Introducing PRSs and Drools (in Italian)

Sistemi a Regole di Produzione

Stefano Bragaglia

Fondamen( di Intelligenza Ar(ficiale M 4 Giugno 2013

Sommario

1.  Sistemi a regole 2.  Sistemi a regole di produzione •  JBoss Drools •  Un caso d’uso

3.  Pa9ern matching: l’algoritmo RETE 4.  Risoluzione dei confliC & Esecuzione 5.  RiferimenF 6.  Informazioni

4 Giugno 2013 Sistemi a Regole di Produzione 2

SISTEMI A REGOLE FondamenF di Intelligenza ArFficiale M

Sistemi a Regole

•  Le regole sono il principale modo di esprimere la conoscenza in molF campi dell’I.A.

•  I Fpi di regole più comuni sono: –  i programmi logici (es.: Prolog) –  le regole di produzione (es.: Drools)

•  Entrambi i Fpi sono molto comuni, basate su principi simili ma realizzate in modo duale


Sistemi a Regole •  Il Modus Ponens, anche de9o Principio di disgiunzione,

Affermazione dell’antecedente o Ragionamento direFo, prevede che:

se è vero che p(X) implica q(Y) e p(x) è vero, allora q(y) è ugualmente vero

•  Es.: Se piove, allora la strada si bagna. Qui piove. Dunque questa strada è bagnata.

q(y)

, p(x) p(X) q(Y)


Sistemi a Regole •  Il Modus Ponens, anche de9o Principio di disgiunzione,

Affermazione dell’antecedente o Ragionamento direFo, prevede che:

se è vero che p(X) implica q(Y) e p(x) è vero, allora q(y) è ugualmente vero

•  Es.: Se piove, allora la strada si bagna. implicazione Qui piove. premessa Dunque questa strada è bagnata. conseguenza

implicazione premessa

conseguenza q(y)

, p(x) p(X) q(Y)


Sistemi a Regole

Programmi logici •  Backward-‐chaining •  Dal goal ai faC, applicando le regole all’indietro

•  Generalmente conservaFvi

•  Unificazione •  Backtracking

Regole di produzione •  Forward-‐chaining •  I faC aCvano le regole che generano nuovi faC

•  Potenzialmente distruCve

•  Pa9ern matching •  Parallelismo


Sistemi a Regole

Programmi logici Regole di produzione


Sistemi a Regole



SISTEMI A REGOLE DI PRODUZIONE FondamenF di Intelligenza ArFficiale M


•  I sistemi a regole di produzione, o ProducCon Rule Systems (PRS): – sono sistemi a regole, Rule Based Systems (RBS), – basaF sul principio deduCvo del Modus Ponens, – che ado9ano un approccio reaHvo/generaCvo.



Agenda

PM

WM

Pattern Matching!

Conflict Resolution! Execution!

Patterns "+ Actions!

triples "(now beans)!

Output!

Productions:!a

1 2 3

Facts:!

Schema archite9urale e principio di funzionamento



Agenda

PM

WM

Pattern Matching!




Output!

Productions:!a

1 2 3

Facts:!

ELABORAZIONE SUDDIVISA IN 3 STADI




Agenda

PM

WM

Pattern Matching!




Output!

Productions:!a

1 2 3

Facts:!

ELABORAZIONE SUDDIVISA IN 3 STADI

3 MEMORIE



JBOSS DROOLS FondamenF di Intelligenza ArFficiale M

JBoss Drools

Expert (rule engine) Fusion (event processing) jBPM (workflow) Guvnor (rule repo)

Planner (constraints)

•  AlternaCve –  OPS5, CLIPS, Jess, ILOG, Jrules, BizTalk, …

•  Sistema di riferimento –  JBoss Drools (h9p://www.jboss.org/drools)

•  Perchè? –  Open source, Java-‐based, integrato con Eclipse

•  Parte di una piaRaforma integrata


JBoss Drools •  Sintassi del linguaggio Drools: regole rule "ID_regola" /* IMPLICAZIONE */ // attributi when /* premessa */ // pattern (composito) then /* conseguenza */ // azioni logiche // effetti collaterali end


JBoss Drools •  Sintassi del linguaggio Drools: regole rule "Cancella gli Stefano" /* IMPLICAZIONE */ salience 5 when /* premessa */ $p: Person ( name == "Stefano" ) then /* conseguenza */ retract($p); System.out.println($p); end


JBoss Drools •  Sintassi del linguaggio Drools: queries query "ID_query" /* premessa */ // pattern (composito) end


JBoss Drools •  Sintassi del linguaggio Drools: queries query "Trova gli Stefano" /* premessa */ $p: Person ( name == "Stefano" ) end


JBoss Drools •  Sintassi del linguaggio Drools: oggeH declare ID_Class /* dichiarazione */ // dichiarazione di campo // dichiarazione di campo end


JBoss Drools •  Sintassi del linguaggio Drools: oggeH declare Person /* dichiarazione */ name: String address: Address = new Address(...) end

Person -‐ name: String -‐ address: Address ...

Address -‐ street: String -‐ zip: long -‐ city: String ...


JBoss Drools •  Sintassi del linguaggio Drools: evenC declare ID_Event /* dichiarazione */ // annotazioni // annotazioni // dichiarazioni di campo // dichiarazioni di campo end


JBoss Drools •  Sintassi del linguaggio Drools: evenC declare Alarm /* dichiarazione */ @role( event ) @timestamp( time ) message: String time: long end


JBoss Drools

•  Sintassi del linguaggio Drools: – Operatori relazionali: == != >= > <= < – Operatori logici: && , || – Negazione: not – Operatori funzionali: min, max, count, accumulate – Dot notaCon: name == "…" o $p.getName().equals("…")


JBoss Drools •  Caso d’uso: sistema marcatempo aziendale – Ogni dipendente ha un badge con RFID – Quando passa a9raverso un gate, la WM riceve un evento “passed” (marcato temporalmente) a9raverso l’entry-‐point corrispondente al dipendente •  Filtrando il primo e l’ulFmo evento “passed” di ogni giorno per ogni dipendente, si determina quante ore ha lavorato

