INTELIGENTNO UPRAVLJANJE
Uvod u inteligentno upravljanje
www.lejla-bm.com.ba
Vanr prof Dr.
Vanr.prof.
Dr Lejla Banjanović
Banjanović-Mehmedović
Mehmedović
Inteligentno
upravljanje
Copyright: Lejla BanjanovićMehmedović
1
Sadržaj predmeta:
1.
Inteligencija i pojam vještačke inteligencije.
Koncepti i tehnike vještačke inteligencije.
Pojam inteligentnog upravljanja. Pojam
inteligentnih sistema.
2. Mašinsko učenje.
3. Metode klasifikacije. Metode grupisanja
(klasterizacije), primjeri primjene.
4. Fuzzi skupovi i fuzzy logika. Fuzzy
zaključivanje. Dizajn fuzzy regulatora. Primjeri
fuzzy upravljanja.
INTELIGENTNO
UPRAVLJANJE
Copyright: Lejla BanjanovićMehmedović
2
1
Sadržaj predmeta:
6
6.
Vještački neuron.
neuron Vještačke neuronske
mreže, podjela neuronskih mreža prema
različitim kriterijima. Algoritmi učenja
neuronskih mreža.
7. Nadzirano učenje neuronskih mreža.
Nenadzirano učenje neuronskih mreža.
Učenje sa podrškom. Primjeri primjene
neuronskih mreža. Neuronske mreže u
upravljanju.
lj j
8. Evolucioni algoritmi. Genetski algoritmi.
Funkcija dobrote. Genetski operatori.
Evolucioni algoritmi u upravljanju.
INTELIGENTNO
UPRAVLJANJE
Copyright: Lejla BanjanovićMehmedović
3
Sadržaj predmeta:
10. Hibridni inteligentni sistemi. Adaptivne
neuronske
k mreže
ž sa fuzzy
f
mehanizmom
h i
zaključivanja (ANFIS). Neuro-genetski sistemi.
Fuzzy-genetski sistemi. Primjeri primjene u
upravljanju.
11. Inteligentni agenti.
INTELIGENTNO
UPRAVLJANJE
Copyright: Lejla BanjanovićMehmedović
4
2
Literatura:
1. Lejla Banjanović-Mehmedović:
I t li
Inteligentni
t i sistemi,
i t
i univerzitetski
i
it t ki
udžbenik, 2011.
2. Lejla Banjanović-Mehmedović: Pripreme za
auditorne i labaratorijske vježbe, autorstvo
2009.
3. Velagić J., Neizraziti sistemi upravljanja,
Elektrotehnički fakultet, Univerzitet u
Sarajevo, 2010.
4. Petrović I., Perić, N., Inteligentno
upravljanje sustavima, FER, Sveučilište u
Zagrebu, 2001.
INTELIGENTNO
UPRAVLJANJE
Copyright: Lejla BanjanovićMehmedović
5
Literatura:
1.
Avdagić Z., Vještačka inteligencija, ETF
Univerzitet u Sarajevu
Sarajevu, 2003.
2003
2. Engelbrecht A.P., Computational
Intelligence, A John Wiley & Sons, Inc.
Publication, 2007.
3. Kantardžić M., Data Mining, Concepts,
Models, methods and Algorithms, A John
Wiley & Sons, Inc. Publication, 2001.
4 MATLAB - Fuzzy Toolbox
4.
Toolbox, Simulink
Simulink, Neural
Network Toolbox
INTELIGENTNO
UPRAVLJANJE
Copyright: Lejla BanjanovićMehmedović
6
3
Istorijat
 Metode i tehnike je naslijedila iz drevnih
disciplina - filozofije (428 p.n.e.),
pne)
matematike (800 god.), logike, psihologije,
biologije.
 „Mašine koje misle“ i vještačka bića
pojavljaju se još u Grčkim mitovima
 1760. - Industrijska revolucija šta se
postiglo ...
 Vještačka inteligencija – šta je cilj ?
