При разработке стратегии управления выводом необходимо ответить на два вопроса:

1. Какую точку в пространстве состояний принять в качестве исходной? Дело в том, что еще до начала поиска решения система, основанная на знаниях, должна каким- то образом выбрать исходную точку поиска- в прямом или обратном направлении.

2. Как повысить эффективность поиска решения? Чтобы добиться повышения эффективности поиска решения, необходимо найти эвристики разрешения конфликтов, связанных с существованием нескольких возможных путей для продолжения поиска в пространстве состояний, поскольку требуется отбросить те из них, которые заведомо не ведут к искомому решению.

3.2. Повышение эффективности поиска

В системах, база знаний которых насчитывает сотни правил, весьма желательным является использование какой- либо стратегии управления выводом, позволяющей минимизировать время поиска решения и тем самым повысить эффективность вывода. К числу таких стратегий относятся поиск в глубину, поиск в ширину, разбиение на подзадачи и альфа- бета алгоритм.

а) Сопоставление методов поиска в глубину и ширину.

Суть поиска в глубину состоит в том, что при выборе очередной подцели в пространстве состояний предпочтение всегда, когда это возможно, отдается той, которая соответствует следующему, более детальному уровню описания задачи.

Пространство состояний- это граф, вершины которого соответствуют ситуациям, встречающимся в задаче (“проблемные ситуации”), а решение задачи сводится к поиску пути в этом графе.

При поиске в ширину, напротив, система проанализирует все признаки, находящиеся на одном уровне пространства состояний, и лишь затем перейдет к признакам следующего уровня детальности.

Специалисты в какой- либо узкой области выше оценивают поиск в глубину, поскольку он позволяет собрать воедино все признаки, связанные с выдвинутой гипотезой. Универсалы же отдают предпочтение поиску в ширину, т.к. в этом случае анализ не ограничивается заранее очерченным кругом признаков. Особенности пространства поиска во многом определяют целесообразность применения той или иной стратегии: например, программы для игры в шахматы строятся на основе поиска в ширину, поскольку при использовании поиска в глубину число анализируемых ходов может быть и очень большим.

б) Альфа- бета алгоритм.

Задача сводится к уменьшению пространства состояний путем удаления в нем ветвей, не перспективных для поиска успешного решения. Поэтому просматриваются только те вершины, в которые можно попасть в результате следующего шага, после чего неперспективные направления исключаются из дальнейшего рассмотрения. Например, если цвет предмета, который мы ищем, не красный, то его бессмысленно искать среди красных предметов. Альфа- бета алгоритм нашел широкое применение в основном в системах, ориентированных на различные игры, например в шахматных прграммах.

в) Разбиение на подзадачи.

При такой стратегии в исходной задаче выделяются подзадачи, решение которых рассматривается как достижение промежуточных целей на пути к конечной цели. Если удается правильно понять сущность задачи и оптимально разбить ее на систему иерархически связанных целей- подцелей, то можно добиться того, что путь к ее решению в пространстве поиска будет минимален. Однако если задача является плохо стрктурированной, то сделать это невозможно.

При сведении задачи к подзадачам производится исследовании исходной задачи с целью выделения такого множества подзадач, чтобы решение некоторого определенного подмножества этих подзадач содержало в себе решение исходной задачи.

Рассмотрим, например, задачу о проезде на автомобиле из Пало-Альто (штат Калифорния) в Кембридж (штат Массачусетс). Эта задача может быть сведена, скажем, к следующим подзадачам:

Подзадача 1. Проехать из Пало-Альто в Сан-Франциско.

Подзадача 2.Проехать из Сан-Франциско в Чикаго.

Подзадача 3. Проехать из Чикаго в Олбани.

Подзадача 4. Проехать из Олбани в Кембридж.

Здесь решение всех четырех подзадач обеспечило бы некоторое решение первоначальной задачи.

Каждая из подзадач может быть решена с применением какого-либо метода. К ним могут быть применены методы, использующие пространство состояний, или же их можно проанализировать с целью выделения для каждой своих подзадач и т.д. Если продолжить процесс разбиения возникающих подзадач на еще более мелкие, то в конце концов мы прийдем к некоторым элементарным задачам, решение которых может считаться тривиальным.

На каждом из этапов может возникнуть несколько альтернативных множеств подзадач, к которым может быть сведена данная задача. Т.к. некоторые из этих множеств в конечном итоге, возможно, не приведут к окончательному решению задачи, то, как правило, для решения первоначальной задачи необходим поиск в пространстве множеств подзадач.

г) Использование формальной логики при решении задач.

Часто для решения задач либо требуется проведение логического анализа в определенном объеме, либо поиск решения существенно отличается после такого анализа. Иногда такой анализ показывает, что определенные проблемы

неразрешимы. В игре в пятнадцать, например, можно доказать, что целевая конфигурация (1) не может быть получена из начальной конфигурации (2).

1.2.

3.3. Представление задач в пространстве состояний

3.3.1. Описание состояний

Чтобы построить описание задачи с использованием пространства состояний, мы должны иметь определенное представление о том, что собой состояния в этой задаче. В игре в пятнадцать выбор в качестве состояний различных конфигураций из фишек достаточно очевиден. Но процесс решения задачи, в котором решение ищется без реального перемещения настоящих фишек, может работать лишь с описанием конфигураций, а не с самими конфигурациями. Таким образом важным этапом построения какого- либо описания задачи с использованием пространства состояний является выбор некоторой конкретной формы описания состояний этой задачи.