Стратегии конструирования

15.1. Стратегии конструирования

Предположим, у вас возникла необходимость расставить мебель в комнате. Цель решения этой задачи можно сформулировать следующим образом: найти такой вариант расстановки, который, во-первых, удовлетворял бы заданным геометрическим ограничениям (комната имеет конечные размеры, в ней, возможно, имеются какие-то специфические особенности, например альков, предметы обстановки также имеют свои размеры и т.п.), а во-вторых, учитывал бы определенные предпочтения, касающиеся взаимного расположения предметов обстановки (рабочий стол возле окна, диван против телевизора и т.д.). Скорее всего вы начнете с того, что выберете место для одного-двух главных предметов, которые зададут "точки привязки" для остальных. Далее выполняется расстановка остальных предметов и проверяется, насколько полученный вариант удовлетворяет сформулированным требованиям.

Если вам очень повезет, то первый же вариант может оказаться удачным, но рассчитывать на это вряд ли стоит. Скорее всего окажется, что на каком-то этапе расстановки нарушаются сформулированные ограничения. Когда такое случится, совсем не обязательно отменять все ранее сделанное и возвращаться в самое начало процесса. Как правило, вы найдете способ, как, сдвинув пару-другую предметов, "втиснуться" в ограничения. Лучшим из способов такой "подстройки" является тот, который сохранит самую большую часть ранее проделанной работы.

Как уже не раз подчеркивалось, основная сложность решения задач конструирования состоит именно в том, что чаще всего нельзя заранее сказать, подойдет ли данная частично выполненная конструкция для окончательного варианта, т.е. можно ли будет, развивая дальше это частичное решение, получить окончательный вариант, удовлетворяющий всем ограничениям. В применении к задачам конструирования восходящая стратегия (стратегия снизу вверх), которую мы использовали для решения задач малой размерности, выглядит примерно так.

(1) Если это возможно, начать с частичного варианта расстановки, который удовлетворяет заданным ограничениям. В противном случае начать с размещения первого компонента.

(2) Если расставлены все компоненты, прекратить процесс. В противном случае выполнить "наиболее многообещающее" расширение текущего варианта — поместить в планировку новый компонент.

(3) Если новый вариант размещения "не вписывается" в ограничения, предложить такой способ корректировки этого варианта, который требует как можно меньших переделок выполненных этапов.

(4) Перейти на шаг 2.

Конечно, эта стратегия выглядит слишком уж обобщенной, но даже на этом уровне в ней можно отметить несколько интересных моментов. Во-первых, она рекомендует при малейшей на то возможности начинать с какого-нибудь удовлетворительного варианта, а не с чистого листа. Так, если речь идет о планировании операций, начинайте с какого-нибудь частичного варианта, развитие которого в предыдущих аналогичных задачах привело к успеху. Не так уж фантастично выглядит идея, что в голове у человека-проектировщика имеется что-то вроде библиотеки заготовок для тех классов задач, с которыми ему приходилось иметь дело. Во-вторых, "наиболее многообещающее" расширение текущего варианта— это то, которое оставляет вам как можно большую свободу действий в будущем. Например, при выполнении планирования очередное действие должно по возможности сохранять временной зазор для последующих этапов, еще не включенных в план. Такую стратегию принято называть стратегией наименьшего принуждения (least commitment). В-третьих, корректировка текущего варианта совсем не обязательно должна сводиться к отмене последней по времени операции. Например, установка рабочего стола может привести к тому, что он "закроет" телевизор. Но совсем не обязательно отменять последнее действие и удалять с плана стол, может быть, целесообразнее сдвинуть телевизор или диван.

При решении задачи расстановки множества предметов может оказаться, что пространство поиска будет очень большим и таким образом проблема может перейти в разряд нерешаемых. Но, как правило, такие задачи можно упростить, рассматривая их на разном уровне представления деталей. Рассмотрим, например, задачу планировки дома на заданном участке земли. Пусть сейчас нас интересует компоновка помещений. Эту задачу можно сформулировать на разных уровнях абстракции (см. [Rosenman et al, 1987]):

в терминах взаимного положения, например "комната А рядом с комнатой Б";

в терминах ориентации, например "комната А на север от комнаты Б";
в терминах координат, которые точно указывают положение комнаты А по отношению к комнате Б.
На самом верхнем уровне абстракции принимается решение, какое помещение с каким должны соседствовать (например, кухня и столовая, ванная и спальня). Это решение уже сокращает возможность экспоненциального расширения пространства поиска. На следующем уровне принимается решение, например, что жилая комната должна выходить на юг, а кухня — на север, чтобы в ней было прохладнее. Это решение накладывает одновременно ограничения и на расположение столовой. После того как будет покончено с взаимным положением помещений и их ориентацией, нам потребуются какие-то эвристики, помогающие выделить место на планировке для всех помещений и разрешать возникающие при этом конфликты. Например, одна из эвристик предлагает сначала выбрать место для самых главных помещений, а оставшееся распределить между подсобными.

Такой иерархический подход хорошо знаком тем, кто часто имеет дело с проектированием планировок. Что касается экспертных систем, предназначенных для такого рода задач, то в таких системах, как NOAH [Sacerdoti, 1974] и NONLIN [Tate, 1977], которые явились развитием программы STRIPS, упрощение пространства поиска было достигнуто за счет следующего:

действия на более высоких уровнях абстракции рассматриваются как группы, объединяющие целую последовательность действий более низких уровней;
проблема планирования решается в терминах частичного упорядочения таких групп;
уточнение деталей выполняется на все более низких уровнях абстракции до тех пор, пока план не будет полностью завершен.
Описанный подход к решению проблемы можно отнести к типу нисходящих. В чем-то он напоминает организацию задача-подзадача, принятую в системе R1. Но существенное отличие от системы R1 состоит в том, что в данном случае иногда приходится пересматривать уже принятые решения в пределах одного и того же уровня абстракции, чего в программе R1 никогда не делается. Это и есть реализация той части стратегии, которая обозначена словом пересмотр в общем названии предложение и пересмотр (propose and revise). При решении очень сложных задач планирования иногда приходится выполнять пересмотр решений, принятых и на более верхних уровнях абстракции, а затем возвращаться на текущий уровень. Конечно, желательно по возможности избегать такого переноса, а потому серьезное внимание должно быть уделено выработке наиболее перспективных предложений и реализации стратегии наименьшего принуждения.

