ENCADENAMIENTO DE REGLAS

Es una estrategia que puede utilizarse cuando las premisas de ciertas reglas coinciden con las conclusiones de otras. Cuando se encadenan las reglas, los hechos pueden utilizarse para dar lugar a nuevos hechos. Esto se repite sucesivamente hasta que no pueden obtenerse más conclusiones. El tiempo que consume este proceso hasta su terminación depende, por una parte, de los hechos conocidos, y, por otra, de las reglas que se activan[1]. 

Existen dos formas de inferencia de reglas: encadenamiento hacia adelante y encadenamiento hacia atrás. 

Encadenamiento hacia delante

Este tipo de inferencia parte  de la observación de hechos  en las variables de entrada para, mediante el encadenamiento de reglas, alcanzar un hecho de salida deseado. El proceso es el siguiente: 

1. Se define el hecho a alcanzar, es decir, las variables de salida del sistema cuyo valor se desea inferir.
2. Un conjunto de hechos relativo a las variables de entrada es observado por el sistema, es decir, llega una entrada al sistema.
3. Se busca el subconjunto de reglas de la base de conocimiento cuyos  antecedentes son satisfechos por los hechos observados.  
4. Si el subconjunto está vacío, se finaliza el proceso. En otro caso se continúa con el siguiente paso.
5. El subconjunto de reglas seleccionado se activa y da lugar a un número de hechos nuevos igual al tamaño del subconjunto. 
6. La base de hechos se actualiza con los nuevos hechos.  
7. Si se ha alcanzado el hecho de salida  deseado se finaliza el proceso, en otro caso, se vuelve al paso 3. 

El encadenamiento hacia delante es típico de sistemas en los cuales se desea conocer el valor de una variable de salida atendiendo a una serie de valores de entrada [2].

Problemas adecuados para emplear el encadenamiento hacia adelante

• Monitorización y control
• Problemas dirigidos por los datos

Encadenamiento hacia atrás


En el encadenamiento hacia atrás se parte de una hipótesis que se trata de probar. Se ejecutan aquellas reglas que tengan esta hipótesis como consecuencia, procediéndose a considerar sus premisas como nuevas hipótesis a probar. La hipótesis inicial queda probada cuando. prosiguiendo este encadenamiento de reglas hasta llegar a los axiomas, se logra construir un razonamiento completo que pruebe dicha hipótesis. De no lograrlo se considerará a la hipótesis como falsa. En otras palabras, el encadenamiento hacia atrás tiene como principal objetivo el demostrar una hipótesis. Este tipo de razonamiento se puede resumir en los siguientes pasos:

1. Se define una hipótesis, es decir, un valor a alcanzar en una variable de salida del sistema. 
2. Si la hipótesis en un hecho comprendido en la base de conocimiento, se finaliza el proceso. En caso contrario se continúa en el paso  3. 
3. Se busca el subconjunto de reglas de la base de conocimiento cuyos consecuentes coincidan con la hipótesis. 
4. Se establecen los antecedentes de las reglas del subconjunto seleccionado como nuevas hipótesis a demostrar y se vuelve al paso 2. 

Problemas adecuados para emplear el encadenamiento hacia atrás

• Diagnóstico
• Problemas dirigidos por objetivos
• Interacción/Explicación al usuario [3]

BIBLIOGRAFÍA

[1] Castillo, Enrique; Gutiérrez, José Manuel; Hadi, Ali. (2011) Sistemas expertos y modelos de redes probabilísticas. Recuperado el 21 de abril de 2012 de http://site.ebrary.com/lib/unlsp/Doc?id=10467096&ppg=48

[2] Font, José. (2008). Generación de Sistemas basados en reglas mediante programación genética. Recuperado el 21 de abril de 2012 de http://oa.upm.es/1064/1/JOSE_MARIA_FONT_FERNANDEZ.pdf

[3] Graciani, C.; Martín, F.; Ruíz, J. (2010). Representación del conocimiento mediante reglas. Recuperado el 21 de abril de 2012 de http://www.cs.us.es/cursos/ia2-2010/temas/tema-01.pdf