artificial-intelligence - ルール エンジンを使用した計画

Question

ルール エンジンを使用してジョブ スケジューリングの問題 ( JSS ) を解決できますか?

こんなものが欲しい。これはルールエンジンで可能ですか、それとも良い考えではありませんか。

Answer 1

ガントチャート

ガント チャートは、ジョブ スケジュールの問題を視覚化するための素晴らしいアイデアです。NASA でさえ、「Europa T-Rex テンポラル プランニング」と呼ばれるソフトウェアを使用しています。X 軸にはタイムスケールが表示され、もう一方の軸にはタスクとサブタスクが表示されます。課題は、どのタスクを何時に実行する必要があるかを決定するアルゴリズムを発明することです。実際には、問題空間を定義するためのパラメーターと計画を満たすための乱数ジェネレーターを利用する確率的スケジューリングがよく使用されます。要するに、最も単純な実装は、スケジュール計画を完全にランダムに埋めます。良い計画を立てるには何度も繰り返す必要があります。より複雑なアルゴリズムでは、「タスクがオーバーラップしてはならない」などの制約が定義され、ランダム ジェネレーターは計画を生成するためにこの部分空間でのみ機能します。高度なレベルでは、問題を詳細に特定するために追加のルールが採用されました。ただし、この場合も、不確実性を処理するためにランダムジェネレーターが使用されます。

ルールエンジン

ルール エンジンの最も顕著な例は、パスワード クラッキング ツール Hashcat Rule Based Attackのルール エンジンです。アイデアは、ヒューリスティックを使用して枝刈りを高速化することです。ルール エンジンは通常のソースコードとして実装されます。関数、ループ、if/then リクエストを使用しています。ルールエンジンとチューリングマシンの間に違いはありません。

ルールエンジンという用語が時々使用される理由には、コンテンツ関連の問題があります。Hashcat のルール エンジンは、他人のパスワードを破ることに関する知識を扱うコードの一部です。ガント チャートのスケジューラ内のルール エンジンは、計画関連の知識などを処理します。1980 年代には、CLIPS、Prolog、LISP などのいわゆる人工知能言語がルールの実装に使用されていました。しかし、通常のプログラミング言語も適しています。ほとんどの場合、ルール エンジンはアルゴリズムを記述します。アルゴリズムは、特定の問題を解決する方法です。ジョブ スケジューリング問題のソルバーを作成するには、詳細に入ることが重要です。タイムテーブルの問題、生産計画、またはロボット工学のスケジューリングがあります。

Answer 2

私はそう信じていますが、私には設計上の問題のように見えます。

このスタック オーバーフローの質問と、 Rules Engine に関するMartin Fowler の記事を見ることができますが、一見すると、この図は、Rules Engine なしで簡単に実装できる基本的なウォーターフォール スケジューリングのように見えます。

最も簡単なスケジューリングについては、リストを反復するだけでスケジューリングが実装された私の古いプロジェクトを見てください。

Answer 3

cron スケジューラまたはその競合するテクノロジを確認する必要があります。