ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА ИССЛЕДОВАНИЯ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ДЕЭСКАЛАЦИИ КОНФЛИКТА В ИЗМЕНЯЮЩИХСЯ УСЛОВИЯХ МНОГОСТОРОННЕГО ПЕРЕГОВОРНОГО ПРОЦЕССА

Информационно-аналитическая система исследования возможностей деэскалации конфликта в изменяющихся условиях многостороннего переговорного процесса (далее кратко - ИАС) относится к автоматике и вычислительной технике и может быть использована для решения исследовательских и ряда прикладных научно-технических задач [8-10, 14], основанных на принципах иммунологии. К рассматриваемым средствам и методам, в основном, относят [4, 13, 16]: системы, основанные на принципах иммунитета и бионики; компоненты искусственных иммунных систем и экспертных оболочек; эволюционные и иммунологические вычисления и др.
Областью применения, относимой в целом к функциональным задачам оснащаемого посредством инструментально-моделирующего комплекса (ИМК) [15] и ИАС в составе интеллектуального стенда с использованием инструментальных средств экспериментального языка схем радикалов [4], преимущественно является ряд моделей, представленных в [5, 7, 10, 12], применение которых выводит на качественно новый уровень проектирование и моделирование группового применения так называемых беспилотных (дистанционно пилотируемых и/или управляемых) летательных аппаратов, а также перспективных высокоскоростных, сложных ракетных, авиационных и авиакосмических изделий, систем и комплексов различного назначения.
В данной ИАС на следующем этапе, как и в сопряженном ИМК при исследовании процессов управления может быть в принципе использован базовый метод статистической оценки показателя частоты воздействия дестабилизирующих факторов [10] посредством аппаратной реализации процедуры, основанной на алгоритме обнаружения аномалий искусственной иммунной системы - т.н. процедуры отрицательного отбора [13].
В математической кибернетике известны устройства, позволяющие осуществить весьма различные по своей природе физические реализации неформальных моделей интеллектуальной обработки данных [1-5, 7, 9, 13].
В практике наиболее распространенной является задача идентификации с применением вероятностных систем распознавания, что позволяет обеспечить реализацию в процессе идентификации, в т.ч. и при моделировании распознавания, ряда возможностей метода статистических испытаний, в нашем случае - с использованием т.н. регенеративных моделей [7, 12, 13].
Искомая гибкость структуры управления в перспективных реализациях авиационных и авиакосмических роботизированных систем может быть достигнута на базе междисциплинарных исследований [14] возможностей непосредственного применения принципиально новых решений гибридных робототехнических комплексов и способов диагностики их состояния [16].
Необходимость переключения режимов управления определяется путем применения диагностических средств различной направленности [2-4, 12].
Известны принципы функционирования и некоторые свойства многоканального устройства матричной структуры с обратной связью.
Данная матрица с обратной связью представляет собой устройство типа матрицы Штайнбуха [1, 3], в которой между горизонтальными и вертикальными линейками образована обратная связь через блок нормирования. Наличие итеративного процесса позволяет использовать указанную матрицу с обратной связью также в качестве генератора многомерных последовательностей.
Получение последовательности с заданными характеристиками может быть обеспечено путем подбора состава элементов матрицы и совокупности стартовых сигналов. Такая ассоциация позволит обеспечить не только произвольную гибкую перестройку связей в модели, но и организовать моделирование процедуры распознавания СДО в рамках структуры без увеличения числа и сложности связей.
Однако при использовании указанного средства как эталона для логических систем распознавания в составе многоканального устройства матричной структуры с обратной связью при моделировании процесса идентификации СДО в практике, как правило, используемые характеристики априорных данных не являются достаточными для последующей оценки показателя частоты воздействия дестабилизирующих факторов [2, 3, 10].
Наиболее близким по назначению и технической сущности является устройство для контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей [2, 3], обеспечивающее функциональное диагностирование контролируемых многоканальных преобразователей; устройство содержит блок выявления неисправности преобразователей, блок вычисления характеристик преобразователей, инвертор и коммутатор, подключенные к преобразователям.
