Федеральное агентство по образованию ГОУ ВПО «Сибирская государственная автомобильно-дорожная
академия (СибАДИ)»
Е.Л. Першина, О.А. Попова, С.Н. Чуканов
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ
ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ:
КОМПЛЕКСЫ ПРОГРАММ, МОДЕЛИ,
МЕТОДЫ, ПРИЛОЖЕНИЯ
Монография
Омск
СибАДИ
2010
УДК 681.5(075) ББК 32.973.202я73
П 27
Рецензенты:
д-р техн. наук, проф. В.П. Денисов (СибАДИ); канд. техн. наук, доц. Н.Н. Баженов (ОмГУПС)
Монография одобрена редакционно-издательским советом СибАДИ.
Першина Е.Л., Попова О.А., Чуканов С.Н.
П 27 Интеллектуальные системы поддержки принятия решений: комплексы программ, модели, методы, приложения: монография. – Омск: СибАДИ, 2010. – 204 с.
ISBN 978–5–93204–537–4
Рассматриваются вопросы проектирования интеллектуальных систем поддержки принятия решений с использованием методов многокритериальной оптимизации.
Табл. 5. Ил. 40. Библиогр.: 66 назв.
ISBN 978–5–93204–537–4 |
ГОУ «СибАДИ», 2010 |
2
Оглавление |
|
Введение……………………………………………………………………… |
6 |
1. Технологии поддержки принятия решений…………………………... |
8 |
1.1. Новые технологии поддержки принятия решений…………………... |
8 |
1.2. Представление знаний в интеллектуальных системах……………..... |
12 |
1.2.1.Типы знаний…………………………………………………………. |
12 |
1.2.2. Представление знаний на основе фреймов……………………….. |
14 |
1.2.3. Семантические сети………………………………………………... |
16 |
1.2.4. Продукционные модели……………………………………………. |
17 |
1.2.5. Логические модели представления знаний……………………….. |
20 |
1.2.6. Нечеткие множества и лингвистическая переменная……………. |
22 |
1.3. Методы обработки знаний…………………………………………….. |
24 |
1.3.1. Методы поиска релевантных знаний……………………………… |
24 |
1.3.2. Основные понятия о методах приобретения знаний…………...... |
26 |
1.3.3. Общие методы поиска решений в пространстве состояний…….. |
27 |
1.3.4. Вывод на предикатах………………………………………………. |
36 |
1.3.5. Методы вывода и поиска решений в продукционных системах... |
37 |
1.3.6. Вывод во фреймовой системе……………………………………... |
39 |
1.3.7. Вывод в семантических сетях……………………………………... |
41 |
1.3.8. Вероятностный вывод……………………………………………… |
43 |
1.3.9. Вывод на основе теории уверенности…………………………….. |
47 |
1.4. Экспертные системы…………………………………………………… |
48 |
1.4.1. Основные понятия………………………………………………….. |
48 |
1.4.2. Характеристики ЭС и составляющие компоненты………………. |
51 |
1.4.3. Типы экспертных систем по классам решаемых задач………….. |
53 |
1.4.4. Этапы создания экспертных систем………………………………. |
55 |
1.5. Инструментальные средства проектирования |
|
интеллектуальных систем….......................................................................... |
59 |
1.5.1. Специализированный язык LISP………………………………...... |
59 |
1.5.2. Фрейм-ориентированный язык FRL……………………………… |
60 |
1.5.3. Язык логического программирования PROLOG…………………. |
61 |
1.5.4. Продукционный язык OPS………………………………………… |
65 |
1.5.5. Объектно-ориентированный язык Visual Basic…………………... |
68 |
1.5.6. Интегрированная инструментальная среда GURU……………… |
70 |
1.5.7. Интегрированная инструментальная среда G2 для создания |
|
интеллектуальных систем реального времени………………………… |
73 |
1.5.8. Инструментальное программное обеспечение ESWin………….. |
77 |
1.6. Мультиагентные системы……………………………………………... |
78 |
1.6.1. Основные понятия………………………………………………...... |
78 |
1.6.2. Свойства и архитектура агента…………………………………… |
80 |
1.6.3. Средства разработки.......................................................................... |
83 |
3
2. Специальные направления компьютерной поддержки |
|
принятия решений…….................................................................................. |
86 |
2.1. Основные направления поддержки принятия решений |
|
в банковской сфере......................................................................................... |
86 |
2.2. Компьютерная поддержка групповых решений………………........... |
98 |
2.3. Информационно-аналитический подход к разработке |
|
специализированных компьютерных систем поддержки |
|
принятия решений………………………………………............................... |
110 |
3. Многокритериальная оптимизация…………………………………… |
132 |
3.1. Краткий обзор методов многокритериальной оптимизации............... |
132 |
3.1.1.Определения………………………………………………………... 136
3.1.2.Интерактивные методы……………………………………………. 145
3.1.3. Методы, основанные на компромиссе………………………......... |
149 |
3.1.4. Интерактивные методы опорной точки…………………………... |
152 |
3.1.5. Методы, основанные на классификации………………………...... |
155 |
3.2. Многокритериальное управление…………………………………….. |
163 |
3.3.Многокритериальная нелинейная идентификация………………….... |
166 |
3.4. Многокритериальная диагностика неисправностей…………………. |
169 |
3.5. Нахождение равновесия Нэша динамических игр n лиц……………. |
174 |
3.6. Исследование СУ с помощью дифференциальных игр……………... |
177 |
4. Пример интеллектуальной системы поддержки |
|
принятия решений «АРМИД-ЭКСПЕРТ».................................................. |
183 |
4.1. Общая структура программного обеспечения...................................... |
183 |
4.2. Автоматизированное рабочее место |
|
инженера-диагноста «АРМИД».................................................................... |
184 |
4.3. Экспертная система автоматизированной |
|
диагностики ЭКСПЕРТ................................................................................. |
186 |
4.3.1. Экспертная диагностическая программная оболочка.................... |
186 |
4.3.2. Особенности подхода к созданию экспертной системы, |
|
реализованного фирмой ИНКОТЕС........................................................... |
187 |
4.3.3. Основные функции ЭКСПЕРТ......................................................... |
191 |
4.3.4. Программные модули автоматизированной диагностики............. |
195 |
4.4. Редактор диагностических методик средство |
|
разработки для пользователя......................................................................... |
195 |
4.5. Программное обеспечение для экспертной диагностики машин........ |
196 |
Библиографический список……………………………………………….. |
200 |
4
Список сокращений
CASE – интеллектуальные системы реинжиниринга предприятий DSS – decision support systems– система поддержкипринятиярешения
FDI – fault detection and isolation GAs – генетические алгоритмы
GRBF – Gaussian RBF
ISWT – interactive surrogate worth trade-off KDD – Knowledge Discovery in Databases KKK – Karush-Kuhn-Tucker
LSDP – loop-shaping design procedure
MCDM – multiple criteria decision making – многокритериальное при-
нятие решений
MOOP – multiple objective optimization problem – многокритериальная задача оптимизации
POF – Pareto-Optimal Front RBF – radial basis functions
SPEA – Strength Pareto Evolutionary Algorithm SPOT – sequential proxy optimization technique STEM – step method
БЗ – база знаний ИИ – искусственный интеллект
ИСППР – информационные системы поддержки принятия решения КСППР – компьютерная система поддержки принятия решения ЛПР – лицо, принимающее решение МАС – мультиагентные системы
СППР – система поддержки принятия решения ЭС – экспертная система
5