Produkční systém: Porovnání verzí

Řádek 14: Řádek 14:
  
 
==Cyklus práce produkčních systémů==
 
==Cyklus práce produkčních systémů==
* '''Rozpoznání situace''' - levé strany pravidel jsou srovnávány s aktuálním stavem báze dat a jsou vybírána aplikovatelná pravidla.
+
* '''Rozpoznání situace''' - levé strany pravidel jsou srovnávány s aktuálním stavem báze dat a jsou vybírána aplikovatelná pravidla. <ref name="marik" />
* '''Vytvoření souboru instancí pravidel''' - k aplikovatelným pravidlům jsou přiřazeny hodnoty, čímž se vytváří '''instance pravidel'''.
+
* '''Vytvoření souboru instancí pravidel''' - k aplikovatelným pravidlům jsou přiřazeny hodnoty, čímž se vytváří '''instance pravidel'''. <ref name="marik" />
* '''Řešení konfliktu''' - inferenční stroj vybírá ze souboru instancí pravidel pravidlo a provede akci.
+
* '''Řešení konfliktu''' - inferenční stroj vybírá ze souboru instancí pravidel pravidlo a provede akci. <ref name="marik" />
* '''Modifikace pracovní paměti (báze dat)''' - každým vyřešeným konfliktem se modifikuje pracovní paměť pro další krok cyklu.
+
* '''Modifikace pracovní paměti (báze dat)''' - každým vyřešeným konfliktem se modifikuje pracovní paměť pro další krok cyklu. <ref name="marik" />
 
===Strategie při řešení konfliktu===
 
===Strategie při řešení konfliktu===
* '''Strategie preference specifického pravidla''' - vybírá se pravidlo kombinující více podmínek (specifičtější) kladených na pracovní paměť.
+
* '''Strategie preference specifického pravidla''' - vybírá se pravidlo kombinující více podmínek (specifičtější) kladených na pracovní paměť. <ref name="marik" />
* '''Strategie neopakování pravidla''' - jsou vyloučena pravidla aplikovaná na stejná data v předchozím cyklu (předchází vzniku nekonečného cyklu).
+
* '''Strategie neopakování pravidla''' - jsou vyloučena pravidla aplikovaná na stejná data v předchozím cyklu (předchází vzniku nekonečného cyklu). <ref name="marik" />
* '''Preference novějších dat v pracovní paměti systému.'''
+
* '''Preference novějších dat v pracovní paměti systému.''' <ref name="marik" />
  
 
===Způsob práce s produkčními pravidly===
 
===Způsob práce s produkčními pravidly===
* '''Přímé řetězení''' (forward chaining) - pravidla jsou vybírána na základě dat v pracovní paměti - '''odvozování řízené daty''' (data driven reasoning).
+
* '''Přímé řetězení''' (forward chaining) - pravidla jsou vybírána na základě dat v pracovní paměti - '''odvozování řízené daty''' (data driven reasoning). <ref name="marik" />
* '''Zpětné řetězení''' (backward chaining) - pravidla jsou vybírána na základě stanoveného cíle - '''odvozování řízené cílem''' (goal-directed reasoning).
+
* '''Zpětné řetězení''' (backward chaining) - pravidla jsou vybírána na základě stanoveného cíle - '''odvozování řízené cílem''' (goal-directed reasoning). <ref name="marik" />
  
 
==Odkazy==
 
==Odkazy==

Verze z 8. 2. 2016, 10:25

Stránka ve výstavbě
60px 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. 60px


Produkční systém (production system) je počítačový program, jehož základním mechanismem je sada pravidel chování (tzv. produkčních pravidel). Tato pravidla produkční systém užívá k řešení situací a provádění akcí v souladu s předem stanoveným cílem.

