Скачать полный текст задания

Целью данной работы является создание математической модели универсальной объектно-ориентированной интеллектуальной системы учёта и размещения единиц хранения. Универсальность этой системы в том что под единицами хранения понимаются как материальные объекты (например, товары хранимые на складе, документы в архиве, книги в библиотеке и т.п.), так и абстрактные (данные, знания).

В практической части работы будут рассматриваться вопросы прикладной логистики. Будет создана экспертная система, которая будет способна решать задачи (и выдавать рекомендации) оптимального размещения и учёта товаров на складе. В основе этой системы будет лежать база знаний.

Далее приведена общая информация по принципам, на которых будет основываться построение модели, базы знаний и экспертной системы.

Базу знаний (БЗ) можно представить, как совокупность знаний, метазнаний, связанных определенной структурой, а также используемых правил, полученных от лиц, принимающих решения (ЛПР) или экспертов. В отличие от базы данных, БЗ характеризуется стремлением к завершенности, то есть наиболее полному и всестороннему описанию предметной области. Если абстрагироваться от технологических особенностей, понятие «база знаний» является неким эволюционным развитием понятия «база данных», которое благодаря ряду идеологических нововведений приобретает совершенно иную функциональность. По этим причинам нельзя отождествлять данные и знания, а также базы данных и базы знаний. Тем более что для выполнения функций одной единственной базы знаний, характеризующей какую-либо предметную область, в зависимости от необходимости, может использоваться информация огромного количества баз данных (необходимого для всестороннего описания изучаемой предметной области).

Целями создания экспертных систем являются упрощение процедуры принятия решений пользователями в трудноформализуемых предметных областях, улучшение качества и повышение эффективности принимаемых решений, тиражирование знаний экспертов, автоматизация некоторых рутинных направлений деятельности экспертов. К задачам, которые успешно решаются ЭС уже сегодня, относятся прогнозирование в социальных системах и системах управления, диагностика, мониторинг, проектирование технологических процессов, аудит и консалтинг, поддержка принятия решений в менеджменте и маркетинге и др. Решения, рекомендуемые ЭС, по обоснованности не уступают решениям эксперта-человека и обладают “прозрачностью”, то есть пользователь в случае необходимости может получить исчерпывающее объяснение, каким образом ЭС приняла решение. Это качество ЭС отличает их от алгоритмических способов решения задач и, в частности, от широко используемых статистических методов. Другой отличительной особенностью современных ЭС является их способность обновлять свои знания в результате взаимодействия с экспертами и наличия специальных инструментальных средств, позволяющих эффективно взаимодействовать с базами знаний.

Практическая значимость работы. Самарская область на пороге логистического бума. Только в 2006 году в регионе появится более 50 тыс. кв. м новых складов, заявленных как класс А. Это 80% от имеющихся складских площадей и порядка 400% от площадей высокого класса. Катализаторами развития выступают сетевая розница и пришедшие за ней дистрибьюторские компании, рассматривающие Самару как логистический центр, предназначенный для обеспечения поставок по всему Поволжью. С ростом грузопотоков будет возникать острая необходимость в оптимизации транспортировки, учёте и размещении грузов. Это потребует закупки нового специализированного оборудования и создания интеллектуальных систем управления транспортно-складскими потоками.