JPH06223084A - Constraint correction backup device - Google Patents

Abstract

PURPOSE:To provide the constraint correction backup device which evaluates a correction plan. CONSTITUTION:Object data related to a scheduling object, the constraint which restricts contents of scheduling, the result collection example where the scheduling result based on object data and the constraint is corrected by a user are inputted by a data input part 1. A correction rule generally prescribing the contents of constraint correction is preserved in a correction rule file 6. A correction plan generating part 3 generates a correction plan of the constraint based on object data, the result correction example, and the correction rule. A correction plan evaluating part evaluates the validity of the correction plan based on a prescribed evaluation reference. A correction plan presenting part 4 outputs the correction plan.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【０００１】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は、スケジューリング型知
識ベースシステムにおける制約条件の修正を支援する制
約条件修正支援装置の改良に関するものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an improvement of a constraint condition modification support device for supporting modification of constraint conditions in a scheduling type knowledge base system.

【０００２】[0002]

【従来の技術】従来から、加工計画などのスケジューリ
ングを自動的に行うシステムとして、スケジューリング
型知識ベースシステム（以下、「システム」という。）
が用いられている。このシステムは、図１２（概念図）
に示すように、スケジューリング内容を制約する制約条
件を知識ベースＢに格納しておき、スケジューリング対
象に関するデータ（本明細書において「対象データ」と
いう。）が入力されると、推論エンジンＥが、その対象
データと前記制約条件とに基づいて、加工計画などのス
ケジューリング結果を自動的に生成・出力するものであ
る。2. Description of the Related Art Conventionally, a scheduling type knowledge base system (hereinafter referred to as "system") has been used as a system for automatically scheduling a machining plan and the like.
Is used. This system is shown in Figure 12 (conceptual diagram).
As shown in FIG. 5, when the constraint condition for restricting the scheduling content is stored in the knowledge base B and the data regarding the scheduling target (referred to as “target data” in this specification) is input, the inference engine E Based on the target data and the constraint conditions, a scheduling result such as a machining plan is automatically generated and output.

【０００３】なお、このようなシステムにおける対象デ
ータは、スケジューリング対象である各ジョブの諸元を
表すもので、制約条件は、対象データに含まれる各ジョ
ブ間に必要な間隔や実行順序などの関係を定義するもの
である。また、このようなシステムでは、前記のような
関係の記述に用いるため、各ジョブは属性とその属性値
からなる「クラス」と呼ばれるデータセットによって定
義される。Note that the target data in such a system represents the specifications of each job to be scheduled, and the constraint condition is a relationship such as a necessary interval between jobs included in the target data and an execution order. Is defined. Further, in such a system, each job is defined by a data set called a "class", which is composed of attributes and their attribute values, because it is used to describe the relationship as described above.

【０００４】前記のように生成されたスケジューリング
結果は、一般に、各生産設備などのリソース上に、処理
すべき各ジョブを時間ごとに割り付けたものとして表現
される。図１３は、このようなスケジューリング結果の
一例である。そして、ユーザによるスケジューリング結
果の修正は、このようにリソース上に割り付けられたジ
ョブの割付け位置を移動したり、ジョブを削除したり、
また、スケジューリング結果上に割り付けられていない
新たなジョブを追加することによって実現される。な
お、ユーザによって修正されたスケジューリング結果
を、本明細書において「結果修正例」という。図１４
は、図１３に示したジョブｊ２を移動したことによる結
果修正例の一例である。The scheduling result generated as described above is generally expressed as a job obtained by allocating each job to be processed on a resource such as each production facility. FIG. 13 shows an example of such a scheduling result. Then, the user can correct the scheduling result by moving the allocation position of the job thus allocated on the resource, deleting the job,
It is also realized by adding a new job that has not been allocated on the scheduling result. The scheduling result modified by the user is referred to as “result modification example” in this specification. 14
Is an example of the result correction example by moving the job j2 shown in FIG.

【０００５】このようにユーザ自身が判断して行った修
正は本来的に正しいものと考えられるので、システムが
行った判断結果よりも優先されるべきである。したがっ
て、システムによるスケジューリング結果をユーザが修
正した場合は、次回からその結果修正例のようなスケジ
ューリング結果がシステムから出力されるように、その
システムの有する制約条件自体を修正する必要がある。Since the correction made by the user himself / herself in this way is considered to be originally correct, it should be prioritized over the result of the judgment made by the system. Therefore, when the user modifies the scheduling result by the system, it is necessary to modify the constraint condition of the system so that the scheduling result like the result modification example is output from the system from the next time.

【０００６】このため、スケジューリング型知識ベース
システムは、制約条件修正支援装置を接続したり、組み
込んだりして用いられる。ここで、制約条件修正支援装
置とは、結果修正例に合わせた制約条件の具体的修正内
容を示す修正案をユーザに提案する装置である。なお、
制約条件修正支援装置におけるこのような修正案の生成
は、制約条件の修正内容を一般的に規定する修正規則に
したがって行われる。Therefore, the scheduling type knowledge base system is used by connecting or incorporating a constraint condition correction support device. Here, the constraint condition correction support device is a device that proposes to the user a correction plan that indicates the specific correction content of the constraint condition that matches the result correction example. In addition,
The generation of such a correction plan in the constraint condition correction support device is performed according to a correction rule that generally defines the correction content of the constraint condition.

【０００７】ところで、この制約条件修正支援装置にお
ける制約条件の修正は、（１）誤っている（修正すべき
である）可能性があるために修正の候補となる制約条件
（本明細書において「候補条件」という。）を知識ベー
スの中から発見し、（２）発見した制約条件を修正す
る、という２段階によって行われる。By the way, the correction of the constraint condition in the constraint condition correction support device is (1) there is a possibility that it is erroneous (should be corrected). It is performed in two steps: finding a candidate condition ") from the knowledge base, and (2) correcting the found constraint condition.

【０００８】上記２段階のうち、候補条件の発見は、結
果修正例を知識ベース中の制約条件に照合し、結果修正
例に矛盾する制約条件を特定することによって行うこと
ができる。例えば、ある加工計画を作成するシステムに
おいて、知識ベースに次のような制約条件Ａが格納され
ているものとする。 制約条件Ａ：「治具がａ又はｂであるジョブと、治具が
ｃ又はｄであるジョブは、同時に処理してはならな
い。」Of the above two stages, the discovery of candidate conditions can be performed by comparing the result modification examples with the constraint conditions in the knowledge base and specifying the constraint conditions that contradict the result modification examples. For example, assume that the following constraint condition A is stored in the knowledge base in a system that creates a certain machining plan. Constraint A: "Jobs whose jigs are a or b and jobs whose jigs are c or d must not be processed at the same time."

【０００９】ここで、ａ，ｂ，ｃ，ｄは治具の種類であ
り、上記の制約条件Ａは、ａとｃ、ａとｄ、ｂとｃ、ｂ
とｄという組み合わせで治具を同時に使用できないこと
を意味している。このような使用が不都合な場合として
は、この組み合わせで各治具を使用すると治具の消費電
力の合計が加工設備の電気容量の上限を越えるなどの場
合が考えられる。Here, a, b, c and d are types of jigs, and the above-mentioned constraint condition A is a and c, a and d, b and c and b.
It means that the jig cannot be used at the same time with the combination of and. As a case where such use is inconvenient, when each jig is used in this combination, the total power consumption of the jig exceeds the upper limit of the electric capacity of the processing equipment.

【００１０】このような制約条件Ａを有するシステム
に、図１５に示すようなデータが入力され、図１３に示
すようなスケジューリング結果が出力されたとする。こ
のスケジューリング結果では、制約条件Ａにしたがっ
て、治具ａを用いるジョブｊ１と治具ｃを用いるジョブ
ｊ２の同時処理が回避されている。このようなスケジュ
ーリング結果に対して、ユーザが図１４に示すような修
正を行い、ジョブｊ１とジョブｊ２の同時処理をいとわ
なかった場合、ジョブｊ１とジョブｊ２の同時処理を排
除する前記制約条件Ａが、この結果修正例に矛盾する候
補条件となる。It is assumed that data as shown in FIG. 15 is input to the system having such a constraint condition A, and a scheduling result as shown in FIG. 13 is output. In this scheduling result, according to the constraint condition A, the simultaneous processing of the job j1 using the jig a and the job j2 using the jig c is avoided. When the user corrects such a scheduling result as shown in FIG. 14 and is willing to perform the simultaneous processing of the job j1 and the job j2, the constraint condition A for excluding the simultaneous processing of the job j1 and the job j2. However, this results in a candidate condition that contradicts the modified example.

【００１１】このように発見された候補条件を修正する
修正規則としては複数のものが考えられる。例えば、修
正規則の一つとして、まず、候補条件中のジョブのクラ
スがとっている属性値のうち、候補条件と矛盾するジョ
ブのペアのいずれかがとる属性値を削除するという修正
規則が考えられる。また、このような各修正規則による
具体的修正案としても、通常、複数のものが考えられ
る。There are a plurality of possible modification rules for modifying the candidate conditions thus discovered. For example, as one of the modification rules, first consider a modification rule that deletes the attribute value taken by any of the pairs of jobs that conflict with the candidate condition among the attribute values taken by the job class in the candidate condition. To be In addition, there are usually a plurality of concrete revision plans based on each revision rule.

