JP3196938B2 - ヒエラルキー・モデルを用いた制御システムおよび方法 - Google Patents
ヒエラルキー・モデルを用いた制御システムおよび方法Info
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Description
得られる履歴データを用いてモデルを形成する,特に相
互に連鎖したゴール,ストラテジーおよびアクションか
ら構成されるヒエラルキー構造をもつモデルを形成する
推論システムおよび方法,ならびに形成したモデルを用
いて対象を自動的に操作または制御するシステムおよび
方法に関する。
特に製造設備および輸送設備における実時間動的制御操
作のために有用である。
り,アクチュエータを制御するために,電気−機械装置
やコンピュータ・アルゴリズムを開発することによって
生産効率を高めることにある。多くの装置やアルゴリズ
ムが,退屈な,激しい,繰返しの多い,そして危険な仕
事から人間を解放してきた。それでも,製造,その他の
産業分野において,自動化が望まれるべき仕事に依然と
して人間がかかわっている。生産性を高め,コストを低
下させ,無駄を省き,品質を向上させ,労働の安全性を
改善し,訓練に要する費用を低減させるために自動化を
さらにおし進めるべきである。
よく生産する,より洗練された工場の自動化手段が求め
られている。そのような手段の一つは人間の操作の自動
化モデルを形成する装置である。
て,そのモデルをどのように構築するかというモデリン
グについて多くのアプローチがある。
ある。それはインタビューを通して集められたエキスパ
ートの知識を一群のルールで表現するものである。一群
のルールは論理的推論エンジンによって処理され,それ
によって説明,予測または示唆が生成される。論理的推
論メカニズムはファジィ・ロジックを含む種々の方法を
もっている。一般にルールは知識を概念または状況のレ
ベルで表わす。
論(case−based reasoning)と呼ばれるものである。
それは事例(ケース)を記憶し,それを比較する学習戦
略である。すなわち,メモリに記憶された先の同様な状
況と比較しかつ対比することによって新しい状況を解決
する。それは新しい状況を認識し,新しい推論を行い,
推論が実行できないときは質問を発する。一般に事例は
知識を操作レベルで表わす。
sed approach)と事例ベース・アプローチの両方に広げ
られた新たなアプローチを提供するものである。
デル化し,このモデルにしたがって,機械によって人間
の操作または制御を再現するために,次の行動原理に基
づいている。
トラテジーには何らかのゴールが存在する。」 この発明では人間による実際の操作または制御の記録
を情報源とする。この記録からストラテジーを抽出し,
ストラテジーからゴールを導き出すことにより,ゴー
ル,ストラテジーおよびアクションからなるヒエラルキ
ー構造のモデルが構築される。
次のようになる。
ることにより得られる入,出力変数値の組からなる一連
のアクション・データを取込み,取込んだ上記アクショ
ン・データのうちの入力変数値に着目して,上記操作ま
たは制御がめざすゴールを入力変数ごとに作成し,取込
んだ上記アクション・データのうちの出力変数値に着目
して,上記ゴールを達成するためのストラテジーを作成
し,上記ゴールとそのゴールに未だ達していないストラ
テジーとを連鎖させ,上記ストラテジーとそれを実現す
るアクション・データとを連鎖させ,これによって,相
互に連鎖したゴール,ストラテジーおよびアクションか
ら構成されるヒエラルキー構造のモデルを形成するもの
である。
クション・ケースにとどまるものであり,それ以上の発
展性はない。過去に経験しなかったケースが出現した場
合には適切な解は得られない。
ールが作成され,そのゴールを達成するためのストラテ
ジーが作成される。そして,ゴールとストラテジーとア
クションとが互いに結びつけられる。したがって,操作
や制御のために概念的なレベルで方向性が定められ(ゴ
ール),そのゴールに向って,そのゴールに連鎖するス
トラテジーで状況に応じた意志決定が行なわれる。最後
に,ストラテジーに連鎖するアクション・ケースによっ
て具体的な意志決定(出力値の決定)が行なわれること
になる。
ールを作成するためにエキスパートにインタビューして
その知識をルール化する作業が必要である。この発明に
よると,過去の操作記録から自動的にゴールとストラテ
ジーが作成される。
うになる。
ることにより得られる入,出力変数値の組からなる一連
のアクション・サンプルを取込み,取込んだ上記アクシ
ョン・サンプルのうちの入力変数値に着目して,入力変
数値の最初の値,最後の値,最大値および最小値を用い
て規定されるゴール・ケースを入力変数ごとに作成し,
取込んだ上記アクション・サンプルのうちの出力変数値
に着目して,出力変数値が同一性を保つ入力変数の範囲
を抽出し,各範囲について,出力変数値に入力変数の範
囲を結びつけるストラテジー・ケースを作成し,上記ゴ
ール・ケースの条件を満たさない入力変数範囲をもつス
トラテジー・ケースをそのゴール・ケースに連鎖させ,
上記ストラテジー・ケースにおける入力変数範囲に入る
入力変数値をもつアクション・ケースをそのストラテジ
ー・ケースに連鎖させ,これによって,相互に連鎖した
ゴール・ケース,ストラテジー・ケースおよびアクショ
ン・ケースから構成されるヒエラルキー構造のモデルを
形成するものである。
プルが所定桁のバイナリティ・データに変換される。
る上記ステップは,仮のゴール・ケースを作成するステ
ップと,作成したゴール・ケースを出力するステップ
と,ユーザによる評価を受けた後のゴール・ケースを最
終的なゴール・ケースとするステップとから構成され
る。
削除および変更を含む。
り具体的には,時間順序で配列された出力変数値の隣り
合うものを順次比較し,変化があったときにその前後の
出力変数値をストアしてストラテジー・サンプルを作成
するステップと,上記ストラテジー・サンプルを上記ア
クション・サンプルを参照して,do…when…until…min
…maxの形式をもつストラテジー・ケースに変換するス
テップと,変換後の上記ストラテジー・ケースを最適化
するステップとから構成される。
例は,同じ出力変数値をもつ2つ以上のストラテジー・
ケースの数を減少させるものである。
体的には,メモリにおいて,各ストラテジー・ケースに
