 |
 |
 |
|
|||||||||
|
 | |||||||||||
|
 |
||||||||
|
МЕНЮ
|
БОЛЬШАЯ ЛЕНИНГРАДСКАЯ БИБЛИОТЕКА - РЕФЕРАТЫ - Экспертная система для решения задачи о коммивояжереЭкспертная система для решения задачи о коммивояжереСаратовский государственный технический университет Кафедра СИИ Курсовая работа по Методам искусственного интеллекта Экспертная система для решения задачи о коммивояжере Выполнил: Проверил: Саратов 2009 г. Содержание
Книги по кибернетике Эксперт - профессор каф. СИИ Петров С.В. 3. Извлечение знанийИзвлечение знаний -- это процедура взаимодействия инженера по знаниям с источником знаний, в результате которой становится явным процесс рассуждений экспертов при принятии решения и структура их представлений о предметной области.Излечение знаний будем производить путем анализа литературы по кибернетике. Для дополнительного уточнения прибегнем к консультациям эксперта.Представим карту в виде графа. Граф - это сеть, состоящая из узлов, соединенных дугами (рис.1). Узлами в данном случае являются городами, а дуги - будут являться городами, соединяющие соответствующие узлы (города). Наличие дороги между городами означает наличие дуги между соответствующими узлами.Рис. 1 Поиск кратчайшего пути между двумя городами означает поиск кратчайшего пути между двумя узлами графа. В процессе поиска, как правило, возникает проблема, как обрабатывать альтернативные пути поиска. В этой связи в Прологе существуют две основные стратегии: 1. Поиск в глубину 2. Поиск в ширину Стратегия поиска в ширину Поиск в ширину предусматривает переход в первую очередь к вершинам, ближайшим к стартовой вершине. В результате процесс поиска имеет тенденцию развиваться больше в ширину. При поиске в ширину приходится сохранять все множество альтернативных вершин (а не одну вершину как при поиске в глубину). Хранятся не только вершины, но и множество путей, которые хранятся в виде списка. Общие принципы построения поиска в ширину: 1) Если первый элемент (вершина) первого пути (в списке путей) - это целевая вершина, то взять этот путь в качестве решения. 2) Иначе удалить первый путь и породить множество продолжений этого пути на один шаг. Множество продолжений добавляется к списку путей в конец. Стратегия поиска в ширину гарантирует получение кратчайшее решение первым, в отличие от стратегии поиска в глубину. Если критерием оптимальности является минимальная стоимость решающего пути, а не его длинна, то поиска в ширину также бывает недостаточно, поскольку возникает сложность комбинаторного характера. Стратегия поиска в глубину Программы искусственного интеллекта имеют специфическую организацию: имеется начальное состояние; и необходимо найти путь, приводящий к конечному состоянию, т. е. цели. Где конечное состояние может представлять собой набор приемлемых состояний. Программа должна искать требуемые состояния "шагая" от состояния к состоянию при этом, распознавая ситуации, когда она находит цель или попадает в тупик. Стратегия поиска в глубину основана на тщательном исследовании последовательности одного варианта выбора до изучения других вариантов. Первоначально исследуется самая первая левая ветвь дерева, когда процесс поиска заходит в тупик. Интерпретатор возвращается вверх, в последний пункт выбора. Где имеются неизученные альтернативные варианты движения. Поиск в глубину наиболее адекватен рекурсивному стилю программирования. 4. ФормализацияФормализация знаний -- разработка базы знаний на языке представления знаний, который, с одной стороны, соответствует структуре поля знаний, а с другой -- позволяет реализовать прототип системы на следующей стадии программной реализации.Исходя из полученных знаний, в пункте 3, знания можно представить в виде продукционной модели:Если есть дорога из А в Б, то из А можно переехать в Б.