CC BY
19
изменяется резко скачкообразно (крайние значения Bmi„ = 0, 05 и Вт„ = 0, 78 ), в средние века она монотонно
linn max 1
возрастает, а в новое время монотонно убывает, достигая финального значения Bmin = 0, 62, практически совпадающего со значением в 14 в. - В = 0, 63.
9. Не обнаружено никакой периодичности в поведении всех вышеупомянутых характеристик, что побуждает усомниться в справедливости неоднократных высказываний о периодичности потока войн. Напротив, поведение этих характеристик свидетельствует о монотонном характере последовательности войн, начиная, по крайней мере, с 16 века.
10. Упомянутая в п. 9. Монотонность проявляется в непрерывном росте частоты войн n и частоты участков концентрации военного напряжения N, уменьшении интервалов времени между войнами 7^, и, как следствие, длительности войн T3. В то же время доли времени
мира M и времени войны В убывая (возрастая) с 14-го по 16-й век и возрастая (убывая) с 16-го по 20-й век, в целом за весь этот период остаются практически неизменными. Эта общая картина войн свидетельствует в пользу библейских пророчеств о движении мира к своему концу из-за неспособности людей извлекать уроки из истории.
11. И все же, как видно из табл. 4 и графиков на рис. 4., у нас есть надежда: в 20-м веке 7 из 8 количественных характеристик потока войн улучшили свои значения. А именно, уменьшилась частота войн n и частота участков концентрации военного напряжения N , увеличились интервалы времени между войнами T1 , T2 и интервалы времени между участками концентрации военного напряжения T4, увеличилась доля времени мира M и
уменьшилась доля времени войны В . Возможно, это признак пробуждения человечества, его желания начать, наконец, управлять историческим процессом в своих интересах.
6. ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Представленный в статье материал - первый опыт применения автоматно-логического моделирования истории [2,3] к конкретному историческому процессу - потоку наиболее известных войн за последние 2500 лет. Этот опыт подтверждает предварительные выводы [2], что с помощью достаточно простых вычислений можно получить количественные характеристики изучаемого исторического процесса и на этой основе строить правильное понимание этого процесса и его разумное объяснение Возможно, что на этом пути удастся наметить какие-то конструктивные методы управления историческими процессами. Важное значение имеют также детальные исследования различных конкретных исторических процессов (войн, кризисов, революций и т.д.), выполненные аналогично представленному в этой статье. Такие исследования позволили бы, с одной стороны, попытаться лучше понять указанные процессы, а с другой - обстоятельно проверить работоспособность предложенного подхода.
ПЕРЕЧЕНЬ ССЫЛОК
1. Коваленко И.Д. (ред.) Количественные методы в исторических исследованиях. М.: Высшая школа, 1984.
2. Левин В.И. Математическое моделирование социально-экономических процессов (автоматно-логические методы и модели). Пенза: Изд-во Пенз. технол. ин-та, 1997.
3. Левин В.И. Математическое моделирование потока исторических событий методами теории автоматов// Гуманитарные науки и современность. Вып. 5. Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 1999.
4. Поспелов Д.А. Логические методы анализа и синтеза схем. М.: Энергия, 1987.
5. Левин В.И. Теория динамических автоматов. Пенза: Изд-во пенз. гос. техн. ун-та, 1995.
6. Альфа и Омега. Таллинн: изд-во "Валгус", 1988.
УДК 681.324
СИНТЕЗ АЛГОРИТМОВ ФОРМИРОВАНИЯ ЗАКЛЮЧЕНИЙ ДЛЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ОСОБЫХ СЛУЧАЯХ УПРАВЛЕНИЯ ПОЛЕТАМИ НА ОСНОВЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ П-КВАНТОВ ЗНАНИЙ
И.Б.Сироджа, А.Б.Куренко
In article is formulated and to decide a task of algorithmiza-tion of the approximated reasonings for acceptance of knowledge-oriented solutions by the chief of flights and pilot in the special cases of control of flights, the algorithms of conclusions calculation in the differentlevel П-quantums of knowledge are synthesized.
