|
|||||||
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция |
Интеллектуальные системы управления в сервисе, основы проектирования, практическое обеспечение. КлачекИнтеллектуальнаясистема управления (ИСУ) — это система, которая сохраняет работоспособность при непредвиденных изменениях свойств управляемого объекта, целей управления или окружающей среды путем смены алгоритма функционирования, программы поведения либо поиска оптимальных (в некоторых случаях просто эффективных) решений и состояний. Под алгоритмом будем понимать последовательность заданных действий, которые для решаемой задачи однозначно определены и выполнимы на современных ЭВМ за приемлемое время. Центральным в ИСУ является понятие «знания». Рассмотрим несколько его определений. 1. Знания есть результат, полученный познанием окружающего мира и его объектов. 2. Знания — система суждений с принципиальной и единой организацией, основанная на объективной закономерности. 3. Знания — это формализованная информация, на которую ссылаются или которую используют в процессе логического вывода (рис. 30). 4. Под знаниями понимается совокупность фактов и правил. Понятие правила, представляющего фрагмент знаний, имеет вид: если <условие>, то <действие>. Определения 1 и 2 являются достаточно общими философскими определениями. В ИCУ принято для определения знаний использовать определение 3. Определение 4 есть частный случай определения 3. Под статическими знаниями будем понимать знания, введенные в ИСУ на этапе проектирования. Под динамическими знаниями (опытом) будем понимать знания, полученные ИСУ в процессе функционирования или эксплуатации в реальном масштабе времени. Знания можно разделить на факты и правила. Под фактами подразумеваются знания типа «A это A», они характерны для баз данных. Под правилами понимаются знания вида «ЕСЛИ-ТО». Интеллектуальные системы управления способны выполнять отдельные интеллектуальные функции человека. ИСУ помимо традиционных функций управления, контроля, защиты и диагностирования выполняют и дополнительные специфические функции, облегчающие интеллектуальный труд человека: быстрое принятие правильных решений в сложной обстановке, практически мгновенное реагирование на изменение внешних воздействий, непрерывный анализ и оценка текущих ситуаций, прогнозирование и предотвращение экстремальных и непредвиденных ситуаций, выдача оператору советов и рекомендаций по оптимальному управлению объектом и т. д. ИСУ, подобно человеку, работают со знаниями, при этом важно учитывать что знания в ИСУ ориентированы на компьютерную обработку. Знания, используемые в ИСУ, должны быть определенным образом представлены или описаны. Представление знаний в ИСУ — это процесс или результат кодирования и хранения знаний в базе знаний (правил). Процесс использования знаний в ИСУ осуществляется с помощью специальных механизмов вывода (поиска) решений. База знаний и механизм вывода решений составляет ядро ИСУ. Существуют различные способы практической реализации базы знаний (правил) и механизмов вывода решений ИСУ, основанные на технологиях моделирования интеллектуальной деятельности человека. Наиболее широко на предприятиях нефтегазового комплекса используется технология экспертных систем. В основе базы знаний экспертных систем используется система представления знаний, называемая «системой продукций». Системы продукций — это набор правил, используемый как база знаний, поэтому его еще называют базой правил. В продукционных системах, основанных на правилах, знания о решении задачи представляются в виде правил «Если…то…». Этот подход, являясь одним из старейших методов представления знаний о предметной области в экспертной системе, широко применяется в коммерческих и экспериментальных ИСУ. Общий вид продукционного правила представлен ниже: <Идентификатор правила> <приоритет правила> Если <Условие> то <Действие>, где: идентификатор правила — это уникальное наименование продукционного правила, выделяющее его из множества других правил в базе знаний; приоритет правила — число, показывающее «важность» правила в рассуждениях. Если два и более правил будут иметь истинные условия в левой части, то продолжит рассуждения правило с большим приоритетом; условие и действие — это левая и правая часть продукционного правила, совокупность элементарных фактов (информационных обьектов вида атрибут-значение), связанных знаками конъюнкции (И), дизъюнкции (ИЛИ) и отрицания (НЕ). В качестве простого примера рассмотрим следующее продукционное правило, формат записи которого представлен на языке интегрированной среды для разработки интеллектуальных систем управления КAPPA-РС (компании IntelliCorp): Хранение(3 категория): IF Нефтепродукты: температура > 120 (градусов) And Нефтепродукты: количество < 60 (м3) THEN Вместимость: количество < 1200 (м3). При записи правила сначала указывается его идентификатор (имя) «Хранение(3 категория)», а затем после двоеточия — левая и правая части, соответственно <Условие> и <Действие>. Имеем следующий словарь информационных объектов (фактов): Нефтепродукты: температура — температура вспышки паров нефтепродуктов, Нефтепродукты: количество — количество хранимых нефтепродуктов, Вместимость: количество — общая вместимость одного складского здания или площадки под навесом для нефтепродуктов в таре. Логический смысл данного правила следующий: Если < на складах III категории хранятся нефтепродукты с температурой вспышки паров выше 1200 С в количестве до 60 м > То < Общая вместимость одного складского здания или площадки под навесом для нефтепродуктов в таре не должна превышать 1200 м3 > Поиск решений в системах продукций наталкивается на проблемы выбора правил из конфликтного множества. Один из вариантов механизма поиска решений в системах продукций рассмотрим на примере технологии, предлагаемой разработчиками широко известной в России интегрированной среды для разработки интеллектуальных систем управления КAPPA-РС. На рисунке 32 изображены основные элементы механизма поиска решений системы КAPPA-РС.
Интерпретатор — программа, имитирующая рассуждения эксперта, решающего задачу, и работающая в одном из двух режимов — в режиме рассуждений в прямом направлении (прямой вывод) или в режиме рассуждений в обратном направлении (обратный вывод). Рассуждения в прямом направлении — это рассуждения, идущие в направлении «от фактов» в левых частях правил базы знаний к «действиям», указанным в правых частях правил из базы знаний. База фактов хранит иерархию информационных объектов (пирамиду знаний) в виде «объект: слот или атрибут-значение». База знаний хранит иерархию правил обработки фактов. План решения задачи (Agenda) — очередь пар «объект: слот», которые должны быть обработаны машиной прямого вывода. Слоты, чьи значения изменены в результате применения правила, автоматически добавляются интерпретатором в Agenda. Список правил (Rule List) — это список всех правил из текущего подмножества правил, удовлетворяющего следующему условию: все элементарные факты, а значит, и составной факт в левой части правила получили значение ИСТИНА. Правило, размещенное в списке правил, считается возбужденным, т. е. «готовым к применению». Прежде чем проверять истинность всех элементарных фактов из левой части правила, интерпретатор проверяет его релевантность («уместность»). Для этого пара «объект: слот» из Agenda сверяется со всеми элементарными фактами из левых частей всех правил базы знаний. Если совпадений нет, правило исключается из рассмотрения. Если есть хотя бы одно совпадение, то правило продолжает рассматриваться, т. е. продолжается оценка истинности других фактов в его левой части. Таким образом, Agenda содержит обрабатываемую информацию из базы фактов, а список правил — множество правил, готовых продолжить рассуждения по решению задачи. Если в списке будет несколько правил, то такая ситуация называется «конфликтом правил», они «конфликтуют» за то, чтобы продолжить рассуждения. Для того чтобы разрешить конфликт, интерпретатору нужна дополнительная информация. Такая информация называется стратегией разрешения конфликта. Пример. Поиск по сайту: |
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.004 сек.) |