close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

Xoq cno6otHufi IOn., vryx. .{en., xen ^ z 2;pdf

код для вставкиСкачать
3908
УДК 004.8(075.8)
МЕТОДЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО
ПЛАНИРОВАНИЯ В УПРАВЛЕНИИ
ПОСТРОЕНИЕМ ИНТЕГРИРОВАННЫХ
ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ
Г.В. Рыбина
Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»
Россия, 115409, Москва, Каширское ш., 31
E-mail: [email protected]
Ю.М. Блохин
Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»
Россия, 115409, Москва, Каширское ш., 31
E-mail: [email protected]
Ключевые слова: интегрированные экспертные системы, задачно-ориентированная методология, комплекс АТ-ТЕХНОЛОГИЯ, интеллектуальная программная среда, интеллектуальный планировщик, интеллектуальное планирование, типовые проектные процедуры, повторно-используемые компоненты
Аннотация: В данной работе рассматриваются проблемы интеллектуализации процессов разработки интегрированных экспертных систем на основе задачноориентированной методологии и инструментального программного комплекса
АТ-ТЕХНОЛОГИЯ. Описывается опыт применения методов интеллектуального планирования для синтеза макетов архитектуры прототипов интегрированных экспертных
систем на основе использования интеллектуального планировщика, повторноиспользуемых компонентов, типовых проектных процедур и др. компонентов интеллектуальной программной среды комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ.
1. Введение
Проблемы интеллектуальной и технологической поддержки процессов построения
интегрированных экспертных систем (ИЭС), обладающих мощной функциональностью
и масштабируемой архитектурой, приобретают все большую значимость и актуальность. Впервые эти вопросы стали рассматриваться в рамках задачно-ориентированной
методологии построения ИЭС [1] и поддерживающего эту методологию программного
инструментария – комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ, представляющего собой автоматизированное рабочее место инженера по знаниям [1, 2].
Опыт, накопленный в ходе создания целого ряда прикладных ИЭС [1, 3], в частности, разработки и использования обучающих ИЭС [4], показал, что значительная часть
проблем при разработке ИЭС связана с высокой сложностью этапов проектирования и
реализации систем данного класса, причем существенное влияние на специфику и организацию данных этапов жизненного цикла (ЖЦ) оказывает конкретная проблемная
область (ПрО). Достаточно значимым остается и человеческий фактор, влияние которого приводит, как правило, к повышению трудозатрат и затягиванию сроков разработки,
XII ВСЕРОССИЙСКОЕ СОВЕЩАНИЕ ПО ПРОБЛЕМАМ УПРАВЛЕНИЯ
ВСПУ-2014
Москва 16-19 июня 2014 г.
3909
а специфика технологии построения ИЭС в ряде случаев не позволяет использовать методы и приемы традиционного программирования.
Поэтому значительное место в рамках задачно-ориентированной методологии построения ИЭС стало отводиться методам и средствам интеллектуальной программной
поддержки процессов разработки, которые объединяются общим понятием «интеллектуальная среда» (основные положения методологии отражены в монографии [1] и других работах, например [2-5]. Полное формальное описание модели интеллектуальной
среды и методов реализации отдельных компонентов представлено в [1], поэтому здесь
приведем только краткое описание этой модели в виде четверки M AT  KB, K , P, TI ,
где KB – технологическая база знаний (БЗ) о составе проекта и типовых проектных
решениях, используемых при разработке ИЭС; K  K i , i  1,..., m – множество текущих
контекстов K i , состоящих из множества объектов из KB , редактируемых или выполняющихся на текущем шаге управления; P – специальная программа – интеллектуальный планировщик, управляющая процессами разработки и тестирования ИЭС;
TI  TI i  , i  1,..., n – множество инструментов TI i , применяющихся на различных этапах разработки ИЭС.
Декларативной основой процесса интеллектуальной поддержки разработки ИЭС
является компонент KB , выступающий в качестве информационного хранилища в данной среде и определяемый как KB  WKB , CKB , PKB , где WKB – это БЗ, содержащая
знания о типовых проектных процедурах (ТПП), описывающих последовательности и
способы применения тех или иных инструментальных средств при создании прикладных ИЭС, а также последовательности этапов создания ИЭС; CKB – это БЗ, включающая знания об использовании ТПП и повторно-используемых компонентов (ПИК),
включая фрагменты созданных ранее прототипов ИЭС; PKB (опционально) – представляет собой БЗ, содержащую специфические знания, используемые на различных этапах
создания прототипа ИЭС для решения задач, требующих нестандартного подхода.
