лі не можуть бути представлені в термінах точно визначеної цільової функції;
- не існує чіткого алгоритму розв'язання задачі;
- вихідні дані неповні і неоднозначні.
Структура ЕС представлена на рис. 1. br/>В
Рис. 1. Типова структура експертної системи
У базі знань зберігаються так звані правила, під якими розуміються логічні та алгоритмічні вирази (операції).
Машина виводу - програма, яка формує послідовність логічних і обчислювальних операцій в алгоритм, на основі якого забезпечується отримання результату.
Підсистема пояснень - формує трасу, тобто алгоритм у вигляді набору правил, що дозволяють ЛПР зрозуміти, як отриманий результат.
Підсистема придбання знань - забезпечує діалог з експертами, відбір і формалізацію знань.
Підсистема взаємодії з об'єктом може бути відсутнім, як і сам об'єкт.
Існують різні форми спілкування ОПР із ЕС:
1. Використання табличного мови.
2. Діалог у формі меню.
3. Діалог на природній мові.
Остання форма спілкування передбачає високий рівень ЕС і поки зустрічається рідко.
Для використання природної мови необхідна досить складна програма-аналізатор, яка виконує функції:
- лексичного аналізу;
- синтаксичного аналізу;
- семантичного аналізу.
У сучасних ЕС спілкування з ОПР ведеться за допомогою табличного мови (постановка завдання) і меню (уточнення завдання в процесі її виконання) [ 2].
Ефективне використання діалогу В«людина-машинаВ» передбачає виконання наступних умов:
Гј зручність спілкування (доступу людини до машині);
Гј психологічна готовність людини до спілкуванню з ЕОМ;
Гј достатній рівень машинного інтелекту [ 1].
Ефективність прийнятих рішень також неможливо оцінити без застосування математичного апарату і програмного забезпечення.
Наприклад, аналіз В«дерева рішень В». В даний час існує кілька програм, за допомогою яких стає можливим не тільки побудова дерева рішень, але і його аналіз.
Перші ідеї створення дерев рішень сходять до робіт Ховленда (Hoveland) і Ханта (Hunt) кінця 50-х років XX століття. Однак, основоположною роботою, що дала імпульс розвитку цього напрямку, стала книга Ханта (Hunt, EB), Мерін (Marin J.) і Стоуна (Stone PJ) В«Experiments in InductionВ», що побачила світ в 1966 р.
Дерева рішень - графічний засіб аналізу рішень в умовах ризику. Ієрархічну будову В« дерева класифікаціїВ» - одне з найбільш важливих його властивостей. В«Стовбуром дереваВ» є проблема чи ситуація, що вимагає рішення. В«Вершиною дереваВ» є цілі або цінності, якими керується людина, що приймає рішення [ 4].
Дерева рішень створюються для використання в моделях, в яких приймається послідовність рішень, кожне з яких веде до деякого результату. По дереву рішень визначається оптимальна стратегія - послідовність рішень, які ...
