Дано обоснование актуальности задачи создания интеллектуального компьютерного симулятора для повышения эффективности программирования промышленного робота. Рассмотрены характерные особенности создания механизма логического вывода для экспертной системы с двумя типами фактов – первичными и вторичными. Предложен оригинальный принцип предварительного построения списков правил, с помощью которых можно осуществлять перебор базы знаний в ширину.Учтены определённые трудности, связанные с применением данного механизма логического вывода на вычислительных машинах. Предложен программный подход, который позволил бы избежать данных затруднений. Детально описана структура и функциональный состав созданной дедуктивной машины.Наиболее сложные процедуры работы механизма логического вывода показаны в форме блок-схем алгоритмов на соответствующих рисунках.Полученное алгоритмическое обеспечение является достаточным для программной реализации данного механизма логического вывода на языке высокого уровня. Описан опыт экспериментального использования данного алгоритма. В заключение отмечена принципиальная возможность внедрения созданного механизма логического вывода в состав интеллектуальной информационной системы симуляции промышленного робота.
Theactualityofthetaskofcreationof intelligent computersimulator for advancing of industrial robot’s programming is justified.The main features of creation of the inference engine for the expert system with two types of facts (primary and secondary) are reviewed.There is offered an original principle of preliminary generation of lists of rules. With this listsof rules the inference engine may perform the breadth-first search in a knowledge base. There are considered certain difficulties connected with implication of the created inference engine on computing machines.The programmatic approach which allows the avoidance of those difficulties is offered. The structure and the functions of the created inference engine are described in details. It’s most complex working procedures are depicted on related figures as flowcharts.The obtained algorithmic description is enough for realization of this inference engine on a high-level programming language. The experience of practical implementation of this algorithm is described. As an assumption there is noticed the possibility of integration of the created inference engine in the intelligent information system of industrial robot’s simulation.
1. Малыхина М.П., Бегман Ю.В. Нейросетевая экспертная система на основе прецедентов для решения проблем обслуживания абонентов сотовой сети / Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Серия: Технические науки. – 2009. - № 3. – С. 6-9
2. Частиков А.П., Алешин А.В., Частикова В.А. Выявление аномалий в базах знаний интеллектуальных систем // Труды Международной научно-технической конференции «Пятьдесят лет развития кибернетики». – СПб: Изд-во «Нестор», 1999.
3. Частиков А.П., Глушко С.П., Тотухов К.Е. Компьютерная симуляция программного управления виртуальным роботом: монография. – LAP LAMBERT AcademicPublishing, 2012. – 145 с.: ил.
4. Частиков А.П., Глушко С.П., Тотухов К.Е. Система тестирования и отладки управляющих программ для промышленного робота // Журнал «Перспективы науки». – 2010- № 9(11). –С. 47-51
5. Частиков А.П., Дедкова Т.Г., Алешин А.В. Системы искусственного интеллекта. От теории к практике. – Краснодар, 1998.
6. Частиков А.П., Тотухов К.Е. Создание базы знаний для интеллектуального анализа поведения виртуального робота. // Вопросы современной науки и практики. Университет им. В.И. Вернадского (ВАК) / Ассоциация «Объединённый университет им. В. И. Вернадского». – Тамбов, 2013. – С.76-81.
7. Частиков А.П., Тотухов К.Е., Урвачев П.М. Дерево логического вывода интеллектуальной системы функционирования виртуального робота // Современные проблемы науки и образования (ВАК). – 2013. - № 2; URL: www.science-education.ru/108-8976.
8. Частиков А.П., Тотухов К.Е., Урвачев П.М. Интеллектуальная диагностика состояния виртуального робота с программным управлением // Современные проблемы науки и образования (ВАК). – 2012. - № 6; URL: www.science-education.ru/106-7507.
9. Частиков А.П., Тотухов К.Е., Урвачев П.М. Теоретические основы интеллектуальной диагностики виртуального робота // Современные проблемы науки и образования (ВАК). – 2013. - № 1; URL: www.science-education.ru/107-8310.
10. Частикова В. А. Идентификация механизмов реализации операторов генетического алгоритма в экспертных системах продукционного типа/В. А. Частикова//Научный журнал КубГАУ [Электронный ресурс]. – Краснодар: КубГАУ, 2012. -№ 75 (01). – Шифр Информрегистра: 0421200012/0024. – Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2012/01/pdf/17.pdf.