель интеллектуального агента для прогнозирования отношения работников к выполняемым работам, которая включает модель данных процесса рабочего взаимодействия на принципах нечёткой логики, базу знаний в виде набора продукций и процедуру нечёткого вывода. Для корректировки весовых коэффициентов продукций разработан алгоритм, который анализирует данные о рабочем процессе отдельного исполнителя. Использование модели позволило повысить уровень информированности менеджера при выборе исполнителя для новой работы.
6. Предложен способ нечёткой классификации опыта исполнителей, в основу которого положены алгоритмы интеллектуального агента-менеджера с включением профилей оценки опытности, что позволило улучшить объективность оценки опыта удалённых сотрудников в разных областях применения их труда.
7. Предложен обобщённый подход к программной реализации многоагентной системы, которая с помощью средств объектно-ориентированного проектирования позволяет разрабатывать коллективы однотипных агентов, имеющих разные роли и действующих в единой среде. На использовании этого подхода базируется архитектура программного обеспечения интеллектуальной многоагентной системы управления персоналом в условиях удалённого сотрудничества, которая может быть использована для разработки коммерческих систем.
8. Использование разработанных моделей и алгоритмов в практике удалённого сотрудничества предприятия ООО «Центр Бизнес-Технологий» показало, что при проверке адекватности модели интеллектуального агента для прогнозирования отношения исполнителя к параметрам выполнения работы на принципах нечёткой логики интегральный показатель точности прогноза составил 94%, а применение способа нечёткой классификации опыта исполнителей позволило снизить затраты времени на выполнение работ на 8,4%. Полученные результаты подтверждают адекватность моделей, а также эффективность и практическую ценность алгоритмов системы.
9. Результаты диссертационного исследования внедрены в виде моделей и алгоритмов: в ООО «Центр бизнес-технологий» (разработка методики проектирования интеллектуальных систем с использованием программных агентов и улучшение внутренней системы управления персоналом); в ООО «Синергетика» (разработка внутренней системы управления удаленным персоналом); на частном предприятии «СПД Терещук А.В.» (разработка программных многоагентных систем коммерческого назначения).

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Мурадова А. Фриланс. Когда сам себе начальник / Анна Мурадова. – М. : Альпина Бизнес Букс, 2007. – 92 с.
2. Исследователи выяснили: кто в России занимается фрилансом [Электронный ресурс] / Михаил Малыхин // Ведомости. – 03.10.2011. – Режим доступа : http://www.vedomosti.ru/career/news/1381740/issledzhovateli_ vyyasnili_ kto_v_rossii_zanimaetsya_frilansom.
3. Фриланс – свободный полет или полет без запасного парашюта? [Электронный ресурс] / Оксана Новикова // еРабота.ру. – 24.09.2006. – Режим доступа : http://ekat.erabota.ru/info/articles/?id=5356.
4. Антропов С. В. Я – фрилансер, или как навсегда уйти из офиса / Сергей Антропов. – М. : Эксмо, 2007. – 208 с.
5. Феррис Т. Как работать по 4 часа в неделю и при этом не торчать в офисе "от звонка до звонка", жить где угодно и богатеть / Тимоти Феррис ; пер. с англ. У. Сапцина. – М. : Добрая книга, 2011. – 424 с.
6. Зелински Э. Успех без офисного рабства. Настольная книга фрилансера / Эрни Зелински ; пер. с англ. Т. Самсонова. – М. : Livebooks, 2007. – 312 с.
7. Скакун Л. С. Бухгалтерський облік в умовах аутсорсингу: автореф. дис. на здобуття наук. ступеня канд. екон. наук : спец. 08.00.09 ,,Бухгалтерський облік, аналіз та аудит’’ / Л. С. Скакун. – Житомир, 2010. – 21 с.
8. Саінчук А. О. Команда аутсорсингового проекту / А. О. Саінчук // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. – 2012. – № 3/3(57). – С. 30–38.
9. Добрянский Ф. Управление фрилансерами. Методы и практика организации удаленной работы / Федор Добрянский. – М. : Альпина Бизнес Букс, 2009. – 144 с.
