Введение к работе
Актуальность темы. Создание и совершенствование принципов управления сложными объектами, разработка эффективных систем принятия решений и построение экспертных систем на основе современных достижений искусственного интеллекта является одним из важнейших направлений развития производства и ускорения научно-технического прогресса.
Актуальность рассматриваемой проблемы подтверждается и бурным развитием исследований в области искусственного интеллекта, а также интенсивным их внедрением в различные сферы человеческой деятельности. Существенный вклад в развитие интеллектуальных систем (ИС) внесли: Аверкин А.Н., Берштейн Л.С., Вагин В.Н., Ефимов Е.И., Журавлев Ю.Н., Зарипов А.Х., Клыков Ю.И., Литвицева Л.В., Левин Д.Д., Любарский Ю.А., Мелихов А.Н., Нариньяни АС, Поспелов Д.А., Попов Э.В., Тимофеев А.В., Фин В.К., Цаленко М.Ш., Чернухин Ю.В., Яхно Т.М. и многие другие.
Несмотря на достигнутые успехи, проблема создания эффективных интеллектуальных систем на сегодняшний день остается открытой. Особую актуальность приобретают исследования, связанные с созданием систем , способных принимать решения и целенаправленно функционировать в априорно неописанных проблемных средах (ПС). Это обусловлено тем, что априорное описание свойств реальной среды вряд ли возможно с той полнотой, которая необходима для планирования целенаправленного поведения в реальных условиях.
В соответствии со степенью осведомленности интеллектуальных систем о закономерностях преобразования ситуаций проблемной среды, можно выделить три уровня определенности условий функционирования.
Первый уровень характеризуется полной априорной неопределенностью условий функционирования. В этом случае интеллектуальная система не может применить накопленный опыт из-за его отсутствия, а для организации целенаправленного поведения необходимо предварительное изучение закономерностей преобразования ситуаций среды.
Второй - лингвистической (частичной) неопределенностью. В этом случае априори может быть известна обобщенная модель
проблемной среды безотносительно к конкретной предметной области и система планирует поведение на основе анализа имеющихся сведений, поступающей из среды информации и ранее накопленного опыта функционирования.
Третий - заданной информационной моделью проблемной среды или когда системе априори известны закономерности конкретной предметной области и она может планировать поведение на основе дедуктивных процедур логического вывода решений.
Из психологии известно, что сложное взаимодействие человека с окружающей средой строится на основе трех форм мышления: наглядно-действенного, наглядно-образного и понятийного мышления. Каждый тип мышления выполняет свои специфические функции в общем процессе принятия решений и имеет особое не переходящее значение для формирования ряда способностей, развивающихся на протяжении всей его жизни. Переход от одного типа мышления к другому обусловлен характером решаемой задачи и степенью осведомленности человека о свойствах проблемной среды.
Отмеченные выше обстоятельства показывают необходимость проведения комплексных исследований в области организации планирования поведения интеллектуальных систем на основе различных форм принятия решений, метафорически соответствующих различным типам мышления человека.
В диссертационной работе обобщаются результаты теоретических и экспериментальных исследований, проводимых в области построения специальных информационных моделей представления знаний и разработки процедур вывода решений, позволяющих организовать различные виды мышления интеллектуальных систем, способных целенаправленно функционировать в сложных неопределенных проблемных средах.
Указанный комплекс исследований, при непосредственном участии автора, проводится с 1980 г. в Дагестанском государственном техническом университете.
Целью диссертационной работы является развитие теории и разработка комплекса методов представления знаний и процедур планирования поведения интеллектуальных систем, способных автономно функционировать в априорно неописанных сложных проблемных средах, опираясь на рациональное сочетание и использо-
вание наглядно-действенной, наглядно-образной и понятийной форм принятия решений.
Поставленная цель формулирует следующие основные задачи диссертационной работы:
- разработать эффективные информационные модели пред
ставления знаний безотносительно к конкретной предметной об
ласти, позволяющие организовать планирование поведения и при
нятие решений в сложных проблемных средах;
разработать и исследовать процедуры наглядно-действенного принятия решений и планирования поведения интеллектуальных систем, позволяющие организовать процесс самообучения в априорно неописанных проблемных средах;
разработать и исследовать процедуры наглядно-образного планирования поведения и принятия решений с привлечением механизмов адаптации, обобщения и применения накопленного опыта в сложных недоопределенных проблемных средах;
разработать и исследовать процедуры понятийного принятия решений, служащие для построения обобщенной'стратегии функционирования и пополнения знаний, недостающих для целенаправленного планирования поведения.
Объектом исследования диссертации является комплексное рассмотрение вопросов, связанных с организацией специальных моделей представления знаний и моделирование трех форм планирования поведения интеллектуальных систем в проблемных средах с различной степенью неопределенности закономерностей преобразования ситуаций.
Методы исследования базируются на использовании теории искусственного интеллекта, ситуационного управления, теории четких и расплывчатых множеств, теории графов, математической логики, конечных автоматов, теории алгоритмов, теории вероятностей и строятся на сочетании формальных и содержательных методов. Методика исследований опирается на иерархическую схему "Задача-метод-алгоритм- интерпретация".
