Пакеты имитационного моделирования для ПЭВМ

Б17 В1

Априорная информация [prior information] — предварительные данные, представления исследователя, используемые при формировании экономико-математической модели. Их источником могут быть, во-первых, теоретические соображения (например, представление об отрицательной зависимости спроса от цены продукта в функции спроса), во-вторых, предшествующие статистические исследования, в которых уже оценивались некоторые элементы, в том числе параметры будущей модели (например, в функции спроса может использоваться априорная для данной модели оценка эластичности спроса от дохода). В современных условиях, когда накапливаются гигантские массивы информации, ее анализ, классификация и предварительная обработка становятся одним из решающих условий успешности построения и применения экономико-математических моделей.

Экспертная система – это программа использующая знание экспертов для принятия решения в узкой предметной области используется когда нельзя применить алгоритм.

Основой экспертной системы является базы знаний. В экспертной системе последовательность получения ответа определяется не алгоритмом, а содержанием информации , то есть продукционных правил.

Экспертные системы относятся к интеллектуальным системам Экспертная система - это компьютерная программа, содержащая накопленные знания специалистов в определенной предметной области, Эта программа способна вырабатывать рекомендации, какие бы дал эксперт-человек, запрашивая при необходимости дополнительную информацию. Экспертные системы могут работать на том же уровне что и эксперты, а в некоторых случаях они лучше, потому что в нее вложен коллективный опыт их создателей.

Определим знания как систему понятий и отношений между ними. Задача, подлежащая решению с помощью экспертной системы, формулируется в терминах принятых в этой системе. Будем различать в конкретной предметной области следующие типы знаний: понятийные, конструктивные, процедурные, фактографические и метазнания.

· Понятийные - набор понятий, которыми пользуются при решении данной задачи. Этот тип знаний вырабатываются в фундаментальных науках и теоретических разделах прикладных наук.

· Конструктивные - это знания о наборах возможных структур объектов и взаимодействии между их частями. Получение этого типа знаний характерно для техники и большей части прикладных наук.

· Процедурные знания - используемые в выбранной предметной области методы, алгоритмы и программы, полезные для данного конкретного приложения, которые можно использовать, передавать и объединять в библиотеки.

· Фактографические - количественные и качественные характеристики объектов и явлений.

· Метазнания - знания о порядке и правилах применения знаний.

. Упрощенный алгоритм функционирования экспертных систем обратного вывода можно представить в следующем виде.

1. Задается набор целей - переменных, значение которых требуется определить с помощью экспертной системы. Список этих переменных через интерфейс вводится в рабочую память.

2. В базе знаний машина логического вывода выделяет список правил, из которых можно найти неизвестные переменные в рабочей памяти.

3. Из условий выделенных правил, определяются остальные переменные, необходимые для применения правил.

4. Определяется, какие из найденных в п.3 переменных можно получить из правил базы знаний.

5. Дополняется список целей переменными найденными в п.4.

6. Значения переменных из списка определенного в п.3, за исключением найденных в п.4, запрашиваются у пользователя.

7. Производится попытка применения правил базы знаний для достижения поставленных целей.

8. Если не все цели достигнуты (не удалось применить все правила, определяющие интересующие нас переменные), производится переход к п.2, исключив из списка целей найденные переменные.

9. По достижению всех первоначально поставленных целей диспетчер прекращает работу машины логического вывода и через интерфейс выводит пользователю значения этих переменных. Логический вывод прекращается также, если нельзя достичь поставленных целей.

В большинстве реально работающих экспертных систем, как правило, используются различные модификации и комбинации рассмотренных выше алгоритмов.

А. Своевременность есть требование, значение которого отличные во всех остальных отношениях работники информации не могут понять. В чисто научных работах своевременность часто не играет важной роли. В нашей аналитической работе ценность почти всех документов зависит от того, насколько они полезны, прямо или косвенно, для обеспечения инновационной деятельности ПРОГНОЗ-ПАРКа. Полезность информации тесно связана с ее своевременностью. Ценность любого аналитического документа быстро падает со временем.

Б. Достоверность информации имеет первостепенное значение. Недооценка и переоценка различных фактов или уклончивость при освещении темы могут принести большой вред. Важнейшими условиями, выполнение которых обеспечивает достоверность информации, являются правильный отбор фактов, выделение важных моментов, глубокое понимание действительности.

В. Ясность изложения. Много своевременной и достоверной информации не достигает своей цели, так как она не понятна, ее не читают и ей не верят. При изложении надо особенно следить за тем, чтобы материал хорошо читался, был написан просто, ясно и снабжен схемами и иллюстрациями. Читатель должен ясно представлять себе, в какой степени достоверна информация. Следует раскрывать значение приводимых фактов.

Ниже формулируются требования к отдельным модулям экспертной системы.

База данных должна во-первых, обеспечивать хранение и быстрый поиск обрабатываемых данных, а во-вторых, осуществлять передачу информации между отдельными выполняемыми модулями. Основываясь на опыте эксплуатации разработанных пакетов прикладных программ, долговременное хранение исходных данных следует организовать в ASCII-файлах. Передача информации между отдельными программами пакета для обеспечения надежности должна осуществляться с помощью файлов специальных форматов.

База знанийдолжна включать математические модели, описывающие конкретную проблемную область и иерархические связи между ними, определяемые правилами. Желательно, чтобы возможно большая часть базы знаний хранилась не в исполняемых модулях, а в файлах типа ASCII, .MDB или .DBF. Это существенно облегчит обновление базы знаний.

База программ (решатель) должна быть выполнена в виде автономных программных модулей, реализующих отдельные статистические процедуры. Сборка этих модулей в исполняемые программы должна производиться с учетом особенностей оговоренного типа обрабатываемых данных. Система правил, сосредоточенная в решателе, должна гибко реагировать на соотносимость данных и моделей, включая такие тонкие вопросы, как оценка устойчивости решения обратных задач и установление иерархических связей между семействами математических моделей.