3.5. Поиск решений в системах продукций
Поиск решений в системах продукций наталкивается на проблемы выбора правил из конфликтного множества, как это указывалось в предыдущей лекции. Различные варианты решения этой проблемы рассмотрим на примере ЭСО CLIPS, на которой нам предстоит в 7 лекции разработать исследовательский прототип ЭС. Правила в ЭС, кроме фактора уверенности эксперта, имеют приоритет выполнения (salience). Конфликтное множество (КМ) - это список всех правил, имеющих удовлетворенные условия при некотором, текущем состоянии списка фактов и объектов и которые еще не были выполнены. Как отмечалось ранее, конфликтное множество это простейшая база целей. Когда активизируется новое правило с определенным приоритетом, оно помещается в список правил КМ ниже всех правил с большим приоритетом и выше всех правил с меньшим приоритетом. Правила с высшим приоритетом выполняются в первую очередь. Среди правил с одинаковым приоритетом используется определенная стратегия.
CLIPS поддерживает семь стратегий разрешения конфликтов.
Стратегияглубины (depth strategy) является стратегией по умолчанию (default strategy) в CLIPS. Только что активизированное правило помещается поверх всех правил с таким же приоритетом. Это позволяет реализовать поиск в глубину.
Стратегияширины (breadth strategy) - только что активизированное правило помещается ниже всех правил с таким же приоритетом. Это, в свою очередь, реализует поиск в ширину.
LEX стратегия - активация правила, выполненная более новыми образцами (фактами), располагается перед активацией, осуществленной более поздними образцами. Например, как это указано в табл.3.3.
MEA стратегия - сортировка образцов не производится, а осуществляется только упорядочение правил по первым образцам, как это показано в столбце 3 таблица 3.3.
Таблица 3.3. Результаты применения LEX и MEA стратегий | ||
Исходный набор правил | Правила, отсортированные LEX | Правила, отсортированные MEA |
rule-6: f-1,f-4 | rule-6: f-4,f-1 | rule-2: f-3,f-1 |
rule-5: f-1,f-2,f-3 | rule-5: f-3,f-2,f-1 | rule-3: f-2,f-1 |
rule-1: f-1,f-2,f-3 | rule-1: f-3,f-2,f-1 | rule-6: f-1,f-4 |
rule-2: f-3,f-1 | rule-2: f-3,f-1 | rule-5: f-1,f-2,f-3 |
rule-4: f-1,f-2 | rule-4: f-2,f-1 | rule-1: f-1,f-2,f-3 |
rule-3: f-2,f-1 | rule-3: f-2,f-1 | rule-4: f-1,f-2 |
Стратегияупрощения (simplicity strategy) - среди всех правил с одинаковым приоритетом только что активизированное правило располагается выше всех правил с равной или большей определенностью (specificity). Определенность правила задается количеством сопоставлений в левой части правил плюс количество вызовов функций. Логические функции не увеличивают определенность правила.
Стратегияусложнения (complexity strategy) - среди всех правил с одинаковым приоритетом только что активизированное правило располагается выше всех правил с равной или большей определенностью.
Случайная стратегия (random strategy) - каждой активации назначается случайное число, которое используется для определения местоположения среди активаций с определенным приоритетом.
Подход на основе стратегий поиска решений в продукционных ЭС известен достаточно давно. Весьма популярная в начале 90-х годов ЭСО GURU (ИНТЕР-ЭКСПЕРТ) также использовала подобные механизмы управления стратегиями поиска. Возможность смены стратегии в ходе решения задачи программным образом и накопление опыта, какие стратегии дают лучшие результаты для определенных классов задач, позволяет получить эффективные механизмы поиска решений в СПЗ на основе продукций.
Завершая данную лекцию, следует отметить, что существуют различные методы поиска решений в семантических сетях, например, метод обхода семантической сети - мультипарсинг. Данный метод оригинален тем, что позволяет параллельно "вести" по графу несколько маркеров и, тем самым, распараллеливать процесс поиска информации в семантической сети, что увеличивает скорость поиска. Эти методы используются, как правило, при представлении текста в виде объектно-ориентированной семантической сети и в данной лекции не рассматриваются.
Поиск в сетях фреймов, основанный на прецедентах вывод (Case-based Reasoning - CBR), правдоподобные рассуждения (plausible reasoning), методы поиска на основе нечеткой логики и другие методы поиска решений ИИ в данной лекции также не рассматриваются из-за ограничений на объем данного учебного пособия. Читателю рекомендуется обратиться к соответствующей литературе [49], [50], [51], [52], [53].
- Интеллектуальные информационные системы
- 230201 - Информационные системы и технологии
- 080801 - Прикладная информатика в экономике
- Оглавление
- 1. Введение в интеллектуальные информационные системы
- 1.1. Предмет исследования искусственного интеллекта
- 1.2. Определение иис
- 1.3. Искусственный интеллект и интеллектуальное поведение
- 1.4. Определения, используемые в дисциплине иис
- 1.5. Исторический обзор работ в области ии
- Доказательство теорем.
- Распознавание изображений.
- Экспертные системы.
- Машинный перевод и понимание текстов на естественном языке.
- Игровые программы.
- Машинное творчество.
- 1.6. Кратко о развитии робототехники
- 1.7. Области коммерческого использования искусственного интеллекта
- 1.8. Иис других типов
- 1.9. Интеллектуальные агенты
- 1.10. Примеры иис
- 2. Системы представления знаний
- 2.1. Фреймы
- 2.2. Исчисления предикатов
- 2.3. Системы продукций
- 2.4. Семантические сети
- 2.5. Нечеткая логика
- 3. Методы поиска решений
- 3.1. Методы поиска решений в пространстве
- 3.2. Алгоритмы эвристического поиска
- Алгоритм наискорейшего спуска по дереву решений
- Алгоритм оценочных (штрафных) функций
- Алгоритм минимакса
- Альфа-бета-процедура
- 3.3. Методы поиска решений на основе исчисления предикатов
- 3.4. Задачи планирования последовательности действий
- 3.5. Поиск решений в системах продукций
- 4. Распознавание изображений
- 4.1. Общая характеристика задач распознавания образов и их типы.
- 4.2. Основы теории анализа и распознавания изображений.
- 4.2. Распознавание по методу аналогий.
- 4.3. Актуальные задачи распознавания
- 5. Общение с эвм на естественном языке. Системы речевого общения
- 5.1. Проблемы понимания естественного языка
- 5.2. Анализ текстов на естественном языке
- Морфологический анализ
- Синтаксический анализ
- Семантическая интерпретация
- Проблемный анализ
- 5.3. Системы речевого общения
- 6. Методология построения экспертных систем
- 6.1. Экспертные системы: Определения
- 6.2. Основные компоненты эс
- 6.3. Типы решаемых задач эс:
- 6.4. Ограничения и недостатки эс:
- 6.5. Обобщенная схема эс
- 6.6. Экспертные системы: классификация
- 6.7. Трудности при разработке экспертных систем
- 6.8. Методология построения экспертных систем
- 6.9. Примеры экспертных систем
- 7. Практическая разработка экспертных систем в среде clips
- 7.1 Постановка задачи
- 7.2. Основы программирования в системе clips
- 7.3. Программирование в clips экспертной системы управления технологическим процессом