Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 552324)
Консорциум Контекстум Информационная технология сбора цифрового контента
Уважаемые СТУДЕНТЫ и СОТРУДНИКИ ВУЗов, использующие нашу ЭБС. Рекомендуем использовать новую версию сайта.
Информационно-управляющие системы  / №3 2017

ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ КВАНТОВАНИЯ БАЗ ЗНАНИЙ В МУЛЬТИАГЕНТНЫХ СИСТЕМАХ (160,00 руб.)

0   0
Первый авторФомичева С. Г.
Страниц9
ID633479
АннотацияПостановка проблемы: интенсивное использование беспроводных и мобильных сетей связи в распределенных информационно-телекоммуникационных системах и автоматизированных системах управления технологическими процессами промышленных корпораций приводит к формированию в архитектуре таких систем новых концептуальных сущностей, называемых агентами, которыми необходимо управлять в реальном масштабе времени. При оценке эффективности многоагентных систем на первый план выходит коммуникационная сложность взаимодействия агентов, напрямую зависящая от количества адаптируемых при коммуникации параметров. Для интеллектуальных агентов основными проблемами в данном случае являются, с одной стороны, требование к быстрой адаптации и самоадаптации параметров их баз знаний, а с другой — необходимость обеспечения целостности и защищенности как данных, так и знаний агентов. Цель исследования: разработка теоретических и алгоритмических механизмов мягкого квантования аддитивных продукционных баз знаний агентов, обеспечивающих снижение как вычислительной, так и коммуникационной сложности взаимодействия интеллектуальных агентов. Результаты: доказан ряд утверждений, которые позволяют выполнять изоморфные преобразования классических аддитивных нечетких моделей, функционирующих в поле вещественных чисел, в их аналоги, способные функционировать в конечных полях Галуа. Показан гомеоморфизм (топологический изоморфизм) рассматриваемых нечетких и нейронечетких моделей. На базе доказанных утверждений разработан алгоритм мягкого квантования нечетких импликаций. Сущность предложенного алгоритма мягкого квантования заключается в гибком управлении топологией нейронечетких иерархических моделей при сохранении заданной точности аппроксимации контролируемых агентом параметров. Новизна подхода состоит в том, что доказана принципиальная возможность адекватного квантования аддитивных продукционных баз знаний. Разработан механизм автоматического регулирования количества параметров оптимизации баз знаний, к которым относятся число термов лингвистических переменных, число параметров адаптации каждого лингвистического терма, количество уровней иерархии аддитивной нечеткой модели. Для этого в качестве ограничений приняты допущения о непрерывном покрытии пространства решений (континуум) термами лингвистических переменных нечетких импликаций. Показано, что для обеспечения континуума при квантовании достаточно регулировать характеристику поля Галуа. Практическая значимость: разработанный метод мягкого квантования нечетких импликаций, во-первых, позволит существенно (на порядки) снизить объем базы знаний, необходимой агентам для принятия адекватных решений, тем самым упростить вычислительную и коммуникационную сложность взаимодействия агентов; во-вторых, даст возможность регулировать уровень защиты данных и знаний агентов.
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ КВАНТОВАНИЯ БАЗ ЗНАНИЙ В МУЛЬТИАГЕНТНЫХ СИСТЕМАХ [Электронный ресурс] / С.Г. Фомичева // Информационно-управляющие системы .— 2017 .— №3 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/633479

Предпросмотр (выдержки из произведения)

Для аддитивных нечетких моделей квантом знаний может выступать базисный набор элементарных нечетких импликаций, мощность которого и определяется на этапе квантования продукционной базы знаний. <...> Для интеллектуальных агентов основными проблемами в данном случае являются, с одной стороны, требование к быстрой адаптации и самоадаптации параметров их баз знаний, а с другой — необходимость обеспечения целостности и защищенности как данных, так и знаний агентов. <...> Целью работы является разработка теоретических и алгоритмических механизмов мягкого квантования аддитивных продукционных баз знаний агентов, обеспечивающих снижение коммуникационной сложности взаимодействия интеллектуальных агентов. <...> В данной статье, вопервых, докажем возможность адекватного квантования продукционных баз знаний в принципе. <...> Во-вторых, докажем, что аддитивные нечеткие модели могут быть со сколь угодно малой точностью аппроксимированы приведенными полиномами над конечными полями Галуа. <...> Эти результаты необходимы для решения задачи оптимиза№ 3, 2017 ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ И ПРИКЛАДНАЯ МАТЕМАТИКА ции параметров баз знаний агентов. <...> В-третьих, приведем алгоритм мягкого квантования продукционных баз знаний, позволяющий в практических задачах адекватно выполнять процессы коммуникаций между агентами в автоматическом режиме. <...> С точки зрения коммуникационной сложности оптимизируемыми параметрами при квантовании знаний, представленных в виде аддитивных нечетких моделей, могут выступать, например, количество значимых правил базы знаний, число термов лингвистических переменных, число параметров адаптации каждого лингвистического терма, количество уровней иерархии аддитивной нечеткой модели, точность обобщения. <...> В частности, база знаний после ее квантования может быть представлена в виде изоморфных концептуальных сущностей, например таких, как полиномы над конечными полями Галуа. <...> Приведенные в статье доказательства <...>