Информационное обеспечение управления. Информационная система, информационная технология. Информационные ресурсы. Информационные продукты и услуги.
Методология управленческого решения представляет собой логическую организацию деятельности по разработке управленческого решения, включающую формулирование цели управления, выбор методов разработки решений, критериев оценки вариантов, составление логических схем выполнения операций.
Методы разработки управленческих решений включают в себя способы и приемы выполнения операций, необходимых в разработке управленческих решений. К ним относятся способы анализа, обработки информации, выбора вариантов действий и пр.
Организация разработки управленческого решения предполагает упорядочение деятельности отдельных подразделений и отдельных работников в процессе разработки решения. Организация осуществляется посредством регламентов, нормативов, организационных требований, инструкций, ответственности.
Технология разработки управленческого решения - вариант последовательности операций разработки решения, выбранный по критериям рациональности их осуществления, использования специальной техники, квалификации персонала, конкретных условий выполнения работы.
Решение экономических и управленческих задач всегда тесно связано с выполнением ряда операций по сбору информации, переработке её по некоторым алгоритмам и выдаче лицу, принимающему решение, в удобной форме. Очевидно, что технология принятия решений всегда имела информационную основу, хотя обработка данных и осуществлялась вручную. Однако с внедрением средств вычислительной техники в процесс управления появился специальный термин информационная технология.
Информационная технология - процесс, использующий совокупность средств и методов сбора, обработки и передачи данных (первичной информации) для получения информации нового качества о состоянии объекта, процесса или явления.
Цель информационной технологии (ИТ) - производство информации для ее анализа человеком и принятия на его основе решения по выполнению какого-либо действия. ИТ является наиболее важной составляющей процесса использования информационных ресурсов общества.
Информационная технология является процессом, состоящим из четко регламентированных правил выполнения операций, действий, этапов разной степени сложности над данными, хранящимися в компьютере. Информационная технология является понятием, отражающим современное представление о процессах преобразования информации в информационном обществе.
Понятие информационная технология возникло в последние десятилетия 20в. В процессе становления информатики. Особенностью информационных технологий является то, что в ней и предметом, и продуктом труда является информация, а орудиями труда - средства вычислительной техники и связи. Информационная технология как наука о производстве информации возникла именно потому, что информация стала рассматриваться как вполне реальный производственный ресурс наряду с другими материальными ресурсами. Причем, производство информации и ее верхнего уровня - знаний, оказывает решающее влияние на модификацию и создание новых промышленных технологий.
Компоненты информационной системы (ИС). Автоматизированные и неавтоматизированные информационные системы.
В технологическом процессе, выполняемом на ЭВМ, можно выделить следующие этапы:
подготовительный;
начальный;
основной.
Подготовительный этап связан с подготовкой программы и информационной базы к работе. Особенное значение этот этап приобретает в начальный период, при внедрении задачи. Бухгалтер заносит в машину справочные данные предприятия, корректирует план бухгалтерских счетов и состав типовых проводок. Заполняются и корректируются различные справочники: подразделений, предприятий, материалов, поставщиков, покупателей и тд. При внедрении проекта один раз вручную вводятся остатки по балансовым счетам; далее они получаются автоматически.
Начальный этап связан с операциями сбора и регистрацией первичных документов. Как уже отмечалось, возможно формирование документов вручную или автоматически.
Программа ввода документов предусматривает выполнение следующих функций:
составление регистра введенных документов с присвоением уникального их номера, даты выписки и других признаков;
автоматический ввод в документ справочных и условно-постоянных признаков (поставщики, цена и др.);
преобразование введенной цифровой информации в алфавитную;
автоматическое выполнение проводок в журнале хозяйственных операций;
удаление неверных документов;
контроль и корректировка неверной информации;
печать первичного документа;
дублирование документов.
Начальный этап заканчивается размещением данных документов в базовые массивы.
