JPH0883181A - シチュエーション認識システムにおける完了シーケンスとエラーシーケンスの検出方法 - Google Patents
シチュエーション認識システムにおける完了シーケンスとエラーシーケンスの検出方法Info
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- JPH0883181A JPH0883181A JP7193680A JP19368095A JPH0883181A JP H0883181 A JPH0883181 A JP H0883181A JP 7193680 A JP7193680 A JP 7193680A JP 19368095 A JP19368095 A JP 19368095A JP H0883181 A JPH0883181 A JP H0883181A
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- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/04—Programme control other than numerical control, i.e. in sequence controllers or logic controllers
- G05B19/042—Programme control other than numerical control, i.e. in sequence controllers or logic controllers using digital processors
- G05B19/0428—Safety, monitoring
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/20—Pc systems
- G05B2219/23—Pc programming
- G05B2219/23255—Object oriented programming, OOP
-
- G—PHYSICS
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- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
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- Y10S—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
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- Y10S706/902—Application using ai with detail of the ai system
- Y10S706/911—Nonmedical diagnostics
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Landscapes
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- General Physics & Mathematics (AREA)
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- Automation & Control Theory (AREA)
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Abstract
(57)【要約】 (修正有)
【課題】 所与の「シチュエーション」を完全に満たす
事象シーケンスである「完全」シーケンス、及びどんな
事象も満たすことができない「エラー」シーケンスを早
期に検出することを可能にし、既知のシステムのヒスト
リー化に関する不都合及びメモリの混雑を防ぐ。 【解決手段】 新しい事象が発生した日付でカレントデ
ートを更新し、時間的制約と新しいカレントデートとの
関連で記憶されているそれぞれの事象について、まだ記
録されていない事象の発生可能性のある日付間のインタ
ーバルを更新し、エラーシーケンスと呼ばれるインター
バルの一つが空のすべての事象シーケンスを検出し、こ
の新しい事象を加えて新しい事象シーケンスを作り、完
了シーケンスを検出し、新しい事象が起るたびにそれぞ
れのシチュエーションに対して起す事象シーケンスを更
新する。
事象シーケンスである「完全」シーケンス、及びどんな
事象も満たすことができない「エラー」シーケンスを早
期に検出することを可能にし、既知のシステムのヒスト
リー化に関する不都合及びメモリの混雑を防ぐ。 【解決手段】 新しい事象が発生した日付でカレントデ
ートを更新し、時間的制約と新しいカレントデートとの
関連で記憶されているそれぞれの事象について、まだ記
録されていない事象の発生可能性のある日付間のインタ
ーバルを更新し、エラーシーケンスと呼ばれるインター
バルの一つが空のすべての事象シーケンスを検出し、こ
の新しい事象を加えて新しい事象シーケンスを作り、完
了シーケンスを検出し、新しい事象が起るたびにそれぞ
れのシチュエーションに対して起す事象シーケンスを更
新する。
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明は、シチュエーション
認識システムにおけるエラーシーケンスの検出方法に関
する。このようなシステムの目的は、知識ベースの1組
の事象の経時変化を監視し制御できるシチュエーション
ごとのプログラミングを時間に関して推論することであ
る。
認識システムにおけるエラーシーケンスの検出方法に関
する。このようなシステムの目的は、知識ベースの1組
の事象の経時変化を監視し制御できるシチュエーション
ごとのプログラミングを時間に関して推論することであ
る。
【0002】ある処理について連続的にリアルタイムで
推論するように設計された現在の産業機器は、観察され
る処理の展開の中で重要な事象を識別し、事象間の時間
的関係を考慮に入れ、それを基に結果を出すことが必要
であるようなケースにはうまく適応できない。
推論するように設計された現在の産業機器は、観察され
る処理の展開の中で重要な事象を識別し、事象間の時間
的関係を考慮に入れ、それを基に結果を出すことが必要
であるようなケースにはうまく適応できない。
【0003】この種の機器には、あとに来る事象を過去
との関係で分析し、そのため大量の情報のヒストリー化
を強いられるものもある。このような時間的な処理は場
合によっては十分であるが、事象のシーケンスをリアル
タイムで認識したり、時間的制約を満たすかどうか知る
必要がある場合には不十分である。
との関係で分析し、そのため大量の情報のヒストリー化
を強いられるものもある。このような時間的な処理は場
合によっては十分であるが、事象のシーケンスをリアル
タイムで認識したり、時間的制約を満たすかどうか知る
必要がある場合には不十分である。
【0004】一定時間内に繰り返しテストを行うことで
事象の検出ができるようになっているシステムもある。
このアプローチの弱点は、そのテストが、時間的な制約
で定められた期間を過ぎた後に行われる可能性もあると
いうことである。これでは、そのようなシステムの全体
の効率を悪くすることは避けられない。
事象の検出ができるようになっているシステムもある。
このアプローチの弱点は、そのテストが、時間的な制約
で定められた期間を過ぎた後に行われる可能性もあると
いうことである。これでは、そのようなシステムの全体
の効率を悪くすることは避けられない。
【0005】
【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は、所与
の「シチュエーション」を完全に満たす事象シーケンス
である「完全」シーケンスと、特に、どんな事象も満た
すことができない「エラー」シーケンスを早期に検出す
ることを可能にすることにより、既知のシステムのヒス
トリー化の欠陥およびメモリの占有を防ぐことである。
一度そのようなシーケンスが検出されると、自動的に必
要な処理が行われ、シーケンスは強制終了され、それに
よって、占有されていたメモリが開放されオペレーティ
ングシステムがフリーになる。
の「シチュエーション」を完全に満たす事象シーケンス
である「完全」シーケンスと、特に、どんな事象も満た
すことができない「エラー」シーケンスを早期に検出す
ることを可能にすることにより、既知のシステムのヒス
トリー化の欠陥およびメモリの占有を防ぐことである。
一度そのようなシーケンスが検出されると、自動的に必
要な処理が行われ、シーケンスは強制終了され、それに
よって、占有されていたメモリが開放されオペレーティ
ングシステムがフリーになる。
【0006】
【課題を解決するための手段】本発明の目的は、事象の
リストとこれらの事象を結合する時間的制約とからなる
少なくとも一つのシチュエーションを備え、このシチュ
エーションに関して、シチュエーションの中で待機する
