L'algorithme de Rete est un algorithme performant de filtrage par motif (« pattern matching ») intervenant dans l'implémentation de systèmes de règles de production. L'algorithme a été conçu par Charles L. Forgy de l'université Carnegie-Mellon, tout d'abord publié comme une note de travail en 1974, puis plus tard élaboré dans sa thèse de doctorat en 1979 et dans une publication de 1982. Rete est devenu la base de nombreux systèmes experts tels que Clips, Jess, Drools, Ilog JRules, Soar...etc
Une implémentation naïve d'un système expert pourrait vérifier chaque règle en la confrontant aux faits de la base de connaissance, éliminant les règles au fur et à mesure, puis passant à la règle suivante (et rebouclant à la première règle une fois terminé). Même pour des règles et des bases de connaissance de taille réduite, cette approche naïve est bien trop longue.
L'algorithme de Rete (habituellement prononcé en Europe, « re-té » d'après la prononciation latine, du latin « rete » pour réseau) fournit la base pour une exécution plus efficace d'un système expert. Un système expert basé sur Rete établit un réseau des nœuds, où chaque nœud (excepté la racine) correspond à un modèle se produisant dans le « côté gauche » d'une règle. Le chemin du nœud racine à un nœud externe (leaf node) définit un « côté gauche » complet de règle. Chaque nœud a une mémoire des faits qui satisfont ce modèle. Cette structure est essentiellement un trie généralisé.
Lorsque de nouveaux faits sont affirmés ou modifiés, ils se propagent le long du réseau, annotant les nœuds quand les faits correspondent au modèle. Quand un fait ou une combinaison des faits satisfait tous les modèles d'une règle donnée, un nœud externe (leaf node) est atteint et la règle correspondante est déclenchée.
L'algorithme de Rete est conçu pour sacrifier la mémoire au profit de la vitesse. Dans la plupart des cas, l'augmentation de la vitesse par rapport à une implémentation naïve est de plusieurs ordres de grandeur (parce que l'exécution de Rete est théoriquement indépendante du nombre de règles dans le système).
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This course gives an introduction to the fundamental concepts and methods of the Digital Humanities, both from a theoretical and applied point of view. The course introduces the Digital Humanities cir
Le chaînage avant est une méthode de déduction qui applique des règles en partant des prémisses pour en déduire de nouvelles conclusions. Ces conclusions enrichissent la mémoire de travail et peuvent devenir les prémisses d'autres règles. Par opposition, le chaînage arrière part des conclusions pour essayer de « remonter » aux axiomes. Le chaînage avant est utilisé en intelligence artificielle, dans un système expert à base de règles, dans un moteur de règles, ou encore dans un système de production.
En informatique, un moteur de règles est un système logiciel qui exécute une ou plusieurs règles métiers dans un environnement de production. Ces règles peuvent venir de la législation, de politiques applicables ou d'autres sources. Un moteur de règle est généralement fourni comme composant d'un système de gestion de règles qui, parmi d'autres fonctionnalités, permet d'enregistrer, définir, classifier et gérer toutes les règles, vérifier la cohérence de leur définition, définir les relations entre différentes règles, et relier certaines d'entre elles à d'autres applications, qui sont affectées par ces règles ou nécessitées par celles-ci.
A "production system " (or "production rule system") is a computer program typically used to provide some form of artificial intelligence, which consists primarily of a set of rules about behavior but it also includes the mechanism necessary to follow those rules as the system responds to states of the world. Those rules, termed productions, are a basic representation found useful in automated planning, expert systems and action selection. Productions consist of two parts: a sensory precondition (or "IF" statement) and an action (or "THEN").
Defining and identifying duplicate records in a dataset is a challenging task which grows more complex when the modeled entities themselves are hard to delineate. In the geospatial domain, it may not be clear where a mountain, stream, or valley ends and be ...
Depth matching well logs acquired from multiple logging passes in a single well has been a longstanding challenge for the industry. The existing approaches employed in commercial platforms are typically based on classical cross-correlation and covariance m ...