Текущий контекст K i представляется в виде совокупности K i  KD, KP , где KD –
декларативный контекст, предназначенный для хранения статической декларативной
информации о структуре проекта, инженере по знаниям и текущем пользователе; KP –
процедурный контекст, включающий в себя объекты, явно влияющие на дальнейшие
шаги планировщика (этап ЖЦ системы, текущий редактируемый или исполняемый
объект, текущая цель, текущий исполнитель, глобальный план разработки и т.д.).
Основной процедурный (операционный) компонент – интеллектуальный планировщик P в общем виде описывается моделью P  SK , AF , Pa, Pb, I , GP , где SK –
состояние текущего контекста, при котором активизируется планировщик;
AF   AFi  , i  1,..., k – множество функциональных модулей AFi , входящих в состав
планировщика; Pa – процедура выбора текущей цели на основании глобального плана
разработки; Pb – процедура выбора наилучшего функционального модуля-исполнителя
из списка возможных кандидатов; I – процедуры, обеспечивающие интерфейс с соответствующими компонентами комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ; GP – процедуры работы
с глобальным планом разработки ИЭС.
Таким образом, базовыми компонентами интеллектуальной программной среды
поддержки разработки ИЭС являются средства интеллектуального планирования действий инженера по знаниям и исполнения построенного плана, т.е. интеллектуальный
планировщик.
Следует отметить, что современные методы интеллектуального планирования
достаточно детально описаны в целом ряде работ, в частности [6-8], и имеют широкий
XII ВСЕРОССИЙСКОЕ СОВЕЩАНИЕ ПО ПРОБЛЕМАМ УПРАВЛЕНИЯ
ВСПУ-2014
Москва 16-19 июня 2014 г.
3910
спектр применений в таких областях, как: управление автономными роботами, например [8]; композиции веб-сервисов (т.е. получение новой функциональности путем сбора многократно выполняемых сервисов для их совместного выполнения) [9]; автоматизированное обучение (в частности, для построения индивидуальных планов обучения
[10]); калибровка оборудования с учетом нехватки времени и ограниченности ресурсов
[11]; ресурсно-календарное планирование [6, 12, 13], либо оптимальное использование
ресурсов во времени [14], в том числе в производственных процессах [15]; планирование вычислений в сложных распределенных системах, особенно в системах реального
времени [16]. Как правило, использование методов интеллектуального планирования
требует интеграции с методами представления знаний, темпоральными рассуждениями,
методами удовлетворения ограничений, генетическими алгоритмами и др.
Однако, сам термин «интеллектуальное планирование» до сих пор не имеет однозначного определения. В русскоязычной литературе наиболее часто встречается термин «интеллектуальное планирование» (например [7]), а в англоязычной – «автоматическое планирование» (automated planning) [8]. В обоих случаях подразумевается собственно процесс генерации плана вычислительной машиной. В контексте данной работы используется термин «интеллектуальное планирование».
К настоящему времени для комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ [1,2] создано несколько
поколений интеллектуальных планировщиков, разработанных на основе объединения
моделей и методов интеллектуального планирования с методами, применяемыми в
ИЭС [1,2,5]. В фокусе внимания данной работы находится новый этап исследований,
связанный с дальнейшим развитием базовых компонентов интеллектуальной среды,
включая интеллектуальный планировщик, на основе современных методов интеллектуального планирования, новых интерфейсных возможностей операционных систем и
графических библиотек.
2. Общая характеристика моделей и методов реализации
базовых компонентов интеллектуальной среды поддержки
разработки ИЭС
Рассмотрим кратко методы и подходы, использованные при реализации модели интеллектуальной среды поддержки разработки ИЭС, основными компонентами которой
являются технологическая БЗ о составе проекта ИЭС, ТПП и ПИК, а также интеллектуальный планировщик, управляющий процессами построения и исполнения планов разработки прототипов ИЭС. Перечислим основные цели, для достижения которых необходимо использовать знания различных типов в процессе разработки прототипа ИЭС:
проверка ссылочной целостности проекта по разработке ИЭС; автоматизированное построение диаграммы компонентов; синтез макета архитектуры прототипа ИЭС; планирование последовательности шагов по созданию прототипа ИЭС с учетом специфики и
особенностей решаемых задач; определение множества наиболее актуальных подзадач
для каждого из этапов (шагов) в ходе разработки прототипа ИЭС и др.
