APPLICATION OF MIVAR TECHNOLOGIES OF LOGICAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE TO SOLVE PROBLEMS OF RESOURCE ALLOCATION OF PRODUCTION SYSTEMS

Abstract

Для создания машиностроительного искусственного интеллекта обосновано применение миварных технологий для решения оптимизационных задач распределения ресурсов производственных систем. Предложен новый подход к решению таких задач на основе построения логического вывода в миварной базе знаний, который и представляет собой план распределения ресурсов. Миварные сети строят только один логический вывод. Поэтому итерационно удаляют из миварной сети некоторые вершины и выполняют новый поиск логического вывода. Также предложено итерационно изменять ограничения для вершин на двудольном ориентированном графе. Полученные алгоритмы логического вывода сравнивают между собой и выбирают наилучшее решение по заданному критерию оптимальности. To create mechanical engineering artificial intelligence, the use of mivar technologies for solving optimization problems of resource allocation of production systems is justified. A new approach to solving such problems is proposed based on the construction of a logical inference in the mivar knowledge base, which is a resource allocation plan. Mivar networks build only one logical conclusion. Therefore, some vertices are iteratively removed from the mivar network and a new logical inference search is performed. It is also proposed to iteratively change the constraints for vertices on a bipartite oriented graph. The resulting logical inference algorithms are compared with each other and choose the best solution according to a given optimality criterion.