專利名稱：基于樹狀知識的復(fù)雜決策問題形式化的計算機處理方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本方法涉及一種復(fù)雜問題形式化的計算機處理方法，尤其是涉及一種基于樹狀知識的復(fù)雜決策問題形式化的計算機處理方法。
背景技術(shù)：
Herbert A. Simon依據(jù)對決策問題結(jié)構(gòu)化程度，將決策劃分為程序化決策和非程序化決策。良結(jié)構(gòu)的決策問題可用程序化的方法求解；不良結(jié)構(gòu)的決策問題需用非程序化方法求解。這種觀點通常側(cè)重對決策問題結(jié)構(gòu)復(fù)雜程度的認識，忽視對決策問題計算復(fù)雜程度的認識。然而，任何問題都有結(jié)構(gòu)和計算兩方面客觀存在的特性，求解問題必須透徹理解問題的這兩方面。為此，本方法將復(fù)雜決策問題定義為具有結(jié)構(gòu)復(fù)雜和計算復(fù)雜兩種復(fù)雜的決策問題。其中，結(jié)構(gòu)復(fù)雜是指決策問題組成元素及其關(guān)系的復(fù)雜；而計算復(fù)雜是指決策問題所含有的數(shù)據(jù)量大、計算時間長，在人的計算效率所允許的時間與空間范圍內(nèi)手工無法解決，需要借助計算工具來完成問題求解中計算過程的復(fù)雜。表達與求解復(fù)雜決策問題是問題形式化的根本目的。本方法認為復(fù)雜決策問題的形式化是認識、理解，并表達問題的結(jié)構(gòu)，從而提高問題的結(jié)構(gòu)化程度，解決問題結(jié)構(gòu)復(fù)雜的過程。問題形式化的結(jié)果作為問題求解的基礎(chǔ)，有助于促使人們將問題形式化的結(jié)果與機器相結(jié)合，借助機器來解決問題的計算復(fù)雜。傳統(tǒng)的決策問題結(jié)構(gòu)復(fù)雜的形式化過程一般首先是專家在錯綜復(fù)雜的情況下判斷問題的結(jié)構(gòu)，提出假設(shè)以及各種數(shù)據(jù)和信息，然后經(jīng)過計算機的加工和處理求得問題的最優(yōu)或滿意的解決方案。然而這種方法難以適應(yīng)復(fù)雜管理環(huán)境對管理決策在線和高效的要求，從而成為了復(fù)雜問題求解系統(tǒng)的瓶頸。而對于解決決策問題的計算復(fù)雜，決定著決策與求解質(zhì)量的能力和技術(shù)不僅僅存儲在我們?nèi)祟惖拇竽X中，也同樣蘊涵于今天稱之為“計算機”的工具之中，利用并發(fā)揮人類和計算機各自的長處，而把計算機和人結(jié)合起來，才是正確的追求目標(biāo)。人們將人工智能與認知科學(xué)的理論成果引入復(fù)雜問題求解過程中，給機器注入了類似于人類的基于知識的定量處理能力，使問題求解過程建立在人的“心智”與計算機的“智能”的基礎(chǔ)之上，對分布在人與機器之間的不同層次、不同領(lǐng)域的信息和知識、定性與定量進行綜合集成，達到對整體的完整認識，實現(xiàn)人與機器的完美結(jié)合。縱觀復(fù)雜問題形式化的研究成果，按其問題知識處理范圍的不同可以分為問題整體形式化方法和問題分解形式化方法。問題整體形式化方法將問題視為一個整體，使用規(guī)范的表示形式或者先前的類似問題處理經(jīng)驗，從全局上進行整個問題的形式化；而基于認知科學(xué)的思想，問題分解形式化方法將復(fù)雜的大問題分解為多個相對簡單的小問題，然后再依次形式化這些小問題。這些研究成果將問題形式化過程中的一部分知識推理工作交由機器處理，在一定程度上提高了人機交互中機器完成工作的比重，推動了復(fù)雜決策問題形式化的研究。然而它們存在如下幾個嚴重缺陷(1)復(fù)雜決策問題的形式化的目標(biāo)是自動實現(xiàn)“問題條件改變一數(shù)學(xué)模型改變一模型求解程序改變”的連鎖發(fā)應(yīng)。然而，目前的方法對動態(tài)環(huán)境的適應(yīng)能力依然較差，缺乏對于其領(lǐng)域中各類問題的辨識與理解能力，沒有將問題領(lǐng)域知識作為其形式化工作的基石出；(2)目前多數(shù)研究成果不自覺地將復(fù)雜決策問題形式化過程中人的思考與機器的 “思考”(推理)分割開來。