WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАУК ИНСТИТУТ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА

На правах рукописи

ШИШАЕВ Максим Геннадьевич

МЕТОДЫ И ТЕХНОЛОГИИ КОМПЛЕКСНОГО ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ УПРАВЛЕНИЯ ИННОВАЦИОННЫМ РАЗВИТИЕМ РЕГИОНАЛЬНОЙ ЭКОНОМИКИ

Специальность 05.13.10 – «Управление в социальных и экономических системах» (технические наук

и)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук Москва 2009

Работа выполнена в Институте информатики и математического моделирования технологических процессов Кольского научного центра Российской академии наук (г.Апатиты), лаборатория «Региональных информационных систем».

Научный консультант: доктор технических наук, профессор ПУТИЛОВ Владимир Александрович

Официальные оппоненты: доктор физико-математических наук, профессор АФАНАСЬЕВ Александр Петрович доктор технических наук, профессор ДОРОФЕЮК Александр Александрович доктор технических наук, профессор МАРЛЕЙ Владимир Евгеньевич

Ведущая организация: Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации Российской академии наук

Защита состоится «22» марта 2010 г. в 11.00 час, аудитория 1506 на заседании диссертационного совета Д 002.086.02 в Учреждении Российской академии наук Институте системного анализа РАН по адресу:

117312, Москва В-312, просп. 60-летия Октября, 9.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Института системного анализа Российской академии наук Автореферат разослан «_____» _____________ 2009 г.

Ученый секретарь диссертационного совета Д.002.086.доктор технических наук, профессор А.И.Пропой

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ



Актуальность работы обусловлена необходимостью активизации процессов перевода экономики регионов России с инерционного энерго-сырьевого на инновационный путь развития, отмеченного в качестве одного из важнейших направлений стратегии социально-экономического развития России. Такой переход соответствует объективным требованиям повышения конкурентоспособности российской экономики и конституционным целям формирования социальноориентированного государства. Однако принятие политического решения о переходе на инновационный путь развития вовсе не означает его автоматического выполнения.

Для реализации подобного решения необходимо проведение большой и трудоемкой работы по созданию в российской экономике благоприятной среды для развития инноваций. Для мотивирования бизнеса к инновациям необходимо создавать адекватные правовые, экономические, налоговые механизмы, всячески содействовать развитию инновационной инфраструктуры 1.

Сегодняшние позиции России в сфере наукоемких технологий и инноваций на фоне ведущих мировых держав весьма скромны. Несмотря на большой научный потенциал, доля нашей страны на мировом рынке гражданской наукоемкой продукции не превышает 0,3%, в то время как доля США - 36%, Японии - 30%, Китая - 6%. Доля России в мировой торговле информационным оборудованием - 0,3%. В то же время, в России накоплен, и пока еще не растрачен, достаточно мощный научный и инновационный потенциал: по численности научных работников на 10 тыс. занятых наша страна находится на третьей позиции после США и Японии. По абсолютным показателям к нам вплотную приблизился Китай. По удельному показателю численности научных сотрудников мы в 7 раз опережаем Китай, в 2,6 раза – Италию, на треть – Великобританию, на 20% – Германию. Однако по индексу конкурентоспособности, которым измеряются результаты отдачи от науки, Россия находится на 58-м месте, уступая Китаю и Индии. В России используется приблизительно 10% инновационных идей и проектов, в США - 62%, в Японии - 95%;

лишь одно из 500 запатентованных изобретений находит применение в российской промышленности.

Одна из причин такого разрыва между научными исследованиями, опытноконструкторскими разработками и реальным производством заключается в недостатке эффективных рычагов управления инновационным развитием экономики.

Директивный подход, заключающийся в жестком планировании экономического, в том числе и инновационного, развития, нереализуем в современных экономических условиях нашей страны. В этой связи представляется более эффективным неявное управление инновационным развитием, которое заключается в создании благоприятных условий для зарождения инновационных идей, их развития и воплощения в виде продуктовых или технологических новаций. Несмотря на отсутствие непосредственных управляющих воздействий на инновационные процессы, такое управление должно быть целенаправленным и методичным.

Содержание управления в этом случае заключается в создании инфраструктуры развития инноваций (экономической, правовой, информационной, и т.д.) и перманентном поддержании ее в состоянии, адекватном существующим социальноэкономическим условиям. Это делает актуальной задачу разработки методов и Отчет о заседании Совета при Президенте Российской Федерации по науке, технологиям и образованию, октября 2006 г.

технологий информационного обеспечения управления инновационным развитием, направленных на формирование информационной среды инновационной деятельности, способной аккумулировать информационную составляющую инновационного потенциала региональной экономики и придать необходимый импульс ее инновационному развитию.

Задача создания информационной инфраструктуры развития инноваций не ограничивается простым накоплением все больших и больших объемов информации.

Для реализации потенциала инновационного развития необходимы методы и средства обработки информации, направленные на автоматизацию различных аспектов инновационной деятельности, на облегчение и повышение эффективности анализа результативности инноваций. Средством решения задач подобного сорта является представление экспертных знаний о предметной области в виде формализованных концептуальных моделей и онтологий, а также имитационное моделирование инновационных процессов. Для этого необходимо создать соответствующие проблемно-ориентированные модели и информационные технологии.

Разработка и практическое воплощение инновационных продуктов и технологий, а также сопутствующие им процессы характеризуются рядом специфических особенностей с точки зрения проблематики их информационного обеспечения. Для успешной реализации идей по созданию наукоемких инновационных продуктов и технологий требуется всесторонняя информационная поддержка на всех этапах жизненного цикла – от зарождения идеи до производства и утилизации новшества. Инновационные процессы длительны во времени и разнородны по составу участников. Экономические агенты, вовлеченные в инновационный процесс, как правило, территориально распределены. Это обусловливает динамичность и разнородность информационной инфраструктуры развития инноваций, необходимость в механизмах ее надежного функционирования в условиях отсутствия единого централизованного управления. Информационная составляющая инфраструктуры развития инноваций обладает важной отличительной особенностью. Если, к примеру, в сфере правового обеспечения инноваций функция создания элементов правового поля отделена от функции их использования в практике инновационной деятельности, то в области информационного обеспечения функции создания и использования информационных ресурсов инноваций могут быть совмещены. Это дает принципиальную возможность заложения в информационную среду инновационного развития механизмов самоорганизации и саморазвития. Для ее реализации необходимы соответствующие методы и технологии построения распределенной открытой информационной среды инноваций.

Таким образом, актуальна задача разработки методов и информационных технологий построения и функционирования информационной среды развития инноваций, которая должна быть целостной в смысле охвата всех этапов жизненного цикла, многофункциональной, открытой, расширяемой и наделенной потенциалом к саморазвитию. Предложенное в работе решение поставленной проблемы опирается на результаты научных исследований и технологических разработок в области теории систем и системного анализа С.В.Емельянова, Ю.С.Попкова; в области функционально-целевого подхода и концептуального моделирования В.А.Путилова и В.В.Фильчакова; в области представления знаний в информационных системах А.В.Смирнова; в области имитационного моделирования Дж.Форрестера, Ю.Н.Павловского; в области распределенных информационных систем А.П.Афанасьева, К.Аберрера, С.Марша.

Цель работы состоит в разработке методов и технологий получения и обработки информации для задач управления инновационным развитием региональной экономики, ориентированных на создание открытой расширяемой многофункциональной информационной среды инновационной деятельности, обеспечивающей комплексную информационную поддержку задач управления и принятия решений на всех этапах жизненного цикла инноваций.

Для достижения поставленной цели автором решены следующие основные задачи:

1. Разработка технологии логической интеграции технологически и семантически разнородных распределенных информационных ресурсов инноваций, обеспечивающей формирование единого информационного пространства инноваций.

2. Разработка метода автоматизированного синтеза и оценки потенциальной эффективности виртуальных бизнес-структур, ориентированных на реализацию инновационных проектов, (инновационных структур), работоспособного в условиях неполных слабоструктурированных разнородных исходных данных.

3. Разработка методов и технологий формирования и функционирования проблемно-ориентированных одноранговых информационных сред поддержки инноваций, обеспечивающих открытость, расширяемость и отказоустойчивость распределенной среды, реализующей единое информационное пространство инновационной деятельности.

4. Разработка комплекса системно-динамических моделей типовых составляющих инновационных процессов и технологии дистанционного формирования и управления имитационными моделями инновационной деятельности, обеспечивающими прогнозирование результативности инноваций.

Методы исследования. Для решения поставленных в работе задач используются методы концептуального моделирования, системной динамики, элементы теории множеств, теории графов, математической логики и инженерии знаний, методы построения распределенных информационных систем.

Научная новизна работы заключается в том, что предложен комплекс методов и технологий формирования открытой расширяемой информационной среды инновационной деятельности, обеспечивающей неявное управление инновационным развитием региональной экономики через создание благоприятных условий для зарождения и развития инноваций и информационную поддержку инновационных процессов на всех этапах их жизненного цикла. Основные аспекты научной новизны:

1. Формализованная концептуальная модель виртуальной бизнес-среды информационной поддержки инноваций, обеспечивающая автоматизированный синтез и оценку потенциальных инновационных структур.

2. Метод автоматизированного синтеза и оценки эффективности виртуальных бизнес-структур на основе неполных слабоструктурированных разнородных данных, поддерживающий прямой, обратный и двунаправленный синтез.

3. Метод интеграции онтологий разнородных ресурсов инноваций на базе расширяемого тезауруса, обеспечивающий высокий уровень автоматизации процесса интеграции за счет совмещения фаз формирования и использования тезауруса.

4. Методы и технологии формирования и функционирования проблемноориентированных открытых одноранговых распределенных информационных сред для предметных областей, представимых в виде древовидных концептуальных моделей.

5. Информационная технология дистанционного формирования моделей и управления процессом имитационного моделирования инноваций на основе комплекса системно-динамических моделей типовых инновационных процессов, реализуемая в рамках архитектуры «тонкий клиент».

Актуальность и научная новизна работы подтверждаются включением ее результатов в число важнейших итогов исследований РАН в 2004 г. (разработка технологии федеративного доступа к семантически разнородным базам данных для интегрированных региональных проблемно-ориентированных информационных систем), а также в число научных достижений Российской академии наук в 2007 г.

(раздел «Проблемы создания глобальных и интегрированных информационнотелекоммуникационных систем и сетей на основе технологий GRID»).

Практическая ценность. В основу диссертационной работы положены результаты, полученные автором в ходе исследований, проводимых по планам научно-исследовательских работ Института информатики и математического моделирования технологических процессов Кольского научного центра РАН в период с 1999 по 2009 годы: «Проблемно-ориентированные региональные информационные системы (Севера России)» (№ гос.регистрации 01.9.60 000721), «Интегрированные региональные системы науки и образования» (№ гос.регистрации 01.99.00 10288), «Интегрированные концептуально-динамические модели устойчивого социальноэкономического развития северных регионов России (на примере Мурманской области)» (№ гос.регистрации 01.99.00 10286), «Методы и модели синтеза стратегий устойчивого развития региональных социально-экономических систем (на примере Мурманской области)» (№ гос.регистрации 01.200.2 09390), «Методы и модели структурного синтеза проблемно-ориентированных региональных информационных систем» (№ гос.регистрации 01.200.2 09393), «Информационные технологии управления инновационным развитием региона (на примере Мурманской области)» (№ гос.регистрации 0120.0 502662), «Информационные технологии региональных макросистем» (№ гос.регистрации 0120.0 502661), «Информационные технологии управления развитием регионального научно-образовательного комплекса» (№ гос.регистрации 0120.0 850591), «Методы и технологии информационного обеспечения жизненного цикла инноваций» (№ гос.регистрации 0120.0 850592).

Результаты работы использованы в рамках реализации Программы фундаментальных исследований ОНИТ РАН, проект № 2.6. Отдельные направления исследований поддержаны грантами РФФИ (проекты № 08-07-00301, № 07-07-96900, № 05-07-90050-в, №06-07-01808). Работы проводились в рамках ведущей научной школы РФ по разработке и развитию информационных технологий поддержки управления региональным развитием (НШ-8249.2006.9).

Полученные в работе результаты использовались при разработке Стратегии социально-экономического развития Мурманской области до 2025 года.

На основе проведенных исследований и научных разработок получены следующие практически значимые результаты.

Разработана мультиагентная система информационной поддержки инновационной деятельности, обеспечивающая формирование и оценку потенциально эффективных инновационных структур. В рамках системы осуществляется интеграция и автоматизированная децентрализованная обработка распределенных информационных ресурсов инноваций на базе взаимодействия программных агентов, имеющих гибридную архитектуру. Разработка отмечена дипломами всероссийских и международных выставок инновационных продуктов и технологий (Диплом VIII Московского международного салона инноваций и инвестиций. Москва, 2008 г.; Международная выставка-конгресс «Высокие технологии. Инновации. Инвестиции». Санкт-Петербург, 2008 - диплом и серебряная медаль).

Разработана система логической интеграции технологически и семантически разнородных веб-ресурсов инноваций. Система обеспечивает унифицированный доступ к веб-ресурсам инновационной тематики. Проблема технологической разнородности решается применением программных агентов-адаптеров ресурсов.

Проблема семантической неоднородности решается путем описания семантики объединяемых ресурсов в виде онтологий и последующей их интеграции с помощью общесистемного тезауруса идентификационных атрибутов.

Разработан комплекс системно-динамических моделей инновационных процессов, позволяющий исследовать динамику и результативность рыночной диффузии инновации. Модели реализованы в среде системно-динамического моделирования Powersim. Модели используются рабочей группой по информационно-аналитическому обеспечению Стратегии экономического развития Мурманской области до 2015 года для исследования динамики инновационных процессов в различных областях хозяйственной деятельности региона.

На основе полученных в работе практических результатов сформирована виртуальная бизнес-среда информационной поддержки инновационного развития Мурманской области, развернутая на базе Мурманского регионального инновационного бизнес-инкубатора и некоммерческого партнерства «Технопарк – Апатиты», при поддержке Министерства экономического развития Мурманской области.

Научная апробация работы. Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на 25-ти международных и всероссийских конференциях и совещаниях в гг. Москва, Санкт-Петербург, Самара, Петрозаводск, Мурманск, Апатиты, Вена (Австрия), Рованиеми (Финляндия). В частности, на следующих научных мероприятиях:

- Международный конгресс конференций «Информационные технологии в образовании». Москва, 2003 и 2005 гг.

- Международная конференция «Информационные технологии в управлении жизненным циклом изделий». Санкт-Петербург, 2003.

- 16th International DAAAM Symposium “Intelligent Manufacturing & Automation:

Focus on Young Researchers and Scientists” 19-22 October 2005. DAAAM International Vienna, 2005.

- 17th International Daaam Symposium “Intelligent Manufacturing & Automation:

Focus on Mechatronics & Robotics" 8-11th November 2006 DAAAM International Vienna, 2006.

- VII и VIII международная конференция «Проблемы управления и моделирования в сложных системах». Самара, 2005, 2006 гг.

- Научно-практическая конференция «Цели развития тысячелетия и инновационные принципы устойчивого развития арктических регионов России. Социокультурная среда современного общества: гармоничность и толерантность как основа устойчивого развития». С-Петербург, 2008 г.

- IV Международная конференция «Параллельные вычисления и задачи управления PACO '2008». Москва, 2008 г.

- Научная Сессия ОНИТ РАН «Информационные технологии интеллектуальной поддержки принятия решений». Москва, 2008 г.

- V, VI, VII Всероссийская школа-семинар «Прикладные проблемы управления макросистемами». Апатиты, 2004, 2006, 2008 гг.

- II Международная научно-практическая конференция «Инновационное развитие российской экономики». Москва, 2009 г.

- I, II, III Всероссийская научная конференция «Теория и практика системной динамики». Апатиты, 2004, 2007, 2009 гг.

- Первая, вторая и третья Международная конференция «Системный анализ и информационные технологии» (САИТ), 2005, 2007, 2009 гг.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Метод автоматизированного синтеза и оценки виртуальных бизнес-структур обеспечивает формирование потенциально эффективных инновационных структур на различных, в том числе – начальных фазах жизненного цикла инноваций в условиях неполных слабоструктурированных семантически разнородных исходных данных.

2. Метод интеграции онтологий семантически разнородных распределенных информационных ресурсов инноваций, основанный на пополняемом общесистемном тезаурусе. Метод обеспечивает эффективную (в смысле затрат ручного труда) логическую интеграцию семантически и технологически разнородных распределенных информационных ресурсов инноваций и позволяет гибко формировать единое информационное пространство инновационной деятельности на базе существующих и вновь создаваемых информационных ресурсов инновационной тематики.

3. Технология формирования и поддержки распределенного адресного реестра в одноранговых распределенных системах информационной поддержки инноваций. Технология основана на привязке узлов к древовидной концептуальной модели предметной области и позволяет обеспечить открытость виртуальной бизнес-среды инноваций, повысить ее отказоустойчивость и масштабируемость за счет логически децентрализованной реализации общесистемного каталога узлов.

4. Метод генерализации бизнес-предложений на базе древовидных концептуальных моделей предметной области обеспечивает повышение адекватности объемов передаваемых данных информационным запросам пользователей и, за счет этого, снижение нагрузки на коммуникационную сеть.

5. Технология формирования виртуальных бизнес-площадок, позволяет повысить эффективность межагентных информационных коммуникаций и снизить нагрузку на коммуникационную сеть за счет сокращения межузловых взаимодействий в распределенной агентной среде информационной поддержки инноваций.

6. Технология дистанционного формирования и управления системнодинамическими (СД) моделями, в совокупности с комплексом СД-моделей инновационных процессов, представляет эффективный инструмент для информационного обеспечения процессов поддержки принятия решений в области управления инновационной деятельностью.

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 62 печатных работы в центральных, зарубежных и региональных изданиях (13 из них – в журналах, рекомендованных ВАК для публикации результатов диссертационных работ).

Результаты работы изложены в отчетах по плановым НИР Института информатики и математического моделирования технологических процессов КНЦ РАН, отчетах по Программе фундаментальных исследований ОНИТ РАН (проект № 2.6). Список публикаций приведен в конце автореферата.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении представлен общий взгляд на рассматриваемую в работе проблему: ее специфика, современное состояние, существующие подходы к решению. Обосновывается актуальность темы диссертации, формулируется цель и основные задачи, решаемые в работе, приводятся данные о внедрении и апробации результатов исследований.

В первой главе рассматривается проблематика информационной поддержки инноваций. Даются основные понятия предметной области – определения, современные модели инноваций, структура инновационных процессов.





Рассматривается специфика инноваций как объекта информационной поддержки, существующие подходы к организации информационного обеспечения инновационных процессов, формулируется комплекс актуальных задач разработки методов и технологий построения многофункциональных открытых расширяемых информационных сред поддержки инновационной деятельности.

В современной научно-технической литературе в термин инновация вкладывается различный смысл. В наиболее общем виде принятые трактовки термина делятся на две группы: в одном случае под инновацией понимают процесс создания новшества, во втором – результат этого процесса, выраженный в виде нового продукта, технологии или организационной структуры. В данной работе, в зависимости от контекста, используется как первая, так и вторая трактовка. Как правило, современные инновации относятся к классу наукоемкой продукции, имеющей длительный многоступенчатый жизненный цикл, включающий важнейшую начальную фазу научных исследований и опытно-конструкторских разработок.

Поскольку эта особенность в меньшей степени относится к инновациям организационного типа, в работе в основном рассматриваются продуктовые и технологические инновации.

В контексте задач информационной поддержки инновации имеют ряд существенных особенностей. К ним относится большое количество, территориальная распределенность, функциональная и организационная разнородность, динамичность состава участников инновационных процессов; длительный жизненный цикл и отложенная результативность инноваций; распределенность, технологическая и семантическая разнородность информационных ресурсов инноваций; наличие слабо формализуемого и трудно поддающегося автоматизации начального этапа жизненного цикла, включающего зарождение инновационной идеи и предварительные научные исследования. Одной из ключевых особенностей инноваций является организационная разнородность вовлеченных в их создание экономических агентов. Это обстоятельство практически исключает возможность использования для комплексной информационной поддержки инноваций на всех этапах жизненного цикла существующих технологий корпоративных информационных систем в силу того, что последние подразумевают организацию пользователей в жесткую иерархическую структуру.

Существующие подходы к информационному обеспечению инноваций в основном ограничены созданием и поддержкой разного рода Интернет-ресурсов инновационной тематики. Эти ресурсы интегрируют в себе большой объем информации о различных инновационных предложениях, идеях, продуктах, научных разработках. Однако чаще всего ресурсы не связаны между собой, разнородны по технологиям реализации и семантике содержимого. Для совокупного использования ресурсов пользователь должен многократно повторять процедуры регистрации и поиска данных на каждом портале в отдельности. При этом слабый уровень автоматизации процедур поиска партнеров и формирования бизнес-структур для реализации инновационного проекта приводит к тому, что, в условиях большого суммарного объема инновационных предложений, практическая ценность поисковых функций, в особенности на ранних этапах жизненного цикла инновации, сильно снижается.

Управление инновационным развитием региональной экономики заключается в создании благоприятных условий для зарождения инновационных идей, их развития и воплощения в виде продуктовых или технологических новаций. Эти условия определяются имеющейся инфраструктурой развития инноваций (экономической, правовой, информационной, и т.д.). Информационная среда инновационной деятельности является одним из важнейших компонентов инфраструктуры развития инноваций, поскольку для наукоемких инновационных продуктов и технологий требуется адекватная информационная поддержка на всех этапах жизненного цикла – от зарождения идеи до производства и утилизации новшества. Для удовлетворения актуальным требованиям поддержки инновационного развития экономики, информационная среда должна быть целостной в смысле охвата всех этапов жизненного цикла инноваций, открытой, расширяемой и наделенной потенциалом к саморазвитию. Для создания подобных информационных сред необходимы соответствующие методы и информационные технологии формализованного представления знаний о предметной области, как основы для автоматизации отдельных аспектов инновационной деятельности, логической интеграции разнородных информационных ресурсов инноваций, формирования и поддержания работоспособности открытых распределенных проблемно-ориентированных информационных сред, моделирования результативности инновационных процессов, как средства информационной поддержки принятия решений в области управления инновациями.

Во второй главе представлена формализованная концептуальная модель виртуальной бизнес-среды инноваций и основанные на ней метод и процедуры автоматизированного синтеза и анализа бизнес-структур, ориентированных на реализацию инновационных проектов (инновационных структур).

Метод синтеза проблемно-ориентированных бизнес-структур включает четыре основных этапа:

1. формализация описаний бизнес-предложений и соответствующих им бизнеспроцессов в терминах концептуальной модели виртуальной бизнес-среды инноваций (КМ ВБС);

2. генерация вариантов инновационных структур, допустимых с точки зрения абстрактного критерия качества – целостности бизнес-структуры – в рамках распределенной агентной системы информационной поддержки инноваций;

3. доопределение параметров элементов инновационных структур и формирование на их основе инновационных бизнес-проектов;

4. предварительное оценивание потенциального качества инновационных проектов, основанных на сформированных структурах, с помощью критериев экономической эффективности, надежности бизнес-партнеров, временной согласованности, а также с помощью имитационного моделирования результативности инноваций.

Для формализации существующих бизнес-предложений в виде описания в терминах КМ ВБС, в рамках метода используются процедуры автоматизированной трансляции описаний бизнес-предложений в термины концептуальной модели.

Трансляция структурированных предложений основана на представлении семантики бизнес-предложения в терминах онтологии исходного ресурса, логической интеграции (связывании) онтологии с концептуальной моделью ВБС, и последующей семантической трансляции описания предложения из терминов онтологии в термины КМ ВБС. Описания бизнес-предложений, представленные на естественном языке, подвергаются анализу на предмет выявления синтактико-семантических структур, характерных для текстовых описаний инновационных предложений. Подобные структуры задаются синтаксическими шаблонами. Их «семантичность» заключается в том, что отдельным элементам синтаксической структуры априори присваиваются осмысленные значения из некоторого ограниченного множества лексем. Это позволяет частично автоматизировать процесс их формализованного описания в терминах концептуальной модели.

На втором этапе работы метода на основе формализованного описания бизнеспредложений в терминах концептуальной модели ВБС осуществляется синтез допустимых виртуальных бизнес-структур, удовлетворяющих заданным требованиям.

Каждому бизнес-предложению в концептуальной модели поставлен в соответствие бизнес-процесс, преобразующий некоторый набор входных ресурсов в набор выходных ресурсов. Бизнес-структура формируется как направленный ациклический граф, вершинами которого являются бизнес-процессы, а дугами – их входные и выходные ресурсы. Формирование структуры реализуется как итеративный процесс подбора бизнес-процессов таких, что выходные ресурсы одного процесса могут быть использованы в качестве входных ресурсов другого бизнеспроцесса. Таким образом, в пределах графа инновационной структуры происходит «соединение» бизнес-процессов, представляющих вершины, ребрами-ресурсами.

Условием останова итеративного алгоритма может быть достижение целевой установки в виде заданного результирующего ресурса, получение на очередной итерации множества входных ресурсов, удовлетворяющих заданным требованиям (например, ресурсов, имеющихся в распоряжении субъекта инноваций), получение графа заданного диаметра, или же истечение времени жизни агента, инициировавшего процедуру синтеза.

Для оценки степени соответствия ресурсов, получаемых на выходе одного процесса, входным ресурсам другого в условиях неполных слабоструктурированных разнородных исходных данных используется составная семантическая метрика, основанная на отношении d-эквивалентности, заданном на множестве ресурсов.

Сформированные таким образом бизнес-структуры подвергаются автоматизированной оценке на предмет целостности. Оценки семантического соответствия входных и выходных ресурсов процессов при этом интерпретируются как степени вхождения элементов в нечеткое множество, а роль оценки целостности играет показатель размытости множества, характеризующий степень «отдаления» рассматриваемого взвешенного графа от не взвешенного графа (графа с ребрами единичного веса).

На заключительных этапах работы метода осуществляется доопределение параметров сформированных и предварительно отобранных структур в режиме диалога с пользователем и оценка их потенциальной эффективности по обозначенным выше критериям.

Концептуальная модель виртуальной бизнес-среды инноваций (КМ ВБС) обеспечивает базу для формализованного описания инновационных предложений с целью их последующего использования в процессе автоматизированного синтеза и анализа инновационных структур. Модель задана в виде теоретико-множественных отношений и представляет собой следующий набор множеств:

EВБС = {S, R, RC, RF, BI, P, BP, BS, BPL, A, I, Attr}.

Основными элементами, образующими ее состав, являются:

S – множество субъектов инновационной деятельности;

R – множество ресурсов инноваций;

RC – множество классов ресурсов;

RF – иерархический классификатор предметных областей бизнес-предложений;

BI – множество бизнес-предложений, связывающих субъектов инноваций с реализуемыми ими бизнес-процессами;

P – множество бизнес-процессов;

BP – множество бизнес-проектов;

BS – множество бизнес-структур;

BPL – множество бизнес-планов, в рамках которых реализуются инновационные бизнес-проекты;

A – множество агентов субъектов инноваций, представляющих интересы своих хозяев в распределенной агентной виртуальной бизнес-среде инновационной деятельности;

I – отношения на множествах объектов КМ;

Attr – множество атрибутов объектов.

Субъект инновационной деятельности описывается в КМ набором атрибутов, определяющих целенаправленность его деятельности, надежность субъекта как бизнес-партнера, персональные данные.

Под ресурсами инновационной деятельности в КМ ВБС понимаются всякие потребляемые или производимые в результате экономической деятельности материальные или нематериальные (информационные) объекты. На множестве ресурсов задано отношение классификации. Класс ресурса определяет обобщенную группу продуктов реализации бизнес-процесса и его входных (в том числе – информационных) ресурсов.

Множество RF представляет собой дерево определителей предметных областей бизнес-предложений. В практической части работы в его качестве используется общий классификатор видов экономической деятельности – ОКВЭД Бизнес-предложения являются объектом регистрации в виртуальной бизнессреде со стороны субъектов инновационной деятельности. Будучи связанным с зарегистрировавшим его субъектом, с одной стороны, и с реализующим его бизнеспроцессом (представленном в ВБС программным агентом) – с другой, бизнеспредложение, таким образом, связывает субъекта инноваций с реализуемыми им бизнес-процессами. Бизнес-предложение характеризуется набором атрибутов, определяющих его тип, принадлежность и существо.

Бизнес-процесс (БП) является обобщенным формализованным описанием бизнес-предложения в виде некоторой совокупности функций, в ходе выполнения которой потребляются и создаются определенные ресурсы.

Бизнес-структура представляет собой связанную совокупность бизнеспроцессов, в ходе реализации которых некоторый набор входных ресурсов преобразуется в набор выходных ресурсов. Бизнес-структура может рассматриваться как укрупненный бизнес-процесс, преобразующий некоторые входные ресурсы в выходные, то есть BS P. Таким образом, бизнес-процессы имеют древовидную организацию: каждый БП, за исключением «листовых», есть связанная совокупность бизнес-процессов нижележащего уровня. В соответствии с теоремой о покрытии2, доказанной для древовидных иерархических систем, реализация всех составляющих бизнес-процесса, эквивалентна реализации данного процесса.

Бизнес-проект представляет собой конкретизацию бизнес-структур субъектами инноваций, реализующими входящие в структуру бизнес-процессы.

Бизнес-план описывается тремя составляющими – основной, инвестиционной и сырьевой, задающими вид конечного продукта, планируемый объем его производства, временные параметры выполнения плана и задействованные в нем субъекты, требуемые инвестиции и материальные ресурсы. Каждая составляющая бизнес-плана представляет собой множество атрибутов, достаточных для количественной оценки его потенциальной эффективности.

