Геловани В.А. и др. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в нештатных ситуациях

Подождите немного. Документ загружается.

5.4.

Системные

основы использования аппарата экспертных систем 171

Пример 4.6. Возникновение стихийных явлений от антропогенного

воздействия на природную среду по Алексееву.

ГОРНЫЕ_РАБОТЫ > V РУБКАЛЕСОВ > &СЕЗОН = весна V лето V

осень&РАЙОН = горы&ОСАДКИ >, то «Возможны оползни&сели&вод-

ная эрозия&наводнения»

ГОРНЫЕ_РАБОТЫ > &СЕЗОН = зима&РАЙОН = горы&ОСАДКИ >,

то «Возможны снежные лавины» в) УРБАНИЗАЦИЯ>&РАЙОН = горы&

ОСАДКИ >, то «Возможны оползни, водная эрозия, наводнение»

СТРОИТ. ДОРОГ > УМАГ.ТРУБОПРОВ > &РАЙОН

горы&ОСАДКИ >

&СЕЗОН —веснаХ/летоУосень, то «Возможны оползни, сели, водная

эрозия»

СТРОИТ ДОРОГ > V МАГ. ТРУБОПРОВ > &РАЙОН =: горы&ОСАД-

КИ > &СЕЗОН = зима, то «Возможны снехшые лавины»

ОСУШЕНИЕ. ЗЕМЛ > V ХОЗ. ИСП. ПОЙМЫ > V ЛОК. РЕШ. ПАВО-

ДОК, то «Возможны водная эрозия, наводнение»

НАРУШ ТЕХН. ИСП. СКЛОНОВ>, го «Возможны оползни, сели, водная

эрозия»

ОРОШЕНИЕ > V СТРОИТ. ВОД ОХР >, то «Возможны оползни, водная

эрозия»

Пример 4.7. На основе анализа облачности на синоптических картах

и хартах, полученных со спутников, можно дать прогноз урагана.

Если РАЙОН = ТРОПИКИ&ТИП. ИНФ = СИН. КАРТЫ&ОБЛАКА =

СЛОИСТЫЕ&ПЕРИСТЫЕ&МОЩН. КУЧЕВЫЕ&ТЕНД. ОБЛ = УП-

ЛОТНЕНИЕ&Если ТИП. ИНФ = КАРТЫ. ИСЗ&ОБЛАКА = БЕС-

ФОРМ. ОБЛ, то «Возможно зарождение урагана — первая стадия»

Если РАЙОН = ТРОПИКИ&ТИП. ИНФ = СИН. КАРТЫ&ЦИРКУЛЯ-

ЦИЯ = 11,ИКЛОН&ОСАДКИ=ЛИВН. ДОЖДЬ&ТЕНД. ОСАДКИ^УСИ-

ЛИВАЕТСЯ&ВЕТЕР. СК > 17&ОБЛАКА = КУЧЕВО. ДОЖД&СЛОИС-

ТЫЕ&ТЕНД. ОБЛ = УПЛОТНЕНИЕ&Если ТИП. ИНФ = КАРТЫ.

ИСЗ&ОБЛАКА = ПЛОТНЫЕ&ОТДЕЛЕНЫ, то «Начинается формиро-

вание тропического циклона».

Пример 4.8. Прогноз штормового ветра для Мурманского побережья

на основе анализа синоптической карпы.

ЕслиЦИРКУЛЯЦИЯ^АНТИЦИКЛОН&РАЙОН=СЕВ.ЕВРОПА&ДАВ-

ЛЕНИЕ. АЦ > ЮЗО&ТЕНД. ДАВЛ. АЦ > 2 ТЕНД. ДАВЛ = УСИЛИВА-

ЕТСЯ >&ДВ. АЦ = СМЕЩАЕТСЯ >&ТЕНД. ДВ. АЦ = МЕДЛЕННО&

РАСПРОСТР&Если ЦИРКУЛЯЦИЯ = ЦИКЛОН&РАЙОН = ЯНМАЙ-

ЕНVИСЛАНДИЯТЕНД.ДВ.ЦН=СМЕШДЕТСЯ&РАЙОН. СМЕЩЕН =

МОР.

БАРЕНЦ&ГОР. ГРАД. ДАВЛ > 7, то

Над северной Европой располагается Az, усиливающийся и рас-

пространяющийся по площади и медленно смещающийся на восток.

172 Глава 5.

