- •Интеллектуальные информационные системы
- •Введение
- •1. Логика предикатов первого порядка
- •1.1. Основы логики предикатов первого порядка
- •1.2. Основы Пролога
- •Примеры использования дизъюнкции в Прологе
- •1.3. Назначение и основные возможности swi-Prolog
- •Некоторые операции и предикаты swi-Prolog
- •1.4. Лабораторная работа № 1 Представление фактов и правил в Прологе
- •1.5. Лабораторная работа № 2. Рекурсия в Прологе
- •1.6. Лабораторная работа № 3. Обработка списков в Прологе
- •Списки и их составные части
- •2. Онтологии
- •2.1. Онтологии и семантическая паутина
- •2.2. Краткие сведения о спецификациях семантической паутины
- •Стандартные пространства имен
- •Классы rdf/rdfs
- •Свойства rdf/rdfs
- •2.3. Лабораторная работа № 4 Построение онтологической модели в Protégé. Создание классов
- •2.4. Лабораторная работа № 5 Построение онтологической модели в Protégé. Создание экземпляров классов
- •2.5. Лабораторная работа № 6 Выполнение sparql-запросов в Protégé
- •Модификаторы
- •3. Эвристические алгоритмы
- •3.1. Методы поиска решений с использованием графов
- •Сравнительная характеристика методов
- •3.2. Лабораторная работа № 7 Решение оптимизационной задачи с использованием эвристического алгоритма
- •Характеристика дополнительных ограничений скорости и мероприятий по их устранению
- •Варианты заданий на выполнение лабораторной работы
- •4. Нечеткие множества
- •4.1. Основы теории нечетких множеств и нечеткой логики
- •4.2. Лабораторная работа № 8. Решение прикладной задачи с использованием нечетких множеств
- •5. Генетические алгоритмы
- •5.1. Эволюционные вычисления
- •5.2. Лабораторная работа № 9. Решение оптимизационной задачи с использованием генетического алгоритма
- •Исходная популяция
- •Популяция после скрещивания
- •Расчет значений целевой функции
- •Популяция после редукции
- •Варианты заданий
- •6. Искусственные нейронные сети
- •6.1. Распознавание образов
- •6.2. Лабораторная работа № 10. Распознавание образов с использованием искусственной нейронной сети
- •Варианты заданий на выполнение лабораторной работы
- •Заключение
- •Библиографический список
- •Оглавление
- •Интеллектуальные информационные системы
- •6 80021, Г. Хабаровск, ул. Серышева, 47
- •Интеллектуальные информационные системы
Варианты заданий на выполнение лабораторной работы
№ варианта |
Ci, руб., для ограничения |
Ki, руб., для ликвидации ограничения (выполнения мероприятия) |
|||||||||||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
||
1 |
150 |
200 |
250 |
300 |
350 |
400 |
821250 |
1825000 |
1186250 |
5475000 |
8942500 |
2628000 |
|
2 |
150 |
200 |
250 |
300 |
350 |
400 |
1368750 |
1825000 |
2737500 |
3285000 |
6643000 |
5840000 |
|
3 |
150 |
200 |
250 |
300 |
350 |
400 |
1368750 |
2190000 |
1551250 |
4599000 |
3193750 |
5840000 |
|
4 |
150 |
200 |
250 |
300 |
350 |
400 |
2737500 |
2774000 |
1825000 |
4599000 |
4215750 |
5840000 |
|
5 |
150 |
200 |
250 |
300 |
350 |
400 |
3832500 |
4453000 |
1368750 |
3285000 |
4215750 |
3942000 |
|
6 |
150 |
200 |
250 |
300 |
350 |
400 |
3011250 |
2482000 |
1733750 |
6570000 |
6898500 |
5840000 |
|
7 |
150 |
200 |
250 |
300 |
350 |
400 |
2737500 |
2190000 |
1825000 |
5475000 |
6387500 |
7008000 |
|
8 |
150 |
200 |
250 |
300 |
350 |
400 |
2080500 |
1460000 |
9125000 |
6022500 |
2427250 |
3212000 |
|
9 |
150 |
200 |
250 |
300 |
350 |
400 |
3832500 |
4015000 |
4106250 |
6570000 |
4215750 |
5840000 |
|
10 |
150 |
200 |
250 |
300 |
350 |
400 |
3011250 |
2920000 |
3011250 |
2080500 |
4599000 |
5256000 |
|
11 |
150 |
200 |
250 |
300 |
350 |
400 |
2956500 |
2847000 |
2920000 |
2190000 |
4726750 |
4964000 |
|
12 |
150 |
200 |
250 |
300 |
350 |
400 |
3504000 |
3577000 |
3832500 |
3285000 |
3449250 |
3504000 |
|
13 |
150 |
200 |
250 |
300 |
350 |
400 |
2409000 |
2847000 |
2920000 |
4380000 |
4726750 |
4964000 |
|
14 |
150 |
200 |
250 |
300 |
350 |
400 |
1314000 |
1387000 |
4562500 |
3285000 |
7281750 |
5986000 |
|
15 |
150 |
200 |
250 |
300 |
350 |
400 |
1259250 |
4745000 |
3650000 |
6570000 |
1022000 |
4672000 |
|
16 |
150 |
200 |
250 |
300 |
350 |
400 |
1806750 |
5475000 |
4562500 |
5475000 |
2299500 |
5694000 |
|
17 |
150 |
200 |
250 |
300 |
350 |
400 |
2025750 |
2044000 |
3832500 |
2409000 |
2810500 |
2920000 |
|
18 |
150 |
200 |
250 |
300 |
350 |
400 |
2080500 |
2774000 |
4745000 |
3504000 |
4088000 |
4818000 |
|
19 |
150 |
200 |
250 |
300 |
350 |
400 |
3832500 |
4015000 |
3467500 |
1971000 |
7665000 |
5840000 |
|
20 |
150 |
200 |
250 |
300 |
350 |
400 |
3285000 |
3285000 |
2555000 |
3066000 |
6387500 |
4964000 |
|
21 |
150 |
200 |
250 |
300 |
350 |
400 |
2463750 |
2628000 |
5657500 |
4927500 |
4726750 |
4088000 |
|
22 |
150 |
200 |
250 |
300 |
350 |
400 |
3011250 |
3358000 |
4745000 |
3832500 |
3449250 |
4380000 |
|
23 |
150 |
200 |
250 |
300 |
350 |
400 |
1642500 |
5840000 |
1733750 |
5475000 |
6643000 |
6862000 |
|
24 |
150 |
200 |
250 |
300 |
350 |
400 |
2737500 |
2190000 |
1733750 |
2737500 |
5365500 |
5402000 |
|
В. Отчет должен содержать:
титульный лист;
краткое описание постановки задачи, включая перечень требований и номер варианта;
таблицу с мероприятиями, отсортированными по сроку окупаемости, аналогичную табл. 9;
полное дерево решений при поиске оптимального плана с помощью метода частичного перебора (см. рис. 31);
полное дерево решений при поиске эффективного плана с использованием алгоритма А* (см. рис. 32);
вывод об эффективности и корректности поиска решения двумя способами.
Контрольные вопросы
1. Дайте определение математических понятий «граф» и «дерево».
2. Что понимается под эвристическим методом решения задачи?
3. назовите условия (ограничения) применимости метода частичного перебора.
4. В каких случаях в методе частичного перебора не ведется поиск оптимального решения из текущего узла в направлении нижележащих (по исходящим ветвям)?
5. Дайте сравнительную характеристику метода частичного перебора и алгоритма А*.