3.8 Ситуационный подход в представлении знаний и выводе решений. ч.1



Ситуационный подход к управлению сложными объектами сформировался в 70-80-х годах 20 века в научных работах отечественных ученых, в частности, Д.А.Поспелова (см. например, [19]). Концептуальной основой ситуационного подхода является принятие решений «по аналогии», когда в базе знаний интеллектуальной системы хранятся описания типовых ситуаций и тех решений (управлений), которые целесообразно применить в подобных ситуациях. Сравнивая текущую ситуацию с имеющимися в базе знаний, можно распознать класс текущей ситуации, т.е. выбрать ту типовую ситуацию из БЗ, которая наиболее близка текущей. Поскольку в БЗ имеется также и описание решения для данной ситуации, оно и выдается конечному потребителю (таким потребителем может быть и некоторый исполнительный механизм в автоматизированной системе управления) как некоторая рекомендация, руководство к действию или целесообразное управляющее воздействие.

В настоящее время словосочетания «ситуационный анализ», «ситуационное управление» встречаются достаточно часто в научно-технической и производственной литературе. За рубежом наиболее близким аналогом является метод рассуждений по прецедентам в экспертных системах (case-based reаsoning) [11]. Разработаны различные способы представления, распознавания ситуаций и вывода решений (в большинстве случаев - на основе аппарата теории нечетких множеств). Имеются опытные реализации программно-аппаратных комплексов ситуационных советующих систем (в энергетике, на транспорте, в управлении муниципальными образованиями и др.).

Рассмотрим некоторые теоретические аспекты ситуационной модели представления знаний и вывода решений. Если в продукционных системах вывод решений выполняется на основе на дедукции (от известных общих фактов и правил, фиксированных БЗ, к выводу решения в частном случае при имеющихся данных, в складывающейся обстановке) , то в ситуационных системах реализован вывод по аналогии – поиск решения для текущей ситуации выполняется путем нахождения аналогичной ситуации в прошлом. Таким образом, ситцуационная база знаний (СБЗ) должна содержать в себе описания аналогов - ситуаций и тех решений, которые являются рациональными в этих ситуациях.

В отличие от моделей знаний на основе правил продукций «Если … То…» ситуационная модель описывает не отдельные факты и взаимосвязи между ними, а цельные образы сложившихся в системе условий, что упрощенно можно представить правилом «Если <ситуация> То …».

Ситуационная база знаний может быть представлена множеством пар <ситуация - Sit, решение - R>:


СБЗ = {< Sitk, Rk> | k =1, 2, 3, ...}

или

СБЗ = {{Sitk}, {Rk}> | k =1, 2, 3, ...},


где принимается, что {Rk} Û {Sitk} и ситуации представляются в виде некоторых формализованных описаний, позволяющих их структурировать и сравнить между собой с помощью правил для оценки сходства.

Процедурная составляющая этой модели – базовый алгоритм ситуационной модели - включает этапы [19]:

- идентификация текущей ситуации с формированием формализованного описания ситуации Sitтек (этап идентификации)

- поиск в базе знаний ситуации Sit*, наиболее сходной по некоторому критерию с текущей (этап анализа и отбора). В случае, когда Sitk представляют собой описание типовой ситуации k-го класса, этот этап называется этапом распознавания класса текущей ситуации;

- выбор решения R*Û Sit* и выдача пользователю рекомендуемого решения R* или некоторого подмножества выбранных решений (этап вывода решения).

Далее для обозначения сходства между ситуациями (не уточняя критериев сходства) будем использовать запись вида Sit*» Sitтек.

На каждом из этих этапов при построении автоматизированной ситуационной системы возникают свои трудности. Так, при идентификации необходимо выбрать способ структурированного описания ситуаций, который позволит далее выполнить этап распознавания. Кроме того, сам процесс формирования описания Sitтек предполагает опрос пользователя и/или некоторых иных информационных источников, баз данных, датчиков и др. Определить, какие вопросы и в какой последовательности должны быть заданы - это еще одна трудность, которая возникает на этапе идентификации. На этапе распознавания трудность составляет выбор или построение способов и критериев для оценки сходства ситуаций. На этапе вывода решений – способы представления решений пользователю; кроме того, отдельной задачей является сама конструкция решения.

Далее рассмотрим один из подходов, позволяющий преодолеть названные трудности и реализовать вывод решения с помощью механизма, который назван деревом ситуаций.

В общем случае под ситуацией будем понимать некоторое состояние рассматриваемой предметной области или ее части, которое складывается из состояний объектов этой предметной области (ее части) и отношений между ними и которое может быть охарактеризовано набором признаков – атрибутов ситуации.

В качестве решения R в общем случае могут выступать: управляющие воздействий или правила синтеза таких воздействий в данной ситуации; экспертные рекомендации по действиям в данной ситуации; известные из практического опыта планы, действия, мероприятия и т.п., выполнявшиеся в подобной ситуации; нормативно-техническая и другая документация, имеющая значение в данной ситуации; наборы данных в табличном, текстовом или графическом виде, которые могут представлять интерес для пользователя в данной ситуации; модели и алгоритмы вычислений, рекомендуемые для применения в данной ситуации и др.

В целях упорядочения работы с СБЗ , формирования более строгого представления о ситуациях, введем формальное определение ситуации. Формально определим ситуацию Sit через задание упорядоченного множества ее атрибутов:


Sit = {Ai | iÎM },

где Аi – i-й атрибут ситуации:

Ai = i, Di >,

ID – идентификатор (имя) атрибута;

Di = {di1, di2, di3, …, diq ,…} – множество значений (подмножеств значений) атрибута;

М – множество индексов атрибутов, мощность множества соответствует числу атрибутов ситуации.

Понятие атрибута здесь также является достаточно общим, иначе говоря, в качестве атрибута могут выступать любые количественные или качественные параметры со значениями разных типов (натуральные или вещественные числа, строковый или символьный тип, логический или перечислимый тип и т.п.).

 

Читать дальше:

3.8    Ситуационный подход в представлении знаний и выводе решений. ч.2





Похожие статьи:

3.7 Фреймы и объектно-ориентированная представление знаний
26 июня 2012,
Концепция фреймов была разработана и предложена для представления знаний в 70-х годах 20 века американским ученым, профессором Массачусетского технологического института Марвиным Минским, который с ... Читать полностью

Резюме к 3 главе
26 июня 2012,
1. Модели представления знаний делятся на два типа – фор-мальные логические и эвристические модели. Соответственно определяется логический и эвристический метод рассуждений в СОЗ. Логически ... Читать полностью

Тема 2. Информация в экономических информационных системах. Количество информации. Методы оценки ч.3
07 мая 2012,
Прагматический подход определяет количество информации как меру, способствующую достижению поставленной цели. Мера ценности информации – количество информации, необходимое для достижения цели ... Читать полностью

3.8 Ситуационный подход в представлении знаний и выводе решений. ч.3
26 июня 2012,
Существуют решающие правила, позволяющие в каждом узле дерева сделать вывод о том, условия-ограничения какого из узлов следующего уровня выполняются. Посредством выяснения этого (в результате диало ... Читать полностью

3.8 Ситуационный подход в представлении знаний и выводе решений. ч.2
26 июня 2012,
Пользуясь терминами теории измерений, можно сказать, что значение атрибутов могут быть измерены в любой из известных шкал - номинальной (классификационной), абсолютной, относительной, ранговой, бал ... Читать полностью