自动化学报
ACTA AUTOMATICA SINICA
1997年　第23卷　第4期　Vol.23　No.4　1997



基于客户/服务器结构的
分布式问题求解系统1)
鲁东明　何志均
　　关键词　智能问题求解，分布式系统，客户服务器模型，集成化知识推理.
CLIENT-SERVER MODEL BASED DISTRIBUTED
PROBLEM SOLVING SYSTEM
LU DONGMING　　HE ZHIJUN
(Artificial Intelligence Institute of Zhejiang University, Hangzhou 310027)
Key words　Intelligent problem solving,distributed system,client-server model,integrated knowledge inference.
1　引言
　　客户/服务器技术使问题求解的研究开发向新的方向发展［1―4］：支持分布式问题求解；耦合多种知识推理和常规软件技术；强调知识共享与智能求解并重等.本文将介绍一种体现上述特征的分布式问题求解系统.
2　总体结构
　　系统的总体结构见图1.基本问题求解器、问题求解分配器和问题求解服务管理器构成了系统的核心.客户机与服务器部分相对独立，彼此通过服务协议来联系.


图1　系统总体结构
　　1)基本问题求解器是系统的基础，利用消息发送和管理机制，集成了多种基本知识推理技术；负责完成底层的知识处理功能，为客户机或服务器提供支持.
　　2)问题求解分配器是应用系统的核心，不仅可以利用本地求解模块的功能，而且可通过服务协议向基于共享知识库的服务器提交问题求解请求并得到服务.
　　3)问题求解服务管理器是实现知识库共享的保证，按照服务协议接受客户机的问题求解请求，调用特定问题求解服务器的功能，最终按服务协议将结果返回给客户机.
3　系统的设计
3.1　基本问题求解器
　　基本问题求解器设计的关键是：利用消息发送和管理机制集成多种基本知识推理技术，支持同常规软件功能模块的耦合.它由多个部分有机地组成，包括消息管理器，任务执行器，规则推理器，约束满足检测器，基本方法解释器和实例推理器等.基本问题求解器的内部结构及组成各部分彼此之间的关系见图2.


图2　基本问题求解器组成结构
3.2　问题求解客户机
　　问题求解客户机由问题求解分配器、通讯协议接口、服务协议接口、本地问题求解模块等组成，见图1.问题求解分配器是客户机系统的核心，对每个问题求解任务分解，根据所需领域知识所处位置的不同，调用本地问题求解模块或通过服务协议接口访问远程问题求解服务器的服务；并利用进程之间的消息通讯机制实现与其它软件模块的耦合；最终对结果进行综合.本地基本问题求解器利用局部的知识库，通过同终端用户必要的交互对话，为问题求解分配器提供服务.通讯协议接口负责客户机与服务器之间的数据通讯服务，而服务协议接口则起到两者之间问题求解服务通讯的桥梁作用.
3.3　问题求解服务器
　　问题求解服务器通过提供一组服务协议，为多个问题求解客户机提供基于共享领域知识库的问题求解服务.系统由问题求解服务管理器、服务协议接口、通讯协议接口、共享领域知识库及问题求解服务组成，见图1.
　　问题求解服务管理器是系统的中心，同客户机系统中的问题求解分配器相对应，并发处理来自应用系统的问题求解服务请求.一个典型的问题求解任务的服务步骤如下：通过通讯协议接口和服务协议接口，问题求解服务管理器接受来自问题求解客户机的服务请求；根据请求的编号和大容量共享知识库中的环境知识库，决定调用哪个问题请求服务器；一旦任务完成，服务管理器将结果再通过协议接口返回给问题求解客户机.
3.4　服务协议
　　在成熟的通讯协议(如 TCP/IP、NETBIOS)的基础上，我们设计了如下一种服务协议.每次服务请求均由客户机端主动发起，而服务器端则被动地等待接受.服务协议原语之间的时序关系见图3.


图3　服务协议原语时序关系图
3.4.1　客户机端协议原语
　　1)请求开始服务：Begin〈服务器标识〉
　　2)发送服务内容：Send〈服务功能码〉〈服务相关参数〉
　　3)接受服务结果：Recieve〈服务结果〉
　　4)请求结束服务：End〈服务器标识〉
3.4.2　服务器端协议原语
　　1)允许开始服务：Acknow〈客户机标识〉
　　2)响应服务请求：Response〈服务功能码〉
　　3)返回服务结果：Return〈服务结果〉
　　4)确认服务结束：Confirm〈客户机标识〉
4　结论
　　本文讨论的分布式问题求解系统是对原有的智能问题求解机制的延伸和发展，主要满足了工程设计等复杂实际领域应用对新的问题求解系统的要求.目前，已在浙江大学人工智能研究所开发的“八六三”集成化 CAD/CAPP/CAM 系统和分布式大型智能信息咨询系统中得到应用.前者通过了 “八六三” CIMS 专家组织的测试和评审；后者，已在杭州展望咨询有限公司的信息网上运行.
1)　国家自然科学基金资助项目.
作者单位:浙江大学人工智能研究所　杭州　310027
参考文献
［1］　Robert Neches,et al.Enabling technology for knowledge sharing.AI MAGAZINE,FALL 1991,12(3).37―54.
［2］　Mattos N M. An Approach to knowledge base management.Springer-Verlag,1991,1―6.
［3］　Edward A.Feigenbaum,Tiger in a cage:The applications of knowledge-based systems.Proc.of AAAI'93,445 Burgess Drive,Menlo Park,California 94025 USA,AAAI Press,852―852.
［4］　Avron Barr.Active information systems――The evolution of expert systems.AI EXPERT,1993,8(8),2―3.
收稿日期　1994-07-22
