Полная паралельна підтримка для систем планування, заснованих на виключно случаях

Московський Державний інститут радіотехніки, електроніки і автоматики.

(Технічний университет).

кафедра: ИТС.

Факультет: Кибернетики.

КУРСОВА РОБОТА за курсом: Інтелектуальні системи управління тема: Повна паралельна підтримка для систем планування, заснованих на виключно случаях.

студент: Частухин Віталій група: АИ-1−93 керівник: Захаров.

МОСКВА 1996.

Повна паралельна підтримка для систем планування, заснованих на виключно случаях Описание Типичная система планування, джерело якої в випадках вирішує нові завдання шляхом пошуку подібних випадків у пам’яті і вибору однієї чи кількох, найбільш підхожих до поставленому завданню. Система підганяє обрані випадки до нового плану, який обчислюється для поточної завдання. Після відпрацювання хибних випадків новий план, система зберігає його як випадок для можливого використання (і відключається з його выполнения).

Система планування, джерело якої в випадках відрізняється від систем генерування планів, як-от Нонлин (від анг. «Nonlinear» — нелінійний), що їх погано підібраний план шляхом пошуку підходящого фрагмента плану, розширення цього фрагмента шляхом додавання до нього діянь П. Лазаренка та потім перевірки розширеного фрагмента плану на «шкідливість» і «корисність» взаємодій між запровадженими діями. Це дорогий процесс.

Системы планування, засновані на випадках діють інакше (тобто. не починають із будівлі погано підібраного плану). Планувальник намагається знайти найповніше підходящий план, де всі «шкідливі» взаємодії вже изъяты.

Большая частина систем планування, заснованих на виключно випадках використовує послідовні процедури для вибірки випадків. Вони формують який підбирають зразок, який порівнює властивості поставленого завдання відносини із своїми свойсвами, які у разі. Проте послідовне порівняння зразка, з кожним із випадків справжньої базі випадків, що з сотень чи тисяч елементів неприпустимо дорого. Через війну, ці системи звертаються до пам’яті рідко, найчастіше лише за відновленні одиничного випадку, щоб пристосуватися всім цілям розв’язуваної завдання. Такі системи можуть вести пошук випадків ефективніше, використовуючи індексацію обмеження властивостей в пошуковому зразку (з цього обмежується область пошуку базі випадків, то такий підхід породжує деяких інших проблеми). Система Корсар (Система планування, джерело якої в випадках) розроблена для безпосередньої переадресації деяких завдань послідовної вибірки на індексовану базу случаев.

Капер використовує повний паралелізм Машини Зв’язки (обчислювача) для швидкої вибірки випадків і планів з великої неиндексированной пам’яті. Система може вибирати випадки і плани, засновані на кількох властивості цільової завдання, які включають абстракції цільових властивостей. Контролюючи, який із властивостей є властивістю зразка, і навіть його абстракції, таким чином можна дослідити весь діапазон запросов.

В на відміну від послідовних планувальників, Корсар може піднести до вибірці відразу кількох планів (чи надпланов) задля досягнення різних частин розв’язуваної завдання й далі об'єднати їх до одного композитний план, що вирішує все (чи більшу частину) поставлених завдань із найбільшої достовірністю. Розглянемо також організацію бази знань і добір плана:

а) Організація бази знаний База знань організується як семантична мережу, що містить уявлення епізодичних і концептуальних знань. Концепція включає об'єкти, які може мати фізичні властивості, дії, які можуть опинитися задаватися правилами, початкові умови і судового слідства. Концепція організується відносинами is-a (приналежності), part/whole (часткового порядку) і іншими. Уявлення (концепція) може також утримувати вмикання або індивідуальні імена типів, які мають частина объектов.

Эпизодические знання описуються нагромадженим досвідом системи (чи дослідами, хто був їй повідомлено заздалегідь). Кожному епізоду ставлять у відповідність певні дата, час, місце та інші свойства.

Эпизоды включають випадки (первинна завдання планування), е-планы (первинне що їх плани), е-действия (первинне що їх найпростіші дії). Випадок складається з завдання планування (початкова ситуація — необхідну рішення), е-планы генеруються її розв’язання і повернення після їх виконання на початковий рівень. Е-планы складаються з ієрархічно організованих е-планов (надпланов), кожен із яких вирішує задачи/надзадачи.

В кінці ієрархії планів є е-действия, які б суворо індивідуальні (випадки концепції действия).

В Капере вузли семантичної мережі представляють концепції, імена типів і эпизоды.

Память Капера здійснена з допомогою повної паралельної, заснованої на фреймах, системи уявлення знань, названої Парка.

Капер використовує Структурний Конструктор для вибірки епізодів з пам’яті. Структурний Конструктор розглядає базу знань як граф з вершинами, котрі представляють собою фрейми і гранями, котрі представляють собою слоты (пов'язуваних собою два фрейма).

б) Підбір плана Капер-планировщик комбінує вихідні плани у єдиний новий план, а Плановий Адаптер виконує його частину щоб виявити і видів використання взаємодій між комбінованими планами.

Авторы і назву оригіналу перекладеної статті: «Massively Parallel Support for Case-Based Planning», Brian P. Kettler, James A. Hendler, William A. Anderson, and Matthew P. Evett.