Models and methods for automated analytic support of the organization decisions field

Models and methods for automated analytic support of the organization decisions field

The new approach to the computer support of the organization decision making processes is presented. It is based on the relevant results of the authors` earlier works and is aimed at a goal of integration of a new decision into the actual organization decisions system. There are three factors of the...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Datum:2018
Hauptverfasser: Ilina, E.P., Synitsyn, I.P.
Format: Artikel
Sprache:Russian
Veröffentlicht: PROBLEMS IN PROGRAMMING 2018
Schlagworte:
ontological model of the organization decision making area
proactive harmonization of the decisions
heterogeneous decisions system
expert analytic approach
Diagnostic Value Tree
conceptual compromise
intelligent information technology
UDC 004.822
681.3
519.81
Online Zugang:https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/300
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Problems in programming
Завантажити файл: Pdf

Institution

Problems in programming
id pp_isofts_kiev_ua-article-300
record_format ojs
resource_txt_mv ppisoftskievua/f4/f6ce225a38d198adf24f23673025f7f4.pdf
spelling pp_isofts_kiev_ua-article-3002024-12-16T09:55:32Z Models and methods for automated analytic support of the organization decisions field Модели и методы поддержки аналитического сопровождения поля решений организации Моделі та методи підтримки аналітичного супроводу поля рішень організації Ilina, E.P. Synitsyn, I.P. ontological model of the organization decision making area; proactive harmonization of the decisions; heterogeneous decisions system; expert analytic approach; Diagnostic Value Tree; conceptual compromise; intelligent information technology UDC 004.822, 681.3, 519.81 онтологическая модель сферы принятия решений организации; гетерогенная система решений; проактивная гармонизация решений; экспертно-аналитический подход; диагностическое дерево ценности; концептуальный компромисс; интеллектуальная информационная технологи УДК 004.822,681.3,519.81 онтологічна модель сфери прийняття рішень організації; гетерогенна система рішень; проактивна гармонізація рішень; експертно-аналітичний підхід; діагностичне дерево цінності; концептуальний компроміс; інтелектуальна інформаційна технологія УДК 004.822, 681.3, 519.81 The new approach to the computer support of the organization decision making processes is presented. It is based on the relevant results of the authors` earlier works and is aimed at a goal of integration of a new decision into the actual organization decisions system. There are three factors of the organization decisions field heterogeneity that manifest themselves in today organization. They are connected with coexistence of the different decisions classes (programmed and unprogrammed ones), with  the organization and stakeholders goals system incoherence and with difference of expert viewpoints to be used. The special ontological model of organization decisions area with the formal technique of decisions interrelations analysis is created as a base for the decision field harmonization. Its application to the intelligent information technology for organization decision making support is considered. The expert analytic processes for different decisions making stages based on the Diagnostic Value Tree Model are defined. The methods of the conceptualy compromise models and contexts forming for the expert decision making under the multiview expert groups are created. The results of the proposed approach application in the military strategic planning are characterized.Problems in programming 2017; 3: 113-127 Представлен подход к комплексной автоматизированной поддержке процессов принятия решений организации, объединяющий результаты авторов по гармоничной интеграции новых элементов в поле решений. Он обеспечивает проактивную интеграцию нового решения в систему решений разнотипности, противоречивости системы целей и интересов, а также неоднородности знаний о предметной области. Предложена онтологическая модель сферы принятия решений организации с формализмом взаимодействия решений и метризованными характеристиками гармоничности. Рассмотрены принципы построения интеллектуальной информационной технологии и модели поддержки экспертно-аналитических процессов, реализующих в ее среде действия с проблемными ситуациями. Описано использование предложенного подхода в решении задач оборонного планирования в Вооруженных силах Украины.Problems in programming 2017; 3: 113-127 Надано підхід до комплексної автоматизованої підтримки процесів прийняття рішень організації, що об’єднує результати авторів щодо гармонійної інтеграції нових елементів до поля рішень. Він забезпечує проактивну інтеграцію нового рішення до системи рішень при їх різнотиповості, протирічності системи цілей та інтересів, а також неоднорідності знань про предметну область. Запропоновано онтологічну модель сфери прийняття рішень організації з формалізмом взаємодії рішень та метризованими характеристиками гармонійності. Розглянуто принципи побудови інтелектуальної інформаційної технології та моделі підтримки експертно-аналітичних процесів, що реалізують в її середовищі дії з проблемними ситуаціями. Описано використання запропонованого підходу до розв'язання задач оборонного планування в Збройних силах України.Problems in programming 2017; 3: 113-127  PROBLEMS IN PROGRAMMING ПРОБЛЕМЫ ПРОГРАММИРОВАНИЯ ПРОБЛЕМИ ПРОГРАМУВАННЯ 2018-11-12 Article Article application/pdf https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/300 10.15407/pp2017.03.113 PROBLEMS IN PROGRAMMING; No 3 (2017); 113-127 ПРОБЛЕМЫ ПРОГРАММИРОВАНИЯ; No 3 (2017); 113-127 ПРОБЛЕМИ ПРОГРАМУВАННЯ; No 3 (2017); 113-127 1727-4907 10.15407/pp2017.03 ru https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/300/294 Copyright (c) 2018 PROBLEMS OF PROGRAMMING
institution Problems in programming
baseUrl_str https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/oai
datestamp_date 2024-12-16T09:55:32Z
collection OJS
language Russian
topic ontological model of the organization decision making area
proactive harmonization of the decisions
heterogeneous decisions system
expert analytic approach
Diagnostic Value Tree
conceptual compromise
intelligent information technology
UDC 004.822
681.3
519.81
spellingShingle ontological model of the organization decision making area
proactive harmonization of the decisions
heterogeneous decisions system
expert analytic approach
Diagnostic Value Tree
conceptual compromise
intelligent information technology
UDC 004.822
681.3
519.81
Ilina, E.P.
Synitsyn, I.P.
Models and methods for automated analytic support of the organization decisions field
topic_facet ontological model of the organization decision making area
proactive harmonization of the decisions
heterogeneous decisions system
expert analytic approach
Diagnostic Value Tree
conceptual compromise
intelligent information technology
UDC 004.822
681.3
519.81
онтологическая модель сферы принятия решений организации
гетерогенная система решений
проактивная гармонизация решений
экспертно-аналитический подход
диагностическое дерево ценности
концептуальный компромисс
интеллектуальная информационная технологи
УДК 004.822,681.3,519.81
онтологічна модель сфери прийняття рішень організації
гетерогенна система рішень
проактивна гармонізація рішень
експертно-аналітичний підхід
діагностичне дерево цінності
концептуальний компроміс
інтелектуальна інформаційна технологія
УДК 004.822
681.3
519.81
format Article
author Ilina, E.P.
Synitsyn, I.P.
author_facet Ilina, E.P.
