ГИБРИДНЫЙ БИОИНСПИРИРОВАННЫЙ АЛГОРИТМ ОТОБРАЖЕНИЯ ОНТОЛОГИЙ В ЗАДАЧАХ ИЗВЛЕЧЕНИЯ И УПРАВЛЕНИЯ ЗНАНИЯМИ
Статья посвящена решению задачи отображения онтологических моделей в процессах извлечения и управления знаниями. Актуальность и значимость данной задачи обусловлены необходимостью сохранения достоверности и исключения избыточности знаний при интеграции (объединении) структурированных информационных источников различного происхождения. Близость и непротиворечивость понятийной семантики объединенного ресурса при проводимом отображении является основным критерием эффективности предложенных решений. В статье рассмотрены проблемы выбора соответствующих задаче подходов решения, сохраняющих семантику при отображении концептов. Обоснована стратегия выбора биоинспирированного моделирования. Проанализированы аспекты эффективности применения различных децентрализованных биоинспирированных методов. Определены причины необходимости проведения гибридизации. Предложено решать задачу отображения онтологических моделей с применением биоинспирированного алгоритма, построенного на основе гибридизации оптимизационных механизмов алгоритмов бактериального и кукушкиного поиска. Проведенная гибридизация данных алгоритмов позволила объединить их основные преимущества: последовательный бактериальный поиск, обеспечивающий детальное исследование локальных областей, и значительное число глобальных перемещений агента-кукушки при реализации полетов Леви. Для оценки эффективности предложенного гибридного биоинспирированного алгоритма разработан программный продукт и проведены эксперименты по отображению онтологий разного размера. Каждый концепт любой онтологии имеет определенный набор атрибутов, являющийся семантическим вектором признаков. Степень сходства семантических векторов сравниваемых концептов отображаемых онтологий является критерием их интеграции. Для повышения качества процесса отображения введена новая кодировка решений. Полученные количественные оценки демонстрируют экономию времени при решении задач относительно большой размерности (от 500000 вершин онтографа) не менее 13 %. Временная сложность разработанного гибридного алгоритма составляет O n 2 . Описанные исследования имеют высокий уровень теоретической и практической значимости и напрямую связаны с решением классических задач искусственного интеллекта, направленных на поиск скрытых зависимостей и закономерностей на множестве элементов знаний.