Analisi caratteristiche di stato

L'analisi delle caratteristiche di stato consente a un algoritmo decisionale di valutare soltanto alcuni aspetti dell'ambiente operativo per giungere a una decisione. È un concetto utilizzato nello sviluppo del software dei prodotti della robotica, dei sistemi esperti e, più in generale, come analisi teorica di problem solving. Il sistema rileva alcune caratteristiche dell'ambiente ( A, B, C ) e, a seconda degli stati di queste, prende la decisione. I principali metodi di analisi delle caratteristiche di stato sono i seguenti:

• Tabella di associazione. Le tabella associa tutte le possibili combinazioni delle caratteristiche di stato a un'azione Ad esempio, se A è "nuvoloso", B è "non sta piovendo" e C è "strada bagnata", l'azione associata è "porta l'ombrello con te". La tabella di associazione ha l'handicap di essere molto complessa da preparare. La tabella deve prevedere tutte le possibili combinazioni, in caso contrario l'algoritmo potrebbe non essere in grado di valutare la situazione ed entrare in uno stato di impasse.
• Funzione pesata. La funzione pesata consente di analizzare ogni singola caratteristica senza metterla in relazione con le altre. Ad ogni stato della caratteristica viene associato un peso per calcolare il valore della caratteristica stessa. I valori di tutte le caratteristiche sono, infine, sommati per determinare il valore finale per prendere la decisione. Ad esempio, se A è "nuvoloso" allora V_a=1, se B è "non sta piovendo" allora V_b=-1, se C è "strada bagnata" allora V_c=1. La somma dei valori delle singole caratteristiche di stato ( V = V_a+V_b+V_c = 1 ) consente di prendere una decisione sommaria. Ad esempio, se V>0 allora "porta con te l'ombrello". Pur non essendo completa, la funzione pesata consente di valutare una situazione considerando ogni singola caratteristica come indipendente dalle altre. Non è detto, però, che questo consenta sempre di valutare con efficacia una situazione.