Научная новизна работы заключается в развитии и обосновании теории построения специальных информационных моделей представления знаний безотносительно к конкретной предметной области и в разработке, аналитическом и экспериментальном" исследовании процедур принятия решений интеллектуальных систем,
способных целенаправленно функционировать в сложных априорно неопределенных проблемных средах. В частности:
.- проведены исследования по разработке и теоретическому обоснованию информационных моделей представления знаний интеллектуальных систем безотносительно к конкретной предметной области в виде расплывчатых семантических сетей (РСС);
- сформулирован и теоретически обоснован знако-сигнальный
принцип управления поведением интеллектуальных систем в апри
орно неописанных проблемных средах;
- - синтезированы и исследованы различные алгоритмы наглядно-действенного принятия решений и планирования поведения ИС в априорно неописанных проблемных средах;
разработаны и исследованы специальные фреймоподобные модели процедурного представления знаний и соответствующие им алгоритмы наглядно-образного принятия решений и планирования поведения ИС на расплывчатых семантических сетях;
- описаны и проведены исследования процедур обобщения и
переноса накопленного опыта поведения в новые условия среды,
аналогичные ранее изученным;
- разработаны и исследованы алгоритмы роста сетевых ре
дукционных моделей общего решения задач безотносительно к
конкретной предметной области и процедуры их адаптации и реа
лизации в текущих условиях проблемной среды;
- сформулирована теория исчисления условно-зависимых
предикатов и на этой основе построены различные правила вывода
умозаключений в произвольной немонотонной предметной облас
ти;
- предложен и обоснован принцип организации вывода цепо
чек взаимосвязанных умозаключений для принятия решений в
сложных условиях проблемной среды.
Практическая ценность работы заключается в построении теории и принципов организации планирования поведения интеллектуальных систем в реальных недоопределенных проблемных средах.
Важной особенностью предложенных информационных моделей представления знаний и процедур принятия решений является их достаточно высокая универсальность, позволяющая использовать эти методы и процедуры для построения решающих систем интеллектуальных роботов; в системах ситуационного управления
сложными объектами; для представления знаний и вывода решений в экспертных системах; для организации планирования движения различных автоматических транспортных средств и т.д.
Достоверность и обоснованность научных положений, выводов и рекомендаций, сформулированных в диссертации, подтверждается математическими выкладками, моделированием на ЭВМ и результатами практического использования предложенных моделей и методов.
Реализация результатов работы. Результаты проведенных исследований, при непосредственном участии автора, нашли практическое применение и использование при госбюджетных и хоздоговорных НИР, проводимых Дагестанским Государственным техническим университетом по координационным планам АН СССР на 1991-1992 гг. и АН РФ на 1993-2000 гг.
Использованы и внедрены следующие результаты работы:
структура фреймоподобных моделей представления знаний и организованные на их основе процедуры вывода решений использованы в автоматизированной системе переналадки автоматов для разварки выводов микросхем. Разработка выполнена в рамках х/д № 65 Дагестанским Государственным техническим университетом по заказу п/я Г 4288 в 1992 г. (Руководитель проекта Меле-хин В.Б.);
нечеткие модели представления знаний и вывода решений применены в автоматизированной системе прогнозирования землетрясений . Разработка выполнена в рамках государственной научно-технической программы РФ "Радиоэлектронные приборы и системы прогнозирования и контроль чрезвычайных ситуаций" - проект ЧС 104 "Применение аппарата нечетких множеств в автоматизированных системах прогнозирования землетрясе-ний"(Руководитель проекта.МелехинВ.Б.);
модель представления знаний в виде расплывчатой семантической сети использована в АО ОТ НИИ "Сапфир" при' выполнении НИР "Глубина" и "Земля";
полученные в диссертационной работе результаты включены в теоретические разделы двух дисциплин, изучаемых студентами специальности 21.01, а также используются при выполнении лабораторных, курсовых и дипломных работ в Дагестанском Государственном техническом университете.
Во всех указанных разработках применены новые модели и методы, опубликованные в различных академических журналах.
Апробация работы. Основные результаты докладывались и обсуждались на : Всесоюзной научно-технической конференции "Теория и практика конструирования и обеспечения надежности и качества РЭА" (г. Москва, 1980г.); Республиканской научно-практической конференции "Радиоэлектроника народному хозяйству" (г.Махачкала, 1983г.); Научных сессиях Дагестанского филиала АН СССР (г.Махачкала, 1985г., 1986г.); Региональной научно-практической конференции "Эффективное использование станков с ЧГГУ" (г.Махачкала, 1987г.); на Выездной сессии академии естественных наук РФ (г.Махачкала, 1994г.); Первом Международном симпозиуме "Интеллектуальные системы -94" (г.Махачкала, 1994г.); Первой научной сессии Дагестанского отделения Международной академии информатизации (г.Махачкала, 1995г.); Всероссийской научно-технической конференции "Состояние и перспектива развития термоэлектрического приборостроения" (г.Махачкала, 1995г.); Международном симпозиуме "Каспий-Балтика - 95" (г. Санкт-Петербург, 1 995г.); Всероссийской научно-технической конференции "Информационно-управляющие системы и специализированные вычислительные устройства для обработки и передачи данных" (г. Махачкала, 1996г.); Международной научно-технической конференции "Моделирование интеллектуальных процессов проектирования и производства" (г. Минск, 1996г.); Всероссийской научно-технической конференции "Состояние и перспективы развития медицинского приборостроения" (г.Махачкала, 1996г.).
Публикации. По материалам диссертации опубликовано -45 печатных работ, включая 2 монографии, 31 статью в центральных журналах, в межведомственных и межвузовских сборниках научных трудов и 12 тезисов докладов.
Структура и объем диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, 4 разделов, заключения, списка используемой литературы и приложений. Общий объем диссертации 362 стр., основного текста 323 стр., включая 16 стр. рисунков и 8 стр. списка литературы. Имеется приложение на 39 стр., куда вынесены примеры решения задач, а также акты об использовании и внедрении результатов диссертационной работы.
