JPH03206526A - 知識処理システム構築ツール及び推論プログラムの生成方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、知識処理システムの構築方法及び知識処理シ
ステム構築ツールに関するものである。

〔従来の技術〕

知識処理システムは、一般的に問題解決に使用され機械
可読な形式でコード化された知識を格納する知識ベース
と、その知識を連鎖的に（チエイニング）使用する推論
プログラムを備えている。

知識処理システムは、決定的なアルゴリズム処理を実行
する数値処理に基づく従来の問題解決プログラムと比較
して、問題解決に使用する記号表現された知識を使用す
る。このような知識処理システムは、従来アルゴリズム
に組み込むことが困難であった，各種問題領域における
専門家が持つ経験的な知識、ノウハウまたは発見的な知
識をも取扱うことができる。この結果、診断、制御，監
視、計画及び設計といった工学分野における問題解決の
みならず、法律、金融といった分野における問題解決に
も広く利用されつつある。

これらの知識処理システムの構築方法には、知識を記述
する枠組み（約束）を設定し、この知識を連鎖的に使用
する推論プログラムを、ＬｉｓｐまたはＰｒｏｌｏｇと
いった記号処理言語を使用して作成する方法、及び予め
知識を記述する枠組みとそれを使用する推論プログラム
とを備えた知識処理システム構築ツールを用いる方法が
ある。知識処理システム構築ツールとしては、スタンフ
ォード大学のレポート番号ＳＴＡＮ−ＣＳ−８１−８８
５号におけるＶａｎＶｅｌ．１ｅ著ｒＴｈｅ　Ｅｍｙｃ
ｉｎ　Ｍａｎｕａｌ　（ザ　イマイシンマニュアル）」
に記載されたＥＭＹＣＩＮ、及び日立評論、１９８７年
３月号上７〜２２頁の金森他著ｒ　ＥＳ／ＫＥＲＮＥＩ
、での知識表現法と高速推論方式」に記載されているＥ
Ｓ／ＫＥＲＮＥＬ等が知られている。前者の方法は、対
象とする問題解決に適切な知識の表現法の設定及び推論
プログラムの作成が可能である。しかし、知識処理シス
テムを構築する人は、人工知能や知識工学といった知識
情報処理技法を習熟している必要がある。これらの分野
に不慣れな人にとっては、前者の方法に基づく知識処理
システムの構築は困難である。後者の知識処理システム
構築ツールを利用する方法は、知識表現の枠組み及び推
論プログラムを作成する必要はない。

−１５− しかし、知識は、知識処理システム構築ツールが受け入
れる表現での記述を必要とする。また、推論プログラム
を利用して目的とする問題解決を行うために，入力する
知識の構成法の検討、及び推論制御のメタ知識の記述が
必要である。従って、知識処理システムを構築する人は
、対象とする領域の問題解決に関する知識とともに、使
用する知識処理システム構築ツールにも習熟している必
要がある。

そこで、知識処理技法あるいは、知識処理システム構築
ツールに習熟しないでも，対象とする領域における問題
解決を行う知識処理システムを容易に構築できる方法の
開発が望まれる。

カーネギーメロン大学のＪ．Ｌａｊ．ｒｄ（ジェイ、レ
アド）等は、そのような知識処理システムの構築法とし
て、レポート番号ＣＭＵ−ＣＳ−８３−１４１号、Ｊ．
Ｌａｉｒｄ　ａｎｄ　Ａ．Ｎｅｗｅｌ．ｌ著ｒＡ　Ｕｎ
ｉｖｅｒｓａｌ　Ｉ１ｅａｋＭｅｔｈｏｄ　（ア　ユニ
バーサル　ウィークメソッド）」において汎用的ウィー
クメソッド法を提案している。提案されている汎用的ウ
ィークメソッド法は、−１６− ゲームの問題解決に適用したものである。この方法は、
問題解決プログラム（推論プログラム）として、各種の
知識処理システムにおいて一般的な問題解決手法とされ
る探索を基礎とした複数のウイークメソッドを有するも
のであり、各ウイークメソッドに対して領域固有の知識
を設定することにより知識処理システムを構築しようと
するものである。上記の汎用的ウイークメソッド法は，
山登り方法、幅優先探索、及び深さ優先探索等の複数の
ウイークメソッドを有する。

〔発明が解決しようとする課題〕

発明者等は、汎用的ウィークメソッド法を詳細に検討し
たところ、以下のような問題が生しることを発見した。

まず、発明者等は、汎用的ウイークメソッド法を適用し
た知識処理システム構築ツールを想定した。この想定し
た知識処理システム構築ツールにより対象とする問題を
解決する知識処理システムを構築する場合、知識処理シ
ステム構築ツールの使用者（以下、単に使用者という）
は、対象とする問題解決に利用するウイークメソッドを
選択する。従って、日立評論で述べられた知識処理シス
テム構築ツールを用いて知識処理システムを構築する場
合に比べて、使用者が対象とする問題解決に適切なウイ
ークメソッドを選択できるという利点がある。選択した
ウイークメソッドを用いて、対象とする問題を解決する
知識処理システムを構築するためには、使用者は、選択
したウイークメソッドの範囲に限定されるが、対象とす
る問題解決に固有の推論制御知識及び対象領域に固有の
知識を考えて入力する必要がある。しかし、使用者がこ
れらの知識を考えることは、非常に面倒である。しかも
、ｒＡ　Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ　ｌＩｌｅａｋ　Ｍｅｔｈ
ｏｄＪは、対象とする問題解決に固有の推論制御知識及
び対象領域に固有の知識の入力について何も言及してい
ない。対象とする問題が異なると、選択されるウイーク
メソッドも異なり、対象とする問題解決に固有の推論制
御知識であって別の推論制御知識を、及び対象領域に固
有の知識であって別の知識をそれぞれ考えなければなら
ないという困難にぶつかる。

知識処理システム構築ツールがウイークメソッドを持つ
ことにより、そのツールを使用した知識処理システムの
構築は容易になる。しかし、構築された知識処理システ
ムで使用される推論プログラムの機能は、構築ツールが
備えている既存のウイークメソッドの機能に限定される
。

このように、構築された知識処理システムの推論プログ
ラムが既存のウィークメソッドの機能に限定されること
、及び異なる対象問題毎に、違う、対象とする問題解決
に固有の推論制御知識及び対象領域に固有の知識を考え
なければならないことから、想定した、汎用的ウィーク
メソッド法を適用した知識処理システム構築ツールは、
任意の対象領域及び任意の解決すべき問題に対し、知識
処理システムを構築することができないことが分かった
。

本発明の目的は、任意の解決すべき問題及び任意の対象
領域に対して、推論プログラムを作成できる知識処理シ
ステムの構築方法及び知識処理システム構築ツールを提
供することにある。

−１９− 本発明の他の目的は、推論プログラムを作成するために
必要な情報の入力が容易である知識処理システムの構築
方法及び知識処理システム構築ツールを提供することに
ある。

本発明の他の目的は、推論プログラムの作成が容易であ
る知識処理システムの構築方法及び知識処理システム構
築ツールを提供することにある。

本発明の他の目的は作成された推論プログラムの実行に
必要な知識ベースの作成が容易である知識処理システム
の構築方法及び知識処理システム構築ツールを提供する
ことにある。

〔課題を解決するための手段〕

本発明の目的を達或する本発明の特徴は、記憶手段に記
憶されている複数の推論制御知識のうち対象とする問題
に関係する前記推論制御知識を選択し、前記選択した推
論制御知識に基づいて，前記問題に関する推論プログラ
ムを作成することにある。

本発明の他の目的を達成する本発明の他の特徴は、記憶
手段に記憶されている複数の推論制御知２０− 識を表示装置に表示させ、表示装置に表示された複数の
推論制御知識のうち対象とする問題に関係する前記推論
制御知識を選択することにある。

本発明の他の目的を達或する他の特徴は、選択した推論
制御知識、及び記憶手段から読み込んだベースプログラ
ムに基づいて、問題に関する推論プログラムを作成する
ことにある。

本発明の他の目的を達或する他の特徴は、選択した推論
制御知識に基づいて、作成された推論プログラムを実行
するときに必要な知識を入力しこの知識により知識ベー
スを作成することにある。

〔作用〕

記憶手段に記憶されている複数の推論制御知識のうち対
象とする問題に関係しかつ選択された推論制御知識に基
づいて、前記問題に関する推論プログラムを作成するの
で、任意のケースにおける推論プログラムの作成に必要
な推論制御知識を予め準備でき、任意の解決すべき問題
及び任意の対象領域に対して、推論プログラムを作成で
きる。

記憶手段に記憶されている複数の所定の推論制御知識を
表示装置に表示させ、表示装置に表示された複数の所定
の推論制御知識のうち対象とする問題に関係する前記推
論制御知識を選択するので、推論プログラムを作成する
ために必要な情報の入力が容易である。

選択した推論制御知識、及び記憶手段から読み込んだベ
ースプログラムに基づいて、問題に関する推論プログラ
ムを作成するので、ベースとなるプログラムが用意され
ており、推論プログラムの作成が容易になる。

選択した推論制御知識に基づいて作成された推論プログ
ラムを実行するときに必要な知識を入力するので、必要
な知識の入方が容易であり作成された推論プログラムの
実行に必要な知識ベースの作成が容易である。

〔実施例〕

本発明は、発明者等が種々の問題に適用される知識処理
システムを検討して得られた結果に基づいてなされたも
のである。特に、発明者等は、知識処理システムで解か
れる種々の問題がすべて探索の問題であるとの新しい知
見に基づいてこれら種々の問題を解決するために必要な
情報を体系的に検討した。その結果、第２図及び第３図
に示す問題解決戦略の分類情報を得た。問題解決戦略の
分類情報は、第２図及び第３図に示すように探索戦略の
分類木であり、戦略分類項目Ａ〜工等を有する。問題解
決戦略の分類情報は、戦略分類項目Ａを先頭にＢ．Ｃ．
Ｄ、・・・、■と枝状に分かれている。第２図のＳは第
３図（ａ）のＳにつながり、第３図（ａ）のＰは、第３
図（ｂ）のＰにつながる。

Ｑより下の分類は対象領域特有の探索（推論）制御知識
の違いによる。Ｑより下の分類項目の情報の例としては
、後述するメニューＫの情報（第１２図）がある。第３
図（ｂ）において、Ｂ．Ｆ．は幅優先探索、Ｄ．Ｆ．は
深さ優先探索、Ｂｅ．Ｆ．は最良優先探索、Ｍ．Ｍ．は
ミニ・マックス探索、ＧＢＢＭは一般的分岐限定方法、
Ｈ．Ｃ．は山登り方法、Ａ＊はエー・スター・アルゴリ
ズム、及びＢＢＭは分岐限定方法を示す。このような問
題解決戦略の分類情報は、探索空間を構成する状態、２
３− この各状態に作用してその状態を変化させる演算子、探
索の目標を記述する状態または条件、探索の初期状態ま
たは条件、及び演算子を選択するための評価関数といっ
た探索問題を規定する各項目に関して、問題解決戦略、
すなわち推論制御戦略を分類したものである。各戦略分
類項目に対して解決すべき問題に関係する事項を適宜選
択することにより、対象とする問題の解決に必要な探索
空間の規定情報、及びその問題を解決するための探索制
御戦略を決定できる。問題解決戦略の分類情報は、問題
解決戦略に関する知識を体系的にまとめたものであり、
、上記の各項目に対し複数の推論制御知識を含む。特に
、解決すべき問題に固有の複数の推論制御知識及び解決
すべき問題の対象領域に固有の複数の推論制御知識が含
まれる。この問題解決戦略の分類情報は、発明者等が発
見した新しい概念である。この新しい概念の情報を用い
た本発明の実施例を以下に説明する。

本発明の好適な一実施例である知識処理システム構築ツ
ールを第１図に基づいて説明する。

ー２４ー 本実施例の知識処理システム構築ツールは，入力装置１
Ａ、ディスプレイ等の表示装置ＩＢ．演算処理装置（Ｃ
　Ｐ　Ｕ）　２、内部メモリである補助記憶装ｗ３、及
び外部メモリである記憶装置１０を備える。入力装置１
Ａ、表示装置１Ｂ、補助記憶装置３及び記憶装置１０は
、演算処理装置２に接続される。記憶装置１０内の記憶
エリアが少なくとも７つのエリアに別れている。これら
の６つのエリアは、記憶手段４〜９として機能する。

記憶手段４は、第２図及び第３図に示す問題解決戦略の
分類情報を記憶する。記憶手段５は、第４図に示す探索
プリテイ関数（１）〜（１２）および探索基本関数（１
３）〜（２１）を記憶する。探索プリミティブ関数と探
索基本関数とを合せて探索関数と呼ぶ。記憶手段６は、
第５図に示す処理手順を記憶する。記憶手段７は、後述
の表１に示された汎用探索プログラムを記憶する。記憶
手段８は、本実施例によって作成された問題解決プログ
ラムを記憶する。この問題解決プログラムは、推論プロ
グラムであり、該当する問題を解決する知識処理システ
ムに用いられる。記憶手段９は、知識処理システム内で
、本実施例によって作成された問題解決プログラムを実
行するのに必要な知識を記憶する。この知識は、上記処
理手順に従って入力されたものである。記憶手段１１０
は、探索プリミティブ関数が埋めこまれた探索基本関数
と各探索要素関数とを、プログラム作成用知識によって
対応づけた対応表を記憶する。なお、第５図に示す処理
手順は、記憶装置１０ではなく補助記憶装置３に記憶さ
せてもよい。

演算処理装置２は、使用者の入力装置ＩＡへのスタート
信号の入力により、記憶手段６から第５図の処理手順を
呼び出し、その処理手順に従って所定の処理を実行する
。演算処理装置２において実行される処理の内容を以下
詳細に説明する。

まず、ステップｌ２において、問題解決戦略の分類情報
の各戦略分類項目に従って解決すべき問題に関する情報
の入力が行われる。このステップ１２により入力された
情報は、補助記憶装置３内の所定の記憶エリアに記憶さ
れる。この情報によつて、フレーム構造の知識ベースが
補助記憶装置３内で構成される。このフレーム構造の知
識ベースを、以下、プログラム作戊用知識ベースという
。

ステップ１３では、ベースとなる所定の汎用探索プログ
ラム及びプログラム作成用知識を用いて問題解決プログ
ラムを作成する。ステップ１４は、作成された問題解決
プログラムを知識処理システム内で実行させる時に必要
な知識（対象知識）を入力して知識ベースを作成する処
理を実行する。作成された問題解決プログラム（推論プ
ログラム）及び入力された対象知識を用いて、解決すべ
き問題を解く知識処理システムを構成できる。すなわち
、作成された知識処理システムは、その推論プログラム
を実行する推論手段と、対象知識を記憶している知識ベ
ースとを備えている。

