Methods and Models for Employment of the Expert Analytical Knowledge in Organization Decision Making. Part II. The Ontological relations and the decisions field coherency analysis
Some types of relations between the elements of the organization decisions system are formalized using the ontological model proposed in the previous part of the article. This model reflects both the normative knowledge and expert views. There are such the classes of relations as genetic, coordinati...
Збережено в:
| Дата: | 2018 |
|---|---|
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | rus |
| Опубліковано: |
Інститут програмних систем НАН України
2018
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/214 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Problems in programming |
| Завантажити файл: |  |
Репозитарії
Problems in programming| id |
pp_isofts_kiev_ua-article-214 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| resource_txt_mv |
ppisoftskievua/4e/a6212e41a55ca783716a172ba1d89d4e.pdf |
| spelling |
pp_isofts_kiev_ua-article-2142024-04-28T11:59:07Z Methods and Models for Employment of the Expert Analytical Knowledge in Organization Decision Making. Part II. The Ontological relations and the decisions field coherency analysis Методы и модели использования эксперно-аналитического знания для поддержки принятия решений в организации. Часть 2. Онтологические отношения и анализ гармоничности поля решений Методи та моделі використання експертно-аналітичного знання для підтримки прийняття рішень в ор-ганізації. Частина 2. Онтологічні відношення та аналіз гармонійності поля рішень Ilina, E.P. organization decision; ontology of decision making area; organization decisions field; ontological relations; AI support of organization decisions making UDC 004.822,681.3,519.81 организационное решение; онтология сферы принятия решений; поле решений организации; онтологические отношения; интеллектуальная поддержка решений организации УДК 004.822, 681.3, 519.81 організаційне рішення; онтологія сфери прийняття рішень; поле рішень організації; онтологічні відношення; інтелектуальна підтримка рішень організації УДК 004.822, 681.3, 519.81 Some types of relations between the elements of the organization decisions system are formalized using the ontological model proposed in the previous part of the article. This model reflects both the normative knowledge and expert views. There are such the classes of relations as genetic, coordination (connection or resemblance) and opposing ones. The special class of clastering relations is determined. Eight types of such relations select the subsets of the decision field that represent risk issue for the actual decision or the eventual remedies for this risk. The main indexes of the decision field coherency are formalized and metrizied. The potentialities of the proposed formalizm using for the analytical support of the organization decision are considered.Problems in programming 2016; 4: 66-80 На основе предложенной ранее онтологической модели системы решений организации, отражающей нормативное знание и взгляды специалистов, формализованы отношения между решениями. Классами отношений являются генетический, координационный (связность и сходство), противопоставляющий.Определены восемь видов отношений класса кластеризующих, которые выделяют подмножества поля решений с элементами, составляющими зоны рисков определенных видов либо средства противодействия им по отношению к заданному решению. Формализованы и метризованы базовые показателигармоничности поля решений. Рассмотрены возможности использования отношений при аналитической поддержке организационных решений.Problems in programming 2016; 4: 66-80 На ґрунті запропонованої раніше онтологічної моделі системи рішень організації, що відображує нормативне знання й погляди фахівців, формалізовано відношення між рішеннями. Класами відношень є генетичний, координаційний (зв'язність та подібність), та протиставний. Визначено вісім видів відношень із класу кластеризуючих, що виокремлюють підмножини поля рішень із елементами, які становлять зони ризиків певних видів або потенційні засоби протидії їм щодо певного рішення. Формалізовані та метризовані показники гармонійності поля рішень. Розглянуті можливості використання відношень для аналітичної підтримки організаційних рішень.Problems in programming 2016; 4: 66-80 Інститут програмних систем НАН України 2018-07-03 Article Article application/pdf https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/214 10.15407/pp2016.04.066 PROBLEMS IN PROGRAMMING; No 4 (2016); 66-80 ПРОБЛЕМЫ ПРОГРАММИРОВАНИЯ; No 4 (2016); 66-80 ПРОБЛЕМИ ПРОГРАМУВАННЯ; No 4 (2016); 66-80 1727-4907 10.15407/pp2016.04 rus https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/214/206 Copyright (c) 2017 ПРОБЛЕМИ ПРОГРАМУВАННЯ |
| institution |
Problems in programming |
| baseUrl_str |
https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/oai |
| datestamp_date |
2024-04-28T11:59:07Z |
| collection |
OJS |
| language |
rus |
| topic |
organization decision ontology of decision making area organization decisions field ontological relations AI support of organization decisions making UDC 004.822,681.3,519.81 |
| spellingShingle |
organization decision ontology of decision making area organization decisions field ontological relations AI support of organization decisions making UDC 004.822,681.3,519.81 Ilina, E.P. Methods and Models for Employment of the Expert Analytical Knowledge in Organization Decision Making. Part II. The Ontological relations and the decisions field coherency analysis |
| topic_facet |
organization decision ontology of decision making area organization decisions field ontological relations AI support of organization decisions making UDC 004.822,681.3,519.81 организационное решение онтология сферы принятия решений поле решений организации онтологические отношения интеллектуальная поддержка решений организации УДК 004.822 681.3 519.81 організаційне рішення онтологія сфери прийняття рішень поле рішень організації онтологічні відношення інтелектуальна підтримка рішень організації УДК 004.822 681.3 519.81 |
| format |
Article |
| author |
Ilina, E.P. |
| author_facet |
Ilina, E.P. |
| author_sort |
Ilina, E.P. |
| title |
Methods and Models for Employment of the Expert Analytical Knowledge in Organization Decision Making. Part II. The Ontological relations and the decisions field coherency analysis |
| title_short |
Methods and Models for Employment of the Expert Analytical Knowledge in Organization Decision Making. Part II. The Ontological relations and the decisions field coherency analysis |
| title_full |
Methods and Models for Employment of the Expert Analytical Knowledge in Organization Decision Making. Part II. The Ontological relations and the decisions field coherency analysis |
| title_fullStr |
