20、基于案例推理与进化系统模型解析

基于案例推理与进化系统模型解析

1. 基于案例推理（CBR）概述

在探索新的科学领域时，类比往往能发挥重要作用。如果B在某些方面与A表现相似，那么推测B在其他方面也可能相似是有价值的，无论这个假设是否成立，我们都能从中有所收获。基于案例推理（CBR）就是这样一种利用已有案例来解决新问题的方法。

CBR起源于Roger Schank团队的一系列研究。最初是概念依赖（CD）研究，随后发展到脚本理论，最终形成动态记忆（DM）理论。其总体目标是构建能够“理解”并回答关于文本事件（如新闻报道或故事）的非平凡查询的自动化系统。CBR可视为DM模型中专注于经验问题解决的子集，通过搜索和应用最合适的先前实例来解决问题。这种基于案例的问题解决方法在法律推理、灾难管理和帮助台呼叫解决等结构不良的领域中很常见，同时也在估计、设计、规划和诊断等经典人工智能领域有广泛应用。

2. CBR系统的基本组件与问题解决过程

当前基于案例推理系统的基本组件包括：
- 案例库 ：存储各种案例的集合。
- 相似度计算引擎 ：将新情况与案例库进行映射和对齐，以识别匹配的案例集。
- 适应引擎 ：将检索到的案例进行转换，以适应当前问题的要求。
- 学习引擎 ：维护案例库。

案例推理的问题解决过程如下：

graph LR
    A[新问题（输入案例）] --> B[匹配引擎]
    B -->