В числе основных недостатков искомого средства, применимого в принципе при создании инвариантных к помехам линейных преобразователей, - это упреждение возможных ситуаций сложного (составного) воздействия на моделируемый объект в рамках интеллектного стенда при исследовании этапа деэскалации конфликта в изменяющихся условиях многостороннего переговорного процесса (после переключения заданных режимов управления в группе на предыдущем этапе [15]) с искомой диспозицией для исследуемого процесса управления внешними средствами, которые не позволяют производить моделирование многоканальных преобразователей с требуемым качеством в случае возникновения явлений, близких к статистически необратимым преобразованиям [10].
Основным назначением данной полезной модели является расширение функциональности путем развития возможностей ИМК на последующем этапе приложения НАС, позволяющих упреждать ситуации сложного (составного) воздействия на моделируемый объект дестабилизирующих факторов - посредством применения каскада из однотипных фрагментов
оснащаемого интеллектуального стенда, в т.ч. логического блока, блока памяти и др., с использованием блоков регулирования [16, стр. 24], многоканального устройства матричной структуры с обратной связью, устройства для контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей и др. для указанных исследовательских задач и экспериментов, в т.ч. преимущественно и в приложении к упомянутым робототехническим комплексам авиакосмической отрасли.
Поставленная цель достигается тем, что при моделировании базовой процедуры распознавания сложного динамического объекта в устройство дополнительно введены в новой последовательности логический блок, совмещенные блоки [15], блоки регулирования (с блоками преобразования) [16], блок памяти и новые связи между указанным оснащением каскада.
Информационно-аналитическая система исследования возможностей деэскалации конфликта в изменяющихся условиях многостороннего переговорного процесса, содержащая логический блок 1, совмещенные блоки 2 [15], блоки контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей 4, с дополнительно введенными блоками регулирования 3 [16] (включая счетчики 6 и блоки преобразования 7) и блоком памяти 5, соответственно включает в своем составе необходимое {не менее 2) количество N указанных компонентов, которые приведены на фиг.1 (для функционально самостоятельного варианта [3, 15]).
Функционально самостоятельный (вне каскада) компонент устройства для моделирования многоканальных преобразователей работает в основных режимах работы прообраза (предшествует в полезной модели [3-5, 7, 15]: устройство моделирования базовой процедуры распознавания сложного динамического объекта). При этом нововведенные блоки преобразования в составе указанных блоков регулирования обеспечивают преобразование данных от всех (внешних) блоков контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей в синтезируемом каскаде.
Информационно-аналитическая система исследования возможностей деэскалации конфликта в изменяющихся условиях многостороннего переговорного процесса схематично приведена на фиг. 1 и в своем составе соответственно содержит:
- логический блок 1, имеющий выход, выход логического блока 1 подключен к входу 1 совмещенного блока 2 и всем другим первым входам (Ν-1) совмещенных блоков 2′;
- совмещенный блок 2, имеющий 2 входа и выход, вход 1 совмещенного блока 2 подключен к выходу логического блока 1, на вход 2 совмещенного блока 2 поступают данные из внешней среды, выход совмещенного блока 2 подключен к входу 1 блока контроля и линеаризации передаточных характеристик 4;
- блок регулирования 3, имеющий N входов и выход, вход 1 блока регулирования 3 подключен к выходу 1 блока контроля и линеаризации передаточных характеристик 4, (N-1) входов 2 блока регулирования 3 подключены к (N-1) дублирующим выходам 2 блоков контроля и линеаризации передаточных характеристик 4', выход блока регулирования 3 для коррекции состояния датчиков (в составе блока контроля и линеаризации передаточных характеристик) подключен к входу 2 блока контроля и линеаризации передаточных характеристик 4;
- блок контроля и линеаризации передаточных характеристик 4 имеет 2 входа и N+1 выходов, вход 1 блока контроля и линеаризации передаточных характеристик 4 подключен к выходу совмещенного блока 2, вход 2 блока контроля и линеаризации передаточных характеристик 4 подключен к выходу блока регулирования 3,
