第4章-人工智能與智能控制理論-專家系統(tǒng)

人工智能與智能控制理論——專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)概要——定義專家系統(tǒng)定義為：使用人類專家推理的計算機模型來處理現(xiàn)實世界中需要專家作出解釋的復(fù)雜問題，并得出與專家相同的結(jié)論。專家系統(tǒng)是一個智能計算機程序系統(tǒng)，其內(nèi)部含有大量的某個領(lǐng)域?qū)＜宜降闹R與經(jīng)驗，能夠利用人類專家的知識和解決問題的方法來處理該領(lǐng)域問題。專家系統(tǒng)是一個具有的專門知識與經(jīng)驗的程序系統(tǒng)，它應(yīng)用人工智能技術(shù)和計算機技術(shù)，根據(jù)某領(lǐng)域一個或多個專家提供的知識和經(jīng)驗，進行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以便解決那些需要人類專家處理的復(fù)雜問題。專家系統(tǒng)的特點（1）具有專家水平的專門知識（2）能有效地推理（3）具有獲取知識的能力（4）具有靈活性（5）具有透明性（6）具有交互性（7）具有實用性（8）具有一定的復(fù)雜性及難度專家系統(tǒng)應(yīng)該具備以下四個要素：（1）應(yīng)用于某專門領(lǐng)域；（2）擁有專家級知識；（3）能模擬專家的思維；（4）能達到專家級水平。專家系統(tǒng)的優(yōu)勢它提高了決策質(zhì)量削減咨詢專家的費用，以解決問題它為狹窄的專業(yè)領(lǐng)域的問題提供快速有效的解決方案它可以收集稀缺的專業(yè)知識并有效地使用它為重復(fù)性問題提供一致的答案保持重要的信息水平幫助用戶獲得快速準(zhǔn)確的答案對決策的正確解釋能夠解決復(fù)雜和具有挑戰(zhàn)性的問題專家系統(tǒng)可以穩(wěn)定地工作，而不會感到情緒化，緊張或疲勞專家系統(tǒng)中的推理機實現(xiàn)專家系統(tǒng)通常包括6個部分：人機交互界面、知識庫、綜合數(shù)據(jù)庫、推理機、解釋器、知識獲取。專家系統(tǒng)主要由知識庫和推理機構(gòu)成，專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖所示。專家系統(tǒng)中的推理機實現(xiàn)知識表達技術(shù)-規(guī)則任何規(guī)則都包括兩個部分：IF部分和THEN部分。IF部分是前項（某一領(lǐng)域推理結(jié)果的前提或者條件），THEN部分是后項（結(jié)論或者行為）。一般來說，前提之間可以使用關(guān)鍵詞AND（合?。R（析?。┗蛘邇烧呋旌鲜褂谩２贿^，最好在同一規(guī)則中避免使用合取和析取。專家系統(tǒng)中的推理機實現(xiàn)專家系統(tǒng)研發(fā)團隊的主要參與者預(yù)測型：根據(jù)對象的過去和現(xiàn)在情況來推斷對象的未來演變結(jié)果。診斷型：根據(jù)輸入信息來找到對象的故障和缺陷。維修型：指定并實施糾正某類故障的規(guī)劃。設(shè)計型：根據(jù)給定要求形成所需方案和圖樣。監(jiān)護型：完成實時監(jiān)測任務(wù)?？刂菩停和瓿蓪嵤┛刂迫蝿?wù)。專家系統(tǒng)的開發(fā)設(shè)計內(nèi)容和步驟（1）知識庫的設(shè)計①確定知識類型：敘述性知識，過程性知識，控制性知識；②確定知識表達方法；③知識庫管理系統(tǒng)的設(shè)計：實現(xiàn)規(guī)則的保存、編輯、刪除、增加、搜索等功能。（2）推理機的設(shè)計①選擇推理方式；②選擇推理算法：選擇各種搜索算法，如深度優(yōu)先搜索、廣度優(yōu)先搜索等。