Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта
Шрифт:
Рис. 12.9. Отношения для задачи планирования. Даны также определения отношений для конкретной задачи планирования с рис. 12.8: граф предшествования и исходный (пустой) план в качестве стартовой вершины.
Вообще говоря, задачи планирования характеризуются значительной комбинаторной сложностью. Наша простая эвристическая функция не обеспечивает высокой эффективности управления поиском. Предложите другие эвристические функции и проведите с ними эксперименты.
Резюме
• Для
оценки степени удаленности некоторой вершины пространства состояний от ближайшей целевой вершины можно использовать эвристическую информацию. В этой главе были рассмотрены численные эвристические оценки.• Эвристический принцип поиска с предпочтением направляет процесс поиска таким образом, что для продолжения поиска всегда выбирается вершина, наиболее перспективная с точки зрения эвристической оценки.
• В этой главе был запрограммирован алгоритм поиска, основанный на указанном принципе и известный в литературе как А*-алгоритм.
• Для того, чтобы решить конкретную задачу при помощи А*-алгоритма, необходимо определить пространство состояний и эвристическую функцию. Для сложных задач наиболее трудным моментом является подбор хорошей эвристической функции.
• Теорема о допустимости помогает установить, всегда ли А*-алгоритм, использующий некоторую конкретную эвристическую функцию, находит оптимальное решение.
Программа поиска с предпочтением, представленная в настоящей главе, — это один из многих вариантов похожих друг на друга программ, из которых А*-алгоритм наиболее популярен. Общее описание А*-алгоритма можно найти в книгах Nillson (1971, 1980) или Winston (1984). Теорема о допустимости впервые доказана авторами статьи Hart, Nilsson, and Raphael (1968). Превосходное и строгое изложение многих разновидностей алгоритмов поиска с предпочтением и связанных с ними математических результатов дано в книге Pearl (1984). В статье Doran and Michie (1966) впервые изложен поиск с предпочтением, управляемый оценкой расстояния до цели.
Головоломка "игра в восемь" использовалась многими исследователями в области искусственного интеллекта в качестве тестовой задачи при изучении эвристических принципов (см., например, Doran and Michie (1966), Michie and Ross (1970) и Gaschnig (1979)).
Задача планирования, рассмотренная в настоящей главе, также как и многие ее разновидности, возникает во многих прикладных областях в ситуации, когда необходимо спланировать обслуживание запросов на ресурсы. Один из примеров — операционные системы вычислительных машин. Задача планирования со ссылкой на это конкретное приложение изложена в книге Coffman and Denning (1973).
Найти хорошую эвристику — дело важное и трудное, поэтому изучение эвристик — одна из центральных тем в искусственном интеллекте. Существуют, однако, некоторые границы, за которые невозможно выйти, двигаясь в направлении улучшения качества эвристик. Казалось бы, все, что необходимо для эффективного решения комбинаторной задачи — это найти мощную эвристику. Однако есть задачи (в том числе многие задачи планирования), для которых не существует универсальной эвристики, обеспечивающей во всех случаях как эффективность, так и допустимость. Многие теоретические результаты, имеющие отношение к этому ограничению, собраны в работе Garey and Johnson (1979).
Coffman E.G. and Denning P.J. (1973). Operating Systems Theory. Prentice-Hall.
Doran J. and Michie D. (1966). Experiments with the graph traverser program. Proc. Royal Socieiy of London 294(A): 235-259.
Garey M. R. and Johnson D. S. (1979). Computers and Intractability. W. H. Freeman. [Имеется перевод: Гэри M., Джонсон Д. С- Вычислительные машины и труднорешаемые задачи. — M.: Мир, 1982.]