黑板系統(tǒng)介紹

1.黑板模型介紹黑板系統(tǒng)作為分布式人工智能的先驅(qū)，其研究和應(yīng)用正在不 斷 地 深 入 。 黑 板 系 統(tǒng) 是 在 抽 象 與 總 結(jié) 語 言 理 解 系 統(tǒng)HEARSAY-II的基礎(chǔ)上產(chǎn)生的，適合于解決復雜的非結(jié)構(gòu)化的問題，能在求解過程中綜合運用多種不同知識源，使得問題的表達、組織和求解變得比較容易。黑板系統(tǒng)是一種問題求解模型，是組織推理步驟、控制狀態(tài)數(shù)據(jù)和問題求解之領(lǐng)域知識的概念框架。它將問題的解空間組織成一個或多個應(yīng)用相關(guān)的分級結(jié)構(gòu)。分級結(jié)構(gòu)的每一層信息由一個惟一的詞匯來描述，它代表了問題的部分解。領(lǐng)域相關(guān)的知識被分成獨立的知識模塊，它將某一層次中的信息轉(zhuǎn)換成同層或相鄰層的信息。各種應(yīng)用通過不同知識表達方法、推理框架和控制機制的組合來實現(xiàn)。影響黑板系統(tǒng)設(shè)計的最大因素是應(yīng)用問題本身的特性，但是支撐應(yīng)用程序的黑板體系結(jié)構(gòu)有許多相似的特征和構(gòu)件。對于特定應(yīng)用問題，黑板系統(tǒng)可通過選取各種黑板、知識源和控制模塊的構(gòu)件來設(shè)計；也可以利用預先定制的黑板體系結(jié)構(gòu)的編程環(huán)境，比如，TRICERO和 PROTEAN分別在 AGE與 BB1之上建造。1.1黑板系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)1)黑板結(jié)構(gòu)黑板是一個存放問題求解狀態(tài)數(shù)據(jù)的全局存儲結(jié)構(gòu)，由輸入數(shù)據(jù)、部分解、備選方案、最終解和控制數(shù)據(jù)等對象組成。它可劃分成多個子黑板，即解空間可劃分成多個分級結(jié)構(gòu)。每個分級結(jié)構(gòu)內(nèi)的結(jié)點模板是預先確定的，但結(jié)點實例是動態(tài)創(chuàng)建的。黑板結(jié)構(gòu)設(shè)計實質(zhì)上是對問題求解方案的一種設(shè)計。黑板結(jié)構(gòu)設(shè)計首先是黑板的概念設(shè)計，即確定哪些狀態(tài)變化需要記錄在黑板中，如何劃分數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；其次要決定是動態(tài)還是靜態(tài)地劃分黑板系統(tǒng)，黑板能否可重構(gòu)；同時，還要決定知識源及其知識的表示方法。2)知識源結(jié)構(gòu)知識源是問題求解的領(lǐng)域相關(guān)知識。每個知識源的目標是為問題求解提供信息，它由條件部分與動作部分組成，可以表達為過程、規(guī)則集或邏輯命題。知識源伺機對黑板中發(fā)生的變化作出反應(yīng)。如果當前狀態(tài)滿足知識源的條件部分，則該知識源即被觸發(fā)，執(zhí)行動作部分，產(chǎn)生一個新的狀態(tài)。知識源設(shè)計首先是設(shè)計事件觸發(fā)機構(gòu)。知識源的激活與求解狀態(tài)相關(guān)，而不是過程相關(guān)。同時，知識源的設(shè)計必須考慮所采用的問題求解策略。在采用搜索策略的系統(tǒng)中，動作和條件部分是可以分別調(diào)度的實體。條件部分是一個前窺器，而動作部分是一個生成器。在采用識別策略的系統(tǒng)中，條件部分是動作部分適用情形的篩選器，兩者在同一個模塊中。黑板系統(tǒng)中討論的知識局限于知識源，即活動知識，它由算法、啟發(fā)式規(guī)則組成，能將黑板的一種狀態(tài)變換成另一種狀態(tài)。其他難于用算法或規(guī)則表示的領(lǐng)域知識，如定義、分類等“靜態(tài)”知識最好用對象、框架、或表格來表達。3）控制機制控制機制對黑板上發(fā)生的變化進行監(jiān)控，決定下一步采取的行動。各種類型的信息對控制機制是全程可存取的。這些信息可以存放在黑板上或另外單獨存放。控制信息被用來決定關(guān)注的焦點以指出下一個被處理的對象?？刂茩C制設(shè)計是黑板系統(tǒng)設(shè)計中最復雜的任務(wù)，可變性最多，目標是在恰當?shù)纳舷挛闹羞x擇和運用恰當?shù)闹R源。