Разработка и реализация многоагентной системы логистики знаний для информационной поддержки принятия решений

• Автор: Пашкин, Михаил Павлович
• Шифр специальности: 05.13.11
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2005
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 151 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
Введение.

Положения, выносимые на защиту.

1 Проблемы построения систем логистики знаний

1.1 Подход СИЗ к логистике знаний

1.2 Научные направления Управление Знаниями и Извлечение

информации.
1.3 Требования, технологии и стандарты современных систем персонифицированной информационной поддержки принятия решений

1.4 Многоагентная технология построения распределенных программных

Выводы по главе 1

2 Архитектура и модели информационных компонент системы логистики знаний.

2.1 Методология разработки многоагентной системы логистики знаний.
2.2 Разработка модели окружения системы логистики знаний.
2.3 Разработка модели профиля пользователя.
2.4 Разработка модели картограммы знаний.
Выводы по главе 2.
3 Модели и сценарии работы технологических агентов системы логистики знаний.
3.1 Проектирование сообщества агентов системы логистики знаний
3.2 Разработка технологических агентов системы логистики знаний.
3.3 Поддержка сообществом агентов сценариев работы системы
3.4 Алгоритм вычисления рейтингов источников знаний
Выводы по главе 3.
4 Программная реализация многоагентной системы логистики знаний и ес применение
4.1 Многоагентная система Интеграция.
4.2 Применение системы групповой поддержки принятия решений для оценки источников знаний
4.3 Компьютерная система интеллектуального доступа к каталогам и
документам
Выводы по главе 4
Заключение.
Литература


В четвертой главе приводятся данные по реализации разработанных архитектуры, сценариев работы, моделей и алгоритмов в системе логистики знаний и в промышленных приложениях. Многоагентная архитектура, обеспечивающая выполнение сценариев работы и поддержку информационных компонент системы логистики знаний для персонифицированной поддержки принятия решений в открытой информационной среде. Набор количественных и качественных показателей для вычисления рейтингов источников знаний. Основанная на онтологиях модель картограммы знаний для описания характеристик и содержимого используемых источников знаний. Алгоритм индексирования источников знаний, основанный на нечетком сравнении текстов с учетом семантики проблемной области. Основанная на онтологиях модель интересов пользователя, построенная на анализе истории запросов. В СПИИРАН, в период - гг. ЛЗ). Была предложена и развита методология — «логистика знаний», представляющая собой новое научное направление в области управления знаниями. Она ориентирована на извлечение, приобретение, интеграцию, обработку, передачу и транспортировку адекватных знаний из распределенных источников в нужном контексте нужным пользователям в нужное время для решения актуальных задач [, ,]. Разработанный подход основан на представлении проблемы ЛЗ как проблемы конфигурирования сети, содержащей элементы глобальной информационной среды: 0) конечных пользователей, ) слабосвязанные источники знаний (экспертов, базы знаний, репозитории, документы и т. Такая сеть была названа Сетью Источников Знаний, а подход был назван подходом «СИЗ». Термин «Сеть источников знаний» возник при разработке концепций виртуального предприятия, основанного на синергичном использовании знаний из разных источников. Сеть ИЗ можно определить как гибкую связь между подходящими источниками знаний, расположенными в различных местах, предназначенную для выполнения конкретной задачи. Сеть ИЗ существует только некоторое, предварительно определенное время. Сеть становится реальной только когда выполняется ее конкретная реализация: определены все узлы сети и связи между ними. На Рис. ИЗ. Верхний уровень сети представляет собой ориентированную на потребности пользователя модель проблемной области (модель интересов пользователя). Совокупность ИЗ, содержащих свои модели, составляет нижний уровень, причем некоторые ИЗ могут быть альтернативными (иметь одинаковое содержимое). Процесс поиска знаний инициируется запросом пользователя, описывающим реальную или гипотетическую проблему. Рис. ИЗ и ан&зиз текущей ситуации, конфигурируется сеть ИЗ для решения проблемы. Знания извлекаются из источников, интегрируются, проверяются на непротиворечивость и доставляются пользователю. Основа подхода состоит в том, что знание представляется двумя уровнями: (I) знания о том, как проблема может быть решена (интенсиональное или описательное знание) и () наполнение знаний первого уровня, для решения проблемы (эктенсиональное или содержательное знание). Знания на обоих уровнях могут быть интегрированы для получения нового знания (Рис. В рамках указанного исследования была разработана многоагентная система «Интеграция», основанная на подходе «СИЗ». Методология, лежащая в основе этой системы представлена на Рис. Система функционирует в терминологии общей онгологии-нриложения (ОП), описывающей проблемную область и хранящейся в библиотеке онтологий. ОП базируется на онтологиях предметных областей и онтологиях задач и методов, также хранимых в библиотеке онтологий. Каждый пользователь работает в терминологии связанной с ними расширяемой онтологии запроса - срезом ОП, представляющей интересы данного пользователя. Рис. Онтология источник» знаний Составляют»! ОНТОЛОГИИ ! Экземпляры классов Пассивные ИЗ Активные ИЗ Базы данных. Рис. Для обработки запроса строится конфигурация сети ИЗ. Данная конфигурация определяет, когда и какие ИЗ должны быть использованы для более эффективной обработки запроса. Каждый ИЗ в системе описывается своей онтологией, обеспечивающей возможность перевода между терминологией и нотацией системы и источника.