Задача построения плана разработки прототипа прикладной ИЭС представляет собой полноценную задачу из области искусственного интеллекта, поскольку требует
привлечения самых разных знаний о моделях и методах решения типовых задач [1], о
технологии проектирования и разработки ИЭС, о способах интеграции с внешними базами данных и пакетами прикладных программ и др. Поэтому проектом по разработке
ИЭС на основе задачно-ориентированной методологии [1] называется хранящаяся в некотором формате на физическом носителе совокупность знаний и данных о решаемой
XII ВСЕРОССИЙСКОЕ СОВЕЩАНИЕ ПО ПРОБЛЕМАМ УПРАВЛЕНИЯ
ВСПУ-2014
Москва 16-19 июня 2014 г.
3911
задаче, на основе которых под управлением интеллектуального планировщика осуществляется процесс прототипирования прикладной ИЭС. Следует отметить, что реализация текущей версии интеллектуального планировщика представляет собой гибридизацию подходов, базирующихся на использовании HTN-формализма [17] и гибких механизмов поиска решений, применяемых в ИЭС, что позволяет использовать декларативный способ описания знаний о ходе разработки, в данном случае на языке представления знаний продукционного типа [1].
Для описания базовых процессов управления разработкой прототипом ИЭС, реализация которых требует привлечения отдельных видов знаний и использования интеллектуального планировщика, приведем в соответствии с [1] краткое описание некоторых основных моделей.
Модель
прототипа
ИЭС
представляется
как
семерка
вида:
PRJ  PN , KB, Solver , PD, PDFD, PPIK , PCOMP , где PN – имя проекта, KB – технологическая БЗ прототипа ИЭС, Solver – машина (средства) вывода прототипа ИЭС; PD –
данные проекта, т.е. информация различного характера (знания, данные, отдельные параметры, тексты и т.д.), используемая интеллектуальным планировщиком как в процессе разработки прототипа ИЭС, так и для генерации готового прототипа, причем к основным данным проекта можно отнести протоколы интервьюирования экспертов, отдельные словари, фрагменты поля знаний, БЗ в разных языках представления знаний,
тип решаемой задачи, а также различную служебную информацию (профиль текущего
пользователя, имя инженера по знаниям, создавшего проект, даты начала и предполагаемого завершения и т.д.); PDFD – расширенная информационно-логическая модель
архитектуры прототипа ИЭС в виде иерархии расширенных диаграмм потоков данных
(РДПД), являющаяся одной из важнейших составляющих проекта, поскольку ее структура во многом определяет состав прототипа и его функциональные возможности (иерархия РДПД строится с использованием всего одного отношения – отношения декомпозиции, т.е. операция верхнего уровня детализируется с помощью РДПД нижнего
уровня иерархии, причем возможно существование только одной РДПД, не являющейся детализацией какой-либо операции, например, «контекстная диаграмма потоков
данных»; PPIK  PPIK i , i  1,..., n – совокупность ПИК; PCOMP  PCOMPi , i  1,..., l –
совокупность различных подсистем ИЭС, разработанных как средствами комплекса
АТ-ТЕХНОЛОГИЯ, так и с помощью внешних приложений.
Модель плана разработки прототипа ИЭС представлена пятеркой вида:
PL  S , PP, A, R, D , где S – множество стадий разработки прототипа ИЭС, под которыми обычно понимаются этапы ЖЦ создания прототипа ИЭС; PP – множество ТПП;
A – множество элементарных задач, реализация которых инженером по знаниям необходима для успешной разработки прототипа ИЭС; R – отношение «входит в состав»,
определяющее вхождение задач из множества A в ТПП из множества PP ; D – отношение «актуально на стадии», характеризующее принадлежность задачи из множества A
или ТПП из множества P к конкретной стадии разработки прототипа ИЭС.
Модель любой ТПП представляется в виде тройки: PPi  C , L, T , где C – множество условий, при выполнении которых возможна реализация ТПП; L – сценарий выполнения, описанный на внутреннем языке описания действий ТПП; T – множество
параметров, инициализируемых интеллектуальным планировщиком при включении
ТПП в план разработки прототипа ИЭС (краткая характеристика ТПП приводится в
разделе 3).
