средств. Это направление получило название CASE-технологии (Computer - Aided Software Engineering) [I].
Ядром CASE-системы является репозиторий (информационная база проекта).
В настоящее время возникла необходимость в создании интеллектуальною репозитория, который облегчит разработчикам процесс создания в CASE-системе ПО, отвечающего современному уровню.
Создание интеллектуального репозитория имеет ряд преимуществ по сравнению с традиционным подходом к его разработке, среди которых можно выделить следующие:
возможность представления знаний, которые являются обобщением накопленного опыта о процессе проектирования ПО, и предоставление доступа к этим знаниям при разработке ПО;
- получение новых знаний о разрабатываемом ПО из знаний, представленных в репозитории, которые помогают разработчику в процессе его проектирования;
возможность получать ответы на вопросы, касающиеся состояния разрабатываемого ПО (какие программные компоненты спроектированы, а какие нет; какие возникли ошибки и т.д.) и его окружения (какие произошли сбои в аппаратном и программном комплексе, какие возникли аварийные ситуации и т.д.), которые облегчают проектирование ПО;
возможность сократить объем информации, представленной в репозитории, за счет ее получения с помощью логического вывода и процедур:
- возможность контроля непротиворечивости знаний;
- возможность прогнозирования результатов проектных операций; возможность выбора повторно используемых программных компонентов,
удовлетворяющих заданным требованиям.
ЛИТЕРАТУРА
I. Modem Software Engineering. Foundation and Current Perspectives. Edited by Peter A.Ng., Raymond 1 .Yen - VAN NOSTRAND REINHOLD, New York, 1990.
УДК 519.8
А.П.Еремеев Адаптируемая модель представления знаний для проек! ироьания систем поддержки принятия решений реального времени
Важнейшей характеристикой систем поддержки принятия решений (СППР), предназначенных для помощи человеку при управлении сложными техническими системами и процессами в реальном масштабе времени, является их ориентация на открытые, динамические проблемные области [1]. Это означает, что модель представления знаний о процессе принятия решений может пополняться и корректироваться непосредственно в процессе принятия решений. Действующие СППР, базирующиеся на классической продукционной модели представления знаний, как правило, способны функционировать лишь в замкнутых, статически проблемных областях, допуская изменение модели только в специальном режиме коррекции.
В докладе рассматривается адаптируемая модель представления знаний на основе табличной продукционной модели [2] как компонент инструментальной системы проектирования СППР реального времени.
Формально модель определяется набором <S,Po,STo,Pg,STg,R(St),R(Po),R(STo),F>,
т
rite S - множество возможных состояний проблемной области (универсум); Ро (Ро принадлежит Pg), STo (STo принадлежит STg) начальные (текущие) множества продукционных правил и стратегий соответственно; Pg, Stg - множества генераций правил и стратегий; R(ST) - множество правил для выбора стратегии поиска решения St из STo; R(Po), R(STo) - множества правил для модификации Ро и STo; F - множество правил для коррекции и пополнения модели.
Разработаны алгоритмы построения модели и поиска решения, включая параллельный поиск. Для реализации предполагается использование
инструментальной среды G2 [3].
ЛИТЕРАТУРА
1. Башлыков А.А.. Еремеев А.П. Экспертные системы поддержки принятия решений в энергетике / Под ред. А.Ф.Дьякова. М.: МЭИ, 1994. 216 с.
2. Yeremeyev А.P. Adaptive Parallel Production Model of Knowledge Représentation for Décision Support Systems // Proc. of JCK.BVSE'94. Russie, Pereslavl-Zalesski, May 1994. P. 178-180.
3. Экспертные системы реального времени. Материалы семинара // Научн. рук. Э.В.Попов. М.: ЦРДЗ, 1995. 147 с.
УДК 658.012.
В.А. Акулов, Т.Н. Провинцева, А.Н. Маляров, С.В. Пестриков ИНФОРМАЦИОННАЯ ОБУЧАЮЩАЯ И ТЕСТИРУЮЩАЯ ПРОГРАММНАЯ СРЕДА "ЭКСТРЕМАЛЬНАЯ МЕДИЦИНА"
Разработан демонстрационный вариант базы знаний "Экстремальная медицина", представляющей собой техническое средство двойного назначения и выполненной в виде программ для IBM-совместимого ПК. В едином комплексе объединены программная оболочка для создания и модификации содержательной части, средства обучения, контроля, самоконтроля знаний по проблемам экстремальной медицины и инструмент для выполнения адаптации.
Медицинские знания представлены в виде ситуационных задач, которые, в основном, являются обобщением реальных событий, имевших место в экстремальных условиях (Афганистан, Чечня, крупные транспортные и промышленные аварии и т.п.). Указанная особенность в значительной степени определяет уникальность системы.
Комплекс оснащен блоком адаптации, обеспечивающим настройку в соответствии с условиями пользователя (объем вызываемой информации, наименование разделов и тем, общее время тестирования, список пользователей и другие атрибуты сценария),а также установку цветовой гаммы экранов для режимов обучения и контроля.
УДК 007.52:611.86:519.816
А.Н.Каркищенко Оптимальное сокращение множества гипоче 1 при поиске решений в интеллектуальных системах
В настоящее время получили широкое распространение продукционные .принципы при создании интеллектуальных систем, в частности, в области автоматизированного проектирования. Теорегические и практические основы