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

Research Project

Project/Area Number	08780379
Research Category	Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
Allocation Type	Single-year Grants
Research Field	Intelligent informatics
Research Institution	Tokyo University of Science
Principal Investigator	大和田勇人東京理科大学, 理工学部, 講師 (30203954)
Project Period (FY)	1996
Project Status	Completed (Fiscal Year 1996)
Budget Amount *help	¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000) Fiscal Year 1996: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000)
Keywords	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
Research Abstract	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。

Report

(1 results)