Использование алгоритмов искусственного интеллекта в процессе построения UFO-моделей (стр. 4 из 9)
Смысл выражения Быстрый("Порш")=0,9 заключается в том, что мы только на 90% уверены в принадлежности этого автомобиля к быстрым именно из-за неопределенности самого понятия "быстрый автомобиль". Вполне резонно предположить, что существует некоторая уверенность в том, что "Порш" не принадлежит к быстрым. Например, он медленнее автомобиля, принимающего участие в гонках "Формула-1".
Аналог операции дизъюнкции в нечеткой логике определяется следующим образом: f(FÚG)(X)=max(fF(X), fG(X)).
Операторы обладают свойствами коммутативности, ассоциативности и взаимной дистрибутивности. Как к операторам в стандартной логике, к ним применим принцип композитивности, т.е. значения составных выражений вычисляются только по значениям выражений-компонентов. В этом операторы нечеткой логики составляют полную противоположность законам теории вероятностей, согласно которым при вычислении вероятностей конъюнкции и дизъюнкции величин нужно принимать во внимание условные вероятности [39].
Нечеткая логика имеет дело с ситуациями, когда и сформулированный вопрос, и знания, которыми мы располагаем, содержат нечетко очерченные понятия. Однако нечеткость формулировки понятий является не единственным источником неопределенности. Иногда мы просто не уверены в самих фактах. Если утверждается: "Возможно, Иван сейчас в Киеве", то говорить о нечеткости понятий Иван и Киев не приходится. Неопределенность заложена в самом факте, действительно ли Иван находится в Киеве.
Теория возможностей является одним из направлений в нечеткой логике, в котором рассматриваются точно сформулированные вопросы, базирующиеся на неточных знаниях.
На основе нечеткой логики часто строятся системы управления. Например, в модели зарядного устройства для батарей функции содержат не только стандартные операторы нечеткой логики, но и вспомогательные функции, которые поддерживают создание функций нечеткой логики [40].
1.2.5 Умные агенты
Агент – это аппаратная или программная сущность, способная действовать в интересах достижения целей, поставленных перед ним владельцем и/или пользователем [41].
Проблематика интеллектуальных агентов и мультиагентных систем имеет уже почти 40-летнюю историю и сформировалась на основе результатов, полученных в рамках работ по распределенному искусственному интеллекту, распределенному решению задач и параллельному искусственному интеллекту. Но, пожалуй, лишь в последнее десятилетие она выделилась в самостоятельную область исследований и приложений и все больше претендует на одну из ведущих ролей в рамках интеллектуальных информационных технологий. Спектр работ по данной тематике весьма широк, интегрирует достижения в области компьютерных сетей и открытых систем, искусственного интеллекта и информационных технологий и ряда других исследований, а результаты уже сегодня позволяют говорить о новом качестве получаемых решений.
В настоящее время множество исследовательских лабораторий, университетов, фирм и промышленных организаций работают в этой области, и список их постоянно расширяется. Он включает мало известные имена и небольшие коллективы, уже признанные исследовательские центры и организации, а также огромные транснациональные компании. Областями практического использования агентных технологий являются:
– управление информационными потоками и сетями;
– управление воздушным движением;
– информационный поиск;
– электронная коммерция;
– обучение;
– электронные библиотеки.
К построению агентно-ориентированных систем можно указать два подхода: реализация единственного автономного агента или разработка мультиагентной системы. Автономный агент взаимодействует только с пользователем и реализует весь спектр функциональных возможностей, необходимых в рамках агентно-ориентированной программы. В противовес этому мультиагентные системы являются программно-вычислительными комплексами, где взаимодействуют различные агенты для решения задач, которые трудны или недоступны в силу своей сложности для одного агента. Часто такие мультиагентные системы называют агентствами, в рамках которых агенты общаются, кооперируются и договариваются между собой для поиска решения поставленной перед ними задачи.
Агентные технологии обычно предполагают использование определенных типологий агентов и их моделей, архитектур мультиагентных систем и опираются на соответствующие агентные библиотеки и средства поддержки разработки разных типов мультиагентных систем.
Умные агенты применяются различными способами. Например, существует агент-фильтр, использующийся для фильтрации информации из сети Интернет. Параметры поиска Web-агента задаются в простом файле конфигурации. Затем агент автономно собирает новости через протокол NNTP и предоставляет их пользователю с помощью HTTP-протокола, действуя аналогично Web-серверу [42].
