Классификация, средства и этапы разработки экспертных систем

Существует множество признаков, по которым можно клас­сифицировать ЭС [102]. По степени сложности различают по­верхностные и глубинные ЭС, по степени связанности правил

Риск -менеджмент

База знаний содержит: 10-100 правил

200-500 правил

500-1000 правил

1000-1500 правил 1500-3000 правил

Рисм. Классификация экспертных систем по стадиям разработки

продукционные ЭС делят на связные и малосвязные, по типу предметной области выделяют статические, динамические ЭС и ЭС реального времени и т.п. Процесс создания ЭС занимает не­мало времени, поэтому определенный интерес представляет классификация ЭС по стадиям разработки, изображенная при­менительно к продукционным ЭС на рис. 6.17 (заметим, что аналогичные стадии в своем жизненном цикле имеют практиче­ски все — достаточно сложные — программные системы).

Масштабы разработки ЭС предопределили создание специ­альных инструментальных (аппаратных и программных) средств, систематизированное представление о которых состав­ляет содержание рис. 6.18.

Следует отметить, что первоначально разработка ЭС осуще­ствлялась на традиционных алгоритмических языках програм­мирования с реализацией на универсальных ЭВМ.

В дальнейшем были созданы как специализированные аппа­ратные и программные средства, так и средства автоматизации программирования. Появились и оболочки ЭС, которые по за­думке авторов должны были существенно упростить (и удеше­вить) разработку систем. Однако в полной мере эти надежды не оправдались (а как показало дальнейшее развитие прикладных программных средств не только в области искусственного ин­теллекта, и не могли оправдаться). Это связано с принципиаль-

Глава 6. Автоматизация поддержки принятия управленческих решений

Инструментальные средства разработки ЭС

Аппаратные Программные

Алгоритмические языки программирования (С, Паскаль, Фортран,...)

Символьные

языки программирования

(ЛИСП, SmallTalk,...)

Языки

инженерии знаний

(ПРОЛОГ, OPS-5, LOOPS)

Системы автоматизиро-
рованной разработки ЭС
Параллельные (KEE,ART,AGE,...)

символьные

ЭВМ Оболочки ЭС

(EMYSIN, EXPERT,...)

Рис. 6.18. Инструментальные средства разработки экспертных систем

ной сложностью использования конкретной ЭС (даже весьма эффективной в своей предметной области) для решения совер­шенно других задач, а именно таким путем создавались первые оболочки ЭС. Еще более проблематичными представляются по­пытки создания так называемых универсальных оболочек, при­годных для применения «во всех» предметных областях.

При создании ЭС наибольшую трудность представляет раз­работка совершенной базы знаний, т.е. моделирование знаний экспертов о некоторой предметной области. Разработка любой модели — в том числе и модели знаний — представляет собой полностью неформализуемый процесс, содержащий элементы творчества и строго формальных действий.

Разработка ЭС включает несколько этапов [88], основное со­держание которых применительно к продукционным системам отражено на рис. 6.19.

Процедуры уточнения, перепроектирования и переформули­рования не являются обязательными, характерны для разработ-

Тестирование Рис. 6.19. Этапы разработки экспертной системы

ки достаточно сложных ЭС и, как правило, предполагают прове­дение нескольких итераций. Отметим, что перечисленные этапы работ (идентификация — концептуализация — формализация — реализация — тестирование), как и стадии разработки, являются обязательными при создании любой программной системы.

Очевидно, что разработка ЭС является коллективным тру­дом, в котором принимают участие различные специалисты. Центральное место в схеме взаимодействия участников создания ЭС занимает инженер знаний (англ. knowledge-engineer). Имен­но он организует все важнейшие работы и осуществляет их ко­ординацию. Ему принадлежит право выбора типовых или — при необходимости и наличии соответствующих ресурсов — заказа новых инструментальных средств разработки ЭС. Он работает с предметными экспертами, генерирует, тестирует, уточняет и по­полняет базу знаний и т.д. Направления взаимодействия созда­телей ЭС (этот процесс иногда называют игрой [88]) представле­ны на рис. 6.20.

