Дерево решений

Рис. 3.56. Дерево решений при диагностике неполадок в ректификационной колонне, показанной на рис. 3.55

Реализация поиска Р только в подмножестве осуществляется с использованием операций упорядоченного перебора на семантических графах (деревьях) решений ИЗС, методика выполнения которых изложена в работах [50, 51, 158]. [c.129]

Рис. 2. Техника поиска на дереве решений, позволяющая машине в процессе планирования оценивать будущие состояния. Этот метод решения проблем был первоначально разработан для автоматического ведения игр. Оценка производится путем прохождения по дереву возможных ходов, для выбора наилучшего хода. Оценка начинается с этапа 3.

Инс. 2.2. Схема дерева решений при проектировании вал-/ ковой дробилки [c.34]

Метод логического дерева (дерева неполадок, дерева решений) широко применяется во многих областях, где занимаются вопросами предотвращения потерь. В рамках такой системы формально анализируются различные комбинации обстоятельств, которые могут привести к нежелательному событию. [c.149]

Обучение правилам принятия решений на основе примеров (или образцов). Существует ряд средств построения эвристических программ, которые автоматически генерируют деревья решений на основе примеров. Эти программы эффективны, если примеры легко могут быть выражены в форме вывода с простым набором значений определяющих признаков. Индуктивный вывод обычно начинается с одного из входных параметров и с поиска дерева, соответствующего минимальному числу решений, необходимых для достижения вывода. Это дерево с минимальной глубиной отыскивается путем последовательного рассмотрения всех параметров как возможных исходных узлов и применение информационного теоретического подхода к выбору последовательности параметров, которые должны быть использованы для остальных [c.46]

Рис.9. Дерево решений для диагностирования неполадок насосного агрегата системы ППД

Рис. VI.1I. Дерево решений для обнаружения неполадок.

На рис. VI. 11 приведено диагностическое дерево решений для рассматриваемого примера. В табл. VI. приведен словарь неполадок, соответствующий дереву решений (таблица решений). Решение имеет комбинаторный характер. Число исходов (см. рис. VI.II и табл. VI.I) равно 3 = 9. С увеличением числа переменных число ситуаций быстро растет. Для восьми переменных и трех уровней измерения общее число ситуаций составляет 3 = 6561. Таким образом, даже при использовании ЭВМ для обработки большого числа измерений трудно подготовить такой словарь и хранить все ситуации, если количество переменных и число уровней квантования становятся большими. На примере, который будет разобран ниже, показаны приемы уменьшения размера словаря в реальных условиях. [c.266]

Методы дискретной математики [120] (целочисленное линейное программирование, методы поиска на дереве решений [121, с. 82], в том числе методы ветвей и границ [120, с. 213] и др.), использование которых обусловлено комбинаторным характером проблемы. [c.190]

Процедуру метода ветвей и границ удобно представить в виде дерева решений (рис. 36). В отличие от дерева вариантов (рис. 34) вершины дерева решений будут иметь либо два, либо один, либо ни одного потомка. Так же, как и в дереве вариантов, вершине Ло соответствует множество А°о всех схем, которые можно составить из N блоков, а вершине А — некоторые подмножества схем А а сг Ло). Внутри каждого подмножества А введем свою нумерацию схем, через a k обозначим fe-тую схему множества Л . Пусть F a k) — оптимальное значение критерия (1,15) для схемы a ik [c.195]

Упорядоченный поиск, проведенный в полном объеме, позволяет найти оптимальное решение обычно в этом случае используют ЭВМ. В простых случаях, при сравнительно малом числе факторов решения, ограничиваются более простыми методами выбора вариантов сочетания новых решений, например, интуитивным или построением дерева решений. В последнем случае, представляющем собой упрощенный способ упорядоченного поиска, указывают варианты объектов выбора по уровням или функциональным группам, дают их сравнительную оценку в баллах и формируют путь через объекты, обеспечивающий наивысшую суммарную оценку. Факторы решения, входящие в этот путь, образуют искомый вариант конструкции. На рис. 2.2 в качестве условного примера приведено дерево решений при конструировании валковой дробилки на уровне / оценивают (по пятибалльной системе) четыре варианта [c.34]

