黑板系统介绍

1.黑板模型介绍黑板系统作为分布式人工智能的先驱，其研究和应用正在不 断 地 深 入 。 黑 板 系 统 是 在 抽 象 与 总 结 语 言 理 解 系 统HEARSAY-II的基础上产生的，适合于解决复杂的非结构化的问题，能在求解过程中综合运用多种不同知识源，使得问题的表达、组织和求解变得比较容易。黑板系统是一种问题求解模型，是组织推理步骤、控制状态数据和问题求解之领域知识的概念框架。它将问题的解空间组织成一个或多个应用相关的分级结构。分级结构的每一层信息由一个惟一的词汇来描述，它代表了问题的部分解。领域相关的知识被分成独立的知识模块，它将某一层次中的信息转换成同层或相邻层的信息。各种应用通过不同知识表达方法、推理框架和控制机制的组合来实现。影响黑板系统设计的最大因素是应用问题本身的特性，但是支撑应用程序的黑板体系结构有许多相似的特征和构件。对于特定应用问题，黑板系统可通过选取各种黑板、知识源和控制模块的构件来设计；也可以利用预先定制的黑板体系结构的编程环境，比如，TRICERO和 PROTEAN分别在 AGE与 BB1之上建造。1.1黑板系统的关键技术1)黑板结构黑板是一个存放问题求解状态数据的全局存储结构，由输入数据、部分解、备选方案、最终解和控制数据等对象组成。它可划分成多个子黑板，即解空间可划分成多个分级结构。每个分级结构内的结点模板是预先确定的，但结点实例是动态创建的。黑板结构设计实质上是对问题求解方案的一种设计。黑板结构设计首先是黑板的概念设计，即确定哪些状态变化需要记录在黑板中，如何划分数据结构；其次要决定是动态还是静态地划分黑板系统，黑板能否可重构；同时，还要决定知识源及其知识的表示方法。2)知识源结构知识源是问题求解的领域相关知识。每个知识源的目标是为问题求解提供信息，它由条件部分与动作部分组成，可以表达为过程、规则集或逻辑命题。知识源伺机对黑板中发生的变化作出反应。如果当前状态满足知识源的条件部分，则该知识源即被触发，执行动作部分，产生一个新的状态。知识源设计首先是设计事件触发机构。知识源的激活与求解状态相关，而不是过程相关。同时，知识源的设计必须考虑所采用的问题求解策略。在采用搜索策略的系统中，动作和条件部分是可以分别调度的实体。条件部分是一个前窥器，而动作部分是一个生成器。在采用识别策略的系统中，条件部分是动作部分适用情形的筛选器，两者在同一个模块中。黑板系统中讨论的知识局限于知识源，即活动知识，它由算法、启发式规则组成，能将黑板的一种状态变换成另一种状态。其他难于用算法或规则表示的领域知识，如定义、分类等“静态”知识最好用对象、框架、或表格来表达。3）控制机制控制机制对黑板上发生的变化进行监控，决定下一步采取的行动。各种类型的信息对控制机制是全程可存取的。这些信息可以存放在黑板上或另外单独存放。控制信息被用来决定关注的焦点以指出下一个被处理的对象。控制机制设计是黑板系统设计中最复杂的任务，可变性最多，目标是在恰当的上下文中选择和运用恰当的知识源。其主要的设计可变因素体现在以下方面：知识源可调度的部分不同。在面向搜索的系统中，条件部分和动作部分是可单独调度的，即调度器决定是否要产生新的假设或是做更多的前窥。在面向识别的系统中，每个知识源是一个调度单位，若条件部分满足，则动作部分马上被执行。关注焦点的类型不同。对于基于事件的调度，焦点是选择最佳的解点，以此作为进一步计算的基础。因为在识别系统中，一旦黑板中的变化被选定，知识源即可按事先规定的次序进行处理。基于知识的调度为大多数搜索系统所采用，它按知识源对当前状态的影响来选择知识源。知识源的可调度部件是前窥评估器和解空间生成器。4）知识应用策略系统求解问题的行为由嵌入在控制模块的知识应用策略来决定。知识应用策略有自底向上的数据驱动推理，自顶向下的模型驱动推理，或混合型的伺机推理策略。最恰当的知识应用策略取决于应用问题的特点和可以获得的领域相关知识的质量与数量。正是由于没有硬性规定知识应用策略或推理方法，使得黑板系统成为一个非常有力与有用的工具和框架。黑板系统框架只是提供了构件，其中可以应用任何推理方法。5）搜索与识别问题问题求解方式可根据领域相关知识的数量来划分。知识匮乏系统必须依赖于搜索技术来求解问题，知识丰富系统则可使在采用搜索技术的系统中，每个求解步骤都需要一个评价器来选择一个预先穷举的状态。每个求解步骤包括一个算子或状态生成，接着是评价，再接着是选择和运用状态变换算子。在采用识别技术的系统中，必须通过扫描知识库来选取可用于当前状态的知识，称为匹配步。每一个求解步骤包括一个匹配步，接着是运用状态变换算子。绝大部分专家系统是识别系统。用识别技术来求解问题。6）控制知识的组织问题领域相关知识、元知识和控制知识是否显式地区分开来，是黑板设计的一个重要问题。有些系统在分级控制中将领域特有知识与运用知识相分离。这些控制相关的知识可全程存取，控制模块用规则的形式表示。这样就有必要将控制相关的知识组织成独立的控制知识源。另外，还要决定是否将控制信息集成到黑板结构上，即以何种形式存储控制数据。若控制数据单独存放，那么控制规则的表达与处理必须区别于领域知识源。1.2基于黑板的多AGENT系统多AGENT 系统研究关心的是在一组可能预先已存在的自治智能AGENT间协调其智能行为，它们如何能协调其知识、目标、技能、计划，以共同采取行动或求解问题。AGENT可能为单个目标或多个既独立又相互作用的目标工作。AGENT必须共享关于问题和解的知识。但是，他们也必须推测AGENT#相互间的协调过程。在多AGENT系统中，协调的任务可以很复杂，因为存在着所谓开放系统的情景，其中不可能有全局控制、全局一致的知识、全局共享的目标或全局性的成功标准，甚至没有系统的全局性表示。显然通讯是多AGENT系统中至关重要的问题，黑板是其中两种基本通讯方式之一。黑板是一个用于共享知识结构的特定AGENT，其他AGENT 可在其上张贴或读取消息；另一种是支持点对点连接的通讯方式。此两种方式在功能上是等价的，即可以相互模拟。AGENT间的协同依赖于通讯，而不要进行协同就完成结果计算是几乎不可能的，问题在于通讯开销很容易超过计算开销。通讯量最小化和消息完备性是影响效率的关键因素，应按照低耦合高内聚的思想，使黑板方式与点对点连接方式这两种机制充分发挥其优势。需深入研究的问题有：如何确保AGENT在进行决策