Г. В. Рыбина - д.т.н., профессор, кафедра «Кибернетика», Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ». Е-mail: galina@ailab.mephi.ru Ю. М. Блохин - аспирант, кафедра «Кибернетика», Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ». И. Д. Данякин - аспирант, кафедра «Кибернетика», Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»

Описаны особенности интеллектуальной технологии построения интегрированных экспертных систем на основе задачно-ориентированной методологии и инструментального программного комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ. Рассмотрен опыт применения методов интеллектуального планирования для синтеза макетов архитектуры прототипов интегрированных экспертных систем на основе использования интеллектуального планировщика, повторно-используемых компонентов, типовых проектных процедур и других компонентов интеллектуальной программной среды комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ.

 

1. Рыбина Г.В. Теория и технология построения интегрированных экспертных систем. Монография. М.: Научтехлитиздат. 2008.
2. Рыбина Г.В. Практическое применение задачно-ориентированной методологии построения интегрированных экспертных систем (обзор приложений в статических и динамических проблемных областях) // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2011. № 12. С. 10-28.
3. Рыбина Г.В. Инструментальный комплекс АТ-ТЕХНОЛОГИЯ для поддержки построения интегрированных экспертных систем: общая характеристика и перспективы развития // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2011. № 11. C. 17-40.
4. Рыбина Г.В. Модели и методы реализации интеллектуальной технологии построения интегрированных экспертных систем // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2011. № 10. С. 27-37.
5. Рыбина Г.В., Блохин Ю.М., Иващенко М.Г.Некоторые аспекты интеллектуальной технологии построения обучающих интегрированных экспертных систем // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2013. №4. C. 27-36
6. Рыбина Г.В., Иващенко М.Г., Блохин Ю.М.Интеллектуальная технология построения интегрированных экспертных систем // Искусственный интеллект и принятие решений. 2011. №3. С. 48-75.
7. Рыбина Г.В., Иващенко М.Г., Чурдалев Е.В., Мальцев И.Ю. Интеллектуальные программные среды: современное состояние и перспективы // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2011. № 10. С. 22-30.
8. Осипов Г.С. Методы искусственного интеллекта. М.: Физматлит. 2011. 296 с.
9. Nau D.S. Current trends in automated planning // AI Magazine. 2007. V. 28. № 4. P. 43-58.
10. Helmert M.A. Planning heuristic based on causal graph analysis // In ICAPS. 2004. С. 161-170.
11. Bryce D., Kambhampati S. A Tutorial on Planning Graph-Based Reachability Heuristics // AI Magazine. 28(1). 2007. С. 47-83.
12. Richter S., Westphal.,Helmert. LAMA 2008 and 2011 // Short paper for the International Planning Competition. 2011.
13. Benton J., Coles A. Temporal Planning with Preferences and Time-Dependent Continuous Costs // Proceedings of the Twenty-Second International Conference on Automated Planning and Scheduling. 2012. С. 2-10.
14. Penberthy J.S., and Weld D. UCPOP: A Sound, Complete, Partial-Order Planner for ADL. In Proceedings of the Third International Conference on Knowledge Representation and Reasoning (KR-92). SanFrancisco: MorganKaufmannPublishers. 1992.
15. Nau D.S., Au T., Ilghami O., Kuter U., Murdock J., Wu D., Yaman F.SHOP2: An HTN Planning System // Journal of Artificial Intelligence Research 20. 2003. С. 379-404.
16. Gerevini A., Saetti A., Serina I. Case-based Planning for Problems with Real-valued Fluents: Kernel Functions for Effective Plan Retrieval // ECAI. 2012. С. 348-353.
17. McDermott. PDDL. the planning domain definition language. - http://www.informatik.uni-ulm.de/ki/Edu/Vorlesungen/ GdKI/WS0203/pddl.pdf, 1998.
18. Challab M., Nau D.S., Traverso P. Automated planning-theory and practice. Elsevier. 2004. 663 p.
