4 База знаний, Методы принятия решений. Компьютерная поддержка принятия управленческих решений

База знаний– это совокупность некоторых данных которые позволяют сделать обоснованные решения некоторого вопроса. Базы знаний применяют в системах поддержки принятия решений и в экспертных системах. В них хранятся закономерности описывающие поведение какого-либо объекта в результате различных воздействий на него. Объектом может служить какой-то процесс: химический; физический; экономический; предприятие, производство.

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 принципсимвольной природырассуждений, который заключается в том, что процесс рассуждения представляется как последовательность символьных преобразований.

Правилав базе знаний имеют вид:

Наиболее распространенный способ представления знаний - в виде конкретных фактов и правил, по которым из имеющихся фактов могут быть выведены новые. Факты представлены, например, в видетроек:

(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 истиннымилиложным, например: «Небо покрыто тучами». В таких случаях факт можно обозначить каким-либо краткимименем(например, ТУЧИ) или использовать для представления факта сам текст соответствующей фразы.

Правилав базе знаний имеют вид:

ЕСЛИ А ТО S, где А-условие;S-действие. ДействиеSисполняется, если А истинно. Наиболее часто действиеS, так же, как и условие, представляет собой утверждение, которое может бытьвыведеносистемой (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 Aможет выступать либо факт(как в данном примере), либо несколько фактовA1,...,AN, соединенные логической операциейи:

A1и A2и...и AN.

В математической логике такое выражение называется коньюнкцией. Оно считается истинным в том случае, если истиннывсеего компоненты. Пример предыдущего правила с более сложным условием:

ЕСЛИ небо покрыто тучами ибарометр 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 рабочее множество.

Правила в базе знаний служат для представления эвристических знаний (эвристик), т.е. неформальных правил рассуждения, вырабатываемых экспертом на основе опыта его деятельности. 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.

Наиболее распространенный способ представления знаний - в виде конкретных фактов и правил, по которым из имеющихся фактов могут быть выведены новые. Задача принятия решений (ЗПР) – одна из самых распространенных в любой предметной области. Ее решение сводится к выбору одной или нескольких лучших альтернатив из некоторого набора. Для того чтобы сделать такой выбор, необходимо четко определить цель и критерии (показатели качества), по которым будет проводиться оценка некоторого набора альтернативных вариантов. Тип задачи (следовательно, и метод ее решения) зависит от количества и качества доступной информации. Соответственно различают задачи принятия решений в условиях определенности, задачи в условиях риска, задачи в условиях неопределенности.

К классу задач в условиях определенностиотносятся те, для решения которых имеется достаточная и достоверная количественная информация. В этом случае применяются методы математического программирования, суть которых состоит в нахождении оптимальных решений на базе математической модели реального объекта. Основные условия применимости методов математического программирования следующие:

• задача хорошо формализована, то есть имеется адекватная математическая модель реального объекта;

• существует некоторая единственная целевая функция (критерий оптимизации), позволяющая судить о качестве рассматриваемых альтернативных вариантов;

• имеется возможность количественной оценки значений целевой функции;

• задача имеет определенные степени свободы (ресурсы оптимизации), то есть некоторые параметры функционирования системы, которые можно произвольно изменять в некоторых пределах для улучшения значений целевой функции.

Задачи в условиях риска. В тех случаях, когда возможные исходы можно описать с помощью некоторого вероятностного распределения, получаем ЗПР в условиях риска. Для построения распределения вероятностей необходимо либо иметь в распоряжении статистические данные, либо привлекать знания экспертов. Обычно для решения задач этого типа применяются методы теории одномерной или многомерной полезности.

Задачи в условиях неопределенности. Эти задачи имеют место, когда информация, необходимая для принятия решений, является неточной, неполной, неколичественной, а формальные модели исследуемой системы слишком сложны, либо отсутствуют. В таких случаях для решения задачи обычно привлекаются знания экспертов. Для решения ЗПР знания экспертов выражаются в виде некоторых количественных данных – предпочтений.

ЗПР в условиях определенности являются хорошо структурированными, в условиях риска и неопределенности – плохо структурированными.

Обработка информации может оказаться достаточно трудоемкой, при этом может возникнуть необходимость совершения нескольких итераций и желание применить различные методы для решения задачи. Поэтому именно на этом этапе возникает потребность в компьютерной поддержке процесса принятия решения.

АИС, предназначенные для решения неструктурированных задач, получили название систем поддержки принятия решений (СППР). Их созданию и распространению способствовали широкое распространение компьютеров, пакетов прикладных программ и значительные успехи в создании систем искусственного интеллекта.