Как явствует из вышеизложенного, разработка ЭС — слож­ный, дорогостоящий и длительный процесс. Последнее обстоя­тельство иллюстрируется рис. 6.21, на котором приведены ус-

Глава 6. Автоматизация поддержки принятия управленческих решений

использует

разрабатывает, уточняет,

тестирует

Рис. 6.20. Схема взаимодействия создателей экспертной системы

Время,

человеко-лет

4-6 человек

25 20 15 10 5

2-4 человека

3-5 человек

умеренно трудная очень

трудная трудная

Проблемная область

Рис. 6.21. Затраты времени на создание экспертной системы

ловные затраты времени на создание систем для решения про­блем различной сложности [88].

Существует ряд подходов к оценке того, когда же разработка ЭС является рациональной [69, 88]. На наш взгляд, наиболее конструктивен подход Д. Уотермена, который основан на про­верке возможности, оправданности и разумности построения системы.

Риск -менеджмент

При этом предлагается считать, что разработка ЭС возможна при совместном выполнении следующих основных условий:

> • задача не требует общедоступных знаний;

>-решение задачи требует только интеллектуальных дейст­вий;

> • существуют подлинные (компетентные) эксперты;

>-эксперты способны описать свои методы (приемы, уловки и т.п.) решения задачи;

> • эксперты единодушны в своих решениях, т.е. их мнения

«хорошо» согласованы; >-задача понятна и «не слишком» трудна. Разработка ЭС оправданна, если выполняется хотя бы одно из следующих основных условий:

>►получение решения задачи высокорентабельно; >•человеческий опыт решения задачи по различным причи­нам утрачивается;

> • число экспертов в рассматриваемой предметной области

мало;

>опыт решения задачи востребован во многих субъектах
РФ;

>-опыт нужно применять во враждебных человеку условиях.

Наконец, разработка ЭС разумна, если совместно выполня­ются следующие основные условия:

>-задача требует эвристических решений;

>•задача требует оперирования символами;

>•задача «не слишком» проста;

>•задача представляет практический интерес;

>-задача имеет размерность, допускающую реализацию.

При всей условности и субъективности проверки наличия перечисленных обстоятельств можно по-новому взглянуть на причины столь широкой представительности перечня областей применения ЭС (см. табл. 6.5).

Как уже отмечалось, реальным путем решения задач совер­шенствования автоматизированных информационных систем (АИС) различного (в том числе и экономического) назначения является использование методов искусственного интеллекта (ИИ).

Возможны два направления внедрения достижений ИИ:

>•создание принципиально новых АИС (их принято назы­вать интеллектуальными);

Глава 6. Автоматизация поддержки принятия управленческих решений

>-совершенствование существующих АИС за счет примене­ния технологий ИИ (их называют интеллектуализирован-ными).

Под интеллектуализацией АИСпонимают процесс разработ­ки и программной реализации моделей и алгоритмов ИИ с це­лью применения опыта пользователей, формализации различ­ных постановок практических задач, взаимодействия с ЭВМ на естественном языке и др.

Иными словами, интеллектуализация — процесс внедрения в АИС идей ИИ с целью повышения эффективности этих сис­тем.

Известны два основных способа интеллектуализации АИС:

>внешняя (универсальная и специализированная) интел­
лектуализация;

>внутренняя (локализованная и распределенная) интел­
лектуализация.

Внешняя универсальная интеллектуализацияпредусматрива­ет подключение к традиционной АИС инструментальной сис­темы искусственного интеллекта (ИСИИ), настроенной на со­ответствующую предметную область (принятие решений, про­ектирование, обучение и т.п.). В качестве ИСИИ используют уже существующие оболочки экспертных, обучающих, модели­рующих, диалоговых и других систем. Исторически данный способ был первым и получил довольно широкое распростра­нение.

