JPH04299421A - ルールベースの最適化装置 - 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】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、ルールベースを使用し
た結果によって、そのルールベースを最適化させる装置
に関する。

【０００２】

【従来技術】ルールベースのルールは、ルール成立の前
提条件を規定した前件部と、ルール成立の結論を規定し
た後件部とで構成されている。即ち、ルールは、いわゆ
るｉｆ，ｔｈｅｎ　ルールで規定されている。このよう
なルールを経験的知識、熟練者の勘、法則に従って、多
数作成したものがルールベースである。

【０００３】このようなルールベースは、現実に生起さ
れる多くの事象に対して、望ましい結論を自動的に導く
ために用いられている。一般的には知識ベースと呼ばれ
、その知識ベースを適用してある結論を導く装置は知識
ツールと呼ばれている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】ところが、このような
ルールベースを作成することは非常に困難である。何故
ならば、ある１つの前提条件に対してある１つの結論を
対応させることは容易であっても、複数の条件が有機的
に相互関係を持っている場合には、全体の結論は、それ
ぞれの条件に対応する結論の単なる和ではない。従って
、このような相互関係を有するルールを作成することは
かなり困難である。

【０００５】又、ルールベースは、最初から全ての事象
に対して望ましい結論が得られるとは限らず、現実の使
用の過程において、不要なルール、追加すべきルールが
発生する。このような場合には、ルールベースの保守が
行われるのであるが、現実の使用に際して生起した不適
用例を記憶しておき、定期的にルールベースを再構築す
るという必要があった。

【０００６】又、このようなルールベースの再構築は、
熟練者によって過去の現実の使用によって生じた不適用
例に基づいて行われている。そして、最適ルールの自己
生成、ルールの自己世代交代等を自動的に行う装置は知
られていない。即ち、ルールベースを自己進化的に最適
化する装置は存在していない。

【０００７】本発明は上記の課題を解決するためになさ
れたものであり、その目的は、ルールベースの自己進化
的な最適化を行うことである。

【問題を解決するための手段】

【０００８】上記の課題を解決するための発明の構成は
、図１３に示すように、前件部と後件部とから成る複数
のルールを記憶したルールベース記憶手段Ｘ１と、各ル
ールを適用して得られる結果の評価値を入力し、その評
価値の累積に応じて、そのルールの適合性を表す適合度
を演算する適合度演算手段Ｘ２と、各ルールの適合度を
各ルールに対応させて記憶する適合度記憶手段Ｘ３と、
各ルールの各適合度に応じて、適合度の低いルールを削
除し、適合度の高いルールを残す選別手段Ｘ４と、適合
度が所定値より大きく、且つ、後件部が等しい任意の２
つのルールを選択し、その２つのルール間で、前件部を
構成する複数の条件要素における、対応する任意数の条
件要素を相互に交換して２つの新規なルールを生成する
ルール生成手段Ｘ５とを設けたことである。

【０００９】

【作用】まず、例えば、１前提条件に対して１つの結果
というような、単純なルールが経験則、熟練者の勘、法
則に従って、作成される。このようなルールにより初期
ルールベースが構築される。このようなルールベースを
様々な事象の元で現実に運用して、様々な結論を得る。 その過程で、熟練者によりその結論に対して評価が行わ
れる。例えば、このような複数の前提条件の時に、その
ような結論は「真」であるとか、「偽」であるというよ
うに評価される。即ち、その適用ルールに対して評価が
行われる。このような評価が現実の様々な事象に対して
実行される。そして、その評価値の累積によって、各ル
ールの適合性を示す適合度が演算される。即ち、各ルー
ルの適合度は、現実の使用に対してルールがどの程度妥
当なものであるかを表している。

【００１０】このようにルールベースが所定期間使用さ
れた後、ルールベースの更新時に、各ルールの適合度に
応じてルールが選択され、適合度の低いルールは、現実
の使用において、ある結論に至るのに用いられる程度も
低いことを意味しているので、ルールベースから消去さ
れる。

【００１１】又、ルールベースの中から、適合度が所定
値より大きく、且つ、後件部が等しい任意の２つのデー
タが選択される。即ち、同一結論に至るのに貢献した程
度が大きい任意の２つのルールが選択される。そして、
その２つのデータの前件部を構成する複数の条件要素に
おける任意数の対応する条件要素間で、相互にその条件
要素を交換することによって新規な２つのルールが生成
される。

