13.2. Эвристические методы синтеза сложных систем
Под эвристическим синтезом понимается способ решения какой-либо поставленной задачи, включающий совокупность приемов мыслительной деятельности, а также операций по сбору, анализу, обработке и хранению информации. Эвристические методы синтеза используются при необходимости как можно большего числа новых рациональных решений для реализации полезных функций системы и эффективного синтеза новых систем.
Эвристический синтез базируется на эвристике – науке о творческом мышлении.
Значимым признаком классификации методов эвристического синтеза является наличие или отсутствие алгоритма, организующего мыслительный процесс. По этому признаку можно выделить методы ненаправленного синтеза, опирающиеся только на простейшие приемы ассоциативного мышления и методы направленного синтеза, для которых характерны комплексный подход, системный анализ проблемы и алгоритмизация творческого процесса.
К методам ненаправленного синтеза решений относятся:
метод аналогии, который предусматривает использование аналогичного известного решения;
метод инверсии основан на использовании принципов перестановки, переворачивания, выворачивания наизнанку. Этот метод приучает к гибкости мышления, отказу от традиционных стереотипных решений, преодолению психологической инерции;
метод эмпатии означает отождествление себя с разрабатываемой системой;
метод идеализации связан с желанием получить представление об идеальной системе, полностью отвечающей поставленной цели.
В методах ненаправленного поиска учитываются особенности человеческой психики.
Наиболее эффективны для синтеза сложных систем методы направленного синтеза, основанные на научно обоснованных алгоритмах творческого процесса. Современные методы направленного синтеза основаны на сложных алгоритмизированно-процедурных подходах, типизированных способах решения разнообразных изобретательских задачах.
«Мозговой штурм» наиболее известный и широко применяемый метод генерирования новых идей путем творческого сотрудничества группы специалистов.
Методы ассоциаций и аналогий предполагают активизацию в первую очередь ассоциативного мышления человека. К ним относятся:
метод фокальных объектов состоит в перенесении признаков случайно выбранных объектов на совершенствуемый объект, который лежит как бы в фокусе переноса и поэтому называется фокальным. Этот метод дает хорошие результаты при поиске новых модификаций известных систем;
метод гирлянд случайных ассоциаций предполагает вывод на каждой итерации очередной случайной ассоциации «объект–признаки случайный признак». Результатом работы является гирлянда ассоциаций. Последовательность объектов в гирлянде характерна тем, что соседние объекты имеют общий признак.
Синектика – комплексный метод стимулирования творческой деятельности, использующий приемы и принципы как «мозгового штурма», так и методы аналогий и ассоциаций. Само слово «синектика» неологизм (новое значение старого слова), означающий объединение разнородных элементов. В основе метода лежит поиск нужного решения благодаря преодолению психологической инерции, состоящей в стремлении решить проблему традиционным путем. Синектика позволяет выйти за рамки какого-то конкретного образа мыслей и значительно расширяет диапазон поиска новых идей за счет представления привычного непривычным и, наоборот, непривычного привычным.
Метод контрольных вопросов применяется для психологической активизации творческого процесса. Цель метода состоит в том, чтобы с помощью наводящих вопросов подвести к решению задачи.
Метод коллективного блокнота позволяет сочетать независимое выдвижение идей каждым членом рабочей группы с коллективной их оценкой и процессом выработки решения. Систематизация зафиксированных в блокнотах в течение месяца идей осуществляется руководителем группы, а заключительное творческое обсуждение – всеми членами группы. Выбор окончательного решения проводится методом «мозгового штурма».
Метод «матриц открытия» преследует цель систематически исследовать все мыслимые варианты, вытекающие из закономерностей строения (морфологии) совершенствуемой системы, выбрать и изучить поле возможных решений. Метод не дает законченных решений и служит для систематизации имеющегося материала и определения отправных пунктов дальнейшего исследования.
Эвристический метод решения изобретательских задач ориентирован на решение задач путем выявления и разрешения внутренних противоречий системы. Наибольшее распространение метод получил в области технического проектирования.
В настоящее время из эвристических методов наиболее подготовленными к автоматизации являются методы гирлянд случайных ассоциаций и решения изобретательских задач.
- Введение
- Глава 1. Интеллектуальные информационные системы
- Основные направления в искусственном интеллекте
- Нейросетевые и нейрокомпьютерные технологии.
- Мультиагентные (многоагентные) системы.
- 1.2. Данные и знания
- Эволюция развития информационных систем
- 1.4. Основные разновидности иис и характеристики решаемых задач
- 1.5. Классификация иис
- Глава 2. Структура и этапы проектирования экспертных систем
- 2.1. Структура статической и динамической эс
- 2.2. Характеристики, стадии существования и этапы проектирования статических эс
- Глава 3. Модели представления знаний
- 3.1. Продукционная модель
- 3.2. Формально-логическая модель
- 3.3. Фреймовая модель
- 3.4. Семантические сети
- Глава 4. Методы обработки знаний в интеллектуальных системах. Нечеткие знания
- 4.1. Интерпретатор правил и управление выводом
- 4.2. Нечеткие знания и нечеткая логика
- Глава 5. Теоретические основы инженерии знаний
- 5.1. Процедура извлечения знаний
- 5.2. Основные аспекты извлечения знаний
- 5.3. Методы извлечения знаний
- Глава 6. Нейронные сети
- 6.1. Искусственный нейрон и функции активации
- 6.2. Нейронные сети с прямой связью
- 6.3. Алгоритмы обучения нейронных сетей
- Глава 7. Технология создания экономических советующих систем
- 7.1. Определение и виды информационных технологий
- 7.2. Технология «Ресурс – Обучение – Цель»
- 7.3. Определение коэффициента важности целей
- Глава 8. Программный инструментарий разработки систем, основанных на знаниях
- 8.1. Цели и принципы технологии разработки программных средств
- 8.2. Технология и инструментарий разработки программных средств
- Глава 9. Интеллектуальные интернет-технологии
- 9.1. Интеллектуальные агенты
- 9.2. Мультиагентные системы
- Мультиагентные системы различного функционального назначения
- Глава 10. Новые тенденции инженерии знаний,
- 10.1. Методы извлечения глубинных пластов экспертного знания
- 10.2. Хранилища данных
- 10.3. Управление знаниями
- 10.4. Технология создания систем управления знаниями
- Глава 11. Интеллектуальные информационные системы в условиях неопределенности и риска
- 11.1. Понятие риска в сппр слабоструктурированных проблем
- 11.2. Реализация эс инвестиционного проектирования
- * Эс определения целей инвестирования капитала.
- Глава 12. Системы, ориентированные на естественно-языковые запросы. Машинное обучение
- 12.1. Естественно-языковые интерфейсы
- 12.2. Машинное обучение
- Глава 13. Современные методы исследования,
- 13.1. Интеллектуальные методы проектирования сложных систем
- 13.2. Эвристические методы синтеза сложных систем
- 13.3. Интегрированные, гибридные и синергетические системы
- Библиографический список
- Оглавление
- Николай Александрович Семенов Интеллектуальные информационные системы
- 170026, Г. Тверь, наб. Афанасия Никитина, 22