Методы принятия управленческих решений

Глава 5 226 С учетом последних достижений в области искусственного интеллекта и смежных научных направлений сферу прикладного применения мето- дов и технологий обработки знаний в решении задач управления мож- но и нужно подвергнуть существенному пересмотру. Его основная суть заключается в кардинальном изменении точки зрения на роль и место современных интеллектуальных технологий в организации иерархиче- ского управления сложными динамическими объектами. Главным отличием новой концепции иерархического построения систем управления сложными динамическими объектами является ис- пользование методов и технологий искусственного интеллекта как сред- ства борьбы с неопределенностью внешней среды. Необходимость ин- теллектуализации каждого из уровней управления обусловлена подвер- женностью выполняемых ими функций влиянию различных факторов неопределенности. Практическое воплощение этой концепции пред- полагает избирательное использование тех или иных технологий обра- ботки знаний в зависимости от специфики решаемых задач, особенно- стей управляемого объекта, его функционального назначения, условий эксплуатации и т. д. 1 Как показывает обзор многочисленных работ по развитию мето- дов обработки знаний, одна из передовых тенденций в этой области связана с попытками интеграции различных интеллектуальных тех- нологий в целях сочетания присущих им преимуществ. Так, напри- мер, одновременное обеспечение высокой функциональной гибко- сти и быстродействия может достигаться за счет комплексного при- менения технологий экспертных систем и нейросетевых структур 2 . В то же время для увеличения быстродействия ассоциативной памя- ти предлагаются нейросетевые способы ее реализации 3 . Совмещение технологий экспертных систем и нечеткой логики позволяет не толь- ко повысить быстродействие интеллектуальной системы, но и сокра- тить объем базы знаний (по верхней оценке — от одного до двух по- 1 Лохин В. М., Романов М. П. Интеллектуальные системы управления — платформа для создания техники нового поколения. —М.: МГТУ МИРЭА, 2021. 2 Г олицин Г. А., Фоминых И. Б. Интеграция нейросетевой технологии с экспертными системами // Труды 5-й национальной конференции по искусственному интеллекту (КИИ-96). — Казань, 1996. 3 AssociativeNeural Memories: Theory and Implementation / Ed. M. H. Hassoun. —N.Y.: Oxford University Press, 1993; Watta P., Wang С., Hassoun M. Recurrent Neural Nets as Dynamical Boolean Systems with Application to Associative Memory // IEEE Transactions on Neural Networks. — 1997. — V. 8, 16.