Теория конечных автоматов

Теория автоматов лежит в основе теории построения компиляторов. Конечный автомат - одно из основных понятий. Под автоматом подразумевается не реально существующее техническое устройство, хотя такое устройство может быть построено, а некоторая математическая модель, свойства и поведение которой можно иммитировать с помощью программы на вычислительной машине. Конечный автомат является простейшей из моделей теории автоматов и как правило служит управляющим устройством для всех остальных видов автоматов. Конечный автомат обладает рядом свойств:

· конечный автомат может решать ряд легких задач компиляции. Лексический блок почти всегда строится на основе конечного автомата.

· работа конечного автомата отличается высоким быстродействием.

· моделирование конечного автомата требует фиксированного объема памяти, что упрощает управление памятью.

· существует ряд теорем и алгоритмов, позволяющих конструировать и упрощать конечные автоматы.

В литературе существует несколько отличных определений конечного автомата. Однако, общим в них является то, что конечный автомат моделирует вычислительное устройство с фиксированным объемом памяти, которое читает последовательности входных символов, принадлежащие некоторому входному множеству. Принципиальные различия в определениях связаны с тем, что автомат делает на выходе. Выходом автомата может быть указание на то « допустима » или нет данная входная цепочка. « Допустимой » называется правильно построенная или синтаксически правильная цепочка. Например, цепочка, которая должна изображать числовую константу, считается построенной неправильно, если она содержит две десятичные точки.

Определение: Конечный автомат - это формальная система, которая задается с помощью следующих объектов :

· конечным множеством входных символов;

· конечным множеством состояний;

· функцией переходов, которая каждой паре (текущее состояние, входной символ) ставит в соответствие новое состояние;

· начальным состоянием;

· подмножеством состояний, выделенных в качестве допускающих или заключительных.

Пример. Разберем работу контроллера, проверяющего четно или нечетно число единиц в произвольной цепочке, состоящей из нулей и единиц. Допустим, что соответствующий конечный автомат должен « допускать» все цепочки, содержащие нечетное число единиц и « отвергать » цепочки с четным их числом. Назовем этот автомат « контроллером четности ». Считаем, что символы, отличные от 0 и 1 нельзя подавать на вход автомата. Итак, входной алфавит контроллера есть множество {0, 1} . Считаем, что в конкретный момент времени конечный автомат имеет дело лишь с одним входным символом, а информацию о предыдущих символах входной цепочки сохраняет с помощью конечного множества состояний. В качестве множества состояний будем рассматривать множество { чет, нечет }, одно из этих состояний должно быть выбрано в качестве начального. Пусть им будет состояние {чет}, поскольку на первом шаге число прочитанных единиц равно нулю, а нуль есть четное число. При чтении очередного входного символа состояние автомата либо меняется, либо сохраняется прежним причем новое его состояние зависит от входного символа и текущего состояния. Такое изменение состояния называется переходом.

Работа автомата может описываться математически функцией переходов вида d(Sтек., x) = Sнов. Иначе это можно записать следующим образом:

d (чет., 0) = чет. d (чет., 1) = нечет.

d (нечет., 0) = нечет. d (нечет., 1) = чет.

Контроллер имеет единственное допускающее состояние НЕЧЕТ, а ЧЕТ есть « отвергающее » состояние. Отразим последовательность переходов автомата при подаче на его вход цепочки 1101.

ЧЕТ ® НЕЧЕТ ® ЧЕТ® ЧЕТ® НЕЧЕТ

Таблица переходов такого автомата имеет вид:

Определение. Конечный автомат - это формальная система

S = { A, Q, d, l,V },

объекты которой следующие:

* A - конечное множество входных символов (множество

терминалов);

* Q - конечное множество внутренних состояний автомата

(множество нетерминалов);

* V - конечное множество выходных символов (выходной алфавит);

* d - функция переходов, для которой характерно A ´ Q ® Q;

* l - функция выходов, определяющая отображение вида.

В статье рассмотрены простые конечные автоматы и их реализация на C++ с помощью switch-конструкций, таблиц времени исполнения и библиотеки Boost Statechart .