事象のリストとそれぞれの事象が発生しうる日付のイン
ターバルとを含む事象シーケンスがメモリ内に作られ、
前記インターバルは最初は、]−∞、+∞[に等しく、
絶対時間とは異なるシステム内のカレントデートを表わ
す内部クロックを管理する、シチュエーション認識シス
テムにおけるエラーシーケンスの検出方法において、新
しい事象が発生した日付でカレントデートを更新する第
1ステップと、時間的制約と新しいカレントデートとの
関連で、記憶されているそれぞれの事象について、まだ
記録されていない事象の発生可能性のある日付間のイン
ターバルを更新する第2ステップと、エラーシーケンス
と呼ばれるインターバルの一つが空のすべての事象シー
ケンスを検出する第3ステップと、この新しい事象を加
えて新しい事象シーケンスを作る第4ステップと、完了
シーケンスを検出する第5ステップとからなり、新しい
事象が発生するたびにそれぞれのシチュエーションごと
に事象シーケンスを更新することを特徴とする、シチュ
エーション認識システムにおけるエラーシーケンスの検
出方法によって達成される。
リストとこれらの事象を結合する時間的制約とからなる
少なくとも一つのシチュエーションを備え、このシチュ
エーションに関して、シチュエーションの中で待機する
事象のリストとそれぞれの事象が発生しうる日付のイン
ターバルとを含む事象シーケンスがメモリ内に作られ、
前記インターバルは最初は、]−∞、+∞[に等しく、
絶対時間とは異なるシステム内のカレントデートを表わ
す内部クロックを管理する、シチュエーション認識シス
テムにおけるエラーシーケンスの検出方法において、新
しい事象が発生した日付でカレントデートを更新する第
1ステップと、時間的制約と新しいカレントデートとの
関連で、記憶されているそれぞれの事象について、まだ
記録されていない事象の発生可能性のある日付間のイン
ターバルを更新する第2ステップと、エラーシーケンス
と呼ばれるインターバルの一つが空のすべての事象シー
ケンスを検出する第3ステップと、この新しい事象を加
えて新しい事象シーケンスを作る第4ステップと、完了
シーケンスを検出する第5ステップとからなり、新しい
事象が発生するたびにそれぞれのシチュエーションごと
に事象シーケンスを更新することを特徴とする、シチュ
エーション認識システムにおけるエラーシーケンスの検
出方法によって達成される。
【0007】本発明による方法での実行のもう一つの利
点は、シーケンスが「エラー」シーケンスであると検出
された場合は、その事象シーケンスによって占有されて
いたメモリが開放されることである。同様に、起りうる
別のケースでは、シーケンスが「完了」シーケンスとし
て検出された場合もその事象シーケンスによって占有さ
れていたメモリが開放される。
点は、シーケンスが「エラー」シーケンスであると検出
された場合は、その事象シーケンスによって占有されて
いたメモリが開放されることである。同様に、起りうる
別のケースでは、シーケンスが「完了」シーケンスとし
て検出された場合もその事象シーケンスによって占有さ
れていたメモリが開放される。
【0008】本発明による方法のもう一つの特徴は、待
たされている事象の認識に該当する新しい事象シーケン
スの作成は「認識」と呼ばれるファンクションをコール
し、このファンクションはこれらの事象シーケンスに対
応したシチュエーションに関係している。同様に完了シ
ーケンスの検出もしくは「エラー」シーケンスの検出
は、「完了」と呼ばれるファンクションもしくは「エラ
ー」と呼ばれるファンクションをそれぞれコールし、こ
れらのファンクションは事象シーケンスに対応するシチ
ュエーションと関連している。この利点は、登録された
事象とシチュエーションの進展の関連で、プロセス制御
システムがほかのアクションを始められる点である。例
えば、このようにして、オペレーターにシナリオの良好
な展開を知らせたり、正しい警告のメッセージを送るこ
とができる。
たされている事象の認識に該当する新しい事象シーケン
スの作成は「認識」と呼ばれるファンクションをコール
し、このファンクションはこれらの事象シーケンスに対
応したシチュエーションに関係している。同様に完了シ
ーケンスの検出もしくは「エラー」シーケンスの検出
は、「完了」と呼ばれるファンクションもしくは「エラ
ー」と呼ばれるファンクションをそれぞれコールし、こ
れらのファンクションは事象シーケンスに対応するシチ
ュエーションと関連している。この利点は、登録された
事象とシチュエーションの進展の関連で、プロセス制御
システムがほかのアクションを始められる点である。例
えば、このようにして、オペレーターにシナリオの良好
な展開を知らせたり、正しい警告のメッセージを送るこ
とができる。
【0009】本発明の方法では、「エラー」と呼ばれる
ファンクションは検出されたエラーシーケンスがほかの
いかなる事象シーケンスにも含まれない場合しかコール
されない。この方法で多くのメッセージが誤って発せら
れるのを減らすことができます。
ファンクションは検出されたエラーシーケンスがほかの
いかなる事象シーケンスにも含まれない場合しかコール
されない。この方法で多くのメッセージが誤って発せら
れるのを減らすことができます。
【0010】記録が遅れる可能性があるとわかっている
事象の管理を可能にするために、シチュエーションを構
成しているそれぞれの事象に対して遅延に関しての正の
値が設定されうる。この遅延の変数は時間的な長さの形
で事象の発生表示の遅れを表わす。
事象の管理を可能にするために、シチュエーションを構
成しているそれぞれの事象に対して遅延に関しての正の
値が設定されうる。この遅延の変数は時間的な長さの形
で事象の発生表示の遅れを表わす。
【0011】また、本発明に従った方法のもう一つのケ
ースとしては、タイムアウトの日付を計算する第6のス
テップが処理の第3と第4のステップの間に加えられる
場合が挙げられる。タイムアウト日付とは、もしシーケ
ンスが待っている事象がこの日付前に起こらなければ少
なくとも一つの事象シーケンスが失敗に終わる最も近い
日付である。このタイムアウト日付は、それぞれの事象
シーケンスが待っている事象の起こる可能性のある日付
のインターバルの上限の最小値として計算される。
ースとしては、タイムアウトの日付を計算する第6のス
テップが処理の第3と第4のステップの間に加えられる
場合が挙げられる。タイムアウト日付とは、もしシーケ
ンスが待っている事象がこの日付前に起こらなければ少
なくとも一つの事象シーケンスが失敗に終わる最も近い
日付である。このタイムアウト日付は、それぞれの事象
シーケンスが待っている事象の起こる可能性のある日付
のインターバルの上限の最小値として計算される。
【0012】このもう一つのケースの特徴としては、新
しい事象が起こるたびに、その新しい要素の発生日がタ
イムアウト日付の後であるかぎり、第1ステップはカレ
ントデートがタイムアウト日付によって入れ替えられる
ステップにとって代わられ、第2、第3、そして第6の
ステップが実行されることである。
しい事象が起こるたびに、その新しい要素の発生日がタ
イムアウト日付の後であるかぎり、第1ステップはカレ
ントデートがタイムアウト日付によって入れ替えられる
ステップにとって代わられ、第2、第3、そして第6の
ステップが実行されることである。
【0013】本発明による方法の同じくもう一つのケー
スとしては、シチュエーションの定義は、それぞれのシ
チュエーションについて、一つの時系列のグラフの発生
を伴い、そのグラフによって事象と時間的制約の視覚化
ができ、それらがグラフィカルなオブジェクトと弧の助
けを借りて関連づけされることである。グラフィカルな
オブジェクトは事象、弧は時間的制約をそれぞれ示す。
また、それぞれの属性として事象に付けられたそれを代
表する名前、時間的制約のインターバルがついている。
そして待機する異なる事象間の時間的制約によって形成
された軌道の確認もこのグラフでできる。
スとしては、シチュエーションの定義は、それぞれのシ
チュエーションについて、一つの時系列のグラフの発生
を伴い、そのグラフによって事象と時間的制約の視覚化
ができ、それらがグラフィカルなオブジェクトと弧の助
けを借りて関連づけされることである。グラフィカルな
オブジェクトは事象、弧は時間的制約をそれぞれ示す。
また、それぞれの属性として事象に付けられたそれを代
表する名前、時間的制約のインターバルがついている。
そして待機する異なる事象間の時間的制約によって形成
された軌道の確認もこのグラフでできる。
【0014】本発明の特徴と利点は添付の図を参照し、
以下の説明によってより明快になる。
以下の説明によってより明快になる。
【0015】
【実施例】物理的過程や化学反応、あるいは大部分の製
造処理を伴うほかの現象の理論のモデリングの努力は、
処理の完全な自動化を決定するのに充分な程、完全で正
確なモデルを作るまでには至っていない。たとえば、溶
鉱炉の中で起こるあらゆる種類の現象は治金のプロセス
の制御を可能にするにはあまりに複雑で様々すぎる。
造処理を伴うほかの現象の理論のモデリングの努力は、
処理の完全な自動化を決定するのに充分な程、完全で正
