- •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
3.6. Экспертные системы в управлении производством на основе имитационного моделирования
(И.А. Данилъченко, Г.К. Лазаре-ва«Кибернетика», 1988 г., №4, стр. 127-129).
Одно из главных направлений развития ЭС - их создание в системах управления производством. При этом представляется целесообразным построение в данной области так называемых гибридных ЭС, которые наряду с неформальными знаниями специалистов содержат знания, получаемые в результате формальных расчетов математического моделирования. В статье предложен подход к разработке таких ЭС в управлении производством, основанный на идее представления знаний об объекте в виде его имитационной модели в сочетании с эмпирическими правилами, эвристиками.
Рассмотрим производственное подразделение промышленного предприятия (П), производящее некоторый комплекс изделий. Схема управления этим объектом представлена на рис. 3.6.
Рис.3.6. Схема управления объектом
Управление производственным процессом осуществляет управляющий орган - ЛПР. Он разрабатывает и корректирует планы, нормативы, технологические процессы (ПНТ), а также формирует управляющие воздействия (УВ) в ходе производственного процесса с учетом фактического состояния производства. Информационно система описывается условно-постоянными массивами с информацией о нормах, нормативах и технологических процессах и следующими векторными случайными функциями:
- векторная
функция, характеризующая выпущенную
продукцию, т.е. комплекс опытных изделий.
Каждая координата
есть
случайная функция, определяющая
количество произведенного изделия вида
i
к
моменту t,
i=l,N,
N-
число различных видов изделий.
-
векторная функция, характеризующая
фактическое состояние производства
(ФСП). Каждая координата
есть
также случайная функция, определяющая
состояние j-го
рабочего центра (РЦ) в момент t,
j=1,m.
Например,
,
где
-
количество продукции вида
,
произведенной j-м
РЦ к моменту t,
-
количество продукции вида
,
запущенной в производство к моменту t,
-
количество
оборудования
вида
,
занятого в производстве на j-м
РЦ в момент t,
-
количество оборудования вида
,
отказавшего на j-м
РЦ к моменту t,
-число
видов продукции, выпускаемой на j-м
РЦ,
—
число типов оборудования нa
j-м
РЦ.
- векторная
функция, характеризующая управляющее
воздействие (УВ). Каждая ее координата
есть
случайная функция, определяющая
управляющее воздействие j-го
РЦ в момент t.
Все возможные в данном производственном процессе управляющие воздействия образуют множество решений {R}, формируемое ЛПР и поступающее в ЭС для выбора наиболее эффективного. Саму ЭС можно представить состоящей из трех элементов: ситуационного модуля (СМ), имитационной модели (ИМ) и результирующего массива (RS) (см. рис. 3.7).
Рис.
3.7. Схема экспертной системы управления
производством Ситуационный модуль (СМ)
производит классификацию производственных
ситуаций с (t),
задаваемых функцией
,
т.е. фактическим состоянием производства
и планами, нормативами, технологией
(ФСП и ПНТ):
.
При этом определяется некоторый
макрокласс
,
содержащий c(t).
Модуль-имитатор
имитационной модели производит имитацию
производственного процесса на основе
заданных массивов, содержащих информацию
о планах, нормах, нормативах и технологии,
а также информации, отражающей фактическое
состояние производства (ФСП). Имитация
производственного процесса осуществляется
с учетом возможных
управляющих воздействий
(ВУВ), которые формируются модулем
выбора решений
(ВР). Выбор решений производится из всего
множества решения {R},
задаваемых ЛПР как подмножество {R},
определенное макроклассом
,
т.е. {ВУВ}
(R}.
Модуль
анализа результатов АР производит
сравнения результатов имитационных
экспериментов по всему подмножеству
возможных управляющих воздействий
{ВУВ}, выбор лучших в соответствии с
заданным критерием и формирование
результирующего массива [RS],
содержащего информацию о наиболее
приемлемых решениях для заданного
макрокласса
с
вероятностным прогнозом результатов
их воздействий.
Представление знаний в данной ЭС осуществляется посредством системы продукций вида
if- (c(t)} - then - {(СМ), (И), (ВР), (АР), (RS)}.
Особенностью такой ЭС является то, что ее база знаний строится на основе анализа производственных ситуаций, имитационного моделирования производственного объекта и формирования массива (RS). Основой организации ЭС служит имитационная модель управляемо объекта, что позволяет производить анализ и прогноз принимаемых решений. Экспертом при этом является не только человек (ЛПР), но и имитационная модель. При этом ЛПР оставляет за собой возможность изменять результирующие решения и вносить свои корректировки.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Аверкин А.Н., Газе - Рапопорт М.Г., Поспелов Д.А. Толковый словарь по искусственному интеллекту. - М.: Радио и связь, 1992.
Алиев Р.А., Абдикеев Н.М., Шахназаров М.М. Производственные системы с искусственным интеллектом. - М.: Радио и связь, 1990.
Джексон, Питер. Введение в экспертные системы. : Пер. с англ. : Уч. Пос. - М.: Издательский дом «Вильяме», 2001.
Интеллектуальные САПР технологических процессов в радиоэлектронике / Под. Ред. В.Н. Ильина. - М.: Радио и связь, 1991.
Машкин М.Н., Романов О.Т. Системы искусственного интеллекта и САПР. Лекции. - М.: НПК «Поток», 2005.
Машкин М.Н., Романов О.Т. Разработка технической документации в среде графической системы. Лабораторные работы. - М.: НПК «Поток», 2000.
Норенков А.П., Маничев В.В. Основы теории проектирования САПР. - М.: - Высшая школа, 1990.
Попов Э.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б., Шамот М.Д. Статические и динамические экспертные системы: Учебное пособие. М.: Финансы и статистика, 1996.
Прихожий А.А., Толкачев А.А. Экспертная система как средство поддержки проектно-конструкторских работ. // Управляющие системы и машины. 1988. №3.
Романов В.П. Интеллектуальные информационные системы в экономике: Учебное пособие / Под ред. д.э.н., проф. Н.П. Тихомирова. - М.: Издательство «Экзамен», 2003.
Романов О.Т. Основы интеллектуализации САПР АСУ: Учеб. Пособие. -М.: Изд. МАИ, 1993.
Романов О.Т., Бомас В.В., Афонин К.А. Интеллектуальные системы в автоматизированном проектировании: Учеб. Пособие. — М.: Изд. МАИ, 1995.
Толкачев А.А. Представление и использование профессиональных знаний в САПР. // Приборы и системы управления. 1990. № 3.
Чичварин Н.В. Экспертные компоненты САПР. - М.: Машиностроение, 1991.