設けられたゴール・ケースへのポインタと,各ゴール・
ケースに設けられたストラテジー・ケースへのポインタ
とにより実現される。
は具体的には,メモリ上において,各アクション・ケー
スに設けられたストラテジー・ケースへのポインタと,
各ストラテジー・ケースに設けられたアクション・ケー
スへのポインタとにより実現される。
からなるアクション・サンプルを,その一つを残して他
を削除することにより作成される。
ション・サンプルを入出力データとして用いて検証され
る。
その時間の順序で一つずつ取込み,取込んだアクション
・サンプルの入力変数値によって満たされない条件をも
つゴール・ケースを捜し出し,捜し出したゴール・ケー
スに連鎖するストラテジー・ケースをリストし,上記の
リストされたストラテジー・ケースの中から,上記取込
んだ入力変数値によって満たされる条件をもつストラテ
ジー・ケースを捜し出し,捜し出したストラテジー・ケ
ースに連鎖するアクション・ケースをリストし,上記の
リストされたアクション・ケースのうちで上記の取込ん
だ入力変数値と一致するまたは最も近い入力変数値をも
つアクション・ケースの出力変数値を出力することによ
り行なわれる。この出力値とアクション・サンプルの出
力変数値とをユーザが比較することによって,上記のモ
デルが検証される。
対象を操作または制御するための方法もまたこの発明に
よって提供されている。
み,取込んだ入力データによって満たされない条件をも
つゴール・ケースを捜し出し,捜し出したゴール・ケー
スに連鎖するストラテジー・ケースをリストし,上記の
リストされたストラテジー・ケースの中から,上記の取
込んだ入力データによって満たされる条件をもつストラ
テジー・ケースを捜し出し,捜し出したストラテジー・
ケースに連鎖するアクション・ケースをリストし,上記
のリストされたアクション・ケースのうちで上記の取込
んだ入力データと一致するまたは最も近い入力変数値を
もつアクション・ケースの出力変数値を出力し,上記処
理を入力データを取込むごとに繰返すものである。
るシステムも提供している。
御することにより得られる入,出力変数値の組からなる
一連のアクション・サンプルを取込んで記憶する手段,
取込んだ上記アクション・サンプルのうちの入力変数値
に着目して,入力変数値の最初の値,最後の値,最大値
および最小値を用いて規定されるゴール・ケースを入力
変数ごとに作成する手段,取込んだ上記アクション・サ
ンプルのうちの出力変数値に着目して,出力変数値が同
一性を保つ入力変数の範囲を抽出し,各範囲について,
出力変数値に入力変数の範囲を結びつけるストラテジー
・ケースを作成する手段,上記ゴール・ケースの条件を
満たさない入力変数範囲をもつストラテジー・ケースを
そのゴール・ケースに連鎖させる手段,ならびに上記ス
トラテジー・ケースにおける入力変数範囲に入る入力変
数値をもつアクション・ケースをそのストラテジー・ケ
ースに連鎖させる手段を備え,これによって,相互に連
鎖したゴール・ケース,ストラテジー・ケースおよびア
クション・ケースから構成されるヒエラルキー構造のモ
デルを形成するものである。
て対象を操作または制御するためのシステムは,対象か
ら得られる入力データを順次取込む手段,取込んだ入力
データによって満たされない条件をもつゴール・ケース
を捜し出し,捜し出したゴール・ケースに連鎖するスト
ラテジー・ケースをメモリ上でリストする手段,上記の
リストされたストラテジー・ケースの中から,上記の取
込んだ入力データによって満たされる条件をもつストラ
テジー・ケースを捜し出し,捜し出したストラテジー・
ケースに連鎖するアクション・ケースをメモリ上でリス
トする手段,上記のリストされたアクション・ケースの
うちで上記の取込んだ入力データと一致するまたは最も
近い入力変数値をもつアクション・ケースの出力変数値
を出力する手段,ならびに上記処理を入力データを取込
むごとに繰返すよう制御する手段を備えている。
施例の説明において明らかになるであろう。
システム全体の構成を示すブロック図である。
ステム全体の構成を示すブロック図である。
るシステムの構成例を示すブロック図である。
を示す斜視図である。
る。
テムを示すブロック図である。
ある。
手順を示すフロー・チャートである。
られた入,出力データの一例を示すものである。
エンコーディングすることにより得られたバイナリィ・
ストリングを示す。
おいて,入力変数ごとに作成されたゴール・ケース作成
のためのリストの例を示す。
示す。
ルの例を示す。
テジー・ケースへの変換を説明するための簡単な例を示
すものであり,第14図はアクション・サンプルの例,第
15図はストラテジー・サンプルの例,第16図はアクショ
ン・サンプルのグラフをそれぞれ示すものである。
のグラフを示す。
テジー・ケースの例を示す。
スのバイナリィ・ストリングを示す。
の連鎖を示す。
よびアクション・ケースへの連鎖を示す。
スへの連鎖を示す。
なるヒエラルキー構造を示す。
ー・チャートである。
を示す。
ムは2つのモードをもつ。その一つはモデル形成モード
であり,二つ目は問題解決モードである。
人間(オペレータ)が実際に操作したときに得られるデ
ータ(操作量および制御量)を入力して,後述するヒエ
ラルキー構造をもつモデルを形成する。
って制御対象を現実に制御する。
システム全体の構成を示している。この発明によるシス
テムはモデル形成システム(または学習システム)とし
て体現する。
にセンサ11,12,…,1kによって検出される。検出された
制御量(入力データx1,x2,…,xk)は操作装置20に与え
られる。オペレータは制御対象の状況を目視しながら,
必要に応じて,表示された制御量の値を見ながら(たと
えば計器の針の位置を確認しながら),制御対象が所望
の状態となるように操作(運転)する。操作装置20から
出力される操作量y(出力データ)(1種類とは限らな
い)はアクチュエータ21に与えられ,アクチュエータ21
によって制御対象10が実際に駆動または運転される。制
御量x1,x2,…,xkのすべてまたは一部が操作装置20に与
えられないこともあろう。制御量は制御対象10から得ら
れるであろう理論値(または計算値もしくは推定値)で
あってもよい。
された制御量x1〜xk,および操作装置20から出力される
操作量yが入力する。アクチュエータ21の出力,または
