A Multi-agent Framework for Distributed Decision-making Systems

An approach of building distributed decision support systems is proposed. There is defined a framework of a distributed DSS and examined questions of problem formulation and solving using artificial intellectual agents in system core.

Case-based Reasoning Method for Real-time Expert Diagnostics Systems

The method of case-based reasoning for a solution of problems of real-time diagnostics and forecasting in intelligent decision support systems (IDSS) is considered. Special attention is drawn to case library structure for real-time IDSS (RT IDSS) and algorithm of k-nearest neighbors type. This work was supported by RFBR.

Generalized Scalarizing Problems GENS and GENSLex of Multicriteria Optimization

* This paper is partially supported by the National Science Fund of Bulgarian Ministry of Education and Science under contract № I–1401\2004 "Interactive Algorithms and Software Systems Supporting Multicriteria Decision Making".

An Interactive Method of Linear Mixed Integer Multicriteria Optimization

The paper describes a learning-oriented interactive method for solving linear mixed integer problems of multicriteria optimization. The method increases the possibilities of the decision maker (DM) to describe his/her local preferences and at the same time it overcomes some computational difficulties, especially in problems of large dimension. The method is realized in an experimental decision support system for finding the solution of linear mixed integer multicriteria optimization problems.

Classification-Based Method of Linear Multicriteria Optimization

The paper describes a classification-based learning-oriented interactive method for solving linear multicriteria optimization problems. The method allows the decision makers describe their preferences with greater flexibility, accuracy and reliability. The method is realized in an experimental software system supporting the solution of multicriteria optimization problems.

Feature Extraction for Classification in the Data Mining Process

Dimensionality reduction is a very important step in the data mining process. In this paper, we consider feature extraction for classification tasks as a technique to overcome problems occurring because of “the curse of dimensionality”. Three different eigenvector-based feature extraction approaches are discussed and three different kinds of applications with respect to classification tasks are considered. The summary of obtained results concerning the accuracy of classification schemes is presented with the conclusion about the search for the most appropriate feature extraction method. The problem how to discover knowledge needed to integrate the feature extraction and classification processes is stated. A decision support system to aid in the integration of the feature extraction and classification processes is proposed. The goals and requirements set for the decision support system and its basic structure are defined. The means of knowledge acquisition needed to build up the proposed system are considered.

Обобщенные Интервальные Оценки в Сценарном Анализе

Показано, что метод обобщенных интервальных оценок (ОИО), первоначально предназначавшийся для выявления и формализованного представления экспертных знаний об известных с неопределенностью количественных исходных данных моделей интеллектуальных систем поддержки экспертных решений (СПЭР), можно рассматривать как развитие сценарного подхода в теории принятия решений. Предложены процедуры исследования методом ОИО задач с зависимыми параметрами, таких как задача прогнозирования объемов извлекаемых запасов месторождений в зависимости от уровней цены на углеводороды. Установлены аналитические соотношения для функций распределения вероятностей обобщенных равномерных распределений, используемых в сценарном анализе и анализе результирующих показателей моделей включенных в базу моделей СПЭР.

Бортовые Оперативно-Советующие Экспертные Системы – Новый Класс Алгоритмов Управления

На основе анализа предметной области (типовые ситуации (ТС), семантические сети проблемных субситуаций (ПрС/С) для каждой из ТС), в которой действуют сложные технические (антропоцентрические) объекты, выявлена необходимость разработки специального класса бортовых интеллектуальных систем - бортовые оперативно-советующие экспертные системы (БОСЭС). Исследованы механизмы вывода, применяемые в БОСЭС. Представлены механизмы вывода, основанные на системе правил «если..., то..., иначе...»; на алгоритмах многокритериального выбора альтернатив Т.Саати; на алгоритмах, использующих матрицу знаний.

Оптимизация Инвестиционного Портфеля в Условиях Неопределенности на Основе Прогнозирования

Рассмотрена проблема оптимизации инвестиционного портфеля в условиях неопределенности с использованием прогнозирования доходностей курсов акций. Для прогнозирования курсов акций предложен нечеткий метод индуктивного моделирования- НМГУА с нечеткими входами. Приводятся результаты экспериментальных исследований- прогнозные оценки курсов акций ведущих российских компаний и полученный оптимальный портфель на основе прогнозирования и оценивается его фактическая эффективность.