（3）人─機接口的設(shè)計①設(shè)計“用戶─專家系統(tǒng)接口”：用于咨詢理解和結(jié)論解釋；②設(shè)計“專家─專家系統(tǒng)接口”：用于知識庫擴充及系統(tǒng)維護。知識表達方式選擇知識獲取專家系統(tǒng)開發(fā)設(shè)計知識庫的初步設(shè)計推理算法開發(fā)試驗知識庫的改進推廣人機接口設(shè)計使用專家系統(tǒng)的應(yīng)用場景解釋（Interpretation）－如測試肺部測試（如PUFF）。預(yù)測（Prediction）－如預(yù)測可能由黑蛾所造成的玉米損失（如PLAN）。診斷（Diagnosis）－如診斷血液中細菌的感染（MYCIN）。又如診斷汽車柴油引擎故障原因之CATS系統(tǒng)。故障排除（FaultIsolation）－如電話故障排除系統(tǒng)ACE。設(shè)計（Design）－如專門設(shè)計小型馬達彈簧與碳刷之專家系統(tǒng)MOTORBRUSHDESIGNER。規(guī)劃（Planning）－就出名的有輔助規(guī)劃IBM計算機主架構(gòu)之布置，重安裝與重安排之專家系統(tǒng)CSS，以及輔助財物管理之PlanPower專家系統(tǒng)。監(jiān)督（Monitoring）－如監(jiān)督IBMMVS操作系統(tǒng)之YES/MVS。除錯（Debugging）－如偵查學(xué)生減法算術(shù)錯誤原因之BUGGY。專家系統(tǒng)的應(yīng)用場景修理（Repair）－如修理原油儲油槽之專家系統(tǒng)SECOFOR。行程安排（Scheduling）－如制造與運輸行稱安排之專家系統(tǒng)ISA。又如工作站（workshop）制造步驟安排系統(tǒng)。教學(xué)（Instruction）－如教導(dǎo)使用者學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)之TVC專家系統(tǒng)?？刂疲–ontrol）－幫助DigitalCorporation計算機制造及分配之控制系統(tǒng)PTRANS。分析（Analysis）－如分析油井儲存量之專家系統(tǒng)DIPMETER及分析有機分子可能結(jié)構(gòu)之DENDRAL系統(tǒng)。它是最早的專家系統(tǒng)，也是最成功者之一。維護（Maintenance）－如分析電話交換機故障原因之后，及能建議人類該如何維修之專家系統(tǒng)COMPASS。架構(gòu)設(shè)計（Configuration）－如設(shè)計VAX計算機架構(gòu)之專家系統(tǒng)XCON以及設(shè)計新電梯架構(gòu)之專家系統(tǒng)VT等。校準(zhǔn)（Targeting）－例如校準(zhǔn)武器如何工作專家系統(tǒng)的在烹飪機器人中的應(yīng)用烹飪專家系統(tǒng)包括的模塊：烹飪知識庫模塊、烹飪數(shù)據(jù)庫模塊、推理模塊、執(zhí)行模塊及用戶界面模塊，用戶界面模塊烹調(diào)設(shè)備包括：控制系統(tǒng)、投料機構(gòu)邏輯控制系統(tǒng)、出菜控制機構(gòu)、攪拌控制驅(qū)動機構(gòu)、鍋具運動機構(gòu)、火候控制系統(tǒng)以及上述烹飪專家系統(tǒng)分級遞階智能控制大型復(fù)雜系統(tǒng)系統(tǒng)階次高、子系統(tǒng)互相關(guān)聯(lián)、系統(tǒng)的評價目標(biāo)多且目標(biāo)間又可能相互沖突等，常采用分級遞階智能控制的形式。目前已經(jīng)應(yīng)用的兩種分級遞階控制理論，兩種理論在遞階結(jié)構(gòu)上有聯(lián)系?；谥R描述/數(shù)學(xué)解析的混合多層智能控制理論(Villa)，精度隨智能提高而降低的分級遞階智能控制理論(Saridis)。