Страница 12

Страница 12: Базы знаний интеллектуальных систем, Автор неизвестен, 2001 читать онлайн, скачать pdf, djvu, fb2 скачать на телефон Учебник для технических вузов по входящим в различные дисциплины вопросам разработки интеллектуальных систем

Стратегии управления выводом

От выбранного метода поиска, то есть стратегии вывода, будет зависеть порядок применения и срабатывания правил. Процедура выбора сводится к определению направления поиска и способа его осуществления. Процедуры, реализующие поиск, обычно «зашиты» в механизм вывода, поэтому в большинстве систем инженеры знаний не имеют к ним доступа и, следовательно, не могут в них ничего изменять по своему желанию. При разработке стратегии управления выводом важно определить два вопроса:

1. Какую точку в пространстве состояний принять в качестве исходной? От выбора этой точки зависит и метод осуществления поиска — в прямом или обратном направлении.

2. Какими методами можно повысить эффективность поиска решения? Эти методы определяются выбранной стратегией перебора — глубину, в ширину, по подзадачам или иначе.

Прямой и обратный вывод

При обратном порядке вывода вначале выдвигается некоторая гипотеза, а затем механизм вывода как бы возвращается назад, переходя к фактам, пытаясь найти те, которые подтверждают гипотезу (рис. 1.5, правая часть). Если она оказалась правильной, то выбирается следующая гипотеза, детализирующая первую и являющаяся по отношению к ней подцелью. Далее отыскиваются факты, подтверждающие истинность подчиненной гипотезы. Вывод такого типа называется управляемым целями, или управляемым консеквентами. Обратный поиск применяется в тех случаях, когда цели известны и их сравнительно немного.

Рис. 1.5. Стратегии вывода

В системах с прямым выводом по известным фактам отыскивается заключение, которое из этих фактов следует (см. рис. 1.5, левая часть). Если такое заключение удается найти, то оно заносится в рабочую память. Прямой вывод часто называют выводом, управляемым данными, или выводом, управляемым антецедентами.

Существуют системы, в которых вывод основывается на сочетании упомянутых выше методов — обратного и ограниченного прямого. Такой комбинированный метод получил название циклического.

Пример 1.5

Имеется фрагмент базы знаний из двух правил:

П1. Если «отдых — летом» и «человек — активный», то «ехать в горы».

П2. Если «любит солнце», то «отдых летом».

Предположим, в систему поступили факты — «человек активный» и «любит солнце».

ПРЯМОЙ ВЫВОД — исходя из фактических данных, получить рекомендацию.

1-й проход.

Шаг 1. Пробуем П1, не работает (не хватает данных «отдых — летом»).

Шаг 2. Ilpo6yeм П2, работает, в базу поступает факт «отдых — летом».

2-й проход.

Шаг 3. Пробуем П1, работает, активируется цель «ехать в горы», которая и выступает как совет, который дает ЭС.

ОБРАТНЫЙВЫВОД — подтвердить выбранную цель при помощи имеющихся правил и данных.

1-й проход.

Шаг 1. Цель — «ехать в горы»: пробуем П1 — данных «отдых — летом» нет, они становятся новой целью и ищется правило, где цель в левой части.

Шаг 2. Цель «отдых — летом»: правило 172 подтверждает цель и активирует ее.

2-й проход.

ШагЗ. Пробуем Ш, подтверждается искомая цель.

Методы поиска в глубину и ширину

В системах, база знаний которых насчитывает сотни правил, желательным является использование стратегии управления выводом, позволяющей минимизировать время поиска решения и тем самым повысить эффективность вывода. К числу таких стратегий относятся: поиск в глубину, поиск в ширину, разбиение на подзадачи и альфа-бета алгоритм [Таунсенд, Фохт, 1991; Уэно, Исидзука, 1989; Справочник по ИИ, 1990].

При поиске в глубину в качестве очередной подцели выбирается та, которая соответствует следующему, более детальному уровню описания задачи. Например, диагностирующая система, сделав на основе известных симптомов предположение о наличии определенного заболевания, будет продолжать запрашивать уточняющие признаки и симптомы этой болезни до тех пор, пока полностью не опровергнет выдвинутую гипотезу.

При поиске в ширину, напротив, система вначале проанализирует все симптомы, находящиеся на одном уровне пространства состояний, даже если они относятся к разным заболеваниям, и лишь затем перейдет к симптомам следующего уровня детальности.

Разбиение на подзадачи — подразумевает выделение подзадач, решение которых рассматривается как достижение промежуточных целей на пути к конечной цели. Примером, подтверждающим эффективность разбиения на подзадачи, является1 поиск неисправностей в компьютере — сначала выявляется отказавшая подсистема (питание, память и т. д.), что значительно сужает пространство поиска. Если удается правильно понять сущность задачи и оптимально разбить ее на систему иерархически связанных целей-подцелей, то можно добиться того, что путь к ее решению в пространстве поиска будет минимален.

Альфа-бета алгоритм позволяет уменьшить пространство состояний путем удаления ветвей, неперспективных для успешного поиска. Поэтому просматриваются только те вершины, в которые можно попасть в результате следующего шага, после чего неперспективные направления исключаются. Альфа-бета алгоритм нашел широкое применение в основном в системах, ориентированных на различные игры, например в шахматных программах.

1.4. Нечеткие знания

Базы знаний интеллектуальных систем

Базы знаний интеллектуальных систем

Обсуждение Базы знаний интеллектуальных систем

Комментарии, рецензии и отзывы

Страница 12: Базы знаний интеллектуальных систем, Автор неизвестен, 2001 читать онлайн, скачать pdf, djvu, fb2 скачать на телефон Учебник для технических вузов по входящим в различные дисциплины вопросам разработки интеллектуальных систем