Контрольные вопросы и задания к главе 7 «Наилучшие решения в условиях неопределенности и многокритериальности»

1. Приведите матрицу выигрышей в случае принятия решений в условиях частичной неопределенности.

2. Приведите матрицу рисков в случае принятия решений в условиях частичной неопределенности.

3. Приведите матрицу выигрышей и рисков в случае принятия решений в условиях полной неопределенности.

4. Как записывается максимаксный критерий?

5. Как записывается максиминный критерий Вальда?

6. Как определяется критерий Гурвица?

7. Как записывается критерий минимаксного риска Сэвиджа?

8. Как принимаются решения в условиях риска при двух критериях?

9. Назовите меры риска.

10. Что такое эффективные, или оптимальные по Парето, решения в многокритериальных задачах?

11. Представьте графически оптимальное по Парето решение для случая дискретных значений показателей.

12. Представьте графически оптимальное по Парето решение для случая непрерывной связи между двумя показателями.

Раздел III искусственный интеллект

Глава 8. Системы искусственного интеллекта

8.1. Основные положения по построению 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.8.1.

Таблица 8.1.

	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.8.2.

Таблица 8.2.

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).