Об одной технологии управления ресурсами, основанной на обучении на прецедентах

0 коммент.

Рассматривается специальный класс задач управления ресурсами, где необходимо принимать решения в ограниченном «контексте», в частности, при возникновении нештатной ситуации на борту находящегося вдали от центра управления сложного технического комплекса (летательного аппарата, корабля и т.п.), или же, например, — в рамках предоставления высокотехнологичной медицинской помощи персонализировано конкретному пациенту. Используемый «контекст» – описания коллекций прецедентов (нештатных ситуаций, патологий – см. выше), разворачивающихся во времени. На примере прецедентов, описываемых как последовательности множеств признаков (наблюдаемых в соответствующие моменты времени), демонстрируются возможности следующей процедурной конструкции: определяется бинарная алгебраическая операция сходства описаний прецедентов; по обучающей выборке строятся классы сходства (и образующие их классы эквивалентности ) и пары соответствий Галуа (все прецеденты, содержащие заданное множество признаков, и все признаки, общие для заданного множества прецедентов). Для «диагностики» нового прецедента (по появлению тех или иных ранее встречавшихся признаков) проверяется возможность «продолжения» соответствующих последовательностей признаков до какого-либо из ранее известных описаний прецедентов. Управление ресурсами для противодействия нештатным ситуациям основано на использовании двух отношений частичного порядка на признаках: R1 («раньше-позже») и R2 («появляются вместе с…»). При распределении ресурсов в первую очередь организуется противодействие появлению тех признаков, которые (исходя из данных обучающей выборки) появляются в нештатных ситуациях вместе с только что идентифицированными. Будет описана формальная процедура порождения отношений R1 и R2; представлен ряд утверждений, характеризующих позиционирование возникающих здесь переборных задач по отношению к классам #PC (перечислительно-полных) и NPC (NP-полных) комбинаторных проблем, а также некоторые оценки скорости роста размеров соответствующего множества сходств в ряде практически значимых случаев.

Похожие записи

Добавить комментарий