Развитие методов решения задач интеллектуального управления

При этом авторы исходят из того, что эксперт обычно легко разделяет целое на части, но затрудняется доказать полноту и безизбыточность получаемого набора частей. Эти затруднения преодолеваются использованием в качестве основания редукции модели рассматриваемой системы. При таком подходе редукция представляется как сопоставление объекта анализа с некоторой моделью и выделение в нем того, что соответствует элементам взятой модели.

В результате применения предложенного метода редукции к сложному объекту получается декомпозиция в виде древовидной структуры, которая должна удовлетворять двум противоречащим принципам: полноты, т.е. задача должна быть рассмотрена максимально всесторонне и подробно, и простоты, т.е. дерево должно быть максимально компактным «вширь» и «вглубь». Компромиссы между ними вытекают из качественного требования: свести сложный объект анализа к конечной совокупности простых подобъектов либо (если это не удается) выяснить причину неустранимой сложности.

Независимость алгоритма от предметной области, вариабельность, ориентация на более широкий класс практических задач, делают его мощным инструментом для анализа и неоднородных задач.

Сложность анализа неоднородных задач двояка. С одной стороны, по определению, они имеют не единственную, а множество декомпозиций, структурирующих задачи системы по множеству отношений. С другой стороны, редукция во множество однородных задач и построение декомпозиций - только один из этапов системного анализа неоднородных задач, за редукцией должны следовать спецификация однородных задач, анализ на неоднородность и выбор методов, соответствующих задачам.

Процедура спецификации - неформальная и выполняется модельером, который, прежде всего, должен повысить степень собственной уверенности в понимании задачи. После того, как модельеру станет понятен смысл задачи он сможет сформулировать цель , исходные данные и условия . Также необходимо задать идентификатор, по которому ее можно будет отличить от других задач в мире задач.

Следующая после редукции и спецификации задач - процедура подбора инструментальных средств (методов, моделей, традиционных технологий информатики) для решения однородных задач. В настоящее время такая процедура не может быть записана алгоритмом и поэтому ее реализация относится скорее к знаниям и искусству модельера-разработчика, чем предмету теории.

Проверка неоднородности выполняется, чтобы повысить у модельера степень уверенности в том, что исходная задача может быть отнесена к классу неоднородных. Это оправдывает необходимость дальнейших работ по гибридизации и синтезу метода решения такой задачи.

Эволюция методов моделирования интеллектуальных систем