10. Чеканов А. Распределенный офис: как сократить издержки и не потерять людей / Алексей Чеканов // IT-MANAGER. – 2009. – №1. – С. 6–8.
11. Домашняя работа / [авт. текста П. Бойцова] // BusinessTravel. – 2012. – №1. – С. 12–14.
12. Варлыгина З. В. Распределенный офис как организационная модель в управлении компанией и отдельными проектами / З. В. Варлыгина // Менеджмент сегодня. – 2011. – №4. – С. 53–63.
13. Дронов В. А. HTML 5, CSS 3 и Web 2.0. Разработка современных Web-сайтов / Владимир Дронов. – СПб. : БХВ-Петербург, 2011. – 416 с.
14. C. Michael Pilato Version Control with Subversion / C. Michael Pilato, Ben Collins-Sussman, Brian W. Fitzpatrick. – [Second edition]. – O'Reilly Media, 2008. – 432 p.
15. Жариков Е. С. Психология управления / Е. С. Жариков. – М. : Проспект, 2008. – 298 с.
16. Попов С. Г. Управление персоналом. Учебное пособие / С. Г. Попов. – М. : Дело, 2009. – 265 с.
17. Лапыгин Ю. Н. Управленческие решения / Ю. Н. Лапыгин, Д. Ю. Лапыгин. – М. : Эксмо, 2009. – 448 с.
18. Латфуллин Г. Р. Организационное поведение / Г. Р. Латфуллин, О. Н. Громова. – СПб. : Питер, 2007. – 432 с.
19. Новиков Д. А. Управление проектами: организационные механизмы / Д. А. Новиков. – М. : ПМСОФТ, 2007. – 140 с.
20. Балковская Т. З. Управление персоналом. Учебное пособие / Т. З. Балковская, О. И. Шуракова – Хабаровск : РИЦ ХГАЭП, 2010. – 158 с.
21. Васина Д. В. Организационное поведение / Д. В. Васина – М. : МАРТИТ, 2011. – 58 с.
22. Заложнев А. Ю. Прикладные модели и методы внутрифирменного управления / А. Ю. Заложнев. – М. : ИПУ РАН, 2003. – 167 с.
23. Бурков В. Н. Введение в теорию управления организационными системами / В. Н. Бурков, Н. А. Коргин, Д. А. Новиков ; под ред. Д. А. Новикова. – М. : Либроком, 2009. – 264 с.
24. Угольницкий Г. А. Устойчивое развитие организаций. Системный анализ, математические модели и информационные технологии управления / Г. А. Угольницкий – М. : Издательство физико-математической литературы, 2011. – 320 c.
25. Новиков Д. А. Теория управления организационными системами / Д. А. Новиков. – М. : МПСИ, 2005. – 584 с.
26. Баркалов С. А. Модели и механизмы в управлении организационными системами / С. А. Баркалов, В. Н. Бурков, Н. А. Шульженко – М. : Тульский полиграфист, 2003. –Т.1: Основы управления организационными системами. – 2003. – 560 с.
27. Мильнер Б. З. Теория организации / Б. З. Мильнер. – [8-е изд.] – М. : Инфра-М, 2012. – 848 с.
28. Элейн Мармел Microsoft Office Project 2007. Библия пользователя / Элейн Мармел. – М. : Диалектика, 2008. – 794 с.
29. Lambert M. Surhone ConceptDraw Project / Lambert M. Surhone, Mariam T. Tennoe, Susan F. Henssonow. – Книга по требованию. – 2011. – 96 с.
30. Релиз новой версии системы контроля деятельности сотрудников "Стахановец" [Электронный ресурс] / Андрей Крупин // Servernews. – 01.03.2012. – Режим доступа : http://servernews.ru/595499.
31. Лапина А. В. Интеллектуальные информационные системы / А. В. Лапина. – Красноярск : СФУ ИКИТ, 2012. – 160 c.
32. Евменов В. П. Интеллектуальные системы управления / В. П. Евменов. – М. : Либроком, 2009. – 304 с.
