模式识别算法

Question

在过去，我必须开发一个充当规则评估器的程序。你有一个先行词和一些后续事件（动作），所以如果先行词评估为真，则执行的操作。

当时我使用了RETE algorithm 的修改版本（RETE 有三个版本，只有第一个是公开的）用于先行模式匹配。我们在这里谈论的是一个大型系统，每个规则有数百万个操作，并且一些操作符在多个规则中“重复”。

我可能不得不用其他语言重新实现它，即使我在 RETE 方面经验丰富，有没有人知道其他模式匹配算法？有什么建议或者我应该继续使用 RETE 吗？

Answer 1

TREAT 算法类似于 RETE，但不记录部分匹配。因此，在某些情况下，它可能比 RETE 使用更少的内存。此外，如果您修改大量已知事实，则 TREAT 会更快，因为您不必花时间在撤稿上。

还有RETE*，它通过根据您要使用的内存量保存一些连接节点状态来平衡RETE 和TREAT。因此，您仍然可以节省一些断言时间，但还可以节省内存和撤回时间，具体取决于您如何调整系统。

您可能还想查看LEAPS，它使用惰性评估方案并结合了 RETE 和 TREAT 的元素。

我只有 RETE 的个人经验，但似乎 RETE* 或 LEAPS 是更好、更灵活的选择。