19. Яковлев К., Сарафонов В., Храмоин И. Об одной проблеме, возникающей при планировании траектории на плоскости // Тринадцатая национальная конференция по искуственному интеллекту с международным участием КИИ-2012 (16 - 20 октября 2012 г., г. Белгород, Россия): Труды конференции. Т.3. Белгород.: Изд-во БГТУ, 2012. C/ 256-267.
20. Яковлев К. Иерархический подход в задачах планирования траектории на плоскости // Двенадцатая национальная конференция по искуственному интеллекту с международным участием КИИ-2010 (20 - 24 сентября 2010 г., г. Тверь, Россия): Труды конференции. Т. 3. М.: Физматлит. 2010. C. 256-267.
21. Zou G., Chen Y., Xu Y., Huang R., Xiang Y. Towards Automated Choreographing of Web Services Using Planning // Proceedings of the Twenty-Sixth AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2012. С. 178-184.
22. Garrido A., Morales L., Serina I. Using AI Planning to Enhance E-Learning Processes // Proceedings of the Twenty-Second International Conference on Automated Planning and Scheduling. 2012. С. 47-55.
23. Parkinson S., Longstaff A., Crampton A., Gregory.The Application of Automated Planning to Machine Tool Calibration // Proceedings of the Twenty-Second International Conference on Automated Planning and Scheduling. 2012. С. 216-224.
24. Do M., Lee L., Zhou R., Crawford L., Uckun S.Online Planning to Control a Packaging Infeed System // Proceedings of the Twenty-Third Innovative Applications of Artificial Intelligence Conference. 2011. С. 1636-1641.
25. Beaudry E., Kabanza F., Michaud F. Planning with Concurrency under Resources and Time Uncertainty // ECAI 2010. 2010. С. 217-222.
26. Гофман И., Инишев Д., Липатов А., Смирнов И., Смирнов Е. Актуальные задачи развития технологии недоопределенного календарного планирования Time-EX // XI нац. конф. по искуственному интеллекту с междунар. участием КИИ-2008 (28 сентября - 3 октября 2008 г., г. Дубна, Россия): Труды конференции. Т.1. М.: ЛЕНАНД. 2008. С. 68-76.
27. Coles A. Opportunistic Branched Plans to Maximise Utility in the Presence of Resource Uncertainty // ECAI 2012. 2012. С. 252-257.
28. Гладков Л., Александров М. Решение задачи оперативного планирования производства на основе модифицированного генетического алгоритма с использованием нечеткого логического контроллера // XIIIнац. конф. по искуственному интеллекту с междунар. участием КИИ-2012 (16-20 октября 2012 г., г. Белгород, Россия): Труды конф. Т. 2. Белгород: Изд-воБГТУ. 2012. С. 330-337.
29. Kietz J., Serban F., Bernstein A., Fischer S.Designing KDD-Workflows via HTN-Planning // ECAI 2012. 2012. С. 1011-1012.
30. Колесов Н., Толмачева М., Юхта П. Оценки длительность вычислений и сложности их планирования в распределенных системах // Материалы 4-й Всероссийскоймультиконференции. Т.1. Таганрог: Изд-воТТИЮФУ. 2011. С. 312-314.
31. Gerevini A., Haslum P., Long D., Saetti A., Dimopoulos Y. Deterministic Planning in the Fifth International Planning Competition: PDDL3 and Experimental Evaluation of the Planners // Journal Artificial Intelligence. V. 173. Issue 5-6. 2009. С. 619-668.
32. Новосельцев В.Б., Пинжин А. Реализация эффективного алгоритма синтеза линейных функциональных программ // Известия Томского политехнического университета. 2008. Т. 312. № 5. С. 32-35.
33. Пинжин А., Новосельцев В.Б. Эффективный алгоритм синтеза программ с условиями и подпрограммами // Известия Томского политехнического университета. 2008. Т. 313. № 5. С. 77-84.
34. Пинжин А.Е. Алгоритм синтеза программ с явной и неявной рекурсией. // Изв. Томского политехн. Ун-та. 2008. Т. 313. № 5. С. 84-88.
35. Sacerodi E.D. The nonlinear nature of plans // James Allen James Hendler and Austin Tate, editors. Read-ings in Planning. Morgan Kaufman. 1990. P. 162-170.
36. Rintanen J. Introduction to Automated Planning (draft). Germany. 2005.
37. Tierney K., Coles A., Coles A. Automated Planning for Liner Shipping Fleet Repositioning // Proceedings of the Twenty-Second International Conference on Automated Planning and Scheduling. 2012. P. 279-287.