Analiza algorytmu

Algorytm PC jako kryterium ujednoznaczniania

Sieć ograniczeń tworzona przez funkcję StworzSiecOgraniczen i używana w algo-rytmie ujednoznaczniania posiada następującą własność:

Własność algorytmu 4.1. Dla dowolnej pary wierzchołków v i w sieci

ograni-czeń N zbudowanej przez algorytm StworzSiecOgraniczen przedstawiony na listin-gu 4.3 etykieta krawędzi między v a w jest albo:

1. relacją uniwersalną (brak wiedzy na temat relacji między jednostkami

odpowia-dającymi wierzchołkom v i w),

2. relacją pochodzącą z modelowania w rachunku RCC5 pewnego faktu między

obiek-tami v i w, bądź relacją odwrotną do modelowanej,

3. relacją pochodzącą z reguł semantycznych.

Z powyższej własności wynika następujący wniosek:

Wniosek 4.2. Sieć ograniczeń N modelująca wiedzę przestrzenną, używany w

algo-rytmie ujednoznaczniania ma krawędzie etykietowane wyłącznie relacjami ze zbioru

ˆ

H₅ (będącego jedną z podklas podatnych rachunku RCC5).

Dowód. Korzystając z własności 4.1 wystarczy pokazać, że wszystkie typy relacji

wymienione we własności należą do zbioru relacji ˆH₅.

Rozpatrzmy trzy przypadki etykiety krawędzi sieci ograniczeń N : 1. Krawędź etykietowana jest relacją uniwersalną.

Relacja uniwersalna należy do zbioru ˆH₅.

2. Krawędź etykietowana jest relacją pochodzącą z modelowania w

ra-chunku RCC5 pewnej relacji faktu między obiektami v i w, bądź relacją odwrotną do modelującej.

Należy pokazać, że typy relacji modelowanych przez rachunek RCC5 i odwrot-ności relacji modelującej dany typ relacji należą do ˆH₅. Mamy trzy typy relacji modelowanych przez RCC5:

• jest położony w, modelowana relacją P P (odwrotność relacji P P I),

• jest częściowo położony w, modelowana relacją {P P, P O} (odwrotność relacji {P P I, P O}),

• częściowo pokrywa się z, modelowana relacją P O (odwrotność relacji P O).

Wszystkie wymienione wyżej relacje należą do zbioru ˆH₅.

3. Krawędź etykietowana jest relacją pochodzącą z reguł semantycznych. Korzystamy z założenia budowania reguł semantycznych 4.1. Zgodnie z tym z za-łożeniem w regułach dopuszczamy wyłącznie relacje pochodzące ze zbioru ˆH₅.

Powyższy wniosek prowadzi bezpośrednio do dowodu następującej własności al-gorytmu:

Własność algorytmu 4.3. Metoda CzyInterpretacjaNiesprzeczna używana przez

algorytm ujednoznaczniania zawsze daje odpowiedź poprawną.

Dowód. Z wniosku 4.2 wiemy, że w sieci ograniczeń występują wyłącznie

etykieto-wania relacjami z podklasy ˆH₅. Renz i Nebel ([RN1997] oraz [JD1997]) pokazali, że w takim przypadku algorytm PC dla rachunku RCC5 zawsze daje poprawną odpowiedź.

Złożoność algorytmu

Własność algorytmu 4.4. Funkcja StworzSiecOgraniczen przedstawiona na

listin-gu 4.3 ma złożoność wielomianową względem liczby jednostek w bazie wiedzy.

Funkcja StworzSiecOgraniczen składa się z dwóch pętli:

1. pętli repeat, której zadaniem jest przetworzenie faktów z bazy wiedzy, 2. pętli for, której zadaniem jest uruchomienie reguł semantycznych.

Oznaczmy przez n liczbę jednostek w bazie wiedzy oraz przez k liczbę jednostek w zbiorze faktów na wejściu algorytmu. Zakładamy, że liczba faktów na wejściu algorytmu jest mała (tzn. k  n).

Pierwsza z wymienionych pętli zakończy swoje działanie, kiedy w jej pojedyn-czym przebiegu nie zostaną dodane żadne jednostki. W najgorszym przypadku w jed-nym przebiegu dodawana jest jedna nowa jednostka. Możemy więc asymptotycznie ograniczyć z góry liczbę przebiegów pętli repeat przez O(n).