Системы поддержки принятия решений

Над островом Ян-Майен или Исландия располагается Zn.

По периферии Az смещаются Zn с Атлантики на Баренцево море.

На Мурманском побережье ожидается ветер до 9-12 баллов

Пример

4.9. Для эффективного использования различных критериев

контроля гидрометеорологических данных можно использовать правила

такого рода:

Если ТЕМПВОДЫ < -З&ГЛУБИНА > О&СЕЗОН = зима&РАЙОН -т

мор.

Баренцево, то «Температура воды брак»

Пример

4.10. Если в каком-либо месяце (М) в некоторых одногра-

дусных квадратах (КВ1) района Центральная восточная часть Атлантики

(ЦВА) температура воды (ТВ) имеет определенный диапазон значений,

то возможен улов низкий, или средний, или высокий.

Если (М) < 3&(КВ1) < 5&(ТВ) > 13, то «Улов низкий».

Если (М) < 4&(М) > 3&(КВ1) < 2&(КВ1) > 0&(ТВ) > 13 V (М)" <

5&М = 4&(КВ1) < 1&(КВ1) > 4&(КВ1) < 5&(ТВ) >

13 V

(М) < 7&(М) >

5&(КВ1) > 3 & (КВ1) < 5&(ТВ) > 13 V (М) < 8&(М) > 7&(КВ1) >

1&(ТВ) > 13, то «Улов средний», где М — месяц.

Пример

4.11.

При внезапном ухудшении погоды во время бункеровки

на рейде или при наличии у борта барж с грузом и других плавсредств

необходимо выполнить определенный регламент действий.

Если БУНКЕРОВКА > УРЕЙД. БАРЖА >&ПОГОДА = внезапно ухуд-

шается, то «Выдать сообшение 1 с рекомендациями №4, 119, 25, 121,

122,

123, 124, 125, 126, 127, 128, 129, 130, 131» или «сообщение 2 с реко-

мендациями 4, 132, 133, 134, 135, 136, 137, 138, 139, 140, 141, 142, 143»

В системе СПРИНТ [99] эти правила записываются следующим

образом:

а01 (А) < 10,а03,а02

а02 1

аОЗ В >,а05,а04

а04 2

а05 3

Набор продукций образует иерархическую систему продукций, с ко-

торой работает система вывода. Поиск продукций, как правило, идет

по образцу. Использование в базе знаний метаправил позволяет четко

отметить сферу применения продукции и соответственно более эффек-

тивно организовать память, сократив время поиска. Например, если

в базе знаний, кроме правил, учитываюищх промысловые условия (тем-

пература, соленость воды, ветер, широта нахождения гидрологического

фронта), необходимо отметить рыбопромысловые районы, то метапра-

вилами являются условия на район промысла или промысловый объект

(названия рыб). Так, для примера

4.1,

рассмотренного выше, база знаний

представлена ниже:

ala МАВРИТАНИЯ >,all,alb

5.4.

Системные

основы использования аппарата экспертных систем 173

alb ЗИМА >,alc,alf

ale ВЕСНА >,ald,alg

aid ЛЕТО >,a2c,alh

ale 16,bla

alf 12,bla

alg 13,bla

alh (ПОЛОЖ.ФРОНТА) > 20,alj,ali

ali 14,bla

alj 15,bla

alk 17

bla (ВЕТЕР) < 3,blc,blb

bib УСИЛЕ. ВЕТРА >,bld,ble

blc (ВЕТЕР) <4,blg,blf

bid ОСЛАБ. ВЕТРА >,bli,blh ble 11

Здесь условие на район промысла (МАВРИТАНИЯ) является ме-

таправилом. Правила можно использовать также для вывода вспомога-

тельных сообщений типа «Не все параметры заданы», «Влияние таких

условий не определено» и т. п.

Язык описания знаний должен отражать не только количественные

факты и соотношения, характеризующие условия среды, но и качествен-

ные знания, которые не могут быть представлены в числовом виде,

например, тенденция ветра (усиливается, ослабляется), давления (ра-

стет, падает), сезон года (лето, зима) и др. Эта информация отражается

значением да, нет (1,0).

Для упрощения базы знаний тексты сообщений и рекомендаций

лучше представить в виде отдельных файлов, их структура следующая:

**N001,N002...NOON KKK-MMM. ХХХ...ХХХ. — сообщения о воз-

действиях,

KKK-N001.