На множествах объектов модели заданы отношения, определяющие ее структуру и обеспечивающие возможность автоматизированного логического вывода в терминах КМ ВБС, в частности – возможность формирования допустимых инновационных структур.

I = {SBI, BIP, PA, PBS, BSBP, BPPL, IN,OUT,CLASS, FIELD, H} Здесь:

SBI S BI – отношение принадлежности бизнес-предложения субъекту инноваций;

BIP BI P - симметричное отношение «бизнес-предложение – бизнеспроцесс», ассоциирующее предложение с соответствующим ему бизнес-процессом;

PA P A - симметричное отношение «бизнес-процесс – агент», ассоциирующее бизнес-процесс с представляющим его в виртуальной бизнес-среде программным агентом;

Кузьмин, И.А. Распределенная обработка информации в научных исследованиях. / И.А. Кузьмин, В.А.

Путилов, В.В. Фильчаков. - Л.: Наука, 1991. – С. 304.

PBS P BS - отношение «бизнес-структура включает бизнес-процесс»;

отношение транзитивно, то есть:

x P,y, z BP(xPBPy yPBPz xPBPz) ;

BSBP BS BP - отношение, задающее соответствующий бизнес-структуре бизнес-проект;

BPPL BP BPL - симметричное отношение соответствия бизнес-проекта бизнес-плану, ориентированному на его реализацию;

IN P B(R) - отношение «процесс – множество входных ресурсов»;

OUT P B(R) - отношение «процесс – множество выходных ресурсов»;

CLASS R RC - отношение, ассоциирующее ресурс с соответствующим ему классом;

FIELD R RF - отношение, задающее предметную область ресурса.

На множествах S, P, RC, RF также определено отношение иерархии H.

Синтез виртуальной бизнес-структуры представляет собой итеративный процесс подбора бизнес-процессов таких, что выходные ресурсы одного процесса могут быть использованы в качестве входных ресурсов другого бизнес-процесса.

Формально соответствие в указанном смысле двух наборов ресурсов определяется отношением d-эквивалентности ( d 1, обозначается d ). Отношение определено на множестве всех подмножеств ресурсов:

d B(R) B(R).

Множества ресурсов А и В являются d-эквивалентными, если существует множество пар AB = {(ai,bj )},ai A,bj B, таких что = A, = B и (ai,bj ) d,(ai,bj ) AB.

Uai Ubi i j Здесь : R R ]0,1] - составная семантическая метрика, определяющая степень близости двух наборов ресурсов. Компонентами метрики являются оценки близости классов ресурсов, их предметных областей и семантической близости описаний экземпляров ресурсов. Значения первых двух компонентов вычисляются на основе дистанции между классами и предметными областями ресурсов в графах соответствующих древовидных классификаторов. Для вычисления третьего компонента семантической метрики предложено использовать разновидность меры Джакарда: отношение количества семантически схожих лексем в описаниях ресурсов к их общему суммарному количеству.

Метод синтеза поддерживает три варианта построения инновационных структур, различающиеся поставленной целью, исходными данными и условиями останова:

1) Построение бизнес-структуры, обеспечивающей достижение заданной цели – получение целевого ресурса (обратный синтез).

2) Построение бизнес-структуры при заданном начальном наборе ресурсов (прямой синтез).

3) Построение допустимой бизнес-структуры для заданного бизнес-процесса (двунаправленный синтез).

В первом случае процесс построения организационной структуры из имеющегося набора бизнес-процессов при заданной цели G осуществляется путем итеративного подбора множества бизнес-процессов Pi P, выходные ресурсы которых находятся в отношении d-эквивалентности (обозначается d ) со множеством входных ресурсов набора процессов, полученного на предыдущей итерации.

Формируемый на i-м шаге (i 1) набор бизнес-процессов должен удовлетворять условию:

UOUT ( pk ) d UIN( pl ), pk Pi pl Pi-где IN( pi ) и OUT ( pi ) – множества входных и выходных ресурсов процесса pi, соответственно.

При этом полагаем IN( p0 ) = {G}, где p0 – это фиктивный процесс, определяющий требования к выходным ресурсам формируемой структуры.

Во втором случае начальными данными для формирования организационной структуры является исходный набор ресурсов. Задачей синтеза является формирование организационных структур, в которых может принять участие субъект инноваций, располагающий заданным набором ресурсов.

Условием отбора бизнес-процессов, включаемых в структуру на i-м шаге, является:

UIN( pk ) d UOUT ( pl ).

pk Pi pl Pi-Отправной точкой процесса синтеза в третьем случае является некоторый бизнес-процесс p* с заданными входным и выходным наборами ресурсов.

Формирование организационных структур заключается в итеративном поиске процессов pi+ и pi-, удовлетворяющих условиям:

pi+ :

RiOUT IN( pi+ ) ;

-pi- :

RiIN OUT( pi- ) .

-При этом на каждой итерации множества входных и выходных ресурсов текущей организационной структуры формируются следующим образом:

IN OUT R0 = IN( p*), R0 = OUT( p*), RiOUT = OUT( pi+ ) RiOUT \ IN( pi+ ) OUT( pi- ) \ RiIN, -1 -RiIN = IN( pi- ) RiIN \ OUT( pi- ) IN( pi+ ) \ RiOUT.

-1 -Критерии оценки формируемых таким образом структур разделяются на две группы. Первую образуют «структурные» критерии, к которым относится диаметр сформированного графа, его связность и степень покрытия поставленной цели (возможны случаи, когда достигаются не все подцели глобальной цели или когда не удается подыскать все составляющие бизнес-процесс бизнес-функции). Вторая группа критериев представляет обобщенную характеристику качества составляющих организационную структуру элементов.

В терминах КМ ВБС формулируются вычислительные модели оценки эффективности потенциальных инновационных структур. Основными показателями качества сформированной инновационной структуры являются потенциальная экономическая эффективность ее реализации в рамках бизнес-плана соответствующего инновационного проекта и надежность задействованных в проекте бизнес-партнеров.

Расчет показателей экономической эффективности инновационного проекта осуществляется на основе модифицированных динамических методов расчета экономической эффективности инвестиционных проектов: метода чистой настоящей стоимости NPV, метода расчета индекса доходности PI, метода внутренней нормы рентабельности IRR и метода расчета периода окупаемости проекта PP, не учитывающих в процедуре расчета таких важных составляющих, как издержки трансакций, риски отдельно взятых этапов инновационного процесса, а также затраты на производственные ресурсы.

Надежность партнеров определяется с использованием схемы распределенного управления доверительными отношениями, в соответствии с которой надежность элемента инновационной структуры тем выше, чем выше его интенсивность взаимодействия с другими субъектами и чем больше количество инновационных проектов, в которых он участвует. При этом интенсивность взаимодействия и количество инновационных проектов субъекта рассчитываются с учетом его положения в виртуальной бизнес-сети, объединяющей субъектов инноваций, связанных отношениями партнерства и организационной подчиненности. Пусть q(si ) - количество проектов с участием субъекта si, и (si ) – множество субъектов, входящих в общую с si бизнес-сеть. Тогда уровень надежности i-го субъекта является возрастающей функцией от агрегированного показателя его участия в инновационных проектах:

q(si ) = q(si ) + (d(s, s ) q(s )), i j j s (si ) j где d(si, s ) : (si ) (si ) [0,1] - функция, убывающая от дистанции между i-м и j-м j субъектами в бизнес-сети.

Для получения более адекватных оценок потенциальной эффективности вариантов бизнес-планов, реализующих некоторый инновационный проект, на заключительных стадиях их анализа используется имитационное моделирование на базе комплекса системно-динамических (СД) моделей инновационных процессов. В состав комплекса входят следующие системно-динамические модели:

- эпидемическая модель рыночной диффузии инновации, имитирующая динамику потребления нового продукта, обусловленную четырьмя основными потоками: инноваторами и имитаторами (образующими пул адептов продукта, отличающихся видом мотивации к его потреблению), повторными покупателями и контрадептами (потребителями конкурирующего продукта);

- модель временных параметров жизненного цикла (ЖЦ) инновации, определяющая длительности основных периодов ЖЦ и их вариации;

- модель ценообразования, определяющая уровень цены единицы инновационного продукта в каждый момент модельного времени;

- модель управления рыночным продвижением продукта (рекламой), определяющая зависимость фактора привлекательности продукта от объемов и временных параметров капиталовложений в рекламную кампанию, типа, и иных параметров рекламы;

- модель управления качеством продукта, определяющая зависимость фактора привлекательности продукта от затрат на управление базовыми и постоянными потребительскими ценностями продукта;

- модель конкурентного рынка, определяющая закономерности распределения потоков потенциальных потребителей инновационного продукта между его адептами, контрадептами, повторными покупателями, потерянными рынком; в рамках работы реализованы две разновидности СД-моделей конкуренции – модель ценовой конкуренции и модели олигопольного рынка Курно и Штакельберга.

Для автоматизации процесса создания системно-динамических моделей используется информационная технология дистанционного формирования моделей и управления процессом имитационного моделирования инноваций, обеспечивающая конструирование моделей сложных систем на базе СД-моделей их типовых составляющих – «паттернов» или «модельных шаблонов». В целом реализуемая технология моделирования состоит из следующих этапов.

1) Анализ предметной области с целью выделения ограниченного набора типовых процессов, определяющих динамику развития рассматриваемой системы.

2) Создание базовых системно-динамических шаблонов для каждого типового процесса.

3) Синтез на основе системно-динамических шаблонов «мобильных» шаблонов, формирующих библиотеку шаблонов прикладной среды моделирования.

4) Конструирование имитационной модели анализируемого сложного процесса путем связывания имеющихся в библиотеке шаблонов образующих его «типовых» процессов.

5) Ввод в модель исходных данных, настройка параметров и проведение серии имитационных экспериментов по исследованию вариантов развития анализируемого процесса.

6) Анализ результатов моделирования и принятие решения.