確なモデルを作るまでには至っていない。たとえば、溶
鉱炉の中で起こるあらゆる種類の現象は治金のプロセス
の制御を可能にするにはあまりに複雑で様々すぎる。
【0016】MMHF(溶鉱炉の数値モデル)のような
ある種のモデルはできているが、まだ部分的で、誤作動
の場合に特に起こる混乱が起こるや否や、不均衡が生じ
てしばしば理論的計算が無効になる。処理の制御は職人
が彼等の長年の経験によって積み上げた能力に依存して
いるということが以上の事実よりわかる。
ある種のモデルはできているが、まだ部分的で、誤作動
の場合に特に起こる混乱が起こるや否や、不均衡が生じ
てしばしば理論的計算が無効になる。処理の制御は職人
が彼等の長年の経験によって積み上げた能力に依存して
いるということが以上の事実よりわかる。
【0017】近年の専門家の分析は、方程式には到達せ
ずに、より一般的で抽象的でより不特定のルールの集ま
りに到達するという意味において「ナイーヴ」な物理学
のスタイルでデータを収集しようとしている。プロセス
制御のオンラインシステムの鍵は処理を実行し、できる
だけ早く現象を検出し、それらの空間的時間的な関係を
分析でき、そして展開を追って行く段階で計測されたサ
インをもとにすばやく推論できる能力にある。
ずに、より一般的で抽象的でより不特定のルールの集ま
りに到達するという意味において「ナイーヴ」な物理学
のスタイルでデータを収集しようとしている。プロセス
制御のオンラインシステムの鍵は処理を実行し、できる
だけ早く現象を検出し、それらの空間的時間的な関係を
分析でき、そして展開を追って行く段階で計測されたサ
インをもとにすばやく推論できる能力にある。
【0018】「シチュエーション」によるプログラミン
グのコンセプトはガラブ(Ghallab)等がその著
述([Managing Efficiently Temporal Relations thro
ughIndexed Spanning Trees」、1989年デトロイ
ト、IJCAI会報11号、ページ1297−130
3)によって紹介しているが、このコンセプトは直線的
な時間的推論の理論の表現の問題に対するプログラミン
グでの解決方法を打ち立てている。この種のプログラミ
ングは「シチュエーション」や「事象シーケンス」とい
ったいくつかのコンセプトに基づいており、それらのコ
ンセプトは一歩進んだ表現となっている。このコンセプ
トに発するアルゴリズムのパフォーマンスは如実に同時
に扱われるシーケンスの数に依っており、エラーシーケ
ンスの早期発見が結果的に競争しあうシーケンスの数を
減らすことになる点に注目すべきである。
グのコンセプトはガラブ(Ghallab)等がその著
述([Managing Efficiently Temporal Relations thro
ughIndexed Spanning Trees」、1989年デトロイ
ト、IJCAI会報11号、ページ1297−130
3)によって紹介しているが、このコンセプトは直線的
な時間的推論の理論の表現の問題に対するプログラミン
グでの解決方法を打ち立てている。この種のプログラミ
ングは「シチュエーション」や「事象シーケンス」とい
ったいくつかのコンセプトに基づいており、それらのコ
ンセプトは一歩進んだ表現となっている。このコンセプ
トに発するアルゴリズムのパフォーマンスは如実に同時
に扱われるシーケンスの数に依っており、エラーシーケ
ンスの早期発見が結果的に競争しあうシーケンスの数を
減らすことになる点に注目すべきである。
【0019】一つの「シチュエーション」は点として存
在する事象の集まりと時間的制約を関係づける一つのシ
ナリオの形で定議される。言うまでもなく、事象は長さ
がなく、即時的である。それぞれの事象の発生に日付が
添加され、その日付は事象発生日と呼ばれる。
在する事象の集まりと時間的制約を関係づける一つのシ
ナリオの形で定議される。言うまでもなく、事象は長さ
がなく、即時的である。それぞれの事象の発生に日付が
添加され、その日付は事象発生日と呼ばれる。
【0020】時間的制約は二つの事象間の「前」関係を
示す。この関係は二つの事象の発生日の間の最小遅延と
最大遅延を表わす一つの時間的インターバルによって数
値化しうる。
示す。この関係は二つの事象の発生日の間の最小遅延と
最大遅延を表わす一つの時間的インターバルによって数
値化しうる。
【0021】一つの「シチュエーション」は時系列グラ
フによって簡単に表現しうる。グラフによって「シチュ
エーション」のフレーム内で待機している一連の事象の
関係を明快な形で視覚化できる。このようなグラフは、
次のようなルールに従い、ノードと弧の集まりで描かれ
る。
フによって簡単に表現しうる。グラフによって「シチュ
エーション」のフレーム内で待機している一連の事象の
関係を明快な形で視覚化できる。このようなグラフは、
次のようなルールに従い、ノードと弧の集まりで描かれ
る。
【0022】それぞれのノードは一つの事象を表わす。
【0023】一つの弧は二つのノードを結び付ける時間
的な関係を表わす。
的な関係を表わす。
【0024】ノード「A」から出ている弧の集まりはタ
イプ「A」の事象発生後に待ち出した事象のつながりを
示す。
イプ「A」の事象発生後に待ち出した事象のつながりを
示す。
【0025】ノード「B」に入ろうとしている弧の集ま
りは事象「B」の発生前の事象のつながりを示す。
りは事象「B」の発生前の事象のつながりを示す。
【0026】図1aはこのような時間を表わすグラフを
示し、次のルールに述べられた「シチュエーション」を
描いており、そのルールは、溶鉱炉の制御にありうるア
プリケーションから引き出されている。
示し、次のルールに述べられた「シチュエーション」を
描いており、そのルールは、溶鉱炉の制御にありうるア
プリケーションから引き出されている。
【0027】「縁石(Margelle)の温度上昇が
列Rと母線G上であれば、0から5分後には側板(St
ave)の温度上昇と一個の耐熱煉瓦(Refract
aire)の温度上昇が同じ列Rと同じ母線Gまで起こ
る。」ノード11は最初の現象の表われで、続いて事象
e1をコールし、これがこのシチュエーションを始める
こととなる。ここでは一個のマージェルの列Rと母線G
への温度上昇が問題となる。ノード12と13はこのシ
チュエーションのフレーム内で待機する事象e2とe3
を表わすが、これはそれぞれ同じ列と同じ母線までのス
ターヴの温度上昇と一個のレフラクテールの温度上昇を
表わす。これらのノードはこれらの事象を結ぶ時間的制
約を示す弧15と16で結び付けられている。前述のル
ールによって規定された最小遅延と最大遅延のインター
バルはこれらの弧に対してラベルの形で示される。
列Rと母線G上であれば、0から5分後には側板(St
ave)の温度上昇と一個の耐熱煉瓦(Refract
aire)の温度上昇が同じ列Rと同じ母線Gまで起こ
る。」ノード11は最初の現象の表われで、続いて事象
e1をコールし、これがこのシチュエーションを始める
こととなる。ここでは一個のマージェルの列Rと母線G
への温度上昇が問題となる。ノード12と13はこのシ
チュエーションのフレーム内で待機する事象e2とe3
を表わすが、これはそれぞれ同じ列と同じ母線までのス
ターヴの温度上昇と一個のレフラクテールの温度上昇を
表わす。これらのノードはこれらの事象を結ぶ時間的制
約を示す弧15と16で結び付けられている。前述のル
ールによって規定された最小遅延と最大遅延のインター
バルはこれらの弧に対してラベルの形で示される。
【0028】図1bはKOOLと呼ばれる知的表現用言
語を拡大利用したもので表わした、このシチュエーショ
ンの定義の一例である。このシチュエーションは「ve
rifierHausseTemp」と名付けられ、そ
れぞれ「HausseTempMargelle」,
「HausseTempStave」「HausseT
empRefractaire」と呼ばれるe1、e
2、e3の3つの事象と2つの制約c1、c2、そして
「完了」シーケンスもしくは「エラー」シーケンスの認
識の際にそれぞれコールされる2つのファンクション
「WhenRecognized」、「WhenAbo
rted」からなる。
語を拡大利用したもので表わした、このシチュエーショ
ンの定義の一例である。このシチュエーションは「ve
rifierHausseTemp」と名付けられ、そ
れぞれ「HausseTempMargelle」,
「HausseTempStave」「HausseT
empRefractaire」と呼ばれるe1、e
2、e3の3つの事象と2つの制約c1、c2、そして
「完了」シーケンスもしくは「エラー」シーケンスの認
識の際にそれぞれコールされる2つのファンクション
「WhenRecognized」、「WhenAbo
rted」からなる。
【0029】「事象シーケンス」とはシチュエーション
を完全もしくは部分的に満たす一連の事象の発生を表わ
したもので、メモリ上ではデータストラクチャーの形で
存在する。この事象シーケンスは時間的制約やシチュエ
ーションによって設定された事象の命令を守らなければ
ならない。代表的な2つの事象シーケンスは「完了」シ