以下に、ステップ１２、１３及び１４の処理内容の詳細
を説明する。

まず、ステップ１２を述べる。ステップ１２は、第６図
に示すステップ２７〜３４を有する。このうちステップ
３３は、第７図に示すようなステツ２７ー プ３３Ａ〜３３Ｅを有する。ステップ２７は、問題解決
戦略の分類情報（問題解決ストラテジー分類情報）の戦
略分類項目（ストラテジー分類項目）Ａのａ及びｂの情
報、すなわち第８図の分類項目Ａの選択メニュー（情報
ａ及びｂを含む）を記憶手段４から呼び出し、この選択
メニューを入力ガイドの初期画面として表示装置ＩＢに
出力する。このとき表示装置ＩＢは、その選択メニュー
を表示する。使用者は、表示された選択メニューを見て
、構築する知識処理システムに対応した解決すべき問題
に該当する情報を、選択メニューから選び、選んだ情報
（情報ａまたはｂ）を入力装置ＩＡより入力する。演算
処理装置２は、入力装置１Ａから出力された、その選択
された情報を、分類項目Ａの回答Ａ′として入力する（
ステップ２８）。次のステップ２９で「不明（分からな
い）』という回答を入力したか否かを判定する。ここで
「ＮＯ」と判定されるとステップ３０の処理に移る。ス
テツ２９でｒＹＥＳＪと判定された場合はステップ３５
の処理を行う。ステップ３０は、入力した戦略分類項２
８ 目の回答を、内部表現に変換する。この変換は、第９図
に示す規則に基づいて行われる。規則は、分類項目（Ａ
．Ｂ、・・・・・・、Ｋ）毎に入力値（回答）と変換値
（内部表現）との関係で示される。例えば、分類項目Ａ
においては、回答ｒａＪが変換値ｒｙｅｓＪに変換され
る。更に、各分類項目に対応するスロット名も与えられ
ている。スロット名としては、ｒｇｌｏｂａｌ−ｉｎｆ
　Ｊ、ｒｇｏａｌ−ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ−ｔｙｐｅＪ、
及びｒｏｐｅｒａｔｉｏｎ−ｔｙｐｅＪ等が用いられる
。変換値は、該当するスロットの値である。ステップ３
５は、第１０図に示されるデイフォールト値から該当す
るデイフォールト値を選択して入力する。デイフォール
ト値は、ステップ２８にて入力した戦略分類項目に対応
するスロット名（第９図）によって選択される。第９図
及び第１０図のデータは、記憶装置１０内の所定の記憶
エリアに記憶されている。第１０図はフレーム構造で表
現されたフレームｒｔａｓｋ−ｓｐｅｃ　Ｊの知識の例
である。ステップ３１では、ステップ３０において得ら
れた内部表現、またはステップ３５において選択された
デイフォールト値が補助記憶装置３に記憶される。問題
解決戦轄の分類情報の全ての戦略分類項目に対する情報
が入力されたかが判定される（ステップ３２）。この判
定がｒＮＯＪの場合、ステップ３３の処理が実行される
。

ステップ３３の処理を第７図により説明する。

まず、ステップ３３Ａでは、戦略分類項目Ｉの選択メニ
ューが表示されたかが判定される。ステップ３３Ａは，
戦略分類項目Ｉの選択メニューがステップ３４により表
示装置ＩＢに表示されるまで、「ＮＯ」と判定する。こ
のとき、前回表示した分類項目の次の分類項目（例えば
前回表示した分類項目がＡであれば分類項目Ｂ）の選択
メニューが記憶手段４から呼び出される（ステップ３３
Ｂ）。

ステップ３３Ａの判定がｒＹＥｓＪになったとき、ステ
ップ２８で入力した分類項目Ｉに関する回答■′が、情
報ａであるかが判定される（ステップ３３Ｃ）。この判
定がｒＹＥｓＪの場合に、探索木の評価関数のメニュー
Ｊ　（第１１図）が、記憶装置１０から呼び出される（
ステップ３３Ｄ）。

メニューＪは、詳細には探索木中のノード（節点）の相
対的位置関係の評価関数である。ステップ３３Ｃの判定
がｒＮＯＪであるとき、ノードの展開を規定するノード
の相対的位置に関する成立条件のメニューＫ（第１２図
）が、記憶装置１０から呼び出される（ステップ３３Ｅ
）。ステップ３３Ｄの処理が実行された場合でも、ステ
ップ３３Ｅの処理が実行される。

ステップ３４において、ステップ３３Ｂ、３３Ｄまたは
３３Ｅの処理で得られた、分類項目の選択メニュー、メ
ニューＪまたはメニューＫの情報を、表示装置１Ｂに出
力する。表示装置ＩＢは、いずれか１つのメニューに含
まれる情報を表示する。

使用者は、メニューＪ及びＫ内の１及び２項においてそ
れぞれ１つの情報を選択する。以下、ステップ３２の判
定がｒＹＥＳＪになるまで、ステップ２８〜３４（場合
によってはステップ３５）の処理が繰返えされる。

第６図でステップ３２の判定がｒＹＥＳＪとなるまで繰
返された処理を時系列に表わすと、第３１ １３図に示すように連続したステップ１５〜２６の処理
となる。ステップエ５〜２６で行われる分類項目の表示
では、第８図、第１工図及び第１２図に示すメニューの
うち該当するメニューが表示装置ＩＢに表示される。第
１３図に示す回答Ａ′〜Ｋ′は、内部表現等に変換され
た後ステップ３１により補助記憶装置３に記憶されるが
、そのとき後述するように第１６図に示すプログラム作
戊用知識ベースのスロットの値のエリアに記憶される。

第８図に示される選択メニューの情報、第工１図のメニ
ューＪの情報、及び第１２図のメニューＫの情報は、対
象とする問題を解決するための探索空間を規定するもの
で、戦略分類項目の情報（推論制御知識）である。戦略
分類項目Ａ〜■の選択メニューの各情報及びメニューＪ
の各情報は、解決すべき問題に固有の推論制御知識であ
る。また、メニューＫの各情報は、解決すべき問題の対
象領域に固有の推論制御知識である。ここで、対象領域
とは、火力プラント、原子力プラント、エー３２− レベータ、ＦＡシステム、保守支援システム及びＣＡＤ
システム等の構築された知識処理システムが適用される
領域をいう。

第１４図は、ある工程計画問題の具体例である。

本問題は、第１４図に示した３つのタスク（タスク１，
２及び３）が同時刻での作業員の数が４名以下という制
約条件の下で、全体の作業時間が最小になるような計画
を求める問題である。本問題に適用する知識処理システ
ムを構築するにあたって、本実施例でステップ１２の処
理を行ったとする。このとき、第６図のステップ２８で
入力された、各戦略分類項目に対応する回答Ａ′〜Ｋ′
は、第１５図のようになる。これらの回答Ａ′〜Ｋ′は
、ステップ３０で内部表現に変換され、ステップ３ｌで
補助記憶装置３内のプログラム作成用知識ベースにフレ
ーム構造のプログラム作成用知識として記憶される。フ
レーム名が「ｔａｓｋ−ｓｐｅｃ　Ｊであるプログラム
作成用知識ベースを第１６図に示す。フレームｒｔａｓ
ｋ−ｓｐｅｃ　Ｊは、回答Ａ′〜Ｋ′の内部表現を値に
持つｌ４のスロットを有する。なお、スロットｒｇｏａ
ｌ−ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ−ｐｌａｃｅＪの値は、分類項
目Ｊ−１の変換値（第９図）であり、スロツ１・ｒｐａ
ｒｅｎｔ＝ｒｅｌａｔｉｏｎ　Ｊの値に等しい。第６図
の処理に基づいて作成されたプログラム作成用知識ベー
ス（第１６図）は、回答Ａ′〜Ｊ′に基づいた解決すべ
き問題に固有の推論制御知識、及び回答Ｋ′に基づいた
解決すべき問題の対象領域に固有の推論制御知識を有し
、問題解決戦略の分類情報から選択された複数の推論制
御知識を含むといえる。このプログラム作成用知識ベー
スは、本実施例では、体系的にまとめられてあらかじめ
準備された所定の問題解決戦略の分類情報（第２図，第
３図，第１１図及び第工２図）を反映することによって
作成される。

戦略分類項目の情報が表示されたときに、もし、使用者
が、解決すべき問題に該当する情報が分からなく表示さ
れた情報を選択しない場合、前述したようにステップ３
５により第１６図に示した該当するデイフォールト値が
選択される。この選択されたディフォールト値は、第工
６図の該当するスロットの値となる。このようにデイフ
ォールト値を該当するスロットの値とすることにより、
使用者が表示された情報を選択しない場合でも、本実施
例のシステムを支障なく機能させることができる。また
、本実施例は、任意の対象領域における任意の解決すべ
き問題に対して、解決すべき問題に固有の推論制御知識
、及び解決すべき問題の対象領域に固有の推論制御知識
を反映したプログラム作成用知識を得ることができる。

第５図ステップ１２の処理は以上のように行われ、次に
ステップ１３の処理となる。

ステップｌ３の処理を説明する前に、記憶手段７に記憶
されている汎用探索プログラム（汎用推論プログラム）
の概要を述べる。この汎用探索プログラムは、ステップ
１３で作成される問題解決プログラムのベースになるも
のである。表１に示す汎用探索プログラムは、オブジェ
クト指向プログラミング手法を用いてルール形式で表現
したプログラムである。汎用探索プログラムは、初期化
、ラベル付け、探索実行、結果の表示及びエラーメ−３
５ ッセージの各ルール群を有する。また、各ルール群は１
つもしくは複数のルールを有し、各ルールにはその処理
の内容を示すラベルが付されている。

各ルールは、ｒｃｏｎｔｒｏｌＪ、ｒｔａｓｋ−ｓｐｅ
ｃＪ、及びｒｓｅａｒｃｈ−ｋｅｒｎｅｌＪ　といった
各フレームに格納された知識（例えば、スロットの値）
を取り出し、条件判定を行って必要な処理を行う。＠で
始まる項目が、そのフレームのスロットを示す。具体的
な処理は、対応するフレームに対するメッセージ送信に
より行う。←が、メッセージ送信を意味する。

表１　　汎用探索プログラム ｛初期化｝ （ルール１ ｉｆ　（ｃｏｎｔｒｏｌ　＠ｏｂｊｅｃｔ→７ｏｂｊ＠
ｒｅｆｅｒ　　＝　ｏｆｆ） ｔｈｅｎ　（←ｃｏｎｔｒｏｌ　ａｓｓｉｇｎ（”ｒｅ
ｆｅｒ”，”ｏｎ”）））｛ラベル付け｝ （ラベル付け ｉｆ　（ｓｅａｒｃｈ−ｋｅｒｎｅｌ　＠ｔｅｓｔ　＝
　ｏｎ）（ｔａｓｋ−ｓｐｅｃ　　　＠ｌｉｎｋ−ｔｙ
ｐｅ　＝　ｌｉｎｋ）−３６＝ （ｃｏｎｔｒｏｌ　　　　　　＠ｏｂｊｅｃｔ　　→　
’７ｏｂｊ）ｔｈｅｎ　　（←ｓｅａｒｃｈ−ｋｅｒｎ
ｅｌ　ｌａｂｅｌ（’７ｏｂｊ，７ｏｂｊ））（←ｓｅ
ａｒｃｈ−ｋｅｒｎｅｌ　ａｓｓｊ．ｇｎ（ｔｅｓｔ，
ｏｆｆ））（←　ｓｙｓｔｅｍ　ｐｒｉｎｔ（”ｎｏｄ
ｅ”ｌａｂｅｌｅｄ”）））（初期ノードの設定 ｉｆ　（’？ｓｅａｒｃｈ−ｃｅｌｌ　＠ｎｏｄｅ−ｔ
ｙｐｅ　＝　ｃｈｉｐ＠ｓｅａｒｃｈ−ｓｔ　＝ｙｅｔ
） ｔｈｅｎ　（←？ｓｅａｒｃｈ−ｃｅｌｌ　ａｓｓｉｇ
ｎ（”ｓｅａｒｃｈ−ｓｔ”，”ｃｕｒｒｅｎｔ”）） （←ｃｏｎｔｒｏｌ　ａｄｄ−ａｃｔｉｖｅ−ｃ（？ｓ
ｅａｒｃｈ−ｃｅｌｌ）） （←ｃｏｎｔｒｏｌ　ａｓｓｉｇｎ（”ｓｔａｇｅ”，
”ｓｅｌｅｃｔ−ｎｏｄｅ”））） ｛探索実行｝ （ゴール条件判定 ｉｆ　（ｃｏｎｔｒｏｌ　＠ｓｔｅｐ→？ｓｔｅｐ）（
ｓｅａｒｃｈ−ｃｅｌｌｔ　＠ｓｅａｒｃｈ−ｓｔ　＝
　ｃｕｒｒｅｎｔ＠ｓｔｅｐ　　　　＜　？ｓｔｅｐ） （ｃｏｎｔｒｏｌ　＠ｇｏａｌ−ｃ　Ｉ＊＝　’？ｓｅ
ａｒｃｈ−ｃｅｌｌ）ｔｈｅｎ　（４−　’？ｓｅａｒ
ｃｈ−ｃｅｌｌ　ｅｓｔａｂｌｉｓｈ−ｃｈｅｃｋ）（
←’７ｓｅａｒｃｈ−ｃｅｌｌ　ａｓｓｉｇｎ　（”ｓ
ｔｅｐ”，’７ｓｔｅｐ））） （終了条件１ ｉｆ　　（ｃｏｎｔｒｏｌ　＠ｓｔａｇｅ　＝　ｃｈｅ
ｃｋ−ｇｏａｌ’　＠ｆｉｎｉｓｈｉｎｇ−ｃｏｎｄ　
＝　ｙｅｓ）ｔｈｅｎ　　（ｅｖｅｎｔ−ｒｅｓｅｔ（
ｏｕｔｐｕｔ）））（ゴールノードの設定ｌ ｉｆ　　（ｃｏｎｔｒｏｌ　　＠ａｃｔｉｖｅ−ｃ　　
傘＝　　’？ｓｅａｒｃｈ−ｃｅｌｌ）（’ｉ’ｓｅａ
ｒｃｈ−ｃｅｌｌ　＠ｒ−ｅｓ−ｃｏｎｄ−ｓｔ　＝　
ｙｅｓ）（ｃｏｎｔｒｏｌ　＠ｇｏａｌ−ｃ　！幸＝　
７ｓｅａｒｃｈ−ｃｅｌｌ）ｔｈｅｎ　（←ｃｏｎｔｒ
ｏｌ　ａｄｄ−ｇｏａｌ　（’ｉ’ｓｅａｒｃｈ−ｃｅ
ｌｌ．））（＜−　ｃｏｎｔｒｏｌ　ｃｈｅｃｋ−ｇｏ
ａｌ−ｃｏｎｄｌ）））（ゴールの設定２ ｉｆ　（ｃｏｎｔｒｏｌ　＠ａｃｔｉｖｅ−ｃ　＝　（
））（ｔａｓｋ−ｓｐｅｃ　＠ｇｏａｌ−ｃｏｎｄｉｔ
ｉｏｎ−ｐｌａｃｅ＝　ｄｅｅｐｅｓｔ） ｔｈｅｎ　（←ｃｏｎｔｒｏｌ　ｃｈｅｃｋ−ｇｏａｌ
−ｃｏｎｄ２）（←ｃｏｎｔｒｏｌ　ａｓｓｉｇｎ（”
Ｓｔａｇｅ”＋”ｃｈｅｃｋ−ｇｏａ　ｌ”））） （終了条件が失敗の場合 ｉｆ　（ｃｏｎｔｒｏｌ　＠ｓｔａｇｅ　＝ｃｈｅｃｋ
−ｇｏａｌ）ｔｈｅｎ　（←ｃｏｎｔｒｏｌ　ａｓｓｉ
ｇｎ（”ｓｔａｇｅ”，”ｓｅｌｅｃｔ−ｎｏｄｅ”）
）） （ノードの選択 ｉｆ　（ｃｏｎｔｒｏｌ　＠ｓｔａｇｅ　＝　ｓｅｌｅ
ｃｔ−ｎｏｄｅ）ｔｈｅｎ　（←ｃｏｎｔｒｏｌ　ｓｅ
ｌｅｃｔ−ｎｏｄｅ）（←ｃｏｎｔｒｏｌ　ａｓｓｉｇ
ｎ（”ｓｔａｇｅ”，”ｓｅｌｅｃｔ−ｌｉｎｋ”）〉
） （リンクの選択 ｉｆ　（ｃｏｎｔｒｏｌ　＠ｓｔａｇｅ　＝　ｓｅｌｅ
ｃｔ−ｌｉｎｋ＠ｏｐｅｎ−ｎｏｄｅ→７ｎｏｄｅ） （ｔａｓｋ−ｓｐｅｃ　＠ｌｉｎｋ−ｔｙｐｅ　＝　ｌ
ｉｎｋ）ｔｈｅｎ　（←ｃｏｎｔｒｏｌ　ａｓｓｉｇｎ
（”ｓｔａｇｅ”，”ｃｏｕｎｔｅｒ”）） （←ｃｏｎｔｒｏｌ　ｓｅｌｅｃｔ−１ｉｎｋ（？ｎｏ
ｄｅ）））（オペレータの選択／適用 ｉｆ　（ｔａｓｋ−ｓｐｅｃ　＠ｌｉｎｋ−ｔｙｐｅ　
＝　ｆｕｎｃｔｉｏｎ＠ｓｔａｇｅ　＝　ｓｅｌｅｃｔ
−ｌｉｎｋ＠ｏｐｅｎ−ｎｏｄｅ　−＋　７ｎｏｄｅ）
ｔｈｅｎ　（←ｃｏｎｔｒｏｌ　ｓｅｌｅｃｔ−ｆｕｎ
ｃｔｉｏｎ（’ｉ’ｎｏｄｅ））−３９− （←　ｃｏｎｔｒｏｌ　ａｓｓｉｇｎ（”ｓｔａｇｅ”
，”ｃｏｕｎｔｅｒ”））） （活性ノードの更新 ｉｆ　（ｃｏｎｔｒｏｌ　＠ｓｔａｇｅ　＝　ｒｅｓｅ
ｔ−ａｃｔｉｖｅ−ｎｏｄｅ）（？ｌｉｎｋ　＠ａｌｌ
−ｃｕｒｒｅｎｔ　＝　ｙｅｓ＠ｃｈｅｃｋ　　　　＝
　ｎｏ） ｔｈｅｎ　（←ｃｏｎｔｒｏｌ　ｒｅｓｅｔ−ａｃｔｉ
ｖｅ−ｎｏｄｅ））（←ｃｏｎｔｒｏｌ　ａｓｓｉｇｎ
（”ｓｔａｇｅ，ｃｈｅｃｋ−ｇｏａｌ．”））） （終了条件２ ｉｆ　（ｃｏｎｔｒｏｌ　＠ａｃｔｉｖｅ−ｃ　＝０）
ｔｈｅｎ　（ｅｖｅｎｔ−ｒｅｓｅｔ（ｅｒｒｏｒ−ｏ
ｕｔｐｕｔ）））（カウンター ｉｆ　（ｃｏｎｔｒｏｌ　＠ｓｔａｇｅ二ｃｏｕｎｔｅ
ｒ＠ｓｔｅｐ→７ｓｔｅｐ） ｔｈｅｎ　（←ｃｏｎｔｒｏｌ　ａｓｓｉｇｎ（”ｓｔ
ａｇｅ”，”ｒｅｓｅｔ−ａｃｔｉｖｅ−ｎｏｄｅ”）
）（←ｃｏｎｔｒｏｌ　ａｓｓｉｇｎ（”ｓｔｅｐ”，
ｉｎｔ（？ｓｔｅｐ＋１））） （←ｃｏｎｔｒｏｌ　ｒｅｓｅｔ−ａｃｔｉｖｅ−ｎｏ
ｄｅ）−４０ （←　ｓｙｓｔｅｍ　ｐｒｉｎｔ（”＄ｎＮｏｗ　Ｓｅ
ａｒｃｈ　Ｓｔｅｐ％ｄ′″，７ｓｔｅｐ））） ｛結果の表示｝ （結果出力 ｉｆ　（ｃｏｎｔｒｏｌ　＠ｓｔａｇｅ　＝　ｃｈｅｃ
ｋ−ｇｏａｌ）（７ｓｅａｒｃｈ−ｃｅｌｌ　＠ｒ−ｅ
ｓ−ｃｏｎｄ−ｓｔ　＝　ｙｅｓ）（ｃｏｎｔｒｏｌ　
＠ａｃｔｉｖｅ−ｃ傘＝　７ｓｅａｒｃｈ−ｃｅｌｌ）
ｔｈｅｎ　（←ｓｙｓｔｅｍ　ｐｒｉｎｔ（”＄ｎ　Ｒ
ｅｓｕｌｔ　％ｓ”，？ｓｅａｒｃｈ−ｃｅｌｌ）） （ｅｖｅｎｔ−ｒｅｓｅｔ　　（ｅｎｄ）））｛エラー
メッセージ｝ （エラー出力 ｉｆ　（ｃｏｎｔｒｏｌ　＠ｓｔａｇｅ→’？ｓｔ）ｔ
ｈｅｎ　（←ｓｙｓｔｅｍ　ｐｒｉｎｔ（”＄ｎ　Ｓｅ
ａｒｃｈ　ｉｓ　ｆａｉｌｅｄ：：：％ｓＩＺ　？ｇｔ
）） （ｅｖｅｎｔ−ｒｅｓｅｔ　（ｅｎｄ）））表１の汎用
探索プログラムは、フレームｒｔａｓｋｓｐｅｃｋ（以
下、ｔａｓｋ−ｓｐｅｃ　ｆｒ．という）に具体的なプ
ログラム作成用知識を設定し、フレームｒｃｏｎｔｒｏ
ｌＪ（以下、ｃｏｎｔｒｏｌ　ｆｒ．という）に具体的
な処理プログラムを設定することにより実行可能なプロ
グラムとなる。すなわち、汎用探索プログラム内のこれ
らのフレームに対して、対象とする問題を解くために必
要な情報を与えるだけで、その問題を解決する適切な問
題解決プログラムが得られる。この問題解決プログラム
は、知識処理システムを用いられる推論プログラムであ
る。

表１に示す汎用探索プログラムの主要な部分を，第１７
図に示す。その主要な部分は、探索木を初期設定（ステ
ップ３６）、成功終了判定（ステップ３７）、失敗終了
判定（ステップ３８）、ノードの選択（ステップ３９）
、リンク（作用素）の選択（ステップ４０）、オペレー
タの選択／適用（ステップ４１）、活性ノードの選択（
ステップ４２）及び探索結果出力（ステップ４３）の各
ステップである。

ステップ３７及び３８の判定がｒＹＥｓＪであるとき、
ステップ４３の処理が順次行われ、ステップ４２の処理
が終了したときにステップ３７の処理が再度実行される
。ステップ３７及び３８の判定が「ＮＯ」であるとき、
ステップ３６〜４２の処理が順次行われる。表１に示す
汎用探索プログラムにおいて、「初期化」及び「ラベル
付け」がステップ３６に、「終了条件１」及び「ゴール
ノードの設定１」がステップ３７に、「終了条件が失敗
の場合」及び「ゴールノードの設定２」がステップ３８
に、「ノードの選択」がステップ３９に，「リンクの選
択」がステップ４０に、「オペレータの進択／適用」が
ステップ４１に、「活性ノードの更新」がステップ４２
に、及び「結果出力」がステップ４３にそれぞれ相当す
る。なお、表１に示す汎用探索プログラムに示された「
ゴール条件判定ｊ．「終了条件２」、「カウンター」及
び「エラー出力」の各処理は，第１７図では省略してい
る。

汎用探索プログラムの「或功終了判定」に含まれる探索
要素関数ｒｃｈｅｃｋ−ｇｏａｌ−ｃｏｎｄ　ＩＪの汎
用プログラムは、第１８図に示すように５つのプログラ
ム要素Ａ１〜Ａ３を有する。プログラム要素Ａｎは、ｔ
ａｓｋ−ｓｐｅｃ　ｆｒ．の知識に応して，探索要素関
数ｒｃｈｅｃｋ−ｇｏａｌ−ｃｏｎｄ　ＩＪを構成する
のに必要な複数Ａへ の変数を有する。プログラム要素Ａ２は、記憶手段５か
ら呼び出した探索基本関数Ｇｏａｌ（ｃ，ｋ）（第４図
）を変数Ｇ　［ｎｇ−ｅｌｅコに代入し、及びｔａｓｋ
−ｓｐｅｃｆｒ．のスロットｒｇｏａｌ−ｎｕｍｂｅｒ
Ｊの値を変数ｇｏａ　１ｎｕｍｂｅｒに代入する処理を
実行する。プログラム要素八３は、記憶手段５から呼び
出した探索基本関数Ａｃｔｉｖｅ−ｃ　（ｋ）を変数Ａ
　［ｎａ−ｅｌｅ］に代入する処理を行う。プログラム
要素Ａ４は、判定の処理を行う。プログラム要素Ａ５は
、ｃｏｎｔｒｏｌ　ｆｒ．のスロットｒ　＠　ｓｔａｇ
ｅＪの値をｒｃｈｅｃｋ−ｇｏａｌ　Ｊにする機能を持
つ。変数Ｇ［ｎｇ−ｅｌｅｌ＋ｇｏａｌ−ｎｕｍｂｅｒ
及びＡ［ｎａ−ｅｌｅ］は、探索要素関数ｒｃｈｅｃｋ
−ｇｏａｌ−ｃｏｎｄ　ＩＪの変数である。プログラム
要素Ａ工〜Ａ５は、第１８図に示す処理順序でつながる
。プログラム要素Ａ１及びＡ４は、前述のｔａｓｋ−ｓ
ｐｅｃ　ｆｒ．　（第１６図）内の解決すべき問題に固
有の推論制御知識に基づいて、変更される可変型のプロ
グラム要素である。プログラム要素Ａ工及びＡ４は、そ
の推論制御知識に基づいて、特定の対象領域における特
定の解決すべき問題に対して適用されるプログラム要素
になる。

４４ 残りのプログラム要素Ａ２、Ａ３及びＡ５は、解決すべ
き問題に固有の推論制御知識及び解決すべき問題の対象
領域に固有の推論制御知識の影響を受けない固定型のプ
ログラム要素である。探索要素関数ｒｃｈｅｃｋ−ｇｏ
ａｌ−ｃｏｎｄ　ＩＪの汎用プログラムは、解決すべき
問題に固有の推論制御知識の影響を受ける可変型のプロ
グラム要素、及び固定型のプログラム要素を含むといえ
る。探索要素関数ｒｃｈｅｃｋｇｏａｌ−ｃｏｎｄｌＪ
の汎用プログラムの具体例を、第１９図に示す。この汎
用プログラムは，Ｃ言語で書かれている。

汎用探索プログラムの「失敗終了判定」における探索要
素関数ｒｃｈｅｃｋ−ｇｏａｌ−ｃｏｎｄ　２Ｊの汎用
プログラムは、第２０図に示すように６つのプログラム
要素Ｂｌ〜Ｂ６を有する。プログラム要素Ｂ１は、ｔａ
ｓｋ−ｓｐｅｃ　ｆｒ．の知識に応じて、探索要素関数
ｒｃｈｅｃｋ−ｇｏａｌ−ｃｏｎｄ　２Ｊを構成するの
に必要な変数を有する。プログラム要素Ｂ２は，記憶手
段５から呼び出した探索基本関数Ａｃｔｉｖｅ，−ｃ（
ｋ）を用いて、探索要素関数ｒｃｈｅｃｋ−ｇｏａｌ−
ｃｏｎｄ　２Ｊの変数である活性ノード集合Ａ　［ｎａ
−ｅｌｅ］．及び要素数ｎａ−ｅｌｅを取り出す処理を
行う。プログラム要素Ｂ８は、ｃｏｎｔｒｏｌ　ｆｒ．
のスロットｒｇｏａｌ−ｃＪから探索要素関数ｒｃｈｅ
ｃｋ−ｇｏａｌ−ｃｏｎｄ　２」の変数である目標ノー
ド集合Ｇ　［ｎｇ−ｅｌｅコ、及び要素数ｎｇ−ｅｌｅ
を取り出す機能を持つ。プログラム要素Ｂ４は、ｔａｓ
ｋ−ｓｐｅｃ　ｆｒ．のスロットｇｏａｌ−ｎｕｍｂの
値を目標ノード数ｎｇとして取り出す処理を実行する。

プログラム要素Ｂ５は、ｎｇ：＞　ｎｇ　ｅｌｅでかつ
ｎａ−ｅｌｅ＝　Ｏの条件を満足するかを判定する。プ
ログラム要素Ｂ６は、失敗終了と判定するものである。

以上の機能を有するプログラム要素Ｂ１〜Ｂ６は、互い
に、第２０図に示す処理順序でつながる。プログラム要
素Ｂｌは、プログラム要素Ａ１と同じ、解決すべき問題
に固有の推論制御知識の影響を受ける可変型のプログラ
ム要素である。他のプログラム要素８２〜Ｂ６は、固定
型のプログラム要素である。探索要素関数ｒｃｈｅｃｋ
−ｇｏａｌ−ｃｏｎｄ　２Ｊの汎用プログラムも、解決
すべき問題に固有の推論制御知識の影響を受ける可変型
のプログラム要素、及び固定型のプログラム要素を含む
。

汎用探索プログラムの「ノードの選択」における探索要
素関数ｒ　ｓｅｌｅｃｔ−ｎｏｄｅＪの汎用プログラム
は、図示されていないが８つの主なプログラム要素を有
する。これらのプログラム要素の一部は固定型のプログ
ラム要素であり、残りは前述の可変型のプログラム要素
である。可変型のプログラム要素は、ｔａｓｋ−ｓｐｅ
ｃ　ｆｒ．のスロットｒｐａｒｅｎｔ−ｒｅｌａｔｊｏ
ｎＪ及びｒｓｉｂｌｉｎｇ−ｒｅｌａｔｉｏｎＪの値に
応じたプログラム要素になる。

汎用探索プログラムのｒリンクの選択」における探索要
素関数ｒｓｅｌｅｃｔ−１ｉｎｋＪの汎用プログラムは
、１０のプログラム要素Ｄ１〜Ｄ１ｏを有する（第２工
図）。プログラムＤｒは、１を変数ｎに代入及び変数ｅ
ｖａｌにＯを代入するものである。プログラム要素Ｄ２
は、ノードのリンクの数１ｉｎＪｎｕｍを取り出す処理
を行う。変数１ｉｎｋ［ｎｌの属性が利用済みであるか
の判定を行う機能を、プログラム要素Ｄ３が有する。プ
ログラム要素Ｄ４は、変数ｅｖａｌｊｉｎｋ（ｌｉｎｋ
［ｎｌ）を変数ｅｖａｌｊに代入する処理を行う。

４７ー ？ログラム要素Ｄ５は、変数ｅｖａｌＪが変数ｅｖａｌ
より大きいかを判定する。プログラム要素Ｄ６は、変数
ｃａｎｊｉｎｋに変数ｌｉｎｋ［：ｎｌを代入し、変数
ｅｖａｌに変数ｅｖａｌｊを代入する処理を実行する。

プログラム要素Ｄ７は、変数ｎに変数（ｎ＋１）を代入
する機能を持つ。プログラム要素Ｄ８は、変数ｎがリン
クの数１ｉｎＬｎｕｍよりも大きいかを判定する。

プログラム要素Ｄｅは、リンクとして変数ｃａｎｌｉｎ
ｋを選択すると共に変数ｃａｎｊｉｎｋの属性を利用済
みにする。プログラム要素Ｄｚｏは、リンクの属性を変
更する機能を有する。変数ｎｔｅｖａ，ｌｉｎｋ［’ｎ
ｌ．　　ｅｖａｌ−ｌｉｎｋ（ｌｉｎｋ［ｎコ）、　ｅ
ｖａｌ−１、　ｃａｎｌｉｎｋ、及び（ｎ＋１）は，探
索要素関数ｒｓｅｌｅｃｔ−１ｉｎｋ　Ｊの変数である
。プログラム要素Ｄｔ〜Ｄ■０は、第２王図に示す順序
でつながる。プログラム要素Ｄ　ｔ　−　Ｄ　ｅは、固
定型のプログラム要素である。

プログラム要素Ｄｚｏは、ｔａｓｋ−ｓｐｅｃ　ｆｒ．
に含まれる、解決すべき問題の対象領域に固有の推論制
御知識に基づいて変更される可変型のプログラム要素で
ある。探索要素関数ｒｓｅｌｅｃｔ−１ｉｎｋ　Ｊの汎
用プ４８一 ログラムは、解決すべき問題の対象領域に固有の推論制
御知識の影響を受ける可変型のプログラム要素、及び固
定型のプログラム要素を含む。

汎用探索プログラムの「オペレータの選択／適用」にお
ける探索要素関数ｒｓｅｌｅｃｔ−ｆｕｎｃｔｉｏｎＪ
の汎用プログラムは、主に６つのステップを有する。

この探索要素関数ｒｓｅｌｅｃｔ−ｆｕｎｃｔｉｏｎ　
Ｊの汎用プログラムは、全体が固定型プログラム要素で
ある。

汎用プログラムの探索要素関数ｒ　ｃｈｅｃｋ−ｇｏａ
　］ｃｏｎｄ　１」、ｒｃｈｅｃｋ−ｇｏａｌ−ｃｏｎ
ｄ　２」、ｒｓｅｌｅｃｔ−ｎｏｄｅｊ．ｒｓｅｌｅｃ
ｔ−１ｉｎｋＪ、及びｒｓｅｌｅｃｔ−ｆｕｎｃｔｉｏ
ｎ　Ｊに対する各プログラム要素は、各探索要素関数と
対応付けて記憶手段７に記憶される。

以上が汎用探索プログラムの内容である。次にステップ
１３における問題解決プログラム作成の詳細な内容を述
べる。ステップｌ３は、第２２図に示すステップ１４１
〜１４７を有し、これらのステップの処理を第２２図に
示す順序で実行するものである。まず、第２２図に図示
されているが、使用者は、入力装置ＩＡを用いて、知識
処理システムにおいて解決すべき問題（例えば、第１４
図に示す工程計画問題）に関する。対象領域の情報、す
なわち問題の設定情報の目標、関数及び制約条件等のデ
ータを入力する。これらのデータは、演算処理装置２に
入力され、ノード選択に用いる探索要素関数のプログラ
ムの作成に用いられる。解決すべき問題によっては、上
記入力データを、「リンク選択」及び「オペレータの選
択／適用」の探索要素関数のプログラム作成にも用いる
。上記データ入力後ステップ３７の成功終了判定に用い
る探索要素関数ｒｃｈｅｃｋ−ｇｏａｌ−ｃｏｎｄ　Ｉ
Ｊ（以下、成功終了判定関数という）のプログラムを作
成する（ステップ１４１）。ステップ３８の失敗終了判
定に用いる探索要素関数ｒｃｈｅｃｋ−ｇｏａｌ−ｃｏ
ｎｄ　２Ｊ（以下、失敗終了判定関数という）のプログ
ラムを作成する（ステップ１４２）。ステップ１４３で
は、ステップ３９のノード選択に用いる探索要素関数ｒ
ｓｅｌｅｃｔ−ｎｏｄｅＪ　（以下、ノード選択関数と
いう）のプログラムを作成する。ステップ１４４では、
ステップ４０のリンク選択に用いる探索要素関数ｒｓｅ
ｌｅｃｔ−１ｉｎｋＪ　（以下、リンク選択関数という
）のプログラムを作成する。ステップ１４１〜１４４で
作成された各プログラムは、補助記憶装置３に記憶され
る。ステップ１４５において、ステップ４１のオペレー
タ選択／適用に用いる探索要素関数ｒｓｅｌｅｃｔ−ｆ
ｕｎｃｔｉｏｎ　Ｊのプログラムを、記憶手段７から読
み込み、補助記憶装置３に記憶する。次に、記憶手段７
から表１に示す汎用探索プログラムを、読み込み、補助
記憶装置３に記憶する（ステップ１４６）。ステップ１
４１〜１４６によって、使用者が望む特定の対象領域に
適用できしかも特定の解決すべき問題を解くことができ
る問題解決プログラムが、自動的に作成される。最後の
ステップ１４７で、作成された問題解決プログラムが、
補助記憶装置３から読み込まれて記憶手段８に記憶され
る。

プログラム作成用知識が反映される或功終了判定関数、
失敗終了判定関数、ノード選択関数、及びリンク選択関
数の各プログラムの作成について説明する。

一５１− 第２３図は、或功終了判定関数のプログラムを作成する
ステップ１４１の詳細な内容を示す。最初に、出力先の
ファイルを設定する（ステップ４８）。このステップに
よって例えば補助記憶装置３が設定される。フレーム構
造である或功終了判定関数のプログラム要素知識からプ
ログラム要素の数を取り出し、この数を変数ｎ−ｅｌｅ
に代入する（ステップ４９）。

その或功終了判定関数のプログラム要素知識の内容を第
２４図に示す。成功終了判定関数のプログラム要素知識
は、成功終了判定関数のプログラム要素数が５であるこ
とを示す知識を含む（図示せず）。成功終了判定関数の
プログラム要素知識に含まれるフレーム「プログラム要
素ＡｚＪ及び「プログラム要素Ａ　ａ　Ｊの知識を、説
明する。フレーム「プログラム要素Ａ　Ｉ　Ｊの知識は
、ｔａｓｋ−ｓｐｅｃ　ｆｒ．のスロットｒｐａｒｅｎ
ｔ−ｒｅｌａｔｉｏｎ）の値に対応してプログラム要素
ＡＩがとるべき変数を規定する。すなわち、スロットｒ
ｐａｒｅｎｔ−ｒｅｌａｔｉｏｎＪの値がｒｄｅｅｐｅ
ｓｔＪであるとき、プログラム要素Ａ１はプロー５２− ダラム要素ＣＧＣ１となる。スロットｒｐａｒｅｎｔ−
ｒｅｌａｔｉｏｎＪの値がｒｓｈａｌｌｏｗｅｓｔｊで
あるとき、プログラム要素Ａｚはプログラム要素ＣＧＣ
２となる。

更に、スロットｒｐａｒｅｎｔ−ｒｅｌａｔｉｏｎ）の
値が「ｎｏ」であるとき、プログラム要素Ａ１はプログ
ラム要素ＣＧＣ３となる。フレーム「プログラム要素Ａ
　４　Ｊの知識は、ｔａｓｋ−ｓｐｅｃ　ｆｒ．のスロ
ット「ρａｒｅｎｔｒｅｌａｔｉｏｎＪの値に対応して
プログラム要素Ａ４がとるべき判定条件を規定する。す
なわち、スロットｒｐａｒｅｎｔ−ｒｅｌａｔｉｏｎＪ
の値がｒｄｅｅｐｅｓｔＪであるとき、プログラム要素
Ａ４はプログラム要素ＣＧＣ４となる。スロットｒ　ｐ
ａｒｅｎｔ−ｒｅｌａｔｉｏｎＪの値がｒｓｈａｌｌｏ
νｅｓｔＪであるとき、プログラム要素Ａ４はプログラ
ム要素ＣＧＣ５となる。更に、スロットｒｐａｒｅｎｔ
−ｒｅｌａｔｉｏｎ　Ｊの値が「ｎＯ」であるとき、プ
ログラム要素Ａ４はプログラム要素ＣＧＣ６となる。

ステップ４９により変数ｎ−ｅｌｅに５が代入される。

設定されたファイル（例えば補助記憶装置３）に或功終
了判定関数名（ｃｈｅｃｋ−ｇｏａｌ−ｃｏｎｄ　１）
を出力する（ステップ５０）。１をｎに代入する（ステ
ツプ５１）。ｎ，，−ｅｌｅ＞ｎの条件を満足するかを
判定する（ステップ５２）。ステップ５２の判定がｒＹ
ＥＳ，＋のとき、ステップ１４１の処理が終了する。ス
テップ５２の判定が「ＮＯ」のとき、ステップ５３の判
定が行われる。すなわちプログラム要素Ａｎが固定型の
プログラム要素であるかが判定される。ステップ５３の
判定がｒＹＥＳＪのとき、ステップ５４でプログラム要
素Ａｎをファイルに出力する。ステップ５３の判定が「
ＮＯ」のとき、ｔａｓｋ−ｆｒ．のスロットｒｐａｒｅ
ｎｔ−ｒｅｌａｔｉｏｎ　Ｊの値を入力し、その値に対
応して設定されたプログラム要素を、該当する可変型の
プログラム要素Ａｎ（Ａ１またはＡ　ａ　）とする（ス
テップ５５）。この後にも、ステップ５４の処理が行わ
れる。これらの処理によって、目的とする或功終了判定
関数のプログラムが補助記憶装置３内に作成される。こ
のプログラムは、第１８図のようにつながったプログラ
ム要素Ａ１〜Ａ５を有する。しかし可変型のプログラム
要素Ａ１は、プログラム要素ＣＧＣＩ，ＣＧＣ２または
ＣＧＣ３になっている。更に可変型のプログラム要素Ａ
４も、プログラム要素ＣＧＣ４，ＣＧＣ５またはＣＧＣ
６になっている。

以上のようにして、プログラム作成用知識に含まれる解
決すべき問題に固有の推論制御知識を反映した或功終了
判定関数のプログラムが、作成できる。第２５図は、第
１４図に示す工程計画問題の具体例に対して作成された
、Ｃ言語で書かれた成功終了判定関数の例である。この
例は、第１８図（具体的には第１９図）に示す或功終了
判定関数の汎用プログラム、及び第１６図に示すプログ
ラム作成用知識を用いて、ステップ１４１の処理によっ
て作成されたものである。

次に、失敗終了判定関数のプログラムを作成するステッ
プ１４２について説明する。ステップ１４２も、第２３
図に示す処理とほとんど同じ処理を行う。第２３図の処
理において異なっている部分は、ステップ４９の処理内
容である。この処理は、失敗終了判定関数のプログラム
要素知識からプログラム要素の数を取り出し、この数を
変数ｎ　ｅｌｅに代入するものである。また、ステップ
−５５一 ５３、５４及び５５の「Ａｎ」がｒＢｎＪになっている
。

失敗終了判定関数のプログラム要素知識は、失敗終了判
定関数のプログラム要素知識のフレーム「プログラム要
素ＢＩＪの知識と、失敗終了判定関数のプログラム要素
が６であることを示す知識とを含む。フレーム「プログ
ラム要素ＢｔＪの知識は、前述したフレーム「プログラ
ム要素Ａ　Ｉ　Ｊの知識と同じである。失敗終了判定関
数のプログラムも、失敗終了判定関数の汎用プログラム
（第２０図）、及びプログラム作成用知識（例えば第工
６図）を用いて、成功終了判定関数のプログラムと同様
に作成される。この失敗終了判定関数のプログラムは、
プログラム作成用知識に含まれる解決すべき問題に固有
の推論制御知識を反映して作成できる。この失敗終了判
定関数のプログラムは、第２０図のようにつながったプ
ログラム要素８１〜ＢＢを有する。ただし、可変型のプ
ログラム要素Ｂ１は、該当するスロットの値に対応して
フレーム「プログラム要素ＢＩＪから選択されたプログ
ラム要素になっている。

−５６− ノード選択関数のプログラムを作成するステップ１４３
について説明する。このステップ１４３の処理も、失敗
終了判定関数のプログラムの場合と同様に、ステップ４
９の「成功終了判定関数」が「ノード選択関数」に、ス
テップ５３、５４及び５５のｒＡｎＪが「Ｃｎ」になっ
ていることを除いて、第２３図の処理と同じである。ノ
ード選択関数のプログラム要素知識は、ｔａｓｋ−ｓｐ
ｅｃ　ｆｒ．のスロットｒｐａｒｅｎｔ−ｒｅｌａｔｉ
ｏｎ　Ｊ及びｒ　ｓｉｂｌｉｎｇ−ｒｅｌａｔｉｏｎ　
Ｊの値に対応して可変型プログラム要素がとるべきプロ
グラム要素を規定する。ステップ１４３では、ノード選
択関数のプログラムに含まれる固定型の各プログラム要
素はステップ５３の判定によりそのまま補助記憶装置３
に記憶される。他方、ノード選択関数のプログラムに含
まれる可変型のプログラム要素は、ステップ５３及び５
５の処理により、スロットｒｐａｒｅｎｔ−ｒｅｌａｔ
ｉｏｎＪ及びｒｓｉｂｌｉｎｇ−ｒａｌａｔｉｏｎＪの
値に対応したプログラム要素になる。

このプログラム要素は、補助記憶装置３に記憶される。

このように、各プログラム要素がつながつたノード選択
関数のプログラムが補助記憶装置３内に生或される。ノ
ード選択関数のプログラムは、ノード選択の汎用プログ
ラム、及びプログラム作成用知識（例えば第１６図）に
含まれる解決すべき問題に固有の推論制御知識を用いて
、成功終了判定関数のプログラムと同様に作成される。

最後に、ステップ１４４にて行われるリンク選択関数の
プログラムの作成について述べる。ステップ１４４の処
理も、失敗終了判定関数のプログラムの場合と同様に、
ステップ４９の「或功終了判定関数」がｒリンク選択関
数」で、ステップ５３、５４及び５５のｒＡｎＪがＮ）
ｎＪであることを除いて、第２３図の処理と同じである
。

リンク選択関数のプログラム要素知識の一部を第２６図
に示す。図示されていないが、リンク選択関数のプログ
ラム要素知識は、リンク選択関数のプログラム要素数が
１０であることを示す知識を含む。リンク選択関数のプ
ログラム要素知識であるフレーム「プログラム要素Ｄ　
ｚｏＪの知識は，ｔａｓｋ−ｓｐｅｃ　ｆｒ．のスロッ
トｒｅｓ−ｐａｒｅｎｔ−ｒｅｌａｔｉｏｎＪ及びｒｅ
ｓ−ｓｉｂｌｉｎｇ−ｒｅｌａｔｉｏｎ　Ｊの各値によ
ってプログラム要素Ｄ１ｏがとるべきプログラム要素Ｓ
ＬＩ〜ＳＬ５等を設定する。すなわちスロットｒｅＳｐ
ａｒｅｎｔ−ｒｅｌａｔｉｏｎ　Ｊの値ａに対してスロ
ットｒｅｓｓｉｂｌｉｎｇ−ｒｅｌａｔｉｏｎ　Ｊの値
ａ　−　ｅ毎に、プログラム要素（ＳＬＩ，ＳＬ２，Ｓ
Ｌ３，ＳＬ４またはＳＬ５）を上つずつ対応させている
。スロットｒｅｓ−ｐａｒｅｎｔ−ｒｅｌａｔｉｏｎ　
Ｊの値ｂ及びＣに対しても、スロツｈ　ｒｅｓ−ｓｉｂ
ｌｉｎｇ−ｒｅｌａｔｉｏｎＪの値ａ　−　ｅ毎に、プ
ログラム要素を１つずつ対応させている。