Methods and Models for Employment of the Expert Analytical Knowledge in Organization Decision Making. Part II. The Ontological relations and the decisions field coherency analysis |
| title_full_unstemmed |
Methods and Models for Employment of the Expert Analytical Knowledge in Organization Decision Making. Part II. The Ontological relations and the decisions field coherency analysis |
| title_sort |
methods and models for employment of the expert analytical knowledge in organization decision making. part ii. the ontological relations and the decisions field coherency analysis |
| title_alt |
Методы и модели использования эксперно-аналитического знания для поддержки принятия решений в организации. Часть 2. Онтологические отношения и анализ гармоничности поля решений Методи та моделі використання експертно-аналітичного знання для підтримки прийняття рішень в ор-ганізації. Частина 2. Онтологічні відношення та аналіз гармонійності поля рішень |
| description |
Some types of relations between the elements of the organization decisions system are formalized using the ontological model proposed in the previous part of the article. This model reflects both the normative knowledge and expert views. There are such the classes of relations as genetic, coordination (connection or resemblance) and opposing ones. The special class of clastering relations is determined. Eight types of such relations select the subsets of the decision field that represent risk issue for the actual decision or the eventual remedies for this risk. The main indexes of the decision field coherency are formalized and metrizied. The potentialities of the proposed formalizm using for the analytical support of the organization decision are considered.Problems in programming 2016; 4: 66-80 |
| publisher |
Інститут програмних систем НАН України |
| publishDate |
2018 |
| url |
https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/214 |
| work_keys_str_mv |
AT ilinaep methodsandmodelsforemploymentoftheexpertanalyticalknowledgeinorganizationdecisionmakingpartiitheontologicalrelationsandthedecisionsfieldcoherencyanalysis AT ilinaep metodyimodeliispolʹzovaniâékspernoanalitičeskogoznaniâdlâpodderžkiprinâtiârešenijvorganizaciičastʹ2ontologičeskieotnošeniâianalizgarmoničnostipolârešenij AT ilinaep metoditamodelívikoristannâekspertnoanalítičnogoznannâdlâpídtrimkiprijnâttâríšenʹvorganízacííčastina2ontologíčnívídnošennâtaanalízgarmoníjnostípolâríšenʹ |
| first_indexed |
2024-09-16T04:07:35Z |
| last_indexed |
2024-09-16T04:07:35Z |
| _version_ |
1818527813591891968 |
| fulltext |
Експертні та інтелектуальні інформаційні системи
© Е.П. Ильина, 2016
66 ISSN 1727-4907. Проблеми програмування. 2016. № 4
УДК 004.822, 681.3, 519.81
Е.П. Ильина
МЕТОДЫ И МОДЕЛИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ
ЭКСПЕРТНО-АНАЛИТИЧЕСКОГО ЗНАНИЯ ДЛЯ
ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ОРГАНИЗАЦИИ.
ЧАСТЬ 2. ОНТОЛОГИЧЕСКИЕ ОТНОШЕНИЯ И АНАЛИЗ
ГАРМОНИЧНОСТИ ПОЛЯ РЕШЕНИЙ
На основе предложенной ранее онтологической модели системы решений организации, отражающей
нормативное знание и взгляды специалистов, формализованы отношения между решениями. Классами
отношений являются генетический, координационный (связность и сходство), противопоставляющий.
Определены восемь видов отношений класса кластеризующих, которые выделяют подмножества поля
решений с элементами, составляющими зоны рисков определенных видов либо средства противодей-
ствия им по отношению к заданному решению. Формализованы и метризованы базовые показатели
гармоничности поля решений. Рассмотрены возможности использования отношений при аналитиче-
ской поддержке организационных решений.
Ключевые слова: организационное решение, онтология сферы принятия решений, поле решений орга-
низации, онтологические отношения, интеллектуальная поддержка решений организации.
Введение
В первой части статьи была пред-
ложена онтология поддержки принятия
решений организации ,OSDM концепты
которой представляют девять категорий:
Решение, Цель, Воздействие, Побочное
влияние, Проблемная ситуация, Ценность,
Модель ценности, Конгломерат целей,
Конгломерат решений.
Каждая категория K характеризу-
ется своей моделью, в которой выделяются
виды частичных определений, совокуп-
ность которых, в их конкретизированном
виде, описывает концепт данной катего-
рии.
Модель концепта C имеет вид
Mk
i
Ni
jiji rINTDPCM
11
,
, (1)
где iDP i -й вид частичного определения
для категории K ; ijr ролевая позиция из
состава частичного определения; iN
число ролевых позиций в iDP ; kM число
частичных определений в модели катего-
рии K ; ijrINT интерпретация ролевой
позиции, осуществляющая ее конкретиза-
цию применительно к концепту C .
Интерпретация может осуществ-
ляться:
другими концептами (как при-
надлежащими ,OSDM так и заимствован-
ными в актуальных подонтологиях описа-
ния организации [1];
характеристиками M из уни-
версума характеристик ,OSDM для кото-
рых определено множество возможных
значений.
Экземпляром C концепта C яв-
ляется реализация модели CM , сформи-
рованная отображением con :
ijrINTCC CCCCcon ,
ijrINTH HZHcon ,
ik NjMi ,1,,1 (см.(1)), (2)
где CC концепт, H характеристика,
HZ значение характеристики.
Для ролевых позиций, которым в
модели категорий разрешена недоопреде-
ленность [2], в экземпляре допустимы пу-
стые значения.
Поле решений организации SF
представляет собой множество экземпля-
ров концептов категории Решение, описы-
вающих те организационные решения, ко-
торые принимались, принимаются, выпол-
Експертні та інтелектуальні інформаційні системи
67
няются или являются выполненными на
данный момент.
В данной части статьи представлен
формализм отношений между концептами
,OSDM а также модель их использования
в операциях ведения и анализа поля ре-
шений в интеллектуальной информацион-
ной технологии поддержки принятия ре-
шений.
Состав и формат описания системы
отношений между концептами OSDM
Для формализации отношений
между концептами, заданными моделями
вида (1), и моделями их использования,
введем следующую систему нотаций.
Косвенным определением концепта
или множества концептов служит преди-
кат, который включает логические усло-
вия, задающие соотношения между эле-
ментами моделей одного или нескольких
концептов.
Обозначим CPKR ij . j -ю роль
в частичном определении PK концепта
C , где символ K имеет значение, соответ-
ствующее начальным буквам имени кате-
гории. Это обозначение предназначено для
задания прямого определения концепта
(множество имен категорий и спектр их
частичных определений и ролей были вве-
дены в предыдущем разделе).
Выражение
CPKRINTX ij . (3)
будем использовать для утверждения о
том, что концепт или характеристика X
входят в интерпретацию роли .jR
Выражение ECXType , где EC
обозначение одной из категорий ,OSDM
описанных в Части 1, определяет катего-
рию концепта, обозначенного переменной
X . Выражение ,HXType где H имя
характеристики, используется аналогично.