ーケンスと「エラー」シーケンスに分けられる。
を完全もしくは部分的に満たす一連の事象の発生を表わ
したもので、メモリ上ではデータストラクチャーの形で
存在する。この事象シーケンスは時間的制約やシチュエ
ーションによって設定された事象の命令を守らなければ
ならない。代表的な2つの事象シーケンスは「完了」シ
ーケンスと「エラー」シーケンスに分けられる。
【0030】あるシーケンスが完全にシチュエーション
を満たすとき、つまり、シチュエーションの記述で予見
された全ての事象が、しかも、それらの事象が関係する
時間的制約によって強要された遅延の後に起こった時、
このシーケンスは「完了」シーケンスと呼ばれる。
を満たすとき、つまり、シチュエーションの記述で予見
された全ての事象が、しかも、それらの事象が関係する
時間的制約によって強要された遅延の後に起こった時、
このシーケンスは「完了」シーケンスと呼ばれる。
【0031】シーケンスのうち、「シチュエーション」
を完全には満たさないものは「部分」シーケンスと呼
ぶ。ほかのどんなシーケンスも含むことができないよう
な時の「最大」シーケンスという概念もある。
を完全には満たさないものは「部分」シーケンスと呼
ぶ。ほかのどんなシーケンスも含むことができないよう
な時の「最大」シーケンスという概念もある。
【0032】シチュエーションを完全に満たすために、
いかなる事象の発生もそのシーケンスを完全にすること
ができない時、部分的で最大であるシーケンスは「エラ
ー」シーケンスと呼ばれる。あるシーケンスをエラーシ
ーケンスにするために最大シーケンスに強制的にするこ
とは多くの誤った警告を減らすために役にたつ。という
のは、所与のシチュエーションに関する最も多くの数の
情報を持つシーケンスのみが、たとえば、コンソールに
メッセージを出すといったようなアクションを起こさせ
るのであり、シチュエーションが含むシーケンスのそれ
ぞれが出せるのではないのである。
いかなる事象の発生もそのシーケンスを完全にすること
ができない時、部分的で最大であるシーケンスは「エラ
ー」シーケンスと呼ばれる。あるシーケンスをエラーシ
ーケンスにするために最大シーケンスに強制的にするこ
とは多くの誤った警告を減らすために役にたつ。という
のは、所与のシチュエーションに関する最も多くの数の
情報を持つシーケンスのみが、たとえば、コンソールに
メッセージを出すといったようなアクションを起こさせ
るのであり、シチュエーションが含むシーケンスのそれ
ぞれが出せるのではないのである。
【0033】図1aを例にとってみる。事象e1が日付
tに起こったとすると、描かれているシチュエーション
に該当する事象シーケンスは事象e2とe3がインター
バル[t、t+15]の後に起こった場合のみしか完了
しない。2つの事象e2とe3のどちらか1つが日付t
+15を過ぎても起こらない場合はこのシーケンスは
「エラー」シーケンスとして認識される。
tに起こったとすると、描かれているシチュエーション
に該当する事象シーケンスは事象e2とe3がインター
バル[t、t+15]の後に起こった場合のみしか完了
しない。2つの事象e2とe3のどちらか1つが日付t
+15を過ぎても起こらない場合はこのシーケンスは
「エラー」シーケンスとして認識される。
【0034】図2は期間中に記録され、日付t=40の
グラフに置き換えられた一連の事象の発生を表わしてい
る。前述のシチュエーションのとおり、「完了」シーケ
ンスSc {(e1、5);(e2、10);(e3、1
5)}と「エラー」シーケンスSe {(e1、20);
(e2、30)}が検出されているが、これはそれぞれ
t=15、t=35の時である。事実、日付t=15で
事象e3はシーケンスSc を完了したばかりで、Sc は
e1の発生で日付t=15で始まり、e2の発生で日付
t=10で始まっている。逆にe1の発生で日付t=2
0に始まったシーケンスは日付t=35の前までにe2
とe3の事象の発生を見ていない。時間的制約[0、1
5]は、日付t=20+15=35が過ぎた時点で断ち
切れているので、このシーケンスは「エラー」シーケン
スとして宣言される。
グラフに置き換えられた一連の事象の発生を表わしてい
る。前述のシチュエーションのとおり、「完了」シーケ
ンスSc {(e1、5);(e2、10);(e3、1
5)}と「エラー」シーケンスSe {(e1、20);
(e2、30)}が検出されているが、これはそれぞれ
t=15、t=35の時である。事実、日付t=15で
事象e3はシーケンスSc を完了したばかりで、Sc は
e1の発生で日付t=15で始まり、e2の発生で日付
t=10で始まっている。逆にe1の発生で日付t=2
0に始まったシーケンスは日付t=35の前までにe2
とe3の事象の発生を見ていない。時間的制約[0、1
5]は、日付t=20+15=35が過ぎた時点で断ち
切れているので、このシーケンスは「エラー」シーケン
スとして宣言される。
【0035】時間的推論の処理は時間を測ることができ
るに違いない。シチュエーション認識のシステムは絶対
時間から独立して動く内部クロックを利用する。このク
ロックは新しい事象の発生に際して、知識ベースに記録
された時間に関する情報との関連で動く。カレントデー
トは最も最近に登録された日付として定義される。
るに違いない。シチュエーション認識のシステムは絶対
時間から独立して動く内部クロックを利用する。このク
ロックは新しい事象の発生に際して、知識ベースに記録
された時間に関する情報との関連で動く。カレントデー
トは最も最近に登録された日付として定義される。
【0036】絶対時間と異なる内部クロックの動きによ
って、結果として、同時に複数の事象を発生させること
が可能となり、シチュエーション認識システムがシュミ
レートされた時間を用いてか、もしくは実際の事象に対
して遅らせて稼働することが可能になる。たとえば、カ
レントデートが10分単位で動くとしても、実際に10
分が過ぎた後しか動かないのではなく、内部クロックの
更新機能がこの時計の動きを起こすのであり、これによ
り登録された日付の情報に従い、数秒後でも、数時間後
にでも起こることができるのである。
って、結果として、同時に複数の事象を発生させること
が可能となり、シチュエーション認識システムがシュミ
レートされた時間を用いてか、もしくは実際の事象に対
して遅らせて稼働することが可能になる。たとえば、カ
レントデートが10分単位で動くとしても、実際に10
分が過ぎた後しか動かないのではなく、内部クロックの
更新機能がこの時計の動きを起こすのであり、これによ
り登録された日付の情報に従い、数秒後でも、数時間後
にでも起こることができるのである。
【0037】一度、ある日付が登録されると、この方法
は記憶されたシーケンスのために時間の進行の結果を推
論し、エラーとなるシーケンスを検出する。このような
処理ではそれゆえ「時間を遡る」ことは不可能である。
所与の事象に対する合図を運ぶ理由で、もしくはその合
図の処理に時間がかかると言った理由からクロノロジカ
ルではないやり方での事象の管理を可能にするためには
「遅延期間」の概念の導入が必要となる。
は記憶されたシーケンスのために時間の進行の結果を推
論し、エラーとなるシーケンスを検出する。このような
処理ではそれゆえ「時間を遡る」ことは不可能である。
所与の事象に対する合図を運ぶ理由で、もしくはその合
図の処理に時間がかかると言った理由からクロノロジカ
ルではないやり方での事象の管理を可能にするためには
「遅延期間」の概念の導入が必要となる。
【0038】ある事象に関連した「遅延期間」はその該
当する「シチュエーション」の定義の際に持ち込まれな
ければならない。これは時間の長さと、事象に関連した
時間的制約を確かめるための事象発生の記録の際に許容
できる遅れとを表わす正の値である。図1aの例におい
て、事象e2の発生の許可された遅れとして10分の
「遅延期間」を定義したとすると、システムはe1の発
生後25分間e2の発生を待ち、その後、「エラー」シ
ーケンスを宣言する(しかしながら条件として、e3が
e1の発生後15分後に起こるとする。) 本発明の処理が図3aから図3cまでのプロパゲーショ
ンのアルゴリズムに描かれている。これらは以下に続く
活字化に関するルールとともに多くの記号を用いる。
当する「シチュエーション」の定義の際に持ち込まれな
ければならない。これは時間の長さと、事象に関連した
時間的制約を確かめるための事象発生の記録の際に許容
できる遅れとを表わす正の値である。図1aの例におい
て、事象e2の発生の許可された遅れとして10分の
「遅延期間」を定義したとすると、システムはe1の発
生後25分間e2の発生を待ち、その後、「エラー」シ
ーケンスを宣言する(しかしながら条件として、e3が
e1の発生後15分後に起こるとする。) 本発明の処理が図3aから図3cまでのプロパゲーショ
ンのアルゴリズムに描かれている。これらは以下に続く
活字化に関するルールとともに多くの記号を用いる。
【0039】Nは時系列グラフのノード(事象を表わ
す)の数を表わす。
す)の数を表わす。
【0040】これらのノードは1からNまで続き、それ