33. Першина Е. Л. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений: комплексы программ, модели, методы, приложения / Е. Л. Першина, О. А. Попова, С. Н. Чуканов – Омск : СибАДИ, 2010. – 204 с.
34. Negnevitsky M. Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems / Dr Michael Negnevitsky. – [2nd Edition]. – Addison Wesley, 2011. – 440 p.
35. Пупков К. А. Современные методы, модели и алгоритмы интеллектуальных систем / К. А. Пупков. – М. : РУДН, 2008. – 154 с.
36. Гаврилова Т. А. Базы знаний интеллектуальных систем / Т. А. Гаврилова, В. Ф. Хорошевский. – СПб. : Питер, 2000. – 384 с.
37. Осипов Г. С. Приобретение знаний интеллектуальными системами: Основы теории и технологии / Г. С. Осипов. – М. : Наука, Физматлит, 1997. – 112 с.
38. Суперкомпьютер IBM Watson: элементарно, Ватсон [Электронный ресурс] / Олег Нечай // Компьютерраlab-Платформа. – 23.06.2010. – Режим доступа: http://www.computerra.ru/terralab/platform/541734/23.06.2010.
39. Wooldridge M. An Introduction To Multiagent Systems / M. Wooldridge. – Liverpool : Wiley & Sons, 2002. – 342 p.
40. Устюжанин А. Е. Многоагентные интеллектуальные системы / А. Е. Устюжанин. – М. : МФТИ, 2009. – 288 c.
41. Salamon Tomas Design of Agent-Based Models: Developing Computer Simulations for a Better Understanding of Social Processes / Tomas Salamon. – Czech : Bruckner Tomas, 2011. – 220 p.
42. Shoham Yoav Multiagent Systems: Algorithmic, Game-Theoretic, and Logical Foundations / Yoav Shoham, Kevin Leyton-Brown. – Cambridge University Press, 2009. – 540 p.
43. Steven F. Railsback Agent-Based and Individual-Based Modeling: A Practical Introduction / Steven F. Railsback, Volker Grimm. – Princeton University Press, 2011. – 344 p.
44. Odell J. Representing Agent Interaction Protocols in UML / J. Odell, H. Van Dyke Parunak, B. Baurer // Agent-Oriented Software Engineering, Paolo Ciancarini and Michael Wooldridge (eds.). – Berlin: Springer-Verlag, 2001. – pp. 93-106.
45. Польщиков К. О. Методи динамічного управління в цифровій мережі інтегрального обслуговування на основі застосування інтелектуальних багатоагентних систем: автореф. дис на здобуття наук. ступеня канд. техн. наук: спец. 05.12.02 ,,Телекомунікаційні системи та мережі’’ / К. О. Польщиков. – Х., 2003. – 18 с.
46. Павленко П. М. Методи і системи автоматизації технологічної підготовки промислового виробництва: автореф. дис. на здобуття наук. ступеня д-ра техн. наук: спец. 05.13.06 ,,Інформаційні технології’’ / П. М. Павленко. – К., 2006. – 35 с.
47. Холодкова А. В. Моделі і метод управління мережними ресурсами в телекомунікаційних мережах на основі використання багатоагентної системи: автореф. дис. на здобуття наук. ступеня канд. техн. наук : спец. 05.12.02 ,,Телекомунікаційні системи та мережі” / А. В. Холодкова. – Х., 2011. – 20 с.
48. Ефективність застосування системи моделювання AnyLogic для дослідження комп’ютерних мереж / О. Кузьмін, О. Городечний // Технічні вісті. – 2011. – №1-2. – С. 78–81.
49. Карпов Ю. Г. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с AnyLogic 5 / Ю. Г. Карпов. – СПб. : БХВ-Петербург, 2006. – 400 с.
50. Downing T. E. Understanding climate policy using participatory agent-based social simulation / T. E. Downing, S. Moss, C. Pahl-Wostl // Multi-Agent-Based Simulation. – Springer, Berlin, 2001. – pp. 198–213.
