Reglas


Sistemas Expertos Basados en Reglas
Prof. Jos´e Manuel Guti´errez
Dpto. de Matem´atica Aplicada. Universidad de Cantabria







1 Introduccio´n
En nuestra vida diaria encontramos muchas situaciones complejas gobernadas por reglas deterministas: sistemas de control de tr´afico, sistemas de seguridad, transac- ciones bancarias, etc. Los sistemas basados en reglas son una herramienta eficientepara tratar estos problemas. Las reglas deterministas constituyen la m´as sencilla de las metodolog´ıas utilizadas en sistemas expertos. La base de conocimiento contiene las variables y el conjunto de reglas que definen el problema, y el motor de inferencia obtiene las conclusiones aplicando la lo´gica cl´asica a estas reglas. Por regla se en- tiende una proposicio´n lo´gica que relaciona dos om´as objetos e incluye dos partes, la premisa y la conclusi´on. Cada una de estas partes consiste en una expresi´on lo´gica con una o m´as afirmaciones objeto-valor conectadas mediante los operadores lo´gicos y, o, o no. Una regla se escribe normalmente como “Si premisa, entonces conclusio´n”. Como ejemplo de problema determinista que puede ser formulado usando un con- junto de reglas, consid´ereseuna situaci´on en la que un usuario (por ejemplo, un cliente) desea sacar dinero de su cuenta corriente mediante un cajero automa´tico (CA). En cuanto el usuario introduce la tarjeta en el CA, la m´aquina la lee y la verifica. Si la tarjeta no es verificada con ´exito (por ejemplo, porque no es legible), el CA devuelve la tarjeta al usuario con el mensaje de error correspondiente. En otro caso, elCA pide al usuario su nu´mero de identificacio´n personal (NIP). Si el nu´mero fuese incorrecto, se dan tres oportunidades de corregirlo. Si el NIP es correcto, el CA pregunta al usuario cu´anto dinero desea sacar. Para que el pago se autorice, la cantidad solicitada no debe exceder de una cierta cantidad l´ımite diaria, adema´s de
haber suficiente dinero en su cuenta.
En este caso se tienensiete objetos, y cada objeto puede tomar uno y so´lo un valor de entre sus posibles valores. La Tabla 1 muestra estos objetos y sus posibles valores. La Figura 1 muestra siete reglas que gobiernan la estrategia que el CA debe seguir cuando un usuario intenta sacar dinero de su cuenta.


2 El Motor de Inferencia
Tal como se ha mencionado en la secci´on anterior, hay dos tipos de elementos: los datos(hechos o evidencia) y el conocimiento (el conjunto de reglas almacenado en





Objeto
Conjunto de posibles valores
Tarjeta Fecha NIP
Intentos Balance L´ımite Pago
{verificada, no verificada}
{expirada, no expirada}
{correcto, incorrecto}
{excedidos, no excedidos}
{suficiente, insuficiente}
{excedido, no excedido}
{autorizado, no autorizado}


Table 1: Objetos y posibles valores para el ejemplodel cajero automa´tico.






Regla 1
Si
Tarjeta = verificada y
Fecha = no expirada y
NIP= correcto y Intentos = no excedidos y Balance = suficiente y Límite = no excedido
Entonces
Pago = autorizado

Regla 2
Si
Tarjeta = no verificada Entonces
Pago = no autorizado
Regla 3
Si
Fecha = expirada Entonces
Pago = no autorizado

Regla 4
Si
NIP = incorrecto Entonces
Pago = no autorizado
Regla 5
SiIntentos = excedidos Entonces
Pago = no autorizado


Regla 6
Si
Balance = insuficiente Entonces
Pago = no autorizado
Regla 7
Si
Límite = excedido Entonces
Pago = no autorizado



Figure 1: Ejemplos de reglas para sacar dinero de un cajero automa´tico.

la base de conocimiento). El motor de inferencia usa ambos para obtener nuevas conclusiones o hechos. Por ejemplo, si la premisa de una regla escierta, entonces la conclusio´n de la regla debe ser tambi´en cierta. Los datos iniciales se incrementan incorporando las nuevas conclusiones. Por ello, tanto los hechos iniciales o datos de partida como las conclusiones derivadas de ellos forman parte de los hechos o datos de que se dispone en un instante dado.
Para obtener conclusiones, los expertos utilizan diferentes tipos de reglas y es-...