Представлення неточних знань та стратегії неточного виводу в умовах невизначеності

Вступ

В роботі розглядається інтелектуальна система СИКОН для прийняття рішень при конфігуруванні складних об’єктів (КСО) по заданій множині їх властивостей. Нехай – множина первинних об’єктів; - сімейство множин, які представляють складні об’єкти (з’єднання); - множина властивостей первинних об’єктів, - множина властивостей з’єднань. Відомі відображення і

При таких визначеннях задача конфігурування складних об’єктів заключається в пошуку для заданого такого , що .

Це - комбінаторна задача, складність вирішення якої експоненційно зростає з ростом . Відомі підходи до вирішення такого типу задач за допомогою систем, що засновані на базах знань (ЗБЗ-системи). В цьому випадку задача конфігурування зводиться до задачі перетворення ситуацій (ЗПС), яка формулюється наступним чином:

Нехай середовище, в якому виникає ЗПС, де множина об”єктів; множина відношень на V; пари визначають ситуації в середовищі S- множина ситуацій (ситуативний простір) в середовищі D- множина дій;

Задано : вихідна ситуація;

множина цільових ситуацій.

Треба: знайти послідовність дій таку, що

Процес перетворення в є вирішення ЗПС, а послідовність дій є шлях вирішення.

Однією з перших ЗБЗ-систем для вирішення задач КСО була система R1 [1], відома також як XCON.

База знань системи R1 містила біля 3000 продукційних правил і забезпечувала конфігурування обчислювальних комплексів в корпорації DIGITAL. Експерименти по конфігуруванню обчислювальних комплексів проводились також в Інституті кібернетики НАН України[2]. Нині розробка систем конфігурування для ринкової економіки набуває особливої актуальності. Системи конфігурування забезпечують не тільки зменшення часу на підбір конфігурації комплексу, а й виключають необхідність участі висококваліфікованого персоналу в цьому процесі.

Нові можливості систем конфігурування з’явились у зв’язку з розвитком засобів представлення знань, комп’ютерної графіки, торгівлі в INTЕRNET’і.

Засоби представлення знань в системі СИКОН містять факти, об’єкти і правила. Включення в систему представлення знань об’єктів з механізмом успадкування властивостей дозволяє реалізувати ієрархічну організацію знань і спростити формулювання цілей до конструкцій типу:

Конфігурувати комп’ютер з процесором PENTIUM III;

Конфігурувати віконний комплекс з алюмінійового сплаву.

Об’єкти в системі знань системи СИКОН можуть представляти як чіткі, так і нечіткі поняття. Для останніх визначається функція належності до класу об’єктів. Об’єми таких понять розглядаються як нечіткі множини. Можливість представлення нечітких понять дозволяє формулювати нечіткі цілі типу:

Конфігурувати комп’ютер високої продуктивності &

невисокої вартості & середнього об’єму пам’яті.

Машина виводу системи СИКОН включає стратегії нечіткого і ймовірностного виводу з механізмами перерахування значень функцій належності і факторів невизначеності в результаті застосування правил до нечітких та невизначених фактів.