Рефлекторные (модульные) агенты

Не имеют внутренних источников мотивации и собственных целей.

Поведение характеризуется простейшими (одношаговыми) выводами или автоматизмами.

Представляют собой граничный случай понятия когнитивного агента и могут использоваться как «вспомогательные агенты».

Близки к акторам - способны отвечать на вопросы и выполнять задания, которые ставят перед ними другие агенты.

Примерами вырожденных агентов являются системы поиска в БД и простейшие логические регуляторы.

Трофические агенты

Поведение определяется простейшими трофическими связями (типа «кто кого ест»).

Фактически поведение сводится к ответу на стимулы, поступающие из внешней среды (собственных мотивов и целей нет).

Поведение полностью определяется ее локальным состоянием.

Типичной моделью являются клеточные автоматы, где основными параметрами выступают:

- радиус восприятия агента,

- количество условных единиц питания и энергетическая стоимость единицы.

Каждый трофический (по сути, ситуационный) агент (автомат) обладает небольшим набором ситуационных правил, задающим его реакции на сигналы из среды типа:

• «если в радиусе восприятия есть единица питания, то направиться к ней» или

• «если в радиусе восприятия не обнаружена единица питания, то случайным образом выбрать один из свободных соседних квадратов и передвинуться в этот квадрат».

Побуждаемые агенты

Реактивные агенты также могут иметь примитивный механизм мотивации, толкающий их на выполнение задачи.

Пример: удовлетворение набора жизненных потребностей

 

41. Системы, основанные на знаниях.

ЭС - это программная система, способная в данной предметной области вырабатывать решения, по эффективности конкурирующие с решениями эксперта.

Назначение - решение достаточно трудных для экспертов задач на основе накапливаемой базы знаний, отражающей опыт работы экспертов в рассматриваемой проблемной области.

Достоинство применения - возможность принятия решений в уникальных ситуациях, для которых алгоритм заранее не известен и формируется по исходным данным в виде цепочки рассуждений (правил принятия решений) из базы знаний.

Характеристика задач, решаемых в СОЗ: недостоверность, многозначность исходной информации и качественных оценок процессов.

Свойства задач, которые целесообразно решать с помощью ЭС:

¾ невозможность алгоритмического решения (в силу плохой формализуемости задач или огромных затрат машинного времени);

¾ противоречивость, неполнота, возможная ошибочность, исходных данных и знаний в предметной области;

¾ огромная размерность данных и знаний, плохо представимых в какой-либо наглядной форме;

¾ динамически меняющийся состав данных и знаний (в силу постоянного их пополнения, изменения и развития);

¾ необходимость широкого использования в процессе решений эвристических и эмпирических процедур, сформулированных экспертами;

¾ необходимость участия в процессе решения человека, который путем ответа на дополнительно задаваемые вопросы привносит дополнительную информацию и выбирает альтернативные пути принятия решения.

Роли, выполняемые ЭС: консультант для неопытных пользователей, ассистент в случае необходимости анализа экспертом различных вариантов принятия решений, партнер эксперта по вопросам из смежных областей деятельности.

Классы экспертных систем: Классифицирующие ЭС; Доопределяющие ЭС;

Трансформирующие ЭС; Многоагентные системы.

Схема:

БАЗА ЗНАНИЙ - ядро ЭС, совокупность единиц знаний предметной области, записанная на магнитный носитель в форме понятной эксперту и пользователю.

Содержание БЗ: образы объектов проблемной области; их взаимосвязи, действия над объектами; значения неопределенностей, с которыми эти действия осуществляются.

Интеллектуальный интерфейс предназначен для:

¾   восприятия сообщений пользователя и преобразования их в форму представления БЗ;

¾   перевода внутреннего представления результата обработки в формат пользователя;

¾   выдачи сообщения на требуемый носитель.

⇐ Предыдущая567891011121314Следующая ⇒

Поделиться: