分布式决策知识表示和推理机制研究.pdf

中国海洋大学 硕士学位论文 分布式决策知识表示和推理机制研究 姓名 徐国强 申请学位级别 硕士 专业 管理科学与工程 指导教师 张勤生 20070601 分布式决策知识表示与推理机制研究 摘要 知识表示和推理机制一直是智能管理领域的前沿课题 分布式决策作为企业 管理过程中最重要 最复杂 最活跃 最富创造性的阶段 是一个复杂的过程 对分布式决策知识表示和复杂推理机制的研究是一项富有挑战和前沿性的研究 课题 本论文深入研究了分布式决策知识的可拓表示方法和可拓推理机制 对于 解决目前分布式智能决策支持系统理论研究和工程实现中的瓶颈问题 具有重要 的理论意义和工程意义 本论文通过深入分析研究分布式决策的内涵 特点和过程 在综述了国内外 现有知识表示方法和推理机制的基础上 综合运用可拓学理论和物元变换理论 提出了分布式决策知识的可拓表示方法和可拓推理方法 并以具体的公司的历史 数据为基础 通过公司核心技术识别案例研究 验证了分布式决策可拓知识表示 方法和相应推理机制的有效性 本文的主要结论和所做的主要工作概述如下 1 对知识表示 推理机制和可拓学理论等做了深入的研究 根据对决策和 分布式决策的研究 分析了现有的知识表示和推理机制在分布式决策知识表示和 推理机制方面存在的不足 在对可拓学理论分析的基础上 提出了基于可拓学理 论的分布式决策知识的可拓表示和可拓推理机制 2 对决策和分布式决策做了深入的研究 分析了决策 分布式决策的内涵 特点和组成要素 并对分布式决策的过程进行了深入的分析研究 详细论述了分 布式决策过程中用到的知识 3 以可拓学理论为基础 研究了知识的可拓表示 给出了物元知识的形式 化表示 事元知识的形式化表示和关系元的形式化表示 以此为基础给出了决策 知识的可拓表示 包括概率知识的可拓表示 自然状态知识的可拓表示和后果价 值的可拓知识表示 最后分析了决策知识可拓表示方法与决策树表示方法之间的 对应关系 4 以物元变换和物元的可拓性为基础 给出了决策问题的物元模型和基于 物元发散性的可拓推理 并在此基础上给出了分布式决策问题的决策准则的可拓 知识表示方法 包括不确定型决策问题的决策准则和风险性型决策问题的决策准 则 并进行了相应的应用研究 通过对决策准则的研究 提出了可拓评价推理方 法 5 通过企业核心技术识别实例 应用分布式决策知识可拓表示方法和相应 的推理机制 对企业的历史数据进行分析 验证了可拓知识表示方法和推理机制 的有效性 本文的创新点在于应用可拓学理论表示分布式决策知识和进行相应的推理 机制研究 首先是提出了基于物元的分布式决策知识可拓表示方法 然后 提出 了相应的基于物元发敖性的可拓推理和可拓评价推理 最后是使用实际数据进行 了实例分析 验证了决策知识可拓表示方法和相应的推理机制的有效性 体现了 本研究的价值和意义 关键词 分布式决策 知识表示 推理机制 可拓学 物元 R e s e a r c ho nK n o wIe d g eR e p r e s e n t a tio na n dR e a s o nin g M e c h a n i s mf o rD i s t r i b u t e dD e c i s i o RM a k i n g A b s t r a c t K n o w l e d g er e p r e s e n t a t i o na n dR e a s o n i n gm e c h a n i s mh a v eb e e nt h ef o c u s i n gt o p i c s o fC o m p u t e rA r t i f i c i a lI n t e l l i g e n e ea n dI n t e l l i g e n tM a n a g e m e n t D i s t r i b u t e dd e c i s i o n m a k i n gi st h em o s ti m p o r t a n t t h em o s tc o m p l e x t h em o s ta c t i v e a n dt h em o s t c r e a t i v es t a t ei nt h ep r o c e s so ft h ee n t e r p r i s em a n a g e m e n t R e s e a r c ho nk n o w l e d g e r e p r e s e n t a t i o n a n dr e a s o n i n gm e c h a n i s mf o rd i s t r i b u t e dd e c i s i o nm a k i n gi sa c h a l l e n g et a s k T h et h e s i st a k e da b o u tE x t e n s i o n B a s e dk n o w l e d g er e p r e s e n t a t i o n t h o r o u g h l y w h i c hh a ss i g n i f i c a n tt h e o r y a n de n g i n e e r i n gv a l u ef o rs o l v i n gt h e b o t t l e n e c ko fd i s t r i b u t e di n t e l l i g e n td e c i s i o ns u p p o r ts y s t e m T h et h e s i sa n a l y s e st h em e a m n g c h a r a c t e r i s f i ca n dp r o c e s so fd i s t r i b u t c dd e c i s i o n m a k i n g s u m m a r i s e st h em e t h o d o f k n o w l e d g er e p r e s e n t a t i o n a n dr e a s o n i n g m e c h a n i s m a n dc o r n b i n e et h et h e o r yo ft h eE x t e n i c sa n da a n s f o r m a t i o nt h e o r yo f m a t t e r e l e m e n t t h et h e s i ss u g g e s t sE x t e n s i o n B a s e dk n o w l e d g er e p r e s e n t a t i o na n d r e a s o n i n gm e t h o d A n df i n a l l yt h r o u g hr e a le x a m p l ea n a l y s i s t h ev a l i d i t yo ft h e t h e o r yi sp r o v e d T h et h e s i s sm a i nc o n e l u s i o na n dc o n t r i b u t i o na g ea sf 0 1 l o w s f 1 R e s e a r c ho nK n o w l e d g eR e p r e s e n t a t i o n R e a o n i n gM e c h a n i s ma n dt h eE x t e n i c s e t c i ng r e a td e t a i l T h e l l b a s e do nt h ea n a l y s i so fd e c i s i o nm a k i n ga n dd i s t r i b u t e d d i e i s i o n m a k i n g A n a l y s i st h ed i s a d v a n t a g e s a n ds h o r t c o m i n g so ft h ee x i s t e n t k n o w l e d g er e p r e s e n t a t i o nm e t h o d sa n dr e a s o n i n gm e c h a n i s mi n t h e a s p e c t o f d i s t r i b u t e dd e c i s i o n m a k i n gk n o w l e d g er e p r e s e n t i n ga n dR e a s o n i n g a n dd e s i g nn e w k n o w l e d g er e p r e s e n t a t i o nm e t h o da n dr e a s o i n gm e c h a n i s mb a s e do nE x t e n i c s 2 R e s e a r c ho nD e c i s i o n m a k i n ga n dD i s t r i b u t e dD e c i s i o nm a k i n g a n a l y S C St h e m e a n i n g c h a r a c t e r i s t i ca n dp r o c e s so fd i s t r i b u t e dd e c i s i o nm a k i n g t h ek n o w l e d g e u s e di nt h ep r o c e s so ft h ed i s t r i b u t e dd e c i s i o nm a k i n gi st h o r o u g h l ya n a l y s e d 3 A c c o r d i n gt ot h eE x t e n i c s r e s e a r c ho nt h ee x t e n s i o nm e t h o do fk n o w l e d g e r e p r e s e n t a i o n t h ef o r m a l d e f i n i t i o no fe x t e n s i o nk n o w l e d g er e p r e s e n t a t i o na r e p r o p o s e d i n c l u d i n g m a t t e r e l e m e n t k n o w l e d g er e p r e s e n t a t i o n a f f a i r e l e m e n t k n o w l e d g er e p r e s e n t a t i o na n dr e l a t i o n e l e m e n tk n o w l e d g er e p r e s e n t a t i o n 4 B a s e do Rt r a n s f o r m a t i o na n de x t e n s i o no fm a t t e re l e m e n t m a t t e r r o o d e lo ft h e d i c i s i o n m a k i n gp r o b l e ma n dd i v e r g e n t b a s e de x t e n s i o nr e a s o n i n ga r ep r o p o s e d a n d t h e nt h ee x t e n s i o n r e p r e s e n t a t i o nm e t h o di n t h ed e c i s i o nr u l eo fd i s t r i b u t e d d e c i s i o n m a k i n gp r o b l e ma r ea n n l y s e d t h ed e c i s i o nr u l ec o n s i s t so fl l I l d e t e r m i n i s t i c p r o b l e md e c i s i o nr u l ea n dr i s kp r o b l e md e c i s i o nr u l e F i n a l l ye x t e n s i o ne s t i m a t i o n r e a s o i n gi st a l k e da b o u t 5 C a r r yo nt h er e a li n s t a n c ea n a l y s i s u s et h en e wk n o w l e d g er e p r e s e n t a t i o nm e t h o d a n dr e a s o n i n gm e c h a n i s mt a l e da b o u ti nt h i st h e s i st oa n n l y z et h eh i s t o r i c a ld a t a t h e v a l i d i t vo ft h ee x t e n s i o nk n o w l e d g er e p s e n t a t i o na n di n f e r e n c em e c h a n i s mi sv e r i f i e d T h ei n n o v a t i v ep o i n to ft h i st h e s i si st h a ti t a p p l i e st h eE x t e n i c st or e s e a r c ht h e m d i s i t r i b u t e d d e c i s i o n m a k i n gk n o w l e d g er e p r e s e n t a t i o n m e t h o da n d c a r r y o i 1 c o r r e s p o n d i n g e x t a n s i o n r e a s o n i n gm e c h a n i s m F i r s t l y m a t t e re l e m e n t b a s e d k n o w l e d g er e p r e s e n t a t i o ni sp r o p o s e da n dt h e nc o r r e s p o n d i n gr e a s o n i n gm e c h a n i s m i sd e s i g n e d f i n a l l yr e a li n s t a n c ea n a l y s i sc a r r i e do nt op r o r et h ev a l i d i t yo ft h e e x t e n s i o nk n o w l e d g er e p r e s e n t a t i o nm e t h o da n de x t e n s i o nr e a s o i n g S Oa st oa St O r e f l e c tt h ea c t u a lm e a n i n go ft h es t u d y K e yW o r d s D i s t r i b u t e dD e c i s i o nM a k i n g K n o w l e d g eR e p r e s e n t a t i