ELITE アルゴリズム:確率コストモデルに基づくジョインネットの最適化方式
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概要
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推論速度の向上は,知識処理における最も共通かつ重要な課題として研究されている.現在,ルールベース型の知識処理システムにおける高速推論アルゴリズムとして,Reteアルゴリズム,TREATアルゴリズムをはじめ,種々のアルゴリズムが提案されているが,特定の場面では,それぞれのアルゴリズムは効率的であるものの,逆に別の場面では,極端に効率を落としてしまうことが問題となってきている.本論文では,従来の高速推論アルゴリズムの問題点が,「パターンマッチ処理の履歴情報の記憶・利用レベルは,対象とする問題の性質により決めるべきであるのに対し,従来方式では,これが固定されている」ことにあることを示した.そこで推論処理を高速化するために,(1)実問題での推論処理過程をモニタし,そのログデータを解析し対象とする問題の性質を導き,(2)すべてのジョイン構造とすべての履歴情報の記憶・利用レベルの組合せから最適なパターンマッチ処理構造を導くことにより高速な推論機構を実現するElite(Eliminate Wasteful MemoryNodes by Optimizing Network Structure)アルゴリズムを提案した.問題の性質を表すパラメータをランダムに変化させた多くのシミュレーションの結果,ReteでもなくTreatでもないElite型のネットが最適なネットワークの多くを占め,また効率化の比率も大きいことが判明した.
- 1994-05-15
著者
-
舩橋 誠壽
(株)日立製作所システム開発研究所
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田野 俊一
(株)日立製作所 システム開発研究所
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増位 庄一
(株)日立製作所 システム開発研究所
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増位 庄一
(株)日立製作所システム開発研究所
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増位 庄一
(株)日立製作所 関西システムラボラトリ
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舩橋 誠壽
(株)日立製作所 システム開発研究所
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舩橋 誠壽
(株)日立製作所
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