【００１２】同一結論に至る適合度が高い２つのルール
における前件部の対応する条件要素間の交換によって、
前の２つのルールと類似性の高い、しかも、両者のルー
ルの性質を併せもった新規なルールが自己発展的に生成
される。このようなルール生成においては、十分に適合
度も高く、且つ、前の２つの良性分（結論との因果関係
の強い条件要素）同士を引き継いだ良性ルールが生起さ
れる可能性がある。この良性分同士を引き継いだ良性ル
ールは、その後の現実の使用において、ルールの適合度
が高くなるということで評価され、ルールベースの更新
過程において生き残る。

【００１３】一方、２つのルールの劣勢分（結論との因
果関係の弱い条件要素）を引き継いだ劣勢ルールも生成
される。しかし、その劣勢ルールは、その後の使用によ
って、適合度が低く、いずれ、ルールベースから消滅す
る運命にある。尚、前の２つのルールもそのままルール
ベースに残され、そのルールが今後生存していくか否か
はその後の現実の使用におけるそのルールの適合度によ
って決定される。

【００１４】このようにして、ルールベースを現実に使
用して、それを定期的に更新していくことで、良性分の
みを引き継いだルールが生き残っていくことになり、最
終的には、そのルールベースは、ある種の使用に対して
最適化されたものとなる。このように最適化されたルー
ルベースを用いれば、多数の条件から最適な複合された
結論が得られるのは勿論、ルールを逆適用することによ
って、ある与えられた複合された結論を得るための最適
な前提条件を求めることも可能となる。

【００１５】

【発明の効果】本発明は適合度演算手段、選別手段、ル
ール生成手段を設けたことにより、現実の使用によって
各ルールの適合性が判定され、その適合性に応じてルー
ルが生存又は消滅され、同一結論に至る任意の２つのル
ールの前件部において結論との因果関係の強い良性部同
士を引き継いだ良性ルールが自己増殖的に生成される。 そして、その良性ルールはその後の使用によって高い適
合度を持つようになり、ルールベースの世代交代におい
て生き残る。この結果、本発明の最適化装置によれば、
最終的に、ルールベースを複合された結論と因果関係の
強い複合された条件要素を有するルールの集合とするこ
と、即ち、ルールベースの最適化を行うことができる。

【００１６】

【実施例】以下、本発明を具体的な実施例に基づいて説
明する。本実施例は、加工条件及び固定条件から加工結
果の予測や、ある加工結果を修正した時の加工条件の修
正、さらに、修正された加工条件から加工結果の予測を
行うことができる研削加工における影響予測に応用した
ものである。

【００１７】（１）　研削盤の構成 図　１は本発明に係るルールベースの最適化装置を有し
た数値制御研削盤の全体の機械的構成を示した構成図で
ある。５０は研削盤であり、その研削盤５０のベッド５
１の上には、そのベッド５１に対して摺動するテーブル
５２が設けられている。テーブル５２はテーブル送り用
モータ５３が駆動されることにより図面の左右方向に移
動される。又、テーブル５２の上には主軸台５４と心押
台５６が配設されており、主軸台５４は主軸５５を有し
、心押台５６は心押軸５７を有している。

【００１８】工作物Ｗは主軸５５及び心押軸５７によっ
て軸支され、主軸５５の回転によって回転される。この
主軸５５の回転は主軸台５４に配設された主軸モータ５
９によって行われる。一方、工作物Ｗを研削する砥石車
６０は砥石台６１に設けられた砥石車駆動モータ６２の
駆動軸に軸支されている。又、砥石台６１は砥石台送り
用モータ６３によって図面の垂直方向に移動制御される
。テーブル送り用モータ５３、砥石台送り用モータ６３
、主軸モータ５９、砥石車駆動モータ６２などを駆動制
御するために数値制御装置３０が設けられている。

【００１９】（２）　数値制御装置の構成数値制御装置
３０は主として、図　２に示したように、ＣＰＵ３１と
ＲＯＭ３２とＲＡＭ３３とＩＦ（インタフェース）３４
とから構成されている。ＲＡＭ３３にはＮＣプログラム
を記憶するＮＣデータ領域３３１と後述する加工条件デ
ータ及び固定条件データを記憶する入力条件データ領域
３３２と、予測された加工結果データを記憶する加工結
果データ記憶領域３３３と、ルールベースを記憶するル
ールベース領域３３４と、各ルールの適合度を記憶する
適合度領域３３５とが設けられている。