o n R e a s o n i n g M e c h a n i s m E x t e n i c s M a t t e r E i e m e n t I V 独创声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的 研究成果 据我所知 除了文中特别加以标注和致谢的地方外 论文中不包含其 他人已经发表或撰写过的研究成果 也不包含未获得 连 翅遗直墓丝益蔓挂型壁盟丝 奎拦互窒2 或其他教育机构的学位或证书使 用过的材料 与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明 确的说明并表示谢意 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留 使用学位论文的规定 有权保留并 向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘 允许论文被查阅和借阅 本人 授权学校可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索 可以采用 影印 缩印或扫描等复制手段保存 汇编学位论文 保密的学位论文在解密后 适用本授权书 学位论文作者签名 害l 越 亏 导师签字 签字醐 叩钆肌日 学位论文作者毕业后去向 工作单位 通讯地址 弓锄 签字目缈叼年石月 电话 邮编 一 月 一 空 期 一 日 一 蟹 堕 博 名 一 签 一 者 一 作 一 文 一 辇 一 学 一 一 一一 分布式决策知识表示与推理机制研究 0 绪论 随着知识经济的兴起和经济全球化的发展 企业的生产要素和经营环境发 生了重大变化 知识不断积累和不断更新 企业在生产经营过程中积累了大量 的知识资本 知识资本只有转化为生产要素 才能为企业带来经济效益 知识 在企业管理活动中的作用日益凸显 逐渐成为构成企业核心竞争力的重要因素 决策是管理的核心 管理就是决策 企业的管理过程实质上就是一系列的 决策过程 决策是推理的过程 推理的基础是知识 企业在经营过程中积累的 大量的知识应该而且必须为企业发展和增强企业竞争力做出贡献 O 1 研究背景与意义 1 选题背景 2 1 世纪是一个创造奇迹的世纪 太多昔日成就辉煌的企业黯然谢幕 葡少 有企业能不断创造奇迹 在企业成功的路上不断展现风采 面对人们不断的疑 惑 企业管理人员不断思考 企业成功的关键因素到底是什么 如何使企业在 激烈的竞争中立于不败之地 在竞争中不断成长 不断创造满足消费者的服务 和产品 从而为企业带来利润 对企业成功来说 2 1 世纪的最关键的三个要素是知识 创新与网络 企业 是知识型企业 创新型企业和网络型企业 随着全球化和技术创新的不断发展 企业的经营环境瞬息万变 企业间由传统的 有你无我 的竞争关系逐渐转变 为 你中有我 我中有你 的竞争合作关系 双赢 w i n w i n 或多赢 M u l t i w i n 成为企业发展的主旋律 企业间通过并购形成跨国公司 通过相互合作结成战 略联盟和虚拟组织 形成地理位置分散的多个利润中心和决策中心 每个决策 中心都积累了大量的知识 在这样的背景下 集中式决策已不能适应企业决策 的需要 正确的决策 需要地理位置分散的多个企业决策者根据企业决策知识 相互合作进行决策 即分布式决策 企业家是企业航船的舵手 为企业航船把握正确的方向 不仅要根据以往 的经验和敏锐的直感进行判断 而且要充分利用企业长期经营过程中累积的知 分布式块策知识表示与推理机制研究 识 创造竞争优势 不断增强核心竞争力 美国管理学家彼得 德鲁克说 在 现代化经济中 知识在成为真正的资本与首要的财富 就是这个意思 知识是 企业最可宝贵的一种重要资源 因其对组织文化依赖性 竞争对手的难以模仿 性 越来越成为企业竞争优势的重要依靠之源 现代决策理论和决策技术形成了成熟的定量 定性分析方法 决策的过程 就是一个利用已有的事实和知识进行推理的过程 事实和知识是决策的基础和 依据 决策的正确性取决于合适的知识表示方法以及推理过程和推理方法的合 理性 网络技术的发展 为分布式决策提供了技术支持 使具有共同责任 任 务和目标的分布式决策者 能够依据各自拥有的知识通过相互协商 制定出共 同满意的方案 总之 分布式决策在企业的决策过程 特别是在地理位置分散企业的决策 过程中制定决策具有重要意义 知识表示是分布式决策研究的基础 决策知识 既包括企业经营过程中积累的大量的企业知识 即领域知识 也包括决策过程 知识 现代的研究主要是对前类知识的研究 对第二类知识的研究较少 决策 过程知识在制定满意决策的过程中同样具有重要作用 相应的 因为推理过程 以知识表示为基础 在推理机制研究方面 目前的研究也主要集中在基于一般 企业知识的推理机制研究方面 而基于决策过程知识的推理机制研究较少 鉴于此 本文希望从分布式决策过程知识和基于分布式决策过程的推理机 制的角度 对分布式决策过程知识和推理机制进行简单的尝试 以期得到一些 有益于企业决策的启示 2 选题依据 现有的知识表示方法和推理机制在表示分布式决策知识和推理求解的过程 中 遇到了困难 通过分析可以发现 在决策过程中 决策人员一般都排斥 既 是又非 既盈利又不盈利 等现象的存在 然而在决策过程中又难免会碰到 这种 既是又非 的情况 如 