分級遞階自組織控制的基本原理與基本結(jié)構(gòu)智能控制就是能在適應(yīng)環(huán)境變化的過程中模仿人和動物所表現(xiàn)出來的優(yōu)秀控制能力（動覺智能）的控制。智能控制是人工智能技術(shù)、計算機科學(xué)技術(shù)與自動控制技術(shù)交叉的產(chǎn)物?？刂频囊?、人工智能的方法和計算機軟硬件基礎(chǔ)構(gòu)成了智能控制發(fā)展的基礎(chǔ)。智能控制理論自被提出以來，已逐漸形成了：分級遞階自組織控制、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和仿人智能控制等方向。Saridis提出的分級遞階智能控制理論按照IPDI的原則分級管理系統(tǒng)，它由組織級、協(xié)調(diào)級、執(zhí)行級三級組成的。分級遞階自組織控制的基本原理與基本結(jié)構(gòu)組織級代表控制系統(tǒng)的主導(dǎo)思想，并由人工智能起控制作用。根據(jù)貯存在長期存儲內(nèi)的本原數(shù)據(jù)集合，組織器能夠組織絕對動作、一般任務(wù)和規(guī)則的序列。換句話說，組織器作為推理機的規(guī)則發(fā)生器，處理高層信息，用于機器推理、規(guī)劃、決策、學(xué)習(xí)（反饋）和記憶操作。遞階智能機器的結(jié)構(gòu)描述——組織級分級遞階自組織控制的基本原理與基本結(jié)構(gòu)對于給定的外部命令和任務(wù)，設(shè)法找到能完成該任務(wù)的子任務(wù)組合將子任務(wù)的要求送到協(xié)調(diào)級遞階智能機器的結(jié)構(gòu)描述——組織級最后對任務(wù)執(zhí)行的結(jié)果進行性能評價，并將評價結(jié)果逐級向上反饋，同時對以前存儲的信息加以修改，起到機器學(xué)習(xí)的作用。即完成推理、規(guī)劃、決策、學(xué)習(xí)和記憶操作。分級遞階自組織控制的基本原理與基本結(jié)構(gòu)組織級算法執(zhí)行下列功能：接收指令，并對它進行推理。推理表示把不同的本原活動和規(guī)則與所接收的指令聯(lián)系起來，并在概率上估計每個活動。規(guī)劃：對活動的操作。完成一規(guī)劃所需的活動次序及插入的重復(fù)本原事件。傳遞矩陣和傳遞概率用于排列動作次序和估算它們的總概率。決策選擇最有希望的規(guī)劃。用學(xué)習(xí)算法，由反饋實現(xiàn)對概率的更新（完成和估計每項任務(wù)之后）。記憶交換，實現(xiàn)對儲存在長時存儲器內(nèi)信息的更新。遞階智能機器的結(jié)構(gòu)描述——組織級分級遞階自組織控制的基本原理與基本結(jié)構(gòu)協(xié)調(diào)級為一中間結(jié)構(gòu)，承上啟下。作為組織級與執(zhí)行級的界面把組織信息發(fā)送至執(zhí)行級。協(xié)調(diào)級由一定數(shù)目的協(xié)調(diào)器組成。每個協(xié)調(diào)器與分配器均存在雙向聯(lián)系，協(xié)調(diào)器之間沒有直接聯(lián)系。分配器的功能：通信功能、任務(wù)處理功能（對要執(zhí)行的任務(wù)識別，為相應(yīng)的協(xié)調(diào)器選擇合適的控制步驟）、學(xué)習(xí)能力（根據(jù)不斷執(zhí)行任務(wù)取得的經(jīng)驗逐漸減小決策過程的不確定性）。遞階智能機器的結(jié)構(gòu)描述——協(xié)調(diào)級分級遞階自組織控制的基本原理與基本結(jié)構(gòu)來自執(zhí)行級的具體硬件(執(zhí)行裝置)與協(xié)調(diào)器相連。