Интеллектуальные системы и системы управления

Усложнение решаемых задач, обеспечение высокой точности и надежности работы систем, улучшение качества выпускаемой продукции, безопасность систем потребовало новых подходов к их построению, обеспечивающих гибкую обработку информации в условиях ее неполноты и противоречивости, принятия решения, синтеза и коррекции цели, сложного воздействия окружающей среды.

Такими являются интеллектуальные системы. Под интеллектуальной системой (ИС) понимается объединенная информационным процессом совокупность технических средств и программного обеспечения, работающую во взаимосвязи с человеком (коллективом людей) или автономно, способную на основе сведений и знаний при наличии мотивации синтезировать цель, принимать решение к действию и находить рациональные способы достижения цели (К.А. Пупков).

Интеллектуальные системы, использующие опыт и практические знания экспертов-специалистов в данной предметной области, называются экспертными системами. Применение ЭС оказывается чрезвычайно эффективным в самых различных областях человеческой деятельности (медицина, геология, электроника, нефтехимия, космические исследования и т.д.).

Это объясняется рядом причин:

1) появляется возможность решения ранее не доступных, плохо формализуемых задач с привлечением нового, специально разработанного для этих целей математического аппарата (семантических сетей, фреймов, нечеткой логики и т.д.);

2) создаваемые ЭС ориентированы на их эксплуатацию широким кругом специалистов (конечных пользователей), общение с которыми происходит в диалоговом режиме, с использованием понятной им техники рассуждений и терминологии конкретной предметной области;

3) применение ЭС позволяет резко повысить эффективность решений, принимаемых рядовыми пользователями, за счет аккумуляции знаний в экспертной системе, в том числе знаний экспертов высшей квалификации.

Суть организации ЭС (как человеко-машинной системы) можно условно показать с помощью представленной на рис.1.2 структурной схемы.

Рис.1.2. Структура экспертной системы

Экспертная система включает базу знаний и подсистемы: общения, объяснения, принятия решений, накопления знаний. Через подсистему общения с экспертной системой связаны: конечный пользователь; эксперт - высококвалифицированный специалист, опыт и знания которого намного превосходят знания и опыт рядового пользователя; инженер по знаниям, знакомый с принципами построения экспертной системы и умеющий работать с экспертами в данной области, владеющий специальными языками описания знаний.

Пользователь обращается к системе за советом по своей конкретной проблеме, сообщая ей имеющиеся в его распоряжении данные и возможные гипотезы (альтернативные варианты решений). Эксперт передает системе свои знания по исследуемой частной проблеме, а также общепринятые факты и правила вывода. Инженер по знаниям действует в данном случае в качестве посредника между экспертом и системой, помогая первому закодировать свои знания и проверяя работу законченной экспертной системы.

ЭС работает в двух режимах: режиме приобретения знаний (через инженера по знаниям от экспертов) и в режиме решения задачи пользователем.

В общем случае, в развитии ИС можно указать два направления развития интеллектуальных систем. Это – автоматическиеинтеллектуальные системы, адаптированные к реальной окружающей среде, и диалоговые системы, в которых интегрируются функции автоматических систем и человека в их взаимодействии.

В первом направлении ИС должны быть способны автономно понимать и контролировать среду путем активного и адаптивного взаимодействия с реальным миром, а также взять на себя часть деятельности человека в этом мире. Таким системам необходимо справляться с неполнотой, неопределенностью и изменчивостью информации, характерным для реального мира. К новым функциям таких систем можно отнести понимание воздействий окружающей среды, моделирование реального мира, планирование последовательности действий, оптимальное управление с целью достижения желаемого результата, элементы адаптации и самоорганизации.

Интеллектуальные системы управления (intelligent control systems) – это системы управления способные к “пониманию” и обучению в отношении объектов управления, возмущений, внешней среды и условий работы.

Основное отличие интеллектуальных систем – наличие механизма системной обработки знаний. Главная архитектурная особенность, которая отличает интеллектуальные системы управления (ИСУ) от "традиционных" – это механизм получения, хранения и обработки знаний для реализации своих функций. P.S. + Интеллектуальная обратная связь

В основе создания интеллектуальных систем управления лежат два принципа: ситуационное управление (управление на основе анализа внешних ситуаций или событий) и использование современных информационных технологий обработки знаний.

Интеллектуальные технологии между собой различает, прежде всего, то, что именно положено в основу концепции интеллектуальности – либо умение работать с формализованными знаниями человека (экспертные системы, нечеткая логика), либо свойственные человеку приемы обучения и мышления (искусственные нейронные сети и генетические алгоритмы).

В инженерном контексте интеллектуальное управление должно обладать следующими свойствами: во-первых, способностью к обучению и адаптации; во-вторых, живучестью (устойчивостью к повреждениям и неполадкам); в-третьих, “дружественным к пользователю” человеко-машинным интерфейсом и, в-четвертых, способностью к включению новых компонентов.

Структурно интеллектуальные СУ содержат дополнительные блоки, выполняющие системную обработку знаний на основе названных выше информационных технологий. Данные блоки могут выполняться либо как надстройка над обычным регулятором, настраивая нужным образом его параметры, либо непосредственно включаться в замкнутый контур управления.