珠穆朗玛峰既在中国境内又在中国境外 站在 门槛上的入既在屋子内又在屋子外 零摄氏度的H 2 0 既是冰又是水 等等 任何一个经济系统 为了达到既定目标 当采用技术改造或新上项目等措 施时 往往需要追加新的投资 那么如何以尽可能少的投资获取尽可能大的经 济效益呢 在现有的决策方法中 一般是在给定的条件下 解出模拟数学模型 2 分布式决策知识表示与推理机制研究 如线性规划或非线性规划 的一组最优解或满意解 然而 在解的过程中 有 许多条件可能互相矛盾 例如 现代和谐社会建设的主题背景下 在经济投资 决策中 既希望效益大 利润高 又要求环境污染少与投资低 这些条件往往 是互为制约的 若以效益最大为依据 就水 气 渣而言 水的效益最大 因 此 可能出现废水的投资偏高而水的污染指数很小 气和渣的污染指数却很大 的不合理现象 在这种情况下 原有的规划论方法很难处理这些矛盾 3 研究目的及意义 正确的决策依赖于先进的知识表示方法和推理机制 新时代与新的环境呼 唤新的决策知识表示方法和推理机制 在知识经济和全球化背景下 分布式决 策过程知识表示和推理机制研究具有特别重要的现实必要性 企业决策知识表 示和推理机制被赋予了新的社会和时代使命 第一是目前的知识表示方法有很多 如 谓词逻辑 产生式规则 语义网络 和框架等等 这些知识表示各有各的特点 如产生式的自然性 语义网络的层 次性 框架的通用性 模糊逻辑对模糊知识的适用性等 它们都在智能系统中 发挥了重要的作用 但它们也各有其局限性 如产生式规则用于表达表层知识 而表达深层知识则十分困难 框架的固定性使许多表达结果与原型不符等等 知识是推理的基础和依据 推理是决策的核心 知识表示的能力直接影响推理 的有效性和知识获取的能力 从而影响的企业的决策能力 因此 目前在智能 专家系统构造中面临一些较迫切需要解决的问题 一是知识获取方面的困难 这包括领域专家提供的知识之间存在着矛盾性和不兼容性 需要设计出有效的 而且适用于解决矛盾问题的知识表示 二是现有的专家系统很少有自学能力 自 适应能力 系统不得不包含数万条规则 使维护与管理工作困难 这显然是与 知识表示方法有关的 三是由于知识表示能力的限制 使复杂系统的固有结构 和功能方面的深层知识难以表述 比如知识中的语义逻辑和语用逻辑等等 四 是创造性思维还很难在智能体系系统中得到发挥 所以本论文拟将可拓学与人 工智能结合起来进行研究 将物元作为形式化描述事物 动作和关系的基础 并且建立可拓模型来表达信息和知识 根据物元特有的发散性质可以发散出更 多的知识 从而系统地描述事物开拓的多种可能性 第二推理方法是人工智能的一个重要研究课题 目前 人们已经对推理方 分布式决策知识表示与推理机制研究 法进行了比较多的研究 提出了多种可在计算机上实现的推理方法 根据推出 结论的途径来划分 推理方法可分为演绎推理 归纳推理 默认推理 根据 推理时所用知识的确定性来划分 推理可分为确定性推理和不确定性推理 根据推理中是否运用与推理有关的启发性知识来划分 推理可分为启发式推理 和非启发式推理 推理过程是问题求解的过程 问题求解的质量与效率不仅依赖于所采用的 求解方法 如匹配方法 不确定性的传递算法等 而且还依赖于求解问题的策 略 即推理的控制策略 主要包括推理方向 搜索策略 冲突消解策I 咯 求解 策略及限制策略等 推理方向分为正向推理 逆向推理 混合推理及双向推理 等四种 尽管目前的推理方法及控制策略已经有很多 并且各自都发挥着重要的作 用 但大多缺乏人类处理问题的变通性和创造性 即知识不完全时 如何利用 知识库的知识对环境进行作用产生新的知识 使问题得到解决 这种问题的存 在仍然使得人工智能的发展受到了很大的限制 本文试图从企业的决策过程本身入手 研究决策知识表示和推理机制这一 现实而又重要的问题 目的是使企业重视企业的决策过程知识的积累 重视核 心知识的开发和组织学习 重视企业文化的塑造和创新意识的培养 这不仅有 利于制定各方满意的正确决策而且有利于形成创新的文化氛围 0 2 研究内容 近年来 人工智能技术迅速发展并已取得车硕的成果 但在理论上 还有 很多问题需要进行研究 可以说 人工智能至今还未形成完整的理论体系 其 中 知识表示和推理技术等问题还有待于做进一步的研究 本文就是针对现有 知识表示方法和推理方法的不足 将可拓学理论 应用于人工智能技术中 提 出基于可拓学的知识表示和推理方法 本文所作的具体工作有以下几点 1 首先回顾了知识表示和推理机制的研究成果 分析各种知识表示和推理 机制在分布式决策知识表示过程中的长处与不足 2 分布式决策基本知识和可拓学理论简单介绍 主要包括分布式决策的组 4 分布式决策知识表示与推理机制研究 成要素 分布式决策的特点和性质 简单介绍了可拓学基本知识 主要包括物 元的概念 物元的可拓性和物元变换 3 分布式决策知识表示研究 给出了基元 物元 事元和关系元 的形式 化表示和可拓知识表示以及可拓模糊知识表示 详细论述了决策知识的物元表 示 主要包括可拓概率 自然状态的可拓知识表示和决策结果的可拓知识表示 并探讨了决策知识的可拓表示和决策树的一一对应问题 4 基于分布式决策的可拓知识表示方法 以及基元的可拓性质和部分推理 规则 提出基于物元发散性的分布式决策知识可拓推理 并以汽车销售决策为 例 说明如何用物元表示分布式知识 以及如何利用物元的发散性 实现分布 式知识的拓展 