Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Математическое моделирование и программирование»
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Правила для авторов
Загрузить рукопись

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Вестн. ЮУрГУ. Сер. Матем. моделирование и программирование:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Математическое моделирование и программирование», 2018, том 11, выпуск 2, страницы 96–107
DOI: https://doi.org/10.14529/mmp180208
(Mi vyuru434)
 

Эта публикация цитируется в 1 научной статье (всего в 1 статье)

Программирование

A synthesis of pseudo-Boolean empirical models by precedential information
[Синтез эмпирических псевдобулевых моделей по прецедентной информации]

V. I. Donskoy

Crimean Federal University, Simferopol, Russian Federation
Список литературы:
Аннотация: Проблема принятия решений по частичной, прецедентной информации является важнейшей при создании систем искусственного интеллекта. По результатам наблюдений над поведением внешних объектов или систем необходимо на основе накопленной информации в виде конечного множества троек: «вектор состояния, значение качества функционирования объекта, бинарный индикатор допустимости этого состояния» синтезировать или, точнее, извлечь из данных математическую модель оптимизации объекта. Целью работы является создание и обоснование математических методов и алгоритмов, позволяющих синтезировать модели скалярной псевдобулевой оптимизации с ограничением в виде дизъюнктивной нормальной формы (ДНФ), используя указанную прецедентную информацию. Особенностью псевдобулевых оптимизационных моделей с сепарабельными целевыми функциями и ДНФ ограничением, имеющим ограниченную константой длину, является их полиномиальная разрешимость. Однако сложность приведения задачи к форме с ДНФ ограничением в общем случае является экспоненциальной. При извлечении модели из данных ДНФ ограничение синтезируется приближенно, и сложность его аппроксимации оказывается полиномиальной, а число конъюнкций в извлеченной ДНФ не превышает числа примеров в начальной прецедентной информации. В статье показано, как использовать для построения дизъюнктивного ограничения бинарные решающие деревья. Предложены методы выявления свойств монотонности и линейности частично заданной целевой функции и алгоритмы решения задач псевдобулевой скалярной оптимизации при наличии неполной, прецедентной начальной информации. Область применения полученных результатов — системы интеллектуального управления, интеллектуальные агенты. Несмотря на то, что модели управления, извлеченные из данных, являются приближенными, их применение может быть более успешным, чем использование менее реалистичных, не согласованных с моделируемым объектом и выбранных из субъективных соображений моделей.
Ключевые слова: псевдобулева оптимизация; дизъюнктивное ограничение; машинное обучение; интеллектуальное управление; решающие деревья.
Поступила в редакцию: 25.02.2018
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
УДК: 519.854
MSC: 68R99
Язык публикации: английский
Образец цитирования: V. I. Donskoy, “A synthesis of pseudo-Boolean empirical models by precedential information”, Вестн. ЮУрГУ. Сер. Матем. моделирование и программирование, 11:2 (2018), 96–107
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{Don18}
\by V.~I.~Donskoy
\paper A synthesis of pseudo-Boolean empirical models by precedential information
\jour Вестн. ЮУрГУ. Сер. Матем. моделирование и программирование
\yr 2018
\vol 11
\issue 2
\pages 96--107
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/vyuru434}
\crossref{https://doi.org/10.14529/mmp180208}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=35250093}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/vyuru434
  • https://www.mathnet.ru/rus/vyuru/v11/i2/p96
  • Эта публикация цитируется в следующих 1 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:194
    PDF полного текста:46
    Список литературы:22
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024