Научная статья на тему 'НЕЯВНАЯ ВЫРАЗИМОСТЬ В МНОГОЗАДАЧНОЙ ЛОГИКЕ'

НЕЯВНАЯ ВЫРАЗИМОСТЬ В МНОГОЗАДАЧНОЙ ЛОГИКЕ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
6
0
Читать
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
неявная выразимость / программирование / Implicit expressibility / programming

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Калашникова Д. В.

Многозадачная логика представляет собой область исследований, которая занимается изучением того, каким образом различные задачи могут взаимодействовать друг с другом при выполнении в рамках одной системы. Это направление имеет большое значение для разработки сложных систем управления, где необходимо учитывать множество различных факторов одновременно. Одной из ключевых проблем в этой области является проблема неявной выразимости, то есть способности логики выражать сложные отношения между задачами без явного указания всех возможных вариантов их взаимодействия

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
Предварительный просмотр
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Multitasking logic is a field of research that studies how different tasks can interact with each other when executed within a single system. This direction is of great importance for the development of complex control systems, where it is necessary to take into account many different factors simultaneously. One of the key problems in this area is the problem of implicit expressibility, that is, the ability of logic to express complex relationships between tasks without explicitly indicating all possible options for their interaction

Текст научной работы на тему «НЕЯВНАЯ ВЫРАЗИМОСТЬ В МНОГОЗАДАЧНОЙ ЛОГИКЕ»

окружающей средой.

Обучение с подкреплением

Методы обучения с подкреплением представляют собой мощный инструмент для адаптации и оптимизации действий в условиях неопределенности и изменяющейся среды. Одним из наиболее популярных методов является Q-обучение, которое активно используется в современных интеллектуальных системах.

Применение МППР в интеллектуальных системах

Современные интеллектуальные системы, такие как автономные транспортные средства и роботы с адаптивным поведением, требуют разработки алгоритмов, способных принимать решения в условиях неопределенности. МППР, в частности методы обучения с подкреплением, позволяют моделировать такие системы, обеспечивая оптимальное принятие решений в реальном времени. Автономные транспортные средства

МППР используются для создания моделей поведения автономных автомобилей, которые принимают решения на основе информации о текущем состоянии окружающей среды и предполагаемых последствиях различных действий.

Роботы с адаптивным поведением

МППР также активно используются для создания роботов, которые способны обучаться и адаптироваться к изменениям в своей среде, принимая решения, направленные на выполнение поставленных задач.

Марковские процессы принятия решений остаются важным инструментом в решении задач оптимизации принятия решений в условиях неопределенности. Современные подходы, такие как методы обучения с подкреплением, открывают новые возможности для применения МППР в интеллектуальных системах. В будущем можно ожидать еще больший успех этих методов в таких областях, как автономные системы, робототехника и анализ больших данных. Список использованной литературы:

1. Беллман, Р. (1957). Динамическое программирование. Princeton University Press.

2. Саттон, Р. С., Барто, А. Г. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction. MIT Press.

3. Штейнберг, Р. (2015). Марковские процессы принятия решений: теория и алгоритмы. Москва: Наука.

© Емшиков Б.М., Овезбердиев Г.Дж., 2024

УДК 608

Калашникова Д.В.

Преподаватель, СФ УУНиТ

НЕЯВНАЯ ВЫРАЗИМОСТЬ В МНОГОЗАДАЧНОЙ ЛОГИКЕ Аннотация

Многозадачная логика представляет собой область исследований, которая занимается изучением того, каким образом различные задачи могут взаимодействовать друг с другом при выполнении в рамках одной системы. Это направление имеет большое значение для разработки сложных систем управления,

где необходимо учитывать множество различных факторов одновременно. Одной из ключевых проблем в этой области является проблема неявной выразимости, то есть способности логики выражать сложные отношения между задачами без явного указания всех возможных вариантов их взаимодействия.

Ключевые слова неявная выразимость, программирование.

Abstract

Multitasking logic is a field of research that studies how different tasks can interact with each other when executed within a single system. This direction is of great importance for the development of complex control systems, where it is necessary to take into account many different factors simultaneously. One of the key problems in this area is the problem of implicit expressibility, that is, the ability of logic to express complex relationships between tasks without explicitly indicating all possible options for their interaction.

Keywords Implicit expressibility, programming.

Что такое неявная выразимость?