21 XX означает тождество концептов
или характеристик, обозначенных 1X и
2X , zX задает значение z характери-
стики, обозначенной в определении как
.X
Отношения между компонентами
,OSDM составляющие множество REL в
модели OSDM [2] характеризуются свои-
ми предикатами и, в ряде случаев, метри-
ками. Соответствующие предикаты явля-
ются логическими выражениями относи-
тельно операндов, имеющих вид (3), зада-
вая косвенное определение множества
элементов из экстенсионала отношения.
Существование отношения RR
REL между 2,1 XX обозначается
,21 XRRX либо 21 XRRX , если
RR отображение.
В качестве универсумов для пере-
менных выступают множества всех кон-
цептов CC и всех характеристик .CH Это
обеспечивает возможность квантифика-
ции в логических утверждениях, опери-
рующих выражениями рассмотренного
вида, используемых для косвенного опре-
деления концептов и задания предикатов
отношений.
Утверждения об экземплярах кон-
цептов и значениях характеристик исполь-
зуют обозначения, аналогичные (3), в ко-
торых X заменяется на X , а C на
C .
Операции сравнения для экземпля-
ров концептов сводятся к установлению
тождества, а для значений характеристик
включают все операции с соответствую-
щим типом значений, которым обладает
данная характеристика в составе универ-
сума характеристик .OSDM
Универсумом, в котором осуществ-
ляется квантификация в предикатах отно-
шений между экземплярами, является поле
решений SF или его специфицированное
подмножество.
Множество отношений REL состо-
ит из четырех непересекающихся классов
RCLRDRCRGREL ,
где RG генетический;
RC координирующий;
RD противопоставляющий;
RCL кластеризующий.
Генетические отношения
Генетический класс включает от-
ношения Класс Подклассы ISA и Целое
Експертні та інтелектуальні інформаційні системи
68
Части PARTOF . Они соотносят кон-
цепты, принадлежащие одной категории.
Для концепта C такие отношения
определяются их непосредственной де-
кларацией в форме специального типа
частичных определений CISA и
CPARTOF в составе модели (1). Эти
частичные определения отличаются от
рассмотренных в Части 1 тем, что их мо-
дели одинаковы для всех моделей катего-
рий, а также тем, что один концепт может
иметь в своей модели несколько таких
однотипных частичных определений.
Идентификационно они отличаются ин-
дексами, а содержательно составом ин-
терпретирующих концептов, будучи обу-
словленными разными функциональными
потребностями.
Отношение Класс Подклассы
имеет модель
,...,,...,,:( 11 ni CACCRCMISA
),...,,...,,: 12 mi PRPRPRR
где 1R роль Состав; iCA концепт, яв-
ляющийся непосредственной конкретиза-
цией C ; 2R роль Наследуемые свойства;
iii CCKPR , ,
где eji PCRK , ( ePC частичное
определение в модели концепта C ); iCC
концепт, для которого
PARTOFISAPCCPCRINTCC eeji ,,. .
Для экземпляров концептов
12 CISAC если и только если
1., 2 CISARINTYX
2. 1 CPCYINTX .
Для отношения PARTOF использу-
ется модель специализированного частич-
ного определения
},...,,...,,{:( 11 ni CACACArCMPARTOF
,,,: 12 PROCCCCIr
),,,: 23 PROCIdPIdr (4)
где 1r роль Состав; iCA концепт, соот-
ветствующий i-й части C; 2r роль Инте-
грация; iPROC процедура интеграции
значений характеристик частей; {CC}
множество таких характеристик; CI ин-
тегрирующая характеристика концепта C;
3r роль Идентификация состава; 2PROC
процедура формирования идентифици-
рующего параметра IdP концепта части
на основе параметра Id , идентифицирую-
щего C.
При этом роль 2r не является обяза-
тельной. Условием для C2 = PARTOF
C1 является 12 CPARTOFC при вы-
полнении тех условий соответствия иден-
тифицирующих параметров, которые
определены процедурой 2PROC в (4).
Отношения координации
Координирующий класс включает
отношения связности BOND и аналогии
AN, функционально используемые: для
формирования контекстов постановок
проблем, для решения задач оценки и
обобщения, а также при анализе влияний в
поле решений.
Отношение связности пары кон-
цептов >21< , CC
)22,11( /RLC/RLCBOND (5)
определяет их концептуальную связь с
позиций указанных ролей из состава их
частичных определений
,1. 111 CPCRRL TS
.2. 222 CPCRRL TS
Предикат отношения имеет вид
21 RLINTXRLINTXX . (6)
Для экземпляров 2,1 CC
2/2,1/1 RLCRLCBOND
включает в свой предикат условие BOND
)22,11( /RLC/RLC и аналог (6), где X за-
меняется на X .
Отношения аналогии концептов
включают два вида сходства из рассмот-
Експертні та інтелектуальні інформаційні системи
69
ренных ранее в [4]. Они являются метри-
зованными.
Отношение элементарного
прямого сходства
EAND (C1, C2, PC)
устанавливается для концептов C1, C2
одинаковой категории Cat в аспекте ча-
стичного определения PC .
Его предикат имеет вид
,))}2(.)((
)1(.)(({
1
N
ii
i
CPCRINTX
CPCRINTXX
(7)
где N число ролей в PC .
Степень аналогии V(EAND) = RP/N,
где RP мощность множества (7).
Отношение комплексного
прямого сходства
) ,2 ,1( PPCCCUAND ,
где ,Mi=iPCPPC 1}{ = ; M число частич-
ных определений в модели категории Cat.
Его предикат имеет вид
iij
Ni
j
M
i PCRCCEAND ,,2,111 , (8)
где iN число ролей в iPC .
Степень аналогии )(V UAND опре-
деляется усреднением оценок )(V EAND
всех отношений из состава (8).
Отношение косвенного сходства
) ,2 ,1( PCCCSAND
устанавливается для концептов 2 ,1 CC
одной категории по частичному определе-
нию PC . Основанием сходства служит
комплексное прямое сходство между кон-
цептами, интерпретирующими каждую из
ролей в составе PC . Таким образом, мо-
жет быть выявлено сходство между 1C и
2C даже в условиях, когда они определе-
ны через непересекающиеся наборы кон-
цептов.
Такое сходство может быть акту-
альным при интеграции разных концепту-
альных взглядов. Оно полезно также для
формирования ретроспективных контек-
стов деятельности ЛПР в условиях, когда
решение вырабатывается в пограничных
функциональных областях либо при из-
менчивости используемой терминологии.
Для оценки степени сходства
)(SANDV может использоваться метрика
из [4].
