Экспертные системы в строительстве примеры

ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ РЕКОНСТРУКЦИИ ЗДАНИЙ С УЧЕТОМ ПРИНЦИПОВ «ЗЕЛЕНОГО СТРОИТЕЛЬСТВА»

Анализ мирового опыта показывает, что при разработке систем поддержки принятия решений наиболее перспективным является применение технологии экспертных систем (ЭС).

Студент исследует ЭС, используемые в строительстве.

Скачать:

Предварительный просмотр:

Подписи к слайдам:

СИ используемая в строительстве ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ РЕКОНСТРУКЦИИ ЗДАНИЙ С УЧЕТОМ ПРИНЦИПОВ «ЗЕЛЕНОГО СТРОИТЕЛЬСТВА» Ларина Диана А-11

Зеленые стандарты призваны ускорить переход от традиционного проектирования и строительства зданий и сооружений к устойчивому, которое базируется на следующих принципах: безопасность и благоприятные здоровые условия жизнедеятельности человека ; ограничение негативного воздействия на окружающую среду ; учет интересов будущих поколений.

Решение задач строительства является сложным процессом, состоящим из ряда последовательных шагов, и в целом включает слабо формализованные (неформализованные) и хорошо формализованные этапы сложной многоуровневой задачи поддержки принятия решений.

Анализ мирового опыта показывает, что при разработке систем поддержки принятия решений наиболее перспективным является применение технологии экспертных систем (ЭС).

Особенностью задач pемонтно-стpоительного производства является их слабая формализация. Поэтому основными составляющими разработки являются логические блоки, формализующие знания экспертов, и модули, доводящие эти знания до алгоритмических процедур. В ЭС модули для решения слабоформализованных логических задач являются модулями высшего уровня. Результат решения задачи высшего уровня является «сигналом» к инициализации одного или нескольких модулей низшего уровня, каждый из которых решает хорошо формализованную задачу. В то же время, не исключено, что любой из модулей низшего уровня в свою очередь может иметь двухуровневую структуру.

Проектируемая ЭС является новым подходом к проблеме оценки технического состояния и оптимизации планирования капитального ремонта (реконструкции). Экспертная система разрабатывается с целью обеспечения рациональной структуры работ по технической подготовке ремонтно-строительного производства, снижения трудозатрат, уменьшения длительности и улучшения качества выполнения работ и, тем самым, повышения остаточного срока службы и надежности зданий без увеличения затрат на их ремонт или реконструкцию.

Нижним уровнем ЭC «Реконструкция зданий » являются интерпретирующие экспертные системы, которые используют информацию от датчиков или опосредованно через экспертов-операторов контролируют реальную ситуацию. Интерпретирующие ЭС позволяют провести предварительный анализ измеряемых параметров по заданным алгоритмам, исключить ошибочные замеры или суждения, сжать информацию и предоставить ее для дальнейшего анализа в удобной форме. При анализе достоверности и принятии решения используются знания накапливаемые в базе фактов ЭС о контролируемых процессах или специальные алгоритмы цифровой фильтрации. Анализ достоверности основан на допуск-контроле и проверке непротиворечивости информации. Для уточнения характеристик (суждений) или данных могут быть использованы методы математической статистики и алгоритмы идентификации.

На основании выполненных исследований были сформулированы основные принципы построения ЭС «Реконструкция зданий», направленной на комплексное обследование зданий и формирование рекомендаций по их реконструкции с учетом требований, предъявляемых стандартами «зеленого строительства».

Источник

СОЗДАНИЕ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ «ВЫБОР ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ СТРОИТЕЛЬНОЙ ОРГАНИЗАЦИИ» НА БАЗЕ ЭКСПЕРТНОЙ ОБОЛОЧКИ ESWIN

Но сегодня времена легких денег и высокодоходных проектов прошли, и собственники все пристальнее смотрят на процессы проектного управления. В связи с этим под особое внимание попадают системы управления проектами и управленческого учета. Кроме того, из мелких компаний, ведущих один-два проекта, многие выросли в лидеров отрасли, и справляться с возросшим потоком информации, а тем более контролировать ход и качество реализации проектов оказались не в состоянии.

