Proiect la Sisteme Expert în Management

Cap.1 Sisteme Expert si Retele Neuronale Artificiale

Când s-a vorbit prima data de Inteligenta Artificiala (AI – Artificial Intelligence) în 1956, totul parea o utopie, un vis prea frumos pentru a fi realizat, un stadiu al dezvoltarii considerat a fi greu de atins. În ultimii aproape 50 de ani, termenul a prins contur, devenind realitate, fiind în prezent folosit în toate stiintele care doresc sa se afirme. Initiatorul sau, prof. John McCarthy a prezentat noul concept în vara anului 1956 la întrunirea “Darthmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence”.

Inteligenta Artificiala poate fi definita ca simularea inteligentei umane procesata de masini, în special, de sisteme de computere. Acest domeniu a fost, în general, caracterizat de cercetari complexe în laboratoare si doar destul de recent a devenit parte a tehnologiei în aplicatii comerciale.

Un sistem expert este format dintr-un grup de programe si o colectie de informatii specifice, cu ajutorul carora se poate purta un dialog om-computer, în vederea rezolvarii problemelor. Informatiile primite de la calculator sunt asemanatoare cu cele date de un expert uman în domeniul respectiv. Sistemele expert multiplica inteligenta formalizata a unor specialisti punând-o la dispozitia acelor persoane al caror acces la respectivii specialisti este imposibila.

Retele neuronale - sunt sisteme care simuleaza inteligenta prin reproducerea tipurilor de conexiuni fizice care se gasesc în creierul biologic. Din cauza limitarilor tehnologice, numarul acestor conexiuni este foarte mic, comparativ cu cele câteva zeci de miliarde de conexiuni din creierul uman.

Intelegerea limbajului natural - reprezinta programarea computerelor astfel încât acestea sa înteleaga si sa interactioneze cu utilizatorii în limbajul natural al acestora. La baza întelegerii limbajului natural se afla recunoasterea vocala care transforma un dialog în text, folosind un dispozitiv special;

O retea neuronala este de tip fizic (în electronica) sau virtual (un program pe computer). Fiind vorba de o retea, aceasta se prezinta sub forma unei matrici de noduri sau neuroni legati într-un mod oarecare, unul de altul. Fiecare neuron are câteva intrari si iesiri. Intrarile sunt formate din mesaje primite de la o serie de senzori. Mesajele sunt prelucrate anterior de catre alte retele asociate si apoi transmise mai departe.

Neuronii electronici primeau anumite semnale de intrare, pe care, în functie de câtiva parametri, le trimiteau sau nu mai departe catre alti neuroni. Acestia primeau semnalele ca date de intrare si, în functie de alti parametri, trimiteau sau nu semnalele mai departe. Întregul model construit de cei doi oameni de stiinta s-a constituit într-o retea de celule interconectate, fiecare în legatura functionala cu urmatoarele.

Presupunând ca semnalul de intrare în reteaua neuronala atinge punctul de iesire din aceasta, acesta poate fi o valoare sau o matrice de valori. La început, rezultatul va fi aproape aleatoriu pâna când reteaua este antrenata corect. Antrenamentul retelei consta în primirea de informatii pentru a face rationamentele cât mai aproape de realitate.

Vor fi capabili viitorii roboti sa-si creeze o societate în care sa dezvolte o cultura proprie, un limbaj si interactiuni între membrii sai ? Greu de crezut.

Si totusi, care este viitorul Inteligentei Artificiale ? Oamenii de stiinta lucreaza deja la diferite modele de masini capabile sa învete, fara a fi programate pentru fiecare actiune ce o vor întreprinde. Mediul în care functioneaza si “evolueaza” îsi va pune, în mod cert, amprenta asupra “personalitatii” masinii, lucru pe care oamenii îl considera, mai degraba, interesant si folositor decât amenintator. Diferitele masini care vor face parte din viata zilnica a oamenilor vor învata toul despre acestia, fiind gata sa reactioneze corect la cea mai simpla comanda.Departe de a deveni numai “masini de companie”, acestea vor veghea, corecta si sprijini omul în deciziile sale.

Cap. 2 Rezolvarea unei probleme utilizand Sistemele Expert

1.FORMULAREA PROBLEMEI:

ALEGEREA VARIANTEI TEHNOLOGICE OPTIME PE BAZA COSTULUI TEHNOLOGIC UNITAR

Varianta tehnologica optima se alege pe baza unei analize economice cu un sistem de indicatori. Sistemul de indicatori cuprinde indicatori în expresie naturala si indicatori valorici de cost.

Sistemul de indicatori valorici de cost utilizeaza costul tehnologic unitar si costul tehnologic total.

Costul tehnologic unitar este format din cheltuieli variabile si cheltuieli conventional constante.Cheltuielile variabile îsi modifica volumul direct proportional cu volumul productiei.Cheltuielile conventional constante nu îsi modifica volumul proportional cu volumul productiei.

Exista o cantitate de productie critica pentru care costurile tehnologice unitare a celor doua variante tehnologice sunt egale.

Etape de rezolvare:

1.Se alege volumul productiei.

2.Se aleg 2 variante tehnologice cu cheltuileli variabile si cheltuieli conventional constante.

3.Se calculeaza costul tehnologic unitar pentru volumul de productie dorit si pentru fiecare varianta tehnologica cu formula:

Ctu= V+ Cc / N

Ctu-cost tehnologic unitar

V-cheltuieli variabile pe unitatea de produs

Cc-cheltuieli conventional constante

N-volumul productiei

4.Se determina cantitatea de productie critica

Ncr=(Cc1- Cc2)/ (V2-V1)

Ncr-cantitatea de productie critica

Cc1, Cc2- cheltuielile conventional constante a celor 2 variante tehnologice

V1, V2- cheltuielile variabile a celor 2 variante tehnologice

5.Interpretarea rezultatelor