Интеллектуальные системы управления

Новое поколение систем — интеллектуальные системы (ИС) — вызвало к жизни другие принципы организации компонентов систем, появились иные понятия, термины, блоки, не встречавшиеся ранее в разработках и, следовательно, в научной литературе.
Интеллектуальные системы способны синтезировать цель, принимать решение к действию, обеспечивать действие для достижения цели, прогнозировать значения параметров результата действия и сопоставлять их с реальными, образуя обратную связь, корректировать цель или управление
На рисунке 13.1 приведена структурная схема ИС, где выделены два крупных блока системы: синтез цели и ее реализация.
В первом блоке на основе активного оценивания информации, полученной от системы датчиков, при наличии мотивации и знаний синтезируется цель и принимается решение к действию. Активное оценивание информации осуществляется под воздействием пусковых сигналов. Изменчивость окружающей среды и собственного состояния системы может приводить к потребности в чем-либо (мотивации), а при наличии знаний может быть синтезирована цель.
Под целью понимается идеальное, мысленное предвосхищение результата деятельности. Продолжая активно оценивать информацию об окружающей среде и собственном состоянии системы, в том числе объекта управления, при сопоставлении вариантов достижения цели можно принять решение к действию.
Далее, во втором блоке динамическая экспертная система (ДЭС) на основании текущих сведений об окружающей среде и собственном состоянии ИС при наличии цели и знаний осуществляет экспертную оценку, принимает решение об управлении, прогнозирует результаты действия и вырабатывает управление.
Представленное в кодированном виде управление преобразуется в физический сигнал и поступает на исполнительные устройства.
Объект управления, получая сигнал от исполнительных устройств, осуществляет то или иное действие, результаты которого, представленные в виде параметров, по цепи обратной связи 2 поступают в ДЭС, где сравниваются с прогнозированными. Одновременно параметры результата действия, интерпретированные в соответствии со свойствами цели и поступающие в блок I, могут использоваться для эмоциональной оценки достигнутого результата: например, цель достигнута, но результат не нравится.
Если цель достигается по всем параметрам, то управление подкрепляется. В противном случае происходит коррекция управления. Когда же цель недостижима, то корректируется цель.
Следует заметить, что при внезапных изменениях состояния окружающей среды, или объекта управления, или системы в целом возможен синтез новой цели и организация ее достижения.
Структура ИС наряду с новыми элементами содержит традиционные элементы и связи, центральное место в ней занимает динамическая экспертная система.
Блок 1 — синтез цели Блок II — реализация цели
Рисунок 13.1 – Структурная схема ИС
Формально ИС описывается следующими шестью выражениями:
T X S МТ ;
T M S СТ ;
C T S R T;
ТХ = {A T}X T + {B T}U T;
T Y = {D T} X T;
T R Y СТ ,
где Т — множество моментов времени;
X, S, M, C, R и Y — множества состояний системы, окружающей среды, мотивации, цели, прогнозируемого и реального ре­зультата;
А, В и D — матрицы параметров;
, — интеллектуальные операто­ры преобразования, использующие знания.
В этом описании сочетаются представления объектов системы в виде множества значений, либо множества высказываний, либо каких-то других форм.
Динамические свойства ИС могут быть описаны в пространстве состояний. Интеллектуальные операторы, реализующие восприятие, представление, формирование понятия, суждения и умозаключения в процессе познания, являются формальным средством обработки сведений и знаний, а также принятия решения. Все эти аспекты должны быть положены в основу построения ДЭС, функционирующих в реальном времени и реальном мире.
Динамическая экспертная система есть некоторое комплексное образование, способное оценивать состояние системы и среды, сопоставлять параметры желаемого и реального результатов действия, принимать решение и вырабатывать управление, способствующее достижению цели. Для этого ДЭС должна обладать запасом знаний и располагать методами решения задач. Знания, передаваемые экспертной системе, можно разделить на три категории:
1) концептуальное (на уровне понятий) знание — это знание, воплощенное в словах человеческой речи или, конкретнее, — в научно-технических терминах и, естественно, в стоящих за этими терминами классах и свойствах объектов окружающей среды. Сюда же входят связи, отношения и зависимости между понятиями и их свойствами, причем связи абстрактные, также выраженные словами и терминами. Концептуальное знание — это сфера, главным образом, фундаментальных наук, если учитывать, что понятие есть высший продукт высшего продукта материи — мозга;
2) фактуальное, предметное знание — это совокупность сведений о качественных и количественных характеристиках конкретных объектов. Именно с этой категорией знания связываются термины «информация» и «данные», хотя такое употребление этих терминов несколько принижает их значение. Любое знание несет информацию и может быть представлено в виде данных; фактуальное знание — это то, с чем всегда имели дело вычислительные машины и с чем они больше всего имеют дело до сих пор. Современную форму накопления данных принято называть базами данных. Конечно, для организации баз данных, для поиска в них нужной информации надо опираться на концептуальное знание;
3) алгоритмическое, процедурное знание — это то, что принято называть словами «умение», «технология» и др. В вычислительном деле алгоритмическое знание реализуется в виде алгоритмов, программ и подпрограмм, но не всяких, а таких, которые могут передаваться из рук в руки и использоваться без участия авторов. Такая реализация алгоритмического знания называется программным продуктом. Наиболее распространенные формы программного продукта — пакеты прикладных программ, программные системы и другие, ориентированные на конкретную область применения ДЭС. Организация и использование пакетов прикладных программ базируется на концептуальном знании.
Ясно, что концептуальное знание является более высокой, определяющей категорией знания, хотя, с точки зрения практики, другие категории могут казаться более важными.
Именно поэтому, вероятно, концептуальное знание редко воплощается в форме, доступной для обработки на вычислительных машинах. А если воплощается, то чаще всего неполно и односторонне. Носителем концептуального знания остается в большинстве случаев человек. Это тормозит автоматизацию многих процессов.
Представления концептуального знания, а точнее, системы, реализующие все три категории знания, но выделяющие концептуальное знание на первый план и работающие на основе его интенсивного использования, называются базами знаний.
Создание и широкое применение баз знаний в ИС — одна из актуальнейших задач. Концептуальную часть базы знаний будем называть моделью предметной области, алгоритмическую часть — программной системой, а фактуальную часть — базой данных.
Следующая функция ДЭС — решение задач. Задача может быть решена машиной только в том случае, если она формально поставлена — если для нее написана формальная спецификация. Последняя должна опираться на некоторую базу знаний. Модель предметной области описывает общую обстановку, в которой возникла задача, а спецификация — содержание задачи. В совокупности они позволяют установить, какие абстрактные связи и зависимости, в каких сочетаниях и в какой последовательности должны быть использованы для решения задачи.
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.

Внимание, отключите Adblock

Вы посетили наш сайт со включенным блокировщиком рекламы!
Ссылка для скачивания станет доступной сразу после отключения Adblock!

Скачать полную версию