JPH0319030A - プロダクションシステム及びその推論方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ この発明は、プロダクションシステムに関し、さらに詳
しくは、重複した処理を回避し、高速かつ高効率に推論
を行うことが出来るプロダクションシステムに関する。

［従来の技術］ 従来のプロダクションシステムの一例を第８図に示す。

このプロダクションシステム５１は、ファクトの集合か
らなるワーキングメモリ５２と、ルールの集合からなる
ルールベース５３と、前記ファクトをもとに前記ルール
を適用して推論する推論機構５４と、入出力のためのイ
ンターフェース５５とを備えている。

ワーキングメモリ５２におけるファクトは第９図に示す
ような構造をもっている。すなわち、１つのファクトに
は１つのファクト名が有り、１つのファクトは１以上の
属性をもっている。１つの属性には１つの属性名が有り
、１つの属性は１つの属性値をもっている。このような
ファクトはインターフェース５５を介してワーキングメ
モリ５２に入力されるが、属性値が確定しない時点で入
力されるファクトの属性値には仮の初期値が設定される
。第９図に示す図表において属性値が「０」以外の数値
のものは確定した値であり、「Ｏ」のものは仮の値とし
て「０」が設定されているものである。

ルールベース５３におけるルールは第１０図に示すよう
な構造をもっている。すなわち、１つのルールには１つ
のルール名が有り、１つのルールはＩＦで導かれた条件
部とＴＨＥＮで導かれた結論部をもっている。条件部に
も結論部にも１以上の文を記述できる。文は属性名と演
算子と値とからなっている。条件部に記述された複数の
文はＡＮＤ条件となる。

推論機構５４は第１１図に示すフローチャートのように
作動する。すなわち、ワーキングメモリ５２から１つの
ファクトの属性値を読み出して（Ｓｌ）、そのファクト
の属性値に一致するような条件部を持つルールをルール
ベース５３から取り出す（Ｓ２）。そのルールの条件部
の判断に他のファクトの属性値が必要なら更にワーキン
グメモリ５２から読み出すが、もしワーキングメモリ５
２に無ければインターフェース５５を介して外部に入力
を要求する（Ｓ３）。１つのルールの条件部の文が全て
真になれば（Ｓ４）、そのルールの結論部をワーキング
メモリ５２に追加する（Ｓ５）。このようなサイクルを
繰り返し行って、条件部の文の全てが真となるルールが
一つも存在しなくなれば、作動を終了する（Ｓ４）。こ
の時、推論の結果がワーキングメモリ５２に得られてい
る。

以上のようなプロダクションシステムの高速化のための
技術としては、情報処理学会誌［情報処理Ｊ　Ｖ　ｏ　
Ｉ　、　２９．　Ｎｏ５　（Ｍａｙ　１９８８）第４６
７頁〜第４７７頁に開示されている条件部の文が全て真
となるルールの取り出しのアルゴリズムの改良等の手法
が知られている。

他方、複数のデータの入力を必要とするプログラムがあ
るときに、一部のデータだけが与えられると、その一部
のデータだけで処理できるプログラムの部分を先に処理
し、残りの部分を新たなプログラムとし、他の部分のデ
ータが与えられると前記新たなプログラムを用いて処理
を行う部分計算の理論が知られている。固定した値のデ
ータを与えて新プログラムを作成し、可変の値のデータ
は値が変化するごとに新プログラムに与えることを行え
ば、重複した計算を避けることが出来る。

実際にはこのような部分計算は従来はプログラマにより
なされているが、これをコンピュータで行わせるための
研究がｂｉｔ誌の臨時増刊［新しい時代のソフトウェア
Ｊ　（１９８４）第８１頁〜第９１頁に開示されている
。

［発明が解決しようとする課題］ 上記従来のプロダクションシステム５１において、一部
のファクトの属性値はたびたび変更されるが、他のファ
クトの属性値は常に一定であるという場合がありうるが
、推論機構５４はファクトの属性値と一致するルールが
あればそれらを全て用いて推論を行うから、一部のファ
クトの属性値を変更ごとに、変更しないファクトの属性
値と一致するルールも用いて推論を行うことになる。

つまり、一部のファクトの属性値を変更するたびに同じ
処理が重複して繰り返されることになり、これは無駄で
ある。

そこで、この発明の発明者は、重複計算を避けることを
目指した部分計算の理論に着目し、これをプロダクショ
ンシステムに適用すれば上記のような無駄を防止できる
と考え、鋭意研究を重ねた結果、この発明を完成するに
至った。

従って、この発明の目的は、部分計算機能を具備した高
速、高効率のプロダクションシステム及びその推論方法
を提供することにある。

［課題を解決するための手段］ この発明のプロダクションシステムは、ファクトの集合
からなるワーキングメモリと、ルールの集合からなるル
ールベースと、前記ファクトをもとに前記ルールを適用
して推論する推論機構とを備えてなるプロダクションシ
ステムにおいて、ワーキングメモリのファクトの属性値
が固定のものと可変のものとを判別する固定可変判別手
段と、その固定可変判別手段で固定と判別されたファク
トの属性値をもとにルールベースのルールを適用してル
ールの条件部のうち真となった部分を消去して残りの部
分でもとのルールの少なくとも条件部を置換する部分計
算機構とを具備してなることを構成上の特徴とするもの
である。

また、ヤの観点では、この発明のプロダクシジ、Ｊ ンシステムは、ファクトの集合からなるワーキングメモ
リと、ルールの集合からなるルールベースと、前記ファ
クトをもとに推論する前記ルールベースに専用の推論機
構を前記ルールを適用して前記ルールベースから作成す
るルールコンパイラとを備えてなるプロダクションシス
テムにおいて、ワーキングメモリのファクトの属性値が
固定のものと可変のものとを判別する固定可変判別手段
と、その固定可変判別手段で固定と判別されたファクト
の属性値をもとに前記推論機構を部分計算して新推論機
構を作成する部分計算機構とを更に具備してなることを
構成上の特徴とするものである。

［作用］ この発明のプロダクションシステムでは、固定可変判別
手段がワーキングメモリからファクトの属性値が固定の
ものを抽出して部分計算機構に渡す。部分計算機構は渡
されたファクトの属性値をもとにルールベースのルール
を部分計算してルールの条件部のうち真となった部分を
消去して残りの部分でもとのルールを置換する。

従って、もとのルールが消去された分だけ小さくなり、
結局のところ、ファクトの属性値が可変のものに関する
ルールだけになってしまう。そこで、それら可変の属性
値の変更があるごとに推論を行っても、重複した処理は
なく、高速かつ高効率となる。

また、他の観点では、固定可変判別手段がワーキングメ
モリからファクトの属性値が固定のものを抽出して部分
計算機構に渡す。部分計算機構は渡されたファクトの属
性値をもとに専用推論機構を部分計算して新たな専用推
論機構を作成する。

従って、新しい専用推論機構はファクトの属性値が可変
のものに関する部分だけになってしまうから、ファクト
の属性値が固定のものについての重複した推論はなくな
り、高速かつ高効率となる。

［実施例］ 以下、図に示す実施例によりこの発明を更に詳しく説明
する。なお、これによりこの発明が限定されるものでは
ない。

第１図に示すこの発明の一実施例のプロダクションシス
テム１は、ワーキングメモリ２と、ルールベース３と、
推論機構４と、インターフェース５とを備えると共に、
固定可変判別部６と、部分計算機構７とを更に具備して
なっている。

ワーキングメモリ２におけるファクトは第２図に示すよ
うな構造をもっている。すなわち、１つのファクトには
１つのファクト名が有り、１つのファクトは１以上の属
性をもっている。１つの属性には１つの属性名が有り、
１つの属性は１つの属性値をもっている。さらに、属性
値ごとに「固定」か「可変」かの固定可変情報が保持さ
れている。固定可変情報は操作者（例えばファクトの入
力者）の指定により与えられると共に、後述するように
、部分計算機構７によっても与えられる。

ファクトはインターフェース５を介してワーキングメモ
リ２に入力される。なお第２図に示す図表において属性
値がｒＯＪ以外の数値のものは確定した値であり、「０
」のものは仮の属性値としてｒＯＪが設定されているも
のである。

ルールベース３におけるルールは第３図または第４図に
示すような構造をもっている。すなわち、１つのルール
には１つのルール名が有り、１つのルールはＩＦで導か
れた条件部とＴＨＥＮで導かれた結論部をもっている。

条件部にも結論部にも１以上の文を記述できる。文は属
性名と演算子と値とからなっている。条件部に記述され
た複数の文はＡＮＤ条件となる。このような構造は第１
０図に示した従来のルールの構造と同一である。なお、
第３図はもともとのルールであり、第４図は後述する部
分計算機構７により置換された後の新しいルールである
。

推論機構４は基本的には従来と同様に作動する。

すなわち、第１１図に示すように、ワーキングメモリ２
にある１つのファクトの属性値を読み出して（Ｓｌ）、
そのファクトの属性値に照合するような条件部を持つル
ールをルールベース３から取り出す（Ｓ２）。そのルー
ルの条件部の判断に他のファクトの属性値が必要なら更
にワーキングメモリ２から読み出すが、もしワーキング
メモリ２に無ければインターフェイス５を介して外部に
入力を要求する（Ｓ３）。１つのルールの条件１部の文
が全て真になれば（Ｓ４）、そのルールの結論部をワー
キングメモリ２に追加する（Ｓ５）。このようなサイク
ルを繰り返し行って、条件部の文の全てが真となるルー
ルが一つも存在しなくなれば作動を終了する（Ｓ５）。

この時、推論の結果がワーキングメモリ２に得られるこ
とになる。

固定可変判別部６は、部分計算機構７の要求により第５
図に示すように作動する。すなわち、ワーキングメモリ
２に取り出すべきファクトの属性値があるか否かをチエ
ツクしくＤｌ）、あればそのファクトの属性値を読み出
して（Ｄ２）、そのファクトの属性値の固定可変情報を
調べる（Ｄ３）「固定」であればそのファクトの属性値
を部分計算機構７に渡す（Ｄ４）。「可変」であれば前
記ステップＤ１に戻る。前記ステップＤ１において、ワ
ーキングメモリ２に取り出すべきファクトの属性値がな
ければその旨を部分計算機構７に通知する（Ｄ５）。

部分計算機構７は、操作者の指示に応じて第６図（ａ）
（ｂ）に示すように作動する。すなわち、ファクトの属
性値が「固定」のものをワーキングメモリ２から取り出
すように固定可変判定部６に要求しくＰｌ）、「固定」
のファクトの属性値が有れば（Ｐ２）、それを固定可変
判定部６から受は取る（Ｐ３）。次に、そのファクトの
属性値に照合するルールをルールベース３から取り出し
くＰ４）、そのルールの条件部で真となる文を消去する
と共にそのルールの条件部で値が確定した文は、その値
を「固定」としてワーキングメモリ２に書き込んでから
、消去する（Ｐ５）。そして、消去できない残りの文が
あるか否かをチエツクしくＰ６）、あればその残りの文
からなる条件部と結論部とをもつ新ルールを作成し、こ
れをもとのルールと置換する（Ｐｌ）。一方、条件部の
文で残りがなければそのルールの結論部に進み、そのル
ールの結論部で値が確定した文は、その値を「固定」と
してワーキングメモリ２に書き込んでから、消去する（
Ｐ８）。そして、その残りの文からなる結論部をもつ新
ルールを作成し、これをもとのルールと置換する（Ｐ９
）。

次に、この部分計算機構７の作動を第２図に示すファク
トと第３図に示すルールとを用いて具体的に説明する。

まず、操作者の指示により部分計算機構７が作動を開始
し、固定可変判定部６にファクトの属性値が固定のもの
を要求する。

固定可変判定部６は第２図に示すファクトの中からファ
クト名Ａの属性名ａの属性値「１」を取り出し、これは
「固定」であるから、部分計算機構７に渡す。

部分計算機構７は第２図に示すルールの中からファクト
名Ａの属性名ａと一致する条件部をもつルール名Ｉを取
り出す。この条件部は２つの文からなるが、その第１の
文の演算子「＝」は「左辺と右辺が等しい」を表してお
り、この文は真である。従って、部分計算機構７はこの
文を消去する。

第２の文はファクト名Ａの属性名すを必要とするので、
固定可変判定部６に要求する。

そＮ固定可変判定部６は第２図に示すルールの中からフ
ァクト名Ａの属性名すの属性値「５」を取り出すが、こ
れも「固定」であるから、部分計算機構７に渡す。

ルール名■の第２文の演算子「→」は「左辺を右辺に代
入する」を表しており、部分計算機構７は、第２文を実
行できるようになるので、右辺の値を「固定」としてワ
ーキングメモリ２に書き込み、この第２文を消去する。

ルール名■の条件部が全て消去されたので、結論部に進
み、ここでの演算子「−」は「右辺を左辺に代入する」
を表しており、これも実行できるようになるので、左辺
の値であるファクト名Ｂの属性名Ｃの値を「固定」とし
てワーキングメモリ２に書き込み、この結論部を消去す
る。つまり、ルール名Ｉは全てが消去されたことになる
。

ファクト名Ｂの属性名Ｃの値が「固定」となったから、
固定可変判定部６は、ファクト名Ｂの属性名Ｃの値を部
分計算機構７に渡し、これにより部分計算機構７はルー
ル名■を取り出す。ルール部と結論部がいずれも消去さ
れる。つまり、ルール名■も全てが消去されたことにな
る。

ルール名■の結論部でファクト名Ｃの属性名ａの値が「
固定」となったから、固定可変判定部６は、ファクト名
Ｃの属性名ａの値を部分計算機構７に渡し、これにより
部分計算機構７はルール名■を取り出す。ルール名■で
はその条件部の第１文が真となるので消去されるが、第
２文、第３文は真か否か未確定なので消去されず、従っ
て、もとのルール名■の条件部の第２文と第３文と結論
部とからなる新ルールαが作成され、ルール名■と置換
されることになる。かくして、ルールベース３のルール
は、第４図に示す如きものとなる。

第３図と第４図とを比較すれば分かるように、極めてシ
ンプルなルールに変換されている。そこで、ファクト名
Ｃの属性名ｄとファクト名りの属性名ｄとが与えられる
ごとに推論を行っても、無駄な重複を生じず、高速かつ
高効率に推論が行われることが理解されよう。

３右、上述のように新しいルールを作成してからインタ
プリタ型の推論を行う外に、新しいルールからルールコ
ンパイラによって専用推論機構を作成し、これを用いて
推論を行っても同じ効果を得ることが出来る。

次に第７図（ａ）（ｂ）はこの発明の他の実施例を示す
ものであって、上記実施例では部分計算によりルールを
縮減していたが、この実施例ではルールを縮減しないま
までルールコンパイラにより専用推論機構を作成しくＣ
３）、その専用推論機構に部分計算を適用して新たな専
用推論機構を作成する（Ｃ５）ものである。もとの専用
推論機構よりも縮減された新しい専用推論機構が得られ
るため、「可変」のファクトの属性値を変更するごとに
入力しくＣ９）、推論を行わせたとき、上記と同じ効果
を得られることは容易に理解されるであろう。

さらに他の実施例としては、ファクトの属性に各々対応
してその属性値のの更新歴をワーキングメモリに保持す
るようにすると共に、その属性値更い属性値を固定と判
定し他を可変と判定する固定可変判別手段を用いたもの
が挙げられる。更新が所定期間行われなかったものは「
固定」と推定できるからである。

また、上記プロダクションシステム及びその推論方法は
、エキスパートシステムに利用することが出来るばかり
でなく、処理が高速かつ高効率になるから、膨大なデー
タを扱うエキスパートデータベースシステムや、高度の
処理を行う知識ベースシステムにも好適に利用すること
が出来る。

［発明の効果コ この発明のプロダクションシステム及び推論方法によれ
ば、もとのルールのうちファクトの属性値が固定のもの
にかかる部分が消去され、ファクトの属性値が可変のも
のにかかる部分だけが残されて新ルールとされるから、
可変のファクトの属性値を入力するごとに推論を行って
も処理の重複がなく、高速かつ高効率に推論を行えるこ
ととなる。