Совершенно очевидны достоинства этого способа: высокая скорость разработки и сравнительно малые финансовые затраты.

Внешняя специализированная интеллектуализацияосуществ­ляется за счет разработки и использования специализированных программных систем (приставок), работающих на принципах ИИ. Как правило, основные усилия направляются на улучшение сервисных характеристик АИС, особенно в плане реализации интеллектуального диалога системы с пользователем на пред­метно-ориентированном языке, более близком к естественному, чем традиционные, т.е. на создание интеллектуального интер­фейса. Способ весьма близок «по идеологии» с уже рассмотрен­ным, поэтому их достоинства (с некоторыми коррективами) практически совпадают. На рис. 6.22 представлена графическая 'иллюстрация способов внешней интеллектуализации.

Риск -менеджмент

Инструментальная система искусственного интеллекта —г—

I

Традиционная автоматизированная информационная система

а)

Специализированная система

искусственного интеллекта

I I

Т I

Традиционная автоматизированная информационная система

Б)

Рис. 6.22. Внешняя интеллектуализация: а) универсальная; б) специализированная

Способам внешней интеллектуализации присущ один, но су­щественный недостаток — они направлены на приспособление (в большей или меньшей мере) традиционных АИС к новым за­дачам и потому принципиально не могут полностью (наилуч­шим образом) обеспечить их решение.

Внутренняя интеллектуализация свободна от этого недостат­ка, поскольку осуществляется с помощью встроенных в АИС методов и алгоритмов ИИ. Данный способ предполагает глубин­ные изменения в самой идеологии построения той или иной системы и приводит к созданию полномасштабных интеллекту­альных АИС — систем интеллектуальной поддержки принятия решений, интеллектуальных информационно-справочных сис­тем (баз данных), интеллектуальных САПР, интеллектуальных обучающих систем и др.

Различают внутреннюю локализованнуюинтеллектуализацию, когда в разрабатываемой АИС наряду с традиционными можно выделить так называемые типовые интеллектуальные блоки (см. рис. 6.23), и внутреннюю распределенную интеллектуализацию,

ЗЬ8

Глава 6. Автоматизация поддержки принятия управленческих решений

Типовые блоки интеллектуальных систем

Типовые блоки традиционной АИС

Рис. 6.23. Внутренняя локализованная интеллектуализация

предусматривающую применение интеллектуальных вычисли­тельных и логических процедур практически во всех блоках.

Понятно, что реализация способа внутренней интеллектуа­лизации дорогостояща, она требует от разработчиков исключи­тельно высокой квалификации в различных предметных облас­тях и длительного времени создания системы.

Важно отметить, что современные интеллектуальные систе­мы выполняют не только основные (целевые) функции, но и все большее число дополнительных, ранее либо вообще не преду­сматриваемых, либо выполняемых другими системами. Так, на­пример, практически все интеллектуальные АИС содержат под­системы обучения работы с ними, интеллектуальной поддержки работы пользователя по основному назначению системы, интел­лектуального многоуровневого хелпинга, модификации базы знаний и т.п.

В заключение следует еще раз отметить, что на современном этапе развития общества, магистральным путем автоматизации профессиональной (в том числе управленческой) деятельности является ее интеллектуализация, проводимая одним из рассмот­ренных способов. Следует ожидать, что в будущем каждая АИС станет в полном смысле средством интеллектуальной поддержки деятельности конкретного должностного лица, и без примене­ния таких средств представить технологию разработки решений в любой сфере человеческой деятельности будет невозможно.

Литература

1. Антикризисное управление / Под ред. Э.М.Короткова. — М.: Ин-фра-М, 2001.

2. Баззел Р, Кокс Д., Браун Р. Информация и риск в маркетинге / Под ред. М.Р. Ефимовой. — М.: Финстатинформ, 1993.

3. Балабанов И.Т. Основы финансового менеджмента. — М.: Фи­нансы и статистика, 2002.

4. Балабанов И. Т. Риск-менеджмент. — М.: Финансы и статистика, 1996.

5. Балдин К.В., Быстрое О.Ф., Поздняков В.Я., Соколов М.М. Управ­ление инвестициями в торговле. — Тамбов: ТГТУ, 2000.

6. Балдин К.В., Быстрое О.Ф., Поздняков В.Я., Соколов М.М. Инве­стиции в антикризисном управлении. — Тамбов: ТГТУ, 2000.

7. Балдин К.В., Уткин В.Б. Информатика. — М.: Центр, 2002.

8. Балдин К.В., Воробьев С.Н. Управленческие решения: теория и практика. — М.: Центр, 2003.

9. Балдин К.В., Уткин В.Б. Информационные системы в экономи­ке. — М.: Академия, 2003.

10. Балдин К.В., Воробьев С.Н., Уткин В.Б. Управленческие реше­ния. М.: Дашков и Ко, 2003.

11. Балдин К.В., Быстрое О.Ф., Соколов М.М. Эконометрика. М.: ЮНИТИ, 2004.

12. Балдин К.В., Уткин В.Б. Теоретические основы автоматизации управленческой деятельности. — Воронеж: МОДЭК, 2004.

13. Балдин К.В., Воробьев С.Н., Уткин В.Б. Теоретические основы принятия управленческих решений. Воронеж: МОДЭК, 2004.

14. Балдин К.В., Быстрое О.Ф., Перцов В.В., Соколов М.М. Антикри­зисное управление. — М.: Гардарики, 2005.

15. Балдин К.В., Башлыков В.Н., Рукосуев А.В. Математика. — М.: ЮНИТИ, 2005.

16. Балдин К.В., Воробьев С.Н. Риск-менеджмент. — М.: Гардарики, 2005.

Литература

17. Балдин К.В. Антикризисное управление: макро- и микроуро­
вень. — М.: Дашков и Ко, 2005.

18. Балдин К.В., Воробьев С.Н. Системный анализ управления риска­ми в предпринимательстве. — Воронеж: МОДЭК, 2005.

19. Банковское дело / Под ред. О.И. Лаврушина. — М.: ЮНИТИ, 2002.

20. Берка К. Измерения: понятие, теория, проблемы / Пер. с чеш. Под ред. Б.В.Бирюкова. — М.: Прогресс, 1987.

21. Боумен У. Графическое представление информации / Пер. с англ. — М.: Мир, 1971.

22. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. — М.: Наука, 1968.

23. Вальравен К.Д. Управление риском в коммерческом банке: Пер. с англ. / Под ред. Мэри Э. Уорд и Я.М. Миркина. Вашингтон ИЭР, 1997.

24. Введение к международным стандартам оценки 1 и 2. Рыночная и нерыночные базы оценки // Российский оценщик. 2001. № 4.

25. Вентцель Е.С. Исследование операций: задачи, принципы, мето­дология. — М.: Наука, 1980.

26. Виссема X. Менеджмент в подразделениях фирмы. Пер. с англ. — М.: ИНФРА-М, 1996.

27. Воробьев С.Н., Варфоломеев В.И. Принятие управленческих ре­шений. - М.: КУДИЦ-ОБРАЗ, 2001.

28. Воробьев С.К., Уткин В.Б., Балдин КВ. Управленческие реше­ния. - М: ЮНИТИ, 2003.

29. Гамза В.А., Екатеринославский Ю.Ю. Рисковый спектр коммер­ческих организаций. — М.: Экономика, 2002.

30. Глушаков СВ., Ломотько Д.В. Базы данных: Учеб. курс. — М.: ООО «Издательство ACT», 2001.

