Предпочту логическую парадигму. Почему: правила естественно моделируются как логические аксиомы (если–то), логические системы (Prolog, Datalog) обеспечивают унификацию, дедукцию (backward/forward chaining), трассируемость вывода и простое расширение базы знаний — всё это ключевые свойства для системы управления правилами в экспертной системе.
Пример структуры решения (логическое представление + краткий поток):
Компоненты
- База фактов (facts): текущие наблюдения/данные.
- База правил (rules): набор Horn-правил или квази‑логических форм.
- Интерпретатор/движок вывода: backward/forward chaining, механизм разрешения конфликтов.
- Модуль объяснений (trace): хранит цепочки вывода.
- Интерфейс интеграции (API) для процедурных операций (I/O, БД).
Пример знаний в стиле Prolog / факт-правило:
- Факты:
symptom(patient1, fever).
symptom(patient1, cough).
- Правило:
disease(P, flu) :- symptom(P, fever), symptom(P, cough).
- Правило с весом (оценкой доверия):
rule(rule1, [symptom(P, fever), symptom(P, cough)], disease(P, flu), $0.8$).
Пример вывода (backward chaining):
1) Запрос: доказать disease(patient1, X).
2) По правилу unify: X = flu, требуются факты symptom(patient1, fever) и symptom(patient1, cough).
3) Факты найдены → доказательство, доверие результата — агрегировать веса правил/фактов (например, min/комбинация); для rule1 результат имеет доверие $0.8$.
Механизмы разрешения конфликтов
- По приоритету/весу (max confidence).
- По специфичности (more specific rule wins).
- По недавности (recency).
- Комбинация правил с вычислением итоговой уверенности.
Компромиссы и ограничения
- Плюсы: декларативность (правила — читаемы и расширяемы), хорошая объяснимость, мощные средства сопоставления шаблонов и логического поиска.
- Минусы: масштабируемость и производительность при большом числе правил/фактов (поиск может быть экспоненциальным в худшем случае, $O(2^n)$); управление нечеткостью/вероятностями требует расширений; побочные эффекты и интеграция с внешними системами удобнее в процедурных/ООП-компонентах.
- Практический компромисс: использовать логический модуль как ядро вывода и внедрить:
- RETE-оптимизации или индексацию для forward chaining;
- процедурный/ООП-обёртку для I/O, GUI, хранения и масштабирования;
- функциональные компоненты для числовой агрегации доверий и чистых трансформаций данных.
Итог: логическая парадигма — естественный и предпочтительный выбор для управления правилами из‑за соответствия модели знаний и возможностей дедукции; но для производительности и интеграции полезен гибридный подход (логическое ядро + процедурно/ООП составляющие).