Дерево решений

Изоморфные графы могут быть получены один из другого путем перенумерации их вершин. Очевидно, что изоморфизм есть отношение эквивалентности на графах. Если изоморфные преобразования проводятся с графом, заданным матрицей смежности, то они сводятся к перестановке местами соответствующих строк и столбцов. Известно, что в общем случае для определения изоморфизма графов необходимо сделать п сравнений или перестановок строк и столбцов матрицы, что для графов с л>30 не под силу даже современной ЭВМ. Поэтому необходимо применить тот или иной эвристический алгоритм поиска по дереву решений. [c.211]

Учитывая необходимость многовариантного анализа и оперативного диалога проектировщика с ЭВМ на стадии структурно-параметрического проектирования, целесообразно сократить до минимума входную информацию (за счет хранения в АБД типовых деревьев решений, библиотек моделей, данных прототипов и т. п.) и разработать входной язык, близкий к языку описания технических заданий на проектирование ЭМП. [c.45]

Если дерево целей с количественными показателями используется для принятия решения, его рассматривают как дерево решений [49]. [c.148]

Для дальнейшего развития дерева решения необходимо полученные задачи разбить на части. [c.56]

Распознающие правила иногда удобно строить в виде ориентированного графа — разветвленного дерева решений [123]. Узлам такого графа соответствуют некоторые предикаты-признаки ветвям, исходящим из узла — возможные значения этих признаков. Все ветви заканчиваются листьями, которые ставятся соответственно номеру классов. Каждая ветвь, заканчивающаяся листом, содержит такую совокупность внутренних узлов, среди которых нет узлов, соответствующих одному и тому же значению предикатов. Д. н. ф., допускающие такое графическое представление, называется бинарно-древовидными [119]. [c.244]

Рассмотрим сначала класс решающих правил, основанный на последовательном анализе информации. Синтез таких правил сводится к построению ориентированных графов типа дерево решений и к принятию решений с помощью таких распознающих графов. Это соответствует синтезу логических решающих правил в классе бинарно-древовидных д. н. ф. Процесс конструирования распознающих правил и графов по информации, заключенной в обучающей выборке, можно интерпретировать как процесс обучения распознаванию. [c.248]

Близкий по своему характеру способ описания процессов основан на таблицах (или деревьях) решений. Каждый столбец таблицы решений соответствует определенному сочетанию условий, при выполнении которых осуществляются действия, указанные в нижерасположенных клетках столбца. [c.250]

На втором этапе в алгоритме выбора типоразмеров унифицированных узлов последовательность перебора задается таким же деревом решений, но будут отсутствовать лишь технологические параметры /С и Ко- По каждому параметру будет получен соответствующий типоразмер, а затем из них выбирается тот, который [c.257]

Для решения первой задачи предлагается алгоритм, который строит множество всех решений в виде и-или-дерева. Решение второй задачи возможно с помощью рекурсивных соотношений для аддитивной функции на построенном дереве. [c.379]

Дерево решений Представление возможных решений в задаче искусственного интеллекта в виде дерева с вершинами, представляющими типы решений, и ветвями, представляющими их отношения. [c.358]

Отсечение ветвей Действия по исключению решения или группы решений из дерева решений задачи. [c.360]

Для успешного проведения такой сложной работы консультант должен обладать достаточным опытом,. хорошей интуицией, искусством быстрого понимания людей. Сами средства принятия. решений, используемые при проведении конференций по принятию решений, далеки от совершенства. Обычно используются деревья решений с вероятностными оценками. Известно, что во многих случаях люди дают такие оценки весьма ненадежно. Однако идея проведения конференций по принятию решений является привлекательной и перспективной. [c.131]

Здесь могли бы иметь место три варианта поручить главную мелодическую мысль только одним смычковым поручить главную мелодическую мысль только деревянным духовым (например, в третьей октаве— двум флейтам, первому гобою и первому кларнету во второй октаве — второму гобою, английскому рожку и кларнету, хотя есть соблазн и в отношении трубы) поручить главную мелодическую мысль и смычковым и дереву. Решение вопроса композитором (по приведенному ранее партитурному отрывку) известно. [c.460]

Оптимальное логическое решающее правило может быть графически представлено в виде бинарного дерева решений, называемого оптимальным распознающим графом. Каждое элементарное решающее правило изображается ветвью этого графа, предикат-признак — узлом, а код класса — листом с соответствующим номером. Из каждого узла исходят два ребра, соответствующие возможным значениям данного признака. [c.226]