また、もとのルールからルールコンパイラにより専用推
論機構を作成するプロダクションシステムにおいても、
その専用推論機構のうちのファクトの属性値が固定のも
のにかかる部分が消去され、ファクトの属性値が可変の
ものにかかる部分だけが残されて新妻用推論機構とされ
るから、やはり高速かつ高効率に推論を行えることとな
る。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の一実施例のプロダクションシステム
のブロック図、第２図は第１図に示すプロダクションシ
ステムにおけるファクトの構造を示す概念図、第３図は
第１図に示すプロダクションシステムにおけるルールの
構造を示す概念図、第４図は第１図に示すプロダクショ
ンシステムにおける新ルールを示す概念図、第５図は第
１図に示すプロダクションシステムにおける固定可変判
定部の作動を示す要部フローチャート、第６図（ａ）（
ｂ）は第１図に示すプロダクションシステムにおける部
分計算機構の作動を示す要部フローチャート、第７図（
ａ）（ｂ）はこの発明の他の実施例のプロダクションシ
ステムの作動を示す概略フローチャート、第８図は従来
のプロダクションシステムのブロック図、第９図は第８
図に示すプロダクションシステムにおけるファクトの構
造を示す概念図、糸は第８図に示すプロダクションシス
テムにおけるルールの構造を示す概念図、第１１図は推
論機構の作動を示す要部フローチャートである。 （符号の説明） １・・・プロダクションシステム ２・・・ワーキングメモリ ３・・・ルールベース ４・・・推論機構 ５・・・インターフェース ６・・・固定可変判定部 ７・・・部分計算機構。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、ファクトの集合からなるワーキングメモリと、ルー
   ルの集合からなるルールベースと、前記ファクトをもと
   に前記ルールを適用して推論する推論機構とを備えてな
   るプロダクションシステムにおいて、 ワーキングメモリのファクトの属性値が固定のものと可
   変のものとを判別する固定可変判別手段と、 その固定可変判別手段で固定と判別されたファクトの属
   性値をもとにルールベースのルールを適用してルールの
   条件部のうち真となった部分を消去して残りの部分でも
   とのルールの条件部を置換する部分計算機構と を具備してなることを特徴とするプロダクションシステ
   ム。 ２、ファクトの集合からなるワーキングメモリと、ルー
   ルの集合からなるルールベースと、前記ファクトをもと
   に推論する前記ルールベースに専用の推論機構を前記ル
   ールを適用して前記ルールベースから作成するルールコ
   ンパイラとを備えてなるプロダクションシステムにおい
   て、 ワーキングメモリのファクトの属性値が固定のものと可
   変のものとを判別する固定可変判別手段と、 その固定可変判別手段で固定と判別されたファクトの属
   性値をもとに前記推論機構を部分計算して新推論機構を
   作成する部分計算機構と を更に具備してなることを特徴とするプロダクションシ
   ステム。 ３、ファクトの属性に各々対応してその値が固定か可変
   かの情報をワーキングメモリが保持すると共に、固定可
   変判別手段は前記ワーキングメモリに保持した固定可変
   情報を参照してその属性値が固定か可変かを判別する請
   求項１または請求項２のいずれか一つのプロダクション
   システム。 ４、操作者の指定により固定可変情報が与えられる請求
   項１、請求項２または請求項３のいずれか一つのプロダ
   クションシステム。 ５、ファクトの属性に各々対応してその属性値の更新歴
   をワーキングメモリが保持すると共に、固定可変判別手
   段は前記ワーキングメモリに保持した属性値更新歴を参
   照して所定の期間以後は更新されていない属性値を固定
   と判定し他を可変と判定する請求項１、請求項２、請求
   項３または請求項４のいずれか一つのプロダクションシ
   ステム。 ６、部分計算機構が、条件部または結論部で確定したフ
   ァクトの属性値を固定の値としてワーキングメモリに書
   き込む請求項１、請求項２、請求項３、請求項４または
   請求項５のいずれか一つのプロダクションシステム。 ７、ファクトの属性値が不変のものと可変のものとを判
   別し、 前記判別の結果、ファクトの不変の属性値 を参照して、ルールの条件部のうち真となる部分を消去
   し、 前記消去の結果、残った部分で前記ルールの条件部を置
   換する、 ことを特徴とする高速推論方法。 ８、ファクトの属性値の更新歴情報を参照して、前記フ
   ァクトの可変の属性値が予め定めた期間、更新されてい
   ない場合に、該可変の属性値を不変のものと判別する、 請求項７の高速推論方法。