Евристичне програмування

Міністерство  освіти та науки України

Національний  університет “Львівська політехніка”

Інститут  комп’ютерних наук та інформаційних  технологій

Кафедра інформаційних систем і мереж 
 

 
 

КУРСОВА РОБОТА

З КУРСУ:

“СИСТЕМИ  ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ”

НА ТЕМУ:

“ЕВРИСТИЧНЕ ПРОГРАМУВАННЯ”

Львів-2008

Зміст

Вступ......................................................................................................................3

Теоретична  частина..............................................................................................5

     І. Строгі та евристичні методи.......................................................................5

       Недостатність строгих методів  при рішенні широкого кола  задач,                         які висуває практика.............................................................................................5

       Евристичні методи, евристичне програмування.........................................6

       Деякі проблеми теорії евристичних  рішень................................................7

       Основні підходи до теорії  евристичних рішень..........................................9

       Пряма та оборотна задачі евристичного  програмування..........................11

    ІІ. Деякі психологічні, логічно-математичні та технічні аспекти теорії евристичних рішень.............................................................................................13

       Операційні визначення як основа  опису інформаційних процесів, що  проходять в головному мозку.............................................................................14

       Інформаційний підхід, його сутність  та особливості................................14

       Метод строгих виводів і дві  експериментальні методики........................15

       Мова мозку не є мовою математики...........................................................16

       Строгі та евристичні методи, подібність та відмінність...........................16

       Роль логіки і математики в  теорії евристичних рішень та  евристичному програмуванні......................................................................................................18

       Множина представлення інформаційних  моделей як технічна основа  евристичного програмування.............................................................................19

       Евристичні програми як моделі  поведінки складних систем...................20

Висновки...............................................................................................................23

Список  літератури................................................................................................24 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

                                                           Вступ

 

Останнім  часом стало зрозуміло, що потреби  розвитку науки і застосування її результатів на практиці пов’язані із створенням таких систем, які автоматично отримують із галузі необхідні дані, переробляють їх, координують дії відносно наявних цілей і володіють при цьому здатністю обробляти значні масиви інформації і функціонувати, не маючи постійних контактів з людиною.

Такі  системи необхідні в умовах, коли віддаленість дослідника не дозволяє йому вчасно реагувати на зміни обстановки в районі об’єкта досліджень (дослідження  планет, морської глибини і т.д.), при роботі у галузях, небезпечних для людини (наприклад, через радіацію, високу температуру і т.д.), чи дослідженнях в обстановці, що швидко змінюється (наприклад, в експериментальній фізиці), при обробці великих масивів вихідної різнорідної інформації (в екологічних, соціологічних, економічних та інших дослідженнях) чи варіантів рішення (в різноманітних задачах інженерного проектування) і т. п.

Також відомо, що ці потреби не можна повністю задовольнити використанням традиційних  методів і потребують для себе інших підходів і постановок. Один із підходів, який дозволяє задовольнити ці потреби, пов’язаний із виявленням принципів функціонування живого та мислячого людського мозку (на всіх етапах його діяльності – від сприйняття до впливу) і будуванням на цій основі систем дискретної й неперервної автоматики.

Поєднання результатів експериментальної  психології та можливостей обчислювальної техніки дозволяє створювати автоматичні  системи, з одного боку, які працюють в широкому діапазоні сфер з високими швидкостями при відсутності  прямого зв’язку з людиною, а з другого, ті, які володіють рисами живого та мислячого мозку, з інтерпретацією його функціонування в термінах дії, зрозумілих людині.

Так виникла  проблема створення вищих розумових  функцій мозку на обчислювальних машинах, проблема побудови штучного інтелекту. Ця проблема на сьогоднішній час має 2 сторони – прикладну і пізнавальну, які тісно пов’язані між собою. Прикладна сторона проблеми безпосередньо пов’язується з питаннями технічного прогресу в нашій країні, у всіх напрямках розвитку науки і у всіх галузях народного господарства.

Поряд із оптимізацією та зміною технічних  характеристик машин (зростання  рівня інтеграції та об’ємів пам’яті, зміною мов, принципів та техніки  програмування, принципів зв’язку  та взаємодії їх з користувачем та інше) розширюються також сфери їх застосування та їх “інтелектуальні можливості, все більше й більше наближуючись до функцій порадника та помічника людини – штучного інтелекту (розуму).

Кінцева мета пізнавальної сторони проблеми – виявлення та пізнання механізмів мозку на всіх етапах його функціонування (від сприйняття до дії), побудовані на цій основі суперечливі теорії, які перевіряються за допомогою спостережень та експериментів, що здатні на рівні з машинним виводом відповісти на багато гносеологічних, психофізіологічних та інших питань. Така постановка проблеми створення вищих мислячих функцій мозку не є новою. Існує декілька підходів (еволюційний, біонічний та інші), які вносять свій вклад в розуміння та реалізацію проблеми, що розглядається, але кожен з них водночас має досить вузький характер, що обмежує сферу його застосування.