然而，對于人類來說復(fù)雜決策問題的形式化并非一蹴而就，這一過程更需要機器的支持；并且，人機完美結(jié)合的思想認為人與機器的認知過程是統(tǒng)一的、相互促進、相輔相成的，作為人腦的延長，機器應(yīng)能夠協(xié)同人類探索問題形式化的規(guī)律，共同完成問題的形式化工作；(3)目前的復(fù)雜決策問題形式化方法的研究成果多停留在理論層面，少有成功的應(yīng)用案例，復(fù)雜決策問題的形式化方法難以兼顧通用性與實用性。方法內(nèi)容本方法的目的就是為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)存在的缺陷而提供一種動態(tài)環(huán)境的適應(yīng)能力強，且具有良好的通用性與實用性的基于樹狀知識的復(fù)雜決策問題形式化的計算機處理方法。本方法的目的可以通過以下技術(shù)方案來實現(xiàn)一種基于樹狀知識的復(fù)雜決策問題形式化的計算機處理方法，其特征在于，包括以下步驟1)通過人機交互系統(tǒng)輸入問題信息，系統(tǒng)在問題分類樹中依次遍歷屬性節(jié)點，搜索取值分支，直到達到問題類別所對應(yīng)的葉節(jié)點；2)系統(tǒng)確定復(fù)雜決策問題結(jié)構(gòu)；3)系統(tǒng)判斷問題結(jié)構(gòu)是否已經(jīng)確立，如果判斷結(jié)果為是則進行步驟4)，如果判斷結(jié)果為否則轉(zhuǎn)到步驟2)直到規(guī)則文件中的啟發(fā)式知識順次使用完畢，即得到問題的結(jié)構(gòu) fn息；4)獲取復(fù)雜決策問題數(shù)據(jù)信息；5)系統(tǒng)判斷是否所有的問題結(jié)構(gòu)部分都已獲得相應(yīng)的數(shù)據(jù)，如果判斷為是則進行步驟6)，如果判斷為否則轉(zhuǎn)到步驟4)；6)系統(tǒng)根據(jù)問題的結(jié)構(gòu)信息與數(shù)據(jù)信息組合成一棵問題的知識描述樹。所述的步驟2)中的確定復(fù)雜決策問題結(jié)構(gòu)具體步驟如下1)系統(tǒng)查找問題類型對應(yīng)的結(jié)構(gòu)知識文件的名稱，并判斷是否找到，若為是，執(zhí)行步驟2)，若為否，返回錯誤消息；2)將結(jié)構(gòu)文件從問題結(jié)構(gòu)知識庫中打開，并復(fù)制一個新的副本；3)判斷副本文件中是否含有未提問的assert謂詞，若為是，執(zhí)行步驟4)，若為否， 返回結(jié)構(gòu)文件副本及成功消息；4)找出第一個未提問的assert謂詞；5)從啟發(fā)式窗體模板庫中生成問題結(jié)構(gòu)信息的用戶輸入窗口，用戶通過窗口輸入問題的結(jié)構(gòu)信息；6)根據(jù)用戶輸入，向副本文件中寫入缺少的樹狀結(jié)構(gòu)語句段；7)標(biāo)記當(dāng)前已提問的assert謂詞，并返回步驟3)。所述的步驟4)中的獲取復(fù)雜決策問題數(shù)據(jù)信息具體步驟如下1)判斷樹狀結(jié)構(gòu)中是否存在為獲得數(shù)據(jù)子句的末端語句段，若為是，執(zhí)行步驟步驟2)，若為否，數(shù)據(jù)信息獲取結(jié)束；2)獲取樹狀結(jié)構(gòu)中第一個沒有數(shù)據(jù)子句的語句段；3)從啟發(fā)式窗體模板庫中生成問題數(shù)據(jù)子句輸入窗口，用戶通過窗口輸入數(shù)據(jù)信息；4)將用戶輸入作為當(dāng)前語句段的子句結(jié)點，寫入問題結(jié)構(gòu)文件的副本中，并返回步驟2)。所述的語句段也為語句子段。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本方法具有以下優(yōu)點1、動態(tài)環(huán)境的適應(yīng)能力強；2、能實現(xiàn)人機更好的結(jié)合；3、具有良好的通用性與實用性。


圖1為本發(fā)明的流程圖；圖2為確定復(fù)雜決策問題結(jié)構(gòu)的流程圖；圖3為獲取復(fù)雜決策問題數(shù)據(jù)信息的流程圖；圖4為本發(fā)明具體實施的流程圖。