В статье сформулирована и решена задача алгоритмизации приближенных рассуждений для принятия знаниеориентирован-ных решений руководителем полетов и летчиком в особых случаях управления полетами, синтезированы алгоритмы
вычисления заключений в разноуровневых П-квантах знаний.
1. ВВЕДЕНИЕ
В человеко-машинных системах военного назначения, обеспечивающих управление полетами летательных аппаратов различного назначения существует проблема принятия решений в сложных и аварийных ситуациях, обусловленных неисправностями объекта и его систем, внешними воздействиями и ошибками человека-оператора,
как правило, в условиях дефицита времени для принятия решения. Трудность принятия решения в таких ситуациях, называемых далее особыми случаями в полете, определяется большим объемом информации, который необходимо обработать за короткое время, и большим количеством возможных особых случаев. Решение этой проблемы авторы [1] видят в создании интеллектуальных систем поддержки принятия решений, обеспечивающих заданный уровень безопасности полетов.
Для построения эффективных знаниеориентированных систем поддержки принятия решений в работах [2-4] разработана теория моделей представления нечетких п -квантов знаний, а также информационная технология манипулирования ими при решении практических задач вывода решений в условиях неопределенности. Опираясь на эти результаты, в данной работе сформулирована и решена задача алгоритмизации приближенных рассуждений для принятия решений руководителем полетов и летчиком по выходу из особого случая в полете, на базе использования которой синтезированы алгоритмы вычисления заключений в разноуровневых п -квантах.
2. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ И ПРИНИМАЕМЫЕ ОГРАНИЧЕНИЯ
Под приближенными рассуждениями будем понимать цепочку алгоритмических действий, обеспечивающих формирование заключения и вычисление показателя достоверности (ПД) п -кванта знаний на основании посылочной информации, содержащейся в его доменах. Как известно из [3] в любом п -кванте произвольного уровня логика семантических связей ненулевых компонентов в домене подчинена закону дизъюнкции (ИЛИ), а связей между доменами - закону конъюнкции (И). Следовательно, семантика приближенных рассуждений в произвольном п -кванте реализуется по следующей схеме импликации:
( доменная логическая комбинация посылок Е ) ^
( заключение С в выходном домене) (1)
согласно правилам из Пп [3].
Возникает задача алгоритмизации формирования заключения " Е ^ С" и определения показателя достоверности й[ • ] п -кванта либо системы п -квантов различных уровней на основании содержимого их логической комбинации посылок Е (1) с учетом заданных посылочных ПД и следующих четырех ограничений.
Первое ограничение состоит в том, что мы рассматриваем показатель достоверности й[Е] , принадлежащий интервалу [-1,...,0,...,+1], как грубое приближение к вероятности. Границы этого интервала обозначают так:
"+1" - п -квант знаний отображает посылку или заключение, которые абсолютно верны;
"-1" - п -квант знаний отображает посылку или заключение, которые абсолютно неверны;
"0" - п -квант знаний не несет никаких знаний.
Промежуточные значения интервала отражают степень доверия или недоверия к указанным ситуациям.
Второе ограничение состоит в том, что сложные схемы логических рассуждений строятся на основе комбинаций простых импликаций со связками "И", "ИЛИ", "НЕ" либо посредством множества независимых посылок (как в матричном п -кванте 2-го уровня), поддерживающих одно или несколько заключений.
Третье ограничение заключается в определении показателя достоверности всего п -кванта знаний по формуле (правило комбинирования из Пп )
й [ У] = й[ заключения ] = й [ посылки ] х й [ импликации ] = = й[С] = й[Е] х й. (2)
Четвертое ограничение: произвольный п -квант представляет собой динамическую порцию п ¿-знаний за счет его возможности резервирования доменов и расширения по мощности, зависящей от числа доменов и их компонентов; при этом величина й[ У] (2) п -кванта с именем У зависит от его динамики. Поэтому конкретный п -квант находится в рабочем (возбужденном) состоянии, если соответствующий сигнал активизации X = 1 и вся посылочная информация п -кванта задана в данный момент, а его пассивный домен заполнен вычисленным значением показателя достоверности й[ У] .
