Формирование банка формализованных задач

Целью логического проектирования является создание набора типовых задач из предметной области пользователя и соответствующих им решений, что можно реализовать в виде банка формализованных задач. Достижение этой цели возможно за счет уточнения моделей представления знаний, а также моделей информационных процессов, реализующих решение задачи на основе выбранных программно-аппаратных средств. На этапе логического проектирования задачи разрабатываются модели ее решения и соответствующие алгоритмы, итогом является алгоритмическая модель. Проектировщик задачи взаимодействует с экспертной системой, формируя в базе данных тезаурус моделей и алгоритмов с привязкой их к конкретным задачам управления. Для этого в базу данных должно быть введено описание формируемых математических моделей с разделением их на задачи по уровням и стадиям управления. Для алгоритмов должны быть установлены степень агрегирования исходных данных и периоды реализации. В условиях автоматизированного решения задач процесс построения математических моделей может быть автоматизирован.

На логическом уровне, как ранее было принято, процесс решения задачи включает в себя два этапа: формирование плана решений и его реализация.

На первом этапе необходимо автоматически либо автоматизирование получить формальное описание процесса поиска решения задачи на основе знаний из предметной области, помещенных проектировщиком в базу. Автоматическое формирование плана решения задачи базируется на правилах вывода формальной системы, увязанных с моделью представления знаний. На втором этапе реализуется процесс решения задачи, т.е. составляются соответствующие программы, что определяется правилами машины вывода, задающими решение элементарных задач путем активизации соответствующих программных модулей и последующего объединения результатов решений. Такой подход применим для задач, сводимых к элементарным, для которых существует решение. Конструктивная реализация этого подхода возможна на основе продукционной системы. Тогда в базе знаний должен существовать набор правил вывода, позволяющих автоматически получать описания задачи. Элементами описания являются символы алфавита языка используемой модели. Объединение их осуществляется на основе синтаксиса (правил образования).

Интерпретация формального описания задачи базируется на опыте проектировщика. В описании задачи могут иметь место индуктивные определения, под которыми понимают такое представление задачи, когда она сама является подзадачей исходного описания. При отсутствии индуктивных определений правила вывода переходят в правила подстановки, определяющие процедуру представления описания исходной задачи через описание подзадач, решения которых являются достаточными для получения конечного результата. При этом формально должны быть определены различные варианты объединения подзадач, в том числе предусмотрены альтернативные способы решения исходной задачи. Наличие в описании индуктивных определений заставляет решать одну ту же подзадачу многократно при условии, если вообще решение этой задачи существует. Возможность получения конечного результата при этом определяется способом накопления информации, т.е.| результатами решения отдельных подзадач и последующим их анализом. Правила вывода позволяют представить исходную задачу в виде конструктивного описания, т.е. слова, которое в некотором алфавите обозначает план решения задачи. Оно является программой для машины вывода решения, т. е. результатом автоматической процедуры формирования плана. Машина вывода по существу виртуальна. Она должна реализовывать процесс накопления и последующего хранения слов, обозначающих решение задачи. Ее функционирование осуществляется на основе правил вывода, которые включают:

1) правила разложения плана решения задачи на отдельные подпланы, т.е. правила редукции;

2) правила объединения решений элементарных задач, т.е. правила резолюции;

3) правила представления результатов активизации отдельных модулей машины вывода;

4) правила окончания функционирования машины. Процесс решения задачи активизируется при задании плана. При наличии альтернативных путей выбор возлагается на пользователя. Если предложенная пользователем альтернатива себя не оправдала и решение не получено, то машина автоматически выбирает следующую альтернативу. В случае, когда нет альтернативных вариантов, машина вывода функционирует автоматически. При этом она на основе правил редукции выделяет приоритетные части плана решения задачи. В итоге функционирования формируется элементарный неразложенный план, которому в описании задачи соответствуетимя модуля. Тогда в действие вступают правила представления в памяти машины результатов активизации отдельных модулей, т.е. правила решения элементарных задач, и на этом уровне реализуется банк формализованных задач.