Неявная выразимость - это способность логической системы представлять информацию о задачах таким образом, чтобы она могла быть использована для вывода новых знаний без необходимости явного перечисления всех возможных комбинаций этих задач. Например, если у нас есть две задачи A и B, мы можем выразить их взаимодействие через логические операторы, такие как AND, OR и NOT. Однако, если количество задач увеличивается до нескольких десятков или даже сотен, становится практически невозможно явно указать все возможные комбинации их выполнения.

Неявная выразимость находит применение в различных областях науки и техники. В математике и физике, например, неявные функции используются для описания отношений между переменными, которые не могут быть выражены в явной форме. В экономике неявные уравнения применяются для моделирования поведения экономических агентов и рынков. В информатике и программировании неявная выразимость используется для описания сложных зависимостей между данными и алгоритмами. В психологии и социологии неявные выражения могут использоваться для исследования восприятия и интерпретации информации людьми.

Одним из примеров применения неявной выразимости может служить управление ресурсами в операционной системе. Здесь задачи представляют собой процессы, которые требуют определенных ресурсов для своего выполнения. Логика управления этими процессами должна учитывать множество факторов, таких как приоритетность процессов, доступность ресурсов и временные ограничения. Вместо того чтобы явно указывать все возможные комбинации распределения ресурсов, система использует правила, которые позволяют ей автоматически принимать решения на основе текущих условий.

Другой пример - это планирование маршрутов в логистических системах. Здесь задачи представляют собой доставку грузов от одного пункта к другому. Логическая система должна учитывать множество факторов, включая расстояние, время доставки, стоимость транспортировки и другие параметры. Использование неявной выразимости позволяет системе находить оптимальные маршруты без необходимости перебора всех возможных вариантов.

Методы реализации неявной выразимости

Существует несколько методов реализации неявной выразимости в многозадачных системах:

1. Логическое программирование: Этот метод основан на использовании правил и фактов для представления информации о задачах. Система выводит новые знания на основе этих правил и фактов, не требуя явного указания всех возможных комбинаций.

2. Вероятностные методы: Вероятностные модели позволяют оценить вероятность успешного выполнения той или иной задачи на основе статистических данных. Это помогает системе принимать решения без необходимости полного анализа всех возможных сценариев.

3. Эвристические алгоритмы: Эвристические подходы используют упрощенные правила для принятия решений. Они не гарантируют нахождения оптимального решения, но часто оказываются достаточно эффективными в реальных условиях.

Заключение

Неявная выразимость играет ключевую роль в разработке многозадачных систем, позволяя им эффективно управлять сложными взаимосвязями между различными задачами. Различные методы реализации этого подхода предоставляют широкие возможности для создания интеллектуальных систем, способных адаптироваться к изменениям окружающей среды и принимать обоснованные решения в условиях неопределенности.

Список использованной литературы:

1. Клини С. В. Введение в метаматематику: пер. с англ. - М.: ИЛ, 1957. - 527 с.

2. Сухотин А. М. Начало альтернативной теории в анализе // Известия Томского политехн. ун-та, 2000. -Т. 303, вып. 3. - С. 195-201.

© Калашникова Д.В., 2024

УДК 311.312

Стучилина В.А.

Студентка 2 курса ФГБОУ АГУ имени В.Н. Татищева Колледжа АГУ г. Астрахань, РФ Научный руководитель: Кускина Н.М.

Преподаватель профессионального цикла Колледжа АГУ им. В.Н. Татищева

ПРОГРАММИРУЕМЫЙ СВЕТОФОР НА БАЗЕ МИКРОКОНТРОЛЛЕРА ARDUINO UNO

Аннотация

Создание проекта светофора на Arduino Uno.

Ключевые слова Arduino Uno, светофор, код.

В этой статье мы рассмотрим проект светофора с мигающими светодиодами на базе Arduino Uno. Это набор радиодеталей, проводов с макетной платой, а самое главное - обучающая брошюра на русском языке, с помощью которой можно делать собственные электронные устройства. Экспериментируя с этой платформой можно подтянуть свои знания по математике, физике и информатике.

Основателем платформы Arduino является преподаватель одного итальянских ВУЗов Массимо Банци, который назвал свой проект в честь местного кафе под названием Arduino. Это итальянское мужское имя, означает "сильный друг". Король Италии Ардуин, живший и правивший в 10-11 веках, родом из тех же мест. Arduino представляет собой открытую аппаратную вычислительную платформу,

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.