指令由相應(yīng)的協(xié)調(diào)器發(fā)送至執(zhí)行裝置時，就執(zhí)行規(guī)定好的任務(wù)。協(xié)調(diào)級不具有組織級那樣的推理能力，其智能與盡可能好地執(zhí)行組織器的規(guī)劃有關(guān)。遞階智能機器的結(jié)構(gòu)描述——協(xié)調(diào)級分級遞階自組織控制的基本原理與基本結(jié)構(gòu)遞階智能控制的最底層，又稱控制級，直接控制局部過程并完成子任務(wù)，要求具有較高的精度但較低的智能，對相關(guān)過程執(zhí)行適當(dāng)?shù)目刂谱饔?。遞階智能機器的結(jié)構(gòu)描述——執(zhí)行級IPDI的原則——精度隨智能提高而降低IPDI——IncreasingPrecisionwithDecreasingIntelligence分級遞階自組織控制的基本原理與基本結(jié)構(gòu)該結(jié)構(gòu)是將復(fù)雜系統(tǒng)的決策問題進行縱橫向分解。遞階控制的基本原理是把總體問題P分解成有限數(shù)量的子問題pi?？傮w問題P的目標(biāo)應(yīng)使復(fù)雜系統(tǒng)的總體準(zhǔn)則取得極值。設(shè)pi是對子問題求解時，不考慮各子問題間存在關(guān)聯(lián)時的解，則[p1、p2，……，pn]的解→P的解遞階控制的一般原理實際上，各子系統(tǒng)（子問題）間存在關(guān)聯(lián)，因而產(chǎn)生沖突(也稱耦合作用)。故引進一個干預(yù)向量或協(xié)調(diào)參數(shù)，解決由于關(guān)聯(lián)產(chǎn)生的沖突。用pi（λ）代替pi，可得[p1（λ）、p2（λ），……，pn（λ）]

P的解。遞階控制中的協(xié)調(diào)問題就是要選擇λ，從某個初值λ0經(jīng)過迭代達到終值λ*，從而使遞階控制達到最優(yōu)。分級遞階自組織控制的基本原理與基本結(jié)構(gòu)協(xié)調(diào)各子系統(tǒng)控制時，多數(shù)基于以下兩個基本原則：遞階控制的一般原理（1）關(guān)聯(lián)預(yù)測協(xié)調(diào)原則協(xié)調(diào)器預(yù)測各子系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)輸入輸出變量，下層的各決策單元根據(jù)預(yù)測的關(guān)聯(lián)變量求解各自的決策問題，然后把達到的性能指標(biāo)值送給協(xié)調(diào)器，協(xié)調(diào)器再修正關(guān)聯(lián)預(yù)測值，直到總體目標(biāo)達到最優(yōu)為止，這種協(xié)調(diào)模式為直接干預(yù)模式；（2）關(guān)聯(lián)平衡協(xié)調(diào)原則又稱目標(biāo)協(xié)調(diào)法。下層的各決策層單元在求解各自的優(yōu)化問題時，把關(guān)聯(lián)變量當(dāng)作獨立變量來處理，即不考慮關(guān)聯(lián)的約束條件，而依靠協(xié)調(diào)器的干預(yù)信號來修正各決策單元的優(yōu)化指標(biāo)，以保證最后關(guān)聯(lián)約束得以滿足。分級遞階自組織控制的應(yīng)用全自主移動機器人分層遞階控制全自主移動機器人是機器人研究與應(yīng)用的發(fā)展方向，其所處環(huán)境大多為復(fù)雜的非結(jié)構(gòu)化環(huán)境，需要機器人具備穩(wěn)定的機械性能，高效的機動性能、強大的環(huán)境感知能力和快速的反應(yīng)能力。因此，這類機器人一般都配備多種外部傳感器組成的復(fù)雜感覺系統(tǒng)以全面地獲取環(huán)境信息。同時，執(zhí)行機構(gòu)也朝著仿