В следующем разделе мы рассмотрим систему MOLGEN [Stefik, 1981, a], [Stefik, 1981, b], которая предназначена для планирования экспериментов в исследованиях по молекулярной генетике. По ходу описания системы мы еще раз обратим ваше внимание на те моменты, о которых шла речь в этом разделе. Эта система является хорошим примером применения многоуровневого подхода на основе стратегии наименьшего принуждения для решения проблем конструирования. В разделе 15.3 будет рассмотрен метод восходящего решения проблем в системе VT [Marcus et al, 1988]. Эта система предказначена для проектирования лифтовых систем и использует стратегию предложение и пересмотр. В этом же разделе вы познакомитесь с методикой приобретения знаний, основанной на использовании инструментальной системы SALT [Marcus, 1988, b].

Архитектура систем планирования и метапланирования

15.2. Архитектура систем планирования и метапланирования

Экспертная система MOLGEN, предназначенная для планирования экспериментов в исследованиях по молекулярной генетике, имеет многоуровневую организацию, в которой каждый более верхний уровень управляет расположенными ниже. Такой вид организации экспертной системы получил в литературе название метауровневой архитектуры (meta-level architecture). Идея состоит в том, что в дополнение к представлению "первого уровня" проблемы в предметной области добавить еще более высокие уровни, представляющие такие понятия, как возможные действия с объектами предметной области, критерии выбора и комбинирования таких действий.

В терминологии системы MOLGEN уровни управления называются пространствами планирования (planning space). Программа использует три таких пространства, каждое из которых имеет собственные объекты и операторы, которые взаимодействуют друг с другом с помощью протоколов передачи сообщений (см. главу 7). Схематически организация уровней управления в системе MOLGEN представлена на рис. 15.1. На этой схеме в левой части прямоугольников, представляющих каждое пространство планирования, приведен список некоторых операторов этого пространства. Интерпретатор организует внешний цикл управления системой. Фактически он формирует и следит за соблюдением определенной стратегии поведения системы. Как будет показано ниже, в этих стратегиях реализуется логический вывод суждений на метауровне, которые управляют способом решения проблемы планирования эксперимента.

Мы начнем анализ архитектуры системы MOLGEN с самого нижнего уровня — пространства лабораторных экспериментов (laboratory space). В этом пространстве содержатся знания об объектах и операциях, выполняемых в лаборатории в процессе проведения экспериментов. Объектами этого пространства являются те сущности, которыми манипулируют лаборанты, а операторы — это те действия, которые с этими сущностями могут выполняться, например сортировка, слияние и т.д. Мы не будем подробно останавливаться на этом уровне. Читатели, которых интересуют подробности его организации, могут обратиться к статьям Стефика [Stefik, 1981, а] и [Stefik, I981, b].

Пространство разработки (design space) содержит знания о планах проведения экспериментов в форме классов операторов для выполнения следующих действий:

проверки прогнозируемых характеристик и выявления необычных характеристик объектов — операторы сравнения (comparison-operators),
формирования предложений относительно целей, операций и прогнозируемых результатов — операторы временного расширения (temporal-extension operators);
уточнения этапов плана в соответствии с имеющимися ограничениями — операторы специализации (specialization operators).
Например, оператор Propose-Goal (предложение цели) относится к группе операторов временного расширения и устанавливает для лабораторного пространства цели проведения экспериментов. Оператор Check-Prediction (проверка прогнозируемых результатов) относится к группе операторов сравнения и выполняет сравнение прогнозируемых результатов экспериментов с текущей целью. Оператор Refine-Operator (уточнение) входит в группу операторов специализации. Он заменяет в форме уточняемого плана абстрактные этапы в операциях пространства лабораторных экспериментов на более конкретные.

Реализация обратного прослеживания в системе VT

15.3.1. Реализация обратного прослеживания в системе VT

Программа VT (название программы — аббревиатура от Vertical Transportation, транспортировка по вертикали) была использована фирмой Westinghouse Elevator для разработки лифтовых систем индивидуального исполнения. Исходные данные для программы VT представляют собой набор основных параметров проектируемой системы — скорость, грузоподъемность, размеры лифтовых шахт. На основе этих данных программа формирует список подходящего оборудования и компоновку всех шахт с учетом требований безопасности и производительности системы.

В процессе проектирования программа сначала формирует примерную компоновку, а затем уточняет ее на основе анализа оговоренных ограничений. На первом этапе используется прямая цепочка правил логического вывода. Программа выбирает в качестве исходных данных либо введенные параметры, либо значения, вычисленные другими процедурами. Типичное правило (в системе VT они почему-то названы PROCEDURE — процедура) представлено ниже.

ЕСЛИ: доступны значения параметров

DOOR-OPENING, PLATFORM-WIDTH и OPENING-WIDTH

и DOOR-OPENING=CENTER,

ТО: CAR-JAMBETURN=(PLATFORM-WIDTH - OPENING-WIDTH)/2.

На этом этапе весь процесс направляется данными. Допустима любая операция проектирования, если только для этого имеется достаточно исходной информации. Но поскольку на этом этапе некоторые из задач оказываются недоопределенными, то вполне возможна и такая ситуация, когда при отсутствии полностью определенных задач в списке актуальных очередное предложение будет сформировано такой недоопределенной задачей. В результате в дальнейшем будет развиваться частичная конфигурация проекта, созданная на базе неполной информации. Иными словами, в системе VT не всегда соблюдаются условия соответствия, сформулированные в предыдущей главе, но, тем не менее, процесс проектирования продолжается, поскольку предполагается, что в дальнейшем удастся скорректировать возможное нарушение ограничений.

По мере развития проекта система VT отслеживает на каждом шаге, от каких исходных или промежуточных данных зависят сформированные на этом шаге данные. В процессе отслеживания формируется сеть зависимостей (dependency network). Структура сети зависимостей будет детально рассмотрена в главе 19, а пока считайте, что такая сеть представляет собой один из видов ориентированного графа без петель. Узлы графа представляют вычисленные значения важных параметров проектируемой системы, например CAR_JUMB_RETURN (пространство для маневрирования автомобилей при загрузке в лифт), а ребра — применяемые для их определения правила. Узлы и ребра графа формируются по мере активизации тех или иных правил в процессе развития проекта. В результате программа после завершения проектирования получит возможность выяснить, каким образом в процессе рассуждений было определено значение того или иного параметра, и найти, какое из принятых в процессе проектирования решений привело к нарушению ограничений. Найденное решение и послужит отправной точкой для пересмотра проекта.

Нарушение ограничений выявляется с помощью демонов (см. главу 6). Если имеется достаточно информации для того, чтобы определить, как связано значение некоторой величины со значениями ограничений, выполняется сравнение. Возможные способы устранения несоответствия ранжированы и активизируются в заданном порядке. Пример правила устранения несоответствия приведен ниже.

