Интеллектуальные системы управления (стр. 2 из 4)

Прикладные программы представляют собой конкретные средства, стоящие за этими зависимостями, а также содержат алгоритмы для решения возникающих при этом уравнений. Наконец, база данных поставляет все исходные данные или часть их для выполнения этих алгоритмов, недостающие данные должны содержаться в спецификации.

Этим трем частям баз знаний соответствуют три этапа решения задачи:

1) построение абстрактной программы решения (включая возникновение задачи, ее постановку и спецификацию);

2) перевод задачи на подходящий машинный язык;

3) трансляция и выполнение программы.

Построение абстрактной программы связано с представлением и обработкой концептуального знания в ИС и по определению является достоянием искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект связывают с обработкой текстов, устных сообщений на естественном языке, с анализом и обработкой информации (распознавание всех видов изображений, доказательство теорем, логический вывод и т.д.).

Функциями ДЭС являются также оценка результатов решения задачи, формирование параметров будущего результата действия, принятие решения об управлении, выработка управления и сличение параметров желаемого и реального результатов. Здесь предусматривается моделирование процессов для оценки возможных последствий и корректности решения задачи.

Отметим, что в реальных случаях существует проблема описания исследуемых объектов. Такое описание неправомерно считать частью спецификации задачи, поскольку относительно одного объекта ставится, как правило, много задач, что, естественно, требуется учитывать при формировании базы знаний. Кроме того, может оказаться, что возникшую задачу не решить до конца автоматически, например, из-за неполноты спецификации или описания объекта.

Поэтому в ИС целесообразен на определенных стадиях интерактивный режим работы с ДЭС. Надо помнить, что модель предметной области описывает общую обстановку (знание), а спецификация — содержание задачи. Очень важными проблемами являются создание единой программной среды и синтез алгоритмов непосредственно по постановке задачи.

В зависимости от цели, которая стоит перед ИС, база знаний, алгоритмы решения задачи, принятия решения, выработки управления могут, естественно, иметь различное представление, зависящее, в свою очередь, от характера решения задач. Соответственно этому можно видеть три типа ДЭС. Структура ДЭС первого типа приведена на рисунке 13.2.

Рисунок 13.2 – Структура ДЭС первого типа

Здесь предполагается, что концептуальные и фактуальные знания точно отражают процессы и сведения, относящиеся к некоторой предметной области.

Тогда решение задачи, возникающей в этой области, будет получено на основе строгих математических методов, в соответствии с постановкой и спецификацией. Результаты исследования решения и прогноз используются для получения экспертной оценки и принятия решения о необходимости управления. Затем на основе подходящего алгоритма управления, имеющегося в базе знаний, формируется управляющее воздействие.

Эффективность и непротиворечивость этого воздействия, прежде чем оно поступит на объект управления, оценивается с помощью имитационной математической модели. Оценка должна выполняться быстрее реальных процессов в ИС.

Однако ДЭС, реализующие принятие решения, представляют собой сложные программные комплексы, предназначенные для автоматического принятия решения или для помощи лицам, принимающим решения, и при оперативном управлении сложными системами и процессами, как правило, работают в условиях жестких временных ограничений.

В отличие от ДЭС первого типа, предназначенных для поиска оптимального решения и базирующихся на строгих математических методах и моделях оптимизации, ДЭС второго типа в основном ориентированы на решение трудно формализуемых задач в отсутствие полной и достоверной информации (рис. 13.3). Здесь используются экспертные модели, построенные на основе знаний экспертов — специалистов в данной проблемной области, и эвристические методы поиска решения.

Одной из основных проблем при проектировании ДЭС второго типа является выбор формального аппарата для описания процессов принятия решений и построение на его основе модели принятия решений, адекватной проблемной области (семантически корректной). В качестве такого аппарата обычно используют продукционные системы. Однако основные исследования ведутся в контексте алгоритмической (детерминированной) трактовки продукционной системы с присущей ей последовательной схемой поиска решения.

