Produkční systém: Porovnání verzí

Řádek 29: Řádek 29:
 
===Související články===
 
===Související články===
 
*[[Umělá inteligence]]
 
*[[Umělá inteligence]]
 
+
*[[Reprezentace znalosí]]
  
 
===Klíčová slova===
 
===Klíčová slova===

Verze z 23. 11. 2015, 09:13

Stránka ve výstavbě
Inkwell icon - Noun Project 2512.svg Na této stránce se právě pracuje. Prosím needitujte tuto stránku, dokud na ní zůstává tato šablona. Předejdete tak editačnímu konfliktu. Jestliže uběhla od poslední editace doba alespoň dvou dnů, neváhejte tuto šablonu odstranit. Inkwell icon - Noun Project 2512.svg


Produkční systém (production system) je počítačový program fungující jako forma umělé inteligence v expertních systémech. Základem mechanismu je sada pravidel chování (tzv. produkční pravidel) užívaných systémem k řešení situací a provádějní akcí v souladu s předem stanoveným cílem.

Základní složky produkčních systémů

  • Soubor produkčních pravidel tvaru Situace (levá strana pravidel) → Akce (pravá strana pravidel), kde situační část pravidla vymezuje podmínku, při které je pravidlo použito. Pravidla jsou uložena v paměti produkčních pravidel.
  • Pracovní paměť (báze dat) zobrazuje aktuální stav systému (obsahuje původní i odvozená data).
  • Inferenční stroj (interpret pravidel) vybírá vhodná pravidla k provedení akce na základě srovnání dat v pracovní paměti s produkčními pravidly a volbou pravidla provádí "řešení konfliktu (conflict resolution)."

Cyklus práce produkčních systémů

  • Rozpoznání situace - levé strany pravidel jsou srovnávány s aktuálním stavem báze dat a jsou vybírána aplikovatelná pravidla.
  • Vytvoření souboru instancí pravidel - k aplikovatelným pravidlům jsou přiřazeny hodnoty, čímž se vytváří instance pravidel.
  • Řešení konfliktu - inferenční stroj vybírá ze souboru instancí pravidel pravidlo a provede akci.
  • Modifikace pracovní paměti (báze dat) - každým vyřešeným konfliktem se modifikuje pracovní paměť pro další krok cyklu.

Způsob práce s produkčními pravidly

  • Přímé řetězení (forward chaining) - pravidla jsou vybírána na základě dat v pracovní paměti - odvozování řízené daty (data driven reasoning).
  • Zpětné řetězení (backward chaining) - pravidla jsou vybírána na základě stanoveného cíle - odvozování řízené cílem"(goal-directed reasoning).

Odkazy

Reference

Doporučená literatura

MAŘÍK, Vladimír, Olga ŠTĚPÁNKOVÁ a Jiří LAŽANSKÝ. Umělá inteligence. Vyd. 1. Praha: Academia, 2013, 489 s.

Externí odkazy

Související články

Klíčová slova

umělá inteligence, reprezentace znalostí, prudukční systémy, expertní systémy