1.2.6 Алгоритм муравья
Алгоритмы муравья – это сравнительно новый метод, который может использоваться для поиска оптимальных путей по графу. Данные алгоритмы симулируют движение муравьев в окружающей среде и используют модель ферментов для коммуникации с другими агентами [43].
Хотя муравьи и слепы, они умеют перемещаться по сложной местности, находить пищу на большом расстоянии от муравейника и успешно возвращаться домой. Выделяя ферменты во время перемещения, муравьи изменяют окружающую среду, обеспечивают коммуникацию, а также отыскивают обратный путь в муравейник.
Самое удивительное в данном процессе – это то, что муравьи умеют находить самый оптимальный путь между муравейником и внешними точками. Чем больше муравьев используют один и тот же путь, тем выше концентрация ферментов на этом пути. Чем ближе внешняя точка к муравейнику, тем больше раз к ней перемещались муравьи. Что касается более удаленной точки, то ее муравьи достигают реже, поэтому по дороге к ней они применяют более сильные ферменты. Чем выше концентрация ферментов на пути, тем предпочтительнее он для муравьев по сравнению с другими доступными. Так муравьиная "логика" позволяет выбирать более короткий путь между конечными точками.
Алгоритмы муравья интересны, поскольку отражают ряд специфических свойств, присущих самим муравьям. Муравьи легко вступают в сотрудничество и работают вместе для достижения общей цели. Алгоритмы муравья работают так же, как муравьи. Это выражается в том, что смоделированные муравьи совместно решают проблему и помогают другим муравьям в дальнейшей оптимизации решения.
Рассмотрим пример [15]. Два муравья из муравейника должны добраться до пищи, которая находится за препятствием. Во время перемещения каждый муравей выделяет немного фермента, используя его в качестве маркера.
При прочих равных каждый муравей выберет свой путь. Пусть первый муравей выбирает путь, который в два раза длиннее, чем путь, выбранный вторым муравьем. Так как путь второго муравья в два раза короче пути первого муравья, то, когда второй муравей достигнет цели, первый муравей в этот момент пройдет только половину пути.
Когда муравей достигает пищи, он берет один из объектов и возвращается к муравейнику по тому же пути. Когда второй муравей вернется в муравейник с пищей, первый муравей еще только достиг пищи.
При перемещении каждого муравья на пути остается немного фермента. Для первого муравья за это время путь был покрыт ферментом только один раз. В то же самое время второй муравей покрыл путь ферментом дважды. Когда первый муравей вернется в муравейник, второй муравей уже успеет еще раз сходить к еде и вернуться. При этом концентрация фермента на пути второго муравья будет в два раза выше, чем на пути первого. Поэтому первый муравей в следующий раз выберет путь второго муравья, поскольку там концентрация фермента выше.
В этом и состоит базовая идея алгоритма муравья – оптимизация путем непрямой связи между автономными агентами.
1.3 Постановка задачи
Проведенный анализ современного состояния проблемы показывает, что:
– в современных технологиях построения систем процесс построения моделей приходится осуществлять проектировщику вручную, основываясь на своем опыте и интуиции с помощью CASE-средств;
– современные прикладные методы и технологии искусственного интеллекта ориентированы не столько на копирование поведения человека, сколько на достижение результатов, аналогичных человеческим результатам;
– для автоматического построения моделей систем целесообразно применить алгоритм муравья.
Целью данной магистерской аттестационной работы является исследование возможности использования алгоритмов искусственного интеллекта в процессе построения UFO-моделей.
Достижение сформулированной цели связано с решением следующих задач:
– адаптация алгоритма муравья к процессу построения UFO-модели из заданных компонентов;
– использование MicrosoftExcelв процессе построения UFO-модели из заданных компонентов;
– применение полученных результатов в процессе UFO-моделирования.
2. Адаптация алгоритма муравья к задаче построения UFO-модели из заданных компонентов
2.1 Начальное размещение муравья
Пусть задана контекстная диаграмма системы, определяющая ее множество входов и выходов (рис. 2.1).
Рисунок 2.1 – Контекстная диаграмма системы
Изначально муравей может находиться в одной из двух видов точек [44]:
– в конце любой входной стрелки In (n) (n = 1, 2, …, N);
– в начале любой выходной стрелки Out (m) (m = 1, 2, …, M).
Например, контекстная диаграмма системы может иметь два входа (In (1), In (2)) и три выхода (Out (1), Out (2), Out (3)), а муравей – находиться в конце входной стрелки In (1). Данная ситуация иллюстрируется рис. 2.2, на котором муравей условно изображен жирной точкой.
