116. Обратная цепочка рассуждений. Дерево решений. База знаний. Обобщенный алгоритм работы.

Разработка базы знаний: дерево решений

Прежде всего поставим задачу, для решения которой будет разрабатываться экспертная система. Представим ситуацию: к директору крупной технической фирмы пришел человек, желающий устроится на работу. Директор располагает сведениями о его квалификации, о потребностях фирмы в специалистах и общем положении дел в фирме. Ему нужно решить, какую должность в фирме может занять посетитель.

Поскольку в задаче надо выбрать один из нескольких возможных вариантов (должностей), для ее решения можно воспользоваться обратной цепочкой рассуждений. Директору необходимо задать посетителю такие вопросы, ответы на которые дадут возможность сделать правильный выбор.

Для описания подобных задач обычно используются диаграммы, которые называются деревьями решений.

На рисунке 2 показано дерево решений для примера с приемом на работу. Видно, что диаграмма состоит из кружков и прямоугольников, которые называются вершинами. Каждой вершине присваивается номер. На вершины можно ссылаться по этим номерам. Линии, соединяющие вершины, называются дугами или ветвями. Кружки, содержащие вопросы, называются вершинами решений. Прямоугольники содержат цели диаграммы и означают логические выводы. Линии показывают направление диаграммы. Многие вершины имеют сразу по несколько ветвей, связывающих их с другими вершинами. Выбор выходящей из вершины ветви определяется проверкой условия, содержащегося в вершине.

Рисунок 2 - Дерево решений для выбора должности

Структура БЗ

При организации БЗ исходит из характера информации, которую она должна содержать:

факты, данные, которые являются быстроизменяющейся информацией.

Другой тип информации – это модели знаний, которые меняются реже данных.

Правила несут в себе содержательные сведения об объекте из-за этого структура БЗ можно организовать в виде 2-х остальных подбаз:

Базе правил (БП) и БД.

Кроме знаний о предметной области БЗ должны храниться и другие типы знаний:

модель мира, система ИИ, знания о пользователе, цели и.т.д.

БМЗ – блок метазнаний

Системы искусственного интеллекта, построены на основе прагматичного направления разделяется:

1.Интелектуальноинформационно поисковые системы обеспечивающие в процессе диалога, во взаимодействия пользователей с базами данных значений на профессиональном языке пользователей.

2.Расчетно логич системы

3.Экспертные системы

117. Общие методы поиска решений в пространстве состояний.

Методы перебора:

Принятие решений в системе искусственного интеллекта можно определить как проблему поиска, где искомое решение-это цель поиска, а множество возможных путей достижения цели представляет собой пространство поиска или пространство состояний, тогда поиск решений в пространстве состояний состоит в определении последовательности оператора, которое преобразует начальное исходное состояние в целевое. Можно использовать граф. В данном случае граф представляет собой множество вершин, соединенных друг с другом дугами. Если дуги направлены от одного элемента к другому, то граф направленный.

Вершина этого графа соответствует набор текущих баз данных, характеризующих состояния, а дугам правила. Если дуга исходит из вершины Р1 в вершины Р2, Р1-родитель, Р2-приемник.

Частным случаем графа является дерево-это ориентированный граф в котором в каждую вершину входит только одна дуга, т.е. каждая вершина имеет не более одного родителя. Можно говорить о корневой и кольцевой вершине и о глубине вершин. Задача поиска в данном случае описывается с помощью понятия теории графов, задается начальная вершина, т.е. исходное состояние и множество целевых вершин. Для построения пространства состояний используются операторы последовательно, начиная с корня к вершинам дерева применяется оператор для определения вершин приемников. Процесс применения соответствующих операторов называется раскрытие вершины.

Получаемые вершины приемники проверяются не являются ли они целевыми, после этого переходят к раскрытию вершин следующего уровня, к которым нельзя применять операторы-они называются терминальными, но и процесс раскрытия вершин графа продолжается до тех пор пока не будут получены целевые или термин.вершины.

Эвристические методы поиска: их возможно использовать, когда располагают некоторыми правилами, которые позволяют сокращать объем просматриваемых вариант решений.

Эвристическая информация рассматривают на опыте, на здравых смыслах. При использовании эвристического метода открытие вершины стремятся упорядочить т.о. чтобы процесс поиска распространялся в наиболее перспективном направлении. Для определения направления поиска используется мера характеризующая перспективные пути, где находятся.