Нейросетевые методы сомообучения интеллектуальных агентов определению проходимости среды функционирования

Секция вычислительной техники

В результате сравнительного анализа структуры системы «Мультитранслятор» и системы «SHRDLU» было установлено, что язык описания грамматик среды «Мультитранслятор» может быть использован для реализации синтаксической системы, подобной «SHRDLU». Действительно, возьмем пример реализации группы существительного в «SHRDLU». В группу существительного могут входить определитель, числительное, прилагательное, классификатор, существительное и «квалификатор». Данную структуру можно выразить в форме БНФ, и, следовательно, реализовать на языке описания грамматик, что и было реализовано в виде грамматического модуля «Мультитранслятора».

Выделение признаков и их обработка на различных уровнях вполне реализуемы с помощью языка описания действий, встроенного в «Мультитранслятор» и обладающего широкими возможностями для работы с данными.

В докладе описаны возможности применения среды «Мультитранслятор» для работы с языками спискового типа (на примере LISP), а также построения системы многоязыковой трансляции речевых сообщений с возможностью обучения (что позволит преодолеть барьер ограниченной предметной области). Иными словами, использование идей и методов многоязыковой трансляции открывает новые возможности для исследования систем трансляции языковых сообщений в контекстно-зависимых средах.

УДК 681.3.06:518.5.001.57

Ю.В. Чернухин, Р.В. Сапрыкин

НЕЙРОСЕТЕВЫЕ МЕТОДЫ СОМООБУЧЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ АГЕНТОВ ОПРЕДЕЛЕНИЮ ПРОХОДИМОСТИ СРЕДЫ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ

В настоящее время актуальна проблема построения управляющих систем для мобильных роботов, способных самостоятельно функционировать в условиях постоянно меняющейся внешней среды. Заменив робота понятием интеллектуального агента, появляется возможность изучения алгоритмов его управления, абстрагируясь от реальных систем и учитывая только важные для исследования параметры, идеализируя остальные. К тому же агентный подход позволяет, снабдив агента необходимыми подсистемами (лазерный дальномер, датчики и т.д.), переносить полученные результаты на реальные робототехнические системы.

Суть данной работы состоит в разработке нейросетевых алгоритмов управления, с помощью которых агент, помещенный в некоторую незнакомую среду, мог бы изучать свойства ее элементов. В простейшем случае основным параметром является коэффициент проходимости, показывающий уровень влияния элементов данного участка среды на изменение скорости перемещения агента. Зависимость коэффициента проходимости от типа участка, а также количество типов участков заранее неизвестны.

В процессе исследований разработана программная оболочка, позволяющая моделировать алгоритмы изучения свойств элементов среды. В программной среде можно сохранять, загружать и редактировать различные сцены, а также задавать типы участков среды и коэффициенты их проходимости. Оболочка работает в двух режимах: самообучения и функционирования. В первом режиме агент разбивает все доступное пространство на квадраты и последовательно проходит их один за

Известия ЮФУ. Технические науки

Специальный выпуск

другим. Встречая на своем пути некоторый участок, агент должен распознать его. Для этого изображение участка, полученное с помощью подсистемы эмуляции камеры, подается на распознающую нейросеть, которая ставит в соответствие данному участку некоторый коэффициент проходимости. Если нейросеть не может определить коэффициент проходимости, то агент определяет ее по изменению своей скорости. Иными словами, с помощью изображения участка и измеренного коэффициента проходимости происходит дообучение распознающей нейросети. Агент помечает распознанный участок на карте и заносит в семантическую базу знаний, в которой участки среды классифицируются в зависимости от проходимости.

Используя разработанную программную оболочку, были проведены эксперименты с различными наборами данных. Эксперименты показали, что предложенный метод позволяет решить некоторые проблемы, связанные с самообучением интеллектуальных агентов определению свойств элементов среды их функционирования.

УДК 681.324

М.Ю. Поленов

РАСПАРАЛЛЕЛИВАНИЕ СТРУКТУРНЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ МОДЕЛИРУЮЩИХ СРЕД

Одним из современных требований, предъявляемых к средствам моделирования сложных систем, является использование при расчете моделей параллельных вычислителей. Как показывает проведенный анализ, большинство существующих сред моделирования обладают ограниченной производительностью в силу отсутствия поддержки параллельных вычислений, что снижает эффективность использования данных сред при моделировании сложных технических систем. Т аким образом, становится актуальным решение задачи введения параллельных решателей в архитектуру современных моделирующих сред.

С другой стороны, средства описания моделей среды моделирования должны отражать организацию связей внутри сложной системы. Для решения этой задачи предлагается использовать описание схемы соединений структурных моделей компонент как средство адекватного отображения организации сложной системы и одновременно - средство описания естественного параллелизма ее представления. В основе предложенного формата описания структурных моделей лежит трехмерный граф, в узлах которого расположены компоненты системы, а ребра представляют собой двунаправленные связи между компонентами.

Иерархическая форма представления модели сложной системы, в виде совокупности структурных моделей, позволяет организовать распараллеливание программных моделей для реализации распределенных вычислений на следующих уровнях:

♦ распараллеливание на уровне описания модели системы;

♦ распараллеливание метода решения уравнений системы;

♦ распараллеливание на уровне представления каждой компоненты;

♦ распараллеливание на уровне описания элементарных моделей компонент.

Распараллеливание на уровне описания модели системы предполагает распределенный расчет математического описания, разделенного по моделям объек-