Санкт-Петербургский гуманитарный университет профсоюзов

Решение множества задач как технического, так и социально-экономического характера сопряжено с необходимостью учета большого количества влияющих факторов.

Как правило, эти факторы не являются независимыми, а бывают коррелированы или связаны между собой некоторыми закономерностями и причинно-следственными взаимоотношениями. Для принятия оптимальных решений необходимо использовать имеющуюся априорную информацию, учитывая при этом всю совокупность взаимозависимостей, что весьма непросто. Задача еще больше усложняется в условиях априорной неопределенности относительно некоторых воздействующих факторов, т.е. при неполноте знаний о тех или иных параметрах целевой функции.

Человек обладает самыми различными формами знаний, на основании которых он способен делать логические выводы и добывать новые знания.

Для анализа имеющейся информации, воспроизводства новых знаний и применения их автоматизированными системами знания должны быть формализованы и описаны. Задача представления знаний, заключающаяся в формализации и описании информации о конкретной ситуации, является первым этапом в автоматизации поиска решений задач методами искусственного интеллекта.

Для манипулирования знаниями в интеллектуальной системе должен быть разработан механизм извлечения новых знаний из уже имеющихся. Такой механизм включает возможности производить индуктивные и дедуктивные логические выводы, запоминать новые знания в своей базе знаний и использовать их в последующих логических выводах.

В докладе рассматривается теоретическая база, на которую может опираться автоматизированная система поиска решений. На основе алгебры логики формулируются и доказываются теоремы о логических следствиях, о представлении формул общего и специального вида в канонической форме. Основываясь на понятии вывода, – формализованного аналога понятия доказательства в теории автоматических доказательств теорем, выводятся теоремы о резольвенте и о полноте метода резолюций.

Процесс построения последовательности рассуждений в цепочках логических выводов можно автоматизировать. Разработаны и реализованы различные методы поиска решений.

Приводятся примеры использования методов формальной логики, пригодные для экспертных интеллектуальных систем поддержки принятия решений. Лицу, принимающему решение, предоставляются средства для формирования и пополнения собственной базы знаний.

Приведенный математический аппарат может быть использован при автоматизации поиска решений задач в областях, где имеется необходимость учета большого множества факторов.