具體實施例方式下面結(jié)合附圖和具體實施例對本方法進行詳細說明。實施例如圖1所示，一種基于樹狀知識的復(fù)雜決策問題形式化的計算機處理方法，其特征在于，包括以下步驟1)通過人機交互系統(tǒng)輸入問題信息，系統(tǒng)在問題分類樹中依次遍歷屬性節(jié)點，搜索取值分支，直到達到問題類別所對應(yīng)的葉節(jié)點；2)系統(tǒng)確定復(fù)雜決策問題結(jié)構(gòu)；3)系統(tǒng)判斷問題結(jié)構(gòu)是否已經(jīng)確立，如果判斷結(jié)果為是則進行步驟4)，如果判斷結(jié)果為否則轉(zhuǎn)到步驟2)直到規(guī)則文件中的啟發(fā)式知識順次使用完畢，即得到問題的結(jié)構(gòu) fn息；4)獲取復(fù)雜決策問題數(shù)據(jù)信息；5)系統(tǒng)判斷是否所有的問題結(jié)構(gòu)部分都已獲得相應(yīng)的數(shù)據(jù)，如果判斷為是則進行步驟6)，如果判斷為否則轉(zhuǎn)到步驟4)；6)系統(tǒng)根據(jù)問題的結(jié)構(gòu)信息與數(shù)據(jù)信息組合成一棵問題的知識描述樹。如圖4所示為本發(fā)明具體應(yīng)用時的流程圖，基于復(fù)雜決策問題的知識表示方法， 復(fù)雜決策問題形式化系統(tǒng)負責(zé)為輔助非專業(yè)人員生成知識化信息模型提供智能化的問題描述支持。圖中，問題結(jié)構(gòu)確定是通過基于領(lǐng)域知識的復(fù)雜決策問題形式化方法而實現(xiàn)的； 結(jié)構(gòu)確定之后，系統(tǒng)將其以信息側(cè)面和語句段的形式寫入復(fù)雜決策問題樹狀知識描述文件；接著根據(jù)這一文件的結(jié)構(gòu)信息，向用戶提問知識子類或知識子類的數(shù)據(jù)值，直到所有的語句段或語句子段都獲取到相應(yīng)的子句為止；最后，系統(tǒng)將問題數(shù)據(jù)信息寫入樹狀知識描述文件，復(fù)雜決策問題信息模型的生成工作即告結(jié)束。由于復(fù)雜決策問題知識的無序，問題結(jié)構(gòu)確定是問題知識表示過程中十分關(guān)鍵的工作。本發(fā)明中，這一工作由基于領(lǐng)域知識的問題形式化方法而實現(xiàn)，方法中，問題分類知識庫和問題結(jié)構(gòu)知識庫是領(lǐng)域知識形式化的表現(xiàn)，也是問題形式化系統(tǒng)產(chǎn)生智能的源泉。 該知識庫以及整個復(fù)雜決策問題的形式化系統(tǒng)采用I^rolog與Visual Basic語言設(shè)計和實現(xiàn)，其中，Prolog負責(zé)知識的表示與推理，Visual Basic負責(zé)流程控制、用戶窗體生成與數(shù)據(jù)處理。如圖3所示為確認復(fù)雜決策問題結(jié)構(gòu)的流程圖，通過問題識別，ftOlog將產(chǎn)生一個問題類型編號，然后將控制權(quán)交給Visual Basic,由它負責(zé)調(diào)用該類問題的結(jié)構(gòu)文件， 并確定問題結(jié)構(gòu)。問題類型與結(jié)構(gòu)文件的映射關(guān)系已由表1給出，數(shù)據(jù)表的物理結(jié)構(gòu)不再贅述。問題結(jié)構(gòu)的確定過程是由人機協(xié)助共同完成的，計算機在結(jié)構(gòu)文件中每檢測到一個 assert謂詞，都會生成它的啟發(fā)式用戶窗體，接收用戶輸入。具體步驟如下1)系統(tǒng)查找問題類型對應(yīng)的結(jié)構(gòu)知識文件的名稱，并判斷是否找到，若為是，執(zhí)行步驟2)，若為否，返回錯誤消息；2)將結(jié)構(gòu)文件從問題結(jié)構(gòu)知識庫中打開，并復(fù)制一個新的副本；3)判斷副本文件中是否含有未提問的assert謂詞，若為是，執(zhí)行步驟4)，若為否， 返回結(jié)構(gòu)文件副本及成功消息；4)找出第一個未提問的assert謂詞；5)從啟發(fā)式窗體模板庫中生成問題結(jié)構(gòu)信息的用戶輸入窗口，用戶通過窗口輸入問題的結(jié)構(gòu)信息；6)根據(jù)用戶輸入，向副本文件中寫入缺少的樹狀結(jié)構(gòu)語句(子)段；7)標(biāo)記當(dāng)前已提問的assert謂詞，并返回步驟3)。表1問題類別與結(jié)構(gòu)文件映射表
權(quán)利要求
