Інформаційні системи і технології на підприємствах - Плескач В.Л. - Квазіалгоритми

Узагальненням поняття алгоритму є квазіалгоритм. На відміну від алгоритму інструкції квазіалгоритму можуть бути не зовсім чіткими, тому результат квазіалгоритму не може бути гарантованим.

Іноді алгоритм рішення задачі взагалі відсутній. У цьому випадку його можуть замінити запропоновані користувачем метазнання у вигляді набору евристик, які дають змогу знайти прийнятне (хоча, можливо, не оптимальне) рішення для певної підм ножини вхідних даних. Цей шлях найближчий до того способу прийняття рішень, який звичайно застосовує людина за відсутності чітких знань і досвіду рішення подібних задач для виконання будь-яких дій, що призводять до зміни ситуації.

Інтелектуальність роботи ІС оцінюється за аналогією з оцінкою діяльності людини у складних ситуаціях, здатністю аналізувати просторово-часові і причинно-наслідкові зв'язки, створювати та використовувати для цього відповідні алгоритми.

Академік В.М. Глушков формалізував такі важливі властивості систем штучного інтелекту, як адаптація, самоорганізація і самоудосконалення. Інтелектуальність ІС безпосередньо пов'язана зі ступенем структурованості інформації і методів її обробки, зі здатністю системи до вибору цілей, складання планів і цілеспрямованого їх здійснення.

Є різні типи процесів щодо рішення - за відомого і невідомого планів рішення. Відповідно до цього управлінські системи поділяються на два класи: системи, що не мають засобів генерації планів рішення, і системи, що формують плани рішення. Системи, що включають засоби формування планів рішення, називаються системами планування рішення.

Включення до складу інформаційних систем засобів планування рішень принципово змінює організацію процесів рішення, розподіл функцій між людиною і ЕОМ, відкриває можливості автоматизації творчих процесів у різних сферах людської діяльності.

Основною, а часто і єдиною, інформацією про проблему, що використовується для формування плану рішення, є постановка завдання. Методи формування планів рішення включають аналіз мети завдання, виділення підцілей, вибір дій, що забезпечують досягнення мети або підцілей. У результаті з'являються взаємозалежні послідовності підцілей і дій. Процес ціле-покладання (генерування підцілей) при рішенні задачі нерозривно пов'язаний із процесом вибору дій. План рішення може включати такі структурні одиниці, як моделі дій (план дій), підцілі (план цілей) та підзадачі.

Усі інтелектуальні задачі можна поділити на два класи: пізнання і перетворення. У задачах пізнання метою є визначення характеристик об'єктів, ситуацій, процесів. Процеси рішення задач пізнання традиційно є процесами дослідження, аналізу, перевірки, пошуку. У задачах перетворення мета полягає у створенні нових об'єктів, ситуацій, процесів. Процеси рішення задач перетворення, як правило, є процесами синтезу, проектування, конструювання. У практичній діяльності елементи пізнання і перетворення тісно взаємопов'язані і взає-мопереплетені.

Основними типами дій, що виконуються при вирішенні інтелектуальних задач, є: перетворення зв'язків об'єктів; створення нових об'єктів; підбір об'єкта, що задовольняє заданим вимогам; обчислення значень параметрів; пошук відомостей, що задовольняють певним умовам; виведення; пошук заданих елементів в моделі об'єкта; формування поняття.

Сучасні ІС мають різний рівень інтелектуаьності, що визначає їх здатність до автономної роботи: інтелектуальні ІС можуть функціонувати автономно, а інтелектуалізовані потребують певних зусиль користувача для вирішення проблеми.

Інтелектуальні автоматизовані інформаційні системи складаються з таких компонентів:

o вирішувача (машина виведення);

o інформаційного середовища;

o інтелектуального інтерфейсу.

Інформаційне середовище складається з бази фактів і бази знань. Інтелектуальний інтерфейс забезпечує діалог з користувачем, демонстрацію результатів роботи системи та навчання роботі з нею.

Від рівня інтелектуальності ІС залежить те, на скільки кроків система здатна прогнозувати свою поведінку і реакцію середовища на свої дії (наприклад, гросмейстер може оцінити наслідки своїх рішень на багато ходів вперед, а шахіст-почат-ківець - лише на кілька ходів). На рівень інтелектуальності системи впливають як здатність навчатися, так і самонавчатися, тобто використовувати знання в нових, невідомих ситуаціях.

Поняття інтелектуалізації ІС включає такі аспекти, як підвищення "грамотності" ІС, наявність метазнань про ПрО і розширення способів отримання нових знань. Рівень інтелектуальності ІС відображає, наскільки швидко досягають поставленої мети.

Нові знання формуються шляхом застосування наявних знань - інформації про процеси рішення, логічне виведення, закономірності, в результаті чого генерується нова інформація.

Інтелектуалізація ІС - це процес підвищення рівня інтелекту ІС. Пропонуємо таке визначення.

Нехай є дві ІС - А і В, здатні знаходити рішення Я_А(<І) і Я_в(о) відповідно в задачах й з певної предметної області 2).

Система В отримана в результаті інтелектуалізації А, В = /п*(А), якщо:

o система В завжди одержує рішення в задачах, у яких його знаходить і система А ЗЯ_Л (сі) => ЗЯ_п(сі)

o є задачі, в яких А не знаходить рішення, а В знаходить. Можна вибрати за критерій оцінки рівня інтелектуальності

ІС функцію І(А) = ґ(Т, X, £,, С, Р, К), де Т - тип атомарних елементів; X - кількість атомарних елементів; Ь - кількість зв'язків між ними; С - кількість команд у нормалізованому алгоритмі; Р - співвідношення кількості успішних експериментів з кількістю проведених; К - клас задач і такий, що завжди виконується умова (1) - при інтелектуалізації певної ІС рівень її інтелектуальності має збільшуватися, що використовує систему параметрів оцінки ІС, які користувач системи

здатний сам визначити кількісно з погляду своїх індивідуальних переваг і цілей:

Складність структури даних, які здатна обробляти ІС, характеризують тип атомарних елементів Т, їх кількістьX і кількість зв'язків між ними Ь. Складність методів перетворення даних характеризує кількість команд у нормалізованому алгоритмі С.

Ймовірність того, що дії ІС приведуть до декларованої нею мети, оцінюється як співвідношення кількості успішних експериментів з кількістю проведених¹.