プログラム要素Ｄ１〜Ｄ９は、ステップ１４４内のステ
ップ５３の判定によりそのまま補助記憶装置３に記憶さ
れる。プログラム要素ＤＩＯは、ステップ４４における
ステップ５３及び５５の処理により前述した２つのスロ
ツ１−の値に応じて定まるプログラム要素となって、補
助記憶装置３に記憶される。このようにして作成された
リンク選択関数のプログラムは、プログラム要素Ｄ工〜
Ｄｔｏが第２ｌ図のようにつながり、しかも解決すべき
問題の対象領域に固有の推論制御知識が反映された−５
９− ものどなる。

本実施例によれば、プログラム作成用知識に基づいて、
解決すべき問題に固有の推論制御知識及びその問題の対
象領域に固有の推論制御知識を反映した問題解決プログ
ラムを、自動的に作成できる。本実施例によれば、任意
の解決すκき問題及び任意の対象領域に対して、問題解
決プログラムを作成できる。

特に、問題解決プログラムの作成において、汎用探索プ
ログラムをベースのプログラムとして用いているので、
該当する問題解決プログラムの作成が容易になる。上記
汎用探索プログラムが、表１に示す部分、及び探索要素
関数ｒｓｅｌｅｃｔｆｕｎｃｔｉｏｎＪの汎用プログラ
ムである固定プログラムと、戒功終了判定関数、失敗終
了判定関数、ノード選択関数及びリンク選択関数の各汎
用プログラムである可変型の関数プログラムとを含むこ
とが、対象とする問題解決プログラムの作成を著しく容
易にしている。これは、汎用探索プログラムの一部を占
める可変型の関数プログラムが、解決−６０ すべき問題に固有の推論制御知識及びその問題の対象領
域に固有の推論制御知識の一方、すなわち第２図，第３
図，第１ｌ図及び第１２図に示す問題解決戦略の分類情
報から選択された所定の推論制御知識の適用によって，
特定の問題及び特定の対象領域に適合するものになるた
めである。特に、可変型の関数プログラムが可変型プロ
グラム要素及び固定型プログラム要素を含むことが、そ
の問題解決プログラムの作成を更に容易にする。該当す
る可変型プログラム要素は、問題解決戦略の分類情報か
ら選択された所定の推論制御知識を適用することにより
、特定の問題及び特定の対象領域に適合するものになる
。可変型プログラム要素を特定の問題及び特定の対象領
域に適合できるものにすることによって、それを一部に
用いた汎用探索プログラムが、極めて容易に、特定の問
題及び特定の対象領域に適用できる問題解決プログラム
になる。

換言すれば、汎用探索プログラムをベースのプログラム
として用いることが、本実施例において、任意の解決す
べき問題及び任意の対象領域に対して該当する問題解決
プログラムを作成できる知識処理システム構築ツールを
得ることができる一つの要因である。特に、上記汎用探
索プログラムが固定プログラム及び可変型の関数プログ
ラムとを含むこと、具体的には汎用探索プログラムが可
変型プログラム要素及び固定型プログラム要素を含むこ
とが、本実施例において、その問題解決プログラムを作
成できる知識処理システム構築ツールが得られる一つの
大きな要因である。しかし、本実施例において、その問
題解決プログラムの作成が可能な知識処理システム構築
ツールが得られる最も大きな要因は，あらかじめ定めら
れた問題解決戦略の分類情報から選択された所定の情報
を問題解決プログラムの作成に′適用することである。

本実施例は，あらかじめ定められた問題解決戦略の分類
情報を準備しているので、問題解決プログラムを作成す
るために必要な所定の情報を確実に入力できる。その際
，使用者は、問題解決プログラムの作成に必要な情報を
新たに考えるといった面倒なことをする必要がない。

最後に、作成された問題解決プログラムによる推論を知
識処理システムにおいて実行するために必要な知識ベー
スの作成、すなわちステップ１４の具体的な処理内容を
、第２７図に基づいて以下に説明する。

この処理によって作成される知識ベースは、第２８図に
示すものである。第２８図は、解決すべき問題及び対象
領域に対する探索空間を構成する各情報をデータ構造で
表している。その探索空間を規定する情報は、初期ノー
ド（初期節点）、目標ノード（目標節点）、中間ノード
（中間節点）、親子関係、成立条件、及び状態の６種類
のセル構造で表現される。更に、それらの各情報のうち
初期ノード，目標ノード，中間ノード及び親子関係の情
報は、探索空間規定セルとよぶ１つのセルにまとめてい
る。その探索空間を構成するノードのうち初期ノード及
び目標ノードを除いた各ノードは、中間ノードセルと呼
ぶデータ構造で定義される。

初期ノード及び目標ノードは、それぞれ初期ノー一６３
ー ドセル及び目標ノードセルと呼ばれる別のデータ構造で
定義される。各ノードの属性値のうち、ノード間の関係
を与える情報を親子関係と呼ぶ。この親子関係の情報は
、親子関係セルのデータ構造で定義される。各ノードの
属性を状態と呼び、状態の情報は状態セルのデータ構造
で定義される。

また、ノード間の成立条件及び各状態の成立条件を特別
に成立条件セルと呼ぶデータ構造で定義する。一般に、
探索問題では、探索空間を構成する各ノードが予め全て
与えられている場合と、探索の過程で各ノードが生成さ
れる場合とがある。前者における各ノードの関係は、関
係するノードの情報が親子関係セル内の属性名「状態変
換規則」の値として与えられる。また、後者における各
ノードの関係は、状態を変換する演算子（オペレータ）
が親子関係セル内の属性名「状態変換規則」の値として
与えられる。このように、親子関係と呼ぶデータ構造を
導入することにより一般的な探索問題を同一のデータ構
造で記述することができる。

探索空間を構成する各ノードに関する情報は、一図一 初期ノードセル、中間ノードセル及び目標ノードセルの
うち該当するセルに与えられる。初期ノード、中間ノー
ド及び目標ノードに関する情報の数が異なるので、１つ
のノードセルにそれらの情報を全て含ませるよりも、本
実施例のように初期ノードセル，中間ノードセル及び目
標ノードセルに分けて与えるほうが知識ベースの作成が
容易である。しかも，構築された知識処理システムを使
用する場合においても、初期ノード、中間ノード及び目
標ノードに関する情報は知識ベースの該当する各々のノ
ードセルから短時間に呼び出せるので、推論に要する時
間を短縮できる。

第２７図に示す処理（ステップ１４）は、ステップ５６
〜６６を有する。この処理は、ステップ５６，５９．６
２及び６５の各判定に基づいて、該当する入力すべき知
識の内容を表示装［ＩＢにガイダンスするとともに入力
された知識を記憶手段９の所定のエリア（第２８図）に
記憶させるものである。ステップ５６，５９．６２及び
６５の各判定は、ｔａｓｋ−ｓｐｅｃ　ｆｒ．のスロッ
トの値に基づいて行なわれる。

ステップ５６は、スロットｒｇｏａｌ−ｃｏｎｄｉｔｉ
ｏｎ−ｔｙｐｅＪの値を判定する。その値がｒｓｔａｔ
ｅＪであればステップ５８、ｒ　ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ　
Ｊであればステップ５７の処理が実行される。ステップ
５７では、目標ノードのｒノード間の成立条件」に関す
る知識の入力を指示するガイダンスを出力する。使用者
は、表示装置１Ｂに表示されたガイダンスを見て対象領
域に関する該当する知識を入力装置ＩＡから入力する。

入力されたその知識は、目標ノードセルの「ノード間の
成立条件」及び目標ノードセルに対応する成立条件セル
の値として記憶される。ステップ５８では、目標ノード
の「状態の成立条件」に関する知識の入力を指示するガ
イダンスを出力する。入力装置１Ａから入力されたその
知識は，目標ノードセルの「状態の戒立条件」及びその
威立条件セルの値として記憶される。

ステップ５９は、スロットｒｉｎｉｔｉａｌ−ｔｙｐｅ
Ｊの値を判定する。その値がｒｓｔａｔｅＪであればス
テップ６ｌ、ｒｃｏｎｄｉｔｉｏｎ　Ｊであればステッ
プ６０の処理が実行される。ステップ６０では、初期ノ
ードの「ノード間の戊立条件ｊに関する知識の入力を指
示するガイダンスを出力する。入力装置１Ａから入力さ
れたその知識は、初期ノードセルの「ノード間の成立条
件」及び初期ノードセルに対応する他の成立条件セルに
記憶される。ステップ６１では、初期ノードの『状態の
成立条件」及び「状態」に関する知識の入力を指示する
ガイダンスを出力する。

入力装置１Ａから入力されたその知識は、初期ノードセ
ルの「状態の威立条件」、前述の他の成立条件セル及び
初期ノードセルに対応する状態セルに記憶される。初期
ノードに関連して親子関係の情報がある場合は、ステッ
プ６０または６１で入力される。その情報は、初期ノー
ドセルに対応する親子関係セルに記憶される。

ステップ６２は、スロットｒｏｐｅｒａｔｉｏｎ−ｔｙ
ｐｅｊの値を判定する。その値がｒｆｕｎｃｔｉｏｎＪ
であればステップ６３の処理が、ｒｌｉｎｋＪであれば
ステップ６４の処理が実行される。ステップ６３では、
ノード展開のための演算子（オペレータ）に関する知識
の６７ー 入力を指示するガイダンスを出力する。入力装置ＩＡか
ら入力されたその知識は、親子関係セルに記憶される。

ステップ６４では，探索空間を構成する全てのノードに
関する知識の入力を指示するガイダンスを出力する。入
力装置１Ａから入力されたその知識は、中間ノードセル
に記憶される。

その知識の中に親子関係、成立条件及び状態の知識が含
まれている場合、それらの知識は、中間ノードセルに対
応する親子関係セル、成立条件セル及び状態セルのうち
該当するセルに記憶される。

ステップ６３及び６４では、スロットｒｏｐｅｒａｔｊ
ｏｎｔｙｐｅ」の値を中間ノードセル及び初期ノードセ
ルの「親子関係のタイプ」の値として記憶する。

ステップ６５は、スロットｒｅｖａｌｕａｔｉｏｎ−ｆ
ｕｎｃ−ｔｙｐｅＪの値を判定する。その値がｒｃｈａ
ｎｇｅａｂｌｅＪであればステップ６６の処理が実行さ
れる。ステップ６６において、演算子（オペレータ）の
変更に関するノードの知識及び対応する評価関数の入力
を指示するガイダンスを出力する。入力装置ＩＡから入
力されたそれらの情報に基づいて、記憶手段５に記憶さ
れている探索プリミティブ関数（１）〜（１２）および
探索基本関数（１３）〜（２１）のうち該当するものが
変更される。ステップ６５でスロットｒｅｖａｌｕａｔ
ｉｏｎ−ｆｕｎｃ−ｔｙｐｅＪの値がｒｆｉｘＪである
と判定された場合は、探索プリミティブ関数（１）〜（
１２）および探索基本関数（１３）〜（２１）は変更さ
れない。

以上のステップ１４で入力される知識は、解決すべき問
題の対象領域に関係するものである。ステップ１４で入
力される知識が記憶手段９に記憶されることによって作
成された問題探索プログラムによる推論を知識処理シス
テムにおいて実行するために必要な知識ベースを、作成
できる。

第１４図に示す工程計画問題の具体例に対して作成され
た知識ベースを第２９図に示す。この知識ベースは、第
■６図のｔａｓｋ−ｓｐｅｃ　ｆｒ．のスロットの値に
対応して作成されたものである。第３０図（Ａ）及び（
Ｂ）は、第２９図の親子関係セルの状態変換規則に示す
タスクの関数例である。これらは、演算子として各状態
を構成するタスク２及び３の開始時間を１時間遅らせる
ための関数が定義されている。これらのプログラムは、
オブジェクト指向プログラミング手法を利用したＣ言語
により記述される。

以上述べた本実施例による知識ベースの作成も、あらか
じめ定められた問題解決戦略の分類情報から選択された
所定の情報に基づいて必要な知識の入力をガイダンスに
より指示するので、作成された問題解決プログラムによ
る推論を知識処理システムにおいて実行するために必要
な知識を洩れなくしかも適切に入力することができる。

また、知識ベースの作成が、極めて容易である。

本実施例を用いた、工程計画問題に対する知識処理シス
テムの構築について述べたが、次に、原子炉の診断を行
なう知識処理システムの構築について述べる。ここで，
「診断」が解決すべき問題であり、「原子炉」が対象領
域である。なお、工程計画問題では、「工程計画」が解
決すべき問題であり、「タスク１、２、及び３」が対象
領域である。

階層的分類の推論方法を用いた原子炉の異常診断を行な
う知識処理システムの構築を説明する。

第３１図は、原子炉の異常診断を行なうときに用いる知
識を示したものである。第３１図において丸で囲んだ名
称が診断判定内容を示し、アンダーラインを付したもの
が各異常診断を判定する根拠となる発生信号である。こ
の発生信号は、原子炉プラントから測定される。ここで
ＲＦＰは給水ポンプ、ＴＤ／ＲＦＰはタービン駆動給水
ポンプ及びＭＤ／ＲＦＰはモータ駆動給水ポンプである
。

異常診断は，出力変動が発生したところから始まる。例
えば、信号Ａが発生していればＲＦＰ故障と判定し、更
に給水流量低の信号が発生していればＴＤ−ＲＦＰ故障
と判定する。このように，より広い概念から出発し、得
られた情報に基づいてより詳細な概念を得る推論方法を
階層的分類という。

本実施例の知識処理システム構築ツールを用いて、上記
した原子炉の異常診断を行なう知識処理システムを構築
した。すなわち、ステップ１２の処理により入力された
各ストラテジー分類項目に７１− 対する回答Ａ′〜Ｋ′は、第３２図のようになる。

これらの回答に基づいて、原子炉の異常診断に対するｔ
ａｓｋ−ｓｐｅｃ　ｆｒ．が作成される。更に、ステッ
プ１３において、原子炉の異常診断に対する問題解決プ
ログラムが、そのｔａｓｋ−ｓｐｅｃ　ｆｒ．に含まれ
る情報（知識）及び前述の汎用探索プログラムを用いて
作成される。第３４図は、原子炉の異常診断に対して、
ステップ１３で作成された問題解決プログラムの探索要
素関数ｒｃｈｅｃｋ−ｇｏａｌ−ｃｏｎｄ　ＩＪの具体
例である。第３３図は、ステップ１４で作成された、原
子炉の異常診断の知識ベースの具体例である。この知識
ベースは、作成された原子炉の異常診断用の問題解決プ
ログラムを用いて推論を行なうときに必要な知識を含む
。

本実施例によれば、任意の解決すべき問題及び任意の対
象領域に対して、推論プログラムである問題解決プログ
ラムを自動的に作成することができ、その問題解決プロ
グラムを実行する際に必要な知識ベースも容易に作成で
きる。対象とする問題解決プログラムを作成するにあた
って、使用者７２ は、対象とする問題解決プログラムの作成に必要な情報
、すなわち対象とする特定の解決すべき問題及び対象と
する特定の対象領域に関係する情報を、表示されたメニ
ューに基づいて問題解決戦略の分類情報から選択するだ
けでよい。

