JP2840923B2 - プロダクションシステム - Google Patents
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- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
- G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
- G06F3/011—Arrangements for interaction with the human body, e.g. for user immersion in virtual reality
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
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- G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
- G06F9/44—Arrangements for executing specific programs
- G06F9/4401—Bootstrapping
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
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Description
に関し、特にシステムが停止している間の時間の経過に
対応するシステム内の状況を次にシステムが起動した時
点でシミュレーションすることが可能なプロダクション
システムに関する。
一般的な構成例を示す模式図である。図8において、参
照符号81はルールベースを示しており、それぞれが”IF
−THEN(条件部−実行部) ”という形の複数のプロダク
ションルールの集合からなる。参照符号82はワーキング
メモリを示しており、このシステムが処理すべき状況ま
たは事象等を変数化またはデータ化したデータベースが
格納されている。参照符号83は推論制御部を示してお
り、ワーキングメモリ82内の変数に対してルールベース
81内のルールを適用して更新する。
の条件部をワーキングメモリ82内の変数と照合し、条件
部が成立するプロダクションルールをルールベース81か
ら取り出す照合処理91を実行する。この際、複数のプロ
ダクションルールが取り出された場合、それらは競合ル
ールと称され、推論制御部83は予め定められている基準
に従って一つのプロダクションルールのみを選択する競
合解消処理92を実行する。そして、推論制御部83は選択
されたプロダクションルールの実行処理93を行なう。こ
のような処理を推論制御部83が反復することにより、デ
ータ処理が実行される。
ンシステムでは、ワーキングメモリ82内の変数に変化が
あった場合に、その変化後の新たな状態に対応した結果
を得るためにルールベース81内の全てのプロダクション
ルールに対して照合処理91が行なわれていた。従って、
プロダクションルールまたは変数の量が多くなると照合
処理に要する時間が増大し、照合処理, 競合解消及び実
行という処理周期が長くなるため、種々の問題が生じ
る。
れる画像に対して人が外部から種々のインタフェイスを
介して働き掛けることによりその画像が変化するシステ
ムが実用化されている。このようなシステムでは、通常
は電源が投入された時点でシステムが立ち上がって基本
プログラムがロードされ、人が外部から働き掛けること
が可能な状態になる。そして、電源が遮断された場合に
はその時点で一切の処理が終了し、次に電源が投入され
た場合には以前の動作状態とは全く無関係に新たにシス
テムが立ち上がって基本プログラムがロードされ、人が
外部から働き掛けることが可能な状態になるか、あるい
は前回電源が遮断された時点と同じ状態になる。
よってプログラムが実行される従来のシステムとは異な
り、人の働き掛け無しで、あるいは人の働き掛けを切っ
掛けとして自律的に動作するシステムが開発されてい
る。具体的には、システム内部にある世界を仮想し、そ
の世界内に仮想の生物を棲息させるようなシステムであ
る。このようなシステムは、住宅事情からペットとして
