ВВЕДЕНИЕ
В связи с широкомасштабным применением вычислительной техники в различных сферах деятельности человека наиболее остро встала проблема разработки систем поддержки принятия решений, которые также являются одной из основных составляющих информационных систем. Одним из перспективных направлений в создании систем поддержки принятия решений является их построение с использованием интеллектуальных методов. Далее под интеллектуальными системами будем понимать интеллектуальные системы поддержки принятия решений (ИСППР). Создание современных интеллектуальных систем поддержки принятия решений невозможно без использования методологий и технологий их построения, поскольку их разработка представляет собой длительный, трудоемкий и наукоемкий процесс, требующий больших материальных и финансовых затрат. Также о необходимости создания таких методологий и технологий свидетельствует резкое увеличение сложности задач, для решений которых создаются интеллектуальные системы.
Основными характеристиками современных проблемных сред, для функционирования в которых разрабатываются интеллектуальные системы, являются открытость, структурная сложность, наличие внутренней активности, трудность построения или отсутствие математической модели описания проблемной среды. Для описания проблемных сред с такими характеристиками Л.А. Растригиным и Г. Булем был введен термин «сложные проблемные среды».
Одной из проблем, которая встает перед разработчиками интеллектуальных систем поддержки принятия решений, является проблема повышения их эффективности, которая непосредственно связана с проблемами повышения эффективности процедур поиска решений и повышения надежности таких систем. В последние годы эти проблемы встали наиболее остро в связи с расширением сферы применения интеллектуальных систем в деятельности человека, увеличением сложности задач, для решения которых человек хотел бы использовать компьютер.
Одним из подходов к созданию интеллектуальных систем является подход семиотического моделирования, предложенный Д.А. Поспеловым и развиваемый Г.С. Осиповым, который предоставляет математический базис для построения интеллектуальных систем качественно нового уровня. Так, на смену формальной системе и ее частичных модификаций приходит семиотическая система, являющаяся фундаментом для создания семиотических моделей, позволяющих адекватно описывать современные сложные проблемные среды за счет изменения элементов формальной системы.
В первой главе освещены основные научно-практические направления, занимающиеся созданием информационных систем, в том числе и систем поддержки принятия решений. Приведены классификации методологий и технологий создания информационных систем, обоснована необходимость их разработки с использованием интеллектуальных методов. Дана постановка задачи целеполагания, для решения которой разрабатывается ИСППР, функционирующая в сложных проблемных средах. Эта задача является одной из наиболее важных задач создания интеллектуальных систем, поскольку для их разработки должна быть сформулирована проблема, которая и формализуется в задаче целеполагания. Проведен анализ основ ситуационного управления и семиотического моделирования, предложенных Д.А. Поспеловым, и логических методов создания ИСППР. Рассмотрены ситуационное исчисление, созданное Р. Рейтером и положенное в основу языка логического программирования ООЬСЮ; ситуационное исчисление, предложенное Дж. Маккарти, и исчисление событий, разработанное Р. Миллером и М. Шенехем. На основе проведенного анализа обоснована необходимость разработки методов создания интеллектуальных систем для решения задачи целеполагания с использованием логико-семиотического аппарата.
Во второй главе описаны этапы методологии «ЛОГСЕМИС», предназначенной для создания интеллектуальных систем различного назначения, в том числе и для построения ИСППР, базирующихся на логико-семиотической модели представления знаний, функционирующих в сложных проблемных средах и используемых для решения задачи целеполагания. Приведено описание методологии, включающей методы создания интеллектуальных систем такого типа па всех этапах их построения: идентификации, концептуализации, формализации, выполнения, тестирования и опытной эксплуатации. На основе этой методологии осуществляется разработка блоков целеполагания, адаптации и объяснений. Методы создания этих блоков реализованы в программном инструментальном средстве поддержки методологии «ЛОГСЕМИС», внедрение которого осуществляется на этапе опытной эксплуатации; также встроенными блоками в этом средстве являются база знаний, метарешатель, решатель, которые тоже входят в состав интеллектуальной системы. Приведена базовая архитектура интеллектуальной системы, разрабатываемой на основе методологии
«ЛОГСЕМИС», в которой выделены блоки, используемые для реализации процесса поиска решений в логико-семиотической модели представления знаний. Описана схема ее функционирования.
Предложена адаптация методологии «ЛОГСЕМИС» для создания ИСППР по планированию тепловых нагрузок групповых объектов.
В третьей главе рассмотрена разработка прототипов информационных систем, основанных на СУБД, в CASE-средстве Rational Rose Enterprise и среде программирования C++Builder, позволяющая студентам получить не только теоретические знания по созданию информационных систем, но и практические навыки по их разработке.
Выражаю глубокую признательность за помощь в работе профессорам кафедры прикладной математики НИУ МЭИ(ТУ) В.Н. Вагину и В.П. Кутепову.
Желаю успехов в овладении логическими методами для создания интеллектуальных систем поддержки принятия решений.
Автор
