Экспертная Система для выбора архитектуры Колл-Центра 3

Содержание

Оглавление

Введение 2

1 Анализ исходных данных 5

2 Разработка ЭС для выбора архитектуры Колл-Центра. 44

3 Реализация ЭС. 51

4 Анализ полученных результатов 63

Список использованных источников 64

Выдержка из текста

Введение

При создании контакт-центра перед любой компанией неизменно встает вопрос, делать ли его своими силами или пользоваться услугами стороннего ЦОВ. В первую очередь, выбор определяют количественные показатели, например, минимизация затрат. Однако большое значение имеют и так называемые качественные факторы, которые могут склонить компанию в пользу принятия того или иного решения.

Спор о том, делать самим или отдать "на сторону", возник не вчера, а, скорее, много веков назад при переходе от натурального хозяйства к рынку. В то время рост производительности труда и повышение его экономической эффективности стали возможны только после появления тех, которых сейчас называют "специалистами".

Экспертные системы – это направление исследований в области искусственного интеллекта по созданию вычислительных систем, умеющих принимать решения, схожие с решениями экспертов в заданной предметной области.

Как правило, экспертные системы создаются для решения практических задач в некоторых узкоспециализированных областях, где большую роль играют знания специалистов. Экспертные системы были первыми разработками, которые смогли привлечь большое внимание к результатам исследований в области искусственного интеллекта.

Экспертные системы имеют одно большое отличие от других систем искусственного интеллекта: они не предназначены для решения каких-то универсальных задач, экспертные системы предназначены для качественного решения задач в определенной разработчиками области, в редких случаях – областях [1].

Экспертное знание – это сочетание теоретического понимания проблемы и практических навыков ее решения, эффективность которых доказана в результате практической деятельности экспертов в данной области. Фундаментом экспертной системы любого типа является база знаний, которая составляется на основе экспертных знаний специалистов. Правильно выбранный эксперт и удачная формализация его знаний позволяет наделить экспертную систему уникальными и ценными знаниями. Поэтому ценность всей экспертной системы как законченного продукта на 90% определяется качеством созданной базы знаний.

Экспертная система – является плодом совместной работы экспертов в данной предметной области, инженеров по знаниям и программистов.

Но стоит отметить, что встречаются случаи, когда программы пишутся самими экспертами в данной области [2,3].

Эксперт предоставляет необходимые знания о тщательно отобранных примерах проблем и путей их решения. Например, при создании экспертной системы диагностики заболеваний врач рассказывает инженеру по знаниям об известных ему заболеваниях. Далее эксперт раскрывает список симптомов, которые сопровождают каждое заболевание и в заключение рассказывает об известных ему методах лечения. Инженер по знаниям, формализует всю полученную информацию в виде базы знаний и помогает программисту в написании экспертной системы.

Особенности экспертных систем, отличающие их от обычных программ, заключаются в том, что они должны обладать следующими качествами.

1. Компетентностью, а именно:

• достигать экспертного уровня решений, т.е. в конкретной предметной области иметь тот же уровень профессионализма, что и эксперты-люди;

• быть умелой, т.е. применять знания эффективно и быстро, избегая, как и люди, ненужных вычислений;

• иметь адекватную робастность, т.е. способность лишь постепенно снижать качество работы по мере приближения к границам диапазона компетентности или допустимой надёжности данных.

2. Возможностью к символьным рассуждениям, а именно:

• представлять знания в символьном виде;

• переформулировать символьные знания. На языке искусственного интеллекта символ – это строка знаков, соответствующая содержанию некоторого понятия. Символы объединяют, чтобы выразить отношения между ними. Когда отношения представлены в экспертной системе они называются символьными структурами.

3. Глубиной, а именно:

• работать в предметной области, содержащей трудные задачи;

• использовать сложные правила, т.е. использовать либо сложные конструкции правил, либо большое их количество.

4. Самосознанием, а именно:

• исследовать свои рассуждения, т.е. проверять их правильность;

• объяснять свои действия.

Существует ещё одна важная особенность экспертных систем. Если обычные программы разрабатываются так, чтобы каждый раз порождать правильный результат, то экспертные системы разработаны с тем, чтобы вести себя как эксперты. Они, как правило, дают правильные ответы, но иногда, как и люди, способны ошибаться.

Список использованной литературы

Список использованных источников

1. Братко И. Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта.- М.: Мир, 1990.

2. Долин Г. Что такое ЭС.- Компьютер Пресс, 1992/2.

3. Малпасс Д. Р. Реляционный язык Пролог и его применение. — М.: Финансы и статистика, 1996.

4. Марселлус Д. Программирование экспертных систем на Турбо Прологе. М.: Финансы и статистика, 1994.

5. Марселлус. Программирование экспертных систем на Турбо Прологе.- М.: Финансы и статистика, 1994.

6. Нейлор К. Как построить свою экспертную систему.- М.: Энергоатомиздат, 1991.

7. Нильсон Н. Д. Искусственный интеллект. Методы поиска решений.- М.: Мир, 1973.

8. Робсон М., Уллах Ф. Практическое руководство по реинжинирингу бизнес — процессов. — М.: Аудит, Юнити, 1997.

9. Сафонов В. О. Экспертные системы- интеллектуальные помощники специалистов.- С.-Пб: Санкт-Петербургская организация общества “Знания” России, 1992.

10. Таунсенд К., Фохт Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ.- М.: Финансы и статистика, 1990.

11. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам.- М.: Мир, 1980.

12. Элти Д., Кумбс М. Экспертные системы: концепции и примеры.- М.: Финансы и статистика, 1987.