выход 1, как и N-1 дублирующих выходов 2, блока контроля и линеаризации передаточных характеристик 4, соответственно, подключен (подключены) к входам 2 блока регулирования 3 (3′),
на выход Ν+1 блока контроля и линеаризации передаточных характеристик 4 выводятся результаты контроля и линеаризации передаточных характеристик, которые поступают, в свою очередь на вход блока памяти 5;
-(Ν-1) совмещенных блоков 2′, имеющих 2 входа и выход, вход 1 совмещенного блока 2′ подключен к выходу логического блока 1, на вход 2 совмещенного блока 2′ поступают данные из внешней среды, выход совмещенного блока 2′ подключен к входу 1 блока контроля и линеаризации передаточных характеристик 4′;
- (Ν-1) блоков регулирования 3′, имеющих N входов и выход, вход 1 блока регулирования 3′ подключен к выходу 1 блока контроля и линеаризации передаточных характеристик 4′, (Ν-1) входов 2 блока регулирования 3′ подключены к (Ν-1) дублирующим выходам 2 блоков контроля и линеаризации передаточных характеристик 4′ (4), выходы блоков регулирования 3′ подключены к входам 2 блоков контроля и линеаризации передаточных характеристик 4';
- (Ν-1) блоков контроля и линеаризации передаточных характеристик 4′ имеют по 2 входа и по Ν+1 выходов, при этом блоки контроля и линеаризации передаточных характеристик 4′ аналогичным образом организуют указанные, как и у блока контроля и линеаризации передаточных характеристик 4, связи в составе формируемого каскада;
- блок памяти 5, имеющий N входов и выход, входы блока памяти 5, соответственно, подключены к выходам Ν+1 блоков контроля и линеаризации передаточных характеристик 4 (4′), выход блока памяти 5 обеспечивает использование полученных данных внешними средствами и на фигуре не приводится;
- Ν счетчиков 6, имеющих каждый вход и выход в составе блоков регулирования 3 (3′), вход счетчика 6 подключен к выходу 1 блока контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей 4 (4′), выход счетчика 6 подключен к входу 1 блока преобразования 7;
-Ν блоков преобразования 7, имеющих каждый N входов и выход в составе блоков регулирования 3 (3′), входы блока преобразования 7, соответственно, подключены к выходам 2 (дублирующим выходам) блоков контроля и линеаризации передаточных характеристик 4 (4′), выход блока преобразования 7, соответственно, подключен к входу 2 блоков контроля и линеаризации передаточных характеристик 4 (4′).
В научно-технической литературе не обнаружено технических решений с указанными существенными признаками, что позволяет сделать вывод о его новизне. Не были обнаружены и устройства, в которых поставленная цель достигалась бы всей вновь введенной совокупностью существенных признаков, что позволяет сделать вывод о достаточном уровне предложения при оформлении представленной полезной модели.
Информационно-аналитическая система исследования возможностей деэскалации конфликта в изменяющихся условиях многостороннего переговорного процесса поясняется чертежами и пояснениями, где на фиг. 1 представлена структурная схема гипотетической взаимодействующей пары функционально самостоятельных компонентов ИАС.
Дополнительные иллюстрации полезной модели отражены на фиг. 2-5:
На фиг. 2 и 3, соответственно, приведено пояснение принципа работы на базе функционально самостоятельного компонента устройства для моделирования многоканальных преобразователей (ИМК) и представлено построение устройства для моделирования многоканальных преобразователей в целом (из однотипных компонентов [2, 3, 15]). На фиг. 4 представлен пример демонстрационного варианта исходных данных при оценке односторонних шагов в проблемной области деэскалации конфликта в изменяющихся условиях многостороннего переговорного процесса [14]. А также на фиг. 5 приводится и многоканальное устройство матричной структуры с обратной связью [1].
В настоящей заявке на полезную модель развивается ранее полученное техническое решение ИМК [15]. При этом конструктивная сущность базового фрагмента интеллектуального стенда отражает двухуровневую структуру управления на базе оператора межуровневого перехода [4, 5, 9] при подготовке к наступлению критических событий [6], которое сводится к реализации принципа неокончательного принятия решения при оценивании ожидаемого воздействия в различных режимах работы показанной совокупности фрагментов оснащенного интеллектуального стенда.
Однако функциональные возможности ИМК подразумевают также и многоуровневую иерархию процессов управления, сводимую, в конечном итоге, к указанной двухуровневой схеме при заданной диспозиции сложных динамических объектов (СДО) в группе.
То есть ИМК формализует взаимосвязь сенсорной и поведенческой составляющих интеллектного управления СДО в группе [4, 9, 13]; более того - основной замысел представленной полезной модели направлен на описание двухуровневой структуры, где верхний «слой» отражает «интересы» группы, а нижний - попарные «ассоциации»; и которая соответствует каждому СДО в определенной диспозиции.
В настоящей заявке на полезную модель техническое решение ИАС ориентировано на реализацию последующего этапа [14] функционирования интеллектного стенда [4-16]. Информационно-аналитическая система исследования возможностей деэскалации конфликта в изменяющихся условиях многостороннего переговорного процесса работает в соответствии с описанием функционально самостоятельного (вне каскада) компонента в основных режимах работы устройства для моделирования процедуры распознавания сложного динамического объекта [2, 3, 15].
Ключевой особенностью функционирования ИАС в отличие от ИМК [15] при имитационном моделировании возможностей деэскалации конфликта [14] является применение блока регулирования [16], который позволяет посредством применения счетчиков 6 и блоков преобразования 7 корректировать настройки датчиков [2] (см. фиг. 3) в гипотетических и близких к реальным условиям многостороннего переговорного процесса [17].
В остальном описание работы ИАС в принципе соответствует функционированию ИМК [15]. В частности, для рассматриваемых режимов работы, ИМК обеспечивает, соответственно, - функционирование интеллектного стенда в целом по штатному режиму работы устройства Титова В.Б. для контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей, см. фиг. 1-3 [2, 3]; нештатный режим работы устройства для контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей является ключевым по функциональному предназначению предлагаемого устройства, переход в который (режим работы) происходит после превышения порогового числа срабатывания счетчика числа переключений; искомыми выходными данными для блока памяти (каскада) являются показания счетчиков, а также блоков контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей.
Таким образом, о наличии угроз и уровне опасности в среде функционирования надсистемы представляется возможным судить по степени проявления искомого свойства в процессе функционирования описанного каскада, обеспечивающего упреждение в принципе возможных ситуаций сложного (составного) воздействия на моделируемый объект в рамках интеллектного стенда при переключении заданных режимов управления в группе с необходимой диспозицией для исследуемого процесса управления внешними средствами (на рассматриваемом в данной заявке на полезную модель этапе исследования возможностей деэскалации конфликта в изменяющихся условиях многостороннего переговорного процесса), с требуемым качеством в случае возникновения явлений, близких, по сути, к статистически необратимым преобразованиям [3, 10, 11, 14].
Так, опасности функционирования проявляются при возникновении дестабилизирующих факторов в ходе выполнения отдельных и конкретных функциональных операций ряда разрабатываемых комплексов [4, 8, 9, 11, 13, 14]. По мере накопления информации о дестабилизирующих факторах, возникших в ходе таковых операций при подготовке к наступлению критических событий [7, 10, 13, 17], появляется актуальная возможность оценивания показателя частоты дестабилизирующих факторов по накопленным (в процессе проведения продолжающихся комплексных экспериментальных исследований) статистическим данным [3, 10-13, 16].
Под статистической оценкой показателя частоты воздействия понимается числовое значение данного показателя, вычисленное по результатам наблюдений за указанными операциями на базе указанного оператора межуровневого перехода. В качестве практически возможного к реализации (и уже реализованного в серии предшествовавших технических решений [1, 2, 3, 9, 11, 13]) использован подход, представляющий собой метод статистической оценки показателя частоты воздействия дестабилизирующих факторов [10]. Способ действия заявленного ИМК, реализующий оснащение интеллектуального стенда посредством аппаратной реализации процедуры отрицательного отбора (основанной на применении алгоритма обнаружения аномалий искусственной иммунной системы), также сводится к реализации принципа неокончательного принятия решения при оценке ожидаемого воздействия путем подсчета числа переключений ранее описанного субблока выявления неисправностей [2, 3, 15].
Расчетный пример, в том числе и по вновь приведенному содержанию полезной модели, полностью соответствует аналогу, рассмотренному в [2, 3].
