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Blackboard- systems Programmierung von Expertensystemen am Beispiel von CLIPS/COOL.

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Präsentation zum Thema: "Blackboard- systems Programmierung von Expertensystemen am Beispiel von CLIPS/COOL."—  Präsentation transkript:

1 Blackboard- systems Programmierung von Expertensystemen am Beispiel von CLIPS/COOL

2 Blackboard- systems 2 Lösung von Allokationsproblemen mit wissensbasierten Verfahren Flow 1.Einführung Blackboardsysteme 2.Erstellung / Programmierung 3.Anwendung

3 Blackboard- systems 3 Lösung von Allokationsproblemen mit wissensbasierten Verfahren Gliederung 1.Einführung CLIPS 2.Allgemeine Vorgehensweise bei der Erstellung eines Expertensystems 3.Umsetzung in COOL 4.Verwendung von Ontologien 5.Ausblick

4 Blackboard- systems 4 Lösung von Allokationsproblemen mit wissensbasierten Verfahren Einführung CLIPS AI – Systeme waren LISP – basiert, und dadurch sehr teuer CLIPS = C Language Integrated Production System Seit 1984 im NASA Johnson Space Center entwickelt, zunächst zu Trainingszwecken Seit 1986 als Entwicklungsumgebung COOL = CLIPS Object Oriented Language

5 Blackboard- systems 5 Lösung von Allokationsproblemen mit wissensbasierten Verfahren CLIPS in Kürze Frei verfügbar für Windows, Mac OS, Solaris Letzte Version von 1998 Regelbasiertes Reasoning Kontrollkomponente arbeitet LIFO oder FIFO basiert Geschlossenes System...daher:

6 Blackboard- systems 6 Lösung von Allokationsproblemen mit wissensbasierten Verfahren JESS JESS = JAVA Expert System Shell Verfügbar für jede JAVA – fähige Plattform (derzeit Windows, Mac OS, Solaris, Linux) Durch JAVA – Implementierung nahezu beliebig skalierbar, viele Erweiterungen verfügbar CLIPS - kompatibel

7 Blackboard- systems 7 Lösung von Allokationsproblemen mit wissensbasierten Verfahren JESS - Erweiterungen JDBC Tools zur Speicherung von Fakten in externen Datenbanken Tools zum Mailversand von Fakten Erweiterungen zur Verarbeitung von XML – Dokumenten in der Fact – Knowledge Base FuzzyJ Toolkit JessTab

8 Blackboard- systems 8 Lösung von Allokationsproblemen mit wissensbasierten Verfahren Erstellung eines Expertensystems Wissens- quellen Kontroll- komponente Blackboard Aufgaben: 1.Füllen des Blackboards mit Fakten 2.Wissensquellen definieren (hier: Regeln) 3.Erstellung einer Kontrollkomponente zur Steuerung des Zugriffs auf das Blackboard (entfällt bei CLIPS, entweder LIFO oder FIFO)

9 Blackboard- systems 9 Lösung von Allokationsproblemen mit wissensbasierten Verfahren Füllen des Blackboards Wissens- quellen Kontroll- komponente Blackboard Aufgaben: Zunächst gilt es, die relevante Umwelt in das System zu übertragen. Dies können zum einen statische Faktoren sein, wie z.B. Produktstücklisten, oder dynamische Faktoren, die mit Startwerten versehen werden sollen. (z.B. Lagerbestände)

10 Blackboard- systems 10 Lösung von Allokationsproblemen mit wissensbasierten Verfahren Beispiel: Produktionsplanungssystem Eine Firma verfügt über eine Produktionslinie, auf der sowohl Bohrmaschinen als auch Stichsägen gefertigt werden, sowie über eine Werkstattfertigung zur Eigenproduktion von Baugruppen. Im Beispiel soll gezeigt werden, wie eine Stückliste und ein einfaches Lager für das Blackboard umgesetzt werden können. Im nächsten Schritt wird demonstriert, wie mit einfachen Knowledge Sources überprüft werden kann, ob ausreichende Resourcen zur Fertigung eines Auftrages vorhanden sind.

11 Blackboard- systems 11 Lösung von Allokationsproblemen mit wissensbasierten Verfahren Beispiel: Produktionsplanungssystem Befehle zum Füllen des Blackboards: (Assert) einmalige Zuweisung von Daten (Deffact) zur Erstellung einer Fact - Knowledge - Base, die erst durch (Reset) - Kommando im Speicher abgelegt wird (Deftemplate)Ähnlich wie deffacts, jedoch strukturierter, da nicht die Reihenfolge der Eingabe entscheidet, in welchem Feld eine Information abgelegt wird, sondern der Feldname

12 Blackboard- systems 12 Lösung von Allokationsproblemen mit wissensbasierten Verfahren Beispiel: Produktionsplanungssystem Befehle zum Modifizieren des Blackboards: (modify ?var) Verändert den Wert eines Fakts (retract ?var) Entfernt einen Fakt aus der Knowledge - Base