ЕСЛИ: нарушено ограничение MAXIMUM-MACHINE-GROOVE-PRESSURE,

ТО: попробовать понизить значение MACHINE-GROOVE-MODEL (1),

увеличить значение HOST-CABLE_QUANTITY (4).

После применения правила устранения несоответствия программа, пользуясь сформированной ранее сетью зависимостей, корректирует и остальные параметры проекта, зависящие от тех, которые были изменены в результате применения правила.

Приведенное выше правило устранения предлагает два варианта, причем указанный в скобках уровень приоритета означает, что предпочтение следует отдать первому варианту. Если же его реализовать по каким-либо причинам не удастся, следует попробовать второй вариант.

Говорят, что два ограничения являются антагонистическими, если удовлетворение одного из них приводит к нарушению другого. Если вернуться к рассмотренному выше примеру с посещением кинотеатра, то можно интерпретировать антагонистические ограничения следующим образом. Два человека хотят вместе пойти в кино, но один не желает видеть ничего, кроме фильмов ужасов, а другой не выносит вида крови. Если удовлетворить вкусы одного, то желание другого будет проигнорировано.

Проблема пересмотра ранее принятых решений усложняется тем фактом, что коррекция параметров, необходимая для устранения одних ограничений, влияет на другие параметры, которые, в свою очередь, связаны с другими ограничениями. В правиле, приведенном выше, одна из рекомендаций предполагает изменение количества тросов подъемника, что приведет к изменению множества других параметров всей конструкции. Вполне возможно, что после этого придется заменить и модель лифта. База знаний программы VT включает 37 цепочек устранения несоответствия ограничениям, причем три из них имеют дело с антагонистическими ограничениями. Антагонистическими, например, являются ограничения MAXIMUM-MACHINE-GROOVE-PRESSURE (максимальная нагрузка на трос подъемника) и MAXIMUM-TRACTION_RATIO (максимальное отношение сцепления). Понижение нагрузки приведет к увеличению отношения сцепления и наоборот.

Если одновременно нарушаются оба антагонистических ограничения, то складывается ситуация, когда, скорректировав параметры, необходимые для устранения одного несоответствия, мы еще более усугубим другое. В системе VT проблема устранения антагонистических ограничений выделена в отдельный случай и решается следующим образом. Когда демон фрейма обнаруживает такую ситуацию, каждому параметру, имеющему отношение к выявленному нарушению ограничений, присваивается то значение, которое он имел до нарушения любого ограничения. Таким образом отменяются все предпринятые ранее меры по ликвидации нарушения всех ограничений. После этого программа предпринимает попытку выполнить какую-либо из корректирующих операций, весь набор которых разделен на три группы очередности:

(1) операции, которые помогают устранить нарушение обоих антагонистических ограничений;

(2) операции, которые помогают устранить нарушение одного из антагонистических ограничений и не усугубляют нарушение другого;

(3) операции, которые помогают устранить нарушение одного из антагонистических ограничений, но усугубляют нарушение другого.

Если дело доходит до выполнения операций третьей группы, то сначала программа пытается устранить нарушение наиболее существенного ограничения. Таким образом, одно из важнейших отличий программы VT от MOLGEN состоит в том, что хотя в обеих системах используется стратегия предложение и пересмотр, в программе VT гораздо большее внимание уделено фазе пересмотра ранее принятых решений, а программа MOLGEN концентрируется на реализации принципа наименьшего принуждения.

Программа VT реализована с помощью языка OPS5. База знаний этой программы насчитывает около 3000 правил. В литературе приводятся сведения о производительности системы. Для выполнения задания средней сложности программа активизирует от 2 500 до 11 500 правил, на что затрачивается от 7 до 20 минут машинного времени компьютера VAX 11/780, оснащенного оперативной памятью объемом 20 Мбайт. Интересно отметить, что около 2000 правил системы VT сформировано с помощью системы автоматизированного приобретения знаний SALT, а другие (их около 1000) отвечают за организацию ввода/вывода, управление порядком применения правил и формирование объяснений, помогающих пользователю уяснить, почему программа в процессе проектирования приняла определенные решения.

Приобретение знаний с помощью системы SALT

15.3.2. Приобретение знаний с помощью системы SALT

Система автоматизированного приобретения знаний SALT разрабатывалась с ориентацией на использование в тех экспертных системах, в которых доминирующей при решении проблем является стратегия предложение и пересмотр. Это предположение было положено в основу организации процесса приобретения знаний. Один из используемых методов состоит в том, .что выявляются знания, позволяющие наполнить содержанием определенные роли в выбранной стратегии решения проблемы. При таком подходе решающее значение для успешной реализации задач системы имеет правильный выбор ролей и отношений между ними.

Полагается, что знания о предметной области должны распределяться между тремя ролями. Они перечислены ниже, причем в скобках приведено наименование каждой роли, присвоенное ей в документации системы SALT.

(1) Знания, которые касаются развития текущей промежуточной стадии проекта (PROPOSE-A-DESIGN-EXTENTION).

(2) Знания, относящиеся к определению ограничений, накладываемых на текущую промежуточную стадию проекта (IDENTIFY-A-CONSTRAINT).

(3) Знания, касающиеся устранения обнаруженных нарушений ограничений (PROPOSE-A-FIX).

Система SALT автоматически организует извлечение знаний каждой из указанных категорий в процессе интерактивного сеанса опроса эксперта, а затем преобразует полученные сведения в порождающие правила и формирует базу знаний о предметной области. После этого созданная база знаний объединяется с интерпретатором оболочки экспертной системы (см. главу 10). Система SALT сохраняет первичные сведения, полученные от эксперта, в декларативной форме и таким образом при необходимости позволяет их скорректировать и обновить ранее созданную базу знаний.

В качестве промежуточной формы представления знаний в SALT используется сеть зависимостей. Каждый узел этой сети представляет наименование какого-либо контрольного параметра (например, TYPE-OF-LOADING), параметра, характеризующего конструкцию (например, PLATFORM-WIDTH), или ограничения (например, MAXIMUM-MACHINE-GROOVE-PRESSURE). Связи в сети разделены на три группы:

содействующая — связывает узлы А и В в том случае, если значение параметра узла А используется для вычисления значения параметра узла В',
ограничивающая — связывает узлы А и В в том случае, если значение параметра узла А является ограничением, которое должно учитываться при выборе значения конструктивного параметра, ассоциированного с узлом В;
корректирующая — связывает узлы А и В в том случае, если с узлом А ассоциировано значение ограничения и нарушение этого ограничения может быть скорректировано изменением текущего значения параметра, ассоциированного с узлом В.
Работая с системой SALT, пользователь может вводить знания в любом порядке, но каждое элементарное знание должно иметь один из трех квалификаторов в соответствии с перечисленными выше ролями:

PROCEDURE — знания о развитии текущей промежуточной стадии проекта;
CONSTRAINT — знания об определении ограничений, накладываемых на текущую промежуточную стадию проекта;
FIX — знания об устранении обнаруженных нарушений ограничений.
Получив значение квалификатора, система SALT организует диалог с пользователем и предлагает ему ввести знания, соответствующие заданной роли.

