Компьютерная поддержка ассоциативного поиска инновационных решений

Материалы Всероссийской конференции

“Интеллектуальные САПР-97”

В целом, необходимо отметить, что такой подход, что немаловажно, не требует реинжиниринга, т.е. перестройки структуры предприятия и создается для усиления роли существующих элементов управления.

УДК 681.51

Бутенко Д.В., Рыбаков А.А., Чернухин А.В., Бутенко JI.H.

Компьютерная поддержка ассоциативного поиска инновационных решений

Одной из важнейших задач в проектировании в условиях многокритериальности и неполноты информации является задача синтеза и принятия решений. Работа по созданию компьютерных процедур автоматизации трудноформализуемых процедур аналогизирования и ассоциаций непроста, по сути необходимо формализовать и автоматизировать то, посредством чего человек осуществляет творческий процесс. Целью выполнения работы является создание Банка Знаний с ассоциативными процедурами вывода.

Необходимость проведения работ обусловлена достаточно малым количеством современного программного продукта для персональных машин, интенсифицирующего творческую деятельность человека, при растущей потребности в таковом. Кроме того, актуальность создания такой системы растет в силу необходимости проведения опытных исследований в данной области для дальнейшего выяснения законов функционирования человеческого сознания. И третье, объективное основание для появления подобного рода компьютерных систем есть проявление закономерности развития Технических, в частности компьютерных, и другого рода Систем: Автоматизация Интеллектуализация Одушевление.

Предметная область была выбрана с учетом обязательных требований, предъявляемых к новизне, оригинальности и ассоциативной насыщенности получаемого вывода, - «Рекламные решения».

Таким образом, эта работа удачно вписывается в общий проект «Интеллектуальный маркетинг».

Для реализации поставленных задач необходимо было исследовать существующие системы-прототипы и разработать собственные формы представления знаний, наиболее подходящие для использования в данной предметной области. В качестве таких прототипов были взяты системы “Idea Fisher” и “УЛИС”. Формы представления знаний в этих программах явились основой для построения нашей модели предметной области.

Кроме того, большое внимание при исследовании уделялось методикам, позволяющим облегчить синтез новых идей и основывающихся на принципах ассоциативности человеческого мышления. Здесь в качестве основы были взяты метод гирлянд ассоциаций и его прототип, так называемый, логографический диалог М.В. Ломоносова. В ходе исследования и построения формы представления знаний в системе, появилась возможность формализовать некоторые основные операции поиска на сети связанных понятий и синтезировать из них алгоритмы нахождения некоторых подмножеств понятий. Эти алгоритмы могут не только имитировать работу указанных выше методик, но и допускают создание других методик подобного типа. Было принято решение о создании в рамках системы интерпретатора, на входном языке которого можно было бы создавать описания работы таких методик.

В результате разработана информационная модель представления знаний, создан язык обработки данных для принятия решений на ассоциативной сети.

Процесс создания рекламного решения в системе может быть представлен следующим образом (пунктам соответствуют отдельные проектные процедуры):

1) наполнение системы информацией о понятиях, их темах и связях между ними, которое может происходить как в диалоге при формировании набора ключевых понятий

Известия ТРТУ

Тематический выпуск

(самообучение системы новым понятиям), так и напрямую прямым занесением соответствующей информации в БД;

2) .наполнение вспомогательных БД: справочников тем, типов связи, БД графических образов;

3) формирование набора ключевых понятий в ходе ответов пользователя на задаваемые системой вопросы (со стимуляцией воображения пользователя графическими образами);

4) создание и\или выбор пользователем алгоритма генерации строк-подсказок;

5) генерация строк-подсказок на основе выбранных (исходных) понятий и сохранение их в архиве проектов.

Графические образы используются в системе для стимуляции воображения пользователя при ответах на описанные выше вопросы. Графический образ, подлежащий выводу на дисплей, определяется по текущему вопросу и исходному понятию, совокупность которых фактически задает ключ для поиска образа в базе данных. Одному графическому образу может быть ассоциировано несколько вопросов и понятий одновременно. Если данной комбинации вопроса и понятия не ассоциирован ни один графический образ, используется образ по умолчанию.

Для генерации подсказок, представляющих собой совокупность понятий соединенных в одну фразу, система использует алгоритм задаваемый пользователем на входном языке. Информация о созданных пользователем алгоритмах хранится в БД алгоритмов генерации подсказок

Таким образом, созданная система «INSPIRATOR» предназначена для стимулирования ассоциативного процесса, посредством обеспечения информационной поддержки пользователя. Система реализует способы генерации новых решений, содержит банк наводящих вопросов, средства построения связей между различными понятиями.

Моделью, представляющей систему связанных понятий (ассоциаций), можно назвать произвольный граф, вершины которого представляют "понятия" некие явления, объекты реального мира, абстракции, а ветви (или дуги) - связи между этими понятиями

Связь - отношения с другими понятиями, в основном характеризуется приемником связи и источником ( то есть связанными понятиями) и типом связи. Наиболее распространенные типы связи приведены в таблице 1.

Таблица 1

Тип связи Симметрия связи Направленность

иерархия нет класс-подкласс

антонимия есть антоним-антоним

синонимия есть синоним-синоним

ассоциация не строго образ 1 (словесное описание)- образ 2

Для дополнительной стимуляции возникновения множества ассоциаций в системе используется БД визуальных (графических) образов.

Система реализована на IBM PC, язык программирования Visual FoxPro for Windows. Использована для генерации рекламных решений химических продуктов.

УДК 681.31.00

Чернышев Ю.О.^Басова А.В.

Генетические алгоритмы для решения нелинейных задач транспортного типа.

Транспортная задача была и остается актуальной задачей ресурсосбережения. Для линейной транспортной задачи разработаны мощные алгоритмы-метод потенциалов, венгерский метод. Иная ситуация для нелинейной транспортной задачи, которая на практике