Дистанционное формирование СД-модели и управление процессом моделирования осуществляется с использованием веб-интерфейса, XMLспецификаций шаблонов и технологии AciveX. Структура системы, реализующей технологию, представлена на рисунке.

Структура системы, реализующей технологию дистанционного формирования и управления СД-моделями В третьей главе представлен комплекс методов и технологий формирования открытой саморазвивающейся распределенной среды информационной поддержки инноваций, обеспечивающих логическое объединение существующих и вновь создаваемых разнородных распределенных информационных ресурсов, формирование и поддержку работоспособности одноранговых агентных распределенных информационных систем инноваций.

Рассматриваемые в данной главе методы и технологии являются конкретизацией и расширением существующих технологий интеграции информационных ресурсов, агентных технологий и технологий одноранговых информационных систем для конкретной предметной области – инновационной деятельности. Их новизна заключается в активном оперировании семантикой информационных элементов при решении технологических проблем, возникающих на разных этапах построения и поддержки функционирования открытой расширяемой саморазвивающейся виртуальной бизнес-среды. Предложенный метод интеграции онтологий разнородных информационных ресурсов инноваций, основанный на автоматически расширяемом общесистемном тезаурусе, отличается от аналогов совмещением фаз формирования и использования тезауруса, что позволяет повысить степень автоматизации процессов интеграции онтологий. Рассматриваемые методы создания и поддержки проблемно-ориентированных одноранговых агентных информационных систем ориентированы на предметные области с древовидной структурой, что обеспечивает возможность создания и последующего использования специфических программно-алгоритмических механизмов, повышающих эффективность функционирования открытой расширяемой виртуальной бизнессреды.

Для логического объединения семантически и технологически разнородных распределенных информационных ресурсов инноваций разработан метод интеграции онтологий разнородных ресурсов с помощью расширяемого общесистемного тезауруса идентификационных атрибутов. Тезаурус обеспечивает обобщенное семантическое представление всех частных онтологий и представляет собой набор элементов типа «Объект», которые отражают понятие той или иной онтологии.

Элементы тезауруса связаны между собой отношениями синонимии, антонимии, гипонимии, гиперонимии, ассоциации. С каждым из этих элементов сопоставляются элементы тезауруса типа «Свойство», представляющие соответствующие атрибуты определенного понятия онтологии.

При включении в число интегрируемых нового информационного ресурса осуществляется расширение тезауруса, заключающееся в дополнении его терминами, соответствующими понятиям онтологии подключаемого ресурса, и последующем автоматизированном формировании семантических связей между существующими и вновь образованными элементами тезауруса. На начальном этапе пополнения тезауруса создаются связи типа «синонимия» на основе результатов оценки семантической эквивалентности определений объектов онтологии и элементов тезауруса по критериям лексической и структурной близости. Затем, с помощью комплексного критерия, охватывающего лексическую, структурную близость и близость атрибутов объектов интегрируемых онтологий, устанавливаются взвешенные связи типа «ассоциация». Отношение гипонимии устанавливается между включаемыми в тезаурус элементами в точном соответствии с данным отношением на объектах интегрируемой онтологии, то есть в тезаурус, так или иначе, включаются целые ветви понятий предметной области, представленных онтологией.

Отношение ассоциации представляет собой, по сути, потенциальные связи типа «синонимия»: в процессе использования тезауруса для формирования пользовательских запросов на поиск и размещение информации изменяется вес связей ассоциации и, по достижении этим весом некоторого верхнего предела, связь «ассоциация» преобразуется в связь типа «синонимия». И, напротив, если вес ассоциации достиг заданного минимального уровня, данная связь из тезауруса удаляется. В ходе формирования поискового запроса пользователю предлагается отметить элементы тезауруса, находящиеся в отношении ассоциации с заданным (искомым элементом), метками «да», «нет», «пусто». В первом случае вес отношения ассоциации увеличивается, во втором – уменьшается, в третьем – остается без изменений. При достижении весом отношения заданного нижнего порога связь удаляется.

Используя семантические связи между понятиями, определенные в тезаурусе, осуществляется трансляция поискового запроса, с сохранением семантики, в несколько его вариантов, ориентированных на различные информационные ресурсы.

Для реализации метода разработана соответствующая информационная технология, определяющая архитектуру системы логической интеграции разнородных ресурсов и алгоритмы ее функционирования. Архитектура системы включает четыре функциональных компонента:

1. Онтология ресурса: хранит машинно-интерпретируемую метаинформацию, отражающую семантику реального информационного ресурса;

2. Программный агент, связывающий онтологию конкретного ресурса с общесистемным семантическим хранилищем, и осуществляющий необходимые преобразования данных для решения проблемы технологической разнородности.

3. Система выполнения пользовательских запросов: осуществляет трансляцию запроса в понятия конкретной онтологии, производит отбор агентов в семантическом хранилище для выполнения запроса, генерирует задания для агентов и выполняет активизацию агентов, также осуществляет представление результатов задания;

4. Семантическое хранилище: служит для взаимообмена информацией между агентами, осуществляет кэширование популярных запросов, хранит информацию об агентах и их задачах и результатах работы агентов, также включает общесистемный тезаурус.

Для придания распределенной среде информационной поддержки инноваций свойств открытости, отказоустойчивости, расширяемости и самоорганизации разработана технология формирования и поддержки распределенного адресного реестра в одноранговых агентных распределенных системах с неявной иерархической организацией. Каждый узел системы хранит собственную копию адресной базы, формируемую в результате обмена адресными таблицами с другими узлами. При этом для ограничения объема адресной базы, с одной стороны, и сохранения эффективности межузлового информационного обмена – с другой, каждый узел сохраняет адресную информацию лишь о тех узлах, коммуникации с которыми наиболее активны в прошлом и вероятны в будущем. Для этого каждый узел или агент А ассоциируется с некоторой точкой в семантическом пространстве g(A), характеризующей «область интересов» узла. В качестве семантического пространства используется древовидная концептуальная модель предметной области.

Адресная база узла состоит из нескольких таблиц:

- Основная адресная таблица, LO в которую включаются адреса узлов Ai, удовлетворяющих условию g( Ai )=g(A), то есть имеющих ту же область интересов, что и данный узел.

- Дополнительные таблицы, L1, L2,K, включающие адреса узлов с иными областями интересов.

Наибольший размер, Smax (возможно – неограниченный) имеет таблица LO. В таблицу L1 включаются адреса узлов, область интересов которых в графе концептуальной модели отстоит от данного на расстояние 1, в таблицу L2 – на расстояние 2, и так далее, до некоторого предела Z. Адреса узлов, области интересов которых отстоят от g(A) на Z и более, заносятся в таблицу LZ, с некоторым минимальным размером Smin. В результате размеры адресных таблиц узла удовлетворяют соотношению:

Smax = S(LO ) > S(L1) > S(L2 ) > K > S(LZ ) = Smin.

Таким образом, узел стремится к сохранению, в первую очередь, адресов тех узлов, которые близки ему по интересам и с которыми, потенциально, коммуникации будут наиболее активными.

Важной задачей, возникающей при построении распределенных информационных сред, является регулирование доступа агентов к информационным ресурсам. Для обеспечения отказоустойчивости и расширяемости среды информационной поддержки инноваций предложен метод децентрализованного решения данной задачи, основанный на механизмах управления репутациями агентов.

Доступ к ресурсам регулируется с помощью уровней полномочий, при этом в качестве количественной оценки полномочий агента используется его репутация, вычисляемая как функция мандатов доверия, полученных от других агентов. Мандат доверия, адресованный от i-го агента j-му, Mij представляет собой тройку:

Mij = (PijO,tO, RiO ), где tO – время генерации мандата; Pij0 - уровень полномочий, делегированный i-м агентом j-му; Ri0 - уровень репутации делегирующего агента на момент tO.

Уровень репутации агента является функцией суммы полномочий, делегированных ему другими агентами: Rj=f(p). Причем lim f ( p) = Pmax и p+ lim f ( p) = Pmin, а p определяется по формуле:

p- + N N + - p = g(N ) Pij+ Ri0 + g(N ) Ri0.

Pij i=1 i=Здесь:

+ N, N - количества положительных и отрицательных мандатов, адресованных j-му агенту, соответственно;

Pij+, Pij- - уровни полномочий, содержащиеся в положительных и отрицательных мандатах, адресованных от i-го агента j-му, соответственно;

g(x) – функция, определяющая степень влияния количества мандатов на репутацию агента; g(0) = 0 и g(х) [1, gmax] для x [1, +[; gmax = const.

В свою очередь, уровень полномочий, однажды делегированный i-м агентом jму, не является константой, но есть убывающая функция времени:

Pij (t) = Pij0 - h(t), где h(t) – возрастающая функция, t=t-t0, причем h(t) Pij0.

t Эффект, получаемый от использования ВБС, тем выше, чем больше ее внутренний объем – количество зарегистрированных инновационных предложений, агентов, представляющих интересы субъектов инноваций, узлов размещения информационных баз. Однако рост объема системы естественным образом приводит к возрастанию сложности задач поиска информационных элементов, подбора вариантов инновационных структур из-за полиномиального роста количества альтернатив. Для того чтобы система не теряла работоспособность в условиях собственного неограниченного роста, необходимы механизмы самоорганизации, позволяющие динамично формировать ее внутреннюю структуру, с целью сокращения объемов обрабатываемых и передаваемых по коммуникационным линиям данных в ходе размещения и поиска инновационных предложений на информационных узлах, формирования потенциально эффективных инновационных структур. Для решения этой задачи предложена технология формирования виртуальных бизнес-площадок, основанная на методе генерализации инновационных предложений с помощью древовидных концептуальных моделей предметной области.

Формирование бизнес-площадок осуществляется посредством отображения целей агентов на древовидные концептуальные модели предметной области, последующей локализации основной части поисковых и иных запросов агентов внутри группы, и дальнейшего анализа активности их коммуникаций друг с другом.

