CC BY
60
Информационно-поисковые системы прямо или косвенно базируются на моделях поискового процесса. Эти поисковые модели определяют, способы представления документов текста, информационной потребности и используемые методы для сравнения и оценки вероятности того, что документ будет релевантен.
Оценки релевантности документов данному запросу являются основанием для
, -
. -
торную пространственную модель. Предлагаются и используются так же и многие .
В процессе разработки более сложных моделей поиска проводилось множество экспериментов для определения эффективности предлагаемых подходов. В ходе ранних экспериментов наблюдалось, при применении различных моделей и , -
ментов, которые были найдены [1]. Недостаточность перекрытия между релевант-, -
ходам в развитие систем информационного поиска и моделей поиска.
Один подход состоял в создании моделей поиска способных описать и скомбинировать различные критерии релевантности. Эти модели являются типичными вероятностными и мотивируются принципом вероятностного ранжирования, состоящем в том, что оптимальная эффективность поиска достигается путем ранжирования документов в порядке убывания относительно вероятности их релевантности и, что “вероятности оценены настолько точно, насколько возможно на основе исходных данных доступных системе” [2].
Другой подход состоял в том, чтобы проектировать системы, которые могут эффективно объединить результаты многократных поисков, основанных на различных моделях поиска. Эта комбинация может быть реализована в отдельной системной архитектуре или в распределенной, гетерогенной среде. Объединение , -низмов в Сети (например, MetaCrawler) и становится все более и более важным методом при поиске в базах данных мультимедиа.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. McGill, M.,Koll, M., and Noreault, T. An evaluation of factors affecting document ranking by information retrieval systems. Final report for grant NSF-IST-78-10454 to the National Science Foundation, Syracuse University.
2. Robertson, S. The probability ranking principle in information retrieval. Journal of Documentation, 33:294-304.
B.B. Янушко, АЛ. Далёкин C.H. Еркин ВИРТУАЛЬНЫЕ ОРГАНИЗАЦИИ. ДЕКОМПОЗИЦИЯ АРХИТЕКТУРЫ*
В условиях постиндустриальной экономики совместная работа над проектом с использованием различных способов взаимодействия как между людьми, так и между информационными системами становится конкурентным преимуществом. Поэтому видоизменяется само понятие «компания» (организация). Появляются «вир^альные организации», в которых границы между участниками, ресурсами и
, -ну, становятся нечеткими, «р^мытыми» [1,2].
*
Работа выполнена при поддержке РФФИ (фанты № 05-08-18115, № 07-01-00511) и программ развития научного потенциала высшей школы 2006-2008 гг. (РНП.2.1.2.3193, РНП 2.1.2.2238).
Раздел IV. Новые информационные технологии
Развитие и широкие возможности телекоммуникационных инфраструктур исключают необходимость объединения участников некоторой деятельности в одном
,
поставленных бизнес-задач.
Поскольку каждое реальное предприятие в рамках виртуального выполняет только часть работ из общей технологической цепочки, то при его создании решаются две главные задачи. Первая - это декомпозиция общего бизнес-процесса на компоненты (подпроцессы). Вторая задача заключается в выборе рационального состава реальных предприятий-партнеров, которые будут осуществлять техноло-.
анализа, а для решения второй могут применяться средства мультиагентных технологий [3].
Задача разработки искусственных организаций и сообществ, состоящих из виртуальных агентов составляющих виртуальные сети, является естественным развитием проблематики многоагентных систем (МАС). В виртуальных организациях ( ) .
, , образованную из удаленных друг от друга групп людей (вир^альных коллекти-),
. , -зация, состоящая исключительно из отдельных, независимых программных моду-( ). одновременно входить в состав нескольких ВО.
, .
С точки зрения архитектурных особенностей систем обработки данных виртуальное предприятие должно иметь своеобразный центр управления, который будет осуществлять мониторинг процесса разработки, постановку задачи, сбор результатов работы агентов предприятия. Таким образом, имеем 2 абстракции на микроуровне виртуального предприятия как интеллектуальной системы (рис.1):
♦ центр у правления;
♦ агент предприятия.
Рис.1. Централизованная организационная структура виртуального предприятия
,
централизованную структуру.
Следующим уровнем декомпозиции является организация каналов передачи данных между агентами предприятия и центром управления. Учитывая тот факт, что агент предприятия может реализовывать различные функции цикла разработки и поддержки изделия, видится невозможным унифицировать пакеты данных, т.е. определить общий формат данных для всех «подрядчиков». Поэтому в структуру виртуального предприятия вводится еще один тип агента - агент передачи данных, который детализирует структуру агента предприятия с точки зрения обмена информацией [4,5].
Агент предприятия
Рис.2. Декомпозиция агента виртуального предприятия
В этом случае внешней средой или средой обитания агента передачи данных является агент виртуального предприятия.
Такие системы могут быть реализованы разными способами, но именно мультиагентные системы (МАС) концентрируют все необходимые для таких технологий свойства с наибольшей выразительностью и полнотой. Результаты от внедрения агентных технологий подтвердили предсказанную перспективность этому направлению. Технология и теория агентов продолжают развиваться в рамках исследовательских и коммерческих проектов. Особое внимание уделяется интеграции методов искусственного интеллекта, которые до настоящего времени находили применение преимущественно в исследовательских работах, в реальные коммерческие приложения (персональные помощники, обработчики почты, программы для электронной коммерции, компьютерные игры, системы управления и контроля сложными процессами в медицине, промышленности, системы для поиска и обработки информации).
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. . . . « -мы и проблемы управления». - М.: СИНТЕГ, 2000. - 528 с.
2. . . : , психология, информатика. - М.: Эдиториал УРСС, 2002. - 352 с.
3. Смирнов А.В., Шереметов Л.Б. Многоагентная технология проектирования сложных систем // Автоматизация проектирования, 1999. №1. - С. 42.
4. Курдюков А.А. Интеллектуальные агенты и их применение в инженерном проектирова-
// « , подготовки производства и управления этапами жизненного цикла промышленного продукта. САБ/САМ/РБМ-200".
5. . .
// -альные системы. - Таганрог, 2001, №1. - С. 10-21.
