Реферат: Экспертные системы 10
Другой подход в понимании структуры и роли техновещества предлагает швейцарский экономист и географ Г. Беш. Он выделяет в мировом хозяйстве три крупнейшие отрасли: первичную (добыча природных ресурсов), вторичную (обработка добытой продукции), третичную (обслуживание производства: наука, управление) [15, c. 92].
По силе своего воздействия на планету техновещество в виде системы техноценозов уже в состоянии как минимум на равных спорить с живым веществом. Развитие техники со всей очевидностью требует просчета оптимальных вариантов взаимодействия составных подсистем техновещества и последствий их влияния на природу, и в первую очередь на биосферу.
В результате преобразования человеком естественной среды обитания можно говорить уже о реальном существовании нового ее состояния — о техносфере. Техносфера есть совокупность технических устройств и систем вместе с областью технической деятельности человека. Ее структура достаточно сложна, так как включает техногенное вещество, технические системы, живое вещество, верхнюю часть земной коры, атмосферу, гидросферу. Более того, с началом эры космических полетов техносфера вышла далеко за пределы биосферы и охватывает уже околоземный космос.
Нет смысла современному человеку подробно говорить о роли и значении техносферы в жизни общества и природы. Техносфера все больше преобразует природу, изменяя прежние и создавая новые ландшафты, активно влияя на все другие сферы и оболочки Земли, и в первую очередь на биосферу [4, c. 82].
Отмечая важнейшее значение техники в жизни человека, нельзя не остановиться на постоянно обостряющейся проблеме необходимости гуманизации техносферы. До последнего времени наука и техника были нацелены главным образом на максимальную эксплуатацию природных ресурсов, удовлетворение нужд человека и общества любой ценой. Последствия непродуманного, некомплексного и, как следствие, антигуманного воздействия на природу удручают. Технические ландшафты из отходов производства, уничтожение признаков жизни в целых регионах, загнанная в резервации природа — реальные плоды отрицательного влияния человека, вооруженного техникой, на окружающую среду. Все это является также следствием недостаточного взаимодействия естественных и общественных наук в осмыслении данной проблемы.
2.2 Экспертные системы при моделировании процессов
В течение последнего десятилетия большое количество работ в области имитационного моделирования посвящено объединению технологий моделирования и искусственного интеллекта (точнее, его прикладного направления, связанного с разработкой систем, основанных на знаниях). Результатом такого объединения являются системы имитационного моделирования, основанные на знаниях. Эти системы заключают в себе знания, необходимые для квалифицированного проведения исследований по имитационному моделированию объектов соответствующих классов. Тем самым значительно расширяются границы применимости методов имитационного моделирования: от пользователей подобных систем уже не требуется специальных знаний в области программирования и имитационного моделирования.
Интеллектуальные функции в этих системах реализуются, как правило, с помощью технологии экспертных систем. Это приводит к появлению экспертных систем имитационного моделирования (ЭСИМ). Основные результаты указанного обзора состоят в следующем [16, c. 85]:
1. ЭС и системы имитационного моделирования (СИМ) имеют ряд сходных методологических свойств, что дает принципиальную возможность их совместного использования; а некоторые отличия, при сущие этим системам делают их объединение желательным.
2. Экспертные системы дают возможность решать задачи имитационного моделирования с помощью новой технологии: инженерии знаний. Однако и эта технология имеет определенные ограничения, которые должны учитываться при анализе возможности и целесообразности со здания конкретных ЭСИМ.
3. Технология ЭСИМ позволяет автоматизировать процесс имитационного моделирования.
4. Существует множество подходов к объединению ЭС и СИМ. В частности, различают их следующие комбинации [9, c. 74]:
- гибридные системы, в которых ЭС используется как интеллектуальный интерфейс между пользователем и уже существующим программным обеспечением имитационного моделирования;
- советующие системы, в которых ЭС выполняет функции консультанта;
- новые системы, в которых технология ЭС изменяет сам принцип построения СИМ;
5. Основными принципами (парадигмами) построения ЭСИМ являются [9, c. 76]:
- объектно-ориентированное программирование;
- программирование, основанное на правилах;
- логическое программирование;
- комбинирование различных принципов программирования.
Существуют всевозможные средства построения ЭСИМ, основанные на указанных принципах.
6. Известно большое количество реализаций ЭСИМ.
Большинство из существующих проблемно-ориентированных ЭСИМ разработано для моделирования производственных систем.
Разрабатывая экспертную систему имитационного моделирования производственных процессов (ЭСМП), авторы взяли за основу следующие принципы.
1. Программное обеспечение имитационно го моделирования и интерфейс должны быть удобным для пользователя, не имеющего предварительной специальной подготовки в этой области. Поэтому при создании интерфейса следует исходить из концепций, используемых инженерами в их повседневной работе.
2. Принятие всех решений в области имитационного моделирования (например, при создании модели, при планировании имитационных экспериментов, при анализе их результатов) должно быть максимально автоматизировано. В то же время пользователь должен иметь возможность отслеживать принимаемые системой решения и, если посчитает нужным, корректировать их.
3. Средства имитационного моделирования должны быть интеллектуальными. Они должны допускать, с одной стороны, максимально возможное включение требуемых знаний и опыта в программное обеспечение моделирования, с другой стороны, использование методов обработки знаний для манипуляций с ними.
4. Для снижения общего объема вычислений желательно организовать процесс моделирования в два этапа. При этом вначале с помощью аналитических методов проводится предварительный, упрощенный анализ, а затем его результаты уточняются с помощью собственно имитационного моделирования.
5. Полезно иметь непосредственную связь моделирующей системы с объектом моделирования, например для сбора исходной информации.
6. Желательно иметь возможность наглядного графического обеспечения имитационной системы (например анимации, т.е. "оживления", имитационных экспериментов).