- •Методология объектно-ориентированного анализа и проектирования
- •Семантика кооя, основанная на формальной модели понятия.
- •Описание типов. Примитивные типы и конструкторы типов.
- •Имена понятий. Суррогаты – встроенные системные идентификаторы.
- •Описание типов. Синтаксис тз-спецификаций.
- •Примитивные типы значений и операции над множествами типов.
- •Примеры примитивных типов в различных языках
- •Конструктор декартова произведения “n” типов. Пример спецификации. Селекторы как функции. Селекторы как виртуальные атрибуты.
- •Спецификация рекурсивных типов данных: пример «Бинарное дерево».
- •Задание функций на типах данных («союз», «соединение списков», «сортировка» и т.Д.). Примеры.
- •Логические и модальные утверждения. Пример «Механообработка деталей».
- •База знаний (бз) соз. Машина вывода. Прямая и обратная цепочки рассуждений (понятие, примеры).
- •Многосортное исчисление предметов как язык представления знаний.
- •Альтернативные методы представления знаний: фреймы, семантические сети, продукционные модели.
- •Структура фрейма
- •Графическое представление
- •Математическая запись
- •Семантические отношения
- •Модификации продукционной модели
- •Основные задачи разработки соз.
- •Основы референциальной теории Фреге.
- •Отношение кореференции, семантика имён.
- •Элементы бинарных моделей данных и знаний. Примеры.
- •Темпоральные описания. Интервальная логика событий (Дж. Аллена).
- •Базы знаний и логическое следование. Запросы к бд с неполной информацией.
- •Отличие от баз данных
- •Онтологии и их представлениекак формальная спецификация концептуализации.
- •Агенты для представления знаний.
Агенты для представления знаний.
Агентом является все, что может рассматриваться как воспринимающее свою среду с помощью датчиков и воздействующее на эту среду с помощью исполнительных механизмов.
Человек, рассматриваемый в роли агента, имеет глаза, уши и другие органы чувств, а
исполнительными механизмами для него служат руки, ноги, рот и другие части тела.
Многоагентная система (МАС, англ. Multi-agentsystem) — это система, образованная несколькими взаимодействующими интеллектуальными агентами. Многоагентные системы могут быть использованы для решения таких проблем, которые сложно или невозможно решить с помощью одного агента или монолитной системы. Примерами таких задач являются онлайн-торговля, ликвидация чрезвычайных ситуаций, и моделирование социальных структур.
Свойства:
Ситуативность – агент воспринимает окружение, в котором действует, и может изменять это окружение. Примеры окружения: Internet, среда ведения игры или обитания робота.
Автономность – автономная система может взаимодействовать с окружением без прямого вмешательства других агентов. Для этого она должна контролировать свои действия и внутренние состояния. Некоторые агенты так же могут обучаться на своём опыте.
Гибкость – гибкий агент должен проявлять качества отзывчивости или предусмотрительности в зависимости от ситуации. Отзывчивый агент получает стимулы от окружения и вовремя отвечает на них соответствующим образом. Предусмотрительный агент не просто реагирует на ситуацию в своём окружении, но и адаптируется, целенаправленно действует и выбирает альтернативы в различных ситуациях.
Социальность - социальный агент может соответствующим образом взаимодействовать с другими программными или человеческими агентами.
Люгер с. 262.
Рассел, Норвиг с. 75