- •Глава 1. Основные концепции искусственного интеллекта 1
- •Глава 2. Механизмы вывода в интеллектуальной системе 38
- •Глава 3. Место и роль интеллектуальных систем в автоматизированном проектировании 65
- •Глава 1. Основные концепции искусственного интеллекта
- •1.1. Основные понятия и структура исследований в области искусственного интеллекта
- •1.2. Способы представления знаний
- •1.2.1. Определение понятия знание
- •1.2.2. Продукционные модели
- •1.2.3. Семантические сети
- •1.2.4. Фреймовые модели
- •1.2.5. Исчисление предикатов
- •1.2.6. Применение теории нечетких множеств при формализации знаний
- •Глава 2. Механизмы вывода в интеллектуальной системе
- •2.1. Стратегия управления и механизм вывода в сии
- •2.2. Общие методы поиска решений в пространстве состояний
- •2.3. Дедуктивные методы поиска решений
- •Глава 3. Место и роль интеллектуальных систем в автоматизированном проектировании
- •3.1. Процесс проектирования как поиск решений
- •3.2. Структура и принципы функционирования интеллектуальной сапр
- •3.3. Интеллектуальные системы в сапр
- •3.4. Инструментальная экспертная система протей для задач проектирования и диагностики
- •3.5. Экспертная оболочка экспрэс для построения экспертных консультирующих систем в сапр
- •3.6. Экспертные системы в управлении производством на основе имитационного моделирования
3.4. Инструментальная экспертная система протей для задач проектирования и диагностики
Рассмотрим архитектуру и функции инструментальной экспертной системы, предназначенной для формирования облика изделий, имеющих различное целевое назначение. С ее помощью можно генерировать варианты экспертных систем из типовых модулей в зависимости от набора частных задач и их постановок.
Архитектура инструментальной экспертной системы представлена на рис. 3.5.
Экспертная система-монитор, используя знания о схемах решения выбранного класса задач, организует работу остальных подсистем и компонентов ЭС. Реализация монитора с использованием технологии ЭС обеспечивает развитие ЭС в процессе эксплуатации без перепрограммирования.
Решатель позволяет формировать решения в условиях как детерминированной, так и вероятностной ситуаций, при полностью или не полностью определенной информации. Решатель состоит из следующих компонент:
Компонент логического вывода (КЛВ) включает диспетчер вывода и интерпретатор правил. Задача диспетчера состоит в определении очередного выполняемого правила, а задачей интерпретатора является обработка обеих частей правила: вычисление степени истинности условия и выполнение соответствующих действий.
Рис. 3.5. Структура типовой ОГЭС для решения задач формирования облика изделия на ранних стадиях проектирования
Расчетно-логический компонент (РЛК) предназначен для автоматического построения и реализации методики расчета (плана вычислений) на основе теории расчета рассматриваемого класса технических изделий. Состав функциональных подсистем зависит от назначения ОГЭС.
Для задач формирования облика изделия необходимы следующие
подсистемы:
- подсистема формирования исходного варианта требований (ФИВТ)
по технико-экономическим характеристикам (ТЭХ);
- подсистема синтеза рационального облика изделия (СРВО), т.е.построение варианта изделия, в наибольшей степени удовлетворяющего заданным требованиям с описанием реализации элементов изделия и схем их взаимодействия, а также указанием значений конструктивно-технических характеристик (КТХ) и ожидаемых значений ТЭХ;
- подсистема анализа элементов изделия с целью выявления тех элементов с заданными КТХ, разработка которых позволит обеспечить выполнение требований по ТЭХ на уровне изделия в целом.
Для задач диагностики неисправности изделия необходимы следующие подсистемы: - подсистема построения безусловной диагностической схемы;
подсистема диалогового диагностирования;
подсистема обучения процессу диагностирования.
Рассмотрим схему взаимодействия функциональных подсистем и компонентов решателя при синтезе рационального варианта облика изделия целенаправленного преобразования прототипа:
Шаг 1. В СРВО из ФИВТ передается исходный вариант требований по ТЭХ и прототип изделия, т.е. лучший вариант-аналог из базового образца.
Шаг 2. В СРВО определяется одна ТЭХ, по которой прототип максимально уступает заданным требованиям. В РЛК решателя вычисляются значения КТХ такие, что по выделенной ТЭХ заданное требование выполняется, а все остальное сохраняет значения прототипа.
Шаг 3. В компоненте генерации вариантов функциональной подсистемы СРВО с использованием средств КЛВ строится группа вариантов путем замены у прототипа реализаций элементов (блоков, узлов) изделия на И/ИЛИ дерева технических решений. Правило замен - частичное или полное соответствие КТХ, рассчитанным на шаге 2. Каждой из замен соответствует изменение значений группы КТХ.
Шаг 4. В РЛК и КМС решается задача многокритериального сравнительного анализа построенных на шаге 3 вариантов изделия при заданных КТХ.
Шаг 5. Переход к реализации шага 2 для лучшего из вариантов изделия, выделенного на шаге 4.
На шаге 3 генерация вариантов облика производится с использованием средств логического вывода. Каждый из возможных способов генерации реализуется на базе своей системы правил. Если варианты генерируются в диалоге с проектировщиком, то правила описывают только недопустимые комбинации технических решений. При генерации путем целенаправленного преобразования прототипа при генерации оригинальных комбинаций технических решений к ним добавляются правила замены альтернативных вариантов технических решений. Представляет интерес использование смешанных способов генерации путем использования макроправил переключения.
Подсистема извлечения знаний включает компоненты:
восстановления субъективных зависимостей для решения задач многокритериального сравнительного анализа вариантов (построение зависимости обобщенного показателя качества изделия от ТЭХ), пополнение теории расчета рассматриваемого класса изделий, формирование решающего правила для выбора варианта;
индуктивного обучения, т.е. построения продукционных правил по таблицам эмпирических данных для наполнения базы знаний ОГЭС;
проведение экспертизы с целью построения продукционных правил на основе знаний экспертов и наполнения базы знаний ОГЭС.
Подсистема представления знаний включает: языки описания и манипулирования знаниями и данными, трансляторы этих языков, системы управления БД и БЗ, средства тестирования. Внешнее (на уровне пользователя) представление информации реализуется на основе фреймового и продукционного подходов, внутреннее - на основе совместного использования ОЗУ и СУБД.
Подсистема объяснения включает четыре компоненты. Компонент «зачем» отвечает на вопрос о причине запроса о той или иной информации к пользователю. Компонент «как» позволяет узнать, как выведен тот или иной факт. Компонент «почему» дает возможность узнать, почему используется та или иная процедура (правило, функция). Компонент «чего нет»позволяет ответить на вопрос о том, какие данные отсутствуют для вывода факта или для применения процедуры.