Указанный пример был приведен в числе возможных предпосылок и вариантов статистической оценки показателя частоты воздействия дестабилизирующих факторов посредством ИАС в критичных условиях. И представляется очевидным, что в предпочтительных вариантах выполнения могут быть сделаны изменения и модификации, не выходящие из объема настоящей полезной модели, с использованием большего числа уже описанных в формуле однотипных фрагментов каскада при сопряжении многоканальных преобразователей, а также посредством применения ряда иных во многом сходных статистических и имитационных методов [18-35].
Список основных использованных источников
1. Авт. свидетельство СССР №262494. Обучаемая матрица. Акопян Р.А., Агамалова М.А. "Открытия, изобретения, пром. образцы, товарные знаки". 1969, №6.
2. Авт. свидетельство СССР №1675854. G05B 23/02. Устройство Титова В.Б. для контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей. Титов В.Б., Русинов К.А. 1989.
3. Рожнов А.В., Щитов А.Ю., Белавкин П.А., Кублик Е.И., Бурлака А.И. Устройство для моделирования процедуры распознавания сложного динамического объекта 7 МПК G05B 23/02. Патент на полезную модель RUS 61044. Приор. 16.11.2006. Зарег. 10.02.2007.
4. Язык схем радикалов: методы, алгоритмы / под ред. А.В. Чечкина, А.В. Рожнова. Коллективная монография. Ч. 1. М: Радиотехника, 2008. ISBN 978-5-88070-199-5.
5. Радченко А.Н. Моделирование основных механизмов мозга, Л.: Наука, 1968.
6. Крапивин В.Ф. О теории живучести сложных систем. - М.: Наука, 1978.
7. М. Крэйн, О. Леуман. Введение в регенеративный метод анализа моделей. - М.: Наука, 1982.
8. Васильев В.Α., Мухин В.И. Стратегическая оборонная инициатива и эшелонированная противоракетная оборона США. - М., МО СССР, 1990.
9. Васильев C.H., Жерлов А.К., Федосов Е.А., Федунов Б.Е. Интеллектное управление динамическими системами. - М.: Физматлит, 2000.
10. Электромагнитная совместимость и имитационное моделирование инфокоммуникационных систем. - М.: Радио и связь, 2002.
11. Канащенков А.И., Меркулов В.И., Самарин О.Ф. Облик перспективных бортовых РЛС: возможности и ограничения. - М.: ИПРЖР, 2002.
12. Полоус А.И., Волков А.Г. Интеллектуальные методы и модели диагностирования РТС. - M.: ВА РВСН имени Петра Великого, 2005.
13. Искусственные иммунные системы и их применение / под ред. Д. Дасгупты. Пер. с англ. под ред. А.А. Романюхи. - М.: Физматлит, 2006.
14. Анненков В.И., Баранов C.H., Кононов Л.А. Теоретические основы ядерной геополитики. М.: РУСАВИА, 2012.
15. Бажанов О.В., Рожнов А.В., Лобанов И.А., Абросимов В.К., Захаров В.Л. Инструментально-моделирующий комплекс исследования процессов управления и диспозиции сложного динамического объекта в группе. Патент на полезную модель RU 141445 U1. - М.: МАИ, 2013.
16. Кузнецова В.Л., Раков М.А. Самоорганизация в технических системах. - К.: Наук. думка, 1987.
17. Кривоножко В.Е., Пискунов А.А., Лычев А.В., Пискунова М.А. Модели и методы поддержки принятия решений в переговорном процессе // Искусственный интеллект и принятие решений. 2010. №1. С. 57-67.
18. Белавкин П.А., Федосеев С.А., Рожнов А.В., Лобанов И.А. Исследование стратегической мобильности проблемно-ориентированных систем управления и их позиционирование в условиях развития информационного пространства // Известия ЮФУ. Технические науки. 2013. Тематический выпуск "Перспективные системы и задачи управления", №3. С. 211-217.
19. Рожнов А.В., Белавкин П.Α., Купач О.С., Лобанов И.А. Обоснование метода построения рациональной иерархии и стратифицированной модели проблемно-ориентированной системы управления в условиях неполноты исходных данных / Шестая Всероссийская мультиконференция по проблемам управления (30 сентября - 5 октября 2013 г.) // Материалы мультиконференции: в 4 т. Ростов н/Д.: Изд-во ЮФУ, 2013. Т. 3. С. 50-54.
