АЛМАТЫ 2009

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РЕСПУБЛИКИ КАЗАХСТАН

Казахский национальный технический университет имени К. И. Сатпаева

 

Институт «Автоматика и телекоммуникации»

 

Кафедра «Автоматизация и управление»

 

 

 

Б.А. СУЛЕЙМЕНОВ, Ж.Ж. ОМИРБЕКОВА

 

МЕТОДЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИИ

Часть1 «Экспертные системы»

Методические указания к лабораторным работам

для студентов специальности

050702 – «Автоматизация и управление»

 

 

АЛМАТЫ 2009

УДК

 

СОСТАВИТЕЛИ: Сулейменов Б.А., Ибраев А.С., Омирбекова Ж.Ж. «Методы искусственного интеллекта в системах управления»

Методические указания к лабораторным работам для студентов специальности 050702 – «Автоматизация и управление» – Алматы: КазНТУ имени К.И. Сатпаева, 2009. с. 1-61

 

Методические указания составлены в соответствии с требованиями Государственного стандарта по специальности 050702 «Автоматизация и управление» и программой курса «Методы оптимизации». Они включают в себя описание 14 лабораторных работ и должны помочь студентам изучить и использовать на практике методы поиска экстремума целевой функции, которые наиболее часто употребляются в системах оптимального управления.

Методические указания к лабораторным работам предназначены для студентов специальности 050702 «Автоматизация и управление»

 

Ил.. Табл.. Список лит. – 7 назв.

 

Рецензент К. С. Шоланов, д-р техн. наук, проф.

 

Печатается по плану Министерства образования и науки Республики Казахстан на 2009 г.

 

©КазНТУ имени К. И. Сатпаева, 2009 г.

ВВЕДЕНИЕ

 

Идея создания искусственного подобия человека для решения сложных задач и моделирования человеческого разума витала в воздухе еще с древних времен. Однако, окончательное рождение искусственного интеллекта как научного направления произошло только после создания ЭВМ в 40-е годы XX века. Вскоре после признания ИИ отдельной областью науки произошло разделение его на два направления: «нейрокибернетика» и «кибернетика черного ящика».

Нейрокибернетика. Основная идея этого направления – «Единственный объект, способный мыслить, - это человеческий мозг». Нейрокибернетика ориентирована на программно-аппаратное моделирование структур, подобных структуре мозга. Физиологами установлено, что основой человеческого мозга является большое количество (до 10²¹) связанных между собой и взаимодействующих нервных клеток – нейронов. Поэтому усилия нейрокибернетики были сосредоточены на создании элементов, аналогичных нейронам, и их объединении в функционирующие системы. Эти системы принято называть нейронными сетями.

Кибернетика черного ящика. В основу этого подхода был положен принцип, противоположный нейрокибернетики – «не имеет значения, как устроено «мыслящее» устройство, главное, чтобы на заданные входные воздействия оно реагировало так же, как человеческий мозг».. В начале 1970-х годов произошел существенный прорыв в развитии практических приложений ИИ, когда на смену поискам универсального алгоритма мышления пришла идея моделировать конкретные знания специалистов – экспертов. Начиная с середины 1980-х годов, повсеместно происходит коммерциализация ИИ. Растут ежегодные капиталовложения, создаются промышленные экспертные системы. Растет интерес к самообучающимся экспертным системам. Издаются десятки и сотни научных журналов, ежегодно собираются международные конференции. ИИ становится одной из наиболее перспективных областей информатики.

В настоящем УМК представлены те разделы некоторых аспектов искусственного интеллекта, которые необходимы для овладения навыками создания и исследования экспертных систем и нейронных сетей.

В связи с ограниченностью объема бумажной версии УМК, разработана также его расширенная электронная версия, в которой приведены дополнительные сведения по динамическим системам, нейронным сетям, методам управление системой и др. Электронная версия поможет студентам освоить материал, предусмотренный для самостоятельного изучения.

 

 

Казахский национальный технический университет имени К.И. Сатпаева, 2008