Шункевич Д.В. —
Многоагентный подход к построению машин обработки знаний на основе семантических сетей
// Кибернетика и программирование. – 2013. – № 1.
– С. 37 - 45.
DOI: 10.7256/2306-4196.2013.1.8299
URL: https://e-notabene.ru/kp/article_8299.html
Читать статью
Аннотация: В данной работе рассматриваются проблемы существующих мето-дов, средств и технологий построения машин обработки знаний, рас-сматривается подход к их построению, призванный решить поставлен-ную проблему путем интеграции различных методов и способов реше-ния задач на общей формальной основе. Машина обработки знаний каждой конкретной системы во многом зависит от назначения данной системы, множества решаемых задач. Основная проблема, рассматриваемая в данной работе, заключается в отсутствии средств, позволяющих относительно неподготовленному разработчику в удовлетворительные сроки проектировать машины обработки знаний для прикладных интеллектуальных систем различного назначения. Технология проектирования машин обработки знаний предполагает использование многоагентной архитектуры. В данной работе рассматриваются два основных способа классификации агентов: по функциональному назначению и по внутренней структуре. Рассматривается ряд средств, обеспечивающих дополнительные возможности при проектировании машин обработки знаний на основе библиотек. В статье рассмотрены наиболее значимые средства, позволяющие осуществлять проектирование многоагентных систем.
Abstract: In this paper we consider the problem of existing methods-ing, tools and technologies for construction machinery processing knowledge, dis-regarded approach to their construction, designed to solve the put-ing problem by integrating different methods and ways of solution of the problem, a common formal basis. Machine processing of knowledge of each particular system depends largely on the purpose of the system, the set of tasks. The main problem addressed in this paper is the lack of means to relatively inexperienced developer in terms satisfactory to design the machine processing of knowledge for application of intelligent systems for various purposes. Machine Design Technology knowledge processing involves the use of multi-agent architecture. In this paper, we consider two basic ways to classify agents: based on their functions and internal structure. Addresses a number of tools that provide additional opportunities for the design of machines processing of knowledge-based libraries. The article deals with the most important tools that enable the design of multi-agent systems. The paper discusses two basic ways of classifying agents: based on their functions and internal structure. Author consider a number of features that provide additional capabilities when designing knowledge processing machines on the basis of libraries. The article deals with the most important means to implement the design of multi-agent systems.
Шункевич Д.В., Давыденко И.Т., Голенков В.В. —
Cемантическая технология проектирования интеллектуальных решателей задач на основе агентно-ориентированного подхода
// Программные системы и вычислительные методы. – 2012. – № 12.
DOI: 10.7256/2454-0714.2012.12.6938
Читать статью
Аннотация: В работе приводится описание открытой семантической технологии проектирования интеллектуальных решателей задач. Отдельное внимание уделяется методике проектирования решателей и операций, являющихся составными частями таких решателей. Технология представляет собой многоуровневую систему, каждый уровень которой отвечает за выполнение определенных функций в процессе решения конкретной задачи. На каждом из уровней функционируют агенты определенного назначения, за оптимизацию деятельности которых отвечает присутствующий на каждом из уровней агент-супервизор. В работе приводятся описания алгоритмов работы агентов-супервизоров, а также принципы организации системы подобного рода в целом.
Давыденко И.Т. —
Комплексная методика проектирования интеллектуальных справочных систем, основанная на массовой семантической технологии проектирования компьютерных систем
// Кибернетика и программирование. – 2012. – № 2.
– С. 10 - 17.
DOI: 10.7256/2306-4196.2012.2.13868
URL: https://e-notabene.ru/kp/article_13868.html
Читать статью
Аннотация: База знаний является одним из ключевых компонентов интеллектуальной справочной системы. Разработка этого компонента является трудоемким и продолжительным процессом, а поэтому важным аспектом проектирования базы знаний является организация коллективного проектирования.
Основываясь на аспекте коллективного проектирования комплексной методики проектирования интеллектуальных справочных систем, проектирование семантической модели базы знаний заключается в детальной структуризации базы знаний, т.е. предложено рассматривать структуру базы знаний, как иерархическую систему взаимосвязанных друг с другом предметных областей, представляемых в базе знаний. При таком рассмотрении процесса проектирования модели базы знаний можно выделить отдельные направления работ в создании модели. Семантическая структура базы знаний представляет собой иерархическую систему описываемых ею предметных областей, надстраиваемых над заданной основной предметной областью. В работе приведена комплексная методика проектирования интеллектуальных справочных систем, основанная на массовой семантической технологии проектирования компьютерных систем различного уровня интеллекта OSTIS. Результаты, приведенные в работе, апробируются в рамках открытого проекта OSTIS.
Abstract: The base of knowledge is a key component of intellectual reference system. The development of this component is labor-intensive and time-consuming process, and therefore an important aspect of the design knowledge base is the organization of collective design. Based on the collective aspect of the design of a complex technique of intelligent information systems, the design of the semantic knowledge base model is detailed structuring of the knowledge base, i.e. asked to consider the structure of the knowledge base as a hierarchical system of interrelated subject areas of the knowledge base. In reviewing the process of designing the knowledge base model athor selected areas of work that can be distinguished in the creation of the model. Semantic knowledge base is a hierarchical structure of the system described by its subject areas, built over a given area of the main subject. The paper shows the complex technique of builing an intelligent information systems, based on the mass of the semantic technologies of designing computer systems at various levels OSTIS intelligence. The results in the work being tested in an open project OSTIS.