Сходство интересов приводит к тому, что наиболее активные и информационнонасыщенные коммуникации агентов сосредоточены внутри бизнес-площадки, тогда как за ее пределами информационный обмен менее активен, при этом объектом обмена являются генерализованные (меньшие по объему) бизнес-предложения агентов.

Генерализация бизнес-предложения заключается в ослаблении критериев поиска, используемых в ходе синтеза инновационных структур, в семантическом пространстве, представляемом древовидной концептуальной моделью предметной области (КМПО). В качестве семантической метрики при этом используется расстояние между вершинами графа, представляющего КМПО. Таким образом, в отличие от известных подходов, основанных на ослаблении границ поиска в пространстве значений поисковых признаков, в предлагаемом методе ослабление условий поиска может также осуществляться и в семантическом пространстве критериев. Генерализации при этом могут подвергаться как отдельно взятые инновационные предложения, так и их группы. В первом случае это делается для ослабления условий поиска с целью увеличения количества возможных альтернатив, удовлетворяющих используемому критерию. Во втором случае результатом генерализации является формирование инновационного предложения обобщающего, по своему содержанию, несколько других, близких по смыслу. Технически, генерализация нескольких инновационных предложений заключается в создании нового предложения, «покрывающего» исходные, и генерации для этого предложения программного агента, представляющего интересы группы агентов. Таким образом, кроме ослабления критериев поиска, механизм генерализации позволяет уменьшить сетевой трафик и нагрузку на узлы системы за счет уменьшения количества коммуникаций между агентами и объемов передаваемой и обрабатываемой ими информации.

В четвертой главе представлены описания программной реализации разработанных методов и технологий в рамках комплекса программных систем и проблемно-ориентированных системно-динамических моделей, нашедших применение в правительственных и некоммерческих организациях Мурманской области, профиль деятельности которых связан с решением задач управления инновационным развитием экономики региона.

Программные системы информационной поддержки инноваций, основанные на результатах данной диссертационной работы, представлены двумя крупными системами:

1. Система логической интеграции веб-ресурсов инноваций, основанная на соответствующей технологии, а также на методе интеграции онтологий разнородных информационных ресурсов на базе расширяемого общесистемного тезауруса.

2. Мультиагентная распределенная система информационной поддержки инноваций, основанная на методе синтеза инновационных структур и реализующая методы и технологии построения агентных одноранговых распределенных проблемно-ориентированных информационных систем.

В совокупности, данные программные системы обеспечивают построение открытой расширяемой виртуальной бизнес-среды инновационной деятельности, образующей информационную инфраструктуру инноваций на базе существующих и вновь создаваемых проблемно-ориентированных информационных ресурсов и средств автоматизированной обработки содержащихся в них данных.

Система логической интеграции веб-ресурсов инноваций обеспечивает унифицированный (с использованием одних и тех же программ-клиентов и одних и тех же запросов) доступ к семантически разнородным данным, хранящимся на различных технологически разнородных информационных серверах. Проблема семантической неоднородности решается с помощью рассмотренного в третьей главе метода интеграции онтологий на базе пополняемого общесистемного тезауруса. Для согласования разных технологий хранения и представления данных на стороне информационных серверов используются программные адаптеры ресурсов, реализующие специфичные для каждого конкретного ресурса механизмы доступа и извлечения данных. Система состоит из нескольких функциональных модулей, основное назначение которых представлено далее.

Онтология информационного ресурса являет собой формализованное представление семантической структуры хранимой в рамках ресурса информации.

Модуль формирования запроса осуществляет взаимодействие системы с пользователем, позволяя последнему строить и передавать к исполнению структурированный запрос на поиск или размещение инновационного предложения.

Тезаурус представляет собой пополняемую структуру данных, описывающую на языке XML все допустимые названия некоторого объекта.

Модуль выполнения запроса, анализа и обработки результатов состоит из двух функциональных частей: блока локализации запроса и блока его выполнения. В результате работы блока локализации, в соответствии с заданными пользователями параметрами, строится область запроса – n-мерное пространство синонимии предметной области, задающее адекватное запросу подмножество значений атрибутов искомых информационных элементов. Блок выполнения запроса осуществляет поиск, анализ и вывод информации. Результатом анализа является оценка релевантности результата, определяемая по методу TF-IDF (TF — term frequency, IDF — inverse document frequency) - статистическая мера, используемая для оценки важности слова в контексте документа, который является частью множества документов. Вес некоторого слова пропорционален количеству употребления этого слова в документе, и обратно пропорционален частоте употребления слова в других документах коллекции.

Мультиагентная распределенная система информационной поддержки инноваций представляет собой множество взаимосвязанных программных компонентов, реализующих функции разнотипных агентов, представляющих интересы субъектов инновационных процессов, общесистемных сервисов, таких, как сервис онтологий, сертификатов, а также специализированных системных служб, обеспечивающих интеграцию в систему разнородных информационных ресурсов инноваций. Содержащаяся в системе информация, являющаяся объектом оперирования со стороны программных агентов, представлена, прежде всего, формализованными описаниями инновационных предложений, а также дополнительной справочной информацией, используемой в ходе проработки и реализации инновационных проектов. С помощью этой информации агент, по заказу своего хозяина, осуществляет поиск бизнес-партнеров по реализации инновационных проектов, формирование и предварительную оценку потенциально эффективных инновационных структур, объединяющих исследователей, разработчиков, менеджеров, инвесторов, и других субъектов инноваций, задействованных в реализации проекта.

Логика работы системы во многом воспроизводит идеи, заложенные в концепцию Semantic Web. Но, в отличие от последней, где изначально подразумевается, что процесс поиска, регистрации, обновления и обработки информации инициируется пользователем-человеком, в разработанной системе инициаторами процессов, аналогичных тем, что имеют место в Semantic Web, являются агенты, представляющие своих владельцев в виртуальной бизнес-среде.

Созданные в результате исследований и практических разработок методы, технологии и программные системы нашли практическое применение в различных задачах информационной поддержки инновационного развития Мурманской области.

К основным областям их использования в рассматриваемом регионе относятся поддержка малого и среднего инновационного бизнеса, а также поддержка инноваций в сфере профессионального образования.

Система логической интеграции веб-ресурсов инноваций и мультиагентная система информационной поддержки инновационной деятельности были развернуты на информационно-коммуникационной базе ключевых элементов инновационной инфраструктуры области – Мурманском областном инновационном бизнесинкубаторе, Центре трансфера технологий, некоммерческом партнерстве «Технопарк Апатиты». В совокупности указанные программные системы образуют региональную виртуальную бизнес-среду инновационного развития, обеспечивающую решение следующего круга задач:

- обеспечение эффективной работы с информационными ресурсами в распределенной информационно-коммуникационной среде;

- обеспечение автоматизации обмена и обработки данных;

- обеспечение распределенности, интерактивности, мобильности и персонализации информационной системы;

- регистрация, разрегистрация и обновление инновационных бизнеспредложений субъектов инноваций;

- обеспечение совместного использования информационных баз инновационных порталов;

- обеспечение автоматизированного поиска потенциальных бизнеспартнеров в инновационном поле;

- автоматизированное формирование инновационных структур из территориально-распределенных компонентов и выбор эффективных из них;

- частичная автоматизация построения бизнес-планов инновационных проектов и прогнозирования рисков от капиталовложений в инновации;

- возможность гибкой перенастраиваемой интеграции распределенных информационных ресурсов;

- обеспечение унифицированного интерфейса к разнородным источникам данных;

- обеспечение удобного и понятного «дружественного» пользовательского интерфейса.

Решение этих задач создало ряд новых возможностей для участников инновационной деятельности:

- Доступ к единому информационному пространству для всех участников инновационной деятельности.

- Возможность установления контактов с потенциальными партнерами.

- Возможности получать информацию по всем аспектам инновационной деятельности.

- Возможность получать информацию об исследованиях и разработках.

- Возможности учета информационных потребностей различных участников инновационной деятельности.

Предложенная в работе технология дистанционного формирования и управления моделями системной динамики использована при создании региональной системы информационной и аналитической поддержки процессов разработки и анализа инноваций в сфере профессионального образования, состоящей из комплекса системно-динамических моделей типовых образовательных процессов (шаблонов) и веб-системы дистанционного формирования и управления СД-моделированием.

Система обеспечила повышение обоснованности и оперативности принимаемых решений, а также более полный учет разнородных факторов, влияющих на результаты инноваций в сфере профессионального образования.

В заключении изложены основные результаты работы.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ В диссертационной работе сформулирована и решена важная народнохозяйственная задача формирования информационной инфраструктуры инновационного развития региональной экономики. Решение задачи базируется на разработанных методах и технологиях получения и обработки информации для задач управления инновационным развитием региона, обеспечивающих создание открытой расширяемой многофункциональной информационной среды инновационной деятельности и комплексную информационную поддержку задач управления и принятия решений на всех этапах жизненного цикла инноваций. Для решения проблемы предложен метод автоматизированного синтеза и оценки проблемноориентированных бизнес-структур инноваций, основанный на формализованной концептуальной модели предметной области. Для эффективной реализации метода разработан комплекс технологий и методов создания многофункциональной открытой распределенной расширяемой информационной среды поддержки инновационного развития. Информационная среда обеспечивает логическую интеграцию и автоматизированную децентрализованную обработку информационных ресурсов инноваций.

В рамках решения данной проблемы получены следующие основные результаты.

1. Разработан метод автоматизированного синтеза и оценки эффективности бизнес-структур на основе разнородных неполных и слабо структурированных исходных данных. Синтез осуществляется на базе формализованной концептуальной модели виртуальной бизнес-среды инноваций и описаний инновационных предложений в рамках единого информационного пространства инноваций. Оценка эффективности структуры осуществляется в два этапа. На первом инновационные структуры оцениваются с точки зрения абстрактного показателя целостности, что позволяет автоматически отсечь заведомо бесперспективные варианты. На втором этапе, после доопределения параметров структуры, осуществляется ее оценка с помощью вычислительных моделей экономической эффективности, сроков реализации, надежности входящих в инновационную структуру бизнеспартнеров. Метод позволяет синтезировать инновационные структуры, в том числе, в условиях отсутствия точной формулировки цели их создания. Это обеспечивает его применимость на начальных этапах жизненного цикла инноваций, связанных с генерацией инновационных идей.

