第六章-CAPP系統(tǒng)中常用的決策推理和人工智能技術(shù)

第六章CAPP系統(tǒng)中常用的決策推理和人工智能技術(shù)本章學(xué)習(xí)目標(biāo)掌握決策樹和決策表12了解人工智能技術(shù)及在CAPP中的應(yīng)用3了解人工智能語言及CAPP專家系統(tǒng)的開發(fā)重點：掌握決策樹和決策表及CAPP專家系統(tǒng)的開發(fā)流程4掌握CAPP專家系統(tǒng)的開發(fā)流程主要學(xué)習(xí)內(nèi)容31工藝過程設(shè)計的特點概述2決策樹和決策表3人工智能技術(shù)與CAPP專家系統(tǒng)設(shè)計簡介4人工智能語言和專家系統(tǒng)工具簡述1、工藝過程設(shè)計的特點概述1.工藝設(shè)計過程中存在不確定因素或多工藝方案

模糊評價和推理技術(shù)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、蟻群算法，以及多智能體（Agent）技術(shù)在CAPP系統(tǒng)中得到應(yīng)用。2.許多工藝設(shè)計工作不是進(jìn)行數(shù)學(xué)計算，多數(shù)問題的求解過程難以用數(shù)學(xué)模型來表示，其求解過程是邏輯、判斷和決策的過程，這正是人工智能技術(shù)的特長所在。3.工藝過程設(shè)計中決策邏輯的常用表達(dá)方式——決策樹和決策表。工藝過程設(shè)計的特點：工藝設(shè)計過程決策實例工藝路線決策示例—零件圖工藝路線決策示例－特征編號加工特征加工方法F101,F301,F401,F501,F701,F801,F901，F(xiàn)10011粗車－半精車－精車F201,F11011粗鏜－半精鏜F6011粗銑－半精洗H1011鉆孔－粗鏜－半精鏜－精鏜2鉆孔－擴(kuò)孔－粗鉸－精鉸H401，H3011粗鏜－半精鏜H201－2041鉆孔－擴(kuò)孔S101-1041鉆孔－攻絲D1011半精鏜D201，D301，D4011粗車－半精車D5011半精車D6011半精鏜D7011粗鏜－半精鏜工藝路線決策示例－特征加工方案工藝路線決策示例－零件加工路線AND/OR圖2、決策樹和決策表邏輯推理技術(shù)是指從已有的事實推出新的事實或結(jié)論。創(chuàng)成式CAPP系統(tǒng)的設(shè)計，其核心內(nèi)容是各種邏輯的表達(dá)和實現(xiàn)，因此系統(tǒng)的決策邏輯是創(chuàng)成式CAPP系統(tǒng)的核心。在各種CAPP中，工藝過程設(shè)計決策邏輯的表達(dá)方式用的最多的就決策樹和決策表。1）決策樹決策樹是系統(tǒng)工程中決策支持系統(tǒng)常用的方法，也是傳統(tǒng)的系統(tǒng)分析和設(shè)計的有效實用方法樹是一種連通而無回路的圖，不僅可作為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)描述樹狀關(guān)系信息，也可以用來表達(dá)決策邏輯。構(gòu)成：決策樹由節(jié)點和分支構(gòu)成。節(jié)點有根節(jié)點、終節(jié)點和中間節(jié)點之分。優(yōu)點：表達(dá)決策邏輯簡單、直觀，容易建立和維護(hù)，且便于用邏輯流程圖和程序代碼實現(xiàn)，適合工藝過程設(shè)計。缺點：是難于擴(kuò)展和修改。決策樹示例決策樹的軟件實現(xiàn)孔

精度低

尺寸和形狀精度高位置精度高位置精度低鉆---鏜

鉆---鉸

鉆

C1C2A1C3C4A2A3開始C1A1C2YNC3YA2YC4A3YN結(jié)束NN2）決策表將一組用語言表達(dá)的決策邏輯關(guān)系用一個表格表達(dá)，方便計算機(jī)語言表達(dá)該決策邏輯，是計算機(jī)軟件設(shè)計的基本工具，是工藝過程設(shè)計決策邏輯表達(dá)常用的方式之一。決策表由表頭和表元素兩部分表頭又分成條件和動作兩部分，其中條件放在表上部，而動作放在表下部。條件項目

條件狀態(tài)

決策項目

決策動作

條件項目：與解決問題有關(guān)的條件條件狀態(tài)：對條件根所列條件的回答（用T和F表示）動作項目：解決問題的動作動作狀態(tài)：標(biāo)識選擇哪個動作（用X和空表示）決策表清晰、緊湊、易讀、易懂、易改，方便作邏輯一致性和完備性檢查特點：組成：2）決策表自然性表格形式直觀，易于理解，適合與知識工程師與專家交流。模塊性易修改性（和產(chǎn)生式規(guī)則相比）一致性決策表結(jié)構(gòu)易于檢測各規(guī)則之間的冗余和矛盾，知識庫易于維護(hù)。決策表的優(yōu)點決策表大小的控制。注意：1、某車削加工的決策描述2、基本型決策表擴(kuò)展型決策表3、擴(kuò)展型決策表向基本型決策表轉(zhuǎn)換4、簡單規(guī)則與復(fù)雜規(guī)則及復(fù)雜規(guī)則的分解5、冗余規(guī)則的合并及規(guī)則的不一致6、死循環(huán)某車削加工的決策描述2）決策表基本型決策表（限定表）條件項目部分準(zhǔn)確地給出了條件是什么，并且條件狀態(tài)只能是真、假或無關(guān)。擴(kuò)展型決策表（非限定表）如果決策表中的條件狀態(tài)不只是“T”、“F”或空格（無關(guān)）這三種情況，則成為擴(kuò)展型決策表（非限定表）。2）決策表擴(kuò)展型決策表向基本型決策表轉(zhuǎn)換2）決策表簡單規(guī)則與復(fù)雜規(guī)則決策表中，如果條件狀態(tài)部分都是“T”或“F”，并且不含無關(guān)的一條規(guī)則稱為簡單規(guī)則，否則稱為復(fù)雜規(guī)則。復(fù)雜規(guī)則的分解2）決策表冗余規(guī)則的合并及規(guī)則的不一致2）決策表——決策表中，如果一種動作被用來改變條件，并且重復(fù)使用該表時，則可能產(chǎn)生死循環(huán)。死循環(huán)例：加工一個圓柱形零件，技術(shù)要求是：圓柱面直徑80mm，表面粗糙度Ra＝1.60μm，尺寸公差0.030mm。3、人工智能技術(shù)3.1人工智能概述3.2CAPP專家系統(tǒng)設(shè)計簡介3.3知識的表達(dá)方式3.4工藝知識的表達(dá)3.5正向推理技術(shù)和反向推理技術(shù)3.6模糊推理技術(shù)3.7Agent技術(shù)及其在CAPP中的應(yīng)用3.8非經(jīng)典數(shù)學(xué)方法及其在CAPP中的應(yīng)用簡介3.1人工智能概述人工智能（AI-ArtificialIntelligence）是一門綜合了計算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、語言學(xué)和哲學(xué)等多種學(xué)科的交叉學(xué)科。人工智能的本質(zhì)：研究、設(shè)計和應(yīng)用智能機(jī)器或智能系統(tǒng)來模擬人類智能活動的能力，以延伸人類智能的科學(xué)。3.1人工智能概述研究人工智能的兩條途徑：（1）心理學(xué)家和生理學(xué)家提出的，從大腦的神經(jīng)元模型著手研究。（2）計算機(jī)領(lǐng)域的專家提出，從模擬人腦功能的角度著手研究。3.2CAPP專家系統(tǒng)設(shè)計簡介1）CAPP專家系統(tǒng)的概念2）CAPP專家系統(tǒng)的特點3）CAPP專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)4）CAPP專家系統(tǒng)設(shè)計5）CAPP專家系統(tǒng)的工作過程1）CAPP專家系統(tǒng)的概念專家系統(tǒng)是一種問題求解的智能計算機(jī)軟件系統(tǒng)，也稱為知識系統(tǒng)。處理現(xiàn)實世界中提出的需要由專家來分析和判斷的問題；應(yīng)用專家推理方法的計算機(jī)模型來解決問題，并應(yīng)使專家系統(tǒng)得到的結(jié)論和某領(lǐng)域?qū)＜业玫降慕Y(jié)論一致。兩層含義：1）CAPP專家系統(tǒng)的概念專家系統(tǒng)和傳統(tǒng)程序系統(tǒng)的區(qū)別傳統(tǒng)程序系統(tǒng)專家系統(tǒng)以數(shù)據(jù)為其處理對象以知識為其處理對象以算法為主進(jìn)行處理以啟發(fā)性方法為主進(jìn)行處理處理中常用重復(fù)迭代等方法處理中常用推理方法可對大型數(shù)據(jù)庫操作可對大型知識庫進(jìn)行操作1）CAPP專家系統(tǒng)的概念繼承和傳播寶貴的工藝設(shè)計經(jīng)驗使工藝師的知識形式化匯集各種來源的知識建立專家系統(tǒng)的目的：2）CAPP專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)1.知識庫2.數(shù)據(jù)庫3.推理機(jī)4.解釋部分5.知識獲取部分3）CAPP專家系統(tǒng)特點專家系統(tǒng)具有處理不確定性和多義性知識的特長

