ISSN 0021-3454 (печатная версия)
ISSN 2500-0381 (онлайн версия)
Меню

4
Содержание
том 67 / Апрель, 2024
СТАТЬЯ

DOI 10.17586/0021-3454-2018-61-11-963-971

УДК 004.896

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ КОМПЛЕКС АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ СИСТЕМ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОЙ ПОДДЕРЖКИ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА СЛОЖНЫХ ОБЪЕКТОВ

Охтилев П. А.
СПИИРАН; лаборатория информационных технологий в системном анализе и моделировании; аспирант


Читать статью полностью 

Аннотация. Рассматривается задача автоматизации информационно-аналитической поддержки жизненного цикла организаций и производимых ими изделий. С учетом исследования требований к данной задаче и методов ее решения предложено использовать комбинированные модели и методы теории искусственного интеллекта в качестве основы для системы автоматизированного проектирования прикладного программного обеспечения, решающего указанную задачу
Ключевые слова: информационно-аналитические системы, сложные объекты, жизненный цикл, автоматизированное проектирование программного обеспечения, теория искусственного интеллекта

Список литературы:
  1. Schwab K. The Fourth Industrial Revolution. What It Means and How to Respond // Foreign Affairs. 2015 [Электронный ресурс]: , 16.02.2018.
  2. Программа „Цифровая экономика Российской Федерации“. Утверждена распоряжением Правительства РФ от 28 июля 2017 г., № 1632-р.
  3. Концепция формирования и развития единого информационного пространства России и соответствующих государственных информационных ресурсов. Одобрена решением Президента РФ от 23.11.1995. № Пр -1694.
  4. Попов О. Р., Увайсов С. У. CALS. Современные технологии управления жизненным циклом продукта // Тр. Междунар. симпозиума „Надежность и качество“. Пенза: Пензенский гос. ун-т, 2012.
  5. Погорелов В. И. Система и ее жизненный цикл: введение в CALS-технологии: Учеб. пособие. СПб: БГТУ „Военмех“, 2010. 182 с.
  6. Соловьев И. В. Общие принципы управления сложной организационно-технической системой // Перспективы науки и образования. 2014. № 2 (8). С. 21—27. [Электронный ресурс]: .
  7. Охтилев М. Ю., Мустафин Н. Г., Миллер В. Е., Соколов Б. В. Концепция проактивного управления сложными объектами: теоретические и технологические основы // Изв. вузов. Приборостроение. 2014. Т. 57, № 11. С. 7—15.
  8. Ларичев О. И. Теория и методы принятий решений: Учебник. М.: Логос, 2000. 296 с.
  9. 9Искусственный интеллект: Справочник. Кн. 2. Модели и методы / Под ред. Д. А. Поспелова. М.: Радио и связь, 1990. 304 с.
  10. Нариньяни А. С. Модель или алгоритм: новая парадигма информационной технологии // Информационные технологии. 1997. № 4. С. 17—22.
  11. Тыугу Э. Х. Концептуальное программирование. М.: Наука, 1984. 256 с.
  12. Охтилев М. Ю. Основы теории автоматизированного анализа измерительной информации в реальном времени. Синтез системы анализа. СПб: ВИКУ им. А. Ф. Можайского, 1999. 161 с.
  13. Орлов С. А., Цилькер Б. Я. Технологии разработки программного обеспечения: Учебник для вузов. СПб: Питер, 2012. 608 с.
  14. ISO/IEC 12207:2008. System and Software Engeneering — Software Life Cycle Processes. 2008.
  15. Когаловский М. Р. Системы доступа к данным, основанные на онтологиях // Программирование. 2012. № 4. С. 55—77.
  16. Федоров И. Г. Адаптация онтологии Бунге — Ванда — Вебера к описанию исполняемых моделей бизнес-процессов // Прикладная информатика. 2015. Т. 10, № 4 (58). С. 82—92.
  17. Gehlert A., Pfeiffer D., Becker J. The BWW-model as method engineering theory // Proc. of the Amer. Conf. on Information Systems (AMCIS). 2007, Vol. 83 [Электронный ресурс]: , 29.01.2018.
  18. Гаврилова Т. А., Кудрявцев Д. В., Муромцев Д. И. Инженерия знаний. Модели и методы: Учебник. СПб: Изд-во „Лань“, 2016. 324 с.
  19. Рыбина Г. В., Паронджанов С. С. Моделирование процессов взаимодействия интеллектуальных агентов в многоагентных системах // Искусственный интеллект и принятие решений. 2008. № 3. С. 3—15.
  20. Business Process Model and Notation (BPMN). Version 2.0.2. OMGDocument-Number: formal/2013-12-09 [Электронный ресурс]: , 31.10.2017.