•  Se non ci sono evenF “passed” per un dato dipendente in un dato giorno e non è in vacanza/malato, allora è assente

•  Accumulando il numero di ore lavorate in un mese da un dipendente si può calcolare in proporzione la sua busta paga

•  Sapendo che un dipendente è assegnato a un proge9o, l’azienda può calcolare i mesi/uomo dedicaF a quel proge9o


PATTERN MATCHING: L’ALGORITMO RETE

FondamenF di Intelligenza ArFficiale M

1A REGOLA DI ESEMPIO Pa9ern Matching: l’algoritmo RETE


rule "Trova gli Stefano" when $p: Person( name == "Stefano" ) then System.out.println($p); end

Pa9ern matching: l’algoritmo RETE Root node

Entry Point nodes




Entry Point nodes

Object Type nodes




Entry Point nodes

Object Type nodes

Alfa nodes




Entry Point nodes

Object Type nodes

Alfa nodes

Memory nodes




Entry Point nodes

Object Type nodes

Alfa nodes

Memory nodes

NB: I faH contenuC in un (Alfa) Memory Node fanno match con un paRern semplice!



Pa9ern matching: l’algoritmo RETE

Terminal nodes

Root node

Entry Point nodes

Object Type nodes

Alfa nodes

Memory nodes




Terminal nodes

ALFA

NETWORK

Root node

Entry Point nodes

Object Type nodes

Alfa nodes

Memory nodes




Terminal nodes

ALFA

NETWORK

Root node

Entry Point nodes

Object Type nodes

Alfa nodes

Memory nodes

_ Person[Stefano, <null>] Person[Stefano, Address[Via Po 2, 40068, San Lazzaro]]

WM

p1: Person("Stefano", null) a1: Address("Via Po 2", 40068, ��

"San Lazzaro") p2: Person("Stefano", a1) p3: Person("Giacomo", a1)




Terminal nodes

ALFA

NETWORK

Root node

Entry Point nodes

Object Type nodes

Alfa nodes

Memory nodes p1

Person[Stefano, <null>] _ Person[Stefano, Address[Via Po 2, 40068, San Lazzaro]]

WM






Terminal nodes

ALFA

NETWORK

Root node

Entry Point nodes

Object Type nodes

Alfa nodes

Memory nodes p1, p2

Person[Stefano, <null>] Person[Stefano, Address[Via Po 2, 40068, San Lazzaro]] _

WM






Terminal nodes

ALFA

NETWORK

Root node

Entry Point nodes

Object Type nodes

Alfa nodes

Person[Stefano, <null>] Person[Stefano, Address[Via Po 2, 40068, San Lazzaro]] _

WM Memory nodes


"San Lazzaro") p2: Person("Stefano", a1) p3: Person("Giacomo", a1) p1, p2


rule "Trova gli Stefano e indirizzi" when $a: Address() $p: Person( name == "Stefano" ) then System.out.println($p+"/"+$a+" "); end


Entry Point nodes




Entry Point nodes

Object Type nodes




Entry Point nodes

Object Type nodes

Memory nodes




Entry Point nodes

Object Type nodes

Alfa nodes

Memory nodes




Entry Point nodes

Object Type nodes

Alfa nodes

Memory nodes

Beta nodes




Entry Point nodes

Object Type nodes

Alfa nodes

Memory nodes

Beta nodes

NB: I Beta Nodes fanno il prodoRo cartesiano degli oggeH filtraC dagli Alfa padre!




Memory nodes

Root node

Entry Point nodes

Object Type nodes

Alfa nodes

Memory nodes

Beta nodes




Memory nodes

Root node

Entry Point nodes

Object Type nodes

Alfa nodes

Memory nodes

Beta nodes

NB: Le tuple contenute in un (Beta) Memory Node fanno match con un paRern composito!




Terminal nodes

Memory nodes

Root node

Entry Point nodes

Object Type nodes

Alfa nodes

Memory nodes

Beta nodes




Terminal nodes

Memory nodes

Root node

Entry Point nodes

Object Type nodes

Alfa nodes

Memory nodes

Beta nodes

NB: Introduco la regola precedente: I nodi della RETE vengono condivisi quando possibile! 4 Giugno 2013 Sistemi a Regole di Produzione 61



Terminal nodes

Memory nodes

Root node

Entry Point nodes

Object Type nodes

Alfa nodes

Memory nodes

Beta nodes




Terminal nodes

Memory nodes

ALFA

NETWORK

Root node

Entry Point nodes

Object Type nodes

Alfa nodes

Memory nodes

Beta nodes




Terminal nodes

Memory nodes

ALFA

NETWORK

BE

TA

NETWORK

Root node

Entry Point nodes

Object Type nodes

Alfa nodes

Memory nodes

Beta nodes




Terminal nodes

Memory nodes

ALFA

NETWORK

BE

TA

NETWORK

Root node

Entry Point nodes

Object Type nodes

Alfa nodes

Memory nodes

Beta nodes

_ Person[p1, -‐]/Address[a1] Person[p1, -‐]/Address[a2] Person[p2, -‐]/Address[a1] Person[p2, a1]/Address[a2]

WM




Terminal nodes

Memory nodes

ALFA

NETWORK

BE

TA

NETWORK

Root node

Entry Point nodes

Object Type nodes

Alfa nodes

Memory nodes

Beta nodes

_ Person[p1, -‐]/Address[a1] Person[p1, -‐]/Address[a2] Person[p2, -‐]/Address[a1] Person[p2, a1]/Address[a2]

WM

a1: Address("Via Po 2", 40068, �� "San Lazzaro")

p1: Person("Stefano", null) a2: Address("Via Roma 5", 40128, "Bologna") p2: Person("Stefano", a1) p3: Person("Giacomo", a1)

a1��




Terminal nodes

Memory nodes

ALFA

NETWORK

BE

TA

NETWORK

Root node

Entry Point nodes

Object Type nodes

Alfa nodes

Memory nodes

Beta nodes

Person[p1, -‐]/Address[a1] _ Person[p1, -‐]/Address[a2] Person[p2, -‐]/Address[a1] Person[p2, a1]/Address[a2]

