4.6. Использование других эвристик..

4.6.1. Перебор этапами.

Использование эвристической информации может существенно уменьшить объем перебора, необходимого для поиска приемлемого пути. Следовательно, ее использование, позволяет осуществлять перебор на гораздо больших графах. и тем не менее могут возникнуть случаи, когда имеющаяся в нашем распоряжении память оказывается исчерпанной раньше, чем будет найден удовлетворительный путь. В этих случаях может быть полезным не отказываться полностью от продолжения перебора, а “отсечь” часть ветвей дерева, построенного к этому моменту в процессе перебора, освободив тем самым пространство памяти, необходимое для углубления перебора.

Такой процесс перебора может осуществляться этапами, которые отделяются друг от друга операциями отсечения дерева, необходимыми для освобождения памяти. В конце каждого этапа удерживается некоторое подмножество открытых вершин, например вершины с наименьшими значениями f. Наилучшие пути к этим вершинам запоминаются, а остальная часть дерева отбрасывается. Затем начинается перебор снова, уже от этих “лучших” открытых вершин. Этот процесс продолжается до тех пор, пока либо будет найдена целевая вершина, либо будут исчерпаны все ресурсы. Хотя весь процесс заканчивается построением некоторого пути, тем не менее у нас нет теперь гарантии, что этот путь будет оптимальным.

4.6.2. Ограничение числа дочерних вершин.

Другой путь уменьшения перебора, состоит в том, чтобы использовать более информированный оператор Г, который не порождал бы слишком много ненужных вершин, а порождал бы лишь вершины, расположенные на оптимальном пути, снимая тем самым полностью необходимость перебора.

Один из приемов, который может позволить снизить требуемый объем перебора, состоит в том, чтобы сразу же после раскрытия вершины отбросить почти все дочерние вершины, оставив лишь небольшое их число с наименьшими значениями функции f. Конечно, отброшенные вершины могут оказаться расположенными на наилучших (и даже только на наилучших) путях, так что только эксперимент может определить пригодность такого метода отсечения ветвей графа для конкретных задач.

4.6.3. Поочередное построение дочерних вершин.

Когда вершины, непосредственно следующие за некоторой, вычисляются с помощью операторов в пространстве состояний, то очевидно, что эти последующие вершины могут строиться по отдельности и независимо друг от друга. Кроме того, существуют случаи, когда применение всех применимых операторов было бы очень расточительно в смысле вычислительных затрат. Как указывалось выше, более информированный оператор Г выделял бы несколько наиболее перспективных операторов и строил бы только те последующие вершины, которые возникают в результате их применения. Более гибкий подход состоит в том, чтобы сначала допускать применение самого перспективного оператора (что приведет к одно из последующей вершине), оставляя в дальнейшем возможность в процессе перебора построить и другие вершины, непосредственно следующие за данной. Для того, чтобы воспользоваться этой идеей вместе с оценочными функциями для упорядочения вершин, в алгоритм упорядоченного перебора следует внести соответствующие изменения.


Список литературы:

1. И. Братко. Программирование на языке Пролог для искусст-

венного интеллекта.- М.: Мир, 1990.

2. Г. Долин. Что такое ЭС.- Компьютер Пресс, 1992/2.

3. Д. Р. Малпасс. Реляционный язык Пролог и его применение.

4. Д. Н. Марселлус. Программирование экспертных систем на Турбо Прологе.- М.: Финансы и статистика, 1994.

5. К. Нейлор. Как построить свою экспертную систему.- М.: Энергоатомиздат, 1991.

6. Н. Д. Нильсон. Искусственный интеллект. Методы поиска решений.- М.: Мир, 1973.

7. В. О. Сафонов. Экспертные системы- интеллектуальные помощники специалистов.- С.-Пб: Санкт-Петербургская организация общества “Знания” России, 1992.

8. К. Таунсенд, Д. Фохт. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ.- М.: Финансы и статистика, 1990.

9. В. Н. Убейко. Экспертные системы.- М.: МАИ, 1992.

10. Д. Уотермен. Руководство по экспертным системам.- М.: Мир, 1980.

11. Д. Элти, М. Кумбс. Экспертные системы: концепции и примеры.- М.: Финансы и статистика, 1987.


