XLVIII KONFERENCJA NAUKOWA
KOMITETU INŻYNIERII L
DOWEJ I WODNEJ PAN
I KOMITETU NAUKI PZITB
Opole  Krynica 2002
Janusz SZELKA1
Zbigniew WRONA2
TWORZENIE WIEDZY EKSPERCKIEJ
W ZAKRESIE BUDOWY MOSTÓW
1. Możliwości wykorzystania systemó w informatycznych
do wspomagania procesu budowy
Budowa przepraw mostowych to przedsięwzięcie złożone technicznie i organizacyjnie,
często realizowane w warunkach istotnych ograniczeń czasowych. Skomplikowany proces
decyzyjny, uwzględniający liczne warunki początkowe i brzegowe realizowany jest
najczęściej w oparciu o wiedzę i doświadczenie decydenta. Rzadko istnieje możliwość
skonsultowania wypracowanych decyzji z ekspertami czy zasięgnięcia ich porady.
Systematycznie wzrastająca dostępność sprzętu i coraz szersza oferta w zakresie oprog-
ramowania komputerowego sprawiają, że coraz powszechniejszym staje się zjawisko informaty-
cznego wspomagania procesów podejmowania decyzji w różnych dziedzinach działalności ludz-
kiej. Zakres, jak również jakość wspomagania bywają w praktyce bardzo zróżnicowane (rys. 1).
Systemy z bazą wiedzy
Systemy wspomagania decyzji
Hurtownie danych
Systemy baz danych
BAZA DANYCH
+ MECHANIZMY AGREGACJI
+ ROZBUDOWANY J
ZYK ZAPYTAC

+ ALGORYTMY DECYZYJNE
+ BAZA WIEDZY (FAKTY I REGUA
Y)
Rys. 1. Systemy wykorzystywane do wspomagania procesów decyzyjnych
1
Dr hab. inż., prof. WSO, Wyższa Szkoła Oficerska im. T. Kościuszki we Wrocławiu
2
Dr inż., Wyższa Szkoła Zarządzania  Edukacja we Wrocławiu
358
Do najmniej zaawansowanych technologicznie, ale jednocześnie najbardziej
rozpowszechnionych (dostępnych) systemów, które wykorzystuje się przy podejmowaniu
decyzji, można zaliczyć systemy baz danych (DBS). Oferują one możliwość zorganizo-
wanego przechowywania dużych ilości powiązanych ze sobą danych z wybranej dziedziny
(np. katalogowych, normatywnych), pozwalają na ich sprawne wyszukiwanie według
różnorodnych kryteriów oraz umożliwiają wykonywanie przekształceń (np. numerycznych)
na całych zestawach danych. Systemy baz danych nie oferują jednak żadnych mechanizmów
wspomagających sam proces podejmowania decyzji, a jedynie usprawniają proces dotarcia
do informacji niezbędnych przy podejmowaniu decyzji.
Inną grupą aplikacji, wykorzystywanych w procesach decyzyjnych są systemy zwane
hurtowniami danych (rys. 2). Posiadają one rozbudowane możliwości w zakresie agregowa-
nia danych operacyjnych, co umożliwia obserwowanie prawidłowości, zależności czy
trendów. Podobnie jednak, jak w przypadku systemów baz danych, hurtownie danych nie
posiadają mechanizmów generowania decyzji, które można byłyby uznać za najkorzyst-
niejsze przy znanych ograniczeniach.
OPERACYJNA BD 1
ope
OPERACYJNA BD 2
OPERACYJNA BD N
Rys. 2. Model funkcjonowania hurtowni danych
Propozycje decyzji oferowane są natomiast przez aplikacje zwane systemami
wspomagania decyzji (DSS), które wykorzystują do tego celu wbudowane algorytmy
decyzyjne. Korzystanie przy wypracowywaniu decyzji ze stałych algorytmów postępowania
ogranicza zastosowanie tych systemów jedynie do zadań, dla których zostały opracowane
(np. sterowanie zapasami, zadania transportowe).
Najbardziej zaawansowanymi technologicznie i jednocześnie wszechstronnymi syste-
mami z grupy aplikacji wspomagających decyzje są systemy sztucznej inteligencji.
Praktyczne zastosowanie znajdują tutaj głównie systemy eksperckie (systemy z bazą wiedzy)
oraz aplikacje działające w oparciu o sieci neuronowe.
Każdą w wymienionych wyżej grup oprogramowania wspomagającego działania
decydenta można zastosować do wspierania procesu decyzyjnego w zakresie budowy
przepraw mostowych. Zakres i jakość wspomagania decyzji jest przy tym dla poszcze-
gólnych grup systemów znacząco zróżnicowana. Systemy baz danych oraz hurtownie danych
mogą służyć jedynie jako mechanizmy dostępu do dużych zbiorów danych, umożliwiając ich
sprawne wyszukiwanie oraz szybkie przekształcenia. Biorąc pod uwagę złożoność
przedsięwzięć decyzyjnych, podejmowanych w trakcie budowy przepraw mostowych,
należy je uznać za narzędzia dość słabe.
Tych ograniczeń nie posiadają systemy typu DSS, jednak możliwości ich
wykorzystania także należy uznać za ograniczone. Wynika to z ich małej elastyczności.
WIELKOŚCI
ZAGREGOWANE
MECHANIZMY
ROZBUDOWANY
STANDARYZACJI
SYSTEM ZAPYTAC

 359
Zaszyte na stałe w kodzie oprogramowania algorytmy postępowania nie stanowią dobrego
rozwiązania dla wspomagania przedsięwzięć związanych z budową (czy odbudową)
obiektów inżynieryjnych.
Uwzględniając specyfikę poszczególnych systemów, za najbardziej użyteczne dla
omawianych przedsięwzięć należy uznać systemy z bazą wiedzy. Ich specyficzna budowa, a
zwłaszcza oddzielenie modułu wnioskowania i kontroli od modułu zawierającego wiedzę
umożliwia ich wykorzystanie do rozwiązywania problemów słabo ustrukturalizowanych oraz
nienumerycznych. Dzięki odwzorowaniu rzeczywistych procesów wnioskowania możliwe
jest wykorzystywanie metod heurystycznych.
W praktyce stosuje się dwa typy systemów z bazą wiedzy. Pierwszy jest kompleksową
aplikacją obejmującą bazę wiedzy, mechanizm wnioskowania, mechanizm objaś niający oraz
moduł komunikacji z użytkownikiem. Tego typu systemy wykonuje się do rozwiązywania
określonych grup problemów (jednorodnego) typu, kiedy nie przewiduje się zmiany
dziedziny problemu. Często jednak istnieje potrzeba generowania ekspertyz dotyczących
różnych sytuacji decyzyjnych. Najkorzystniejszym rozwiązaniem w takim przypadku jest
zastosowanie systemu umożliwiającego realizację procesu wnioskowania w oparciu o
wybrany zbiór wiedzy dziedzinowej. Tego typu systemy eksperckie, nazywane systemami
szkieletowymi, posiadają wbudowane wszystkie moduły typowego systemu eksperckiego
(w tym również mechanizm wnioskowania) z wyjątkiem bazy wiedzy, którą tworzy się jako
zewnętrzny obiekt, umożliwiający rozwiązanie określonego problemu decyzyjnego. Jedynie
zawartość bazy wiedzy decyduje o dziedzinie i zakresie rozwiązywanego problemu.
Na poprzedniej konferencji KRYNICA 2001 przedstawiono budowę mostów w zapisie
obiektowym [1], natomiast w tym referacie autorzy prezentują przykład wykorzystania
systemu szkieletowego PC-SHELL do tworzenia bazy wiedzy dotyczącej montażu
konstrukcji przęsłowej mostu składanego DMS-65 (p. 2) oraz propozycję komputerowego
wspomagania budowy (planowania, projektowania) przepraw mostowych (p. 3).