2. Разработан метод интеграции онтологий разнородных информационных ресурсов с помощью расширяемого общесистемного тезауруса идентификационных атрибутов. Метод лежит в основе предложенной технологии логического объединения семантически и технологически разнородных распределенных информационных ресурсов инноваций.

Пополнение тезауруса осуществляется в автоматизированном режиме на основе составной семантической метрики, включающей три оценки:

сходство символических имен терминов; структурное положение понятия в онтологии; степень сходства множеств необходимых и достаточных атрибутов. Для разрешения семантических конфликтов, связанных с неоднозначностью трактовки терминов в интегрируемых онтологиях, используется взвешенное отношение ассоциации, вес которого изменяется в ходе использования тезауруса. При достижении весом заданной верхней границы отношение ассоциации преобразуется в отношение синонимии. Если же вес ассоциации снижается до нижней границы, отношение уничтожается. Таким образом, фаза использования тезауруса совмещается с процессом его формирования, что позволяет избежать привлечения экспертов для разрешения семантических конфликтов. Используя семантические связи между понятиями, определенные в тезаурусе, осуществляется трансляция поискового запроса, с сохранением семантики, в несколько его вариантов, ориентированных на различные информационные ресурсы. За счет этого предложенный метод позволяет решать проблему различия в семантических представлениях интегрируемых информационных ресурсах. Проблема технологической неоднородности ресурсов решается в разработанной технологии с помощью программных адаптеров ресурсов, осуществляющих необходимые преобразования данных при выполнении запроса.

3. Разработан комплекс методов и технологий, обеспечивающих создание и поддержание функционирования открытой саморазвивающейся распределенной информационной среды инноваций. К ним относятся:

a. технология формирования и поддержки распределенного адресного реестра в одноранговых агентных распределенных системах с неявной иерархической организацией, обеспечивающая децентрализованную реализацию службы каталога;

b. метод децентрализованного регулирования доступа агентов к информационным ресурсам, основанный на механизме доверительных отношений;

c. метод генерализации инновационных предложений и основанная на нем технология формирования виртуальных бизнес-площадок, обеспечивающие повышение эффективности функционирования распределенной агентной среды за счет уменьшения сетевого трафика и нагрузки на узлы системы.

4. Разработана технология дистанционного формирования и управления системно-динамическими моделями инновационной деятельности на базе шаблонов типовых инновационных процессов. Технология обеспечивает повышение показателей доступности и повторного использования средств методической поддержки инновационных процессов за счет распределенного доступа к средствам имитационного моделирования инновационной деятельности и формирования моделей из повторно используемых компонентов, моделирующих типовые элементы инновационных процессов.

5. Разработаны проблемно-ориентированные программные системы информационной поддержки инновационного развития: система логической интеграции веб-ресурсов инноваций, мультиагентная распределенная система информационной поддержки инноваций, система имитационного моделирования диффузии инновационного продукта на базе комплекса системно-динамических моделей инновационной деятельности.

Основные положения и результаты работы изложены в следующих публикациях:

а) статьи в журналах и изданиях, рекомендованных ВАК для публикации результатов диссертаций:

1. Олейник А.Г., Шишаев М.Г. Пути повышения эффективности использования региональных информационных ресурсов // Информационные ресурсы России, 2004, №1. – С.2-5.

2. Шишаев М.Г. Технологии распределенной обработки данных в задачах управления региональной макросистемой. / Прикладные проблемы управления макросистемами (Апатиты, 5-9 апр.): Сб. докл.- Т. 8. – М.: Едиториал УРСС, 2004. -С.243-249.

3. Шишаев М.Г., Датьев И.О., Шемякин А.С. Методика оценки уровня информационных потребностей региональных пользователей // Информационные ресурсы России, 2006, №6. -С.29-32.

4. Маслобоев А.В., Шишаев М.Г. Мультиагентная система интеграции распределенных информационных ресурсов инноваций // Программные продукты и системы. – 2007. – №4.-С.30-32.

5. Ломов, П.А. Интеграция данных на основе онтологий для обеспечения информационной поддержки управленческих решений/ П.А. Ломов, М.Г.

Шишаев// Прикладные проблемы управления макросистемами. Под ред.

Ю.С.Попкова, В.А.Путилова. Т.39. – М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2008. С.159-16. Путилов, В.А. Технологии распределенных систем информационной поддержки инновационного развития региона/ Путилов В.А., Шишаев М.Г., Олейник А.Г.// Прикладные проблемы управления макросистемами. Под ред.

Ю.С.Попкова, В.А.Путилова. Т.39. – М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2008. С.40-7. Путилов В.А., Шишаев М.Г., Маслобоев А.В. Специфика и структура задачи информационной поддержки инноваций / В.А. Путилов, М.Г. Шишаев, А.В.

Маслобоев // Качество. Инновации. Образование.– 2008. – №5.- С. 66-8. Ломов П.А., Шишаев М.Г. Интеграция онтологий с использованием тезауруса для осуществления семантического поиска // Информационные технологии и вычислительные системы. -2009, №3. – С.49-9. Маслобоев А.В., Шишаев М.Г. Состояние, проблемы и перспективы развития информационных ресурсов по инновационной тематике в сети Интернет // Инновации. – 2008. – №7(117). – С.97-100.

10. Маслобоев А.В., Шишаев М.Г. Минимизация межузловых взаимодействий в одноранговых агентных проблемно-ориентированных распределенных системах// Программные продукты и системы. 2009, №2. – С. 122-126.

11. Датьев И.О., Путилов В.А., Шишаев М.Г. Метод прогнозирования показателей функционирования региональных информационно-коммуникационных систем на базе имитационного моделирования социально-экономической среды.

Программные продукты и системы. 2009, №3. –С.16-19.

12. Шишаев М.Г., Малыгина С.Н., Маслобоев А.В. Имитационное моделирование рыночной диффузии инноваций// Инновации -2009. - №11(133).

13. Маслобоев А.В. Одноранговая распределенная мультиагентная система информационно-аналитической поддержки инновационной деятельности / А.В.

Маслобоев, М.Г. Шишаев // Научно-технический вестник СанктПетербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики.-2009.-№4(62).- СПб: СПбГУ ИТМО, 2009. – С. 108-114.

б) статьи и доклады в хронологическом порядке:

1. Шишаев М.Г. Задачи и критерии проектирования гетерогенных распределенных информационных систем //Имитационное моделирование в исследованиях проблем регионального развития. - Апатиты, 1999. - С. 71-78.

2. Шишаев М.Г. Алгоритмы оптимального проектирования функциональной структуры распределенной информационной системы //Теоретические и прикладные модели информатизации региона. –Апатиты, 2000. – С.30-33.

3. Шишаев М.Г. Концептуальная модель предметно-информационной среды образовательного процесса //Теоретические и прикладные модели информатизации региона. –Апатиты, 2000. – С. 64-67.

4. Шишаев М.Г., Пашкин Д.В. Интегрированная система информационной поддержки образовательных процессов // Модели социальных, технологических и образовательных процессов. - Апатиты, 2001. - С. 117-119.

5. Шишаев М.Г. Формализация задачи проектирования распределенных информационных систем //Математические методы описания и исследование сложных систем. –Апатиты, 2001.– С. 112-118.

6. Олейник А.Г., Шишаев М.Г. Нетехнологические аспекты региональной информатизации //Информационные технологии в региональном развитии:

концептуальные аспекты и модели. - Апатиты, 2002. – С. 25-30.

7. Шишаев М.Г., Пашкин Д.В. Применение принципа декомпозиции в задачах оценки качества подготовки по специальности и формирования оптимального набора учебных курсов //Развитие квалиметрии человека и образования:

теоретические постановки и практика: Материалы X симпозиума. – М.:

Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов. – Москва, 2002. – Кн. 2. - С. 222-224.

8. Шишаев М.Г., Федоров А.М., Карпенко Р.С. Применение концепций HLA в распределенной системе динамического моделирования // Информационные технологии в региональном развитии. –Апатиты, 2003. – Вып.III. –С. 30-34.

9. Рыбальченко В.В., Шишаев М.Г. Трехзвенная архитектура информационных систем в задаче интеграции разнородных распределенных баз данных // Информационные технологии в региональном развитии. –Апатиты, 2003. – Вып.III. – C. 35-38.

10. Путилов В.А., Шишаев М.Г. Функционально-целевая технология подготовки задач к развертыванию в GRID-среде// Информационные технологии в управлении жизненным циклом изделий: Материалы международной конференции 25-26 ноября 2003 года, СПб: Центр печати «СеверРосс», 2003. - С.17-19.

11. Шишаев М.Г., Гайфулин М.В. Технология интеграции семантически связанных разнородных баз данных // Информационные технологии в региональном развитии. – Апатиты, 2004. – Вып. IV. – С. 24-30.

12. Шишаев М.Г., Олейник А.Г. СД-модели для оперативного анализа организации распределенных вычислений // Информационные технологии в региональном развитии. – Апатиты, 2004. – Вып. IV. – С. 39-42.

13. Олейник А.Г., Шишаев М.Г. Системная динамика в задачах прогнозирования нагрузки на распределенные ИВС //Теория и практика системной динамики: Тр.

Всероссийской конф. 13-15 сент. 2004 г. -Апатиты: КНЦ РАН, 2004. – С.65-70.

14. Олейник А.Г., Шишаев М.Г. Системно-динамическое моделирование в задачах прогнозирования нагрузки на распределенные ИВС // Системный анализ и информационные технологии - САИТ-2005, 12-16 сентября 2005 г., Переславль-Залесский, Россия: Тр. 1-й междунар. конф. в 2 т. –М: КомКнига, 2005. -С.320-326.

15. Путилов В.А., Сепеда-Эррера Р.Р., Шишаев М.Г. Система информационной поддержки инновационного развития региона // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Тр. VII междунар. конф. – Самара:

Самарский научный центр РАН, 2005. -С.252-257.