WM



a1

p1

p1-a1

NB: Stampa semplificata e output prima regola omesso! 4 Giugno 2013 Sistemi a Regole di Produzione 68



Terminal nodes

Memory nodes

ALFA

NETWORK

BE

TA

NETWORK

Root node

Entry Point nodes

Object Type nodes

Alfa nodes

Memory nodes

Beta nodes

Person[p1, -‐]/Address[a1] Person[p1, -‐]/Address[a2] _ Person[p2, -‐]/Address[a1] Person[p2, a1]/Address[a2]

WM



a1��a2

p1

p1-a1 p1-a2��




Terminal nodes

Memory nodes

ALFA

NETWORK

BE

TA

NETWORK

Root node

Entry Point nodes

Object Type nodes

Alfa nodes

Memory nodes

Beta nodes

Person[p1, -‐]/Address[a1] Person[p1, -‐]/Address[a2] Person[p2, -‐]/Address[a1] Person[p2, a1]/Address[a2] _

WM



a1��a2

p1��p2

p1-a1 p1-a2��p2-a1 p2-a2




Terminal nodes

Memory nodes

ALFA

NETWORK

BE

TA

NETWORK

Root node

Entry Point nodes

Object Type nodes

Alfa nodes

Memory nodes

Beta nodes


WM



a1��a2

p1��p2

p1-a1 p1-a2��p2-a1 p2-a2




Terminal nodes

Memory nodes

ALFA

NETWORK

BE

TA

NETWORK

Root node

Entry Point nodes

Object Type nodes

Alfa nodes

Memory nodes

Beta nodes


WM



a1��a2

p1��p2

p1-a1 p1-a2��p2-a1 p2-a2

NB: Stampa semplificata e output prima regola omesso!

NB: WM = insieme delle memories (distribuita); oggeH ripetuC (ricondante): spazio vs tempo. 4 Giugno 2013 Sistemi a Regole di Produzione 72

rule "Trova Stefano col suo indirizzo" when $a: Address() $p: Person( name == "Stefano", address == $a ) then System.out.println($p); end


Entry Point nodes

Object Type nodes

Alfa nodes

Dummy nodes

Memory nodes




Entry Point nodes

Object Type nodes

Alfa nodes

Dummy nodes

Memory nodes

NB: Questo Alfa node conCene un riferimento incrociato che non si può ancora risolvere.




Entry Point nodes

Object Type nodes

Alfa nodes

Dummy nodes

Memory nodes

Beta nodes




Entry Point nodes

Object Type nodes

Alfa nodes

Dummy nodes

Memory nodes

Beta nodes

Delayed nodes

NB: Il precedente Alfa node è inserito qui perchè può risolvere il riferimento incrociato.




Terminal nodes

Memory nodes

Root node

Entry Point nodes

Object Type nodes

Alfa nodes

Dummy nodes

Memory nodes

Beta nodes

Delayed nodes




Terminal nodes

Memory nodes

Root node

Entry Point nodes

Object Type nodes

Alfa nodes

Dummy nodes

Memory nodes

Beta nodes

Delayed nodes

NB: I nodi della RETE vengono condivisi quando possibile! Questa è la prima regola… 4 Giugno 2013 Sistemi a Regole di Produzione 79



Terminal nodes

Memory nodes

Root node

Entry Point nodes

Object Type nodes

Alfa nodes

Dummy nodes

Memory nodes

Beta nodes

Delayed nodes

NB: I nodi della RETE vengono condivisi quando possibile! Questa è la seconda… 4 Giugno 2013 Sistemi a Regole di Produzione 80



Terminal nodes

Memory nodes

Root node

Entry Point nodes

Object Type nodes

Alfa nodes

Dummy nodes

Memory nodes

Beta nodes

Delayed nodes

NB: I nodi della RETE vengono condivisi quando possibile! Questa è l’ulCma regola! 4 Giugno 2013 Sistemi a Regole di Produzione 81



Terminal nodes

Memory nodes

ALFA

NETWORK

BE

TA NETWORK

Root node

Entry Point nodes

Object Type nodes

Alfa nodes

Dummy nodes

Memory nodes

Beta nodes

Delayed nodes




Terminal nodes

Memory nodes

ALFA

NETWORK

BE

TA NETWORK

Root node

Entry Point nodes

Object Type nodes

Alfa nodes

Dummy nodes

Memory nodes

Beta nodes

Delayed nodes

_ Person[Stefano, Address[Via Po 2, 40068, San Lazzaro]]

WM




Terminal nodes

Memory nodes

ALFA

NETWORK

BE

TA NETWORK

Root node

Entry Point nodes

Object Type nodes

Alfa nodes

Dummy nodes

Memory nodes

Beta nodes

Delayed nodes WM



a1





Terminal nodes

Memory nodes

ALFA

NETWORK

BE

TA NETWORK

Root node

Entry Point nodes

Object Type nodes

Alfa nodes

Dummy nodes

Memory nodes

Beta nodes

Delayed nodes WM



a1��


p1��

NB: L’output delle prime due regole è stato omesso!

p1,a1��




Terminal nodes

Memory nodes

ALFA

NETWORK

BE

TA NETWORK

Root node

Entry Point nodes

Object Type nodes

Alfa nodes

Dummy nodes

Memory nodes

Beta nodes

Delayed nodes WM




a1��a2

p1��

p1,a1��p1,a2 _

Person[Stefano, Address[Via Po 2, 40068, San Lazzaro]]




Terminal nodes

Memory nodes

ALFA

NETWORK

BE

TA NETWORK

Root node

Entry Point nodes

Object Type nodes

Alfa nodes

Dummy nodes

Memory nodes

Beta nodes

Delayed nodes

Person[Stefano, Address[Via Po 2, 40068, San Lazzaro]] _

WM




a1��a2

p1��p2

p1,a1��p1,a2 p2,a1 p2,a2

p1,a1��


RISOLUZIONE DEI CONFLITTI ED ESECUZIONE

FondamenF di Intelligenza ArFficiale M

Risoluzione dei ConfliC & Esecuzione

ai

ai ai ai ai ai ai ai ai ai ai

E X E C

FIFO

ai ai

a i

!