51. Chavez A. Kasbah: an agent marketplace for buying and selling goods / A. Chavez, P. Maes // Proceedings of the 1st International Conference on the Practical Application of Intelligent Agents and Multi-Agent Technology. – London, UK, 1996. – pp. 75–90.
52. Охоцимский Д. Е. Моделирование игры роботов-футболистов в пакете "Виртуальный футбол" / [Д. Е. Охоцимский, В. Е. Павловский, А. Г. Плахов, А. Н. Туганов и др.] // Мехатроника. – 2002. – №1. – С. 2–5.
53. Теоретико-игровые кинематические модели виртуального футбола [Электронный ресурс] / О. А. Котова, В. Е. Павловский // Препринты ИПМ им. М.В.Келдыша. – 2010. – № 77. – 20 с. – Режим доступа : http://library.keldysh.ru/ preprint.asp?id=2010-77.
54. Ferguson I. A. TouringMachines: an Architecture for Dynamic, Rational, Mobile Agents / I. A. Ferguson // PhD thesis, Clare Hall. – University of Cambridge, UK, November 1992.
55. Durfee E. H. Distributed problem solving and planning / E. H. Durfee // Multiagent Systems. – MIT Press, Cambridge, MA, 1999. – pp. 121–164.
56. Fisher M. A survey of Concurrent MetateM-the language and its applications / Fisher M., Gabbay D. M., Ohlbach H. J. // Temporal Logic – Proceedings of the 1st International Conference, LNAI Volume 827. – Springer, Berlin, 1994. – pp. 480–505.
57. Barringer H. MetateM: a framework for programming in temporal logic / H. Barringer // REX Workshop on Stepwise Refinement of Distributed Systems: Models, Formalisms, Correctness. – Springer, Berlin, 1989. – pp. 94–129.
58. Mayfield J. Evaluating KQML as an agent communication language / Mayfield J., Labrou Y., Finin T. // Intelligent Agents, LNAI Volume 103 7. – Springer, Berlin, 1996. – pp. 347–360.
59. Genesereth M. R. Knowledge Interchange Format; Version 3.0; Reference Manual / M. R. Genesereth, R. E. Fikes. – Computer Science Department, Stanford University, 1992.
60. Губко М. В. Теория игр в управлении организационными системами / М. В. Губко, Д. А. Новиков. – [2-е изд.] – М. : Синтег, 2005. – 138 с.
61. Binmore K. Playing for Real: A Text on Game Theory / K. Binmore. – Oxford University Press, 2007. – 656 p.
62. Васин А. А. Теория игр и модели математической экономики : Учебное пособие / А. А. Васин, В. В. Морозов – М. : МАКС Пресс, 2005. – 278 с.
63. Субботін С. О. Неітеративні, еволюційні та мультиагентні методи синтезу нечіткологічних і нейромережних моделей : монографія / С. О. Субботін, А. О. Олійник, О. О. Олійник ; під заг. ред. С. О. Субботіна. – Запоріжжя: ЗНТУ, 2009. – 375 с.
64. Рассел С. Искусственный интеллект: современный подход / Стюарт Рассел, Питер Норвиг ; пер. с англ. К. А. Птицына. – [2-е изд.]. –– М. : Вильямс, 2006. – 1408 с.
65. Тарасов В. Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика / В. Б. Тарасов – М. : Эдиториал УРСС, 2002. – 352 с.
66. Rosenschein J. S. Rules of Encounter: Designing Conventions for Automated Negotiation among Computers / J. S. Rosenschein, G. Zlotkin. – MIT Press, Cambridge, MA, 1994. – 287 р.
67. Parsons S. Agents that reason and negotiate by arguing / Parsons S., Sierra C. A., Jennings N. R. // Journal of Logic and Computation. – 1998. – 8(3). – pp. 261–292.
68. Sycara K. P. Multiagent compromise via negotiation / Sycara K. P., Gasser L., Huhns M. // Distributed Artificial Intelligence. – Pitman, London and Morgan Kaufmann, San Mateo, CA, 1989. – 11. – pp. 119–138.