На случай сопоставления экзем-
пляров концептов 1C , 2C все рас-
смотренные отношения распространяются
посредством проверки условия наличия
отношения для концептов и замены в вы-
ражениях для предикатов и метрик всех
концептов и характеристик на их значе-
ния. В случае наличия неопределенных
интерпретаций в определениях одного
из экземпляров, такие определения до-
полняются элементами, содержащимися в
определении второго. Таким образом,
неопределенность трактуется в пользу
сходства.
Отношения противопоставления
Противопоставляющий класс со-
держит, в качестве базового, отношение
оппозиции
) ),( ,2 ,1( HOCatSTCCOPPOS , (9)
где 2 ,1 CC концепты категории Cat , ST
ядро стабильности; PC частичное
определение, служащее, вместе со своими
m ролями, основанием сравнимости кон-
цептов; HO ключ противопоставления;
m
jjRPCCatST
1
, , (10)
}-z,z{)()( HOAzCHHO .
При этом противоположность зна-
чений характеристики HO )-z(,z означа-
ет функциональную полярность, характе-
ризуемых ими объектов, ситуаций и ре-
зультатов оперирования в ПрО.
Отношение определяется следую-
щей системой условий.
ijijij RCMRR 1)1
))1.(()(2 смRAINTHOCM ij ;
2) полярные значения HO деклари-
рованы уже на уровне моделей 1CM ,
2CM ;
Експертні та інтелектуальні інформаційні системи
70
3) ,)}/2,/1({ 1
m
jjj RLCRLCBOND (11)
где PCRL j . jR j-й элемент множества
m ролей в ядре стабильности (10).
Среди категорий концептов онтоло-
гии OSG , описанных выше, перечислен-
ным условиям соответствует, прежде все-
го, Цель )(G .
Для этой категории, модель которой
дана в Части 1 [2], в качестве HO высту-
пает параметр Направление изменения
)( 13.PGR , а в качестве ядра стабильности
>),(,)( 211 RR = <PGGST ,
то есть сравнимость требует совпадения
целевого объекта и его целевой характери-
стики либо выполнения для объекта усло-
вия
)2(. )((C1). )( 1111 CPGRINTYPGRINTX
))1(. )(()( 12 CPGRINTZ YISAX
))(. )(( 2 XISARINTZ .
Отношение можно сокращенно за-
писать OPPOS ( 1C , 2C ,G ) и распростра-
нять на экземпляры целей, заменив в усло-
вии (11) 1C , 2C на 1C , 2C .
Еще одним проявлением отношения
оппозиции служит отношение OPC Ком-
пенсирующая противоположность, между
концептами GO категории Цель (G ) и
концептом UO категории Побочное вли-
яние UI .
Предикат UOGOOPC , :
1211 ./,./ PUIRUOPGRGOBOND
UOPUIRINT .zе,Направлени 4
..е,-zНаправлени 13 GOPGRINT
На основе рассмотренного отноше-
ния оппозиции могут быть формализованы
различные отношения противопоставлен-
ности концептов одной категории. Они
основаны на противоположности перво-
го порядка, если противоположные цели
осуществляют интерпретацию ролей моде-
ли; на противоположности второго поряд-
ка, если такая интерпретация осуществля-
ется концептами, реализующими противо-
положность первого порядка, и т. д., ите-
ративно.
Для задач анализа поля решений
наибольший интерес представляют отно-
шения противопоставленности между кон-
цептами категории Решение )(D , распро-
страняемые и на их экземпляры.
Их предикаты имеют структуру,
аналогичную (9), включая ядро стабиль-
ности и ключ противопоставления. Сопо-
ставимость определяется предикатом
противопоставления целей, на котором
основывается, как на базовом, такое
отношение.
Соответствующие отношения опи-
саны, вместе с их ключами противопо-
ставления, в табл. 1. В ней указаны проти-
вопоставляемые роли, с учетом реализуе-
мого порядка противоположности. Обо-
значение частичных определений в модели
категории Решение и моделях интерпрети-
рующих концептов взяты из табл. 1–9 Ча-
сти 1 данной статьи. При этом использует-
ся последовательность нотаций вида (2).
Каждая цепочка, составляющая определе-
ние роли, по которой осуществлено проти-
вопоставление, заключена в фигурные
скобки.
Отношения кластеризации
Выявление, анализ и коррекция
структурно-функциональных свойств поля
решений организации основываются на
системе отношений между решениями,
принадлежащих классу кластеризующих.
Отношения этого класса имеют
обобщенную модель
MR = N
iiDECDECRELT
10 ,
, (12)
где TRELT один из семантических
видов кластеров; T множество таких
видов; 0DEC центральное решение;
iDEC соотнесенное решение.
Такое отношение определяет состав
кластера типизированной подструктуры
поля решений. Она обладает функцио-
нальной индивидуальностью и аккумули-
рует те решения, которые находятся с цен-
тральным во взаимодействии, соответ-
ствующем виду кластера .RELT Элементы
Експертні та інтелектуальні інформаційні системи
71
Таблица 1. Отношения противоположности
Отношение
Обозначе-
ние
Порядок
противопо-
ложности
Противопоставление Семантика
Стратегическая
противополож-
ность
CONTRDS
1 DPDR 11. Противоположность целей
воздействия на проблемную
ситуацию
Тактическая
противополож-
ность
CONTRDT 2
XPCARINTY
DPDRINTX
11
33
.
;.
Наличие противоположных
по цели воздействий среди
приемлемых
Противополож-
ность выбора
CONTRDCH
2
XPCARINTY
DPDRINTX
11
43
.
;.
Противоположность целей
выбранных воздействий
Стратегическая
несовмести-
мость выполне-
ния
INCOMDS 4
}2.2
,2.2{
}1.1
,1.1
,1.1
,1.1{
11
43
33
21
33
43
XPCARINTY
DPDRINTX
ZPCARINTZZ
YPUIRINTZ
XPCARINTY
DPDRINTX
Противоположность целей
устранения последствий
одного решения цели воз-
действия, реализуемого
вторыми
Операционная
несовместность
выполнения
INCOMDO 4
}.
,.
,.