工藝過程設(shè)計中，主要的工作不是計算，工藝決策方法主要依靠工藝人員長期的生產(chǎn)實際中積累起來的經(jīng)驗性知識專家系統(tǒng)具有對話能力

用戶可向機(jī)器“詢問”推理過程用戶界面推理機(jī)解釋機(jī)知識獲取知識庫和數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域?qū)＜乙话阌脩鬉I專家專家系統(tǒng)具有較大靈活性

專家系統(tǒng)求解問題不是按預(yù)先確定的步驟進(jìn)行，而是根據(jù)環(huán)境條件及達(dá)到的目標(biāo)，在控制策略（推理機(jī)）指導(dǎo)下，通過搜索來尋找問題的解答

CAPP專家系統(tǒng)可以具有學(xué)習(xí)功能一般創(chuàng)成式CAPP系統(tǒng)以“邏輯算法+決策表”為特征

CAPP專家系統(tǒng)是以“推理+知識”為特征4）CAPP專家系統(tǒng)設(shè)計1.知識的獲取2.選擇知識的表達(dá)方式具有表達(dá)專家知識的能力能簡單和方便的描述、修改和解釋系統(tǒng)中的知識3.具體構(gòu)造CAPP專家系統(tǒng)4.示例零件特征信息的提取知識和知識庫推理機(jī)4）CAPP專家系統(tǒng)設(shè)計認(rèn)識問題特征找出概念建立關(guān)系設(shè)計知識組織結(jié)構(gòu)建立知識庫及推理機(jī)制檢測知識及系統(tǒng)功能提出要求形成概念確定知識表示和推理方法原型系統(tǒng)再改進(jìn)再設(shè)計再分析再認(rèn)識認(rèn)識階段概念化階段形式化階段實現(xiàn)階段測試階段回轉(zhuǎn)體零件CAPP專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)5）CAPP專家系統(tǒng)的工作過程毛坯的選擇各表面最終加工方法的選擇工藝路線的確定工序設(shè)計零件模型的修改機(jī)床和夾具選擇加工余量選擇切削用量的選擇工藝知識的表達(dá)方式：產(chǎn)生式規(guī)則、語義網(wǎng)絡(luò)、謂詞邏輯和框架。推理－－就是按照某種策略從已有的事實知識推出結(jié)論的過程?；就评砑夹g(shù)：正向推理和反向推理人工智能研究的核心問題之一：知識的表達(dá)、處理和應(yīng)用。3.3知識的表達(dá)方式3.3知識的表達(dá)方式早期：是將知識間接的插入到規(guī)則和數(shù)據(jù)中目前：是將知識與規(guī)則和數(shù)據(jù)分開獨(dú)立研究。出現(xiàn)知識的表達(dá)。較著名的知識的表達(dá)方式：產(chǎn)生式系統(tǒng)、語義網(wǎng)絡(luò)、謂詞邏輯和框架。產(chǎn)生式系統(tǒng)——首先是由美國數(shù)學(xué)家波斯特(E．Post)提出，并由Newell和Simon等人進(jìn)行了深入的研究。最初為解決人類推理模型提出。特點：產(chǎn)生式系統(tǒng)的知識表示：前件→后件，前件就是前提，后件是結(jié)論或動作；即表示為“IF(條件)→THEN（結(jié)論）”。構(gòu)成：知識獲取環(huán)節(jié)、知識庫、推理機(jī)、解釋環(huán)節(jié)和知識庫管理系統(tǒng)等。產(chǎn)生式系統(tǒng)的一般結(jié)構(gòu)人機(jī)接口推理機(jī)解釋程序知識獲取程序知識庫管理系統(tǒng)知識庫用戶專家知識獲取環(huán)節(jié)對源知識的有效收集；對源知識的精練；對源知識的有效學(xué)習(xí)知識庫—由描述問題求解領(lǐng)域的知識規(guī)則構(gòu)成。推理機(jī)—是一組計算機(jī)程序，對所提出的問題最佳地利用知識庫中的知識，完成問題的求解。