69. Jennings N. R. Automated negotiation: prospects, methods and challenges / N. R. Jennings // International Journal of Group Decision and Negotiation. – 2001. – 10(2). – pp. 199–215.
70. Parsons S. Negotiation through argumentation – a preliminary report / S. Parsons, N. R. Jennings // Proceedings of the 2nd International Conference on Multi-Agent Systems (ICMAS-96). – Kyoto, Japan, 1996. – pp. 267–274.
71. Amgoud L. Modelling dialogues using argumentation / Amgoud L., Maudet N., Parsons S. // Proceedings of the 4th International Conference on Multi-Agent Systems (ICMAS-2000), Boston, MA, 2000. – pp. 31–38.
72. Walton D. N. Commitment in Dialogue: Basic Concepts of Interpersonal Reasoning / Douglas N. Walton, Erik C. W. Krabbe. – State University of New York Press, NY, 1995. – 223 p.
73. Dung P. M. On the acceptability of arguments and its fundamental role in nonmonotonic reasoning, logic programming and n-person games / P. M. Dung // Artificial Intelligence. – 1995. – 77. – pp. 321–357.
74. Vreeswijk G. A. W. Credulous and sceptical argument games for preferred semantics / G. A. W. Vreeswijk, H. Prakken // Logics in Artificial Intelligence – Proceedings of the 7th European Workshop. – Springer, Berlin, 2000. – pp. 239–253.
75. Синецкий Б. И. Основы коммерческой деятельности: Учебник / Б. И. Синецкий. – М. : Юристъ, 2000. – 659 с.
76. Юревич Е. И. О проблеме группового управления роботами / Е. И. Юревич // Мехатроника, автоматизация, управление, 2004. – №2. – С. 25–31.
77. Cohen P. R. Rational interaction as the basis for communication / P. R. Cohen, H. J. Levesque, P. R. Cohen, J. Morgan // Intentions in Communication. – MIT Press, Cambridge, MA, 1990. – pp. 221–256.
78. Cohen P. R. Elements of a plan based theory of speech acts / P. R. Cohen, C. R. Perrault // Cognitive Science. – 1979. – 3. – pp. 177–212.
79. Searle J. R. Collective intentions and actions / Searle J. R., Cohen P. R., Morgan J. // Intentions in Communication. – MIT Press, Cambridge, MA, 1990. – pp. 401–416.
80. Люгер Дж. Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем (Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving) / Дж. Ф. Люгер ; под ред. Н. Н. Куссуль. – [4-е изд.] – М. : Вильямс, 2005. – 864 с.
81. Ясницкий Л. Н. Введение в искусственный интеллект / Л. Н. Ясницкий – [3-е изд.] – М. : Академия, 2010. – 176 с.
82. Warwick K. Artificial Intelligence: the basics. The Basics. / K. Warwick. – Routledge, Abingdon UK, 2011. – 184 p.
83. Rich E. Artificial Intelligence / E. Rich. – Tata McGraw Hill Education Private Limited, 2010. – 588 p.
84. Тарасов В. Б. От искусственного интеллекта к искусственной жизни: новые направления в науках об искусственном / В. Б. Тарасов // Новости искусственного интеллекта. – 1995. – №4. – С.93–117.
85. Зайченко Ю. П. Нечеткие модели и методы в интеллектуальных системах: учеб. пособие для студ. высш. учеб. заведений / Ю. П. Зайченко. – К. : Слово, 2008. – 344 с.
86. Павлов А. Н. Принятие решений в условиях нечеткой информации: Учебное пособие / А. Н. Павлов, Б. В. Соколов. – СПб. : ГУАП, 2006. – 72 с.
87. Яхъяева Г. Э. Нечеткие множества и нейронные сети: Учебное пособие / Г. Э. Яхъяева. – М. : БИНОМ, 2006. – 316 с.
88. Рутковская Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. : пер. с польск. И. Д. Рудинского. – М. : Горячая линия – Телеком, 2006. – 452 с.