AGENDA



ai


E X E C

ai •  oggeC filtraF •  rif. regola -‐ salience -‐ codice

FIFO

ai ai

a i

!

AGENDA



ai


E X E C


FIFO

ai ai

a i

!

AGENDA


NB: In verità, una Map<Integer, Queue<Ac(va(on>> ordinata per chiavi decrescen(!


ai


E X E C


FIFO

ai ai

a i

Codice: -‐ Azioni logiche (pot. distruave) -‐ Effea collaterali (non rever(bili!)

!

AGENDA



PM

r1 r2

WM

f

Agenda a1 a2

rule "r1" when F() then assert(new G()); end

rule "r2" when $f: F() then retract($f); end ?!?



PM

r1 r2

WM

f

Agenda a1 a2

rule "r1" when F() then assert(new G()); end

rule "r2" when $f: F() then retract($f); end ?!?

a1 < a2

PM

Agenda WM

PM

Agenda WM

a2 < a1 r1 < r2

rule "r1" salience 10 ...

rule "r2" salience 5 ...

Prima inserisco G, poi elimino F.

Prima elimino F, a1 non sussiste più, G mai asserito.

Stabilisco un ordine di precedenza tra r1 e r2 (fisso).


RIFERIMENTI FondamenF di Intelligenza ArFficiale M

RiferimenF •  Charles L. Forgy, “RETE: A Fast Algorithm for the Many PaFer/

Many Object Match Problem”, ArFficial Intelligence, 19, pp. 17-‐37, 1982

•  R.B. Doorenbos, “Produc(on Matching for Large Learning Systems”, Ph.D. Thesis, 1995

•  Schmit, Struhmer and Stojanovic, “Blending Complex Event Processing with the RETE algorithm”, in Proceedings of iCEP2008, 2008

•  h9p://en.wikipedia.org/wiki/Rete_algorithm •  h9p://en.wikipedia.org/wiki/Complex_event_processing


INFORMAZIONI FondamenF di Intelligenza ArFficiale M

Informazioni

•  Domani esercitazione in laboratorio

•  Possibilità di svolgere aCvità proge9uali o tesi – Drools, Event Calculus, Expecta(ons, MS-‐Kinect, Android SDK, SOA/Cloud, …

•  Per domande, dubbi, richieste: [email protected]


Introduzione a Drools

Stefano Bragaglia

Fondamen( di Intelligenza Ar(ficiale M 5 Giugno 2013

RingraziamenF

•  Si ringrazia l’Ing. So9ara per aver fornito la versione iniziale di questa esercitazione.

5 Giugno 2013 Introduzione a Drools 101

Sommario 1.  Guida IntroduCva 2.  Esercizi •  PaFern Semplici •  PaFern Composi( •  Quan(ficatori Esistenziali •  Concatenazione di Regole •  Features Avanzate: FROM, COLLECT, ACCUMULATE •  Query •  Truth Maintenance

3.  Informazioni


GUIDA INTRODUTTIVA FondamenF di Intelligenza ArFficiale M

0. Documentazione Disponibile gratuitamente sul sito h9p://www.jboss.org/drools/documentaFon •  Installazione:

Drools IntroducCon (Cap. 2) •  Esempi di base:

Drools Expert (Cap. 7) •  Ragionamento temporale:

Drools Fusion (Cap. 2)


1. Eclipse Scaricare la versione di Eclipse più approrpiata al proprio sistema dal sito h9p://www.eclipse.org/downloads/


2. Drools Plugin Installare il plugin di Drools per Eclipse •  Help > Install New Sokware… •  Add… •  Name:

Drools Update Site – 5.5.0 Final •  LocaFon:

h9p://download.jboss.org/drools/release/5.5.0.Final/org.drools.updatesite/

•  Ok •  Drools and jBPM > Jboss Drools

Core •  Finish •  … •  Riavviare Eclipse


3. Creare un RunCme I file per eseguire Drools sono staF già scaricaF assieme al plugin, occorre solo indicare al sistema dove trovarli •  Eclipse > Preferences… •  Drools > Installed Drools Run(me •  Add… •  Create a new Drools 5 Run(me… •  Selezionare la cartella in cui salvare

il runFme (in laboratorio /usr/share/eclipse/library/drools-‐5.5.0 )

•  Ok •  … •  Selezionare il runFme appena

creato •  Ok


4. Creare un progeRo Ora che la pia9aforma è propriamente installata e configurata, creare un proge9o Drools “Hello World!” •  File > New > Project… •  Drools > Drools Project •  Next •  Project name: HelloWorld •  Next •  Verificare che siano selezionaF

•  Add a sample HelloWorld rule fine to this project.

•  Add a sample Java class for loading and execu(ng the HelloWorld rules.

•  Next •  Verificare che sia selezionato il

runFme precedentemente creato •  Finish


DroolsTest.java: main Java

1.  package com.sample 2.  3.  public class DroolsTest { 4.  5.  public static final void main(String[] args) { 6.  try { 7.  // load up the knowledge base 8.  KnowledgeBase kbase = readKnowledgeBase(); 9.  StatefulKnowledgeSession ksession = kbase.newStatefulKnowledgeSession(); 10.  KnowledgeRuntimeLogger logger = KnowledgeRuntimeLoggerFactory.newFileLogger(ksession, "test"); 11.  // go ! 12.  Message message = new Message(); 13.  message.setMessage("Hello World"); 14.  message.setStatus(Message.HELLO); 15.  ksession.insert(message); 16.  ksession.fireAllRules(); 17.  logger.close(); 18.  } catch (Throwable t) { 19.  t.printStackTrace(); 20.  } 21.  } 22.  23.  private static KnowledgeBase readKnowledgeBase() throws Exception {..} 24.  .. 25.  }


