17 подписчиков

Конечный автомат Rust

5 мая 20245 мая 2024

7 мин

Оглавление

Способы реализации конечного автомата на Rust с ML
Пример реализации конечного автомата с тремя состояниями (S0, S1, S2) и двумя входными сигналами (A, B).
Объяснение кода

Для чего нужна данная статья? :
- научиться использовать определения переходов, используя детерминированные переходы в сложных условиях, закодированные непосредственно в сигнатурах перехода, используя ML.

Зачем Вам это уметь? :

- для моделирования систем с конечным числом состояний и переходов между этими состояниями.
- для решения задач, где необходимо управление поведением системы в зависимости от определенных условий или входных сигналов.
- реализовать логику переходов между состояниями.

// Definethe states and signals

enum State {

TextSegment,

InvalidSegment,

}
enum Signal {

RightBracket,

}
// Define the transitions using the procedural macro

fsm! {

transitions {

TextSegment on RightBracket => InvalidSegment,

InvalidSegment on RightBracket => TextSegment,

}

}
// Usage example

fn main() {

let mut machine = StateMachine::new(State::TextSegment);

// Trigger transitions based on signals

machine.trigger(Signal::RightBracket);

}

Способы реализации конечного автомата на Rust с ML

FSM с переходами, обученными с помощью ML

Описание: Использование машинного обучения для обучения функции переходов на основе данных. Вместо жестко заданных переходов модель (например, нейронная сеть или дерево решений) обучается предсказывать следующее состояние на основе текущего состояния и входного сигнала.
Реализация: Состояния и входные сигналы кодируются численно (например, с помощью one-hot encoding), затем модель обучается предсказывать следующее состояние. В Rust можно использовать библиотеки, такие как tch-rs (для нейронных сетей) или smartcore (для деревьев решений).
Применение: Подходит, когда логика переходов сложна или должна быть выведена из больших наборов данных.

FSM в контексте обучения с подкреплением

Описание: Интеграция FSM в систему обучения с подкреплением (RL), где состояния FSM представляют состояния окружающей среды. Агент RL обучается выбирать действия (входные сигналы для FSM), которые максимизируют награду, вызывая переходы между состояниями.
Реализация: FSM определяется как часть окружающей среды, а алгоритмы RL используются для обучения политики агента. В Rust можно использовать библиотеки для RL или реализовать алгоритмы самостоятельно.
Применение: Идеально для сценариев, таких как искусственный интеллект в играх, где агент должен выучить оптимальное поведение через взаимодействие с FSM.

Эволюция FSM с помощью генетических алгоритмов

Описание: Использование эволюционных алгоритмов, таких как генетические алгоритмы, для оптимизации таблицы переходов FSM под конкретную задачу.
Реализация: Таблица переходов представляется как генотип, определяется функция приспособленности на основе производительности FSM, а операции мутации и кроссовера применяются для эволюции более эффективных автоматов.
Применение: Полезно, когда оптимальные переходы неизвестны и должны быть найдены через оптимизацию, например, в проектировании автоматических контроллеров.

Вероятностный FSM с обученными вероятностямиОписание: Реализация вероятностного FSM, в котором переходы ассоциированы с вероятностями, обученными на данных с помощью ML.
Реализация: ML используется для оценки вероятностей переходов (например, через подсчет частот или более сложные методы). В Rust функция переходов может быть представлена как отображение в распределение вероятностей, а следующее состояние выбирается с учетом этих вероятностей.
Применение: Применимо в сценариях с неопределенностью или стохастическим поведением, таких как моделирование взаимодействий пользователей или обработка естественного языка.

FSM для поведения ИИ с условиями на основе ML

Описание: Использование FSM для моделирования поведения искусственного интеллекта (например, в играх или симуляциях), где ML применяется для обучения условий или параметров переходов между состояниями.
Реализация: Определяются состояния, такие как "ожидание", "атака" или "побег", а модели ML (например, классификаторы) используются для определения момента перехода на основе признаков окружающей среды.
Применение: Эффективно для адаптивных систем ИИ, которые должны динамически реагировать на изменения условий, например, в робототехнике или разработке игр.

Пример реализации конечного автомата с тремя состояниями (S0, S1, S2) и двумя входными сигналами (A, B).

Для начала добавим необходимые зависимости в файл Cargo.toml:

[dependencies]

tch = "0.7.0"

Ниже приведен полный код реализации:

use tch::{nn, Device, Tensor, Kind};

// Определение состояний автомата

#[derive(Debug, PartialEq)]

enum State {

S0,

S1,

S2,

}

// Определение входных сигналов

#[derive(Debug)]

enum Input {

}

// Структура нейронной сети

struct Net {

fc1: nn::Linear, // Первый слой

fc2: nn::Linear, // Второй слой

}

impl Net {

// Инициализация сети

fn new(vs: &nn::Path) -> Net {

// Входной слой: 5 нейронов (3 для состояния + 2 для входного сигнала), выходной: 10 нейронов

let fc1 = nn::linear(vs / "fc1", 5, 10, Default::default());

// Второй слой: 10 нейронов на входе, 3 на выходе (для предсказания состояния)

let fc2 = nn::linear(vs / "fc2", 10, 3, Default::default());

Net { fc1, fc2 }

}

// Прямой проход через сеть

fn forward(&self, xs: &Tensor) -> Tensor {

let xs = xs.apply(&self.fc1).relu(); // Первый слой с активацией ReLU

xs.apply(&self.fc2) // Второй слой без активации (для классификации)

}

// Подготовка обучающих данных

fn get_training_data() -> (Tensor, Tensor) {

let inputs = vec![

// S0, A -> S1

vec![1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0],

// S0, B -> S2

vec![1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0],

// S1, A -> S0

vec![0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0],

// S1, B -> S2

vec![0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0],

// S2, A -> S0

vec![0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0],

// S2, B -> S1

vec![0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0],

];

let targets = vec![

vec![0.0, 1.0, 0.0], // S1

vec![0.0, 0.0, 1.0], // S2

vec![1.0, 0.0, 0.0], // S0

vec![0.0, 0.0, 1.0], // S2

vec![1.0, 0.0, 0.0], // S0

vec![0.0, 1.0, 0.0], // S1

];

let inputs_tensor = Tensor::of_slice(&inputs).view([6, 5]); // 6 примеров, 5 входных значений

let targets_tensor = Tensor::of_slice(&targets).view([6, 3]); // 6 примеров, 3 выходных значения

(inputs_tensor, targets_tensor)

}

// Функция обучения сети

fn train(net: &Net, inputs: &Tensor, targets: &Tensor) {

let opt = nn::Adam::default().build(&net.fc1.vs, 0.01).unwrap(); // Оптимизатор Adam

for _ in 0..1000 { // 1000 эпох обучения

let output = net.forward(inputs);

let loss = output.cross_entropy_for_logits(targets); // Функция потерь

opt.backward_step(&loss); // Обратное распространение ошибки

}

// Преобразование состояния в one-hot вектор

fn state_to_one_hot(state: &State) -> Vec<f32> {

match state {

State::S0 => vec![1.0, 0.0, 0.0],

State::S1 => vec![0.0, 1.0, 0.0],

State::S2 => vec![0.0, 0.0, 1.0],

}

// Преобразование входного сигнала в one-hot вектор

fn input_to_one_hot(input: &Input) -> Vec<f32> {

match input {

Input::A => vec![1.0, 0.0],

Input::B => vec![0.0, 1.0],

}

// Предсказание следующего состояния

fn predict_next_state(net: &Net, current_state: &State, input: &Input) -> State {

let state_vec = state_to_one_hot(current_state);

let input_vec = input_to_one_hot(input);

let mut input_tensor = Tensor::of_slice(&[state_vec, input_vec].concat()).view([1, 5]);

let output = net.forward(&input_tensor);

let predicted = output.argmax(1, false); // Выбираем индекс с максимальным значением

match predicted.int64_value(&[0]) {

0 => State::S0,

1 => State::S1,

2 => State::S2,

_ => panic!("Недопустимое состояние"),

}

// Главная функция

fn main() {

// Инициализация переменных и модели

let vs = nn::VarStore::new(Device::Cpu); // Хранилище переменных на CPU

let net = Net::new(&vs.root());

let (inputs, targets) = get_training_data();

// Обучение модели

train(&net, &inputs, &targets);

// Тестирование автомата на последовательности входных сигналов

let mut current_state = State::S0;

let inputs_sequence = vec![Input::A, Input::B, Input::A, Input::B];

for input in inputs_sequence {

let next_state = predict_next_state(&net, &current_state, &input);

println!(

"Текущее состояние: {:?}, Вход: {:?}, Следующее состояние: {:?}",

current_state, input, next_state

);

current_state = next_state;

}

Объяснение кода

1. Подготовка данных

Состояния (S0, S1, S2) и входные сигналы (A, B) кодируются в one-hot векторы:S0 → [1, 0, 0], S1 → [0, 1, 0], S2 → [0, 0, 1]
A → [1, 0], B → [0, 1]
Входные данные для нейронной сети — это конкатенация векторов состояния и входного сигнала (размерность 5).
Целевые данные — one-hot векторы следующего состояния (размерность 3).

2. Нейронная сеть

Модель состоит из двух полносвязных слоев:Первый слой: 5 входов (3 состояния + 2 входных сигнала) → 10 нейронов, активация ReLU.
Второй слой: 10 нейронов → 3 выхода (вероятности для S0, S1, S2).
Используется функция forward для прямого прохода через сеть.

3. Обучение

Данные для обучения подготовлены в функции get_training_data.
Обучение проводится с использованием оптимизатора Adam и функции потерь CrossEntropy на протяжении 1000 эпох.

4. Интеграция с конечным автоматом

Функция predict_next_state преобразует текущее состояние и входной сигнал в one-hot векторы, пропускает их через сеть и возвращает предсказанное состояние.