【００１２】例えば、前記のスケジューリングの実例で
は、制約条件Ａを、ジョブｊ１とジョブｊ２の同時処理
と矛盾しないように修正する必要があり、前記修正規則
による修正案として、次の２つが考えられる。For example, in the above-mentioned scheduling example, it is necessary to modify the constraint condition A so as not to be inconsistent with the simultaneous processing of the job j1 and the job j2. .

【００１３】（１）まず、ジョブｊ１は、図１５によれ
ば治具ａを使用するので、制約条件Ａから「治具にａを
使用する」という条件を削除し、次のように修正すれば
よい。「治具にｂを使用するジョブと、治具にｃ又はｄ
を使用するジョブは同時に処理してはならない。」 （２）また、ジョブｊ２は図１５によれば治具ｂを使用
するので、制約条件ａから「治具にｂを使用する」とい
う条件を削除し、次のように修正してもよい。「治具に
ａ又はｂを使用するジョブと、治具にｄを使用するジョ
ブは同時に処理してはならない。」 また、修正規則として、候補条件のジョブのクラスに、
候補条件と矛盾するジョブのペアのいずれかが該当しな
い属性とその属性値を追加し、いわば一般的加重条件を
設けるという修正規則も考えられる。この修正規則を前
記の実例に適用した場合は、次の２つの修正案が考えら
れる。(1) First, since the job j1 uses the jig a according to FIG. 15, the condition "use a jig for jig" is deleted from the constraint condition A, and the correction is performed as follows. Good. "Job that uses b for jig and c or d for jig
Jobs that use is not allowed to process at the same time. (2) Also, since the job j2 uses the jig b according to FIG. 15, the condition "use b for jig" may be deleted from the constraint condition a and the following correction may be made. . "A job that uses a or b for a jig and a job that uses d for a jig must not be processed at the same time." Also, as a correction rule, in the class of the job of the candidate condition,
A modified rule may be considered in which an attribute and its attribute value that do not correspond to any of the pairs of jobs that contradict the candidate conditions are added and a so-called general weighting condition is provided. When this modification rule is applied to the above-mentioned example, the following two modification plans are possible.

【００１４】（１）まず、ジョブｊ１は、図１５によれ
ば図面Ｋを使用するので、制約条件Ａにおいてジョブｊ
１に対応する「治具にａ又はｂを使用するジョブ」とい
う条件に、「図面にＫを使用しない」という条件を加
え、次のように修正すればよい。「治具にａ又はｂを使
用し、かつ図面にＫを使用しないジョブと、治具にｃ又
はｄを使用するジョブは同時に処理してはならない。」 （２）また、ジョブｊ２は図１５によれば図面Ｆを使用
するので、制約条件Ａにおいてジョブｊ２に対応する
「治具にｃ又はｄを使用するジョブ」という条件に、
「図面にＦを使用しない」という条件を加え、次のよう
に修正してもよい。「治具にａ又はｂを使用するジョブ
と、治具にｃ又はｄを使用し、かつ図面にＦを使用しな
いジョブは同時に処理してはならない。」 以上のように、候補条件の修正においては、修正規則の
種類数×問題となりうる属性数だけ修正案を挙げること
ができる。特に、修正対象とする属性が複数である修正
規則が採用される場合は、修正案の数は一層増加するこ
ととなる。(1) First, the job j1 uses the drawing K according to FIG.
In addition to the condition "job using a or b for jig" corresponding to 1, the condition "K is not used in drawing" is added, and the following modification may be made. "A job that uses a or b for the jig and does not use K for the drawing and a job that uses c or d for the jig must not be processed at the same time." (2) Also, job j2 is shown in FIG. According to the above, since the drawing F is used, the condition "a job using c or d as a jig" corresponding to the job j2 in the constraint condition A is
The following modification may be made by adding a condition that "F is not used in the drawing". “Jobs that use a or b for jigs and jobs that use c or d for jigs and do not use F for drawings must not be processed at the same time.” As described above, when modifying candidate conditions Can include as many modification proposals as the number of types of modification rules x the number of attributes that can pose a problem. In particular, when a modification rule having a plurality of attributes to be modified is adopted, the number of modification plans will be further increased.

【００１５】[0015]

【発明が解決しようとする課題】ところで、従来の制約
条件修正支援装置は、候補条件がある場合、上記のよう
に、ユーザに対して修正案を提案することはできるが、
提案した修正案の内容的妥当性を評価する手段を備えて
いなかった。このため、提案された修正案の妥当性の評
価はすべてユーザが行わなければならず、制約条件の修
正におけるユーザの負担が大きかった。By the way, although the conventional constraint condition correction support device can propose a correction plan to the user as described above when there is a candidate condition,
It did not have the means to evaluate the content validity of the proposed amendment. For this reason, all of the evaluations of the validity of the proposed correction plan must be performed by the user, and the user's burden in correcting the constraint condition is large.

【００１６】特に、従来の制約条件修正支援装置では、
修正案を評価する手段を備えていなかった結果、全候補
条件・可能な全ての修正規則・問題となる全ての属性と
いう組み合わせによって得られた修正案が、良否を問わ
ずに全て提案されていた。このため、ユーザが妥当性を
判断すべき修正案が多数にのぼり、制約条件の修正にお
けるユーザの負担は一層増大せざるを得なかった。Particularly, in the conventional constraint condition correction support device,
As a result of not having a means for evaluating the amendment, all amendments obtained by combining all candidate conditions, all possible amendment rules, and all attributes in question were proposed regardless of quality. . For this reason, a large number of revision proposals should be judged by the user, and the burden on the user in correcting the constraint conditions has to be further increased.

【００１７】また、制約条件の修正では具体的なケース
に応じて最適な修正規則が異なるのに対して、従来の制
約条件修正支援装置では装置の有する修正規則が固定さ
れており、ユーザがこれを変更することができなかっ
た。このため、従来では、装置の有する全ての修正規則
がどのようなケースにも一律に適用され、最適な修正規
則の適用が困難であった。Further, in the case of modifying the constraint condition, the optimum modification rule differs depending on the specific case, whereas in the conventional constraint condition modification support device, the modification rule of the device is fixed and the user does not. Could not be changed. Therefore, conventionally, all the correction rules of the apparatus are uniformly applied to any case, and it is difficult to apply the optimum correction rule.

【００１８】本発明は、上記のような従来技術の問題点
を解決するために提案されたもので、その目的は、修正
案を評価する制約条件修正支援装置を提供することにあ
る。The present invention has been proposed in order to solve the problems of the prior art as described above, and an object thereof is to provide a constraint condition correction support device for evaluating a correction plan.

【００１９】[0019]

【課題を解決するための手段】上記の目的を達するた
め、請求項１の発明は、スケジューリング対象に関する
対象データと、スケジューリングの内容を制約する制約
条件と、前記対象データ及び前記制約条件に基づくスケ
ジューリング結果をユーザが修正した結果修正例と、を
入力する入力手段と、制約条件修正の内容を一般的に規
定する修正規則を保存する修正規則保存手段と、前記対
象データ、前記結果修正例及び前記修正規則に基づいて
前記制約条件の修正案を生成する修正案生成手段と、前
記修正案を出力する出力手段とを備えた制約条件修正支
援装置において、前記修正案の妥当性を所定の評価基準
に基づいて評価する修正案評価手段を備えたことを特徴
とする。In order to achieve the above-mentioned object, the invention of claim 1 is directed to target data relating to a scheduling target, a constraint condition for constraining the contents of scheduling, and scheduling based on the target data and the constraint condition. An input unit for inputting a result correction example in which the user corrects the result, a correction rule storage unit for storing a correction rule generally defining the content of the constraint condition correction, the target data, the result correction example, and the In a constraint condition correction support device including a correction plan generation unit that generates a correction plan of the constraint condition based on a correction rule, and an output unit that outputs the correction plan, the validity of the correction plan is determined by a predetermined evaluation criterion. It is characterized in that it is provided with a correction plan evaluation means for evaluating based on.

【００２０】また、請求項２の発明は、請求項１記載の
制約条件修正支援装置において、前記修正規則を変更す
るための修正規則変更手段を備えたことを特徴とする。The invention according to claim 2 is the constraint condition modification support device according to claim 1, further comprising modification rule changing means for changing the modification rule.

【００２１】また、請求項３の発明は、請求項１記載の
制約条件修正支援装置において、前記評価基準を変更す
るための評価基準変更手段を備えたことを特徴とする。The invention according to claim 3 is the constraint condition correction support apparatus according to claim 1, further comprising an evaluation standard changing means for changing the evaluation standard.