Вопрос принятия проектного решения по локальным задачам проектирования или их комплексам связан с морфологическим подходом (2, 10, 11], который дает возможность выявить иерархию принятия решений на основе анализа технологической схемы проектирования, характер постановки задач проектирования и их взаимосвязей [13], возможность или невозможность формализации. Если задача может быть формализована, то определяется характер взаимосвязи ее параметров (детерминированный или вероятностный), вид функции (непрерывный, дискретный, кусочно-линейный), выбирается математический метод решения такой задачи [14, 15] и т. д. При невозможности формализации постановки задачи используют такие инструменты выбора решения задачи, как метод экспертных оценок [16], матрицы и таблицы решений [17], деревья решений [17], [c.44]

Рис. П5.1.1. Дерево решений для диагностирования неполадок с ситчатыми тарелками.

Для того чтобы понять степень сложности составления словаря неполадок, предположим, что измеряются только две переменные и каждая может принять значения -f (высокий уровень) или —(низкий уровень) в соответствии с некоторым критерием. Мы используем символ О для представления случаев, когда результат измерения давал нормальное значение. На рис. 6.6 приведены дерево решений и соответствующий словарь неполадок (таблицу решений) для этого случая. Обратите внимание на комбинаторный характер решений. Число исходов на рис. 6.6 равно 3 = 9. Если бы имелось 8 переменных для измерения и три уровня измерений, то количество ситуаций составляло бы 3 = 6561 Таким образом, даже при использовании электронно-вычислительной машины для обработки большого числа измерений и векторов признаков практически трудно подготовить словарь и хранить все ситуации, если количество переменных и число уровней квантования становится лишь умеренно большими. Пример 6.2 показывает, что может быть сделано для уменьшения размера словаря в реальных случаях. [c.227]

Рис. 6.6. Дерево решений для обнаружения неполадок и соответствующий словарь неполадок (таблица решений).

Рис. 2. Фрагмент дерева решений стандартного вида

Дерево решений содержит вершины двух типов вершины-решения (они обозначаются квадратами) и вершины-случаи (обозначаются кружками). Дуги дерева отражают причинно-следственные и временные отношения между событиями, которым соответствуют вершины. Дуги, выходящие из верши-ны-решения, описывают альтернативные варианты действий, а выходящие из вершины-случая - случайные события, которые могут произойти. Каждой дуге приписывается значение денежного потока, который возникает при реализации соответствующего события, а дугам, выходящим из верши-ны-случая, - определенная вероятность. [c.62]

Путь от начальной вершины дерева решения до заключительной полностью описывает некоторую последовательность принимаемых решений и случайных событий. Зная денежные потоки для всех дуг, образуюш,их этот путь, можно рассчитать будущую стоимость данной вершины, которая соответствует будущей стоимости предприятия, если будут реализованы все события на данном пути, [c.63]

Рис. 3. Дерево решений для нахождения брутто-форыулы соединений.

На основе стандартного алгоритма усреднения и свертывания дерева решений была разработана следующая процедура оценки решений в условиях неопределенности. Выполнение процедуры начинается с вершин-случаев, которые связаны дугами с заключительными вершинами. При усреднении рассчитывается будущая стоимость вершины-случая как среднее значение будущей стоимости связанных [c.63]

Необходимо отметить, что непосредственное применение представленной процедуры усреднения и свертывания затруднительно, так как даже при относительно небольшом числе периодов решений и случайных параметров число вершин дерева решений становится очень большим. И для проведения расчетов, даже [c.63]

Для структуризации проекта используют ряд специальных моделей дерево целей дерево решений дерево работ организационную структуру исполнителей матрицу ответственности сетевую модель структуру ресурсов структуру затрат. [c.18]

Для количественного распределения риска используется модель, основанная на "дереве решений". Для построения "дерева решений" необходимо иметь представление о возможных путях развития проекта с учетом вероятности и времени наступления ключевых событий, которые могут повлиять на жизненный цикл проекта. [c.61]