3. МЕТОДИКА АЛГОРИТМИЗАЦИИ
ПРИБЛИЖЕННЫХ РАССУЖДЕНИЙ С
ПОМОЩЬЮ п -КВАНТОВ ЗНАНИЙ
Рассмотрим методику формирования заключения в п -кванте, которое зависит от логической комбинации его посылок относительно следствия с учетом соответствующих ПД.
Будем называть посылкой все логические выражения в семантике п -кванта между "ЕСЛИ" и "ТО". Заключением случаев простой импликации назовем выражение, состоящее из атомарных посылок, каждая из которых имеет свой ПД. Они могут быть связаны между собой произвольными комбинациями логических связок, например,
"ЕСЛИ (е1 И НЕ(е2 ИЛИ е3)), ТО (с)".
Простейшей логической комбинацией является конъюнкция (И) между двумя элементарными свидетельствами с семантикой
"ЕСЛИ (е1 И е2), ТО (с)",
(3)
что в п -квантовой структуре отвечает трем доменам. Два посылочных домена содержат компоненты е1 и е2, а третий, выходной домен, содержит следствие с. Здесь величину ПД посылки ^е!Ие2] примем равной величине
достоверности наименее надежной из посылок, т.е. d[eme2]=min(d[e1],d[e2]).
(4)
"ЕСЛИ (е1 ИЛИ е2), ТО (с)"
d[e1 ИЛИ e2]=max(d[e1],d[e2]).
+(-1)n d [Y ]• d [Уь ]•...• d [Y._ ] = (-1)n- 1n(d [Y.] -1) +1.
которым предшествует связка "НЕ"), например, с семантикой: "ЕСЛИ (НЕ е) ТО (с)", для вычисления ПД d [ е ] используется простая формула
Для логической комбинации дизъюнкции (ИЛИ) двух элементарных свидетельств с семантикой
d [ e ] = d [ e ]
(9)
(5) что соответствует вероятностной схеме
принимаем ПД посылки d[e1 ИЛИ е2], определяемый по формуле
(6)
Дизъюнкцию можно представить в виде двух или нескольких самостоятельных свидетельств, поддерживающих одно и то же заключение (это не всегда допустимо). В этом случае нужно следовать "здравому смыслу" либо тому, что считает важным эксперт. Например, для дизъюнктивной комбинации рассуждений
"ЕСЛИ (е1 ИЛИ е2 ИЛИ е3), ТО (с)" считаем е1, е2, е3 самостоятельными посылками, а ПД общего заключения d[c] для случая d[ei] > 0, где 1=1,2,3 определим по формуле
d[c]=d[e1]+d[e2]+d[e3]-d[e1] • d[e2]-d[e1] ^3]-
d[e2] •d[e3]+d[e1] ^2] •d[e3]. (7)
Здравый смысл здесь состоит в том, что три показателя достоверности преобразуются в один, больший каждого в отдельности, но не превышающий 1.
По аналогичной схеме можно рассматривать поддержку заключения одного п -кванта конечным множеством независимых свидетельств других п -квантов. Пусть заключение п -кванта Ъ поддерживается множеством заключений п -квантов У1,У2,...,УП> 0 с соответствующими ПД d[Y1] > 0, d[У2] > 0,...^[УП] > 0. Тогда общий ПД d[Ъ] п -кванта Ъ определяется формулой
d [ Ъ ] = d [У1 ] + ... + d [ У п ] - d [У1 ]• d [У2 ] - ... -
- d[У1 ] • d[Yn] + ... + (-1)nd[У1 ] • d[У2]• ... • d[Yn
£d[Y]- £d[Y4 ]• d[Y^]+ £ d[Y.^d[Y2]d[Y3] +
i = 1 Ч< г2 Ч< г2< i
p(HEe)=-p(e).