らの数字で呼ばれる。
らの数字で呼ばれる。
【0041】I(i→j)はインターバルの形でノード
iとj間の時間的制約を示す。
iとj間の時間的制約を示す。
【0042】Δ(i)はインターバル[0、Δ(i)]
を表わし、Δ(i)でiに関連した遅延期間という意味
になる。
を表わし、Δ(i)でiに関連した遅延期間という意味
になる。
【0043】d(i、S)はiの発生日を表わし、シー
ケンスSで記録される。もしd(i、S)が存在する場
合にはiはSで処理されたことを意味する。
ケンスSで記録される。もしd(i、S)が存在する場
合にはiはSで処理されたことを意味する。
【0044】D(i、S)はインターバルの形でシーケ
ンスSの事象iの発生可能な日付を表わす。
ンスSの事象iの発生可能な日付を表わす。
【0045】2つのインターバルIとJは以下の数式1
で示される。
で示される。
【0046】
【数1】
【0047】新しい事象の記録の際等に、シーケンスが
エラーとなったクロノロジカルな順でエラーシーケンス
を検出するために時間内でスキップしたときは、デッド
タイム(deadtime)と呼ばれるグローバル変数
が定義されるが、これはシーケンスがエラーになるよう
な、カレントデートよりも必ず大きな日付のうちで最も
小さい日付を意味する。この変数は+∞で初期化され
る。この変数の計算は、シーケンスがエラーとなりそう
な中間の日付を通ってカレントデートから新しい日付ま
での連続的で小刻みのスキップをループの中で実現可能
にする。
エラーとなったクロノロジカルな順でエラーシーケンス
を検出するために時間内でスキップしたときは、デッド
タイム(deadtime)と呼ばれるグローバル変数
が定義されるが、これはシーケンスがエラーになるよう
な、カレントデートよりも必ず大きな日付のうちで最も
小さい日付を意味する。この変数は+∞で初期化され
る。この変数の計算は、シーケンスがエラーとなりそう
な中間の日付を通ってカレントデートから新しい日付ま
での連続的で小刻みのスキップをループの中で実現可能
にする。
【0048】当処理は知識ベースに記録された新しい情
報の2つのモードのプロパゲーションに基づいている。
まず、事象のプロパゲーションで、これは、部分的な事
象シーケンスの更新と完了シーケンスの確認を可能にす
る。次はカレントデートのプロパゲーションでエラーシ
ーケンスの確認を可能にする。
報の2つのモードのプロパゲーションに基づいている。
まず、事象のプロパゲーションで、これは、部分的な事
象シーケンスの更新と完了シーケンスの確認を可能にす
る。次はカレントデートのプロパゲーションでエラーシ
ーケンスの確認を可能にする。
【0049】事象発生時には、その事象を待っていたシ
ーケンスはコピーされる。コピーして新しくできた方は
新しい事象を取り込み、関連するシチュエーションの記
述に定義された次の事象を待ち始める。もとのシーケン
スはエラーになるまで、その事象がもう一度発生するの
を待つ。
ーケンスはコピーされる。コピーして新しくできた方は
新しい事象を取り込み、関連するシチュエーションの記
述に定義された次の事象を待ち始める。もとのシーケン
スはエラーになるまで、その事象がもう一度発生するの
を待つ。
【0050】まず、Mという最初の空のシーケンスが存
在し、以下の数式2のようになる。
在し、以下の数式2のようになる。
【0051】
【数2】
【0052】発生日がtの事象iが発生するたびに、処
理は図3aのステップ31を始める。ステップ33は、
カレントデートから事象iの発生日tまでのプロパゲー
ションとエラーシーケンスの検出を行う。続く手順をも
う少し詳しく描く。
理は図3aのステップ31を始める。ステップ33は、
カレントデートから事象iの発生日tまでのプロパゲー
ションとエラーシーケンスの検出を行う。続く手順をも
う少し詳しく描く。
【0053】ステップ35で全ての部分シーケンスを検
出するループが始まる。ステップ37では現在の部分シ
ーケンスSが起こった事象iに関連しているか検出す
る。これを行うには、iはSによって待たれている事象
かどうか、時間的制約によって定義された事象が起こり
うる日付のインターバルD(i、S)に事象iの発生日
が入っているかどうか、そして、この事象のいかなる発
生も同じ日付tで既に記録されていないかどうか(これ
はd(i、S)がまだ手をつけられていないかどうか確
認するに等しい。)を確かめる。もしこのテストがネガ
ティヴであればステップ59に進み、そこで検出ルーチ
ンが終わる。
出するループが始まる。ステップ37では現在の部分シ
ーケンスSが起こった事象iに関連しているか検出す
る。これを行うには、iはSによって待たれている事象
かどうか、時間的制約によって定義された事象が起こり
うる日付のインターバルD(i、S)に事象iの発生日
が入っているかどうか、そして、この事象のいかなる発
生も同じ日付tで既に記録されていないかどうか(これ
はd(i、S)がまだ手をつけられていないかどうか確
認するに等しい。)を確かめる。もしこのテストがネガ
ティヴであればステップ59に進み、そこで検出ルーチ
ンが終わる。
【0054】反対に事象iがテストの条件を満たせば処
理はステップ39に進み、そこで現在の部分シーケンス
Sがメモリ内でコピーされる。事象iの発生はSのコピ
ーであるS’に取り込まれ、同時に値tでd(i、
S’)が処理され、インターバルD(i、S’)が
[t、t]に戻される。
理はステップ39に進み、そこで現在の部分シーケンス
Sがメモリ内でコピーされる。事象iの発生はSのコピ
ーであるS’に取り込まれ、同時に値tでd(i、
S’)が処理され、インターバルD(i、S’)が
[t、t]に戻される。
【0055】その次には、ステップ41で、SとS’に
関連したシチュエーションによっては、事象iが起こる
前に発生が待たれていて未登録の事象jが存在するか決
定する必要がある。これはノードjの存在テストでわか
り、そうであれば、jをiにつなぐ時間的制約はインタ
ーバル[0、+∞]に含まれる。このステップはそして
最大と非最大のシーケンスの決定に進む。実際、もし答
えがポジティヴであれば、それはそのような事象jに対
して遅延を許可しており、そしてそのシーケンスは最大
ではないことを示している。ボーレン標識は、「真」も
しくは「偽」の値を取ることができ、シーケンスを構成
する情報と一緒に記録されているが、この標識はこの事
実を説明するためにステップ43で「偽」となる。これ
は、このようなjが存在しない場合、シチュエーション
の定義で予定された順番に従い、事象iは待たされてお
り、それゆえ、既に存在しないSを犠牲にして、シーケ
ンスS’は最大であることをまさしく意味する。これは
ステップ45で示されるとおり、S’へボーレン標識の
「真」が、そしてSに「偽」が与えられることによって
示される。この標識は同様にステップ47でS’の中に
含まれる全ての別のシーケンスS”に対しても「偽」が
充てられる。
関連したシチュエーションによっては、事象iが起こる
前に発生が待たれていて未登録の事象jが存在するか決
定する必要がある。これはノードjの存在テストでわか
り、そうであれば、jをiにつなぐ時間的制約はインタ
ーバル[0、+∞]に含まれる。このステップはそして
最大と非最大のシーケンスの決定に進む。実際、もし答
えがポジティヴであれば、それはそのような事象jに対
して遅延を許可しており、そしてそのシーケンスは最大
ではないことを示している。ボーレン標識は、「真」も
しくは「偽」の値を取ることができ、シーケンスを構成
する情報と一緒に記録されているが、この標識はこの事
実を説明するためにステップ43で「偽」となる。これ
は、このようなjが存在しない場合、シチュエーション
の定義で予定された順番に従い、事象iは待たされてお
り、それゆえ、既に存在しないSを犠牲にして、シーケ
ンスS’は最大であることをまさしく意味する。これは
ステップ45で示されるとおり、S’へボーレン標識の
「真」が、そしてSに「偽」が与えられることによって
示される。この標識は同様にステップ47でS’の中に
含まれる全ての別のシーケンスS”に対しても「偽」が
充てられる。
【0056】次のステップはステップ49で、分岐点で
あり、S’を完了させるにおよんで、他の事象が待って
いるか確かめるステップである。もしそうであれば、待
機する事象が関連する時間的制約がステップ51で減ら
される。つまり、S’の、まだ手がつけられていないノ
ードjのそれぞれに対して、インターバルD(j、
S’)は、今のインターバルD(j、S’)と、D
(i、S’)+ I(i→j)の計算を実行して得られる
インターバルの交わりまで減らされるのである。インタ
ーバルD(i、S’)はステップ39にて[t、t]に
初期化されているので、この計算は事象iの発生日tか
らiとjをつなぐ時間的制約I(i→j)をプロパゲー
ションすることになる。
あり、S’を完了させるにおよんで、他の事象が待って
いるか確かめるステップである。もしそうであれば、待
機する事象が関連する時間的制約がステップ51で減ら
される。つまり、S’の、まだ手がつけられていないノ
ードjのそれぞれに対して、インターバルD(j、
S’)は、今のインターバルD(j、S’)と、D
(i、S’)+ I(i→j)の計算を実行して得られる
インターバルの交わりまで減らされるのである。インタ
ーバルD(i、S’)はステップ39にて[t、t]に
初期化されているので、この計算は事象iの発生日tか
らiとjをつなぐ時間的制約I(i→j)をプロパゲー
ションすることになる。
【0057】次のステップ53はグローバル変数のデッ
ドタイム(deadtime)を再更新するが、これ
は、カレントデートのプロパゲーションに使われる。シ
ーケンスがエラーとなりそうな日付に最も近い日は、ま
だ待機している全ての事象の起こりうる可能性のあるイ
ンターバルの上限で最小値に該当する。
ドタイム(deadtime)を再更新するが、これ
は、カレントデートのプロパゲーションに使われる。シ
ーケンスがエラーとなりそうな日付に最も近い日は、ま
だ待機している全ての事象の起こりうる可能性のあるイ
ンターバルの上限で最小値に該当する。
【0058】この値が再計算されると、残りはステップ
35から始まったループの終のステップであるステップ
59である。もしまだ処理されていない他の部分シーケ
ンスSが存在すれば、つぎの部分シーケンスとともにス
テップ37からループを行う。
35から始まったループの終のステップであるステップ
59である。もしまだ処理されていない他の部分シーケ
ンスSが存在すれば、つぎの部分シーケンスとともにス
テップ37からループを行う。
【0059】ステップ49で、シーケンスS’について
他のどんな事象ももう待っていないと分かれば、ここ
で、「完了」シーケンスということになり、ステップ5
5から57で記述されているとおり、シーケンスS’に
よって占有されていたメモリ領域が開放され、関連する
シチュエーションの「WhenRecognized」
のファンクションがコールされる。このファンクション
は実行されている処理に関連した他のアクションにとり
かかるか、もしくは単に、オペレーターに対してターミ
ナル上にメッセージを出すこともできる。
他のどんな事象ももう待っていないと分かれば、ここ
で、「完了」シーケンスということになり、ステップ5
5から57で記述されているとおり、シーケンスS’に
よって占有されていたメモリ領域が開放され、関連する
シチュエーションの「WhenRecognized」
のファンクションがコールされる。このファンクション
は実行されている処理に関連した他のアクションにとり
かかるか、もしくは単に、オペレーターに対してターミ
ナル上にメッセージを出すこともできる。
【0060】ステップ59に到着すると、まだ処理すべ
き部分シーケンスが残っていれば、ステップ37に戻っ
てループが繰り返されるか、もしくは事象の次の発生を
待って終了する。
き部分シーケンスが残っていれば、ステップ37に戻っ
てループが繰り返されるか、もしくは事象の次の発生を
待って終了する。
【0061】ステップ33のカレントデートのプロパゲ
ーションは、渡された日付で内部クロックを更新し、
「エラー」シーケンスを検出するように導かれるファン
クションによって実現されるが、そのプロパゲーション
はこれより図3bを参考に詳しく述べられる。このプロ
パゲーションはステップ71から始まり、ステップ71
では渡された日付tが内部のカレントデートより後かど
うか確かめられる。もしそうでなければ、このファンク
ションは終了し、ステップ35へ戻ることになる。
ーションは、渡された日付で内部クロックを更新し、
「エラー」シーケンスを検出するように導かれるファン
クションによって実現されるが、そのプロパゲーション
はこれより図3bを参考に詳しく述べられる。このプロ
パゲーションはステップ71から始まり、ステップ71
では渡された日付tが内部のカレントデートより後かど
うか確かめられる。もしそうでなければ、このファンク
ションは終了し、ステップ35へ戻ることになる。
【0062】反対の場合、更新が必要で、まず、ステッ
プ75にてシーケンスがエラーとなる日付(デッドタイ
ムという変数で表現される)に最も近い日付が、この日
付tの前かどうかチェックする。もしそうであれば、ス
テップ79に行き、そこでデッドタイムの後の最初の任
意の日付であるdeadtime+1の日付にカレント
デートをスキップさせる。そうでなければ、ステップ7
7でカレントデートを日付tで更新する。この原理は、
ループによって、日付tでカレントデートを更新し、同
時に、途中の日付でエラーになったかもしれない「エラ
ー」シーケンスをクロノロジカルな順に確実に検出する
ことを可能にする。
プ75にてシーケンスがエラーとなる日付(デッドタイ
ムという変数で表現される)に最も近い日付が、この日
付tの前かどうかチェックする。もしそうであれば、ス
テップ79に行き、そこでデッドタイムの後の最初の任
意の日付であるdeadtime+1の日付にカレント
デートをスキップさせる。そうでなければ、ステップ7
7でカレントデートを日付tで更新する。この原理は、
ループによって、日付tでカレントデートを更新し、同
時に、途中の日付でエラーになったかもしれない「エラ
ー」シーケンスをクロノロジカルな順に確実に検出する
ことを可能にする。
【0063】時間の進行が、日付tに向かって、連続的
なスキップであれ、直接であれ、次のステップ81でグ
ローバル変数デッドタイムは+∞に再初期化される。次
にステップ83にて全ての部分シーケンスSについて最
初のループが始まる。ステップ85にてそれぞれの部分
シーケンスSのまだ手をつけられていないノードjにつ
いて2番目のループが始まる。そして、ステップ87に
てこのノードjの起こりうる日付のインターバルD
(j、S)が減少させられるが、この減少は、このノー
ドの現在のインターバルと]カレントデート、+∞[に
よって定義されるインターバルの交わりまでであり、後
者のインターバルからはこのノードについて定義された
遅延Δ(j)が引かれている。この作業は許された遅延
を考慮に入れつつ、下限からインターバルD(j、S)
を減らしていくことにある。
なスキップであれ、直接であれ、次のステップ81でグ
ローバル変数デッドタイムは+∞に再初期化される。次
にステップ83にて全ての部分シーケンスSについて最
初のループが始まる。ステップ85にてそれぞれの部分
シーケンスSのまだ手をつけられていないノードjにつ
いて2番目のループが始まる。そして、ステップ87に
てこのノードjの起こりうる日付のインターバルD
(j、S)が減少させられるが、この減少は、このノー
ドの現在のインターバルと]カレントデート、+∞[に
よって定義されるインターバルの交わりまでであり、後
者のインターバルからはこのノードについて定義された
遅延Δ(j)が引かれている。この作業は許された遅延
を考慮に入れつつ、下限からインターバルD(j、S)
を減らしていくことにある。
【0064】ステップ89では、このインターバルD
(j、S)が空かどうかチェックされる。そうであれ
ば、ノードjに関する制約が断ち切られるシーケンスが
問題となり、これは、ステップ91にて破壊されること
ができる。このステップの詳細は図3cに表わされてい
る。ステップ111ではボーレン標識を使ったテストを
利用して、現在のシーケンスSが最大であるかチェック
する。最大の場合には、「エラー」シーケンスが問題と
なってくる。ファンクション「WhenAborte
d」は、それが存在すればコールされる。いずれにせ
よ、このシーケンスSは不要となり、占有していたメモ
リ領域が開放される。注意すべきは、「エラー」シーケ
ンスに含まれる部分シーケンスは、非最大であるので、
すべて検出され、自動的に破壊され、結果として、間違
った警告を発することはなくなる。ひとたび、シーケン
スSが破壊されると、107でプロパゲーションの方法
が続行される。
(j、S)が空かどうかチェックされる。そうであれ
ば、ノードjに関する制約が断ち切られるシーケンスが
問題となり、これは、ステップ91にて破壊されること
ができる。このステップの詳細は図3cに表わされてい
る。ステップ111ではボーレン標識を使ったテストを
利用して、現在のシーケンスSが最大であるかチェック
する。最大の場合には、「エラー」シーケンスが問題と
なってくる。ファンクション「WhenAborte
d」は、それが存在すればコールされる。いずれにせ
よ、このシーケンスSは不要となり、占有していたメモ
リ領域が開放される。注意すべきは、「エラー」シーケ
ンスに含まれる部分シーケンスは、非最大であるので、
すべて検出され、自動的に破壊され、結果として、間違
った警告を発することはなくなる。ひとたび、シーケン
スSが破壊されると、107でプロパゲーションの方法
が続行される。
【0065】反対のケースの場合、インターバルD
(j、S)は空ではないが、ステップ93において、し
かしながら、インターバルを減少させたステップである
87で変更があったかチェックする。それがなければ、
ステップ107にスキップする。反対に、減少がインタ
ーバルに影響していれば、Sのまだ手をつけられていな
いノードkにこの減少をプロパゲーションする。このた
めには、ステップ99にてこのノードkについてループ
を行うが、このループは2つのステップからなる。:最
初は101で、時間的制約I(j→k)の助けを得て、
インターバルD(j、S)のノードkの起こりうる日付
のインターバルへの減少をプロパゲーションし、以下の
数式3で示される。
(j、S)は空ではないが、ステップ93において、し
かしながら、インターバルを減少させたステップである
87で変更があったかチェックする。それがなければ、
ステップ107にスキップする。反対に、減少がインタ
ーバルに影響していれば、Sのまだ手をつけられていな
いノードkにこの減少をプロパゲーションする。このた
めには、ステップ99にてこのノードkについてループ
を行うが、このループは2つのステップからなる。:最
初は101で、時間的制約I(j→k)の助けを得て、
インターバルD(j、S)のノードkの起こりうる日付
のインターバルへの減少をプロパゲーションし、以下の
数式3で示される。
【0066】D(k,S)←D(k,S)⌒(D(j,
S)+I(j→k)) そして、2番目は103で、部分シーケンスがエラーに
なりうる、カレントデートに最も近い後ろの日付の計算
を実行する。このエラーになりうる日付はすべてのノー
ドkの起こりうる日付のインターバルの上限のうちの最
も小さいものに該当し、以下の数式4で示される。
S)+I(j→k)) そして、2番目は103で、部分シーケンスがエラーに
なりうる、カレントデートに最も近い後ろの日付の計算
を実行する。このエラーになりうる日付はすべてのノー
ドkの起こりうる日付のインターバルの上限のうちの最
も小さいものに該当し、以下の数式4で示される。
【0067】deadtime←min(borne_
sup(D(k,S)),deadtime) この計算結果により、ステップ75と79に従ったスキ
ップの手を借りて、カレントデートと日付tの間の「エ
ラー」シーケンスが起こりうる日を確かめることができ
るということを確認できる。
sup(D(k,S)),deadtime) この計算結果により、ステップ75と79に従ったスキ
ップの手を借りて、カレントデートと日付tの間の「エ
ラー」シーケンスが起こりうる日を確かめることができ
るということを確認できる。
【0068】jとは異なる、Sのまだ手をつけられてい
ない各ノードkに関しては、ループは、ステップ105
で101へ戻ることで終わっている。全てのノードkが
調べられたとき、ステップ107へ進むが、このステッ
プはSのまだ手をつけられていない各ノードjのために
ステップ87に戻ることで2番目のループを終える。す
べてのノードjが調べられると個々の部分シーケンスS
のためにステップ85へ戻されるのは次のステップ10
9においてである。全てのシーケンスSのためにプロパ
ゲーションが終わるや否やステップ109はステップ7
1に戻る。
ない各ノードkに関しては、ループは、ステップ105
で101へ戻ることで終わっている。全てのノードkが
調べられたとき、ステップ107へ進むが、このステッ
プはSのまだ手をつけられていない各ノードjのために
ステップ87に戻ることで2番目のループを終える。す
べてのノードjが調べられると個々の部分シーケンスS
のためにステップ85へ戻されるのは次のステップ10
9においてである。全てのシーケンスSのためにプロパ
ゲーションが終わるや否やステップ109はステップ7
1に戻る。
【0069】このようにして、tの日付をつけられた新
しい事象iがおこるたびに、当処理による内部のカレン
トデートと事象発生のプロパゲーションがエラーシーケ
ンスと完了シーケンスを削除することを可能にしたた
め、かくして、システムのメモリをそれらのシーケンス
が混雑させることもなくなり、これが同時に、誤った警
告が発せられるのを回避するのである。
しい事象iがおこるたびに、当処理による内部のカレン
トデートと事象発生のプロパゲーションがエラーシーケ
ンスと完了シーケンスを削除することを可能にしたた
め、かくして、システムのメモリをそれらのシーケンス
が混雑させることもなくなり、これが同時に、誤った警
告が発せられるのを回避するのである。
【0070】当業者により容易になされる他の修正も同
様に本発明の趣旨に含まれるものである。
様に本発明の趣旨に含まれるものである。
【図1a】シチュエーションについての時系列グラフの
サンプルを表わす。
サンプルを表わす。
【図1b】言語KOOLでのシチュエーションの定義の
サンプルを表わす。
サンプルを表わす。
【図2】一連の事象の発生と対応する事象シーケンスの
サンプルを表わす。
サンプルを表わす。
【図3a】当処理を決定するプロパゲーションのアルゴ
リズムをフローチャートの形で表わす。
リズムをフローチャートの形で表わす。
【図3b】当処理を決定するプロパゲーションのアルゴ
リズムをフローチャートの形で表わす。
リズムをフローチャートの形で表わす。
【図3c】当処理を決定するプロパゲーションのアルゴ
リズムをフローチャートの形で表わす。
リズムをフローチャートの形で表わす。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 クリステイーヌ・グロステツト フランス国、75015・パリ、リユ・エドウ アール・ロジエ・12
Claims (12)
- 【請求項1】 事象のリストとこれらの事象を結合する
時間的制約とからなる少なくとも一つのシチュエーショ
ンを備え、このシチュエーションに関して、シチュエー
ションの中で待機する事象のリストとそれぞれの事象が
発生しうる日付のインターバルとを含む事象シーケンス
がメモリ内に作られ、前記インターバルは最初は、]−
∞、+∞[に等しく、絶対時間とは異なるシステム内の
カレントデートを表わす内部クロックを管理する、シチ
ュエーション認識システムにおけるエラーシーケンスの
検出方法において、 新しい事象が発生した日付でカレントデートを更新する
第1ステップと、 時間的制約と新しいカレントデートとの関連で、記憶さ
れているそれぞれの事象について、まだ記録されていな
い事象の発生可能性のある日付間のインターバルを更新
する第2ステップと、 エラーシーケンスと呼ばれるインターバルの一つが空の
すべての事象シーケンスを検出する第3ステップと、 この新しい事象を加えて新しい事象シーケンスを作る第
4ステップと、 完了シーケンスを検出する第5ステップとからなり、 新しい事象が発生するたびにそれぞれのシチュエーショ
ンごとに事象シーケンスを更新することを特徴とする、
シチュエーション認識システムにおけるエラーシーケン
スの検出方法。 - 【請求項2】 シーケンスが「エラー」シーケンスと検
出された場合に、その事象シーケンスによって占有され
ていたメモリが開放されることを特徴とする請求項1に
記載の方法。 - 【請求項3】 シーケンスが「完了」シーケンスとして
検出された場合に、その事象シーケンスによって占有さ
れていたメモリが開放されることを特徴とする請求項1
に記載の方法。 - 【請求項4】 待たされている事象の認識に該当する、
新しい事象シーケンスの作成が「認識」と呼ばれるファ
ンクションをコールし、このファンクションはこれらの
事象シーケンスに対応したシチュエーションに関係して
いることを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 【請求項5】 完了シーケンスの検出が、「完了」と呼
ばれるファンクションをコールし、これらのファンクシ
ョンは事象シーケンスに対応するシチュエーションと関
連していることを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 【請求項6】 「エラー」シーケンスの検出が、「エラ
ー」と呼ばれるファンクションをコールし、これらのフ
ァンクションは事象シーケンスに対応するシチュエーシ
ョンと関連していることを特徴とする請求項1に記載の
方法。 - 【請求項7】 「エラー」と呼ばれるファンクション
が、検出されたエラーシーケンスがほかのいかなる事象
シーケンスにも含まれない場合しかコールされないこと
を特徴とする請求項5に記載の方法。 - 【請求項8】 シチュエーションを構成しているそれぞ
れの事象に対し、遅延に関する正の値が設定され、前記
遅延は事象の発生表示の遅れを時間長さの形で表わすこ
とを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 【請求項9】 シーケンスが待っている事象が特定の日
付前に起こらなければ少なくとも一つの事象シーケンス
が失敗に終わる日付のうちの最も近い日付であるタイム
アウトの日付を計算する第6のステップが、第3と第4
のステップの間に加えられることを特徴とする請求項1
に記載の方法。 - 【請求項10】 前記日付がタイムアウト日付と呼ば
れ、それぞれの事象シーケンスが待っている事象の起こ
る可能性のある日付のインターバルの上限の最小値とし
て計算されることを特徴とする請求項7に記載の方法。 - 【請求項11】 新しい事象が起こるたびに、その新し
い要素の発生日がタイムアウト日付の後であるかぎり、
第1ステップの代りにカレントデートがタイムアウト日
付によって入れ替えられるステップが実行され、第2、
第3、そして第6のステップが実行されることを特徴と
する請求項7に記載の方法。 - 【請求項12】 シチュエーションの定義がそれぞれの
シチュエーションについて一つの時系列のグラフの発生
を伴い、このグラフは、 それぞれ事象と時間的制約とを示すグラフィカルなオブ
ジェクトと弧の助けを借りて関連づけされ、それぞれの
属性として事象に付けられたそれを代表する名前と時間
的制約のインターバルとを備える事象と時間的制約をデ
ィスプレイ上へ視覚化し、 待機する異なる事象間の時間的制約によって形成された
軌道の確実性を確認することを特徴とする請求項1に記
載の方法。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
FR9409425 | 1994-07-29 | ||
FR9409425A FR2723226B1 (fr) | 1994-07-29 | 1994-07-29 | Procede de detection des sequences d'echecs dans un systeme de reconnaissance de situations |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH0883181A true JPH0883181A (ja) | 1996-03-26 |
Family
ID=9465890
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP7193680A Pending JPH0883181A (ja) | 1994-07-29 | 1995-07-28 | シチュエーション認識システムにおける完了シーケンスとエラーシーケンスの検出方法 |
Country Status (7)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US5917731A (ja) |
EP (1) | EP0697638B1 (ja) |
JP (1) | JPH0883181A (ja) |
CA (1) | CA2154852A1 (ja) |
DE (1) | DE69515392T2 (ja) |
ES (1) | ES2145230T3 (ja) |
FR (1) | FR2723226B1 (ja) |
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
IT1311210B1 (it) * | 1999-03-05 | 2002-03-04 | Zeltron Spa | Apparecchio refrigerante con indicatore della durata diconservazione degli articoli |
DE10026387B4 (de) * | 2000-05-27 | 2007-04-19 | Aspern, Jens von, Dipl.-Ing. | Verfahren zur Ausführungszeitoptimierung für Umsetzungen von zustands- bzw. ablauforientierten Modellen, wie Petrinetze oder Automaten |
US7222268B2 (en) * | 2000-09-18 | 2007-05-22 | Enterasys Networks, Inc. | System resource availability manager |
US7873506B2 (en) * | 2003-06-30 | 2011-01-18 | Agere Systems Inc. | Simulation framework with support for multiple integrated circuits having potentially differing characteristics |
US7536632B2 (en) * | 2004-01-10 | 2009-05-19 | International Business Machines Corporation | Method for monitoring data processing system availability |
DE102012219927A1 (de) * | 2012-10-31 | 2014-04-30 | Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft | Fahrzeugassistenzvorrichtung |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
GB8812849D0 (en) * | 1988-05-31 | 1988-07-06 | Int Computers Ltd | Logic simulator |
US4965743A (en) * | 1988-07-14 | 1990-10-23 | The United States Of America As Represented By The Administrator Of The National Aeronautics And Space Administration | Discrete event simulation tool for analysis of qualitative models of continuous processing system |
US5327490A (en) * | 1991-02-19 | 1994-07-05 | Intervoice, Inc. | System and method for controlling call placement rate for telephone communication systems |
US5305454A (en) * | 1991-08-12 | 1994-04-19 | International Business Machines Corporation | Notification of event handlers in broadcast or propagation mode by event management services in a computer system |
US5431691A (en) * | 1992-03-02 | 1995-07-11 | Siemens Pacesetter, Inc. | Method and system for recording and displaying a sequential series of pacing events |
-
1994
- 1994-07-29 FR FR9409425A patent/FR2723226B1/fr not_active Expired - Fee Related
-
1995
- 1995-07-19 ES ES95401723T patent/ES2145230T3/es not_active Expired - Lifetime
- 1995-07-19 EP EP95401723A patent/EP0697638B1/fr not_active Expired - Lifetime
- 1995-07-19 DE DE69515392T patent/DE69515392T2/de not_active Expired - Fee Related
- 1995-07-27 CA CA002154852A patent/CA2154852A1/fr not_active Abandoned
- 1995-07-28 JP JP7193680A patent/JPH0883181A/ja active Pending
-
1997
- 1997-11-14 US US08/970,618 patent/US5917731A/en not_active Expired - Fee Related
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
ES2145230T3 (es) | 2000-07-01 |
FR2723226A1 (fr) | 1996-02-02 |
EP0697638B1 (fr) | 2000-03-08 |
FR2723226B1 (fr) | 1996-09-20 |
CA2154852A1 (fr) | 1996-01-30 |
DE69515392D1 (de) | 2000-04-13 |
US5917731A (en) | 1999-06-29 |
DE69515392T2 (de) | 2000-07-27 |
EP0697638A1 (fr) | 1996-02-21 |
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