【００２２】[0022]

【作用】上記のような構成を有する本発明は、次のよう
な作用を有する。すなわち、請求項１の発明では、修正
案評価手段が修正案の妥当性を所定の評価基準に基づい
て評価するので、修正案の妥当性の評価に係るユーザの
負担が軽減される。The present invention having the above structure has the following functions. That is, in the invention of claim 1, the correction plan evaluation means evaluates the validity of the correction plan on the basis of a predetermined evaluation standard, so that the burden on the user for evaluating the validity of the correction plan is reduced.

【００２３】また、請求項２の発明では、ユーザは、修
正規則選択手段によって修正規則を選択できるので、ケ
ースごとに最適な修正規則を適用することができる。According to the second aspect of the present invention, the user can select the correction rule by the correction rule selecting means, so that the optimum correction rule can be applied for each case.

【００２４】また、請求項３の発明は、ユーザは、評価
基準変更手段によって評価基準を変更できるので、ケー
スごとに最適な評価基準を用いることができる。According to the third aspect of the invention, the user can change the evaluation standard by the evaluation standard changing means, so that the optimum evaluation standard can be used for each case.

【００２５】[0025]

【実施例】以下、本発明の一実施例である制約条件修正
支援装置（以下、「本装置」という。）について、図面
に従って具体的に説明する。なお、本装置はコンピュー
タ上に実現されるもので、本装置の各機能は、プログラ
ムの形式で表現された所定の手順でコンピュータを動作
させることによって実現されている。したがって、以
下、本装置の各機能を有する仮想的回路ブロックを想定
して本装置を説明する。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENT A constraint condition correction support device (hereinafter referred to as "this device") which is an embodiment of the present invention will be specifically described below with reference to the drawings. It should be noted that this device is realized on a computer, and each function of this device is realized by operating the computer in a predetermined procedure expressed in the form of a program. Therefore, the present apparatus will be described below assuming a virtual circuit block having each function of the apparatus.

【００２６】（１）実施例の構成…図１ まず、図１は、本装置の構成図である。本装置は、図１
２に示したようなスケジューリング型知識ベースシステ
ムに接続して用いられる。そして、本装置は、システム
から前記のような対象データ、制約条件及び結果修正例
からなるデータ（本明細書において「入力データ」とい
う。）を入力するためのデータ入力部１（前記入力手段
に相当するもの）と、前記入力データに基づいて修正の
対象となる候補条件を検出する候補条件検出部２とを有
している。また、本装置は、前記入力データ、及び、制
約条件の修正内容を一般的に規定する所定の修正規則に
基づいて前記候補条件の修正案を生成する修正案生成部
３（前記修正案生成手段に相当するもの）を有してい
る。また、本装置は、生成された修正案の妥当性を所定
の評価基準に基づいて評価する修正案評価部４（前記修
正案評価手段に相当するもの）と、修正案をユーザに提
示する修正案提示部５（前記出力手段に相当するもの）
とを有している。(1) Configuration of the Embodiment ... FIG. 1 First, FIG. 1 is a configuration diagram of the present apparatus. This device is shown in FIG.
It is used by connecting to a scheduling type knowledge base system as shown in FIG. Then, the present device is a data input unit 1 (in the input means) for inputting data (referred to as “input data” in the present specification) including the target data, constraint conditions, and result modification examples as described above from the system. (Corresponding one) and a candidate condition detecting unit 2 that detects a candidate condition to be corrected based on the input data. The apparatus also includes a correction plan generation unit 3 (the correction plan generation unit) that generates a correction plan of the candidate condition based on the input data and a predetermined correction rule that generally defines the correction content of the constraint condition. Equivalent to). The apparatus also includes a correction plan evaluation unit 4 (corresponding to the correction plan evaluation unit) that evaluates the validity of the generated correction plan based on a predetermined evaluation standard, and a correction that presents the correction plan to the user. Suggestion presentation unit 5 (corresponding to the output means)
And have.

【００２７】また、本装置は、前記修正規則を格納する
修正規則ファイル６（前記修正規則保存手段に相当する
もの）と、修正案生成の基礎とする修正規則を選択する
ための修正規則選択部７（前記修正規則変更手段に相当
するもの）を有している。また、本装置は、前記評価基
準を格納する評価基準ファイル８と、修正案の評価の基
準とする評価基準を選択するための評価基準選択部９
（前記評価基準変更手段に相当するもの）を有してい
る。なお、本装置には、必要なＩ／Ｏ制御回路１０、表
示装置１１及びキーボード１２が接続されている。The apparatus also includes a modification rule file 6 for storing the modification rules (corresponding to the modification rule storing means), and a modification rule selecting unit for selecting a modification rule on which a modification plan is generated. 7 (corresponding to the correction rule changing means). The apparatus also includes an evaluation reference file 8 for storing the evaluation reference, and an evaluation reference selection section 9 for selecting an evaluation reference as a reference for evaluation of the revision plan.
(Corresponding to the evaluation standard changing means). The necessary I / O control circuit 10, display device 11, and keyboard 12 are connected to this device.

【００２８】［制約条件］ここで、本実施例においてシ
ステムから本装置に入力される制約条件の一般的フォー
マットは、次のようなリスト形式によるものである。[Restriction Condition] In this embodiment, the general format of the restriction condition input from the system to the apparatus is in the following list format.

【数１】 [Equation 1]

【００２９】このフォーマットにおいてカギ括弧
（［〜］）内の文字はパラメタを意味する。ここでは、
知識ベースには、次のような制約条件Ａが格納されてい
るとする。 制約条件Ａ：「治具がａ又はｂであるジョブと、治具が
ｃ又はｄであるジョブは、同時に処理してはならな
い。」In this format, characters in square brackets ([...]) mean parameters. here,
It is assumed that the following constraint condition A is stored in the knowledge base. Constraint A: "Jobs whose jigs are a or b and jobs whose jigs are c or d must not be processed at the same time."

【００３０】この制約条件Ａは、上記のフォーマットに
したがって、次のようなリスト形式で入力される。The constraint condition A is input in the following list format according to the above format.

【数２】 [Equation 2]

【００３１】すなわち、「ＣＯＮＳＴ＿ＣＬＡＳＳ」は
制約条件の種類であり、上記制約条件Ａの場合は、[con
straint]にnooverlap （同時に処理してはならない）が
入る。「ＴＥＲＭ」は、この制約条件がジョブのクラス
[jobname1]とジョブのクラス[jobname2]の関係であるこ
とを表す。ＣＯＮＤは[jobname1]と[jobname2]との関係
を表現する[logical form]（論理式）の列であり、各[l
ogical form]は次の書式によって記述される。That is, "CONST_CLASS" is a type of constraint condition, and in the case of the constraint condition A, [const
Straint] contains nooverlap (must not be processed at the same time). In "TERM", this constraint is the job class
Indicates that there is a relationship between [jobname1] and job class [jobname2]. COND is a sequence of [logical form] expressing the relationship between [jobname1] and [jobname2], and each [l
ogical form] is described by the following format.

【００３２】[0032]

【数３】（[eval] [attr-value] [value-list]） これは、関数[attr-value]の値と[value-list]が[eval]
の関係にあることを示している。ここで[eval]には肯定
を意味する"=="と否定を意味する"!="があり、また、[a
ttr-value]は[jobs]及び[attr]の２つの引数を取る関数
である。ここで、引数[jobs]は[jobname1]もしくは[job
name2]を表し、引数[attr]は[jobs]の属性を表す。ま
た、関数の戻り値は[jobs]の[attr]の属性値である。[v
alue-list]は文字・数値などのリストであり、このリス
トの各要素は記号“，”（カンマ）で区切られる。[Equation 3] ([eval] [attr-value] [value-list]) This is the value of the function [attr-value] and [value-list] is [eval].
It shows that there is a relationship. Here, [eval] has "==" which means positive and "! =" Which means negative, and [aval
ttr-value] is a function that takes two arguments, [jobs] and [attr]. Where the argument [jobs] is [jobname1] or [jobname1]
name2], and the argument [attr] represents the attribute of [jobs]. The return value of the function is the attribute value of [attr] of [jobs]. [v
[alue-list] is a list of characters and numbers, and each element of this list is separated by the symbol "," (comma).

【００３３】［修正規則］また、本実施例の修正規則フ
ァイル６には、次の４種類の修正規則が格納されてい
る。なお、以下の説明では、あるスケジューリング結果
においてある制約条件を満たすジョブのペアを「正の実
例」、あるスケジューリング結果においてある制約条件
と矛盾するジョブのペアを「負の実例」と称する。ま
た、正の実例及び負の実例を「実例」と総称する。[Modification Rule] The modification rule file 6 of this embodiment stores the following four kinds of modification rules. In the following description, a pair of jobs that satisfies a certain constraint in a certain scheduling result will be referred to as a “positive example”, and a pair of jobs that conflict with a certain constraint in a certain scheduling result will be referred to as a “negative example”. In addition, positive examples and negative examples are collectively referred to as “examples”.

【００３４】まず、第１の修正規則Ｓ１は、候補条件の
ジョブのクラス[jobs]を表現する[logical form]の一つ
について、負の実例に対応する属性値を一つ削除すると
いう規則である。First, the first modification rule S1 is a rule that one attribute value corresponding to a negative example is deleted from one of the [logical forms] expressing the job class [jobs] of the candidate condition. is there.

【００３５】また、第２の修正規則Ｓ２は、候補条件を
表現する[logical form]に、次のような[logical form]
を追加するという規則である。なお、ここで追加される
[logical form]は、[eval]に"!="、[attr-value]に[job
s]の[attr]、[value-list]に、負の実例のうち[jobs]に
対応する方のジョブの[attr]の属性値を当てはめたもの
である。この修正規則Ｓ２は、制約条件に、負の実例が
除外されるような一般的加重要件を追加する意義を有す
る。なお、この場合における[attr]は、ジョブの属性
（例えば、処理時間、機会、治具、図面、入材時刻、納
期）中から、ユーザが候補条件の修正に用いることを意
図する属性を自由に選択することができ、このような属
性の選択は複数行うこともできる。Further, the second modification rule S2 has the following [logical form] in the [logical form] expressing the candidate conditions.
Is a rule to add. It will be added here
[logical form] is "! =" in [eval] and [job in [attr-value]
[attr], [value-list] of [s] is the attribute value of [attr] of the job corresponding to [jobs] of the negative examples. The correction rule S2 has the meaning of adding a general additional important matter that excludes negative examples to the constraint condition. Note that [attr] in this case can be any attribute that the user intends to use to modify the candidate conditions from among the job attributes (for example, processing time, opportunity, jig, drawing, entry time, delivery date). Can be selected, and a plurality of such attributes can be selected.

【００３６】第３の修正規則Ｓ３は、候補条件を表現す
る[logical form]に、第２の修正規則Ｓ２と同様の[log
ical form]を追加するものであるが、ここでは、[attr]
を、装置が乱数などを用いて非決定的に決定する点で第
２の修正規則と異なっている。なお、この第３の修正規
則においても、選択する属性の数はユーザが自由に決定
することができる。The third modification rule S3 has the same [log form] as the second modification rule S2 in the [logical form] expressing the candidate condition.
ical form] is added, but here, [attr]
Is different from the second modification rule in that the device determines indeterminately by using a random number or the like. Even in the third modification rule, the user can freely determine the number of attributes to be selected.

【００３７】第４の修正規則Ｓ４は、候補条件を、適用
範囲が重複しない複数の制約条件に分解し、分解された
各条件から負の実例に当てはまる制約条件を削除し、残
余を修正案にするという規則である。The fourth modification rule S4 is to decompose the candidate condition into a plurality of constraint conditions whose application ranges do not overlap each other, delete the constraint condition applicable to the negative example from each decomposed condition, and make the remainder into a correction plan. It is a rule to do.

【００３８】［評価基準］また、本実施例における評価
基準ファイル８は、２種類の評価基準を格納している。
これらの評価基準は、修正前の候補条件に対する正の実
例の集合をT-InsA、修正前の候補条件に対する負の実例
の集合をF-InsA、修正案に対する正の実例の集合をT-In
sB、修正案に対する負の実例の集合をF-InsB、T-InsAと
T-InsBの共通部分の集合をT-InsI、集合ｓの要素数をＮ
（ｓ）、２つの集合α，βの共通部分をα＆β、と表記
する場合、次のように表現することができる。[Evaluation Criteria] The evaluation criteria file 8 in this embodiment stores two types of evaluation criteria.
These evaluation criteria are T-InsA for the set of positive examples for the candidate conditions before modification, F-InsA for the set of negative examples for the candidate conditions before modification, and T-In for the set of positive examples for the proposed modification.
sB, the set of negative examples for the amendment is F-InsB, T-InsA
The set of common parts of T-InsB is T-InsI, and the number of elements of set s is N.
(S) When the common part of the two sets α and β is written as α & β, it can be expressed as follows.

【００３９】まず、第１の評価基準Ｈ１は、First, the first evaluation criterion H1 is

【数４】N(T-InsI)/N(T-InsA) ≧Ｘ が成立するものを妥当と認めるというものである。この
評価基準は、条件修正前の正の実例が条件修正によって
減少しない修正案ほど妥当性が高いことを意味してい
る。[Formula 4] N (T-InsI) / N (T-InsA) ≧ X is to be accepted as valid. This evaluation criterion means that the positive examples before modification are more valid than the modified plans that are not reduced by the modification.

【００４０】また、第２の評価基準Ｈ２は、The second evaluation criterion H2 is

【数５】 N(T-InsI)/N(T-InsA)-N(F-InsA＆T-InsB)/N(F-InsA) ≧Ｘ が成立するものを妥当と認めるというものである。この
評価基準は、条件修正前の正の実例が条件修正によって
減少しない修正案ほど妥当性は高いが、その中でも、条
件修正前の負の実例のうち条件修正によって正の実例と
なるものが多いものは妥当性が低下することを意味して
いる。なお、ここで評価値Ｘは０から１の範囲内でユー
ザが選択する数値である。[Formula 5] N (T-InsI) / N (T-InsA) -N (F-InsA & T-InsB) / N (F-InsA) ≧ X is to be recognized as valid. This evaluation criterion is more valid than the revision proposals in which positive examples before modification do not decrease due to modification, but among them, many negative examples before modification are positive examples due to modification. Things mean that relevance is diminished. The evaluation value X is a numerical value selected by the user within the range of 0 to 1.

【００４１】また、第３の評価基準Ｈ３は、The third evaluation criterion H3 is

【数６】 ｛1-N(F-InsB)/N(F-InsA)}*{N(T-InsI)/N(T-InsA)}≧Ｘ が成立するものを妥当と認めるというものである。この
評価基準は、条件修正前の正の実例が条件修正によって
減少しない修正案ほど妥当性は高いが、その中でも、条
件修正後の負の実例の数が条件修正前の負の実例の数よ
りあまり減少していないものは、妥当性が低下すること
を意味している。なお、ここで評価値Ｘは０から１の範
囲内でユーザが選択する数値である。[Equation 6] {1-N (F-InsB) / N (F-InsA)} * {N (T-InsI) / N (T-InsA)} ≧ X is accepted as valid. is there. This evaluation criterion is more valid than the revision proposals in which the positive examples before modification do not decrease due to the modification, but among them, the number of negative examples after modification is higher than the number of negative examples before modification. Those that do not decrease significantly mean that relevance decreases. The evaluation value X is a numerical value selected by the user within the range of 0 to 1.

【００４２】（２）実施例の作用及び効果…図２〜図１
５ 上記のような構成を有する本実施例における制約条件の
修正は次のように行われる。まず、ユーザは、知識ベー
スに制約条件を格納しているスケジューリング型知識ベ
ースシステムに対象データを入力してスケジューリング
結果を出力させる。次に、ユーザは、このスケジューリ
ング結果に必要な修正を施して結果修正例とし、この結
果修正例をシステム内に保存させておく。ここでは、知
識ベースＢに前記制約条件Ａを格納しているスケジュー
リング型知識ベースシステムに（図１２）、図１５に示
すような対象データを入力し、図１３に示すスケジュー
リング結果が出力されたものとする。そして、ユーザ
は、このスケジューリング結果に必要な修正を施して図
１４に示す結果修正例とし、この結果修正例をシステム
内に保存させておいたものとする。(2) Operation and effect of the embodiment ... FIGS. 2 to 1
5 The correction of the constraint conditions in the present embodiment having the above-mentioned configuration is performed as follows. First, the user inputs the target data to the scheduling type knowledge base system in which the constraint conditions are stored in the knowledge base and outputs the scheduling result. Next, the user makes necessary corrections to this scheduling result as a result correction example, and saves this result correction example in the system. Here, target data as shown in FIG. 15 is input to the scheduling type knowledge base system in which the constraint condition A is stored in the knowledge base B (FIG. 12), and the scheduling result shown in FIG. 13 is output. And Then, it is assumed that the user makes necessary corrections to the scheduling result to obtain the result correction example shown in FIG. 14, and the result correction example is stored in the system.

【００４３】ここで、図２は本装置における修正案の提
案の手順を示すフローチャートである。すなわち、この
図に示すように、本装置が起動されると、データ入力部
１がシステムから対象データ、制約条件及び結果修正例
を読み込む（ステップ１）。FIG. 2 is a flow chart showing the procedure for proposing a correction plan in this apparatus. That is, as shown in this figure, when the apparatus is activated, the data input unit 1 reads the target data, the constraint conditions and the result modification example from the system (step 1).

【００４４】次に、修正規則選択部７が、修正規則ファ
イル６に格納されている修正規則を表示装置に表示し、
ユーザに修正規則の選択を要求する。ここで、図３は表
示装置１１における修正規則の表示の一例である。ユー
ザが修正規則を選択し、その番号をキーボードから入力
すると（ステップ２）、選択された修正規則に関する対
象データの属性が表示装置１１に表示されるので、ユー
ザは、修正の基礎とする属性を選択してキーボード１２
から入力する（図４）。Next, the modification rule selecting section 7 displays the modification rules stored in the modification rule file 6 on the display device,
Ask the user to select a modification rule. Here, FIG. 3 is an example of the display of the correction rule on the display device 11. When the user selects a correction rule and inputs the number from the keyboard (step 2), the attribute of the target data relating to the selected correction rule is displayed on the display device 11, so that the user sets the attribute on which the correction is based. Select keyboard 12
Input from (Fig. 4).

【００４５】次に、評価基準選択部９が、評価基準ファ
イル８に格納されている評価基準を表示装置１１に表示
し、ユーザに評価基準の選択を要求する。ここで、図５
は表示装置１１における評価基準の表示の一例である。
ユーザが評価基準を選択し、その番号をキーボード１２
から入力すると（ステップ３、図６）、選択された評価
基準における評価値（変数）Ｘの値の入力を要求される
ので（図７）、ユーザは、評価の基準とする評価値Ｘの
値をキーボード１２から入力する（図８）。Next, the evaluation reference selection unit 9 displays the evaluation reference stored in the evaluation reference file 8 on the display device 11 and requests the user to select the evaluation reference. Here, FIG.
Is an example of display of evaluation criteria on the display device 11.
The user selects the evaluation standard and assigns the number to the keyboard 12
When inputting from (step 3, FIG. 6), the user is required to input the value of the evaluation value (variable) X in the selected evaluation standard (FIG. 7). Is input from the keyboard 12 (FIG. 8).

【００４６】次に、候補条件検出部２が、前記入力デー
タに含まれる対象データと、制約条件と、結果修正例と
を照合することによって、結果修正例と矛盾する制約条
件を候補条件として検出する（ステップ４）。なお、こ
の検出は、各制約条件について次のような具体的手順に
よって行われる。Next, the candidate condition detecting unit 2 collates the target data included in the input data, the constraint condition, and the result modification example to detect a constraint condition inconsistent with the result modification example as a candidate condition. (Step 4). It should be noted that this detection is performed by the following specific procedure for each constraint condition.

【００４７】まず、制約条件の各ジョブに当てはまる実
例を結果修正例から検索する。例えば、前記の制約条件
Ａについては、Job1、Job2（Job1≠Job2）に当てはまる
実例はジョブｊ１とジョブｊ２、ジョブｊ１とジョブｊ
３、ジョブｊ１とジョブｊ４である。なお、対象データ
を制約条件に当てはめた実例を図９に示す。First, an actual example applicable to each job of the constraint condition is searched from the result modification example. For example, with respect to the above-mentioned constraint condition A, job 1 and Job 2 (Job 1 ≠ Job 2) are applicable to job j 1 and job j 2, job j 1 and job j.
3, job j1 and job j4. An actual example in which the target data is applied to the constraint condition is shown in FIG.

【００４８】次に、このような実例を正の実例と負の実
例に峻別する。例えば、制約条件Ａと図１４の結果修正
例との関係では、負の実例はジョブｊ１とジョブｊ２、
正の実例はジョブｊ１とジョブｊ３及びジョブｊ１とジ
ョブｊ４である。このように峻別された正の実例と負の
実例を図１０に示す。このとき、負の実例が発見された
制約条件を候補条件とする。例えば、図１０では、負の
実例ジョブｊ１とジョブｊ２が発見された制約条件Ａが
候補条件とされる。Next, such an example is classified into a positive example and a negative example. For example, in the relationship between the constraint condition A and the result modification example of FIG. 14, the negative examples are job j1 and job j2,
Positive examples are job j1 and job j3 and job j1 and job j4. FIG. 10 shows a positive example and a negative example that are distinguished in this way. At this time, the constraint condition in which a negative example is found is set as a candidate condition. For example, in FIG. 10, the constraint condition A in which the negative example job j1 and the job j2 are found is set as the candidate condition.

【００４９】続いて、修正案生成部３は、ユーザが選択
した修正規則に基づいて、候補条件に係る修正案を生成
する（ステップ５）。ここでは、ユーザが第１及び第２
の修正規則Ｓ１，Ｓ２を選択しており、これらの修正規
則Ｓ１，Ｓ２に基づいた修正案として、以下の４つを挙
げることができる。Then, the correction plan generating section 3 generates a correction plan for the candidate condition based on the correction rule selected by the user (step 5). Here, the user is the first and second
The correction rules S1 and S2 are selected, and the following four can be listed as correction plans based on these correction rules S1 and S2.

【００５０】［［第１の修正規則に基づくもの］］ ［修正案ＥＸ１１］まず、図１５によれば、ジョブｊ１
は治具ａを使用するので、[[Based on First Modification Rule]] [Correction Proposal EX11] First, referring to FIG.
Uses jig a,

【数７】 と修正することが考えられる。[Equation 7] It is possible to correct it.

【００５１】［修正案ＥＸ１２］また、図１５によれ
ば、ジョブｊ２は治具ｃを使用するので、[Correction plan EX12] According to FIG. 15, since the job j2 uses the jig c,

【数８】 と修正することが考えられる。[Equation 8] It is possible to correct it.

【００５２】［［第２の修正規則に基づくもの］］ ［修正案ＥＸ２１］また、図１５によれば、ジョブｊ１
は図面Ｋを使用するので、[[Based on Second Modification Rule]] [Correction proposal EX21] Also, according to FIG. 15, job j1
Uses drawing K, so

【数９】 と修正することが考えられる。[Equation 9] It is possible to correct it.

【００５３】［修正案ＥＸ２２］また、図１５によれ
ば、ジョブｊ２は図面Ｆを使用するので、[Correction plan EX22] Further, according to FIG. 15, since the job j2 uses the drawing F,

【数１０】 と修正することが考えられる。[Equation 10] It is possible to correct it.

【００５４】続いて、修正案評価部４は、ユーザが選択
した評価基準に基づいて、これらの修正案を評価する
（ステップ６）。ここで、ユーザは、第１の評価基準Ｈ
１を選択し、評価値Ｘとして０．５を入力しているの
で、評価基準は、Subsequently, the revision plan evaluation section 4 evaluates these revision plans based on the evaluation criteria selected by the user (step 6). Here, the user is the first evaluation criterion H.
Since 1 is selected and 0.5 is input as the evaluation value X, the evaluation standard is

【数１１】N(T-InsI)/N(T=InsA) ≧0.5 となる。なお、ここで、T-InsAは修正前の候補条件に対
する正の実例の集合であるから、(11) N (T-InsI) / N (T = InsA) ≧ 0.5. In addition, since T-InsA is a set of positive examples for the candidate condition before correction,

【数１２】T-InsA＝{(j1 j3),(j1 j4)｝ であり、[Equation 12] T-InsA = {(j1 j3), (j1 j4)}, and

【数１３】N(T-InsA）＝２である。(13) N (T-InsA) = 2.

【００５５】この評価基準Ｈ１を前記各修正案に適用す
ると、各修正案ＥＸ１１〜ＥＸ２２は次のように評価さ
れる。When this evaluation criterion H1 is applied to each of the correction plans, each of the correction plans EX11 to EX22 is evaluated as follows.

【００５６】［修正案ＥＸ１１］[Revision plan EX11]

【数１４】 については、以下のような評価が行われる。[Equation 14] For, the following evaluation is performed.

【００５７】すなわち、T-InsBは修正案に対する正の実
例の集合であるから、That is, since T-InsB is a set of positive examples for the revision proposal,

【数１５】T-InsB＝｛｝ となる。したがって、T-InsIも、## EQU15 ## T-InsB = {}. Therefore, T-InsI also

【数１６】T-InsI＝｛｝ となり、その要素数も０である。したがって、## EQU16 ## T-InsI = {} and the number of elements is 0. Therefore,

【数１７】N(T-InsI)/N(T-InsA）＝０／２＝０ である。## EQU17 ## N (T-InsI) / N (T-InsA) = 0/2 = 0.

【００５８】［修正案ＥＸ１２］[Revision plan EX12]

【数１８】 については、以下のような評価が行われる。[Equation 18] For, the following evaluation is performed.

【００５９】すなわち、T-InsBは修正案に対する正の実
例の集合であるから、That is, since T-InsB is a set of positive examples for the revision proposal,

【数１９】T-InsB＝{(j1 j4)} となる。また、T-InsAは候補条件に対する正の実例の集
合であり、[Equation 19] T-InsB = {(j1 j4)}. Also, T-InsA is a set of positive examples for candidate conditions,

【数２０】T-InsA＝{(j1 j3),(J1 J4)} であった。したがって、T-InsIは、[Equation 20] T-InsA = {(j1 j3), (J1 J4)}. Therefore, T-InsI is

【数２１】T-InsI＝{(j1 j4)} となり、その要素数は１である。したがって、[Equation 21] T-InsI = {(j1 j4)}, and the number of elements is one. Therefore,

【数２２】N(T-InsI)/N(T-InsA）＝１／２＝０．５ である。(22) N (T-InsI) / N (T-InsA) = 1/2 = 0.5.

【００６０】［修正案ＥＸ２１］[Revision plan EX21]

【数２３】 については、以下のような評価が行われる。[Equation 23] For, the following evaluation is performed.

【００６１】すなわち、T-InsBは修正案に対する正の実
例の集合であるから、That is, since T-InsB is a set of positive examples for the revised proposal,

【数２４】T-InsB＝｛｝ となる。したがって、T-InsIも、[Equation 24] T-InsB = {}. Therefore, T-InsI also

【数２５】T-InsI＝｛｝ となり、その要素数は０である。したがって、## EQU25 ## T-InsI = {} and the number of elements is 0. Therefore,

【数２６】N(T-InsI)/N(T-InsA）＝０／２＝０ である。(26) N (T-InsI) / N (T-InsA) = 0/2 = 0.

【００６２】［修正案ＥＸ２２］[Revision plan EX22]

【数２７】 については、以下のような評価が行われる。[Equation 27] For, the following evaluation is performed.

【００６３】すなわち、T-InsBは修正案における正の実
例の集合であるから、That is, since T-InsB is a set of positive examples in the revised proposal,

【数２８】T-InsB＝{(j1 j3),(j1 j4)} となる。また、T-InsAは修正前の候補条件における正の
実例の集合であり、(28) T-InsB = {(j1 j3), (j1 j4)}. Also, T-InsA is a set of positive examples in the candidate condition before modification,

【数２９】T-InsA＝{(j1 j3),(j1 j4)} であった。したがって、T-InsIも、(29) T-InsA = {(j1 j3), (j1 j4)}. Therefore, T-InsI also

【数３０】T-InsI＝{(j1 j3),(j1 j4)} となり、その要素数は２である。したがって、[Equation 30] T-InsI = {(j1 j3), (j1 j4)}, and the number of elements is 2. Therefore,

【数３１】N(T-InsI)/N(T-InsA）＝２／２＝１．０ である。## EQU31 ## N (T-InsI) / N (T-InsA) = 2/2 = 1.0.

【００６４】そして、修正案提示部５が評価基準以上の
修正案とその評価値を表示装置１１に表示してユーザに
修正案の提案を行う（ステップ７）。例えば、上記のよ
うな評価の結果、修正案ＥＸ１１の評価値は０、修正案
ＥＸ１２の評価値は０．５、修正案ＥＸ２１の評価値は
０、修正案ＥＸ２２の評価値は１．０、となる。ここ
で、修正案の提案は評価値が０．５以上のものについて
行うので、候補条件Ａについてユーザに提案されるの
は、修正案ＥＸ１２及びＥＸ２２のみとなる。図１１
は、表示装置１１におけるこのような修正案の表示を示
す図である。Then, the correction plan presenting section 5 displays the correction plan equal to or higher than the evaluation standard and its evaluation value on the display device 11 to propose the correction plan to the user (step 7). For example, as a result of the evaluation as described above, the evaluation value of the revision plan EX11 is 0, the evaluation value of the revision plan EX12 is 0.5, the evaluation value of the revision plan EX21 is 0, the evaluation value of the revision plan EX22 is 1.0, Becomes Here, since the proposal of the correction plan is performed for the evaluation value of 0.5 or more, only the correction plans EX12 and EX22 are proposed to the user for the candidate condition A. Figure 11
FIG. 8 is a diagram showing a display of such a correction plan on the display device 11.

【００６５】また、ユーザが前記第３及び第４の修正規
則Ｓ３，Ｓ４を選択した場合の修正案の提案は次のよう
に行われる。Further, the proposal of the correction plan when the user selects the third and fourth correction rules S3 and S4 is performed as follows.

【００６６】［［［第３の修正規則］］］例えば、修正
規則選択部７においてユーザが第３の修正規則Ｓ３を選
択し、さらに選択する属性をその個数で「３」と入力し
た場合、修正規則選択部７は３つの属性を乱数などの選
択手段によって非決定的に選択する。ここでは、属性の
うち「処理時間」、「機械」、「納期」が選択されたも
のとすると、前記入力データに基づいて、以下のような
６種類の修正案が作成される。[[[Third Modification Rule]]] For example, when the user selects the third modification rule S3 in the modification rule selection unit 7 and inputs "3" as the number of attributes to be selected, The modification rule selection unit 7 selects three attributes in a non-deterministic manner by selection means such as random numbers. Here, assuming that “processing time”, “machine”, and “delivery date” are selected from the attributes, the following six types of correction plans are created based on the input data.

【００６７】［［属性「処理時間」に基づいたもの］］ ［修正案ＥＸ３１］図１５によれば、ジョブｊ１は処理
時間が１であるから、[[Based on Attribute "Processing Time"]] [Correction Proposal EX31] According to FIG. 15, since job j1 has a processing time of 1,

【数３２】 と修正することが考えられる。[Equation 32] It is possible to correct it.

【００６８】［修正案ＥＸ３２］また、図１５によれ
ば、ジョブｊ２は処理時間が１であるから、[Correction plan EX32] Further, according to FIG. 15, since the processing time of the job j2 is 1,

【数３３】 と修正することが考えられる。[Expression 33] It is possible to correct it.

【００６９】［［属性「機械」に基づいたもの］］ ［修正案ＥＸ３３］図１５によれば、ジョブｊ１は機械
がＲ１であるから、[[Based on Attribute "Machine"]] [Revision Proposal EX33] According to FIG. 15, since the machine of job j1 is R1,

【数３４】 と修正することが考えられる。[Equation 34] It is possible to correct it.

【００７０】［修正案ＥＸ３４］また、図１５によれ
ば、ジョブｊ２は機械がＲ２であるから、[Correction plan EX34] According to FIG. 15, since the machine of job j2 is R2,

【数３５】 と修正することが考えられる。[Equation 35] It is possible to correct it.

【００７１】［［属性「納期」に基づいたもの］］ ［修正案ＥＸ３５］図１５によれば、ジョブｊ１は納期
が３であるから、[[Based on Attribute "Delivery Date]] [Revision Proposal EX35] According to FIG. 15, the job j1 has a delivery date of 3,

【数３６】 と修正することが考えられる。[Equation 36] It is possible to correct it.

【００７２】［修正案ＥＸ３６］また、図１５によれ
ば、ジョブｊ２は納期が３であるから、[Correction plan EX36] Further, according to FIG. 15, since the delivery date of the job j2 is 3,

【数３７】 と修正することが考えられる。[Equation 37] It is possible to correct it.

【００７３】［［［第４の修正規則に基づくもの］］］
第４の修正規則Ｓ４は、候補条件を適用範囲が重ならな
い複数の条件に分解し、これら分解された各条件のうち
負の実例に当てはまるもの以外の条件を修正案として提
示するものである。ここで、制約条件一般は、前記のよ
うに、[[[Based on Fourth Modification Rule]]]
The fourth modification rule S4 is to decompose a candidate condition into a plurality of conditions whose application ranges do not overlap, and to present, as a correction proposal, a condition other than the one applicable to the negative example among the decomposed conditions. Here, in general, the constraint condition is as described above.

【数３８】 という形式で表現することができる。[Equation 38] Can be expressed in the form.

【００７４】このうち、[logical form]は、さらに、[j
obname1]を表現[logical form]の列と、[jobname2]を表
現する[logical form]の列から構成される。このとき、
j[k]＿v[l]がそれぞれｎ個の要素を有する[jobname[k]]
の[value-list]の一つの要素とすると（但しｋ＝１，
２，１≦ｌ≦ｎ）、上記の一般的制約条件の形式は、次
のように分解することができる。Of these, the [logical form] is [j
It is composed of a sequence of [logical form] that represents obname1] and a sequence of [logical form] that represents [jobname2]. At this time,
j [k] _v [l] has n elements each [jobname [k]]
If one element of [value-list] of (where k = 1,
2,1 ≦ l ≦ n), the form of the above general constraint can be decomposed as follows.

【数３９】 （ （ＣＯＮＳＴ＿ＣＬＡＳＳ [constraint]） （ＴＥＲＭ [jobname1] [jobname2]） （ＣＯＮＤ （[eval]([jobname1][attr])(j1 ＿v1,j1 ＿v2, …j1＿v[n])) ・ ・ （[eval]([jobname2][attr])(j2 ＿v1,j2 ＿v2, …j2＿v[n])) ・ ・ ） ）((CONST_CLASS [constraint]) (TERM [jobname1] [jobname2]) (COND ([eval] ([jobname1] [attr]) (j1 _v1, j1 _v2,… j1_v [n])) ・ ・([Eval] ([jobname2] [attr]) (j2 _v1, j2 _v2,… j2 _v [n])) ・ ・))

【００７５】この制約条件の分解は、[jobname1]を表現
する[logical form]における[value-list]の一つの要素
j1＿v[l]を[value-list]とした、[jobname1]を表現する
[logical form]と、[jobname2]を表現する[logical for
m]における[value-list]の一つの要素j2＿v[l]を[value
-list]とした、[jobname2]を表現する[logical form]と
を組み合わせた条件を作成することである。The decomposition of this constraint condition is performed by one element of [value-list] in the [logical form] expressing [jobname1].
Represent [jobname1] with j1_v [l] as [value-list]
[logical form] and [logical for representing jobname2]
One element j2_v [l] of [value-list] in m] is [value
-list] and [logical form] expressing [jobname2] are combined to create a condition.