【００２０】尚、ＲＡＭ３３はバッテリバックアップさ
れている。又、ルールベース領域３３４に記憶されてい
るルールベースや適合度領域３３５に記憶されているル
ールの適合度等はインタフェース３４を介して固定ディ
スク装置３５に記憶させ、又、固定ディスク装置３５か
らそれらのデータをＲＡＭ３３のそれらの領域に記憶さ
せることができる。

【００２１】又、ＲＯＭ３２には、ＮＣデータ領域３３
１に記憶されているＮＣデータに従って、加工制御を行
うための制御プログラムを記憶した制御プログラム領域
３２１と、ルールベースを適用して入力条件データから
加工結果データを予測する加工結果予測プログラムを記
憶した加工結果予測プログラム領域３２２と、得られた
加工結果データの一部を変更した時の入力条件データを
求める入力条件データ演算プログラムを記憶した入力条
件演算プログラム領域３２３と、ルールベースを最適化
するためのプログラムを記憶したルールベース最適化プ
ログラム領域３２４とが設けられている。

【００２２】（３）　データの種類 加工条件データはある工作物を所望の仕上げ状態に加工
するための研削盤の運転状態を示すデータである。本実
施例では、その加工条件データは、図３に示すように、
粗研回転速度〜微研後停止時間の１１項目である。

【００２３】固定条件データはある工作物を所望の仕上
げ状態に加工するための工作物の材質や砥石材質、仕上
げ径等の要求に対して変化できない固定されたデータで
ある。本実施例では、その固定条件データは、図３に示
すように、砥粒材質〜定寸有無の９項目である。　　こ
れらの加工条件データと固定条件データとを併せて、入
力条件データという。

【００２４】加工結果データは工作物を加工した時の仕
上げ状態を示したデータである。本実施例では、加工結
果データは、図３に示すように、表面粗さ〜振れの８項
目である。

【００２５】（４）　ルールの構成 ルールは入力条件データと加工結果データとの関係を記
述したものである。ルールは、「もし、〜ならば」の条
件を記述したｉｆ部と、「〜である」の結論を記述した
ｔｈｅｎ部とからなる、いわゆる、ｉｆ，　ｔｈｅｎル
ールで記述されている。以後、ｉｆ部を前件部、ｔｈｅ
ｎ部を後件部という。

【００２６】ルールのデータは、図４に示すように構成
されている。入力条件データ及び加工結果データの各デ
ータ項目は図示された順序で割当てられている。即ち、
データ項目とデータ位置とが固定されて対応されている
。各データ項目は、等しい固定ビット長を有している。 よって、本実施例の場合には、ルールは２８のデータ項
目を有しているので、各データ項目のビット長を４ビッ
トとして、ルールのビット長は、１１２ビットである。

【００２７】各データ項目は、４ビットで構成されてい
るので、そのデータ項目に値の設定がない場合を２進数
で”００００”として、１項目のデータは”０００１”
（１）〜”１１１１”（１５）の最大１５ランク値を表
示できる。代表的なデータのランク分けの様子が図５に
示されている。このように、ルールの各データ項目の値
は、そのデータのランク値で与えられる。前件部及び後
件部の各データ項目は、それぞれ、論理演算ａｎｄ　で
結合されている。データ項目に値の設定がない状態また
は不定、不明の場合は「＃　」で表示される。

【００２８】以下、一般的に、ルールは、図６のように
表記する。ｎはデータベースのルール数であり、ａｉ　
（ｊ）　は、第ｉ番ルールＲｉ　の前件部（入力条件デ
ータ部）における第ｊデータ項目の値（ランク値）を表
す。 又、ｂｉ　（ｊ）　は、第ｉ番ルールＲｉ　の後件部（
加工結果データ部）における第ｊデータ項目の値（ラン
ク値）を表す。ｐ，ｑは、それぞれ、前件部、後件部の
データ項目数である。

【００２９】（５）　初期ルールの作成初期ルールは、
図７に示すように作成される。即ち、「送り速度が大き
いとびびりが発生する」という経験則があった場合に、
粗研送り速度のランク値とびびりのランク値との対応関
係を、経験的に、粗研送り速度の全ランク値（１５）に
対して作成する。この結果、１５個のルールが作成され
る。例えば、あるルールは、「粗研送り速度のランク値
が５ならば、びびりのランク値は１である」となる。