INTELIGENTNO
UPRAVLJANJE
Copyright: Lejla BanjanovićMehmedović
7
Razvojni put vještačke
inteligencije
 Tabela
INTELIGENTNO
UPRAVLJANJE
Copyright: Lejla BanjanovićMehmedović
8
4
INTELIGENCIJA




Prirodna inteligencija
Vještačka inteligencija
Inteligentni sistemi
Inteligento upravljanje
INTELIGENTNO
UPRAVLJANJE
Copyright: Lejla BanjanovićMehmedović
9
Prirodna inteligencija
 prirodna sposobnost pravilnog rasuđivanja
 ili
 sposobnost učenja na osnovu iskustva,
uspješnog prilagođavanja novim
situacijama i promjenama u okruženju, ili
sposobnost apstraktnog razmišljanja
INTELIGENTNO
UPRAVLJANJE
Copyright: Lejla BanjanovićMehmedović
10
5
Vještačka inteligencija
 sposobnost računara ili programa da
imitira ljudski spoznajni proces, kao što
su “razmišljanje i učenje“
 „predstavlja računarsku nauku koja daje
sposobnost mašinama da izvršavaju
zadatke koji zahtjevaju inteligenciju
ukoliko bi ih izvršavao čovjek“ (M.
Minsky, 1968)
INTELIGENTNO
UPRAVLJANJE
Copyright: Lejla BanjanovićMehmedović
11
Vještačka inteligencija
 Kognitivna nauka predstavlja naučno
proučavanje ili uma ili inteligencije.
 Vještačka inteligencija (VI) proučava
kognitivne fenomene u mašinama
INTELIGENTNO
UPRAVLJANJE
Copyright: Lejla BanjanovićMehmedović
12
6
Inteligentni sistemi
 Inteligentni sistem
 sistem
i t
k
koji
ji može
ž primati
i
ti senzorske
k
informacije,
 koje kompjuterski efikasno obrađuje,
kombinujući jedan ili više inteligentnih
algoritama
 u cilju izvršavanja funkcija poput kontrole,
upravljanja resursima, donošenja odluka,
 a sve u cilju
ilj postizanja
ti
j pojedinačnih
j di č ih ili više
iš
ciljeva.
 Termostat – jednostavan inteligentni sistem
 Inteligentni sistem – koji ima visok nivo
inteligencije
INTELIGENTNO
UPRAVLJANJE
Copyright: Lejla BanjanovićMehmedović
13
Inteligentno upravljanje
 Inteligentno upravljanje opisuje
discipline gdje su razvijene upravljačke
metode koje pokušavaju emulirati važne
karakteristike ljudske inteligencije:
 Adaptacija i učenje (adaption and learning)
 Planiranje uz neizvjesnost (planning under
large uncertainty)
 Veliki iznosi podataka (large amounts of
data).
INTELIGENTNO
UPRAVLJANJE
Copyright: Lejla BanjanovićMehmedović
14
7
Inteligentno upravljanje
 Interdisciplinarno i kombinuje različite
teorije i metode iz područja poput
 upravljanja,
 računarskih nauka i
 operacionih istraživanja.
 Koristi teoriju iz matematike i traži
ž
inspiraciju u biološkim sistemima.
INTELIGENTNO
UPRAVLJANJE
Copyright: Lejla BanjanovićMehmedović
15
Inteligentno upravljanje
 je klasa upravljačkih tehnika,
tehnika koja koristi
različite računske tehnike vještačke
inteligencije poput





neuronskih mreža,
Bayesove vjerovatnoće,
fuzzy logike,
mašinskog učenja,
evolucionog računarstva i genetskih algoritama
INTELIGENTNO
UPRAVLJANJE
Copyright: Lejla BanjanovićMehmedović
16
8
Inteligentno upravljanje
 Metode inteligentnog upravljanja
primjenje su u:
robotici i automatici,
komunikacijama,
proizvodnji (manufacturing),
transport i upravljanje saobraćajem (traffic
control)
t l)
 dijagnostički sistemi
 kućne aplikacije




INTELIGENTNO
UPRAVLJANJE
Copyright: Lejla BanjanovićMehmedović
17
Inteligentno upravljanje
 Koncepti i algoritmi razvijeni u okviru
adaptivnog
d
i
upravljanja
lj j i mašinskog
ši k
učenja pomažu inteligentnim
kontrolerima da se adaptiraju i uče.