XXX...XXX. - рекомендации,

где ** — отличительные символы базы сообщений; N001-NOON —

номера рекомендаций, один или несколько; ККК — номер подсистемы;

МММ — номер сообщения, общее количество сообщений Офаничено

одной тысячей для одной подсистемы; XXX...XXX. — текст сообщений

или рекомендаций, ограничен 200 символами вместе со всеми атрибутами.

За счет указания номеров рекомендаций в сообщениях устанавливается

автоматическая связь между ними.

Популярность продукционных моделей определяется следующими

факторами. Подавляющая часть человеческих знаний может быть за-

писана в виде продукций. Системы продукций являются модульными.

Удаление и добавление продукций не приводят к изменениям в осталь-

ных продукциях Классификация знаний может быть многоуровневой,

что еще более повышает эффективность поиска знаний.

Продукционные модели имеют недостаток. При большом числе про-

дукций становится сложной проверка непротиворечивости системы про-

дукций Это требует при добавлении новых продукций тратить много

времени на проверку непротиворечивости новой версии базы знаний.

Считается, что если база знаний имеет более тысячи пpo^o^щий, то мало

174 Глава 5.

Системы поддержки

принятия решений

шансов, что база знаний будет правильно функционировать. Поэтому

при создании СППР необходимо разрабатывать базы знаний для очень

узких, обозримых задач. Лучше создать несколько маленьких подсистем,

чем одну большую.

Распространяя рассмотренную выше модель на любые условия среды,

при условии наличия четкой связи между результатом решения конкрет-

ных хозяйственных задач и условий среды, можно разработать алгоритмы

подготовки решений на основе информации о состоянии природной

среды.

Системы, обладающие «собственными знаниями» и позволяющие

автоматически или путем общения с человеком находить управляющие

решения или вырабатывать и обосновывать логические факты, не зало-

женные априори, вести диалог с ЛПР, относятся к классу СППР.

Применение экспертных систем с базами знаний наиболее эффек-

тивно в следующих случаях:

• традиционные способы формализации описания управления и про-

цедуры управления реализовать невозможно. Например, размерность

задачи такова, что ее практическое решение известными методами

невозможно (число зфавнений в системе больше тысячи);

• решение принимается на основе интуиции, опыта и описать его

математически невозможно;

• имеется достаточно обширная классификация ситуаций;

• можно сформировать цепочки ситуаций, связанных в единую базу

знаний.

5.5. Принципы создания СППР в гидрометеорологии

Основной целью создания СППР является усиление интеллекту-

альной мощности лиц, которые осуществляют управление, для которых

объем решений, принимаемых ими, фактически вступил в противоречие

с объемом решений, которые они должны принимать для успешной ра-

боты руководимых ими предприятий. Системы предназначены для повы-

шения эффективности работы предприятий, испытывающих воздействие

условий среды. Наличие таких систем будет способствовать уменьше-

нию количества и разнообразия данных, которые требуется собрать для

принятия того или иного решения. Системы подобного рода способны

анализировать сложившуюся ситуацию в результате постоянного слеже-

ния за условиями среды, причем для массовых технологических процессов

(переход судов, работа аэропортов и др.), типичных условий среды.

Система должна вьщавать сообщения либо через равные проме-

жутки времени, либо каждый раз, когда отклонение гидрометеоусловий

от нормы (аномалия) становится больше допустимого, либо когда тенден-

ция изменения значений параметра становится существенной. Последнее

очень значимо, например, при резком подъеме или спаде уровня моря,

изменении давления воздуха. Объем необходимой и достаточной ин-

формации определяется частотой наблюдений, выбирается такой, чтобы

5.5. Принципы создания

СППР

в гидрометеорологии 175

существенные отклонения не были пропущены. При этом следует учи-

тывать экономические аспекты проблемы — стоимость получения, обра-

ботки информации и возможные потери от ее отсутствия или недостаточ-

ности. При реагировании системы на изменения условий по нескольким

параметрам возникает слищком большой перечень действий, поэтому

необходимо оценивать их приоритет, иначе некоторые важные из них

окажутся просто не выполненными. В таких случаях рационально также

выделить влияние на объект наиболее опасных параметров (явлений).

