Sisteme inteligente hibride

Sisteme inteligente hibride

Este evident ca nu oricare tehnica inteligenta poate fi universal aplicata in problemele de conducere. Din aceasta cauza au fost create tehnici hibride, care  le combina pe cele individuale. In ultimii ani s-au propus trei categorii de astfel de metode: tehnicile inlantuite, divizarea sarcinilor pe aplicatii si realizarile multifunctionale. Tehnicile inlantuite reprezinta integrarea diferitelor metode de conducere prin IA, cu scopul eliminarii limitarilor de care sufera individual fiecare din acestea si obtinerii unor solutii de implementare "tari" pentru sisteme complexe. Divizarea sarcinilor se aplica sistemelor pentru care nici o tehnica individuala nu are abilitatea de a rezolva toate subproblemele impuse de aplicatia data. Realizarile multifunctionale sunt creatii hibride care mimeaza functional diferite sisteme de procesare, adica ofera posibilitatea prelucrarii multiple a informatiilor intr-o anumita arhitectura.

In functie de combinatiile tehnicilor inteligente propriu-zise, de arhitectura de prelucrare, cerintele de comunicatie si modul de functionare, se definesc trei clase de sisteme hibride: sistemele cu inlocuire de functii, sistemele cu intercomunicare si sistemele polimorfice. In plus, au fost propuse si unele combinatii cu metode conventionale, cum ar fi calculul numeric, seriile statistice, tehnicile de regresie sau programarea liniara.

Sistemele hibride cu inlocuire de functii implementeaza functia principala a unei tehnici de IA printr-o alta metoda inteligenta de prelucrare, cu scopul cresterii vitezei de executie si a sigurantei sistemului. Pot fi considerare functii principale construirea bazei de cunostinte la sistemele expert, modificarea ponderilor in retelele neuronale sau operatiile de incrucisare la algoritmii genetici. Spre exemplu, implementarea mecanismului de modificare a ponderilor intr-un algoritm BP utilizand operatori ai algoritmilor genetici presupune ca valorile initiale ale ponderilor sa fie modificate cu operatorii de mutatie si incrucisare. Performantele acestei metode de actualizare sunt in anumite cazuri mai bune decat ale algoritmilor BP, numarul de iteratii pentru obtinerea convergentei spre solutia buna fiind sensibil mai mic.

Un alt exemplu de hibrid cu inlocuire de functii este utilizarea unui algoritm genetic care sa defineasca multimile fuzzy de apartenenta. Aceste definitii sunt furnizate uzual printr-un rationament subiectiv al unui expert, ceea ce poate duce la erori si necesita verificari experimentale atente.

Sistemele hibride cu intercomunicare reprezinta un set de module independente pentru prelucrare inteligenta, care executa functii distincte dar schimba informatii in scopul generararii unor solutii globale. Atunci cand problema poate fi divizata in mai multe taskuri, fiecare dintre ele poate fi rezolvat utilizand tehnica cea mai adecvata. Solutia globala se obtine prin cooperare, pe baza unui mecanism de control. De exemplu, daca cele trei taskuri ale problemei reprezinta recunoasterea unor modele, rationarea seriala si optimizarea, atunci pentru rezolvarea pot fi alese respectiv o retea neurala, un sistem expert si un algoritm genetic. Se poate lucra fie in maniera secventiala (mecanismul de control fiind alcatuit din reguli ale sistemului expert), fie intr-un cadru competitiv cooperativ. Literatura semnaleaza astfel de realizari, mai ales in sistemele pentru diagnoza.

Sistemele hibride polimorfice utilizeaza o singura arhitectura functionala de procesare si diferite tehnici inteligente de prelucrare. Realizarea multifunctionalitatii se obtine prin emularea diferitele tehnici de prelucrare. Din pacate, cercetarile din acest domeniu nu sunt convingatoare. Exista un numar redus de exemple de hibrizi polimorfici care constau in retele neurale utilizate pentru rationamentul simbolic sau pentru imitarea procedurilor de cautare genetica.