JP2571229B2 - Multi-layer search processing device - Google Patents
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Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は，多階層の探索平面を用いて木構造探索を行
う計算機システムにおける多階層化探索処理装置に関す
る。Description: BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a multi-layer search processing apparatus in a computer system for performing a tree structure search using a multi-layer search plane.
計算機を利用した人工知能の分野では，探索木を動的
に展開し，前向き推論または後向き推論によって，与え
られた問題を解決することが行われている。このような
計算機システムにより解決する問題は，応用分野の拡が
りに伴い複雑化する傾向にあり，探索空間が大規模化す
る傾向にあるので，探索を効率よく行う手段が望まれて
いる。In the field of artificial intelligence using a computer, a search tree is dynamically expanded and a given problem is solved by forward or backward inference. Problems to be solved by such a computer system tend to be complicated with the expansion of application fields, and the search space tends to be large. Therefore, means for efficiently performing a search are desired.
第７図は従来方式の例を示す。 FIG. 7 shows an example of the conventional system.
第７図（イ）は，第７図（ロ）に示すような探索木を
動的に展開して，制約条件に適合しないノードの枝刈り
を行いながら解を求めるシステムの例を示している。枝
展開部Ｇは，展開したノードをスタックＳに登録する。
木探索続行判定部Ｔは，推論エンジン11を介して，その
ノードを取り出し，制約条件をチェックする。ここで，
制約条件に適合しないノードは棄却して枝刈りを行う。
一方，制約条件に適合するノードは，採用してスタック
Ｓに登録し，さらに下位のノードについて探索を進める
ようにする。FIG. 7 (a) shows an example of a system which dynamically expands a search tree as shown in FIG. 7 (b) and obtains a solution while pruning nodes which do not conform to the constraints. . The branch expanding unit G registers the expanded nodes in the stack S.
The tree search continuation determination unit T extracts the node via the inference engine 11 and checks the constraint condition. here,
Nodes that do not satisfy the constraints are rejected and pruned.
On the other hand, a node that satisfies the constraint condition is adopted and registered in the stack S, and the search is further advanced for lower nodes.
上記従来の方式によれば,1本の探索木についての探索
だけが可能であり，階層的な概念レベルを内包する問題
についても，すべて同レベルの扱いのもとで，ノードの
生成および制約条件のチェックを行わなければならな
い。According to the conventional method described above, it is possible to search only one search tree, and even for problems involving hierarchical concept levels, node generation and constraint conditions are handled under the same level. Must be checked.
従って，複雑な問題については，探索木が非常に大き
なものとなり，この探索は，探索段数の指数オーダで計
算量が増加するため，処理時間が急激に増加するという
問題があった。また，探索木の枝の展開および制約条件
のチェックに関するルールが複雑化し，与えられた問題
を解決する知識ベースの構築が煩雑化して非常に困難で
あるという問題があった。Therefore, for a complex problem, the search tree becomes very large, and this search has a problem that the calculation time increases exponentially on the order of the number of search steps, so that the processing time sharply increases. In addition, there is a problem that rules regarding expansion of search tree branches and checking of constraint conditions become complicated, and construction of a knowledge base for solving a given problem becomes complicated and extremely difficult.
以上のような一般的な探索による問題を解決するた
め，下記の文献に記載されているような階層的計画によ
る探索方式が知られている。In order to solve the above-described problem caused by a general search, a search method based on a hierarchical plan as described in the following document is known.
〔参考文献〕白井・辻井著「岩波講座 情報科学−22
人工知能」［第２刷］（1984）P.113−118. この階層的計画による探索方式では，複数の目標を重
要度に応じて階層化し，重要な目標だけを達成する大雑
把な計画を作り，次第に重要でない目標を含んだ精密な
計画にしてゆく。しかし，この方式でも，上位階層での
早期の枝刈りにより探索量を減少させるには十分ではな
かった。[References] Shirai and Tsujii, Iwanami Course, Information Science-22
Artificial Intelligence ”[2nd print] (1984) P.113-118. In this search method based on hierarchical planning, multiple targets are hierarchized according to their importance, and a rough plan is created to achieve only important targets. Develop a precise plan that includes increasingly important goals. However, even this method was not enough to reduce the amount of search by early pruning in the upper hierarchy.
本発明は上記問題点の解決を図り，探索時間の短縮，
探索ルール設計の容易化を可能とすることを目的とす
る。The present invention solves the above problems, shortens the search time,
An object is to enable easy search rule design.
第１図は本発明の原理ブロック図を示す。 FIG. 1 is a block diagram showing the principle of the present invention.
第１図において,10はCPUおよびメモリなどからなる処
理装置,11は要素の取出しおよび知識源（KS）の起動な
どによって推論を進める推論エンジン,12,12iは枝展開
部,13,13iは木探索続行判定部,14,14iはレベル毎に設け
られた個別スタック,15は推論エンジン11が扱う知識源
に関する情報が設定されるシステムスタック,16はレベ
ル切り換え制御部を表す。In FIG. 1, reference numeral 10 denotes a processing unit including a CPU and a memory, 11 denotes an inference engine for performing inference by fetching elements and starting a knowledge source (KS), 12, 12i denote branch developing units, and 13 and 13i denote trees. A search continuation determination unit, 14 and 14i are individual stacks provided for each level, 15 is a system stack in which information relating to a knowledge source handled by the inference engine 11 is set, and 16 is a level switching control unit.
本発明では，探索対象の概念の抽象度に応じて，探索
木を展開する平面が階層化されるようになっている。枝
展開部12,12iは，各階層の概念レベルにおける探索平面
上で，ノードを動的に生成する処理を行うものである。
木探索続行判定部13,13iは，枝展開部12,12iによって生
成されたノードが複数の制約条件にすべて適合するか否
かをチェックするものである。In the present invention, the plane on which the search tree is expanded is hierarchized in accordance with the degree of abstraction of the concept to be searched. The branch expanding units 12 and 12i perform processing for dynamically generating nodes on a search plane at a conceptual level of each hierarchy.
The tree search continuation determination units 13 and 13i check whether or not the nodes generated by the branch expansion units 12 and 12i all meet a plurality of constraint conditions.
レベル切り換え制御部16は，概念レベルに応じた各階
層間の探索を，動的に切り換える制御を行うものであ
る。The level switching control unit 16 controls to dynamically switch the search between the layers according to the concept level.
第２図は本発明の作用を説明するための図である。 FIG. 2 is a diagram for explaining the operation of the present invention.
第２図では，概念レベルが抽象度に応じて３階層にな
っている例を示しており，最上位レベルが探索平面P1,
その次のレベルが探索平面P2,最下位レベルが探索平面P
3に対応する。なお，これらの各探索平面は，物理的に
は，木構造情報が展開されるメモリ領域に対応すると考
えてよい。FIG. 2 shows an example in which the concept level has three levels according to the degree of abstraction, and the highest level is the search plane P1,
The next level is the search plane P2, and the lowest level is the search plane P
Corresponds to 3. Each of these search planes may physically correspond to a memory area where the tree structure information is expanded.
第１図に示す枝展開部12は，最上位の探索平面P1にお
いて，探索木の枝を展開する。即ち，探索対象となるノ
ードを生成する。この情報は，個別スタック14に格納さ
れる。そして，木探索続行判定部13を起動する情報を，
システムスタック15に設定する。これにより，推論エン
ジン11を介して木探索続行判定部13が起動され，木探索
続行判定部13は，個別スタック14に格納されたノード情
報に関する制約条件のチェックを行う。ここで制約条件
に適合しないノードは枝刈りが行われ，制約条件に適合
するものが採用される。The branch expanding unit 12 illustrated in FIG. 1 expands a branch of a search tree on the uppermost search plane P1. That is, a node to be searched is generated. This information is stored in the individual stack 14. Then, information for activating the tree search continuation determination unit 13 is
Set to system stack 15. As a result, the tree search continuation determination unit 13 is activated via the inference engine 11, and the tree search continuation determination unit 13 checks constraint conditions regarding the node information stored in the individual stack 14. Here, nodes that do not meet the constraint are pruned, and nodes that meet the constraint are adopted.
複数の制約条件に適合する部分解のノードが見つけら
れたとき，現在の探索平面における探索木の途中であっ
ても，レベル切り換え制御部16が起動され，レベル切り
換え制御部16は，そのノードが属する探索平面の１つ下
位にある探索平面に探索が移るように，レベルを切り換
える。When a node of a partial solution that satisfies a plurality of constraints is found, even in the middle of the search tree on the current search plane, the level switching control unit 16 is started, and the level switching control unit 16 The level is switched so that the search moves to a search plane one level below the search plane to which the search plane belongs.
第２図の例で説明すれば，探索平面P1において，例え
ばノードN1が採用ノードとなると，探索平面P2における
探索に移り，探索平面P2において，ノードN2が採用ノー
ドとなると，探索平面P3における探索に移る。即ち，ノ
ードN1が１つの探索平面P2における探索木に対応し，同
様に，ノードN2が１つの探索平面P3における探索木に対
応する。In the example of FIG. 2, in the search plane P1, for example, when the node N1 becomes an adopted node, the process shifts to a search in the search plane P2, and in the search plane P2, when the node N2 becomes an adopted node, a search in the search plane P3. Move on to That is, the node N1 corresponds to a search tree in one search plane P2, and similarly, the node N2 corresponds to a search tree in one search plane P3.
例えば，探索平面P1におけるノードN11が，制約条件
に抵触するため，不採用となると，そのノードN11に対
する枝刈りが，探索平面P1において行われるため，その
下位レベルにある探索平面P21についての探索は全く行
われない。同様に，探索平面P2におけるノードN21が枝
刈りノードであると，それに対応する探索平面P31の探
索は省略される。For example, if the node N11 in the search plane P1 violates the constraint, and is not adopted, the pruning of the node N11 is performed in the search plane P1, so that the search for the search plane P21 at the lower level is not performed. Not done at all. Similarly, if the node N21 in the search plane P2 is a pruned node, the search for the corresponding search plane P31 is omitted.
第３図は本発明の一実施例に係る枝展開部の構成例，
第４図は本発明の一実施例に係る木探索続行判定部の構
成例，第５図は本発明の一実施例に係るレベル切り換え
制御部の構成例，第６図は本発明の適用例説明図を示
す。FIG. 3 is a configuration example of a branch developing unit according to an embodiment of the present invention,
FIG. 4 is a configuration example of a tree search continuation determination unit according to one embodiment of the present invention, FIG. 5 is a configuration example of a level switching control unit according to one embodiment of the present invention, and FIG. 6 is an application example of the present invention. FIG.
第１図に示す枝展開部12i,木探索続行判定部13i,レベ
ル切り換え制御部16等は，例えば，推論マシン等におい
て知られているIF−THEN型のルールを持つ知識源（KS）
として構成される。The branch expansion unit 12i, tree search continuation determination unit 13i, level switching control unit 16, and the like shown in FIG. 1 are, for example, knowledge sources (KS) having IF-THEN type rules known in inference machines and the like.
Is configured as
例えば，枝展開部12iの処理内容は，第３図に示すよ
うになっている。For example, the processing contents of the branch developing unit 12i are as shown in FIG.
第３図は，無条件でのEND−LOOPまで，所定の回
数だけ繰り返すことを指示している。で自分が扱う探
索平面Piにおけるノードを,1個展開し，そのノード情報
を個別スタックSiにプッシュする。そして，により，
第１図に示すシステムスタック15に，およびを内容
とするイベントの登録を行う。は起動する知識源を木
探索続行判定部（Ti）13iとし，それが使用するノード
を，で展開したノードとすることを指示している。FIG. 3 instructs to repeat a predetermined number of times until an unconditional END-LOOP. Expands one node on the search plane Pi handled by the user and pushes the node information to the individual stack Si. And by
An event having contents of and is registered in the system stack 15 shown in FIG. Indicates that the knowledge source to be started is the tree search continuation determination unit (Ti) 13i, and the node used by the tree search continuation determination unit (Ti) is the node expanded by.
システムスタック15からのイベントの取出しと，知識
源の起動とは，推論エンジンが自動的に行う。推論エン
ジンは,1個の知識源の処理が終了した後，システムスタ
ック15から次のイベントを取り出す。The inference engine automatically takes out the event from the system stack 15 and activates the knowledge source. The inference engine fetches the next event from the system stack 15 after the processing of one knowledge source ends.
木探索続行判定部13iの処理内容は，例えば第４図に
示すようになっている。The processing content of the tree search continuation determining unit 13i is, for example, as shown in FIG.
第４図は，対象となっているノードが制約条件に抵
触するかどうかを調べ，抵触する場合に，そのノード情
報を個別スタックSiから削除することを指示している。
は，ノードが求める解である場合に，終了処理を行う
ことを指示している。は，対象ノードが解ではない
が，制約条件に適合する場合，探索を続行するため，以
下の〜を処理することを指示している。では，個
別スタックSiから，そのノードを削除する。そして，
により，システムスタック15に，およびを内容とす
るイベントの登録を行う。は，起動する知識源をレベ
ル切り換え制御部（Ｃ）16とし，は，それが使用する
ノードを，現在，扱っている制約条件に適合したノード
とすることを指示している。FIG. 4 shows whether or not the target node conflicts with the constraint condition, and if so, instructs to delete the node information from the individual stack Si.
Indicates that termination processing is to be performed if the solution is to be obtained by the node. Indicates that if the target node is not a solution but satisfies the constraint, the following processing is performed to continue the search. Then, the node is deleted from the individual stack Si. And
Thus, an event having contents of and is registered in the system stack 15. Indicates that the knowledge source to be activated is the level switching control unit (C) 16, and that the node used by this is a node that conforms to the constraint condition currently being handled.
レベル切り換え制御部16の処理内容は，例えば第５図
に示すようになっている。The processing contents of the level switching control unit 16 are, for example, as shown in FIG.
第５図は，対象となっているノードがレベルｉに属
しているかどうかを調べ，レベルｉに属している場合
に，レベル切り換えを行うため，以下の〜を処理す
ることを指示している。レベルを切り換える場合，に
より，システムスタック15に，およびを内容とする
イベントの登録を行う。は起動する知識源を,1段下位
レベルにある枝展開部（Gi＋１）とし，は，それが使
用するノードを，現在対象となっているレベルｉに属す
るノードとすることを指示している。FIG. 5 shows whether the target node belongs to level i, and if it belongs to level i, instructs the following processing to be performed in order to perform level switching. When the level is switched, an event having the contents of and is registered in the system stack 15. Indicates that the knowledge source to be activated is the branch expansion unit (Gi + 1) at the lower level by one stage, and indicates that the node used by the node is a node belonging to the current target level i.
次に，第６図に従って，本発明を適用した探索の例を
説明する。Next, an example of a search to which the present invention is applied will be described with reference to FIG.
第６図に示す例は，（イ）に示すような小閉路の集ま
りから，（ロ）に示すようなネットワーク上の指定され
た節点を１回ずつ通過する閉路を作成する問題を解決す
るための探索に関する例である。第６図（イ）では,2個
の小閉路だけを図示しているが，もちろん多くの小閉路
が存在する場合について適用できる。具体的には，例え
ばゴミや郵便物の集配，バス路線の設定などへの応用を
考えることができる。The example shown in FIG. 6 solves the problem of creating a cycle that passes through designated nodes on the network once, as shown in (b), from a group of small cycles as shown in (a). This is an example of the search for. Although FIG. 6 (a) shows only two small cycles, the present invention can be applied to a case where there are many small cycles. Specifically, it can be applied to, for example, collection and delivery of garbage and mail, setting of bus routes, and the like.
第６図（ハ）に示すように，上位概念レベルの探索平
面P1では,2つの小閉路の組合せについての探索を行う。
また，中位概念レベルの探索平面P2では，辺の組合せに
ついての探索を行う。さらに，下位概念レベルの探索平
面P3では，辺の組合せの中でも，結合可能な組合せにつ
いての探索を行う。処理手順は以下のようになる。As shown in FIG. 6 (c), a search for a combination of two small cycles is performed on the search plane P1 at the higher concept level.
In the search plane P2 at the middle concept level, a search for a combination of edges is performed. Further, in the search plane P3 at the lower concept level, a search is made for a combinable combination among the combinations of edges. The processing procedure is as follows.
（１） 例えば，閉路に要求される条件をCcで表す。与
えられたネットワーク上で作成された複数の小閉路の各
節点は，唯一の小閉路に属していなければならないが，
すべての小閉路が条件Ccを満足していなくてもよい。(1) For example, a condition required for a closed circuit is represented by Cc. Each node of a plurality of short circuits created on a given network must belong to only one short cycle,
Not all small cycles need to satisfy the condition Cc.
（２） 小閉路同士を結合して,1個の小閉路にする。こ
のとき，結合可能性を仮定して，上記（１）における小
閉路から，結合した結果が条件Ccを満足する組合せを探
索する。(2) Combine small cycles into one small cycle. At this time, assuming the possibility of combination, a combination whose combined result satisfies the condition Cc is searched from the small cycle in the above (1).
（３） 上記（２）の各々の小閉路を構成する辺につい
て，結合可能性を仮定して，結合した結果が条件Ccを満
足する組合せを探索する。(3) As for the sides constituting each of the small cycles in the above (2), assuming the possibility of combination, a combination whose combination result satisfies the condition Cc is searched.
（４） 上記（３）の各々について，実際に結合できる
ものを結合する。(4) For each of the above (3), those that can actually be combined are combined.
（５） 以上の（１）〜（４）を，最終的に１個の閉路
になるまで，繰り返す。(5) The above (1) to (4) are repeated until one closed circuit is finally obtained.
概念レベルを階層化することなく，単一の概念レベル
で探索を行う場合には，実質的に最下位の階層に相当す
る探索平面でのみ枝刈りが行われることになるが，以上
のように概念レベルを階層化して探索することにより，
閉路を構成する節点および辺についての全数組合せの探
索を避けることができるので，計算を効率よく行うこと
ができる。When a search is performed at a single concept level without hierarchizing the concept levels, pruning is performed substantially only on the search plane corresponding to the lowest hierarchy. By searching the concept levels hierarchically,
Since it is possible to avoid searching for all combinations of nodes and edges constituting a cycle, calculation can be performed efficiently.
従来知られている階層的計画による探索方式（参考文
献：白井・辻井著「岩波講座 情報科学−22 人工知
能」［第２刷］（1984）P.113−118.）による探索と本
発明による探索との違いを，具体例に従って説明する。Searching by a conventionally known search method using hierarchical planning (Reference: Shirai and Tsujii, "Iwanami Lectures: Information Science-22 Artificial Intelligence" [2nd printing] (1984) P.113-118.) And the present invention The difference from the search will be described according to a specific example.
第８図は従来例と本発明の比較のための例題説明図，
第９図は従来例による探索例説明図，第10図は本発明に
よる探索例説明図である。FIG. 8 is an explanatory diagram of an example for comparison between the conventional example and the present invention,
FIG. 9 is an explanatory diagram of a search example according to a conventional example, and FIG. 10 is an explanatory diagram of a search example according to the present invention.
例えは第８図に示すような問題を計算機システムによ
り解くことを考える。前提として，第８図のように,4枚
の円盤A,B,C,Dがあり，これらの円盤を積み上げるもの
とする。ただし,2つの制約条件があり，制約条件は下
の円盤が上の円盤より小さいことを禁止し，制約条件
は同じ色の円盤が連続することを禁止するものとする。
最終的に求めようとする完全解は，第８図（ｄ）のよう
な状態である。For example, suppose that a problem as shown in FIG. 8 is solved by a computer system. As a premise, as shown in FIG. 8, there are four disks A, B, C, and D, and these disks are stacked. However, there are two restrictions, the restriction prohibits the lower disk from being smaller than the upper disk, and the restriction prohibits the disks of the same color from continuing.
The complete solution to be finally obtained is as shown in FIG. 8 (d).
これを次のような手法で探索していくものとする。 This is to be searched by the following method.
（１）４枚の円盤から任意の２つの円盤を選び，積み上
げる。(1) Any two discs are selected from the four discs and stacked.
（２）制約条件をチェックする。(2) Check constraint conditions.
（３）制約条件を満たすものについて，残りの２つの円
盤から任意の１つの円盤を選び，既に積み上げた２つの
円盤の上に載せる。または，選んだ１つの円盤の上に，
既に積み上げた２つの円盤を載せる。(3) For the one satisfying the constraint condition, any one disk is selected from the remaining two disks and placed on the already stacked two disks. Or, on one selected disk,
Place the two disks that have already been stacked.
（４）制約条件をチェックする。(4) Check constraints.
（５）制約条件を満たすように積み上げられた３つの円
盤の最上部または最下部に残りの１つの円盤を追加す
る。(5) Add the remaining one disk to the top or bottom of the three disks stacked to satisfy the constraint.
（６）制約条件をチェックする。(6) Check constraints.
（７）制約条件を満たすものを解とする。(7) A solution that satisfies the constraint condition is a solution.
この問題を解く場合に，階層的な探索を行わない一般
的な探索では，例えば制約条件（前提条件）を階層化し
ないで，すべて同時にチェックすることを行う。すなわ
ち，制約（大きさの制約）と，制約（色の制約）の
両方を考慮したノードを作り，これらの双方の制約を同
時に満たすノードのみを残して，次の探索木を作成す
る。この方式は，制約条件がもう少し複雑であるような
場合には，ノードの展開がきわめて複雑になり，実際の
問題では，問題の定式化がきわめて困難なものとなる。In solving this problem, in a general search that does not perform a hierarchical search, for example, constraints (preconditions) are all checked at the same time without being hierarchized. That is, a node is created in consideration of both the constraint (size constraint) and the constraint (color constraint), and the next search tree is created by leaving only nodes that simultaneously satisfy both constraints. In this method, when the constraint conditions are a little more complicated, node expansion becomes extremely complicated, and in a real problem, formulation of the problem becomes extremely difficult.
問題の定式化を容易にするため，上記従来の階層的計
画による探索方式では，例えば制約条件を分けて考え，
第９図に示すように，まず制約のみを考慮した探索を
行う。制約のみを考慮したレベルでの探索では，色の
制約（制約）は考慮しないので，例えば実際には許さ
れない円盤Ｂと円盤Ｃの組み合わせについても制約条件
を満たすものとして探索が進められる。In order to facilitate the formulation of the problem, in the conventional search method based on hierarchical planning, for example, constraints are considered separately,
As shown in FIG. 9, first, a search is performed in consideration of only constraints. In the search at the level in which only the constraint is considered, the color constraint (constraint) is not taken into consideration, so that, for example, the search is proceeded assuming that the combination of the disc B and the disc C which is not actually permitted also satisfies the constraint condition.
そして，制約のレベルの完全解（例えば，下から円
盤ACBDの順で積み上げられたもの）についてのみ，制約
のレベルの探索に移行する。Then, only the complete solution of the constraint level (for example, the solutions stacked in the order of the disk ACBD from the bottom) is shifted to the search of the constraint level.
この方式は，制約条件を個別に考えることができるた
め，問題の定式化がきわめて容易になる。しかし，本発
明による探索と比較すると，効率的な枝刈りは不十分に
なっている。This method makes it very easy to formulate a problem because constraints can be considered individually. However, compared to the search according to the invention, efficient pruning is inadequate.
本発明による探索において，例えば制約と制約と
を別々のレベルとして探索を進める点は，従来例におけ
る探索と同様である。しかし，本発明による探索では，
第10図に示すように，制約のレベルにおいて完全解が
求まってから制約のレベルに探索を移行するのではな
く，制約のレベルにおける部分解（探索木の途中）に
おいて，制約のレベルへの探索に移行する。すなわ
ち，制約のレベルにおいて制約条件を満たすノードが
あれば，制約の完全解を求める前に制約のレベルに
移行して探索を行う。In the search according to the present invention, for example, the point that the search is performed with the constraint and the constraint at different levels is the same as the search in the conventional example. However, in the search according to the present invention,
As shown in Fig. 10, instead of moving the search to the constraint level after finding the complete solution at the constraint level, the search to the constraint level is performed by partial decomposition at the constraint level (in the middle of the search tree). Move to That is, if there is a node that satisfies the constraint condition at the constraint level, the search is moved to the constraint level before searching for a complete solution of the constraint.
この結果，具体的には第10図に示すようなレベル切り
換えによる探索が行われることになり，問題の定式化
（探索ルールの設計，修正等）が容易になるとともに，
上位階層での早期の枝刈りにより探索量を減少させるこ
とが可能になる。As a result, specifically, a search by level switching as shown in Fig. 10 is performed, which facilitates formulation of the problem (designing and modifying search rules, etc.)
Early pruning in the upper hierarchy makes it possible to reduce the amount of search.
以上説明したように，本発明によれば，概念レベルを
階層化し，上位階層で早期に枝刈りを行うことができる
ので，下位階層への無駄な探索を回避することができ，
探索量を減少させて探索時間を大幅に短縮できるように
なる。また，概念レベルの階層化により，探索ルールの
設計および修正などの簡易化が可能になる。As described above, according to the present invention, the concept level can be hierarchized, and pruning can be performed earlier in the upper hierarchy, so that unnecessary search in the lower hierarchy can be avoided.
The search time can be greatly reduced by reducing the search amount. In addition, the hierarchy at the concept level makes it possible to simplify the design and modification of search rules.
第１図は本発明の原理ブロック図， 第２図は本発明の作用説明図， 第３図は枝展開部の構成例， 第４図は木探索続行判定部の構成例， 第５図はレベル切り換え制御部の構成例， 第６図は本発明の適用例説明図， 第７図は従来方式の例， 第８図は従来例と本発明の比較のための例題説明図， 第９図は従来例による探索例説明図， 第10図は本発明による探索例説明図を示す。 図中,10は処理装置,11は推論エンジン,12,12iは枝展開
部,13,13iは木探索続行判定部,14,14iは個別スタック,1
5はシステムスタック,16はレベル切り換え制御部を表
す。FIG. 1 is a block diagram of the principle of the present invention, FIG. 2 is an explanatory diagram of the operation of the present invention, FIG. 3 is a configuration example of a branch expanding unit, FIG. 4 is a configuration example of a tree search continuation determining unit, and FIG. FIG. 6 is an explanatory diagram of an application example of the present invention, FIG. 7 is an example of a conventional system, FIG. 8 is an explanatory diagram of an example for comparing the conventional example with the present invention, FIG. FIG. 10 is an explanatory diagram of a search example according to a conventional example, and FIG. 10 is an explanatory diagram of a search example according to the present invention. In the figure, 10 is a processing device, 11 is an inference engine, 12 and 12i are branch expansion units, 13 and 13i are tree search continuation determination units, 14 and 14i are individual stacks, 1
5 indicates a system stack, and 16 indicates a level switching control unit.
Claims (1)
を順次探索して，計算機上の処理の制御を行う多階層化
探索処理装置において， 各階層に応じて探索のための複数の制約条件が与えられ
る探索平面のレベルごとに， 探索のために生成されたノード情報を格納するための記
憶装置上に設けられる個別スタック（14）と， 探索木におけるノードを動的に生成し，生成したノード
情報を前記個別スタックに記憶する枝展開部（12）と， 前記個別スタックからノード情報を取り出し，そのノー
ドが現在の探索平面における前記複数の制約条件にすべ
て適合するか否かをチェックする木探索続行判定部（1
3）とを備えるとともに， 前記木探索続行判定部によって当該レベルにおける複数
の制約条件に適合する部分解のノードが見つけられたと
き，現在の探索平面における探索木の途中であっても，
前記部分解のノードに対し探索平面のレベルを下位レベ
ルに切り換える制御を行うレベル切り換え制御部（16）
を備え， 当該下位レベルにおいて前記見つけられた部分解のノー
ドのみに対し当該下位レベルのすべての制約条件に適合
するノードを探索していくことを特徴とする多階層化探
索処理装置。1. A multi-layered search processing device for sequentially searching a search tree as a search target on a storage device and controlling processing on a computer, wherein a plurality of search trees for searching are provided in accordance with each hierarchy. For each level of the search plane to which the constraint condition is given, an individual stack (14) provided on a storage device for storing node information generated for the search, and nodes in the search tree are dynamically generated. A branch expansion unit (12) for storing the generated node information in the individual stack; extracting node information from the individual stack; and checking whether the node satisfies all of the plurality of constraints in the current search plane. Tree search continuation determination unit (1
And 3) when the tree search continuation determination unit finds a partially resolved node that satisfies a plurality of constraints at the level, even if the search tree is in the middle of the search tree on the current search plane,
A level switching control unit (16) for controlling the level of the search plane to a lower level for the node of the partial solution
A multi-layer search processing device, comprising: searching for only nodes of the partial solution found at the lower level, the nodes meeting all the constraint conditions at the lower level.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62163171A JP2571229B2 (en) | 1987-06-30 | 1987-06-30 | Multi-layer search processing device |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62163171A JP2571229B2 (en) | 1987-06-30 | 1987-06-30 | Multi-layer search processing device |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS647228A JPS647228A (en) | 1989-01-11 |
| JP2571229B2 true JP2571229B2 (en) | 1997-01-16 |
Family
ID=15768590
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP62163171A Expired - Lifetime JP2571229B2 (en) | 1987-06-30 | 1987-06-30 | Multi-layer search processing device |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2571229B2 (en) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102693246B (en) * | 2011-03-22 | 2015-03-11 | 日电（中国）有限公司 | Method and system for obtaining information from dataset |
| JP2013192292A (en) * | 2012-03-12 | 2013-09-26 | Kyocera Corp | Control device and control method |
-
1987
- 1987-06-30 JP JP62163171A patent/JP2571229B2/en not_active Expired - Lifetime
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 白井・辻井著「岩波講座 情報科学−２２ 人工知能」（第２刷）（１９８４）Ｐ．１１３−１１８ |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS647228A (en) | 1989-01-11 |
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