В-третьих, с помощью таких сдвигов образуются любые иерархии задач, и к каждой из них можно применить те же модели принятия решений. Трудные задачи, в которых груз неопределенности слишком велик для индивида, обычно он расчленяет на части. Трудные задачи преобразуются в цепь частных задач (в общем случае формируется иерархия задач нескольких уровней). Частные решения нижнего уровня выступают в качестве условий задач более высокого уровня и так далее, пока не будет получено решение исходной задачи. Аналогичный характер имеют и временные сдвиги в решении задач, где частные промежуточные решения ведут к конечной цели. Дерево решений как структурная иерархия и сетевой график как структурно-временная иерархия являются хорошими примерами таких последовательностей в решении трудных задач. Каждый шаг можно представить соответствующим ППР и применить модели принятия решения. [c.36]

Таблицы и деревья решений [c.60]

Структурированный естественный язык неприемлем для некоторых типов преобразований.Например, если действие зависит от нескольких переменных, которые в совокупности могут продуцировать большое число комбинаций, то его описание будет слишком запутанным и с большим числом уровней вложенности. Для описания подобных действий традиционно используются таблицы и деревья решений. [c.60]

Вариантом таблицы решений является дерево решений (ДР), позволяющее взглянуть на процесс условного выбора с позиции схемы. Дерево решений для вышерассмотренного примера приведено на рис. 4.1. [c.63]

Таблицы и деревья решений позволяют управлять сложными комбинациями условий и действий, обеспечивают визуальное [c.66]

Дерево событий можно далее преобразовать в дерево решений, в котором различают узлы событий Р и узлы решений О (рис. 9.3). Можно себе представить, что в узлах событий выбор [c.119]

Деревья решений легко поддаются модификации при необходимости их можно дополнительно развить, а в случаях, когда какие-либо ветви практически лишены значения, — соответственно уменьшить. Узлы решений, если они связаны с одним дей- [c.119]

Рис. 9.4. Схематическое дерево решений для технического обслуживания группы агрегатов.

Деревья решений иерархически представляют собой логическую структуру принятия решений и облегчают тем самым понимание задачи и процесс ее решения. В отличие от матрицы решений здесь можно видеть временной ход процесса принятия решения. Дерево решений нельзя, однако, в общем случае представить простой матрицей решений так могут быть представлены лишь отдельные этапы процесса. Разбиение а этапы производят так, чтобы выбор решения начинался с некоторого узла решений, от которого исходят одна или несколько ветвей, пред- [c.120]

Перевод дерева решений в последовательность матриц, соответствующих отдельным этапам процесса, производится следующим образом. [c.122]

Получаемые на каждом этапе результаты учитывают с помощью матриц решений, причем каждому пути от узла решений как исходного пункта до конца пути на рассматриваемом этапе соответствует одна матрица. Если конец этапа является одновременно концом дерева решений, то указанные там результаты Ск представляют собой явно выраженный численный элемент ец матрицы решений последнего этапа, причем результат является следствием как выбранного на рассматриваемом пути варианта так и соответствующего состояния исходных данных В/. Если этап дерева решений является промежуточным то вклад этого этапа в конечный результат будет зависеть также от решений на последующих этапах, так что вместо определенного значения мы должны считать результатом рассматри ваемого этапа некоторую матрицу, элементы которой соответствующим образом характеризуют влияние тех или иных будущих состояний и действий. [c.122]

Соответственно все лежащие на пути от начала до конца дерева решений состояния исходных данных образуют стратегию внешних состояний. Если всего имеется 5 возможных стратегий внешних состояний и относящаяся к индексу 5 последовательность состояний содержит всего Ьз членов fsг, 1=1,, Ьз, то запас соответствующих стратегий Ест можно описать множеством [c.125]

На рис. 9.7 показана часть дерева решений некоторой реальной задачи. На трансформаторной подстанции крупной энергосистемы семь автотрансформаторов 380/220 кВ в определенный момент времени из-за возрастающей мощности коротких замыканий становятся неустойчивыми при коротких замыканиях. Соответствующие стандарты требуют установления параметров по максимально возможному току короткого замыкания, т. е. по ударному току короткого замыкания в месте ввода. Прежде всего напрашивается решение заменить трансформаторы. Следующая группа вариантов решения направлена на снижение мощности коротких замыканий. Для полноты систематики требуется также ветвь решений, которая предусматривала бы возможность и дальше эксплуатировать трансформаторы, мирясь с последствиями. Окажутся ли такие не лежащие в обычной области технического рассмотрения варианты оптимальными или будут, в конце концов, вообще исключены — эти обстоятельства на предварительном этапе анализа пока не имеют значения. Правда, это приводит к быстрому разрастанию дерева решений, однако было бы неразумно на начальной стадии анализа отказываться от полноты представления исходных данных и вариантов решения. Только те события и действия, которые, без сомнения, должны быть исключены, следует отбросить с самого начала. Более детальное исследование рассматриваемой задачи показывает, что максимальные токи короткого замыкания в местах ввода—очень редкое явление, поскольку они определяются неблагоприятными сочетаниями многих случайных величин, и вероятность реализации таких сочетаний очень мала. К тому же конкретный анализ показывает, что эко- [c.126]

Рис. 9.7. Часть дерева решений для эксплуатации неустойчивых при коротких замыканиях трансформаторов 380/220 кВ [9].