Для каждого конструктивного параметра, который фигурирует в завершенном проекте, в базе знаний должен присутствовать свой элемент знаний типа PROCEDURE (правило). В таком элементе должны быть отображены все соображения, относящиеся к выбору значения этого параметра. Если правило недоопределено, т.е. не позволяет однозначно определить значение параметра, то в таком правиле должны присутствовать соображения о предпочтительных значениях параметра в пределах допустимого диапазона. Полный формуляр правила вычисления параметра CAR-JAMB-RETURN (этот параметр присутствовал в правиле, цитированном в предыдущем разделе) выглядит так, как показано ниже.

1. Name: CAR-JAMB-RETURN

2. Precondition: DOOR-OPENING=CENTER

3. Procedure: CALCULATION

4. Formula: (PLATFORM-WIDTH - OPENING-WIDTH)/2

5. Justification: CENTER-OPENING DOOR LOOK BEST WHEN

CENTERED ON THE PLATFORM

1.Имя: CAR-JAMB-RETURN

2. Предусловия: DOOR-OPENING=CENTER

3. Процедура: Вычисление

4. Формула: (PLATFORM-WIDTH - OPENING-WIDTH)/2

5. Уточнение: Двери, открывающиеся от середины, выглядят лучше,

если на платформе их разместить по центру

В правилах типа CONSTRAINT собирается информация о взаимных связях между значениями параметров, которая не вошла в правила типа PROCEDURE, но необходима для проверки качества созданного проекта. Правила типа FIX предлагают варианты корректирующих действий, которые можно предпринять при нарушении заданных ограничений. Ниже приведен заполненный формуляр для правила этого типа, которое относится к ликвидации нарушения ограничения MAXIMUM-MACHINE-GROOVE-PRESSURE.

Constraint name: MAXIMUM-MACHINE-GROOVE-PRESSURE

Value to Change HOIST_CABLE-QUANTITY

Change Type: INCREASE

Step Type: BY-STEP

Step Size: 1

Preference Rating: 4

Preference Reason: CHANGES MINOR EQUIPMENT SIZING

Имя ограничения: MAXIMUM-MACHINE-GROOVE-PRESSURE Изменить: HOIST_CABLE-QUANTITY

Тип изменения: INCREASE

Режим изменения: BY-STEP

Величина шага: 1

Приоритет: 4

Критерий выбора: Минимальные изменения размеров другого оборудования

Информация из таких стилизованных формуляров довольно просто преобразуется в порождающие правила. Но система SALT не только переводит полученную информацию в формат правил, но и анализирует соответствие между новым правилом и ранее введенными. Поэтому желательно сначала ввести информацию для всех правил типов PROCEDURE и CONSTRAINT, а уже затем вводить информацию для правил типа FIX. В этом случае правила последнего типа будут анализироваться с учетом всех знаний, касающихся проектирования и ограничений.

Информацию о связях в сети зависимостей программа SALT извлекает из тех элементов знаний, которые вводятся пользователем. Так, после ввода приведенного выше правила типа PROCEDURE программа сформирует содействующую связь между узлом, ассоциированным с параметром PLATFORM-WIDTH, и узлом, ассоциированным с параметром CAR-JAMB-RETURN. Точно так же после ввода правил типов CONSTRAINT и FIX будут сформированы ограничивающие и корректирующие связи.

Формируемая экспертная система должна присвоить значения каждому узлу сети и найти на графе сети такой путь, который обеспечивал бы проверку и удовлетворял всем заданным ограничениям. На компилятор возлагается задача сформировать процедуры в соответствии с найденным путем на графе и проверить, является ли он единственным и полным для набора входных данных.

Извлечение, представление и применение знаний о проектировании

15.3. Извлечение, представление и применение знаний о проектировании

В этой главе мы рассмотрим экспертную систему проектирования лифтовых систем VT [Marcus et al., 1988] и использованную в процессе ее разработки систему автоматизированного приобретения знаний SALT [Marcus et al, 1988]. В первом разделе основное внимание будет уделено самой программе VT, а в следующем будет описана методика приобретения знаний о проектировании, использованная в системе SALT.

Итоги анализа систем решения проблем конструирования

15.4. Итоги анализа систем решения проблем конструирования

Мы показали, что в ряде случаев методы решения проблем конструирования можно существенно упростить, используя специфические знания из предметной области. Например, система разработки компоновок вычислительных комплексов R1 организована таким образом, что она всегда располагает информацией, необходимой для выбора следующего шага, и не нуждается в механизме пересмотра принятых решений. В результате система не нуждается в дополнительных ресурсах для хранения предыстории принятых решений и взаимных связей между этими решениями.

Но в большинстве случаев не удается организовать такой однозначный выбор порядка выполнения проектирования, причиной чему является либо отсутствие достаточных знаний о данной предметной области, либо существование множества близких к оптимальному решений. Неполнота имеющихся знаний означает, что экспертная система должна следовать стратегии наименьшего принуждения и обладать способностью формировать предложения по наилучшему развитию текущего частичного варианта проекта. Поскольку такое предложение не всегда может быть правильным, программа должна иметь возможность обнаружить нарушение имеющихся ограничений в текущем незавершенном варианте проекта и либо вернуться и попробовать другой вариант продолжения, либо предложить способ устранения обнаруженного несоответствия. При реализации такой стратегии важную роль играет механизм записи и сохранения ранее принятых решений и отношений между ними. Мы еще вернемся к таким механизмам в главе 19.

Если задачи конструирования в определенной области могут иметь несколько вариантов решения, самая простая стратегия для экспертной системы — выбрать первое подходящее, ограничиваясь проверкой только жестких ограничений. Перебор нескольких вариантов и их последующее сравнение требует слишком больших вычислительных затрат. Это связано, в первую очередь, с тем, что проблемы конструирования или выбора компоновки многокомпонентной системы определены на довольно большом, а иногда и на бесконечно большом пространстве поиска вариантов, и этим они разительно отличаются от проблем классификации, рассмотренных в главах 11 и 12.

