Главная Учебники - Разные Лекции (разные) - часть 33
Саратовский государственный технический университет
Кафедра СИИ
по Методам искусственного интеллекта
Экспертная система для решения задачи о коммивояжере
Выполнил:
Проверил:
Саратов 2009 г.
Содержание
1.Постановка задачи 2.Идентификация проблемы 3.Извлечение знаний 4.Формализация 5.Описание программы 6.Тестирование программы 7.Литература Целю, данной курсовой работы, является разработка, макетирование и реализация экспертной системы для решения задачи о коммивояжере, используя возможности языка Prolog. Задача о коммивояжере довольно распространенная задача. Применительно к производству ее можно интерпретировать так, имеется один станок и набор деталей. Время обработки деталей на станке одинаковое, но время переналадки станка разное. Требуется обработать все детали, но за минимальный срок. Так же ее можно адаптировать к поиску минимально короткого пути на карте между двумя пунктами. Например, в системе GPS-навигации для автомобилей, ищущей кратчайший путь между двумя пунктами на карте, имея карту дорог. Данная проблематики имеет широкое применение в повседневной жизни. В данной курсовой работе рассмотрим проблему поиска кратчайшего пути между двумя пунктами на карте, имея граф «Карта Саратовской область», в котором вершины графа это города, а дуги, соединяющие вершины-города, являются дорогами. Необходимые ресурсы: Литература по кибернетике ПК с системой Prolog Эксперт Источниками знаний в данном случае выступают: Книги по кибернетике Эксперт - профессор каф. СИИ Петров С.В. Извлечение знаний — это процедура взаимодействия инженера по знаниям с источником знаний, в результате которой становится явным процесс рассуждений экспертов при принятии решения и структура их представлений о предметной области. Излечение знаний будем производить путем анализа литературы по кибернетике. Для дополнительного уточнения прибегнем к консультациям эксперта. Представим карту в виде графа. Граф - это сеть, состоящая из узлов, соединенных дугами (рис.1). Узлами в данном случае являются городами, а дуги - будут являться городами, соединяющие соответствующие узлы (города). Наличие дороги между городами означает наличие дуги между соответствующими узлами. Рис. 1 Поиск кратчайшего пути между двумя городами означает поиск кратчайшего пути между двумя узлами графа. В процессе поиска, как правило, возникает проблема, как обрабатывать альтернативные пути поиска. В этой связи в Прологе существуют две основные стратегии: 1. Поиск в глубину 2. Поиск в ширину Стратегия поиска в ширину
Поиск в ширину предусматривает переход в первую очередь к вершинам, ближайшим к стартовой вершине. В результате процесс поиска имеет тенденцию развиваться больше в ширину. При поиске в ширину приходится сохранять все множество альтернативных вершин (а не одну вершину как при поиске в глубину). Хранятся не только вершины, но и множество путей, которые хранятся в виде списка. Общие принципы построения поиска в ширину: 1) Если первый элемент (вершина) первого пути (в списке путей) - это целевая вершина, то взять этот путь в качестве решения. 2) Иначе удалить первый путь и породить множество продолжений этого пути на один шаг. Множество продолжений добавляется к списку путей в конец. Стратегия поиска в ширину гарантирует получение кратчайшее решение первым, в отличие от стратегии поиска в глубину. Если критерием оптимальности является минимальная стоимость решающего пути, а не его длинна, то поиска в ширину также бывает недостаточно, поскольку возникает сложность комбинаторного характера. Стратегия поиска в глубину
Программы искусственного интеллекта имеют специфическую организацию: имеется начальное состояние; и необходимо найти путь, приводящий к конечному состоянию, т. е. цели. Где конечное состояние может представлять собой набор приемлемых состояний. Программа должна искать требуемые состояния "шагая" от состояния к состоянию при этом, распознавая ситуации, когда она находит цель или попадает в тупик. Стратегия поиска в глубину основана на тщательном исследовании последовательности одного варианта выбора до изучения других вариантов. Первоначально исследуется самая первая левая ветвь дерева, когда процесс поиска заходит в тупик. Интерпретатор возвращается вверх, в последний пункт выбора. Где имеются неизученные альтернативные варианты движения. Поиск в глубину наиболее адекватен рекурсивному стилю программирования. Формализация знаний — разработка базы знаний на языке представления знаний, который, с одной стороны, соответствует структуре поля знаний, а с другой — позволяет реализовать прототип системы на следующей стадии программной реализации. Исходя из полученных знаний, в пункте 3, знания можно представить в виде продукционной модели: Если
есть дорога из А в Б, то
из А можно переехать в Б. Причем информация о наличие дорог не избыточна, что выражено в том, что если есть дорога из А в Б, то можно переехать из А в Б, но наоборот невозможно, то есть из Б в А. Для преодоления данного затруднения можно пойти двумя путями: 1. Добавить еще одно утверждение в продукционной модели, что если есть дорога из А в Б, то можно переехать не только из А в Б, но и из Б в А. 2. Программно реализовать, чтобы система понимала, что наличие дороги означает, что можно переехать из А в Б, но и наооброт. Определим отношение path(A,Z,P,
D
)
, где P - ациклический путь между вершинами A и Z в графе, представленном следующими дугами: arca(a,b,1). arca(a,c,1). arca(b,e,1). arca(b,d,1). arca(c,d,1). arca(c,g,1). arca(c,f,1). arca(d,e,1). arca(e,f,1). arca(f,x,1). Дуги прописаны согласно рис.1. Для реализации метода поиска выберем метод поиск в глубину, который основан на следующих соображениях: Если A = Z, то положим P = [A]; Иначе нужно найти ациклический путь P1 из произвольной вершины Y в Z, а затем найти путь из A в Y, не содержащий вершин из P1. Введем отношение path1(A,P1,P,
D
),
означающее, что P1 - завершающий участок пути P. Между path и path1 имеет место соотношение: path(A,Z,P,D) :- path1(A,[Z],P,D)
. Рекурсивное определение отношения path1 вытекает из следующих посылок: "граничный случай": начальная вершина пути P1 совпадает с начальной вершиной A пути P; в противном случае должна существовать такая вершина X, что: 1) Y - вершина, смежная с X, 2) X - не содержится в P1, 3) для P выполняется отношение path(A,[Y|P1],P). Отношение можно реализовать согласно: path(A,Z,Path,C):- path1(A,[Z],0,Path,C). path1(A,[A|Path1],C,[A|Path1],C). path1(A,[Y|Path1],C1,Path,C):- arca(X,Y,CXY), not(member(X,Path1)),C2=C1+CXY,path1(A,[X,Y|Path1],C2,Path,C). Где отношение member - определяет принадлежит ли элемент списку, реализованное следующим кодом: member(Head,[Head|_]). member(Head,[_|Tail]):- member(Head,Tail). Для реализации выбора оптимального выбора (минимальная длина) среди перечня путей введем отношение db0 и db: db0(X,Y) :-path(X,Y,P,C), assert(db_path(X,Y,P,C)). db(X,Y):-db_path(X,Y,P,C), path(X,Y,MP,MC), MC<C,!, retract(db_path(X,Y,P,C)), assert(db_path(X,Y,MP,MC)), db(X,Y). Отношение db0 инициализирует первый возможный путь. Если данный путь не единичен, то db инициализирует следующий путь, и в то же время сравнивает длины двух данных путей. В процессе последующих рекурсий и сравнения остается только один путь, длина которого минимальна. Текст
программы
: domains i=integer s=symbol list=s* database db_path(s,s,list,i) predicates path(s,s,list,i) path1(s,list,i,list,i) member(s,list) arca(s,s,i) db0(s,s) db(s,s) run(s,s) start goal start. clauses start:-makewindow(1,7,7,"Expert System",1,3,22,71),clearwindow, write("Enter the name of cities"),nl, write("The first city: "), readln(First),nl, write("The second city: "), readln(Second),nl, run(First,Second),readchar(_). arca (a,b,1). arca(a,c,1). arca(b,e,1). arca(b,d,1). arca(c,d,1). arca(c,g,1). arca(c,f,1). arca(d,e,1). arca(e,f,1). arca(f,x,1). run(Start,End):-db0(Start,End), db(Start,End), db_path(Start,End,MP,MD), write("Optimum way: "),write(MP),nl, write("Length of an optimum way="),write(MD), nl,nl. path(A,Z,Path,C):- path1(A,[Z],0,Path,C). path1(A,[A|Path1],C,[A|Path1],C). path1(A,[Y|Path1],C1,Path,C):- arca(X,Y,CXY), not(member(X,Path1)),C2=C1+CXY, path1(A,[X,Y|Path1],C2,Path,C). member(Head,[Head|_]). member(Head,[_|Tail]):- member(Head,Tail). db0(X,Y) :-path(X,Y,P,C), assert(db_path(X,Y,P,C)). db(X,Y):-db_path(X,Y,P,C), path(X,Y,MP,MC), MC<C,!, retract(db_path(X,Y,P,C)), assert(db_path(X,Y,MP,MC)), db(X,Y). db(_,_). а) Пусть имеем следующий граф: Ищем оптимальный путь из a
в х
, согласно графу оптимальный путь содержит следующие узлы: a
c
f
x
, что изображено на рис.2а. Программа: Данные ручного расчета и программы совпадают. б) Изменим длину ребра a
-
c
: Ищем оптимальный путь из a
в х
, согласно графу оптимальный путь содержит следующие узлы: a
b
e
f
x
, что изображено на рис.3а. Программа: Данные ручного расчета и программы совпадают. в) Изменим длину ребра b
-
d
: Ищем оптимальный путь из a
в х
, согласно графу оптимальный путь содержит следующие узлы: a
b
d
e
f
x
, что изображено на рис.4а. Программа: Данные ручного расчета и программы совпадают. 1. И 57. Использование Турбо-Пролога: Пер. с англ.-М.:Мир, 1990.-410 с., ил.
|