Synitsyn, I.P.
author_sort Ilina, E.P.
title Models and methods for automated analytic support of the organization decisions field
title_short Models and methods for automated analytic support of the organization decisions field
title_full Models and methods for automated analytic support of the organization decisions field
title_fullStr Models and methods for automated analytic support of the organization decisions field
title_full_unstemmed Models and methods for automated analytic support of the organization decisions field
title_sort models and methods for automated analytic support of the organization decisions field
title_alt Модели и методы поддержки аналитического сопровождения поля решений организации
Моделі та методи підтримки аналітичного супроводу поля рішень організації
description The new approach to the computer support of the organization decision making processes is presented. It is based on the relevant results of the authors` earlier works and is aimed at a goal of integration of a new decision into the actual organization decisions system. There are three factors of the organization decisions field heterogeneity that manifest themselves in today organization. They are connected with coexistence of the different decisions classes (programmed and unprogrammed ones), with  the organization and stakeholders goals system incoherence and with difference of expert viewpoints to be used. The special ontological model of organization decisions area with the formal technique of decisions interrelations analysis is created as a base for the decision field harmonization. Its application to the intelligent information technology for organization decision making support is considered. The expert analytic processes for different decisions making stages based on the Diagnostic Value Tree Model are defined. The methods of the conceptualy compromise models and contexts forming for the expert decision making under the multiview expert groups are created. The results of the proposed approach application in the military strategic planning are characterized.Problems in programming 2017; 3: 113-127
publisher PROBLEMS IN PROGRAMMING
publishDate 2018
url https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/300
work_keys_str_mv AT ilinaep modelsandmethodsforautomatedanalyticsupportoftheorganizationdecisionsfield
AT synitsynip modelsandmethodsforautomatedanalyticsupportoftheorganizationdecisionsfield
AT ilinaep modeliimetodypodderžkianalitičeskogosoprovoždeniâpolârešenijorganizacii
AT synitsynip modeliimetodypodderžkianalitičeskogosoprovoždeniâpolârešenijorganizacii
AT ilinaep modelítametodipídtrimkianalítičnogosuprovodupolâríšenʹorganízacíí
AT synitsynip modelítametodipídtrimkianalítičnogosuprovodupolâríšenʹorganízacíí
first_indexed 2025-07-17T10:05:26Z
last_indexed 2025-07-17T10:05:26Z
_version_ 1850412745410740224
fulltext Інтелектуальні інформаційні технології © Е.П. Ильина, И.П. Синицын, 2017 ISSN 1727-4907. Проблеми програмування. 2017. № 3 113 УДК 004.822,681.3,519.81 Е.П. Ильина, И.П. Синицын МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ПОДДЕРЖКИ АНАЛИТИЧЕСКОГО СОПРОВОЖДЕНИЯ ПОЛЯ РЕШЕНИЙ ОРГАНИЗАЦИИ Представлен подход к комплексной автоматизированной поддержке процессов принятия решений организации, объединяющий результаты авторов по гармоничной интеграции новых элементов в по- ле решений. Он обеспечивает проактивную интеграцию нового решения в систему решений разно- типности, противоречивости системы целей и интересов, а также неоднородности знаний о предмет- ной области. Предложена онтологическая модель сферы принятия решений организации с форма- лизмом взаимодействия решений и метризованными характеристиками гармоничности. Рассмотрены принципы построения интеллектуальной информационной технологии и модели поддержки эксперт- но-аналитических процессов, реализующих в ее среде действия с проблемными ситуациями. Описано использование предложенного подхода в решении задач оборонного планирования в Вооруженных силах Украины. Ключевые слова: онтологическая модель сферы принятия решений организации, гетерогенная систе- ма решений, проактивная гармонизация решений, экспертно-аналитический подход, диагностическое дерево ценности, концептуальный компромисс, интеллектуальная информационная технология. Введение Развитие методов и средств моде- лирования деятельности современных ор- ганизационных систем осуществляется в условиях многообразия типов организа- ций, новых парадигм управления и требо- ваний к разноаспектной координации процессов деятельности (целевой, вре- менной, ресурсной). Это определяет по- требность в создании моделей организа- ции, объединяющей различные аспекты ее рассмотрения: систему бизнес-процессов, систему целей и интересов, а также си- стему решений. Модель организации, центрирован- ная на ее решениях, была предметом рас- смотрения в подходах [1, 2]. Появившийся недавно стандарт DMN [3] вводит концепт Решение в состав наиболее развитой и стандартизированной модели представления деловых процессов BPMN [4]. Однако имеющиеся подходы не со- здают достаточной базы для многоаспект- ной координации в организациях со слож- ной и динамичной системой направлений, приоритетов и условий деятельности. По- следняя предполагает сосуществование и взаимовлияние технологически различных видов решений. Они обладают разной структурой процессов принятия, разной потребностью в непосредственном обра- щении к распределенному опыту специа- листов, разными жизненными циклами, разной функциональной ролью в деловых процессах и разными связями с системой целей организации. Разработанные на сегодня модели ориентированы на отдельные виды реше- ний и отдельные потребности их анализа. Модель DMN изначально разрабо- тана для так называемых деловых решений [5], обладающих существенной повторяе- мостью, максимальным уровнем формали- зованности и представимостью актом вы- бора одного из фиксированных вариантов действия. Кроме того, в ней предусмотрена связь с деловыми процессами, но не с це- лями организации. Модель [6], созданная для форми- рования эффективных процессов приня- тия сложных решений, предусматривает связи с интересами стейкхолдеров, но не с деловыми процессами организации. Кро- ме того, она не рассматривает связей с другими принимаемыми и принятыми решениями. Модель GOBPMN [7] связывает де- ловой процесс с целями, но не включает и не подразумевает использование концепта решения. То же самое справедливо для моделей проекта, использующего язык GoalSpec [8]. Інтелектуальні інформаційні технології 114 Целью данной работы являются:  формулирование и обоснование постановки задачи поддержки гармонизо- ванного принятия решений в современной организации;  обобщение результатов работ авторов по созданию, исследованию и ис- пользованию моделей и методов решения этой задачи. Построение методов и моделей осуществлялось с учетом перспективы их дальнейшего развития с использованием парадигмы Semantic Business Process Management [9]. Модель