線形・非線形計画法の併用による高速仮説推論の改善
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概要
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仮説推論は真か偽か不明な事柄を、とりあえず真と考えて (仮説を立てて) 推論を進め、矛盾なく問題が解決できれば (ゴールに到達すれば) 立てた仮説は正しかったと考えるという形式の推論である。このような推論により, 知識べースに不完全な知識を含めることができるため知識べースの能力や汎用性を高めることができ, 診断, 設計といった実用的な問題にも応用する事が可能である. しかし仮説推論では, 知識べースの仮説間の矛盾チェックについて問題規模に対し最悪で指数オーダの時間がかかるため, 推論速度の低下が問題となる. 推論時間の短縮法としてはこれまでに冗長計算の回避による効率化, 近似解法による計算時間の短縮等の方法が提案されてきた. このうちの近似解法の1つである, 線形・非線形計画法の併用による高速仮説推論では, 充足可能性問題を問題を制約なし非線形関数に置き換え, 単体法による初期値から探索を行い高速に準最適解を得ているが, 探索点が極小値に陥った時脱出する手段がない. そこで, 本研究では充足可能性問題を問題を制約なし非線形関数に置き換える手法における極小値からの有効な脱出法を検討する. なおここで準最適解というのは, ゴールを無矛盾で導く要素仮説の重みの和が必ずしも(最小)最適ではないということである. また知識べースは, 真であることがわかっている背景知識と真偽が不明で互いに矛盾の可能性のある知識からなり, 背景知識はホーン節集合で与えられる。これは以降の議論で共通のものとする.
- 1997-03-12
著者
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