Евристичне програмування

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 07 Декабря 2011 в 19:42, курсовая работа

Краткое описание

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.

Содержание

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

Вложенные файлы: 1 файл

ЕВРИСТИЧНЕ ПРОГРАМУВАННЯ.2.doc

— 193.50 Кб (Скачать файл)

З точки  зору теорії рішень різкої та чіткої межі між обома методами немає; більше того, в процесі розвитку науки багато евристичних рішення формалізуються, набувають необхідної строгості (точні оцінки) і переходять в клас строгих.

Оскільки  в основі евристичних методів  лежить процедура пошуку, евристичне програмування інколи забезпечує рішення задачі в умовах невизначеності. Однак після вибору перспективного напрямку настає строге рішення, яке й приводить до кінцевого результату. Саме таке поєднання обох методів обумовлює ефективність процесу, що розглядається, в рамках конкретної людської діяльності.

Розглянемо  загальну структуру процесу рішення, яке робить людина. Як і Л. Дж. Фогель, розглянемо три типи рішення: дедуктивні, абдуктивні та індуктивні. 
 

ТеТеорія  рішень ТеТеорія рішень ТеТеорія рішень
ДеДедуктивні  рішення АбАбдуктивні  рішення  ІнІІндуктивні рішення
ТеТеорія  строгих рішень ТеТеорія строгих  рішень,

теорія  евристичних 

рішень

ТеТеорія евристичних  рішень
 

Дедуктивні  рішення, які входять до класу  строгих рішень, відрізняються повною визначеністю і являють собою  процес введення деякого наслідку з одного або декількох вихідних правил.

Абдуктивні  рішення входять як до класу строгих, так і до класу евристичних  рішень і характеризуються більшою  визначеністю. Вони являють собою  процес виявлення найбільш ймовірних  вихідних тверджень (посилань, причин) з деякого кінцевого твердження на основі минулого досвіду. Абдуктивні рішення будуються на широкому використанні минулого досвіду. Вони досить часто зустрічаються в науці та повсякденному житті. Наприклад, визначення температури тіла за величиною розширення ртутного стовпчика в термометрі, аналіз господарської діяльності підприємства, вивчення космічних випромінювань.

Індуктивні  рішення, які входять до класу  евристичних рішень, вирізняються також  невизначеністю і представляють  процес виявлення найімовірніших закономірностей, механізмів дії, які випливають із зіставлення вихідних тверджень. Вони найбільш притаманні мисленню. До них належать: дії лікаря при лікуванні хворого, керівника підприємства при реалізації виконання плану. 

Деякі проблеми теорії евристичних рішень 

Розвиток  евристичного програмування висуває  в якості важливого завдання розробку теорії евристичних рішень, створення якої пов’язане із розробкою великої кількості проблем, які відносяться до загальних та природничих наук та до різних галузей кібернетики.

Центральне  місце в теорії евристичних рішень займають проблеми пізнання ситуацій та явищ навколишнього світу, які  являють собою узагальнення приватних  проблем розпізнавання образів. Суть їхня ось у чому. Відомо, що живому організму генетично передається спадкова інформація тільки в загальних рисах з надзвичайно малою ступінню організації мозку; далі, при активній взаємодії із зовнішнім світом тим чи іншим способом, здійснюється деяка організація мозку, накопичення досвіду. Ці відомості про роботу головного мозку переважно кладуть в основу механізмів, призначених для розпізнавання об’єктів. В загальних рисах, їх функціонування здійснюється таким чином:

а) механізм для розпізнавання образів забезпечує розбиття об’єктів, що розглядаються, на класи, причому відомості про те, за яким принципом в даній задачі необхідно здійснити розбиття на класи, механізм виявляє самостійно, узагальнюючи приклади, які йому дають на  стадії “навчання”;

б) в  процесі “екзамену” механізм здійснює класифікацію нових об’єктів, а висока оцінка покращує класифікацію. Позитивне вирішення цієї проблеми пов’язане з рішенням багатьох актуальних проблем нашого часу (медичної та технічної діагностики).

