Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Хьюз Камерон. Параллельное и распределенное программирование на С++ - royallib.ru.doc
Скачиваний:
117
Добавлен:
11.03.2016
Размер:
1.97 Mб
Скачать

Анатомия источника знаний

Источники знаний представляются как объекты, процедуры, множества правил, логические утверждения, а в некоторых случалх и целые программы. Источники знаний включают часть условий и часть действий. Если «классная доска» содержит информацию, которая удовлетворяет части условий некоторого источника знаний, то его часть действий активизируется. Инглемор (Englemore) и Морган (Morgan) в своей работе [14] четко описывают обязанности источника знаний.

Каждый источник знаний отвечает за знание условий, при которых он может внести свой вклад в решение. Каждый источник знаний имеет предусловия, т.е. условия, которые должны быть записаны на «классной доске» и существовать до того, как будет активизировано тело источника знаний. Источник знаний можно рассматривать как большое правило. Главное, чем отличается правило от источника знаний, состоит в степени детализации знаний. Часть условий этого большого правила называется предусловием источника знаний, а часть действий — его телом.

Здесь Инглемор и Морган не определяют ни единой детали части условий или части действий источника знаний. Они представляют собой логические конструкции. Часть условий может иметь форму простого значения булевого флага на «классной доске» или сложной последовательности событий, поступающих в очередь событий в пределах определенного периода времени. Аналогично часть действий источника знаний может быть выражена простой инструкцией, выполняющей операцию присваивания переменной некоторого выражения, или механизмом прямого построения цепочки в экспертной системе. Это описание широты диапазона еще раз подчеркивает гибкость модели «классной доски». Для наших целей вполне достаточно конструкции С++-класса и понятия объекта. Каждый источник знаний должен быть объектом. Часть действий источника знаний должна быть реализована в виде методов объекта, а часть условий — в виде его членов данных. Если объект находится в определенном состоянии, то его часть действий должна быть активизирована. Проще говоря, мы реализуем источники знаний в виде потоков или процессов. Следовательно, для каждого потока и для каждого процесса должен существовать только один источник знаний. Применяя к «классной доске» PVM-механизм, источник знаний будет эквивалентом PVM-задачи. Логическая схема источника знаний показана на рис. 13.3.

Часть «Условия» каждого источника знаний обновляется «из закромов» «классной доски», а часть «Действия» источников знаний обновляет ее содержимое. Обратите внимание на то (см. рис. 13.3), что между пространством процесса и источником знаний (или между пространством потока и источником знаний) существует взаимно однозначное отношение. Важным атрибутом источника знаний является его автономность. Каждый источник знаний является специалистом в своей области и почти не зависит от других решателей задач. Это составляет одно из требуемых качеств для параллельной программы. В идеале задачи в параллельной программе могут выполняться одновременно, почти не нуждаясь во взаимодействии с другими задачами. Такое поведение в точности описывает схему модели «классной доски». Источники знаний действуют независимо, и любое взаимодействие осуществляется посредством «классной доски». Поэтому источник знаний (с его точки зрения) действует в одиночку, получал дополнительную информацию от «классной доски» и записывал на «классную доску» свои изыскания. О деятельности других источников знаний и их стратегиях поведения ему ничего не известно. В модели «классной доски» задача делится на ряд автономных или полуавтономных решателей задач. В этом и состоит преимущество модели «классной доски» перед другими моделями. В самой гибкой конфигурации источники знаний должны быть интеллектуальными агентами. Агент должен быть совершенно самодостаточным и способным действовать самостоятельно при минимальной потребности к взаимодействию с «классной доской». Именно интеллектуальный агент представляет самую грандиозную перспективу для реализации крупномасштабного параллелизма.