Каждый ПИК, участвующий в разработке прототипа ИЭС, представляется пятеркой вида ПИК  N , Arg , F , PINT , FN , где N – имя компонента, под которым он зареXII ВСЕРОССИЙСКОЕ СОВЕЩАНИЕ ПО ПРОБЛЕМАМ УПРАВЛЕНИЯ
ВСПУ-2014
Москва 16-19 июня 2014 г.
3912
гистрирован в комплексе; Arg  Arg i , i  1,..., l – множество аргументов, содержащих
поддеревья базы данных текущего проекта, служащие входными параметрами для выполнения функций из множества F  Fi , i  1,..., s , где F – множество методов (интерфейсов ПИК) данного компонента на уровне реализации; PINT – множество наименований интерфейсов других ПИК, используемых методами данного ПИК,
FN  FN i , i  1,..., v – множество наименований функций, выполняемых данным ПИК
(краткое описание ПИК приводится в разделе 3).
Таким образом, основной задачей интеллектуального планировщика является динамическая поддержка действий инженера по знаниям на всех этапах ЖЦ построения
ИЭС с помощью построенных планов разработки текущих прототипов ИЭС и обеспечение возможностей исполнения конкретных планов (производится как в автоматическом режиме, так и в интерактивном режиме).
3. Особенности управления процессом построения
прототипов ИЭС в интеллектуальной программной среде
комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ
Инструментальный комплекс АТ-ТЕХНОЛОГИЯ третьего поколения [1-5,19]
представляет собой достаточно сложное современное программное средство, предназначенное для решения задач, связанных с проектированием, разработкой и сопровождением статических и динамических ИЭС. В основу реализации текущей версии комплекса положен подход, опирающийся на технологии COM и XML, обеспечивающие
модульность комплекса и легкую взаимозаменяемость дополнительных инструментов
разработчика (инженера по знаниям), реализуемых в виде ПИК комплекса. Ядро комплекса включает совокупность базовых компонентов, необходимых для создания любой прикладной ИЭС на основе задачно-ориентированной методологии.
Интеллектуальная среда поддержки разработки ИЭС реализована в рамках архитектуры комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ в виде нескольких программных модулей (интеллектуальный планировщик, средства работы с репозиторием и т.п.) и информационных хранилищ (репозиторий проекта, технологическая БЗ и т.п.). Интеллектуальный
планировщик связан со средствами интерактивного взаимодействия с инженером по
знаниям, предназначенными для отображения всех возможных действий, которые могут быть выполнены на данном этапе (шаге) разработки и при определенных условиях,
сложившихся в проекте. Кроме этого планировщик отображает весь план разработки
прототипа ИЭС и реализует обратную связь с инженером по знаниям путем обработки
активированных интерактивных задач, осуществляя выполнение конкретных действий
посредством связи с ПИК комплекса.
Программная реализация текущей версии интеллектуального планировщика выполнена в виде трех блоков – ядро интеллектуального планировщика, блок анализа
действий разработчика, блок построения плана. Блок анализа действий разработчика
предназначен для анализа действий инженера по знаниям в ходе разработки ИЭС, аккумуляции информации, связанной с выполнением задач (порядок, тип задач и т.д.), а
также анализа накопленной информации и выявления дополнительных экспертных
знаний о ходе разработки для определенного типа задач и ПрО. Блок построения плана
разработки ИЭС обеспечивает поддержку автоматизированного процесса генерации
плана, исходя из модели решения типовой задачи [1], а в простейшем случае – выбора
подходящего плана из зарегистрированной в комплексе библиотеки готовых планов и
XII ВСЕРОССИЙСКОЕ СОВЕЩАНИЕ ПО ПРОБЛЕМАМ УПРАВЛЕНИЯ
ВСПУ-2014
Москва 16-19 июня 2014 г.
3913
его адаптации под конкретную задачу. Обеспечивается выбор как плана в целом, так и
части плана, т.е. некоторого подплана (для определенного уровня вложенности согласно иерархии плановых задач).
Ядро интеллектуального планировщика представляет собой совокупность программных средств, предназначенных для построения, отображения, активации и выполнения задач из плана разработки ИЭС и логически включает технологическую БЗ,
универсальный АТ-РЕШАТЕЛЬ [1], блок взаимосвязи интеллектуального планировщика с ПИК.