Совершенно очевидно, что размер пространства решений влияет на проблемы конструирования значительно сильнее, чем на проблемы классификации. Даже если обратиться к простейшим игровым задачам, вроде задачи о ферзях, которая рассматривалась в одном из упражнений главы 1, то и на их примере нетрудно убедиться, что метод, который позволит решить задачу о четырех или восьми ферзях, нельзя применить, когда речь пойдет о сотне или тысяче ферзей. Проблемы классификации относятся к числу тех, с которыми следует поступать по принципу "разделяй и властвуй", особенно если пространство категорий может быть организовано иерархически.

К слову сказать, существует множество реальных задач, типа планирования поведения роботов или составления расписания мероприятий, которые включают комбинаторику, не позволяющую использовать принцип "разделяй и властвуй". Частично это объясняется отсутствием подходящей метрики, которая позволила бы оценить, насколько близко конкретный фрагмент решения подходит к общему решению задачи. План можно оценить только целиком; нельзя сказать, насколько он будет хорош по характеристикам его отдельных этапов. Подход, основанный на "библиотеке заготовок" (он использовался в системе ONCOCIN; см. главу 10), также не годится для решения большинства проблем конструирования.

Методы, основанные на знаниях, являются реальной альтернативой алгоритмическому подходу в тех случаях, когда имеется достаточный объем знаний в конкретной предметной области, которые позволяют реализовать стратегию предложения и пересмотра или предложения и исправления. Но для реализации таких методов требуется довольно специфический механизм управления и обратного прослеживания решений, принимаемых программой. Мы еще вернемся к этой теме в последующих главах.

В главе 18 будет рассмотрена система, предназначенная для идентификации трехмерных структур протеинов в растворах. Комбинаторика, связанная с просмотром всех возможных вариантов компоновки молекул, совершенно очевидно не позволяет использовать исчерпывающий поиск или обратное прослеживание на сколько-нибудь значительную глубину. Поэтому программа организована таким образом, что в ней имеется несколько баз знаний, поддерживающих разные эвристики управления поиском в пространстве решений. Такая архитектура, получившая, название системы с доской объявлений (blackboard system), обеспечивает мощный механизм реализации таких стратегий, как последовательное уточнение частичных решений и восстановление после принятия неудачных решений.

В главе 19 мы рассмотрим системы обработки правдоподобия (truth maintenance) — усовершенствованный механизм фиксации решений, который существенно облегчает выполнение обратного прослеживания. В тех случаях, когда обратного прослеживания избежать невозможно, желательно, по крайней мере, быстро определить, в какую именно точку вычислений нужно вернуться, а не отменять по очереди все предыдущие операции, анализируя каждый раз последствия такой отмены.

Решение проблем конструирования (II)

ГЛАВА 15. Решение проблем конструирования (II) 15.1. Стратегии конструирования 15.2. Архитектура систем планирования и метапланирования 15.3. Извлечение, представление и применение знаний о проектировании 15.3.1. Реализация обратного прослеживания в системе VT 15.3.2. Приобретение знаний с помощью системы SALT 15.4. Итоги анализа систем решения проблем конструирования Рекомендуемая литература Упражнения

Организация пространств планирования в системе MOLGEN ([Stefik, 1981,b])

Каждому оператору назначается определенный уровень приоритета. Как правило, операторы сравнения имеют более высокий приоритет, чем операторы временного расширения, а последние имеют приоритет перед операторами специализации. Такое ранжирование операторов является, по существу, одним из отражений стратегии наименьшего принуждения, поскольку операции с более высоким приоритетом, как правило, оставляют большую свободу действий на будущее, чем операторы с более низким приоритетом. В той предметной области, для которой предназначена система MOLGEN, с помощью этих операторов моделируется экспертность специалистов, разрабатывающих эксперименты, но общие принципы организации этой системы вполне применимы и в других областях проектирования и планирования.

Большую роль в системе MOLGEN (как, впрочем, и в других приложениях, предназначенных для решения проблем конструирования) играют следующие три операции с ограничениями.

Формулирование ограничений. Эта операция формирует ограничения для пространства решений. Если воспользоваться примером из области планирования компоновки помещений, то такой операцией будет принятие решения, что кухня и столовая должны быть расположены рядом.
Распространение ограничений. Эта операция организует передачу информации между подзадачами, которые являются в определенной мере независимыми. Например, компоновка помещений на верхнем и нижнем этажах коттеджа является почти независимыми задачами, но они связаны друг с другом наличием одних и тех же ограничений в виде расположения лестниц и элементов водопроводной системы.
Удовлетворение ограничений. Эта операция собирает информацию об ограничениях, извлекая ее из деталей реализации отдельных подзадач проектирования. Например, при планировке помещений можно попробовать подгонять планировку верхнего и нижнего этажей таким образом, чтобы облегчить выполнение подзадачи планирования системы водоснабжения.
Полезно попытаться охарактеризовать отдельные операции в терминах тех ограничений, которые на них накладываются. Например, если проблема состоит в том, чтобы выяснить, что делать сегодня вечером, а текущая операция — это "пойти в кино", то можно сказать, что эта операция недоопределена (underconstrained), если в городке есть более одного кинотеатра. В более общем смысле операция является недоопределенной, если отсутствует вся необходимая информация для того, чтобы эта операция могла быть однозначно реализована в терминах более детальных этапов. Но операция "пойти посмотреть фильм-ужастик" является переопределенной (overconstrained), если в городке нет ни одного кинотеатра, в котором бы шел такой фильм. В более общем смысле операция является переопределенной в том случае, если любая попытка выполнить ее приводит к нарушению наложенных ограничений.

Назначение пространства стратегий (strategy space) — выработка суждений об этапах плана в пространстве разработки. Основным инструментом для этого являются эвристики стратегии наименьшего принуждения. Если операторы пространства разработки отвечают за формирование последовательности этапов выполнения в предметной области, то операторы пространства стратегий отвечают за формирование последовательности выполнения операторов пространства разработки. Таким образом, можно утверждать, что операторы этого пространства выполняют метапланирование.

Пространство стратегий системы MOLGEN состоит из следующих операторов, которые мы будем описывать в терминах сообщений, передаваемых сущностям управляемого пространства разработки.