5 分布式决策推理研究 首先给出了决策问题的物元模型 进行了分布式 决策问题决策准则研究 并给出了相应的应用研究 最后详细研究了分布式决 策的可拓评价推理 6 分布式知识可拓表示和推理机制的实际应用研究 针对具体公司的历史 数据 应用分布式决策知识可拓表示和推理机制进行推理 识别企业的关键成 功要素 分布式知识可拓表示方法和可拓推理的基本思想主要体现为发散思维思 想 通过对基本知识进行发散思维 系统的描述事物开拓的多种可能性 符合 人们的一般思维习惯 0 3 研究方法 论文在借鉴和综合国内外相关研究成果的基础上 在分析分布式决策知识基本组成要 素和推理过程的基础上 应用知识表示理论和推理机制理论 并结合新的交叉理论学科一 可拓学相关知识 对分布式决策知识和推理机制进行深入 系统的分析研究 采用规范性 研究和实例研究相结合的方法和辩证思维思想 讨论了分布式决策知识的可拓表示方法和 可拓推理机制 并通过具体实例验证了方法的有效性 0 4 研究思路 本文的目的是研究决策知识表示和推理机制 本文以分布式决策知识为主 分布式决策知识表示与推理机制研究 线 围绕分布式决策知识展开调查研究 同时进行知识表示和推理机制的文献 阅读和查找 分析各种知识表示和推理机制的使用领域和在分布式决策知识表 示和推理方面的不足 形成知识表示和推理机制文献综述 在分析分布式决策 知识基本特点的基础上 结合可拓学知识提出分布式决策知识的可拓表示和可 拓推理 然后应用分布式决策知识可拓表示和可拓推理解决具体的决策问题 同时得到相应的结论 并分析优势与不足 明确为进一步完善课题的努力方向 具体的研究思路见图0 4 1 毒毒 企业决豌知识褒承搬推 调壹研究理机静J 文箴综述 Ii l 决策基本知识决策知识表示和推理机制研究可拓学理论 0 7 决策知识的可拓表示和可拓推理 蠡多絮 本章小结 图0 4 1 研究思路 本章主要阐述了文章选题依据和背景 写作的目的和主要的研究内容 进 一步明确了研究思路 现有的知识表示和推理技术在决策知识表示和推理方面 总不尽如人意 近几年 新的交叉学科一可拓学在人工智能领域内取得了广泛 的应用 但还没有深入到决策知识表示和推理机制研究 这就为决策知识表示 开拓了巨大的研究空间 也是本文的研究思路所在 6 分布式决策知识表示与推理机制研究 1 知识表示与推理机制现状研究及可拓学概述 文字是人类文明进步的标志 知识是人类文明进步的结果 在人类历史文 化长河中 人类积累了大量的生产 管理等方面的知识 特别是随着信息技术 的出现 极大的促进了生产力的发展 增加了人们驾驭自然 改造自然的能力 知识的积累目的是利用 不加以利用的知识 将成为人类的累赘和负担 毫无 价值可言 面对激烈的竞争 摆在人们面前的问题是 人类如何应用新的信息 技术 应用知识服务于人们的生产生活 如何使计算机识别人类知识 应用信 息技术利用知识的基础是知识表示 是首先使计算机能够识别知识 即如何表 示知识 在知识表示的基础上 如何进行推理 本章主要对知识表示和推理机 制的相关研究进行简要地回顾 1 1 知识和知识表示 在现代化经济中 知识正在成为真正的资本和首要的财富 堪帝斯 斯帝 文斯在 知识推动型经济 一文中开篇写道 知识在目前已经被认为是生产力 和经济增长的推动力 这种认识使得信息 技术与学习在经济绩效中的作用成 为新的焦点 知识创造财富 贯穿于企业价值创造和价值增值的整个过程 1 1 1 知识 知识 作为一个被广泛使用的词 其内涵和外延因使用者和使用目的的不 同而异 从一般意义上来讲 知识是指人们在认识世界 改造世界中所获得的 认知 包括积累的经验的综合 在社会价值创造和价值增值过程中 知识是一 种重要的资源要素 在企业核心竞争力形成的过程中 知识是一种竞争优势 是核心竞争力 韦氏 W e b s t e r 词典在1 9 9 7 年版中将知识定义为通过实践 研究 联系或 调查获得的关于事物的事实和状态的认识 是对科学 艺术或技术的理解 是 人类获得的关于真理和原理的认识的总和 总之 知识是人类积累的关于自然 和社会的认识和经验的总和 经济合作与发展组织 O E C D 为了有利于经济分析 将知识按内容分为四 7 分布式决策知识表示与推理机制研究 种 关于 知道是什么 的知识 记载事实的数据 关于 知道为什么 的知识 记载自然和社会的原理与规律方面的理论 关于 知道怎样做 的 知识 指某类工作的实际技巧和经验 关于 知道是谁 的知识 指谁知道 是什么 谁知道为什么和谁知道怎么做的信息 其中关于 是什么 和 为什么 的知识 即关于自然和社会的运动规律 原理方面的理论体系 可称之为狭义的知识概念 从形式上加以区分 前两类 知识是易于文字记载的认识类知识 称之为 有形知识 易于编码 信息化 可通过各种传媒获得 第三 四类知识更多地是没有记载的经验类知识 可称 之为 隐形知识 t a c i tk n o w l e d g e 或无形知识 需要通过实践来获得 专家系统和知识工程之父 费根鲍姆 F e i g e n b a u m 从人工智能研究的 角度出发 认为知识是 经过剪裁 塑造 解释选择和转换了的信息 1 H a y e s R o t h 则认为知识是事实 信念和启发式规则 世界银行认为 知识是 用于生产的信息 有意义的信息 2 从以上各个专家关于知识的不同表述 可以看出知识具有两个明显的特点 