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   對于上述問題采用傳統的深度優先策略時,搜索樹如圖1所示,為了簡化繪圖,只給出n=3,m=3的情況。若能與規則匹配的是 S_=[G12, G22, G32],則要經過14次搜索才能搜索到目標,最壞情況下要搜索33=27次。

                         

圖1  相關對象組合按深度優先搜索

如果我們能夠解除對象之間的相關關系,相當于把規則中的變量都改為常量,即實現解耦,如圖2所示,問題將大為簡化。

圖2  相關對象組合的解耦遞解智能搜索

這里,解耦處理后的搜索已變成三個獨立的搜索。若機器不能并行處理,最壞的情況下也只要搜索3×3=9次。當n和m取更大值時,開銷的減少更顯著,從nm次減為n m次。本文提出“閉環消除法”,先將相關關系寫入規則,然后消去不滿足相關約束的那些數據,剩下的全部滿足相關約束。匹配時就只需考慮數據中那些已知常量的匹配,也就實現了解耦,只需順序搜索了。由于消去一些數據,順序搜索次數也更少一些。

3  閉環消除法算法

(1) 按閉環消除法處理相關約束時,我們將規則T和對象G1~Gm中的數據都構成閉環,如圖3所示。

(2)引入規則知識作為搜索引導:對T_ 中的x、y、z用xij、yij、zij代替。這里,字符i,j指明:T_中的本位字符應與后面鄰近Ti中的第j位字符相等(即相關約束條件)。例如,在(4)式T1中的x就寫作x43,T4中的x則寫作x56,T5中的x則寫作x12 。

(3)對第一個變量 x 執行消除法:在規則閉環中,找到第一個出現xij 的項 Tp,然后對Gi 中的n個數據逐個判斷,若能在前一項Gp 的n個數據中搜尋到一個數據,其中的g pq = g ij ,則將Gi 的這個數據保留,否則消去。這一過程從G1到Gm往后推進,凡遇有變量x就按此處理,否則保留全部數據。

(4)第二次執行數據的閉環消除:當處理進行到Gm后,還不能保證把全部不滿足相關約束的數據消去。這時,按圖3再返回到G1,把已得到的信息(即經消除處理后在最后一個相關對象中保留下來的數據)反饋到起始點處。再作消除工作,往下進行,到Gm-1為止。

(5)對其余變量進行閉環消除工作: x 變量的消除完成后,再對y、z照樣進行。當對一個變量進行消除工作時,權把其它變量當作常量。

(6)自動生成子規則:在對象知識庫中對x,y,z 搜索到滿足相關約束條件的代碼后,用這些已知代碼替換x,y,z,于是規則中全是常量,解除了耦合。若搜索得到多個結果,則將形成多條子規則。 

 

圖3  閉環消除法

   將以上方法用于第2節的英文句子時,先將T3中的x用x42 ,T4 中的x用x34代替。對x執行消除法只涉及規則和對象的兩個項,在電子詞典的相應位置搜索到 g34 = g 42 = 9(表示性質的代碼),將規則T中的x 換作9。對y 的操作也類似,不贅述。

4         閉環消除法的證明

命題:采用閉環消除法處理模型1問題后,在所有相關對象中若還剩余數據,則它們全部滿足全局相關約束條件。

   證明:

我們先討論對某一相關參數(如x)作消除工作。

設問題中的相關對象(相對于x)依次為Gi、Gj、Gk、… Gs、Gt,。從Gi出發,對Gj進行消除處理后,則Gj中剩余的全部數據定能在Gi中找到相應的數據,使它們之間滿足局部相關約束(因為不相關的數據已經消去)。我們把這一特性稱作相關包含(意指滿足局部相關的數據包含在Gi的若干數據中),用符號 ∝ 表示,記作

Gj ∝ Gi                                (7)

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