};
В этот класс введен защищенный элемент данных pastAssumptions, позволяющий сохранять всю историю предположений в целях самообучения.
Экземпляры класса Blackboard служат для хранения объектов информационной доски. По схожим соображениям, необходим также класс KnowledgeSources, охватывающий все источники знаний, относящиеся к решаемой задаче:
class KnowledgeSources : public DynamicCollection<KnowledgeSource*> ...
Одно из свойств этого класса состоит в том, что при создании его экземпляра создаются также 13 специализированных источников знаний. Для объектов этого класса определяются три операции:
• restart - Перезапустить источник знаний.
• StartKnowledgeSource - Задать начальные условия для источника знаний.
• connect - Связать источник знаний с доской или контроллером.
Рис. 11-5. Диаграмма классов источников знаний.
На рис. 11-5 показана структура созданных в процессе проектирования классов источников знаний.
Проектирование контроллера
Рассмотрим более подробно взаимодействие контроллера с отдельными источниками знаний. В процессе поэтапной расшифровки криптограммы отдельные источники знаний выявляют полезную информацию и сообщают ее контроллеру. С другой стороны, может быть обнаружено, что ранее переданная информация оказалась ложной и ее надо устранить. Поскольку все источники знаний имеют равные права, контроллер должен опросить их все, выбрать тот, информация которого кажется наиболее полезной, и разрешить ему внести изменения вызовом его операции evaluate.
Каким образом контроллер определяет, какой из источников знаний следует активизировать? Можно предложить несколько разумных правил:
• Утверждение более приоритетно чем предположение.
• Если кто-то говорит, что решил всю фразу, надо дать ему возможность высказаться.
• Проверка по шаблону более приоритетна, чем источник, анализирующий структуру предложения.
Контроллер действует в качестве агента, ответственного за взаимодействие источников знаний.
Контроллер должен быть в ассоциативной связи с источниками знаний через класс KnowledgeSources. Кроме того, он должен иметь в качестве одного из своих свойств коллекцию высказываний, упорядоченных по приоритету. Тем самым контроллер легко может выбрать для активизации источник знаний с наиболее интересным высказыванием.
После изолированного анализа класса мы предлагаем ввести для класса controller следующие операции:
• reset - Перезапуск контроллера.
• addHint - Добавить высказывание от источника знаний.
• removeHint - Удалить высказывание от источника знаний.
• processNextHint - Разрешить выполнение следующего по приоритету высказывания.
• isSolved - Селектор. Истина, если задача решена.
• UnableToProceed - Селектор. Истина, если источники знаний застряли.
• connect - Устанавливает связь с источником знаний.
Все эти решения можно описать следующим образом:
class Controller { public: ...
void reset(); void connect(Knowledgesource&); void addHint(KnowledgeSource&); void removeHint(KnowledgeSource&); void processNextHint(); int isSolved() const; int unableToProceed() const;
};
Контроллер в некотором смысле управляется источниками знаний, поэтому для описания его поведения наилучшим образом подходит схема конечного автомата.
Рассмотрим диаграмму состояний и переходов на рис. 11-6. Из нее видно, что контроллер может находиться в одном из пяти основных состояний: инициализация (Initializing), выбор (Selecting), вычисление (Evaluating), тупик (Stuck) и решение (Solved). Наибольший интерес для нас представляет поведение контроллера при переходе от выбора к вычислению. В состоянии selecting контроллер переходит от создания стратегии (CreatingStrategy) к вычислению высказывания (ProcessingHint) и, в конце концов, выбирает источник знаний (SelectingKS).
Рис. 11-6. Контроллер как конечный автомат.
Дав одному из источников возможность высказаться, контроллер переходит в состояние Evaluating, где прежде всего изменяет состояние информационной доски. Это вызывает переход в состояние Connecting при добавлении источника знании или к Backtracking, если предположение не оправдалось и надо откатить его, оповестив при этом все зависимые источники знаний.
Конечной точкой работы нашего механизма является solved (задача решена) или stuck (тупиковая ситуация).