モデル生成型定理証明に基づく分散知識情報処理システムの構築

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モデル生成型定理証明に基づく分散知識情報処理システムの構築

フォーマット:
助成・補助金
Kyushu Univ. Production 九州大学成果文献
タイトル(他言語):
Building a Distributed Knowledge Information System Based on Model Generation
責任表示:
長谷川 隆三(九州大学・大学院・システム情報科学研究科・教授)
HASEGAWA Ryuzo(九州大学・大学院・システム情報科学研究科・教授)
本文言語:
日本語
研究期間:
1996-1998
概要(最新報告):
以下のテーマについて研究を行った。 1. 冗長な探索の刈り込みに関する研究:モデル生成法の二つの冗長性、(1)証明に関連しない推論と(2)ケース分割後の重複証明、を刈り込む手法について、 (a) 証明に関連しない推論を抑制する手法として、ノンホーンマジックセット(NHM)法を考案し、ベンチマーク問題に対してNHM法の効果を実験的に確かめた。 (b) ケース分割後の重複証明を避ける手法として、Folding-up(畳込み)法をMGTPに組み込みその効果を実証した。 (c) 畳込み法で得られる情報により、推論の関連性検査が行える事が判明し、畳込み法との相乗効果により枝刈り効果が増大する事が分かった。 2. Java言語によるMGTPの実装:実装にあたっては、最も基本的なデータ構造である項のデザインを重点的に検討した。改良を重ね、実行効率の最適化を図ることができた。さらに、非ホーン節に対する場合分け実行の逐次化に関して、データ構造の複製を一切避けるようにした。 3. MGTPの並列化に関する研究:MGTPのOR並列化に関して、N逐次方式と呼ぶ方式を考案し実装した。まず、PIM/m上で本方式の評価実験を行い、128 P Eまでの並列実行において良好な台数効果が得られることを確認した。次に、共有メモリ型の汎用並列機Cray SuperServer6400(20PE)を用いた実験を行い、従来の並列化方式に比べ、N逐次方式では効果的に負荷分散が行われることが確認した。 4. 制約処理と探索制御に関する研究:MGTPでは「Aではない」という否定情報は直接は表現できず、「Aであると矛盾する」という規則によって間接的に表現される。このため探索枝の絞りこみができず、冗長な枝を探索してしまうことがある。これを解決するために否定情報を直接扱う制約MGTPの開発を行い、その枝刈り効果を実証した。また、準最適解の探索に有効とされている遺伝的アルゴリズム(GA)の導入を検討した。 続きを見る
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