2.13. Багатокритеріальні задачі

Одночасна оптимізація за кількома цільовими функціями неможлива. Зважування окремих показників, що часто рекомендують для таких випадків, є сумнівним у зв’язку із складністю обґрунтування вибору вагів. Незалежна оптимізація за кожним з критеріїв дає змогу отримати множину Парето непокращуваних розв’язків. Аналізуючи ці розв’язки, можна призначити поступки щодо кожного з показників, і враховуючи їх, записати показники у вигляді обмежень і знову виконати оптимізацію за одним із них. За умови відсутності розвязку змінюють основний показник, чи збільшують поступки.

2.14. Контрольні запитання

1. Вказати помилку у міркуванні:

Усі метали – тверді тіла

Ртуть не є твердим металом

Ртуть – не метал

2. Вказати помилку в означенні

„Гравітація – це взаємодія двох матеріальних тіл”

3. Вказати помилку у поділові поняття:

„Енергія буває механічна та хімічна”.

4. Прокоментувати міркування

„Молода була вже не молода”

5. Зробити перетворення, обернення та протиставлення предикату дял судження „Усі гриби - рослини”

6. Класифікувати помилку у міркуванні

Рух вічний.

Ходіння на роботу – рух

Ходіння на службу вічне

7. Побудувати безпосередні розумові висновки – перетворення, обернення та протиставлення предикату судження „Жодний черв’як не є одноклітинним”.

8. Класифікувати помилку у міркуванні

Якщо чиновник отримує хабар, він здійснює злочин

Даний чиновник не отримує хабар

Даний чиновник не здійснює злочин

9. Виконати заперечення судження

„Кожний студент складає яку-небудь програму”

Прокоментувати результат.

10. Що таке предикат?

11. Що таке нечітка логіка? Чим „нечіткі” міркування відрізняються від імовірнісних?

12. Що таке алгоритм?

13. Дати постановку задачі багатокритеріальної оптимізації. Навести приклад. Які існують підходи до її розвязку?

14. Що таке множина Парето? Як використовується це поняття при багатокритеріальній оптимізації?

15. На чому базується математична та символьна логіка?

16. Які існують форми мислення у логіці?

17. Чим розняться реальне та номінальне означення поняття?

18. В чому полягає практичне застосування операції поділу понять?

19. Якими можуть бути прості висловлювання?

20. Які існують закони правильного мислення?

21. В чому полягають дедуктивні міркування?

22. Що таке силогізми?

23. Чим займається числення висловлювань?

24. Що таке предикат?

3. Зображення знань. Мова програмування Пролог

3.1. Ціль та методи зображення знань

Знання – це сукупність конкретних і узагальнених відомостей про певну сферу діяльності чи частини навколишнього світу. Для розв’язку задач у деякій предметній галузі необхідним є створення її концептуальної моделі. З кожною проблемною галуззю пов’язані певні власні закономірності (перш за все специфічні закони збереження). Проте є закономірності загального характеру. Якщо, наприклад, предикат означає, що подія Х закінчилася раніше події Y, то закономірність

(властивість транзитивності) є незалежною від предметної галузі. Такими логіками є логіка часу, простору, причин та наслідків, оцінок, норм і т.д. Інтелектуальна діяльність людини часто здійснюється неформально, інформація, отримувана від експертів може мати якісний, суперечливий характер. При використанні в ЕОМ вона повинна бути поданою у формалізованому вигляді. Зображення знань – це угода про те, як описувати реальний світ, основною метою є отримання математичної моделі реального світу та його частин з метою прийняття на їх основі необхідних рішень.

Інженерія знань – це галузь науки про їх комп’ютерне зображення та обробку. Вона розглядає засоби, що дають змогу описувати знання про предметну галузь за допомогою мови зображення знань (МЗЗ), організувати збереження знань у системі (накопичення, структуризацію, аналіз та узагальнення), вводити нові та об’єднувати їх з наявними, виводити нові знання з наявних, усувати застарілі знання, перевіряти несуперечливість накопичених знань, здійснювати інтерфейс між користувачем та знаннями. Знання можна розділити на факти і правила. Частина знань складається з добре вивчених закономірностей предметної галузі, як правило вони зображуються у формі ієрархічної структури, що дає змогу однократно фіксувати інформацію про цілі класи об’єктів. Інша частина знань базується на особистому досвідові фахівця, саме вона відіграє вирішальну роль у підвищенні ефективності прикладної системи ШІ. Необхідність і потрібність конкретних знань необхідно оцінити заздалегідь.

У системах ШІ використовуються такі універсальні моделі зображення знань: семантичні мережі, фрейми, системи продукцій, логічні моделі. Слід розрізняти формалізацію та інтеграцію знань. Перша переводить окремі фрагменти текстової інформації у форму, придатну до використання у системі. Друга вибудовує їх у цілісну несуперечливу систему. Показником інтелектуальності системи з точки зору зображення знань вважається її здатність використовувати у потрібний момент тільки істотно необхідні (релевантні ситуації) знання. Система, що не має цієї властивості, незворотньо зіткнеться з проблемою „комбінаторного вибуху” трудомісткості висновку. Зв’язність та агрегація забезпечує пришвидшення пошуку знань, релевантній поставленій задачі. Вважається, що знання слід організувати навколо найбільш важливих об’єктів предметної галузі у формі блоків інформації, ці блоки мають внутрішні і зовнішні зв’язки. Як правило виконується двохступінчатий пошук (попередній відбір „кандидатів” та остаточний вибір). Операція зіставлення використовується для класифікації, підтвердження, декомпозиції, корекції, її результат може характеризуватися ступенем згоди .

Головною практичною проблемою ШІ є розумний компроміс між загальністю та ефективністю методів. У всіх розроблених прикладних системах з базами знань окрім взятих за основу перерахованих моделей застосовувалися специфічні для кожного випадку додаткові засоби.