1 知识具有明显的层次性 有比较形象 低级的知识 也有比较抽象 高级的 知识 2 知识有明显的主体 群体 偏向性 每个人对同一个实体有不同的看 法 不同的知识 就像瞎子摸象一样 立场和角度不同 对知识的看法就会不 一样 知识的层次越高 其个性化的效果就越明显 知识表示方法应该要支持 这种多方面的特性 1 1 2 知识表示 知识表示就是知识的形式化和符号化的过程 在经济发展和生产生活中 人类积累了大量的知识 这些知识 数量庞大 结构复杂 相互之间的关系复 杂 数据抽象级别低 不利于应用信息技术对知识的利用 积累知识目的是为了使用知识 现代信息技术运用知识推动生产力的发展 知识表示是使用知识的基础 知识表示就是为了计算机能够识别客观知识而对 客观世界知识所做的一组约定 是知识的符号化过程 知识表示主要是选择合 适的形式表达知识 寻找知识与知识表达之间的映射 其目的是在利用计算机 1 F e i g e n b a u m E B a r A T h ch a n d b o o ko f A r t i f i c i a lI n t e l l i g e I l c V 0 1 1 W d l i a mK a u f m a n 1 9 8 1 2 1 9 9 8 年世界发展报告一知识促进发展 8 分布式决策知识表示与推理机制研究 方便的表示 存储处理和利用人类的知识 简单地说 知识表示就是应用程序 对现实世界的建模 严格地说 知识表示的研究范围应该是知识表示方法 研 究什么样的描述方式最有利于程序的自动处理和自动推理 知识表示是指将知识符号化并输入到计算机的过程和方法 知识表示是关 于各种数据结构及其解释过程的结合 知识表示方法研究各种数据结构的设计 以及把一个问题领域的各种知识通过这些数据结构结合到计算机系统的程序设 计过程 对于同一种知识可以采用不同的表示方法 知识表示的目的不仅仅是 要解决知识在计算机中的存储问题 更重要的是要使这种表示能够方便地运用 知识和管理知识 知识表示的好坏 对知识处理的效率和应用范围 对知识的 获取都有直接的影响 到目前为止 许多专家学者在把知识表示和知识运用结合起来研究的过程 中 提出了许多知识表示方法 如产生式规则表示法 框架表示法 一阶谓词 逻辑表示法 语义网络表示法 面向对象表示法等 这些表示法各适用于表示 某种类型的知识 由于各种知识表示方法的侧重点各不相同 在知识表示和知 识运用的过程中各有优缺点 1 2 知识表示现状研究 1 产生式表示法 产生式规则 P r o d u c t i o nR u l e 表示法一般是在产生式系统中使用 产生式的一般形式为 P 一 Q 其中 左部一般表示一组前提 条件或状态 称为前件 右部表示若干结 论 或动作 称为后件 其含义是 如果前提P 满足则可推出结论Q 例如 如果某动物为哺乳动物 则它必为胎生 如果加压 并且降温 那么总可 以使气体液化 等都是产生式 产生式系统的形式描述语义 谓词名 空I 9 分布式决策知识表示与推理机制研究 1 空f 一 一个产生式系统通常包括三个基本组成部分 全局数据库 规则库和推理机 全局数据库是一组描述过程处理对象的符号的集合 规9 1 l l 库是一组产生式的集 合 推理机控制产生式系统的整个推力过程 产生式规则表示法经过许多学者的不多完善 已经成为一种比较成熟的知 识表示方法 在许多著名的专家系统如M Y C I N P R O S P E C T O R 取得了广泛的应用 归纳起来 产生式规则表示法的优点主要有 1 产生式规则与人类的判断胜知识形式上基本一致 比较自然 2 规则库中的知识具有相同的格式 并且全局数据库可被所有的规则访 问 因此规则可以统一处理 3 规则库中的各个规则之间只能通过全局数据库发生联系 而不能直接相 互调用 从而增加了规则的模块性 有利于知识的修改和扩充 其不足则主要体现在 i 由于规则库中的知识都有统一的格式 并且规则之间的联系必须以全局 数据为媒介 可能会引起产生式系统求解问题时的低效率 2 虽然判断性知识可以用规则的形式很自然地表达 但过程性知识却不能 以自然方式表达 因此系统求解问题时的控制流程有些难以理解 2 框架表示法 框架知识表示法是一种理想的结构化层次知识表示方法 框架 F r a m e 是将 某类对象的所有知识组织在一起的一种通用数据结构 相互关联的框架连接组 成框架系统 F r a m eS y s t e m s 一个框架由框架名和若干个槽 S l o t 组成 每 个槽由多个侧面 F a c e t s 组成 槽值描述框架所表示实体的各个属性 侧面 从不同方面来描述槽的特性 槽中填入具体值后 可以得到一个描述具体事物 的框架 侧面限定了槽的取值范围 求值方法等 框架的B N F 表示 l 符号名 1 0 分布式决策知识表示与推理机制研究 I I I I I I I I I 约束 框架名 框架的逻辑结构由一组表示实体各个侧面 f a c e 的槽 s l o t 组成 每个槽 可以有v a l u e d e f a u l t i f n e e d e d i f a d d e d i f r e m o v e d 等侧面 侧面 中可以嵌入属性值 v a l u e d e f a u l t 也可以是计算过程值 以及插入 删除 等操作 还可以是另一框架名 以表示框架之间的关系 