1.一種基于樹狀知識的復(fù)雜決策問題形式化的計算機處理方法，其特征在于，包括以下步驟1)通過人機交互系統(tǒng)輸入問題信息，系統(tǒng)在問題分類樹中依次遍歷屬性節(jié)點，搜索取值分支，直到達到問題類別所對應(yīng)的葉節(jié)點；2)系統(tǒng)確定復(fù)雜決策問題結(jié)構(gòu)；3)系統(tǒng)判斷問題結(jié)構(gòu)是否已經(jīng)確立，如果判斷結(jié)果為是則進行步驟4)，如果判斷結(jié)果為否則轉(zhuǎn)到步驟2)直到規(guī)則文件中的啟發(fā)式知識順次使用完畢，即得到問題的結(jié)構(gòu)信息；4)獲取復(fù)雜決策問題數(shù)據(jù)信息；5)系統(tǒng)判斷是否所有的問題結(jié)構(gòu)部分都已獲得相應(yīng)的數(shù)據(jù)，如果判斷為是則進行步驟 6)，如果判斷為否則轉(zhuǎn)到步驟4)；6)系統(tǒng)根據(jù)問題的結(jié)構(gòu)信息與數(shù)據(jù)信息組合成一棵問題的知識描述樹。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于樹狀知識的復(fù)雜決策問題形式化的計算機處理方法，其特征在于，所述的步驟2)中的確定復(fù)雜決策問題結(jié)構(gòu)具體步驟如下1)系統(tǒng)查找問題類型對應(yīng)的結(jié)構(gòu)知識文件的名稱，并判斷是否找到，若為是，執(zhí)行步驟 2)，若為否，返回錯誤消息；2)將結(jié)構(gòu)文件從問題結(jié)構(gòu)知識庫中打開，并復(fù)制一個新的副本；3)判斷副本文件中是否含有未提問的assert謂詞，若為是，執(zhí)行步驟4)，若為否，返回結(jié)構(gòu)文件副本及成功消息；4)找出第一個未提問的assert謂詞；5)從啟發(fā)式窗體模板庫中生成問題結(jié)構(gòu)信息的用戶輸入窗口，用戶通過窗口輸入問題的結(jié)構(gòu)信息；6)根據(jù)用戶輸入，向副本文件中寫入缺少的樹狀結(jié)構(gòu)語句段；7)標(biāo)記當(dāng)前已提問的assert謂詞，并返回步驟3)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于樹狀知識的復(fù)雜決策問題形式化的計算機處理方法，其特征在于，所述的步驟4)中的獲取復(fù)雜決策問題數(shù)據(jù)信息具體步驟如下1)判斷樹狀結(jié)構(gòu)中是否存在為獲得數(shù)據(jù)子句的末端語句段，若為是，執(zhí)行步驟步驟 2)，若為否，數(shù)據(jù)信息獲取結(jié)束；2)獲取樹狀結(jié)構(gòu)中第一個沒有數(shù)據(jù)子句的語句段；3)從啟發(fā)式窗體模板庫中生成問題數(shù)據(jù)子句輸入窗口，用戶通過窗口輸入數(shù)據(jù)信息；4)將用戶輸入作為當(dāng)前語句段的子句結(jié)點，寫入問題結(jié)構(gòu)文件的副本中，并返回步驟2)。
4.根據(jù)權(quán)利要求2或3所述的一種基于樹狀知識的復(fù)雜決策問題形式化的計算機處理方法，其特征在于，所述的語句段也為語句子段。
全文摘要
本方法涉及一種基于樹狀知識的復(fù)雜決策問題形式化的計算機處理方法，包括以下步驟1)通過人機交互系統(tǒng)輸入問題信息，系統(tǒng)在問題分類樹中依次遍歷屬性節(jié)點，搜索取值分支，直到達到問題類別所對應(yīng)的葉節(jié)點；2)系統(tǒng)確定復(fù)雜決策問題結(jié)構(gòu)；3)系統(tǒng)判斷問題結(jié)構(gòu)是否已經(jīng)確立，如果判斷結(jié)果為是則進行步驟4)，如果判斷結(jié)果為否則轉(zhuǎn)到步驟2)；4)獲取復(fù)雜決策問題數(shù)據(jù)信息；5)系統(tǒng)判斷是否所有的問題結(jié)構(gòu)部分都已獲得相應(yīng)的數(shù)據(jù)，如果判斷為是則進行步驟6)，如果判斷為否則轉(zhuǎn)到步驟4)；6)系統(tǒng)根據(jù)問題的結(jié)構(gòu)信息與數(shù)據(jù)信息組合成一棵問題的知識描述樹。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本方法具有動態(tài)環(huán)境的適應(yīng)能力強，且具有良好的通用性等優(yōu)點。
文檔編號G06N5/04GK102270202SQ201010193110
公開日2011年12月7日 申請日期2010年6月4日 優(yōu)先權(quán)日2010年6月4日
發(fā)明者向陽, 張波, 張硯秋, 王棟, 陳千, 黃震華 申請人:同濟大學(xué)