【００３０】このルールを図６に示す構造で表記すると
、ルールの前件部の第７データ項目は、図４に示すよう
に、「粗研送り速度」であり、後件部の第４データ項目
は、「びびり」であるので、

【００３１】

【数１】 ルールＲｔ　　　｛［＃＃＃＃＃＃５＃＃＃＃＃＃＃＃
＃＃＃＃＃］［＃＃＃１＃＃＃＃］となる。同様に精研
送り速度とびびりとの対応関係も求められ、５個のルー
ルが作成される。

【００３２】同様に、「工作物の剛性が小さいとびびり
が発生する」という経験則があった場合に、剛性係数の
ランク値とびびりのランク値との対応関係が求められ、
剛性係数の全ランク数（５）に対応した５個のルールが
作成される。例えば、あるルールは、「剛性係数のラン
ク値が２ならば、びびりのランク値は２である」となる
。

【００３３】このルールを図６に示す構造で表記すると
、図４に示すように、前件部の第１５データ項目は、「
工作物剛性係数」であり、後件部の第４データ項目は、
「びびり」であるので、

【００３４】

【数２】 ルールＲｗ　　　｛［＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃２
＃＃＃＃＃］［＃＃＃２＃＃＃＃］となる。以下、同様
にして、図６に示す構造のルールが作成され、そのルー
ルは固定ディスクにルールベースとして記憶される。

【００３５】（６）　工作物を加工する場合に与える入
力条件データ ある工作物を加工する場合に、各種の仕上げ要求値を考
慮して、作業者は、入力条件データの全項目における値
を決定する。この値は、ランク値ではなく絶対値である
。例えば、粗研回転速度３００ｒｐｍ　のように与える
。 以下、一般的に、この現実に与えられる入力条件データ
を　［Ｄ（１）　〜Ｄ（ｐ）］と記述する。即ち、Ｄ（
ｉ）　は第ｉデータ項目の値（ランク値）を表す。尚、
各データ項目を指示する必要がなく、入力条件データを
総称する場合は入力条件データＤと記述する。

【００３６】（７）　ルールの適用 次に、現実の入力条件データＤが与えられたときに、工
作物を現実に加工する前に、その加工結果を予測して、
その現実に与えられた入力条件データＤを評価する手順
について説明する。図８は、ＲＯＭ３２の加工結果予測
プログラム領域３２２に記憶されているＣＰＵ３１によ
って実行される加工結果予測プログラムのフローチャー
トである。

【００３７】ステップ１００において、ルールベース及
び各ルールの適合度が固定ディスク３５から入力され、
ＲＡＭ３３のルールベース領域３３４及び適合度領域３
３５に記憶される。次に、ステップ１０２において、キ
ーボード２２から現実の入力条件データＤが入力され、
ＲＡＭ３３の入力条件データ領域３３２に記憶される。 次に、ステップ１０４において、その入力条件データＤ
は、図５に示したランク分けによりランク値に変換され
て、ランク値に変換された入力条件データ　［Ｄ（１）
　〜Ｄ（ｐ）］として、入力条件データ領域３３２に記
憶される。

【００３８】次に、ステップ１０６において、データ項
目番号ｊが１に初期設定される。次に、ステップ１０８
において、ルールベース領域３３４に記憶されている全
ルールが入力条件データＤに対して適用される。即ち、
入力条件データとルールとのそれぞれの第１データ項目
の値に関して、Ｄ（１）　＝ａｉ（１）　を満たす全て
のルールが抽出される。次に、ステップ１１０において
、入力条件データの全てのデータ項目に関してルール適
用が完了したか否かが判定され、完了していない場合に
は、ステップ１０８の処理が繰返えされる。これにより
、入力条件データとルールの任意の第ｊデータ項目の値
に関して、Ｄ（ｊ）　＝ａｉ　（ｊ）　を満たす全ての
ルールが抽出される。

【００３９】ルールの抽出が完了すると、ステップ１１
２において、ステップ１０８で抽出された全ルールの後
件部において、各データ項目毎に、データ項目の値（ラ
ンク値）の最大値が求められる。その値の集合は予測さ
れる加工結果データ　［Ｂ（１），…，Ｂ（ｑ）］とさ
れる。尚、加工結果データを総称する場合には加工結果
データＢと記述する。即ち、作業者が作成した現実の入
力条件データＤで工作物を加工した場合には、その工作
物の仕上げ状態は、加工結果データＢに示される状態に
なると、現段階のルールベースにより判断される。

