Производственные системы с искусственным интеллектом (BZiES)

Посмотреть архив целиком

Министерство образования Российской Федерации


Курганский государственный университет


Кафедра

"Программное обеспечение вычислительной техники

и автоматизированных систем"











Реферат

На тему:

«Производственные системы с искусственным интеллектом».














Дисциплина:

Базы знаний и экспертные системы


Выполнил:

Викулин А.В.

ФМ-3308


Проверил:

Головко А.П.




Курган, 2001 г.

Аннотация

Данный документ содержит информацию о производственных системах с искусственным интеллектом (ПСИИ), об их архитектуре, проектировании, инструментальных средствах для разработки.

Содержание

Введение 3

1. Новая информационная технология в системах управления производством 4

1.1. Эволюция систем управления производством 4

1.2. ПСИИ – системы, базирующиеся на знаниях 5

2. Представление знаний в ПСИИ 6

3. Архитектура ПСИИ 9

3.1. Структура ПСИИ 9

3.2. База знаний 10

3.3. Механизм вывода 10

3.4. Диалоговый интерфейс 10

3.5. Объяснение и обоснование решений в ПСИИ 11

4. Проектирование ПСИИ 13

4.1. Этапы проектирования и стадии существования ПСИИ 13

4.2. Предметная область и работа с экспертами 14

5. Инструментальные средства для разработки ПСИИ 15

5.1. Программные средства 15

5.2. Технические средства 16

Заключение 18

Литература 19


Введение

В настоящее время накоплен большой опыт создания автоматических систем управления (АСУ) в различных отраслях народного хозяйства. Этот опыт позволяет сделать вывод о том, что резерв повышения эффективности АСУ заключается в увеличении уровня интеллектуализации этих систем, переходе к так называемым “разумным” производственным системам, ориентированным на знания.

Область применения существующих на сегодняшний день систем искусственного интеллекта (ИИ) охватывает медицинскую диагностику, интерпретацию геологических данных, научные исследования в химии, биологии, военном деле и ряде других отраслей. Что касается применения таких систем в сфере управления промышленными производствами, то эти вопросы еще не нашли должного отражения в литературе.

Производственные системы с искусственным интеллектом являются системами не только качественно нового типа, но и системами, составляющими органичное звено в структуре современных автоматических систем управления производством.



1. Новая информационная технология в системах управления производством

1.1. Эволюция систем управления производством

Как известно, управление технологическими процессами вплоть до 60-х годов основывалось на применении несложных регуляторов механического, электрического и пневматического типов, расчет которых базировался на линейных одномерных моделях.

Проектирование более сложных систем управления ограничивалось как возможностями технических средств и недостаточной теоретической базой, так и относительной простотой большинства технологических процессов того времени.

Примерно к тому же времени относятся первые попытки применения ЭВМ в планировании и управлении производством. Правда техническая база оставалась еще слабой. ЭВМ первого поколения, на которых базировалась разработка АСУ были мало пригодны для решения задач управления производством. Поэтому ЭВМ применялись в основном для бухгалтерского учета.

Применение ЭВМ второго поколения, а также работы в области методологии проектирования и внедрения АСУ позволили поставить задачу управления предприятием в рамках функциональных подсистем. Опыт эксплуатации АСУП, внедренных в конце

60-х годов, показал их эффективность, проявившуюся в улучшении планирования и учета производства. Но достигнутый научно-технический уровень АСУП не удовлетворял ни разработчиков, ни заказчиков. Невозможно было обрабатывать данные в реальном масштабе времени.

Высокоэффективные и надежные (для того времени) ЭВМ третьего поколения позволили перейти к более сложным формам организации систем управления тех. объектами. Поддержание процесса вблизи оптимальной рабочей точки обеспечивалось путем оперативного воздействия на него, т.е. значения вычисленных установок преобразуются в настройки регуляторов. Функции оператора-технолога сводятся к наблюдению и вмешательству при аварийных ситуациях. Однако для ряда промышленных объектов реализация данных форм организации систем управления оказалась невозможной. Тогда появились адаптивные самообучающиеся и самообучающиеся системы. Несмотря на то, что в теории обучающихся и самообучающихся автоматических систем были получены важные результаты, промышленное применение их было достаточно ограничено из-за отсутствия доступных инженерных методов синтеза и технической реализации алгоритмов таких систем.


