Актуальность темы. Верятностные графические модели являются одним из направалений современной информатики [6, 15, 16]. К ним, в частности, относятся марковские сети, байесовские сети доверия и алгебрические байесовские сети [2, 3, 11]. Последние представлют собой ненаправленные графы с идеалами конъюнктов в узлах. Им приписывается скалярные или интервальные оценки вероятности. Также в алгебраических байесовских сетях есть понятие фрагмента знаний — более мелкой структурной единицы, которая введена для более удобной и оптимальной работы с сетью.
Впервые понятие алгебраических байесовских сетей было введено в 1993 году. С тех пор идёт развитие данной теории. В 2009 году была разработана java-библиотека AlgBN Modeller j.v.01[9] для работы с алгебраическими байесовскими сетями, позволяющая хранить фрагменты знаний и переходить от одних к другим. Дальнейшим развитием данного проекта были надстройки Algebraic Bayesian Networks Inferrer и Algebraic Bayesian Networks Propagator[7, 8], в которых реализована поддержка непротиворечивости фрагмента знаний, локальный априорный и апостериорный выводы, некоторые виды глобального логико-вероятностного вывода. В 2011 была реализована Cd—+ библиотека AlgBN KPB Reconciler cpp.v.01[14], также реализующая некоторую функциональность алгебраических байесовских сетей.
В 2016 году была разработана библиотека на языке C#[1, 10], использующая новый матрично-векторный подход. Были реализованы представления фрагментов классов, поддержка локальной непротиворечивости, локальный априорный и апостериорный вывод. Данная работа является прподолжением развития этой библиотеки.
Целью данной работы является доработка и автоматизация алгоритмов поддержки непротиворечивости в алгебраических байесовских сетях. Для достижения поставленной цели были сформулированы следующие задачи:
• автоматизация разбора входной строки, содержащей пропозициональную формулу;
• доработка алгоритмы разбора строки и поддержания непротиворечивости;
• реализация программного представления алгебраической байесовской сети и данных алгоритмов;
• разработка тестов и сопроводающей документации.
Апробация результатов исследования. Результаты исследования были представлены на XX Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям (SCM’2017) и ещё трёх конференциях.
Публикации. По теме выпускной квалификационной работы было подготовлено 6 публикаций, на момент написания 2 из них опублико- ваны[12, 17] и 3 приняты к публикации.
Данная выпускная квалификационная работа бакалавра содержит материалы исследований, частично поддержанных грантом РФФИ 15-01-09001 — «Комбинированный логико-вероятностный графический подход к представлению и обработке систем знаний с неопределенностью: алгебраические байесовские сети и родственные модели».
В ходе данной работы достигнута основная цель — реализованы алгоритмы поддержки непротиворечивости в алгебраических байесовских сетях.
Выполнены поставленные задачи:
• разработан парсер строки;
• реализованы алгоритмы поддержания экстернальной и интерналь- ной непротиворечивости;
• реализована структура классов алгебраической байесовской сети;
• написаны охватывающие весь объём работы тесты, каждый метод имеет документацию.
Результаты вошли в 5 публикаций:
• Харитонов Н.А. Представление пропозициональной формулы в форме СДНФ для оценки вероятности ее истинности. // Материалы 6-й всероссийской научной конференции по проблемам информатики СПИСОК-2016. 26-29 апреля 2016 г. Санкт-Петербург — СПб.: ВВМ, 2016. сс. 574-580
• Харитонов Н.А., Мальчевская Е.А. Локальный априорный вывод в АБС: автоматизация анализа пропозициональной формулы. //Региональная информатика (РИ-2016). Юбилейная XV Санкт- Петербургская международная конференция «Региональная информатика (РИ-2016)». Санкт-Петербург, 26-28 октября 2016 г.: Материалы конференции. СПОИСУ.- СПб, 2016. с. 522
• E. Malchevskaya, N. Kharitonov, A. Zolotin, A. Birillo, Algebraic Bayesian Networks: Probabilistic-Logic Inference Algorithms and Storage Structures //Finnish-Russian University Cooperation in Telecommunications 3-7 april 2017 (in press)
• Харитонов Н.А. Алгоритмы непротиворечивости в алгебраических байесовских сетях Всероссийская научная конференция по проблемам информатики СПИСОК-2017 (в печати)
• N. Kharitonov, A. Tulupyev, A Zolotin Software Implementation of Reconcilation Algorithms in Algebraic Bayesian Networks // International Conference on Soft Computing and Measurements (in press)
Также результаты были представлены на следующих конференциях: СПИСОК-2016, СПИСОК-2017, Региональная информатика, SCM- 2017.
Была подана заявка на регистрацию программы для ЭВМ: Харитонов Н.А, Тулупьев А.Л.Algebraic Bayesian Networks String Parser Version 01 for CSharp (AlgBN StringParser cs.v.01)
Данная выпускная квалификационная работа бакалавра содержит материалы исследований, частично поддержанных грантом РФФИ 15-01-09001 — «Комбинированный логико-вероятностный графический подход к представлению и обработке систем знаний с неопределенностью: алгебраические байесовские сети и родственные модели».
Полученные результаты позволяют продолжить разивитие функциональности библиотеки, реализовать априорный и апостериорный логико-вероятностный выводы в алгебраических байесовских сетях.
