Верещак Ігор Олександрович. Моделі і методи інженерії квантів знань для прийняття рішень за умов імовірнісної невизначеності

Краткое описание

Верещак Ігор Олександрович. Моделі і методи інженерії квантів знань для прийняття рішень за умов імовірнісної невизначеності : Дис... канд. наук: 05.13.23 - 2007.

Верещак І.О.Моделі і методи інженерії квантів знань для прийняття рішень за умов імовірнісної невизначеності. Рукопис.
Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.23 системи та засоби штучного інтелекту. Харківський національний університет радіоелектроніки. Харків, 2007.
Запропоновано метод імовірних різнорівневих алгоритмічних квантів знань (РАКЗ-метод) прийняття рішень за умов-невизначеності, пов’язаної з неповними різнотипними та імовірнісними даними.РАКЗ-метод є результатом розвитку засобів інженерії квантів знань, створеної проф. Сіроджа І.Б., в напрямку моделювання причинно-наслідкових міркувань при виводі рішень людиною за умов імовірнісної невизначеності.РАКЗ-моделі забезпечують єдине уявлення різнотипної інформації у вигляді різнорівневих за складністю алгоритмічних структур імовірних квантів знань (-знань), а також машинне маніпулювання ними за допомогою булевих алгебр та векторно-матричних операторів. На відміну від існуючих засобівРАКЗ-моделі дозволяють будувати автоматично в режимі навчання на сценарних прикладах навчаючих знань (СПНЗ) логічну мережу імовірних міркувань (ЛМІМ), яка трансформується у-квантову мережу виводу рішень (-КМВР) з точним обчисленням показників достовірності висновків шляхом ортогональних перетворень логічної функції міркувань при виводі. Побудована-КМВР одночасно виконує роль бази-знань () з конкретної предметної галузі та механізму виводу рішень як-знань-висновків із-знань-засновків. На основі використанняРАКЗ-моделей і ПЕОМ створено інтерактивний програмний комплекс (ІПК) «vКВАНТ+» для автоматизації підтримки прийняття виробничих рішень, який відрізняється прийнятною вартістю та достатньо високим ступенем «інтелектуальності» за рахунок можливості донавчатися і перенавчатися за інформацією таблиць експериментальних даних (ТЕД) та СПНЗ. На базі використання ІПК «vКВАНТ+» розв’язано низку задач прийняття виробничих рішень, зокрема в оперативному плануванні та управлінні дослідним виробництвом на підприємстві ВАТ «АТ НДІРВ», а також при управлінні запасами в маркетингу за умов-невизначеності.

-
У дисертації викладено теоретичне узагальнення і нове вирішення науково-технічної задачі розробки математичних моделей, алгоритмів і програмних засобів інженерії квантів знань для прийняття рішень за умов-невизначеності, яка зумовлена імовірнісним характером і неповнотою інформації. Задача розв’язана засобами коректно побудованого класуРАКЗ-моделей з використанням ПЕОМ і синтезованої-квантової мережі виводу імовірних рішень, що навчається за сценарними прикладами ситуацій конкретної предметної галузі.
Основні наукові і практичні результати роботи полягають в наступному.

Запропоновано концептуальну модель причинно-наслідкового виводу рішень людиною за умов-невизначеності, яка реалізується на основі синтезу ЛМІМ шляхом навчання на СПНЗ із конкретної предметної галузі з наступною трансформацією у-квантову мережу виводу рішень.
Визначено і розв’язано базову-задачу формалізації та синтезу-знань як алгоритмічних структур (РАКЗ-моделей), які на відміну від існуючих забезпечують множинне, векторно-матричне і аналітичне представлення фактів, ситуацій, функціональних та імплікативних закономірностей за умов-невизначеності. Розроблено формальні процедури машинного маніпулювання-знаннями на основі логічних операцій, відношень, операторів індуктивного і дедуктивного виводу, що забезпечують автоматичну побудову-КМВР та її оптимізацію.
На основі використанняРАКЗ-моделей розроблена загальна методика розв’язування базових-задачі і-задачі за умов-невизначеності. Методика реалізована за допомогою синтезованих алгоритмів навчання ЛМІМ, автоматичного квантування інформації, оптимізації-КМВР та управління режимами її функціонування, а також обчислення ПД дедуктивно виведених-знань.
Засобами об’єктно-орієнтованого середовища Borland Pascal 7.0 і Delphi 6.0 створено ІПК «vКВАНТ+» на базі використання ПЕОМ і впроваджено в навчальний процес НАКУ «ХАІ» та у дослідне виробництво ВАТ «АТ НДІРВ», м. Харків. Експериментально доведено вірогідність та ефективність дисертаційних розробок і висновків за допомогою ІПК «vКВАНТ+», про що свідчать успішні розв’язки тестових та реальних задач прийняття рішень при:

ідентифікації конфігурацій розміщення НС для вибору оптимального за критерієм точності робочого сузір’я НС при-невизначеності їх складу і геометрії розміщення (ОРС НС-задача);
ідентифікації та прогнозуванні виробничих ситуацій для оперативного планування і управління дослідним виробництвом у ВАТ «АТ НДІРВ» при-невизначеності термінів операцій та розподілу ресурсів (ОПіУДВ-задача);
розпізнаванні та прогнозуванні маркетингових ситуацій при управлінні запасами за умов-невизначеності термінів поставки заказів та попиту (УЗМ-задача).

Результати експериментального порівнянняРАКЗ-мотоду прийняття рішень з відомими засобами інженерії знань при рішенні вказаних 3-х задач показали його високу ефективність та переваги, що полягають в зменшенні середнього ризику прийняття помилкового рішення на порядок, збільшенні швидкості навчання в 3 рази та зменшенні об’єму пам’ятіу 2 рази.
Вперше розроблено метод знанняорієнтованого прийняття рішень за умов-невизначеності на основі запропонованої побудови v-квантової мережі виводу рішень (-КМВР), яка одночасно слугує базою-знань () та механізмом формування рішень шляхом дедуктивного виводу з-знань-висновків за відомими-знаннями-засновками, що дозволяє суттєво зменшити ймовірність прийняття помилкових рішень на контрольних даних.
Удосконалено модель причинно-наслідкових суджень людини при формуванні висновків завдяки застосуванню запропонованої логічної мережі імовірних міркувань (ЛМІМ), яка будується шляхом навчання на сценарних прикладах навчаючих знань (СПНЗ) і трансформується у-КМВР з точним обчисленням імовірності проміжних та кінцевих (цільових) наслідків, що приводить до спрощення обчислень та зменшення витрат на розробку засобів інженерії знань.
Одержали подальший розвиток моделі та методи інженерії знань в системах штучного інтелекту за рахунок поповнення їх арсеналу новими квантовимиРАКЗ-моделями і методами виводу рішень за умов v-невизначеності, що забезпечило можливість ефективного розв’язування значно розширеного класупогано структурованих задач прийняття рішень.