20. Хохлачев Е.Н., Осипов П.Α., Рожнов А.В., Карпов В.В., Чернявский Д.В., Каменев А.И. Способ передачи сообщений. Патент на изобретение RUS 2236755 30.05.2002.
21. Горшенев Г.Α., Рожнов А.В., Федянин А.С. Устройство для определения величины кратчайшего пути в графе. Патент на полезную модель RUS 61409, 09.11.2006.
22. Рожнов А.В., Бикеев С.И., Прошин Д.С., Гибадуллин А.Р. Инструментально-моделирующий комплекс для исследования регенерирующих процессов с дискретным временем на основе процедуры отрицательного выбора. Патент на изобретение RUS 2420802, 13.02.2009.
23. Рожнов А.В., Прошин Д.С., Олейник Α.Α., Залетдинов А.В., Лепешкин О.М., Будко Н.П. Устройство для моделирования процедуры распознавания сложного динамического объекта на временном интервале. Патент на изобретение RUS 2427873 22.01.2010.
24. Будко Н.П., Будко П.Α., Винограденко A.M., Дорошенко Г.П., Рожнов А.В., Минеев В.В., Мухин А.В. Способ распределенного контроля и адаптивного управления многоуровневой системой и устройство для его осуществления. Патент на изобретение RUS 2450335, 11.07.2011.
25. Рожнов А.В., Губин А.Н., Михайлов П.Α., Белавкин П.А. Становление вычислительных систем и комплексов военного назначения на заре стратегических ракетных войск. Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2010, №11. С. 63-69.
26. Рожнов А.В. Некоторые проблемные вопросы системной интеграции направлений научной деятельности в задачах нейрокомпьютинга // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2014, №1. С. 3-9.
27. Кривоножко В.Е., Рожнов А.В., Лычев А.В. Построение гибридных интеллектуальных информационных сред и компонентов экспертных систем на основе обобщенной модели анализа среды функционирования // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2013, №6. С.3-12.
28. Рожнов А.В., Лобанов И.А., Бимаков Е.В. Обоснование задач системной интеграции и информационно-аналитическое моделирование проблемно-ориентированных систем управления на предпроектном этапе жизненного цикла // XII Всероссийское совещание по проблемам управления. - М.: ИПУ РАН, 2014.
29. Рожнов А.В., Савицкий А.С., Баландин А.Е., Бикеев С.И. Математические и программные аспекты ультраоснащения инвариантной схемы обработки информации на основе инструментально-моделирующего комплекса // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2008, №7. С. 36-37.
30. Рожнов А.В., Лычев А.В. Исследование среды функционирования и задач многопрофильного ситуационного центра // Материалы 21-й научно-технической конференции «Системы безопасности - 2012» (Москва). М.: Академия ГПС МЧС России, 2012. С. 88-90.
31. Макаров А.А. Методы и модели согласования иерархических решений. - Новосибирск: Наука, 1979.
32. Купач О.С., Рожнов А.В., Гудов Г.Н. Диверсификация технологии анализа среды функционирования в прикладных сервисах геоинформационных интеллектных систем / Шестая Всероссийская мультиконференция по проблемам управления (30 сентября - 5 октября 2013 г.) // Материалы мультиконференции: в 4 т. Дивноморское: Изд-во ЮФУ, 2013. Т. 4 (УРиСС-2013). С. 59-62.
33. Лобанов И.Α., Иванова И.Н., Рожнов А.В., Павловский И.С. Инструментальное средство визуализации однородных концептуальных моделей. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2014610356. - М., 2014.
34. Рожнов А.В., Антиох Г.М., Селиверстов Д.Е., Кублик Е.И. Системная интеграция направлений научной деятельности в условиях формирования предынтеллектуальной инфраструктуры // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2014, №11.
35. Барышев П.Ф., Рожнов А.В., Лобанов И.Α., Губин А.Н. Обоснование информационно-аналитической системы в развитии методов и моделей согласования иерархических решений // Динамика сложных систем: XXI век. 2014, №3.