Важной особенностью СППР является возможность предваритель-

ной оценки качества планируемых действий, а также при наличии произ-

водственно-хозяйственных показателей объекта — возможности вычисле-

ния вероятности предотвращения экономических потерь по экономико-

математическим моделям. Для этого по каждому мероприятию необхо-

димо вычислить разность между стоимостью затрат на предотвращение

потерь и убытками, которые могут произойти при различных вероятностях

явлений. Действиям, которые не приводят к существенным экономичес-

ким показателям, присваивается более низкий приоритет их выполнения.

Таким образом, мы определяем, какой уровень затрат превышает выгоды

от соответствующего снижения убытка для общества.

Кроме того, если выводить графики важнейших переменных с огра-

ничениями по условиям безопасности, то будет удобно сравнивать их

тренды и принимать правильные решения.

Для разработки СППР необходимо:

• оценить пригодность имеющихся методов для оценки воздействия;

• использовать современные подходы к обработке и анализу инфор-

мации;

• изучить умения руководящих органов на основе имеющейся инфор-

мации, получить значимые результаты, касающиеся воздействия;

• оценить методы принятия решений с точки зрения их оптимальности.

СППР должна удовлетворять следующим критериям:

• система должна быть способна учитывать воздействия как в точках,

так и на любой площади;

• система должиа быть равным образом приспособлена для отражения

воздействия различных явлений;

• система должна допускать возможность анализа влияний условий

среды на морские объекты в любом географическом районе,

• СППР должна быть в состоянии отличать воздействия, вызванные

деятельностью человека без учета условий среды, от воздействий,

обусловленных чисто гидрометеорологическими явлениями;

• система должна быть в состоянии различать воздействия и измене-

ния, обусловленные pa3jiH4HbiMH гидрометеорологическими явлени-

ями, а также совместным эффектом.

Система должна позволять работать в условиях уменьшения потоков

данных за счет использования других источников данных. Например,

при отсутспзии прогностической информации система должна выдавать

176 Глава 5.

Системы поддержки

принятия решений

рекомендации на основе климатических данных Описание ситуаций

должно быть произведено на адекватном языке.

Функции СППР подразделяются на управляющие, информационные

и вспомогательные.

Управляющая функция — это функция, результатом которой является

выработка и реализация управл5пощих воздействий на технологический

объект управления.

Информационная функция — это сбор, обработка, выработка реко-

мендаций и доведение их до управляющих органов. К информационным

функциям относятся:

• сбор, наблюдения и обработка информации в необходимые сроки

и в требуемой форме;

• поиск и выбор необходимой информации;

• формирование и выдача рекомендаций управляющим органам на ос-

нове различной информации о состоянии природной среды.

Вспомогательные функции — это функции, обеспечивающие реще-

ние внутрисистемных задач, которыми являются, по существу, функции

системы переработки информации.

Центральное место занимает хозяйственный объект или технологиче-

ский процесс, чувствительный к воздействию условий среды. Различного

рода информация о состоянии природной среды поступает в СППР,

в которой имеется также ТЭИ (технике-экономическая информация),

на основе этих данных система выдает рекомендации и уточняет их

с помощью ЭММ. Рекомендации выдаются ЛПР, который принимает

решения. Основная проблема здесь это создание БЗ (база знаний) и на-

личие экономико-математических моделей, учитьгвающих все варианты

условий среды и экономических критериев.

Фактически из-за сложности объектов управления нет надежды на то,

что исходные знания о них и способах управления ими будут достаточно

полны, поэтому система управления подобного типа должна иметь воз-

можность корректировать и пополнять свои знания об объекте и методах

управления им.

практическом отношении это сводится к разработке комплекса вза-

имосвязанных мероприятий, своевременное и качественное выполнение

которых обеспечивает с заранее рассчитываемой вероятностью получе-

ние экономически обоснованного решения. СППР может эффективно

применяться там, где проводится учет эффективности использования

гидрометеоииформации.

Система должна сигнализировать в тех случаях, когда объекты оказы-

ваются или могут оказаться в неблагоприятной гидрометеорологической

обстановке, например, в тумане, шторме, тропическом циклоне, в районе

с высокой вероятностью встречи со льдами. Рассматриваемые объекты

изменяются во времени, что должно быть учтено.

Для успешного создания СППР необходимо все основные знания

ученых и специалистов ввести в компьютер, предварительно формализо-

вав их, представив в виде базы знаний. Базы знаний обладают большими

5.5. Принципы создания

СППР

в гидрометеорологии 177

возможностями по сравнению с общепринятыми формами представле-

ния знаний (книги, инструкции т. п.). Это объясняется имеющимися

ограничениями при поиске знаний в традиционных формах их выраже-

ния: большое время поиска, разброс знаний по различным источникам,

иногда даже противоречивость знаний в них.