Технологическая БЗ содержит знания о ходе разработки ИЭС и представляет собой
объединение знаний двух типов: типовые знания (знания о разработке любой ИЭС) и
специализированные знания, связанные со спецификой работы каждого ПИК, зарегистрированного и используемого в составе средств комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ. Важно
отметить, что предусмотрена возможность динамического расширения БЗ за счет получения дополнительных знаний от зарегистрированных ПИК об особенностях работы,
связанных с их использованием. Знания в технологической БЗ представлены в виде
продукций на языке представления знаний [1], использующемся универсальным АТРЕШАТЕЛЕМ комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ, который определяет совокупность задач,
составляющих план разработки на определенном этапе построения ИЭС, а в качестве
начальной ситуации получает информацию о характеристиках проекта из блока взаимодействия планировщика с ПИК.
С помощью блока взаимодействия планировщика с ПИК осуществляется передача
интерактивных задач разработки в средства интерфейса инструментального комплекса
АТ-ТЕХНОЛОГИЯ, а также получение результатов взаимодействия с инженером по
знаниям (т.е. обработка результатов активации задач плана). Кроме того, реализуется
взаимодействие с ПИК комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ путем приема/передачи сообщений, а также выполняется ряд внутренних функций обработки состояния проекта разработки прототипа ИЭС с целью выделения определенных характеристик проекта и
осуществляется контроль выполнения интерактивных задач плана (посредством передачи сообщений ПИК).
В процессе построения плана АТ-РЕШАТЕЛЬ передает блоку взаимодействия планировщика с ПИК инструкции по выполнению определенного рода задач (подобные
инструкции могут передаваться в ходе работы и от других компонентов комплекса).
Для описания инструкций применяется специально разработанный язык, представляющий собой подмножество XML, поскольку в качестве формата представления сообщений, используемых компонентами комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ, выбран XML. Это
связано с тем, что при решении различного рода задач, а также при расширении параметров контекста и ТПП, применяемых при разработке прототипа ИЭС, часто возникает необходимость получения специфических параметров контекста и их динамической
обработки, при этом перестройка внутренних механизмов средств интеллектуальной
программной среды крайне нежелательна. В этом случае применение языка инструкций
позволяет наделить данные программные средства свойством гибкой и динамичной настройки на практически произвольную XML-структуру, применяемую в качестве репозитория проекта (контекста).
Таким образом, использование интеллектуального планирования в управлении
процессом построения прототипов ИЭС на основе задачно-ориентированной методологии и комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ [1] позволяет реализовать следующую функциональность: построение и реализацию плана разработки прототипа ИЭС на всех этапах
ЖЦ с помощью интеллектуального планировщика; динамическое ассистирование инженеру по знаниям при построении текущего прототипа ИЭС на основе знаний о ТПП
и ПИК, синтез архитектуры прототипа ИЭС и его компонентов на основе расширенной
XII ВСЕРОССИЙСКОЕ СОВЕЩАНИЕ ПО ПРОБЛЕМАМ УПРАВЛЕНИЯ
ВСПУ-2014
Москва 16-19 июня 2014 г.
3914
информационно-логической модели архитектуры ИЭС; анализ прототипа ИЭС за счет
использования знаний о моделях и методах решения типовых задач; выдача рекомендаций и объяснений инженеру по знаниям. Соответственно, интеллектуальный планировщик «знает», сколько и каких ТПП и ПИКов зарегистрировано в комплексе и для
чего они предназначены, а также какой алгоритм планирования используется, в соответствии с чем формируется набор задач для разработки любого прототипа ИЭС.
Примеры базовых ТПП детально рассматриваются в [1], на основе чего все ТПП
классифицируются следующим образом: ТПП, не зависящие от типа задачи (например,
приобретение знаний из БД и др.), ТПП, зависящие от типа задачи (например, формирование компонентов обучающих ИЭС и др.), ТПП, связанные с ПИК, т.е. процедуры,
содержащие информацию о ЖЦ ПИК от начала его настройки до включения в макет
прототипа, а также сведения о решаемых этим ПИК задачах, необходимых настройках
(и, возможно, их значениях).
