Экспертная система "Компьютерные игры" - Курсовая работа

Экспертные системы (ЭС) возникли как значительный практический результат в применении и развитии методов искусственного интеллекта. Искусственный интеллект - совокупности научных дисциплин, изучающих методы решения задач интеллектуального (творческого) характера с использованием ЭВМ. С самого начала в ней рассматривался ряд весьма сложных задач, которые, наряду с другими, и до сих пор являются предметом исследований: автоматические доказательства теорем, машинный перевод (автоматический перевод с одного естественного языка на другой), распознавание изображений и анализ сцен, планирование действий роботов, алгоритмы и стратегии игр. Практическое применение ЭС на предприятиях способствует эффективности работы и повышению квалификации специалистов. Также возможно возникновение трудностей чисто психологического порядка: при создании базы знаний системы эксперт может препятствовать передаче своих знаний, опасаясь, что впоследствии его заменят “машиной”.Рассмотрим классификацию ЭС по следующим признакам: Классификация по решаемой задаче: · Интерпретация данных. Под диагностикой понимается обнаружение неисправности в некоторой системе. Такая трактовка позволяет с единых теоретических позиций рассматривать и неисправность оборудования в технических системах, и заболевания живых организмов, и всевозможные природные аномалии. Проектирование состоит в подготовке спецификаций на создание "объектов" с заранее определенными свойствами. Таким образом, в задачах проектирования тесно связываются два основных процесса, выполняемых в рамках соответствующей ЭС: процесс вывода решения и процесс объяснения.Инструментальные средства подразделяются на следующие категории: a) Языки программирования b) Языки инженерии знаний c) Средства автоматизации разработки экспертных систем d) Оболочки экспертных систем Пролог (Prolog) - язык логического программирования, основанный на логике дизьюнктов Хорна, представляющей собой подмножество логики предикатов первого порядка. Встроенный в PROLOG режим управления использует стратегию обратного логического вывода, которая используется в системах, подобных MYCIN. Такие структуры данных, как графы и деревья, можно организовать с помощью фраз языка PROLOG, которые содержат комплексные термы. Языковые средства PROLOG позволят программисту разработать собственный механизм обработки неопределенности, причем не исключается и использование коэффициентов уверенности.Составим дерево решения задачи по средствам ответов на вопросы Да-Нет: Рисунок 2.Рисунок 3 - Дерево правилdatabase yes (symbol) no (symbol) predicates begin answer question(symbol) igra(symbol) priznak(symbol) add_to_database(symbol,char) input_simbol(char,char) otvet(char) repeat clear_from_database goal begin. clauses begin :-makewindow (2,23,30," klassifikaciya igr",0,0,25,80), gotowindow(2), nl,write ("Otvette na voprosw :"),nl,nl, answer, not(clear_from_database), readchar(X), nl,nl,nl,nl, write ("Nfzhmite lubuu klavishu"), removewindow, exit. answer :-igra (X),!,nl, write (" Otvet: ",X,"."),nl. question(Y) :-write ("Vopros: ",Y,"?Необходимо создать базу данных о поездках на различных видах транспорта, с различной стоимостью билета, различными маршрутами и временем путиКод базы данных в Пролог: domains otkuda, kuda, transport = symbol stoimost, vremya = integer predicates poezdka(otkuda,kuda,transport,stoimost,vremya) clauses poezdka(balakovo,london,samolet,500,7). poezdka(rim,kiev,samolet,300,5). poezdka(kiev,moskva,poezd,300,15). poezdka(moskva,nizhniy,mashina,100,14). poezdka(ispniya,italitya,samolet,800,5). poezdka(greciya,rim,samolet,300,6). poezdka(polsha,izrail,samolet,700,12). poezdka(meksika,afrika,samolet,1000,12). poezdka(akropl,lipeck,mashina,800,18). poezdka(kursk,kostroma,poezd,300,16).Вывести данные о том куда можно поехать, на чем, сколько стоит и время поездки из Балаково Показать данные о маршрутах с ценой билета > 800$ Показать все данные, зная что поездка происходит из Москвы и длиться 14 часов Показать все данные о поездке при условии что стоимость >800$, а время поездки >10 часовНаписать программу реализацию на Турбо Прологе базу знаний родственных связей семьи 3-х поколений.PREDICATES grandfather(s,s) grandmother(s,s) parent(s,s) papamama(s,s) brat(s,s) predok(s,s) mother(s,s) father(s,s)Показать бабушек Показать дедушек Показать родителей Показать бабушку по материнской линииВ ходе выполнения курсовой работы была создана экспертная система “Компьютерные игры”, построено дерево решения задачи, правил - схема, составлена таблица “атрибут-предикат-значение”.