Основной этап является завершающим этапом работы с программой и связан с получением различных отчетных форм. В ходе выполнения основного этапа машиной обеспечивается получение из базы данных различных комбинированных (рабочих) массивов, используемых для составления отчетов. Каждый рабочий массив подлежит сортировке по какому-либо ключевому слову (например, номенклатурному номеру материала) и подсчету в нем итоговых данных. В результате формируется отчетная сводка, которая затем выдается
В соответствии с этим делением можно выделить несколько составляющих элементов ИС. Это блок получения информации от пользователей или параметров происходящего процесса. Второй блок это блок накопления первичной информации (база данных), куда в последующем поступят и обработанные данные, которые можно будет использовать в качестве первичных в дальнейшей работе. Блок переработки информации выполняет расчеты в соответствии с заложенным в него алгоритмом. Так как полученные новые данные необходимо предоставить конечному пользователю, то появляется еще один блок который организует интерфейс с пользователем. В функции данного блока входит не только предоставление информации, но и управление всем процессом обработки информации в зависимости от «реакции» пользователя.
Автоматизированные информационные системы это системы принимающие решение по обработке информации и управлению без участия человека, в неавтоматизированных по результатам преобразования информации человек формирует управляющее воздействие.
Классификационные признаки информационных систем. Основные направления автоматизации управления: САПР, АСУ ТП, АСУП, АСУ ГПС, ИАСУ.
САПР – система автоматизации проектирования, служит для автоматизации труда человека по подбору структуры, составных элементов и их праметров при проектировании какой-нибудь системы, комплекса и т.д.
АСУ ТП – Автоматизированная система управления технологическим процессом.
Человек не может уследить за работой таких агрегатов и технологических комплексов и тогда на помощь ему приходит АСУ ТП. В АСУ ТП за работой технологического комплекса следят многочисленные датчики-приборы, изменяющие параметры технологического процесса (например, температуру и толщину прокатываемого металлического листа), контролирующие состояние оборудования (температуру подшипников турбины) или определяющие состав исходных материалов и готового продукта. Таких приборов в одной системе может быть от нескольких десятков до нескольких тысяч.
АСУП - Автоматизированная система управления предприятием
АСУ ГПС - Автоматизированная система управления гибкой производственной системой
Гибкая производственная система - совокупность в разных сочетаниях технологического оборудования с числовым программным управлением (ЧПУ), роботизированных технологических комплексов, гибких производственных модулей и систем обеспечения их функционирования в автоматическом режиме в течение заданного интервала времени. Она обладает свойством автоматизированной переналадки при производстве изделий произвольной номенклатуры.
Состав информационных и управляющих функций, которые реализуются на уровне ГПМ с помощью средств локальной автоматики и автономной микроЭВМ, определяется для каждого модуля.
К информационным функциям на этом уровне относятся:
∙ контроль технологических параметров;
∙ проверка работы технологического оборудования и транспортных систем в составе модуля;
∙ контроль выполнения операций;
∙ пооперационный учет обработанных изделий;
∙ подготовка и передача инфорации на высший уровень управления.
К управляющим функциям модуля относятся управление режимами работы оборудования и транспортных систем внутри модуля, а также диагностика их неисправностей.
Управляющая микроЭВМ второго уровня формирует информацию для передачи на высший уровень.
Обработанная и сформированная с помощью микроЭВМ технологического модуля информация передается на третий уровень управления группой модулей, автоматическими складскими системами и автоматическими транспортными системами.
Информационными функциями этого уровня являются:
∙ контроль движения изделий по технологическому маршруту обработки;
∙ пооперационный учет обработанных изделий;
∙ учет годных и бракованных изделий;
∙ диагностика функционирования транспортно-накопительных систем и технологических модулей;
∙ контроль уровня запасов предметов обработки, обеспечивающих бесперебойность процесса.
К управляющим функциям третьего уровня относятся:
∙ задание технологических режимов обработки изделия;
∙ управление поиском предметов обработки на складах и в накопителях, а также их загрузкой, транспортировкой, выгрузкой и установкой на приемные устройства с требуемой точностью;
∙ сигнализация о достижении критических ситуаций по уровню запасов на складах и накопителях,
∙ автоматическая остановка технологического комплекса при аварийных ситуациях и сигнализация об этом.