その測定値が操作量としてモデル形成システム1Aに入力
するようにしてもよい。モデル形成システム1Aはこれら
の入力データx1〜xkおよび出力データyを用いて,制御
(または操作)に関するモデルを作成する。
ステム全体の構成を示している。この発明によるシステ
ムは自動制御システム(自動操作システム)1Bとして体
現する。
る制御対象10の制御量x1〜xkを取込み,先に作成したモ
デルにしたがって,制御対象10に与えるべき操作量yを
算出する。操作量yは制御対象10を駆動するアクチュエ
ータ21に与えられる(またアクチュエータ21の出力が算
出した値となるようにアクチュエータ21が制御され
る)。これによって,制御対象10は,オペレータが操作
装置20を用いて制御対象を制御(操作)したのと同じよ
うに,自動制御システム10Bによって制御(操作)され
ることになる。
ステムとして体現するこの発明によるヒエラルキー・モ
デルを用いたシステムの構成例が第3図に示されてい
る。
される。コンピュータ30はいわゆるパーソナル・コンピ
ュータ,大型,小型を問わずその他の汎用コンピュータ
を利用できる。
決モードにおける処理を実行するためのプログラムを格
納したメモリ31,ならびにこれらの処理において生成さ
れる,または用いられるデータ(モデルを表わすデータ
を含む)を格納するメモリ32が設けられている。これら
のメモリ31と32はROM,RAM,ハードディスク,フロッピー
・ディスク,光ディスク等により実現される。メモリ31
と32がともにハードディスクにより実現されてもよい
し,メモリ31がROMとハードディスクまたはフロッピー
・ディスクにより,メモリ31がRAMとハードディスクに
よりそれぞれ実現されてもよい。ここでは,メモリ31と
32は格納されるデータの種類に応じて分類された概念的
なものである。
装置としての表示装置34およびプリンタ35が接続されて
いる。入力装置33はキーボードおよびマウスを含む。メ
ニュー画面を表示する表示装置34を入力装置33の一部と
考えてもよい。出力装置としては表示装置34およびプリ
ンタ35のうちの少なくともいずれか一方(好ましくは表
示装置34)があればよい。
出された制御対象10における制御量(通常はアナログ
量)をディジタル・データに変換するA/D変換器36,モデ
ル形成モードにおいて操作装置20から出力される操作量
(アナログ量の場合)をディジタル・データに変換する
A/D変換器37,および問題解決モードにおいて算出されア
クチュエータ21に与えられる操作量(通常はディジタル
量である)を,必要に応じてアナログ量に変換するD/A
変換器38が接続されている。これらのA/D変換器,D/A変
換器はコンピュータに内蔵されたものを利用することも
できる。また,これらのA/D変換器,D/A変換器は不要で
あれば設ける必要はない。たとえばアクチュエータがデ
ィジタル量を受入れるものである場合にはD/A変換器38
は不要である。
入力,操作量の出力のためのインターフェイス(後述す
る微分回路等)が設けられよう。
を示している。簡単のためにこのクレーン・システムは
一本のレールのみを含むものである。
いる。このレール50にトロリ(台車)40が車輪41によっ
て移動自在に支持されている。車輪41は走行モータ42に
よって直接にまたは減速機を介して回転駆動される。
機はプーリ44と,プーリ44を駆動する巻上モータ46と,
プーリ44に巻回されたワイヤ47とを含む。プーリ44はト
ロリ40に固定されたブラケット43に回転自在に受けられ
た回転軸45に固定されており,この回転軸45がモータ46
により直接にまたは減速機を介して回転駆動される。ワ
イヤ47の下端にはフック48が取付けられ,このフック48
に吊り荷49が掛けられる。
り荷49がレーン50上の一点Aから他の点Bまでトロリ40
を走行させることによって運ばれる。このとき,ワイヤ
47の振れ角(トロリが移動する方向における振れ角)が
できるだけ小さくなるように(所定の角度,これを最大
許容振れ角という,以内に収まるように),トロリ40の
走行制御を行う。
角の微分値が採用される。
て正方向にとられる。この位置はモータ42の回転軸また
は車輪41の軸に設けられた回転トランスデューサ(図示
略)によって検出される。回転トランスデューサから出
力されるパルス列(または位置を表わすディジタル・デ
ータ)は,コンピュータ30に入力する(A/D変換器36は
不要であろう)。必要に応じて,トロリ40が出発点Aに
あることを検知する原点検出器が設けられよう。
イヤ47の像を撮像するように配置されたテレビジョン・
カメラ51およびこのカメラ51からの映像信号を画像処理
する処理装置によって検出される。画像処理装置はコン
ピュータ30の一部によって実現できる。この場合にはカ
メラ51の映像信号がA/D変換器36を通してコンピュータ3
0に取込まれる。線状物体の垂線に対する角度検出のた
めの画像処理は公知の手法により行うことができる。
とができる。
Aを用いて吊り荷を吊る場合には,振れ角はより簡単に
検出される。シャフト47Aはその上端で軸45に固定され
る。軸45はブラケット43に回転自在に支持される。シャ
フト47Aの下端がフック48となっている。軸45の回転角
が角度センサ52によって検出される。角度センサ52の出
力信号がアナログ量の場合にはA/D変換器36でディジタ
ル量に変換されてコンピュータ30に取込まれる。また角
度センサ52の出力信号は微分回路で微分され,この微分
信号がA/D変換器36を通して振れ角の微分値としてコン
ピュータ30に取込まれる。もちろん微分処理はコンピュ
ータ30で行うこともできる。角度センサ52の出力がディ
ジタル量の場合にはそのままコンピュータ30に取込まれ
る。
モータ42に与える電圧または電流としても表現できる。
量が与えられるアクチュエータのない制御対象にも応用
できる。たとえば株価の予測システムである。この場
合,入力データは本日の株価(各銘柄についての),本
日の平均株価等であり,キーボード,通信装置,フロッ
ピー・ディスク・ドライバ等から入力されよう。出力デ
ータは売り決定,買い決定およびその量となろう。これ
らは表示装置やプリンタから出力されよう。
力データは曜日,天候,在庫量等で,キーボード,通信
装置,フロッピー・ディスク・ドライバ等から入力され
る。出力データは予測売上,仕入量等で,表示装置やプ
リンタから出力される。
ドの説明においては,上述したクレーン制御システムが
例に挙げられる。モデル形成モードで用いられる実際の
運転データはシミュレーションによって得られたデータ
である。シミュレーション・システムの例が第6図に示
されている。このシステムは,コンピュータ30,プログ
ラム・メモリ31,データ・メモリ32,入力装置33,表示装
置34およびプリンタ35から構成される。このシステムに
おいて問題解決モードの処理も行なわれる。第6図はこ
の発明によるシステムの最小限の構造を示しているとい
えよう(もちろん,出力装置としては表示装置またはプ
リンタのいずれか一方があればよい)。
れ角θを求めるために用いられた計算式は次の通りであ
る(第7参照)。
ーションにおいてオペレータによって与えられる操作量
である。すなわちVdは次の値をとる。
理」は主にコンピュータ30によって実行される。したが
って,特に言及しない限り,以下に記述する具体的処理
はコンピュータ30によって実行される処理と理解された
い。
(戦略)およびアクション(実行,行動)の3つのレベ
ルからなるヒエラルキー構造をもつ。この構造は次の原
理に基づいている。
も一つのストラテジーが存在し,すべてのストラテジー
にはそれに関連する少なくとも一つのゴールが存在す
る。」 モデル形成モードにおける具体的処理の手順について
第8a図および第8b図を参照して説明する。
操作(運転)する。このとき,センサ11〜1kから得られ
る制御量(入力データ)およびアクチュエータ21に与え
られる操作量(出力データ)を,一定時間間隔でサンプ
リングし,コンピュータ30に取込む。これらの入,出力
データは教師データとしてデータ・メモリ32にセーブさ
れる。入,出力データは実際の操作記録である。
おいて得られた入,出力データの一例が第9図に示され
ている。
ている。上述したように,クレーンは前進,後退および
停止の3種類の操作で運転される。前進では,操作出力
(トロリの移動速度:出力データ)u=+40(m/mi
n),後退ではu=−40(m/min),停止ではu=0(m/
min)に設定される。入力データは,トロリの位置x
(m),ワイヤの振れ角θ(rad)および振れ角の変化
率(微分値)dθ(rad/sec)である(dθ/dtを以下d
θと表現する)。
あり振れ角θができるだけ小さい範囲におさまるように
操作出力uが調整されている。T2で示す時間帯ではトロ
リは定速運転されている。T3で示す時間帯はトロリを目
的地点Bに丁度停止させるために,操作出力uが調整さ
れている。時間帯T4はトロリが地点Bにほぼ達し,吊り
荷の振れ角θが徐々に減衰していく過程である。
を形成するように変換される。各バイナリィ・ストリン
グをアクション・サンプルと呼ぶ。
が第10図に示されている。入力データx,θ,dθ,出力デ
ータuはそれぞれ8ビットで構成されている。
力変数においても,その最小値が0000 0000に,最大値
が1111 1111にそれぞれ変換される。位置xについての
最小値は−1(m),最大値は22(m)である。振れ角
θの最小値は−0.1(rad),最大値は+0.1(rad)であ
る。その微分値dθの最小値は−0.1(rad/sec),最大
値は+0.1(rad/sec)である。移動速度uの最小値は−
40(m/min),最大値は+40(m/min)である。第10図を
理解しやすくするために,位置x=0(m),振れ角
(θ=0(red),振れ角の微分値dθ=0(rad/sec)
および移動速度u=0(m/min)はそれぞれ,バイナリ
ィ値0000 1011,1000 0000,1000 0000,1000 0000で
表わされていることを付け加えておく。
理プログラムを高級言語で書いたときに特に意味を持
つ。バイナリィ・エンコーディングする第1の理由は,
アクション・サンプルの分解能を容易に変えることがで
きることである。たとえば,16ビットのデータの下位8
ビットを捨てることにより8ビット・データとすること
ができる。第2の理由は最適化アルゴリズムの一つであ
るジェネティック・アルゴリズムの最も適した表現方法
がバイナリィ・ストリングであるということである。
ョン・サンプルと最終の(ターミナル)アクション・サ
ンプルとを抽出し,それらの差をとることにより比較す
る。また,入力変数ごとに最大値と最小値を算出する。
クション・サンプルが最初のアクション・サンプル
(値)であり,時間t=29.10におけるものが最終のア
クション・サンプル(値)である。これらが破線の長方
形で囲まれている。また,入力変数θ,dθの最大値,最
小値が実線の長方形で囲まれている。入力変数xの最大
値,最小値は破線の長方形で囲まれた最終値,最初値で
ある。
する。このリストはもちろんデータ・メモリ32において
作成される。
されている。
を無視する。この入力変数はマスクされる。
において全く変化しないものであり,操作や制御に何の
影響も与えていないものであるからである。
入力変数についてゴール条件は次のように表現される。
値] 制御対象の実際の操作において入力変数xiについて最
初の値と最終の値とが異なるということは,この操作は
入力変数xiを(最初の値)から(最終の値)まで変化さ
せるように(オペレータによって)意図されて行なわれ
たにちがいないということである。そして,そのときの
入力変数xiの変動幅が(最小値)と(最大値)との間に
収まるように意図されて行なわれたにちがいない,と推
定する。したがって,入力変数xiについてのゴール(制
御目的)は,入力変数xiの値を(最初の値)から出発し
て最終的には(最終の値)にもっていくことであり,そ
のときxiの変動幅を(最小値)と(最大値)との間に収
まるようにすることである,ということになる。
と最終の値が異なる。したがって入力変数xについて次
のゴール条件が仮に設定される。
入力変数についてゴール条件は次のように記述される。
じである場合には,最初の値および最終の値のいずれか
らもゴールを導き出すことはできない。この場合にはむ
しろ,操作の過程において入力変数を一定の範囲に保つ
ような意図があったのであろうと推定する。これが,上
述のゴール条件の意味である。
いずれにおいても,その最初の値と最終の値とが同じで
ある(ともに0.000)。したがって,入力変数θ,dθに
ついて次のゴール条件が仮に設定される。
の結果が,プリンタ35によってプリントされる,または