Оператор Focus посылает сообщение "find task" каждому оператору пространства разработки, побуждающее его найти такую задачу, которую этот оператор мог бы выполнить в развитии текущего плана. Затем предлагаемые операции включаются в список и сортируются в порядке приоритетов соответствующих операторов. Не все из этих операций могут быть действительно выполнены. Некоторые из них недоопределены, а другие— переопределены. Оператор Focus просматривает сформированный список и выполняет те задачи, которые могут быть выполнены, отсылая после каждого успешного выполнения сообщение "find task". Если обнаруживается недоопределенная задача, ее выполнение приостанавливается. Когда же будет обнаружена переопределенная задача, управление передается оператору Undo.
Оператор Resume во многом похож на оператор Focus. Отличие состоит в том, что он не формирует новые задачи, а старается выявить ранее приостановленные и повторно запустить их на выполнение.
Оператор Guess активизируется в том случае, когда оказывается, что все предлагаемые для дальнейших действий задачи являются недоопределенными. Возникает ситуация, когда обычный "регулярный" подход на основе стратегии наименьшего принуждения не позволяет определить следующее действие и нужно привлекать на помощь эвристики. Оператор Guess посылает каждой приостановленной задаче сообщение, предлагая оценить степень "полезности" опций, которыми располагает эта задача, а затем выбирает ту из них, у которой самый высокий рейтинг.
Оператор Undo активизируется, когда обнаруживается, что в план включена переопределенная задача. В этом случае складывается ситуация, в которой нельзя применить стратегию наименьшего принуждения. В том виде, в каком он реализован в системе MOLGEN, оператор Undo выглядит довольно примитивным. Он отыскивает тот этап, который привел к включению в план переопределенной задачи, и предлагает изъять его из плана.
В системе MOLGEN список актуальных операторов используется более гибко, чем в системах INTERNIST и CENTAUR, описанных в главе 13. Хотя во всех трех системах разделяется предложение задач к выполнению и их реальное выполнение, только архитектура MOLGEN позволяет задачам взаимодействовать нетривиальным способом. Как отметил Стефик (Stefik), если такое взаимодействие не организуется явным образом на более, высоких уровнях, оно может привести к весьма неожиданным результатам на более низких. Естественно, многоуровневая архитектура должна существенно упростить решение проблемы, если в ней правильно выполнено распределение нагрузки по уровням. По мере перехода на более высокие уровни решаемые задачи должны упрощаться. На самом высоком уровне, уровне интерпретатора, решается единственная тривиальная задача запуска на выполнение той подзадачи, которая стоит первой в списке актуальных.

Как уже отмечалось, основной "слабостью" системы MOLGEN является то, что в ней отсутствует достаточно совершенный механизм обратного прослеживания. Другими словами, если вспомнить о наименовании стратегии предложение и пересмотр, то эта система сильна в выработке предложений, но слаба в их пересмотре, а потому ей не всегда удается "выкарабкаться" из ситуации, которая складывается после неудачного предложения.

В следующем разделе будет описана экспертная система, в которой используется та же парадигма предложение и пересмотр, но процесс пересмотра реализован более удачно.

Программа планирования мероприятий

Ниже приведена программа планирования мероприятий, написанная на языке CLIPS. При сформировании расписания программа сначала старается как можно раньше назначить для каждого отдельного мероприятия начальный момент выполнения, а затем назначает конечный момент, если в расписании найдено место для мероприятия. Программа расставляет задачи в соответствии с их приоритетами и старается сохранять себе свободу действий как можно дольше. Однако эта программа не способна справиться с ситуацией, которая складывается после неудачно принятого решения, ни с помощью обратного прослеживания, ни с помощью коррекции частичного расписания, из которого развился тупиковый вариант.

;; ШАБЛОНЫ

;; Объект мероприятий.

(deftemplate errand

(field name (type SYMBOL)) ; имя

;; интервал времени, в течение которого нужно

;; приступить к выполнению мероприятия

;; не раньше (field earliest (type INTEGER) (default 0))

;; не позже

(field latest (type INTEGER) (default 0))

;; продолжительность

(field duration (type INTEGER) (default 0))

;; приоритет

(field priority (type INTEGER) (default 0))

;; включено в расписание (field done (type SYMBOL)

(default no));

)

; ; Объект расписания (def template schedule

(field task (type SYMBOL))

;; задача

;; интервал времени, в течение которого нужно

;; выполнить задачу

;; начало

(field start (type INTEGER) (default 0))

;; конец

(field finish (type INTEGER) (default 0))

;; приоритет

(field priority (type INTEGER) (default 0))

;; полностью заполнено

(field status (type SYMBOL) (default no))

)

;; Объект цели. Используется для управления поведением

;; программы, принуждая ее к определенному порядку

;; достижения целей. (def template goal

(field subgoal (type SYMBOL)))

;; ФАКТЫ

(deffacts the-facts (goal (subgoal start))

(errand (name hospital) (earliest 1030)

(latest 1030)

(duration 200) (priority 1)) (errand

(namе doctor) (earliest 1430) (latest 1530)

(duration 200) (priority 1))

(errand (name lunch) (earliest 1130) (latest 1430)

(duration 100) (priority 2))

(errand (name guitar-shop)

(earliest 1000)

(latest 1700) (duration 100)

(priority 3)) (errand (name haircut)

(earliest 900) (latest 1700)

(duration 30) (priority 4))

(errand (name groceries)

(earliest 900) (latest 1800)

(duration 130) (priority 5))

(errand (name dentist)

(earliest 900) (latest 1600)

(duration 100) (priority 2))

;; Попадает ли время начала S в интервал [Т, T+D]?

;; Две задачи не могут начинаться в одно и то же время.

(deffunction overlapl (Is ?t ?d)

(and (<= ?t ?s) (< ?s (+ ?t ?d))))

;; Попадает ли время завершения S в интервал [Т, T+D]?

;; Для задачи А можно назначить время начала выполнения

;; равным времени завершения задачи В.

(deffunction overlap2 (?s ?t ?d)

(and (< ?t ?s) (< ?s (+ ?t ?d))))

;; Операция добавления к значению времени интервала,

;; выраженного в формате INTEGER,

(deffunction +t (?X ?Y) (bind ?T (+ ?X n))

(if(or (= (- ?T 60) ( (div (- ?T 60) 100) 100))

(= (- ?T 70) ( (div (- ?T 70) 100) 100))

(= (- ?T 80) ( (div (- ?T 80) 100) 100))

(= (- ?T 90) ( (div (- ?T 90) 100) 100)))

then (+ ?T 40)

telse ?T))

;; ПРАВИЛА

;; На выполнение некоторых задач отводится

;; фиксированное время, (defrule fixed

(declare (salience 80))

(goal (subgoal start))

?E <- (errand (name ?N)

(earliest ?T) (latest ?T) (duration ?D)

(priority ?P) (done no))

(not (schedule (start ?U1&:(overlapl ?U1 ?T ?D))))