гетерогенного поля решений организации Осуществление управления в со- временной организации обладает рядом специфических черт, имеющих определя- ющее значение для эффективной под- держки процессов принятия решений. Эти черты определяются как приоритетами современных парадигм менеджмента, так и внешними факторами функционирова- ния в условиях глобального экономиче- ского кризиса. Анализ [10] имеющихся данных и мнений специалистов позволил выде- лить следующий набор условий, состав- ляющих основные вызовы созданию современных средств поддержки деятель- ности лиц, принимающих решения (ЛПР). В первую очередь, они влияют на дея- тельность крупных организационных си- стем, в том числе, вовлеченных в решение задач поддержки государственных инте- ресов. В число таких условий входят сле- дующие. С1. Динамичность изменений влия- ющих факторов среды. С2. Совмещение, в рамках системы решений организации, схем стратегическо- го управления с процессами внепланового оперирования возникающими проблемны- ми ситуациями. С3. Решение проблем, ситуативно порождаемых обязательствами организа- ции по внешнему сотрудничеству, одно- временно с осуществлением деятельности организации по достижению ее внутрен- них целей и интересов. С4. Приоритетность требований к интегральным свойствам системы реше- ний организации в условиях их партиси- пативности, взаимозависимости и оказа- ния побочных влияний на объекты управ- ления. С5. Значительный объем и разнооб- разие потока решений при ограниченности ресурсов для их принятия. С6. Важность и специфичность тре- бований к комплексной защищенности ис- пользуемой и формируемой информации. Система решений организации, ко- торая становится в этих условиях основ- ным интегральным объектом исследования и управления качеством, имеет гетероген- ный характер. Прежде всего, она предпо- лагает взаимодействие двух типов реше- ний, названных Саймоном [11] програм- мированными и непрограммированными. Различие этих типов определяет границы сфер использования двух базовых моделей процессов поддержки принятия решений, упомянутых выше. Программированные решения орга- низации представлены классами однотип- ных часто принимаемых решений с фор- мализованными алгоритмами их принятия и априори заданным составом исходной информации. Они осуществляют формаль- ный выбор из наперед фиксированного множества возможностей. Для таких ре- шений характерны фиксированные пози- ции в бизнес-процессах деятельности ор- ганизации. Непрограммированные решения, в противовес первым, являются, в общем случае, уникальными, служат для поиска ответов на обнаруженную или ожидаемую проблемную ситуацию в деятельности ор- ганизации и существенно используют в процессах принятия непосредственно вы- являемые мнения специалистов и стейк- холдеров. Типами программированных реше- ний, определяемыми их позицией в дея- тельности организации, являются следую- щие:  многократно принимаемое ин- структивно зафиксированное деловое ре- шение тактического или оперативного уровня; Інтелектуальні інформаційні технології 115  вспомогательное решение стра- тегического уровня;  решение стратегического уровня с моделью, обобщившей предшествующий опыт лучших практик. Аналогично, типами непрограмми- рованных решений являются:  установочное (элемент страте- гии, концепции или системы целевых про- грамм);  антикризисное (противостояние угрозам и помехам для целей организации, реформирование организации из-за небла- гоприятных условий);  инновационное (создание усло- вий для использования новых возможно- стей либо реформирование организации из-за повышения уровня требований к по- казателям деятельности);  делегированное (ответ на зада- ние по отработке внешней проблемной си- туации в рамках компетенции, закреплен- ной за организацией обязательствами внешнего сотрудничества). В организации, функционирующей в рассмотренных выше условиях управле- ния, по необходимости развертываются мета-процессы управления процессами принятия решений каждого из рассмот- ренных типов. Они осуществляют разви- тие деятельности в сфере управления и мо- гут придавать модели решения любого из видов гибридный характер. Эти мета-процессы охарактеризова- ны на рис. 1, 2. В табл. 1, 2 представлены базовые элементы моделей управляемых ими процессов принятия решений и их из- менения, которые могут осуществляться в ответ на вызовы С1- С6 в указанных точках мета-процессов (цифра перед точкой ну- мерует этап, после точки  действие в его составе (см. рис. 1, 2)). Выявление инструктивных требований и правил Анализ опыта деятельности Выявление и обобщение экспертных знаний Построение формальных правил и алгоритмов Этап 2. Организация и сопровождение процессов принятия и выполнения решений Определение исполнителей Выполнение формальных процедур модели Оценка и утверждение Этап 3. Развитие модели принятия решений Статистический анализ корреспондентности и диагностика узких мест Формулировка дополнительных требований Актуализация модели принятия решений Коррекция определения класса решений Этап 1.Формирование модели процесса принятия решений Адаптация правил к текущему состоянию организации Верификация результатов Рис. 1. Мета-процесс управления процессом принятия программированного решения заданного класса Этап 1.Первичная спецификация решения Идентификация типа причины требующей принятия Формализация внешней постановки проблемы Поиск и анализ аналогов Этап 2. Формирование модели принятия решений Этап 3. Реализация на і-том этапе процесса принятия решений Формирование команды Этап 4. Оценка, развитие и обобщение модели процесса принятия решений Уточнение модели следующего этапа Выявление затрагиваемых областей деятельности, интересов и компетентных деловых групп Формирование элементов модели на основе аналогов Экспертный выбор среди новых значений элементов и их уточнение Когнитивное формирование новых элементов и интеграция модели Выбор деловых групп для участия в процессе и их полномочий Выполнение формальных процедур Интеграция и оценка результата Оценка внутреннего качества процесса Оценка внешнего качества процесса Коррекция, обобщение и развитие сохраняемой модели процесса Определение класса решений и наследуемых элементов модели Выполнение экспертных процедур Рис. 2. Мета-процесс управления процессом принятия непрограммированного решения Інтелектуальні інформаційні технології 116 Таблица 1 Структура и развитие модели процесса принятия программированных решений Ролевая по- зиция эле- мента моде- ли Базовое содержание Изменения, отвечающие за необходимое становление и раз- витие модели в действующей системе вызовов Характер изменения Условие, определяю- щее потреб- ность Точки формиро- вания в модели процесса (см. рис. 1) Связь с деятель- ностью Локализация в бизнес-процессе Введение правил альтерна- тивной локализации Включение связи с целевы- ми программами Спецификация цели, пресле- дуемой решением С1, С6 С2 С2, С4 1.5, 3.3 1.2 3.2, 33 Входная информация Фиксированный перечень источни- ков Спецификация полномочий доступа