Порівняння TREAT та RETE алгоритмів співставлення зі зразком

Автор(и)

  • Ольга Олександрівна Мажара Аспірант Кафедра автоматизації проектування енергетичних процесів і систем Національний Технічний Університет України «Київський політехнічний інститут»,

DOI:

https://doi.org/10.20535/1560-8956.24.2014.38191

Ключові слова:

співставлення зі зразком, продукційна система, Rete алгоритм, Treat алгоритм

Анотація

В основі логічного виведення в продукційних системах лежить алгоритм співставлення зі зразком. В сучасних спеціалізованих засобах розробки найбільш поширеними є реалізації Treat та Rete алгоритмів. Розуміння принципів їх функціонування є необхідною умовою створення ефективних продукційних систем, орієнтованих на специфіку прикладних задач. В даній роботі приведено формалізоване представлення схеми потоку даних для Treat та Rete алгоритмів, яке дозволить розробнику зрозуміти їх концепцію, відмінності між ними. Приведено порівняння процесу зв’язування змінних. Визначено особливості алгоритмів, які надають переваги в залежності від властивостей прикладної задачі. Представлено характеристики формалізованих прикладних задач відповідно до критеріїв оптимальності для Treat та Rete. Визначені переваги алгоритмів по кожній з них, які дозволяють обрати один з алгоритмів для конкретної проблеми. 

Посилання

Forgy, C. L. On the Efficient Implementation of Production System : PhD thesis / Charles L. Forgy ; Computer Science Department, Carnegie Mellon University. – Pittsburg, 1979. – 356 p.

Джаррантано, Дж. Экспертные системы: принципы разработки и програ-мирование / Дж. Джаррантано , Г. Райли ; 4-е издание. : Пер. с англ. – М.: ООО «И.Д. Вильямс», 2007 – 1152 с.

Friedman-Hill, E. Jess the Rule Engine for the JavaTM Platform / E. Friedman-Hill // Sandia National Laboratories . – Режим доступу: http://www.jessrules.com/ . – Дата доступу: 09.04.2014р.

Forgy, C. L. The 0PS83 Report Charles L. Forgy ; Computer Science Depart-ment, Carnegie Mellon University. – Pittsburg ,1984 – 47p.

Rosenbloom, P.S. A Preliminary Analysis of the Soar Architecture as a Basis for General / P. Rosenbloom, J. Laird, A. Newell, R. McCarl // Artificial Intelligence – 1991. – Vol. 47.– P. 289-325.

Sellis, T. Implementing large production systems in a DBMS environment: con-cepts and algorithms / T. Sellis, C. C. Lin, L. Raschid // Management of data : ACM SIGMOD international conference / ACM Press – New York, 1988. – P. 404 – 423.

Berstel, B. Extending the RETE algorithm for event management / B. Berstel // Temporal Representation and Reasoning : Ninth International Symposium / IEEE Computer Society Press – Washington, 2002. – P. 49 – 51.

Doorenbos, R. Production Matching for Large Learning Systems / R.. Doorenbos ; Computer Science Department, Carnegie Mellon University. – Pittsburg, 1995. – 208 p.

Miranker, D. P. TREAT: A New and Efficient Match Algorithm for AI Produc-tion Systems / D. P. Miranker – London : Pitman/Morgan Kaufmann, 1990. – 144p.

Miranker, D. P. The organization and performance of a treat-based production system compiler / D. P. Miranker, B. J. Lofaso // IEEE Transactions on Knowledge and Data Engeneering. – 1991 – Vol. 3(1) – P. 3–10.

Wang, Y. A performance comparison of the rete and treat algorithms for testing database rule conditions / Y. Wang, E. N. Hanson // Data Engeneering : Eighth International Conference / IEEE Computer Society Press – Washington, 1992, – P. 88–97.

Nayak, P. Comparison of rete and treat production matchers for soar (a sum-mary) / P. Nayak, A. Gupta, P. Rosenbloom // Artificial Intelligence : Seventh National Conference (AAAI-88) / The MIT Press – Cambridge, 1988. – P. 693–698.

##submission.downloads##

Опубліковано

2014-02-25