Контрольные вопросы к содержательному модулю 5

1. Какие две концепции существуют в оценке эффективности экономических систем?

2. Приведите классификацию оптимизационных задач.

3. Приведите пример решения задачи безусловной оптимизации.

4. Как решаются целочисленная задача определения оптимального варианта СМО по критерию минимума суммарных затрат?

5. Приведите формулу определения оптимального размера партии в основной модели управления запасами.

6. Дайте графическую интерпретацию задачи управления запасами в случае, когда запас возобновляется до момента его исчерпания.

7. Как решаются задачи определения оптимального размера партии с учетом скидок?

8. Представьте графически процедуру двухэтапного распределения инвестиций во времени на основе использования метода динамического программирования.

9. Представьте графически процедуру оптимизации маршрута на основе использования метода динамического программирования.

10. Приведите формулу оптимального распределения ресурсов между несколькими объектами, являющуюся решением задачи условной оптимизации.

Содержательный модуль 6. Модели интеллектуализации

Интеллектуализация экономики основана на применении различных моделей систем искусственного интеллекта.

Системы искусственного интеллекта, появившиеся на рубеже ХХ-ХХIвеков, позволяют с использованием обычных компьютеров и нейрокомпьютеров решать на принципиально новом уровне сложные экономические задачи, такие как:

• диагностика состояния системы;

• прогнозирование;

• управление процессами;

• распознавание образов;

• оптимизация и т.п.

Тема 6.1. Основные положения построения систем искусственного интеллекта

Искусственный интеллект (ИИ) – это направление кибернетики, целью которого является разработка компьютерных систем, моделирующих различные аспекты интеллектуальной деятельности человека.

В состав систем ИИ входят:

• экспертные системы;

• нечёткие системы;

• генетические алгоритмы;

• нейронные сети.

Каждая из систем указанных видов может использоваться как отдельно, так и совместно с другими. Весьма распространёнными в настоящее время являются нечёткие нейронные системы.

Совместное использование приведенных систем обладает свойством синергии. Свойство синергии состоит в том, что при объединении некоторых элементов системы эффективность системы выше суммы эффективностей составляющих элементов.

Принципиальные подходы, которые реализуют системы ИИ, состоят в следующем.

Экспертные системы моделируют функции, выполняемые человеком на основе знаний, накопленных в некоторой предметной области. Предметная область – это узкая область знаний, например, экономика предприятия, диагностика сердечно-сосудистых заболеваний, управление автомобилем в сложных метеоусловиях и т.п. Знания извлекаются из высокопрофессионального эксперта, помещаются в базу знаний компьютера и затем используется менее профессиональными специалистами.

Человек с точки зрения экспертных систем рассматривается как «черный ящик», из которого можно извлечь необходимые знания.

Нечёткие системыв качестве основных элементов имеют лингвистические переменные, т.е. словесные описания объектов, которыми обычно пользуется и человек в процессе рассуждений.

Генетические алгоритмы реализуют процедуры решения сложных оптимизационных задач, основываясь на моделях эволюционных процессов естественного отбора в биологических системах.

Нейронные сетимоделируют внутреннюю структуру нервной системы человека, в том числе головного мозга человека.

Основными элементами этой структуры являются нейроны и связи между ними, называемые синапсами. По современным представлениям мозг человека содержит порядка 10¹¹нейронов и 10¹⁵синапсов. Нейроны, объединенные в определенную структуру, образуют нейронную сеть. Конфигурация реальной нейронной сети является достаточно неопределенной. Поэтому искусственные нейронные сети имеют самые различные конфигурации, т.е. существует большое количество моделей нейронных сетей. Именно конфигурация определяет свойства нейронной сети.

Нейронная сеть использует такие принципы работы головного мозга как:

- запоминание информации с помощью настройки коэффициентов синаптических связей, т.е. в виде так называемых синаптических матриц;

- работа на основе предварительного обучения и последующего распознавания ситуации;

- ассоциативная память, при которой объект определяется не по адресу, а по сходству объектов, их признаков, фрагментов и т.п.

Виды систем ИИ и моделируемые ими аспекты, характеризующие человека в его интеллектуальной, т.е. творческой деятельности, показаны в табл.6.1.

Таблица 6.1.

	Системы ИИ	Моделируемый аспект
1	Экспертные системы	Деятельность человека, основанная на знаниях в некоторой узкой, т.н. предметной, области
2	Нечёткие системы	Рассуждения человека
3	Генетические алгоритмы	Оптимизация, основанная на моделях эволюционных процессов естественного отбора
4	Нейронные сети	Нервная система, в том числе головной мозг, человека

Из систем представленных в таблице создаются более эффективные гибридные системы.

Некоторые типы гибридных систем показаны в табл.6.2.

Таблица 6.2.

Совместное использование принципов построения систем следующих видов	Гибридная система
1+2	Нечеткая экспертная система
2+3	Нечеткая нейронная сеть
2+4+3	Нечеткая нейронная сеть с обучением на основе генетических алгоритмов

Эффективность систем:

• ЭФ(1+2)>ЭФ(1)+ЭФ(2);

• ЭФ(2+3)>ЭФ(2)+ЭФ(3).