Согласно другому аналогичному определению, интеллектуальной системой управления (ИСУ) является такая, которая обладает способностью понимать, рассуждать и изучать процессы, возмущения и условия функционирования. К изучаемым факторам при этом относятся, главным образом, характеристики процесса (статическое и динамическое поведение, характеристики возмущений, практика эксплуатации оборудования). Желательно, чтобы система сама накапливала эти знания, целенаправленно используя их для улучшения своих качественных характеристик.

Чтобы лучше понять принципы функционирования этих систем, рассмотрим возможную структуру ИСУ (рис. 1.3), предназначенной для управления гибкой производственной системой (ГПС).

Гибкая производственная система (flexible manufacturing system) (ГПС) – это такой тип системы, которая объединяетсовместно функционирующую в едином производственном процессе группу станков (или рабочих станций), управляемых с помощью ЭВМ и легко переналаживаемых под выпуск широкой номенклатуры изделий. Управление ГПС имеет свои особенности – частая смена заказов на выпуск продукции, большой объем перерабатываемой информации, динамически изменяющаяся внешняя среда.

Интеллектуальная система управления (рис.1.3) обеспечивает принятие рациональных, обоснованных решений по управлению ГПС на этапах планирования (прогнозирования), выпуска конечной продукции и контроля за ходом производства.

Рис.1.3. Структура интеллектуальной системы управления ГПС

В функции системы управления при этом входят: сохранение нужного состава деталей в системе; выбор последовательности операций по их управлению; распределение работ по станкам; размещение деталей в накопителях в процессе обработки; выбор транспортных средств для перевозки материалов; управление их движением и т.д.

Указанные задачи решаются в режиме прямого цифрового управления (on-line) с помощью специализированной ЭВМ, на которую возлагаются также функции по сбору информации о планируемых заказах, фактическом их исполнении, эффективности функционирования ГПС и по управлению вводом и выводом данных.

Экспертная система играет важную роль в процессе принятия решений, выполняя функции "интеллектуальной" обратной связи.

В качестве основных модулей (компонент) в состав ИСУ входят (рис.1.4):

Рис.1.4. Взаимодействие компонент ИСУ

- модуль прогнозирования входных воздействий (МПВ), отвечающих за выполнение прогнозов тех внешних переменных, которые определяют требованиями производства и оказывают непосредственное влияние на график прохождения деталей, использование оборудования и т.д.;

- модуль анализа состояния системы (MAC), обеспечивающий моделирование поведения ГПС на основе входов, предсказанных МПВ, начального состояния системы и фиксированных параметров стратегии (т.е. способа) управления ГПС;

- модуль назначения стратегии (МНС), отвечающий за выбор наиболее пригодных для данной конкретной ситуации альтернатив из имеющегося множества стратегий управления:

- модуль выбора параметров стратегии (МПС), предназначенный для выбора конкретных значений параметров (числовых показателей), определяющих ту или иную стратегию управления.

Взаимодействие перечисленных выше компонент в составе ИСУ показано на рис. 1.4. В процессе работы данной системы используются как; формализованные, математические, методы (временного сглаживания, статистического прогнозирования, распознавания образов, поисковые методы оптимизации и др.), так и специфические, качественные, знания (know-how), полученные путем обработки мнений экспертов и накопленные в базе знаний.

Последние включают в себя результаты, касающиеся реакций производственной системы на отдельные комбинации входных воздействий. Для определения частной стратегии управления применяется механизм логического вывода, т.е. набор определенных правил принятия решений с использованием накопленной информации о функционировании ГПС.

Данная ИСУ быстро реагирует на изменения условий производства (очередности и размеров заказанных партий деталей, количества исправных станков, износа инструмента и т.п.), адаптируясь к указанным возмущениям, изменяя логику своей работы и сокращая в конечном итоге суммарное время изготовления деталей и запасы незавершенного производства.

Второе направление развития интеллектуальных систем означает «объединение» системы с человеком. Это должны быть гибкие системы, поддерживающие и повышающие интеллектуальную деятельность людей в таких областях, как решение задач и получение информации за счет расширения каналов связи между людьми и системами. Чтобы помочь людям в решении задач и получении новой информации, потребуется воспринимать и интегрировать различную информацию. Здесь новые функции в системе: вопрос и ответ, высказанные на естественном языке; понимание намерений на базе различной информации, поступающей от людей; реализация интеллектуальной поддержки для нахождения и представления полезной информации в огромном количестве данных, хранящихся в базах данных; интеллектуальное моделирование для создания новых информационных данных и прогнозирование изменений в реальном мире; методы интеграции для обеспечения взаимодействия человека и системы; вычислительная модель реального мира и т.д.

Одним из основных направлений применения экспертных систем в ИС и ИСУ стало рассмотрение «Интеллектуальных систем принятия решений и управления».

Применение концепции ситуационного управления, которая, в условиях конфликта реализует не только управление объектом, его параметрами и структурой, но и каждому классу ситуаций, возникающих при функционировании системы, определяет решение по управлению.