Важливе значення у створенні теорії евристичних  рішень представляє дослідження елементарних інформаційних процесів на різних рівнях. Під дослідженням елементарних інформаційних процесів зазвичай розуміють “факторизацію, подрібнення, програмування процесу мислення”, а головним завданням дослідження є виявлення правил об’єднання цих елементарних інформаційних процесів у складні програми. Ці дослідження походять із припущення про можливість вивчення роботи мозку із різним ступенем детальності, що відповідає опису інформаційних процесів на різних рівнях. Розглядаючи мозок як самоорганізаційну систему і вважаючи, що в його основі лежить ієрархія підлеглих алгоритмів, виділяють три рівні: нижній – рівень систем умовних і безумовних рефлексів; Середній – рівень системи правил процесу навчання; вищий – рівень, який формує та корегує попередній рівень. Така ієрархія алгоритмів дозволяє виділяти правила переробки інформації, які забезпечують формування цілісної поведінки живого організму при зміні оточення. При більш детальному розгляді зовнішнього середовища та його зв’язків з живим організмом можна побудувати формальну модель евристичної діяльності – теорію пошуку в абстрактному лабіринті, постановка проблеми відбору достовірної та несуперечливої інформації, що безпосередньо пов’язана із ціллю. При цьому розглядаються не тільки в процесі, що відбуваються в мозку, але й ті зміни, які проходять у зовнішньому середовищі в результаті активних дій живого організму (прямий та оборотній зв’язок). Такий підхід дозволяє моделювати окремі аспекти мислення при рішенні конкретних задач, виявляти нові закономірності вищої нервової діяльності, знаходити методи формування систем підцілей при досягненні основної цілі, здійснювати ефективний відбір необхідної інформації в процесі рішення тої чи іншої задачі.

Частково, в результаті спеціальних експериментів (А. Ньюелл, Дж. Шоу, Г. Саймон) зроблена спроба виявити ряд правил переробки інформації, які здійснюються мозком. На основі цих правил створена евристична програма GPS (General Problem Solver – універсальний вирішувач проблем). Дослідження цієї програми на прикладах рішення деяких конкретних задач (наприклад, задач математичної логіки) показує, що вона виробляє рішення, які є досить близькими до тих, які в аналогічній ситуації приймає людина.

Більше  значення в теорії евристичних рішень набуває проблема вивчення творчої діяльності людини (Е. Файгенбаум, М. Мінський) і пов’язана з нею задача виявлення механізмів прогнозування в живому організмі (П. К. Анохін).

Дивовижна здатність живих організмів по мірі росту та навчання удосконалювати свою організацію висуває методологічні проблеми вивчення систем, що само організовуються та само вивчаються.

Неодноразово  вказувалося, що “область евристики  не зовсім чітко окреслена та не зовсім чітко класифікується як область, яка належить тій чи іншій дисципліні – філософії, логіці, психології, а в наші дні – кібернетиці”. Створення теорії евристичних рішень як робочого апарату для широкого кола особливо складних задач немислимо без рішення комплексу проблем, пов’язаних із вивченням людського мислення. 
 

Основні підходи до теорії евристичних рішень 
 

Теорія  евристичних рішень ставить завдання застосування ЕОМ для моделювання  психічних функцій людини; при  цьому головним є завдання моделювання  таких компонентів сприйняття, мислення та поведінки, як минулий досвід, інтуїція, аналіз ситуації та інше, іншими словами, тих факторів, які пов’язані з процесами цілеспрямованого продуктивного мислення і які на даний час не піддаються строгій формалізації.

Перші евристичні програми Ньюелла, Шоу, Саймона  для рішення математичних і логічних задач, Тонге для промислових цілей були побудовані на основі спостережень за ходом рішення конкретних задач, що здійснює людиною. Отримані в результаті цих програм виводи показали, по-перше, близькість ходу рішення (та його основних етапів) у людини та розроблених програмах і, по-друге, можливість значного розширення принципових можливостей ЕОМ як інструмента, що моделює функції мозку.

Є й  інший підхід до моделювання психічних  функцій мозку. Він пов’язаний з  виявленням механізмів переробки інформації, що формується у дитини до періоду завершення її зрілості (перехідний вік у 7 – 8 років), і їх переклад на мову програм ЕОМ, що само організовуються та самонавчаються.

Таким чином, є два підходи до виявлення  механізмів переробки інформації, на основі яких здійснюється розробка теорії евристичних рішень та створення евристичних програм:

  • виявлення початкових механізмів, що формуються у дитини в період завершення її розвитку;
  • виявлення сформованих механізмів функціонування дорослої людини в процесі її конкретної продуктивної діяльності.

Основна ідея першого підходу будується  на базі наступних широко розповсюджених положень. Поведінка людини визначається:

А) спадковістю, від якої залежить побудова організму  та особливості нервової системи;

Б) подіями  її життя, які відбиваються в її організмі різними способами;

В) навколишнім  світом, з якою вона взаємодіє.

