Задачи и алгоритмы синтеза и согласования знаний для комбинированных экспертных систем
Рубрика: Управление в социально-экономических системах
Статья в выпуске: 3 т.26, 2026 года.
Бесплатный доступ
В данной работе рассматриваются вопросы синтеза, согласования и извлечения знаний в комбинированных и сетевых экспертных системах. В настоящее время для принятия ответственных решений применяются комплексные подходы, объединяющие неформальные знания экспертов, формальные логические конструкции и математические алгоритмы. Однако для разрешения сложных задач, затрагивающих экономику, технику или социальные сферы, часто необходимы знания и опыт целой группы специалистов, обладающих компетенциями в разных областях. Для эффективного функционирования консилиумов и координационных советов, принимающих групповые решения, необходимы совершенствование существующих процедур и, что особенно важно, научная и техническая база для обогащения и синтеза знаний. Цель исследования заключается в разработке моделей и алгоритмов синтеза, пополнения и извлечения знаний в комбинированных и сетевых экспертных системах, позволяющих существенно минимизировать риски извлечения некорректных знаний путем модификации функции вывода. Материалы и методы исследования. Функции, реализующие строгое наследование, находят свое воплощение в механизме скалярной оптимизации, направленном на достижение конкретной цели. В свою очередь, функции, обладающие свойствами наследования и согласия, могут быть эффективно реализованы с помощью механизма векторной оптимизации, основанного на принципах предпочтения. Паретова оптимизация обеспечивает реализацию функций выбора, которые обладают такими важными качествами, как наследование, согласованность и независимость от отброшенных вариантов. Результаты. Представленные в статье методы предоставляют эффективный инструмент для оперативного разрешения широкого спектра задач, неизбежно возникающих при синтезе сложных и дорогостоящих экспертных систем и их ядра – баз знаний, учитывая как внутренние, так и внешние факторы неопределенности. Благодаря использованию Паретовой оптимизации при пополнении знаний в ядро системы создается основа для системы поддержки принятия решений для руководителей различных уровней иерархии, при этом функция вывода всегда соответствует конкретному ЛПР. Заключение. Полученные результаты в полной мере применимы для создания систем синтеза знаний, представляющих собой сети согласованных экспертных систем. Такие системы смогут не только имитировать решения конкретных специалистов, но и воспроизводить коллективные решения экспертов, обладающих разным опытом в разных сферах сложных проблем.
Короткий адрес: https://sciup.org/147254893
IDS: 147254893 | УДК: 63.009.34 | DOI: 10.14529/ctcr260306
Problems and synthesis algorithms and approvals of knowledge for the combined expert systems
In this work questions of synthesis, approval and extraction of knowledge in the combined and network expert systems are considered. Now the integrated approaches integrating informal knowledge of experts, formal logical constructions and mathematical algorithms are applied to acceptance of crucial decisions. However, knowledge and experience of the whole group of the specialists having competences of different areas are often necessary for permission of the difficult tasks mentioning economy, the equipment or social spheres. For effective functioning of the consultations and coordination councils making group decisions are necessary improvement of the existing procedures and that is especially important, scientific and technical base for enrichment and synthesis of knowledge. The research objective consists in development of models and synthesis algorithms, replenishments and extraction of knowledge in the combined and network expert systems allowing to minimize significantly risks of extraction of incorrect knowledge by modification of output function. Materials and methods of a research. The functions implementing strict inheri¬tance find the embodiment in the mechanism of scalar optimization directed to achievement of a specific goal. In turn, the functions having properties of inheritance and consent can be effectively implemented by means of the mechanism of vector optimization based on the principles of preference. Paretov optimization provides implementation of functions of the choice which have such important qualities as inheritance, coherence and independence of the discarded options. Results. The methods presented in article provide the effective tool for operational permission of a broad spectrum of the tasks which are inevitably arising at synthesis of complex and expensive expert systems and their kernels – knowledge bases, considering, both internal, and external factors of uncertainty. Thanks to Paretovy optimization at replenishment of knowledge in a system kernel, the basis for decision making support system for heads of different hierarchy levels is created, at the same time output function always corresponds to the specific decision-maker. Conclusion. The received results are fully applicable for creation of systems of synthesis of knowledge representing networks of the coordinated expert systems. Such systems will be able not only to imitate solutions of specific specialists, but also to reproduce collective solutions of the experts having different experience in different spheres of complex problems.
