CC BY
73
Материалы Всероссийской конференции
“Интеллектуальные САПР-97”
встречается гораздо чаще. В случае, когда ценовая функция выпуклая можно применить кусочно-линейную аппроксимацию. Но, когда эта функция вогнута, приходится сталкиваться с существенными трудностями.
Идея применить к нелинейной транспортной задаче модифицированный генетический подход оказалась чрезвычайно плодотворной.
Модифицированные операторы кроссовера имеют вид:
Х1=с1*Х+с2*У
У1=с1*У+с2*Х ,где с1+с2=1
X,У -родители
XI, У1-потомки.
Некоторые проведенные эксперименты дают основание полагать, что в случае с выпуклыми функциями стоимости генетический метод сравним с существующими методами, а в случае вогнутых функций стоимости существенно превосходит их.
УДК 658.512
Еремеев А.П.
Технология распределенного искусственного интеллекта в интеллектуальных
системах принятия решений
Интеллектуальные системы принятия/поддержки принятия решений реального времени (СПР РВ), предназначенные для помощи лицам оперативно-диспетчерского персонала при управлении сложными техническими объектами и процессами типа энергоблоков [1], относятся к классу интегрированных интеллектуальных систем логико-лингвистического (семиотического) типа, сочетающих строгие математические методы и модели поиска решения с нестрогими, эвристическими методами, базирующимися на экспертных знаниях, моделях человеческих рассуждений, неклассических логиках и накопленном опыте.
При проектировании и реализации СПР РВ эффективна технология распределенного искусственного интеллекта [2]. Интеллектуальная СПР РВ представляется как семиотическая система логико-лингвистического типа и определяется набором
ББ = <МД(М)ЛМ)Л88)>,
где М={М1,...,Мп} - множество формальных или логико-лингвистических моделей, реализующих определенные интеллектуальные функции;
Я(М) - функция выбора необходимой модели (совокупности моделей) в текущей ситуации;
Р(М)-{Р(М1),...,Р(Мп)} - множество функций модификации моделей М1...Мп;
Р(8Б) функция (множество функций) модификации собственно системы 88 ее
базовых конструкций М, 11(М), Р(М) и, возможно, самой Р(Б8).
Поиск (вывод) решения в рамках индивидуальной модели М1 поддерживается
правилами монотонного или, возможно, немонотонного вывода. Переход же с одной модели на другую или корректировка модели ведут, как правило, к нарушению ("разрыву") монотонности.
В настоящее время на кафедре Прикладной математики Московского энергетического института (Технического университета) совместно с Центральным научно-исследовательским институтом комплексной автоматизации на основе технологии распределенного
искусственного интеллекта ведется разработка базовых модулей интеллектуальной СПР РВ для управления атомным энергоблоком [2,3]. В качестве инструментальной среды для реализации интеллектуальных СПР РВ используется высокоэффективный инструментальный
Известия ТРТУ
Тематический выпуск
комплекс конструирования экспертных систем реального времени G2 + GDA (Gensym Cor., USA) [4].
Литература
1. Еремеев А.П., Симонов Д.Н., Чибизова Н.В. Реализация прототипа сисистемы поддержки принятия решений реального времени на основе инструментального комплекса G2 // Программные продуты и системы, N 3, 1996, с.21-26.
2. Вагин В.Н., Еремеев А.П. Реализация концепции распределенного искусственного интеллекта и многоагентности в системах поддержки принятия решений на базе инструментального комплекса G2 + GDA / Ргос. Of the International Workshop "Distributed Artificial Intelligence and Multi-Agent Systems" DAIMAS'97, June 15-18, 1997, St.Pctersburg, Russia, p.262-268.
3. Башлыков A.A., Вагин B.H., Еремеев А.П. Экспертные системы поддержки интеллектуальной деятельности операторов АЭС // Вестник МЭИ, N 4, 1995, с.27-36.
4. Статические и динамические экспертные системы: Учеб. пособие / Э.В. Попов, И.Б. Фоминых, Е.Б. Кисель, М.Д. Шапот,- М.: Финансы и статистика, 1996, 320 с.
УДК 658.512
Сидоркина И.Г.
Электронный учебник автоматизированного проектирования
Научные достижения последних лет в области информатики трансформировали традиционную форму автоматизированного обучения. Обучение становится процессом приобретения знаний на основе интеграции в одной среде автоматизированных инструментов познания. Современный электронный учебник - это гипертекстовая система, реализованная в архитектуре "клиент-сервер", обладающая возможностями экспертной системы, работающий под управлением интеллектуального ядра, основанная на принципах функционирования инструмента познания, при отображении реального мира в виде когнитивных графических и видео представлений. В системе используются путеводители по предметной области, энциклопедии, телеконференции и созданы средства самоконтроля и самообучения пользователя.
Включение интеллектуального ядра позволяет автоматизировать управление различными информационными потоками (от пользователя, из базы знаний, из базы данных, по локальной сети, по глобальным сетям и т.д.) и унифицировать общение с пользователем вне зависимости от проблемной области.
Электронный учебник автоматизированного проектирования представляет собой активный справочник с мультимедиа информацией, построенный в виде гипермедиа. Последняя состоит из узлов, которые являются основными единицами хранения информации и включают в себя страницы текста, звуковую информацию, видеоклип. Доступ к узлам осуществляется через выделенные связи (линейные, ассоциативные, динамические). С помощью механизма формирования динамических связей система обучения адаптируется к уровню знаний пользователя.
Учебник предоставляет пользователю контекстно-зависимый обучающий материал по проектированию, оценивает знания обучаемого, выставляет оценку, вызывается из любой проектирующей подсистемы или может работать автономно. Графический редактор подготовки материала для обучения позволяет адаптировать систему к изучению любой другой дисциплины. Среда обучения позволяет совмещать получение теоретических знаний с закреплением их в процессе автоматизированного проектирования.