 Napredak u




senzorima, aktuatorima,
računarskoj
č
k j tehnologiji
h l iji i
komunikacionim mrežama
pruža podršku u implementaciji hardvera
inteligentnog upravljanja.
INTELIGENTNO
UPRAVLJANJE
Copyright: Lejla BanjanovićMehmedović
18
9
Doprinos inteligentnog
upravljanja
 Inteligentno upravljanje pokušava da
nadogradi
d
di k
konvencionalne
i
l
upravljačke
lj čk metode
t d
u cilju rješavanja novih izazova u problemima
upravljanja.
 Istraživanja u domenu inteligentnog
upravljanja koja su uglavnom vođena
aplikacijom, imaju značajne teoretske
komponente.
komponente
 Inteligentno upravljanje generalnije i značajno
ambicioznije.
INTELIGENTNO
UPRAVLJANJE
Copyright: Lejla BanjanovićMehmedović
19
Razlike između konvencionalnog i
inteligentnog upravljanja
 Važne komponente dizajna inteligentnih
k t l
kontrolera
su:
 Rad sa velikom neizvjesnosti
 Dijagnostika greški (fault diagnosis)
 Rekonfiguracija upravljanja
 Adaptacija i učenje
 Planiranje taskova
INTELIGENTNO
UPRAVLJANJE
Copyright: Lejla BanjanovićMehmedović
20
10
Razlike između konvencionalnog i
inteligentnog upravljanja
 Konvencionalno upravljanje:


Separacija kontrolera (dizajniran) i sistema
kojim se upravlja (plant, generalno dat, ne
može se mjenjati)
Inteligentno upravljanje (kompleksno,
izazov)
 Nema jasne granice između objekta i
kontrolera; upravljački zakoni mogu biti dio
sistema koji se kontroliše
 Novi dizajn procesa na mnogo sistematičniji
način
INTELIGENTNO
UPRAVLJANJE
Copyright: Lejla BanjanovićMehmedović
21
Razlike između konvencionalnog i
inteligentnog upravljanja
 Područja relevantna inteligentnom
upravljanju, kao dodatak na
konvencionalne upravljačke metode,
uključuju:
 hibridne sisteme, planiranje, sisteme
bazirane na znanju, mašinsko učenje,
algoritme pretraživanja, dijagnostku greški,
upravljačku rekonfiguraciju, predikatsku
logiku, automate, Petri mreže, neuronske
mreže i fuzzy logiku.
INTELIGENTNO
UPRAVLJANJE
Copyright: Lejla BanjanovićMehmedović
22
11
Autonomno (inteligentno)
upravljanje
 Daje naglasak na činjenicu da inteligenti
kontroleri postižu veći nivo autonomije i
ostavarivanja upravljačkih ciljeva nego
na inteligentnu metodologiju kojom se
ostavaruju ti ciljevi
INTELIGENTNO
UPRAVLJANJE
Copyright: Lejla BanjanovićMehmedović
23
Inteligentni upravljački
sistemi
 Inteligentni upravljački sistemi
 dizajnirani da mogu autonomno
dosegnuti ciljeve viskog nivoa,
 pri čemu komponente, ciljevi
upravljanja, modeli objekata i upravljački
zakoni nisu kompletno definisani (ili nisu
poznati u trenutku dizajniranja ili zbog
neočekivanih promjena)
INTELIGENTNO
UPRAVLJANJE
Copyright: Lejla BanjanovićMehmedović
24
12
Karakteristike inteligentnih
sistema
 Adaptacija i učenje
 Učenje o promjenama u objektu
 Učenje o okruženju
 Učenju o kontroleru, podešavanje
param.