2. Tworzenie bazy wiedzy z budowy mostów za pomocą systemu szkieletowego
PC-SHELL
Szkieletowe systemy eksperckie należy uznać za szczególnie przydatne między innymi do
wspomagania decyzji związanych z budową obiektów inżynieryjnych, w tym również  bu-
dową mostów. Konieczność korzystania w procesie decyzyjnym z wielu uzupełniających się
lub niezależnych zbiorów wiedzy, łatwość uaktualniania wiedzy oraz tworzenia nowych
zbiorów przemawia za stosowaniem tego typu systemów do wspomagania decyzji w zakresie
budowy przepraw mostowych.
Przykładem systemu szkieletowego, który w sformalizowanym procesie wniosko-
wania pozwala wykorzystywać różnorodne z
ródła wiedzy jest system PC-SHELL 3,0
firmy AITECH. System ten wykorzystywany jest także przy tworzeniu bazy wiedzy
z zakresu odbudowy dróg i mostów w opracowywanym aktualnie przez autorów grancie
z KBN [2].
Tworzona przez inżyniera wiedzy baza wiedzy dziedzinowej powinna mieć określoną
strukturę i postać sformalizowanego zapisu. Wyróżnia się pięć zasadniczych bloków w
zbiorze opisu wiedzy: blok opisu z
ródeł, faset, reguł, faktów oraz blok sterowania.
Do rozwiązywania problemów system może wykorzystywać wiele heterogenicznych
z
ródeł wiedzy (bazy wiedzy [kb], sieci neuronowe [nn], bazy danych [db]). Nazwy
poszczególnych z
ródeł oraz specyfikacje ich właściwości umieszczone są w bloku opisu
z
ródeł. Przykładową postać opisu z
ródeł przedstawia fragment kodu, zaprezentowanego
poniżej.
360
sources
Ocena stanu technicznego:
type kb
file  C:\\mosty\\ocena_stanu.zw
Budowa mostu
type kb
file  C:\\mosty\\budowa.zw
end;
Specyfikowanie bloku z
ródeł wymagane jest tylko w przypadku korzystania ze z
ródeł
zewnętrznych. Jeśli zbiór reguł umieszczany jest jako z
ródło wewnętrzne  blok ten jest pomijany.
Deklaracje atrybutów używanych w bazie wiedzy zapisane są w bloku faset. Zawiera
on opis obiektów o charakterze globalnym oraz definicje faset  lokalnych . Przykładowy
blok opisu faset dla problemu montażu konstrukcji przęsłowej przedstawiono ponizej.
fasets
single yes;
montaż;
liczba_dz
wigów:
query  PODAJ LICZB
Dy
WIGÓ W:
val oneof { brak ,  jeden ,  co_najmniej_jeden , ponad_jeden };
montaż przedziałami:
ask yes;
montaż blokami:
ask yes;
montaż_pojedynczymi_elementami:
ask yes;
end;
PC-Shell jest systemem regułowym, co oznacza, że porcje wiedzy o charakterze
heurystycznym są kodowane za pomocą reguł i faktów.
Wiedzę o charakterze faktograficznym zapisuje się w bloku opisu faktów. Dane
umieszczane w tym bloku najczęściej mają charakter wielkości stałych, wykorzystywanych
jako parametry dla bazy wiedzy. Sposobem reprezentacji faktów jest trójka obiekt  atrybut -
wartość (O, A, W), bez możliwości umieszczania w zapisie zmiennych. Zbiór faktów nie jest
wymaganym blokiem dziedzinowej bazy wiedzy.
Przykład:
facts
Materiał przęsła (most X) = stal
end;
Zasadnicze znaczenie dla poprawności i kompletności procesu wnioskowania należy
przypisać blokowi reguł. Dziedzinowa niezależność formalizmu reguł umożliwia zapis
wiedzy z dowolnej dziedziny. Składnia reguł obejmuje konkluzję oraz część warunkową.