DroolsTest.java: caricamento della base di conoscenza

1.  package com.sample 2.  3.  public class DroolsTest { 4.  5.  public static final void main(String[] args) {..} 6.  7.  private static KnowledgeBase readKnowledgeBase() throws Exception { 8.  KnowledgeBuilder kbuilder = KnowledgeBuilderFactory.newKnowledgeBuilder(); 9.  kbuilder.add(ResourceFactory.newClassPathResource("Sample.drl"), ResourceType.DRL); 10.  KnowledgeBuilderErrors errors = kbuilder.getErrors(); 11.  if (errors.size() > 0) { 12.  for (KnowledgeBuilderError error: errors) { 13.  System.err.println(error); 14.  } 15.  throw new IllegalArgumentException("Could not parse knowledge."); 16.  } 17.  KnowledgeBase kbase = KnowledgeBaseFactory.newKnowledgeBase(); 18.  kbase.addKnowledgePackages(kbuilder.getKnowledgePackages()); 19.  return kbase; 20.  } 21.  .. 22.  }


Sample.drl: file di regole

1.  package com.sample 2.  3.  import com.sample.DroolsTest.Message; 4.  5.  rule "Hello World" 6.  when 7.  m : Message( status == Message.HELLO, myMessage : message ) 8.  then 9.  System.out.println(myMessage); 10.  m.setMessage("Goodbye cruel world"); 11.  m.setStatus(Message.GOODBYE); 12.  update(m); 13.  end 14.  15.  rule "GoodBye" 16.  when 17.  Message( status == Message.GOODBYE, myMessage : message ) 18.  then 19.  System.out.println(myMessage); 20.  end


5. Debug del progeRo Maggiori de9agli nel Cap. 7.6 della documentazione di Drools Expert h9p://www.jboss.org/drools/documentaFon •  Impostare un breakpoint su

ksession.fireAllRules();

•  Passare alla Drools PerspecFve •  Window > Open Perspec(ve >

Other… •  Selezionare Drools •  Ok •  Cliccare su Drools

•  Lanciare una sessione di debug •  Selezionare la sessione tra le

variabili di debug •  Aggiungere view:

•  Window > Show View > Other… •  Agenda, Audit, WM, ecc. •  Ok


ESERCIZI FondamenF di Intelligenza ArFficiale M

PATTERN SEMPLICI Esercizi


Pa9ern Semplici

•  Un pa9ern semplice è un insieme di vincoli da rispe9are su faC di uno stesso Fpo in WM

•  Per poterli applicare, occorre che Drools sappia come sono faC quesF oggeC

•  I faC sono definiF come POJO o BEAN e poi importaF nel file .drl di Drools col comando

import com.sample.DroolsTest.Message;


Pa9ern Semplici

•  Creare un nuovo proge9o come HelloWorld

•  Rimuovere ogni riferimento a Message da DroolsTest.java

•  Creare I POJO/BEAN rappresentaF nella figura di destra


com.sample

Person -‐ age: Integer -‐ name: String -‐ ...

+ ...

Mail -‐ sender: Person -‐ recipient: Person -‐ body: String

+ ... * * Aggiungere i campi costru9ore, geFer, seFer, equals(…), hashcode() e toString().

N.B.: Eclipse consente di generare tuC quesF metodi automaFcamente.

Pa9ern Semplici •  Creare un nuovo file di regole (es.: exercise.drl)

•  Indicare questa nuova risorsa (ancora vuota) come risorsa da caricare in DroolsTest.java

•  Asserire (almeno) le istanze a destra prima di far sca9are la valutazione delle regole nella sessione a9uale

Person p1 = new Person("Andrew", 35); Person p2 = new Person("Barbara", 22); Person p3 = new Person("Cal", 8); Person p4 = new Person("Cal", 15); Person p5 = new Person("Daisy", 25); Person p6 = new Person("Cal", 40); ksession.insert(p1); ksession.insert(p2); ksession.insert(p3); ksession.insert(p4); ksession.insert(p5); ksession.insert(p6); ksession.insert(new Mail(p1, p4, "Do your homeworks!")); ksession.insert(new Mail(p5, p5, "Remember to do the homeworks!")); ... ksession.fireAllRules();


Pa9ern Semplici

•  Scrivere una regola che stampi a video il contenuto di ogni Mail

•  Scrivere una regola che stampi a video il contenuto di ogni Person

package com.sample import com.sample.Mail; import com.sample.Person; rule "Regola: Simple 1" when // pattern della premessa then // action della conseguenza end rule "Regola: Simple 2" when // pattern della premessa then // action della conseguenza end // NB: Le regole scattano per ogni fatto // appartenente al tipo indicato


Pa9ern Semplici

•  Scrivere una regola che stampi a video il contenuto di ogni Mail

•  Scrivere una regola che stampi a video il contenuto di ogni Person

package com.sample import com.sample.Mail; import com.sample.Person; rule "Regola: Simple 1" when $m: Mail() then System.out.println("S1-‐Mail: " + $m); end rule "Regola: Simple 2" when $p: Person() then System.out.println("S2-‐Person: " + $p); end // NB: Le regole scattano per ogni fatto // appartenente al tipo indicato


Pa9ern Semplici •  Trovare tu9e le Person che si

chiamano "Cal" e hanno meno di 10 anni o età compresa tra i 18 e i 35 anni

package com.sample import com.sample.Mail; import com.sample.Person; rule "Regola: Simple 3" when ... then ... end // NB: Uso di operatori di precedenza // [()], and [&&] e or [||]...


Pa9ern Semplici •  Trovare tu9e le Person che si

chiamano "Cal" e hanno meno di 10 anni o età compresa tra i 18 e i 35 anni

package com.sample import com.sample.Mail; import com.sample.Person; rule "Regola: Simple 3" when $p: Person( name == "Cal", age < 10 || (age >= 18 && age <= 35) ) then System.out.println("S3-‐Person: " + $p); end // NB: Uso di operatori di precedenza // [()], and [&&] e or [||]...