Produkční systémy

Vývoj schopností uvažování strojů je předmětem oboru umělé inteligence, který zkoumá konstrukční možnosti vytvoření inteligentně se chovajících systémů, nebo se na teoretické rovině snaží postihnout výpočetní modely odpovídající lidské inteligenci. Dílčím výsledkem výzkumů oboru umělé inteligence je zjištění, že existují skupiny myšlenkových procesů a problémů se společnými vlastnostmi, které lze izolovat do abstraktní entity zvané produkční systém (production system). [1] Produkční systémy jsou procedurální technikou reprezentace znalostí, která pracuje nejčastěji lineárně uspořádanou dvojicí pravidel (produkčních pravidel) vyjádřených dvojicí podmínka a akce. Tedy uplatněním produkčního pravidla, když nastanene definovaná podmínka/situace, je možno vykonat akci. Řídící mechanizmus systému může vybírat také z více produkčních pravidel odpovídajících nastalé situaci. [2]

Základní prvky produkčních systémů

Základní prvky produkčních systémů: [3]

  • Soubor produkčních pravidel má tvar situace (situační, levá strana pravidel) → akce (akční, pravá strana pravidel), kde situační část pravidla vymezuje podmínku, při které je pravidlo použito. Pravidla jsou uložena v paměti produkčních pravidel. [2]
  • Pracovní paměť (báze dat) zobrazuje aktuální stav systému (obsahuje původní i odvozená data).[2]
  • Inferenční stroj (interpret pravidel) představuje řídící (odvozovací, inferenční) mezanizmus, vybírá vhodná pravidla k provedení akce na základě srovnání dat v pracovní paměti s produkčními pravidly a volbou pravidla provádí "řešení konfliktu (conflict resolution)". [2]

Cyklus práce produkčních systémů

  • Rozpoznání situace - levé strany pravidel jsou srovnávány s aktuálním stavem báze dat a jsou vybírána aplikovatelná pravidla. [3]
  • Vytvoření souboru instancí pravidel - k aplikovatelným pravidlům jsou přiřazeny hodnoty, čímž se vytváří instance pravidel. [3]
  • Řešení konfliktu - inferenční stroj vybírá ze souboru instancí pravidel pravidlo a provede akci. [3]
  • Modifikace pracovní paměti (báze dat) - každým vyřešeným konfliktem se modifikuje pracovní paměť pro další krok cyklu. [3]

Strategie při řešení konfliktu

  • Strategie preference specifického pravidla - vybírá se pravidlo kombinující více podmínek (specifičtější) kladených na pracovní paměť. [3]
  • Strategie neopakování pravidla - jsou vyloučena pravidla aplikovaná na stejná data v předchozím cyklu (předchází vzniku nekonečného cyklu). [3]
  • Preference novějších dat v pracovní paměti systému. [3]

Způsob práce s produkčními pravidly

  • Přímé řetězení (forward chaining) - pravidla jsou vybírána na základě dat v pracovní paměti - odvozování řízené daty (data driven reasoning). [3]
  • Zpětné řetězení (backward chaining) - pravidla jsou vybírána na základě stanoveného cíle - odvozování řízené cílem (goal-directed reasoning). [3]

Odkazy

Reference

  1. BROOKSHEAR, J, David T SMITH a Dennis BRYLOW. Informatika. 1. vyd. Brno: Computer Press, 2013, 608 s.
  2. 2,0 2,1 2,2 2,3 OLEJ, Vladimír a Pavel PETR. Expertní systémy. Vyd. 1. Pardubice: Univerzita Pardubice, 1997, v, 257 s.
  3. 3,0 3,1 3,2 3,3 3,4 3,5 3,6 3,7 3,8 3,9 MAŘÍK, Vladimír, Olga ŠTĚPÁNKOVÁ a Jiří LAŽANSKÝ. Umělá inteligence. Vyd. 1. Praha: Academia, 2013, 489 s.

Doporučená literatura

  • MAŘÍK, Vladimír, Olga ŠTĚPÁNKOVÁ a Jiří LAŽANSKÝ. Umělá inteligence. Vyd. 1. Praha: Academia, 2013, 489 s.
  • OLEJ, Vladimír a Pavel PETR. Expertní systémy. Vyd. 1. Pardubice: Univerzita Pardubice, 1997, v, 257 s.

Externí odkazy

Související články

Klíčová slova

umělá inteligence, reprezentace znalostí, produkční systémy, expertní systémy