表示装置34に表示される。
ングにエンコードされる。
詳述する。
34に表示されたゴールの仮説(仮りに設定された上記ゴ
ール1〜4)をみて,ユーザはこれらを評価し,必要に
応じてこれに新たなゴール条件を加えるか,いずれかの
ゴール条件を削除するか,またはゴール条件を修正す
る。
上述の仮説(ゴール1〜4)のうち,ゴール2が不要な
ものとして削除される。ゴール2は入力変数x(位置を
表わす)の過渡状態幅に関するものであり,位置xは最
初の値から最終の値に向って単調に増加すればよいの
で,過渡状態幅に関するゴール仮説は不要であるからで
ある。これにより,ゴール3およびゴール4のゴール番
号が1つずつ繰上り,これらはそれぞれゴール2および
ゴール3となる。
ル・ケースという。上記の例において最終的に得られた
3つのゴール・ケースが,そのバイナリィ・ストリング
とともに第12図に示されている。
のバイナリィ・データについて説明しておく(サブステ
ップ103−7参照)。
・ケース番号(ゴール番号)」であり,2ビットで表わさ
れる。
2ビットで表現される。xは00,θは01,dθは10であ
る。
か「過渡状態」の幅かを表わすものである。このタイプ
・フラグは2ビットであり,「最終状態」の値が01,
「過渡状態」の幅が10によって表現される。
プ・フラグが01の場合には「値」は「最終の値」(8ビ
ットで表わされる)となる。「最終の値」は一つしかな
いので,この8ビット・データが2回繰返される。タイ
プ・フラグが10の場合には「値」は最小値,最大値(い
ずれも8ビットで表わされる)の順序で配列された16ビ
ット・データとなる(第9図,第10図,第11図を参照せ
よ)。
とによりストラテジーが抽出される。
ータ・メモリ32にストアされる。続いて,時刻tにおけ
る出力データ(アクション・サンプル)とその次の時刻
t+1における出力データとが比較される。もし,これ
らの出力データが異なれば,時刻tの出力データとt+
1の出力データとがストアされる。この処理はt=0か
らt=最終時刻まで,tの値を1つずつインクレメントし
ながら繰返される。このようにしてメモリにストアされ
たデータを「ストラテジー・サンプル」と呼ぶ。
て具体的に説明しよう。第10図に示すバイナリィ・スト
リングを参照する。
が示されている。ここには,時刻およびアクション・サ
ンプルNO.も参照のために示されている。
プルNO.=1)と最終の値1000 0000(時刻t=29.10,
サンプルNO.98)とがストアされる。
=0.30における出力変数値1111 1111とは異なるので,
時刻t=0.30における出力変数値がストアされる(時刻
t=0.00の出力変数値は既にストア済)。
の出力変数値1000 0000とが比較される。これらは相互
に異なるのでこれらの値がストアされる。
における値とが相互に異なり,時刻t=0.9における値
と時刻t=1.20における値とも相互に異なり,さらに時
間t=1.20における値と時刻1.50における値も相互に異
なるので,これらの値がストアされていく。
同じである。したがってこれらの時刻における出力変数
値はストアされない。
る。したがって,これらの時刻における出力変数値がス
トアされる。
ある。したがってこれらの値はストアされない。
り,時刻15.30における値と時刻15.60における値とは異
なり,さらに時刻15.60における値と時刻15.90における
値とも異なるので,これらの値がストアされる。
あるからこれらの値はストアされない。
異なるので,これらの値がストアされる。
に至るまですべて同じであるからこれらの値はストアさ
れない。
その前後の時点における出力変数値をメモリにストアす
る。
明されているが,出力変数の種類が複数であっても同じ
である。この場合にはいずれか一つの出力変数の値が変
化すれば出力変数が変化したとして,その変化の前後に
おけるすべての出力変数の値がストアされる。
を,アクション・サンプルを参照して次の形式をもつス
トラテジー・ケースに変換する。
く。whenには入力変数の値(1個または複数個)が続
く。untilの後にも入力変数の値が続く。minの後には各
入力変数についての最小値が配列され,maxの後には各入
力変数についての最大値が配列される。
る。これらの図において,入力変数はx1,x2の2種類,
出力変数はuの1種類である。時刻はtp〜tp+11で示さ
れている。
る。第14図のアクション・サンプルに基づいて作成され
たストラテジー・ケースが第15図に示されている。第14
図において,出力変数に着目して,出力変数が変化する
ときにその前後の時点の出力変数の値を抽出することに
より第15図に示すストラテジー・サンプルが得られるの
はステップ105で説明した通りである。
のグラフを示している。直交する2つの軸は入力変数
x1,x2である。出力変数uが一定値を保つ範囲が直方形
で示されている。
力変数空間において,出力変数が一定値を示す範囲は直
方体で表わされる。4次元以上の入力空間においてこの
範囲はハイパーボックス(超直方体)で表わされる。以
下の説明では,入力変数空間が2次元であろうと,3次元
であろうと,長方形,直方体を含めてすべての場合につ
いてハイパーボックスという用語を用いる。
である範囲であり,ハイパーボックスQ+1はuが100
である範囲である。
合をストラテジー・ケースという。ストラテジー・ケー
スQを例に挙げると,これは次のように表現される。
ときまで,出力uを90とせよ。ただし,入力x1には最小
値3.0から最大値5.5まで,入力x2には最小値10から最大
値45まで許容範囲がある。」 ハイパーボックスQの一つの頂点は(x1の最小値,x2
の最小値)(この点は第16図でMINと表わされている)
で表わされ,これに対向するもう一つの頂点は(x1の最
大値,x2の最大値)(第16図でMAXで示されている)で表
わされる。
れるのは容易に理解できよう。
アクション・サンプルのグラフが第17図に示されてい
る。簡単のために,位置xと振れ角θを直交する二軸と
する2次元入力変数空間が示されている(もちろん,正
確にはx,θ,dθを相互に直交する軸とする3次元入力変
数空間に描くべきである)。
れるストラテジー・ケースが第18a図および第18b図なら
びに第19図に示されている。第18a図および第18b図は10
進数の数値を用いて表現され(第9図参照),第19図は
バイナリィ・ストリングに変換されたものである(第10
図参照)。
値が表わされている。また,when:に続いて入力変数値
(whenの項の入力変数値)が入力変数x,θ,dθの順に配
列されている。同じように,until:,min:,max:に続いて
入力変数値(untilの項,minの項およびmaxの項の入力変
数値)がx,θ,dθの順に配列されている。
ットで表わされている。その順序は,whenの項における
x,θ,dθの入力変数値,untilの項におけるx,θ,dθの入
力変数値,minの項におけるx,θ,dθの入力変数値,maxの
項におけるx,θ,dθの入力変数値,そして最後にdoの項
における出力変数値となっている。
よび8は長方形(ハイパーボックス)ではなく,一点で
表わされている(この点もハイパーボックスの概念に含
ませることができる)。
ケースのうち,不要なストラテジー・ケースを無視(削
除)することにより,ストラテジー・ケースを最適化す
る。
・ケースがあるかどうかをみる。同じ出力変数値をもつ
2つ以上のストラテジー・ケースが見付かった場合に
は,それらのケースの近さを入力変数値(ハイパーボッ
クス)に基づいて算出する。近さが近い場合にはストラ
テジー・ケースの一つを残して他が削除されるか,また
はこれらのストラテジー・ケースが合体される。
イパーボックスが完全に重なっている場合には,それら
のうちの一つを残して他のものを削除する。
算出し,得られた距離が所定のしきい値以下の場合に
は,これらのストラテジー・ケースを合体(または融
合)させるか,または一方を削除する。距離としては,
たとえばwhen(またはuntil)の項に記述された入力変
数値によって表わされた入力変数空間における点(また
はMINの点もしくはMAXの点)に着目し,2つのケースにお
けるこれらの点間の距離が用いられよう。
法には多くのアプローチがある。
しいケースは多数あるが,それらの入力変数値によって
表わされる点はかなり遠いので,すべてのストラテジー
・ケースが必要なものとして残される。
テジー・ケースとを次のようにして関連づける(または
リンク,連鎖)。
または第19図参照),その状態量を各ゴール・ケースの
ゴール条件と比較する。状態量とは,ストラテジー・ケ
ースにおいて,whenの項の入力変数値(またはuntilの項
の入力変数値)である。
のストラテジー・ケースをそのゴール・ケースに関連づ
ける。ゴール条件を満たした場合には,関連づけをしな
い。ゴール条件を満たしたときにはもはやそのゴールに
向うストラテジーは不要であるからである。
ストラテジー・ケースについて繰返す。
クレーン制御システムの例で具体的にこの関連づけを行
ってみる。
に示すストラテジー・ケースを参照する。
された入力変数xの値は0.000である。この値はゴール
番号1のゴール条件(「最終状態」の値=9.467)を満
たさない。したがって,ストラテジー・ケース1はゴー
ル・ケース1と連鎖する。
変数θの値は0.000である。この値はゴール・ケース2
のゴール条件(「過渡状態」の幅=[−0.029,0.02
7])を満たす。したがって,ストラテジー・ケース1
はゴール・ケース2とは連鎖しない。
述された入力変数dθの値は0.000である。この値はゴ
ール・ケース3のゴール条件(「過渡状態」の幅=[−
0.039,0.042])を満たす。したがって,ストラテジー
・ケース1はゴール・ケース3とも連鎖しない。
のみ連鎖(リンク)することになる。
述したサブステップ108−1,108−2を適用すると次の結
果が得られる。
ル・ケース1とのみ連鎖する。
と連鎖する。
る。
6,7,8,9および10と連鎖する。
も連鎖しない。
鎖する。
テジー・ケースはそれに連鎖するすべてのゴール・ケー
スへのポインタをもつ(各ストラテジー・ケースを表わ
すデータに対応してこれらのポインタが記憶される)。
また,各ゴール・ケースはそれに連鎖するすべてのスト
ラテジー・ケースへのポインタをもつ。
している。PLはストラテジー・ケースへのポインタであ
ることを示し,PLに続く矢印で示された番号がそのゴー
ル・ケースに連鎖するストラテジー・ケースの番号であ
る。ポインタPLは各ゴール・ケース番号ごとに設けられ
ている。
られたポインタを示している。ポインタPHはゴール・ケ
ースへのポインタであり,ポインタPLはアクション・ケ
ースへのポインタ(次に説明する)である。PHに続く矢
印で示された番号が,そのストラテジー・ケースに連鎖
するゴール・ケースの番号であり,PLに続く矢印で示さ
れた番号がそのストラテジー・ケースに連鎖するアクシ
ョン・ケースの番号である。
連鎖は必要に応じて表示され,またはプリントされる。
ユーザは必要に応じて,新しいストラテジー・ケースを
加えたり,不要なストラテジー・ケースを削除したり,
既存のストラテジー・ケースを修正したりすることがで
きる。
ようにして関連づけられる(またはリンク,連鎖)。ア
クション・ケースとは,各時点ごとの入力変数値と出力
変数値の組を指し,アクション・サンプルとほぼ同義で
ある。ただし,全く同じ値をもつアクション・サンプル
はアクション・ケースからは取除かれる。
は第10図参照),その状態量を各ストラテジー・ケース
のストラテジー条件と比較する。状態量とはアクション
・ケースにおける入力変数値の組を指す。ストラテジー
条件とは,ストラテジー・ケースにおけるwhenの項に記
述された入力変数値の組からuntilの項に記述された入
力変数値の組までの範囲をさす(これを以下、when〜un
tilの範囲という)。
番目のアクション・ケースをそのストラテジー・ケース
に関連づける。
アクション・ケースについて繰返す。
づけを試みてみよう。第9図と第18a図および第18b図を
参照する。第9図に示されたすべてのアクション・サン
プルがアクション・ケースである。ただし,第1番目の
アクション・ケースはトロリの静止状態を表わしている
ので,モデル形成および問題解決において意味をもたな
いので,関連づけは特に行う必要はない。したがって,
第2番目のアクション・ケースから関連づけを行うこと
にする。
状態量はx=0.000,θ=0.000,dθ=0.000であり,これ
はストラテジー・ケース番号1のwhen〜untilの範囲
(x=0.000〜0.000,θ=0.000〜0.000,dθ=0.000〜0.
000)に入る。また,アクション・ケース2の状態量は
他のストラテジー・ケースのwhen〜untilの範囲内には
入らない。したがって,アクション・ケース2はストラ
テジー・ケース1にのみ連鎖する。
−2)を他のアクション・ケースについて行うと,第22
図に示す連鎖が得られる。
のアクション・ケースに連鎖するストラテジー・ケース
がポインタPHで示されている。ポインタPHは連鎖するス
トラテジー・ケースへのアクション・ケースのポインタ
である。ポインタPHの矢印に続いて連鎖するストラテジ
ー・ケース番号が記述されている。
ション・ケースへのポインタもまた設けられる。これが
第21図にPLで示すものである。各ストラテジー・ケース
番号ごとに設けられたポインタPLの矢印で示される番号
が,そのストラテジー・ケースに連鎖するアクション・
ケースの番号である。
ョン・ケースから構成されるモデルは,第23図に示すよ
うにヒエラルキー構造をもち,かつこれらが相互に関連
づけられていることが分る。ゴール(ケース)が最も上
位のレベルにある(概念的意志決定のレベル)。ストラ
テジー(ケース)は中間のレベルにある(状況に応じた
意志決定のレベル)。アクション(ケース)が最も下位
のレベルである(経験的意志決定のレベル)。
ば,検証される。
師データ;第9図または第10図)が用いられる。アクシ
ョン・サンプルの入力データを用いて,後述する問題解
決モードにおける手順と同じようにして(ステップ121
の入力変数値取込みおよびエンコーディングは必ずしも
必要ないであろう),先に作成したモデルにしたがって
出力が計算される。得られた出力データとアクション・
サンプルにおける出力データとが比較される。両出力デ
ータが等しい値または近い値であれば(たとえば両デー
タの差が所定しきい値以下),モデルは正しく作成され
たものとみなされよう。
し,この入力データをシステムに与えてもよい。システ
ムはモデルにしたがって出力データを算出し,かつ出力
する。出力データが妥当なものかどうかはユーザによっ
て判断されよう。
作業エリアからファイル・エリアに転送されて保存され
る。
いて実際に制御対象を制御(運転または操作)する(第
2図参照)。その処理手順が第24図に示されている。
転トランスデューサの出力,振れ角を表わす角度センサ
等(第4図,第5図)からの入力変数値がシステム1に
取込まれる。これらの入力値は適当な分解能で2値デー
タに変換される。
スのゴール条件と比較する。入力データによって満たさ
れないゴール条件をもつゴール・ケースがあれば,その
ゴール・ケースに連鎖しているストラテジー・ケースを
リスト・アップする。
ースを決定することにより概念レベルの意志決定を行な
おうとしている。これによって適切なストラテジー・ケ
ースが決定されることになる。
ジー・ケースと比較する。入力データとマッチするスト
ラテジー条件(when〜untilの範囲)をもつストラテジ
ー・ケースがあれば,そのストラテジー・ケースに連鎖
するアクション・ケースをリスト・アップする。
決定することにより状況的な意志決定を行なおうとして
いる。この結果,適切なアクション・ケースが決定され
る。
ち,入力データと完全に一致している入力変数値をもつ
もの,または入力データに最も近い入力変数値(入力変
数空間における距離が最も短いもの)をもつものを候補
として選択する。
で,その候補のアクション・ケースの出力変数値を出力
データとして出力する。2つ以上の候補がもし存在した
場合には最も良いものを選択し,そのアクション・ケー
スの出力変数値を出力データとして出力する。たとえ
ば,2つのストラテジー・ケースのハイパーボックスが一
部重複しており,この重複している空間に入力データが
含まれているときには,2つのストラテジー・ケースから
異なる出力変数値が導き出される。この場合には,たと
えば入力データとハイパーボックスの端点(MINまたはM
AX点)との距離の近い方のハイパーボックスから得られ
る出力値が選択される。または,処理において最初に得
られた出力値が無条件に選択される。
自動運転したときに得られた入力データ,モデルにした
がって計算された出力データ(クレーン制御に用いられ
た),および出力値を得る過程で選択されたケースの番
号を示している。最も右側のカッコ内の3つの数字(矢
印でつながれている)は,前の方から,選択されたゴー
ル・ケース番号,ストラテジー・ケース番号,およびア
クション・ケース番号を示している。
0,θ=0.000,dθ=0.000である。これらの入力データは
ゴール・ケース1のゴール条件を満たさず,他のゴール
・ケース2,3のゴール条件を満たしている(第12図参
照)。したがって,ゴール・ケース1に連鎖する10個の
ストラテジー・ケース1,2,3,4,5,6,7,8,9および10が選
択される(第20図参照)(ステップ122)。
力データを満たすストラテジー条件を持つものはストラ
テジー・ケース1のみである(第18a図参照)。したが
って,ストラテジー・ケース1に連鎖するアクション・
ケース2が選択される(第21図参照)(ステップ12
3)。
40.00が出力データとして出力される(第9図参照)
(ステップ124,125)。
タxはゴール・ケース1のゴール条件を満たさないばか
りか,入力データθがゴール・ケース2のゴール条件も
満たしていない。したがって,ゴール・ケース1と2が
選択される。しかしながら,ゴール・ケース2に連鎖す
るストラテジー・ケースは存在しない。したがって,ゴ
ール・ケース1に連鎖するストラテジー・ケース1〜10
の中から,入力データがマッチするストラテジー・ケー
スが選択される。入,出力データ番号8〜10の全入力デ
ータx,θ,dθを満たすストラテジー条件をもつストラテ
ジー・ケースは存在しない。このような場合には,入力
データに最も近い(たとえば一部の入力変数についての
入力データがストラテジー条件を満たす,または,入力
データに最も近い距離にあるハイパーボックスを持つ)
ストラテジー・ケースが選択される。ストラテジー・ケ
ース5が選択される。
スのうちで(第21図参照),各入,出力データ番号8,9,
10の入力データに最も近い入力変数値をもつアクション
・ケース9,10,11がそれぞれ選択され,それらのアクシ
ョン・ケースの出力変数値(u=40,000)が出力データ
として出力される。
力データを取込むごとに(一定時間ごとに)繰返され
る。
Claims (13)
- 【請求項1】モデル形成モードにおいて, a.対象を操作または制御することにより得られる入,出
力変数値の組からなる一連のアクション・サンプルを取
込み, b.取込んだ上記アクション・サンプルのうちの入力変数
値に着目して,入力変数値の最初の値,最後の値,最大
値および最小値に基づいてゴール・ケースを入力変数ご
とに作成し, c.取込んだ上記アクション・サンプルのうちの出力変数
値に着目して,出力変数値が同一性を保つ入力変数の範
囲を抽出し,各範囲について,出力変数値に入力変数の
範囲を結びつけるストラテジー・ケースを作成し, d.上記ゴール・ケースの条件を満たさない入力変数範囲
をもつストラテジー・ケースをそのゴール・ケースに連
鎖させ, e.上記ストラテジー・ケースにおける入力変数範囲に入
る入力変数値をもつアクション・ケースをそのストラテ
ジー・ケースに連鎖させ, これによって,相互に連鎖したゴール・ケース,ストラ
テジー・ケースおよびアクション・ケースから構成され
るヒエラルキー構造のモデルを形成し, 問題解決モードにおいて,上記の作成されたモデルを用
いて対象を操作または制御するために, f.対象から得られる入力データを順次取込み, g.取込んだ入力データによって満たされない条件をもつ
ゴール・ケースを捜し出し,捜し出したゴール・ケース
に連鎖するストラテジー・ケースをリストし, h.上記のリストされたストラテジー・ケースの中から,
上記の取込んだ入力データによって満たされる条件をも
つストラテジー・ケースを捜し出し,捜し出したストラ
テジー・ケースに連鎖するアクション・ケースをリスト
し, i.上記のリストされたアクション・ケースのうちで上記
の取込んだ入力データと一致するまたは最も近い入力変
数値をもつアクション・ケースの出力変数値を出力し, j.上記処理f〜iを入力データを取込むごとに繰返す, ヒエラルキー・モデルを用いた制御方法。 - 【請求項2】ゴール・ケースを作成する上記ステップb.