(not (schedule (finish ?U2&:(overlap2 ?U2 ?T ?D))))

(printout t crlf "Fixing start and end of " ?N t crlf)

;; ( "Определение начала и завершения " ?N

(modify ?E (done finish)) (assert (schedule (task ?N)

(start ?T) (finish (+t ?T ?D)) (priority ?P)))

;; Следующей в расписание включается задача с наиболее

;; высоким приоритетом, причем ей задается самое раннее

;; время начала выполнения, (defrule priorityl

(declare (salience 50))

(goal (subgoal start))

: ?Е <- (errand (name ?N) (earliest ?T)

(duration ?D) (priority ?P)) (not (errand

(priority ?Q&:(< ?Q ?P)) (done no)))

(not (schedule (start ?01&:(overlapl ?Ul ?T ?D))))

(not (schedule (finish ?U2S:(overlap2 ?U2 ?T ?D))) =>

(printout t crlf "Fixing start of " ?N t crlf)

;;"Коррекция начала: " ?N

(modify ?E (done start)) (assert (schedule

(task ?N) (start ?T) (priority ?P)

)

;; Скорректировать значение параметра earliest задач

;; более низкого приоритета, если это время уне занято

;; теми задачами, которые включены в расписание,

(defrule priority2

(declare (salience 60))

(goal {subgoal start)) ?E <- (errand (name ?N)

(earliest ?T)(duration ?D) (priority ?P) (done no))

(not (errand (priority ?QS:(< ?Q ?P)') (done no)))

(schedule (task ?M) (start ?U&:(overlapl 7U ?T ?D)))

(errand (name ?M&~?N) (duration ?C)) =>

(printout t crlf ?N " overlaps with start of " ?M t crlf)

;; ?N " пересекается с началом " ?M

(modify ?E (earliest (+t ?U ?C))) )

;; Скорректировать значение параметра earliest задач

;; более низкого приоритета, если запуск задачи в

;; указанное этим параметром время приведет к тому,

;; что она не успеет завершиться до запуска другой

;; задачи более высокого приоритета,

;; ухе включенной в расписание,

(defrule priority3

(declare (salience 60))

(goal (subgoal start))

?E <- (errand (name ?N) (earliest ?T)

(priority ?P) (done no))

(errand (name ?M&"?N) (duration ?C))

(schedule (task ?M)

(start ?0&:(overlap1 ?T ?U ?C)))

(printout t crlf ?N " overlaps with end of " ?M t crlf)

;; ?N " пересекается с концом " ?M

(modify ?E (earliest (+t ?U ?C)))

)

;;Скорректировать значение параметра earliest

;; задач более низкого приоритета,

;;если запуск задачи в указанное этим

;;параметром время приведет к тому,

;; что ее начало перекроет одну

;;задачу, уже включенную

;; ранее в расписание, и она не успеет завершиться

;; до запуска другой задачи более высокого приоритета ,

;; уже включенной в расписание.

(defrule priority4

(declare (salience 60))

(goal (subgoal start))

?E <- (errand (name.?N) (earliest ?T)

(duration ?D) (priority ?P) (done no))

(errand (name ?M&~?N) (duration ?C))

(schedule (task ?M)

(start ?U&:(<= ?U ?T)) (finish ?F&:

(<= (+ ?T ?D) ?F)))

)

(printout t crlf ?N " would

occur during " ?M t crlf)

?N " может появиться во время "

?М (modify ?E (earliest (+t ?U ?C)))

)

;; Изменение цели. Новая цель - установка конечного

;; времени выполнения задачи. (defrule change-goal

?G <- (goal (subgoal start)) =>

(modify ?G (subgoal finish))

)

;; Время завершения задачи - это время начала ее

;; выполнения плюс продолжительность . (defrule endpoint

(goal (subgoal finish))

(errand (name ?N) (latest ?L) (duration ?D))

?S <- (schedule (task ?N) (start

?!&:(<= ?T ?L)) (finish 0)) ... =>

(printout t crlf "Fixing end of" ?N t crlf)

;; "Определение завершения " ?N

(modify ?S (finish (+t ?T ?D)))

;; Новая цель - вывести отчет о плане.

(defrule unfinish

?G <- (goal (subgoal finish)) =>

(modify ?G (subgoal report))

)

;; Вывести задачи в хронологическом порядке.

(defrule scheduled

(declare (salience 10)) (goal (subgoal report))

?S <- (schedule (task ?N) (start ?T1) (finish ?T2S"0)

( status 0 ) ) . '(not (schedule (start ?T

3&:(<= ?T3 ?T1)) (status 0)))

)

(printout t crlf ?N " from " ?T1 " till " ?T2t crlf)

;; ?N " от " ?T1 " до " ?T2

(modify ?S (status 1))

)

;; Для некоторых задач в расписании может не найтись

;; места.

(defrule unscheduled

(goal (subgoal report))

?S <- (schedule (task ?N) (finish 0) (status 0))

(printout t crlf ?N " not scheduled. " t crlf)

;; ?N " не включена в расписание. "

(modify ?S (status 1)) )

Эта программа успешно справляется с составлением расписания мероприятий, перечисленных после оператора deffact. В упр. 4 в конце главы будет показано, что существуют наборы мероприятий, с которыми программа не может справиться, хотя составить расписание для них с учетом оговоренных ограничений можно.

Решение проблем конструирования (II)

15.1. Стратегии конструирования
15.2. Архитектура систем планирования и метапланирования
15.3. Извлечение, представление и применение знаний о проектировании
15.4. Итоги анализа систем решения проблем конструирования Рекомендуемая литература
Упражнения
В предыдущей главе мы рассматривали экспертные системы для решения проблем конструирования, в которых по ходу процесса никогда не возникала необходимость отмены уже принятых решений. Однако такая стратегия подходит далеко не для всех задач конструирования, поскольку мы не всегда располагаем всеми необходимыми для этого знаниями о предметной области. В этой главе мы проанализируем применение двух стратегий — наименьшего принуждения (least commitment) и предложение и пересмотр (propose and revise). Завершит главу обзор некоторых инструментальных средств приобретения знаний, которые используются в системах решения проблем конструирования.

Поясните смысл стратегии наименьшего принуждения.

Упражнения

1. Поясните смысл стратегии наименьшего принуждения. В чем отличие этой стратегии и стратегии предложение и пересмотр!

2. Постарайтесь перечислить как можно больше задач, к которым, по вашему мнению, можно применить стратегию наименьшего принуждения; нельзя применить стратегию наименьшего принуждения, не подкрепив ее какой-нибудь другой.