Ostateczna postać zbioru reguł uzyskiwana jest jako wynik kilku etapów postępowania. Etap
pierwszy obejmuje pozyskanie wiedzy od ekspertów (w wyniku dialogu) i zapisanie jej w
języku naturalnym. Kolejnym krokiem jest wstępna formalizacja wiedzy, dokonywana przy
użyciu diagramów decyzyjnych tablic analiz, map problemu lub innych technik. Istotę
wstępnego formalizowania wiedzy przedstawia rys. 3.
 361
N
T ą
z

T
ł
N
ę
ż ł
N
z

T
N
ż
N
T
z

T
ł
ż ł
Ż
W
ą z

A
R
ż
U
N ż
K
z

I
z

ż
ł
Ś
ę
Rys. 3. Wstępna formalizacja wiedzy w zakresie konstrukcji przęsłowej DMS-65 w postaci
a) diagramu, b) tablicy decyzyjnej
362
Ostatni etap tworzenia dziedzinowej bazy wiedzy polega na przekształceniu wiedzy
wstępnie sformalizowanej w zbiór reguł decyzyjnych o postaci: konkluzja if war1&
war2& war3.
Do budowy złożonych warunków logicznych można używać operacji iloczynu
logicznego, reprezentowanej przez symbole:  ,  lub  &  , sumy logicznej   |  oraz
negacji   NOT .
Ostatecznej formalizacji wiedzy dla rozpatrywanego przypadku można dokonać,
tworząc następujący zbiór reguł decyzyjnych:
rules
montaż= zakaz montażu if
montaż_przedziałami,
(liczba_dzwigów= brak |liczba_dzwigów= jeden );
montaż= montaż przedziałami if
montaż_przedziałami,
liczba_dzwigów= ponad_jeden ;
montaż= montaż_blokami if
montaż_blokami,
not montaż_przedziałami,
(liczba_dzwigów= co_najmniej_jeden |
liczba_dzwigów= ponad_jeden );
montaż= tylko elementy dolneego piętra if
not montaż_przedziałami,
not montaż blokami,
montaż_pojedynczymi_elementami,
liczba_dzwigów=ponad_jeden;
end;
Pozyskanie i formalne zapisanie wiedzy realizowane jest przez inżyniera wiedzy.
Regułowy sposób jej kodowania wydaje się jednak tak przejrzysty, że w praktyce bazy
wiedzy mogą tworzyć osoby nie będące specjalistami w dziedzinie inżynierii wiedzy.
Zasady sterowania działaniem aplikacji określone są w bloku sterowania. Zawiera
on deklaracje zmiennych oraz ciąg instrukcji programowych zapisanych w postaci
proceduralnej.
control
setSysText (problem,  [2Sposób montażu );
run;
setAppWinTitle( SPOSÓ B MONTAŻU );
menu  problem
1.  sposób montażu
2.  wyjście
case 1:
goal( montaż=X );
delNewFacts;
case 2:
exit;
end;
end;
 363
Korzystając z faktów wprowadzonych do systemu przez inżyniera wiedzy oraz zbioru
reguł decyzyjnych system przy użyciu mechanizmu wnioskowania wypracowuje decyzję
(konkluzję). Raport systemu obejmuje również uzasadnianie wypracowanej konkluzji
poprzez pokazanie sekwencji reguł oraz faktów, wykorzystanych w procesie wnioskowania.