Pętla repeat składa się z dwóch wywołań pętli for:

• liczbę wywołań pierwszej pętli for ograniczymy z góry przez maksymalną

licz-bę faktów przestrzennych przechowywanych w bazie wiedzy; zakładając że nie przechowujemy faktów redundantnych (tzn. takich, których typ relacji, podmiot oraz dopełnienie są takie same), to możemy ograniczyć liczbę faktów przez liczbę krawędzi w grafie złożonym ze wszystkich jednostek; stąd liczbę wywołań pętli można ograniczyć z góry przez O(n2),

• liczbę wywołań drugiej pętli for ograniczymy z góry przez liczbę jednostek w

ba-zie wiedzy (w jednym przebiegu do sieci dodano wszystkie jednostki z bazy wie-dzy).

Sumarycznie pętla repeat wykonuje się więc O(n³) razy.

Pozostaje analiza pętli odpowiedzialnej za reguły semantyczne. Liczbę wykonań tej pętli można ograniczyć z góry przez liczbę par jednostek w bazie wiedzy (po-nieważ założyliśmy, że liczba faktów na wejściu jest mała). Oznacza to, że wywołań pętli jest O(n2).

Wewnątrz pętli uruchamiane są reguły semantyczne. Liczba reguł jest skończona oraz stała. Ponadto reguły dotyczą prostych operacji w postaci sprawdzenia zgod-ności typów jednostek, bądź porównań wartości jednostek. Oznacza to, że urucho-mienie reguł semantycznych na danej parze jednostek wiąże się z wykonaniem liczby operacji ograniczonej przez stałą.

Podsumowując, całość pracy, funkcji StworzSiecOgraniczen jest zdominowana przez pierwszą pętlę repeat. Liczbę jej wywołań można oszacować z góry przez

O(n3). Stąd wielomianowa złożoność funkcji.

Własność algorytmu 4.5. Algorytm ujednoznaczniania przedstawiony na

listin-gu 4.1 ma złożoność wielomianową ze względu na liczbę jednostek w bazie wiedzy oraz wykładniczą ze względu na liczbę jednostek w zbiorze faktów wejściowych Z.

Złożoność algorytmu ujednoznaczniania wynika z:

1. Złożoności funkcji StworzSiecOgraniczen (patrz własność 4.4),

2. Konieczności sprawdzenia wszystkich kombinacji interpretacji jednostek w bazie wiedzy:

Oznaczmy przez n liczbę jednostek w bazie wiedzy oraz przez k liczbę jednostek w zbiorze faktów na wejściu algorytmu.

Sprawdzenie wszystkich kombinacji interpretacji może się wiązać z wykładni-czym czasem wykonania (względem liczby jednostek w przetwarzanym zbiorze fak-tów Z). W pesymistycznym przypadku każda z jednostek ze zbioru fakfak-tów wymaga ujednoznacznienia. Liczbę jednostek, w stosunku do których sprawdzamy możli-wość niejednoznaczności możemy oszacować przez liczbę jednostek w bazie wiedzy n. Oznacza to, że zbiór interpretacji składa się z maksymalnie O((n+1)k) interpretacji, które w pesymistycznym przypadku (interpretacja przyporządkowująca wszystkie jednostki jako nowe, oznaczone przez NULL, jest jedyną poprawną) są w całości przetworzone przez główną pętlę algorytmu. Stąd jej sumaryczny czas działania jest wykładniczy względem liczby jednostek w zbiorze faktów na wejściu algorytmu.

Powyższa analiza wskazuje, że istotnym problemem jest konieczność sprawdze-nia kombinacji wszystkich interpretacji. Niektóre źródła wiedzy dostarczają zbiorów faktów, składających się ze znacznej liczby jednostek (np. rzeki przepływające przez kilkanaście państw). Dodanie takich zbiorów faktów do bazy wiedzy trwa istotnie dłużej.

Wyniki eksperymentów pomiaru czasu działania algorytmu ujednoznaczniania znajdują się w podrozdziale 4.4.2. Potwierdzają one zasygnalizowany wyżej problem związany z wykładniczą złożonością algorytmu ujednoznaczniania.