,.{
33
21
33
43
ZPCARINTZZ
YPUTRINTZ
XPCARINTY
DPDRINTX
Цели преодоления побоч-
ных последствий решений
противоречат друг другу
Компенсирую-
щая противопо-
ложность
COMCON 2
}2.2
,2.2{
}1.1
,1.1{
33
43
11
43
XPCARINTY
DPDRINTX
XPCARINTY
DPDRINTX
Цель воздействия, оказыва-
емого одним решением,
противоположна побочно-
му влиянию другого
iDEC удовлетворяют условиям предиката
.RELTPRED Этот предикат регламенти-
рует необходимые и достаточные условия
принадлежности экстенсионалу отношения
для экземпляра решения .iDEC Он фор-
мируется относительно значений элемен-
тов частичных определений 0DEC и
.iDEC
Множество T из (12) имеет состав
,,,,( CLEANPDCHAINCAST
),,,, PACONCNEGDARK
где CAS каскад; CHAIN цепь; PD
подушка безопасности; CLEAN нейтра-
лизатор побочных последствий; DARK
область тени решения; NEG окрест-
ность помех для решения; CONC
окрестность конкурентности; PA сфера
альтернативного оперирования ситуацией.
Каждый из типов кластеров пред-
ставлен предикатом, имеющим формат
логического выражения, в составе которо-
го выделены предметно целостные усло-
вия EP . Эти выражения используют моде-
ли категорий концептов ,OSDM описан-
ные в первой части статьи [2]. Описание
соответствующих кластеров приведено в
табл. 2 Условия, составляющие их преди-
каты, показаны на рис. 1.
Експертні та інтелектуальні інформаційні системи
72
54321CASPRED EPEPEPEPEP
iii
i
YzYzDECPDRINTY
DECPDRINTXDECPDRINTXDECPDRINTYEP
001
005050010
.
....1
oi
iii
XPARTOFX
XISAXXXDECPDRINTXDECPDRINTXEP 00060060 ...2
00013
4301300430
.
....3
YPARTOFYYISAYYYXPCARINTY
DECPDRINTXXPCARINTYDECPDRINTXEP
iiiii
ii
00022
4302200430
.
....4
YPARTOFYYISAYYYXPCARINTY
DECPDRINTXXPCARINTYDECPDRINTXEP
iiiii
ii
001,1001,10 ...5 XzXzDECPDRINTXDECPDRINTXEP iii
321CHAINPRED EPEPEP
iiiiii XzXzDECPDRINTXDECPDRINTXEP 1102,1102,1 ...1
10606 ...2 iiii DECPDRINTXDECPDRINTXEP
13131 ...3 iiii DECPDRINTXDECPDRINTXEP
GYYOPPOSXPCARINTYDECPDRINTX
XPCARINTYDECPDRINTX
iiiii ,,.).
..PDPRED
01133
01100430
321CLEANPRED EPEPEP
014
4401400440
.
....1
YzYzXPCARINTY
DECPDRINTXXPCARINTYDECPDRINTXEP
iii
ii
0,.2 DECDECCONCOMEP i
043
02103300430
.
....3
ZXXDECPDRINTXX
YPUIRINTZXPCARINTYDECPDRINTXEP
iii
21DARKPRED EPEP
iDECDECCONTRDCHEP ,.1 0
00 ,.2 DECLATERDECDECDECINCOMDSEP ii
00 ,,NEGPRED DECDECINCOMDODECDECDARK ii
21CONCPRED EPEP
iDECPDRINTXDECPDRINTXEP 05005 ...1
ii
ii
YzYzXPCARINTY
DECPDRINTXXPCARINTYDECPDRINTXEP
0113
4301300430
.
....2
iDECPDRINTXDECPDRINTX 1100110 ..PAPRED
Рис. 1. Предикаты отношений кластеризации
Експертні та інтелектуальні інформаційні системи
73
Таблица 2. Отношения кластеризации
Тип и обозначение
кластера Семантика
Использование для автоматизирован-
ной поддержки принятия решений
Каскад CAS Множество решений, осу-
ществляющих декомпози-
цию центрального в рамках
одного временного интер-
вала
Выявление и систематизация решений,
вырабатываемых в разных центрах приня-
тия для одного объекта управления; сопо-
ставление решений планового этапа с
предложениями исполнителей; гармониза-
ция новых планируемых управленческих
воздействий с выполняемыми и выпол-
ненными
Цепь CHAIN Кортеж решений <DECi>
последовательно осуществ-
ляемых воздействий на
объект управления, с
начальным решением DEC0
Задачи анализа преемственности и непро-
тиворечивости управлений между циклами
планирования
Подушка безопасно-
сти PD
Решения, которые могут
служить для возвращения
объекта решения DEC0 в
исходное состояние
Для критичного принимаемого решения
DEC0 кластер демонстрирует все зафикси-
рованные в поле решений варианты воз-
действия, страхующие от необратимости
последствий. Те из них, которые действу-
ют и на текущий момент, должны тракто-
ваться как угроза для успешного выполне-
ния DEC0
Нейтрализатор по-
бочных влияний
CLEAN
Решения, которые способ-
ны служить нейтрализации
негативных влияний DEC0
Создание приоритетных условий выпол-
нения для нейтрализующих решений; об-
наружение отсутствия таковых, действу-
ющих в нужном интервале времени, и
придание актуальности имевшимся; созда-
ние аргументов в пользу предложенных
для других целей решений, рейтинг кото-
рых по их целевым показателям невысок,
но важна их нейтрализующая функция
Область тени реше-
ния DARK
Решения из SF, на которые
могут быть оказаны нега-
тивные влияния со стороны
DEC0
Выявление решений, нуждающихся в до-
полнительной защите или мониторинге
выполнения, в случае принятия DEC0
Окрестность помех
для решения NEG
Решения, мешающие до-
стижению эффекта DEC0
(как по своим целевым дей-
ствиям, так и по устране-
нию их последствий)
Диагностика помех новому решению со
стороны имеющихся и координация реше-
ний в текущем состоянии SF
Окрестность конку-
ренции CONC
Решения, использующие
ресурсы, необходимые для
DEC0, на том же интервале
времени
Обнаружение решений, нуждающихся в
дополнительном выделении ресурса, а
также в необходимости изменения сроков
выполнения
Сфера альтернатив-
ного оперирования
ситуацией PA
Решения, принимавшиеся
по поводу той же проблем-
ной ситуации, что и DEC0
Выработка контекстов для этапов анализа
проблемной ситуации и постановки про-
блемы, позволяющая выбирать наиболее
эффективный подход из предложенных и
проверять непротиворечивость планируе-
мых действий с проблемной ситуацией по
отношению к уже выполняемым действи-
ям
Експертні та інтелектуальні інформаційні системи
74
Анализ гармоничности
состояния поля решений
организации
На основе описанных выше струк-
тур знания, образующих концептуальную
среду поддержки процессов принятия ре-
шений в организации, можно построить
модель гармоничности ее поля решений
SF и предложить методы анализа аспек-
тов и уровней гармоничности. Такая мо-
дель должна использоваться:
для анализа эффекта введения в
SF вырабатываемого нового решения, что
позволит выбрать варианты воздействий,
наименее искажающие состояние SF ;
для анализа текущего состояния
,SF в результате которого дается оценка
удовлетворительности политики организа-
ции в сфере принятия решений;
для оптимизации состава и со-
стояния ,SF основанного на оперирова-
нии решениями, в зависимости от их те-
кущей стадии, критичности и ансамбле-
вой значимости, с целью достижения ра-
ционального баланса аспектов гармонич-
ности.
