Главная
страница 1


АННОТАЦИЯ

НОМ

«МОДЕЛИ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ВРЕМЕНИ И ИХ ПРИМЕНЕНИЕ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМАХ»

автор: д.т.н., проф. Еремеев А.П., каф. Прикладной математики НИУ МЭИ, E-mail: eremeev@appmat.ru

В Национальном исследовательском институте «МЭИ» на базе кафедры прикладной математики функционирует созданная известным российским ученым, одним из основателей направления «Искусственный интеллект» в СССР и России, лауреатом Премии Джона фон Неймана, действительным членом РАЕН, д.т.н., профессором Д.А. Поспеловым Научная школа искусственного интеллекта (ИИ), руководимая в настоящее время его учениками, лауреатами Премии Президента РФ в области образования, докторами наук, профессорами, действительными членами РАЕН и членами Научного совета Российской ассоциации искусственного интеллекта (РАИИ) Вагиным В.Н. и Еремеевым А.П. Исследования связаны с теоретическими и прикладными вопросами ИИ и вопросами создания математического и программного обеспечения интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени (ИСППР РВ) для мониторинга и управления сложными техническими и организационными объектами типа объектов энергетики и транспортных систем.

Область применения интеллектуальных систем (ИС) на протяжении последних лет постоянно расширяется. Современные ИС призваны решать широкий круг задач в условиях постоянно изменяющейся среды. Например, ИСППР РВ, разрабатываемые и внедряемые для мониторинга и управления сложными техническими объектами, ориентированы на поиск решения в условиях достаточно жестких временных ограничений и наличия большого объема информации, изменяющейся во времени. Задачи мониторинга объекта, его диагностики, прогнозирования вариантов развития текущей ситуации и построения плана действий не могут быть решены на должном уровне без применения средств представления времени и временных (темпоральных) зависимостей. В связи с этим, в настоящее время в рамках ИИ активно исследуются и разрабатываются средства моделирования рассуждений с учетом временного фактора.

О важности наличия средств представления времени и темпоральных зависимостей (в данных и знаниях) в ИС говорится практически с момента появления таких систем, однако особенно актуальна эта проблема встала в связи с появлением и развитием динамических интеллектуальных систем, типичными представителями которых являются ИСППР РВ.

Актуальность наличия развитых средств представления и оперирования темпоральными зависимостями неоднократно отмечалась уже в ранних работах по кибернетике и искусственному интеллекту (см., например, работы Поспелова Д.А., J. McCarthy, Попова Э.В. и др.). Особенно необходимы эти средства при конструировании перспективных ИС семиотического типа, способных развиваться и адаптироваться к специфике предметной области (внешней среды) и решаемым задачам. В представленном НОМ приводится обзор различных моделей и методов представления временного фактора и временных зависимостей (отношений) в плане их применения в ИС, включая ИСППР РВ, а также возможности их реализации в рамках таких систем. Основное внимание уделяется моделям (временным логикам) с линейной структурой времени, т.е. когда существует полностью определенное отношение предшествования для временных примитивов (моментов или интервалов) или, иначе говоря, единственное будущее и единственное прошлое.

Однако, говоря о топологии времени, необходимо учитывать и возможность ветвящейся и параллельной структур времени. Ветвящаяся структура времени (ветвящееся время) в противоположность линейной допускает множественность (ветвление) будущего и/или прошлого. Такое время соответствует концепции «возможных миров», а параллельная структура времени определяет различные параллельные миры.

Далее анализируются имеющиеся подходы и методы построения моделей времени для интеллектуальных систем. Учитываются такие аспекты времени, как дискретность и непрерывность, ограниченность и неограниченность, линейность и древовидность (ветвление), точечность и интервальность, качественность и количественность и др. Рассматриваются темпоральные алгебры и логики, позволяющие моделировать качественные и количественные точечные и интервальные зависимости (отношения), а также их комбинации. Учитывая известное противоречие между выразительностью языка представления знаний и его практической реализуемостью (что особенно актуально для темпоральных логик, построенных на основе расширения модальных логик), особое внимание уделено моделям, имеющим полиномиальные подклассы.
Современные подходы представления темпоральных зависимостей можно разбить на два больших класса по способу представления времени (рис.1):


  • основанные на моделировании изменений во времени;

  • основанные на явном моделировании времени.

К первому классу относятся методы, основанные на моделировании изменений во времени, т.е. когда время представляется неявно через моделирование изменений состояний системы, которые рассматриваются как мгновенные снимки мира, не обладающие длительностью.



Рис. 1. Способы представления темпоральных (временных) зависимостей
Ко второму классу (при явном моделировании времени) относятся различные темпоральные логики. Время может представляться как синтаксически (используются явные средства представления времени), так и семантически (типичными представителями этого подхода являются модальные логики). Известно, что подходы, базирующиеся на явном моделировании времени, обладают рядом преимуществ перед подходами, основанными на моделировании изменений, которые характеризуются наличием существенных ограничений по представлению часто встречающихся на практике сложных временных зависимостей (например, событий, имеющих длительность, продолжительных процессов, конкурирующих или перекрывающихся во времени событий и т.д.). Однако существенным препятствием к внедрению этих подходов на практике является высокая сложность алгоритмов вывода. Особенно этот фактор влияет в случае, если речь идет о системах реального времени. Однако среди представителей данного класса существуют модели, для которых могут быть построены алгоритмы вывода с полиномиальной оценкой сложности, - темпоральные логики, построенные на основе парадигмы согласования ограничений. Они позволяют в удобной форме представлять временные зависимости и обладают такими качествами как естественность, гибкость, а также возможностью реализовать на их основе средства темпорального вывода.

Представленная презентация иллюстрирует основные этапы конструирования ИСППР и созданный прототип ИСППР РВ для оперативно-диспетчерского персонала. Материал может быть использован в системе повышения квалификации и дополнительного образования.





Смотрите также:
«модели представления времени и их применение в интеллектуальных системах»
44.04kb.
1 стр.
Традиционные способы представления и обработки знаний в интеллектуальных системах
233.02kb.
1 стр.
Теоретические модели платежного баланса (классические модели, кейнсианский подход, монетарная модель). Реальные механизмы равновесия платежного баланса в основных мировых валютных системах
63.34kb.
1 стр.
А. К. Бурибаева, А. А. Шарипбаев, Г. Т. Бекманова, М. Х. Карабалаева, Б. Ж. Ергеш
44.04kb.
1 стр.
Разработка интеллектуальных геоинформационных систем на основе настраиваемой объектной модели предметной области
216.56kb.
1 стр.
Модели экологически устойчивого сельского хозяйства и их применение в сфере борьбы с голодом
923.27kb.
5 стр.
Книга находится в научном фонде библиотеки Иргту
15.91kb.
1 стр.
Лекция Понятие модели данных. Обзор разновидностей моделей данных
443.99kb.
1 стр.
Времени на работы и услуги, выполняемые государственными архивами
5466.41kb.
10 стр.
Урок №19-20. Тема Арифметические операции в позиционных системах счисления. Умножение и деление
40.76kb.
1 стр.
Тарасов Валерий Борисович «Модели взаимодействия и диалога в многоагентных системах»
9.25kb.
1 стр.
Криогенная техника в системах энергетики
134.28kb.
1 стр.