Оценка возможных решений методом функций предпочтения ЛПР

Оценка возможных решений методом функций предпочтения ЛПР [c.189]

Задачи поиска решений в не полностью определенной ситуации относятся к области искусственного интеллекта. Методы решения таких задач обычно содержат комбинацию формальных методов с использованием семантической (смысловой) информации о сложившейся к моменту решения очередного конфликта ситуации. Эти методы дают хорошие результаты при решении таких задач, как игра в шахматы, управление движением робототехнических систем в сложной среде и т. д. Планирование и управление дискретными производственными процессами тоже относятся к этому классу задач. Человек-оператор, решая задачу планирования, каждый раз применяет одни и те же приемы, но комбинации их, оценки результатов решения на каждом шаге поиска и выбор следующего шага решения зависят от того, какой смысл имеет полученный результат в данной ситуации. Метод решения задачи КП должен предусматривать возможность выбора различных функций предпочтения на любом шаге поиска решения. Задание дополнительной семантической информации можно обеспечить с помощью режима диалога в процессе решения или в виде исходных данных для конкретных производственных условий. [c.429]

Для оценки возможных решений (сценариев) необходимо научиться оценивать предъявляемые варианты решений. Для этого используем базовое пространство и метод расчета функции предпочтения, рассмотренный в предыдущем разделе. [c.201]

Предлагаемый метод оценки с помощью функций предпочтения ЛПР является также сверткой и в этом смысле не является новым. Достоинством метода является возможность широко использовать лингвистические переменные, учитывать взаимное влияние различных факторов (см. раздел 3.53) и использовать формальные методы при согласовании решений различных ЛПР (см. главу 4). [c.190]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...