Экспертные системы и системы поддержки принятия решений ЭС

В последние годы доминирующим направлением в применении вычислительной техники в человеко-машинных системах стали «экспертные системы».

Экспертная система — это «воплощение в ЭВМ компоненты опыта эксперта, основанной на знаниях в такой форме, что машина может дать интеллектуальный совет или принять интеллектуальное решение относительно обрабатываемой функции.

Экспертная система — это «воплощение в ЭВМ компоненты опыта эксперта, основанной на знаниях в такой форме, что машина может дать интеллектуальный совет или принять интеллектуальное решение относительно обрабатываемой функции. Желательно дополнительное свойство (которое многие считают главным) — способность системы по требованию объяснять ход своих рассуждений понятным пользователю образом. Обеспечиваются эти свойства в результате программирования, основанного на формальных правилах».

Экспертные системы в сущности моделируют поведение эксперта при принятии решения в конкретной предметной области. Исходя из этого необходимым условием является то, что должны быть известны люди, которые справляются с поставленными задачами. Затем их предметная деятельность изучается для определения необходимых знаний. База знаний представляет собой связанные между собой сведения, факты и правила, заранее структурированные и интерпретированные. Характерным для экспертных систем является применение аппарата нечетких множеств.

За рубежом находит применение ряд экспертных систем для операторов энергетических объектов. Они обеспечивают:
информацию о текущем состоянии энергоблока; анализ сообщений и привлечение внимания оператора к серьезным нарушениям;
интерактивное проведение диагностики причин нарушений;
выбор необходимых действий по устранению причин нарушений.
Применение искусственного интеллекта должно позволить решать слабоструктурированные проблемы при использовании АСУ.

Искусственный интеллект приводит к существенному расширению теории автоматизации. Особенно важна связь методов искусственного интеллекта с «классическими» моделями автоматизации. Хотя применение эвристических методов в управлении используется повсеместно наряду со строгим описанием, но фактически применение оптимальных эмпирических алгоритмов становится возможным лишь путем внедрения различных диалоговых систем: совещательных, консультационных, совещательно-экспертных, экспертных и систем поддержки оператора.

Совещательная система имеет строго определенную роль: обеспечить логический анализ, обзор прецедентов, т.е. объективность и надежность.
Если исходить из трехступенчатой модели принятия решения человеком в следующей форме: подготовка решения → решение → реализация решения, то основная помощь может быть оказана именно на первой стадии. Суть этой помощи заключается в том, чтобы переработать значительный поток информации и сформировать новую информацию. Обработка этой информации должна базироваться на знании процесса в форме данных и моделей или в форме правил и (или) уравнений.

Определяющую роль в построении системы играет выбор психологической модели процесса принятия решения. Выделяют дескриптивный, прескриптивный и нормативный подходы к описанию принятия решений.
Дескриптивный подход выражается в точном моделировании конкретного образца деятельности. Он подробно исследован в работах, в которых получен достаточно четкий ответ, что может и чего не может человек, оказавшись в ситуации выбора.
Наиболее используемым оказался прескриптивный подход, предписывающий, как должен поступать человек с нормальным интеллектом, если он намерен обстоятельно и систематизированно обдумывать все аспекты вполне конкретной задачи.

Если условно разделить процесс принятия решений на четыре фазы: постановка задачи, генерация альтернатив, оценка и выбор, реализация решения, то разработка программных средств ограничивается третьей фазой, а по несколько устаревшим данным зарубежные разработки охватывают процесс принятия решения в пределах 2—3 фаз. Модели фаз принятия решения являются важнейшими составляющими любых программных систем принятия решения.

Спасибо за внимание!!!