Спецификация уровня и условий приемлемости ис- точников Изменение зафиксированно- го состава С6 С4, С5 С1, С4 1.2, 3.2 1.4, 3.2, 1.3 1.3, 1.4, 3.3, 3.4 Альтерна- тивные дей- ствия по реализации цели Априорно фикси- рованное множе- ство Фиксированный алгоритм выбора предпочтительного варианта Расширение множества, в том числе за счет непосред- ственной генерации новых элементов Изменение алгоритма, ис- пользование экспертных процедур С1, С3, С4 С1, С3, С4 1.2, 1.3, 3.3 3.2, 3.3 Результат принятия Выбранное дей- ствие; Оценка рис- ка Отражение аргументации, персонификации мнений, возможных побочных влия- ний, рекомендаций по вы- полнению, оценки результа- тов выполнения С1 - С4 3.2, 3.3, 2.4 Помимо гетерогенности, связанной с типами решений, входящих в состав по- ля решений организации, к факторам, требующим гармонизации в системе ре- шений, принадлежат следующие:  возможная конфликтность си- стемы целей (цели организации данного и предыдущих периодов планирования, ин- тересы стейкхолдеров, цели внешнего со- трудничества, цели реагирования на воз- никшие проблемные ситуации);  неоднородность системы зна- ний об объектах предметной области дея- тельности организации (точки зрения раз- ных деловых групп);  множественность и разнотип- ность взаимовлияний решений. Модель MSF поля решений SF организации, описывающая представлен- ную структуру конструктивно для под- держки качества принимаемых решений, имеет следующий вид: NiiSMDMSF ,...,1}{  , SST , MHG , MHSF , MHVP , где SMD  структурная модель, представ- ляющая собой конкретизацию структур из табл. 1, 2 для i-го класса решений; Інтелектуальні інформаційні технології 117 Таблица 2 Структура и развитие модели процесса принятия непрограммированных решений Ролевая позиция элемента мо- дели Базовое содержание Изменения, отвечающие за необходимое становление и развитие модели в действующей системе вызовов Характер изменения (расширения) Условие, определяющее потребность Точки формиро- вания в модели процесса (см. рис. 2) Проблемная ситуация Базовый конфликт, проявления про- блемы, область влияний Спецификация принад- лежности одному из выде- ленных классов проблем, определяющая наследова- ние типовых элементов решения или их рамочных схем С2, С4, С5 1.1, 4.3 Цель и харак- тер планиру- емого влия- ния Объект-мишень, его изменяемые свой- ства, целевое усло- вие изменений, ожидаемое в ре- зультате влияние на проблемную ситуа- цию Наследование параметров, типовых для проблемно- определенного класса ре- шений, либо их рамочное использование с уточне- нием и коррекцией Спецификация принад- лежности одному из целе- определенных классов С2, С4, С5 С2, С3, С4 2.2, 3.5, 4.3 2.2, 4.3 Команда, реализующая процесс Учитываемые точки зрения бизнес- групп, распределе- ние ролей, критерии выбора участников, состав команды Рекомендованные модели экспертных групп, алго- ритмы выбора экспертов (для классифицированного решения) С2, С5, С6 1.4, 2.1, 4.3 Возможные варианты воздействия на проблем- ную ситуа- цию Экспертно проду- цируемые варианты и их аргументация Множество мероприятий реализации: – предварительно опре- деленное в связи с целью воздействия или на осно- вании класса проблемы; – рекомендуемое на ос- новании анализа ретро- спективы аналогичных решений С2, С3, С5 3.5, 4.3 Выбор вари- анта воздей- ствия Формируемая мо- дель ценности, ар- гументация, резуль- тат Замена экспертной процеду- ры фиксированным алго- ритмом (для фиксированно- го класса решений) Предоставление экспертам гипотетической аргумента- ции и рекомендаций, по ре- зультатам автоматизирован- ного анализа состояния си- стемы решений организации С2, С3, С5 С4 4.3 2.2, 2.4, 4.3 Оценка ре- зультата Априорная оценка риска, экспертное мнение о негативных влияниях, экспертная оценка результатов выполнения Предварительно опреде- ленные ожидаемые нега- тивные влияния, формаль- ный алгоритм оценки по- казателей удовлетвори- тельности выполнения С4, С5 2.2, 4.3 Інтелектуальні інформаційні технології 118 SST  множество статусов решений в SF ; MHG  модель гармоничности ре- шения по отношению к системе целей, ак- туальных для организации; MHSF  модель гармоничности решения по отношению к другим решени- ям в SF ; MHVP  модель гармоничности решения по отношению к актуальным точ- кам зрения на объект управления. Модель состояния поля решений имеет вид iEDMSSF { , iSMD , iST , iXMG , iXMSF , MiiXMVP ...,,1}  , где ED  экземпляр решения класса с мо- делью SMD ; ST  состояние решения; XMG  характеристики положения решения в системе целей; XMSF  характеристики положе- ния решения в поле решений; XMVP  характеристики приемле- мости решений для стейкхолдеров. Для поддержки процессов принятия и сопровождения решений организации, основанных на рассмотренных моделях, был разработан ряд формальных механиз- мов и средств их реализации, описанных в следующих разделах. Онтология решений организации и информационная технология поддержки деятельности ЛПР Формализация представления орга- низационных решений, необходимая для создания модели поля решений организа- ции, должна вписывать ракурс принятия решений в общую онтологию организации [9] и быть конструктивной для аксиомати- зации и использования критериев гармони- зованности. С этой целью был построен механизм онтологического представления решений, описанный в [12]. Предложенная онтологическая мо- дель использует такие категории концеп- тов как Решение, Цель, Проблемная ситуа- ция, Побочное влияние, Ценность, Модель ценности. Определение Решения включает все элементы, использованные в табл. 2. Особенностями этого многоаспектного определения являются:  отражение двух уровней целей решения  тех, объектом которых является элемент разрешаемой проблемной ситуа- ции, и тех, которые касаются объекта непосредственно осуществляемого воздей- ствия;  введение знаний о возможных негативных влияниях, сопровождающих выполнение решения, и о возможностях их предотвращения или компенсации. Аналитическую конструктивность модели обеспечивает ряд классов аксиома- тизированных отношений, к которым от- носятся [13] генетические, сополагающие, противопоставляющие, а также отношения кластеризации и метризованные отноше- ния гармоничности. Кластеры обеспечивают выбор для данного решения подмножества из теку- щего состояния поля решений, элементы которого играют роли, соответствующие типу кластера, при выполнении этих ре- шений (как позитивные, так и негатив- ные). Отношения гармоничности опреде- ляют уровни гармоничности данного ре- шения с состоянием организации и ее по- ля решений (см. табл. 3) и определяются на основе онтологических определений решений с использованием отношений кластеризации [13]. В качестве модели средства автома- тизации деятельности по принятию реше- ний в организации, осуществялемой в си- стеме рассмотренных выше вызовов и по- требностей гармонизации мнений и воз- действий, в [14] была предложена концеп- ция интеллектуальной информационной технологии поддержки организационных решений (ИИТ ППОР). Особенностями ИИТ ППОР