Управляющие сигналы передаются на микроЭВМ технологических модулей, а общая информация о работе технологического комплекса поступает на следующий, четвертый, уровень управления предприятием.
ИАСУ - Интегрированная автоматизированная система управления.
Интеграции систем, реализующих различные информационные технологии в единый комплекс, получил название ИАСУ - (интегрированная автоматизированная система управления),
Первоначально появление и внедрение ИАСУ (СIM) однозначно связывалось с высокоавтоматизированными производственными комплексами типа гибких автоматизированных производств и даже полностью автоматизированных предприятий. Однако дальнейшее развитие показало целесообразность внедрения ИАСУ на предприятиях с умеренным уровнем автоматизации технологических процессов. Существенным оказалось создание в рамках предприятия единого информационного пространства или интегрированной информационной среды, охватывающей все этапы жизненного цикла выпускаемой этим предприятием продукции.
Именно идея интегрированной информационной средыи информационной интеграции стадий жизненного цикла стала базовой при выработке подхода, получившего в США название CALS (Continuous Acquisition and Life cycle Support - непрерывная информационная поддержка поставок и жизненного цикла). Инициатором этого подхода и доведения его до уровня международных стандартов стало Министерство обороны США в связи с необходимостью повышения эффективности управления и сокращения затрат на информационное взаимодействие между государственными учреждениями и коммерческими предприятиями при поставках и в ходе последующей эксплуатации вооружений и военной техники [2]. В настоящее время идея CALS сформировалась в целое направление в области ИТ и оформилась в виде серии международных стандартов ISO, государственных
стандартов США и нормативных документов Министерства обороны США.
База знаний, методы принятия решений. Компьютерная поддержка принятия управленческих решений.
База знаний- наиболее важная компонента экспертной системы, на которой основаны ее «интеллектуальные способности». В отличие от всех остальных компонент ЭС, база знаний- «переменная » часть системы, которая может пополняться и модифицироваться инженерами знаний и опыта использование ЭС, между консультациями (а в некоторых системах и в процессе консультации). Существует несколько способов представления знаний в ЭС, однако общим для всех них является то, что знания представлены в символьной форме (элементарными компонентами представления знаний являются тексты, списки и другие символьные структуры). Тем самым, в ЭС реализуется принцип символьной природы рассуждений, который заключается в том, что процесс рассуждения представляется как последовательность символьных преобразований.
Наиболее распространенный способ представления знаний - в виде конкретных фактов и правил, по которым из имеющихся фактов могут быть выведены новые. Факты представлены, например, в виде троек:
(АТРИБУТ ОБЪЕКТ ЗНАЧЕНИЕ).
Такой факт означает, что заданный объект имеет заданный атрибут (свойства) с заданным значением. Например, тройка (ТЕМПЕРАТУРА ПАЦИЕНТ1 37.5) представляет факт «температура больного, обозначаемого ПАЦИЕНТ1, равна 37.5». В более простых случаях факт выражается неконкретным значением атрибута, а каким либо простым утверждением, которое может быть истинным или ложным, например: «Небо покрыто тучами». В таких случаях факт можно обозначить каким-либо кратким именем (например, ТУЧИ) или использовать для представления факта сам текст соответствующей фразы.
Правила в базе знаний имеют вид:
ЕСЛИ А ТО S, где А- условие; S- действие. Действие S исполняется, если А истинно. Наиболее часто действие S, так же, как и условие, представляет собой утверждение, которое может быть выведено системой (то есть становится ей известной), если истинно условие правила А.
Правила в базе знаний служат для представления эвристических знаний (эвристик), т.е. неформальных правил рассуждения, вырабатываемых экспертом на основе опыта его деятельности.
Простой пример правила из повседневной жизни:
ЕСЛИ небо покрыто тучами
ТО скоро пойдет дождь.
В качестве условия A может выступать либо факт(как в данном примере), либо несколько фактов A1,...,AN, соединенные логической операцией и:
A1 и A2 и ... и AN.
