Практическое состояние с реализацией теории нечетких систем

Интенсивное проникновение методов искусственного интеллекта в различные сферы деятельности для решения сложных задач управления и под­держки принятия решений не может быть плодотворным без привлечения информации, которая не выражается количественно. Часто это смысловая, качественная информация.

Объектами исследований в теории нечетких систем являются сложные системы с участием человека;

методы изучения: комплексные синтетические, на основе эмпирики и интуиции; представление системы — нечеткое качественно; информация, получаемая при моделировании, неопределенная, но обширная, а по содержанию субъективная и эмоциональная.

Примеры нечетких систем: социально-политические системы, человеко-машинные, робототехнические, биологические, организационные. Особенно плодотворно применение теории нечетких множеств для решения задач ана­лиза и синтеза экспертных систем. Известен ряд применений методов теории нечетких множеств для анализа безопасности на атомных электростанциях, распознавания образов и моделирования обучения, поддержки принятия решений в социально-политической области (военно-политические конфликты, поведение электората во время президентских выборов и др.). Традиционные методы системного анализа и синтеза «четких» систем неприменимы к не­четким системам.

Одной из интеллектуальных программных систем является разработанная в 1992 г. отечественная когнитивная (cognition — процесс познания) система моделирования, стратегий — КоСМоС (Cognitive System for the Modelling of Strategy — CoSMoS), — предназначена для моделирования стратегий приня­тия решений в неопределенной, нечеткой обстановке.

КоСМоС используется для поддержки принятия стратегических решений в области экономики, политики, социологии, военно-политических конфлик­тов, медицине, экологии и т.д.

КоСМоС — это интеллектуальная система, основанная на знаниях, но это не экспертная система, хотя и содержит метаэкспертную компоненту в тради­ционном понимании. Принцип формирования и редактирования базы знаний, в отличие от традиционных экспертных систем, не требует специальной подготовки от экспертов; может работать под управлением DOS и WINDOWS.

С помощью КоСМоС решались, например, такие задачи, как:

а) «Великобритания и Персия в 1918 г.»;

б) «Менталитет» (модель менталитета России);

в) «Россия-Крым-Украина» (модель отношений республики Крым с Независимой Украиной);

в) «Президент» (модель первых президентских выборов);

г) «Экономика Демо» (демонстрационная модель макроэкономики) и др.

КоСМоС позволяет пользователю концентрировать знания экспертов в выбранной проблемной области человеческих знаний.

Процедура составления модели ориентируется только на эксперта. Неподготовленный пользователь может применять уже готовые модели.

Построение моделей приближенных рассуждений человека и использование их в нечетких системах с целью повышения качества управления при уменьшении ресурсо- и энергозатрат, обеспечения более высокой устойчивости при действии на систему всевозможных возмущений, сравнению с традиционными системами автоматического управления, представляет сегодня одну из важнейших проблем науки.