Какие алгоритмы можно использовать для оценки правил и фактов в системах, основанных на правилах?
В настоящее время я нашел Rete, Treat, Rete * и грубую силу (попробуйте каждый факт в каждом правиле). Существуют ли другие алгоритмы? (Я был бы признателен за ссылки на публикации или веб-сайты, которые описывают их и демонстрируют (а) преимущества).
Меня интересует как прямая, так и обратная цепочка
В 80-х годах мы реализовали машины параллельного вывода, которые запускали все применимые правила одновременно. Под «одновременно» я подразумеваю, что мы делаем снимок «мира», применяем все правила к снимку, находя применимые правила, запускаем применимые правила в некотором (на основе априорного приоритета) порядке, чтобы создать новый «мир». Этот «систолический» процесс может быть синхронизирован с часами реального времени при наличии достаточного оборудования для создания экспертных систем реального времени.
В то время наши системы достигли 1 MLIPS (1 миллион логических выводов в секунду) и использовались в приложениях реального времени с 10 000 точек ввода-вывода. Некоторые из этих систем все еще используются и обслуживаются.
Алгоритм сопоставления RETE - это метод сравнения набора шаблонов с набором объектов для определения всех возможных совпадений. RETE можно использовать для производственных, деловых и экспертных систем. У меня в блоге есть простое объяснение о сети и движке RETE, основанном на этом алгоритме. Вы можете найти его на http://www.flexrule.com/archives/forward-chain-inference-engine-with-rete/.