В математической логике такое выражение называется коньюнкцией. Оно считается истинным в том случае, если истинны все его компоненты. Пример предыдущего правила с более сложным условием:
ЕСЛИ
небо покрыто тучами и барометр падает
ТО
скоро пойдет дождь. (Правило 1).
Действия, входящие в состав правил, могут содержать новые факты. При применении таких правил эти факты становятся известны системе, т.е. включаются в множество фактов, которое называется рабочим множеством. Например, если факты «Небо покрыто тучами» и «Барометр падает» уже имеются в рабочем множестве, то после применения приведенного выше правила в него также включается факт «Скоро пойдет дождь».
Если система не может вывести некоторый факт, истинность или ложность которого требуется установить, то система спрашивает о нем пользователя. Например:
ВЕРНО ЛИ, ЧТО небо покрыто тучами?
При получении положительного ответа от пользователя факт «Небо покрыто тучами» включается в рабочем множество.
Существуют динамические и статические базы знаний. Динамическая база знаний изменяется со временем. Ее содержимое зависит и от состояния окружающей. Новые факты, добавляемые в базу знаний, являются результатом вывода, который состоит в применении правил к имеющимся фактам.
В системах с монотонным выводом факты, хранимые в базе знаний, статичны, то есть не изменяются в процессе решения задачи. В системах с немонотонным выводом допускается изменение или удаление фактов из базы знаний. В качестве примера системы с немонотонным выводом можно привести ЭС, предназначенную для составления перспективного плана капиталовложения компании. В такой системе по вашему желанию могут быть изменены даже те данные, которые после вывода уже вызвали срабатывание каких-либо правил. Иными словами имеется возможность модифицировать значения атрибутов в составе фактов, находящихся в рабочей памяти. Изменение фактов в свою очередь приводит к необходимости удаления из базы знаний заключений, полученных с помощью упомянутых правил. Тем самым вывод выполняется повторно для того, чтобы пересмотреть те решения, которые были получены на основе подвергшихся изменению фактов.
Система поддержки принятия решений и ее состав. Компоненты системы поддержки принятия решений. Внешние данные, система управления данными и ее возможности. Модели: стратегические, тактические, оперативные, математические.
Область применения СППР – это слабоструктурированные проблемы. Для таких задач характерна неопределенность, делающая невозможным отыскание единственного объективно наилучшего решения. Поэтому при принятии решений в таких ситуациях должен использоваться более тонкий инструментарий определения системы предпочтений, более глубокий сопоставительный анализ альтернативных вариантов. Для выработки альтернативных вариантов решений и их оценки могут быть использованы эксперты. СППР представляют собой реализацию современных управленческих технологий, основанных на широком использовании возможностей современных ЭВМ. Основная задача СППР – повышение эффективности принимаемых ЛПР решений на основании оценочной, аналитической и информационной работы эксперта при подготовке решения. При подготовке альтернативных вариантов решений оцениваются качественные и количественные параметры, характерезующие объект принятия решений, определяется единственный предпочтительный либо несколько лучших альтернативных вариантов, осуществляется полное либо частичное упорядочение по предпочтительности альтернативных вариантов, альтернативные варианты разбиваются на классы и т.д.
Поддержка процесса принятия управленческих решений предусматривает разделение его на три основные ступени: интеллектуальную ступень, конструирование и выбор. Термин «поддержка» подразумевает различные шаги и задачи на каждом этапе процесса принятия решений
Прецедент — это описание проблемы или ситуации в совокупности с подробным указанием действий, предпринимаемых в данной ситуации для решения данной проблемы. Прецедент включает: проблемную ситуацию, которая описывает состояние исследуемого процесса, когда произошел прецедент; решение этой проблемы, а также результат, который описывает состояние исследуемого процесса после произошедшей проблемной ситуации. Вывод, основанный на прецедентах, существенно отличается от других подходов искусственного интеллекта: вместо манипулирования общими знаниями в прикладной области базы знаний прецедентов использует специфические знания относительно конкретных проблемных ситуаций из предыдущего опыта. Решение в новой проблемной ситуации осуществляется путем нахождения похожего прецедента в прошлом, и затем это решение многократно используется в последующих проблемных ситуациях. Проблемная ситуация из предыдущего опыта, которая была зафиксирована и изучена таким образом, что она может многократно использоваться в решении будущих проблем, в совокупности с принятым решением, представляет собой предыдущий или сохраняемый прецедент. Очевидно, новый или нерешенный прецедент — описание новой проблемы, которая будет решена. Вывод, основанный на прецедентах, — циклический и интегрированный процесс решения проблемы, изучение опыта принятия решений.