31. Гражданский кодекс Российской Федерации: часть первая от 30.11.1995 г. № 51-ФЗ; часть вторая от 26.01.1996 г. № 14-ФЗ; часть третья от 26.11.2001 г. № 146-ФЗ с последующими изменениями и дополнениями.

32. Гражданский и арбитражный процесс, нотариат, обязательст­венные отношения: Образцы документов / Отв. ред. проф. В.В. Яр-ков. - М.: Изд-во БЕК, 1998.

33. Грантуров В.М. Экономический риск, сущность, методы измере­ния, пути снижения. Методическое пособие. М.: Дело и Сервис, 2002.

34. Гумилев Л.Н. Древняя Русь и Великая степь / Л.Н.Гумилев. — М.: ООО Изд-во ACT», 2002.

35. Дойль П. Менеджмент: стратегия и тактика. — М.: Дело, 1999.

36. «ЗОЛОТОЙ ДИСК — 2002» — информационный сборник доку­ментов и материалов по различным разделам оценки. — Москва: Рос­сийское общество оценщиков, 2002.

37. Инвестиции / Под ред. К.В. Балдина, М.: Дашков и Ко, 2005.

38. Инновационный менеджмент. Справочное пособие. — СПб.: Наука, 1997.

Риск -менеджмент

39. Искусственный интеллект. Кн.1. Системы общения и эксперт­
ные системы / Под ред. Э.В. Попова. — М.: Радио и связь, 1990.

40. Исследование операций: В 2 т. Т. 1. Методологические основы и математические методы / Под ред. Дж. Моудера, С. Элмаграби / Пер. с англ. — М.: Мир, 1981.

41. Кандинская О.А. Управление финансовыми рисками: поиск оп­тимальной стратегии. — М.: Изд-во АО «Консалтбанкир», 2000.

42. Карнеги Д. Как завоевывать друзей и оказывать влияние на лю­дей / Пер. с англ. Общ. ред. и предисл. В.П. Зинченко и Ю.М. Жуко­ва. - М.: Прогресс, 1989.

43. Карнеги Д. «Как вырабатывать уверенность в себе и влиять на людей, выступая публично», «Как перестать беспокоиться и начать жить» / Пер. с англ.; Общ. ред. и предисл. В.П. Зинченко и Ю.М. Жуко­ва. — М.: Прогресс, 1989.

44. Кини Р., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения / Пер. с англ. Под ред. И.Ф. Шахнова. — М.: Радио и связь, 1981.

45. Ковалев В.В. Методы оценки эффективности инвестиций. — М.: ЭКОНОМИСТ, № 3, 1993.

46. Козелецкий Ю. Психологическая теория решений / Пер. с польск. Под ред. Б.В. Бирюкова. — М.: Прогресс, 1979.

47. Корнилова Т.В. Психология риска и принятия решений. Учебное пособие для вузов. — М.: Аспект Пресс, 2003.

48. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств/ Пер. с франц. — М.: Радио и связь, 1982.

49. Круглое В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Тео­рия и практика. — М.: Горячая линия. Телеком, 2001.

50. Кураков Л.П., Кураков В.Л., Кураков А.Л. Экономический энцик­лопедический словарь. — М.: Вуз и школа, 2005.

51. Кучин А.Б., Смирнова А.Р., Зайцева В. О. Факторинг — финансо­вая схема управления вексельными потоками. — М.: ООО «Верше-АВ», 2000.

52. Лескин А.А., Мальцев В.Н. Системы поддержки управленческих и проектных решений. — Л.: Машиностроение, 1990.

53. Логический подход к искусственному интеллекту: от классиче­ской логики к логическому программированию / Пер. с франц. А. Тейз, П. Грибомон, Ж. Луи и др. — М.: Мир, 1990.

54. Лэнд П.Э. Менеджмент — искусство управлять / Пер. с англ. — М.: ИНФРА-М, 1995.

55. Льюис Р., Райфа X. Игры и решения / Пер. с англ. Под ред. Д.Б. Юдина. — М.: Иностр. лит., 1961.