其主要的設(shè)計可變因素體現(xiàn)在以下方面：知識源可調(diào)度的部分不同。在面向搜索的系統(tǒng)中，條件部分和動作部分是可單獨調(diào)度的，即調(diào)度器決定是否要產(chǎn)生新的假設(shè)或是做更多的前窺。在面向識別的系統(tǒng)中，每個知識源是一個調(diào)度單位，若條件部分滿足，則動作部分馬上被執(zhí)行。關(guān)注焦點的類型不同。對于基于事件的調(diào)度，焦點是選擇最佳的解點，以此作為進一步計算的基礎(chǔ)。因為在識別系統(tǒng)中，一旦黑板中的變化被選定，知識源即可按事先規(guī)定的次序進行處理。基于知識的調(diào)度為大多數(shù)搜索系統(tǒng)所采用，它按知識源對當前狀態(tài)的影響來選擇知識源。知識源的可調(diào)度部件是前窺評估器和解空間生成器。4）知識應(yīng)用策略系統(tǒng)求解問題的行為由嵌入在控制模塊的知識應(yīng)用策略來決定。知識應(yīng)用策略有自底向上的數(shù)據(jù)驅(qū)動推理，自頂向下的模型驅(qū)動推理，或混合型的伺機推理策略。最恰當?shù)闹R應(yīng)用策略取決于應(yīng)用問題的特點和可以獲得的領(lǐng)域相關(guān)知識的質(zhì)量與數(shù)量。正是由于沒有硬性規(guī)定知識應(yīng)用策略或推理方法，使得黑板系統(tǒng)成為一個非常有力與有用的工具和框架。黑板系統(tǒng)框架只是提供了構(gòu)件，其中可以應(yīng)用任何推理方法。5）搜索與識別問題問題求解方式可根據(jù)領(lǐng)域相關(guān)知識的數(shù)量來劃分。知識匱乏系統(tǒng)必須依賴于搜索技術(shù)來求解問題，知識豐富系統(tǒng)則可使在采用搜索技術(shù)的系統(tǒng)中，每個求解步驟都需要一個評價器來選擇一個預先窮舉的狀態(tài)。每個求解步驟包括一個算子或狀態(tài)生成，接著是評價，再接著是選擇和運用狀態(tài)變換算子。在采用識別技術(shù)的系統(tǒng)中，必須通過掃描知識庫來選取可用于當前狀態(tài)的知識，稱為匹配步。每一個求解步驟包括一個匹配步，接著是運用狀態(tài)變換算子。絕大部分專家系統(tǒng)是識別系統(tǒng)。用識別技術(shù)來求解問題。6）控制知識的組織問題領(lǐng)域相關(guān)知識、元知識和控制知識是否顯式地區(qū)分開來，是黑板設(shè)計的一個重要問題。有些系統(tǒng)在分級控制中將領(lǐng)域特有知識與運用知識相分離。這些控制相關(guān)的知識可全程存取，控制模塊用規(guī)則的形式表示。這樣就有必要將控制相關(guān)的知識組織成獨立的控制知識源。另外，還要決定是否將控制信息集成到黑板結(jié)構(gòu)上，即以何種形式存儲控制數(shù)據(jù)。若控制數(shù)據(jù)單獨存放，那么控制規(guī)則的表達與處理必須區(qū)別于領(lǐng)域知識源。1.2基于黑板的多AGENT系統(tǒng)多AGENT 系統(tǒng)研究關(guān)心的是在一組可能預先已存在的自治智能AGENT間協(xié)調(diào)其智能行為，它們?nèi)绾文軈f(xié)調(diào)其知識、目標、技能、計劃，以共同采取行動或求解問題。AGENT可能為單個目標或多個既獨立又相互作用的目標工作。AGENT必須共享關(guān)于問題和解的知識。但是，他們也必須推測AGENT#相互間的協(xié)調(diào)過程。在多AGENT系統(tǒng)中，協(xié)調(diào)的任務(wù)可以很復雜，因為存在著所謂開放系統(tǒng)的情景，其中不可能有全局控制、全局一致的知識、全局共享的目標或全局性的成功標準，甚至沒有系統(tǒng)的全局性表示。顯然通訊是多AGENT系統(tǒng)中至關(guān)重要的問題，黑板是其中兩種基本通訊方式之一。黑板是一個用于共享知識結(jié)構(gòu)的特定AGENT，其他AGENT 可在其上張貼或讀取消息；另一種是支持點對點連接的通訊方式。此兩種方式在功能上是等價的，即可以相互模擬。AGENT間的協(xié)同依賴于通訊，而不要進行協(xié)同就完成結(jié)果計算是幾乎不可能的，問題在于通訊開銷很容易超過計算開銷。通訊量最小化和消息完備性是影響效率的關(guān)鍵因素，應(yīng)按照低耦合高內(nèi)聚的思想，使黑板方式與點對點連接方式這兩種機制充分發(fā)揮其優(yōu)勢。需深入研究的問題有：如何確保AGENT在進行決策