27. Цикл роботи експертної системи.

Інтерпретатор продукций працює циклічно. У кожному циклі він переглядає всі правила, щоб виявити ті, посилки яких збігаються з відомими на даний момент фактами з робочої пам'яті. Після вибору правило спрацьовує, його висновок заноситься в робочу пам'ять, і потім цикл повторюється спочатку. В одному циклі може спрацювати тільки одне правило. Якщо кілька правил успішно зіставлені з фактами, то інтерпретатор робить вибір за певним критерієм єдиного правила, яке спрацьовує в даному циклі. Цикл роботи інтерпретатора схематично представлено на малюнку 4.  Рісунок 4 - Цикл роботи інтерпретатора  Інформація з робочої пам'яті послідовно зіставляється з посилками правил для виявлення успішного зіставлення. Сукупність відібраних правил складає так зване конфліктне безліч. Для вирішення конфлікту інтерпретатор має критерій, за допомогою якого він обирає єдине правило, після чого воно спрацьовує. Це виражається в занесенні фактів, що утворюють висновок правила, в робочу пам'ять або в зміні критерію вибору конфліктуючих правил. Якщо ж на закінчення правила входить назва якого-небудь дії, то воно виконується. Робота машини виведення залежить тільки від стану робочої пам'яті і від складу бази знань. На практиці зазвичай враховується історія роботи, тобто поведінка механізму виведення в попередніх циклах. 

28. Архітектура “BlackBoard”.

29. Алгоритм мурахи.

Классический муравьиный алгоритм для решения задачи коммивояжера

Как было сказано выше, муравьиный алгоритм моделирует многоагентную систему. Ее агентов в дальнейшем будем называть муравьями. Как и настоящие муравьи, они довольно просто устроены: для выполнения своих обязанностей они требуют небольшое количество памяти, а на каждом шаге работы выполняют не сложные вычисления. Каждый муравей хранит в памяти список пройденных им узлов. Этот список называютсписком запретов (tabu list) или просто памятью муравья. Выбирая узел для следующего шага, муравей «помнит» об уже пройденных узлах и не рассматривает их в качестве возможных для перехода. На каждом шаге список запретов пополняется новым узлом, а перед новой итерацией алгоритма – то есть перед тем, как муравей вновь проходит путь – он опустошается. Кроме списка запретов, при выборе узла для перехода муравей руководствуется «привлекательностью» ребер, которые он может пройти. Она зависит, во-первых, от расстояния между узлами (то есть от веса ребра), а во-вторых, от следов феромонов, оставленных на ребре прошедшими по нему ранее муравьями. Естественно, что в отличие от весов ребер, которые являются константными, следы феромонов обновляются на каждой итерации алгоритма: как и в природе, со временем следы испаряются, а проходящие муравьи, напротив, усиливают их. Пусть муравей находится в узле  , а узел   – это один из узлов, доступных для перехода:  . Обозначим вес ребра, соединяющего узлы   и  , как  , а интенсивность феромона на нем – как  . Тогда вероятность перехода муравья из   в   будет равна: где   и   – это регулируемые параметры, определяющие важность составляющих (веса ребра и уровня феромонов) при выборе пути. Очевидно, что при   алгоритм превращается в классический жадный алгоритм, а при   он быстро сойдется к некоторому субоптимальному решению. Выбор правильного соотношения параметров является предметом исследований, и в общем случае производится на основании опыта. После того, как муравей успешно проходит маршрут, он оставляет на всех пройденных ребрах след, обратно пропорциональный длине пройденного пути: , где   – длина пути, а   – регулируемый параметр. Кроме этого, следы феромона испаряются, то есть интенсивность феромона на всех ребрах уменьшается на каждой итерации алгоритма. Таким образом, в конце каждой итерации необходимо обновить значения интенсивностей: