金田 泰, SWoPP '93 (情報処理学会人工知能研究会), 93-AI-89-2, pp. 11-20, 1993, IPSJ により出版.
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要旨: 制約充足や最適化などの問題解決は解の探索としてとらえられる． 人工知能やオペ レーションズ・リサーチなどにおける従来の解探索法においては，バックトラックを つかって木構造の探索空間を網羅的・系統的に探索することが基本となっている． 著 者は分散・並列的に作用するプロダクション規則と局所評価関数にもとづく計算モデル CCM (化学的キャスティング・モデル) を提案しているが，CCM による解探索は， 評価関数によってバイアスをかけながら探索空間上を酔歩 (random walk) すること だとみなせる． この方法の特徴は，木ではなく強連結なグラフ上を探索すること，可 逆で対称性がある規則を使用すること，規則がふくむ触媒なるものを加減したり規則 を合成したりすることによってバイアスのつよさや規則の局所度がかえられることな どである．
研究テーマ紹介: CCM: 化学的計算のモデル
キーワード: CCM, 制約充足問題, 創発的計算, ランダム化計算, ランダム化問題解決, ランダマイズド計算, ランダマイズド問題解決, 規則ベース計算, 規則ベース問題解決, ルールベース計算, ルールベース問題解決, 局所情報, 局所的計算, 局所評価関数