Введение

Грубо говоря, конечный автомат (Finite State Machine), глазами пользователя – это черный ящик, в который можно что-то передать и что-то оттуда получить. Это очень удобная абстракция, которая позволяет скрыть сложный алгоритм, кроме того конечные автоматы очень эффективны.

Конечные автоматы изображают в виде диаграмм состоящих из состояний и переходов. Поясню на простом примере:

Как вы наверное догадались – это диаграмма состояний лампочки. Начальное состояние обозначается черным кружком, переходы стрелками, некоторые стрелки подписаны – это события после которых автомат переходит в другое состояние. Итак, сразу из начального состояния, мы попадаем в состояние Light Off – лампа не горит. Если нажать кнопку, то автомат изменит свое состояние и перейдет по стрелке помеченной Push Button , в состояние Light On – лампа горит. Перейти из этого состояния можно опять же по стрелке, после нажатия кнопки, в состояние Light Off .

Также широко используются таблицы переходов:

Практическое применение автоматов

Конечные автоматы широко используются в программировании. Например очень удобно представить работу устройства в виде автомата. Это сделает код проще и позволит легко с ним экспериментировать и поддерживать.

Также конечные автоматы применяют для написания всевозможных парсеров и анализаторов текста, с помощью них можно эффективно проводить поиск подстрок, регулярные выражения тоже транслируются в конечный автомат.

Для примера мы реализуем автомат для подсчета чисел и слов в тексте. Для начала договоримся, что числом будет считаться последовательность цифр от 0 до 9 произвольной длины, окруженная пробельными символами (пробел, табуляция, перевод строки). Словом будет считаться последовательность произвольной длины состоящая из букв и также окруженная пробельными символами.

Рассмотрим диаграмму:

Из начального состояния мы попадаем в состояние Start . Проверяем текущий символ, и если он является буквой, то переходим в состояние Word по стрелке помеченной как Letter . Это состояние предполагает, что в данный момент мы рассматриваем слово, анализ дальнейших символов, либо подтвердит данное предположение, либо опровергнет. Итак, рассматриваем следующий символ, если он является буквой, то состояние не изменяется (обратите внимание на круговую стрелку помеченную как Letter ). Если символ не является буквой, а соответствует пробельному символу, то это означает, что предположение было верным и мы обнаружили слово (делаем переход по стрелке Space в состояние Start ). Если символ не является, ни буквой, ни пробелом, значит мы ошиблись в предположении и последовательность которую мы рассматриваем, не является словом (переходим по стрелке Unknown в состояние Skip ).

В состоянии Skip мы находимся до тех пор, пока не будет встречен пробельный символ. После того как пробел был обнаружен мы переходим по стрелке Space в состояние Start . Это нужно, чтобы полностью пропустить строку не соответствующую нашему шаблону поиска.

После перехода в состояние Start , поиск цикл повторяется с начала. Ветвь с распознаванием чисел аналогична ветви распознавания слов.

Автомат с использованием switch-инструкций

Первое – возможные состояния:

После чего мы итерируем по строке подсовывая автомату текущий символ. Сам автомат представляет собой инструкцию switch сначала выполняющей переход в секцию текущего состояния. Внутри секции есть конструкция if-else, которая в зависимости от события (пришедшего символа) изменяет текущее состояние:

Здесь смотрим на диаграмму – текущее состояние Number , событие Space (встречен пробельный символ), а значит найдено число:

Итог:

Высокая эффективность

Простота реализации для простых алгоритмов

— Тяжело поддерживать

Интерпретация времени выполнения

Идея данного подхода проста – надо создать таблицу переходов, заполнить ее, и потом, при наступлении события, найди в таблице следующее состояние и сделать переход:

Заполнение таблицы:

Получилось довольно наглядно. Платой за наглядность будет более медленная работа автомата, что впрочем, часто не имеет значения.

Чтобы автомат, при наступлении некоторых событий, мог оповестить некоторый код, можно добавить в структуру с информацией о переходе (Transition ) указатель на функцию (Action ), которая будет вызываться:

Итог:

Гибкость и наглядность

Проще поддерживать

— Меньшая производительность по сравнению с switch-блоками

Интерпретация времени исполнения. Оптимизация по скорости

Можно ли объединить наглядность со скоростью? Сделать автомат настолько же эффективным, как автомат на switch-блоках вряд ли удастся, но сократить разрыв можно. Для этого надо из таблицы, построить матрицу, такую, чтобы для получения информации о переходе не выполнять поиск, а сделать выборку по номеру состояния и события:

Достигается результат, за счет расхода памяти.

