Назначение экспертных систем

И СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

Экспертные системы определяются как программы ЭВМ, моделирующие действия эксперта-человека при решении задач в узкой предметной области, на основе накопленных знаний, составляющих базу знаний. Назначение ЭС состоит в обработке больших массивов информации, на основе которых принимаются оптимальные, экономически обоснованные решения.

Главная идея использования технологии ЭС заключается в том, чтобы получить от эксперта знания, сохранить их в памяти компьютера и использовать по мере возникновения необходимости. Экспертная система – это компьютерная программа, которая моделирует рассуждения экспертов в некоторой предметной области, используя для этого факты, правила и механизм логического вывода (МЛВ).

Механизм логического вывода – это часть интеллекта, позволяющая делать заключения, генерировать новые правила, обнаруживать ошибочные правила.

Архитектура ЭС приведена на рис. 1.

Рис. 1. Архитектура экспертной системы

Инженер по знаниям – самое узкое место в экспертной системе. Понятие инженерии знаний означает уменьшение большого объема знаний о предметной области до строго определенного набора фактов и правил. Инженер по знаниям – специалист по искусственному интеллекту, создающий базу знаний на основе знаний экспертов; определяет словарь общения и организует работу с экспертами, оценивает факты и правила на непротиворечивость, заполняет подсистему общения лексикой, а также базу знаний.

Экспертные системы – это сложные программы, которые манипулируют знаниями в целях получения удовлетворительного и эффективного решения в узкой предметной области; накапливают знания человека в определенной области деятельности и предоставляют возможность пользоваться ими любому заинтересованному лицу в любое время, что существенно повышает производительность труда специалистов, качество их работы.

Система поддержки принятия решений – это компьютерная система, помогающая пользователю решать проблемы повседневной профессиональной деятельности на основе использования баз данных, баз знаний, баз моделей, путем предоставления выводов, рекомендаций оценок возможных альтернативных вариантов решения проблемы, то есть помогает пользователю решать сложные задачи в автоматизированном режиме. СППР позволяют преодолеть трудности, связанные с многокритериальностью при решении задач, ограниченностью ресурсов, неполнотой информации; предполагают сочетание логического мышления, интуиции пользователя с математическими методами и возможностями ЭВМ.

Системы поддержки принятия решений реализуют некоторую экспертизу либо осуществляют аналитическую обработку больших объемов данных – качественных и количественных показателей или их совокупности; обеспечивают лицо, принимающее решение, необходимыми для принятия решения данными, знаниями, выводами, рекомендациями. Анализ информации, проводимый с помощью СППР, помогает лицу, принимающему решение, глубже понять проблему, уточнить свои предпочтения, выработать наилучший вариант решения проблемы.

Архитектура СППР приведена на рис 2.

Рис. 2. Архитектура системы поддержки принятия решений

Как видно из рисунков и вышесказанного, ЭС и СППР имеют некоторые отличия (сравнительная характеристика данных классов компьютерных систем приведена в табл. 1.1).

Таблица 1.1

Сравнительная характеристика ЭС и СППР

Признак для сравнения	ЭС	СППР
Класс решаемых задач	Неструктурированные (неформализованные) задачи	Слабоструктурированные (частично формализованные) задачи
Принцип организации работы	Замещает эксперта	Помогает пользователю в процессе решения задач
Механизм принятия решения	Логический вывод	Методика принятия решений
Стратегия поиска решения	Многокритериальный анализ альтернатив

Продолжение табл 1.1

Состав информаци-онной базы	База данных + база знаний	База моделей + база данных + база знаний
Качество принимаемых решений	Зависит от базы знаний	Зависит от базы моделей

Можно выделить следующие перспективные направления раз-вития ЭС и СППР:

– интеграция с пакетами прикладных программ различного назначения;

– интеграция с системами управления базами данных;

– интеграция с обучающими системами для определения оптимальных стратегий обучения;

– интеграция с системами автоматизированного проектирования;

– построение экспертных систем реального времени и использование их в управлении технологическими процессами;

– построение распределенных ЭС и СППР для решения задач большой размерности несколькими исполнителями;

– построение динамических экспертных систем, для которых в процессе логического вывода возможен учет новых фактов и коррекция логики рассуждения;

– создание интеллектуальных СППР, которые смогут подстра-иваться под индивидуальный стиль мышления пользователя и имитировать приемы его работы.

Дата добавления: 2015-10-21