Position Paper: Improving Source Code Reuse through Documentation Standardization

In the context of Software Reuse providing techniques to support source code retrieval has been widely experimented. However, much effort is required in order to find how to match classical Information Retrieval and source code characteristics and implicit information. Introducing linguistic theories in the software development process, in terms of documentation standardization may produce significant benefits when applying Information Retrieval techniques. The goal of our research is to provide a tool to improve source code search and retrieval In order to achieve this goal we apply some linguistic rules to the development process.

Моделирование Многомерных Данных в Системе METAS BI-Platform

Представлено формальное описание многомерной модели данных, реализованной в программном комплексе METAS BI-Platform. В статью включено описание объектов многомерной модели (измерений и множеств измерений и т.д.), их свойств и организации, а также операций, выполняемых над ними. Описаны методы агрегации многомерных данных, позволяющие эффективно агрегировать массивы числовых показателей. Программный комплекс METAS BI-Platform предназначен для многомерного анализа данных, получаемых из гетерогенных источников, и позволяет упростить разработку BI-приложений. Программный комплекс представляет собой многоуровневое приложение с архитектурой «Клиент-сервер». Каждый уровень комплекса соответствует степени абстракции данных. На самом низком уровне расположены драйверы доступа к специфическим физическим источникам данных. Следующий уровень – уровень виртуальной СУБД, позволяющей осуществлять унифицированный доступ к данным, что избавляет от необходимости учитывать специфику конкретных СУБД при разработке BI-приложений. Реализован программный интерфейс комплекса (API). В распоряжение разработчиков предоставляется набор готовых компонентов, которые могут быть использованы при создании BI-приложений. Это позволяет разрабатывать на основе комплекса BI-приложения, отвечающие современным требованиям, предъявляемым к подобным системам.

Experience of Development and Application of Expert Systems for Economic Macroparameters Forecasting and Operation

In this article there are considered problems of forecasting economical macroparameters, and in the first place, index of inflation. Concept of development of synthetical forecasting methods which use directly specified expert information as well as calculation result on the basis of objective economical and mathematical models for forecasting separate “slowly changeable parameters” are offered. This article discusses problems of macroparameters operation on the basis of analysis of received prognostic magnitude.

Анализ Свойств Модели Леонтьева при Нечётко Заданных Параметрах Критериальной Функции Методом Базисных Матриц

Предложено применение метода базисных матриц для анализа модели Леонтьева (МЛ) с нечетко заданными некоторыми ее компонентами. МЛ можно интерпретировать, как задачу прогноза затрат-выпуска продукции на основе известной статистической информации при нечётко заданных значениях части элементов технологической матрицы, вектора ограничений и границах переменных. Такими элементами могут быть и цены на выпускаемую продукцию (вектор градиента целевой функции). Это существенно усложняет анализ МЛ.

О Задаче Нахождения Строгой Результирующей Ранжировки в Виде Медианы Кемени-Снелла

Рассматривается задача, возникающая во многих приложениях, построения на основе индивидуальных предпочтений экспертов результирующей (коллективной) ранжировки в виде медианы Кемени-Снелла. Приводятся теоретические результаты, полученные авторами, на основании которых предлагаются алгоритмы, позволяющие решать задачи большой размерности.

Сравнительный Анализ Методов Оценки Риска Банкротства Предприятий Украины

Рассмотрена проблема анализа риска банкротства предприятий. Изложен классический метод дискриминантного анализа риска банкротств, предложенный Е. Альтманом, проанализированы его достоинства и недостатки. Дается оценка возможности его применения в Украине. Далее излагается нечетко- множественный подход к оценке риска банкротства. Наконец, описан предложенный метод оценки риска банкротства предприятий на основе использования нечетких нейросетей с различными алгоритмами нечеткого вывода. Приводятся результаты сравнительного анализа различных методов в задаче оценки риска банкротства.