явля- ются:  включение в число пользовате- лей всех лиц, непосредственно или опо- средованно влияющих на качество и эф- фективность принимаемого решения; Інтелектуальні інформаційні технології 119 Таблица 3 Характеристика аспектов гармоничности поля решений организации Аспект гармо- ничности Гармонизуемые объекты Идеализированные требования Условия сужения области приложе- ния требований Непрерывность тенденций раз- вития 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 адек- ватность Цели решений, цели организации Непротиворечивость целей: между этапами процесса решения, между решениями, целями решений и орга- низации. Актуальность целей решения для це- лей организации В актуальном вре- менном интервале действия целей Удовлетвори- тельность внешнего каче- ства 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 ме- ханизмов возврата объекта управле- ния 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 Для критических решений 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 Набор факторов, которые могут слу- жить причиной и обоснованием от- мены решений  использование всех информаци- онных ресурсов организации и экспертных знаний ее сотрудников;  акцентирование на советующем характере взаимодействия с участниками процессов принятия решений, при совме- щении активной позиции системы (преду- преждение о рисках, рекомендации по ор- ганизации процесса, введение в курс дел по изменившейся ситуации) и пассивной (справки по запросам);  максимальное использование параллельных контекстов и оценок, осно- ванных на разных точках зрения;  сохранение для последующего семантически организуемого доступа всех Інтелектуальні інформаційні технології 120 полученных результатов, независимо от истории вырабатывавшихся решений (успешные, неуспешные, недоформиро- ванные, отложенные в выполнении и т. д.). Интеллектуальный характер ИИТ ПОР определяется использованием специ- альных структур знаний о предметной об- ласти принимаемых решений, а также мо- делями для активного вмешательства ав- томатизированного средства в процессы принятия решений организации с исполь- зованием операций получения нового зна- ния на основе этих структур. ИИТ ППОР использует в качестве структур знания об организации: охаракте- ризованную выше онтологическую модель, потребности стейкхолдеров, поле целей, поле решений, дневник состояния внешней среды, справочники по доступным моделям и методам, паспорта доступных программ- ных и информационных компонентов. Функции непосредственной под- держки процессов принятия решений в условиях возможных разногласий знания, гетерогенности поля решений, ведения опыта деятельности и управления каче- ством поддерживаются аппаратом фор- мальных отношений онтологической мо- дели, как показано на рис. 3. Номера эле- ментов из блока Формальные отношения при именах функций указывают на ис- пользование первых в реализации вторых. Работа в среде ИИТ ППОР предпо- лагает обмен информационными объекта- ми между реальными и виртуальными участниками процесса. Это реплики ИИТ ППОР (вопросы, ответы, форматы для от- ветов, советы); реплики участников про- цесса (запросы, предоставляемые допол- нительные сведения, уточненные версии рамочных моделей, рекомендованных ИИТ ППОР); послания модераторов про- цесса другим участникам (информация для ознакомления, уточнения, оценки). Поддержка экспертно- аналитических процедур процесса принятия решения Экспертно-аналитическая парадиг- ма решения задач оценивания, выбора или диагностики относительно объектов, зна- ние о которых слабо формализовано, не- полно либо противоречиво, является не- обходимым механизмом для поддержки процесса принятия решений в рассматри- ваемых условиях. Ее отличительной особенностью служит предоставление со стороны авто- матизированных средств как функций взаимодействия с экспертом (запрос мне- ния, информирование, совет, введение мнения и аргументации в информацион- ное поле процесса), так и аналитических функций, формирующих новые сведения посредством автоматического оперирова- ния структурами корпоративного знания и информацией текущего процесса. Достижение компромиссов Выбор протокола Создание команд Формирование вариантов Выбор вариантов Анализ рисков ФУНКЦИИ ФОРМАЛЬНЫЕ ОТНОШЕНИЯ 1.Генетика 2. Противопоставленность Обратность Конфликтность Несовместимость 3.Соположенность Связность Сходство 4. Кластеризация Каскад Цепь Страховка Тень помехи Нейтрализация Конкурентность Проблемная альтернативность 5. Гармоничность в ансамбле поля решений Непрерывность Безопасность Адаптируемость Обеспеченность внешнего качества Использование позитивных практик Интеграция циклов планирования Контроль качества Аудит тенденций Выработка защитных действий ФУНКЦИИ Целевая адаптивность 5 1 3 2 5 1 3 5 1 3 4 2 4 5 5 4 5 1 3 1 3 5 Рис. 3. Поддержка функций ИИТ ППОР онтологической моделью сферы принятия решений организации Інтелектуальні інформаційні технології 121 При поддержке процессов принятия организационных решений использование экспертиз актуально на этапах анализа проблемной ситуации, выбора цели непо- средственного воздействия (постановки задачи), выбора способа воздействия и оценки результатов выполнения решения. В качестве формального аппарата такой поддержки была разработана модель Диагностического дерева ценности DE [15] и программный комплекс Диагности- ческая экспертиза [16], реализующий ра- боту с ней. Модель DE представляет собой иерархию критериев предпочтения X , де- тализирующих целевую характеристику GX для класса экспертируемых объектов, и систему продукционных правил PR вы- бора рекомендаций по дальнейшим дей- ствиям с объектом экспертизы на основе системы полученных экспертных оценок терминальных критериев. Для оценок кри- териев задана специальная процедура ча- стичной линейной свертки с обобщением по множеству экспертов GXDE  , iDX{ , NiiRX ...,,1}  , PR , (1) где iDX  описание критерия iX , ii STSDX  , iSTE , iSTF , iSTS  (Лист, Неоцениваемый узел, Оцениваемый узел)  структурный статус критерия; iSTE  (Экспертное значение, Нор- мативное значение, Двойное значение)  статус относительно процедур оценки кри- терия; iSTF  (Узел, интегрируемый сверткой, Узел, включаемый только в пра- вила PR )  статус для процедур интегри- рования в оценку GX . Возможность выполнения аналити- ческих функций, использующих структуры корпоративного знания, достигается вве- дением диагностического дерева ценности в онтологию сферы принятия решений ор- ганизации как концепта Аргументирован- ное дерево ценности [17]. Учитывая необходимость реализа- ции аналитических функций формирова- ния компромиссных версий Дерева ценно- сти и контекста оценивания (для случая экспертной группы, в которой представле- ны различные точки зрения на онтологи- ческие определения элементов постановки экспертной задачи) в [18] были предложе- ны методы достижения концептуального компромисса. Эти методы основаны на по- строении функции полезности iVFU ( , ),( iiE , )),( jiE , оценивающей эффект для представителей точки зрения iV от