Народжуючись, людина має деяку початкову організацію, яку отримує генетично, що дозволяє їй адаптуватися до навколишнього світу. На першому етапі аж до завершення перехідного віку відбувається деяка зміна нервових структур. Одночасно з цим дитина вступає в контакт з навколишнім світом на трьох рівнях: сенсомоторних схем, перцепції та язика. До моменту зрілості під дією оточення у дитини формується деяка сукупність механізмів, яка дозволяє вирішувати задачі, що виникають перед нею, шляхом виявлення закономірностей навколишнього середовища; дитина набуває здатності передбачати результати своєї діяльності, ставити цілі, приймати рішення.

Такими  початковими механізмами є виявлення подібності та відмінності, цілеспрямований пошук.

Подальша  взаємодія з оточенням, навчання в процесі вирішення конкретних задач удосконалює ці початкові  механізми, наповнює їх конкретним змістом, утворюючи професійні навики, риси характеру. При такому підході виявляються загальні механізми переробки інформації, знання яких дозволяє передбачити поведінку людини в нових ситуаціях.

Другий  підхід пов’язаний з вивченням діяльності сформованої людини в тій чи іншій  ситуації.

Обидва  підходи не виключають, а навпаки, збагачують один одного. 
 
 
 
 
 
 

Пряма та оборотна задачі евристичного програмування 

Початковий  етап рішення задачі людиною у  більшості випадків полягає в  застосуванні специфічних операцій абстрагування та формалізації, які  служать для вичленовування властивостей речі та визначення характеру відносин між ними, узагальнення ситуацій, виявлення особливостей поставленої задачі.

В структуру  сучасних ЕОМ входять лише блоки  обробки інформації і частково блок пам’яті і до цього зводиться  їх подібність в структурному відношенні з людиною. Відсутність в структурі сучасних ЕОМ блоків абстрагування та формалізації, конкретизації та інтерпретації і недостатній рівень розвинутості блоків пам’яті та обробки інформації призводить до того, що для обслуговування обчислювальних машин потрібно більшу кількість допоміжного персоналу для реалізації операцій вводу та виводу інформації і для програмування. Звідси в рамках теорії евристичних рішень випливають наступні дві задачі (назвемо їх прямою та оборотною).

Пряма задача. Нехай є деяка ситуація або явище (в широкому смислі цього слова). Потрібно вичленити з неї основні риси (суттєві властивості та відношення, значення, логічну форму) і закодувати їх в формі, що допускає їх подальшу переробку на змістовному рівні.

Варто зауважити, що, проводячи операції вичленовування над відображенням  зовнішнього  середовища, представленими ситуаціями і процесами, і розподіляючи їх в  блоки пам’яті та обробки інформації, отримуємо результат, в більшості  випадків неоднозначний. Однозначність досягається за рахунок кілець оберненого зв’язку через блоки обробки інформації – блок пам’яті – абстрагування та формалізації.

Обернена  задача в повному смислі протилежна: надати результатам переробки інформації визначеної форми (наприклад, форми координованих фізичних дій), конкретизуючи та інтерпретуючи отримані результати.

Незважаючи  на надмірну грубість наведеної схеми, вона дозволяє вичленити, уточнити та взаємоповязати ряд проблем, які  стоять на шляху створення теорії евристичних рішень.

Така  постановка, по-перше, показує загальність  проблем розпізнавання образів, виявлення значення, вирішення яких дозволило б здійснити зв’язок  автомату із зовнішнім середовищем  на змістовому рівні. Звідси , частково, випливає завдання створення евристичних мов на трьох рівнях сприйняття: сенсомоторному, перцептивному і вербальному, а також – можливість розробки спеціалізованих евристичних мов. По-друге, така постановка змальовує характер організації пам’яті, що забезпечує доступ до кожного із блоків абстрагування і формалізації, обробки інформації та конкретизації і інтерпретації, з одного боку, та її зв’язку з інформаційними процесами, що відбуваються в цих блоках – з іншого. По-третє, визначається характер можливих експериментів по виявленню тих чи інших сторін сприйняття, мислення та поведінки. По-четверте, з’являється можливість представити взаємозв’язок евристичних мов на всіх рівнях та їх зв’язку з організацією пам’яті. По-п’яте,  ця постановка дозволяє втрутитися в ту область, яка виходить за межі формальної логіки і є в той же час відображенням практичної діяльності людини.

Информация о работе Евристичне програмування