<?xml version='1.0' encoding='UTF-8'?>
<OAI-PMH xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/OAI-PMH.xsd">
  <responseDate>2026-03-07T14:20:47Z</responseDate>
  <request metadataPrefix="jpcoar_1.0" verb="GetRecord" identifier="oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00120292">https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai</request>
  <GetRecord>
    <record>
      <header>
        <identifier>oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00120292</identifier>
        <datestamp>2025-01-21T04:13:15Z</datestamp>
        <setSpec>6504:7996:8001</setSpec>
      </header>
      <metadata>
        <jpcoar:jpcoar xmlns:datacite="https://schema.datacite.org/meta/kernel-4/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:dcndl="http://ndl.go.jp/dcndl/terms/" xmlns:dcterms="http://purl.org/dc/terms/" xmlns:jpcoar="https://github.com/JPCOAR/schema/blob/master/1.0/" xmlns:oaire="http://namespace.openaire.eu/schema/oaire/" xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:rioxxterms="http://www.rioxx.net/schema/v2.0/rioxxterms/" xmlns:xs="http://www.w3.org/2001/XMLSchema" xmlns="https://github.com/JPCOAR/schema/blob/master/1.0/" xsi:schemaLocation="https://github.com/JPCOAR/schema/blob/master/1.0/jpcoar_scm.xsd">
          <dc:title>RETEネットワークの動的最適化方法に関する考察</dc:title>
          <dc:title xml:lang="en">Dynamic optimization of RETE-network</dc:title>
          <datacite:description descriptionType="Other">エキスパートシステムにおいて、専門家から得たルールを効率良く実行する方法としてRETEマッチアルゴリズムが有望であり、OPS5を初め多くのAIツールで応用されてきている。RETEマッチアルゴリズムでは予めルールの構造を解析し実行時の効率が最高になるような条件木(RETEネットワーク)を生成しておき、RETEネットワークを基にインタプリトしやすい中間形式を生成する。近年、RETE、マッチアルゴリズムに代わるTREATも提案されているが、否定ノードでの処理が増大してしまうことを考えると実際のエキスパートシステムでは必ずしも有効ではない。我々は実際に使われるエキスパートシステムでルールを効率良く実行するという観点で、RETEマッチアルゴリズムに注目して最適化の検討を行なっている。RETEマッチアルゴリズムでは、データ(ワーキングメモリエレメント,WME)の分布が実行時にしか分からないため、静的な解析だけでは最適な条件木を生成することは困難である。本稿では実行時のWMEの分布状況から最適なRETEネットワークを生成する方法について論じる。</datacite:description>
          <dc:publisher xml:lang="ja">情報処理学会</dc:publisher>
          <datacite:date dateType="Issued">1991-02-25</datacite:date>
          <dc:language>jpn</dc:language>
          <dc:type rdf:resource="http://purl.org/coar/resource_type/c_5794">conference paper</dc:type>
          <jpcoar:identifier identifierType="URI">https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/120292</jpcoar:identifier>
          <jpcoar:sourceIdentifier identifierType="NCID">AN00349328</jpcoar:sourceIdentifier>
          <jpcoar:sourceTitle>全国大会講演論文集</jpcoar:sourceTitle>
          <jpcoar:volume>第42回</jpcoar:volume>
          <jpcoar:issue>人工知能及び認知科学</jpcoar:issue>
          <jpcoar:pageStart>240</jpcoar:pageStart>
          <jpcoar:pageEnd>241</jpcoar:pageEnd>
          <jpcoar:file>
            <jpcoar:URI>https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/120292/files/KJ00001340731.pdf</jpcoar:URI>
            <jpcoar:mimeType>application/pdf</jpcoar:mimeType>
            <jpcoar:extent>162.9 kB</jpcoar:extent>
            <datacite:date dateType="Available">1991-02-25</datacite:date>
          </jpcoar:file>
        </jpcoar:jpcoar>
      </metadata>
    </record>
  </GetRecord>
</OAI-PMH>