Структура организационного построения строительного процесса позволяет всех участников этого рынка разделить на несколько крупных классов согласно их специализации. Причем крупные строительные концерны, как правило, охватывают сразу несколько видов деятельности. Подобное деление будет в первую очередь интересовать с точки зрения потребностей в информационных системах различных организационных единиц, участвующих в строительном процессе. Остановимся на следующем наборе классов: инвестор/управляющая компания, заказчик, подрядчик, эксплуатирующая компания, проектировщик. Теоретически в отдельный класс можно еще выделить риэлторов.

Рассмотрим взаимодействие участников строительного рынка посредством информационных систем.

Нормативные и бюджетные, базовые технико-экономические показатели спускаются от инвестора/управляющей компании к заказчику, который после уточнения и утверждения спускает их в виде задания подрядчикам. В обратном порядке как элемент системы контроллинга от подрядчика до инвестора поднимается система отчетности с полной расшифровкой понесенных затрат и причин отклонения от первоначальных показателей. В зависимости от того, аффилирован подрядчик заказчику либо инвестору или нет, различается и модель информационного взаимодействия: это может быть работа в единой системе с глубокой детализацией информации, а может быть случай, когда генподрядные организации только подают сведения о закрытии работ в согласованном формате на регулярной основе.

Стоит отметить, что в силу большого количества проектов и разной их географии необходима единая служба заказчика для координации территориальных заказчиков на местах. Это позволит установить централизованный контроль за портфелем проектов управляющей компании или инвестора. Основная функция данного подразделения — координационно-аналитическая. В задачи, которое оно решает, входит распределение проектов между территориальными заказчиками, формирование производственной программы и контроль её исполнения, помощь в решении проблемных ситуаций. Соответственно и на информационную систему возлагается определенный круг задач по связи портфельного управления проектами с управлением реализацией конкретного проекта. Но необходимо не только реализовать механизм сбора информации, самое сложное и важное — запустить управленческий процесс. В данном случае нужно добиться, чтобы все территориальные службы заказчиков вели проектный учет в соответствии с утвержденными форматами и регламентами. Более того, формат и регламент представления ежемесячной отчетности должен строго исполняться, так как он содержит основные контролируемые параметры проекта: выполнение, финансирование, условия договоров. Но эти параметры особо актуальны на стадии строительно-монтажных работ, на этапах же предпроектных проработок и исполнения проекта необходимо еще и отслеживать главные ключевые события на уровне единой службы заказчика, а также ключевые события на уровне территориальной службы, необходимые для реализации главных.

В рамках данного исследования были отобраны следующие ИС:

1С:Подрядчик строительства 4.0. Управление финансами

1С:Подрядчик строительства 3.0 Управление строительным производством

1С:Управление строительной организацией

Элит-строительство. Бухгалтерский учет

Управление строительной фирмой 8

1C:Предприятие 8.ИВЦ МОССТРОЙ: Бухгалтерия строительного предприятия. Версия 4.0

Источник

Примеры экспертных систем

В настоящее время экспертные системы используются для решения различных типов задач в самых разнообразных проблемных областях, таких, как финансы, нефтяная и газовая промышленность, энергетика, транспорт, фармацевтическое производство, космос, химия, образование, телекоммуникации и связь и др. Рассмотрим наиболее яркие примеры экспертных систем.

Примеры экспертных систем в военном деле

ACES. Экспертная система выполняет картографические работы по нанесению обстановки на карты. Система получает в качестве исходных данных карту без обстановки и информацию, описывающую расположение объектов на местности. Система выдает карту, содержащую все желаемые условные обозначения и подписи, размещенные без взаимного наложения. ACES применяет объектно-ориентированную схему представления знаний и реализована на языке Loops для работы на АРМ Xerox Dolphin. Система разработана компанией ESL и доведена до уровня исследовательского прототипа.

ASTA. Экспертная система помогает аналитику определить тип радара, пославшего перехваченный сигнал. Система анализирует этот сигнал в свете имеющихся у нее общих знаний о физике радаров и специальных знаний о конкретных типах радарных систем. ASTA также помогает аналитику, обеспечивая ему доступ к соответствующим базам данных и давая объяснения своим заключениям. Знания в системе представлены в виде правил. Эта система разработана компанией Advanced Information & Decision Systems и доведена до уровня исследовательского прототипа.