Элементарная задача решается как вычислительная. Так как ее исходные данные закладываются при постановке задачи пользователем, то он должен ответить, удовлетворяет ли его полученный результат. Следовательно, результат функционирования каждого модуля должен распознаваться пользователем.

Объединение результатов решения элементарных задач осуществляется на основе правил резолюции, подтверждающих то, что решена первоначально поставленная пользователем задача. Этими правилами определяется логика действий машины вывода при объединении решений отдельных подзадач. При этом могут запоминаться или не запоминаться результаты, полученные на предыдущих итерационных шагах процесса решения. Участие пользователя | является необходимым, так как он должен ответить на вопрос, нужно ли возобновлять реализацию какой-то части неудавшегося плана решения. Определенную сложность здесь могут представлять задачи, которые содержат в своем исходном описании индуктивные определения, что заставляет неоднократно выполнять отдельные фрагменты плана решения задачи.

Правила окончания решения задачи включают в себя случаи: «решение получено», «решение не имеет места». В первом случае процесс автоматизированного решения задачи оказывается реализованным, во втором - пользователю необходимо вернуться к исходному описанию и при правильных используемых правилах продукционной системы проверить постановку задачи.

Конструктивность автоматизированного решения задачи повышается за счет большего участия пользователя. Технологически это реализуется путем формирования вопроса пользователю перед выполнением наиболее сложных фрагментов плана решения задач. Обычно пользователь сам выбирает ту или иную схему взаимодействия с системой. Следует иметь в виду, что пользователь должен интуитивно предоставлять возможность получения конечного результата. Смена одной модели представления знаний другой, замена одной формальной схемы решения задачи на иную обычно не дает эффекта, если для принятой постановки в одной из выбранных систем задача не имеет решения. Тем не менее, более активное привлечение пользователя к процессу решения задачи дает значительный эффект. Это реализуется в рамках редукционной системы, в которой решение исходной задачи получается путем объединения решений составляющих ее подзадач. Если в точках объединения реализуются лишь процедуры конъюнкции и дизъюнкции, то они легко автоматизируются. В более сложных случаях процедура осуществляется как процесс принятия решения. В качестве моделей представления знаний используют семантическую сеть либо фреймовую модель.

На базе семантической сети план строится в виде решающего графа, состоящего из объединенных сетью узлов принятия решения. Тогда целью логического проектирования является построение математической модели, которая отображает решающий граф задач, входящий в состав сценария. Сценарий представляет собой сеть, в начальной вершине которой располагается исходная задача, а в остальных вершинах - альтернативные варианты подзадач, решение которых необходимо для поиска конечного результата. План решения задачи записывается как спецификация решающего графа путем фиксации входящих в него вершин, в том числе и альтернативных. Математическая модель формируется в некотором формальном языке, который должен отобразить имена вершин графа, содержание выполняемых в вершинах процедур, а также операторы построения математической модели.

Автоматизированное построение модели решения задачи может быть выполнено с использованием аппарата формальных грамматик. Тогда множество сценариев записывается в языке грамматики, а получение решающего графа означает формирование грамматики, ориентированной на построение модели решения задачи. Реализация процедуры принятия решения в узле сети, отображающей сценарий, означает введение ограничений (уточнений) в исходное описание задачи. Переход от одного узла к другому можно интерпретировать как применение некоторых правил. В соответствии с такой формализацией решающий граф будет представлять собой сеть из конечных языков, узлы которой описываются блоками грамматики, а дуги - блочными правилами перехода. Построение математической модели предполагает наличие описания задачи, которая записывается как нетерминальный словарь грамматики. В качестве терминального словаря используется алфавит моделей для данного класса задач. Начальным символом грамматики является общая (базовая) модель, которая декомпозируется на модели заданного класса. На основе правил вывода выбирается необходимая для решения задачи математическая модель. Таким образом, данный подход предполагает наличие обоснованной классификации решаемых задач, базовой модели решения типовой задачи, а также составленной проектировщиком и представленной в базе знаний модели предметной области в терминах аппарата семантических сетей. В итоге логического проектирования должна быть сформирована совокупность типовых задач с соответствующими моделями и методами их решения, т. е. банк формализованных задач.

Дата добавления: 2014-01-11