ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ ПРЕЦЕДЕНТОВ

АННОТАЦИЯ

Системы поддержки принятия решений очень важная часть автоматизированной системы. Есть различные способы представления знаний в СППР. В рамках данной статьи предлагается рассмотреть системы поддержки принятия решений на основе прецедентов.

Ключевые слова: прецедент, системы поддержки принятия решений, вывод на основе прецедентов.

В ситуациях, когда использование базы правил не позволяет получить решение, либо правила еще не сформулированы ввиду отсутствия достаточных примеров принятия решении, применяется база прецедентов.

Прецедент (от латинского praecedentis – предшествующий) – случай, имевший место ранее и служащий примером или оправданием для последующих случаев подобного рода. [1]

Вывод на основе прецедентов (CBR – CaseBased Reasoning) является подходом, позволяющим решить новую, неизвестную задачу, используя или адаптируя решение уже известной задачи, т.е. используя уже накопленный опыт решения подобных задач.

CBR-цикл – основные этапы процесса вывода на основе прецедентов. Структуру данного цикла можно увидеть на Рис.1. В соответствующей литературе CBR-цикл называется также циклом обучения по прецедентам (примерам).

Рисунок 1. Структура CBR-цикла [2]

Основными этапами CBR-цикла являются:

- извлечение из библиотеки прецедентов наиболее подходящего для сложившейся ситуации прецедента (прецедентов может быть более 1);

Создание прецедента осуществляется на основе имеющихся в базе данных сведений об информационной системе. В случае необходимости сведения уточняются у пользователя. Прецедент должен содержать описание проблемы, принятые для решения проблемы действия и результаты применения решения.

- использование извлеченного прецедента для попытки решения проблемы;

При этом происходит сравнение вектора признаков текущего прецедента и прецедента из базы.

- пересмотр и адаптация в случае необходимости полученного решения в соответствии с текущей проблемой;

- сохранение вновь принятого решения как части нового прецедента;

В случае, если ближайший прецедент найти не удается, то описание проблемной ситуации сохраняется как нерешенный инцидент. Пользователю выдается соответствующее сообщение с предложением найти решение самостоятельно, после чего новый прецедент заносится в базу. [3]

Таким образом, системой накапливается опыт (прецеденты) и происходит обучение системы.

Список литературы:

1. Большой словарь иностранных слов [электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: https://gufo.me/dict/foreign_words/%D0%BF%D1%80%D0%B5%D1%86%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D1%82 (дата обращения 27.04.2020)
2. Разработка модели представления знаний для интеллектуальной системы на основе прецедентов [электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: https://studfile.net/preview/1603040/ (дата обращения 27.04.2020)
3. Aamodt A., Plaza E. Case-based reasoning: foundational issues, methodological variations, and system approaches // AI Communications. IOS Press. Vol. 7: 1. 1994. – P. 39-59.