PATTERN COMPOSITI Esercizi


Pa9ern ComposiF: Join

•  Più pa9ern in una stessa regola selezionano oggeC di più Fpi

•  La regola abbina automaFcamente quesF oggeC, costruendo tu9e le loro possibili combinazioni

•  I nodi di Join (Beta nodes) fanno il “prodo9o cartesiano” degli oggeC che ricevono in ingresso



•  Scrivere una regola per trovare tu9e le coppie di persone

rule "Regola: Join 1" when ... then ... end




rule "Regola: Join 1" when $p1: Person() $p2: Person() then System.out.println("J1: " + $p1 + " vs. " + $p2); end




•  Evitare di accoppiare una persona con se stessa poichè non ha senso…

rule "Regola: Join 1" when $p1: Person() $p2: Person() then System.out.println("J1: " + $p1 + " vs. " + $p2); end




•  Evitare di accoppiare una persona con se stessa poichè non ha senso…

rule "Regola: Join 1" when $p1: Person() $p2: Person() then System.out.println("J1: " + $p1 + " vs. " + $p2); end rule "Regola: Join 2" when $p1: Person() $p2: Person( this != $p1 ) then System.out.println("J2: " + $p1 + " vs. " + $p2); end



•  Trovare le coppie (non degeneri) di omonimi



“Dummy” nodes!



rule "Regola: Join 3" when $p1: Person( $n: name ) $p2: Person( this != $p1, name == $n ) then System.out.println("J3: " + $p1 + " vs. " + $p2); end


“Dummy” nodes!



•  Evitare le coppie inverse: (a,b) e non (b,a)

rule "Regola: Join 3" when $p1: Person( $n: name ) $p2: Person( this != $p1, name == $n ) then System.out.println("J3: " + $p1 + " vs. " + $p2); end rule "Regola: Join 4" when $p1: Person( $n: name ) $p2: Person( this != $p1, $p1 < $p2, name == $n ) then System.out.println("J4: " + $p1 + " vs. " + $p2); end


“Dummy” nodes!


•  Trovare le coppie (non degeneri) composte da un uomo ed una donna* in cui lei è più giovane

* Estendere opportunamente il BEAN




•  Trovare le coppie (non degeneri) composte da un uomo ed una donna* in cui lei è più giovane

* Estendere opportunamente il BEAN

rule "Regola: Join 5" when $p1: Person( gender == "male", $e : age ) $p2: Person( gender == "female", age < $e ) then System.out.println("J5: " + $p1 + " vs. " + $p2); end // Sufficiente? Inversioni? // Unica soluzione possibile?



•  Stampare il testo del messaggio di una Mail, a pa9o che il mi9ente sia una persona di almeno 20 anni di nome Daisy che ha mandato la mail a se stessa

rule "Regola: Join Multipli" when ... then ... end




rule "Regola: Join Multipli" when $p: Person( age >= 20, name == "Daisy" ) $pp: Person( this == $p ) // $pp serve davvero? $m: Mail ( sender == $p, recipient == $pp, $b: body ) then System.out.println("J5.body: " + $b); end




NB: La Dot NotaFon rende i pa9ern più compaC

rule "Regola: Join Multipli" when Mail ( $p: sender, sender.name == "Daisy", sender.age >= 20, recipient == $p, $t: body.toString() ) // Possibile, ma sconsigliato then System.out.println("J5.body: " + $t); end


QUANTIFICATORI ESISTENZIALI Esercizi


QuanFficatori Esistenziali

•  Drools supporta naFvamente i quanFficatori esistanziali ∃ e ∀ mediante le parole chiave exists e forall il cui scope è un pa9ern –  exists P(…) la WM conFene almeno un fa9o fa match

–  not P(…) (so9ointeso exists) la WM non conFene alcun fa9o che fa match

–  forall P(…) tuC gli oggeC di Fpo P in WM fanno match



•  Stampare il nome delle persone –  Che anno ricevuto almeno una mail

rule "Regola QE1" when ... then ... end




rule "Regola QE1" when $p: Person( $n: name ) exists Mail( receiver == $p ) then System.out.println("QE1: " + $n + " ha ricevuto mail"); end


NB: le regole sca9ano 0 o 1 volte per persona



–  Che non hanno ricevuto alcuna mail

rule "Regola QE1" when $p: Person( $n: name ) exists Mail( receiver == $p ) then System.out.println("QE1: " + $n + " ha ricevuto mail"); end rule "Regola QE2" when ... then ... end





rule "Regola QE1" when $p: Person( $n: name ) exists Mail( receiver == $p ) then System.out.println("QE1: " + $n + " ha ricevuto mail"); end rule "Regola QE2" when $p: Person( $n: name ) not Mail( receiver == $p ) then System.out.println("QE2: " + $n + " non ha ricevuto mail"); end






–  Per cui tu9e le mail ricevute provengono da un mi9ente di nome Cal

rule "Regola QE3" when ... then ... end





–  Per cui tu9e le mail ricevute provengono da un mi9ente di nome Cal

rule "Regola QE3" when $p: Person( $n: name ) forall ( Mail( $s: sender, receiver == $p ) Person( this == $s, name == "Cal" ) ) then System.out.println("QE3: " + $n + " ha ricevuto solo mail da Cal"); end



CONCATENAZIONE DI REGOLE Esercizi


Concatenazione di Regole

•  Drools supporta la generazione di classi all’interno dei file .drl

•  Con opportune dichiarazioni (Fpicamente incluse prima delle regole) si possono introdurre BEAN al volo da usare nelle regole:

declare Pair first: Person second: Person end



•  Oltre ad eseguire codice Java generico, il conseguente di una regola può eseguire “operazioni logiche”: –  Inserimento di nuovi faC nella WM – Rimozione di faC dalla WM – Aggiornamento di faC nella WM

•  Queste operazioni, a loro volta, possono aCvare le regole in cascata



•  Scrivere una regola per stampare un messaggio a video per ogni Pair presente in WM

rule "Regola CdR 1" when ... then ... end




rule "Regola CdR 1" when $p: Pair() then System.out.println("CdR1 – Pair: " + $p); end




•  Scrivere una regola per generare e inserire in WM un ogge9o Pair per ogni coppia di persone disFnte senza ripeFzioni

rule "Regola CdR 1" when $p: Pair() then System.out.println("CdR1 – Pair: " + $p); end rule "Regola CdR 2" when ... then ... end




