【摘 要】
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基于模型的诊断推理是人工智能领域的一个重要分支,其中由冲突部件集产生所有极小碰集是基于模型诊断推理的重要一步。普遍认为,基于布尔代数的算法是计算极小碰集效率较高的算法,但是该算法不仅在极小化上浪费大量时间,而且由于产生较多的节点,导致空间内存消耗严重。本文针对布尔代数算法中使用的去超集策略及现有处理结构进行优化,具体有以下工作:（1）将布尔代数算法求解过程形式化为一棵二叉树,在求解过程中从叶子节点
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基于模型的诊断推理是人工智能领域的一个重要分支,其中由冲突部件集产生所有极小碰集是基于模型诊断推理的重要一步。普遍认为,基于布尔代数的算法是计算极小碰集效率较高的算法,但是该算法不仅在极小化上浪费大量时间,而且由于产生较多的节点,导致空间内存消耗严重。本文针对布尔代数算法中使用的去超集策略及现有处理结构进行优化,具体有以下工作:（1）将布尔代数算法求解过程形式化为一棵二叉树,在求解过程中从叶子节点往根节点扩展元素形成候选解。深度挖掘元素独立覆盖信息,寻找出使候选解可能成为超集的可疑集合簇。当扩展元素时,如果候选解与可疑集合簇中至少一个集合交集为空,那么该解为极小候选解,否则删除该解;通过递归的策略保证算法结束时产生且仅产生所有极小碰集,极大减少了额外去超集时间。此外,对中间问题集合簇的预处理提出两种优化:通过判断某些元素在解的生成中一定不为超集元素从而无需与可疑集合簇进行比较;若中间问题集合簇结构相同则可以节点重用,极大减少对候选解超集判断。理论及实验表明,优化算法不仅在时间还是在空间效率上都有明显的优化。（2）针对布尔代数算法在求解过程中生成节点过多的问题,提出一种增量策略。根据布尔代数求解方法树形扩展的特征,每个节点的所有冲突集可以划分为左右两个分支,且左分支集合簇恰好为右分支集合簇的子集,这为由左分支极小碰集增量产生右分支极小碰集提供了理论基础;另外,在自底向上增量归并分支元素的过程中,结合局部独立覆盖策略可以直接增量产生所有的极小碰集,从而避免非极小碰集和相同极小碰集的冗余产生。理论上,右分支解集由左分支解集增量产生,避免了碰集中大量元素的重新计算。大量实验结果表明,本文所提出的算法比之前的布尔代数求解方法及相关改进算法都具有较高的效率提升,最高可达约5倍。
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