Структура продукционной системы
Описание предметной области нетрудно ввести в ЭВМ - для этого достаточно снабдить его соответствующими средствами для хранения множества фактов. Например, в виде базы фактов, для хранения правил, например, в базе правил, и построить интерпретатор базы правил, который по описанию текущего состояния предметной области в виде предъявленных ему фактов осуществляет поиск выводимых из фактов заключений. На этой идее и построены системы продукций. Типичная структура системы, основанной на правилах, приведена на рис.1.
Р
ис.1
Структура продукционной системы
Продукционная система состоит из трех основных компонентов:
Набор правил, используемых как база знаний. Его называют базой правил.
Рабочая память, в которой хранятся предпосылки, касающиеся конкретных задач предметной области и результаты выводов, полученных на их основании.
Механизм логического вывода, использующий правила в соответствии с содержимым рабочей памяти.
Когда часть правила ЕСЛИ удовлетворяет фактам, то действие, указанное в части ТО, выполняется. Механизм логического вывода сопоставляет факты и части правил ЕСЛИ и выполняет то правило, условная часть которого согласуется с фактами и заносит в рабочую память этот образец.
Новые факты, добавленные в рабочую память, в дальнейшем сами могут быть использованы для сопоставления с частями правил ЕСЛИ. Каждый раз, набор правил проверяется относительно базы данных и только одно правило, согласующиеся с данными, выполняется.
Механизм вывода включает в себя два компонента - один из них реализует вывод, другой управляет этим процессом.
Компонент вывода просматривает имеющиеся правила и факты из рабочей памяти и добавляет в последнюю новые факты при срабатывании какого-либо правила.
В продукционных системах используются два основных способа реализации механизма вывода:
Прямой вывод, или вывод от данных,
Обратный вывод, или вывод от цели.
В первом случае идут от известных данных (фактов) и на каждом шаге вывода к этим фактам применяют все возможные правила, которые порождают новые факты, и так до тех пор, пока не будет порожден факт-цель.
Для применения правила используется процесс сопоставления известных фактов с правилами и, если факты согласуются с посылками в правиле, то правило применяется.
Во втором случае вывод идет в обратном направлении - от поставленной цели. Если цель согласуется с заключением правила, то посылку правила принимают за подцель или гипотезу, и этот процесс повторяется до тех пор, пока не будет получено совпадение подцели с известными фактами.
Рабочая память представляет собой информационную структуру для хранения текущего состояния предметной области. Обмен информацией в продукционной системе осуществляется через рабочую память. Например, примеру, из одного правила нельзя переслать какие-либо данные непосредственно в другое правило, минуя рабочую память. Состояние рабочей памяти целиком определяет подмножество применимых на каждом шаге вывода правил.
Достоинством применения правил продукций является их модульность. Это позволяет легко добавлять и удалять знания в базе знаний. Можно изменять любую из продукций, не затрагивая содержимого других продукций.
Недостатки продукционных систем проявляются при большом числе правил и связаны с возникновением непредсказуемых побочных эффектов при изменении старых и добавлении новых правил. Кроме того, отмечают также низкую эффективность обработки систем продукций и отсутствие гибкости в логическом выводе.
Продукционная модель чаще всего применяется в промышленных экспертных системах. Она привлекает разработчиков своей наглядностью, высокой модульностью, легкостью внесения дополнений и изменений и простотой механизма логического вывода.
Имеется большое число программных средств, реализующих продукционный подход (язык OPS 5; «оболочки» или «пустые» ЭС - EXSYS Professional, Kappa, ЭКСПЕРТ; ЭКО, инструментальные системы ПИЭС и СПЭИС и др.), а также промышленных ЭС на его основе (например, ЭС, созданных средствами G2) и др.