56. Максимей И.В. Имитационное моделирование на ЭВМ. — М.: Радио и связь, 1988.

57. Малыхин В.И. Финансовая математика. — М.: ЮНИТИ, 2002.

Литература

58. Международные стандарты оценки МСО 1—4 / С предисловием
В.М. Постыка Научно-методические проблемы стандартизации и пути
их решения. — М.: Машиностроение, 1989.

59. Менеджмент / Под ред. М.М. Максимцова, М.А. Комарова. — М.: ЮНИТИ, 2002.

60. Мескон М., Альберт М., Хедуори Ф. Основы менеджмента. Учеб­ник, 3-е изд. / Пер. с англ. — М.: Дело, 1992.

61. Методика определения категории риска при инвестиционном кредитовании и проектном финансировании, применяемая в Сбербан­ке РФ. — Регламент по финансированию инвестиционных проектов» № 479-р от 05.02.1999 г. Сбербанка России.

62. Мешанин Ю.М. Что такое «разложить по пальцам» // ЭКО. 1991.№ 3 (201). С.165-175.

63. Мицич П. Как проводить деловые беседы / Пер. с серб.-хорв. Общ. ред. и предисл. В.М. Шепеля. — М.: Экономика, 1983.

64. Муравьев А.И., Игнатьев A.M., Крутик А. Б. Предпринимательст­во. — СПб.: Лань, 2001.

65. Нагао М., Катаяма Т., Уэмура С. Структуры и базы данных / Пер. с япон. — М.: Мир, 1986.

66. Надежность и эффективность в технике: Справочник. Т. 3. Эф­фективность технических систем / Под общ. ред. В.Ф. Уткина,Ю.В. Крючкова. М., 1988.

67. Нанс Б. Компьютерные сети / Пер. с англ. — М.: БИНОМ, 1995.

68. Науман Э. Принять решение — но как? / Пер. с нем. — М.: Мир,1987.

69. Нейлор К. Как построить свою экспертную систему / Пер. с англ. — М.: Энергоатомиздат, 1991.

70. Норткотт Д. Принятие инвестиционных решений. Пер. с англ. — М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997.

71. Ожегов СИ. Словарь русского языка: 70 000 слов / Под ред. Н.Ю. Шведовой. 22-е изд. — М.: Русский язык, 1990.

72. Оуэн Г. Теория игр / Пер. с англ. — М.: Мир, 1971.

73. Панов А.И. Инвестиционное проектирование. — М.: Экономика и финансы, 2002.

74. Проблемы итогового согласования результатов оценок, полу­ченных с использованием различных подходов / Стенограмма круглого стола: январь-февраль 2003 // Российский оценщик. 2003. № 1.

75. Райгородский Д.Я. Психология масс: Хрестом. — Самара: Изда­тельский Дом «БАХРАН», 1998.

76. Риск-менеджмент как инструмент контроля финансовых ре­зультатов деятельности компании // Финансовая газета. № 7 (583), фев­раль 2003 года.

77. Роберте Ф. Дискретные математические модели с приложения­ми к социальным, биологическим и экологическим задачам. — М.: Нау­ка, 1986.

Риск-менеджмент

78. Родин А.Ю. Методика определения ликвидационной стоимости имущества // Вопросы оценки. 2003. № 1.

79. Рослое В.Ю., Мышанов А.И., Подколзин И.А. Расчет ликвидаци­онной стоимости объектов с неэластичным спросом // Там же.

80. Саати Т., Керне К. Аналитическое планирование. Организация систем / Пер. с англ. — М.: Радио и связь, 1991.

81. Самоукина Н.В. Работа социального психолога в банковской системе // Вопросы психологии. 1997. № 4. С. 48—57.

82. Соснин А.С., Прыгунов П.Я. Менеджмент безопасности предпри­нимательства. — Киев: Европейский университет, 2002.

