В современных системах автоматизированного проектирования ши

90
Воплощение
Методы "производства и проверки" используют два основных моду-
ля. Один модуль – "генератор" считает возможные решения. Второй мо-
дуль – "тестер" оценивает каждое предложенное решение путём принятия 
его или отвержения (Уинстон, 1984 г.). Однако сложность данного алго-
ритма потребовала использование и других модулей. Модуль обратного 
воспроизводства управляет процессом обучения нейросети. Он может быть 
как в режиме действия, так и в режиме бездействия. В активном режиме он 
оценивает полезное поведение и связан с экспериментатором. В стадии 
бездействия вызывается модуль конвергенции и проверки. Последний про-
веряет конвергенцию созданной структуры, посылает сообщение модулю 
обратного воспроизводства о выходе из стадии бездействия в случае дос-
тижения конвергенции, или вызывает экспериментатора в случаях обна-
ружения сбоя. Экспериментатор, принимающий решения, управляет об-
щей работой программы. Когда необходимо изменение, он испытывает 
различные альтернативы и выбирает одну для дальнейших действий. Кро-
ме того, он должен обнаружить и решить, как выйти из тупиковой ситуа-
ции. Модуль действий, который представляет производящего, изменяет 
структуру нейросети согласно командам экспериментатора путём добавле-
ния или удаления нейронов или слоев. Он посылает экспериментатору со-
общение, если новая структура неподвижна или тупиковая, а также вызы-
вает изучающий модуль для начала фазы бездействия. Тот факт, что алго-
ритм использует много тестов в различных ситуациях не позволяет иметь 
отдельный модуль-тестер. Вместо этого он размещён между различными 
модулями системы. Для воплощения модуля экспериментатора использу-
ется система, основанная на правилах, потому что это хороший способ мо-
делировать интеллектуальные действия сильного характера, движимого 
данными (Рич, 1983г.).

---

91
Правила принимают следующую форму:
IF условия THEN действия
.
Например:
IF (структура принята) && (статус = неудача) THEN удаление нейрона
. 
IF (структура = структура с удаленным нейроном) AND (статус = ycnex) THEN
принять структуру. 
Здесь, в части условия, используются переменные (структура, статус 
и т.д.), которые устанавливаются другими модулями системы. Например, 
переменная структура определяется модулем действий в соответствии с 
выполняемым действием [41÷49]. На нижнем уровне нейронная сеть пред-
ставлена в форме ориентированной на объекты, где каждый нейрон, его 
веса и все его локальные процессы привязываются к одному предмету, 
чтобы уменьшить сложность программы.