•  Scrivere una regola per generare e inserire in WM un ogge9o Pair per ogni coppia di persone disFnte senza ripeFzioni

rule "Regola CdR 1" when $p: Pair() then System.out.println("CdR1 – Pair: " + $p); end rule "Regola CdR 2" when $p1: Person() $p2: Person() then Pair p = new Pair(); p.setFirst($p1); p.setSecond($p2); insert(p); // oppure insert(new Pair($p1, $p2)); end


NB: L’ordine delle regole è ininfluente


•  Generare tu9e le coppie di Person ordinate e disFnte, inserendole in WM come Pair

rule "Regola CdR 3" when ... then Pair p = new Pair(); p.setFirst($p1); p.setSecond($p2); insert(p); // oppure insert(new Pair($p1, $p2)); end



•  Generare tu9e le coppie di Person ordinate e disFnte, inserendole in WM come Pair

rule "Regola CdR 3" when $p1: Person() $p2: Person( this != $p1 ) // Verifico che non ci sia la coppia simm. not Pair( first == $p2, second == $p1 ) then Pair p = new Pair(); p.setFirst($p1); p.setSecond($p2); insert(p); // oppure insert(new Pair($p1, $p2)); end



Mondo di Java Mondo delle regole


Person Person

La classe Person, definita in Java, diventa disponibile nel mondo delle regole mediante: import com.sample.Person;

L’operazione opposta non è generalmente possibile.

Pair Pair

Diventa possibile grazie alla reflecFon/introspecFon di Java:

FactType pairClass = ksession.getKnowledgeBase().getFactType("com.sample", "Pair"); Object pairObject = pairClass.newInstance(); pairClass.set(pairObject, "first", p1); pairClass.set(pairObject, "second", p2); ksession.insert(pairObject);

FEATURES AVANZATE: FORM, COLLECT, ACCUMULATE

Esercizi


Features Avanzate: FROM

•  Il costru9o from consente di accedere agli oggeC di una Collection, anche se quesF non sono esplicitamente presenF nella WM

rule "Esempio di FROM" when $l: List() // inserita come List<? extends Person> $p: Person() from $l // come un join classico then System.out.println($l + "/" + $p); end


NB: Sca9a (fino a) $l.size() volte!


•  Aggiungere a Person un campo children di Fpo Collection<? extends Person>

•  Scrivere una regola che stampi i figli di ogni persona

rule "Regola FA:FROM 1" when ... then ... end



•  Aggiungere a Person un campo children di Fpo Collection<? extends Person>

•  Scrivere una regola che stampi i figli di ogni persona

rule "Regola FA:FROM 1" when $parent: Person( $children: children ) $child: Person() from $children then System.out.println("FA:FROM1 " + $parent + " è genitore di " + $child); end



•  Definire un POJO/BEAN che ca9uri l’astrazione di nodo di un albero

•  Solo il nodo radice è asserito nella WM


CollecFon .

CollecFon .

...

N

N N N

N N N

... ...




•  Implementare un Visitor mediante un set di regole che a9raversi l’albero visitando tuC i nodi in ordine qualsiasi


CollecFon .

CollecFon .

...

N

N N N

N N N

... ...

rule "Regola FA:FROM 2" when $n: Node() then System.out.println("FA:FROM2 " + $n + " visitato"); end rule "Regola FA:FROM 3" when Node( $children: children ) $child: Node() from $children then insert($child); end




•  Implementare un Visitor mediante un set di regole che a9raversi l’albero visitando tuC i nodi in ordine qualsiasi




•  In quale ordine sono visitaF i nodi?

•  Del tu9o casuale: alcuni visitaF in ampiezza, altri in profondità…




•  In quale ordine sono visitaF i nodi?

•  Del tu9o casuale: alcuni visitaF in ampiezza, altri in profondità…

•  La salience fissa la priorità delle regole e impone il strategia di a9raversamento dell’albero




•  Strategia di ricerca: –  Breadth-‐first –  Depth-‐first


NB: Le aCvazioni delle due regole vengono comunque inframmezzate. È possibile implementare corre9amente queste strategia di ricerca complicando un po’ i pa9ern.

rule "Regola FA:FROM 2” salience 10 when $n: Node() then System.out.println("FA:FROM2 " + $n + " visitato"); end rule "Regola FA:FROM 3" salience 5 when Node( $children: children ) $child: Node() from $children then insert($child); end





rule "Regola FA:FROM 2" salience 5 when $n: Node() then System.out.println("FA:FROM2 " + $n + " visitato"); end rule "Regola FA:FROM 3" salience 10 when Node( $children: children ) $child: Node() from $children then insert($child); end





Features Avanzate: COLLECT

•  Il costru9o collect è duale di form e produce una Collection accorpando gli oggeC presenF nella WM che corrispondono ad un certo pa9ern

rule "Esempio di COLLECT" when $c: collect ( Person() ) // costruita come Collection<? extends Person> $p: Person() from $c // come un join classico then System.out.println($c + "/" + $p); end


NB: Sca9a esa9amente $c.size() volte!

Features Avanzate: ACCUMULATE

•  Il costru9o accumulate è conce9ualmente simile a collect

•  Effe9ua operazioni generiche su Collection di oggeC costruite implicitamente a parFre da un pa9ern

•  Si compone di più parF (opzionali) •  Esistono abbreviazioni per le funzioni notevoli: min, max, count, ecc.



