Алгоритм управления

Совокупность  правил, по которым информация, поступающая  в управляющее устройство, перерабатывается в сигналы управления, называется алгоритмом управления.

Управление -  это воздействие на объект, выбранное  из множества возможных на основе имеющейся для этого информации, улучшающее функционирование или развитие данного объекта.

В системах управления решаются 4 основных типа задач управления:

- регулирование(стабилизация)

- выполнение  программы

- слежение

- оптимизация

Регулирование – поддержание системы вблизи некоторых неизменных заданных значений.

Задача выполнения программы решается, когда заданные значения управляемых параметров изменяются во времени по известному закону.

Слежение  – поддержание соответствия управляемого параметра текущему состоянию системы, случайно меняющемуся во времени.

Оптимизация – установление наилучшего в определенном смысле режима работы или состояния  управляемого объекта.

 

Замкнуты  и разомкнутые системы.

возмущение

Системы, в которых для формирования управляющих воздействий не используется информация о параметрах управляемого объекта, называется разомкнутыми системами  управления.

 

 

Управляющее устройство

Объект управления

 М Выход Х 

 

 

В замкнутых  системах управления для формирования управляющих воздействий используется информация о значения управляемых  величин.

 

 

Управляющее устройство

Объект управления

возмущение

    М Выход Х

 

 

Обратная  связь

Обратная  связь, увеличивающая влияние входного воздействия на управляемые параметры  системы называется положительной,  уменьшающая влияние входного воздействия  – отрицательной.

Функции человека и машины в системах управления.

Кибернетические системы, в которых взаимодействуют  ЭВМ и человек получили название человеко-машинных систем. В таких  системах предполагается следующее  разделение функций: машина хранит и  перерабатывает большие массивы  информации, осуществляет информационное обеспечение принятие решений; человек принимает управленческие решения (творческая деятельность).

Целью развития компьютерной технологии управления является автоматизация принятия решений.

Это связано  не только со стремлением разгрузить человека, но и с тем, что развитие техники и технологий пришло в  противоречие со скоростью принятия решений человеком (принятие решений  в реальном масштабе времени протекания процесса): включение аварийной защиты ядерного реактора, реакции на события, происходящие при запуске космических  аппаратов и т.д. 

07.05.2013 лекция

Направления развития искусственного интеллекта.

Научной направление, связанное с машинным  моделированием и автоматизацией человеческой интеллектуальной деятельности, а также созданием  и эксплуатацией интеллектуальных систем принято называть искусственным  интеллектом. Любая задача, для которой  неизвестен алгоритм решения, может  быть отнесена к сфере искусственного интеллекта (игра в шахматы, медицинская  диагностика и т.д.)

Характеристики задач искусственного интеллекта:

1. Преобладание символьной информации над числовой;
2. Наличие выбора из многих возможных вариантов в условиях неопределенности.

Научные направления применения искусственного интеллекта:

1. Восприятие и распознавание образов – проблемы понимания и логического рассуждения в процессе обработки визуальной и речевой информации.
2. Математика и автоматическое доказательство теорем.
3. Игры.

Формальные  системы в математике, характеризующиеся  конечным числом ситуаций и четко  определенными правилами.

 

Представление знаний в системах искусственного интеллекта.

Знания  в  системах искусственного интеллекта понимаются как хранимая в ЭВМ информация, формализованная для логических выводов.

Способы представления данных

1.продукционная  и логическая модели

2.семантиеские  сети

3.фреймы.

Продукционные правила организуют знания по принципу «Если  - то». Часть правила «Если» называется посылом, а «То» - выводом  или действием. Правило в общем  виде записывается так:

Если А₁,А₂…А_n то В.

Такая запись означает, что если все условия  от А₁ до А_n являются истинными, то В также истинно или выполняется действие В.

Семантическая сеть основана на изображении понятий (сущностей) с помощью точек (узлов) и отношений между ними с помощью  дуг. Семантические сети способны отображать структуру знаний во всей сложности  их взаимосвязей, увязать в единое целое объекты и их свойства.

Фреймовая система  является своего рода языком представления  знаний. Слово «фрейм» в переводе с англ означает «рамка». Фрейм является единицей представления знаний об объекте, которую можно описать некоторой совокупностью понятий и сущностей.

Фрейм имеет  определенную внутреннюю структуру, состоящую  из множества элементов, называемых слотами. Каждый слот, в свою очередь, представляется определенной структурой данных, процедурой, или может быть связан с другим фреймом.

Особенности машинного представления  данных:

1.внутреняя  интерпретируемость. Обеспечивается  наличием у каждой информационной  единицы своего имени, по которому  она идентифицируется по запросам.

2.структурированность.  Информационные единицы обеспечивают  вкладываемость одних в другие (принцип матрешки) и возможность  установления соотношений «часть-целое», «род-вид», «элемент-класс».

3.связанность  – возможность установления связей  между информационными единицами.

4.семантическая  метрика. Позволяет устанавливать  ситуационную близость информационных  единиц, строить аналоги.

5.активность. Выполнение действий в интеллектуальной  системе должны инициироваться  самой системой.

Моделирование рассуждений.

Рассуждение – один из важнейших видов мыслительной деятельности человека, в результате которого он формирует новые предложения, высказывания, суждения.

Человеческим  рассуждениям присуще: не формальность,  нечеткость, нелогичность, широкое  использование образов, эмоций и  чувств.

Логические  рассуждения строятся с помощью предикатов.

Предикат  – это конструкция вида P (t₁,t₂…t_n), выражающая какую-то связь между объектами или свойствами объектов; P – предикатный символ, t₁,t₂…t_n – объекты, связанные свойством (предикатом) P называются термами.

Термы могут  быть 3 типов:

1.константа  (индивидуальный объект или понятие);

2.переменная (обозначающая различные объекты) ;

3.составной  терм – функция f(s₁,s₂…s_m) от m термов.

Предикаты могут  быть объединены в формулы с помощью  логических операций (союзов): отрицание («НЕ», -), конъюнкция («И», ^), дизъюнкция («ИЛИ», галочка наоборот), импликация («СЛЕДУЕТ», →), эквивалентность  («ТОГДА И ТОЛЬКО ТОГДА», ↔).

Таблицы истинности высказываний

А	В	Отрицание А	^A	Галочка наоборот А	→А	↔А
И	И	Л	И	И	И	И
И	Л	Л	Л	И	Л	Л
Л	И	И	Л	И	И	Л
Л	Л	И	Л	Л	И	И

Формулы логики предикатов используют кванторы, определяющие область значений переменных – аргументов предикатов.

Квантор всеобщности  – А(наоборот)(для всех, для каждого, для любого и т.д.)

Квантор существования  Е(зеркально)(существует, найдется и т.д.).