89. Kalman Filtering and Neural Networks / [Edited by Simon Haykin]. – NY : John Wiley & Sons, 2001. – 284 p.
90. Гольдштейн Б. С. Интеллектуальные сети / Гольдштейн Б. С., Ехриель И. М., Рерле Р. Д. – М. : Радио и связь, 2000. – 500 с.
91. Круглов В. В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика / В. В. Круглов, В. В. Борисов. – [2-е изд.] – М. : Горячая линия – Телеком, 2002. – 382 с.
92. Медведев В. С. Нейронные сети. Matlab6 / В. С. Медведев, В. Г. Потемкин; [под общ. ред. к.т.н. В. Г. Потемкина]. – М. : Диалог-Мифи, 2002. – 496 с.
93. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / Станислав Осовский : пер. с польск. И. Д. Рудинского. – М. : Финансы и статистика, 2002. – 344 с.
94. Палій І. О. Методи виявлення облич в системах комп'ютерного розпізнавання на основі комбінованого каскаду нейромережевих класифікаторів : автореф. дис. на здобуття наук. ступеня канд. техн. наук : спец. 05.13.23 ,,Cистеми та засоби штучного інтелекту’’ / І. О. Палій. – О., 2009. – 19 с.
95. Безсонов О. О. Нейронна мережа СМАС та її використання для адаптивної обробки інформації : автореф. дис. на здобуття наук. ступеня канд. техн. наук : спец. 05.13.23 ,,Cистеми та засоби штучного інтелекту’’ / О. О. Безсонов. – Х., 2008. – 19 с.
96. Кольцов А. Ю. Применение методов искусственного интеллекта для обеспечения устойчивости движения роторных систем / А. Ю. Кольцов, А. В. Просекова, Л. А. Савин, Д. В. Шутин. // Штучний інтелект. – 2012. – № 4. – С. 429–433.
97. Клини С. К. Математическая логика / С. К. Клини ; пер. с англ. Ю. А. Гастева. – М. : Мир, 1973. – 480 с.
98. Игошин В. И. Математическая логика и теория алгоритмов : учеб. пособие для студ. высш. учеб. заведений / В. И. Игошин. – [2-е изд.] – М. : Академия, 2008. – 448 с.
99. Заде Л. А. Тени нечетких множеств / Л. А. Заде // Проблемы передачи информации. – 1966. – Т. 2, № 1. – С. 37–44.
100. Батыршин И. З. Основные операции нечеткой логики и их обобщения / И. З. Батыршин. – Казань : Отечество, 2001. – 100 с.
101. Круглов В. В. Нечёткая логика и искусственные нейронные сети / Круглов В. В., Дли М. И., Голунов Р. Ю. – М. : Физматлит, 2001. – 221 с.
102. Крянев А. В. Математические методы обработки неопределенных данных / А. В. Крянев, Г. В. Лукин – М. : Физматлит, 2003. – 216 с.
103. Поспелов Д. А. Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов / Д. А. Поспелов. – М. : Радио и связь, 1989. – 184 с.
104. Рыжов А. П. Модели поиска информации в нечеткой среде / А. П. Рыжов. – М. : Механико-математический факультет МГУ, 2004. – 95 с.
105. Патракеев И. М. Разработка новой методологии, основанной на ГИС и нечеткой логике для поиска пригодной территории / И. М. Патракеев, С. А. Якунин // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. – 2012. – № 3/11(57). – С. 7–10.
106. Макиенко К. А. Методы нечеткой логики в тестировании web-приложений / К. А. Макиенко, О. И. Синельникова // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. – 2012. – № 3/2(57). – С. 28–30.
107. Бухановский А. В. Интерпретация данных нечеткого моделирования текущих ситуаций в интеллектуальной системе исследовательского проектирования / Бухановский А. В., Иванов С. В., Нечаев Ю. И. // Штучний інтелект. – 2012. – № 3. – С. 19–32.
108. Шушура А. Н. Нечеткое управление впрысками в пароводяной тракт прямоточного котла ТЭС / А. Н. Шушура, Т. Є. Даньшина // Штучний інтелект. – 2012. – № 4. – С. 522–527.