框架由于采用了 i f n e e d e d i f a d d e d i f r e m o v e d 等表示过程性知识的侧面 因此在数据匹 配和操作时可以自动触发相应的过程 便于系统的智能化并方便用户接口 以 及知识库的维护和安全保护等 框架中包含了描述事务的信息 如何使用框架的信息以及对期望发生信息 的处理信息等 具有不同槽值的框架表示不同的具体事物 相关的框架连接在 一起形成框架系统 框架之间的转换为相应的事物状态转换或推理 3 语义网络 S e m a n t i cN e t w o r k 表示法 西蒙于1 9 7 0 年首先提出了语义网络概念 并于1 9 7 2 年把语义网络表示法 应用到语言理论系统中 语义网最早是为了解决w e b 网页单调枯燥 搜索引擎 智能化低等问题而提出来的 最早把语义网络作为一种知识表示的工具是奎林 J R Q u i l i a n 在其1 9 6 8 年的博士论文首次提出了语义网络知识表示方法 语义网络实质上就是通过概念及其语义关系来表达知识的一种网络图 语义网络的B N F 描述 l M e r g e 分布式决策知识表示与推理机制研究 系统预定义的语义联系 J 具体来说 语义网络是由节点和弧组成的有向图 是一种带标识的有向图 节点代表事物实体 概念等 弧代表节点之间的语义关系 指明它所连接的节 点之间的语义关系 节点和弧都必须带有标识 以便区分各种不同对象以及对 象间各种不同的语义联系 每个节点可以带有若干属性 另外 节点还可以是 一个语义子网络 形成一个多层次嵌套关系 这种表示法借鉴人类的记忆是由概念及概念之间的联系组成的思想 符合 人类联想记忆的机能 语义网络表示法通过引入节点 深度格 分块技术等可 以表示任意复杂的句子 一个给定的语义网络所表达的意思完全取决于处理程 序如何解释它 使用网络的本质是找出网络的某一部分 来表达我们所需要的 信息 根据具体应用和语义网络的特点 云南师范大学的夏幼明教授在研究过程 过程中开发了语义网络语言S N e t L S e m a n t i cN e t w o r kL a n g u a g e 从而拓宽 了语义网络应用的领域 同其他表示方法一样 语义网络表示知识同样不尽善尽美 其优点主要体 现在 1 是一种比较直观的表示方案 表示的知识容易理解 2 容易实现自然语言与语义网络之间的转换 3 提供了检索信息的索引 各结点之间的重要联系以明确 简洁的方式表 现出来 通过边结点的各种弧很容易找出与某一结点有关的信息 可以有效的 避免搜索时所遇到的组合爆炸问题 语义网络的不足主要集中在 1 语义网络所表达的意思完全依赖于处理程序对它们的解释 所以与逻辑 表示法相比 通过推理网络而实现的推理不能确保正确无误 2 语义网络表示知识的形式的不一致增加了实现语义网络和处理程序的复 杂度 4 面向对象表示法 面向对象方法是以认识论为基础 用对象来理解和分析问题空间 并设计 1 2 分布式决策知识表示与推理机制研究 和开发出由对象构成的软件系统的方法 由于问题空间和求解空间都是由对象 组成的 这样可以消除由于问题空间和求解空间结构上的不一致带来的问题 简言之 面向对象就是面向事情本身 面向对象的分析过程就是认识客观世界 的过程 面向对象方法把客观世界中的事物看成实体 实体之间通过相互联系构成 整个客观世界 把具有相同相似特性的实体抽象为类 对象之间通过消息通信 机制相互联系 对象是客观实体的映象 具有封装 继承 多态等性质 对象中封装了数 据成员和方法成员 数据成员表示对象的静态特征 方法成员表示对象的静态 特征 外界通过对象接口作用于对象的成员函数而改变对象的状态 面向对象的方法是采用构造模型的观点 在系统的开发过程中 各个步骤 的共同目标是建造一个问题域的模型 在面向对象的设计中 初始元素是对象 然后将具有共同特征的对象归纳成类 组织类之间的等级关系 构造类库 在 应用时 在类库中选择相应的类 用对象表示的知识与客观情况更为接近 这种表示方案比较自然 易于理 解 面向对象表示法的推理机制散布于各对象中 因而可以根据具体情况混合 使用不同的求解方案 面向对象技术所提供的继承机制允许子类继承有利于表 示实际情况中复杂的层次结构 对象的封装性和消息传递机制使得知识库以及 整个系统都有很好的模块性 利于知识库的修改和扩充 也利于推理机制的修 改 5 逻辑表示法 逻辑表示法是指各种基于形式逻辑 F o r m a lL o g i c 的知识表示方案 是最 基本的知识表示方法 在知识表示领域得到了广泛的应用 其中以一阶谓词逻 辑表示法应用最为广泛 所谓谓词 P r e d i c a t e 是定义在某一集合上的取值为 真 或 假 的函 数 如果一个谓词P x X 砧的每个变量都不是谓词 则称为一阶谓词 F i r s tO r d e rP r e d c a t e 利用谓词 联结词及量词 可以描述较为复杂的知 识 事实 甚至动作 使用一阶谓词逻辑表示知识 大多把要解决的问题转化 为一个使用归结原理的证明问题 分布式决策知识表示与推理机制研究 逻辑表示法建立在形式逻辑的基础上 决定了它具有下列优点 1 接近于人们对问题的直观理解 易于被人们接受 2 对如何由简单陈述构造复杂事物的方法有明确 统一的规定 易于理解i 3 有效地分离了知识和处理知识的程序 但形式逻辑的不