第５図に示す処理手順を実行する演算処理装置２の機能
を、第３５図により説明する。演算処理装置２は、プロ
グラム作成用知識ベース作成手段３６、推論プログラム
作成手段３９及び知識ベース作成手段４０を有する。プ
ログラム作成用知識ベース作成手段３６は、ステップ１
２の処理を実行し、推論制御知識表示手段３７及びプロ
グラム作成用知識出力手段３８を有する。推論制御知識
表示手段３７は、第６図のステップ２７、３３及び３４
に相当する。推論制御知識表示手段３７は、記憶手段４
に記憶されている問題解決戦略の分類情報に含まれる推
論制御知識を戦略分類項目毎に読み込み、表示装置ＩＢ
に出力する。プログラム作成用知識出力手段３８は、第
６図のステップ２８〜３２及び３５の処理を行う。この
プログラム作成用知識出力手段３８は、使用者が入力装
置ＩＡで指定した推論制御知識に関する情報を補助記憶
装置３の所定の記憶エリアに出力する。推論プログラム
作成手段３９は、ステップ１３の処理を実行して推論プ
ログラムを作成する。知識べ一ス作成手段４０を有する
。プログラム作成用知識ベース作成手段３６は、ステッ
プ１４の処理を実行し、知識入力ガイド手段４ｌ及び知
識出力手段４２を有する。知識入力ガイド手段４１は、
第２７図に示す各ステップの処理を実行する。知識出力
手段４２は、第２７図に図示されていないが、ステップ
５７，５８，６０，６１，６３．６４及び６６の各処理
の後に各ステップで指示された知識の入力を行い、記憶
手段９の所定のエリア（第２８図）に記憶される。その
知識の入力は、入力装置ＩＡより行われる。

前述した実施例では、問題解決戦略の分類情報を利用し
て対象とするプログラム生成用知識を対話的に得ている
。しかし、問題解決戦略の分類情報内の各情報を予め整
理して探索空間を規定する情報として使用し、それらの
情報を表示装置１Ｂに一回に表示しても前述の実施例と
同様な結果が得られる。

また、問題解決戦略の分類情報に含まれる推論制御知識
の入力指示と、推論プログラム作成処理を分けて実施し
ているが、上記探索空間の規定情報の各情報に従って、
対応する問題解決プログラムの探索要素関数を作成する
処理を行うことにより、１つの処理で実施することもで
きる。ただし、この場合は、対象領域の知識の入力を支
援する際に必要な情報は、前述した実施例で述べたよう
にプログラム作成用知識として記憶しておく必要がある
。

さらに、前述した実施例の各プログラムは、Ｌｉｓｐ及
びｐｒｏｌｏｇ等の他のプログラミング言語を使用して
作成してもよい。

以上述べた実施例は、記憶装置１０が演算処理装置２と
セットになっている例である。外部メモリである記憶装
置１０がなく内部メモリの補助記憶装置３が記憶装置１
０の機能を代用する知識処−７５ 理システム構築ツールの例が、以下に説明される。

この知識処理システム構築ツールの例は、本発明の他の
実施例である。

本実施例は、パーソナルコンピュータまたはワークステ
ーション等のコンピュータを用いたものである。本実施
例の知識処理システム構築ツールは、第３６図に示すよ
うに入力装置１Ａ、表示装置ＩＢ、及びコンピュータ処
理装置６８を有する。

コンピュータ処理装置６８は、図示していないが内部に
演算処理装置２，補助記憶装置３，フロッピーディスク
駆動装置及び情報読取り書込み装置を備えている。更に
、コンピュータ処理装置６８は、可搬式の記憶媒体であ
るフロッピーディスク７０を挿入するフロッピーディス
ク挿入孔６９を有する。情報読取り書込み装置は、フロ
ッピーディスク挿入孔６９内にセットされたフロッピー
ディスク７０に書込まれている情報を読取とって補助記
憶装置３に出力し、逆に補助記憶装置３に記憶されてい
る情報をフロッピーディスク７０に書込むものである。

フロッピーディスク駆動装置は、情報の読取り及び書込
み時に、フロッピーディスク挿入孔６９内にセットされ
たフロッピーディスク７０を回転させる。フロッピーデ
ィスク７０は、第１図の４〜７に相当する所定の４つの
記憶エリアを有する。これらの各記憶エリアは、第１図
の実施例と同様に、複数の推論制御知識を含む問題解決
戦略の分類情報を記憶するエリア、探索要素関数を記憶
するエリア、第５図の処理手順を記憶するエリア、及び
表１、第１８図、第２０図及び第２１図等に示す汎用探
索プログラムを記憶するエリアである。

本実施例の知識処理システム構築ツールを用いて該当す
る問題を解決する知識処理システムを構築する場合は、
まず、フロッピーディスク７０をフロッピーディスク挿
入孔６９内にセットし、フロッピーディスク７０の各記
憶エリアに記憶された各情報を補助記憶装置３に記憶さ
せる。演算処理装置２は、補助記憶装置３から第５図の
処理手順を読込み、その手順に基づいた処理を行う。こ
の処理によって得られた情報（または知識）は、補助記
憶装置３に記憶される。作成された推論プログラムは、
補助記憶装置３に記憶される。この推論プログラムの実
行に必要な知識ベースは，補助記憶装置３内に作成され
る。本実施例も、第工図の実施例と同じ効果を得ること
ができる。

本実施例の知識処理システム構築ツールとして用いたパ
ーソナルコンピュータまたはワークステーション等のコ
ンピュータは、作成された推論プログラム及び知識ベー
スを内蔵した状態でそのまま知識処理システムとして使
用できる。他のコンピュータを知識処理システムとして
使用する場合は、上記の所定の情報を記憶しているフロ
ッピーディスク７０をフロッピーディスク挿入孔６９か
ら取り出し、その孔６９に他のフロッピーディスクをセ
ットし、補助記憶装置３に記憶している作成され推論プ
ログラム及びこの推論プログラムの実行に必要な知識を
そのフロッピーディスクに書込む。このフロッピーディ
スク内の情報を知識処理システムとして用いるコンピュ
ータの記憶装置に書込めばよい。

以上に説明した実施例は、汎用探索プログラムの各探索
要素関数を、問題解決戦略の分類情報により、探索プリ
ミティブ関数を埋め込んだ探索基本関数を、対応表を用
いて対応付けることにより構成する例であった。

次に、汎用探索プログラムに含まれる各探索要素関数と
この関数を構成する探索基本関数との対応関係及び各探
索基本関数とこの関数を構成する探索プリミティブ関数
との対応関係を別々に記憶し、入力された問題解決戦略
の分類情報を用いて汎用探索プログラムに含まれる各探
索要素関数を選択的に構成する本発明の他の実施例につ
いて詳細に示す。

具体的な処理の説明の前に、システムが予め保持してい
る各探索要素関数、探索プリミティブ関数及び探索基本
関数について説明する。ここで、汎用探索プログラムに
含まれる探索要素関数は、表１に示した汎用探索プログ
ラムを構成する主要な関数であり，戊功終了判定関数、
失敗終了判定関数、ノードの選択関数、リンクの選択関
数、オ−７９ー ペレータの選択／適用関数及び活性ノードに含まれる更
新関数である。上記汎用探索プログラムは、探索要素関
数としてｃｈｅｃｋ−ｇｏａｌ−ｃｏｎｄｌ，　ｃｈｅ
ｃｋｇｏａｌ−ｃｏｎｄ２，　ｓｅｌｅｃｔ−ｎｏｄｅ
，　ｓｅｌｅｃｔ−ｌｉｎｋ，　ｓｅｌｅｃｔ−ｆｕｎ
ｃｔｉｏｎ　，及びｒｅｓｅｔ−ａｃｔｉｖｅ−ｎｏｄ
ｅの６つを含んでいる。これらの各探索要素関数におい
て、その入出力項目で規定する関数の機能は、対象とす
る問題に対する問題解決戦略の分類情報（第２図及び第
３図の情報）に依存しない。しかしながら、各探索要素
関数の処理内容は、解決すべき問題の対象領域及び問題
解決戦略の分類情報によって決定される。

上記の６つの探索要素関数は、表１に示す汎用探索プロ
グラムのスケルトンの中で実行可能な状態にプログラミ
ングされていない関数である。探索要素関数は、汎用探
索プログラムにおいて実際に探索を実行する要素でもあ
る。また、これらの探索要素関数は汎用探索プログラム
に含まれるプロダクション型のルール（ｉｆ−ｔｈｅｎ
ルール）の結論部（ｔｈｅｎ部）に含まれており、その
ルールの条−８０− 件部（ｉｆ部）に含まれていない。

この処理の内容は、各探索要素関数を、後述するような
、解決すべき問題の対象領域の相違、及び問題解決戦略
の分類情報によって処理内容が決まる探索基本関数を導
入すれば、問題解決戦略の分類情報から選択された情報
の相違に基づいたそれらの探索基本関数の選択によって
決定することができる。ここで、探索基本関数は、第４
図の下段に示した（１３）〜（２１）の各関数であり、
探索木を構成する各情報から探索の制御に必要な情報を
取り出す関数である。これらの各探索基本関数の、入出
力項目で規定される関数の機能は、対象とする問題に対
する問題解決戦略の分類情報に依存しない。しかしなが
ら、それらの探索基本関数の処理内容は対象とする問題
に対する問題解決戦略の分類情報によって決定される。

さらに、これら探索基本関数は，解決すべき問題の対象
領域の固有の探索空間を定義する関数（例えば、計画問
題における評価関数）及び上記対象領域に依存しない探
索プリミティブ関数から、上記対象領域及び問題解決戦
略の分類情報によって構成することができる。探索基本
関数は、対象領域の情報に依存し、探索木の構成に関す
る情報（関数）を使って探索を制御する情報（関数）で
あるとも言える。探索プリミティブ関数は、第４図の上
段に示す（１）〜（１２）の各関数であり、探索木に関
する基本的な探索操作を規定した関数である。探索プリ
ミティブ関数は、対象領域の情報に依存しなく、探索木
の構成に関する情報（関数）であるともいえる。いかな
る探索木の複雑な探索操作も、これらの探索プリミティ
ブ関数を合威して実現することができる。ただし、探索
プリミティブ関数は、対象領域に依存する探索操作は含
まない。

探索木とは、ノードと、ノード間の関係（診断型問題に
おいてはリンク，設計，計画，問題においてはオペレー
タが該当）とで表わされたものである。これは、知識処
理システムにおいては知識ベース内の知識である。

以上のように、各種の問題解決プログラムは、探索プリ
ミティブ関数及び対象領域に固有の探索空間を定義する
関数の組合わせからなる探索基本関数を、対象領域及び
問題解決戦略の分類情報に依存した情報から決定する処
理、及び探索基本関数の組合せからなる探索要素関数を
問題解決戦酩の分類情報に依存した情報から決定する処
理により作成することができる。そこで、本実施例にお
ける上記処理は，汎用探索プログラムの探索要素関数及
び探索基本関数のスケルトン（骨格）、及び実行可能な
探索プリミティブ関数を用意し，使用者が選択した問題
解決戦略の分類情報を利用して、実行可能な探索要素関
数と探索基本関数を作成することにより実現される。

上記実現法を採用することにより、本実施例の処理手順
は、第■図の実施例とステップ１３（第５図）の内容が
異なる。なお、以下における本実施例の具体的な処理は
、対象とする問題として第工図の実施例で用いた工程計
画問題を利用して説明する。

第３７図に本実施例のシステム構成を示す。本実施例の
知識処理システム構築ツールは、第１図−８３− の実施例と同様に入力装置ＩＡ、表示装置ＩＢ、演算処
理装Ｗ　（ＣＰＵ）２、内部メモリである補助記憶装置
３、及び外部メモリである記憶装置２１０を備える。入
力装置ＩＡ、表示装置ＩＢ、補助記憶装置３及び記憶装
置２１０は演算処理装置２に接続される。記憶装置２１
０内の記憶エリアは少なくとも８つのエリアに分かれて
いる。これらの８つのエリアは記憶手段４，５．６Ａ，
７Ａ，８，９，１０４及び１０５として機能する。

記憶手段４，５．８及び９は第１図の実施例における記
憶手段４，５．８及び９と同じであり、該当する情報を
記憶する。記憶手段６Ａは第３８図に示す処理手順を記
憶する。記憶手段７Ａは表１に示された汎用探索プログ
ラムのスケルトン、そのプログラムに含まれる６つの探
索要素関数のスケルトンを記憶する。記憶手段１０４は
、探索基本関数のスケルトン内に挿入すべき探索プリミ
ティブ関数を記憶手段４に格納された問題解決戦略の分
類情報の各項目の情報によって対応付けた対応表（対応
表１という）を記憶する。記憶手段一調一 １０５は、探索要素関数のスケルトン内に挿入すべき探
索基本関数（及び探索プリミティブ関数）を、記憶手段
４に格納された問題解決戦略の分類情報の各項目の情報
によって対応付けた対応表（対応表２という）を記憶す
る。演算処理装置２は使用者の入力装置ＩＡへのスター
ト信号の入力により記憶手段６Ａから第３８図の処理手
順を呼び出し、その処理手順に従って所定の処理を実行
する。演算処理装置２において実行される処理の内容を
以下に詳細に説明する。

まず，ステップ１２において、問題解決戦略の分類情報
の各戦略分類項目に従って解決すべき問題の解きかった
関する情報の入力が行なわれる。

この情報は、補助記憶装置３内の所定の記憶エリアに記
憶される。このフレーム構造の知識ベースを第１図の実
施例と同様にプログラム作成用知識ベースという。ステ
ップ１１３では、問題解決プログラムのベースとなる所
定の汎用探索プログラム（表１の汎用探索プログラム）
及びプログラム作成用知識（例えば第１６図の知識）を
用いて、問題解決プログラムを作成する。ステップ１４
は、作成された問題解決プログラムを知識処理システム
内で実行させる時に必要な知識（対象知識）を入力して
知識ベースを作成する処理を実行する。

作成された問題解決プログラム及び入力された対象知識
を用いて、解決すべき問題を解く知識処理システムを構
成できる。すなわち、作成された知識処理システムは、
その問題解決を行なう推論を実行する手段と、対象知識
を記憶している知識ベースとを備えている。

以下、各処理の詳細を説明する。

まず、第３８図のステップ１２は第５図のステップ１２
と同じ処理である。従って、第１図の実施例で示した工
程計画問題を対象とした場合、使用者が入力する問題解
決戦略の分類情報に対する回答は第１図の実施例の第１
６図と同じものとなる。

次に、ステップ１１３の処理について説明する。

ステップ１１３では、知識処理システムの推論プログラ
ムとなる問題解決プログラムを作成する。

本実施例における問題解決プログラムは、第１図の実施
例の説明でも述人たように、探索プログラムとして構成
される。本実施例では、この探索プログラムのスケルト
ンとして、記憶手段７Ａに格納された表上に示す汎用探
索プログラム及びそのプログラムに含まれる６つの探索
要素関数、及び記憶手段５に記憶される探索基本関数を
有している。第１図は実施例と同様に汎用探索プログラ
ムはオブジェクト指向プログラミング手法を用いてルー
ル形式で表現したプログラムである。従って、本汎用探
索プログラムは、ｃｏｎｔｒｏｌ　ｆｒのメソッドとし
て与えられている６つの探索要素関数のスケルトンの不
定部分に具体的な処理ステイトメントを挿入することに
より実行可能なプログラムとなる。ここで、挿入すべき
各ステートメントは、探索プリミティブ関数及び探索基
本関数を介して、問題を解くために必要な情報に関連付
けられている。この結果、対象とする問題を解くために
必要な情報（使用者によって選択された第２図及び第３
図の情報）を与えるだけで、その問題を解決す８７ー る適切な問題解決プログラムが得られる。

第３９図に、ステップ１１３の詳細な処理内容を示す。

第３９図において、ステップ１１５では、補助記憶装置
３に格納されたプログラム作成用知識、記憶手段１０４
に記憶された対応表工内の該当する探索プリミティブ関
数、及び記憶手段５に格納された探索基本関数のスケル
トンを呼び出し、問題解決のプログラムで使用する実行
可能な探索基本関数のプログラムを作戊する。作成した
実行可能な探索基本関数のプログラムは、最終的な問題
解決プログラムの一部として記憶手段８に格納される。

なお、このとき、記憶手段５に格納されている各探索プ
リミティブ関数も記憶手段８に転送して記憶する。

次にステップ１１６では、補助記憶装置３に格納された
プログラム作成用知識、記憶手段１０５に記憶された、
対応表２内の該当する探索基本関数、及び記憶手段７Ａ
に格納された探索要素関数のスケルトンを呼び出し、問
題解決プログラムで使用する実行可能な探索要素関数の
プログラムを−８８− 作成する。作成した実行可能な探索要素関数のプログラ
ムは、ステップ１１５と同様に、最終的な問題解決プロ
グラムの一部として記憶手段８に格納される。また、こ
のとき、記憶手段７Ａに格納されている汎用探索プログ
ラムも記憶手段８に転送し記憶される。なお、以上の各
処理では、作成した実行可能なプログラムを新たな記憶
手段に格納したが、汎用探索プログラム及び探索基本関
数と探索プリミティブ関数をそれぞれ記憶している記憶
手段５あるいは７Ａに格納してもよい。

以下、第１図の実施例で使用した工程計画の作成問題を
例として、ステップ１１５及び１１６を詳細に説明する
。第４０図にステップ１１５の詳細な処理内容を示す。

また、本処理で使用する探索基本関数のスケルトンの例
を第４１図に、対応表１の一部を第４２図にそれぞれ示
す。第４１図は、第４図の探索基本関数（１３）のスケ
ルトンを示す。スケルトンは、第４１図に示すように、
概略プログラムと挿入プログラムを有する。なお、プロ
グラム作成用知識は、第１６図に示したものを使用する
。

ここでは、探索基本関数の一つである。探索過程でノー
ドの評価値を返す。ＥＶＡＬＵＡＴＥ（Ｃ，Ｋ）の実行
可能なプログラムの作成について説明する。第４２図の
対応表１は、問題解決戦略の分類情報に基づいて、対応
する挿入文、及び挿入力所が記憶されている。ここで、
問題解決戦略の各分類項目Ａ，Ｂ，Ｃ，・・・・・・は
、第９図の各分類項目に対応している。第４２図の対応
表１の分類項目Ａ，Ｂ，・・・のデータは、第９図の入
力値で示されているが実際には第９図の変換値となって
いる。上述したように、対応表１は、問題解決戦略の分
類項目の、問題解決に依存した推論制御知識とともに対
象領域に固有の推論制御知識も使用している。また、挿
入力所は、探索基本関数のスケルトン内の挿入位置（例
えば、第４１図のＴ３及びＴ４）を示している。本例題
においては、第４０図の処理手順は、まず、図示されて
いないが、第Ｉ図の実施例で述べた第２２図の処理手順
の最初に行う処理、すなわち、解決すべき問題に関する
対象領域の情報（前述の工程計画問題レこおいては目標
関数制約条件等のデータ）を入力する。これらのデータ
は，使用者が入力装置ＩＡを用いて入力する。選択され
ている各問題解決戦略の分類情報（第１６図の情報）を
読みだす（ステップ１１７）。対応表１の先頭行の成立
条件を判定する（ステップｌ１８）。

ステップ１１９で「ＮＯ」と判定された場合は、ステッ
プ１２１の処理に移る。ステップ１１９の判定がｒＹＥ
ｓＪの場合は、ステップ１２０に移る。本例では、Ｉ＝
ａ，Ｊ＝ａであるため、対応表１の第１行の条件が満足
され、ｄｅｅｐという挿入文を第４２図の対応表ｌから
取り出し、第４王図に示す基本関数のスケルトンの挿入
プログラム内の位置Ｔ３に挿入する（ステップ１２０）
。その挿入文は探索プリミティブ関数を示す文であり、
実質的に探索プリミティブ関数を示す。ちなみに、ｄｅ
ｅｐは、第４図の（７）項の関数である。挿入プログラ
ムに上記挿入文が挿入されると、概略プログラム内の、
挿入プログラムのタグであるＥ１の位置に、挿入プログ
ラムＥ１が挿入される。次に対９１ー 応表１の最終行まできたかどうかを判断し（ステップ１
２１）、対応表１の最終行までくると（ステップ１２王
の判定がＹＥＳの場合）終了する。

対応表１の最終行までこなければ、次の行の成立条件を
判定し（ステップ１２２）、ステップ上１９以下の処理
を繰返す。

対応表工の最終行に達したとき、すべての探索基本関数
のスケルトンが探索プリミティブ関数を含むプログラム
となる。

本例では、最終的に第４３図に示す評価関数が生或され
る。なお、第４３図において、ｕｓｅｒｅｖａｌと書か
れている関数は、使用者が対象領域の情報としてステッ
プ１１７の前に入力したデータに基づいて作成される。

このようなデータに基づいて作成される探索基本関数と
しては他に第４図の（］４）及び（１５）がある。

探索基本関数（１６）〜（２１）は、少なくともステッ
プ１２で選択された対象領域に関する情報（例えば分類
項目Ｋ−１，Ｋ−２のデータ）を反映して対応付けた探
索プリミティブ関数によって構成さ−９２ー れる。分類項目Ａ〜Ｉ，Ｊ−１及びＪ−２の選択された
情報の少なくとも１つ（分類項目Ｋ−１，Ｋ−２のデー
タを除いて）のデータに対応付けた探索プリミティブ関
数が該当する探索基本関数（１４）〜（２１）に挿入さ
れる。対応表１は、上記のことが可能に形威される。

以上に示した処理により第４図に示した全ての探索基本
関数が探索プリミティブ関数から構成され実行可能なプ
ログラムとなる。

第４４図は、ステップ１１６を詳細に説明したもので、
汎用探索プログラム内の探索要素関数のプログラムを作
成するための処理手順を示す。以下、本処理手順に基づ
いて探索要素関数の一つであり、「活性ノードの更新」
の部分に含まれる更新関数（ｒｅｓｅｔ−ａｃｔｉｖｅ
−ｎｏｄｅ）のプログラムを作成する場合を例にとり説
明する。活性ノードの更新関数（ｒｅｓｅＪａｃｔｉｖ
ｅ−ｎｏｄｅ）のスケルトンの例を第４５図に示す。こ
の探索要素関数のスケルトンは、探索基本関数のスケル
トンと同じく概略プログラムと挿入プログラムを有して
いる。また、対応表２の一部を第４６図に示す。第４４
図の処理手順の内容は、探索基本関数のプログラムを作
る場合の第４０図の処理手順の概念と本質的に同じであ
る。第４６図の各項目Ａ，Ｂ，・・・のデータは、第９
図の変換値で示している。第４６図に示したように、対
応表２においては、対象領域に固有の推論制御知識であ
る分類項目Ｊ，Ｋの情報は、使用しない。すなわち、選
択された問題解決戦略の情報（例えば第１６図の情報）
を読み出す（ステップ１２５）。対応表２の先頭行の戊
立条件を判定する（ステップｌ２６）。ステップ１２７
の判定がｒＹＥＳＪの場合、ステップ１２８の処理を実
行する。本例では、Ｃ＝１であるので挿入文としてＭａ
ｋｅ−ｌｉｎｋが選択され、Ｍａｋｅ−ｌｉｎｋ　ｆｆ
ｉＲｅｓｔ−ａｃｔｉｖｅ−ｎｏｄｅのスケルトンにお
ける挿入プログラムのＴ１の部分に挿入される（ステッ
プ１２８）。

ステップ１２Ｂでは、更に、挿入プログラムのタグが、
Ｒ１なので、概略プログラムのＲ１の位置に挿入プログ
ラムＲ１が挿入される。ステップ１２９，１３０の処理
が行われ、ステップ１２８以下の処理がステップ１２９
の判定がＹＥＳになるまで繰返される。対応表２の先頭
行についての処理の後にその表の２行についての処理が
行われるが、本例ではＣ＝１であるのでステップ１２７
が「Ｎ○」となる。対応表２の３行に対しても、ステッ
プ１２７が「Ｎ○」となりステップ１２８が処理されな
い。対応表２の４行に対してはステップ１２７がｒＹＥ
ｓＪとなる。従って、ステップ１２８でＲｅｓｔ−ａｃ
ｔｉｖｅ−ｎｏｄｅのスケルトンにおける概略プログラ
ムのＲ２の位置に、ｄｅｅｐが埋めこまれる。従って、
最終的に第４７図のようなＲｅｓｔ−ａｃｔｉｖｅ−ｎ
ｏｄｅのプログラムが作成される。この関数は、作用素
がすべてなくなった場合に節点を活性節点から除去する
関数である。上記の処理をステップ１２９がｒＹＥＳＪ
になるまで実行することによって、汎用探索プログラム
に含まれる全ての探索要素関数が、探索基本関数等で構
成された実行可能なプログラムとなる。

第４０図及び第４４図の処理手順で作成された探索基本
関数のプログラム及び探索要素関数のプー９５− ログラム，及び表１の汎用探索プログラムのスケルトン
が、記憶手段８に記憶される。これらのプログラムによ
って実行可能な問題解決プログラムが構成される。

最後に、作成された問題解決プログラムによる推論を知
識処理システムにおいて実行するために必要な知識ベー
スの作成がステップ１４（第３８図）処理において実行
される。本実施例におけるステップ１４の処理は、第１
図の実施例における第２７図の処理手順と同じである。

本実施例は、第１図の実施例と同様な効果を奏する。更
に、本実施例は、探索基本関数のプログラム作成と探索
要素関数のプログラム作成とを分けて行っているので、
対象領域に関する知識，情報を反映した問題解決プログ
ラムの作成が容易にできる。対象領域の知識，情報は、
その知識，情報に依存する探索基本関数のプログラム作
成に十分活かされる。

本発明の他の実施例を以下に説明する。本実施例は、第
３７図の実施例で第３９図の処理手順を−９６− ステップ１１．６を最初に実行しその後にステップ１１
５を実行するものである。本実施例は、与えられた問題
に対して探索要素関数のプログラムを先に作ることがで
きる。その後、探索要素関数のプログラムに用いた探索
基本関数のプログラムを作成するので、必要な探索基本
関数についてプログラムを作成すればよい。本実施例に
おけるその他の効果は、第３７図の実施例と同じである
。

第３７図の実施例は、第３６図の実施例と同様に、パー
ソナルコンピュータ等を用いて構成できる。このような
実施例は、第３６図の実施例を用いフロッピーディスク
７０に、第３７図の実施例の記憶手段４，５．６Ａ，７
Ａ，１０４及び１０５の各々に相当する６つの記憶エリ
アを有する。フロッピーディスク７０のこれらの６つの
記憶エリアには、上記６つの記憶手段に記憶されている
情報が別々に記憶されている。本実施例も、フロッピー
ディスク７０に記憶されている情報及び入力された必要
な情報を用いて第３７図の実施例と同様に問題解決プロ
グラム及び知識ベースを作成する。作成されたプログラ
ム及び知識ベースの情報は、第３６図の実施例と同様に
フロッピーディスクに記憶される。本実施例も、第３７
図の実施例と同じ効果を奏する。

〔発明の効果〕

本発明の特徴によれば、任意の解決すべき問題及び任意
の対象領域に対して、推論プログラムを作成することが
できる。

本発明の他の特徴によれば、推論プログラムを作成する
ために必要な情報の入力が極めて容易である。

本発明の他の特徴によれば、推論プログラムの作成が容
易である。

本発明の他の特徴によれば、作成された推論プログラム
の実行に必要な知識ベースの作成が容易である。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の好適な一実施例である知識処理システ
ム構築ツールの構成図、第２図及び第３図は問題解決戦
略の分類情報の説明図、第４図は探索要素関数の説明図
、第５図は第１図の演算処理装置で実行される処理手順
の説明図、第６図は第５図のステップ１２の詳細な処理
手順を示す説明図、第７図は第６図のステップ３３の詳
細な処理手順を示す説明図、第８図は問題解決戦略の分
類情報の選択メニューを示す説明図、第９図は戦略分類
項目の回答の変換値を示す説明図，第１０図はｔａｓｋ
−ｓｐｅｃ　ｆｒ．のデイフォールト値を示す説明図、
第１１図は探索木評価関数のメニューを示す説明図、第
工２図はノードの相対位置に関する成立条件のメニュー
の説明図、第１３図は第６図の処理手順を実行したとき
の処理の内容を時系列的に示した説明図、第１４図はあ
る工程計画問題の内容を示す説明図、第１５図は第１４
図の問題に対して入力した戦略分類項目の回答の具体例
を示す図、第１６図はプログラム作成用知識ベースの説
明図、第１７図は汎用探索プログラムの主要部の内容示
す説明図、第１８図は制御要素関数ｒｃｈｅｃｋ−ｇｏ
ａｌ−ｃｏｎｄ　Ｎの汎用プログラムの内容を示す説明
図、第１９図は制御要素関数ｒｃｈｅｃｋｑｑ ｇｏａｌ−ｃｏｎｄ　ｉＪの汎用プログラムの具体例を
示す説明図、第２０図は制御要素関数ｒｃｈｅｃｋ−ｇ
ｏａｌ．−ｃｏｎｄ２」の汎用プログラムの内容を示す
説明図、第２１図は制御要素関数ｒｓｅｌｅｃｔ−１ｉ
ｎｋＪの汎用プログラムの内容を示す説明図、第２２図
は第５図のステップ１３の詳細な処理手順を示す説明図
、第２３図は第２２図のステップ４１の詳細な処理手順
を示す説明図、第２４図は成功終了判定関数のプログラ
ム要素知識の内容を示す説明図、第２５図は第｛４図の
問題に適用する或功終了判定関数のプログラムの具体例
を示す説明図、第２６図はリンク選択関数のプログラム
要素知識の内容を示す説明図、第２７図は第５図のステ
ップ１４の詳細な処理手順を示す説明図、第２８図は作
成された推論プログラムの実行に必要な知識ベースの内
容を示す説明図、第２９図は第１４図の問題に適用する
知識ベースの具体例を示す説明図、第３０図（Ａ）及び
（Ｂ）は第２９図の親子関係セルのタスク２及び３の内
容を示す説明図、第３ｌ図は原子炉の異常診断に用いる
階層的な知識の内容を示す説−　ｌ０ｎ　− 明図、第３２図は第３工図の診断に対して第５図のステ
ップ１２において得られた回答を示す説明図、第３３図
は第３１図の問題に適用する知識ベースの具体例を示す
説明図、第３４図は第３１図の問題に適用する或功終了
判定関数のプログラムの具体例を示す説明図、第３５図
は第５図の処理手順を実行する演算処理装置の機能を示
した説明図、第３６図は本発明の他の実施例である知識
処理システム構築ツールの構成図、第３７図は本発明の
他の実施例のシステム構成図、第３８図は第３７図の実
施例において演算処理装置で実行される処理手順の説明
図、第３９図は第３８図のステップ１１３の詳細な処理
手順を示す説明図、第４０図は第３９図のステップ１１
５の詳細処理手順を示す説明図、第４１図は第４０図の
処理手順の説明に用いる探索基本関数のスケルトンの例
を示す説明図、第４２図は対応表１の一部を示す説明図
、第４３図は第４０図の処理手順で作成された探索基本
関数のプログラムの一例を示す説明図、第４４図は第３
９図のステップ１１６の詳細な処理手順を示す説明図，
第４５図は第４４図の処理手順の説明に用いる探索要素
関数の一つであり「活性ノードの更新ｊに含まれる更新
関数（ｒｅｓｔ−ａｃｔｉｖｅ−ｎｏｄｅ）のスケルト
ンの例を示す説明図、第４６図は対応表２の一部を示す
説明図、第４７図は第４４図の処理手順で作成された探
索要素関数のプログラムの例を示す説明図である。 ＩＡ・・・入力装置、ＩＢ・・・表示装置、２・・・演
算処理装置、３・・・補助記憶装置、４〜９・・・記憶
手段、第 ５ 図 第 ６ 図 特開平３ ２０６５２６　（３２） 第 ２ セル：探索空間 規定 目標節点 初期節点 ］ 中間節点 十 親子関係 １１ ８ 図 セル：中間節点 セル名　　　　　　　　　　　　　　文字列第 ２ ９ 図 負等 ９　７ 民ハ 珂５ ２ ２１０ ４， ５． ６Ａ．７Ａ．８，９，１　０　４， １０５・・・記憶手段、 ２１０・・・記憶装置 −４０１一 第 ３８ 図 第 ３９ 図 第 ４０ 図 概略プログラム Ｅｖａ　Ｉ　ｕｔ Ｓｔｒｕ（ ｛ ｒｅｔｕ 挿入プログラム Ｅ１：＋− Ｅ２：＋“ ４１図 コｔｅ（Ｃｏ ｋ） ：ｔ　　ｎｏｄｅ　　ｃ　　；　　ｔｒｅｅ　　ｋ　　
；（Ｕｓｅｒ−ｅｖａｌ （ｃ，ｋ） 丁３ （ｃ＋ ｋ） ｒ４ （ｃ， ｋ〉 第 ４３図 Ｅｖａｌｕａｔｅ　（ｃ　． ｋ） ｓｔｒｕｃｔ　　ｎｏｄｅ　　ｃ　　；ｔｒｅｅｋ ｛ ｒｅｔｕｒｎ　（ｕｓｅｒ−ｅｖａｌ　（ｃ　，　ｋ）
十ｄｅｅｐ　（ｃ　．　ｋ）　）　）　；第４４ 図 第 ４５ 概略プログラム ａｃｔ　ｉｖｅ−ｃ　（　ｃ，　ｋ）　；ｆｏｒ（ｉ＝
ｏ，ｉ≦ｎｏｄｅ　　ｎｕｍ；　　ｉ十＋）ｆ　（ｃ（
　ｉ　）＝：＝ｎｕ　ｌ　Ｉ　）ｒｅｔｕｒｎ　；Ｒ１ Ｒ２　　　　｝：｝ 挿入プログラム Ｒｌ：　　ｉｆ（ＴＩ　（ｃ（ｉ），ｋ）＝＝Ｏ）　ｒ
ｅｔｕｒｎＲ２：　　　ｆｏｒ（ｉ＝ｏ；ｊ＜ｎｏｄｅ
ｎｕｍ；ｉ＋＋）｛ｉｔ　（　　Ｔ２　　（ｃ（ｉ），
ｋＫ　　Ｔ２　（ｃ（Ｊ：＆＆　（ｅｖａｌｕａｔｅ　
　（ｃ（ｉ）．ｋ）（ｅｖコ １， ａｌｕａｔｅ（ｃ（Ｄ，ｋ）））Ｋ １ （ｃ．　ｋ） ｝

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、記憶手段に記憶されている複数の推論制御知識のう
   ち対象とする問題に関係する前記推論制御知識を選択し
   、前記選択した推論制御知識に基づいて、前記問題に関
   する推論プログラムを作成することを特徴とする知識処
   理システムの構築方法。 ２、記憶手段に記憶されている複数の推論制御知識を表
   示装置に表示させ、前記表示装置に表示された複数の推
   論制御知識のうち対象とする問題に関係する前記推論制
   御知識を選択し、前記選択した推論制御知識に基づいて
   、前記問題に関する推論プログラムを作成することを特
   徴とする知識処理システムの構築方法。 ３、記憶手段に記憶されている複数の推論制御知識を表
   示装置に表示させ、表示された前記複数の推論制御知識
   のうち対象とする問題に関係する前記推論制御知識を選
   択し、前記選択した推論制御知識、及び記憶手段から読
   み込んだ探索ベースプログラムに基づいて、前記問題に
   関する推論プログラムを作成することを特徴とする知識
   処理システムの構築方法。 ４、記憶手段に記憶されている複数の推論制御知識のう
   ち対象とする問題に関係する前記推論制御知識を選択し
   、前記選択した推論制御知識に基づいて、前記問題に関
   する推論プログラムを作成し、前記選択した推論制御知
   識に基づいて、前記推論プログラムを実行するときに必
   要な知識を入力しこの知識により知識ベースを作成する
   ことを特徴とする知識処理システムの構築方法。 ５、複数の推論制御知識を記憶している記憶手段と、前
   記複数の推論制御知識のうち、選択された、対象とする
   問題に関係する前記推論制御知識に基づいて、前記問題
   に関する推論プログラムを作成する手段とを備えたこと
   を特徴とする知識処理システム構築ツール。６、前記記
   憶手段が、ツリー状につながつている複数の前記の推論
   制御知識を記憶している記憶手段である請求項５の知識
   処理システム構築ツール。 ７、解決すべき問題に固有の複数の推論制御知識及び前
   記問題の対象領域に固有の複数の推論制御知識を記憶し
   ている記憶手段と、前記複数の推論制御知識のうち、選
   択された、対象とする問題に関係する前記推論制御知識
   に基づいて、前記問題に関する推論プログラムを作成す
   る手段とを備えたことを特徴とする知識処理システム構
   築ツール。 ８、複数の推論制御知識を記憶している記憶手段と、前
   記記憶手段に記憶されている複数の推論制御知識を表示
   する表示装置と、前記表示装置に表示された複数の推論
   制御知識のうち対象とする問題に関係する前記推論制御
   知識を入力する入力手段と、前記入力した推論制御知識
   に基づいて、前記対象とする問題に関する推論プログラ
   ムを作成する手段とを有することを特徴とする知識処理
   システム構築ツール。 ９、複数の推論制御知識を記憶している記憶手段と、探
   索ベースプログラムを記憶している記憶手段と、前記複
   数の推論制御知識から選択された前記推論制御知識であ
   つて対象とする問題に関係する前記推論制御知識に基づ
   いて、前記探索ベースプログラムを、前記問題を解く推
   論プログラムにする手段とを備えたことを特徴とする知
   識処理システム構築ツール。 １０、複数の推論制御知識を記憶している記憶手段と、
   固定プログラム部及び可変プログラム部を有する探索ベ
   ースプログラムを記憶している記憶手段と、前記複数の
   推論制御知識から選択された前記推論制御知識であつて
   対象とする問題に関係する前記推論制御知識に基づいて
   、前記探索可変プログラム部を前記問題に対するプログ
   ラム部にし、このプログラム部と前記固定プログラム部
   により前記問題に関する推論プログラムを作成する手段
   とを備えたことを特徴とする知識処理システム構築ツー
   ル。 １１、複数の所定の推論制御知識を記憶している記憶手
   段と、固定プログラム部、及び固定型プログラム要素及
   び可変型プログラム要素を含む可変プログラム部を有す
   る探索ベースプログラムを記憶している記憶手段と、前
   記複数の推論制御知識から選択された前記推論制御知識
   であつて対象とする問題に関係する前記推論制御知識に
   基づいて、前記可変型プログラム要素を前記問題に対す
   るプログラム要素にし、このプログラム要素及び前記固
   定プログラム要素を含むプログラム部と前記固定プログ
   ラム部とにより前記問題に関する推論プログラムを作成
   する手段とを備えたことを特徴とする知識処理システム
   構築ツール。 １２、入力手段と、複数の所定の推論制御知識を記憶し
   ている記憶手段と、前記複数の推論制御知識のうち、選
   択された、対象とする問題に関係する前記推論制御知識
   に基づいて、前記問題に関する推論プログラムを作成す
   る手段と、前記選択された推論制御知識に応じて前記入
   力手段により入力された、前記推論プログラムを実行す
   るときに必要な知識に基づいて、知識ベースを作成する
   手段とを備えたことを特徴とする知識処理システム構築
   ツール。 １３、入力手段と、表示装置と、複数の推論制御知識を
   記憶している記憶手段と、前記複数の推論制御知識のう
   ち、選択された、対象とする問題に関係する前記推論制
   御知識に基づいて作成される第１知識ベースと、前記第
   １知識ベースに含まれた知識に基づいて、前記問題に関
   する推論プログラムを作成する手段と、前記第１知識ベ
   ースに含まれた知識に基づいて、前記推論プログラムを
   実行するときに必要な知識の入力ガイドを前記表示装置
   に表示させる手段と、前記入力手段により入力された、
   前記推論プログラムを実行するときに必要な知識に基づ
   いて、第２知識ベースを作成する手段とを備えたことを
   特徴とする知識処理システム構築ツール。 １４、前記知識ベース作成手段は、前記問題に関する初
   期ノードの知識、中間ノードの知識及び目標ノードの知
   識を記憶する各エリアを有する前記第２知識ベースを作
   成する手段である請求項１３の知識処理システム構築ツ
   ール。 １５、前記知識ベース作成手段は、前記問題に関する初
   期ノードの知識、中間ノードの知識、目標ノードの知識
   、親子関係の知識、成立条件の知識及び状態の知識を記
   憶する各エリアを有する前記第２知識ベースを作成する
   手段である請求項１３の知識処理システム構築ツール。 １６、入力手段と、表示手段と、複数の推論制御知識を
   記憶している第１の記憶手段と、前記第１記憶手段に記
   憶されている複数の推論制御知識を、前記表示手段に表
   示させ、前記表示手段に表示された複数の推論制御知識
   のうち、前記入力手段により入力された、対象とする問
   題に関係する前記推論制御知識に基づいて、前記対象と
   する問題に関する推論プログラムを作成する処理手順を
   記憶した第２の記憶手段と、前記処理手順に基づいて前
   記推論プログラムを作成する処理手段とを備えたことを
   特徴とする知識処理システム構築ツール。 １７、入力手段と、表示手段と、複数の推論制御知識を
   記憶している第１の記憶手段と、探索ベースプログラム
   を記憶している第２の記憶手段と、前記第１記憶手段に
   記憶されている複数の推論制御知識を、前記表示手段に
   表示させ、前記表示手段に表示された複数の推論制御知
   識のうち、前記入力手段により入力された、対象とする
   問題に関係する前記推論制御知識に基づいて、前記探索
   ベースプログラムを、前記問題を解く推論プログラムに
   する処理手順を記憶した第３の記憶手段と、前記処理手
   順に基づいて前記推論プログラムを作成する処理手段と
   を備えたことを特徴とする知識処理システム構築ツール
   。 １８、複数の推論制御知識を記憶している第１の記憶エ
   リアと、探索ベースプログラムを記憶している第２の記
   憶エリアと、前記第１記憶エリアに記憶されている複数
   の推論制御知識のうち、対象とする問題に関係する前記
   推論制御知識に基づいて、前記問題に関する推論プログ
   ラムを作成する処理手順を記憶している第３記憶エリア
   を有することを特徴とする記憶媒体。 １９、複数の推論制御知識を記憶している第１の記憶エ
   リアと、探索ベースプログラムを記憶している第２の記
   憶エリアと、前記第１記憶エリアに記憶されている複数
   の推論制御知識のうち、対象とする問題に関係する前記
   推論制御知識に基づいて、前記問題に関する推論プログ
   ラムを作成し、及び入力された、前記推論プログラムを
   実行するときに必要な知識に基づいて、知識ベースを作
   成する処理手順を記憶している第３記憶エリアを有する
   ことを特徴とする記憶媒体。 ２０、記憶手段に記憶されている、解決すべき問題に固
   有の複数の推論制御知識及び前記問題の対象領域に固有
   の複数の推論制御知識を表示手段に表示させ、表示され
   た前記推論制御知識のうち、ユーザが選択した、前記問
   題に関係する前記推論制御知識を入力し、探索木の構成
   に関する情報を用いて探索を制御する探索制御関数であ
   つて、前記推論制御知識に対応させて記憶されている複
   数の前記探索制御関数から、前記選択された推論制御知
   識に基づいて該当する前記探索制御関数を選択し、前記
   選択された探索制御関数を、探索プログラムのスケルト
   ンに含まれる探索を実行する要素に対するスケルトンに
   付加することにより、前記探索実行要素のプログラムを
   作成する知識処理システムの構築方法。 ２１、記憶手段に記憶されている、解決すべき問題に固
   有の複数の第１の推論制御知識及び前記問題の対象領域
   に固有の複数の第２推論制御知識を表示手段に表示させ
   、表示されたこれらの推論制御知識のうち、ユーザが選
   択した、前記問題に関する前記第１及び第２推論知識を
   入力し、探索木の構成に関する情報を用いて探索を制御
   する探索制御関数であつて前記第１推論制御知識に対応
   させて記憶されている複数の前記探索制御関数から、前
   記選択された第１推論制御知識に基づいて該当する前記
   探索制御関数を選択し、前記選択された探索制御関数を
   、探索プログラムのスケルトンに含まれる探索を実行す
   る要素に対するスケルトンに付加することにより、前記
   探索実行要素のプログラムを作成し、前記第１及び第２
   推論制御知識の少なくともいずれかと対応させて記憶さ
   れている前記探索木の構成に関する情報から、前記選択
   された第１及び第２推論制御知識の少なくともいずれか
   に基づいて該当するその情報を選択し、前記選択された
   情報を前記探索制御関数のスケルトンに付加することに
   より前記探索制御関数のプログラムを作成する知識処理
   システムの構築方法。 ２２、解決すべき問題に固有の複数の推論制御知識及び
   前記問題の対象領域に固有の複数の推論制御知識を記憶
   している記憶手段、探索木の構成に関する情報を用いて
   探索を制御する探索制御関数であつて前記推論制御知識
   に対応させて複数の前記探索制御関数を記憶している記
   憶手段と、探索を実行する要素を含む探索プログラムの
   スケルトン及び前記探索実行要素のスケルトンを記憶し
   ている記憶手段と、前記推論制御知識を表示する表示手
   段と、前記表示手段に表示された前記複数の推論制御手
   段のうち選択されて入力された前記推論制御知識に基づ
   いて、該当する前記探索制御関数を選択し、前記選択さ
   れた探索制御関数を、前記探索プログラムのスケルトン
   に含まれる前記探索実行要素のスケルトンに付加するこ
   とにより、前記探索実行要素のプログラムを作成する手
   段とを備えた知識処理構築ツール。 ２３、解決すべき問題に固有の複数の第１推論制御知識
   及び前記問題の対象領域に固有の複数の第２推論制御知
   識を記憶している記憶手段、探索木の構成に関する情報
   を用いて探索を制御する探索制御関数であつて前記第１
   推論制御知識に対応させて複数の前記探索制御関数を記
   憶している記憶手段と、前記第１及び第２推論制御知識
   の少なくともいずれかと対応させて前記探索木の構成に
   関する情報を記憶している記憶手段と、探索を実行する
   要素を含む探索プログラムのスケルトン及び前記探索実
   行要素のスケルトンを記憶している記憶手段と、前記第
   １及び第２推論制御知識を表示する表示手段と、前記表
   示手段に表示された前記複数の第１及び第２推論制御知
   識であつて選択されて入力された前記第１及び第２推論
   制御知識のうち前記選択された第１推論制御知識に基づ
   いて、該当する前記探索制御関数を選択し、前記選択さ
   れた探索制御関数を、前記探索プログラムのスケルトン
   に含まれる前記探索実行要素のスケルトンに付加するこ
   とにより、前記探索実行要素のプログラムを作成し、前
   記選択された第１及び第２推論制御知識の少なくともい
   ずれかに基づいて該当する前記探索木の構成に関する情
   報を選択し、前記選択された情報を前記探索制御関数の
   スケルトンに付加することにより前記探索制御関数のプ
   ログラムを作成する手段とを備えた知識処理システム構
   築ツール。