【００４０】次に、ステップ１１４において、ステップ
１０８で抽出された全ルールと、加工結果データＢの任
意のデータ項目に関し、両者の値が等しいルールが抽出
される。即ち、各データ項目毎に、Ｂ（ｊ）　＝ｂｉ　
（ｊ）を満たすルールが抽出される。この抽出されたル
ールは、加工結果データの第ｊデータ項目の値Ｂ（ｊ）
　を生み出したルールである。

【００４１】次に、ステップ１１６において、作業者の
経験により又は、現実の入力条件データＤで現実に工作
物を加工して得られる工作物の仕上げ状態から判断して
、加工結果データＢの各データ項目に対して評価が与え
られる。この評価は、加工結果データＢの各データ項目
の値が妥当であれば合格「１」、妥当でなければ不合格
「０」と２値的に判定される。この判定結果が入力され
る。

【００４２】次に、ステップ１１８において、合格の判
定が得られた加工結果データのデータ項目の値Ｂ（ｍ）
　を生み出したルールＲｋ　の適合度Ｆｋ　が更新され
る。尚、全てのルールの適合度の初期値は０である。こ
のルールの適合度の更新は次のように行われる。今、適
合度を更新するルールが

【数３】 ルールＲｋ　　　｛［＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃２
＃＃＃＃＃］［＃１＃２＃＃＃３］｝であり、後件部に
おいて、合格の判定の得られたデータ項目は第２データ
項目と第８データ項目であったとする。この時、後件部
において、合格の判定が得られたデータ項目の数２が、
現在の適合度Ｆｋ　に加算される（Ｆｋ　＝Ｆｋ　＋２
）。

【００４３】即ち、複数のデータ項目で合格判定が得ら
れたルールは、入力条件データＤに対して、それだけ適
合度が高いルールと判断される。尚、合格判定のデータ
項目を有しないルールは、適合度が低いので、適合度の
数値の更新は行われない。次に、ステップ１２０におい
て、ルールベース領域３３５に記憶されているルールベ
ースはルールの適合度と共に固定ディスクに出力され、
記憶される。

【００４４】（８）　入力条件データの修正（７）　項
のプログラムで得られた加工結果データＢを作業者が見
て、あるデータ項目の値を変更し、その変更された加工
結果データを得るための入力条件データを求めたいとい
う場合がある。例えば、得られた加工結果データＢの表
面粗さのランク値が「７」のとき、ランク値「３」だけ
表面粗さを改善してランク値「４」で工作物を仕上げた
いという要求が発生する。この時、表面粗さのランク値
「４」を実現するための入力条件データを求める必要が
ある。

【００４５】この場合には、ＣＰＵ３１は、ＲＯＭ３２
の入力条件演算プログラム領域に記憶されている図９に
示す入力条件演算プログラムを実行する。ステップ２０
０において、ルールベース及び各ルールの適合度が固定
ディスク装置３５からＲＡＭ３３のルールベース領域３
３４と適合度領域３３５に読み込まれる。次に、ステッ
プ２０２において、作業者の指定により、加工結果デー
タＢにおいて、変更したいデータ項目の値が変更される
。その変更後の加工結果データは［Ｂ’　（１），…，
Ｂ’　（ｑ）］とされる。この変更後の加工結果データ
の総称は変更後加工結果データＢ’　と記述される。

【００４６】次に、ステップ２０４において、データ項
目番号ｊが１に初期設定される。次に、ステップ２０６
において、ルールベース領域３３４に記憶されている全
ルールが加工結果データＢに対して逆適用される。即ち
、変更後加工結果データとルールの後件部の第１データ
項目の値に関して、Ｂ’　（１）＝ｂｉ　（１）　を満
たす全てのルールが抽出される。次に、ステップ２０８
において、変更後加工結果データＢ’　の全てのデータ
項目に関してルール適用が完了したか否かが判定され、
完了していない場合には、ステップ２０６の処理が繰替
えされる。これにより、変更後加工結果データＢ’　と
ルールの後件部の任意の第ｊデータ項目の値に関して、
Ｂ’（ｊ）　＝ｂｉ　（ｊ）　を満たす全てのルールが
抽出される。

