О.А. Мажара, аспирант
Национальный технический университет Украины
«Киевский политехнический ин-т»
(Украина, 03056 Киев, пр. Победы, 37,
тел. (096) 6315931, e-mail:
АННОТАЦИЯ
Запропоновано реалізацію логічного виведення за прикладною базою знань на основі Rete і Treat алгоритмів співставлення зі зразком для визначення оптимального з них за ресурсоємністю та швидкодією. Надано опис реалізації Treat алгоритму для програмної оболонки CLIPS, який дозволяє зберегти існуючі структури даних та методи оптимізації логічного виведення внаслідок хешування, представлення мережі прекомпіляції та реорганізації бази знань. Запропонований підхід дозволяє надалі розширити програмне середовище CLIPS додатковими інкрементними алгоритмами співставлення.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА:
сопоставление с образцом, Rete алгоритм, Treat алгоритм, продукционная система, логический вывод, CLIPS.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Forgy C.L. On the Efficient Implementation of Production System. PhD thesis.—Pittsburg, 1979.—356 p.—[Ýëåêòðîííûé ðåñóðñ].—Ðåæèì äîñòóïà: http://reports-archive.adm.cs.cmu.edu/anon/scan/CMU-CS-79-forgy.pdf.
2. Miranker D.P. TREAT: A New and Efficient Match Algorithm for AI Production Systems.—London: Pitman/Morgan Kaufmann, 1987. — 144 p.
3. Sanjay K. Importance of Expert System Shell in Development of Expert System// Intern. J. of Innovative Research and Development.—2015. —Vol. 4, Issue 3.—P. 128—133.— [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.ijird.com/index.php/ijird/article/view/62073.
4. Stefano A., Gangemi F., Santoro C. ERESYE: artificial intelligence in Erlang programs //ERLANG’05: Proc. of the 2005 ACM SIGPLAN workshop on Erlang. —Tallinn, Estonia, 2005.—P. 62—71.—[Электронный ресурс].—Режим доступа: http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1088373&dl=ACM&coll=DL&CFID=542447529&CFTOKEN=27514249.
5. CLIPS Rule Based Programming Language.— [Электронный ресурс].—Режим доступа: http://sourceforge.net/projects/clipsrules/files/CLIPS/6.30/.
6. Doorenbos R. Production Matching for Large Learning Systems. — Pittsburg: Computer Science Department, Carnegie Mellon University, 1995. — 208 p.
7. Riley G. CLIPS Implementation of Rete // Proc. of October Rules Conference.—Chantilly, 2009.—[Электронный ресурс].—Режим доступа: http://sourceforge.net/p/ clipsrules/ discussion/776945/thread/8460f0d6/e8cb/attachment/CLIPS_Implementation_of_ Rete.pdf .
8. Sellis T., Lin C.C., Raschid L. Implementing large production systems in a DBMS environment: concepts and algorithms // Management of data : ACM SIGMOD international conference.— N Y: ACMPress, 1988.—P. 404—423.
9. Berstel B. Extending the RETE algorithm for event management // Temporal Representation and Reasoning: Ninth Intern. Symposium. IEEE Computer Society Press. — Washington, 2002.— P. 49—51.
10. Kang J.A. Shortening matching time in OPS5 production systems// IEEE Transactions on Software Engineering.— 2004. — ¹ 30 (7). — P. 448—457.
11. Мажара О.О. Порівняння Rete та Treat алгоритмів співставлення зі зразком // Адаптивні Системи Автоматичного Управління: Міжвідомчий науково-технічний збірник. Вип. 1 (24) — Київ: НТУУ «КПІ», 2014. — С. 53—61.
12. Proctor M. Symmetrical and Asymmetrical Rete. — [Электронный ресурс]. — Режим доступа: — http://blog.athico.com/2008/10/symmetrical-and-asymmetrical-rete.html.
13. Джаррантано Дж., Райли Г. Экспертные системы: принципы разработки и программирование. 4-е издание; пер. с англ.—М. :ООО«И.Д. Вильямс», 2007.—1152 с.
МAЖАРА Ольга Александровна, аспирант, ассистент кафедры автоматизации проектирования энергетических процессов и систем теплоэнергетического факультета Национального технического университета Украины «Киевский политехнический ин-т», который окончила
в 2012 г. Область научных исследований — искусственный интеллект, экспертные и продукционные системы.