рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

Поиск решений в системах продукций

Поиск решений в системах продукций - Лекция, раздел Образование, Лекция: Методы поиска решений Поиск Решений В Системах Продукций Наталкивается На Проблемы Выбора Правил Из...

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 таблица 3.3 ниже.

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].

 

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Лекция: Методы поиска решений

В лекции рассматриваются методы поиска решений в пространстве состояний процедура BACKTRACK алгоритмы эвристического поиска алгоритм минимакса...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Поиск решений в системах продукций

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Методы поиска решений в пространстве
Методы поиска решений в пространстве состояний начнем рассматривать с простой задачи о миссионерах и людоедах. Три миссионера и три людоеда находятся на левом берегу реки и им нужно переправиться н

Алгоритм наискорейшего спуска по дереву решений
Пример построения более узкого дерева рассмотрим на примере задачи о коммивояжере. Торговец должен побывать в каждом из 5 городов, обозначенных на карте (рис. 3.3).

Алгоритм оценочных (штрафных) функций
Умело подобранные оценочные функции (в некоторых источниках - штрафные функции) могут значительно сократить полный перебор и привести к решению достаточно быстро в сложных задачах. В нашей задаче о

Алгоритм минимакса
В 1945 году Оскар Моргенштерн и Джон фон Нейман предложили метод минимакса, нашедший широкое применение в теории игр. Предположим, что противник использует оценочную функцию (ОФ), совпадающую с наш

Альфа-бета-процедура
Теоретически, это эквивалентная минимаксу процедура, с помощью которой всегда получается такой же результат, но заметно быстрее, так как целые части дерева исключаются без проведения анализа. В осн

Методы поиска решений на основе исчисления предикатов
Семантика исчисления предикатов обеспечивает основу для формализации логического вывода. Возможность логически выводить новые правильные выражения из набора истинных утверждений очень важна. Логиче

Задачи планирования последовательности действий
Многие результаты в области ИИ достигнуты при решении " задач для робота ". Одной из таких простых в постановке и интуитивно понятных задач является задача планирования последовательности

Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Education Insider Sample
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Реклама
Соответствующий теме материал
  • Похожее
  • Популярное
  • Облако тегов
  • Здесь
  • Временно
  • Пусто
Теги