解釋環(huán)節(jié)—知識在機(jī)器內(nèi)部是由編碼表達(dá)的，為了使用戶得到可以接受形式的解，同時對推理過程所使用的知識進(jìn)行說明，解釋環(huán)節(jié)對此作出解釋。知識庫管理系統(tǒng)—完成為了對知識庫中的知識的建立、增、刪、修改等操作。產(chǎn)生式系統(tǒng)各部分的功能規(guī)則的結(jié)構(gòu)接近人類思考問題的方式，容易從人類專家那里獲取領(lǐng)域知識；規(guī)則是獨(dú)立的，容易被用戶檢查、修改和擴(kuò)充。容易添加一些解釋功能，以觀察系統(tǒng)如何進(jìn)行推理并得出結(jié)論；具有描述不確定知識的能力。產(chǎn)生式規(guī)則的優(yōu)點3.4工藝知識的表達(dá)工藝事實——可看成是斷言一個工藝特征，工藝特征主要指零件的名稱、材料、精度和表面粗糙度，以及刀具、量具、機(jī)床型號等。工藝規(guī)則——它是工藝知識的主體，是表示工藝事實和加工工藝路線或工序內(nèi)容之間的因果關(guān)系，在工藝設(shè)計中，依據(jù)工藝事實按工藝規(guī)則進(jìn)行推理，得到加工路線和工序內(nèi)容等。工藝設(shè)計不僅要用到許多常識性知識，更需要許多經(jīng)驗知識的支持。工藝經(jīng)驗知識是一種領(lǐng)域知識，它和待加工零件的種類、設(shè)計要求以及生產(chǎn)條件有關(guān)。工藝經(jīng)驗知識常用框架和產(chǎn)生式系統(tǒng)表示，由于產(chǎn)生式系統(tǒng)構(gòu)造簡單、便于擴(kuò)展而應(yīng)用廣泛。工藝知識的組成：獨(dú)立工藝事實的表達(dá)產(chǎn)生式系統(tǒng)中獨(dú)立工藝事實用三元素組表示（特征、對象、數(shù)據(jù)）例：描述平面特征對象數(shù)據(jù)事實類別工藝事實之間的聯(lián)系獨(dú)立工藝事實只表示一部分工藝事實，更多的是組成工藝事實之間的聯(lián)系。常用關(guān)系樹來表示。NC銑削工藝過程設(shè)計關(guān)系樹3.5正向推理技術(shù)和反向推理技術(shù)在解決復(fù)雜的現(xiàn)實世界問題中，人工智能的理論和方法，主要是以專家系統(tǒng)的形式獲得了實際的應(yīng)用。專家系統(tǒng)是一種計算機(jī)軟件，它能模仿人類專家去解決實際問題，它具有推理能力和存儲專家知識的知識庫。具有推理能力的部分稱為推理機(jī)，用來控制協(xié)調(diào)整個系統(tǒng)的工作。它可以根據(jù)當(dāng)前輸入的數(shù)據(jù)（如零件的制造特征等），利用知識庫中的知識，按一定的推理策略去解決需要解決的問題。專家系統(tǒng)模仿人類專家工作，其推理過程與專家相似，推理方式有：正向推理反向推理正向推理正向推理——又稱為數(shù)據(jù)驅(qū)動推理、前向鏈接推理，其推理基礎(chǔ)是邏輯演繹的推理鏈，它從一組表示事實的謂詞或命題（原始數(shù)據(jù)）出發(fā)，按一定的策略使用一組推理規(guī)則（知識庫中專家知識），推出結(jié)論的方法。由數(shù)據(jù)到結(jié)論的策略，“數(shù)據(jù)推動策略”。CAPP中，正向推理是指由毛坯向成品零件，即由毛坯如何一步一步通過加工，最后變成零件。能根據(jù)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，知道如何運(yùn)用知識庫中的知識；能將運(yùn)用知識庫中的知識進(jìn)行推理后得到的結(jié)論存入數(shù)據(jù)庫，并將用過的知識記錄下來（以備解釋之用）；能判斷何時結(jié)束推理；必要時向用戶提問。對推理機(jī)的功能要求正向推理示例反向推理反向推理——反向推理又稱為目標(biāo)驅(qū)動推理，后向鏈推理，其基本原理是從表示目標(biāo)的謂詞或命題出發(fā)，使用一組規(guī)則證明事實謂詞或命題成立，即提出一批假設(shè)(目標(biāo))，然后逐一驗證這些假設(shè)。即先提出結(jié)論（假設(shè)），然后去尋找支持這個結(jié)論的證據(jù)。采用的是由結(jié)論到數(shù)據(jù)的策略，即“目標(biāo)驅(qū)動策略”。CAPP中，反向推理是指由成品通過逐步給零件表面及中間表面疊加精加工、半精加工及粗加工余量的方法，最后變成毛坯的推理過程。能提出假設(shè)，并能運(yùn)用知識庫中的知識判斷假設(shè)的真假；若真，記錄下用了什么知識（以備解釋之用）；若假，系統(tǒng)應(yīng)能提出新的假設(shè)，再進(jìn)行判斷；判斷何時結(jié)束推理；必要時能向用戶咨詢。對推理機(jī)的功能要求3.6模糊推理技術(shù)模糊推理技術(shù)的基礎(chǔ)是模糊數(shù)學(xué)，模糊數(shù)學(xué)是研究和處理模糊現(xiàn)象的科學(xué)，它通過隸屬度函數(shù)來描述事務(wù)的漸變過渡。自1965年扎德提出模糊集合的理論以來，模糊理論及應(yīng)用的研究發(fā)展很快，其應(yīng)用領(lǐng)域幾乎包括了自然科學(xué)、社會科學(xué)和工程技術(shù)的每一個分支，CAPP也不例外。CAPP中主要利用模糊推理技術(shù)決策工藝方案、加工過程、機(jī)床刀具的選擇等等。3.6模糊推理技術(shù)3.7Agent技術(shù)及其在CAPP中的應(yīng)用有興趣的同學(xué)自己學(xué)習(xí)3.8非經(jīng)典數(shù)學(xué)方法及其在CAPP中的應(yīng)用簡介1.遺傳算法遺傳算法是模仿生物進(jìn)化的適者生存原則指導(dǎo)搜索并改進(jìn)目標(biāo)，每個解的質(zhì)量通過目標(biāo)函數(shù)適應(yīng)值（Fitness）進(jìn)行評價，適應(yīng)值大則遺傳的概率高。2.遺傳算法的三個算子復(fù)制（Copy）、交叉（Crossover）、變異（Mutation）復(fù)制（Copy）是把種群（Population）的個體（Individual）直接復(fù)制到下一代，遺傳的概率取決于個體適應(yīng)值交叉（Crossover）是兩個種群的染色體基因通過一定的雜交方法重新組合，一般用二進(jìn)制碼表示變異（Mutation）是改變某一基因，達(dá)到種群的多樣性、爭取更大的搜索空間。3.應(yīng)用遺傳算法的設(shè)計步驟：設(shè)計染色體構(gòu)造問題的適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計基本算子確定算法參數(shù)，即確定種群規(guī)模，復(fù)制、交叉和變異的概率、終止原則等。3.8非經(jīng)典數(shù)學(xué)方法及其在CAPP中的應(yīng)用簡介(Example)遺傳算法應(yīng)用示例復(fù)制操作之前的各項數(shù)據(jù)串號初始種群（基因型）X值（表現(xiàn)型）目標(biāo)函數(shù)值F(x)=x3-32x2-15x+60適應(yīng)度Fi=(fmax-f)/(fmax-fmin)復(fù)制概率Fi/∑Fi期望復(fù)制數(shù)復(fù)制數(shù)Ri100001114000021110028-34960.7120.3491.39613010008-15960.3280.1610.644141001119-491810.491.962總計2.04144平均0.510.2511最大值10.3491.962遺傳算法應(yīng)用示例第一次復(fù)制操作之后的各項數(shù)據(jù)新串號復(fù)制種群(表現(xiàn)型)匹配對象(隨機(jī)選取)交換點(隨機(jī)交換點)新種群(基因型)