Итог:

Гибкость, наглядность

Эффективен

— Расход памяти (скорее всего несущественно)

Boost Statechart

Мы обсудили несколько способов самостоятельной реализации конечного автомата. Для разнообразия предлагаю рассмотреть библиотеку для построения автоматов из Boost. Данная библиотека очень мощная, предлагаемые возможности позволяют построить очень сложные конечные автоматы. Мы же рассмотрим ее довольно бегло.

Итак, сначала определим события:

Саму машину (обратите внимание, что второй параметр шаблона – начальное состояние):

И собственно сами состояния. Внутри состояний требуется определить тип описывающий переходы (reactions ), а если переходов несколько, то перечислить их в списке типов boost::mpl::list . Второй параметр шаблона simple_state – тип описывающий машину. Переходы описываются параметрами шаблона transition, парой Событие — Следующее состояние :

Машина построена, осталось только инициализировать ее и можно использовать:

Итог:

Гибкость, расширяемость

— Эффективность

Быстродействие

Я написал тестовую программу для проверки быстродействия построенных автоматов. Через автоматы я прогнал текст размером ~17 Мб. Вот результаты прогона:

Loading text Text length: 17605548 bytes 0.19 s Running BoostMachine Words: 998002, numbers: 6816 0.73 s Running DynamicMachine Words: 998002, numbers: 6816 0.56 s Running FastDynamicMachine Words: 998002, numbers: 6816 0.29 s Running SimpleMachine Words: 998002, numbers: 6816 0.20 s

Что осталось не рассмотренным

Неохваченными остались еще несколько реализаций конечных автоматов (рекомендую http://www.rsdn.ru/article/alg/Static_Finite_State_Machine.xml и http://www.rsdn.ru/article/alg/FiniteStateMachine.xml), генераторы строящие автоматы из описаний, библиотека Meta State Machine из Boost версии 1.44.0, а также формальные описания конечных автоматов. Со всем перечисленным любопытный читатель может ознакомиться самостоятельно.

Конечный автомат - это некоторая абстрактная модель, содержащая конечное число состояний чего-либо. Используется для представления и управления потоком выполнения каких-либо команд. Конечный автомат идеально подходит для реализации искусственного интеллекта в играх, получая аккуратное решение без написания громоздкого и сложного кода. В данной статье мы рассмотрим теорию, а также узнаем, как использовать простой и основанный на стеке конечный автомат.

Мы уже публиковали серию статей по написанию искусственного интеллекта при помощи конечного автомата. Если вы еще не читали эту серию, то можете сделать это сейчас:

Что такое конечный автомат?

Конечный автомат (или попросту FSM - Finite-state machine) это модель вычислений, основанная на гипотетической машине состояний. В один момент времени только одно состояние может быть активным. Следовательно, для выполнения каких-либо действий машина должна менять свое состояние.

Конечные автоматы обычно используются для организации и представления потока выполнения чего-либо. Это особенно полезно при реализации ИИ в играх. Например, для написания «мозга» врага: каждое состояние представляет собой какое-то действие (напасть, уклониться и т. д.).

Конечный автомат можно представить в виде графа, вершины которого являются состояниями, а ребра - переходы между ними. Каждое ребро имеет метку, информирующую о том, когда должен произойти переход. Например, на изображении выше видно, что автомат сменит состояние «wander» на состояние «attack» при условии, что игрок находится рядом.

Планирование состояний и их переходов

Реализация конечного автомата начинается с выявления его состояний и переходов между ними. Представьте себе конечный автомат, описывающий действия муравья, несущего листья в муравейник:

Отправной точкой является состояние «find leaf», которое остается активным до тех пор, пока муравей не найдет лист. Когда это произойдет, то состояние сменится на «go home». Это же состояние останется активным, пока наш муравей не доберется до муравейника. После этого состояние вновь меняется на «find leaf».

Если состояние «find leaf» активно, но курсор мыши находится рядом с муравьем, то состояние меняется на «run away». Как только муравей будет в достаточно безопасном расстоянии от курсора мыши, состояние вновь сменится на «find leaf».

Обратите внимание на то, что при направлении домой или из дома муравей не будет бояться курсора мыши. Почему? А потому что нет соответствующего перехода.

Реализация простого конечного автомата

Конечный автомат можно реализовать при помощи одного класса. Назовем его FSM. Идея состоит в том, чтобы реализовать каждое состояние как метод или функцию. Также будем использовать свойство activeState для определения активного состояния.

Public class FSM { private var activeState:Function; // указатель на активное состояние автомата public function FSM() { } public function setState(state:Function) :void { activeState = state; } public function update() :void { if (activeState != null) { activeState(); } } }

Всякое состояние есть функция. Причем такая, что она будет вызываться при каждом обновлении кадра игры. Как уже говорилось, в activeState будет храниться указатель на функцию активного состояния.

Метод update() класса FSM должен вызываться каждый кадр игры. А он, в свою очередь, будет вызывать функцию того состояния, которое в данный момент является активным.

Метод setState() будет задавать новое активное состояние. Более того, каждая функция, определяющая какое-то состояние автомата, не обязательно должна принадлежать классу FSM - это делает наш класс более универсальным.

Использование конечного автомата

Давайте реализуем ИИ муравья. Выше мы уже показывали набор его состояний и переходов между ними. Проиллюстрируем их еще раз, но в этот раз сосредоточимся на коде.

Наш муравей представлен классом Ant , в котором есть поле brain . Это как раз экземпляр класса FSM .

Public class Ant { public var position:Vector3D; public var velocity:Vector3D; public var brain:FSM; public function Ant(posX:Number, posY:Number) { position = new Vector3D(posX, posY); velocity = new Vector3D(-1, -1); brain = new FSM(); // Начинаем с поиска листка. brain.setState(findLeaf); } /** * Состояние "findLeaf". * Заставляет муравья искать листья. */ public function findLeaf() :void { } /** * Состояние "goHome". * Заставляет муравья идти в муравейник. */ public function goHome() :void { } /** * Состояние "runAway". * Заставляет муравья убегать от курсора мыши. */ public function runAway() :void { } public function update():void { // Обновление конечного автомата. Эта функция будет вызывать // функцию активного состояния: findLeaf(), goHome() или runAway(). brain.update(); // Применение скорости для движения муравья. moveBasedOnVelocity(); } (...) }

Класс Ant также содержит свойства velocity и position . Эти переменные будут использоваться для расчета движения с помощью метода Эйлера . Функция update() вызывается при каждом обновлении кадра игры.

Ниже приводится реализация каждого из методов, начиная с findLeaf() - состояния, ответственного за поиск листьев.

Public function findLeaf() :void { // Перемещает муравья к листу. velocity = new Vector3D(Game.instance.leaf.x - position.x, Game.instance.leaf.y - position.y); if (distance(Game.instance.leaf, this) <= 10) { // Муравей только что подобрал листок, время // возвращаться домой! brain.setState(goHome); } if (distance(Game.mouse, this) <= MOUSE_THREAT_RADIUS) { // Курсор мыши находится рядом. Бежим! // Меняем состояние автомата на runAway() brain.setState(runAway); } }

Состояние goHome() - используется для того, чтобы муравей отправился домой.

Public function goHome() :void { // Перемещает муравья к дому velocity = new Vector3D(Game.instance.home.x - position.x, Game.instance.home.y - position.y); if (distance(Game.instance.home, this) <= 10) { // Муравей уже дома. Пора искать новый лист. brain.setState(findLeaf); } }

И, наконец, состояние runAway() - используется при уворачивании от курсора мыши.

Public function runAway() :void { // Перемещает муравья подальше от курсора velocity = new Vector3D(position.x - Game.mouse.x, position.y - Game.mouse.y); // Курсор все еще рядом? if (distance(Game.mouse, this) > MOUSE_THREAT_RADIUS) { // Нет, уже далеко. Пора возвращаться к поискам листочек. brain.setState(findLeaf); } }

Улучшение FSM: автомат, основанный на стеке

Представьте себе, что муравью на пути домой также нужно убегать от курсора мыши. Вот так будут выглядеть состояния FSM:

Кажется, что изменение тривиальное. Нет, такое изменение создает нам проблему. Представьте, что текущее состояние это «run away». Если курсор мыши отдаляется от муравья, что он должен делать: идти домой или искать лист?