Если при решении задачи определена проблемная ситуация, то прецедент сохраняется в БЗ для решения похожих проблем. Если попытка решения задачи ошибочна, то причина ошибки идентифицируется и запоминается в БЗ для исключения похожей ошибки в будущем.
В зависимости от назначения СППР можно выделить стратегические модели предсказывающие развитие событий в будущем, тактические представляющие методику действий в предполагаемых ситуациях, оперативную модель подсказывающую каким образом поступить в настоящее время и математические представляющие события в виде связанных математических формул.
Экспертные системы, их разновидности и классификация. Экспертные системы как инструмент интеллектуализации процессов обработки информации. Области применения экспертных систем.
Бесспорно совершенно, что для принятия обоснованных решений необходимо опираться на опыт, знания и интуицию специалистов. После второй мировой войны в рамках теории управления (менеджмента) стала развиваться самостоятельная дисциплина - экспертные оценки.
Методы экспертных оценок - это методы организации работы со специалистами-экспертами и обработки мнений экспертов, выраженных в количественной и/или качественной форме с целью подготовки информации для принятия решений ЛПР - лицами, принимающими решения.
Для проведения работы по методу экспертных оценок создают Рабочую группу (сокращенно РГ), которая и организует по поручению ЛПР деятельность экспертов, объединенных (формально или по существу) в экспертную комиссию (ЭК).
Существует масса методов получения экспертных оценок. В одних с каждым экспертом работают отдельно, он даже не знает, кто ещ› является экспертом, а потому высказывает свое мнение независимо от авторитетов. В других экспертов собирают вместе для подготовки материалов для ЛПР, при этом эксперты обсуждают проблему друг с другом, учатся друг у друга, и неверные мнения отбрасываются. Но не всегда есть возможность прибегнуть к услугам экспертов поэтому с появлением так называемого искусственного интеллекта стали разрабатываться программы, называемых экспертными системами (ЭС). Отличительной чертой этих программ является способность накапливать знания и опыт квалифицированных професионалов (экспертов) в какой-либо узкой предметной области. Затем при помощи знаний, накопленных в ЭС, специалисты с не очень высокой квалификацией могут решать сложные задачи на столь же высоком уровне, как и эксперты, иными словами, данные программы поддерживают средствами автоматизации не только и не столько вычислительные функции, сколько функции мыслительные, интеллектуальные, помогая пользователю принимать решения в сложных неоднозначных ситуациях.
Единого строгого определения ЭС пока нет. Чаще всего в литературе и среди специалистов используется понимание экспертной системы - как компьютерной программы, созданной для выполнения тех видов деятельности, которые под силу только человеку - эксперту, например проектирование, планирование, перевод, выдача рекомендаций. Эти программы моделируют образ мышления человека-эксперта на основе механизмов логического вывода и эвристических методов.
Определение, одобренное Комитетом по экспертным системам Британского компьютерного общества, гласит, что под экспертной системой понимается система, объединяющая возможности компьютера со знаниями и опытом эксперта в такой форме, что система может предложить РАЗУМНЫЙ СОВЕТ или осуществить РАЗУМНОЕ РЕШЕНИЕ поставленной задачи. Такая система должна уметь объяснять ход своих рассуждений в понятной форме.