81



Содержание

Глава 1. Экспертные системы, их особенности. Применение экспертных систем. История развития.

1.1. Определение экспертных систем. Главное достоинство и назначение

экспертных систем.

1.2. Отличие экспертных систем от других программных продуктов.

1.3. Отличительные особенности. Экспертные системы первого и второ-

го поколения.

1.4. Области применения.

а) Медицинская диагностика.

б) Прогнозирование.

в) Планирование.

г) Интерпретация.

д) Контроль и управление.

е) Диагностика неисправностей в механических и электрических

устройствах.

ж) Обучение.

1.5. Критерии использования экспертных систем для решения задач.

1.6. Ограничения в применении экспертных систем.

1.7. Преимущества экспертных систем перед человеком-экспертом.

1.8. История развития экспертных систем.

1.8.1. Основные линии развития экспертных систем.

1.8.2. Проблемы, возникающие при создании экспертных систем.

Перспективы развития.

Глава 2. Структура систем, основанных на знаниях.

2.1. Категории пользователей экспертных систем.

2.2. Подсистема приобретения знаний.

2.3. База знаний.

2.4. Подсистема вывода.

2.4.1. Подсистема вывода, способы логического вывода.

2.4.2. Компонента вывода.

2.4.3. Управляющий компонент.

2.5. Диалог с экспертной системой.Объяснение.

Глава 3. Стратегии управления выводом.

3.1. Разработка стратегии управления выводом.

3.2. Повышение эффективности поиска.

а) Сопоставление методов поиска в глубину и в ширину.

б) Альфа-бета алгорнтм.

в) Разбиение на подзадачи.

г) Использование формальной логики при решении задач.

3.3. Представление задач в пространстве состояний.

3.3.1. Описание состояний.

3.3.2. Состояния и операторы.

3.3.3. Запись в виде графа.

Глава 4. Методы поиска в пространстве состояний.

4.1. Процессы поиска на графе.

4.2. Методы полного перебора.

4.2.1.Метод полного перебора.

4.2.2. Метод равных цен.

4.3. Метод перебора в глубину.

4.4. Изменения при переборе на произвольных графах.

4.5. Обсуждение эвристической информации.

4.6. Использование оценочных функций.

4.7. Использование других эвристик.

4.7.1. Перебор этапами.

4.7.2. Ограничение числа дочерних вершин.

4.7.3. Поочередное построение дочерних вершин.

Приложение 1.

Приложе


Информация о работе «Экспертные системы. Классификация экспертных систем. Разработка простейшей экспертной системы»
Раздел: Информатика, программирование
Количество знаков с пробелами: 102315
Количество таблиц: 3
Количество изображений: 0

Похожие работы

Скачать
155675
15
0

... охватывало бы вопросы воспитания, взаимодействия учителей с родителями учеников и самими учениками, вопросы самоподготовки желающих учиться учеников, помощи отстающим и т.п. 5. РАЗРАБОТКА ШКОЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ (ШИС) НА ОСНОВЕ IT-ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ МОУ СОШ № 97 Поставленные в предыдущем разделе задачи могут быть решены путем организации широчайшего (относительно родителей, учеников и ...

Скачать
133537
0
0

... основании вышеуказанных протоколов проводится окончательная оценка соответствия средства размещения определенной категории.  Средства размещения определенной категории должны соответствовать: гостиницы, мотели и пр. с количеством номеров более 50: - требованиям, определенным в таблицах приложения к системе классификации; - критериям балльной оценки (табл. 2) с учетом следующего суммарного ...

Скачать
38841
4
15

... профессиональных знаний из экспертов и проектирование базы знаний экспертной системы и ее архитектуры. Программист необходим при разработке специализированного для данной экспертной системы программного обеспечения, когда подходящего стандартного (например, оболочки для создания экспертных систем) не существует или его возможностей не достаточно и требуются дополнительные модули. В процессе ...

Скачать
26651
0
0

... системы управления (АСУ); автоматизированные системы информационного обеспечения (АСИО). Рассмотрим каждый из перечисленных в классификации типов АИС подробнее. Под автоматизированной информационно-справочной системой (АИСС) в области права будем понимать автоматизированную информационную систему, предназначенную для сбора, систематизации, хранения и поиска правовой информации по запросам ...

0 комментариев


Наверх