На объектах имеются планы действий различных служб на случай

стихийных бедствий. В период нормальных условий среды разрабатыва-

ются инструкции, которые позволяют подготовиться к экстремальным

ситуациям и отклонениям от нормы условий среды так, чтобы не могло

возникнуть никаких проблем с точки зрения безопасности людей и иму-

щества. В этих инструкциях предусмотрено все или почти все на случай

опасных и особо опасных гидрометеорологических явлений (заблаго-

временность подготовки помещений, спасательных средств, проведение

инструктажей и т. п ). Все меры в области подготовки к природным

явлениям проводятся, насколько возможно и необходимо, до их начала.

Во время и после прюхождения явлений выполняются свои комплексы

мероприятий. Таким образом, на стадии подготовки к стихийным бед-

ствиям мы фактически должны произвести программирование решений.

Прежде чем применить знание, представленное в книге, человек

должен найти его, интерпретировать для решения конкретной задачи.

Тем самым затрудняется и замедляется процесс подготовки решения, в то

же время на практике использование знаний и принятие решений должно

происходить сразу же после получения исходной информации о состоя-

нии природной среды, т. е. в реальном масштабе времени. Кроме того, при

этом серьезно затрудняется процесс изменения и введения новых знаний.

Создание базы знаний для СППР характеризуется следующими особен-

ностями. Описание погодных ситуаций должно быть выбрано так, чтобы

уровень их описаний не был ни очень подробным, ни очень «грубым» для

каждого типа предприятий, технологического процесса. При слишком

подробном описании возникает «шумовой эффект», частности и несу-

щественные для управления факты и явления могут сильно усложнить

понимание сути функционирования объекта и сделать построение систе-

мы управления невозможным. Например, для судоходства в мелководном

проливе необходимо постоянное знание конкретных значений уровня во-

ды через каждый час, а то и чаще. При определенных значениях уровня

возможен пропуск судов с той или иной осадкой. В такой ситуации зна-

ние только экстремальных значений уровня мало чего дает. В то же время

для строительства портовых сооружений, наоборот, необходимо знание

экстремальных значений с обеспеченностью 0,01 % (один раз в 100 лет).

СППР позволяет исследовать варианты решений, произвести вы-

бор наилучших и вести постоянное управление объектами на основе

информации о состоянии природной среды.

Каждый класс задач будет требовать определенных данных и система

переработки и доведения должна давать возможность получать их.

СППР должна периодически вьщавать рекомендации по принятию

решений, экстренно вьщавать рекомендации по обеспечению безопасно-

сти при гидрометеоявлениях и моделировать возможные отклонения

178

Глава 5.

Системы поддержки

принятия решений

Для разработки структуры СППР «Погода» и рациональной организа-

ции ее информационной базы необходимо определить единицу-описания,

выбрать атрибуты описания, определить свойства атрибутов на основе

изучения, анализа и классификации опасностей, действий. Если за еди-

ницу базы знаний взять документ, определяющий все характеристики

решения для одного из значений параметра среды независимо от типа

информации для определенной вероятности прогностических и климати-

ческих значений параметров (каждый документ превращается в описание

конкретного условия среды), то исходя из пяти возможных критических

значений параметров, пяти их вероятностей (50, 75, 80, 95, 100%), трех

типов информации, сотни исходных гидрометеорологических параметров

общий обьем информационной базы может составлять для каждого вида

объектов (а их может быть около 100) 7500 ситуаций.

Особенностью управления с помощью информации о состоянии при-

родной среды является то, что сама по себе окружающая среда не может

быть самостоятельным объектом управления, а может рассматривать-

ся только в неразрывной взаимосвязи с объектами экономики. Наряду

с промышленными объектами и административными районами необхо-

димо вьщеление в качестве отдельных подсистем стихийных явлений.

На рис. 5.5 дана классификация подсистем СППР по объектам и явле-

ниям. Такая классификация позволит более эффективно организовать

поиск воздействий и рекомендаций.

Объекты

Судно

|гму !

^17П

, 1 1

Пожар

Экстр,

Обледенение

tii

Што

Нефть

1 1

Порт Ж.Д.