16. Шишаев М.Г., Олейник А.Г. Разработка и развитие ИВТР для поддержки регионального развития // Наука и развитие техносферы заполярья: опыт и вызовы времени: Междунар. конф.29 ноября-1 декабря 2005 г., г. Апатиты.

17. Маслобоев А.В., Путилов В.А., Шишаев М.Г. Обзор современного состояния технологии мультиагентных систем и перспективы ее развития // Информационные технологии в региональном развитии. – Апатиты, 2006. – Вып.VI. – C. 6-12.

18. Маслобоев А.В., Шишаев М.Г. Распределенная мультиагентная система формирования инновационных цепочек // Информационные технологии в региональном развитии. - Апатиты, 2006. – Вып.VI. - С. 13-19.

19. Шишаев М.Г., Датьев И.О., Шемякин А.С. Оценка потребности региональных пользователей в информационных ресурсах сети Интернет // Информационные технологии в региональном развитии. – Апатиты, 2006. – Вып.VI. – C. 25-27.

20. Шишаев М.Г., Шемякин А.С. Модель вычисления полномочий для децентрализованного управления доступом к ресурсам в пиринговых системах // Информационные технологии в региональном развитии. - Апатиты, 2006. - С. 153-156.

21. Shishaev M & Shemjakin A. The Model for Decentralized Access Control in P2P Environments / Proceedings of the 17th International Daaam Symposium “Intelligent Manufacturing & Automation: Focus on Mechatronics & Robotics" 8-11th November 2006 DAAAM International Vienna, 2006. - P.377-378.

22. Шишаев М.Г., Сепеда-Эррера Р.Р. Механизмы пирингового взаимодействия в задаче информационной поддержки инноваций // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Тр. VIII междунар. конф. – Самара:

Самарский научный центр РАН, 2006. -С.439-423. Маслобоев А.В., Шишаев М.Г. Подходы к решению задачи информационной поддержки инновационных процессов. //Сб. статей V-й всероссийской научнопрактич. конф. с международным участием «Экономика и управление в современных условиях», СИБУП, г. Красноярск 5 декабря 2006 г.

24. Шишаев М.Г. Архитектура региональной распределенной системы информационной поддержки инноваций // Тез. докл. 6-й всероссийской школы-семинара "Прикладные проблемы управления макросистемами". Апатиты: КФ ПетрГУ, 2006. -С.25.

25. Путилов В.А., Шишаев М.Г. Информационная поддержка жизненного цикла инновационных изделий: проблематика, методы и технологии // Информационные технологии в региональном развитии. -Апатиты, 2007.- С. 6-14.

26. Маслобоев А.В., Шишаев М.Г. Аналитический обзор информационных систем поддержки и управления бизнес-процессов // Информационные технологии в региональном развитии. -Апатиты, 2007.- С. 15-27.

27. Маслобоев А.В., Путилов В.А., Шишаев М.Г. Концептуальная модель агентноориентированной виртуальной бизнес-среды развития инноваций // Информационные технологии в региональном развитии. -Апатиты, 2007.- С. 28-41.

28. Мальков М.В., Шишаев М.Г. Современные методы и технологии представления структуры и семантики предметных областей // Информационные технологии в региональном развитии. -Апатиты, 2007. - Вып.VII. - С. 47-60.

29. Ломов П.А., Шишаев М.Г. Интеграция семантически связанных информационных ресурсов на основе онтологий // Информационные технологии в региональном развитии. -Апатиты, 2007. - Вып.VII. - С. 61-68.

30. Шишаев М.Г., Шемякин А.С., Маслобоев А.В. Рекуррентная агентная модель продвижения новой образовательной услуги // Системный анализ и информационные технологии САИТ-2007: Труды II-ой Межд. конф., 10-сент. 2007 г., Обнинск, Россия: Труды конф. В 2 т. Т.1. – М.: изд-во ЛКИ, 2007.

- С.285-287.

31. Andrey Oleynik, Maksim Shishaev. Methodology for analyze and forecast regional information systems development //Applied Information Technology Research – articles by cooperative science network / Edited by Juha Lindfors, Applied Information Technology Unit, Univ. of Lapland, Finland. - 2007. - pp. 36-43.

32. Маслобоев А.В., Шишаев М.Г. Механизмы взаимодействия и координации агентов в открытой мультиагентной системе информационной поддержки региональных инновационных структур: доклад на VII-ой Все рос. науч. конф.

«Теория и практика системной динамики», г. Апатиты, 3-6 апреля 2007г. – С.155-163.

33. Маслобоев А.В., Шишаев М.Г. Механизмы коммуникации программных агентов в виртуальной бизнес-среде на основе локализации межагентных взаимодействий и распределения нагрузки // Информационные технологии в региональном развитии. -Апатиты, 2008.- Вып. VIII. - С. 10-15.

34. Шишаев М.Г., Малыгина С.Н., Сютин А. Системно-динамическая модель рыночного распространения инновационного продукта // Информационные технологии в региональном развитии. -Апатиты, 2008. - Вып.VIII. - С. 30-38.

35. Шишаев М.Г. Одноранговые технологии распределенных ИС инноваций // Информационные технологии в региональном развитии. -Апатиты, 2008. - Вып.VIII. - С. 45-52.

36. Шишаев М.Г. Технология поддержки распределенного адресного реестра в одноранговых системах с неявной иерархической организацией // Информационные технологии в региональном развитии. -Апатиты, 2008. - Вып.VIII. - С. 53-56.

37. Ломов П.А., Шишаев М.Г. Использование базовых классов для установления смысловой эквивалентности в семантически гетерогенных информационных ресурсах // Информационные технологии в региональном развитии. -Апатиты, 2008. - Вып.VIII. - С. 62-38. Мальков М.В., Шишаев М.Г. Инновационные технологии в образовании // Новые технологии в образовании. - Воронеж, 2008.- №3. –C.6-12.

39. Маслобоев А.В., Шишаев М.Г. Функциональная структура и особенности реализации распределенной мультиагентной системы информационной поддержки инноваций // Информационные ресурсы России. – 2008. – №5(105). – С.23-27.

40. Олейник А.Г., Шишаев М.Г. Проблемы реформирования системы профессионального образования в регионах Севера России и вариант ее решения для Мурманской области //Цели развития тысячелетия и инновационные принципы устойчивого развития арктических регионов России. Социокультурная среда современного общества: гармоничность и толерантность как основа устойчивого развития: Мат. научно-практ. конф. г.

С-Петербург, 14-15 ноября 2008г. – С.45-52.

41. Шишаев М.Г., Маслобоев А.В. Открытая мультиагентная система формирования региональных инновационных структур // Параллельные вычисления и задачи управления PACO '2008.: Тр. IV Межд. конф., г. Москва 27-29 октября 2008 г., Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН.- М.: изд-во ИПУ РАН, 2008.- С. 1515-1535.

42. Шишаев М.Г. Информационная поддержка начальных этапов жизненного цикла инноваций в рамках агентной виртуальной бизнес-среды.// Сборник трудов II Международной научно-практической конференции «Инновационное развитие российской экономики». Москва, 24-25 ноября 2009г. –М.:

Издательство МЭСИ, 2009. – С.317-320.

43. Маслобоев А.В., Шишаев М.Г. Структура и принципы формирования открытой мультиагентной виртуальной бизнес-среды развития инновационных процессов.// Третья Международная конференция «Системный анализ и информационные технологии» САИТ-2009 (14-18 сентября 2009 г., Звенигород, Россия): Труды конференции. М., 2009. С.847-858.

44. Шишаев М.Г. Метод синтеза проблемно-ориентированных организационных структур инноваций.// Третья Международная конференция «Системный анализ и информационные технологии» САИТ-2009 (14-18 сентября 2009 г., Звенигород, Россия): Труды конференции. М., 2009. С.965-973.

45. Шишаев М.Г. Технология синтеза инновационных структур в разнородной виртуальной бизнес-среде // Информационные технологии в региональном развитии. - Апатиты, 2009.- Вып. IX.- С. 17-22.

46. Ломов П.А., Шишаев М.Г. Онтология верхнего уровня Dolce и ее использование для задания прикладных онтологических моделей // Информационные технологии в региональном развитии. - Апатиты, 2009.- Вып. IX.- С. 51-55.

47. Диковицкий В.В., Попова Л.П., Шишаев М.Г., Использование онтологий для независимого от реализации представления бизнес-логики прикладной ИС // Информационные технологии в региональном развитии. - Апатиты, 2009.- Вып. IX.- С. 56-61.

48. Шишаев М.Г., Шемякин А.С., Строцкий С.С., Кундозерова А.В.

Стохастическая имитационная модель динамики одноранговой коммуникационной сети // Информационные технологии в региональном развитии. - Апатиты, 2009.- Вып. IX.- С. 67-49. Шишаев М.Г., Ломов П.А., Фильчакова Т.А. Технология автоматизированной трансляции разнородных описаний бизнес-предложений в структурированное представление // Информационные технологии в региональном развитии. - Апатиты, 2009.- Вып. IX.- С. 76- Автореферат Шишаев Максим Геннадьевич МЕТОДЫ И ТЕХНОЛОГИИ КОМПЛЕКСНОГО ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ УПРАВЛЕНИЯ ИННОВАЦИОННЫМ РАЗВИТИЕМ РЕГИОНАЛЬНОЙ ЭКОНОМИКИ Технический редактор Каржавина С.И.

Лицензия ЛРИД №02969 от 16 октября 2000г.

Подписано к печати 01.11.2009г.

Формат бумаги 60x84 1/16. Бумага офсетная. Печать офсетная.

Усл.печ.л. 1.6. Уч.-изд.л. 1.Заказ №3 Тираж 100 экз. Бесплатно.

__________________________________________________________________ Издательство Петрозаводского государственного университета 185640, Петрозаводск, пр. Ленина, Отпечатано подразделением оперативной полиграфии КФ ПетрГУ 184200, Апатиты, Мурманская область, ул. Космонавтов,






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.