13 Blackboard- systems 13 Lösung von Allokationsproblemen mit wissensbasierten Verfahren Beispiel: Produktionsplanungssystem Erstellen eines Deftemplates zur Lagerverwaltung: (deftemplate Lager "Verfuegbare Teile mit Stückzahlen" (slot Part; Bezeichnung des Teils (type STRING); Datentyp String (default "")) ; Keine Voreinstellung (slot PartID ; Eindeutiger Bezeichner für Teil (type STRING); Datentyp String (default "")); Keine Voreinstellung (slot Anzahl ; Verfügbare Stückzahl (type INTEGER); Datentyp Zahl (default 0)) ; Voreinstellung 0 )

14 Blackboard- systems 14 Lösung von Allokationsproblemen mit wissensbasierten Verfahren Beispiel: Produktionsplanungssystem Füllen des Blackboards mit der Produktionsmatrix:

15 Blackboard- systems 15 Lösung von Allokationsproblemen mit wissensbasierten Verfahren Beispiel: Produktionsplanungssystem Erstellung der Produktstückliste: (deffacts bm500w (stkl-bm500w; Name der Stückliste GBM; Gehäuse M500W; 500 Watt Motor GBM1000W; Getriebe BF1000W; Bohrfutter EBM750W); Elektronik )

16 Blackboard- systems 16 Lösung von Allokationsproblemen mit wissensbasierten Verfahren Erstellen von Knowledge Sources Wissens- quellen Kontroll- komponente Blackboard Da im Folgenden lediglich mit regelbasierten KS gearbeitet wird, sei noch einmal darauf hingewiesen, dass es sich nicht um eine prozedurale Abarbeitung dieser Regeln handelt, alle Regeln überwachen permanent den Status ihrer LHS.

17 Blackboard- systems 17 Lösung von Allokationsproblemen mit wissensbasierten Verfahren Beispiel: Produktionsplanungssystem Erstellung der Knowledge Sources: (defrule Remove_invalid (Status invalid); Wenn Flag gesetzt ?ChkOrder <- (Order (OrderID ?name)); Überprüfe welcher Fakt den Auftrag enthält => (retract ?ChkOrder); Entferne Auftrag aus System ) Das Auslösen einer Regel wird auch als Firing bezeichnet.

18 Blackboard- systems 18 Lösung von Allokationsproblemen mit wissensbasierten Verfahren Einstellen der Kontrollkomponente Wissens- quellen Kontroll- komponente Blackboard LIFO oder FIFO? Es ist schwer zu beurteilen, das die eine [Methode] besser ist als die andere, ohne die spezifische Anwendung zu betrachten. Sogar dann kann es schwer sein, zu beurteilen, welche die Beste ist. Standardmäßig benutzen CLIPS und auch JESS die LIFO – Einstellung. Quelle: Maarten Menken, Jess Tutorial, Seite 20

19 Blackboard- systems 19 Lösung von Allokationsproblemen mit wissensbasierten Verfahren Probleme: Bereits kleinere Systeme werden sehr schnell unübersichtlich Weder JESS noch CLIPS bieten eine besonders anwenderfreundliche Programmierumgebung Analyse des vorhandenen Wissens schwer zu realisieren Evtl. vorhandene Fehler lassen sich nur schwer aufspüren...daher:

20 Blackboard- systems 20 Lösung von Allokationsproblemen mit wissensbasierten Verfahren Protégé 2000 In JAVA realisiertes Tool erlaubt das Einfügen verschiedener Plug-Ins (z.B. JessTab) Erstellung und Bearbeitung von Knowledge Bases GUI für die Entwicklung von Ontologien

21 Blackboard- systems 21 Lösung von Allokationsproblemen mit wissensbasierten Verfahren Exkurs: Ontologie Ontologien ermöglichen: Das Teilen einer gemeinsamen Informationsstruktur (innerhalb einer Gruppe von Menschen oder unter Softwareagenten) Die Wiederverwendbarkeit des Wissens einer Domäne Trennung von Domänenwissen und operationalem Wissen Die Analyse von Domänenwissen

22 Blackboard- systems 22 Lösung von Allokationsproblemen mit wissensbasierten Verfahren Fazit JESS darf dank seiner JAVA – bedingten Flexibilität als Meilenstein im Übergang von Experten- hin zu flexiblen Agentensystemen gesehen werden; hier wurde erstmals die Implementierung von Agenten vorgesehen. Nicht zuletzt deshalb gibt es immer noch eine sehr aktive Entwicklergemeinde, die eine große Bandbreite an Tools zur Benutzung mit JESS entwickelt hat.

23 Blackboard- systems 23 Lösung von Allokationsproblemen mit wissensbasierten Verfahren Vielen Dank für die Aufmerksamkeit! Ende


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