X值(表現(xiàn)型)fi(1)值適應(yīng)度Fi(1)復(fù)制概率Fi/∑Fi期望復(fù)制數(shù)復(fù)制數(shù)111100421101127-39900.4990.2340.9361201000320101111-29460000310011221000016-42760.6350.2981.1921410011121010020-504010.4691.8762總計2.133144平均0.5330.2511最大值10.4691.8762遺傳算法應(yīng)用示例第二次復(fù)制操作之后的各項數(shù)據(jù)新串號復(fù)制種群(表現(xiàn)型)匹配對象(隨機(jī)選取)交換點(隨機(jī)交換點)新種群(基因型)

X值(表現(xiàn)型)fi(2)值適應(yīng)度Fi(2)復(fù)制概率Fi/∑Fi期望復(fù)制數(shù)復(fù)制數(shù)111011431100024-49080.820.2921.1681210000221000016-42760000310100321010020-50400.9920.3531.4121410100131011123-504610.3561.4242總計2.812144平均0.7030.2511最大值10.3561.4242遺傳算法應(yīng)用示例第三次復(fù)制操作之后的各項數(shù)據(jù)新串號復(fù)制種群(表現(xiàn)型)匹配對象(隨機(jī)選取)交換點(隨機(jī)交換點)新種群(基因型)

X值(表現(xiàn)型)fi(3)值適應(yīng)度Fi(3)復(fù)制概率Fi/∑Fi期望復(fù)制數(shù)復(fù)制數(shù)111000421101127-39900000210100211010121-51060.9960.3391.3561310111321010020-50400.9380.3201.281410111111011022-511010.3401.362總計2.934144平均0.7340.2511最大值10.3401.362由上計算可知：Max(Fi(3))-Max(Fi(2))=1-1=0<0.001(取ε=0.001)所以函數(shù)的最小值就是：當(dāng)x=22時，f(x)=-5110遺傳算法應(yīng)用示例結(jié)論4、人工智能語言和專家系統(tǒng)工具簡述一種描述性語言，用Prolog語言求解時，只須程序員描述待解問題中的對象及它們之間的關(guān)系的一些已知事實和規(guī)則。Prolog語言的數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)統(tǒng)一。Prolog語言能夠自動實現(xiàn)模式匹配和回溯遞歸是Prolog語言的重要特點語法簡明Prolog語言的發(fā)展Prolog（ProgramminginLogic）語言是一種以邏輯推理為基礎(chǔ)的邏輯型程序設(shè)計語言。是一種陳述性語言。它與其他計算機(jī)語言（C,BASIC,Frotran等）的區(qū)別在于，