В теории управления (область прикладной математики) имеется ряд задач, для решения которых неприемлемы традиционные методы, такие как: не все цели управления объектом могут быть выражены в виде количественных соотношений; между рядом параметров, оказывающих влияние на процесс управления, не удается установить точных количественных зависимостей; в многошаговых процессах управления содержание каждого шага не может быть заранее однозначно определено; существующие способы описания объектов и протекающих в них процессов приводят к столь громоздким конструкциям, что их практическое использование не представляется возможным. Если под объектом управления понимать экономические и социальные объекты, то к этому добавляются еще три причины: цель существования самого объекта не может быть строго формализована; в результате эволюции меняется структура и функции объекта, что должно отражаться на эволюции процесса управления; элементы, входящие в структуру управляемого объекта, могут иметь активную природу: их поведение может противоречить целям управления. В результате при моделировании таких объектов используют логико-лингвистические модели, в которых решающее значение имеют тексты на естественном языке. Под логико-лингвистической моделью управления понимается такая модель управления сложным объектом, в которой используется семантическая (смысловая, качественная) информация. Состояние объекта характеризуется столь большим числом параметров и может зависеть от столь большого количества ситуаций, что невозможно заранее определить содержание каждого шага управления. В этом случае вместо алгоритма, предписывающего на каждом шаге его реализации некоторое однозначное решение, можно использовать совокупность указаний, представленных в виде некоторого исчисления. Языком исчисления выбирается язык, называемый языком представления знаний. Аксиомами исчисления служат описания объекта управления, среды и начальных состояний. Правила вывода – это правила перехода из одного состояния объекта управления и среды в другое. Теоремы – промежуточные и конечные состояния системы. 1. 2. интерпретатор, который отражает изменение блока знаний о среде, содержимое которого меняется в процессе функционирования объекта управления: обновляется, уточняется, пополняется. модель знаний, которая отделена от механизма порождения решений. Следствием этого факта является существенное упрощение описания системы управления и ее функционирования. Такой способ представления знаний в области интеллектуальных систем носит название декларативного представления знаний в отличие от процедурного способа представления знаний в виде алгоритмов управления; Для размещения базы знаний в компьютере с целью ее использования для решения прикладных задач, необходимо ее формальное описание с помощью математических моделей. Представление знаний возможно с помощью декларативных и процедурных моделей. Различие методов концептуального моделирования определяется теми формальными средствами, которые используются для описания ситуаций, происходящих в некоторой предметной области: в семантических сетях и фреймовых моделях – это понятия и их взаимосвязи, в логических моделях – предикаты и логические формулы, в объектно-ориентированном подходе – объекты, классы и сообщения. Совокупность взаимосвязанных понятий образует семантическую сеть понятий. Эта сеть состоит из понятий различных категорий: объектов, свойств, операций, событий и т.д. Если предметную область (ПО) рассматривать как совокупность понятий и связей (отношений) между ними, то семантические сети дают возможность представлять знания о ПО в наглядной и структурированной форме. Семантические сети обеспечивают представление ПО в виде ориентированного графа, вершинами которого выступают понятия, а ребрами – связи между ними. Связь между понятиями сетевой модели выражает минимальный объем знаний, простейший факт, относящийся к двум понятиям. ПО в любой момент времени может быть представлена в виде совокупностей сущностей, понятий и ситуаций, называемой ее состоянием. Каждой ситуации можно поставить в соответствие некоторое утверждение или суждение об ее истинности или ложности. Основа семантической сети – события, атрибуты, комплексы признаков и процедуры. События – это суждения, факты, результаты наблюдений, рекомендации. Могут представляться словосочетаниями и числами. Группируются тематически или функционально в разделы. Делятся на характеризуемые и характеризующие (события-признаки, например, «идет дождь» для события «дождливая погода»). Атрибут – это характеризующее событие, имеющее несколько значений. (Например, «погода» атрибут «времени года»). Несколько признаков могут объединяться в комплекс, характеризующий событие в большей степени, чем отдельный признак. Процедура – это специфический компонент сети, выполняющий преобразование информации. Она позволяет вычислять значения одних атрибутов на основании других, оперируя как с числами, так и с символами. Для вывода знания события в сетевой модели делятся на исходные(признаки) и целевые(гипотезы). Фрейм – это некоторая структура для представления знаний, которая при ее заполнении соответствующими значениями превращается в описание конкретного факта, события или ситуации. Каждый фрейм можно рассматривать как семантическую сеть, состоящую из выделенных вершин и связей. Фреймовая модель основана на принципе фрагментации знаний. Основа фреймовой модели – слот, который состоит из имени некоторого признака, значений этого признака и связи с другими слотами. Фреймовую модель можно представить в виде таблицы, у которой в отличие от реляционной модели данных есть ряд особенностей: возможность смешанного заполнения слотов константами и переменными; возможность наличия пустых слотов; размещение в слотах указателей на другие фреймы для создания сети; размещение в слотах имен выполняемых процедур. В основе логического способа представления знаний лежит идея описания знаний о предметной области в виде некоторого множества утверждений, выраженных в виде логических формул, и получение решения построением вывода в некоторой формальной (дедуктивной) системе. Знания, которые могут быть представлены с помощью логики предикатов, являются либо фактами, либо правилами. При использовании логических методов сначала анализируется структура предметной области, затем выбираются соответствующие обозначения и в заключении формируются логические формулы, представляющие собой закономерности рассматриваемой области. Множество таких формул является логической программой, содержащей информацию о ПО. Например, в качестве языка логического программирования можно использовать ПРОЛОГ, а совокупность логических формул, состоящую из запроса, множества предложений программы и интерпретатора языка, можно рассматривать как алгоритм решения задач приложений. Продукционная модель представления знаний является развитием логических моделей в направлении эффективности представления и вывода знания. Продукция – это выражение, содержащее ядро, интерпретируемое фразой «Если А, то В», имя, сферу применения, условие применимости ядра и постусловие, представляющее собой процедуру, которую следует выполнить после успешной реализации ядра. Все части, кроме ядра, являются необязательными. Взаимосвязанный набор продукций образует систему. Основная проблема вывода знания в системе продукций является выбор для анализа очередной продукции. Конкурирующие продукции образуют фронт. простота и ясность основной единицы – продукции; независимость продукций и легкость модификации БЗ; строгость, простота и изученность механизма логического вывода. малая степень стуктуризации БЗ; неясность взаимных отношений продукций; неуниверсальность. Наибольшее применение для реализации продукционных моделей получил язык ПРОЛОГ. Контрольные вопросы Что такое интерпретатор в логиколингвистической модели ? 2. Что такое декларативное представление знаний? 3. Логический способ представления знаний 4. Что такое продукция? 5. Приведите пример логического языка программирования 1.