Экспертные системы в логистике

Большинство ЭС включают знания, по содержанию которых  их можно отнести одновременно к  нескольким типам. Например, обучающая  система может также обладать знаниями, позволяющими выполнять диагностику  и планирование. Она определяет способности  обучаемого по основным направлениям курса, а затем с учетом полученных данных составляет учебный план. Управляющая система может применяться для целей контроля, диагностики, прогнозирования и планирования. Система, обеспечивающая сохранность жилища, может следить за окружающей обстановкой, распознавать происходящие события (например, открылось окно), выдавать прогноз (вор-взломщик намеревается проникнуть в дом) и составлять план действий (вызвать полицию).[4]

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3. ОСНОВНЫЕ ЛИНИИ РАЗВИТИЯ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ

 

Наиболее  известные ЭС, разработанные в 60-70-х  годах, стали в своих областях уже классическими. По происхождению, предметным областям и по преемственности  применяемых идей, методов и инструментальных программных средств их можно  разделить на несколько семейств.

1. META-DENDRAL.Система  DENDRAL позволяет определить наиболее  вероятную структуру химического  соединения по экспериментальным  данным.

2. MYCIN-EMYCIN-TEIREIAS-PUFF-NEOMYCIN. Это семейство медицинских ЭС и сервисных программных средств для их построения.

3. PROSPECTOR-KAS. PROSPECTOR – предназначена для поиска (предсказания) месторождений на основе геологических анализов. KAS- система приобретения знаний для PROSPECTOR.

4. CASNET-EXPERT. Система CASNET – медицинская ЭС для диагностики выдачи рекомендаций по лечению глазных заболеваний. На ее основе разработан язык инженерии знаний EXPERT, с помощью которой создан ряд других медицинских диагностических систем.

5. HEARSAY-HEARSAY-2-HEARSAY-3-AGE. Первые две системы этого ряда  являются развитием интеллектуальной  системы распознавания слитной  человеческой речи, слова которой  берутся из заданного словаря.  Эти системы отличаются оригинальной  структурой, основанной на использовании  доски объявлений- глобальной базы  данных, содержащей текущие результаты  работы системы. В дальнейшем  на основе этих систем были  созданы инструментальные системы.

6. Системы  AM (Artifical Mathematician – искусственный математик) и EURISCO были разработаны в Станфордском университете доктором Д. Ленатом для исследовательских и учебных целей. Ленат считает, что эффективность любой ЭС определяется закладываемыми в нее знаниями. По его мнению, чтобы система была способна к обучению, в нее должно быть введено около миллиона сведений общего характера. Это примерно соответствует объему информации, каким располагает четырехлетний ребенок со средними способностями. Ленат также считает, что путь создания узкоспециализированных ЭС с уменьшенным объемом знаний ведет к тупику.

В систему AM первоначально было заложено около 100 правил вывода и более 200 эвристических  алгоритмов обучения, позволяющих строить  произвольные математические теории и  представления. Сначала результаты работы системы были весьма многообещающими. Она могла сформулировать понятия  натурального ряда и простых чисел. Кроме того, она синтезировала  вариант гипотезы Гольдбаха о  том, что каждое четное число, большее  двух, можно представить в виде суммы двух простых чисел. До сих  пор не удалось ни найти доказательства данной гипотезы, ни опровергнуть ее. Дальнейшее развитие системы замедлилось и  было отмечено, что несмотря на проявленные  на первых порах “математические  способности”, система не может  синтезировать новых эвристических  правил, т.е. ее возможности определяются только теми эвристиками, что были в  нее изначально заложены.

При разработке системы EURISCO была предпринята попытка  преодолеть указанные недостатки системы AM. Как и в начале эксплуатации AM, первые результаты, полученные с  помощью EURISCO, были эффективными. Сообщалось, что система EURISCO может успешно  участвовать в очень сложных  играх. С ее помощью в военно-стратегической игре, проводимой ВМФ США, была разработана  стратегия, содержащая ряд оригинальных тактических ходов. Согласно одному из них, например предлагалось взрывать свои корабли, получившие повреждения. При этом корабли, оставшиеся неповрежденными, получает необходимое пространство для выполнения маневра.

Однако  через некоторое время обнаружилось, что система не всегда корректно  переопределяет первоначально заложенные в нее правила. Так, например, она стала нарушать строгое предписание обращаться к программистам с вопросами только в определенное время суток. Т.о., система EURISCO, так же как и ее предшественница, остановилась в своем развитии, достигнув предела, определенного в конечном счете ее разработчиком.

С 1990 года доктор Ленат во главе исследовательской  группы занят кодированием и вводом нескольких сот тысяч элементов  знаний, необходимых, по его мнению, для создания “интеллектуальной” системы. Этот проект назван Cyc (“Цик”, от английского слова enciklopaedia).[5]

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 

Экспертные системы – это  специальные компьютерные программы, помогающие специалистам принять решения, связанные с управлением материальным потоком.

Труд высококвалифицированных  специалистов стоит дорого, однако, как правило, требуется не повседневно. Экспертная система может аккумулировать знания и опыт нескольких специалистов, работающих в разных областях.

Применение экспертных систем позволяет.

1.  Принимать быстрые и качественные решения в области управления материальными потоками. Например, на складе при принятии решения о пополнении запасов, когда человеку необходимо оценить большой объём разнообразной информации: тарифы на доставку, ожидаемые цены, пополнения запасов по разным позициям, использование экспертной системы позволит не только правильно, но и быстро принять решение, что зачастую не менее важно.

2.  Готовить опытных специалистов за относительно более короткий промежуток времени.

3.  Сохранить ноу-хау компании, так как персонал, пользующийся системой, не может вынести за пределы компании опыт и знания, содержащиеся в экспертной системе.

4.  Использовать опыт и знания высококвалифицированных специалистов на непрестижных, опасных, скучных и тому подобное рабочих местах.

Основными отличиями ЭС от других программных  продуктов являются использование  не только данных, но и знаний, а также  специального механизма вывода решений  и новых знаний на основе имеющихся. Знания в ЭС представляются в такой  форме, которая может быть легко  обработана на ЭВМ. В ЭС известен алгоритм обработки знаний, а не алгоритм решения задачи.

СПИСОК  ЛИТЕРАТУРЫ

 

1. А. М. Гаджинский. Логистика, 2012 20-е изд. - М .: 2012. — 484 с. 
2. А. М. Гаджинский. Практикум по логистике, 2009 
3. Григорьев М.Н., Уваров С.А. Логистика. Базовый курс: учебник для бакалавров. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Изд-во Юрайт, 2012
4. Григорьев М.Н., Долгов А.П., Уваров С.А. Логистика. Продвинутый курс: учебник для магистров. - 3-е изд., перераб. и доп. - М.: Изд-во Юрайт, 2011. 
5. Логистика: Учебник / Под ред. Б.А.Аникина: 3-е изд., перераб. и доп. — М.: ИНФРА-М, 2008. - 368 с. — (Высшее образование)