В базовой версии комплекса АТ ТЕХНОЛОГИЯ в настоящее время и реализованы
и используются несколько ТПП первого и второго типа, в частности: ТПП поддержки
комбинированного метода приобретения знаний, ТПП проектирования баз данных
средствами комплекса, ТПП конфигурирования компонентов ИЭС, ТПП создания гипертекстовых документов и др. В стадии экспериментального программного моделирования находится ТПП, связанная с распределенным приобретением знаний из источников знаний различной типологии [18], ТПП, поддерживающая процессы построения
динамических ИЭС [19,20], и достаточно сложная ТПП, реализующая построение обучающих ИЭС [4]. Особенность технологии построения обучающих ИЭС заключается в
поддержке двух режимов функционирования обучающих ИЭС – режима DesignTime,
ориентированного на работу преподавателей/предметников (процессы формирования
онтологии курсов/дисциплин, построения обучающих воздействий различных типов и
т.д.), и режима RunTime, предназначенного для работы с обучаемыми (процессы построения текущих моделей обучаемых, включая психологические портреты, создания
индивидуальных моделей обучения и т.д.).
В настоящее время в базовой версии комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ используются
две группы ПИК – компоненты, реализующие возможности процедурного ПИК, и компоненты, реализующие возможности информационного ПИК. В первом случае, компоненты предоставляют возможности по выполнению некоторых действий, направленных на получение нетиповых результатов, т.е. тех действий, которые ранее не были накоплены в некотором хранилище (репозитории) или действий, требующих интерактивной работы с пользователем (например, просмотр протоколов интервьюирования экспертов и т.п.). Во втором случае компоненты обеспечивают возможности по выполнению действий, целью которых является получение ранее накопленной в репозитории
информации (знаний, данных, схем, структур и т.д.) с дальнейшим копированием ее в
текущий проект или же с дальнейшей обработкой этой информации (например, использование ранее созданной ER-диаграммы или анализ типовой диаграммы).
Объем технологической БЗ комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ в настоящее время составляет порядка 100 правил, которые используются для реализации 18 ТПП на всех
этапах ЖЦ разработки ИЭС для ПрО, связанных с диагностикой и проектированием.
Кроме того при разработке прототипов ИЭС используются более 50 ПИК, среди которых 15 реализуют возможности информационных ПИК на базе единого репозитория, а
порядка 35 реализуют возможности процедурных ПИК.
XII ВСЕРОССИЙСКОЕ СОВЕЩАНИЕ ПО ПРОБЛЕМАМ УПРАВЛЕНИЯ
ВСПУ-2014
Москва 16-19 июня 2014 г.
3915
4. Заключение
Опыт разработки и использования обучающих ИЭС в учебном процессе НИЯУ
МИФИ с 2008 г. показал, что наличие средств интеллектуальной поддержки достаточно
сложных и многофункциональных процессов построения прототипов обучающих ИЭС,
позволило существенно сократить сроки проектирования конкретных ИЭС, снизить интеллектуальную нагрузку на преподавателей и инженеров по знаниям, а также обеспечить гибкое использование накопленного опыта преподавания курсов/дисциплин.
Среди основных направлений дальнейших исследований в данной области следует
выделить комплекс задач, связанных с интеллектуальной поддержкой процессов построения динамических ИЭС в рамках новой динамической версии комплекса АТ
ТЕХНОЛОГИЯ. Другим направлением является исследование и разработка методов
интеллектуальной поддержки процессов распределенной разработки ИЭС и веб-ИЭС.
В контексте развития интеллектуального планировщика проводятся исследования, связанные с разработкой удобного и наглядного графического языка представления макетов архитектуры протипов ИЭС, а также применением последних версий формализма
PDDL [21], позволяющего учитывать предпочтения и ограничения при формировании
плана, временные факторы, а так же риски, связанные с разработкой прототипов ИЭС.
Работа выполнена при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (12-01-00467а).
Список литературы
1.
Рыбина Г.В. Теория и технология построения интегрированных экспертных систем. М: Научтехлитиздат, 2008. 482 с.
2. Рыбина Г.В. Инструментальный комплекс АТ-ТЕХНОЛОГИЯ для поддержки построения интегрированных экспертных систем: общая характеристика и перспективы развития // Приборы и системы.
Управление, контроль, диагностика. 2011. № 11. C. 17-40.
3. Рыбина Г.В. Практическое применение задачно-ориентированной методологии построения интегрированных экспертных систем (обзор приложений в статических и динамических проблемных областях) // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2011. № 12. С. 10-28.
4. Рыбина Г.В. Интеллектуальные обучающие системы на основе интегрированных экспертных систем:
опыт разработки и использования // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2011.
№ 10. С. 4-16.
