Microsoft Word - Article.doc Ìàòåìàòè÷åñêèå âîïðîñû êèáåðíåòèêè è âû÷èñëèòåëüíîé òåõíèêè 28, 2007, 94–113. 94 Эксперименты согласования знаний экспертов с принятием решений в этюдах Рети и Нoдареишвили Эдвард М. Погосян, Вачаган Г. Ваградян, Артур Н. Григорян Лаборатория „Познавательных алоритмов и экспертных систем“ ИПИА НАН Армении, Инженерный и Славянский Государственные Университеты Армении e-mail: epogossi@aua.am Аннотация Развитие систем принятия решений сталкивается с принципиальными трудностями достижения согласованности и совместимости обмена знаний с экспертами. В статье представлены эксперименты построения противоборствующих систем принятия решений, существенно использующих знания экспертов при формировании стратегий. Для комбинаторных игр типа шахмат, давно признанных представителями обширного класса комбинаторных проблем принятия решений в условиях противодействия, мы определяем класс PPIT-программ (Personalized Planning and Integrated Testing programs), способных вырабатывать решения в зависимости от известных категорий шахматных знаний, представленных формальными структурами атрибутов, целей, стратегий, планов и т.д. Показана эффективность PPIT-программ посредством экспериментов по применению знаний для решения труднодоступных для обычных шахматных программ этюдов Рети и Нодареишвили, предложенных Ботвинником для измерения достижений по приближению к игре шахматных мастеров. Литература [1] Atkinson G.: Chess and machine intuition. Ablex Publishing Corporation, New Jersey (1993) [2] Botvinnik M.: About solving approximate problems, Sov. Radio, Moscow, (in Russian) (1979) [3] Baghdasaryan T., Danielyan E, Pogossian E.: Supply Chain Management Strategy Provision by Game Tree Dynamic Analysis International Conference: Management of Small and Medium Business: Information Technologies (SBM2006), Sevastopol, Sept. 3-8, (2006) 37-41 [4] Gorodetski V., Kotenko I., Karsaev O.: Framework for ontology-based representation of distributed knowledge in multiagent network security system. Proc. of the 4-th World Multi-conf. on Systems, Cybernetics and Informatics (SCI-2000), vol. III, "Virtual Engineering and Emergent Computing", Orlando, USA, July (2000) 52-58 [5] Furnkranz J.: Machine Learning in Games: A Survey in “Machines that Learn to Play Games”, Nova Scientific (2001) [6] Gobet, F.: Chunking mechanisms in human learning. Trends in Cognitive Sci., 5, (2001) 236-243 [7] Pitrat J. A chess combination program which uses plans.AI, v.8, 1972. 275-371. [8] Pogossian E., Vahradyan V., Grigoryan A. On Competing Agents Consistent with Expert Knowledge. Lecture Notes in Computer Science, AIS-ADM-07: The Intern.Workshop on Autonomous Intelligent Systems - Agents and Data Mining, June6-7, 2007, St. Petersburg. Э. М. Погосян, В. Г. Ваградян, А. Н. Григорян 95 [9] Pogossian E.: Specifying Personalized Expertise. International Association for Development of the Information Society (IADIS): International Conference Cognition and Exploratory Learning in Digital Age (CELDA 2006), 