Ситуація невизначеності, яка виникає в задачах семантики, та способи її вирішення

• Datum: 2021
• 1. Verfasser: Tymofijeva , Nadezhda
• Format: Artikel
• Sprache: Russian
• Veröffentlicht: V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine 2021
• Schlagworte: задачі семантики; комбінаторна оптимізація; кластеризація; самоналагоджувальні алгоритми; лінійна згортка; міри подібності; підкласи розв’язних задач
• Online Zugang: https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/167
• Назва журналу: Problems of Control and Informatics

Рассматриваются различные виды неопределенности, которые возникают при решении задач семантики. В теории принятия решений исследуют ситуацию неопределенности, связанную с неполной входящей, текущей и нечеткой информацией. Но неопределенность в задачах семантики имеет другие проявления. Решение ее проводится различными способами в зависимости от вида неопределенности. Задачи этого класса относятся к распознаванию, и при установлении сущности определенных объектов вводятся меры сходства, являющиеся субъективной оценкой. Для разных мер значение целевых функций может отличаться вследствие неоднозначности результата, полученного по этим функциям или выбранной степени сходства, и не удовлетворять цели исследования. При выборе результата возникает ситуация неопределенности. Но по некоторым мерам сходства можно найти и глобальное решение. Такие задачи выделяются в подклассы решаемых задач. Поскольку задачи семантики сводятся к задачам комбинаторной оптимизации, аргументом целевой функции в которых комбинаторные конфигурации, то ситуация неопределенности может быть связана с особой структурой множества комбинаторных конфигураций. Для ее решения необходимо вводить несколько целевых функций или проводить оптимизацию по нескольким критериям, которые сводятся к взвешенному критерию (линейной свертке). Нахождение оптимального решения проводится самонастраивающимися алгоритмами с учетом постоянных и переменных критериев, которые вводятся в процессе решения задачи. То есть в процессе работы алгоритма генерируется дополнительная текущая информация (критерии качества), влияющая на прогнозирование будущих результатов. Ситуация неопределенности проявляется и вследствие нечетко разработанных правил обработки и оценки информации и при выборе оптимального решения по нескольким критериям в многокритериальной оптимизации. Для выхода из этой ситуации разрабатывают самоналадочные алгоритмы, используют введение в процессе решения задачи формальных параметров, с помощью которых генерируется вспомогательная текущая информация, которую невозможно задать во входных данных. Также для решения ситуации неопределенности используются подклассы решаемых задач, проводится структуризация эталонной библиотеки для сведения неразрешимых задач к решенным.