Скачать презентацию Раздел 4 Модели решения функциональных и вычислительных задач Скачать презентацию Раздел 4 Модели решения функциональных и вычислительных задач

Лекция6Модели(2006).ppt

  • Количество слайдов: 9

Раздел 4. Модели решения функциональных и вычислительных задач. Задачи, которые мы решаем, по своему Раздел 4. Модели решения функциональных и вычислительных задач. Задачи, которые мы решаем, по своему назначению можно разделить на две категории: - вычислительные задачи, целью которых является определение некоторой величины; - функциональные задачи, предназначенные для создания аппарата, выполняющего определенные действия-функции. Например: при проектировании нового здания решаются 1. Вычислительные задачи: расчет прочности фундамента, расчет финансовых затрат и т. д. 2. Функциональные задачи: повышение производительности труда, для чего создаются машины функционального назначения: экскаваторы, подъемные краны и т. д.

Этапы решения задачи при компьютерном моделировании Реальный объект Модель Алгоритм Программа Результат Этапы решения задачи при компьютерном моделировании Реальный объект Модель Алгоритм Программа Результат

Классификация видов моделирования - - По цели использования: научный эксперимент, в котором осуществляется исследование Классификация видов моделирования - - По цели использования: научный эксперимент, в котором осуществляется исследование модели с применением различных средств получения данных об объекте, возможности влияния на ход процесса, с целью получения новых данных об объекте или явлении; комплексные испытания и производственный эксперимент, использующие натурное испытание физического объекта для получения высокой достоверности о его характеристиках; оптимизационные, связанные с нахождением оптимальных показателей системы (например, нахождение минимальных затрат или определение максимальной прибыли). По наличию воздействий на систему: детерминированные (в системах отсутствуют случайные воздействия) стохастические (в системах присутствуют вероятностные воздействия).

По отношению ко времени: - статические, описывающие систему в определенный момент времени - динамические, По отношению ко времени: - статические, описывающие систему в определенный момент времени - динамические, рассматривающие поведение системы во времени. динамические модели подразделяют на - дискретные, в которых все события происходят по интервалам времени - непрерывные, где все события происходят непрерывно во времени. По возможности реализации: - мысленные, описывающие систему, которую трудно или невозможно моделировать реально, - реальные, в которых модель системы представлена либо реальным объектом, либо его частью, - информационные реализующие информационные процессы (возникновение передачу, обработку и использование информации) на компьютере (пример информационной модели- система управления базами данных).

Мысленные модели разделяют на - наглядные (при которых моделируемые процессы и явления протекают наглядно); Мысленные модели разделяют на - наглядные (при которых моделируемые процессы и явления протекают наглядно); - символические (модель системы представляет логический объект, в котором основные свойства и отношения реального объекта выражены системой знаков или символов) -математические (представляют системы математических объектов, позволяющие получать исследуемые характеристики реального объекта). Реальные модели делят на - натурные (проведение исследования на реальном объекте и последующая обработка результатов эксперимента с применением теории подобия) - физические (проведение исследования на установках, которые сохраняют природу явления и обладают физическим подобием). По области применения: - универсальные, предназначенные для использования многими системами, - специализированные, созданные для исследования конкретной системы.

Искусственный интеллект Идеи моделирования человеческого разума известны с древнейших времен. Впервые об этом упоминается Искусственный интеллект Идеи моделирования человеческого разума известны с древнейших времен. Впервые об этом упоминается в сочинении философа и теолога Раймунда Луллия (ок. 1235 — ок. 1315) «Великое искусство» , который не только высказал идею логической машины для решения разнообразных задач, но и попытался ее реализовать. Рене Декарт (1596 -1650) и Готфрид Лейбниц (1646 -1716) независимо друг от друга развивали учение о прирожденной способности ума к познанию и всеобщих и необходимых истин логики и математики, работали над созданием универсального языка классификации всех знаний. На этих идеях базируются теоретические основы создания искусственного интеллекта.

Толчком к дальнейшему развитию модели человеческого мышления стало появление ЭВМ в 40 -х годах Толчком к дальнейшему развитию модели человеческого мышления стало появление ЭВМ в 40 -х годах ХХ века. В 1948 г. американский ученый Норберт Винер (1894 -1964) сформулировал основные положения новой науки - кибернетики. В 1956 г. в Стенфордском университете (США) на семинаре, посвященном решению логических задач, признано новое научное направление, связанное с машинным моделированием человеческих интеллектуальных функций -искусственный интеллект.

 «Искусственный интеллект» включал два научных направления: 1. Нейрокибернетика обратилась к структуре человеческого мозга, «Искусственный интеллект» включал два научных направления: 1. Нейрокибернетика обратилась к структуре человеческого мозга, как единственно мыслящему объекту и занялась его аппаратным моделированием. Нейроны - связанные друг с другом нервные клетки (основа мозга). Нейрокибернетика занимается созданием элементов, аналогичных нейронам, и их объединением в функционирующие системы, эти системы называют нейросетями. В середине 80 -х гг. ХХ в. в Японии был создан первый нейрокомпьютер, моделирующий структуру человеческого мозга. 2. Кибернетика «черного ящика» -структура модели не главное, важна ее реакция на заданные входные данные, на выходе модель должна реагировать как человеческий мозг. Ученые этого направления занимаются разработкой алгоритмов решения интеллектуальных задач для имеющихся вычислительных систем.

Наиболее значимые результаты: -Модель лабиринтного поиска (конец 50 -х гг. ), в которой происходит Наиболее значимые результаты: -Модель лабиринтного поиска (конец 50 -х гг. ), в которой происходит поиск оптимального пути от входных данных к результирующим. -Эвристическое программирование (начало 60 -х гг. ) разрабатывало стратегии действий на основе заранее известных заданных правил (эвристик). Эвристика - теоретически не обоснованное правило, позволяющее уменьшить количество переборов в поиске оптимального пути. -Методы математической логики, позволяющий на основе определенных аксиом автоматически доказывать теоремы.