帰能学習によるレイアウト設計知識の獲得
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概要
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Muggletonが提案した帰納的論理プログラミングは一階述語論理の形式で与えられた事例から一般規則を学習することができる.制約の一般化はこの枠組みに制約の公理系を導入したもので,パターン情報のような定量データからの直接的な一般規則の学習を可能にする.本論文では制約の一般化をレイアウト問題に適用し,必要な空間的関係を自動的に獲得することを試みる.フロアプランニングのようなレイアウト設計を行う場合,取り扱うオブジェクト間の空間上の制約は代数方程式・不等式で表現されるので,問題を解くのに必要十分な制約集合を与えることは困難である.ここでは図面の構成要素である部屋を線形制約で表現し,対称間の空間的関係を代数誓約の形で自動生成する問題を取り扱うが,帰納的論理プログラミングのアプローチを利用してこのような図面を事例集合として複数与えれば,各部屋の問に内在する制約を自勤的に抽出することができると考えられる.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1992-09-28
著者
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