ВВЕДЕНИЕ. 1.1 Описание предметной области

СОДЕРЖАНИЕ

СОДЕРЖАНИЕ. 2

ВВЕДЕНИЕ. 3

1 ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ.. 6

1.1 Описание предметной области. 6

1.3 Основные задачи. 16

1.4 Влияние на конкурентоспособность. 16

1.5 Выгода для сотрудников и организации. 16

2 РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ.. 17

2.1 Структура системы.. 17

2.2 Представление знаний. 17

2.3 Основные блоки экспертной системы.. 19

ЗАКЛЮЧЕНИЕ. 22

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ.. 23

ВВЕДЕНИЕ

Со второй половины ХХ века началось стремительное развитие компьютеров и различных методов программирования, а в 1950 году английский математик Алан Тьюринг поставил вопрос «могут ли машины думать?». Н. Виннер и Г.С. Альтшуллер заложили основы кибернетики в ее современном понимании, что послужило толчком к исследованию и созданию интеллектуальных систем, способных воспроизвести алгоритм человеческого мышления за счет использования различных эвристических методов.

Однако основные усилия на тот момент были направлены на создание универсальных программ за счет использования универсальных подходов к решению различных задач (например, программы Логик-теоретик, Общий решатель задач). Как оказалось впоследствии, универсальные программные решения не нашли должного применения в промышленном использовании, поскольку чем шире класс решаемых задач, тем меньше функциональные возможности программы при решении конкретной частной проблемы. Таким образом, дальнейшие исследования были сосредоточены на общих методах и приемах программирования для создания узконаправленных программных средств.

В 70-х годах были достигнуты наиболее значительные продвижения в этом направлении, когда стало понятно, что при решении конкретной задачи эффективность программы зависит в первую очередь от знаний, в ней заложенных. Появилась новая концепция разработки интеллектуальных систем как программ со сходной архитектурой, но предназначенных для решения определенного узкого круга задач - такие системы стали называться экспертными.

На сегодняшний день существует множество определений экспертной системы, приведем наиболее распространенные из них:

1) Экспертная система - это программа для компьютера, которая оперирует со знаниями в определенной предметной области с целью выработки рекомендаций или решения проблем [1];

2) Экспертная система - то система искусственного интеллекта, построенная на основе глубоких специальных знаний о некоторой предметной области (полученных от экспертов-специалистов этой области) [2];

3) Экспертная система - это интеллектуальная система советчик, построенная на базе знаний о предметной области, а также опыта и знаний экспертов [3];

4) Экспертная система – это система искусственного интеллекта, включающая знания об определенной слабоструктурированной и трудно формализуемой узкой предметной области и способная предлагать и объяснять пользователю разумные решения [4].

Как можно заметить, экспертные системы имеют явные преимущества, по сравнению с работой конкретных специалистов. Они более устойчивы и стабильны в принятии решений. Экспертные системы способны работать с большим объемом информации за более короткий срок. Эксплуатация экспертных систем обходится организации дешевле, чем регулярное привлечение специалистов в данной предметной области.

Наибольший интерес в рамках данной работы представляет фреймовая модель представления знаний, предложенная в 70-е года ХХ века Марвином Мински. Фреймовая модель представляет собой систематизированную психологическую модель памяти человека и его сознания. Основная идея фреймового подхода к представлению знаний заключается в том, что все, что касается понятия или ситуации, не «размывается по сети», а представляется во фрейме. Фреймом называется структура для описания понятия или ситуации, состоящая из характеристик этой ситуации и их значений. Фрейм можно рассматривать как фрагмент семантической сети, предназначенный для описания понятий со всей совокупностью присущих им свойств. Автор идеи фреймового подхода Марвин Минский дал такое определение: «Фрейм – это структура данных, представляющая стереотипную ситуацию, вроде присутствия внутри жилой комнаты или сбора на вечеринку. К каждому фрейму присоединяется несколько видов информации. Часть информации о том, как использовать фрейм. Часть о том, чего можно ожидать далее. Часть о том, что следует делать, если ожидания не подтвердятся».

Особенность фреймовых моделей представления знаний состоит в том, что все понятия, описываемые в каждом из узлов модели, определяются набором атрибутов и их значениями, которые содержатся в слотах фрейма. Слот — это атрибут, связанный с узлом в системе, основанной на фреймах. Он является составляющей фрейма. Имя слота соответствует типу атрибута, а значением слота может быть экземпляр атрибута, другой фрейм или фасет. С каждым слотом может быть связана одна или несколько процедур, которые выполняются, когда изменяются значения слотов.

В данной работе объектом исследования была выбрана деятельность общественных заведениях социальной направленности, основной характеристикой которых является поминутная оплата за проведенное время, в стоимость которого входят бесплатные угощения, развлечения и мероприятия (антикафе).

Предмет исследования - процесс планирования мероприятий по дням недели.

Цель исследования: разработать экспертную систему на основе фреймовой модели знаний, которая способна составлять план мероприятий по дням недели на основе анализа посещаемости и экспертных знаний, предоставлять план мероприятий в формате документа.

Задачи исследования:

1. Проанализировать предметную область и провести моделирование бизнес-процессов при помощи BPWin.

2. Изучить особенности процесса планирования;

3. Структурировать имеющиеся знания и данные.

4. Разработать экспертную систему с удобным интерфейсом и реализацией основных функций.

5. Реализовать экспертную систему на платформе.Net