Среди специализированных инструментальных средств интеллектуальных систем основной удельный вес занимают экспертные системы реального времени, позволяющие динамически управлять непрерывными процессами (70% рынка). Бесспорным лидером в разработке экспертных систем реального времени является фирма Gensym с инструментальным средством G2 (дистрибьютор в России - фирма ArgusSoft), имеющая внедрения в таких компаниях как IBM, NASA, General Electric, Nissan и др. На базе G2, в свою очередь, созданы такие проблемно-ориентированные комплексы, как GDA для решения задач диагностики, ReThink для моделирования бизнес-процессов (бизнес-реинжиниринга), NeurOnline для поддержки нейронной сети, IPS для решения задач динамического планирования, FaultExpert для управления телекоммуникациями и др.
В процессе жизненного цикла разработки экспертной системы инструментальные средства могут сменять друг друга по мере расширения базы знаний. Так, на этапе проектирования прототипа требуется его быстрая разработка в ущерб производительности, в то время как на этапе разработки промышленной версии на первый план выходит обеспечение эффективности функционирования.
На выбор инструментальных средств экспертной системы, в основе которых лежит определенный метод представления знаний, основное влияние оказывает класс решаемых задач (проблемных областей) и соответственно характер полученной концептуальной модели, определяющий множество требований в части отображения объектов, действий над объектами, методов обработки неопределенностей, механизмов вывода (таблица 1).
Инструментальные средства, в свою очередь, характеризуются определенными возможностями по реализации этих требований. В таблице 2. представлено выполнение требований для наиболее популярных инструментальных средств (цифрой показывается номер места в упорядоченной последовательности).
Тогда сущность алгоритма выбора инструментальных средств сводится к наложению требований проблемной области к формализмам знаний на возможности инструментальных средств и определению наилучших по заданным ограничениям (таблица 3).
Описание метода представления знаний | Классы решаемых задач | ||||
Интер- претация |
Диаг- ностика |
Прогнозир- ование |
Проектир- ование |
Планир- ование |
|
Описание объектов: | |||||
Предикаты | 4 2 | 4 | 4 | 4 | |
Правила | 1 1 | 1 | 3 | 2 | |
Семант. сеть | 2 | 4 | 3 | 2 | 3 |
Фреймы (Объекты) | 3 | 3 | 2 | 1 | 1 |
Действия: | |||||
Предикаты | 3 2 | 4 | 4 | 4 | |
Правила | 1 1 | 1 | 2 | 2 | |
Сообщения | 2 3 | 3 | 1 | 1 | |
Процедуры | 4 4 | 2 | 3 | 3 | |
Неопределенность: | |||||
Неполнота | 2 4 | 3 | 1 | 1 | |
Нечеткость | 3 2 | 4 | 3 | 3 | |
Многозначность | 4 | 3 | 2 | 2 | 2 |
Недостоверность | 1 | 1 | 1 | 4 | 4 |
Вывод: | |||||
Прямая цепочка | 1 | 3 | 1 | 3 | 1 |
Обратн. цепочка | 3 | 1 | 6 | 6 | 6 |
Объект.ориент. | 2 | 2 | 2 | 1 | 2 |
Гипотет. вывод | 4 | 4 | 4 | 2 | 5 |
Обраб. времени | 6 | 6 | 3 | 5 | 3 |
Доска объявлений | 5 | 5 | 5 | 4 | 4 |
Описание метода представления знаний | Программные инструментальные средства | |||||
ЭКО ArgusSoft |
GURU MDBS |
Nexpert Object Neuron Data |
LEVEL-5 Level Co |
ART Enterprise Inference |
G2 Gensym |
|
Описание объектов: | ||||||
Семант. сеть | * | |||||
Объекты (Фреймы) | * | * | * * | |||
Предикаты | * | |||||
Правила | * | * | * | * * | ||
Действия: | ||||||
Правила | * | * | * | * * | ||
Сообщения | * | * | * | |||
Предикаты | * | |||||
Процедуры | * | * | * | * * | ||
Неопределенность: | ||||||
Наслед. свойств | * | * | * * | |||
Коэф. уверен. | * | * | * | * | ||
Неч. множества | * | * | * | |||
Усл. вероятн. | * | |||||
Вывод: | ||||||
Прямая цепочка | * | * | * | * * | ||
Обратн. цепочка | * * | * | * | * * | ||
Объект. ориент. | * | * | * * | |||
Гипотет. вывод | * | * | ||||
Обраб. времени | * | * | ||||
Доска объявл. | * |
Классы решаемых задач | Программные инструментальные средства | |||||
ЭКО | GURU | Nexpert Object | LEVEL-5 | ART Enterprise | G2 | |
Интерпретация | 3 | 1 | 1 | 1 | 2 | 3 |
Диагностика | 1 | 2 | 2 | 2 | 3 | 2 |
Прогнозирование | 2 | 3 | 4 | 3 | 4 | 4 |
Проектирование | - | - | 3 | 5 | 1 | 5 |
Планирование | - | - | 5 | 4 | 5 | 1 |
Этап тестирования оценивает экспертную систему с позиции двух основных групп критериев: точности и полезности. Точность работы: правильность заключений, адекватность базы знаний проблемной области, соответствие методов решения проблемы экспертным. Полезность: ответы на запросы пользователя; удобство интерфейса; объяснение получаемых результатов; надежность, адаптирумость, производительность и стоимость эксплуатации.
Этап внедрения и опытной эксплуатации - это переход от тестовых примеров к решению реальных задач.