Все экспертные системы являются системами искусственного интеллекта, но не все системы искусственного интеллекта являются ЭС. Например, программа распознования печатного текста или голосовых сообщений относится к интеллектуальным системам, но не является экспертной системой, поскольку решение подобной задачи под силу любому человеку. Для ЭС характерно наличие цели функционирования, состоящей в решении сложных проблем, решение которых под силу специалисту высокой квалификации - эксперту.
На основе приведенных определений выделим характерные черты ЭС:
алгоритмы функционирования ЭС имитируют подход к решению проблемы со стороны человека;
умение объяснять свои действия в понятной для человека форме;
наличие естественно - языкового интерфейса.
Различают ЭС предметно-ориентированные и ЭС-оболочки, предназначенные для наполнения любым предметным знанием. Экспетные системы могут строиться на основе представления знаний в виде набора правил (rule - based - подход) и на базе адаптивного подхода, основанного на обучении системы на примерах (case - based - подход).
Экспертные системы первого поколения строились преимущественно на основе правилоориентированного подхода. Такие экспертные системы назывались правилоориентированными или продукционными.
В ЭС, основанных на правилах, предметные знания представляются набором правил, которые проверяются через набор фактов или знаний о текущей ситуации.
Специализированные продукционные системы нашли широкое приминение в различных областях человеческой деятельности. Однако наиболее популярными ЭС являются оболочки Guru, KEE, LOOPS, которые могут быть наполнены любым предметным знанием.
Области применения экспертных систем.
Необходимо отметить, что в настоящее время технология экспертных систем используется для решения различных типов задач (интерпретация, предсказание, диагностика, планирование, конструирование, контроль, отладка, инструктаж, управление ) в самых разнообразных проблемных областях, таких, как финансы, нефтяная и газовая промышленность, энергетика, транспорт, фармацевтическое производство, космос, металлургия, горное дело, химия, образование, целлюлозно-бумажная промышленность, телекоммуникации и связь и др.
а) Медицинская диагностика.
Диагностические системы используются для установления связи между нарушениями деятельности организма и их возможными причинами. Наиболее известна диагностическая система MYCIN, которая предназначена для диагностики и наблюдения за состоянием больного при менингите и бактериальных инфекциях. Ее первая версия была разработана в Стенфордском университете в середине 70-х годов. В настоящее время эта система ставит диагноз на уровне врача-специалиста. Она имеет расширенную базу знаний, благодаря чему может применяться и в других областях медицины.
б) Прогнозирование.
Прогнозирующие системы предсказывают возможные результаты или события на основе данных о текущем состоянии объекта. Программная система “Завоевание Уолл-стрита” может проанализировать конъюнктуру рынка и с помощью статистических методов алгоритмов разработать для вас план капиталовложений на перспективу. Она не относится к числу систем, основанных на знаниях, поскольку использует процедуры и алгоритмы традиционного программирования. Хотя пока еще отсутствуют ЭС, которые способны за счет своей информации о конъюнктуре рынка помочь вам увеличить капитал, прогнозирующие системы уже сегодня могут предсказывать погоду, урожайность и поток пассажиров. Даже на персональном компьютере, установив простую систему, основанную на знаниях, вы можете получить местный прогноз погоды.
в) Планирование.
Планирующие системы предназначены для достижения конкретных целей при решении задач с большим числом переменных. Дамасская фирма Informat впервые в торговой практике предоставляет в распоряжении покупателей 13 рабочих станций, установленных в холле своего офиса, на которых проводятся бесплатные 15-минутные консультации с целью помочь покупателям выбрать компьютер, в наибольшей степени отвечающий их потребностям и бюджету. Кроме того, компания Boeing применяет ЭС для проектирования космических станций, а также для выявления причин отказов самолетных двигателей и ремонта вертолетов. Экспертная система XCON, созданная фирмой DEC, служит для определения или изменения конфигурации компьютерных систем типа VAX и в соответствии с требованиями покупателя. Фирма DEC разрабатывает более мощную систему XSEL, включающую базу знаний системы XCON, с целью оказания помощи покупателям при выборе вычислительных систем с нужной конфигурацией. В отличие от XCON система XSEL является интерактивной.