8-10 Dec., Barcelona, Spain (2006) 151-159 [10] Pogossian E., Javadyan A., Ivanyan E.: Effective Discovery of Intrusion Protection Strategies. The Intern. Workshop on Agents and Data Mining, St. Petersburg, Russia, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 3505 (2005) 263-274 [11] Pogossian E.: Combinatorial Game Models for Security Systems. NATO ARW on "Security and Embedded Systems", Porto Rio, Patras, Greece, Aug. (2005) 8-18 [12] Pogossian E. Djavadyan A.: A Game Model For Effective Counteraction Against Computer Attacks In Intrusion Detection Systems, NATO ASI, Data Fusion for Situation Monitoring, Incident Detection, Alert and Response Management", Armenia, August 19-30 (2003) 823-851 [13] Pogossian E.: Focusing Management Strategy Provision Simulation. Proceedings of the CSIT2001, 3d Inter. Conf. in Comp. Sci. and Inf. Technologies, Yerevan (2001) 37-42 [14] Pogossian E.: Adaptation of Combinatorial Algorithms. Academy of Sciences of Armenia, Yerevan (1983) 1-.293 (in Russian) [15] Pogossian E., Hambartsumyan M., Harutunyan Y.: A Repository of Units of Chess Vocabulary Ordered by Complexity of their Interpretations. National Academy of Sciences of Armenia, IPIA, (research reports 1974-1980) (in Russian) 1-55 [16] Roy D.: Grounding Language in the World: Signs, Schemas, and Meaning Cognitive Machines Group, the Media Lab., MIT http://www.media.mit.edu/cogmac / projects. html) (2005) 1-27 [17] Turing A.M.: Computing Machinery and Intelligence. Mind 49 (1950)[Reprinted in Minds and machines. A. Anderson (ed.), Engelwood Cliffs NJ, Prentice Hall (1964) 433-460] [18] Wilkins D. Using knowledge to control tree searching. AI, v.18, 1-51. [19] Zermelo E. Uber eine Anwendung der Mengenlehre auf die theorie des Shachspiels. Proceedings of the fifth International Conference of Mathematicians, Cambridge, Cambridge University Press (1912) 501-504. öáñÓ³·»ïÇ ¶Çï»ÉÇùÝ»ñÇÝ Ð³Ù³ÑáõÝã, àñáßáõÙÝ»ñÇ Î³Û³óÙ³Ý ³É·áñÇÃÙÝ»ñÇ öáñÓ³ñÏáõÙÝ»ñ è»ïÇ-Ç ¨ Üá¹³ñ»ÇßíÇÉÇÇ ¾ïÛáõ¹Ý»ñáõÙ ¾. Ø. äáÕáëÛ³Ý, ì. ¶. ì³Ññ³¹Û³Ý, ². Ü. ¶ñÇ·áñÛ³Ý ²Ù÷á÷áõ٠лﳽáïáõÃÛ³Ý Ýå³ï³ÏÝ ¿ Ùß³Ï»É ÏáÙµÇݳïáñ ˳ջñáõÙ ëïñ³ï»·Ç³Ý»ñÇ Ó¨³íáñÙ³Ý ³É·áñÇÃÙÝ»ñ` ÑÇÙÝí³Í ÏáÝÏñ»ï ÷áñÓ³·»ïÝ»ñÇ ·Çï»ÉÇùÝ»ñÇÝ Ñ³Ù³å³ï³ëË³Ý ³Ýѳï³Ï³Ý³óí³Í åɳÝÝ»ñÇ ¨ ³Û¹ åɳÝÝ»ñÇ ÇÝï»·ñí³Í ûëï³íáñÙ³Ý íñ³, ˳ÕÇ Í³éÇ û·ï³·áñÍٳٵ£ ²É·áñÇÃÙÝ»ñÇ Ýϳñ³·ñáõÃÛáõÝÁ Ý»ñϳ۳óí³Í ¿ ëïñ³ï»·Ç³Ý»ñÇ Ó¨³íáñÙ³Ý Ñ³ÛïÝÇ Ùáï»óáõÙÝ»ñÇ Ñ³Ù»Ù³ïáõÃÛ³Ùµ£ PPIT ³É·áñÇÃÙÇ ÷áñÓÝ³Ï³Ý ï³ñµ»ñ³ÏÁ ß³ËÙ³ï³ÛÇÝ Ñ³ëϳóáõÃÛáõÝÝ»ñÇ ßï»Ù³ñ³ÝÇ [6] û·ï³·áñÍٳٵ ïíÛ³É å³ÑÇÝ Çñ³Ï³Ý³óí³Í ¿ С++ É»½íáí MS Windows.ûå»ñ³óÇáÝ ÙÇç³í³ÛñáõÙ: öáñÓ»ñÝ ³Ýó »Ý ϳóí»É, ÇÝãå»ë è»ïÇÇ ¿ïÛáõ¹Ç, Ýñ³ Çñ³Ï³Ý ï»ëùáí, ³ÛÝå»ë ¿É Ýñ³ µ³ñ¹»óí³Í ï³ñµ»ñ³ÏÝ»ñÇ íñ³, áñï»Õ ëϽµÝ³Ï³Ý ¹ÇñùáõÙ ³í»É³óí»É »Ý ¿ïÛáõ¹Ç µÝáõÛÃÇ Ñ³Ù³ñ (÷áñÓ³·»ïÇ ï»ë³Ï»ïÇó) ï³ñµ»ñ ³ñŨáñÙ³Ý ù³ñ»ñ£ è»ïÇÇ ïÇåÇ 15 ï³ñµ»ñ ¹Çñù»ñÇ Ñ»ï ÷áñÓ»ñÁ µ³ó³Ñ³Ûï»É »Ý ³É·áñÇÃÙÇ ëϽµáõù³ÛÇÝ Ñ»é³Ýϳñ³ÛÇÝáõÃÛáõÝÁ ÷áñÓ³·Çï³Ï³Ý ·Çï»ÉÇùÝ»ñÇ Ñ»ï ³ß˳ï³ÝùáõÙ, Ýñ³ ϳÛáõÝáõÃÛáõÝÁ ¿ïÛáõ¹Ç §áã ¿³Ï³Ý¦ ÷á÷áËáõÃÛáõÝÝ»ñÇ Ýϳïٳٵ, ÇÝãå»ë ݳ¨ ë˳ÉÝ»ñÇ áõÕÕÙ³Ý Ñ³Ù³ñ ·Çï»ÉÇùÝ»ñÇ Ï³Ýáݳíáñ ³í»É³óÙ³Ý ÁݹáõݳÏáõÃÛáõÝÁ£