ГМУ

Пожар

Паводок ГМУ

Хим

1 1 1 1 1

Туман

; III

Наводнение Лед

Гроза Мороз

Рис.

5.5.

Классификация подсистем СППР по объектам

Так как рекомендации различных уровней управления промышлен-

ностью взаимосвязаны, то необходима стыковка между собой сообщений

для различных уровней управления, типов мероприятий (оперативных,

тактических и стратегических).

Информация о состоянии природной среды для выдачи рекоменда-

ций должна удовлетворять следующим требованиям: уменьшенный объем

без потери полноты, с высокой степенью анализа при ее переработке,

надежность, достоверность, поступление в нужные моменты времени.

5.5. Принципы создания

СППР

в гидрометеорологии 179

От создаваемых сейчас баз данных до конкретных научно обоснован-

ных рекомендаций руководителю для принятия решений — дистанция

огромного размера.

С помощью СППР можно упорядочить процесс выработки реше-

ний, обобщить опыт использования информации о состоянии природной

среды при принятии решений, стандартизировать перечень проводимых

мероприятий при одинаковых условиях среды, определить значимость

тех или иных решений, облегчить работу руководителей предприятий

по определению перечня необходимых мероприятий.

Рекомендации, вытекающие из данных, не гарантируют успеха,

но должны учитываться при выработке окончательного решения. Приме-

ром объединения знаний многих экспертов по оценке возможных клима-

тических, экологических, генетических и других последствий глобальной

ядерной войны является работа Научного комитета по проблемам окру-

жающей среды (SCOPE) [93J. Эти материалы можно использовать для

создания базы знаний не только для глобальных эффектов мирового ядер-

ного конфликта (ядерная зима, ядерная ночь, радиоактивное загрязнение

планеты, глобальный голод), но и для антропогенных изменений климата.

При создании СППР стираются, и весьма существенно, качествен-

ные различия между «решением», предлагаемым ЭВМ и управленческим

решением, принимаемым ЛПР. Любое решение, предлагаемое ЭВМ,

носит информативный характер. Это свидетельствует о наличии опреде-

ленных возможностей при условии, что введенная в ЭВМ информация

является достаточной для правильного выбора мероприятий. Между тем

управленческие решения предлагаются ЭВМ всегда без учета конкретных

социально-психологических особенностей исполнителей. Демонстраци-

онные варианты систем, разработаны на основе ЭС СПРИНТ [41-44,

190,

191[.

Глава б

Технология

разработки

экспертных диагностических систем

реального времени

для

экологически опасных объектов

(на

примере АЭС)

Бурное развитие вычислительной техники и относительное ее уде-

шевление за последние годы стимулировало широкое распространение

новых информационных технологий, в том числе экспертных систем,

в различных областях человеческой деятельности.

Это коснулось прежде всего таких отраслей, как медицина, геология,

экономика, обучение и ряд других. Большинство известных к настоящему

моменту времени ЭС используют методы, которые рассчитаны на работу

с эвристическими знаниями, относящимися к одной проблемной обла-

сти.

Эти методы работают в консультационном режиме и непригодны

для управления сложными объектами с непрерывным технологическим

процессом.

К таким объектам относятся, в частности, атомные электростанции

(АЭС).

Проблемы управления АЭС связаны в основном с тем, что лю-

бая относительгю самостоятельная единица (энергоблок, цех), является

динамичной средой, в которой часто возникают новые, ранее не встречав-

шиеся ситуации, а отклонение хода реального технологического процесса

от проектного является скорее правилом, чем исключением. Эта особен-

ность предъявляет особые требования к гибкости управления.

Для обеспечения требуемой гибкости управления разрабатываемые

ЭС должны обладать:

• механизмами представления информации в свернутом, абстрактном

виде;

• способностью интегрировать различные типы информации;

• выполнять необходимые функции в режиме реального времени.

Анализ публикаций [9, 10, 14, 15, 17, 18, 20, 21, 78, 84, 101, 108, 111,

121,

124, 125, 129, 130, 157, 172, 185], в которых рассматривается опыт

разработки и эксплуатации различных ЭС показывает, что количество

ЭС предназначенных для работы в режиме реального времени (ЭС РВ)

составляют очень малую долю от общего числа ЭС.

К причинам такого отставания в развитии ЭС РВ (в т ч. для АЭС)

относятся следующие особенности объекта [18]:

• невозможность описания проблемной области с исчерпывающей

полнотой и достоверностью;