Современные АСУ не могут обходиться без наличия в них специальных средств организации диалога с человеком. Конечные пользователи, осознавая возможности, которые может сегодня предоставить им вычислительная техник, претендуют на непосредственный контакт с ПК или интеллектуальными терминалами. В большинстве внедренных систем управления этот контакт ограничивается простейшими режимами диалога и помогает пользователю выбирать подходящий вычислительный алгоритм, определять и задавать свои предложения относительно вывода решения, представления результатов. Более развитые средства дают возможность организовывать диалог с самой моделью для осуществления ее информационных и структурных модификаций. Именно взаимодействие конечного пользователя с оптимизационными моделями в процессе принятия управленческих решений представляет в настоящее время наибольший интерес и значительные трудности.

1.2. ПСИИ – системы, базирующиеся на знаниях

Исторически теоретические наработки в области искусственного интеллекта велись в двух основных направлениях

Первое направление связано с попытками разработки интеллектуальных машин путем моделирования их биологического прототипа – человеческого мозга. Оптимизм кибернетиков 50-х годов, возлагавших надежды на данное направление не увенчался успехом ввиду непригодности для этих целей существовавших тогда аппаратных и программных средств.

Второе направление – разработка методов, приемов, устройств и программ для ЭВМ, обеспечивающих решение сложных математических и логических задач, позволяющих автоматизировать отдельные интеллектуальные действия человека. Первым шагом в этом направлении можно считать разработку GPS-универсального решателя задач. В его основу было положено представление об эвристическом поиске, в процессе которого обеспечивалось разбиение задачи на подзадачи до тех пор, пока не будет получена легко решаемая подзадача.

Попытки уйти от неоправдавших себя универсальных эвристик при решении интеллектуальных задач привели к заключению о том, что главное, чем располагает специалист, - это накопленный им в процессе своей профессиональной деятельности некоторый набор разнообразных приемов и неформальных правил. Впоследствии была разработана ЭС Dendral, базирующаяся на знаниях, которая явилась прототипом всех последующих ЭС.

Базовая структура “системы, базирующейся на знаниях” состоит из следующих блоков: базы знаний, содержащей знания о некоторой ограниченной предметной области; решателя, или блока логического вывода, осуществляющего активизацию знаний, соответствующих текущей ситуации; блока верификации БЗ, обеспечивающего добавление новых знаний и корректировку уже существующих; блока объяснения, позволяющего пользователю прослеживать всю цепочку рассуждений системы, приводящих к конечному результату, и, наконец, интерфейса, обеспечивающего удобную связь между пользователем и системой.


Существует множество доводов в пользу того, что ПСИИ могут и должны стать важнейшей составной частью в технологии современных производств.

Главная проблема, стоящая перед предприятием, в смысле управления, - это проблема преодоления сложности при выборе из множества решений. Это может быть инженерный выбор решения, выбор расписания и т.д.

Управление производством требует обработки большого объема информации. Проблема получения информации с объектов в реальном времени решена. Появилась другая проблема: как уменьшить долю информации до уровня, который необходим для принятия решения? Потеря же информации может существенно сказать на конечном результате.

Нехватка времени на принятие решения – еще одна проблема, которая проявляется по мере усложнения производства. Не менее важна и проблема координации. Если проектирование не оптимально по отношению к стадиям производства, складирования, распределения, то это может увеличить цену производства и снизить качество изделий.

И, наконец, очень важный фактор – необходимость сохранения и распределения знаний отдельных опытных экспертов, полученных ими в процессе многолетней работы и большого практического опыта. Проблема извлечения знаний и их распределения – сегодня одна из главных проблем производственных организаций.

Таким образом, необходима автоматизация интеллектуальной деятельности человека в производственных системах управления.

2. Представление знаний в ПСИИ

Важное место в теории искусственного интеллекта занимает проблема представления знаний, являющаяся, по мнению многих исследователей, ключевой. Что же представляют собой знания и в чем их отличие от данных?


Случайные файлы

Файл
42665.rtf
42513.rtf
ref-16685.doc
159148.rtf
153624.rtf




Чтобы не видеть здесь видео-рекламу достаточно стать зарегистрированным пользователем.
Чтобы не видеть никакую рекламу на сайте, нужно стать VIP-пользователем.
Это можно сделать совершенно бесплатно. Читайте подробности тут.