从知识到智能策略（决策）

智能生成机制的第3个转换是由知识到策略的转换。由于策略比较集中地体现了求解问题的智能，因此也常常把它称为“智能策略”。当然，准确地说，完整的智能概念应当包含智能生成的过程以及智能应用的过程。所以，策略体现的其实只是狭义智能。

生成智能策略的重要条件是要具备相关问题及其环境的足够知识和信息，以及要有明确的目标。前者为生成智能策略提供必要的基础，后者为生成智能策略提供引导的方向。基础和方向，两者缺一不可。可以认为，与其他问题不同，求解智能策略需要“目标导引”。没有目标，就谈不上智能。因此，生成智能策略的过程实质上就是在给定“问题及其环境的知识和信息以及求解目标的信息”的约束条件下求解问题的过程。其原理如图7．5．1所示。

图7．5．1　智能策略的生成

在图中，“智能策略生成”的机制是:①按照问题、环境、目标的约束，根据相关理论知识，通过计算和逻辑处理产生初始策略；②把初始策略作用于问题，使问题的原有状态改变为新状态；③将问题的新状态与目标状态进行比较，如果新状态与目标之间的差异比原有状态与目标之间的差异小，就按照原有的计算与逻辑处理继续前进，产生策略的后续部分，直到问题最新状态与目标之间的差异足够小，表示问题得到了满意的解决。这时得到的策略就是既能满足环境约束、又能解决问题、达到预期目标的“智能策略”；④否则就要回到步骤①，在给定的知识和信息驱动下以及在目标的引导下改变原先的计算与逻辑处理，产生新的初始策略。

不过需要注意，在给定“问题—环境的知识和信息”的条件下，上图所示的这个求解过程可能有解，也可能无解，取决于设定的预期目标是否合理。如果出现无解的情形，就只能退而求其次:或者接受非最优解或满意解；或者需要修订原来设定的目标重新求解。有时预期目标本身是合理的，然而给定的“问题及其环境的知识和信息”不够充分，也会导致不满意的求解结果。在这种条件下就需要设法得到更充分的知识和信息，否则就只能接受非优的求解结果。一般给定“问题约束的知识和信息以及预设目标”之后，图7．5．2所示的求解智能策略方法原则上是可行的。不过，由于所利用的知识处于不同的生长阶段，这个一般性的原理将会有不同的具体实现方式。

生成求解问题的智能策略之后，后续的过程就是要执行这个智能策略，即把智能策略转换为智能行为，使实际问题得到真正的解决。从功能的意义上说，控制系统就是完成由智能策略到智能行为转换的技术系统。由于这部分内容比较熟悉，这里不再展开。