Сравнительная характеристика эс и сппр

Признак для сравнения	ЭС	СППР
1	2	3
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

1	2	3
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.

2. Экспертные системы

2.1. Оболочка экспертных систем «rulebook»

Создавать ЭС можно двумя способами: применяя алгоритмические языки программирования (C, LISP, Pascal, PROLOG и др.) или оболочки ЭС. Оболочка экспертных систем представляет собой готовую программную среду, которая может быть приспособлена к решению определенной проблемы путем создания соответствующей базы знаний, то есть это готовая экспертная система без базы знаний. Достоинство оболочек в том, что они вообще не требуют работы программистов для создания готовой экспертной системы. Необходим только специалист в данной предметной области для заполнения базы знаний. Применение оболочек позволяет создавать ЭС значительно быстрее и легче в сравнении с программированием.

Экспертные системы, создаваемые с помощью оболочки «RuleBook», относятся к системам продукционного типа, база знаний которых состоит из продукций. Продукцией принято называть логический оператор «ЕСЛИ … ТО …».

Составная часть оператора ЕСЛИ называется антецедентой, составная часть оператора ТО – консеквентой. База знаний продукционной системы состоит из статической и динамической частей. База правил содержит правила, каждому из которых принадлежит несколько пар атрибутов-значений и одна пара части ТО. Различают продукционные системы с прямой и обратной цепочкой рассуждений.

Прямая цепочка рассуждений – это последовательность рассуждений, при которой отправной точкой служит возникшая ситуация и необходимо определить возможные ее последствия. Часть ТО выполняется только при удовлетворении части ЕСЛИ. Связка «атрибут-значение», описывающая возникшую ситуацию, отыскивается в части ЕСЛИ имеющихся правил. Если правило, содержащее данную связку «атрибут-значение», найдено, выполняется часть ТО. В противном случае система выдает сообщение о невозможности решить задачу. Полученные новые атрибут и значение отыскиваются в части ЕСЛИ других правил и т.д.

Обобщенный алгоритм прямой цепочки рассуждений следующий:

1. определяются атрибут (переменная) и его значение, описывающие исходное состояние ситуации;

2. переменная заносится в очередь переменных для обработки;

3. в массиве правил осуществляется поиск правила, содержащего первую в очереди переменную; если такое правило не найдено, задача не может быть решена; если правило найдено, в стек записывается номер правила и число 1;

4. непроинициализированным переменным условной части найденного правила присваиваются значения путем запросов к пользователю;

5. проверяются на истинность все условия правила, в случае истинности выполняется часть ТО;

6. переменная части ТО получает некоторое значение и помещается в конец очереди;

7. переменная, стоящая в начале очереди, удаляется, если она больше не встречается в условной части других правил;

8. рассуждения заканчиваются, как только опустеет очередь переменных.

Обратная цепочка рассуждений позволяет по известному результату найти вызвавшие его причины. Поиск связки «атрибут-значение», описывающей ситуацию, осуществляется в части ТО массива правил.

Обобщенный алгоритм обратной цепочки рассуждений следующий:

1. определяются атрибут (переменная) и его значение, описывающие состояние ситуации, причину которого необходимо выяснить;

2. в системе логического вывода ищется первое вхождение этой переменной; в случае положительного результата поиска в стек заносится номер правила и его первое условие; в противном случае выдается сообщение, что задача не может быть решена;

3. все переменные найденного правила инициализируются (с помощью запросов системы к пользователю либо поиска значений переменных в части ТО массива правил);

4. если проинициализировать все переменные правила не удается, данное правило удаляется из стека и ищется другое вхождение переменной логического вывода с помощью системы логического вывода и т.д.;

5. проинициализировав все переменные, связанные с переменной логического вывода, можно установить причины, вызвавшие ситуацию.

Продукции используются в оболочке «RuleBook» при создании деревьев решений, формировании базы правил. Вопросы экспертных систем, созданных в данной оболочке, используются для инициализации переменных-атрибутов.