83. Старобинский Э.Е. Как управлять персоналом? — М.: Интел-Син­тез, 1995.

84. Танеев B.C., Гордон B.C., Шафранский ЯМ. Теория расписаний. Одностадийные системы. — М.: Наука, 1984.

85. ТахаЛ. Введение в исследование операций: В 2 кн./ Пер. с англ. М.: Мир, 1985.

86. Толковый словарь по искусственному интеллекту. — М.: Радио и связь, 1992.

87. Тэпман Л.Н. Риски в экономике. — М.: ЮНИТИ, 2002.

88. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам / Пер. с англ. М.: Мир, 1989.

89. Уткин В.Б., Балдин К.В. Современные информационные систе­мы и технологии в экономике. — М.: ЮНИТИ, 2003.

90. Файоль А., Эмерсон Г., Тейлор Ф., Форд Г. Управление — это нау­ка и искусство. — М: Республика, 1998.

91. Философский энциклопедический словарь / Гл. ред. Л.Ф. Ильи­чев, П.Н. Федосеев, СМ. Ковалев, В.Г. Панов. М.: Советская энцикло­педия, 1983.

92. Финансово-кредитный энциклопедический словарь / Под ред. А.Г. Грязновой. — М.: Финансы и статистка, 2002.

93. Финансовый менеджмент / Под ред. Е.И. Шохина. — М.: ИД ФБК ПРЕСС, 2003.

94. Химмельблау Д. Анализ процессов статистическими методами. — М.: Мир, 1989.

95. Цветкова Е.В., Арлюкова И.О. Риски в экономической деятель­
ности. Учебное пособие. — СПб: Санкт-Петербургский институт внеш­
неэкономических связей экономики и права. Общество «Знание»
С.-Петербурга и Ленинградской области, 2002.

96. Черкасов BE. Международные инвестиции. — М.: ДЕЛО, 1999.

97. Четвериков В.Н., Ревунков Г.И., Самохвалов Э.Н. Базы и банки данных. — М.: Высшая школа, 1987.

98. Шарп У., Александер Г., Бэйли Дж. Инвестиции / Пер с англ. — М.: ИНФРА-М, 1999.

99. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем — искусство и наука. — М.: Мир, 1978.

Литература

100. Шмирева А.И., Колесников В.Н., Климов А.Ю. Международные

валютно-кредитные отношения. — СПб.: Питер, 2001.

101. Экономические и информационно-аналитические основы управления инвестиционными проектами / Под. ред. К.В. Балдина. — Воронеж: МОДЭК, 2004.

102. Экспертные системы. Принципы работы и примеры / Пер. с англ. А. Брукинг, П. Джонс, Ф. Кокс и др.; Под ред. Р. Форсайта. — М.: Радио и связь, 1987.

103. Электроника, компьютеры, связь // MegaPlus. 1999. № 5.

104. Юм. Д. О человеческой природе / Пер с англ. СИ. Церетели. — СПб.: Азбука. 2001.

105. Essentials of Risk Management. (Ed by Head G.L.) 1994.

106. Executive Information Systems, I n c . White Paper N o . Three, March 27, 1997. Data Warehouses and Marts: A Dynamic View, by Joseph M. Firestone, Ph.D.

107. Evaluating OLAP Software by Dan Bulos (http:/www.da-
tawarehouse .com).

108. DM Direct, Volume 1, Issue 17, April 1999, Six Letters of Decision Support Architectures by Michael Fine.

109. Data Marts and Data Warehouse: Information Architecture for the Millenium by W.H. Inmon.

110. Intelligent Enterprise Magazine. January 1, 2000. Vol. 3. №. 1, The Dozen: The 12 Most Infuential Companies in IT.

111. Vittas D. Measuring Commercial Bank Efficiency: Use and Misuse of ianc Operating Ratios. Washington: The World Bane, 1991.

Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском по сайту: