RETE算法

最近面试的时候，经常被问及自己参加的项目中rete算法的原理，但是RETE算法是一个比较复杂的算法，在短时间内不能阐述的足够清晰，在这里做个简单的介绍 。转载请注明来自 http://chillwarmoon.iteye.com
RETE 算法是一个用来实现产生式规则系统的高效模式匹配算法。该算法是由卡内基美隆大学的 Charles L. Forgy 在 1974 年发表的论文中所阐述的算法。 RETE 算法提供了专家系统的一个高效实现。
规则推理引擎做为产生式系统的一部分，当进行事实的断言时，包含三个阶段：匹配、选择和执行，称做 match-select-act cycle 。 RETE 算法可以对匹配阶段进行高效实现，下面从鉴别网络和模式匹配过程两个方面对该算法进行介绍。

鉴别网络（如下图所示）：
由 RETE 算法在进行模式匹配时，是根据生成的鉴别网络来进行的。网络中非根结点的类型有 1-input 结点（也称为 alpha 结点）和 2-input 结点（也称为 beta 结点）两种。 1-input 结点组成了 Alpha 网络， 2-input 结点组成了 Beta 网络。
每个非根结点都有一个存储区。其中 1-input 结点有 alpha 存储区和一个输入口； 2-input 结点有 left 存储区和 right 存储区和左右两个输入口，其中 left 存储区是 beta 存储区， right 存储区是 alpha 存储区。存储区储存的最小单位是工作存储区元素（ Working Memory Element ，简称 WME ）， WME 是为事实建立的元素，是用于和非根结点代表的模式进行匹配的元素。 Token 是 WME 的列表，包含有多个 WME ，（在 Forgy 的论文中，把 Token 看成是 WME 的列表或者单个 WME ，为了阐述方便，本文将把 Token 只看成 WME 的列表，该列表可以包含一个 WME 或者多个 WME ），用于 2-input 结点的左侧输入。事实可以做为 2-input 结点的右侧输入，也可以做为 1-input 结点的输入。
每个非根结点都代表着产生式左部的一个模式，从根结点到终结点的路径表示产生式的左部。

规则匹配：
推理引擎在进行模式匹配时，先对事实进行断言，为每一个事实建立 WME ，然后将 WME 从 RETE 鉴别网络的根结点开始匹配，因为 WME 传递到的结点类型不同采取的算法也不同，下面对 alpha 结点和 beta 结点处理 WME 的不同情况分开讨论。

（1）如果WME的类型和根节点的后继结点TypeNode（alpha结点的一种）所指定的类型相同，则会将该事实保存在该TypeNode结点对应的alpha存储区中，该WME被传到后继结点继续匹配，否则会放弃该WME的后续匹配；

（2）如果WME被传递到alpha结点，则会检测WME是否和该结点对应的模式相匹配，若匹配，则会将该事实保存在该alpha结点对应的存储区中，该WME被传递到后继结点继续匹配，否则会放弃该WME的后续匹配；

（3）如果WME被传递到beta结点的右端，则会加入到该beta结点的right存储区，并和left存储区中的Token进行匹配（匹配动作根据beta结点的类型进行，例如：join，projection，selection），匹配成功，则会将该WME加入到Token中，然后将Token传递到下一个结点，否则会放弃该WME的后续匹配；

（4）如果Token被传递到beta结点的左端，则会加入到该beta结点的left存储区，并和right存储区中的WME进行匹配（匹配动作根据beta结点的类型进行，例如：join，projection，selection），匹配成功，则该Token会封装匹配到的WME形成新的Token，传递到下一个结点，否则会放弃该Token的后续匹配；

（5）如果WME被传递到beta结点的左端，将WME封装成仅有一个WME元素的WME列表做为Token，然后按照（4）所示的方法进行匹配；

（6）如果Token传递到终结点，则和该根结点对应的规则被激活，建立相应的Activation，并存储到Agenda当中，等待激发。

（7）如果WME被传递到终结点，将WME封装成仅有一个WME元素的WME列表做为Token，然后按照（6）所示的方法进行匹配；

以上是RETE算法对于不同的结点，来进行WME或者token和结点对应模式的匹配的过程。