Во-вторых, процедура получения композиции показателей достоверности в условиях поддержки двумя п -квантами У1 и У2 одного и того же заключения в п -кванте Ъ должна выполняться по следующим формулам: если d[Y1] > 0 и d[Y2] > 0, то
d[Ъ]:=d[Y1]+d[Y2]-d[Y1] • d[Y2], (10)
если d[Y1] < 0 и d[Y2] < 0, то
d[Ъ]:=d[Yl]+d[Y2]+d[Yl] • d[Y2]. (11)
Если отрицателен только один из ПД d[Yl] либо d[Y2], то
d [ Z ]: =
d [ Y1 ] + d [ Y2 ]
1 - min(abs(d[Y1 ]), abs(d[Y2]))'
(12)
(8)
Формула (8) применяется в случае, когда посылки Уi и ПД всех заключений заданы одновременно. Заметим, что ПД d[ • ] - это артефакт приближенных рассуждений на основе п к-знаний. Нет иного доказательства правомерности изложенного способа манипулирования семантикой п -квантов кроме того, что этот способ прост и соответствует здравому смыслу.
Напомним, что d[ • ] е [-1, ..., 0, ..., + 1 ] , и именно это приводит к дополнительным ограничениям. Во-первых, в случаях отрицания атомарных посылок (т.е. посылок,
в частности, когда d[Y^=+1, d[Y2]=-1 или d[Y1 ]=-1, d[Y2]=+1, то d[Z]:=0.
Легко заметить, что когда два п -кванта с небольшими показателями достоверности поддерживают одно заключение, то ПД d[Z] заключения возрастает. Если же знаки не совпадают, то результат определяется большим по абсолютной величине ПД, но влияние его несколько ослабляется. И, наконец, третье дополнительное ограничение состоит в различении обратимых и необратимых заключений в соответствующих п -квантах. Если п -квант сохраняет свою правильную семантику, когда и посылка, и заключение отрицаются, то п -квант называется обратимым (rev) п -квантом. Если п -квант теряет смысл при отрицании посылки и заключения, то п -квант называется необратимым (nrev) п -квантом. Если п -квант обратимый, то в рабочем состоянии он применим к любому ПД посылки. Если же п -квант необратимый, то он работает только при положительных значениях ПД посылки. В случае отрицательного значения ПД посылки необратимый п -квант применять нельзя, т.к. он противоречив и подлежит исключению из цепочки рассуждений.
4. ПОСТРОЕНИЕ АЛГОРИТМОВ ВЫЧИСЛЕНИЯ ЗАКЛЮЧЕНИЙ В ВЕКТОРНЫХ И МАТРИЧНЫХ п -КВАНТАХ
Рассмотрим синтез алгоритмов поддержки заключения в п -квантовых структурах 1-го и 2-го уровней. Пусть задан элементный векторный п -квант 1-го уровня, каждый домен которого, по определению, содержит лишь одну значимую ненулевую компоненту с собственным ПД
n
n
. Следовательно, все посылочные свидетельства доменов комбинируются только связкой "И" по схеме: Xi л Х2 л... л xn _ 1 ^ xn = Хц - целевой признак, где
также возможно "X", если имеются в данных отрицания посылок. На рис.1 показана граф-модель абстрактного элементного п -кванта 1-го уровня пЦУе с ПД заключения d[Ye], для которого отведен пассивный (п+1)-й домен, размещаемый в конце п -кванта. На n-м месте находится выходной домен, содержащий значения (компоненты) целевого признака Хц объекта принятия
решения (ОПР). Значения нецелевых признаков размещаются в остальных доменах. На граф-модели (рис. 1) пассивный домен с содержимым " 1 |d[Ye]" указан вместе с именем п -кванта в корневой вершине, называемой выходом п -кванта. Все висячие вершины соответствуют активным доменам, которые содержат по одному
значению аГ каждой характеристики хг- (i = 1, n) ОПР с r i
определенным ПД а^ J . Формирование заключения в
элементном п -кванте (рис.1) осуществляется на основе изложенной методики с помощью разработанного алгоритма АВЗЭК.