На мою  думку, найважливіший внесок в проблему створення вищих мислячих функцій  мозку на обчислювальних машинах  може дати природно-науковий або, як деколи говорять, інтегративний (системно-структурний, організаційний) підхід, ефективність якого підтверджувалася в різні часи значними результатами.

Цей підхід вивчає механізми та умови інтеграції масивів інформації, що дозволяють із розрізнених частин створювати дещо ціле, що розвивається, будувати ієрархію інформаційних структур і процесів, здійснювати їх переробку відповідно до наявних цілей.

Ця робота є початковим викладом такого підходу  – деяких питань методології виявлення  мислячих функцій мозку, їх формалізації та розв’язку на цій основі різноманітних конкретних задач. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Теоретична  частина 

Строгі  та евристичні методи 

Недостатність строгих методів  при рішенні широкого кола задач, які висуває  практика 

Кібернетика завжди була і буде пов’язана з  універсальністю методів, з тим, чи зможе вона запропонувати конструктивні загальні підходи до вирішення найрізноманітніших за фізичним змістом задач.

Ефективне використання ЕОМ для вирішення  різних науково-технічних задач  засноване, основним чином, на ряді припущень, що спрощують уявлення про реальні процеси, що моделюються з їх допомогою. Таке абстрагування дозволяє з визначеною ступінню точності в задані відрізки часу отримати прийнятне рішення. Такий підхід дозволяє підібрати для фізичного процесу, що розглядається, адекватну мову із запасу засобів математики, розробити на цій основі відповідні алгоритми, скласти набір програм і за допомогою ЕОМ отримати необхідне рішення. Важливим моментом в цьому стандартному способі рішення є відносна простота процесу, що моделюється (а звідси й ефективність його алгоритмізації), однозначність рішення і точне знання ступеню його застосування.

В деяких випадках буває важко, а деколи й  неможливо, побудувати більш-менш точну  математичну модель досліджуваного процесу. Ці труднощі, пов’язані з пошуком відношень реального світу (“істин”), від яких наш розум “залишається дуже далеким”, мають принциповий характер і пов’язані зі складністю досліджуваних процесів (наприклад, комбінаторний характер задачі), з відсутністю необхідної та достатньої інформації. При цьому будь-яке спрощення такого процесу, його ідеалізація, спроба абстрагуватися знижує практичну цінність результату.

Цим і  пояснюється той факт, що для вирішення  багатьох складних економічних задач, задач по управлінню особливо складними системами ЕОМ використовуються недостатньо ефективно. Однак, людина, зустрічаючись у своїй повсякденній практиці з подібними задачами, вирішує їх без застосування складних математичних засобів і навіть без достатньої кількості поточної інформації. Більше того, інколи рішення, що приймаються нею, виявляються кращими та ефективнішими , ніж рішення тієї ж задачі, отриманої за допомогою строгих методів, заснованих на ідеалізованих схемах досліджуваного процесу. 
 
 

Евристичні  методи, евристичне програмування 

Необхідно розробити якісно нові методи рішення  задач за допомогою ЕОМ шляхом моделювання окремих сторін процесу  творчого мислення людини, методів, що забезпечують ефективне рішення  особливо складних задач, особливо, в  умовах неповної, недостатньої поточної інформації. Такі задачі виникають в економіці, медицині, в дослідженнях космосу та інших галузях людських знань – всюди, де ми маємо справу з функціонуванням систем, що залежать від багатьох змінних. Методи рішення таких задач в умовах, коли через складність або недостатності інформації неможливо точно окреслити границі їх застосування та оцінити допущені помилки, називається евристичними (від грецької heurisko – знаходжу).

Евристичні  методи, на відміну від строгих, припускають  вивчення принципів переробки інформації, що здійснюється людиною на різних етапах її діяльності при рішенні різноманітних задач, і побудуванні на цій основі програм, реалізованих на ЕОМ. Цей процес називається евристичним програмуванням.

Характерною особливістю евристичного програмування є широке вивчення прийомів роботи людини при вирішенні задачі в умовах неповної поточної інформації, особливостей накопичування даних про процес рішення аналогічних задач (формування досвіду) і моделювання всього процесу переробки інформації шляхом розчленування його на так звані елементарні інформаційні процеси.

Евристичні  рішення принципово відрізняються  від строгих. Основною у їх формуванні є процедура пошуку взаємопов’язаних компонентів рішення, який починається  в умовах відсутності відповідного алгоритму та яких-небудь відомостей про існування рішення та його єдиності. При цьому в процесі пошуку деколи проводиться додатковий збір необхідної інформації.

Найвища точність досягається саме евристичними методами. Це пояснюється тим, що точність залежить не тільки від досконалості математичного апарату, але й від вибору критеріїв якості, а також від “засипки”, для якої він застосовується. Евристики, які застосовуються до вибору критеріїв та покращення багатьох вихідних та проміжних даних, виявляються ціннішими у покращенні точності, ніж евристики, що застосовуються  до подальшого покращення математичного апарату, де нема само відборів корисної інформації. Точність евристичних методів виявляється набагато вищою за точність найдосконаліших та загальних математичних методів, що використовують специфічні (детерміністичні) підходи, оскільки вони засновані на само відборах корисної інформації за евристичними критеріями.