【００４７】ルールの抽出が完了すると、ステップ２１
０において、ステップ２０６で抽出された全ルールの前
件部において、各データ項目毎に、データ項目の値（ラ
ンク値）の最大値が求められる。その値の集合は修正入
力条件データ　［Ａ（１），…，Ａ（ｑ）］とされる。 一般的には、修正入力条件データＡと参照される。即ち
、変更後加工結果データＢ’　を得るための修正入力条
件データＡが求められたことになる。

【００４８】次に、ステップ２１２において、ステップ
２０６で抽出された全ルールと、修正入力条件データＡ
の任意のデータ項目に関し、両者の値が等しいルールが
抽出される。即ち、各データ項目毎に、Ａ（ｊ）　＝ａ
ｉ　（ｊ）　を満たすルールが抽出される。この抽出さ
れたルールは、修正入力条件データＡの第ｊデータ項目
の値Ａ（ｊ）　を生み出したルールである。

【００４９】尚、修正入力条件データ　［Ａ（１），…
，Ａ（ｑ）］が、全てのデータ項目において決定される
とは限らない。即ち、ステップ２０６で抽出されたいず
れのルールの前件部においてもランク値の記述のないデ
ータ項目が存在し得る。この場合には、入力条件データ
のこのデータ項目は、ルールからは決定されないことに
なるので、そのデータ項目に対しては、最初の入力条件
データＤの対応するデータ項目の値が、そのまま用いら
れる。

【００５０】次に、ステップ２１４で、作業者の経験又
は、修正入力条件データＡで現実に工作物を加工して得
られる工作物の仕上げ状態から判断して、修正入力条件
データＡの各データ項目に対して評価が与えられる。こ
の評価は、修正入力条件データＡの各データ項目の値が
妥当であれば合格「１」、妥当でなければ不合格「０」
と２値的に判定される。この判定結果が入力される。

【００５１】次に、ステップ２１６において、合格の判
定が得られたデータ項目の値Ａ（ｍ）を生み出したルー
ルＲｋ　の適合度Ｆｋ　が更新される。このルールの適
合度の更新は次のように行われる。今、適合度を更新す
るルールが

【数４】 ルールＲｋ　　　｛［＃２＃＃４＃＃５＃＃＃＃＃＃２
＃＃＃＃＃］［４＃＃＃＃＃＃＃］｝であり、前件部に
おいて、合格の判定の得られたデータ項目は第２、第５
、第１５データ項目であったとする。 この時、前件部において、合格の判定が得られたデータ
項目の数３が、現在の適合度Ｆｋ　に加算される（Ｆｋ
＝Ｆｋ　＋３）。即ち、複数のデータ項目で合格判定が
得られたルールは、それだけ適合度が高いルールと判断
される。尚、合格判定のデータ項目を有しないルールは
、適合度が低いので、適合度の数値の更新は行われない
。次に、ステップ２１４において、ルールベース領域３
３５に記憶されているルールベースはルールの適合度と
共に固定ディスクに出力され、記憶される。

【００５２】（９）　加工結果の影響予測次に、図８に
示す入力条件データ　［Ｄ（１），…，Ｄ（ｑ）］の代
わりに、上記の修正入力条件データ　［Ａ（１），…，
Ａ（ｑ）］を用いて、図８に示す手順に従ってルールベ
ースを適用することにより、その修正入力条件データ　
［Ａ（１），…，Ａ（ｑ）］で工作物を加工したと仮定
した場合の加工結果データ　［Ｂ”　（１），…，Ｂ”
　（ｑ）］を求めることができる。即ち、加工結果デー
タのあるデータ項目、例えば、表面粗さのランク値を要
求値に応じて変更するための修正入力条件データＡで加
工した場合の他の加工結果に与える影響を予測すること
が可能となる。

【００５３】（１０）ルールベースの学習次に、ルール
ベースを更新する必要が生じた時に実行されるルールベ
ースの最適化手順について説明する。図１０はＣＰＵ３
１によって実行されるＲＯＭ３２のルールベース最適化
プログラム領域３２４に記憶されているルールベース最
適化プログラムのフローチャートである。 ステップ３００において、固定ディスク装置３５に記憶
されているルールベースと各ルールの適合度がＲＡＭ３
３のルールベース領域３３４と適合度領域３３５に読み
込まれる。