Решением такой проблемы является конечный автомат, основанный на стеке. В отличие от простого FSM, который мы реализовали выше, данный вид FSM использует стек для управления состояниями. В верхней части стека находится активное состояние, а переходы возникают при добавлении/удалении состояний из стека.

А вот и наглядная демонстрация работы конечного автомата, основанного на стеке:

Реализация FSM, основанного на стеке

Такой конечный автомат может быть реализован так же, как и простой. Отличием будет использование массива указателей на необходимые состояния. Свойство activeState нам уже не понадобится, т.к. вершина стека уже будет указывать на активное состояние.

Public class StackFSM { private var stack:Array; public function StackFSM() { this.stack = new Array(); } public function update() :void { var currentStateFunction:Function = getCurrentState(); if (currentStateFunction != null) { currentStateFunction(); } } public function popState() :Function { return stack.pop(); } public function pushState(state:Function) :void { if (getCurrentState() != state) { stack.push(state); } } public function getCurrentState() :Function { return stack.length > 0 ? stack : null; } }

Обратите внимание, что метод setState() был заменен на pushState() (добавление нового состояния в вершину стека) и popState() (удаление состояния на вершине стека).

Использование FSM, основанного на стеке

Важно отметить, что при использовании конечного автомата на основе стека каждое состояние несет ответственность за свое удаление из стека при отсутствии необходимости в нем. Например, состояние attack() само должно удалять себя из стека в том случае, если враг был уже уничтожен.

Public class Ant { (...) public var brain:StackFSM; public function Ant(posX:Number, posY:Number) { (...) brain = new StackFSM(); // Начинаем с поиска листка brain.pushState(findLeaf); (...) } /** * Состояние "findLeaf". * Заставляет муравья искать листья. */ public function findLeaf() :void { // Перемещает муравья к листу. velocity = new Vector3D(Game.instance.leaf.x - position.x, Game.instance.leaf.y - position.y); if (distance(Game.instance.leaf, this) <= 10) { //Муравей только что подобрал листок, время // возвращаться домой! brain.popState(); // removes "findLeaf" from the stack. brain.pushState(goHome); // push "goHome" state, making it the active state. } if (distance(Game.mouse, this) <= MOUSE_THREAT_RADIUS) { // Курсор мыши рядом. Надо бежать! // Состояние "runAway" добавляется перед "findLeaf", что означает, // что состояние "findLeaf" вновь будет активным при завершении состояния "runAway". brain.pushState(runAway); } } /** * Состояние "goHome". * Заставляет муравья идти в муравейник. */ public function goHome() :void { // Перемещает муравья к дому velocity = new Vector3D(Game.instance.home.x - position.x, Game.instance.home.y - position.y); if (distance(Game.instance.home, this) <= 10) { // Муравей уже дома. Пора искать новый лист. brain.popState(); // removes "goHome" from the stack. brain.pushState(findLeaf); // push "findLeaf" state, making it the active state } if (distance(Game.mouse, this) <= MOUSE_THREAT_RADIUS) { // Курсор мыши рядом. Надо бежать! // Состояние "runAway" добавляется перед "goHome", что означает, // что состояние "goHome" вновь будет активным при завершении состояния "runAway". brain.pushState(runAway); } } /** * Состояние "runAway". * Заставляет муравья убегать от курсора мыши. */ public function runAway() :void { // Перемещает муравья подальше от курсора velocity = new Vector3D(position.x - Game.mouse.x, position.y - Game.mouse.y); // Курсор все еще рядом? if (distance(Game.mouse, this) > MOUSE_THREAT_RADIUS) { // Нет, уже далеко. Пора возвращаться к поискам листочков. brain.popState(); } } (...) }

Вывод

Конечные автоматы, безусловно, полезны для реализации логики искусственного интеллекта в играх. Они могут быть легко представлены в виде графа, что позволяет разработчику увидеть все возможные варианты.

Реализация конечного автомата с функциями-состояниями является простым, но в то же время мощным методом. Даже более сложные переплетения состояний могут быть реализованы при помощи FSM.

Теория автоматов

Определение автомата и его разновидности. Таблицы и графы переходов и выходов. Подавтоматы. Теорема о приведенном автомате

Операции с автоматами

Преобразование автомата Мили в автомат Мура и автомата Мура в автомат Мили. Эквивалентность автоматов. Различимость состояний автоматов. Минимизация автоматов. Синтез автоматов. Распознающие автоматы

Автомат - система механизмов, устройств, в которой полностью автоматизированы процессы получения, преобразования, передачи энергии, материалов, информации Термин "автомат" используется в двух аспектах:

1) техническом,

2) математическом.

При математическом подходе под автоматом понимается математическая модель технического устройства, у которого должны быть входы, внутренние состояния и выходы. Относительно деталей структуры устройства сведений не должно быть.

При техническом подходе под автоматом понимается вполне реальное устройство, например, телефонный автомат, торговый автомат и т. д. В данном случае, естественно, известными являются детали внутреннего строения устройства.

Частным и важным случаем автомата выступает цифровой автомат (ЦА), в котором полностью автоматизированы процессы приема, преобразования, хранения и выдачи цифровой информации.

С точки зрения сигналов ЦА полезно определить как систему, которая может принимать входные сигналы, под их воздействием переходить из одного состояния в другое, сохранять его до прихода следующего входного сигнала, выдавать выходные сигналы.

ЦА считается конечным, если конечны множества входных сигналов X, состояний S и выходных сигналов Y. Конечный автомат можно поставить в соответствие такому устройству, как компьютер. Компьютер перерабатывает поступающие входные данные в выходные данные (результат), но этот результат соответствует не только входным данным, но и текущему состоянию компьютера, т.е. тем данным, которые хранятся в памяти компьютера, например, результаты предыдущих вычислений, программы вычислений.

Работа ЦА осуществляется в автоматном времени, определяемом числом периодов поступления входных сигналов.

Абстрактным автоматом называют математическую модель дискретного устройства, имеющего один входной канал, куда поступают последовательности символов какого-либо языка, один выходной канал, с которого снимают последовательности символов какого-либо другого языка и находящегося в каждый из моментов дискретного времени в каком-либо состоянии. Графически абстрактный автомат представлен рис.

Слова входного языка можно представить символами множества X={x 1 ,x 2 ,...x n }, который называют входным алфавитом , а слова выходного языка - символами множества Y={y 1 ,y 2 ,...y p }, который называют выходным алфавитом . Множество состояний автомата S={s 1 ,s 2 ,...s m } называют алфавитом состояний .

Понятие состояние автомата используется для описания систем, выходные сигналы которых зависят не только от входных сигналов в данный момент времени, но и от некоторой предыстории, т.е. сигналов, которые поступали на входы системы ранее. Следовательно, цифровые автоматы относятся к последовательностным схемам, которые, как уже отмечалось, обладают памятью. Понятие состояние автомата соответствует некоторой памяти о прошлом, поэтому ввод этого понятия позволяет устранить время как явную переменную и выразить выходные сигналы как функцию состояний и входных сигналов.

Работу абстрактного автомата следует рассматривать применительно к конкретным интервалам времени, т.к. каждому интервалу дискретности t будет соответствовать свой выходной сигнал y(t). Следовательно, функционирование автомата рассматривается через дискретные интервалы времени конечной продолжительности. В абстрактной теории цифровых автоматов считается, что входные сигналы воздействуют на синхронный автомат в момент начала каждого i -того интервала (кванта) времени, выделенного соответствующим синхроимпульсом (тактом), а изменение внутренних состояний автомата происходит в интервалы времени между смежными синхроимпульсами, когда нет воздействия входных сигналов.

Понятие «состояние» используют для того, чтобы установить функциональную зависимость генерируемых автоматом символов и/или слов выходного языка от символов и/или слов входного языка при реализации автоматом заданного алгоритма. Для каждого состояния автомата sÎS и для каждого символа xÎX в момент дискретного времени [t] на выходе устройства генерируется символ yÎY. Эту зависимость определяет функция выходов автомата j. Для каждого текущего состояния автомата sÎS и для каждого символа xÎX в момент дискретного времени [t] автомат переходит в очередное состояние sÎS. Эту зависимость определяет функция переходов автомата y. Функционирование автомата состоит в порождении двух последовательностей: последовательности очередных состояний автомата (s 1[ s 2 s 3 ...) и последовательности выходных символов (y 1 y 2 y 3 ...), которые для последовательности символов (x 1 x 2 x 3 ...) разворачиваются в моменты дискретного времени t = 1,2,3,.... В прямоугольных скобках указывают моменты дискретного времени, которые называют иначе тактами, в круглых скобках - последовательности символов алфавитов X, Y и S.

Итак, математическая модель конечного автомата есть трехосновная алгебра, носителями которой являются три множества X, Y и S, а операциями - две функции j и y.

Теория автоматов представляет собой раздел дискретной математики, изучающий модели преобразователей дискретной информации. Такими преобразователями являются как реальные устройства (компьютеры, живые организмы), так и воображаемые устройства (аксиоматические теории, математические машины). По сути конечный автомат можно охарактеризовать как устройство М , имеющее входной и выходной каналы при этом в каждый из дискретных моментов времени, называемых тактовыми моментами, оно находится в одном из конечных состояний.

По входному каналу в каждый момент времени t =1, 2, ... в устройство М поступают входные сигналы (из некоторого конечного множества сигналов). Задается закон изменения состояния к следующему моменту времени в зависимости от входного сигнала и состояния устройства в текущий момент времени. Выходной сигнал зависит от состояния и входного сигнала в текущий момент времени (рис. 1).

Конечный автомат является математической моделью реальных дискретных устройств по переработке информации.

Конечным автоматом называется система А= (X , Q , Y ,  ,  ), где X , Q , Y - произвольные непустые конечные множества, а  и   функции, из которых:

множество X ={a 1 , ..., a m } называется входным алфавитом , а его элементы - входными сигналами , их последовательности - входными словами ;

множество Q ={q 1 , ..., q n } называется множеством состояний автомата, а его элементы - состояниями ;

множество Y ={b 1 , ..., b p } называется выходным алфавитом , его элементы - выходными сигналами , их последовательности - выходными словами ;

функция  : X Q Q называется функцией переходов ;

функция  :X Q Y называется функцией выходов .

Таким образом,  (x , q )Q ,  (x , q )Y для x X , q Q .

С конечным автоматом ассоциируется воображаемое устройство, ко­торое работает следующим образом. Оно может находиться в состоянии из множества Q , воспринимать сигналы из множества X и выдавать сигналы из множества Y .

2. Способы задания конечного автомата

Существует несколько эквивалентных способов задания абстрактных автоматов, среди которых можно назвать три: табличный , геометрический и функциональный .

2.1.Табличное задание автомата

Из определения автомата следует, что его всегда можно задать табли­цей с двумя входами, содержащей т строк и п столбцов, где на пересечении столбца q и строки а стоят значения функций  (a i , q j ),  (a i , q j ).

2.2. Задание автомата диаграммой Мура

Другой способ задания конечного автомата - графический, то есть с помощью графа. Автомат изображается в виде помеченного ориентированного графа Г (Q , D ) с множеством вершин Q и множеством дуг D ={(q j ,  (a i , q j ))| q j Q , a i X }, при этом дуга (q j ,  (a i , q j )) помечается парой (a i ,  (a i , q j )). Таким образом, при этом способе состояния автомата изображают кружками, в которые вписывают символы состояний q j (j = 1, …, n ). Из каждого кружка проводится т стрелок (ориентированных ребер) взаимно-однозначно соответствующих символам входного алфавита X ={a 1 , ..., a m }. Стрелке, соответствующей букве a i X и выходящей из кружка q j Q , приписывается пара (a i ,  (a i , q j )), причем эта стрелка ведет в кружок, соответствующий  (a i , q j ).

Полученный рисунок называется графом автомата или, диаграммой Мура . Для не очень сложных автоматов этот способ более нагляден, чем табличный.