Введение
ГЛАВА 1. Обзор современного состояния предметной области
1.1. Постановка задач Искусственного Интеллекта при логико-предметном подходе 23
1.2. Обратный метод С.Ю. Маслова для решения задач логико-предметного распознавания образов 27
Общая схема обратного метода 28
1.3. Алгоритмы Муравья 36
1.4. Параллельные вычисления 38
1.5. Совместное применение идей муравьиных алгоритмов и параллельных вычислений 40
1.6. Понятие неполной выводимости предикатных формул 41
ГЛАВА 2. Адаптация обратного метода маслова решения задач логико-предметного распознавания образов 42
2.1. Формулировка обратного метода для решения задач логико-предметного распознавания образов 42
2.2. Алгоритм IMA (InverseMethodAlgorithm), использующий тактику обратного метода 47
Алгоритм IMA (Inverse Method Algorithm) 50
2.3. Оценка числа шагов работы алгоритма IMA 53
ГЛАВА 3. Алгоритм, основанный на применении обратного метода, муравьиных тактик и параллельных вычислений 58
3.1. Применение идей муравьиных алгоритмов и параллельных вычислений для решения задач логико-предметного распознавания образов 58
3.2. Оценка числа шагов работы алгоритма IAPTA 63
ГЛАВА 4. Выделение максимальной общей предикатной подформулы с помощью обратного метода маслова 69
4.1. Использование обратного метода для решения задачи выделения максимальной общей подформулы 69
4.2. Алгоритм PHIAPTA (PartialHatchabilityInverseAntParallelTacticAlgorithm) выделения максимальной общей подформулы 69
4.3. Оценка числа шагов работы алгоритма PHIAPTA. 74
Заключение 78
Литература 80
