逐次型帰納学習法の開発とそのレイアウト問題への応用

顺序归纳学习方法的发展及其在布局问题中的应用

• 批准号: 08780379
• 负责人: 大和田 勇人
• 金额: $ 0.64万
• 依托单位: Tokyo University of Science
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 1996
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1996 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-08780379/
• 关键词: 帰納学習; レイアウト問題; 制約論理プログラム; 空間制約; 多重ターゲット学習; 制約充足

レイアウト設計などに登場する空間制約を自動的に獲得する方法を提案した。この方法は帰納論理プログラミングを拡張したもので,特徴は(1)数値データから制約論理プログラムで表された空間制約を導出すること,(2)どの空間的制約から学習するかを自動的に決定し,その関係を階層化するという多重ターゲット学習を導入していることにある。これらの機能は帰納学習システムGKSに実現されており、過去の設計事例集を入力すると,そこに内在する空間制約を一般化したルール集合が生成される。得られたルールは自動レイアウトの際に利用することが可能で,制約充足における探索空間を縮小し,妥当な解を高速に求めるのに有効であった。

The space constraint method for the design of the new system is proposed. The method includes the following characteristics: (1) numerical value, constraint logic, spatial constraint, automatic determination of spatial constraint, hierarchical relationship, multiple constraint learning, introduction of spatial constraint. These functions are implemented in the Learning System GKS, incorporate past design case sets, and generate a generalized collection of inherent spatial constraints. It is possible to use it automatically, restrict it sufficiently, reduce the space for exploration, and solve it properly at high speed.

项目成果

溝口,大和田,大導寺: "Learning Design Rules for Spatial Layout based on Indective Logic Programming" 人工知能学会人工知能基礎論研究会. 56-61 (1996)

Mizoguchi、Owada、Daidoji：“基于归纳逻辑编程的空间布局学习设计规则”人工智能学会，人工智能基础研究组 56-61 (1996)。