- Giá trị trả về kết quả: H: Diem
Đặc tả bài toán như sau:
3.2.1. Thuật giải tổng qt trên mơ hình COKB rút gọn
Xét bài tốn có dạng , trong đó H là giả thiết và G là kết luận của bài tốn trên mạng các đối tượng tính tốn . Để tìm lời giải cho bài toán tổng quát trên, áp dụng các dạng suy luận khác nhau lên các giả thiết của bài toán để phát sinh sự kiện mới từ các sự kiện đã biết, mở rộng dần tập các biến có giá trị xác định cho đến khi đạt đến mục tiêu . Thuật giải sau biển diễn một chiến lược để giải bài toán: suy diễn tiến-lùi kết hợp với việc sử dụng các heuristics, trong đó các đối tượng tính tốn sẽ thực hiện suy diễn bên trong nội tại của chúng:
Thuật giải
Input: Bài toán
Output: Lời giải của bài toán
Bước 1: Ghi nhận mơ hình của bài tốn P bao gồm các đối tượng , các sự kiện đã
có và các sự kiện mục tiêu oal.
Bước 2: Kiểm tra mục tiêu oal. Nếu được xác định thì chuyển qua bước 7.
Bước 3: Sử dụng các quy tắc heuristics để chọn dạng suy luận thích hợp nhằm
phát sinh thêm sự kiện mới, các đối tượng mới và đạt đến trạng thái mới của quá trình suy luận.
Bước 4: Nếu bước 3 khơng thành cơng thì sử dụng một dạng suy luận bất kì có
thể áp dụng được nhằm phát sinh thêm sự kiện mới, các đối tượng mới và đạt đến trạng thái mới của quá trình suy luận.
Bước 5: Nếu ở bước 3 và bước 4 chọn được luật có thể áp dụng thì ta ghi nhận
các thơng tin của bước giải, ghi nhận đối tượng mới vào tập hợp các đối tượng, ghi nhận các sự kiện mới vào tập các sự kiện đã biết và quay lại bước 2.
Bước 6: Nếu khơng tìm được luật hay dạng suy luận ở bước 3 và bước 4, thì ta
kết luận: khơng tìm thấy lời giải cho bài tốn và dừng.
Bước 7: Rút gọn lời giải tìm được để có một lời giải tối ưu hơn bằng cách phân
tích q trình giải để xác định các sự kiện mới cần thiết sau mỗi bước giải, từ đó loại bỏ các bước giải dư thừa.
Bước 8: Thể hiện lời giải.
Chương 3. Các vấn đề trên mơ hình COKB rút gọn
Hình 3.2 Lưu đồ thuật tốn tổng qt trên mơ hình COKB rút gọn
Cơ sở tri thức trên thực tế rất đa dạng và phức tạp, vì vậy việc tìm kiếm bước giải phù hợp để phát sinh sự kiện mới là một kỹ thuật quan trọng nhằm tìm ra lời giải bài tốn. Việc thiết kế một thuật giải suy luận phù hợp là một cơng việc khó khăn. Thuật giải suy diễn tổng quát được xây dựng dựa trên chiến lược suy diễn tiến theo chiều rộng, suy diễn lùi và các quy tắc heuristics. Trong những trường hợp xấu nhất, phương pháp suy diễn tiến theo chiều rộng để giải các bài tốn gặp nhiều khó
Chương 3. Các vấn đề trên mơ hình COKB rút gọn
khăn do việc tìm kiếm tập bao đóng cho bài tốn có khi q lớn để có thể đạt được trong khoảng thời gian hợp lý và khơng gian lưu trữ phù hợp. Vì vậy, để nâng tốc độ giải tốn, và cụ thể là việc tìm kiếm dạng suy luận phù hợp, ta sử dụng các quy tắc heuristics. Việc thiết kế các luật heuristics là q trình mơ phỏng lại các kinh nghiệm và sự nhạy bén mang tính cảm tính trong q trình tư duy giải bài tốn của con người. Ví dụ: kinh nghiệm chọn luật để áp dụng, kinh nghiệm và khả năng phát sinh đối tượng mới một cách có chọn lọc. Cũng vì thế mà về mặt kỹ thuật thì vấn đề khó khăn nhất là thiết kế một phương pháp suy luận với các quy tắc heuristics. Với việc bổ sung các kỹ thuật heuristics sẽ giúp mơ hình tri thức hàm giải nhiều vấn đề đa dạng của tri thức hơn. Đặc biệt, các kỹ thuật heuristics sẽ đẩy nhanh quá trình tìm kiếm lời giải trong mơ hình tri thức hàm.
Vì thế để hồn thiện thuật giải tổng qt trên mơ hình COKB rút gọn, ngồi những thuật tốn cơ bản như thuật toán hợp nhất sự kiện, thuật tốn tìm luật áp dụng cho bài tốn, các thuật tốn xây dựng các bước giải thì đề tài tiến đến xây dựng những thuật toán và một số kỹ thuật heuristics như sau:
- Các quy tắc heuristics để chọn lựa bước giải thích hợp
- Phương pháp giới hạn cơ sở tri thức áp dụng cho bài toán cụ thể - Phương pháp tìm thứ tự luật ưu tiên áp dụng
- Một số phương pháp suy diễn heuristics khác
Các thuật toán cũng như các kỹ thuật heuristics được dùng trong thuật tốn tổng qt sẽ được trình bày cụ thể ở mục tiếp theo.