Алгоритм АВЗЭК
Вход: задан элементный п -квант со значениями а1 Id [а1 ],..., а 1 |d[a I ],..., а П _ Md[a П _1 ] всех из-
r1| r1 ri| ri rn - 1| rn - 1
вестных посылочных характеристик ОПР, а также ПД импликации (X1 л X2 л ... л xn- 1 ^ xn = Хц)J ; сигнал
активизации п -кванта - Ае ; указатели (rev) или (nrev). Выход: искомый ПД d[Ye] заключения в элементном
п k1Ye
Действия:
1. Обозревая в цикле векторную п -квантовую структуру (рис.1) с именем элементного п -кванта Ye и наличием
сигнала активизации Ae = 1, вычислить по формуле (4)
показатель достоверности комбинированной посылки
d|^1 л Х2 л ... л xn_ 1J , присвоить ему значение
ЧХ1 л Х2 л^л Хп _ 1J =
= min(d^а^ J, ^аг22 J,..., ^а^_ ^) = d[к.п.]. (13)
2. Если квантовая импликация обратима (rev), то перейти к действию 5.
3. Если квантовая импликация необратима (nrev) и d[к.п.] > 0 , то перейти к действию 5, но при d[к.п.] < 0 выполнить действие 4.
4. Исключить п -квант как противоречивый и перейти к действию 7.
5. В соответствии с третьим ограничением вычислить по формуле (2) показатель достоверности d[Ye] заключения
элементного п -кванта и присвоить ему значение
d[Ye]=d[ к.п. ] х d [ Х1 л Х2 л ... л Хп _ 1
(14)
6. Завершить активизацию п^Y, поместив значение
в пассивный домен. 7. Конец.
Рисунок 1 - Граф-модель элементного векторного п -кванта 1-го уровня
Пусть задан интервальный векторный П -квант ПЦУ 1-го уровня, содержащий, по определению, хотя бы в одном домене больше одной значимой компоненты с показателем достоверности и именем У. На рис.2
показан пример граф-модели интервального П -кванта знаний 1-го уровня П ЦУ, описывающего фрагмент
особого случая в полете "Помпаж силовой установки" [5] с выходом в корневой вершине и значимыми компонентами - значениями характеристик ОПР в висячих вершинах. Как видим, П -квант пЦУ включает четыре активных домена и содержит логическую комбинацию посылок с ПД относительно значений признаков Х1, Х2, Х3 от которых зависит вычисляемый ПД заключения относительно целевого признака х4=хц, для которого отведен пассивный 5-й домен, размещаемый в конце П -кванта.
Данный П -квант имеет следующую семантику: "если наблюдаемый ОПР принимает а| |а [а} ] 1-е ("многократные") или а3^[а3] 3-е ("одиночные") значения признака (удары в районе двигателя) и а|^[а| ] 2-е
("зависание") или а3^ [а3 ] 3-е ("возрастание") значения
признака Х2 (изменение оборотов (тяги) двигателя), и
совокупность а3^ [а3 ] 1-го ("падение") или а|^[а| ]
4-го ("возрастание выше допустимого") значений признака Х3 (изменение температуры газов), то целевой признак Х4 (команды руководителя полетов) определен однозначно
а4 1-м ("действия летчика по выходу из данного особого
случая") значением, рассматриваемых в ИПК "ПОЛЕТ" [6] особых случаев в полете с заданным показателем достоверности обратимой (или необратимой) импликации,
равным ^(а} V а3)л(а| V а32)л(а3 vа4')J". Формирование заключения в интервальном п -кванте (рис. 2) производится на основе изложенной методики, с помощью алгоритма АВЗИК. Этот алгоритм универсальнее алгоритма АВЗЭК, т.к. пригоден также для вычисления заключения в элементном п -кванте. Другими словами, предложенный алгоритм АВЗИК предназначен для вычисления заключения в произвольном п -кванте 1-го уровня.