が, 仮のゴール・ケースを作成するステップと, 作成したゴール・ケースを出力するステップと, ユーザによる評価を受けた後のゴール・ケースを最終的
なゴール・ケースとするステップとから構成される,請
求の範囲第1項に記載の方法。 - 【請求項3】上記のユーザによる評価が,ゴール・ケー
スの追加,削除および変更を含む,請求の範囲第2項に
記載の方法。 - 【請求項4】ストラテジー・ケースを作成する上記ステ
ップc.が, 時間順序で配列された出力変数値の隣り合うものを順次
比較し,変化があったときにその前後の出力変数値をス
トアしてストラテジー・サンプルを作成するステップ
と, 上記ストラテジー・サンプルを,上記アクション・サン
プルを参照して,do…when…until…min…maxの形式をも
つストラテジー・ケースに変換するステップと, 変換後の上記ストラテジー・ケースを最適化するステッ
プとから構成される,請求の範囲第1項に記載の方法。 - 【請求項5】上記ストラテジー・ケースを最適化するス
テップは,同じ出力変数値をもつ2つ以上のストラテジ
ー・ケースの数を減少させるものである,請求の範囲第
4項に記載の方法。 - 【請求項6】ストラテジー・ケースとゴール・ケースの
連鎖を,各ストラテジー・ケースに設けられたゴール・
ケースへのポインタと,各ゴール・ケースに設けられた
ストラテジー・ケースへのポインタとにより実現する,
請求の範囲第1項に記載の方法。 - 【請求項7】アクション・ケースとストラテジー・ケー
スとの連鎖を,各アクション・ケースに設けられたスト
ラテジー・ケースへのポインタと,各ストラテジー・ケ
ースに設けられたアクション・ケースへのポインタとに
より実現する,請求の範囲第1項に記載の方法。 - 【請求項8】全く同じ入,出力変数値の組からなるアク
ション・サンプルを,その一つを残して他を削除するこ
とによりアクション・ケースを作成する,請求の範囲第
1項に記載の方法。 - 【請求項9】上記一連のアクション・サンプルを,上記
モデルを検証のためのデータとして用い,上記アクショ
ン・サンプルをその時間の順序で一つずつ取込み, 取込んだアクション・サンプルの入力変数値によって満
たされない条件をもつゴール・ケースを捜し出し,捜し
出したゴール・ケースに連鎖するストラテジー・ケース
をリストし, 上記のリストされたストラテジー・ケースの中から,上
記取込んだ入力変数値によって満たされる条件をもつス
トラテジー・ケースを捜し出し,捜し出したストラテジ
ー・ケースに連鎖するアクション・ケースをリストし, 上記のリストされたアクション・ケースのうちで上記の
取込んだ入力変数値と一致するまたは最も近い入力変数
値をもつアクション・ケースの出力変数値を出力し, これによって上記のモデルを検証する,請求の範囲第1
項に記載の方法。 - 【請求項10】モデル形成システムと,自動制御システ
ムとから構成され, 上記モデル形成システムは, 対象を操作または制御することにより得られる入,出力
変数値の組からなる一連のアクション・サンプルを取込
んで記憶する手段, 取込んだ上記アクション・サンプルのうちの入力変数値
に着目して,入力変数値の最初の値,最後の値,最大値
および最小値に基づいてゴール・ケースを入力変数ごと
に作成する手段, 取込んだ上記アクション・サンプルのうちの出力変数値
に着目して,出力変数値が同一性を保つ入力変数の範囲
を抽出し,各範囲について,出力変数値に入力変数の範
囲を結びつけるストラテジー・ケースを作成する手段, 上記ゴール・ケースの条件を満たさない入力変数範囲を
もつストラテジー・ケースをそのゴール・ケースに連鎖
させる手段,ならびに 上記ストラテジー・ケースにおける入力変数範囲に入る
入力変数値をもつアクション・ケースをそのストラテジ
ー・ケースに連鎖させる手段を備え, これによって,相互に連鎖したゴール・ケース,ストラ
テジー・ケースおよびアクション・ケースから構成され
るヒエラルキー構造のモデルを形成するものであり, 上記自動制御システムは,上記モデル形成システムによ
って作成されたモデルを用いて対象を操作または制御す
るためのものであり, 対象から得られる入力データを順次取込む手段, 取込んだ入力データによって満たされない条件をもつゴ
ール・ケースを捜し出し,捜し出したゴール・ケースに
連鎖するストラテジー・ケースをメモリ上でリストする
手段, 上記のリストされたストラテジー・ケースの中から,上
記の取込んだ入力データによって満たされる条件をもつ
ストラテジー・ケースを捜し出し,捜し出したストラテ
ジー・ケースに連鎖するアクション・ケースをメモリ上
でリストする手段, 上記のリストされたアクション・ケースのうちで上記の
取込んだ入力データと一致するまたは最も近い入力変数
値をもつアクション・ケースの出力変数値を出力する手
段,ならびに 上記処理を入力データを取込むごとに繰返すよう制御す
る手段を備えている, ヒエラルキー・モデルを用いた制御システム。 - 【請求項11】ゴール・ケースを作成する上記手段が, 仮のゴール・ケースを作成する手段と, 作成したゴール・ケースを出力する手段と, ユーザによる評価を受けた後のゴール・ケースを最終的
なゴール・ケースとして記憶する手段とから構成され
る,請求の範囲第10項に記載のシステム。 - 【請求項12】上記のユーザによる評価が,ゴール・ケ
ースの追加,削除および変更を含む,請求の範囲第11項
に記載のシステム。 - 【請求項13】検証のためのデータとして用いるため
に,上記アクション・サンプルをその時間の順序で一つ
ずつ取込む手段, 取込んだアクション・サンプルの入力変数値によって満
たされない条件をもつゴール・ケースを捜し出し,捜し
出したゴール・ケースに連鎖するストラテジー・ケース
をメモリ上でリストする手段, 上記のリストされたストラテジー・ケースの中から,上
記取込んだ入力変数値によって満たされる条件をもつス
トラテジー・ケースを捜し出し,捜し出したストラテジ
ー・ケースに連鎖するアクション・ケースをメモリ上で
リストする手段,ならびに 上記のリストされたアクション・ケースのうちで上記の
取込んだ入力変数値と一致するまたは最も近い入力変数
値をもつアクション・ケースの出力変数値を出力する手
段を備え, これによって上記のモデルを検証する,請求の範囲第10
項に記載のシステム。
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