Formalization of the open knowledge area of the distributed control system

Volodymyr Shemaiev, Ihor Liashenko, Serhii Stefantsev


When managing processes in various industries, especially in the information sphere, quite often there is a need for decision making in poorly structured dynamic situations when parameters (values of variables), laws and patterns of development of a situation are described not quantitatively but qualitatively. In this case, a unique situation arises when changes in its structure are very difficult to predict. Therefore, the article discusses the use of experts and analysts own experience and intuition. In such situations, a subjective model is used, which is called a cognitive map.

The purpose of this article is to analyze the development and use of an open interactive real-time intelligent system with incomplete information. This system should contain the means of extracting new knowledge from the data entering it. The formal model of this system should contain the means for the knowledge base, which are constantly changing, as well as the inference rules by which assumptions are made.

The authors consider the approach to the development and use of the concept of building an argumentation decision support system in conflict situations.

The use of this concept is aimed at identifying individually significant factors, norms, preferences, arguments, alternatives, and selection strategies.


control system; cognitive map; formalization; non-monotonic; interactive real-time system; quasi-axiomatic theory


1. Taran T.A. Analyzes and Models of Cognitive Conflicts // Proceedings of the International Conference “Cognitive Analysis and Management of Situation Development”. V. 2. / Taran, T.A. - M .: IPU RAS, 2002. S. 96-119.

2. Brewka S. Logical approach to artificial intelligence: From classical logic to logical programming. M., 1990.Ch. four; Brewka S, DixJ., Konolige K. Nonmonotonic Reasoning: An Overview. Stanford, 1995.

3. Bidoy N., Hull R. (1989) "Minimalism, justification and non-monotony in deductive databases", Journal of Computer and System Sciences 38: 290-325.

4. Bruck G. (1991). Nonmonotonic reasoning: logical foundations of common sense. Cambridge University Press.

5. Bruck G., Dix J., Konolidzh K. (1997). Nonmonotonic Reasoning - Review. CSLI Publications, Stanford.

6. M. Cadoli, M. Schaerf (1993) “An overview of the difficulty ends for non-monotonic logics” Logical Programming Journal 17: 127-60.

7. Donini F.M., Lenzerini M., Nardi D., Pyrri F., Schäerf M. (1990) “Nonmonotonic Reasoning,” Artificial Intelligence Review 4: 163-210.

8. ML Ginsberg, ed. (1987)Readings in Non-Monotonic Reasoning. Los Alts CA: Morgan Cofman.

9. Horty J.F., 2001, “Nonmonotonic Logic”, in Goble, Lou, editor, Blackwell's Philosophical Logic Reference Book. Blackwell

10. McDermott, Doyl J. Non-monotonic logic I // Artificial Intelligence. 1980. V. 13. R. 14 - 72.

11. Pospelov D.A. Situational management: theory and practice / Pospelov DA - M .: Nauka, 1986. - 288 p.

12. Pospelov DA Principles of situational management // Izv.Academy ofSciences of theUSSR. Technical cybernetics. - 1971. - № 2. - p. 10-17.

13. Klykov Yu.I. Situational management of large systems / Klykov Yu.I. - M .: Energy, 1974. - 134 p.

14. Pospelov D.A. Situational management. Theory and Practice / Pospelov DA- M .: Science, 1986. - 288 p.

15. Osipov G.S. Semiotic Modeling: An Overview // In [4], pp. 51-72.

16. Finn V.K. Artificial Intelligence: Methodology, Applications, Philosophy = Artificial intelligence: methodology, applications, philosophy / scientific. ed. M.A. Mikheenkov. M .: KRASAND, 2011. 447 c.

17. Finn V.K. Plausible reasoning in intelligent systems such as DSM. Results of science and technology. Computer science. V. 15. M: 1991. pp.54-101.

GOST Style Citations

1. Таран Т.А. Аналіз і моделювання когнітивних конфліктів // Праці 2-ї міжнародної конференції "Когнітивний аналіз і управління розвитком ситуацій". Т. 2. /Таран Т.А. - М.: ІПУ РАН, 2002. С. 96-119.

2. Brewka С. Логический поход к искусственному интеллекту: От классической логики к логическому программированию. М., 1990. Гл. 4; Brewka С, DixJ., Konolige К. Nonmonotonic Reasoning: An Overview. Stanford, 1995.

3. Бидой Н., Хулл Р. (1989) «Минимализм, оправдание и немонотонность в дедуктивных базах данных», Журнал Компьютерных и Системных Наук 38: 290-325.

4. Брюка Г. (1991). Немонотонное рассуждение: логические фонды здравого смысла. Издательство Кембриджского университета.

5. Брюка Г., Дикс Дж., Конолидж К. (1997). Немонотонное Рассуждение - Обзор. Публикации CSLI, Стэнфорд.

6. Кэдоли М., Шэерф М. (1993) «Обзор сложности заканчиваются для немонотонных логик» Журнал Логического Программирования 17: 127-60.

7. Донини Ф. М., Ленцерини М., Нарди Д., Пирри Ф., Шэерф М. (1990) «Немонотонное рассуждение», Artificial Intelligence Review 4: 163-210.

8. Гинсберг М.Л., редактор (1987) Чтения в Немонотонном Рассуждении. Лос Альты CA: Морган Кофман.

9. Horty J.F., 2001, «Немонотонная Логика», в Goble, Лу, редакторе, Справочнике Блэквелла по Философской Логике. Блэквелл.

10. McDermott, Doyl J. Non-monotonic logic I // Artificial Intelligence. 1980. V. 13. Р. 14 – 72.

11. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика / Поспелов Д.А. – М.: Наука, 1986. — 288 стр.

12. Поспелов Д.А. Принципы ситуационного управления // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. - 1971. - № 2. - С. 10-17.

13. Клыков Ю.И. Ситуационное управление большими системами / Клыков Ю.И. - М.: Энергия, 1974. - 134 с.

14. Поспелов Д.А. Ситуационное управление. Теория и практика / Поспелов Д.А.- М.: Наука, 1986. - 288 с.

15. Osipov G.S. Semiotic Modeling: An Overview//In [4], pp. 51-72.

16. Финн В. К. Искусственный интеллект: методология, применения, философия = Artificial intelligence: methodology, applications, philosophy / науч. ред. М. А. Михеенкова. М.: КРАСАНД, 2011. 447 c.

17. Финн В.К. Правдоподобные рассуждения в интеллектуальных системах типа ДСМ. Итоги науки и техники. Информатика. Т. 15. М: 1991. с.54-101.

ISSN 2410-7336 (Online)

ISSN 2311-7249 (Print)