 Učenje novih dizajnerskih ciljeva i
ogranič.
 Autonomija i inteligencija
 Struktura i hijerarhija
INTELIGENTNO
UPRAVLJANJE
Copyright: Lejla BanjanovićMehmedović
25
Problematika istraživanja
vještačke inteligencije
INTELIGENTNO
UPRAVLJANJE
Copyright: Lejla BanjanovićMehmedović
26
13
Problematika istraživanja
vještačke inteligencije
 Zaključivanje, rezonovanje, rješavanje problema
(problemi neizvjesnosti, kombinacione eksplozije)
 Formalizmi i metode prikaza znanja (ekspertni sistemi)
 Planiranje, replaniranje
 Učenje
 Razumijevanje i obrada prirodnih i vještačkih jezika
 Manipulacija i kretanje (roboti...)
 Percepcija (senzorika)
 Socijalna inteligencija
 Kreativnost
 Pojam jake inteligencije!
INTELIGENTNO
UPRAVLJANJE
Copyright: Lejla BanjanovićMehmedović
27
Tehnike vještačke
inteligencije
 Klasifikacijske metode (stablo odlučivanja,
naivni Bayesov klasifikator,
klasifikator k-najbližih susjeda
(eng. k-nearest neigbor algorithm), mašina
podrške (eng. support vector machine),
 Vjerovatnosne metode, u prisustvu
neizvjesnosti (Bayesova metoda, Markovljev
skriveni model)
g
((Fuzzy)
y)
 Logika
 Neuronske mreže
 Metode pretraživanja i optimizacije
(evolucione strategije, genetski algoritam)
INTELIGENTNO
UPRAVLJANJE
Copyright: Lejla BanjanovićMehmedović
28
14
Usporedbe
 Metodologija:
 Neuronske mreže
 Fuzzy teorija
 Snaga:
 Učenje i
adaptacija
 Prezentacija
znanja sa if-then
 Genetički algortmi
pravilima
 Sistemski slučajni
 Konvencionalna
pristup
vještačka
inteligencija
 Simbolička
manipulacija
INTELIGENTNO
Copyright: Lejla Banjanović29
UPRAVLJANJE
Mehmedović
Robotski sistemi
 Robotika je inžinjerska nauka i
tehnologija robota, koja izučava
dizajn, proizvodnju, aplikaciju i
strukturnu formu robota.
INTELIGENTNO
UPRAVLJANJE
Copyright: Lejla BanjanovićMehmedović
30
15
“Generacije robota"
 Uveo prof. Moravec (1997.) robotskoj
tehnologija koja obuhvata široku lepezu
tehnologija,
istraživanja u vještačkoj inteligenciji, ići će kroz
slijedeće korake.
 Prva generacija će doseći nivo inteligencije
guštera oko 2010 godine,
 druga generacija će imati sposobnosti učenja i
pojavit
p
j
će se 2020. sa inteligencijom
g
j
miša,
 treća sa inteligencijom majmuna.
 četvrtu generaciju robota, prof. Moravec
prediktuje da će imati ljudsku inteligenciju oko
2040-2050.
INTELIGENTNO
UPRAVLJANJE
Copyright: Lejla BanjanovićMehmedović
31
Nanorobotika
 Istražuje robote čije su
dimenzije izražene u
nanometrima
 Tzv. nanoroboti ili nani-ji,
se konstruišu iz
molekularnih spojeva.
 Njihov princip rada za
sobom povlači i posebne,
neslučene forme vještačke
inteligencije.
INTELIGENTNO
UPRAVLJANJE
Copyright: Lejla BanjanovićMehmedović
32
16
Download

Uvod u inteligentno upravljanje - Vanr.prof.dr. Lejla Banjanović