Будем полагать фиксированными
в произвольный момент T состояние
онтологии решений и состояние поля
решений.
Под состоянием онтологии TONT
на момент T будем понимать множество
концептов со своими моделями (1) и их
экземпляров (2), частично или полностью
определенных на момент T .
Модель состояния поля решений
имеет вид
TMSSF ({ , , ,i i iD ST D FL D
1 1{ } , } ,
Mi N
ji j iAD Q QG ), (13)
где T момент времени; iD решение из
состава SF ; SSTDST i статус реше-
ния в момент T ; SST = {выполненное,
выполняемое, принимаемое, принятое и
отмененное, вырабатывавшееся и откло-
ненное}; iDFL множество полностью
выполненных на момент T этапов приня-
тия iD ; jiAD множество мощности iM
решений SFAD ji , входящих в кластери-
зующие отношения с iD ;
54321 ,,,, QQQQQQ множество по-
казателей гармоничности положения iD в
SF ; QG множество интегральных пока-
зателей гармоничности SF ; N число
решений в SF .
Каждый из показателей jQG имеет
модель
),,,,,( jjjjjjj INTMRCPAPRDIHOMQG ,
где jHO множество объектов деятельно-
сти организации, представленных в ее он-
тологии [2] и проецируемых в модели ре-
шений из SF , гармоничность которого
оценивается jQ ; jDI множество общих
требований к объектам из jHO , опреде-
ляющих состояние поля решений, идеаль-
ное в аспекте jQ ; jAPR предикат, опре-
деляющий необходимые и достаточные
условия по отношению к онтологическим
связям элементов кортежа jii ADD , ,
обеспечивающие идеальный вклад iD в
jQG ; jRCP условия рационального
сужения области приложения jAPR ; jM
метрика для оценки уровня достигнутости
jAPR при реальном положении дел в SF
на момент T , обусловленном iD ; jINT
модель интеграции оценок N
iijEV
1
для
вкладов решений в jQG , вычисленных в
соответствии с метрикой jM .
Под состоянием поля решений
TSF будем понимать интерпретацию
модели (13) значениями ее элементов, ко-
торыми они обладают в момент T.
Множество Q и соответствующие
его элементам jHO и jRCP охарактеризо-
ваны в табл. 3.
Експертні та інтелектуальні інформаційні системи
75
Таблица 3. Характеристика аспектов гармоничности поля решений организации
Аспект гар-
моничности
Гармонизуемые
объекты
Идеализированные требования
Условия сужения
области приложе-
ния требований
Непрерыв-
ность тенден-
ций развития
Тренды измене-
ния состояния
объектов управ-
ления
Непротиворечивость планов по
управлению, отсутствие бескон-
трольных изменений состояния, обу-
словленность изменений сменой це-
лей и приоритетов
В пределах акту-
ального цикла пла-
нирования
Целевая
адекватность
Цели решений,
цели организации
Непротиворечивость целей: между
этапами процесса решения, между
решениями, целями решений и орга-
низации.
Актуальность целей решения для
целей организации
В актуальном вре-
менном интервале
действия целей
Удовлетвори-
тельность
внешнего
качества
Цели решений,
рейтинги вариан-
тов управляющих
воздействий, ин-
тересы стейкхол-
деров
Вовлеченность стейкхолдеров в про-
цессы принятия решений, учет в мо-
дели ценности влияний на интересы,
включение круга затрагиваемых ин-
тересов в контекст принятия решения
При отборе и учете
интересов на основе
рейтинга стейкхол-
деров, отражающего
их степень заинте-
ресованности и вли-
ятельность
Обоснован-
ность
Различные точки
зрения на пред-
метную область
Вовлеченность всех компетентных
деловых групп в процесс принятия
решения, полнота аргументирования
действий процесса, общеприемле-
мость базиса аргументации, достиг-
нутость и цена компромисса
Баланс: требуемого
уровня партисипа-
тивности и характе-
ристик компромис-
са – с ожидаемым
уровнем риска
Безопасность Последствия для
объектов управ-
ления, обуслов-
ленные взаимо-
влиянием реше-
ний
Контроль и обеспечение наличия
механизмов возврата объекта управ-
ления в исходное состояние посред-
ством активизации соответствующих
решений.
Диагностика:
– помех решению;
– негативных влияний на результа-
ты других решений;
– конкуренции за ресурсы с други-
ми решениями
Критичность реше-
ний
Адаптируе-
мость
Приоритеты вы-
бора и динамика
среды
Полнота представления влияний
внешних факторов в моделях реше-
ний (на всех этапах процесса); вклю-
чение данных о состоянии среды в
контексты
Выбор факторов,
которые могут слу-
жить причиной и
обоснованием от-
мены решений
Рассмотрим предикаты jAPR для
пяти показателей гармоничности, пред-
ставленных в таблице.
Для этого введем ряд дополнитель-
ных обозначений:
DECAT интервал времени, в
котором действует решение DEC ;
GOR множество целей организа-
ции, то есть целей, для которых позиция
21.PGR интерпретирована соответствую-
щим именем владельца;
TRETRP множество решений,
выполненных к моменту T с позитивной
оценкой результата выполнения;
Експертні та інтелектуальні інформаційні системи
76
21, DDMEET интервалы време-
ни действия решений 21, DD пересекают-
ся;
iD решение, чьи идеальные усло-
вия гармоничности включения в SF опи-
сываются предикатом;
jj ADijD ,, элементы поля
решений.
Непрерывность тенденций развития
iUTD
321 EPEPEPUTDPRED i
iDADCONTRDCHADEP ,(.1
ADPDRINTXADLATERDi 51.)
152. LXZADPDRINTY
ADPDRINTXLYZ 4312 .)
