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物流专家系统 发表评论(0) 编辑词条

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什么是物流专家系统[1]编辑本段回目录

  所谓物流专家系统是一个能在物流领域内解决复杂问题并达到专家水平的计算机程序系统。它是一种具有智能特征的软件。能够处理现实世界中需要由具有物流领域专门知识和经验的专家来分析和解决的复杂问题;它利用包含有专家推理方法的计算模型来求解问题,其结果可以达到物流专家的工作水平。它一般是在物流专家的帮助下开发的,系统中的专门知识包括这些专家个人的经验成分。专家系统是一门综合型很强的边缘学科,它综合了计算机程序设计、人工智能、心理学、数学等多学科的研究成果。

物流专家系统的构成[1]编辑本段回目录

  一个物流专家系统至少由四部分构成:知识库、推理机制、知识获取工具和人机接口。在物流专家系统中,知识库和推理机制是关键部件。

  ⑴、知识库。

  知识库用于存储物流专家提供的专门知识。它包括书本知识、常识性知识、由经验得到的启发式知识等,具体的有定义、定理以及确定不确定的运算(推理)法则等。一个物流专家系统的能力取决于其知识库中所含有知识的数量和质量。它包括知识的收集和知识的表示两方面的工作。前者是通过知识工程师从同专家的对话和从专家以往处理问题的实例中抽取专家知识;后者是指物流专家系统选择合理的数据结构把获取的专家知识形式化存入知识库中。

  ⑵、推理机制。

  推理机制包括知识库管理系统和推理机。知识库管理系统能够按要求自动地控制、扩展、更新知识库中的知识,按照推理过程的需求去搜索适用的知识,并对知识库中的知识作正确的解释。推理机选取知识库中对当前问题可用的知识,在问题求解过程中生成并控制推理的过程。控制策略的选择常与后勤专家系统求解的问题类型有关,选取得合适与否将影响着系统对知识库中的知识的使用效率,进而影响着系统求解的效率。知识的选取过程在控制策略的控制下有时还需要结合一些启发式知识,因为可用知识的使用还存在优先程度等因素的制约。

  ⑶、知识获取机制。

  这是指机器自动实现的知识获取,称之为机器学习、自学习、或简称为学习。这种自学习机制是通过两种方式实现的。一种方式是以传授方式而不是编程方式接受专家对知识库的扩充和修改,即专家同系统直接对话,系统把与专家对话的内容变换成知识库中的内部知识,或用来修改知识库中的已有知识。另一种方式是根据用户对系统每次求解结果的反馈信息,知识获取机制自动进行知识库中知识的修改和完善,并在系统问题求解的过程中自动积累,形成一些有用的中间知识,如启发式规则,经过适当的实例验证以后,自动追加到知识库中,用以不断扩充知识库,增强和完善系统的性能。知识获取机制有时还兼有在知识库建造过程中部分代替知识工程师进行专门知识自动获取的功能。

  ⑷、人机接口。

  这是用户与计算机系统交互的窗口。

物流专家系统的主要特征[1]编辑本段回目录

  ⑴、知识处理。

  物流专家系统针对物流领域中的问题,通过对知识的解释、推理过程来行使专家的职能,完成类似专家的推理过程。虽然物流专家系统也会涉及数学计算,但更重要的是通过符号处理来解决决策过程中十分困难的问题。

  ⑵、定性分析。

  物流专家系统可以同时处理不同精度的数据,解决的办法是状态概率等。运行的结果是以定性为主,辅以定量,这个结果不是一个简单的答案,而且还附有关于这个答案的解释和建议。

  ⑶、What----if逻辑。

  物流专家系统求解问题时的步骤和方法并不具有确定性,但是最终能得到结果。

  ⑷、自学习功能。

  物流专家系统可以把性的知识不断的加入到现有知识库,修改原有知识,具有自学习功能。

  ⑸、数据驱动。

  物流专家系统是以数据驱动,而不是控制指令驱动,操作是以搜索为主而不是计算为主。

物流专家系统的现实意义[1]编辑本段回目录

  从系统的特征分析看,物流专家系统重要的现实意义是:

  ⑴、由于物流专家系统汇集了相关领域的众多专家的知识和经验,因而可以由非专家利用专家系统去完成过去只有专家才能完成的工作。

  ⑵、物流专家系统解决的问题可以不受周围环境、时间和空间的影响。

  ⑶、能够提高工作效率,带来巨大的经济效益

物流专家系统存在的问题[1]编辑本段回目录

  目前专家系统还不能广为普及,其主要问题是:

  ⑴、寻找好的专家、获取专家的知识较困难,难以开发出令人满意的物流专家系统。

  ⑵、开发费用昂贵,一般企业难以承受。

  ⑶、技术条件的限制,如适用于一般用途的计算机硬、软件系统有待进一步的提高。

  ⑷、物流专家系统的可靠性、适用性要经过长时间的实践,才能做出判断。

参考文献编辑本段回目录

  1. 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 孙明贵、潘留栓.《物流管理学》[M]北京大学出版社,第十七章物流信息管理 第三节 物流信息系统的革新与发展
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