Подумайте о тех задачах, с которыми вы достаточно часто сталкиваетесь в повседневной жизни, например планирование похода по магазинам. Чем отличаются эти два класса задач?

3. Объясните смысл терминов метауровневая архитектура и метапланирование.

4. Проанализируйте программу, представленную во врезке 15.1. Подумайте над тем, каким образом нужно модифицировать данные, приведенные в операторе deffacts, -чтобы программа прервала работу, поскольку не смогла сформировать расписание, хотя, в принципе, его можно составить. (Указание: попробуйте манипулировать только приоритетами задач.)

5. Программа планирования мероприятий, представленная во врезке 15,1, не сможет составить расписание для следующего набора исходных данных, несмотря на то, что такое расписание существует.

(deffacts the-facts

(goal (subgoal start))

(errand (name hospital)
(earliest 1030)
(latest 1030) (duration 200) (priority 1))

(errand (name doctor)
(earliest 1430) (latest 1530)

(duration 200) (priority 1))
(errand (name lunch)
(earliest 1130) (latest 1430)

(duration 100) (priority 2))
(errand (name guitar-shop)
(earliest 1000) (latest 1700)

(duration 100) (priority 2))
(errand (name haircut)
(earliest 900) (latest 1700)

(duration 30) (priority 2))
(errand (name groceries)
(earliest 900) (latest 1800)

(duration 130) (priority 2))
(errand (name bank)
(earliest 930) (latest 1530)

(duration 30) (priority 2))
(errand (name dentist)
(earliest 900) (latest 1600)

(duration 100) (priority 1)) )

Почему?

6. Ниже представлено дополнительное правило для программы составления расписания, которое позволит разрешить проблему, на которой программа споткнулась в предыдущем упражнении. Это правило разрешает конфликт между задачами, одна из которых должна начаться в точно зафиксированное время, а другая уже вставлена в расписание. Для этого вторая задача сдвигается в расписании. Если же в конфликте участвует задача, для которой не оговорено точное время начала, сдвигается та задача, которая имеет более низкий приоритет.

(defrule clash

(declare (salience 100))

(goal (subgoal fix))

?S <- (schedule (task ?M) (start ?M1))

(errand (name ?N)

(earliest ?E1) (latest ?L1)
(duration ?C)) (schedule

(task ?N&"?M)

(start ?Nl&:(and (<= ?M1 ?Nl)

(< ?N1 (+ ?M1 ?C)))))

(errand (name ?N) (duration ?D)
(earliest ?E2) (latest ?L2i:
(< (- ?L2 ?E2) (- ?L1 ?E1)))) =>

(printout t crlf ?M " clashes with " ?N t crlf)
;; ( ?M " конфликтует с " ?N

(modify 7S (start (+t ?N1 ?D))) )

Это правило гласит: "В случае конфликта передвинуть в расписании ту задачу, которая имеет меньшее ограничение". Оно активизируется только в том случае, если текущей является подцель fix. Правила start и finish, которые контролируются подцелями start и finish, остаются без изменений.

Ваша задача — разработать три новых управляющих правила, которые организуют работу правил clash, start и finish.

I) Правило fixstart будет активизироваться в случае, если предложения, сформированные всеми прочими правилами для подцели start, будут нарушать ограничения. Это новое правило выделяет вектор schedule для задачи и присваивает его полю start значение, которое хранится в слоте latest элемента errand.

II) Измените существующее правило unstart таким образом, чтобы оно заменяло подцель в выражении goal с start на fix вместо прежней замены start на finish.

III) Разработайте правило unfix, которое будет заменять подцель в выражении goal с fix на finish.

Затем выполните следующее.

IV) Протестируйте программу и убедитесь, что она справляется с проблемой на наборе исходных данных, установленном в упр. 5.

V) Эвристика, использованная в правиле clash, не может справиться со всеми возможными случаями. Постарайтесь найти такой вариант исходных данных, который поставит программу "в тупик", несмотря на то, что построить расписание возможно.

7. В программе составления расписания используется единственный вид ограничений — ограничения по времени, запрещающие наложение мероприятий. Давайте добавим в нее пару ограничений, специфических для мероприятий определенного вида, — это будут своего рода специфические знания о предметной области. Например, логично ввести ограничение, отражающее тот факт, что для выполнения покупки или посещения какого-либо заведения сети обслуживания нужно располагать некоторой суммой денег. Следовательно, перед тем как отправляться за покупками, нужно зайти в банк.

I) В шаблон мероприятия errand добавьте поле kind (вид). Допустимые значения этого поля — одна из трех символических констант: goods (вещи), service (обслуживание), visit (визит). Такие мероприятия, как посещение банка или врача, относятся к группе visit, посещение парикмахерской (haircut) или ресторана (lunch) — к группе service, а поход в овощную лавку (groceries) или музыкальный салон (guitar-shopping) — к группе goods.

II) Включите в число возможных предложений в процессе решения проблемы новую фазу (подцель) tune, которая должна следовать за подцелью start перед fix. Таким образом, можно будет проанализировать введенные специфические ограничения перед тем, как браться за корректировку расписания (подцель fix). При изменении программы вам придется модифицировать правила, манипулирующие лексемами подцели.

III) Добавьте правило money, которое будет активизироваться только в том случае, когда -текущей подцелью в рабочей памяти является tune. Правило должно распознавать ситуацию, в которой мероприятие, требующее присутствия определенной наличности в бумажнике, оказывается в расписании раньше, чем посещение банка. Правило должно корректировать расписание, сдвигая в нем такое мероприятие на позднее время, т.е. на время после посещения банка. Если такая коррекция приведет к возникновению конфликтной ситуации в расписании, она будет устранена правилом fix.

IV) Протестируйте скорректированную программу на следующем наборе входных данных (фактов):

(deffacts the-facts

(goal (subgoal start))

(errand (name hospital)
(kind visit) (earliest 930)

(latest 930) (duration 200)
(priority 1)) (errand (name lunch)
(kind service) (earliest 1130)

(latest 1430) (duration 100)
(priority 2)) (errand
(name guitar-shop) (kind goods)

(earliest 1000) (latest 1700) (duration 100)

(priority 3)) (errand (name haircut)
(kind service) (earliest 900)

(latest 1700) (duration 30)
(priority 4)) (errand (name groceries)
(kind goods) (earliest 900)

(latest 1800) (duration 130) (priority 5))
(errand (name bank) (kind visit)
(earliest 930) (latest 1530)

(duration 30) (priority 2))

)

8. Как вы оцениваете методику последовательного уточнения программы, которая была использована при выполнении упр. 4-7? Какие, по-вашему, существуют доводы за и против использования такой методики разработки?