Причем информация о наличие дорог не избыточна, что выражено в том, что если есть дорога из А в Б, то можно переехать из А в Б, но наоборот невозможно, то есть из Б в А. Для преодоления данного затруднения можно пойти двумя путями:1. Добавить еще одно утверждение в продукционной модели, что если есть дорога из А в Б, то можно переехать не только из А в Б, но и из Б в А.2. Программно реализовать, чтобы система понимала, что наличие дороги означает, что можно переехать из А в Б, но и наооброт.5. Описание программыОпределим отношение path(A,Z,P,D),где P - ациклический путь между вершинами A и Z в графе, представленном следующими дугами: arca(a,b,1).arca(a,c,1).arca(b,e,1).arca(b,d,1).arca(c,d,1).arca(c,g,1).arca(c,f,1).arca(d,e,1).arca(e,f,1).arca(f,x,1).Дуги прописаны согласно рис.1.Для реализации метода поиска выберем метод поиск в глубину, который основан на следующих соображениях: Если A = Z, то положим P = [A]; Иначе нужно найти ациклический путь P1 из произвольной вершины Y в Z, а затем найти путь из A в Y, не содержащий вершин из P1.Введем отношениеpath1(A,P1,P,D), означающее, что P1 - завершающий участок пути P.Между path и path1 имеет место соотношение:path(A,Z,P,D) :- path1(A,[Z],P,D).Рекурсивное определение отношения path1 вытекает из следующих посылок: "граничный случай": начальная вершина пути P1 совпадает с начальной вершиной A пути P; в противном случае должна существовать такая вершина X, что: 1) Y - вершина, смежная с X, 2) X - не содержится в P1, 3) для P выполняется отношение path(A,[Y|P1],P). Отношение можно реализовать согласно: path(A,Z,Path,C):- path1(A,[Z],0,Path,C). path1(A,[A|Path1],C,[A|Path1],C). path1(A,[Y|Path1],C1,Path,C):- arca(X,Y,CXY), not(member(X,Path1)),C2=C1+CXY,path1(A,[X,Y|Path1],C2,Path,C). Где отношение member - определяет принадлежит ли элемент списку, реализованное следующим кодом: member(Head,[Head|_]). member(Head,[_|Tail]):- member(Head,Tail). Для реализации выбора оптимального выбора (минимальная длина) среди перечня путей введем отношение db0 и db: db0(X,Y) :-path(X,Y,P,C), assert(db_path(X,Y,P,C)). db(X,Y):-db_path(X,Y,P,C), path(X,Y,MP,MC), MC<C,!, retract(db_path(X,Y,P,C)), assert(db_path(X,Y,MP,MC)), db(X,Y). Отношение db0 инициализирует первый возможный путь. Если данный путь не единичен, то db инициализирует следующий путь, и в то же время сравнивает длины двух данных путей. В процессе последующих рекурсий и сравнения остается только один путь, длина которого минимальна. Текст программы: domains i=integer s=symbol list=s* database db_path(s,s,list,i) predicates path(s,s,list,i) path1(s,list,i,list,i) member(s,list) arca(s,s,i) db0(s,s) db(s,s) run(s,s) start goal start. clauses start:-makewindow(1,7,7,"Expert System",1,3,22,71),clearwindow, write("Enter the name of cities"),nl, write("The first city: "), readln(First),nl, write("The second city: "), readln(Second),nl, run(First,Second),readchar(_). arca (a,b,1). arca(a,c,1). arca(b,e,1). arca(b,d,1). arca(c,d,1). arca(c,g,1). arca(c,f,1). arca(d,e,1). arca(e,f,1). arca(f,x,1). run(Start,End):-db0(Start,End), db(Start,End), db_path(Start,End,MP,MD), write("Optimum way: "),write(MP),nl, write("Length of an optimum way="),write(MD), nl,nl. path(A,Z,Path,C):- path1(A,[Z],0,Path,C). path1(A,[A|Path1],C,[A|Path1],C). path1(A,[Y|Path1],C1,Path,C):- arca(X,Y,CXY), not(member(X,Path1)),C2=C1+CXY, path1(A,[X,Y|Path1],C2,Path,C). member(Head,[Head|_]). member(Head,[_|Tail]):- member(Head,Tail). db0(X,Y) :-path(X,Y,P,C), assert(db_path(X,Y,P,C)). db(X,Y):-db_path(X,Y,P,C), path(X,Y,MP,MC), MC<C,!, retract(db_path(X,Y,P,C)), assert(db_path(X,Y,MP,MC)), db(X,Y). db(_,_). 6. Тестирование программыа) Пусть имеем следующий граф:
|
РЕКЛАМА
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| БОЛЬШАЯ ЛЕНИНГРАДСКАЯ БИБЛИОТЕКА | ||
 |
© 2010 | |