I&W. Экспертная система помогает аналитикам из разведки предсказывать, когда и где произойдет следующее вооруженное столкновение. Система анализирует поступающие сообщения разведки, например донесения о местонахождении воинских соединений, их деятельности и передвижениях, применяя знания об обычных признаках активности войск. Знания представлены в рамках архитектуры доски объявлений, в которой для обеспечения компетентности применены как правила с прямой цепочкой рассуждений, так и фреймы. Система реализована на языке INTERLISP-D для АРМ Xerox 1100. Она разработана компанией ESL в сотрудничестве со Стенфордским университетом и доведена до уровня демонстрационного прототипа.

RUBRIC. Экспертная система помогает пользователю получить доступ к базам данных, содержащим неформатированные тексты. Например, когда пользователь называет какую-нибудь тему, RUBRIC автоматически разыскивает все документы, содержащие тексты, связанные с этой темой. В системе RUBRIC взаимоотношения между темами, подтемами и фразами, содержащими ключевые слова, выражены в виде правил. Правила также определяют другие варианты терминов, выражений и способов написания одной и той же темы или понятия. Пользователь может сформулировать запрос в виде правила, задающего критерий поиска, например эвристический вес, определяющий насколько сильно образец правила указывает на наличие темы правила. В ходе поиска RUBRIC предоставляет пользователю документы, которые лежат в кластере, содержащем по крайней мере один документ с весом выше заданного пользователем порога. Это предотвращает ситуацию, в которой произвольно выбранный порог мог бы разделить близкие по рангу документы. Система реализована на языке FRANZ LISP, разработана компанией «Advanced Information & Decision Systems» и доведена до уровня исследовательского прототипа.

Пример экспертной системы в информатике

CODES. Экспертная система помогает разработчику базы данных, желающему использовать подход IDEF1 для определения концептуальной схемы базы данных. Хотя в качестве подхода IDEF1 полезна, сложность ее правил часто сдерживает ее применение. Разработчик описывает, какие свойства и взаимосвязи желательны в базе данных, под руководством системы CODES, осуществляемым в форме диалога. Затем система применяет свои знания в виде правил и эвристик IDEF1 для построения концептуальной схемы разрабатываемой базы данных. Знания в CODES представлены в виде правил с применением обратной цепочки рассуждений в качестве стратегии управления. CODES реализована на языке UCI LISP. Она была разработана в Университете штата Южная Калифорния и доведена до уровня демонстрационного прототипа.

Пример экспертной системы в компьютерных системах

MIXER. Экспертная система оказывает помощь программистам в написании микропрограмм для разработанной Texas Instruments СБИС TI990. По заданному описанию микропрограммы система получает оптимизированные микропрограммы для TI990. MIXER содержит знания по микропрограммированию для TI990, взятые из руководства и из анализа микропрограммы управляющего ПЗУ TI990. Сюда относятся знания о том, как преобразовывать введенные описания в наборы промежуточных операций, как выделить соответствующие регистры под переменные и как преобразовать промежуточные операции в наборы микроопераций. MIXER использует эти знания, чтобы определить, какие микрооперации являются лучшими для реализации микропрограммы. Система представляет знания в виде правил и данных, обладает унификацией, управляемой механизмом вывода, и динамическим возвратом. MIXER реализована на языке Пролог. Она была разработана в Токийском университете и доведена до уровня демонстрационного прототипа.

Пример экспертной системы в электронике

ACE. Экспертная система определяет неисправности в телефонной сети и дает рекомендации по необходимому ремонту и восстановительным мероприятиям. Система работает без вмешательства пользователя, анализируя сводки-отчеты о состоянии, получаемые ежедневно с помощью CRAS, программы, следящей за ходом ремонтных работ в кабельной сети. ACE обнаруживает неисправные телефонные кабели и затем решает, нуждаются ли они в планово-предупредительном ремонте и выбирает, какой тип ремонтных работ вероятнее всего будет эффективным. Затем ACE запоминает свои рекомендации в специальной базе данных, к которой у пользователя есть доступ. Система принимает решения, применяя знания относительно телефонных станций, сообщения системы CRAS и стратегии анализа сетей. Представление знаний в системе основано на правилах, используется схема управления посредством прямой цепочки рассуждений. АСЕ реализована на языках OPS4 и FRANZ LISP и работает на микропроцессорах серии AT&T 3B-2, размещенных в подстанциях наблюдения состояния кабеля. Она разработана в Bell Laboratories. АСЕ прошла опытную эксплуатацию и доведена до уровня коммерческой экспертной системы.

Источник