действию 2, иначе, если имеем отрицание ак с 4а^] < 0 , то поменять знак ^а^ на положительный, т.е. представить компоненту а|.| d[а|: ] = а|.| (]) и
переприсвоить d[а-^] :=d[а-^] , (к = 1, pj) .
2. Присвоить искомому d[к.п. ] значение согласно выражению:
d[к.п.] :=dj [к.п.] =d[ajJ
(15)
если в пределах границ j-го домена (]' = 1, 2,.) обнаруживаются другие значимые компоненты
ак + 1К ак + 1] ,ак+2ак+2] >->( к = ^, то применять формулу (6), пока не исчерпается j-й домен, и рекурсивно вычислять по формуле:
dj + 1 = тах(dj[к.п.], d[aj + J) ,
(16)
последовательно переписывая значения d[ к.п. ] в соответствии с выражением:
d[к.п.] :=dj + 1 [к.п.] .
(17)
Рисунок 2 - Граф-модель интервального векторного п -кванта знаний 1-го уровня
Алгоритм АВЗИК
Вход: задан произвольный п -квант со всеми значимыми посылочными значениями характеристик (признаков) ОПР, ПД dимпликации с указателем (rev) или (nrev) и сигнал ^ активизации п -кванта (^i = 1) .
Выход: искомый ПД d[Y] заключения в заданном п -кванте.
Действия:
1. При наличии сигнала активизации = 1 организовать вложенные циклы обозревания векторной п -квантовой структуры по количеству n-1 доменов и числу
Pj компонентов в них (/ = 1, п - 1) для вычисления показателя достоверности комбинированной посылки d[к.п.] согласно неявной логике "И", "ИЛИ", "НЕ" заполнения доменов значимыми компонентами; если в начально обозреваемой компоненте ак-| ^ а^ j-го домена
значение ак не отрицается связкой "НЕ", то перейти к
3. Входя в область (j + 1) -го домена, выполнять действие 2, пока для aj +1 J :k < pj + 1 , и рекурсивно вычислить dj +1 [ к.п. ] по формуле (16); руководствуясь выражением (4), переприсвоить значение d[ к.п. ] по формуле:
d[к.п.]:= min(dj + 1 [к.п.], dj +1 [к.п.]). (18)
4. Выполняя действия 2 и 3, пока (т.е. до исчерпания всех посылочных доменов п -кванта), зафиксировать вычисленное по формуле (17) результирующее значение ПД комбинированной посылки d[к.п. ] п -кванта пÄ^Y.
5. Если квантовая импликация обратима (rev), то перейти к действию 8.
6. Если квантовая импликация необратима (nrev) и d[к.п.]>0, то перейти к действию 8, иначе, при и d[к.п.] < 0 выполнить действие 7.
7. Исключить п -квант nA^Y как противоречивый и
перейти к действию 10.
8. В соответствии с третьим ограничением вычислить по формуле (2) ПД d[Y] заключения векторного п -кванта ft^Y и присвоить ему значение:
d[Y]=d[к.п.] х d
(19)
9. Завершить активизацию п^У по сигналу , поместив значение d[Y] в пассивный домен п -кванта.
10. Конец.
Для решения задачи синтеза алгоритма формирования заключения в матричном п -кванте 2-го уровня предложим алгоритм АВЗМАК, разработанный на основе определения п -кванта 2-го уровня и алгоритма АВЗИК. Поскольку матричный п -квант 2-го уровня пA^HZI состоит из
строк - п -квантов 1-го уровня, то легко обосновать алгоритм АВЗМАК, если последовательно применить алгоритм АВЗИК к каждой строке, затем по модифицированной формуле (8) определить искомый ПД d[Z] заключения в пA^IIZII .
Алгоритм АВЗМАК
Вход: задан матричный п -квант 2-го уровня п^И ,
содержащий ш-строк п -квантов 1-го уровня со всеми значимыми посылочными значениями характеристик (признаков) ОПР и показателями достоверности
импликаций (i = 1, ш) каждой строки с указате-
лем (rev) или (nrev), а также сигнал = 1 активизации пА^И .