Получающиеся в результате модели зачастую неадекватны реальным проблемным областям, характеризующимся недетерминизмом процесса поиска решения. Выход из такого положения — параллелизм при поиске.

Реально следует ориентироваться на объединение ДЭС первого и второго типа в расчетно-логическую ДЭС третьего типа, где база знаний сочетает описание в виде строгих математических формул с информацией экспертов, а также соответственно — математические методы поиска решения с нестрогими эвристическими методами, причем вес того или другого компонента определяется возможностью адекватного описания предметной области и способом отыскания решения (рис. 13.4).

Рисунок 13.3 – Структура ДЭС второго уровня

При разработке ДЭС возникают следующие проблемы:

1. определение состава базы знаний и ее формирование;

2. разработка новых и использование известных теорий и методов для описания информационных процессов в ИС;

3. разработка способов представления и организации использования знаний;

4. разработка алгоритмов и программного обеспечения с распараллеливанием и использованием «гибкой логики»;

1. отыскание подходящих вычислительных сред для реализации параллельных алгоритмов при формировании ДЭС.

Рисунок 13.4 – Структура ДЭС третьего уровня

Наряду с изложенным важно отметить, что ДЭС должны обладать свойством адаптации к динамической проблемной области, способностью ввода новых элементов и связей в описание ситуаций, изменения правил и стратегии функционирования объектов в процессе принятия решения и выработки управления, работы с неполной, нечеткой и противоречивой информацией и т.д.

Динамические экспертные системы функционируют в составе ИС, имеющих обратные связи, и поэтому важно обеспечить устойчивую работу таких ИС.

С традиционных позиций можно считать, что длительность реакции ДЭС на входные воздействия, т.е. время, затрачиваемое на обработку входной информации и выработку управляющего воздействия, есть чистое запаздывание. На основе частотного анализа можно оценить изменение фазовых свойств системы и тем самым определить запас устойчивости. При необходимости можно произвести коррекцию системы посредством фильтров.

Однако с точки зрения классической теории управления ИС являются многообъектными многосвязными системами, анализ устойчивости которых обычными способами весьма затруднителен.

В настоящее время теория робастного управления (

-теория управления, -управление) является одной из интенсивно развивающихся ветвей теории управления. Сравнительно молодая (первые работы появились в начале 80-х гг.), она возникла из насущных практических проблем синтеза многомерных линейных систем управления, функционирующих в условиях различного рода возмущений и изменения параметров.

Можно подойти к проблеме проектирования управления реальным сложным объектом, функционирующим в условиях неопределенности, другим образом: не пытаться использовать один тип управления — адаптивный или робастный. Очевидно, следует выбирать тот тип, который соответствует состоянию окружающей среды и системы, определенному по имеющейся в распоряжении системы информации. Если же в процессе функционирования системы можно организовать получение информации, целесообразно использовать ее в процессе управления.

Но реализация такого комбинированного управления до недавнего времени наталкивалась на непреодолимые трудности при определении алгоритма выбора типа управления. Достигнутые в разработке проблем искусственного интеллекта успехи делают возможным синтез такого алгоритма.

Действительно, поставим задачу: спроектировать систему, использующую адаптивное и робастное управление и осуществляющую выбор типа управления на основе методов искусственного интеллекта. Для этого рассмотрим особенности обоих типов и, учитывая их специфические качества, определим, как можно построить систему комбинированного управления.

Одним из основных понятий в теории робастного управления является понятие неопределенности. Неопределенность объекта отражает неточность модели объекта, причем как параметрическую, так и структурную.

Рассмотрим подробнее формы задания неопределенности в робастной теории управления с помощью простой системы — с одним входом и одним выходом (рисунок13.5).

Сигналы имеют следующую интерпретацию: r — задающий входной сигнал; u — входной сигнал (вход) объекта; d — внешнее возмущение; у — выходной сигнал (выход) объекта, измеряемый.