ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ УДОВЛЕТВОРЕНИЯ НЕЧИСЛОВЫХ ОГРАНИЧЕНИЙ В ЗАДАЧАХ КАЧЕСТВЕННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ СТАТИЧЕСКИХ И ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ

Зуенко Александр Анатольевич , Фридман Ольга Владимировна

2018 / Том 22, №8 (139) 2018 [ ИНФОРМАТИКА, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И УПРАВЛЕНИЕ ]

ЦЕЛЬ. В статье рассматривается возможность применения авторских методов распространения нечисловых ограничений к задаче качественного моделирования статических и динамических систем. Общим для рассматриваемых в работе моделей статических и динамических систем является то, что для описания состояния системы предполагается использовать только переменные, области определения которых конечны. Другой особенностью исследуемых систем является то, что их состояния могут содержать недоопределенные параметры: значение переменной может быть полностью не определено и задаваться в виде всего домена (области определения) либо полностью определено - представлять одноэлементное подмножество домена, либо недоопределено - задаваться в виде некоторого подмножества домена. Формализация описания таких состояний осуществляется с помощью векторов, где в качестве компонент выступают не единичные значения, а некоторые подмножества областей истинности соответствующих переменных. Еще одной особенностью рассматриваемых моделей является необходимость совместно обрабатывать количественные и качественные ограничения (зависимости) предметной области. МЕТОДЫ. Предлагаемые методы основываются на представлении качественных зависимостей (ограничений) предметной области в виде специализированных матрицеподобных структур ( С- и D -систем), использование которых позволяет ускорить традиционные алгоритмы удовлетворения нечисловых ограничений и расширить область применения подобных алгоритмов. РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ. Особый эффект от применения авторских методов следует ожидать в слабо формализованных предметных областях. При моделировании слабо формализованных предметных областей качественные ограничения над конечными доменами предлагается обрабатывать совместно с количественными в рамках технологии программирования в ограничениях. Предлагаемые методы носят итеративный характер и позволяют некоторые экземпляры задач CSP сводить к задачам меньшей размерности без организации ветвлений, анализируя специфические свойства предложенных матрицеподобных структур. ВЫВОДЫ. Применение авторских методов распространения нечисловых ограничений позволяет пополнить круг задач, решаемых с помощью упомянутой технологии, это: вывод в системах продукций с недоопределенными параметрами, реализация рассуждений в динамических интеллектуальных системах, структурный синтез систем на начальных этапах проектных работ, формирование учебных планов ВУЗов и др.

Ключевые слова:

моделирование слабо формализованных предметных областей,теория удовлетворения ограничений,распространение ограничений,матрицеподобные структуры,алгоритмы достижения совместности,нечисловые ограничения над конечными доменами,modeling of poorly formalized subject domains,constraint satisfaction theory,constraint propagation,matrix-like structures,consistency algorithms,non-numeric constraints over finite domains

Библиографический список:

1. Братко И. Алгоритмы искусственного интеллекта на языке PROLOG. 3-е изд. / пер. с англ. М.: Вильямс, 2004. 635 с.
2. Осипов Г.С. Методы искусственного интеллекта. М.: Физматлит, 2011. 296 с.
3. Нариньяни А.С., Иванов Д.А., Седреев С.В., Фролов С.А. Недоопределенное календарное планирование: новые возможности // Информационные технологии. 1997. № 1. С. 34-37.
4. Bartak R. Constraint Programming: In Pursuit of the Holy Grail // Proceedings of the Week of Doctoral Students (WDS99), Part IV. Prague: MatFyzPress. 1999. P. 555-564.
5. Зуенко А.А. Вывод на ограничениях с применением матричного представления конечных предикатов // Искусственный интеллект и принятие решений. 2014. № 3. С. 21-31.
6. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход. 2-е изд. / пер. с англ. М.: Вильямс. 2006. 1408 с.
7. Кулик Б.А. Зуенко А.А., Фридман А.Я. Алгебраический подход к интеллектуальной обработке данных и знаний. СПб.: Изд-во Политехн. ун-та. 2010. 235 с.
8. Зуенко А.А. Совместное применение алгоритмов фильтрации и распространения ограничений на основе матриц ограничений // Системный анализ и информационные технологии: материалы VI Междунар. конф. В 2-х ч. (г. Светлогорск, 15-20 июня 2015). Светлогорск, 2015. Ч. 1. С. 56-66.
9. Ruttkay Zs. Constraint satisfaction a survey // CWI Quarterly. 1998. Vol. 11. P. 163-214.
10. Божко А.Н., Толпаров А.Ч. Структурный синтез на элементах с ограниченной сочетаемостью. [Электронный ресурс]. URL: http://www.techno.edu.ru:16001/db/msg/13845.html (10.03.2018).
11. Коршунов С.В. Проектирование основных образовательных программ вуза при реализации уровневой подготовки кадров на основе федеральных государственных образовательных стандартов. М.: Межотраслевой институт повышения квалификации при МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2010. 212 с.
12. Фридман О.В. Анализ программных продуктов для автоматизации формирования учебного плана вуза // Труды Кольского научного центра РАН. Информационные технологии. 2015. Вып. 6. С. 152-175.
13. Зуенко А.А., Фридман О.В. Матрицеподобные вычисления при обработке недоопределенных знаний в продукционных системах (на примере задачи выбора технологии обогащения минерального сырья) // Труды института системного анализа Российской академии наук. 2015. Т. 65. № 1. С. 44-56.
14. Зуенко А.А. Применение методов распространения ограничений в слабо формализованных предметных областях // Пятнадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием: материалы XV конференции. В 3-х ч. (г. Смоленск, 3-7 октября 2016 г.). Смоленск, 2016. Ч. 3. С. 22-30.

Файлы:

• 5-Зуенко_А.А.__Фридман_О.В..pdf (скачать | просмотреть) - скачано 58 раз