Стратегия сложности. Использует тот же критерий, что и стратегия простоты, но располагает правила в обратном порядке — более сложные занимают более приоритетное место в списке.

LEX-стратегия. Предполагает сначала удаление из списка заявок всех правил, которые уже были ранее использованы. Оставшиеся правила с равным значением выпуклости затем отсортировываются по "новизне" используемых данных. Если окажется, что два правила используют данные одинаковой "свежести", то предпочтение отдается тому, которое вовлекает в анализ предпосылок больше данных.

МЕА-стратегия. Во многом аналогична предшествующей, но при анализе новизны принимаются во внимание только первые условия в предпосылках правил. Если окажется, что в списке заявок оказались два претендента с равными показателями, то для выбора между ними применяется механизм LEX-стратегии.

МЕА — это аббревиатура от наименования одной из первых методик решения задач искусственного интеллекта путем построения обратной цепочки рассуждений Mean-Ends Analysis (средство — анализ результата). Идея состоит в том, что стратегия должна быть использована вместе со специальными лексемами цели в рабочей памяти, которые направляют процесс рассуждений и которым соответствуют первые условия в предпосылках правил. Пример использования такой методики представлен в главе 14.

В системе OPS5, многие черты которой унаследовали более поздние программные средства построения экспертных систем, использовались только две последние из перечисленных стратегий — LEX и МЕА. Стратегия LEX показала себя как хорошая стратегия общего применения, в то время как МЕА является эффективной стратегией при решении более специфических задач, таких как планирование. Тривиальный пример использования этой стратегии в программе на языке CLIPS представлен в листинге 5.4

Прямая и обратная цепочки рассуждений

На глобальном уровне управления последовательностью применения правил можно выделить две стратегии поведения — применять правила в прямом и обратном порядке. Прямой порядок означает, что цепь рассуждений строится, отталкиваясь от данных (условий, о которых известно, что они удовлетворяются), к гипотезам (состоянию проблемы, вытекающему из этих условий). Обратная цепочка означает, что рассуждения строятся, отталкиваясь от заданной цели (гипотезы, представляющие целевое состояние системы) к условиям, при которых возможно достижение этой цели. Здесь явно чувствуется аналогия с прямой и обратной стратегиями доказательства теорем (см. об этом в главе 8).

CLIPS представляет собой систему, в которой строится прямая цепочка рассуждений, а порождающие правила в системе MYCIN используются в большинстве случаев для построения обратной цепочки рассуждений, как было показано в главе 3. В CLIPS всегда сопоставляются состояние рабочей памяти и левые части правил, а затем выполняются действия, предусмотренные правой частью выбранного правила. А в MYCIN ведущей в рассуждениях является правая часть правила. Если мы задались целью установить природу некоторого микроорганизма, то отбираются все правила, в правой части которых дается соответствующее заключение, и затем анализируется, предпосылки какого из них удовлетворяются текущими данными.

Проще всего представить отличие между прямой и обратной цепочками рассуждений в терминах грамматических правил, аналогичных представленным в разделе 5.1. Как было показано, набор правил

(Р1) $ -> а$а

(Р2) $ -> b$b

(РЗ) $ -> с$с

Можно использовать двумя способами.

Во-первых, их можно использовать для формирования палиндромов. Если задаться некоторым начальным символом из имеющегося алфавита, то любая последовательность применения правил приведет к формированию палиндрома. Так, применение правил Р1, Р1, РЗ, Р2, Р3 к исходному символу с приведет к формированию строк