Продукционная модель деятельности менеджера по подбору кадров

Продукционная модель в силу своей простоты получила наиболее широкое распространение. В этой модели знания представляются в виде совокупности правил типа «ЕСЛИ-ТО». Системы обработки знаний, использующие такое представление, получили название продукционных систем. В состав ЭС продукционного типа входят база правил (знаний), рабочая память и интерпретатор правил (решатель), реализующий определенный механизм логического вывода. Любое продукционное правило, содержащееся в БЗ, состоит из двух частей: антецендента и консеквента. Антецедент представляет собой посылку правила (условную часть) и состоит из элементарных предложений, соединенных логическими связками И, ИЛИ. Консеквент (заключение) включает одно или несколько предложений, которые выражают либо некоторый факт, либо указание на определенное действие, подлежащее исполнению. Продукционные правила принято записывать в виде антецедент-консеквент.

Составим продукционные правила базы знаний для автоматизированного рабочего места менеджера по подбору кадров (таблица 3).

Таблица 3 – Продукционные правила для АРМ менеджера по подбору кадров

Продолжение таблицы 3 - Продукционные правила для АРМ менеджера по подбору кадров

Продолжение таблицы 3 - Продукционные правила для АРМ менеджера по подбору кадров

Продолжение таблицы 3 - Продукционные правила для АРМ менеджера по подбору кадров

    Существуют два типа продукционных систем – с прямыми и обратными выводами. Прямые выводы реализуют стратегию «от фактов к заключениям». При обратных выводах выдвигаются гипотезы вероятностных заключений, которые могут быть подтверждены или опровергнуты на основании фактов, поступающих в рабочую память. Существуют также системы с двунаправленными выводами.

Основные достоинства продукционных систем связаны с простотой представления знаний и организации логического вывода. К недостаткам систем продукций можно отнести следующее:

· Отличие от структур знаний, свойственных человеку;

· Неясность взаимных отношений правил;

· Сложность оценки целостного образа знаний;

· Низкая эффективность обработки знаний.

При разработке небольших систем (десятки правил) проявляются в основном положительные стороны систем продукций, однако при увеличении объёма знаний более заметными становятся слабые стороны.

Продукционная модель понятна и разборчива. Ее ценность в высокой модульности, легкость внесения дополнений и изменений. Хорошо представлен механизм логического ввода.