推論プロセスの定式化と効率化に関する研究

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適当な形式にしたがって格納されている知識を、Prologやプロダクション形式に記述された規則に基づいて推論を進め、解決方策を導出するプロセスは、可能な経路数に"組合せ的爆発のために、問題の規模が少し大きくなると、計算機を用いてもその処理が困難になる。本研究では、この困難を克服するため、関係データベースを一般化した演繹データベースの立場から、計算効率の向上を、データベース技法の適用によって実現することを試みる。計算手間の観点から最も重要なデータベース演算は、関係テーブルの閉包(closure)と結合(join)であって、計算量を減少するには、これらの演算の個別の実行についてその高速化を計ると共に、多数の演算が実行される場合は、それらの実行順序の最適化が大きな意味を持つ。本年度は、以上の研究課題のうち、とくに結合順序の最適化をとり上げ、一般にはこの最適化問題がNP困難であることを示した。これは、最適化を厳密に実行することが困難であることを示しているので、計算手間の少ない近似アルゴリズムの開発が重要である。この面についても若干の知見を得ている。また、問題が特殊な形をしていると、結合演算の最適順序が簡単に求まることも、スター状およびチェイン状の質問グラフの場合について明らかにした。これらの結果は、規則が複雑にからみ合っている一般に基礎となるものであって、今後、閉包の取扱いを研究することで、実用性の高いシステムを構築する手掛りを与えてくれると考えられる。