•  Sintassi generale: … $y: Y(…) from accumulate ( $p: P(…) init( x = new X(); ) // inizializza…

action( x = f(x, $p) ) // accumula/esegui… return( new Y(x) ) // restituisce… ) // qualcosa filtrabile come Y(…) …


Features Avanzate: ACCUMULATE •  Funzioni notevoli:

rule "Esempio di Funzioni notevoli" when accumulate( Person( $a: age ), $max: max( $a ), $min: min( $a ), $avg: average( $a ) ) then System.out.println( "M:" + $max + " m:" + $min + " a:" + $avg); end



•  Scrivere una regola per trovare tu9e le persone più giovani della somma dell’età dei loro figli

rule "Regola FA:ACCUMULATE 1" when ... then System.out.println("FA:ACCUMULATE1 " + $p); end




rule "Regola FA:ACCUMULATE 1" when $p: Person( $age: age, $children: children ) Number( this.intValue() > $age ) from accumulate ( Person( $a: age ) from $children, init( int total = 0; ), action( total += $a; ), result( new Integer(total) ) ) then System.out.println("FA:ACCUMULATE1 " + $p); end




// Formulazione alternativa, più semplice rule "Regola FA:ACCUMULATE 1" when $p: Person( $children: children ) accumulate( Person( $a: age ) from $children, $sum: sum($a) ) Person( this == $p, age < $sum ) then System.out.println("FA:ACCUMULATE1 " + $p); end


QUERIES Esercizi


Queries

•  Consentono di individuare insiemi di oggeC presenF nella WM che rispondono a certe cara9erisFche

•  Sfru9ano le capacità di filtraggio di RETE (sono come regole senza conseguente)

•  Amme9ono l’uso di parametri con cui è anche possibile accedere ai risultaF


Queries

•  Individuare le persone maggiorenni

query "Query: Q1" ... end


Queries


query "Query: Q1" $p: Person( age > 18 ) end


Queries


•  Individuare le persone che hanno una data età

query "Query: Q1" $p: Person( age > 18 ) end query "Query: Q2" ( int $a ) ... end


Queries



query "Query: Q1" $p: Person( age > 18 ) end query "Query: Q2" ( int $a ) Person( $n: name, age == $a ) end


Queries



•  Individuare le persone che hanno una data età o viceversa, o entrambe

query "Query: Q1" $p: Person( age > 18 ) end query "Query: Q2" ( int $a ) Person( $n: name, age == $a ) end query "Query: Q3" ( String $n, int $a ) ... end


Queries



•  Individuare le persone che hanno una data età o viceversa, o entrambe

query "Query: Q1" $p: Person( age > 18 ) end query "Query: Q2" ( int $a ) Person( $n: name, age == $a ) end query "Query: Q3" ( String $n, int $a ) Person( $n := name, $a := age ) end


Queries

•  Mondo di Java

ksession.fireAllRules(); QueryResults qr = ksession. getQueryResults("Q1"); for (QueryResultsRow qrr: qr) System.out.println(qrr);

•  Mondo delle regole $c: collect ?"Q3"( $n, 18 )


TRUTH MAINTENANCE Esercizi


Truth Maintenance

•  Oltre ad asserire e ritrarre faC * (costruC insert e retract) è possibile farlo logicamente

•  Ovvero i faC, che vengono asseri( (ritraa) al verificarsi di una condizione (il matching di un pa9ern), vengono automa&camente ritraa (asseri() quando la condizione non sussiste più

•  I nuovi costruC sono insertLogical e retractLogical

* Esiste anche modify che fa in sequenza retract e insert


Truth Maintenance

•  Partendo dal solito proge9o di partenza (Person e Mail e relaFve istanze da Java), scrivere un insieme di regole che realizza un semplice servizio pubblicitario che ada9a la pubblicità all’età delle persone


Truth Maintenance

•  Dichiarare un fa9o Ad che conFene un riferimento a Person e un message (String) e un fa9o Birthday con un riferimento a Person

•  Definire una query con cui individuare i message di Ad

...


Truth Maintenance

•  Dichiarare un fa9o Ad che conFene un riferimento a Person e un message (String) e un fa9o Birthday con un riferimento a Person

•  Definire una query con cui individuare i message di Ad

declare Ad target: Person message: String end declare Birthday person: Person end query "advertisement" ( Person $p ) Ad( target == $p, $m: message ) end


Truth Maintenance

•  Scrivere una regola che suggerisca l’acquisto di un gioca9olo ad ogni persona minorenne

•  Scrivere una regola che suggerisca l’acquisto di una automobile ad ogni persona maggiorenne

NB: operazioni logiche!

...


Truth Maintenance

•  Scrivere una regola che suggerisca l’acquisto di un gioca9olo ad ogni persona minorenne

•  Scrivere una regola che suggerisca l’acquisto di una automobile ad ogni persona maggiorenne

NB: operazioni logiche!

rule "Toy to Kids" when $p: Person( age < 18 ) then insertLogical(new Ad($p, $p.name + ", compra un’automobilina!")); end rule "Car to Men" when $p: Person( age >= 18 ) then insertLogical(new Ad($p, $p.name + ", compra una spider!")); end


Truth Maintenance •  Scrivere una regola che, per ogni Ad, mandi una mail (crei un ogge9o Mail) usando i campi dell’Ad (sender == recipient)

•  Scrivere una regola che, ogni volta che viene noFficato un Birthday, aggiorna l’età della relaFva Person

...


Truth Maintenance •  Scrivere una regola che, per ogni Ad, mandi una mail (crei un ogge9o Mail) usando i campi dell’Ad (sender == recipient)

•  Scrivere una regola che, ogni volta che viene noFficato un Birthday, aggiorna l’età della relaFva Person

rule "Send a Mail" when Ad( $t: target, $m: message ) then insert(new Mail($t, $t, $m)); end rule "Grow older!" when $p: Person( $a: age ) $b: Birthday( person == $p ) then System.out.println( "Buon compleanno, " + $p.getName()); modify($p) { age = $a + 1; // $p.setAge($a + 1); } retract($b); end


Truth Maintenance

1.  Da Java: inserire un Birthday per una Person 2.  Far sca9are le regole sulla sessione 3.  Verificare che quali Ad sono in WM mediante

l’apposita query •  Ripetere i passi precedenF finchè una Person diventa maggiorenne

•  Cosa succede? Perchè? 5 Giugno 2013 Introduzione a Drools 191

INFORMAZIONI FondamenF di Intelligenza ArFficiale M

Informazioni

•  Possibilità di svolgere aCvità proge9uali o tesi – Drools, Event Calculus, Expecta(ons, MS-‐Kinect, Android SDK, SOA/Cloud, …

•  Per domande, dubbi, richieste: [email protected]


Introducing PRSs and Drools (in Italian)

Education

Transcript of Introducing PRSs and Drools (in Italian)