замены собственного онтологического определе- ния концепта ),( iiE на определение ),( jiE из онтологии точки зрения jV . Такой эф- фект оценивается как баланс потерь и при- обретений. При этом потери для iV связа- ны с игнорированием или заменой элемен- тов исходного определения, а их суще- ственность определяется актуальностью этих элементов для решения аналогичных задач, степенью определенности онтоло- гического знания о них, а в случае замены  степенью аналогии [19] между исходным и итоговым концептом. Приобретения для iV связаны с повышением исходного уров- ня определенности знания и непротиворе- чивым включением новых элементов в он- тологическое определение. Приобретения для jV при рассмотренной замене опреде- ляются приемлемостью определения ),( jiE для iV (учитывая создание предпо- сылок для будущего взаимодействия точек зрения). Еще одним способом обеспечения взаимодействия точек зрения служит по- строение онтологически обоснованного многотурового Дельфи-процесса, череду- ющего виртуальные туры, выполняемые на основе формального анализа онтологиче- ских моделей, с реальными [18]. В работе [20] была предложена мультиагентная модель для управления эф- фективностью Дельфи-процесса эксперти- зы по оценке скалярного параметра. Онто- логическая базированность моделируемого Дельфи-процесса обеспечивает формиро- вание политики, направленной не только на сближение оценок, но и на повышение убедительности их аргументации. Інтелектуальні інформаційні технології 122 Области и результаты применения разработанных механизмов Методы и модели анализа поля ре- шений системы организационного управ- ления, описанные в предыдущих разделах, были апробированы при создании техно- логий экспертно-аналитической поддерж- ки процессов программно-целевого управ- ления и средств автоматизированной под- держки решения задач развития Воору- женных сил Украины (ВСУ). Описание и исследование предло- женных технологических решений под- держки целевых программ дано в работах [21–26]. К ним относится технология экс- пертно-аналитического сопровождения жизненного цикла комплексной програм- мы развития государственной отрасли. В ее составе развиты модели оценки каче- ства плановых решений относительно за- даний, входящих в состав программы. В роли показателя качества выступает ин- декс перспективности IP , основанный на многокритериальной формализации риска решения, трактуемого как степень непол- ноты достижения цели задания )}),,(({)( DEGTEFDIP  где D  оцениваемое решение; F  функция интеграции и обобще- ния аргументированных экспертных оце- нок E ; DE  модель диагностической экс- пертизы (1); GT  дерево целей, поставленных в соответствие элементом DE , и используе- мое в аргументации элементов DE [17]. Предложены процедуры решения задач моделирования целевой эффектив- ности, анализа взаимосвязей программ и их элементов, экспертизы индекса пер- спективности, оценки качества выполне- ния. Разработаны алгоритмы обобщения индивидуальных мнений и обобщения итогового решения экспертизы, базиро- ванные на онтологическом представлении привлеченных точек зрения на предмет- ную область стратегического управления отраслью. Предложен технологический про- цесс поддержки экспертного мониторинга и актуализации Государственных про- грамм развития, основанных на моделях целевой эффективности и социальных рисков программ. Разработаны процедуры многотурового экспертного процесса, в котором знания специалистов в предмет- ной области используются в комплексе со знаниями носителей и выразителей соци- альных интересов (выявление и анализ цепочек "целевая эффективность  побоч- ные эффекты  социальная приемле- мость"). Использование разработанных фор- мальных механизмов для решения задач развития ВСУ осуществлялось как посред- ством создания моделей и программных комплексов, включенных в состав разрабо- танных и используемых автоматизирован- ных систем (АРИАДНА, КЛЕОПАТРА, РЕСУРС), так и при участии в выполнении научно-исследовательских работ по фор- мированию и оценке программ оборонного планирования и созданию автоматизиро- ванных систем. В табл. 4 приведены связи разработанных моделей с нормативно за- фиксированными задачами развития Во- оруженных сил Украины и целями исполь- зования таких моделей. Таблица 4 Характеристика моделей, используемых в поддержке деятельности ЛПР Вооруженных сил Украины Задачи развития ВСУ Экспертно-аналитические модели Цели использования моделей 1 2 3 Анализ и прогноз военно-политической обстановки с выяв- лением приоритетов развития ВСУ Определение приоритетов видов и родов войск Поддержка деятельности по формированию оснований для установления приоритетов целевых программ и их элементов Інтелектуальні інформаційні технології 123 Окончание табл. 4 1 2 3 Развитие структур управления ВСУ Оценивание уровня соответ- ствия варианта структуры ВСУ военной доктрине Украины Оценка обоснованности состояния структур управления потребностями, определенными на высшем стратегическом уровне Подготовка перехода к программному управлению оборон- ными ресурсами Оценивание показателей научно-исследовательских и опытно-конструкторских ра- бот и образцов вооружений и военной техники (ВВТ) Подготовка предложений по развитию ВВТ Поддержка работы с предложениями про- мышленности Формирование предложений по проведению тендеров и анализ результатов Оптимизация струк- туры и численности ВСУ Оценка удовлетворительно- сти состояния военных фор- мирований Оценка фактического и прогнозируемого со- стояния и рекомендации по изменениям Оценивание проектов планов реформирования Подготовка планов и выявление ресурсных потребностей Оценивание перспективности годового плана организаци- онных мероприятий рефор- мирования ВСУ Поддержка реализации среднесрочных пла- нов в короткосрочной перспективе Оценивание уровня соответ- ствия варианта структуры ВСУ военной доктрине Украины Анализ приемлемости и обоснованности ва- рианта плана Усовершенствование системы управления Оценка качества принимае- мого решения Аудит механизмов принятия решений в условиях имеющейся информационной под- держки и кадрового потенциала Оценивание уровня обеспе- чения автоматизированной поддержки класса организа- ционных решений Аудит удовлетворительности имеющихся средств автоматизации и обоснование пред- ложений по разработке и закупке Модель полезности про- граммной компоненты для поддержки класса решений Анализ предложений на разработку или за- купку Модель полезности инфор- мационной компоненты для поддержки класса решений Анализ имеющейся информационной базы и определение потребностей ее развития Улучшение каче- ственных параметров создаваемых элемен- тов военного органа Оценка удовлетворительно- сти состояния военных фор- мирований Оценка перспективности текущего, обеспе- чиваемого и запланированного состояния Разработка программ развития ВСУ Оценивание перспективности годового плана организаци- онных мероприятий рефор- мирования ВСУ Формирование и актуализация программы реформирования ВСУ Оценивание показателей