1311 . XPCARINTXX
iDPDRINTX 432 .
2312 . XPCARINTXX
1121 XzfXXF
,2122 ffXzf
где 21,LL нижние допустимые границы
значений соответствующих характери-
стик. Противоположное решение может
следовать за данным, только если данное
признано неудовлетворительным либо
какой-то из факторов, влияющих на эф-
фективность прежнего, изменил свое зна-
чение.
),((),(.2 11 ADDCASCADDEP
ADDCONTRDTDDCASC ii ,)),( 1
ii DDCONTRDTADDNEG ,),( 1
., ADDNEG i
Никакие решения из каскада, рас-
крывающие, вместе с iD , решение-
предшественник 1D , не включают допу-
стимых вариантов действий, противоре-
чащих друг другу, и не мешают достиже-
нию результата друг друга.
),((,.3 00 ADDCHAINDADEP
ADLATERDDDCHAIN ii,0
.,), ADDNEGDADMEET ii
Для iD , входящего в цепь реше-
ний, ни одно из предшествующих, пересе-
кающихся с ним по времени, не может
помешать iD ни целевым действием, ни
устранением своих негативных послед-
ствий.
Целевая адекватность iGA .
321 EPEPEPGAPRED
iDADMEETADEP ,.1
iDADCONTRDS ,
., iDADCONTRDCH
Для решений, пересекающихся во
времени, не допустима противоречивость
по целям влияния на проблемную ситуа-
цию и по целям непосредственно осу-
ществляемых воздействий.
iDPDRINTXGORGGEP 31..2
YPCARINTXDPDRINTY i 1143 ..
.,, GGGXOPPOS
Цель воздействия решения не про-
тиворечит ни одной цели организации.
iDPDRINTXEP 43..3
TONTCGNCGN (
iDATTCGCGNcat )
CGNPCGRINTY 13.
)).. 14 PCGRINTXGORY
Цель воздействия решения может
быть соотнесена с какой-то из целей орга-
низации как детализирующая или обеспе-
чивающая.
Удовлетворительность внешнего
качества iOQL
4321 EPEPEPEPOQLPRED i
iDPDRINTXEP 31..1
... 4221 iDPDRINTXXPGRINTY
Експертні та інтелектуальні інформаційні системи
77
Выразители всех затрагиваемых це-
лей и интересов привлечены к принятию
решения.
iDPDRINTXEP 11.(.2
XPPSRINTY 22.
..). 4221 iDPDRINTXYPGRINTZ
Все будущие исполнители вовлече-
ны в процесс решения.
.,,
).
.
).
.
.(
..3
31
21
24
23
21
43
GZIGOPPOS
DPDRINTZ
IGPGRINTY
GIGcatTONTIG
XPCARINTY
XPCARINTY
XPCARINTY
DPDRINTXEP
i
i
Цели решения не противоречат ин-
тересам стейкхолдеров.
.,1,)1
,
.
.
1.1
.1
.
.(.4
06
06
21
31
21
31
GXXOPPOSYY
ADDMEETZZ
ADPDRINTZ
DPDRINTZ
XPGRINTY
ADPDRINTX
XPGRINTY
DPDRINTXEP
ii
ii
i
При одинаковых владельцах целей
осуществляемых воздействий двух реше-
ний относительно одного объекта управ-
ления цели не могут быть противополож-
ны, если время выполнения решений пере-
секается.
Безопасность SAFi
54
321
EPEP
EPEPEPSAFPRED
).,
,,
(.1
ADDINCOMDO
ADDINCOMDSADDPD
TRETRPADADEP
i
ii
Для решения iD найдутся такие
решения в позитивных ретроспективных
практиках, которые позволяют вернуть
объект iD в его исходное состояние, но не
противоречат устранению побочных эф-
фектов iD .
.,
,
,
,.2
2
2
21
22
1
ADDCONTRDCH
ADDCONTRDS
ADADCLEAN
TRETRPADAD
ADDNEGEP
i
i
i
В поле решений нет решений, кото-
рые создают помехи iD и не имеют контр-
мер из состава ретроспективы позитивных
практик, которые, кроме того, не противо-
речат iD .
ADDCONCADEP i ,.3 (Индекс =
`критическое`) ADPDRINT 03. .
Нет критических решений, конку-
рирующих с iD за ресурсы во время его
выполнения.
1.
.1
..4
33
43
06
XPCARINTY
ADPDRINTXAD
DPDRINTXEP i
XZYPUIRINTZ 12.
(Оценка = `неприемлемо`)
YPUIRINT 22. .
Для объекта воздействия решения
iD нет решений, которые оказывают на
него негативные влияния и при этом не
могут быть удовлетворительно нейтрали-
зованы.
ADEP .5 ((Индекс = `критическое`)
iDADMEETADPDRINT ,. 03
).,
,(
i
i
DADCONTRDCH
DADCONTRDS
Нет критических решений, одно-
временных с данным и противоречащих
ему.
Адаптируемость iADAPT
321 EPEPEPADAPTPRED
Експертні та інтелектуальні інформаційні системи
78
iDPDRINTXEP 43.(.1
XPCARINTY 31.
). 41 iDPDRINTZ
.. 31 ZPMVRINTY
Все факторы, влияющие на выпол-
нимость iD , учтены в модели выбора.
iDPDRINTXEP 43..2
XPCARINTY 31.
iDADMEETAD ,
ADPDRINTXXADDPD i 43.,
.).( 31 XXPCARINTY
Для каждого из факторов, влияю-
щих на iD , можно найти такое решение,
осуществляющее обращение результата,
выполнимость которого не зависит от это-
го фактора.
iDPDRINTXEP 43..3
XPCARINTY 31.
ADDPAAD i ,
ADPDRINTXX 43.
.. 31 XXPCARINTY
Влияющему на iD фактору можно
сопоставить решения, воздействующие на
ту же проблемную ситуацию, что и 1D , но
не зависящие от этого фактора.
Выполним метризацию jiQM по-
казателей jiQ для решения iD как оценку
уровня выполненности идеализированных
требований, зафиксированных предикатом
jQPRED , при актуальном состоянии
TSF поля решений SF .
s
N
S
ji LNQM
1
/1 ,
где N число условий sEP в составе пре-
диката; sL уровень выполненности sEP .
sL = MFMNMF / ,
где MF мощность множества объектов,
входящих в TSF , для которых выполне-
на левая часть импликации из sEP ; MN
мощность множества FONO , для эле-
ментов которого импликация ложна.
