П.Р. ВАРШАВСКИЙ, О.А. ЛИСЕНКОВ

Московский энергетический институт (технический университет)
Реализация метода поиска решения на основе прецедентов для интеллектуальных систем поддержки принятия решений ^*
В работе описывается метод поиска решения на основе прецедентов для интеллектуальных систем поддержки принятия решений (ИСППР). Рассматривается возможность организации структуры библиотеки прецедентов (БП) в виде дерева с целью сокращения времени поиска решения.
На сегодняшний день в рамках актуальной проблемы моделирования человеческих рассуждений для интеллектуальных систем (ИС) типа ИСППР и, в частности, для ИСППР реального времени (ИСППР РВ) довольно активно исследуются и разрабатываются различные модели и методы поиска решения (рассуждения) на основе прецедентов [1]. Прецедент можно определить как случай, имевший место ранее и служащий примером или оправданием для последующих случаев подобного рода. Рассуждение на основе прецедентов (CBR – case-based reasoning) является подходом, позволяющим решить новую, неизвестную задачу, используя или адаптируя решение уже известной задачи. Как правило, методы поиска решения на основе прецедентов базируются на так называемом CBR-цикле [2].

Основная цель использования аппарата прецедентов в ИСППР заключается в выдаче готового решения лицу, принимающему решения (ЛПР), для текущей ситуации на основе прецедентов, которые уже имели место в прошлом при управлении данным объектом или процессом.

Входными данными для алгоритма поиска решения на основе прецедентов является БП и текущая ситуация (новая сложившаяся ситуация). Алгоритм поиска решения на основе прецедентов заключается в определении степени сходства текущей ситуации, которая задана на входе алгоритма, с ситуациями из БП. При этом учитываются веса параметров для описания ситуаций из БП, заданные экспертом. Степень сходства зависит от близости текущей ситуации к ситуации прецедента и определяется с помощью алгоритма поиска ближайшего соседа, в котором используется покоординатное сопоставление текущей ситуации с ситуацией прецедента (каждый параметр для описания ситуаций из БП рассматривается как одна из координат). Таким образом, определяется расстояние D между текущей ситуацией и ситуацией прецедента, а также вычисляется максимальное расстояние D_MAX с использованием границ диапазонов параметров для описания ситуаций прецедентов. Затем вычисляется значение степени сходства ситуаций SIM = 1 – D/D_MAX (или (1 – D/D_MAX) 100% в процентах).

Для сокращения времени поиска решения в работе предлагается использовать древовидную структуру для организации хранения прецедентов в БП. При таком подходе к организации БП, вершинами дерева являются значения параметров, используемых при описании ситуаций прецедентов, за исключением начальной (корневой) вершины и концевых вершин, которые представляют собой решения для конкретных прецедентов из БП. Таким образом, прецеденты в БП представляются как ветки дерева, а уровни у дерева интерпретируются как параметры для описания ситуаций прецедентов. Преимуществом такого подхода является возможность разбиения БП на группы подобных (схожих) прецедентов (т.е. на каждом уровне у дерева можно выделить такие группы веток), что позволяет сократить поисковое пространство (т.е. при поиске решения рассматривать необходимо только группу прецедентов схожих с текущей ситуацией). Кроме того, появляется возможность настраивать БП, меняя местами параметры (например, располагая более важные параметры на верхних уровнях дерева). С целью реализации данного метода на основе прецедентов был разработан конструктор библиотек прецедентов (КБП) [3], использованный в прототипе ИСППР РВ на основе нетрадиционных логик для мониторинга и управления сложными объектами типа энергоблоков.

Список литературы

1. 
   Варшавский П.Р., Еремеев А.П. Поиск решения на основе структурной аналогии для интеллектуальных систем поддержки принятия решений // Известия РАН. Теория и системы управления. 2005. № 1. С. 97–109.
   
2. 
   Aamodt A., Plaza E. Case-based reasoning: foundational issues, methodological variations, and system approaches // AI Communications. 1994. № 7.
   
3. 
   Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2005610761 «Программное инструментальное средство для конструирования библиотек прецедентов и поиска решений на основе прецедентов (КБП)» / Автор: Варшавский П.Р. М.: Федеральная служба по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам, Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 31 марта 2005г.