Под интеллектуальной системой (ИС) понимают систему, при функционировании которой проявляются черты искусственного интеллекта.
Существуют два подхода к построению интеллектуальных систем:
1. Интеллектуальная система должна имитировать решение задач человеком. Например, в бионике изучаются явления живой природы и воспроизводятся в технических системах.
2. Интеллектуальная система должна решать сложные задачи, при этом аналогия с решением этих задач человеком относится только к результатам решения, но не к процедурам решения.
Примерами интеллектуальных систем могут служить
· интеллектуальные информационные системы, в частности, интеллектуальные поисковые системы;
· экспертные системы;
· СППР;
· системы оперативной аналитической обработки данных OLAP (On-Line Analitical Processing), использующие хранилища данных и витрины данных;
· транзакционные системы (OLTP);
и др.
Основное назначение интеллектуальных информационных систем — поддержка деятельности человека и поиск информации в режиме диалога на языке, близком к естественному.
Экспертные системы предназначены для выполнения полезных действий на основе знаний, полученных от людей (экспертов, специалистов).
Системы поддержки принятия решений решают задачи обработки и представления человеку или варианта (вариантов) решений, или информации, помогающей принятию решений человеком в его деятельности.
С помощью систем OLAP выполняют многомерный анализ данных, имеющихся в базах данных, что способствует также обоснованному принятию управленческих решений.
Транзакционные системы успешно справляются с оперативной обратоткой большого числа совмещенных во времени запросов.
Как и большинство других автоматизированных систем, ИС включает математическое, лингвистическое, программное, техническое виды обеспечения.
Планирование процессов и распределение ресурсов
В отдельную группу задач структурного синтеза выделяют планирование процессов и распределение ресурсов. В нее входят синтез технологических процессов в различных отраслях промышленности, проектирование вычислительных процессов для многопроцессорных систем и сетей, синтез логистических процессов (например, планирование перевозок грузов при наличии множества заказов и ограниченном числе транспортных средств), а также планирование работ при управлении проектами. Эти задачи объединяет общность ряда свойств и подходов к решению, как задач синтеза расписаний.
Базовым понятием в синтезе расписаний является понятие работы — элементарной планируемой части процесса. Нужно составить план выполнения работ, в котором фиксируются объемы работ, распределение ресурсов всех видов, моменты (даты) начала и окончания каждой работы, называемые событиями (или вехами), стоимости работ. Ресурсы — обеспечивающие компоненты деятельности, включающие исполнителей, энергию, материалы, оборудование и т.д.
С каждой работой можно связать функцию потребности в ресурсах. Различают ресурсы унарные и объемные. Единица унарного ресурса, называемая далее сервером, может одновременно выполнять не более одной работы, и по каждому виду ресурса на работу может быть назначен не более чем один сервер. Примерами унарных ресурсов могут быть токарный станок, процессор ЭВМ, водитель автомашины. Значение объемного ресурса (энергии, финансов, пропускной способности канала), назначаемое для конкретной работы, может быть выбрано в некотором диапазоне и от выбранного значения зависят длительность и (или) стоимость выполнения работы.
Результаты синтеза обычно представляют в виде таблиц и диаграмм. PERT-диаграмма — сеть типа "вершина-событие" — ориентированный граф без контуров, имеющий одну исходную и одну завершающую вершины, в котором вершины поставлены в соответствие событиям, а дуги — работам. Диаграмма Ганта (Gantt diagram) — горизонтальная линейная диаграмма, на которой задачи проекта представляются протяженными во времени отрезками, распределенными между серверами и характеризующимися датами начала и окончания, задержками и возможно другими временными параметрами.
Для задач планирования процессов и управления проектами характерны следующие черты:
1. широкий диапазон размеров задач, причем верхняя граница диапазона может достигать значений в десятки тысяч и более работ;
2. многокритериальность, основные критерии — время и стоимость выполнения плана, в качестве целевой функции часто выбирают стоимость, в число ограничений включают времена окончания работ и, возможно, ряд условий использования ресурсов;
3. разнообразие типов управляемых переменных, среди которых могут быть величины вещественные, целые, нечисловые.
Указанные особенности обусловливают сложность решения задач синтеза расписаний, являющихся задачами дискретной оптимизации.