В источниках риска разбираются путем систематического анализа. Вспомогательное средство для этого — дерево ошибок, которое строят аналогично дереву решений. Последствия задаются применительно к конкретной проблеме. Анализ информации проводят так же, как и при количественной оценке ситуаций принятия решений (гл. 6), и определяют вероятность на- [c.156]

Нахождение вариантов может осуществляться двумя способами выбором вариантов и синтезом вариантов. Выбор способа зависит от размерности дерева решений. Если последнее содержит наибольшее количество вершин, то оно целиком может храниться в памяти ЭВМ. В этом случае дерево представлено в явном (эксплицитном) виде. Решения, хранимые в памяти ЭВМ, будем называть типовыми решениями. Если дерево решений большое, то можно часть вершин удалить и оставить лишь наиболее [c.438]

Для примера формального подхода к типовому структурнопараметрическому проектированию ЭМП рассмотрим задачу выбора следующих принципиальных данных ЭМП типа (синхронный, асинхронный, постоянного тока), формы исполнения (явнополюсный, неявнополюсный, трехфазный, однофазный) и внешних параметров (напряжение, частота колебаний, частота вращения). Для определения множества структурно-параметрических вариантов построим граф, вершины которого соответствуют приведенным принципиальным данным и сгруппированы по иерархическим уровням так, как указано на рис. 2.1. Ветви графа соединяют совместные в одном техническом решении ЭМП принципиальные данные. Граф, изображенный на рис. 2.1, называют деревом решений , которое позволяет оценивать число вариантов на лю- [c.42]

Процесс генерации полного множества структурно-параметри-ческих вариантов можно формализовать и выполнять автоматически с помощью дерева рещений. Наряду с этим надо предусмотреть ввод отдельных вариантов непосредственно проектировщиком для случаев, когда полный типовой набор не представляет интереса или имеются варианты, не входящие в типовое дерево решений. [c.44]

Построенное дерево решений имеет три шага (г = 3) и 40 различных вариантов РЛВТ, из которых должен быть выбран оптимальный по критерию максимума производительности обгцественного труда и с учетом принятых ограничений. [c.111]

После освоения на проекте МЛСП облегченной модели развитие программного обеспечения не закончилось. Новым достижением бьшо интегрирование 3-мерной модели и структурного представления свойств объектов модели в виде дерева. Решение этой задачи строилось на словарях Автокада — определенного рода списках примитивов, хранимых в базе данных Автокада и составляемых на основе общности какого-либо свойства. Вообще говоря, в качестве такого свойства в дереве может быть любое свойство, например [c.266]

В дискуссии эксперты могут использовать различные методы анализа проблемы, изложения своих соображений, доводов, мотивов и доказательств. Чаще всего используются логические и математические методы, в последнее время в ходе дискуссии стали использоваться ЭВМ, в частности для проведения совместного моделирования проблемы, построения матриц, дели-средства , деревьев решений. Результаты работы по подготовке дискуссии оформляются в виде пояснительной записки и инструкции экспертам, в которых излагаются предмет, задачи и цель дискуссии, а также процедурноюрганизационные вопросы проведения дискуссии, роль и задачи экспертов. Кроме пояснительной записки и инструкции, могут быть написаны доклад, излагающий результаты предварительного анализа проблемы, вьшосимой на обсуждение, и проект решения. Все эти материалы передаются экспертам заблаговременно для их подготовки к дискуссии. [c.27]

В главе 4 вводится понятие спецификации процесса (миниспецификации) и описываются наиболее часто применяемые методы ее задания структурированные естественные языки, таблицы и деревья решений, визуальные языки проектирования. Дается аналитическое сравнение методов. [c.25]

Применяя указанную выше последовательность шагов на каждо1М этапе, удается расчленить многоэтапное дерево решений на ряд одноэтапных деревьев, каждому из которых соответствует одна матрица решений. В качестве примера для дерева решений на рис. 9.5 имеем [c.123]

В многоэтапных процессах принятия решения для получения наплучшего решения целесообразно применить понятие стратегии. Точное определение этого понятия будет дано позже, в разд. 9.4.2. Для начала здесь будет достаточно указать, что под стратегией понимают однозначный образ действий, который позволяет принимающему решение в каждый момент времени делать выбор с учетом всей информации, содержащейся в осуществленных реализациях процесса. В случаях, описываемых в соответствии с рис. 9.6 одним деревом решений, все стратегии, о которых может идти речь, формулируются правилом— следовать единичным решениям и действиям (на рис. 9.5-такие пути состоят из одного или двух членов). Если всего име- [c.124]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...