1.3 Экспертные системы

Экспертная система – это вычислительная система, в которую включены знания специалистов о некоторой конкретной проблемной области и которая в пределах этой области способна принимать экспертные решения.

Экспертные системы, пожалуй, наиболее значительное практическое достижение в области искусственного интеллекта, получили в настоящее время самую широкую известность. В отличие от других, ориентированных на практику программных комплексов искусственного интеллекта, они имеют массовое применение, так как каждая экспертная система позволяет решить неограниченное число сложных для человека задач из соответствующей предметной области. Экспертная система может быть, по-видимому, построена для любой предметной области, о чем говорит следующий перечень уже решаемых экспертными системами классов задач: диагностика, предсказание, проектирование, планирование, управление, наблюдение.

Важным шагом в развитии информационных систем является построение экспертных систем. Экспертная система должна задавать вопросы пользователю, производить оценку ситуации и получать решение, представляемое в каком-либо виде пользователю. Кроме того, от экспертной системы могут потребоваться демонстрация способа, которым получено решение, и его обоснование.

Экспертная система моделирует мыслительный процесс человека-эксперта, который является специалистом по решению определенного типа проблем. С помощью экспертных систем решаются задачи, относящиеся к классу формализованных, слабоструктурированных задач. Алгоритмизированное решение таких задач или не существует в силу неполноты, неопределенности, неточности, расплывчатости рассматриваемых ситуаций и знаний о них, или же такие решения неприемлемы на практике в силу сложности разрешающих алгоритмов. Основная разница между информационно-поисковой и экспертной системами заключена в том, что первая осуществляет поиск имеющейся в ней информации по заданной теме, а вторая – логическую переработку информации с целью получения новой информации, которая в явном виде в нее не вводилась. При этом на основе базы знаний машины автоматически определяются не только факты, как в базе данных, но генерируются новые знания путем логического вывода. Экспертные системы способны в сложных ситуациях дать квалифицированную консультацию (совет, подсказку, ориентацию), помогающую предпринимателю или специалисту принять обоснованное решение.

Экспертная система может создаваться для какого-либо конкретного пользователя, и тогда при ее создании учитываются специфические требования заказчика, его вкус и наклонности. К таким системам можно отнести различные автоматизированные рабочие места.

Структурно-экспертные системы содержат подсистемы логического вывода, базы знаний и интеллектуальных интерфейс – программы “общения” с машиной. Базы знаний – это свод эмпирических правил истинности заключений (высказываний) по данной теме (проблеме); базы эмпирических данных и описания проблем, а также вариантов их решений.

1.4 Модели линейного программирования.

Эти модели применяют для нахождения оптимального решения в ситуации распределения дефицитных ресурсов при наличии конкурирующих потребностей. Например, с помощью модели линейного программирования управляющий производством может определить оптимальную производственную программу, т.е. рассчитать, какое количество изделий каждого наименования следует производить для получения наибольшей прибыли при известных объемах материалов и деталей, фонде времени работы оборудования и рентабельности каждого типа изделия.

Большая часть разработанных для практического применения оптимизационных моделей сводится к задачам линейного программирования. Однако с учетом характера анализируемых операций и сложившихся форм зависимости факторов могут применяться и другие типы моделей. Скажем, при нелинейных формах зависимости результата операции от основных факторов — модели нелинейного программирования; а при необходимости включения в анализ фактора времени — модели динамического программирования; и, наконец, при вероятностном влиянии факторов на результат операции — модели математической статистики (например, корреляционно-регрессионный анализ).