Полная параллельная поддержка для систем планирования, основанных на случаях

  • Просмотров 1359
  • Скачиваний 320
  • Размер файла 9
    Кб

Московский Государственный институт радиотехники, электроники и автоматики (Технический университет) кафедра: ИТС Факультет: Кибернетики КУРСОВАЯ РАБОТА по курсу: Интеллектуальные системы управления тема: Полная параллельная поддержка для систем планирования, основанных на случаях студент: Частухин Виталий группа: АИ-1-93 руководитель: Захаров МОСКВА 1996 Полная параллельная поддержка для систем планирования, основанных на

случаях Описание Типичная система планирования, основанная на случаях решает новые задачи путем поиска подобных случаев в памяти и выбора одного или нескольких, наиболее подходящих к поставленной задаче. Система подгоняет выбранные случаи к новому плану, который вычисляется для текущей задачи. После отработки ошибочных случаев в новом плане, система сохраняет его как новый случай для возможного повторного использования (и

отключается от его выполнения). Система планирования, основанная на случаях отличается от систем генерирования планов, таких как Нонлин (от англ. “Nonlinear” - нелинейный), которые строят плохо подобранный план путем поиска подходящего фрагмента плана, расширения этого фрагмента путем добавления в него действий и затем проверки расширенного фрагмента плана на “вредность” и “полезность” взаимодействий между внедренными

действиями. Это дорогой процесс. Системы планирования, основанные на случаях действуют иначе (т.е. не начинают с постройки плохо подобранного плана). Планировщик пытается найти наиболее полно подходящий план, в котором все “вредные” взаимодействия уже изъяты. Большая часть систем планирования, основанных на случаях использует последовательные процедуры для выборки случаев. Они формируют подбираемый образец, который

сравнивает свойства поставленной задачи со своими свойсвами, содержащимися в случае. Однако последовательное сравнение образца с каждым из случаев в настоящей базе случаев, состоящей из сотен или тысяч элементов недопустимо дорого. В результате, эти системы обращаются к памяти редко, зачастую только при восстановлении единичного случая, чтобы приспособиться ко всем целям решаемой задачи. Такие системы могут вести поиск