ЭС способна помочь химикам надежно определить, какой ТИП композиции следует изготовлять. Однако единственная ветвь дерева решений, обеспеченная ПП, —это ветвь, соответствующая эмульгируемым концентратам. Система может определить, какие растворители следует испытать для изготовления эмульгируемого концентрата. Эти решения в значительной степени опираются на ПП и расчеты растворимости. [c.254]

Структурный параметр 2-го рода будет характеризовать процедуру ветвления в оптимальной вершине. Так, множество схем, соответствующее потомку А оптимальной вершины Ар. будет характеризоваться тем, что для него один из параметров (например, бз) будет принимать значение 1 множество схем, соответствующее другому потомку А г будет характеризоваться значением б = 0. Параметр б будем называть параметром ветвления вершины А р. (множество Ар . Кроме того, будем говорить, что ребрам А р., А д и Ар., Лг соответствуют значения параметра б , равные 1 и О, соответственно. Итак каждой оптимальной вершине будет соответствовать свой параметр ветвления. Множество схем Л[- будет характеризоваться некоторым множеством 0 = и 0 параметров б,. Это множество будет формироваться следующим образом. Рассмотрим путь ЛоЛ , связывающий вершины Ао и Л на дереве решений (см. рис, 36). Занесем в множество 0 значения параметров ветвления, соответствующих всем ребрам, принадлежащим этому пути и выходящим из оптимальных вершин этого пути. В общем случае 0 будет иметь вид [c.199]

Область наибольшей передаваемой валом мощности с пре-депеьным ограничением диаметра можно найти,воспользовавшись деревом решений. [c.47]

Как пример, на рис. 3.55 показана ректификационная колонна с ситчатыми тарелками для вьшеления стирола из реакционной массы, а на рис. 3.56 - дерево решений для обнаружения неполадок в работе этой колонны. Анализ ситуации начинают с объявления нежелательного события (на рис. 3.56 -снижения производительности). Далее просматривают последовательность событий, представленную графически деревом решений , и находят комбинацию причин, вызвавших такое нежелательное событие (на рисунке показана только часть дерева решений , а жирными линиями показан просмотр причин одной неполадки). [c.307]

Подходящая система условных обозначений была разработана Брауном [92], а также Хартом и Руменсом [106] — сотрудниками лабораторий Британской научно-исследовательской ассоциации но использованию угля. Пример примененных ими условных обозначений приведен на рис. 7.3, иллюстрирующем разработку машины для изготовления конкретного продукта, соответствующего заданным требованиям. В этой схеме отражены повторные циклы работ, про-текаюшде вплоть до того момента, когда достигнутый успех будет подтвержден анализом результатов испытаний. Путем оценки вероятностей успеха или неудачи каждого этапа можно ориентировочно установить предполагаемую продолжительность выполнения проекта, его стоимость или конечный результат. Подобные сетевые модели называются вероятностными сетями или деревьями решений . Подробности читатели могут найти в работе Харта и Руменса. [c.246]

После того как машина поочередно выдаст все структуры, из которых СНС можно получить в одну стадию, химик нажатием кнопки ТКЕЕ передает управление на дисплей 3, изображевие которого постоянно присутствует на втором экране (рис. 6). Туда же перемещается светящийся крестик. На дисплее 3 процесс анализа изображается деревом решений, в узлах которого находятся номера соответствующих структур, число которых может доходить до 100. Каждый узел является контрольной кнопкой, и нажав его, химик дает машине команду рассматривать эту структуру как СНС и начать генерацию предшествующих ей структур. [c.19]

Таким образом, нами разработан метод, очень простой и на-наглядный в своем применении для расчета параллельно-консеку-тивных промежуточных равновесий при гомогенном и гетерогенном катализе, основанный на топологическом понятии об изоморфизме между деревом реакций и деревом решения [293]. [c.282]

Понятие гомологии является очень широким и включает в себя строгую гомологию, гомологию с заменами, гомологию с делениями и вставками и т.п.. Кроме того, различают глобальную и локальную постановки задач поиска гомологии. Для решения задач поиска строгой гомологии наиболее эффективными являются методы, связанные с 1-граммным разложением и с построением позиционных деревьев решение задач выравнивания обеспечи- [c.34]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология