JP2002517044A - 問題空間の高水準制御サーチのためのコンピュータ実行システムとその方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 問題空間を検索するシステムと方法を提供する。例示のアプリケーションは、サーチがある企業と関連したプラントその企業のモデル内の問題空間を構築する。サーチは、サブサーチに分けられ、各サブサーチは、それ自身の目標データと、問題データと、問題選択プロセスと、ムーブプロセスとスクリプトとから成っている。サブサーチのスクリプトは、サーチの現在の状態がそのサブサーチのムーブによって進行すべきか別のサブサーチによって進行すべきかによって進行すべきかを決定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】 発明の技術分野 本発明は、一般に、チェインマネジメントと、単一又は複合企業計画を提供す
る分野に関する。特に、本発明は、問題空間(problem space)を通じて高水準に
制御された検索を実施するためのコンピュータ実行システムとその方法に関する
。

【０００２】 発明の背景 コンピュータ実行計画システムは、工場、企業、供給チェインの計画機能 (pl
anning functions)に広く使用されている。一般に、システムは、その環境の規
制の範囲内で、消費者の需要を満たすように、製造環境をモデル化し、商品の製
造計画を提供する。

【０００３】 古典的な人工知能検索は、初期状態、目標状態(goal state)、終了条件、及び
、検索空間の状態の間の１セットの移送(moves)などの要素を含む。例えば、「
ブロックスワールド(blocks world)」問題空間において、人口知能検索エンジン
は、テーブル上に赤ブロックと青ブロックを有し、青ブロックの上に黄ブロック
がある初期状態にあるとする。そのエンジンのための目標状態は、青ブロック上
に赤ブロックを置く計画された一連の移送を作るという目標である。終了条件は
、１０分以内で目標を達成するか、あるいは止めるかである。１組の移送は、覆
われていないブロックをテーブル上に移送すること、そして、覆われていないブ
ロックをテーブルから別の覆われていないブロック上に移送することを含んでい
る。人工頭脳検索法は、目標を達成するために必要な移送のための計画を計算す
ことができる。計画問題に適用するには、ブロックの数がはなはだ増加し、初期
状態と目標状態とはもっと複雑になる。

【０００４】 多数のブロック及び又はもっと複雑な初期状態と目標状態（goal state）とに
より、この種の検索は、コンピュータにおいても難しい。移送のタイプとその数
が増えると、システムには一層の複雑さが加わってくる。

【０００５】 発明の概要 本発明は、問題空間を高水準で制御されたサーチをするためのコンピュータと
実行システムとその方法を提供して、従来の開発されたサーチ機構を越える著し
い利点を提供するものである。

【０００６】 本発明の１つの態様では、システムは、複数のサブサーチプロセス（subsearc
h process）を含み、各サブサーチが、目標機能(goal function)、終了条件、問
題サブセット、問題選択アルゴリズム、移送(move)サブセット(move subset)、
下位のサブサーチセット(lower subsearch set )及びスクリプトを含んでいる。

【０００７】 問題サブセットは、与えられた系における特定の欠陥、実施不能（infeasibil
ity）又は、最適でない状況であってもよい。問題選択アルゴリズムは、問題サ
ブセットから、対象とされた問題を選択するために動作することができる。移送
サブセットは、現在のサブサーチを最適化する機能又は動作のセットである。下
位のサブサーチセットは、１つ以上の「下流側」のサブサーチのセットである。
スクリプトは、実施すべき適当な移送又はサブサーチを特定又は決定するように
実施できる。

【０００８】 本発明が、複雑な分断攻略型サーチを便利に表現できることは技術的な利点で
ある。別の利点は、潜在的に他の種類のサーチと同様に、本発明が自動サーチと
手動サーチの組み合わせが可能であることである。他の利点は、明細書、請求範
囲及び図面を見れば当業者にとって明らかである。

【０００９】 本発明とその利点のよりよい理解は、添付図面と関連して以下の説明により得
られる。図中に、同じ参照番号は同じものを示している。

【００１０】 発明の詳細な説明 図１は、一般に２で示した計画システムのブロックダイヤグラムであり、シス
テムは、本発明により問題空間を通じて高水準の制御されたサーチをするための
機構を提供するものである。計画システム２は、コンピュータシステムにより実
施されるが、コンピュータシステムは、通常のコンピュータ要素、例えば、プロ
セッサ、メモリ、記録装置などを含んでいる。図１の実施例では、計画システム
は、プロセッサメモリにあるプランニングエンジン３を実施するソフトウエアを
実行する。プランニングエンジン３は、プランニングエンジンを使用して計画す
る、例えば、製造環境又は供給チェインを表すプラン／モデル４を維持し、これ
にアクセスする。プランニングエンジン３は、固定した記録装置に記録されてい
るデータ５にアクセスすることができる。データ５は、プランニングエンジン３
とプラン／モデル４を起動するために使用される。しかし、動作中は、プランニ
ングエンジン３とプラン／モデル４は、通常は、速度と効率のためにプロセッサ
メモリ内に保存されている。プランニングエンジン３は、ディスプレー６を通じ
て、ユーザに情報を提供し、入力装置７から入力データを受け取ることができる
。

【００１１】 図１の実施例において、プランニングエンジン３は、本発明の方法を実行する
ことができる。プラン／モデル４とデータ５は、問題空間を構成し、その問題空
間上でプランニングエンジン３が作動する。プランニングエンジン３は、図２に
示したようにサブサーチを実行することができる。

【００１２】 図２は、本発明により問題空間に高水準に制御されたサーチをするためのサブ
サーチプロセスの実施例のブロックダイアグラムである。問題空間のサーチは、
多重のサブサーチプロセス１０の使用により実施され、各サブサーチプロセスは
、目標機能１２、終了条件１４、問題サブセット１６、問題選択アルゴリズム１
８、移送サブセット２０、可能なら下位のサブサーチセット２２及びスクリプト
２４から成っている。

【００１３】 サブサーチプロセス１０は、プラン／モデル４を修正することを実施できる。
問題サブセット１６は、問題のセットを含むことができ、ある問題は、そのとき
のサーチ状態で、特定の欠陥、実施不能あるいは最適でない状況であってもよい
。問題選択アルゴリズム１８は、問題サブセットから、攻撃すべき次の問題を選
択する方法を含めてもよい。移送サブセット２０は、現在の検索状態を、より良
いものにするために実施可能な演算又は移送を含んでもよい。スクリプト２４は
、低位のサブサーチ又は移送サブセットから移送を実施する時期を特定するのに
実施できる。図２の高水準サブサーチ３０は、複数のサブサーチプロセス１０が
、収容されていることを示している。

【００１４】 動作時は、通常は、全体の検索が、移送サブセット２０（あるいは、それ自身
の移送）も高水準のサブサーチ３０も有しないサブサーチプロセス１０としてモ
デル化される。この全体の検索は、移送を低位のサブサーチに委ねてその低位の
サブサーチに有利なように配列する。さらに、本発明は、低位のサブサーチが高
位の移送に見られるようなシナリオを意図している。移送サブセット２０の個々
の移送と低位のサブサーチとは、同じスクリプト２４内に配列される。

【００１５】 本発明の実施例は、自動的と手動的な検索機構の組み合わせが可能である。サ
ブサーチプロセスは、ユーザ介入が重要になるような、例えば、計画とスケージ
ューリングのアプリケーションを作るときに有用である。一例は、オーバタイム
シフトの計画がある。例えば、（スケジューリングシステムよりも）人であるユ
ーザがオーバタイムシフトの計画を担当することが多い。サブサーチ機構は、ユ
ーザを計画状態に案内し、そこでは、注文が全て「時間どおり（on time）」に
配達されるが、しかし、マシンキャパシティ(machine capacity)が不充分である
条件では、さらに、サブサーチが必要である。サブサーチプロセスは、表１の要
素を含んでいる。

【００１６】 表 １ 時間通り配達を記載する目標機能； より遅くならない配達の問題の終了条件； 問題の解が遅延配達を生じさせないで全ての問題を含む問題サブセット
であって、過剰のマシンキャパシティ又は現時点より前に生じた材料のような問
題を含まない問題サブセット； 待ち時間によって問題を見積もり、その評価により問題をランダムに選
択する問題選択アルゴニズム； 遅延した配達問題を回避し又は終了させるのに実施可能なサーチ空間移
送の移送サブセット；及び より低い水準のサブサーチがないこと。

【００１７】 例えば、移送サブセットについて、移送タスク・バック・インタイム（a move
task back in time) のような移送は、遅延した配達問題を解決できるが、しか
し、移送タスク・フォワード・インタイム（move task forward in time）は、
時には、配達問題を生じさせる。

【００１８】 動作の際には、ユーザは、このサブサーチプロセスを実行し、マシンキャパシ
ティをチェックし、マシンキャパシティを解決するかもしれない他のサブサーチ
プロセスを実行させる。ユーザは、このサブサーチプロセスに戻り、必要なオー
バタイムシフトをスケージュールし、次いで、他のサブサーチを実行し、そのオ
ーバタイムシフトスケージュールの下で良好な計画を達成する。

【００１９】 サブサーチ機構が、ユーザに、他のサーチ機構では利用できない幾つかのリー
ズニングツール reasoning tools を提供できることは、技術的な利点である。
本発明の別の技術的な利点は、自動化と手動との構成が結合されていることであ
る。

【００２０】 本発明の別の態様は、完全自動化された検索機構を提供することができる。例
えば、自動化された実施例では、スクリプトが、表２のフローから成っている。

【００２１】 表 ２ 最初にサブサーチ＃１を実行 次にサブサーチ＃２を実行 次にサブサーチ＃３を実行

【００２２】 この実施例は、遅い解決サーチを一連の速い解決サブサーチに分割するための
古典的な分断攻略（divide-and-conquer）サーチを実施するものである。 そのようなスクリプトは、多数の特性を備えている。一つの特性は、スクリプ
トが、表３に示す理論フローを含むことである。

【００２３】 表 ３ 終了条件が満たされるまで、以下をループする： ｛ マシン能力が与えられた周に１２０％を越えればオーバタイム ・シフト・サブサーチを実行すること、 ｛ 優先数（priority number）で重みづけたサブサーチをランダ ムに選択して、問題解決のサーチを実行すること ｝ ｝

【００２４】 スクリプトの他の特性は、スクリプトが一連のサブサーチを実行して終了する
サブサーチプロセスを命令することである。そのような実施例は、各サブサーチ
は、サブサーチの終了条件が満たされるまで関連する問題サブセットから問題を
ループし、攻撃する（又は、関連する移送サブセットから移送を問題に適用する
）。

【００２５】 さらに、スクリプトは、あるサブサーチに一連のサブサーチを繰り返し実行す
るように命令するように実施可能にすることがてぎる。サブサーチプロセスは、
各サブサーチが関連する目標機能を満たすまでサブサーチを繰り返しループバッ
クし再実行することができ、その後に終了条件を満たすか又は手動で終了する。

【００２６】 他の特性は、スクリプトは、サブサーチプロセスが一連のサブサーチを実行す
るように命令することである。サブサーチプロセスは、今まで満たされず且つ解
決可能な問題を有する目標機能のサブサーチを探すことができる。もしそのよう
なサブサーチが見つからなければ、サブサーチプロセスは終了する。そうでなけ
れば、サブサーチプロセスは、単一のサブサーチが１つの問題を攻撃するように
実行することができる。そのような実施例は、時間切れか手動の介入があれば終
了できる。

【００２７】 スクリプトは、サブサーチに、時間切れか手動の介入までは、ループすること
を命令するように実施できる。各ループの過程で、サブサーチプロセスは、各サ
ーブサーチと関連する問題を解決するのにどのくらいの仕事があるかの尺度によ
り重み付けられたサブサーチをランダムに選択することができる。

【００２８】 スクリプトの更なる態様は、低水準のサブサーチを実行するための１つ以上の
「フック」ポイント("hook" point)を提供できることである。例えば、擬似コー
ド中に、スクリプトは、表４のフローを含む。

【００２９】 表 ４ ループ ｛ 指定された「サーチ前」サブサーチを実施 加熱＝アニーリング工程によって最大アニーリング加熱から最 小アニーリング加熱 ｛ 我々自身の移送を使用して我々自身の問題を解決、 指定された「解決後」サブサーチを実施 時間切れ又は手動介入があれば終了 ｝ 指定された「サーチ後」サブサーチを実施 ｝

【００３０】 これに代えて、この実施例のアニーリングループ（annealing loop）を、ユー
ザ提供の終了条件に代えてもよい。

【００３１】 スクリプトを表現するのには、幾つかの高水準コンピュータ言語が適している
。しかし、その言語をサーチェインジンと組み合せるのが望ましい。そのような
実施例は、利用可能な状態情報の量が拡張するほどより大きなサーチコントロー
ルが達成できる。

【００３２】 移送のサブサーチのサブセットは、幾つかの方法で、貢献できる。例えば、サ
ブセットは、好ましくない状態から焦点をずらすことによって、サーチを加速で
きる（サブサーチが働いている問題が終了する）。なお、あるサブサーチは、ユ
ーザが、サブサーチ間で生じた事柄を理解するのに役立つものであってもよい。
例えば、マシンキャパシティ問題を除去させるサブサーチでは、ユーザは、作業
が遅れた(促進されないで）場合に何が生じているかを理解できるだろう。その
代わり、可能な移送を変えることによって、ユーザは、作業が促進されれば（遅
れていない）、何が生じたかを知ることもできる。作動している問題のサブセッ
トとその作業に作動する移送のサブセットとの組み合わせは、ユーザに、サーチ
全体への高水準の制御と洞察を与える。

【００３３】 サブサーチの問題サブセットの中から攻撃すべき次の問題を選択するための多
数の可能なアルゴリズムがある。種々の特別な選択アルゴリズムが利用可能であ
るが、問題選択アルゴリズムを各サブサーチの配置する態様には、サーチ全体に
わたる制御を提供することができる。例えば、対向水準のサブサーチは、３つの
連続した低水準のサブサーチとして構成することができ、この場合、第１のサブ
サーチは、「大問題(big problems)」を取扱い、第２のサブサーチは、「中問題
(medium problems)」を取扱い、第３のサブサーチは、「小問題(small problems
)」を取り扱う。「問題」は、いかなる問題、特定の型の問題、（高度に利用さ
れる工場機械のような）ある領域の特定の点での問題を意味する。

【００３４】 この構成は、高速のサーチが可能であり、手動介入を要するような状況で有用
である。例えば、ユーザは、大問題を解決し、オーバタイムスケージュールを調
整し、次いで大問題に戻って解決するためにスケジュール調整が作ったそのプロ
セスを再実行することができる。

【００３５】 本発明のさらなる実施例は、種々の代替プランの中で受容できるプランを見つ
け出すこともできる。代替可能なプランは、与えられた事項(item)が、幾つかの
演算（各々は異なったロウパーツ（raw parts）を処理する）のどれかを使用し
てアッセンブルされる時などの種々の場合に生じる。擬似コードで、そのような
実施例のスクリプトは、表５のフローを含むことができる。

【００３６】 表 ５ ｛試験すべき種々の交代可能なプラン｝について、 ｛（問題を）解決 プロパーゲーションサブサーチを実行； 評価サブサーチを実行； 評価サーチ目標が達成されるなら停止； クリーンアップサブサーチを実行； ｝

【００３７】 例えば、そのような実施例は、ある量である事項をアッセンブルする目標（go
al）で、代替可能な演算を探求するのに有用である。プロパーゲーションサブサ
ーチは、その量の事項を構築して、特別のアセッブリーオペレーションに入れる
事項をアッセンブルする必要性のように、プランによって生じるかも知れない上
流の問題を解決するシステムのためのプランをモデル化することができる。

【００３８】 評価サブサーチは、プロパーゲーションサブサーチの実行後に、結果のプラン
を評価し、そのプランが望ましい量を構築することを実際に確認する。もしそう
なら、ループは、抜け出す。そうでなければ、クリーンアップサブサーチが、プ
ランをリセットして、次のものを探索する。例えば、もし、プロパーゲーション
サブサーチが事項を上流に構築するが所要の量が足らないならば、クリーンアッ
プサブサーチは、これらの量の不足を下流側に移すので、下流側には何も造れな
い。

【００３９】 こうして、「問題」は、次の代替プランによって解決するように復元される。
そのようなスクリプトを、種々のレベルの一覧表で実施することにより、ユーザ
は、代替プランを組み合わせで精巧なサーチを達成することができる。

【００４０】 本発明の別の実施例は、種々の代替プランの中から、最良のプランを見つけ出
す一般的な方法を提供することができる。そのような実施例は、上記実施例と同
様のサブサーチプロセスを含むことができる。しかし、最初に受け入れ可能なプ
ランを見つけるのでなくて、スクリプトは、全ての代替可能なプランを探索して
最良のプランを保持するのである。この実施例のスクリプトは、擬似コードで、
表６に示すフローを含んでいる。

【００４１】 表 ６ ｛試験すべき種々の代替プラン｝のために ｛ アンドゥ・ポイントをセット； （問題を）解答； プロパーゲーションサブサーチを実行； 評価サブサーチを実行； もしプロパーゲーションサブサーチ目標が達成されたなら停止 ； そうでなくて、評価サブサーチ目標値が最良ならこの代替プラ ンを記憶； アンドゥ； ｝ プランを最良の代替物にセット； （問題を）解答； プロパーゲーションサブサーチを実行；

【００４２】 この実施例で、「アンドゥ・ポイント(undo point)」は、セットすることがで
き、プランを復元するのを可能にする。この実施例は、直前の実施例で実施され
たのと同様のサブサーチを実行することができ、もし、代替物が探索されたもの
の中で最良のものであれば、その特定の代替物を記憶させることができる。評価
サブサーチの目標が相当数の代替物に狭くさせることができるか、そうでなけれ
ば、全てを代替物がサーチされるように「フォルス（false）」に戻す。代替物
をサーチした後、そのプランが、最良の代替物である様に設定される。

【００４３】 本発明は、詳細に述べたが、請求の範囲によって規定した本発明の範囲を逸脱
しない限り、本発明を種々に変更、置換、代替することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 問題空間を通じて高水準に制御したサーチをするための機構を提
供する計画システムのブロックダイヤグラムである。

【図２】 本発明により問題空間を通じて高水準に制御したサーチをするた
めのサブサーチプロセスの実施例のブロックダイヤグラムである。

【符号の説明】

２ 計画システム ３ プランニングエンジン ４ プラン／モデル ５ データ １０ サブサーチプロセス １２ ゴール機能 １４ 終了条件 １６ 問題サブセット １８ 問題選択アルゴリズム ２０ ムーブサブセット ２４ スクリプト

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ， ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，Ｉ Ｔ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＧＷ，ＭＬ， ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，ＧＭ，Ｋ Ｅ，ＬＳ，ＭＷ，ＳＤ，ＳＬ，ＳＺ，ＵＧ，ＺＷ)，Ｅ Ａ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ，ＭＤ，ＲＵ，ＴＪ ，ＴＭ)，ＡＥ，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ，ＡＺ，ＢＡ ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，ＣＵ， ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＤ，Ｇ Ｅ，ＧＨ，ＧＭ，ＨＲ，ＨＵ，ＩＤ，ＩＬ，ＩＮ，ＩＳ ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＣ，ＬＫ， ＬＲ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ，Ｍ Ｎ，ＭＷ，ＭＸ，ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，ＳＫ，ＳＬ，ＴＪ，ＴＭ， ＴＲ，ＴＴ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＺ，ＶＮ，ＹＵ，ＺＡ，Ｚ Ｗ (72)発明者 ティアオフア・リン アメリカ合衆国75028テキサス州フラワ ー・マウンド、レイク・ブリーズ・レイン 2708番 (72)発明者 ナラヤン・ベンカタスブラマニアン アメリカ合衆国75019テキサス州コッペル、 コーラル・ドライブ1321番 (72)発明者 アルン・クンチタハパタム アメリカ合衆国75062テキサス州アービン グ、ノース・オコナー・ブールバード4279 番 (72)発明者 カレル・ゼイタマー ベルギー、ベー−3080テルフレン、フィン ケンラーン20番

Claims (20)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 問題空間のサーチを実施するためのコンピュータ実行システ
   ムにおいて、 多数のサブサーチプロセスの実行を制御するためのサーチェインジンと、複数
   のサブサーチプロセスと、から成り、 各サブサーチプロセスが、 サーチのゴールを記載したゴールデータと、 該サーチのための終了条件を記載した終了データと、 サーチの過程で遭遇した問題を特定する問題データと、 解決すべき上記問題の順序を選択するための選択プロセスと、 移送を実行するための移送プロセスであって、各移送を、現在のサーチ状態を
   、改善したサーチ状態に、変換する移送プロセスと、 当該サーチが該移送プロセスにより進行するか別のサブサーチプロセスにより
   進行するかを決定するスクリプトプロセスと、 から成るコンピュータ実行システム。
2. 【請求項２】 サブサーチプロセスの移送プロセスが、少なくとも１つの移
   送を、当該サブサーチプロセスの中の別のものと同定する請求項１のシステム。
3. 【請求項３】 さらに、当該エンジンと接続しているユーザインターフェイ
   スを含み、該ユーザインターフェイスが、ユーザから該エンジンに入力すること
   が実施可能で、実行すべきサブサーチを特定する請求項１に記載のシステム。
4. 【請求項４】 該スクリプトが、完全に自動化したサーチを提供するように
   実施可能である請求項１のシステム。
5. 【請求項５】 サブサーチの該スクリプトが、そのサブサーチの移送を別の
   サブサーチから呼び出すように実施可能である請求項１のシステム。
6. 【請求項６】 該サブサーチプロセスが、少なくとも、サブサーチの結果を
   提供するプロパゲーション・サブサーチと、当該結果を評価する評価サブサーチ
   とを含む請求項１のシステム。
7. 【請求項７】 企業モデルの一部としてモデル化されたプランを修正するた
   めのコンピュータ実行システムであって、 多数のサブサーチプロセスの実行を制御するプランニングエンジンと、複数の
   サブサーチプロセスとから成り、 各サブサーチが、 該プランのゴールを記載したゴールデータと、 終了条件を記載した終了データと、 該ゴールを得る際に遭遇すべき問題を記載した問題データと、 解決すべき該問題の順序を選択するための問題選択プロセスと、 現在のサーチ状態をある改善したサーチ状態に変換する移送プロセスと、 該サーチが、該移送プロセスによって進行するべきか該別のサブサーチプロセス
   によって進行すべきかを決定するスクリプトプロセスと、 から成るコンピュータ実行システム。
8. 【請求項８】 サブサーチプロセスの該移送プロセスが、その移送の少なく
   とも１つを、別のサブサーチプロセスと同視する請求項７のシステム。
9. 【請求項９】 さらに、当該エンジンと接続しているユーザインターフェイ
   スを含み、該ユーザインターフェイスが、ユーザから該エンジンに入力すること
   が実施可能で、実行すべきサブサーチを特定する請求項７に記載のシステム。
10. 【請求項１０】 該スクリプトが、完全に自動化したサーチを提供するよう
    に実施可能である請求項７のシステム。
11. 【請求項１１】 サブサーチの該スクリプトが、そのサブサーチの移送を別
    のサブサーチから呼び出すように実施可能である請求項７のシステム。
12. 【請求項１２】 該サブサーチプロセスが、少なくとも、プランを提供する
    プロパゲーション・サブサーチと、当該各プランを評価する評価サブサーチとを
    含む請求項７のシステム。
13. 【請求項１３】 該問題データが、該モデルによりモデルされたように、該
    企業の制約を表している請求項７のシステム。
14. 【請求項１４】 問題空間をサーチする方法であって、該方法が、 多数のサブサーチプロセスの実施を制御するサーチェインジンを使用すること
    、 サーチタスクを、多数のサブサーチプロセスに分配し、各サブサーチが、 サーチのゴールを記載したゴールデータと、 該サーチのための終了条件を記載した終了データと、 ゴールを得る際に遭遇した問題を記載した問題データと、 解決すべき上記問題の順序を選択するための選択プロセスと、 移送を実行するための移送プロセスであって、各移送を、現在のサーチ状態を
    、改善したサーチ状態に、変換し、 当該サーチが該移送プロセスにより進行するか別のサブサーチプロセスにより
    進行するかを決定するスクリプトプロセスと、 から成る問題空間サーチ方法。
15. 【請求項１５】 サブサーチプロセスの移送プロセスが、少なくとも１つの
    移送を、当該サブサーチプロセスの中の別のものと同視する請求項１４の方法。
16. 【請求項１６】 さらに、当該エンジンと接続しているユーザインターフェ
    イスを通じて、入力を受容する過程を含み、該入力が、実行すべきサブサーチを
    記載している請求項１４の方法。
17. 【請求項１７】 該スクリプトが、完全に自動化したサーチを提供するよう
    に実施可能である請求項１４の方法。
18. 【請求項１８】 サブサーチの該スクリプトが、そのサブサーチの移送を別
    のサブサーチから呼び出すように実施可能である請求項１４の方法。
19. 【請求項１９】 該サブサーチプロセスが、少なくとも、サブサーチの結果
    を提供するプロパゲーション・サブサーチと、当該結果を評価する評価サブサー
    チとを含む請求項１４の方法。
20. 【請求項２０】 該サーチが企業モデルの一部としてモデル化されたプラン
    の制約を表しており、該問題空間が、該企業モデルである請求項１４の方法。