109. Подгородецький М. С. Енергоефективне адаптивне керування замкнутим циклом подрібнення руди на базі гібридної нечіткої моделі : автореф. дис. на здобуття наук. ступеня канд. техн. наук : спец. 05.13.07 / М. С. Подгородецький. – Кривий Ріг, 2011. – 20 с.
110. Косенко О. С. Моделювання системи управління виробничими запасами на основі нечітких множин : автореф. дис. на здобуття наук. ступеня канд. екон. наук : спец. 08.00.11 ,,Математичні методи, моделі та інформаційні технології в економіці’’ / О. С. Косенко. – Донецьк, 2011. – 20 с.
111. Кудінова С. В. Методи оцінки нечітких моделей знань операторів інформаційно-управляючих систем : автореф. дис. на здобуття наук. ступеня канд. техн. наук : спец. 05.13.06 ,,Інформаційні технології’’ / С. В. Кудінова. – Херсон, 2009. – 20 с.
112. Темник К. В. Розподілене інтелектуальне управління багатоагентними системами у динамічних середовищах з використанням нечіткої логіки / К. В. Темник // Современная информационная Украина: информатика, экономика, философия : IV Международная научно-практическая конференция молодых учёных, аспирантов, студентов, Донецк, 13–14 мая 2010 г. : матеріали наукових доповідей – Донецк: МПП "ВИК", 2010. – Т.1. – С. 34–37.
113. Темник К. В. О проблеме организации внутренних коммуникаций распределённых многоагентных систем в динамических средах / К. В. Темник // Системы и средства искусственного интеллекта : Международная научная молодёжная школа, пос. Кацивели, АР Крым, 19–23 сентября 2011 г. : тезисы докладов – Донецк: ИПИИ "Наука і освіта", 2011. – С. 45–48.
114. Шушура А. Н. Моделирование рабочего поведения удалённых сотрудников с использованием интеллектуальных агентов / А. Н. Шушура, К. В. Темник // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. – 2011. – №6/2(54). – С. 19–21.
115. Буч Г. Язык UML. Руководство пользователя / Г. Буч, Дж. Рамбо, А. Джекобсон. – М. : ДМК, 2000. – 432 с.
116. Темник К. В. Формальное графическое представление многоагентных систем в задаче управления персоналом в условиях удалённого сотрудничества / К. В. Темник // Радиоэлектронные и компьютерные системы. – 2012. – №3(55). – С. 145–151.
117. Темник К. В. Интеллектуальная многоагентная система управления персоналом в условиях удалённого сотрудничества / К. В. Темник // Искусственный интеллект. – 2013. – №1(59). – С. 14–21.
118. Темник К. В. Нечёткая модель прогнозирования отношения удалённых исполнителей к параметрам выполнения работ / К. В. Темник // Наукові записки Українського науково-дослідного інституту зв’язку. – 2012. – №4(24). – С. 52–57.
119. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH / А. В. Леоненков. – СПб. : БВХ-Петербург, 2005. – 736 с.
120. Темник К. В. База знаний интеллектуального агента для системы управления персоналом в условиях отдалённого сотрудничества / К. В. Темник // Вестник Кременчугского национального университета им. Михаила Остроградского. – 2012. – №6(77). – С. 34–38.
121. Барсегян А. А. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining / А. А. Барсегян, М. С. Куприянов, В. В. Степаненко, И. И. Холод. – СПб. : БВХ-Петербург, 2004. – 336 с.
122. Шушура А. Н. Компьютерная модель эксперимента "Tileworld" / А. Н. Шушура, К. В. Темник // Вестник Кременчугского национального университета им. Михаила Остроградского. – 2011. – №5(70). – С. 60–64.
123. Темник К. В. Компьютерная модель теоретического эксперимента "Tileworld" для тестирования агентных систем / К. В. Темник // Современная информационная Украина: информатика, экономика, философия : V Международная научно-практическая конференция молодых учёных, аспирантов, студентов, Донецк, 12–13 мая 2011 г.: матеріали наукових доповідей – Донецк: ИПИИ "Наука і освіта", 2011. – Т.1. – С. 353–357.