Выход: искомый ПД d[Z] заключения в матричном п -кванте.
Действия:
1. При наличии сигнала активизации = 1 в цикле
по i = 1, ш для каждой строки матричного п A^IZII применить алгоритм АВЗИК с целью определения ПД заключений d[Y.] (i = 1, ш) всех составляющих матричный п -квант строк - п -квантов 1-го уровня.
2. Учитывая, что в процессе действия 1 некоторые составляющие п -кванты 1-го уровня могут быть исключенными в силу противоречивости посылочных знаний, сформировать массив найденных ПД активизированных п -квантов
d[Y1],d[Y2],...,d[YL], (L < m)
di[Z ] = di - 1[Z] + d[Y + 1 ] + di - 1[Z ]• d[Y + 1 ] (22)
и перейти к действию 4, иначе, если то вычислить
di - 1 [Z ] + d [ Y + 1 ]
d. [Z] =
1 - min(abs(d.- 1[Z]), abs(d[Y. + 1 ]))
, (23)
(20)
для нахождения заключительного d[Z]; положить do[Z]=d[Уl].
3. В процессе цикла обозревания массива (20) по г пока г < Ь - 1 выполнять, если (d [ У1 ]> 0 )л( й[ Уг + 1 > 0 ]), то вычислить
d¿[Z] = d¿- 1[Z] + d[шрУ1 + 1 ] - d¿- 1[Z]• d[У. + 1 ] (21)
и перейти к действию 4, иначе, если (d[У1 ] < 0) л (d[У1 + 1 < 0]) , то вычислить
причем, если аЬз(d¿_ 1 [Z]) = 1 л аЬз(d[У.- 1 ]) = 1 то dг [ Z ] :=0
4. Переприсвоить d[У.]: = d¿[Z], d[Z]: = d¿[Z],
г: = г + 1 завершение цикла: если г > Ь _ 1 то выполнить действие 5, иначе перейти к действию 3.
5. Завершить активизацию пА^^Н , поместив найденное значение d[Z] в пассивный домен П -кванта.
6. Конец.
ВЫВОДЫ
1. Разработана методика решения задачи алгоритмизации приближенных рассуждений для принятия решений по выходу самолета из особого случая в полете, что обеспечивает автоматическое построение логических сетей нечетких рассуждений со значениями функции достоверности для вывода знаниеориентированных решений в условиях неопределенности.
2. Синтезированы оригинальные алгоритмы вычисления заключений в разноуровневых П -квантах, позволяющие эффективно вычислять ПД заключительных выводов целевых П -квантов П -квантовой сети вывода решений по заданным и вычисляемым входным посылочным и промежуточным П А-знаниям.
ПЕРЕЧЕНЬ ССЫЛОК
1. Лернер И.И., Петров А.Б. Интеллектуальные системы и обеспечение безопасности полета // ВИНИТИ. Проблемы безопасности полетов. 1998, №11. с. 61-65.
2. Сироджа И.Б. Математическое и программное обеспечение интеллектуальных компьютерных систем. Харьков: ХАИ, 1992. - Ч. 1.-101с.
3. Сироджа И.Б., Петренко Т.Ю. Метод разноуровневых алгоритмических квантов знаний для принятия производственных решений при недостатке и нечеткости данных. Киев: Наукова думка, 2000. - 247с.
4. Сироджа И.Б. Квантовые модели и методы искусственного интеллекта для принятия решений и управления. - Киев: Наукова думка. 2002. - 420с.
5. Руководство по летной эксплуатации самолета МИГ-29М. 1985. - 367с.
6. Куренко А.Б. Поддержка принятия решений в системе "руководитель полетов-летчик-летательный аппарат" при условиях неопределенности методом разноуровневых алгоритмических квантов знаний // Труды 6-го Международного молодежного форума "Радиоэлектроника и молодежь в XXI веке". - Харьков: ХНУРЭ, 2002. - Ч.2. -с.370-371.
