16、深入探索Rete算法与知识工程：构建规则系统的关键路径

深入探索Rete算法与知识工程：构建规则系统的关键路径

1. Rete算法性能剖析

Rete算法的性能精确分析比简单规则查找事实算法更具挑战性。在首轮循环中，这两种算法的性能基本相同，因为Rete算法需要对工作内存中的每个事实进行模式匹配，且没有先前结果可供参考。在最坏情况下，即每个循环中所有事实都发生变化，且规则间无网络共享时，后续循环的性能也相似。这意味着，如果在工作内存中填充数据，仅运行一轮模式匹配，然后重置并重新填充工作内存，Jess的效率将不高。

但在工作内存缓慢变化、网络适度共享且索引有效的典型情况下，Rete算法在首轮循环后的所有循环中，性能将远超朴素算法。其运行时间大致与R’F’P’成正比，其中R’小于规则数量R，F’是每次迭代中变化的事实数量，P’大于1且小于每条规则的平均模式数量。

2. 节点索引哈希值的作用

Jess使用复杂的数据结构来表示每个连接节点中的两个内存，本质上是一个固定桶数的哈希表。哈希函数利用每个令牌中与特定连接节点测试最相关的部分，这使得Jess在运行连接节点测试前能对令牌进行预排序。在很多情况下，可完全避免部分或全部测试，因为令牌排序到哈希桶后，关于槽数据比较的问题通常可对整个桶进行明确回答。

节点索引哈希值是一个可调整的性能相关参数，可全局设置或按规则设置，即每个哈希表使用的桶数。较小的值节省内存，但可能牺牲性能；较大的值使用更多内存，但在一定程度上可加快模式匹配。若未明确声明，默认值是为实现最佳性能而选择的。

一般而言，对于可能产生大量部分匹配的规则，可声明较大的值，通常质数是较好的选择。确定特定规则的最佳值只能通过实验。例如，若n为项目事实的数量，以下规则的第三个连接节点