научно-исследовательских и опытно-конструкторских ра- бот и образцов вооружений и военной техники (ВВТ) Формирование и актуализация программы обеспечения и развития вооружений и воен- ной техники Оценка индекса перспектив- ности заданий и программ Оценка проектов целевых и видовых про- грамм Інтелектуальні інформаційні технології 124 Выводы Комплексная автоматизация про- цессов принятия решений современной организационной системы требует по- строения модели поля ее решений, обеспе- чивающих возможность непротиворечивой интеграции нового решения, выполняемой уже в процессе его принятия. Предложенный подход использует в качестве основы для интеграции специ- альную онтологическую модель сферы принятия решений, устанавливающую связь этой сферы с другими ракурсами ор- ганизации  системой целей и системой бизнес-процессов. Кроме того, разрабо- танные методы и модели позволяют выяв- лять потенциальные и проявленные кон- фликтные ситуации, поддерживая дея- тельность по координации и аудиту состо- яния системы решений. Анализ взаимодействия между ре- гламентными и ситуативно обусловлен- ными решениями, в сочетании с механиз- мами эффективного привлечения знаний специалистов и формального вывода ре- комендаций, выносимых на их рассмотре- ние, создает условия для снижения риска по отношению к качеству осуществляемо- го управления. Предложенные задачи и механизмы экспертно-аналитического сопровождения в поле решений продемонстрировали свою актуальность для такой комплексной и распределенной области принятия реше- ний как оборонное планирование. Созда- ние банка многокритериальных моделей ценности, правил вывода рекомендаций по управлению, а также актуальных перечней деловых групп, компетентных для кон- кретных видов решений, позволяют повы- сить эффективность и обоснованность, в первую очередь для стратегических реше- ний отрасли. Целесообразными направлениями дальнейшего развития подхода являются создание программных сервисов для про- цессов экспертно-аналитической поддерж- ки принятия решений и исследование та- кого объекта как система решений обеспе- чения кибербезопасности в критической информационной инфраструктуре. 1. Frankel E.G. Quality Decision Management – The Heart of Effective Futures-Oriented Management: A Primer for Effective Decision-Based Management. New York: Springer, 2008. 110 p. 2. Bernus P., Uppington G. Co-ordination of management activities – mapping organisa- tional structure to the decision structure. Conen W., Neumann G. Coordination Technology for Collaborative Application – Organizations, Processes, and Agents. Lect. Notes Comp. Sci. 1998. № 1364. P. 25–38. 3. Decision Model and Notation (DMN). Version 1.1. Object Management Group, Inc, 2016. 182 p. [Electronic resourse]. Mode of access: http://www.omg.org/spec/DMN/1.1. 4. Business Process Model and Notation (BPMN). Version 2.0 Object Management Group, 2011. 538 p. [Electronic resourse]. Mode of access: http://www.omg.org/spec/BPMN/2.0/PDF. 5. Taylor J. An Introduction to Decision Modeling with DMN. Decision Management Solutions, 2016. 12 p. 6. Matheson J.E. Decision Analysis = Decision Engineering. INFORMS Tutorials in Operations Research, 2005. P. 195–212. [Electronic resourse]. Mode of access: http://pubsonline.informs.org/doi/pdf/10.1287 /educ.1053.0015. 7. Calisti M., Greenwood D. Goal-Oriented Autonomic Process Modeling and Execution for Next Generation Networks. Burgess M., Denazis S. (eds.) Modeling Autonomic Communication Environments. Proc. of 3-rd IEEE International Workshop. MACE. 2008. P. 38–50. 8. Sabatucci L., Ribino P., Lodato C., Lopes S., Cossentino M. GoalSpec: A Goal Specifica- tion Language Supporting Adoptivity and Evolution. International Workshop on Engi- neering Multi-Agent Systems EMAS 2013: Engineering Multi-agent Systems. P. 235–254. 9. Filipowska A., Hepp M., Kaczmarek M., Markovic I. Organisational Ontology Frame- work for Semantic Business Process Man- agement. Lect. Notes in Business Information Processing. 2009. Vol. 21. P. 1–12. 10. Ильина Е.П. Управление качеством орга- низационных решений на основе формали- зованного корпоративного знания. Ч 1. Он- тология организационных решений. Мате- матические машины и системы. 2014. № 1. С. 129–142. http://link.springer.com/bookseries/7911 http://link.springer.com/bookseries/7911 Інтелектуальні інформаційні технології 125 11. Simon H.A. The New Science of Management Decision. NY: Prentice Hall PTR, 1977. 175 p. 12. Ильина Е.П. Методы и модели использова- ния экспертно-аналитического знания для поддержки принятия решений в организа- ции. Часть 1. Модели знания о решениях. Проблеми програмування. 2016. № 1. С. 89 – 101. 13. Ильина Е.П. Методы и модели использо- вания экспертно-аналитического знания для поддержки принятия решения в орга- низации. Часть 2. Онтологические отно- шения и анализ гармоничности поля реше- ний. Проблеми програмування. 2016. № 4. С. 66–80. 14. Ильина Е.П., Синицын И.П., Яблокова Т.Л. Принципы построения интеллектуальной информационной технологии поддержки решений в организации. Проблеми програ- мування. 2015. № 2. С. 63–75. 15. Ильина Е.П., Слабоспицкая О.А., Сини- цын И.П., Яблокова Т.Л. Автоматизиро- ванная поддержка принятия решений по управлению программами фундаменталь- ных научных исследований с использова- нием экспертной методологии. Киев, 2010. 94 с. (Препринт. Киев: Институт программных систем НАН Украины, 2010). 16. Комп’ютерна програма “Програмний комплекс формування та інтелектуального узагальнення багатокритеріальних експе- ртних оцінок”. Настанова користувача. Свідоцтво про реєстрацію авторського права на твір № 31357 від 14.12.2009. Ки- їв: Державний департамент інтелектуаль- ної власності МОНУ. 17. Ильина Е.П. Представление и использова- ние модели "Дерево ценности" в онтологи- ях партисипативного принятия решений. Сборник трудов СНУЯЭиП, № 1 (25), 2008. С. 110–121. 18. Ильина Е.П. Функции и методы поддержки современных парадигм метода Дельфи. Проблеми програмування. 2009. № 1. С. 36–52. 19. Ильина Е.П., Слабоспицкая О.А. Формы, метрики и свойства отношения сходства между концептами в онтологиях эксперт- ных точек зрения. Проблеми програмуван- ня. 2005, № 4. С.39–49. 20. Ильина Е.П., Слабоспицкая О.А. Мультиа- гентная модель для управления эффектив- ностью Дельфи-процесса многотуровой экспертизы. Математичні машини і си- стеми. 2012. № 3. С. 103–115. 21. Ильина Е.П., Лысенко А.И., Синицын И.П. Методика оценки финансового риска снижения боеспособности воин- ского формирования. Вісник НТУУ КПІ. Інформатика та управління та обчислювальна техніка. 2006. № 44. С. 76–102. 22. Ильина Е.П. Задачи и методы аналитиче- ского сопровождения экспертиз в пар- тисипативных процессах стратегического управления. Проблеми програмування. 2006. № 2–3. С. 421–430. 23. Ільїна О.П. Методичні й технологічні принципи підтримки експертного моніто- рингу та актуалізації державних програм розвитку. Проблеми програмування. 2008. № 2–3. С. 438–444. 24. Ильина Е.