Cтраница 2
Основной недостаток метода нисходящего уточнения состоит в том, что он не имеет обратной связи. Метод предполагает, что одни и те же решения должны приниматься в одинаковых ситуациях при решении любой задачи. В подобных ситуациях целесообразно применение принципа наименьших свершений. В соответствии с данным принципом решение не строится сразу до конца на верхних уровнях абстракции. [16]
В соответствии с данным принципом решение не строится сразу до конца на верхних уровнях абстракции. Частичное решение детализируется постепенно, по мере появления информации, подтверждающей возможность решения и вынуждающей принять решение. Рассуждение, основанное на использовании принципа наименьших свершений, требует, чтобы система была в состоянии: 1) определить, когда накопилось достаточно информации, для принятия решения; 2) приостанавливать работу над некоторой подзадачей, когда для решения нет достаточной информации; 3) переходить с одной подзадачи на другую, возобновляя выполнение приостановленной подзадачи при появлении недостающей информации; 4) объединять информацию, полученную различными подзадачами. [17]
Во многих случаях угадывание позволяет продолжить процесс поиска решения и довести его до конечного результата. В других случаях угадывание приводит к конфликтам, требующим новых попыток по угадыванию. Конфликт может возникнуть и при работе по принципу наименьших свершений, а именно, в том случае, когда цели принципиально недостижимы. [18]
Итак, принцип наименьших свершений координирует процесс поиска решения с наличием необходимой информации и в соответствии с доступной информацией перемещает фокус активности по решению задачи от одной подзадачи к другой. Данный подход непригоден, когда существует много возможностей, но нет надежных оснований для выбора решения. Необходимо отметить, что для управления процессом решения задачи принцип наименьших свершений требует больших знаний, чем метод нисходящего уточнения. [19]
Принцип наименьших свершений впервые был использован экспертной системой MOLGEN [1], предназначенной для планирования экспериментов по молекулярной генетике. MOLGEN представляет взаимодействие между подзадачами в виде ограничений. Система чередует использование принципа наименьших свершений и использование эвристических стратегий. При использовании принципа наименьших свершений выбор осуществляется только тогда, когда ограничения определяют достаточно узкий набор альтернатив. В противном случае процесс решения задачи приостанавливается ( задача переходит в состояние ожидание ограничений), и осуществляется переход к другой подзадаче. [20]
Эффективность этого метода определяется возможностью использовать безвозвратную стратегию. В тех случаях, когда решение задачи не может быть получено без механизма бэктрекинга, применяются более сложные методы. Метод нисходящего уточнения применим в том случае, когда все задачи не могут быть сведены к фиксированному набору подзадач, однако существует фиксированная упорядоченность понятий области и фиксированный частичный порядок между подзадачами. В случае, если подзадачи взаимозависимы, т.е. для решения некоторой подзадачи может требоваться информация, получаемая другой подзадачей, и подзадачи не могут быть упорядочены, целесообразно применять принцип наименьших свершений. [21]
Чередование в MOLGEN подхода наименьших свершений и эвристических стратегий иллюстрирует ограниченность принципа наименьших свершений. В связи с тем, что любой решатель имеет неполные знания о проблеме, в процессе - использования принципа наименьших свершений может возникнуть следующая ситуация. Необходимо делать выбор, но нет оснований предпочесть одну альтернативу другим. Во многих случаях угадывание позволяет продолжить процесс поиска решения и довести его до конечного результата. В других случаях угадывание приводит к конфликтам, требующим новых попыток по угадыванию. Конфликт может возникнуть и при работе по принципу наименьших свершений, а именно в том случае, когда цели принципиально недостижимы. [22]
Метод обеспечивает получение всех решений. Если пространство поиска не удается факторизовать, но при этом не требуется получать все решения или выбирать лучшее, то могут быть применены методы, использующие иерархию однородных абстрактных пространств. Эффективность этого метода определяется возможностью использовать безвозвратную стратегию. В тех случаях, когда решение задачи не может быть получено без бэктрекинга, применяются более сложные методы. Этот подход позволяет приостанавливать решение подзадачи, для которой не достает информации, переходить к решению другой подзадачи и возвращаться к исходной задаче, когда отсутствующая информация станет доступной. Следует отметить, что использование данного подхода требует более разнообразных знаний о решении задачи, чем в предыдущих случаях. Принцип наименьших свершений может приводить к образованию тупиков в процессе решения задачи, что препятствует использованию этого принципа в чистом виде. [23]