黑板模式的核心组件包括三部分:1. 黑板(blackboard):作为共享数据区,保存问题状态和中间结果;2. 知识源(knowledge sources):多个独立模块,各自负责特定领域的处理逻辑;3. 控制器(controller):协调各知识源的执行顺序和时机。这些组件之间保持松耦合,便于系统的扩展与维护。

黑板模式(Blackboard Pattern)是一种用于解决复杂问题的协作式架构,适用于多个知识源(Knowledge Sources)共同参与、逐步求解的场景。它常用于语音识别、图像分析、专家系统等领域。

在C++中实现黑板模式,核心是构建一个共享的数据结构作为“黑板”,并让各个知识源根据黑板状态独立决策、协作更新。

黑板模式主要由三部分组成:
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这些组件之间松耦合,便于扩展和维护。

黑板类是整个系统的中心,需要支持:
class Blackboard {
public:
std::map<std::string, std::any> data; // 用键值对存储任意类型的数据
template<typename T>
void set(const std::string& key, const T& value) {
data[key] = value;
}
template<typename T>
T* get(const std::string& key) {
auto it = data.find(key);
if (it != data.end() && it->second.type() == typeid(T)) {
return std::any_cast<T>(&it->second);
}
return nullptr;
}
};这个类使用std::any来支持多种数据类型,方便后续知识源灵活读写。
知识源是具体的处理逻辑模块,通常继承自一个统一接口:
class KnowledgeSource {
public:
virtual void run(Blackboard& blackboard) = 0;
virtual ~KnowledgeSource() = default;
};每个子类实现自己的run()方法,根据黑板上的信息做判断,并可能修改黑板内容。
举个例子,假设我们在做一个图像识别系统:
class EdgeDetector : public KnowledgeSource {
public:
void run(Blackboard& blackboard) override {
auto image = blackboard.get<cv::Mat>("raw_image");
if (!image) return;
cv::Mat edges;
cv::Canny(*image, edges, 100, 200);
blackboard.set("edges", edges);
}
};这个知识源检测边缘,只依赖于原始图像的存在,完成后将边缘图写入黑板。
控制器决定何时运行哪个知识源。最简单的做法是按顺序依次调用:
class Controller {
public:
void addSource(std::unique_ptr<KnowledgeSource> source) {
sources.push_back(std::move(source));
}
void run(Blackboard& blackboard) {
for (auto& source : sources) {
source->run(blackboard);
}
}
private:
std::vector<std::unique_ptr<KnowledgeSource>> sources;
};更复杂的系统可以加入循环判断,比如直到黑板达到目标状态才停止:
例如:
黑板的粒度控制很重要:
知识源之间的依赖关系要清晰:
并发问题要考虑:
错误处理不能忽视:
调试和可视化是个加分项:
基本上就这些。用C++实现黑板模式不难,但要注意结构清晰、职责分明。只要把黑板、知识源、控制器这三块搭好,后续扩展就比较方便了。
以上就是怎样用C++实现黑板模式 多知识源协作的问题求解架构的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
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