П. Задачи и модели оценки пер- спективности плановых решений в жиз- ненном цикле целевых программ. Автома- тика-2008. Доклады XV Международной конференции по автоматизированному управлению. 23–26 сентября 2008 года, Одесса, 2008. Т. 1. С. 228–231. 25. Ильина Е.П., Синицын И.П., Слабоспиц- кая О.А., Яблокова Т.Л. Модели эксперт- ного анализа качества решений, принима- емых при управлении целевыми програм- мами. Проблеми програмування. 2008. № 4. С. 421–430. 26. Ильина Е.П., Синицын И.П., Слабоспиц- кая О.А., Яблокова Т.Л. Модели и методы аналитической поддержки принятия ре- шений стратегического управления. Про- блеми програмування. 2012. № 2-3. С. 270–280. References 1. Frankel E.G. Quality Decision Management – The Heart of Effective Futures-Oriented Man- agement: A Primer for Effective Decision- Based Management. New York: Springer, 2008. 110 p. 2. Bernus P., Uppington G. Co-ordination of management activities – mapping organisational structure to the decision structure. // Conen W., Neumann G. Інтелектуальні інформаційні технології 126 Coordination Technology for Collaborative Application. Organizations, Processes, and Agents. Lect. Notes Comp. Sci. 1998. N 1364. P. 25–38. 3. Decision Model and Notation (DMN). Version 1.1. Object Management Group, Inc, 2016. 182 p. [Electronic resourse]. Mode of access: http://www.omg.org/spec/DMN/1.1. 4. Business Process Model and Notation (BPMN). Version 2.0 – Object Management Group, 2011. 538 p. [Electronic resourse]. Mode of access: http://www.omg.org/spec/ BPMN/2.0/PDF. 5. Taylor J. An Introduction to Decision Modeling with DMN. Decision Management Solutions. 2016. 12 p. 6. Matheson J.E. Decision Analysis = Decision Engineering. INFORMS Tutorials in Operations Research, 2005. P. 195–212. [Electronic resourse]. Mode of access: http://pubsonline.informs.org/doi/pdf/10.1287/ educ.1053.0015. 7. Calisti M., Greenwood D. Goal-Oriented Autonomic Process Modeling and Execution for Next Generation Networks. Burgess M., Denazis S. (eds.) Modeling Autonomic Communication Environments. Proc. of 3-rd IEEE International Workshop. MACE. 2008. P. 38–50. 8. Sabatucci L., Ribino P., Lodato C., Lopes S., Cossentino M. GoalSpec: A Goal Specifica- tion Language Supporting Adoptivity and Evolution. International Workshop on Engineering Multi-Agent Systems EMAS 2013: Engineering Multi-agent Systems. P. 235–254. 9. Filipowska A., Hepp M., Kaczmarek M., Markovic I. Organisational Ontology Framework for Semantic Business Process Management. Lect. Notes in Business Information Processing. 2009. Vol. 21. P. 1–12. 10. Ilina E.P. "Management of quality of organization decisions grounded on formalized corporation knowledge. P1. Ontology of organization decisions" [In Russian] In: Mathematic machines and Systems. 2014. N 1. P 129–142. 11. Simon H.A. The New Science of Manage- ment Decision. NY: Prentice Hall PTR, 1977. 175 p. 12. Ilina E.P. Methods and models of the expert analytic using for the decision support organization. P1. Decisions models [In Russian] In: Problems in Programming. 2016. N 1. P. 89–101. 13. Ilina E.P. Methods and models of the expert analytic using for the decision support organi- zation. P2. Decisions models [In Russian] In: Problems in Programming. 2016. N 4. P. 66–80. 14. Ilina E.P., Sinitsyn I.P., Yablokova T.L. "Designing principles of the Intelligent information technology for organization decisions" [In Russian] In: Problems in Programming. 2015. N 2. P. 63–75. 15. Ilina E.P., Slabospitskaya O.A., Sinitsyn I.P., Yablokova T.L. Computer Support of decision making in the fundamental scientific research programs management using the expert meth- odology [In Russian] Kiev, 2010. 94 p. (Preprint. Kiev. Software Systems Institute of NAS of Ukraine, 2010). 16. Computer program "Program complex for forming and intelligent generalization of the multicriterial expert values". – User guidance [In Russian] – Certificate of copyright N 31357 14.12.2009. – Kiev: State department of Intelligent property of MESU. 17. Ilina E.P. Representation and Using of "Value Tree" Model in onthologies of participatory decision making [In Russian] In: Proc. Of Sevastopol National University of Nuclear Energy and Industry. 2008. N 1 (25). P. 110–121. 18. Ilina E.P. The functions and methods for the modern paradigms of the Delphi method support [In Russian] In: Problems in Programming. 2009. N 1. P. 36–52. 19. Ilina E.P., Slabospitskaya O.A. The forms, the metrics and the features of the similarity rela- tionship between the concepts in expert viewpoints onthologies [In Russian] In: Problems in Programming. 2005. N 4. P. 39–49. 20. Ilina E.P., Slabospitskaya O.A. Multiagent model for Delphi process performance man- agement of multitour expertise [In Russian] In: Mathematical Machines and Systems. 2012. N 3. P. 103–115. 21. Ilina E.P., Lysenko A.I., Sinitsyn I.P. The technique of the evaluation of the financial risk connected with the fighting efficiency de- creasing of the military formation [In Russian] In: BULLETIN of NTUU KPI. Informatics and control and computer technique. 2006. N 44. P. 76–102. 22. Ilina E.P. Tasks and methods of analytical support for expert approach in the participa- tory strategic management process [In Rus- sian] In: Problems in Programming. 2006. N 2-3. P. 421–430. http://www.omg.org/spec/ http://link.springer.com/bookseries/7911 http://link.springer.com/bookseries/7911 Інтелектуальні інформаційні технології 127 23. Ilina E.P. The methodological and technological principles for expert monitoring and actualizing of the State Development Programs [In Ukranian] In: Problems in Programming. 2008. N 2-3. P. 438–444. 24. Ilina E.P., Tasks and models for perspectivity evaluation of planning decisions in life cycle of goal aimed programs [In Russian] In: Reports of XV International Conference Automatics. 2008. Vol. 1. P. 228–231. 25. Ilina E.P., Slabospitskaya O.A., Sinitsyn I.P., Yablokova T.L. The models of the quality expert analysis for the decisions made under target programming [In Russian] Problems in Programming. 2008. N 4. P. 60–72. 26. Ilina E.P., Slabospitskaya O.A., Sinitsyn I.P., Yablokova T.L. Models and methods for analytical support for strategic management decision making [In Russian] Problems in Programming. 2012. N 2-3. P. 270–280. Получено 07.07.2017 Об авторах: Ильина Елена Павловна, кандидат физ.-мат. наук, старший научный сотрудник, ведущий научный сотрудник. Количество научных публикаций в украинских изданиях – более 60. http://orcid.org/0000-0002-1528-366X, Синицын Игорь Петрович, доктор техн. наук, старший научный сотрудник, заведующий отделом. Количество научных публикаций в украинских изданиях – более 90. Количество научных публикаций в зарубежных изданиях – 7. http://orcid.org/0000-0002-4120-0784. Место работы авторов: Институт программных систем НАН Украины, 03187, Киев-187, проспект Академика Глушкова, 40, Моб. тел.: 096 2211346, 067 4053251. E-mail: Ilyina elena1@ukr.net, ips2014@ukr.net

Ähnliche Einträge