【００５４】次に、ステップ３０２において、全ルール
の適合度Ｆｋ　の最大値を考慮して、適合度の上限しき
い値ＴＨ，下限しきい値ＴＬ　が決定される。次に、ス
テップ３０４において、適合度Ｆｋ　がしきい値ＴＨ　
以上のルールが抽出される。そして、その抽出された各
ルールに対しては、その各ルールの適合度Ｆｋ　に応じ
た数の同一のルールが生成される。その生成されたルー
ルの適合度は元のルールの適合度と同一値とされる。

【００５５】次に、ステップ３０６において、適合度が
しきい値ＴＬ　以下のルールが消滅される。次に、ステ
ップ３１０において、適合度がしきい値ＴＬ　としきい
値ＴＨ　との間にあるルールは、そのまま残される。以
上のステップにより、適合度の高いルールが残り、適合
度の低いルールは消滅される。即ち、適合度の低いルー
ルは妥当な結果を得るのに貢献しないルールであるので
、ルールベースから消滅させても良いことになる。それ
に対して、適合度の高いルールは妥当な結果の得られる
ルールであるので、ルールベースの更新において保存さ
れる。 又、適合度の高い同一のルールが複数生成されることに
より、次のステップ以下で実行されるデータのクロスオ
ーバにより生成されるルールは、その同一ルールの数の
多いルールに関連したルールが生成され易くなる。従っ
て、最適ルールベースに至る時間が短縮化されることに
なる。

【００５６】次に、ステップ３１２において、全ルール
のうち、適合度が所定のしきい値よりも大きく、後件部
の各データ項目の値がそれぞれ等しいルールが集合され
、後件部の値毎に全ルールが群別化される。例えば、後
件部の第１データ項目の値が「４」であるルール群は図
１１に示すようになる。このルール群から任意の２つの
ルールが抽出される。例えば、ルールＮＯ．１とルール
ＮＯ．３が抽出される。この抽出された２つのルールの
前件部のデータ項目のうち、値が付与されている最左端
のデータ項目（ルールＮＯ．１の第２データ項目）と最
右端のデータ項目（ルールＮＯ．３の第８データ項目）
との間の任意の位置でデータ項目が２分される。例えば
、第１データ項目から第５データ項目が左群、第６デー
タ項目から第７データ項目が右群に２分される。そして
、その抽出された２つのルール間の左群の各データ項目
において、各データ項目の値が相互に交換されて、２つ
新しいルールが生成される。

【００５７】即ち、図１１の例では、交換して得られた
２つの新ルールは、図１２に示すようになる。もしも、
生成された一方のルールの前件部の全てのデータ項目に
具体的な値が付与されていない場合には、そのルールは
消滅される。このようにして、前件部の第２データ項目
と第７データ項目に値が付与された新ルールが生成され
る。その新ルールの適合度は、ステップ３１６において
、０に初期設定される。このような新ルールの発生操作
がデータ項目の分割位置を変化させたり、抽出される２
つのルールを任意に変更して実行される。このようにし
て、多数の新たなルールの生成が行われる。このような
操作によって得られたルールは、２つのルールの特性を
引き継いでいる。

【００５８】次に、ステップ３１８において、上記のよ
うに世代交代が実施されたルールベースは、適合度と共
に固定ディスク装置３５に記憶される。そして、その世
代交代の実施されたルールベースは、図８、図９に示し
たように、加工結果データの演算、修正入力条件データ
の演算、修正入力条件データによる加工結果の影響予測
演算等に用いられる。そして、その過程で、各ルールの
適合度が更新されて行く。　　その後、データベースの
更新（世代交代）時期（例えば、ルールベースを使用す
るとき）が来たときに、図１０に示す処理が実行され、
データベースは次の世代のデータベースに更新される。 このようなことが繰り返し実行されることで、データベ
ースは究極的には、最適ルールベースとなる。最適ルー
ルベースは、理想的には、ルールの後件部の各データ項
目の各ランク値に対して、そのランク値に影響を与える
入力条件データのデータ項目のランク値が全て最適化さ
れた１つのルールに集約化されたものを意味する。

