2. Рефлекторна інтелектуальна система

Рефлекторна система - це система, яка формує відповідні реакції, які виробляються спеціальними алгоритмами на різні комбінації вхідних впливів. Алгоритм забезпечує вибір найбільш імовірною реакції інтелектуальної системи на безліч вхідних впливів, при відомих ймовірностях вибору реакції на кожне вхідний вплив, а також на деякі комбінації вхідних впливів. Дане завдання подібна до тієї, яку реалізують перцептрони. Перцептрон - математична та комп'ютерна модель сприйняття інформації мозком (кібернетична модель мозку), запропонована Френком Розенблатта. Перцептрон став однією з перших моделей нейромереж. Незважаючи на свою простоту, перцептрон здатний навчатися і вирішувати досить складні завдання. Рефлекторні програмні системи застосовуються до наступних завданням: природно - мовної доступ до баз даних; оцінки інвестиційних пропозицій; оцінки і прогнозування впливу шкідливих речовин на здоров'я населення; прогнозування результатів спортивних ігор.

3. Інтелектуальна інформаційна система

Інтелектуальна інформаційна система - система, заснована на знаннях.

4. Гібридна інтелектуальна система

Під гібридної інтелектуальною системою прийнято розуміти систему, в якій для вирішення завдання використовується більше одного методу імітації інтелектуальної діяльності людини. Таким чином ГІС - це сукупність:

• аналітичних моделей

• експертних систем

• штучних нейронних мереж

• нечітких систем

• генетичних алгоритмів

• імітаційних статистичних моделей

Міждисциплінарний напрямок «гібридні інтелектуальні системи» об'єднує вчених і фахівців, які досліджують придатність не одного, а декількох методів, як правило, з різних класів, до вирішення завдань управління та проектування.

3. Алгоритми пошуку рішень на просторі станів

Подання завдань в просторі станів припускає завдання ряду описів: станів, безлічі операторів і їх впливів на переходи між станами, цільових станів. Опису станів можуть являти собою рядки символів, вектори, двомірні масиви, дерева, списки і т. п. Оператори переводять один стан в інше. Іноді вони представляються у вигляді продукций A => B, що означають, що стан А перетвориться в стан В.

Простір станів можна представити як граф, вершини якого позначені станами, а дуги - операторами.

Таким чином, проблема пошуку рішення задачі <А, В> при плануванні по станам представляється як проблема пошуку на графі шляху з А в В. Зазвичай графи не задаються, а генеруються в міру потреби.

Розрізняються сліпі і спрямовані методи пошуку шляху. Сліпий метод має два види: пошук углиб і пошук вшир. При пошуку вглиб кожна альтернатива досліджується до кінця, без урахування решти альтернатив. Метод поганий для "високих" дерев, так як легко можна прослизнути повз потрібної гілки і затратити багато зусиль на дослідження "порожніх" альтернатив. При пошуку вшир на фіксованому рівні досліджуються всі альтернативи і тільки після цього здійснюється перехід на наступний рівень. Метод може виявитися гірше методу пошуку вглиб, якщо в графі всі шляхи, що ведуть до цільової вершині, розташовані приблизно на одній і тій же глибині. Обидва сліпих методу вимагають великої витрати часу і тому необхідні спрямовані методи пошуку.

Метод гілок і меж. Із формуються в процесі пошуку незакінчених шляхів вибирається найкоротший і продовжується на один крок. Отримані нові незакінчені шляхи (їх стільки, скільки гілок в даній вершині) розглядаються поряд зі старими, і знову продовжується на один крок найкоротший з них. Процес повторюється до першого досягнення цільової вершини, рішення запам'ятовується. Потім з решти незакінчених шляхів виключаються більш довгі, ніж закінчений шлях, або рівні йому, а що залишилися продовжуються по такому ж алгоритму до тих пір, поки їхня довжина менше закінченого шляху. У результаті або всі незакінчені шляхи виключаються, або серед них формується закінчений шлях, коротший, ніж раніше отриманий. Останній шлях починає грати роль еталону і т. д.

Алгоритми пошуку в просторі станів базуються на послідовному переборі вершин простору стану - до тих пір, поки не буде виявлена ​​цільова вершина.

Вершини і покажчики, побудовані в процесі перебору, утворюють поддерево всього неявно певного простору станів. Будемо називати таке поддерево деревом перебору.

Відомі алгоритми пошуку в просторі станів розрізняються кількома характеристиками:

1. використанням чи ні евристичної інформації (відповідно, сліпі та евристичні алгоритми);

2. порядком розкриття (обходу) вершин (відповідно в ширину і глибину)

3. повнотою перегляду простору (перегляд або повного простору, або його частини)

4. напрямком пошуку (прямі - від початкової вершини до цільової, зворотні - від цільової до початкової і двонаправлені).