СОДЕРЖАНИЕ

Введение

1. Классификация экспертных систем

2. Классификация программного обеспечения для разработки экспертных систем

3. Разработка экспертной системы

3.1 Формализация задачи - дерево решения задачи

3.2 Формирование правил - схема

3.3 Листинг

4. Создание базы данных

4.1 Краткое описание

4.2 Листинг

4.3 Запросы

5. Задача: родственные связи

5.1 Краткое описание

5.2 Листинг

5.3 Запросы

Заключение

Список использованных источников

экспертный программный искусственный интеллект

Экспертные системы (ЭС) возникли как значительный практический результат в применении и развитии методов искусственного интеллекта. Искусственный интеллект - совокупности научных дисциплин, изучающих методы решения задач интеллектуального (творческого) характера с использованием ЭВМ.

Область ИИ имеет более чем сорокалетнюю историю развития. С самого начала в ней рассматривался ряд весьма сложных задач, которые, наряду с другими, и до сих пор являются предметом исследований: автоматические доказательства теорем, машинный перевод (автоматический перевод с одного естественного языка на другой), распознавание изображений и анализ сцен, планирование действий роботов, алгоритмы и стратегии игр.

ЭС - это набор программ, выполняющий функции эксперта при решении задач из некоторой предметной области. ЭС выдают советы, проводят анализ, дают консультации, ставят диагноз. Практическое применение ЭС на предприятиях способствует эффективности работы и повышению квалификации специалистов.

Главным достоинством экспертных систем является возможность накопления знаний и сохранение их длительное время. В отличии от человека к любой информации экспертные системы подходят объективно, что улучшает качество проводимой экспертизы. При решении задач, требующих обработки большого объема знаний, возможность возникновения ошибки при переборе очень мала.

При создании ЭС возникает ряд затруднений. Это, прежде всего, связано с тем, что заказчик не всегда может точно сформулировать свои требования к разрабатываемой системе. Также возможно возникновение трудностей чисто психологического порядка: при создании базы знаний системы эксперт может препятствовать передаче своих знаний, опасаясь, что впоследствии его заменят “машиной”. В настоящее время ведутся разработки экспертных систем, реализующих идею самообучения. Также ЭС неприменимы в больших предметных областях и в тех областях, где отсутствуют эксперты.

Главное достоинство ЭС - возможность накапливать знания, сохранять их длительное время, обновлять и тем самым обеспечивать относительную независимость конкретной организации от наличия в ней квалифицированных специалистов. Накопление знаний позволяет повышать квалификацию специалистов, работающих на предприятии, используя наилучшие, проверенные решения.

Практическое применение искусственного интеллекта на машиностроительных предприятиях и в экономике основано на ЭС, позволяющих повысить качество и сохранить время принятия решений, а также способствующих росту эффективности работы и повышению квалификации специалистов.

По своей теме “Компьютерные игры” - разработанная ЭС позволит пользователю-непрофессионалу в данной предметной области получить информацию к какому жанру относиться та или иная игра.

В ходе выполнения курсовой работы была создана экспертная система “Компьютерные игры”, построено дерево решения задачи, правил - схема, составлена таблица “атрибут-предикат-значение”. В курсовой работе была создана базы данных, расписано решение задачи “родственные связи”.

1. Братко И. Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта.- М.: Мир, 1990.

2. Марселлус Д.Н. Программирование экспертных систем на Турбо Прологе.- М.: Финансы и статистика, 1994.

3. Нейлор К. Как построить свою экспертную систему.- М.: Энергоатомиздат, 1991.

4. Нильсон Н.Д. Искусственный интеллект. Методы поиска решений. - М.: Мир, 1973.

5. Сафонов В.О. Экспертные системы - интеллектуальные помощники специалистов. - С.-Пб: Санкт-Петербургская организация общества “Знания” России, 1992.

Размещено на .ru