【００５９】上述した２つのルールのデータ交換により
、２つのルールと類似性の高い、しかも、両者のルール
の性質を併せもった新規なルールが自己発展的に生成さ
れる。このようなルール生成においては、十分に適合度
も高く、且つ、前の２つの良性分（結論との因果関係の
強い条件要素）同志を引き継ぐ可能性も高いルールが生
起される可能性がある。この良性部同志を引き継いだ良
性ルールは、その後の現実の使用において、適合度が高
くなるということで評価され、その後の世代交代におい
ても生き残る。一方、２つのルールの劣勢分（結論との
因果関係の弱い条件要素）を引き継いだ劣勢ルールも生
成される。しかし、その劣勢ルールは、その後の使用に
よって、適合度が低く、いずれ、ルールベースから消滅
する運命にある。このようにして、本実施例装置は、い
わば、ルールが自己増殖、自己分化、自己進化すること
で、ルールベースを最適化することができる。よって、
作業者により新規ルールを追加するという操作は必要で
はない。

【００６０】尚、上記実施例で、新規ルールを作成する
場合には、任意のルールにおける任意のデータ項目の値
を任意に変更させたルールを生成するようにしても良い
。即ち、クロスオーバによる新規ルールの生成は、２つ
のルールのそれぞれの特性を一部継続しているので、ル
ールの特性が大きく変化することがないためにルールベ
ースが最適化の過程においてエネルギー極小点に落ち込
む可能性がある。この時、任意にデータ項目の値をラン
ダムに変更することで、いわば、ルールベースの最適過
程において擾乱を発生させたり、ルールに突然変位を生
じさせることで、エネルギー極小点を脱出して、エネル
ギー最小点に至る、即ち、最適化を完了させることがで
きる。

【００６１】上記実施例において、ルールベース記憶手
段Ｘ１は、固定ディスク装置３５、ＲＡＭ３３のルール
ベース領域３３５で構成され、適合度演算手段は、ＣＰ
Ｕ３１及びそのＣＰＵ３１によって実行される図８のス
テップ１１４─１１８、図９のステップ２１２─２１６
で達成される。又、適合度記憶手段Ｘ３はＲＡＭ３３の
適合度領域３３５及び固定ディスク装置３５で構成され
、選別手段Ｘ４はＣＰＵ３１及びＣＰＵ３１によっ実行
される図１０のステップ３０２─３１０で達成される。 又、ルール生成手段Ｘ５はＣＰＵ３１及びＣＰＵ３１に
よって実行される図１０のステップ３１２─３１６で達
成される。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の具体的な一実施例に係る最適化装置を
用いた数値制御研削盤の構成を示した機構図。

【図２】同実施例の数値制御研削盤の数値制御装置の構
成を示したブロック図。

【図３】ルールのデータ項目を示した説明図。

【図４】ルールのデータ構造を示した説明図。

【図５】各データ項目の値のランク分けの様子を示した
説明図。

【図６】ルールの構成及び表記方法を示した説明図。

【図７】ルールを作成する手順を示した説明図。

【図８】ルールベースを用いて加工結果データを予測す
るＣＰＵによる処理手順を示したフローチャート。

【図９】ルールベースを用いて変更後加工結果データか
ら入力条件データを演算するＣＰＵによる処理手順を示
したフローチャート。

【図１０】ルールベースのＣＰＵによる更新手順を示し
たフローチャート。

【図１１】ルールベースの更新におけるクロスオーバー
による新規ルールが生成される様子を説明した説明図。

【図１２】クロスオーバーにより生成された新規ルール
を示した説明図。

【図１３】発明の構成を示したブロック図。

【符号の説明】

３１…ＣＰＵ　　３３…ＲＡＭ　　３２…ＲＯＭ

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】　　ルールが成立する場合の前提条件を記
   述した前件部と、ルールが成立する場合の結論を記述し
   た後件部とから成る複数のルールを記憶したルールベー
   ス記憶手段と、前記ルールベースに記憶されている各ル
   ールを適用して得られる結果の評価値を入力し、その評
   価値の累積に応じて、そのルールの適合性を表す適合度
   を演算する適合度演算手段と、前記適合度演算手段によ
   り演算された各ルールの適合度を各ルールに対応させて
   記憶する適合度記憶手段と、前記適合度記憶手段に記憶
   記憶されている各ルールの各適合度に応じて、前記ルー
   ルベース記憶手段に記憶されている適合度の低いルール
   を削除し、適合度の高いルールを残す選別手段と、前記
   ルールベース記憶手段に記憶されているルールの中から
   、前記適合度が所定値より大きく、且つ、前記後件部が
   等しい任意の２つのルールを選択し、その２つのルール
   間で、前記前件部を構成する複数の条件要素における、
   対応する任意数の前記条件要素を相互に交換して２つの
   新規なルールを生成するルール生成手段とを有するルー
   ルベースの最適化装置。