Przykładowy raport systemu PC-SHELL dla rozpatrywanego wyżej przypadku może
wyglądać następująco:
KONKLUZJA: montaż =  montaż blokami KONKLUZJA: montaż =  zakaz montażu
3: montaż =  montaż blokami JEŚLI 1: montaż =  zakaz montażu JEŚLI
montaż_blokami i montaż_przedziałami i
NIE montaż_przedziałami i (liczba dz
wigów =  brak lub
(liczba dzwigów = Liczba dz
wigów =  jeden ):
 co_najmniej_jeden lub
liczba_dzwigów =  ponad_jeden );
6* Fakt: montaż_blokami 22* Fakt: montaż_przedziałami
5* Fakt: NIE montaż_przedziałami 23* Fakt: liczba_dz
wigów = jeden
7* Fakt: liczba dzwigów =
 co_najmniej_jeden
3. Wspomaganie komputerowe planowania przepraw
3.1. Dane do bazy wiedzy
1. W zakresie sprzętu: (typ sprzętu jakim dysponuje wykonawca, ilość kompletów sprzętu
w dyspozycji, % sprawności).
2. Założenia sytuacyjne: (pora roku, pora dnia, warunki pogodowe - sprzyjające lub nie).
3. Sytuacja bojowo  eksploatacyjna: (odległości od miejsca przeprawy, prędkość
przemarszu wojsk - ugrupowanie bojowe, czas przygotowania brzegów do rozpoczęcia
przeprawy, prognozowane straty w sprzęcie przeprawowym).
4. Dane dotyczące przeszkody wodnej  meldunek z rozpoznania rejonu przeprawy:
(szerokość, głębokość, prędkość prądu wody, grunt dna i brzegów, profil przeszkody
wodnej i brzegów).
5. Określenie zadania: (zadany rodzaj przeprawy  promowa, mostowa, kombinowana,
zadana nośność układu konstrukcyjnego, kalkulacja czasu manewru sprzętem przepra-
wowym, przejście na przeprawę zapasową).
3.2. Metawiedza (w pamięci komputera)
1. Ogólny opis i przeznaczenie sprzętu przeprawowo  mostowego
2. Parametry techniczne sprzętu: (skład zestawu, gabaryty elementów podstawowych,
materiały konstrukcyjne, ciężar jednostkowy, baza transportowa).
3. Charakterystyka obsługowa: (elementarny zespół obsługowy podczas budowy, obsługa
techniczna sprzętu).
3.3. Wyniki na wyjściu
1. Typ użytego sprzętu.
2. Rodzaj przeprawy (mostowa, promowa, kombinowana).
364
3. Rodzaj układu konstrukcyjnego.
4. Długość układu konstrukcyjnego.
5. Nośność dla pojazdów kołowych i gąsienicowych.
6. Skrajna użytkowa.
7. Czas realizacji przeprawy.
8. Przepustowość układu konstrukcyjnego dla kolumn pojazdów: (gąsienicowych,
kołowych, mieszanych).
9. Maksymalna prędkość wody przy jakiej może być stosowany dany układ konstrukcyjny.
10. Kalkulacja czasu manewru sprzętem przeprawowo  mostowym na kolejne miejsce.
11. Miejsce pozyskiwania sprzętu (jaki sprzęt, ile sprzętu, odległość od miejsca budowy).
Literatura
[1] SZELKA J., Metoda obiektowa w projektowaniu mostów, XLVII Konferencja Naukowa
 KRYNICA 2001 , T. 3, s. 341-349.
[2] Projekt badawczy KBN nr 0 T00A 00005 19, Akwizycja wiedzy w systemach eksperckich
wspomagających odbudowę tymczasową dróg i mostów zniszczonych przez falę powo-
dziową, Warszawa 2000.
EXPERT KNOWLEDGE CREATION IN THE BRIDGE BUILDING
Summary
Complicated decision undertaking with many conditions and restrictions (included time)
which we meet during engineering objects building is more often realize using computer
technologies.
Shell expert system PC-SHELL with connecting inference engine conforming to
assisting of bay construction of heavy Girder Bridge DMS-65 assembly was justified in this
paper. The application building is limited to making the knowledge base of system (source of
knowledge) which can describe the problem space as a sequence of motion rule. This
solution is possible to modification and undertaking can be realized by a domain expert that
simultaneously performs the function of knowledge engineer. At the end of this paper the
proposition of the water crossing planning assisting by computers was described.