|
Читайте также: |
ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА
К КУРСОВОМУ ПРОЕКТУ
по дисциплине
«Проектирование систем искусственного интеллекта»
по теме
«Проектирование интеллектуального решателя задач методами эвриcтического программирования»
Выполнил:
студент группы 9041
Петров Н.Ю.
Проверил:
Каширин И.Ю.
Рязань 2013
Содержание
Программная модель предметной области
4.1 Метод поиска в ширину 10
4.2 Метод поиска в глубину 11
4.3 Метод поиска по градиенту 12
Литература 20
Приложение – исходный текст программы 21
Введение
Искусственный интеллект как наука развивался практически одновременно с развитием языков программирования. Основная задача, положенная в оука развивался практически одновременно с развитием языков программирования.снову исследований по искусственному интеллекту – моделирование мыслительных способностей человека.
Искусственный интеллект (ИИ) – это научное направление, связанное с созданием искусственных устройств и систем, моделирующих интеллектуальную деятельность человека. Характерными чертами такой деятельности являются анализ истории, распознавание ситуации, обучение на основе опыта, планирование действий и их реализация для достижения поставленной цели, а также творчество, т.е. создание нового ранее неизвестного подхода, ведущего к решению задачи.
ИИ – это одно из направлений информатики, целью которого является разработка аппаратно – программных средств, позволяющих пользователю – непрограммисту ставить и решать свои интеллектуальные задачи, общаясь с ЭВМ на ограниченном подмножестве естественного языка.
Работы в области ИИ принято делить в соответствии с двумя разными по своей идеологии подходами: нейробионический подход и информационный подход.
Рисунок 1 – Идеологические подходы в области ИИ.
Нейробионический подход можно охарактеризовать, как стремление изучить предмет исследования, например, мозг человека, законы мышления, биологические законы, законы общественного поведения и промоделировать их с помощью программ и устройств. В этом направлении в настоящее время достигнуты определенные результаты, которые можно сгруппировать по следующим темам: нейронные сети, генетические алгоритмы, эволюционное программирование, мультиагентные системы.
Нейронные сети – это модель связанных между собой клеток головного мозга (нейронов). В зависимости от класса решаемых задач в процессе обучения происходит настройка связей между нейронами (весовых коэффициентов), что позволяет в дальнейшем системе правильно реагировать на похожую ситуацию (похожую задачу).
Эволюционное программирование, в частности генетические алгоритмы, используют методы случайного поиска, основанные на воспроизведении законов живой природы: естественного отбора наиболее приспособленных особей и генетического наследования наилучших родительских признаков.
Мультиагентные системы - это системы, основанные на моделировании общественного поведения, когда взаимодействуют несколько активных систем (агентов). Распределение ресурсов, связанные с этим распределением конфликтные ситуации, способы их разрешения, а также создание сообществ из разнородных активных элементов для достижения общей цели – вот далеко не полный перечень решаемых в этом направлении задач.
Вторая точка зрения может быть названа информационной. Сторонники её считают, что основной целью работ является не построение технического аналога биологической системы, а создание искусственных систем для решения задач, считающихся интеллектуальными. Моделируемый объект рассматривается как черный ящик. Что происходит внутри объекта или как он функционирует, исследователей не интересует. Главное, найти алгоритм, позволяющий получать решение задачи, подобное или равное с определенной погрешностью решению, получаемому человеком, при этом известными считаются исходные данные и результаты или цели, которые должны быть достигнуты в процессе решения задачи.
Основой интеллектуальных решателей задач, которые проектировались для моделирования мыслительной деятельности человека, были различные алгоритмические стратегии поиска решения в сложных предметных областях, основанные на так называемых эвристиках. Само понятие эвристики характеризует разновидность однотипных программных процедур, не обладающих строгими свойствами алгоритма и направленных на поиск решения посрдеством проверки различных по степени обоснованности гипотез. Такми образом, эвристические процедуры всегда связаны с работой некоторого переборочного механизма, предназначенного для исследования вариантов решения. Современное понимание эвристических систем может быть наиболее точно выражено с помощью понятия программной машины как некоторого формального аппарата, позволяющего описать базовый программный или программно-технический инструментарий в качестве формальной машины, в рамках которой можно проектировать различные по назначению, но одинаковые по методам реализации автоматизированных системы.
Эвристические программные машины проектируются со следующими целями:
1.Упрощение синтаксиса интеллектуальных языков программирования и получение новых более мощных инстурментальных программных средств;
2. Исследование структуры естественного интеллекта;
3.Создание спецпроцесоора на основе предварительной математически строгой разработки соотвествующей программной машины.
Эвристическое программирование применимо там, где невозможно использовать готовый математический аппарат. Такое определение области применения эвристических методов в целом характерно и для других методов искусственного интеллекта, поскольку эти методы построены наподобии человеческим рассуждениям со свойственными им интуицией, ассоциативностью и четкостью.
арата, позволяющего описать базовый тем может быть наиболее точно выражено с помощью понятия программной машины как некоторог
Дата добавления: 2015-08-05; просмотров: 77 | Нарушение авторских прав
| <== предыдущая страница | | | следующая страница ==> |
| Рычаг Жуковского | | | Метод поиска в ширину |