の生物を飼育できないような人々、あるいは時間的な事
情からペットの世話を充分に出来ないような人々に仮想
のペットを提供する目的で開発され、既に実用化されて
いる。
は、自身が稼働している場合にはシステム外部の実世界
と同期して仮想生物の行動をリアルタイムにシミュレー
ションし、システム外部からの人による働き掛けに反応
させることも可能である。この状態はリアルタイムシミ
ュレーションと称される。
ら次に投入されるまでの間、換言すればシステムが停止
していた期間において、仮想生物及びそれが棲息する世
界に全く変化がない場合には現実の生物を飼育している
場合に比して非常に不自然になる。そのような不自然さ
を解消するためには、システムが停止していた期間の長
さに応じて仮想生物及びそれが棲息する世界を変化させ
る必要が生じる。仮想生物が棲息する世界の変化とは主
として、一日の太陽の移動に伴う時間変化及び一年の季
節変化である。また仮想生物自身の変化とは、主として
一日の世界の変化に対応する一日分の行動、即ち昼行性
生物であれば朝の目覚めから夜の就寝までのその生物固
有の種々の行動であり、一年の変化とは世界の季節変化
に対応する行動、即ち渡りをするとか、あるいは冬眠を
するとか等の一年単位で反復される行動とその生物固有
の成長率に応じた成長である。
とえば数分間であればその期間に対するシミュレーショ
ンを行なう必要はほとんどないかもしれないが、数時間
であればその間に餌を食べたか、あるいはまだ餌を食べ
ることができずにより空腹感を増したか、等をシミュレ
ーションする必要が生じる。またシステムが停止してい
た期間がたとえば数日間であればその期間に同じ世界内
に棲息する他の生物と何らかの交渉を持ったか、あるい
はその生物の飼い主である人に対する感情が変化したか
等をシミュレーションする必要が生じる。更に、数カ月
間であればその間の季節変化に対応してたとえば毛変わ
りしたか、等をシミュレーションする必要が生じる。
仮想世界に仮想生物が生息するシステムでは、電源が投
入されてシステムが立ち上がった時点で、前回にシステ
ムの電源が遮断されてからの実時間に応じて上述のよう
な種々の状況変化をシミュレーションする必要がある。
しかし、一般的にはシステムが停止していた期間は不定
であり、システムにとって予想可能ではない。このた
め、システム側としてはシミュレーションの対象となる
期間としては非常に短い期間から相当程度に長い期間ま
でを想定する必要がある。この際に問題となる点は、シ
ミュレーションを行なうためにシステムにとって必要な
時間がどの程度になるかという点と、システムが再起動
した時点で設定されるシステムの内部状態の初期値の整
合性を維持する必要があるという点である。
上述のようなシミュレーションを行なった場合には、リ
アルタイムシミュレーションのためのプロダクションル
ールがそのまま使用されるため、シミュレーションの対
象期間が比較的短ければシミュレーションに要する時間
はそれ程には長くはならないが、シミュレーションの対
象期間が長くなればなる程、シミュレーションに要する
時間も長くなり、システムの実用性の面では非現実にな
る。たとえば、仮想生物の動作を1箇月を対象としてシ
ミュレーションする場合に、日々の一日分の行動を逐一
シミュレーションしたのでは、リアルなシミュレーショ
ンにはなるがそれに要する計算量、換言すれば計算時間
が膨大になって実用的とは言い難い。
て通常のリアルタイムシミュレーションのためのモジュ
ールと、上述のようなシステムが停止している期間のシ
ミュレーションのための特別なモジュールとを備え、シ
ステムが再起動した時点でその特別なモジュールを動作
させてシステム内部のワーキングメモリの初期値を設定
する構成も考えられる。しかしこの場合には、計算時間
は比較的短くて済むが、通常のリアルタイムシミュレー
ションのためのモジュールとは異なるモジュールを使用
するため、リアルタイムシミュレーション用のモジュー
ルでシミュレーションを行なった場合とは異なる状態が
シミュレーションされる虞が生じる。このため、両者に
よるシミュレーション結果が一致するような複雑なプロ
ダクションルールを新たに用意する必要が生じる。
時間あたり10%の割合で空腹の度合いの変数が変化する
ようにプロダクションルールが記述されている場合、食
事時間の直前にシステムを停止させて9時間後に再起動
すると、仮想生物の空腹の度合いの変数はほとんど限界
に近くなっている。しかし、システムが停止していた9
時間の間には食事をしているはずであるため、その状態
を整合させるためにシステムが停止した時刻と再起動し
た時刻とに対応させて空腹の度合いの変数を調整するア
ルゴリズムが別途必要になる。そのようなアルゴリズム
は他の種々の変数に関しても必要になるため、それに要
するメモリの容量,計算時間等の面から現実的とは言え
なくなる。
ものであり、時間の系に対して粒度(以下、時間粒度と
言う)という概念を導入することにより、シミュレーシ
ョンの対象となる期間の長さに対応した時間粒度でシミ
ュレーションを行なうことにより、特別なモジュールを
必要とするようなこと無しに、迅速なシミュレーション
を可能としたプロダクションシステムの提供を目的とす
る。
た時点でそれまで停止していた期間の長さに対応した時
間粒度でシミュレーションを行なうことにより、特別な
モジュールを必要とするようなこと無しに、迅速なシミ
ュレーションを可能としたプロダクションシステムの提
供を目的とする。
としてシミュレーションを行なう場合に、たとえば1日
という時間粒度でシミュレーションを行なうのであれ
ば、システムが停止した時刻から1日の区切り目までの
間、及びシステムが再起動した日の一日の区切り目から
再起動した時刻までの間はそれぞれ1日よりも下位の時
間粒度でシミュレーションを行なうことにより、前述し
たような不都合が生じないようにしたプロダクションシ
ステムの提供を目的とする。
時間粒度という概念は、システムが仮想世界の変化及び
そこに棲息する仮想生物の行動をシミュレーションする
際に、システム自身の1回の処理に必要な単位時間に対
応する実時間の単位時間の区分のことである。具体的に
は、システムが立ち上がった時点で、前回システムの電
源が遮断されてからの時間に応じて、システムの1回の
処理に対して1秒,1分,1時間,1日,1週間,1月
あるいは1年という時間粒度を設定してシミュレーショ
ンを行なう。従って、リアルタイムシミュレーションは
システムの1回の処理によってそれ自体に必要な時間に
対応する実時間をシミュレーションするということに他
ならない。なお、本発明においてはシステムが停止して
いる間の仮想世界及び仮想生物の行動のシミュレーショ
ンを動的時間粒度シミュレーションと言う。
ワーキングメモリ82及びルールベース81の内容が時間的
な階層性を有すること、即ち時間粒度に応じて階層化さ
れていることを示す模式図である。まず、この図1を参
照して、本発明のプロダクションシステムの基本的な原
理について説明する。
及びルールベース81内のプロダクションルールは共に時
間粒度に対応付けて階層化されている。具体的には、図
1に示されている実施例では、4段階の時間粒度に対応
してルールベース81,ワーキングメモリ82共に4層に階
層化されており、たとえば図2の一覧表に示されている
ように、時間粒度1は10分乃至数時間程度の期間をシミ
ュレーションの対象とし、システムは1回の処理で数10
秒程度の時間を動的時間粒度シミュレーションする。時
間粒度2は1日乃至1周間程度の期間をシミュレーショ
ンの対象とし、システムは1回の処理で10分乃至数時間
程度の時間を動的時間粒度シミュレーションする。時間
粒度3は10日乃至1箇月間程度の期間をシミュレーショ
ンの対象とし、システムは1回の処理で1日乃至1周間
程度の時間を動的時間粒度シミュレーションする。時間
粒度4は数箇月乃至1箇年間程度の期間をシミュレーシ
ョンの対象とし、システムは1回の処理で10日乃至1箇
月程度の時間を動的時間粒度シミュレーションする。
扱われる変数は時系列的な抽象度がより低く、換言すれ
ば具体的であり、より長い単位時間の時間粒度で扱われ
る変数は時系列的な抽象度がより高いということが一般
的に言える。たとえば、時間粒度1の変数としては仮想
生物の位置等が、時間粒度2の変数としては仮想生物の
運動量等が、時間粒度3の変数としては仮想生物の疲労
度あるいは運動する/しない等が、時間粒度4の変数と
しては仮想生物の快適感/不快感等が挙げられる。
ョンの対象となっている時間粒度及びそれより上位のル
ールベース81及びワーキングメモリ82の階層を対象とし
て行なわれ、シミュレーションの対象となっている時間
粒度より下位のルールベース81及びワーキングメモリ82
の階層は対象とされない。但し、変更処理に関しては、
プロダクションルールの実行結果の必要に応じて上位の
階層に対する処理も下位の階層に対する処理も行なわれ
る。
初に決定した上で実際のシミュレーションを行うことに
より、本発明のプロダクションシステムでは、シミュレ
ーションに要する時間が大幅に短縮される。
いて詳述する。図3は本発明のプロダクションシステム
の構成例及びその動作説明のための模式図である。
を示しており、それぞれが”IF−THEN (条件部−実行
部) ”という形の複数のプロダクションルールの集合か
らなる。参照符号82はワーキングメモリを示しており、
このシステムが処理すべき状況または事象等を変数化ま
たはデータ化したデータベースが格納されている。参照
符号83は推論制御部を示しており、ワーキングメモリ82
内の変数に対してルールベース81内のルールを適用して
更新する。
おいては、図1の模式図に示されているように、ルール
ベース81内の各プロダクションルール及びワーキングメ
モリ82内の各変数は予め所定の時間粒度に対応して階層
化されている。具体的には、ワーキングメモリ82の各変
数は図4の模式図に示されているように、それぞれに時
間粒度(本実施例では1乃至4)が予め含まれた形で宣
言されている。
ンルールは、通常のプロダクションシステムでは一つの
条件式に対しては一つの実行式が対応するが、本発明の
プロダクションシステムでは図5の模式図に示されてい
るように、一つの条件式に対して一つの実行式(#1)また
は必要に応じて複数の実行式(#1, #2 …) が対応する状
態で宣言される。ここで、実行式#1は同一時間粒度のた
めの実行式であり、実行式#2以下の各実行式は下位の時
間粒度のための実行式である。
の条件部をワーキングメモリ82内の変数と照合し、条件
部が成立するプロダクションルールをルールベース81か
ら取り出す照合処理91を実行する。この際、複数のプロ
ダクションルールが取り出された場合、それらは競合ル
ールと称され、推論制御部83は予め定められている基準
に従って一つのプロダクションルールのみを選択する競
合解消処理92を実行する。そして、推論制御部83は選択
されたプロダクションルールの実行処理93を行なう。こ
のような処理を推論制御部83が反復することにより、デ
ータ処理が実行される。
ロダクションシステムによる処理の基本的な流れは以下
のようになる。
ステムが立ち上がって動的時間粒度シミュレーションを
行う際にはまず処理対象の時間粒度の決定処理90が行な
われる。具体的には、システムが立ち上がった時点で前
回にシステムの電源が遮断された時点からの経過時間が
実時間で求められ、その期間の長さに応じて処理対象の
時間粒度が決定される。
示されているように時間粒度が設定されている。従っ
て、たとえばシステムが停止していた期間が2週間であ
ったとすると、時間粒度は3になる。
ース81に対する照合処理91が行われるが、この際には先
に決定された時間粒度以上の時間粒度を有するワーキン
グメモリ82内の変数が対象となる。そして、照合処理91
を実行した結果、複数のプロダクションルールがルール
ベース81から取り出された場合には競合解消の処理92が
行われる。そして、推論制御部83は選択されたプロダク
ションルールの実行処理93を行なう。この場合、変更す
べき変数がたとえば時間粒度3の変数であればそのプロ
ダクションルールの#1の実行式が、時間粒度2の変数で
あれば#2の実行式がそれぞれ実行され、その結果に対応
するワーキングメモリ82内の変数が変更される。
ことにより、データ処理が実行される。
界に生息する仮想生物の行動を動的時間粒度シミュレー
ションする場合について説明する。図6は一例として、
各時間粒度に対応する変数V1〜V5及び時間粒度3に
対応するプロダクションルールを示す模式図である。
には、時間粒度1の変数V4として仮想生物の位置等
が、時間粒度2の変数V3として仮想生物の運動量等
が、時間粒度3の変数V2として仮想生物の疲労度ある
いはV5運動する/しない等が、時間粒度4の変数V1
として仮想生物の快適感/不快感等が予め格納されてい
るとする。一方、ルールベース81には、プロダクション
ルールとして「もし仮想生物が疲労しているならば、#1
運動しない、または#2休む」が予め格納されているとす
る。
時間粒度には時系列的な抽象度がより低い変数が、対応
する単位時間がより長い時間粒度には時系列的な抽象度
がより高い変数が対応付けられている。換言すれば、対
応する単位時間がより短い時間粒度にはより多くの変数
が、対応する単位時間がより長い時間粒度にはより少な
い変数が対応することになる。
レーションが行なわれるとし、更に変数V2が「疲労し
ている」であれば、たとえば時間粒度3の結果として運
動をしないことにする(V5=0)という結果が得られ
る。従って、ワーキングメモリ82の変数V5が0に変更
される。但し、1階層下位の時間粒度2の変数V3を減
少することにより仮想生物の運動量を少なくすることも
可能である。この場合にはワーキングメモリ82の変数V
3の値が小さくされる。
ムでは、仮想生物が疲労していることを示す変数V3が
時間粒度3に対応しているため、ルールベース81とワー
キングメモリ82との時間粒度3の階層でのみ照合処理が
行なわれ、その後の変数の変更処理が行なわれる。従っ
て、時間粒度3に比してより多くの変数が対応付けられ
ている時間粒度2及び1の階層に対する照合処理は行な
われないので、その分だけ処理時間が短縮されることは
勿論、シミュレーションそのものが設定されている時間
粒度に対応してシステムの1回の処理時間に対してより
長い単位時間を対応させた変数及びプロダクションルー
ルにより行なわれるため、処理時間が大幅に短縮され
る。
いる間の仮想世界の状態及び仮想生物の行動をシステム
が再起動した時点でシミュレーションする所謂動的時間
粒度シミュレーションに関して説明したが、一般的なシ
ミュレーションに対しても本発明が適用可能であること
は言うまでもない。
ションに際してその途中で時間粒度を変更することも可
能である。これは以下のような必要性に基づいている。
たとえば、システムが停止していた期間に基づいて比較
的大きな時間粒度で動的時間粒度シミュレーションを行
なった場合、ワーキングメモリ82内のその時間粒度より
下位の階層での整合性が保証されない虞が生じる。たと
えば、図7の模式図に示されているように、リアルタイ
ムシミュレーションがX月1日の21:00(午後9時) まで
行なわれてシステムが停止し、この後、3日後のX月4
日の 4:00(午前4時) にシステムが際起動したとする。
このような場合には、X月4日の 4:00(午前4時) にシ
ステムが再起動した時点で動的時間粒度シミュレーショ
ンが行なわれる。
21:00(午後9時) に仮想生物が既に睡眠に入っていて、
しかもシステムが再起動したX月4日の 4:00(午前4
時) にはまだ仮想生物が睡眠しているのであれば大きな
問題はない。しかし、たとえばこの仮想生物が夜行性で
あるとすれば、システムが停止したX月1日の21:00(午
後9時) 以降にも仮想生物は活動しており、この間に食
事をする可能性もある。またシステムが再起動したX月
4日の 4:00(午前4時) の時点でも仮想生物が活動して
いてその数時間後の睡眠に入る時点までに食事をした
り、あるいは種々の活動を行なって疲労度が増加したり
等によりワーキングメモリ82内の変数を変化させる可能
性がある。
度としてのみ動的時間粒度シミュレーションを行なった
のでは、システムが停止した時点と再起動した時点とで
ワーキングメモリ82内の変数の全てではないが整合がと
れない変数が生じ得る。このような事態に対処するため
に、本発明のプロダクションシステムでは以下のような
処理を行なうことが可能である。
変わるまでの期間はたとえば1時間を単位時間とする時
間粒度で動的時間粒度シミュレーションを行ない、その
後は1日を単位時間とする時間粒度で動的時間粒度シミ
ュレーションを行ない、システムが再起動した日には日
付が変わった時点から1時間を単位時間とする時間粒度
で動的時間粒度シミュレーションを行なうようにするこ
とも可能である。このような手法を採れば、処理時間に
関してはそれ程問題を伴わずによりリアルなシミュレー
ションを行なうことが可能になる。
ションシステムによれば、照合処理が設定されている時
間粒度より下位に対しては行なわれないので、その分だ
け処理時間が短縮されると共に、シミュレーションその
ものが設定されている時間粒度に対応してシステムの1
回の処理時間に対してより長い単位時間を対応させた変
数及びプロダクションルールにより行なわれるため、処
理時間が大幅に短縮される。
界の状態及び仮想生物の行動をシステムが再起動した時
点でシミュレーションする場合に、適用される時間粒度
より低い時間粒度でシミュレーション期間の両端部分の
期間をシミュレーションする場合には、処理時間にはほ
とんど影響を与えることなしによりリアルなシミュレー
ションを行なうことが可能になる。
両端の期間に対しては中間の期間に適用される時間粒度
よりも下位の時間粒度を適用することにより、よりリア
ルで且つワーキングメモリ内の変数の整合を維持し得る
シミュレーションが可能になる。
メモリ及びルールベースの内容が時間的な階層性を有す
ることを示す模式図である。
メモリ及びルールベースの内容の時間的な階層性の一例
を示す一覧表である。
その動作説明のための模式図である。
メモリ内の各変数の宣言を示す模式図である。
メモリ内の各プロダクションルールの宣言を示す模式図
である。
時間粒度に対応する変数及び時間粒度3に対応するプロ
ダクションルールを示す模式図である。
を説明するための模式図である。
例を示す模式図である。
Claims (3)
- 【請求項1】 内部に設定された仮想の状態を表す複数
の変数を格納したワーキングメモリと、 前記変数を指定する条件部とその変更を行なう実行部と
からなり、前記仮想の状態の変化を規定する複数のプロ
ダクションルールを格納したルールベースと、 前記変数と前記プロダクションルールとを照合して条件
部が成立するプロダクションルールを前記ワーキングメ
モリから取り出す照合処理, 取り出された複数のプロダ
クションルールから所定の条件に従って一つを選択する
競合解消処理,選択された一つのプロダクションルール
の実行部を実行する実行処理, 及び実行結果に従って前
記ワーキングメモリ内の変数を変更する処理を行なう推
論制御部とを備え、 前記仮想の状態の時系列的なシミュレーションを行なう
プロダクションシステムにおいて、 前記変数及びプロダクションルールを、時系列的な抽象
度に応じて複数の時間的階層に予め分類して前記ルール
ベース及びワーキングメモリに格納しておき、 前記複数の時間的階層の内のいずれかを任意に選択する
ことにより、選択された階層以上の階層に属する変数及
びプロダクションルールのみを対象として前記照合処理
を実行することを特徴とするプロダクションシステム。 - 【請求項2】 内部に設定された仮想の状態を表す複数
の変数を格納したワーキングメモリと、 前記変数を指定する条件部とその変更を行なう実行部と
からなり、前記仮想の状態の変化を規定する複数のプロ
ダクションルールを格納したルールベースと、 前記変数と前記プロダクションルールとを照合して条件
部が成立するプロダクションルールを前記ワーキングメ
モリから取り出す照合処理, 取り出された複数のプロダ
クションルールから所定の条件に従って一つを選択する
競合解消処理,選択された一つのプロダクションルール
の実行部を実行する実行処理, 及び実行結果に従って前
記ワーキングメモリ内の変数を変更する処理を行なう推
論制御部とを備え、 起動時に、前回停止した時点からその時点までの期間を
対象として前記仮想の状態の時系列的なシミュレーショ
ンを行なうプロダクションシステムにおいて、 前記変数及びプロダクションルールを、時系列的な抽象
度に応じて複数の時間的階層に予め分類して前記ルール
ベース及びワーキングメモリに格納しておき、 起動時に、前回停止した時点からその時点までの期間の
長さに対応して前記複数の時間的階層の内のいずれかを
選択し、選択された時間的階層以上の時間的階層に属す
る変数及びプロダクションルールのみを対象として前記
照合処理を実行することを特徴とするプロダクションシ
ステム。 - 【請求項3】 前記シミュレーションの対象となる期間
の両端部分の期間を前記選択された時間的階層よりも下
位の時間的階層に属する変数及びプロダクションルール
のみを対象として前記照合処理を実行することを特徴と
する請求項1に記載のプロダクションシステム。
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