5. Рыбина Г.В. Модели и методы реализации интеллектуальной технологии построения интегрированных экспертных систем // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2011. №10. С. 2737.
6. Бурков В.Н., Коргин Н.А., Новиков Д.А. Введение в теорию управления организационными системами / Под ред. чл.-корр. РАН Д.А. Новикова. – М.: Либроком, 2009. – 264 с.
7. Осипов Г.С. Методы искусственного интеллекта. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2011. 296 с.
8. Nau D.S. Current trends in automated planning // AI Magazine. 2007. Vol. 28, No. 4. P. 43-58
9. Zou G., Chen Y., Xu Y., Huang R., Xiang Y. Towards Automated Choreographing of Web Services Using
Planning // Proceedings of the Twenty-Sixth AAAI Conference on Artificial Intelligence. Canada.: AAAI
Press, 2012. P. 178-184.
10. Garrido A., Morales L., Serina I. Using AI Planning to Enhance E-Learning Processes // Proceedings of the
Twenty-Second International Conference on Automated Planning and Scheduling. Canada: AAAI Press,
2012. P. 47-55.
11. Parkinson S., Longstaff A., Crampton A., Gregory. The Application of Automated Planning to Machine
Tool Calibration // Proceedings of the Twenty-Second International Conference on Automated Planning and
Scheduling. Canada: AAAI Press, 2012. P. 216-224.
12. Гофман И.Д., Инишев Д.А., Липатов А.А., Смирнов И.Е., Смирнов К.Е. Актуальные задачи развития
технологии недоопределенного календарного планирования Time-EX // Одиннадцатая национальная
конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2008: Труды конференции. Т. 1. М.: ЛЕНАНД, 2008. С. 68-76.
XII ВСЕРОССИЙСКОЕ СОВЕЩАНИЕ ПО ПРОБЛЕМАМ УПРАВЛЕНИЯ
ВСПУ-2014
Москва 16-19 июня 2014 г.
3916
13. Beaudry E., Kabanza F., Michaud F. Planning with Concurrency under Resources and Time Uncertainty //
Proceedings of the 19th European Conference on Artificial Intelligence ECAI 2010. IOS Press, 2010. P. 217222.
14. Coles A. Opportunistic Branched Plans to Maximise Utility in the Presence of Resource Uncertainty // Proceedings of the 20th European Conference on Artificial Intelligence ECAI 2012. IOS Press, 2012. P. 252257.
15. Гладков Л.А., Александров М.А. Решение задачи оперативного планирования производства на основе модифицированного генетического алгоритма с использованием нечеткого логического контроллера // Тринадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным
участием КИИ-2012: Труды конференции. Т. 2. Белгород.: Изд-во БГТУ, 2012. С. 330-337.
16. Колесов Н.В., Толмачева М.В., Юхта П.В. Оценки длительности вычислений и сложности их планирования в распределенных системах // Материалы 4-й Всероссийской мультиконференции. Т. 1. Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2011. С. 312-314.
17. Sacerodi E.D. The nonlinear nature of plans // James Allen James Hendler and Austin Tate, editors. Readings in Planning. Morgan Kaufman, 1990. P. 162-170.
18. Рыбина Г.В., Дейнеко А.О., Распределенное приобретение знаний для автоматизированного построения интегрированных экспертных систем // Искусственный интеллект и принятие решений.
2010. № 4. С. 55-62.
19. Рыбина Г.В. Инструментальные средства построения динамических интегрированных экспертных
систем: развитие комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ // Искусственный интеллект и принятие решений.
2010. № 1. С. 41-48.
20. Рыбина Г.В., Мозгачев А.В., Со Ти Ха Аунг. Построение динамических интегрированных экспертных систем на основе задачно-ориентированной методологии // Информационно-измерительные и
управляющие системы. 2012. № 8. С. 4-12.
21. Gerevini A., Haslum P., Long D., Saetti A., Dimopoulos Y. Deterministic Planning in the Fifth International
Planning Competition: PDDL3 and Experimental Evaluation of the Planners // Journal Artificial Intelligence. 2009. Vol. 173. No. 5-6. 2009. P. 619-668.
XII ВСЕРОССИЙСКОЕ СОВЕЩАНИЕ ПО ПРОБЛЕМАМ УПРАВЛЕНИЯ
ВСПУ-2014
Москва 16-19 июня 2014 г.
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа