Вибір оптимального алгоритму співставлення зі зразком при проектуванні продукційної системи

Автор(и)

  • Світлана Ігорівна Шаповалова Національний Технічний Університет України «Київський політехнічний інститут» вул. Політехнічна, 6, корпус №5, м. Київ, Україна, Україна https://orcid.org/0000-0002-3431-5639
  • Ольга Олександрівна Мажара Національний Технічний Університет України «Київський політехнічний інститут» вул. Політехнічна, 6, корпус №5, м. Київ, Україна, Україна https://orcid.org/0000-0001-7887-6764

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2014.23338

Ключові слова:

продукційна система, співставлення зі зразком, представлення антецедента, обгортка продукційних систем

Анотація

Запропонована сукупність характеристик продукційної системи, які залежать від формалізованого представлення прикладної задачі та впливають на ефективність логічного виведення. На основі даних характеристик запропоновано схему визначення оптимального за швидкодією та затратами пам’яті алгоритму співставлення зі зразком на етапі проектування продукційної системи. Приведено приклад вибору алгоритму для задачі діагностування баштової градирні.

Біографії авторів

Світлана Ігорівна Шаповалова, Національний Технічний Університет України «Київський політехнічний інститут» вул. Політехнічна, 6, корпус №5, м. Київ, Україна

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра автоматизації проектування енергетичних процесів і систем

Ольга Олександрівна Мажара, Національний Технічний Університет України «Київський політехнічний інститут» вул. Політехнічна, 6, корпус №5, м. Київ, Україна

Аспірант

Кафедра автоматизації проектування енергетичних процесів і систем

Посилання

  1. Tamble, M. Uni-rete: Specializing the rete match algorithm for the unique-attribute representation [Text] / M. Tamble, D. Kalp, P. S. Rosenbloom. – Scholl of Computer Science, Carnegie Mellon University. – Pittsburg : Computer Science Department, 1991. – 30 p.
  2. Gupta, A. Parallelism in Production Systems [Text] / A. Gupta. – London : Pitman, 1987. – 255 p.
  3. Friedman-Hill, E. Jess in Action: Java Rule-Based Systems [Text] / E. Friedman-Hill. – Greenwich : Manning Publications Co, 2003. – 480 p.
  4. Forgy, C. L. On the Efficient Implementation of Production System : PhD thesis [Text] / C. L. Forgy. – Computer Science Department, Carnegie Mellon University. – Pittsburg, 1979. – 356 p.
  5. Brant, D. A. Effects of database size on rule system performance: Five case studies. [Текст] : sevententh inter. conf. / D. A. Brant, T. Gose, B. Lofaso, D. P. Miranker // Morgan Kaufmann Publishers Inc. – San Francisco, 1991. – P. 287–296.
  6. Miranker, D. P. The organization and performance of a treat-based production system compiler [Text] / D. P. Miranker, B. J. Lofaso // IEEE Transactions on Knowledge and Data Engeneering. – 1991. – № 3(1) – P. 3–10.
  7. Perlin, M. Incremental binding-space match: The linearized matchbox algorithm [Text] : third IEEE inter. conf. / M. Perlin // Tools for Artificial Intelligence. IEEE Computer Society Press. – San Jose,1991. – P. 468–477.
  8. Wright, I. The execution kernel of rc++: Rete*, a faster rete with treat as special case [Text] / I. Wright, J. Marshall // International Journal of Intelligent Games and Simulation. – 2003. – № 2(1). – P. 36–48.
  9. McDermott, J. The efficiency of certain production system implementations [Text] / J. McDermott, A. Newell, J. Moore // Pattern-Directed Inference Systems. – 1978. – № 67. – P. 155–176.
  10. Miranker, D. P. TREAT: A New and Efficient Match Algorithm for AI Production Systems [Text] / D. P. Miranker. – London : Pitman/Morgan Kaufmann, 1990. – 144 p.
  11. Nayak, P. Comparison of rete and treat production matchers for soar (a summary) [Text] : seventh nat. conf. (AAAI-88) / P. Nayak, A. Gupta, P. Rosenbloom // Artificial Intelligence. The MIT Press. – Cambridge, 1988. – P. 693–698.
  12. Miranker, D. P. Treat: A better match algorithm for AI production systems [Text] : sixth nat. conf. (AAAI-87) / D. P. Miranker // Artificial Intelligence. The MIT Press. – Seattle, 1987. – P. 42–47.
  13. Wang, Y. A performance comparison of the rete and treat algorithms for testing database rule conditions [Text] : eighth inter. conf. / Y. Wang, E. N. Hanson // IEEE Computer Society Press. – Washington, 1992. – P. 88–97.
  14. Hanson, E. N. Gator: An optimized discrimination network for active database rule condition testing [Text] / E. N. Hanson, M. S. Hasan. – University of Florida. – Gainesville : CIS Departement, 1993. – 27 p.
  15. Perlin, M. Match box: Fine-grained parallelism at the match level [Text] : IEEE inter. workshop / M. Perlin, J. Debaud // IEEE Computer Society Press. – Fairfax, 1989. – P. 428–434.
  16. Lee, P. Hal: A faster match algorithm [Text] / P. Lee, A. M. K. Cheng // IEEE Transactions on Knowledge and Data Engeneering. – 2002. – № 14 (5). – P. 1047–1058.
  17. Tan, J. Gridmatch: A basis for integrating production systems with relational databases [Text] : IEEE inter. workshop / J. Tan, M. Maheshwari, J. Srivastava // IEEE Computer Society Press. – Herndon, 1990. – P. 400–407.
  18. Джаррантано, Дж. Экспертные системы: принципы разработки и програмирование [Текст] / Дж. Джаррантано, Г. Райли; 4-е издание.: Пер. с англ. – М.: ООО «И.Д. Вильямс», 2007 – 1152 с.
  19. Scales, D. J. Efficient matching algorithms for the soar/ops5 production system [Text] / D. J. Scales. – Scholl of Computer Science, Carnegie Mellon University. – Pittsburg : Computer Science Department, 1986. – 36 p.
  20. Doorenbos, R. Production matching for large learning systems [Text] / R. Doorenbos. – Computer Science Department, Carnegie Mellon University. – Pittsburg, 1995. – 208 p.
  21. Ishida, T. Parallel, Distributed and Multiagent Production Systems [Text] / T. Ishida. – Michigan : Springer, 1994. – 172 p.
  22. Kang, J. A. Shortening matching time in ops5 production systems [Text] / J. A. Kang, A. M. K. Cheng // IEEE Transactions on Software Engineering. – 2004. – № 30 (7). – P. 448–457.
  23. Liu, D. Rule Engine based on improvement Rete algorithm [Text] : inter. conf. / D. Liu, Gu T., Xue J. // Apperceiving Computing and Intelligence Analysis. IEEE Computer Society Press. – Chengdu, 2010. – P. 346–349.
  24. Sellis, T. Implementing large production systems in a DBMS environment: concepts and algorithms [Text] : ACM SIGMOD inter. Conf. / T. Sellis, C. C. Lin, L. Raschid // ACM Press. – New York, 1988. – P. 404–423.
  25. Berstel, B. Extending the RETE algorithm for event management [Text] : ninth inter. symposium / B. Berstel // Temporal Representation and Reasoning. IEEE Computer Society Press. – Washington, 2002. – P. 49–51.
  26. Doorenbos, R. Production Matching for Large Learning Systems [Text] / R. Doorenbos. – Computer Science Department, Carnegie Mellon University. – Pittsburg, 1995. – 208 p.
  27. Kang, J. A. Shortening matching time in OPS5 production systems [Text] / J. A. Kang // IEEE Transactions on Software Engineering. – 2004. – № 30(7). – P. 448–457.
  28. Scales, D. Efficient Matching Algorithms for the SOARlOPS Production System [Текст] / D. Scales. – Computer Science Department, Stanford University. – Stanford, 1986. – 58 p.
  29. Kelly, M. An evaluation of DRete on CUPID for OPS5 matching [Text] : 11th inter. joint conf. / M. Kelly, R. Seviora // Morgan Kaufmann Publishers. – San Francisco, 1989. – P. 84 – 90.
  30. Batory, D. The LEAPS Algorithms [Text] / D. Batory. – Computer Science Department, The University of Texas. – Austin, 1994. – 15 p.
  31. Tamble, M., Kalp, D., Rosenbloom, P. S. (1991). Uni-rete: Specializing the rete match algorithm for the unique-attribute representation. Scholl of Computer Science, Carnegie Mellon University. Pittsburg : Computer Science Department, 30.
  32. Gupta, A. (1987). Parallelism in Production Systems. London : Pitman, 255.
  33. Friedman-Hill, E. (2003). Jess in Action: Java Rule-Based Systems. Greenwich: Manning Publications Co, 480.
  34. Forgy, C. L. (1979). On the Efficient Implementation of Production System : PhD thesis. Computer Science Department, Carnegie Mellon University. Pittsburg, 356.
  35. Brant, D. A., Gose, T., Lofaso, B., Miranker, D. P. (1991). Effects of database size on rule system performance: Five case studies. Morgan Kaufmann Publishers Inc. San Francisco, 287–296.
  36. Miranker, D. P., Lofaso, B. J. (1991). The organization and performance of a treat-based production system compiler. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engeneering, 3(1), 3–10.
  37. Perlin, M. (1991). Incremental binding-space match: The linearized matchbox algorithm. Tools for Artificial Intelligence. IEEE Computer Society Press. San Jose, 468–477.
  38. Wright, I., Marshall, J. (2003). The execution kernel of rc++: Rete*, a faster rete with treat as special case. International Journal of Intelligent Games and Simulation, 2 (1), 36–48.
  39. McDermott, J., Newell, A., Moore, J. (1978). The efficiency of certain production system implementations. Pattern-Directed Inference Systems, 67, 155–176.
  40. Miranker, D. P. (1990). TREAT: A New and Efficient Match Algorithm for AI Production Systems. London : Pitman/ Morgan Kaufmann, 144.
  41. Nayak, P., Gupta, A., Rosenbloom, P. (1988). Comparison of rete and treat production matchers for soar (a summary). Artificial Intelligence. The MIT Press. Cambridge, 693–698.
  42. Miranker, D. P. (1987). Treat: A better match algorithm for AI production systems. Artificial Intelligence. The MIT Press. Seattle, 42–47.
  43. Wang, Y. Hanson, E. N. (1992). A performance comparison of the rete and treat algorithms for testing database rule conditions. IEEE Computer Society Press. Washington, 88–97.
  44. Hanson, E. N., Hasan, M. S. (1993). Gator: An optimized discrimination network for active database rule condition testing. University of Florida. Gainesville : CIS Departement, 27.
  45. Perlin, M., Debaud, J. (1989). Match box: Fine-grained parallelism at the match level. IEEE Computer Society Press. Fairfax, 428–434.
  46. Lee, P., Cheng, A. M. K. (2002). Hal: A faster match algorithm. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engeneering, 14 (5), 1047–1058.
  47. Tan, J., Maheshwari, M., Srivastava, J. (1990). Gridmatch: A basis for integrating production systems with relational databases. IEEE Computer Society Press. Herndon, 400–407.
  48. Dzharrantano, Dzh., Rajli, G. (2007). Jekspertnye sistemy: principy razrabotki i programirovanie. I.D. Vil’jams, 1152.
  49. Scales, D. J. (1986). Efficient matching algorithms for the soar/ops5 production system. Scholl of Computer Science, Carnegie Mellon University. Pittsburg : Computer Science Department, 36.
  50. Doorenbos, R. (1995). Production matching for large learning systems. Computer Science Department, Carnegie Mellon University. Pittsburg, 208.
  51. Ishida, T. (1994). Parallel, Distributed and Multiagent Production Systems. Michigan : Springer, 172.
  52. Kang, J. A., Cheng, A. M. K. (2004). Shortening matching time in ops5 production systems. IEEE Transactions on Software Engineering, 30 (7), 448–457.
  53. Liu, D., Gu, T., Xue, J. (2010). Rule Engine based on improvement Rete algorithm. Apperceiving Computing and Intelligence Analysis. IEEE Computer Society Press. Chengdu, 346–349.
  54. Sellis, T., Lin, C. C., Raschid, L. (1988). Implementing large production systems in a DBMS environment: concepts and algorithms. ACM Press. New York, 404–423.
  55. Berstel, B. (2002). Extending the RETE algorithm for event management. Representation and Reasoning. IEEE Computer Society Press. Washington, 49–51.
  56. Doorenbos, R. (1995). Production Matching for Large Learning Systems. Computer Science Department, Carnegie Mellon University. Pittsburg, 208.
  57. Kang, J. A. (2004). Shortening matching time in OPS5 production. IEEE Transactions on Software Engineering, 30 (7), 448–457.
  58. Scales, D. (1986). Efficient Matching Algorithms for the SOARlOPS Production System. Computer Science Department, Stanford University. Stanford, 58.
  59. Kelly, M., Seviora, R. (1989). An evaluation of DRete on CUPID for OPS5 matching. Morgan Kaufmann Publishers. San Francisco, 84–90.
  60. Batory, D. (1994). The LEAPS Algorithms. Computer Science Department, The University of Texas. Austin, 15.

##submission.downloads##

Опубліковано

2014-04-14

Як цитувати

Шаповалова, С. І., & Мажара, О. О. (2014). Вибір оптимального алгоритму співставлення зі зразком при проектуванні продукційної системи. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2(2(68), 43–49. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2014.23338

Номер

Том 2 № 2(68) (2014): Інформаційні технології. Системи управління в промисловості

Розділ

Інформаційні технології

Ліцензія

Авторське право (c) 2014 Світлана Ігорівна Шаповалова, Ольга Олександрівна Мажара

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.