Пример прямой цепочки рассуждений. ЭС биржи

Для учебной экспертной системы фондовой биржи можно было бы воспользоваться, например, такими правилами:

10 ЕСЛИ процентные ставки падают, ТО уровень цен на бирже растет

20 ЕСЛИ процентные ставки растут, ТО уровень цен на бирже падает

30 ЕСЛИ валютный курс доллара падает, ТО процентные ставки растут
40 ЕСЛИ валютный курс доллара растет, ТО процентные ставки падают

Предположим, что валютный курс доллара падает по отношению к основным валютам других стран. Цель пользователя, очевидно, заключается в выборе правильного поведения на бирже. В системе, реализующей прямую цепочку рассуждений, прогнозы выполняются следующим образом: если возникшая ситуация удовлетворяет условной части правила (части ЕСЛИ), делается логический вывод, определённый в констатирующей части (части ТО). Для приведённого примера необходимо, чтобы в условной части какого-либо правила содержалось бы условие: “валютный курс доллара падает “. Такое условие содержится только в правиле 30.

В соответствии с этим правилом можно сделать вывод о росте процентных ставок. О валютном курсе доллара упоминается еще, в правиле 40. Но условие, записанное в этом правиле, (“40 ЕСЛИ валютный курс доллара растет”) не соответствует исходному состоянию падения валютного курса доллара, и поэтому правило 40 в дальнейших рассуждениях не будет участвовать. Рассуждения ещё не закончены, так как правило 40 в свою очередь порождает новую ситуацию: “процентные ставки растут”.

Необходимо проверить, не приведёт ли она к другим выводам. Видно, что в правиле 10 (“10 ЕСЛИ процентные ставки падают, ТО уровень цен на бирже растет”) подходящего условия нет, а в правиле 20 (“ 20 ЕСЛИ процентные ставки растут, ТО уровень цен на бирже падает”)

есть. Возникает новая ситуация: “ уровень цен на бирже падает” и рассуждения продолжаются.
Ещё раз выполняется проверка всех правил, но ни в одном правиле в условной части не упоминается уровень цен на бирже, и на этом рассуждения заканчиваются. Результатом работы ЭС является: " Когда обменный курс доллара падает, растут процентные ставки и уровень цен на бирже падает ".

Рассмотренный пример иллюстрирует работу типичной системы прямых рассуждений:
1. Система содержит описание ряда ситуаций (фактов).

(Пример факта – падение курса доллара.)
2. Для каждой ситуации система ищет в базе знаний правила, в условной (левой части) части которых содержится соответствующее условие. (В рассмотренном выше примере – по факту “ падение курса доллара ” находим правило номер 30.)
3. В соответствии с констатирующей правой частью (частью ТО) каждое правило может генерировать новые факты, которые добавляются к уже существующим.

(В рассмотренном примере правило 30 позволяет вывести новый факт – рост процентных ставок, содержащийся в правой части правила.)
4. Система обрабатывает каждую вновь сгенерированную ситуацию.

Обратная цепочка рассуждений. В случае обратной цепочки известен результат, явившийся следствием выполнения некоторых (пока неизвестных) условий. Осталось определить эти условия, т.е. найти причины, по которым результат (последствие) произошел. Например, известно, что автомобиль не поехал (последствие), необходимо определить условия (он не завелся и у него сел аккумулятор). Обратной цепочка рассуждений называется потому, что начинается с уже происшедшего события и идет к его истокам. Программные средства, работающие по принципу обратной цепочки рассуждений, предназначены для поиска причин по уже известному результату.

Широкое использование ЭС обусловлено:

- ориентированностью на решение широкого круга задач в ранее неформализуемых областях, которые считались малодоступными для использования ЭВМ;

- диалоговым режимом использования без требования знания программирования;

- высоким качеством результатов за счет использования знаний экспертов высшей квалификации.

В зависимости от назначения, ЭС варьируются от дешевых, реализуемых на персональном компьютере (например, ЭС диагностики группы заболеваний, поиска неисправностей в автомобиле) до очень дорогостоящих, требующих мощной аппаратной и программной базы (ЭС управления корпорацией в режиме реального времени, ЭС автоматического управления сложным технологическим процессом (например, работой атомной электростанции)).

ЭС охватывают самые разнообразные предметные области, среди которых лидирует бизнес, производство, медицина, проектирование и системы управления. Среди конкретных приложений можно назвать медицинский диагноз и консультации по лечению, автоматическое программирование, проверку и анализ программного обеспечения, проектирование сверхбольших интегральных схем, диагностику неисправностей в устройствах и выработку рекомендаций по ремонту, интерпретацию геологических данных и выработку рекомендаций по обнаружению полезных ископаемых, прогнозирование, планирование, интерпретацию, анализ рисков в политике и экономике, контроль и управление, охранные системы, обучение и пр.

Большинство ЭС сочетает несколько типов. Например, обучающая система может осуществлять диагностику (определяет знания обучающегося) и планирование (с учетом полученных данных составляет учебный план).

Использование ЭС дает возможность существенным образом снизить уровень требований к профессиональной квалификации пользователей, что может дать значительный экономический эффект.

В отличие от традиционных программ, предназначенных для ре­шения математически строго определенных задач по точным разреша­ющим алгоритмам, с помощью экспертных систем решаются задачи, строго логическое решение которых невозможно. Алгоритмические решения таких задач не существуют в силу неполноты, неопределенно­сти, неточности, расплывчатости рассматриваемых ситуаций и зна­ний. В таких случаях ЭС используют так называемые эвристики – правила, основанные на опыте эксперта и, возможно, не имеющие строгого обоснования. Эвристики применяются также в случае задач, строгое решение которых возможно, но слишком трудоемко.

Следует отметить, что от систем поддержки принятия решений (СППР), не использу­ющих экспертных методов, ЭС отличаются тем, что первые опираются больше на математические методы и модели, а экспертные системы в значительной степени базируются на эвристических, эм­пирических знаниях, оценках, методах, которые получены от экспер­тов, и, кроме того, способны анализировать и объяснять пользовате­лю свои действия и знания.

Дата добавления: 2017-01-13