| kirjeldus: |
Viimase paari aasta jooksul on, üks tehisintellekti meetoditest, näidetepõhine järeldamine (CBR) äratanud üldsuse tähelepanu projekteerimisel. CBR'i peamine idee põhineb sellel, et sarnased probleemid omavad sarnaseid lahendusi. Projekteerimispraktika näitab, et tihti on efektiivsem lahendada probleem alustades varem esinenud sarnase probleemi lahendusnäidete otsimisest ja hindamisest, kui alustada tervet projekteerimist otsast peale.CBR'i keskne mõiste on näide/juhtum. Juhtum on esindatud kui paar: probleem ja selle lahendus. Juhtumid on kogutud projektlahendite näidete baasi (case library, case base).Probleemi lahendamisel, CBR süsteem otsib välja varem esinenud sarnase probleemi lahendusnäite kasutades reeglite kogumit, mille kaudu hinnatakse sarnasused lahendatava uue projekteerimisülesande (probleemi) ja näidete baasis olevate lahendusnäidete vahel. On väike tõenäosus, et leitakse täpne vaste, sellepärast peab välja otsitud lahendust kohandama. Rakendatakse kohandamise reeglid, baseerudes probleemid määramispiirkonna teooriale, et kohandada erinevused antud probleemi ja varem esinenud lahendusnäidete. Lõpuks CBR salvestab heaks kiidetud lahenduse projektlahendite näidete baasi, mida omakorda saab edaspidi kasutada tekkivate uute probleemide lahendamisel.Tüüpiliselt koosneb CBR süsteem varasemate projekteerimisülesannete ja nende lahendusnäidete baasist, reeglite ning funktsioonide kogumist, millega müüdetakse juhtumite vahelisi sarnasusi ning baasi reeglitest ja teadmistest, mida kasutatakse projektlahendite kohandamisel. Lahendusnäidete baas sisaldab projektlahendite atribuutide väärtusi, mis tuvastab probleemi tüübi ja eristab probleemi tüübi teistest projekteerimise probleemidest. Projektlahendi atribuute, mis tuvastavad probleemi tüübi, kasutatakse registrina selle otsinguks. Süsteem õpib uut ülesannete lahendamisega ja nende salvestamise teel projektlahenduste näidete baasi.CBR'i kasutamisel on mitmeid eeliseid. Selle asemel, et toetuda probleemi piirkonna üldistele teadmistele, CBR rakendab ja arendab antud probleemivaldkonna (toodete pere) spetsiifilisi teadmisi. CBR on kasulik, siis kui puudub täpne projekteerimisalgoritm, et koostada usaldusväärset projekteerimise mudelit/algoritmi. Enamgi veel - lahendust saab hakata otsima enne kui pole probleem täielikult defineeritud.Pakutud projekti eesmärk on arendada teooriat koos katselise rakendamisega kasutades DE arendamisel CBR'i järgmiste eesmärkidega: Projekti esimeses faasis (2005-2006) on kavandatud projekteerimisteadmiste esitamise ja hindamismetoodikate väljatöötamine tehnoloogiliste abinõude (rakiste) projekteerimiseks. Projekteerimisnäidete baasi realiseerimine ja projektlahendite geomeetria ja tehnoloogiliste omaduste kirjeldamise meetodite väljatöötamine CBR metoodika rakendamiseks.Teise faasi (2006-2007) eesmärk on nende meetodite katseline rakendamine tehnoloogia abinõude (rakiste) projekteerimisel. Toimub tarkvara põhimõtete väljatöötamine ja kasteline rakendamine. |