@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00120292, book = {全国大会講演論文集}, issue = {人工知能及び認知科学}, month = {Feb}, note = {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。}, pages = {240--241}, publisher = {情報処理学会}, title = {RETEネットワークの動的最適化方法に関する考察}, volume = {第42回}, year = {1991} }