Интегральные показатели jQG , ха-
рактеризующие аспекты гармоничности
TSF в целом, целесообразно метризо-
вать следующим образом
jQGM
K
i 1
KQjiM / ,
где K число решений D в TSF , для
которых DATT .
На рис. 2 показана связь между рас-
смотренными в статье отношениями и
функциями интеллектуальной информаци-
онной технологии поддержки решений
организации [3], реализующей выявление,
развитие, координацию и использование
экспертного знания на всех этапах жиз-
ненного цикла организационных решений.
Придание приоритетов показате-
лям jiQ и jQG , которое может выпол-
няться экспертно (методом парных срав-
нений [5]), отображает тренд политики
организации в отношении управления
полем решений. Это открывает возмож-
ность автоматизированного формирова-
ния оценок предпочтительности разных
вариантов элемента решения, вырабаты-
ваемого на одном из этапов принятия по-
следнего. К соответствующим элементам
относятся: глубина вмешательства в про-
блемную ситуацию; целевой объект влия-
ния; пакет воздействий; ресурсы и сроки
реализации воздействий; дополнительные
меры для устранения побочных влияний.
Кроме того, оценка показателей и
jQGM для TSF , вместе с системой их
приоритетов, должна входить в условия
инициирования процедур оптимизации
состава TSF в ходе аудита качества
управления. В то же время jiQM для
элементов TSF входят в состав аргу-
ментов целевой функции этой процедуры.
Експертні та інтелектуальні інформаційні системи
79
Функции
Достижение
компромиссов
5
1
3
Выбор
протокола
2
5
Создание
команд
1
3
Формирование
вариантов
5 Выбор
вариантов
2
Анализ
рисков
3
4
5
1
3
Использование
позитивных
практик
Интеграция
циклов
планирования
1
3
Контроль
качества 5
Аудит
тенденций
2Выработка
защитных
действий
4
4
5
Функции
1. Генетика
2. Противопоставленность
Обрат-
ность
3. Соположенность
СвязностьСходство
4. Кластеризация
Каскад Цепь Страховка Тень помехи
Нейтрализация Конкурентность
Проблемная альтернативность
Несовмест-
ность
Конфликт-
ность
5. Гармоничность
в ансамбле поля решений
Непрерывность Целевая адекватность
Обеспеченность внешнего качества
Безопасность Адаптируемость
Формальные отношения
5
Рис. 2. Использование формальных отношений онтологической модели
Выводы
Предложен формальный аппарат
анализа поля решений организации, кото-
рый основан на шести аспектах его гармо-
ничности: непрерывности тенденций раз-
вития, целевой адекватности, удовлетво-
рительности внешнего качества, обосно-
ванности, безопасности и адаптируемости.
Совокупность оценок характеристик этих
шести аспектов, рассматриваемая на мо-
мент завершения одного из циклов плани-
рования в организации, позволяет анали-
тику судить о качестве системы управлен-
ческих процессов (в дополнение к анализу
эффективности, не рассматриваемому в
работе.
Предложен анализ этих характери-
стик и моделей их оценки применительно
к отдельному решению, вырабатываемому
и описываемому согласно онтологической
модели [2]. Его результаты дают ЛПР и
экспертам основания для суждений по
перспективах и последствиях введения
вырабатываемого решения в поле реше-
ний. Эти результаты действуют в составе
применяемых моделей выбора и контекста
проведения экспертного оценивания на
различных этапах жизненного цикла ре-
шения.
Анализ онтологии организации [2]
и структуры ее поля решений с позиций
формализованных в работе отношений
генетической связности, противоположно-
сти, соположенности и кластеризованно-
сти служит необходимой основой для реа-
лизации в среде этой онтологии автомати-
зированных функций интеллектуальной
информационной онтологии поддержки
принятия решений организации [3].
1. Uschold M. et al. The Enterprise Ontology. –
AIAI_TR-1998. – 61 p. – Available at
http://www.aiai.ed.ac.uk/project/enterprise/ent
erprise/ontology.html.
2. Ильина Е.П. Методы и модели использова-
ния экспертно-аналитического знания для
поддержки принятия решений в организа-
ции. Часть 1. Модели знания о решениях //
Експертні та інтелектуальні інформаційні системи
80
Проблеми програмування. – 2016. – № 1. –
С. 89–101.
3. Ильина Е.П., Синицын И.П., Яблокова Т.Л.
Принципы построения интеллектуальной
информационной технологии поддержки
решений в организации // Проблеми про-
грамування. – 2015. – № 2. – С.63–75.
4. Ильина Е.П., Слабоспицкая О.А. Формы,
метрики и свойства отношения сходства
между концептами в онтологиях эксперт-
ных точек зрения // Проблеми програму-
вання. – 2005. – № 4. – С. 39–49.
5. Саати Т.Л. Метод анализа иерархии. – М.:
Радио и связь, 2001 – 386 с.
References
1. Uschold M. et al. The Enterprise Ontology. –
AIAI_TR-1998. – In: [Electronic Resource]
61 p. – Mode of access to text:
http://www.aiai.ed.ac.uk/project/enterprise/ent
erprise/ontology.html.
2. Ilina E.P. "Methods and Models for Employ-
ment of the Expert Analytical Knowledge in
Organization Decision Making. Part I. Deci-
sions Knowledge Models" [In Russian] In:
Problems in Programming. – 2016. – N 1. –
P. 89–101.
3. Ilina E.P., Sinitsyn I.P., Yablokova T.L. "De-
signing principles of the Intelligent infor-
mation technology for organization decisions"
[In Russian] In: Problems in Programming. –
2015. – N 2. – P. 63–75.
4. Ilina E.P., Slabospitskaya O.A. "Forms, met-
rics and properties of the similarity relation
between the concept in expert viewpoints on-
tologies" [In Russian] In: Problems in Pro-
gramming. – 2005. – N 4. – P. 39–49.
5. Saati T.L. Method of hierarchy analysis.-
Moskow: "Radio i sviaz", 2001. – 386 p. (In
Russian).
Получено 14.03.2016
Об авторе:
Ильина Елена Павловна,
кандидат физ.-мат. наук,
старший научный сотрудник,
ведущий научный сотрудник.
Количество научных публикаций
в украинских изданиях – более 50.
http://orcid.org/0000-0002-1528-366X.
Место работы автора:
Институт программных систем
НАН Украины,
03187, Киев-187,
проспект Академика Глушкова, 40,
Тел.: 526 4188.
E-mail: sec_kiev@ukr.net
|