【００７６】すなわち、修正規則選択部７においてユー
ザがこの第４の修正規則Ｓ４を選択すると、前記のよう
な入力データについて、以下のように修正案が作成され
る。That is, when the user selects the fourth correction rule S4 in the correction rule selecting section 7, a correction plan is created as follows for the above-mentioned input data.

【００７７】まず、候補条件Ａは次のようなものであ
る。First, the candidate condition A is as follows.

【数４０】 そして、この制約条件ＡにおけるJob1の[logical form]
は、[Formula 40] Then, the [logical form] of Job1 under the constraint condition A
Is

【数４１】（"=="（Job1 治具）（ａ，ｂ）） であり、これを分解すると次の２つの[logical form]が
得られる。[Expression 41] ("==" (Job1 jig) (a, b)). By decomposing this, the following two [logical forms] are obtained.

【数４２】（"=="（Job1 治具）（ａ）） （"=="（Job1 治具）（ｂ）） また、制約条件ＡにおけるJob2の[logical form]は、[Equation 42] ("==" (Job1 jig) (a)) ("==" (Job1 jig) (b)) Further, the [logical form] of Job2 in the constraint condition A is

【数４３】（"=="（Job2 治具）（ｃ，ｄ）） であり、これを分解すると次の２つの[logical form]が
得られる。(43) ("==" (Job2 jig) (c, d)), which can be decomposed to obtain the following two [logical forms].

【数４４】（"=="（Job2 治具）（ｃ）） （"=="（Job2 治具）（ｄ）） これらの[logical form]を組み合わせると、以下の４つ
の修正案を作成することができる。[Formula 44] ("==" (Job2 jig) (c)) ("==" (Job2 jig) (d)) By combining these [logical forms], the following four revisions are created. can do.

【００７８】［修正案ＥＸ４１］[Amendment EX41]

【数４５】 ［修正案ＥＸ４２］[Equation 45] [Amendment EX42]

【数４６】 ［修正案ＥＸ４３］[Equation 46] [Amendment EX43]

【数４７】 ［修正案ＥＸ４４］[Equation 47] [Amendment EX44]

【数４８】 [Equation 48]

【００７９】ここで、負の実例ジョブｊ１とジョブｊ２
に当てはまる修正案は、ジョブｊ１が治具ａ、ジョブｊ
２が治具ｃを使用することから、修正案ＥＸ４１のみで
あり、修正案ＥＸ４２〜ＥＸ４４はジョブｊ１及びジョ
ブｊ２に当てはまらない。したがって、上記修正案ＥＸ
４２−ＥＸ４４が修正案となる。Here, a negative example job j1 and job j2
The correction plan that applies to job j1 is jig a, job j
Since 2 uses the jig c, it is only the correction plan EX41, and the correction plans EX42 to EX44 do not apply to the job j1 and the job j2. Therefore, the above-mentioned amendment EX
42-EX44 is a revision plan.

【００８０】［［［第２の評価基準］］］次に、修正案
の評価基準として、ユーザが評価基準Ｈ２を選択した場
合の評価について説明する。第２の評価基準Ｈ２は、前
記のように、[[[Second Evaluation Criteria]]] Next, an evaluation will be described in the case where the user selects the evaluation criteria H2 as the evaluation criteria of the revision plan. The second evaluation criterion H2 is, as described above,

【数４９】 N(T-InsI)/N(T-InsA)-N(F-InsA＆T-InsB)/N(F-InsA) ≧Ｘ が成立するものを妥当と認めるという基準である。この
基準を選択したユーザが評価値Ｘとして０．８を入力し
たものとすると、前記第１及び第２の修正規則Ｓ１，Ｓ
２に基づく各修正案ＥＸ１１，ＥＸ１２，ＥＸ２１，Ｅ
Ｘ２２の評価は以下のように行われる。[Expression 49] N (T-InsI) / N (T-InsA) -N (F-InsA & T-InsB) / N (F-InsA) It is a criterion for accepting those satisfying X ≧. Assuming that the user who selects this criterion inputs 0.8 as the evaluation value X, the first and second correction rules S1 and S2.
Revision plans EX11, EX12, EX21, E based on 2
The evaluation of X22 is performed as follows.

【００８１】なお、これらの評価において、T-InsAは修
正前の候補条件に対する正の実例の集合であるから、In these evaluations, since T-InsA is a set of positive examples for the candidate condition before modification,

【数５０】T-InsA＝{(j1 j3),(j1 j4)} となり、その要素数は２である。また、F-InsAは負の実
例の集合であるから、[Equation 50] T-InsA = {(j1 j3), (j1 j4)}, and the number of elements is 2. Also, because F-InsA is a set of negative examples,

【数５１】F-InsA＝{(j1 j2)} となり、その要素数は１である。[Equation 51] F-InsA = {(j1 j2)}, and the number of elements is one.

【００８２】［修正案ＥＸ１１］[Revision plan EX11]

【数５２】 については、以下のような評価が行われる。[Equation 52] For, the following evaluation is performed.

【００８３】すなわち、T-InsBは修正案に対する正の実
例の集合であるから、That is, since T-InsB is a set of positive examples for the revision proposal,

【数５３】T-InsB＝｛｝ となる。したがって、T-InsIも、[Expression 53] T-InsB = {}. Therefore, T-InsI also

【数５４】T-InsI＝｛｝ となり、その要素数も０である。このとき、F-InsAとT-
InsBの共通集合は、(54) T-InsI = {} and the number of elements is 0. At this time, F-InsA and T-
The intersection of InsB is

【数５５】F-InsA＝{(J1 J2)} T-InsB＝｛｝ より、｛｝であり、その要素数は０である。したがっ
て、F-InsA = {(J1 J2)} T-InsB = {} Therefore, {}, and the number of elements is 0. Therefore,

【数５６】 N(T-InsI)/N(T-InsA)-N(F-InsA＆T-InsB)/N(F-InsA) ＝０／２−０／１＝０である。[Equation 56] N (T-InsI) / N (T-InsA) -N (F-InsA & T-InsB) / N (F-InsA) = 0 / 2-0 / 1 = 0.

【００８４】［修正案ＥＸ１２］[Revision plan EX12]

【数５７】 については、以下のような評価が行われる。[Equation 57] For, the following evaluation is performed.

【００８５】すなわち、T-InsBは修正案に対する正の実
例の集合であるから、That is, since T-InsB is a set of positive examples for the revision proposal,

【数５８】T-InsB＝{j1 j4} となる。したがって、T-InsIも、[Equation 58] T-InsB = {j1 j4}. Therefore, T-InsI also

【数５９】T-InsI＝{j1 j4} となり、その要素数は１である。このとき、F-InsAとT-
InsBの共通集合は、[Equation 59] T-InsI = {j1 j4}, and the number of elements is one. At this time, F-InsA and T-
The intersection of InsB is

【数６０】F-InsA＝{(j1 j2)} T-InsB＝{(j1 j4)} より、｛｝であり、その要素数は０である。したがっ
て、[Equation 60] From F-InsA = {(j1 j2)} T-InsB = {(j1 j4)}, {}, and the number of elements is 0. Therefore,

【数６１】 N(T-InsI)/N(T-InsA)-N(F-InsA＆T-InsB)/N(F-InsA) ＝１／２−０／１＝０．５である。N (T-InsI) / N (T-InsA) -N (F-InsA & T-InsB) / N (F-InsA) = 1 / 2-0 / 1 = 0.5.

【００８６】［修正案ＥＸ２１］[Revised proposal EX21]

【数６２】 については、以下のような評価が行われる。[Equation 62] For, the following evaluation is performed.

【００８７】すなわち、T-InsBは修正案に対する正の実
例の集合であるから、That is, since T-InsB is a set of positive examples for the revised proposal,

【数６３】T-InsB＝｛｝ となる。したがって、T-InsIも、[Equation 63] T-InsB = {}. Therefore, T-InsI also

【数６４】T-InsI＝｛｝ となり、その要素数は０である。このとき、F-InsAとT-
InsBの共通集合は[Equation 64] T-InsI = {} and the number of elements is 0. At this time, F-InsA and T-
The intersection of InsB is

【数６５】F-InsA＝{(j1 j2)} T-InsB＝｛｝ より、｛｝であり、その要素数は０である。したがっ
て、[Equation 65] From F-InsA = {(j1 j2)} T-InsB = {}, {}, and the number of elements is 0. Therefore,

【数６６】 N(T-InsI)/N(T-InsA)-N(F-InsA＆T-InsB)/N(F-InsA) ＝０／２−０／１＝０である。[Equation 66] N (T-InsI) / N (T-InsA) -N (F-InsA & T-InsB) / N (F-InsA) = 0 / 2-0 / 1 = 1.

【００８８】［修正案ＥＸ２２］[Revised proposal EX22]

【数６７】 については、以下のような評価が行われる。[Equation 67] For, the following evaluation is performed.

【００８９】すなわち、T-InsBは修正案に対する正の実
例の集合であるから、That is, since T-InsB is a set of positive examples for the revision proposal,

【数６８】T-InsB＝{(j1 j3),(j1 j4)} となる。したがって、T-InsIは、[Equation 68] T-InsB = {(j1 j3), (j1 j4)}. Therefore, T-InsI is

【数６９】T-InsI＝{(j1 j3),(j1 j4)} となり、その要素数は２である。このとき、F-InsAとT-
InsBの共通集合は、[Equation 69] T-InsI = {(j1 j3), (j1 j4)}, and the number of elements is 2. At this time, F-InsA and T-
The intersection of InsB is

【数７０】F-InsA＝{(j1 j2)} T-InsB＝{(j1 j3),(j1 j4)} より、｛｝であり、その要素数は０である。したがっ
て、[Equation 70] From F-InsA = {(j1 j2)} T-InsB = {(j1 j3), (j1 j4)}, {} and the number of elements is 0. Therefore,

【数７１】 N(T-InsI)/N(T-InsA)-N(F-InsA＆T-InsB)/N(F-InsA) ＝２／２−０／１＝１．０である。(71) N (T-InsI) / N (T-InsA) -N (F-InsA & T-InsB) / N (F-InsA) = 2 / 2-0 / 1 = 1.0.

【００９０】この結果、修正案ＥＸ１１の評価値は０、
修正案ＥＸ１２の評価値は０．５、修正案ＥＸ２１の評
価値は０、修正案ＥＸ２２の評価値は１．０、となる。
ここで、修正案の提案は評価値が０．８以上のものにつ
いて行うので、候補条件Ａについてユーザに提案される
のは、修正案ＥＸ２２のみとなる。As a result, the evaluation value of the correction plan EX11 is 0,
The evaluation value of the revision plan EX12 is 0.5, the evaluation value of the revision plan EX21 is 0, and the evaluation value of the revision plan EX22 is 1.0.
Here, since the proposal of the correction plan is made for the evaluation value of 0.8 or more, only the correction plan EX22 is proposed to the user for the candidate condition A.

【００９１】以上のように、本実施例によれば制約条件
修正支援装置が修正案の妥当性を評価するので、ユーザ
による修正案評価の負担が軽減される。また、本実施例
では、ユーザが装置の有する修正規則を変更できるの
で、具体的なケースに応じた最適な修正規則を適用する
ことができる。特に、本実施例では、所定の評価基準以
上の修正案のみが提示されるので、質の高い修正案の提
案が行われ、ユーザによる制約条件修正の負担が一層軽
減される。As described above, according to this embodiment, the constraint condition correction support apparatus evaluates the validity of the correction plan, so that the burden on the user of the correction plan evaluation is reduced. Further, in the present embodiment, the user can change the modification rule of the apparatus, so that the optimum modification rule according to a specific case can be applied. In particular, in the present embodiment, since only the revision proposals having the predetermined evaluation criteria or more are presented, a high-quality revision proposal is proposed, and the burden on the user of modifying the constraint condition is further reduced.

【００９２】（３）他の実施例 なお、本発明は、上記の実施例に限定されるものではな
く、次のような他の実施例を包含する。例えば、本発明
における修正規則や評価基準は、上記実施例に示したも
のに限定されるものではなく、他の規則や基準を自由に
用いることができる。また、表示装置やキーボードはス
ケジューリング型知識ベースシステムと共用してもよ
い。また、上記実施例の制約条件修正支援装置はコンピ
ュータ上に実現されているが、その機能の全部又は一部
は専用の電子回路上に実現してもよい。(3) Other Embodiments The present invention is not limited to the above embodiments, but includes the following other embodiments. For example, the modified rules and evaluation criteria in the present invention are not limited to those shown in the above embodiment, and other rules and criteria can be freely used. Further, the display device and the keyboard may be shared with the scheduling type knowledge base system. Further, although the constraint condition correction support apparatus of the above-described embodiment is realized on a computer, all or part of the function may be realized on a dedicated electronic circuit.

【００９３】[0093]

【発明の効果】以上のように、本発明によれば、制約条
件修正支援装置が修正案の妥当性を評価するので、制約
条件の修正におけるユーザの負担が軽減される。As described above, according to the present invention, since the constraint condition modification support device evaluates the validity of the modification plan, the burden on the user in modifying the constraint conditions is reduced.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図１】本発明の実施例の構成図。FIG. 1 is a configuration diagram of an embodiment of the present invention.

【図２】同実施例における修正案提案の手順を示すフロ
ーチャート。FIG. 2 is a flowchart showing a procedure of suggesting a correction plan in the embodiment.

【図３】同実施例における修正規則の画面表示例。FIG. 3 is a screen display example of a correction rule in the same embodiment.

【図４】同実施例における修正規則及び属性の入力画面
の例。FIG. 4 is an example of a correction rule and attribute input screen in the embodiment.

【図５】同実施例における評価基準の画面表示例。FIG. 5 is a screen display example of evaluation criteria in the example.

【図６】同実施例における評価基準の入力画面の例。FIG. 6 shows an example of an evaluation criteria input screen in the embodiment.

【図７】同実施例における評価値の入力要求画面の例。FIG. 7 shows an example of an evaluation value input request screen in the embodiment.

【図８】同実施例における評価値の入力画面の例。FIG. 8 is an example of an evaluation value input screen according to the embodiment.

【図９】同実施例における制約条件Ａに対する対象デー
タの当てはめの例。FIG. 9 shows an example of fitting target data to constraint condition A in the same embodiment.

【図１０】同実施例における属性の峻別の例。FIG. 10 shows an example of distinction of attributes in the embodiment.

【図１１】同実施例における修正案の画面表示の例。FIG. 11 shows an example of a screen display of a correction plan in the same embodiment.

【図１２】従来及び本発明におけるスケジューリング型
知識ベースシステムの概念図。FIG. 12 is a conceptual diagram of a scheduling type knowledge base system according to the related art and the present invention.

【図１３】従来及び本発明の実施例におけるスケジュー
リング結果の例。FIG. 13 is an example of a scheduling result in the related art and the embodiment of the present invention.

【図１４】従来及び本発明の実施例における結果修正例
の一例。FIG. 14 is an example of a result correction example in the related art and the embodiment of the present invention.

【図１５】従来及び本発明の実施例における対象データ
の一例。FIG. 15 shows an example of target data in the related art and the embodiment of the present invention.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

１：データ入力部 ２：候補条件検出部 ３：修正案生成部 ４：修正案評価部 ５：修正案提示部 ６：修正規則ファイル ７：修正規則選択部 ８：評価基準ファイル ９：評価基準選択部 １０：Ｉ／Ｏ制御回路 １１：表示装置 １２：キーボード Ｓ：修正規則 Ｈ：評価基準 ＳＴ：手順の各ステップ ＥＸ：修正案 1: Data input unit 2: Candidate condition detection unit 3: Correction plan generation unit 4: Correction plan evaluation unit 5: Correction plan presentation unit 6: Correction rule file 7: Correction rule selection unit 8: Evaluation standard file 9: Evaluation standard selection Part 10: I / O control circuit 11: Display device 12: Keyboard S: Correction rule H: Evaluation standard ST: Each step of procedure EX: Correction plan

Claims (3)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項１】 スケジューリング対象に関する対象デー
タと、スケジューリングの内容を制約する制約条件と、
前記対象データ及び前記制約条件に基づくスケジューリ
ング結果をユーザが修正した結果修正例と、を入力する
入力手段と、 制約条件修正の内容を一般的に規定する修正規則を保存
する修正規則保存手段と、 前記対象データ、前記結果修正例及び前記修正規則に基
づいて前記制約条件の修正案を生成する修正案生成手段
と、 前記修正案を出力する出力手段とを備えた制約条件修正
支援装置において、 前記修正案の妥当性を所定の評価基準に基づいて評価す
る修正案評価手段を備えたことを特徴とする制約条件修
正支援装置。1. Target data relating to a scheduling target, and constraint conditions for constraining scheduling contents,
An input unit for inputting a result correction example in which a user corrects a scheduling result based on the target data and the constraint condition; a correction rule storage unit for storing a correction rule generally defining the content of the constraint condition correction; In a constraint condition correction support device comprising: a correction plan generation unit that generates a correction plan of the constraint condition based on the target data, the result correction example, and the correction rule; and an output unit that outputs the correction plan, A constraint condition correction support device comprising a correction plan evaluation means for evaluating the validity of a correction plan based on a predetermined evaluation standard. 【請求項２】 前記修正規則を変更するための修正規則
変更手段を備えたことを特徴とする請求項１記載の制約
条件修正支援装置。2. The constraint condition correction support apparatus according to claim 1, further comprising a correction rule changing unit for changing the correction rule. 【請求項３】 前記評価基準を変更するための評価基準
変更手段を備えたことを特徴とする請求項１記載の制約
条件修正支援装置。3. The constraint condition correction support apparatus according to claim 1, further comprising an evaluation standard changing unit for changing the evaluation standard.