г) Интерпретация.
Интерпретирующие системы обладают способностью получать определенные заключения на основе результатов наблюдения. Система PROSPECTOR, одна из наиболее известных систем интерпретирующего типа, объединяет знания девяти экспертов. Используя сочетания девяти методов экспертизы, системе удалось обнаружить залежи руды стоимостью в миллион долларов, причем наличие этих залежей не предполагал ни один из девяти экспертов. Другая интерпретирующая система- HASP/SIAP. Она определяет местоположение и типы судов в тихом океане по данным акустических систем слежения.
д) Контроль и управление.
Системы, основанные на знаниях, могут применятся в качестве интеллектуальных систем контроля и принимать решения, анализируя данные, поступающие от нескольких источников. Такие системы уже работают на атомных электростанциях, управляют воздушным движением и осуществляют медицинский контроль. Они могут быть также полезны при регулировании финансовой деятельности предприятия и оказывать помощь при выработке решений в критических ситуациях.
е) Диагностика неисправностей в механических и электрических устройствах.
В этой сфере системы, основанные на знаниях, незаменимы как при ремонте механических и электрических машин (автомобилей, дизельных локомотивов и т.д.), так и при устранении неисправностей и ошибок в аппаратном и программном обеспечении компьютеров.
ж) Обучение.
Системы, основанные на знаниях, могут входить составной частью в компьютерные системы обучения. Система получает информацию о деятельности некоторого объекта (например, студента) и анализирует его поведение. База знаний изменяется в соответствии с поведением объекта. Примером этого обучения может служить компьютерная игра, сложность которой увеличивается по мере возрастания степени квалификации играющего. Одной из наиболее интересных обучающих ЭС является разработанная Д.Ленатом система EURISCO, которая использует простые эвристики. Эта система была опробована в игре Т.Тревевеллера, имитирующая боевые действия. Суть игры состоит в том, чтобы определить состав флотилии, способной нанести поражение в условиях неизменяемого множества правил. Система EURISCO включила в состав флотилии небольшие, способные провести быструю атаку корабли и одно очень маленькое скоростное судно и постоянно выигрывала в течение трех лет, несмотря на то, что в стремлении воспрепятствовать этому правила игры меняли каждый год.
Большинство ЭС включают знания, по содержанию которых их можно отнести одновременно к нескольким типам. Например, обучающая система может также обладать знаниями, позволяющими выполнять диагностику и планирование. Она определяет способности обучаемого по основным направлениям курса, а затем с учетом полученных данных составляет учебный план. Управляющая система может применяться для целей контроля, диагностики, прогнозирования и планирования. Система, обеспечивающая сохранность жилища, может следить за окружающей обстановкой, распознавать происходящие события (например, открылось окно), выдавать прогноз (вор-взломщик намеревается проникнуть в дом) и составлять план действий (вызвать полицию).
Компоненты информационной технологии в экспертной системе. Решение, объяснение решения, система правил, семантические модели, интерпретатор, модуль создания системы, оболочка экспертных систем.
Структура ЭС
Экспертные системы имеют две категории пользователей и два отдельных “входа”, соответствующих различным целям взаимодействия пользователей с ЭС:
1)обычный пользователь (эксперт), которому требуется консультация ЭС- диалоговый сеанс работы с ней, в процессе которой она решает некоторую экспертную задачу. Диалог с ЭС осуществляется через диалоговый процессор- специальную компоненту ЭС. Существуют две основные формы диалога с ЭС- диалог на ограниченном подмножестве естественного языка ( с использованием словаря- меню (при котором на каждом шаге диалога система предлагает выбор профессионального лексикона экспертов) и диалог на основе из нескольких возможных действий);
экспертная группа инженерии знаний, состоящая из экспертов в предметной области и инженеров знаний. В функции этой группы входит заполнение базы знаний, осуществляемое с помощью специализированной диалоговой компоненты ЭС - подсистемы приобретения знаний, которая позволяет частично автоматизировать этот процесс.