知識ベースの構成

知識ベースの構成は、製品構成または製品カスタマイズとも呼ばれ、特定の顧客のニーズを満たすために製品をカスタマイズする活動です。問題の製品は、機械部品、サービス、およびソフトウェアで構成されます。知識ベースの構成は、人工知能(AI) の主要な応用分野であり、特定の顧客のニーズを満たす有効な構成を検索するために AI 技術を利用できるような方法で構成をモデル化することに基づいています。^{[A 1]}^{[A 2]}^{[A 3]}^{[A 4]}^{[A 5]}^{[B 1]}^{[B 2]}^{[B 3]}

背景

知識ベースの構成（複雑な製品やサービス）は、人工知能の応用分野として長い歴史があります。例えば、^{[B 1]}^{[A 1]}^{[A 6]}^{[A 7]}^{[A 8]}^{[A 9]}^{[A 10]}^{[A 11]}を参照してください。非公式には、構成は「構成される成果物が、一連の制約に従って構成できる、明確に定義されたコンポーネントタイプの固定セットのインスタンスから組み立てられる、設計アクティビティの特殊なケース」と定義できます。^{[A 2]}このような制約^{[B 4]}は、技術的な制限、経済的側面に関連する制限、および製造プロセスに関連する条件を表します。構成プロセスの結果は、製品構成（具体的な構成）、つまりインスタンスのリストであり、場合によってはこれらのインスタンス間の接続でもあります。このような構成の例には、配送されるコンピューターや金融サービスポートフォリオオファー（ローンおよび対応するリスク保険の組み合わせなど）があります。

構成の理論と複雑さ

^{数多くの実用的な構成問題は、NajmannとSteinの理論的枠組み[A 12]}によって分析できます。これは、特定の知識表現形式を前提としない初期の公理的アプローチです。この方法論の重要な結果の1つは、典型的な最適化問題（たとえば、コストが最小の構成を見つけること）がNP完全であるということです。したがって、これらの問題には（潜在的に）過度の計算時間が必要になり、複雑な成果物（製品、サービス）にはヒューリスティックな構成アルゴリズムが好まれる選択肢になります。

構成システム

コンフィギュレーションシステム^{[B 1]}^{[A 1]}^{[A 2]は、}コンフィギュレータやマスカスタマイゼーションツールキットとも呼ばれ、^{[A 13]最もうまく応用されている}人工知能技術の1つです。例としては、自動車産業、^{[A 9]}、通信産業、^{[A 7] 、}コンピュータ産業、^{[A 6]}^{[A 14]}、電力変圧器などがあります。^{[A 8] R1/}XCONなどのルールベースのアプローチから始まり、^{[A 6] 、}ルールベースの表現とは対照的に、製品ドメイン知識と問題解決知識を厳密に分離するモデルベースの知識表現が開発されました。その例としては、制約充足問題、ブール値の充足可能性問題、および異なる回答セットプログラミング(ASP) 表現があります。コンフィギュレーション知識の概念化としてよく引用されるものが2つあります。^{[A 3]}^{[A 4]}これらの中で最も重要な概念は、コンポーネント、ポート、リソース、および機能です。製品ドメイン知識と問題解決知識を分離することで、構成アプリケーションの開発と保守の効率が向上しました。^{[A 7]}^{[A 9]}^{[A 10]}^{[A 15]}これは、製品ドメイン知識の変更が検索戦略に影響を与えず、その逆も同様であるためです。

コンフィギュレータは、しばしば「オープンイノベーションツールキット」、つまり製品識別フェーズで顧客をサポートするツールと見なされます。^{[A 16]}この文脈では、顧客は、革新的な新製品につながる要件を明確に表現するイノベーターです。^{[A 16]}^{[A 17]}^{[A 18]} 「大混乱」^{[A 19]} – 多数のソリューションの代替案 (選択肢) によって顧客が圧倒される – は、構成テクノロジの適用に伴ってよく発生する現象です。この現象は、顧客の知識と好みを考慮したパーソナライズされた構成環境の作成を促しました。^{[A 20]}^{[A 21]}

構成プロセス

コア構成、すなわち、ユーザーをガイドし、ユーザー要件と知識ベースとの整合性をチェックすること、ソリューションのプレゼンテーション、構成結果の部品表(BOM) への変換は、コンフィギュレーターによってサポートされる主要なタスクです。^{[A 22]}^{[B 5]}^{[A 5]}^{[A 13]}^{[A 23]}構成知識ベースは、多くの場合、独自の言語を使用して構築されます。^{[A 10]}^{[A 20]}^{[A 24]} ほとんどの場合、知識ベースは、ドメイン専門家から製品、マーケティング、および販売の知識を引き出す知識エンジニアによって開発されます。構成知識ベースは、製品の構造の正式な説明と、可能な機能とコンポーネントの組み合わせを制限するさらなる制約で構成されます。

特性ベースの製品コンフィギュレータとして知られるコンフィギュレータは、バイナリまたは複数の値のいずれかを持つ離散変数のセットを使用し、これらの変数によってすべての可能な製品バリエーションを定義します。

ソフトウェアとサービスの構成

最近、知識ベースの構成はサービスとソフトウェアの構成にまで拡張されました。ソフトウェア構成のモデリングは、機能モデリング、^{[A 25]}^{[B 6]}とコンポーネントコネクタ^{[A 26]という 2 つの主なアプローチに基づいています。Kumbang}ドメインオントロジーは、知識ベースの構成の伝統に基づいて、これまでのアプローチを組み合わせています。^{[A 27]}

参照

参考文献

会議およびジャーナル論文

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書籍

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外部リンク

20年以上にわたる国際構成ワークショップ

研究プロトタイプ

1991 PLAKON / プロジェクト TeX-K
1999 Konwerk / プロジェクトプロコン
2002 コンIPF
2003 ウィコティン
2005 クンバンツール
2014 WeeVis (簡単な問題のためのWikiベースの学習環境)

構成に関するジャーナル特集号

AIEDAM 1998 構成設計特集号
IEEE インテリジェントシステム構成特集号 1998 (第 13 巻、第 4 号)
AIEDAM 2003 構成に関する特別号
IEEE インテリジェントシステム構成特集号 2007
2006 年国際マスカスタマイゼーションジャーナルの構成に関する特集号
International Journal of Mass Customization の構成に関する特別号「構成システムの進歩」2010 (第 3 巻、第 4 号)。
AIEDAM 2011 構成に関する特別号
AI Communications 2013 知識ベースのエンジニアリング技術特集号

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背景

構成の理論と複雑さ

構成システム

構成プロセス

ソフトウェアとサービスの構成

参照

参考文献

会議およびジャーナル論文

書籍

外部リンク

研究プロトタイプ

構成に関するジャーナル特集号

関連するトピック

カスタマイズする

人工知能

知識表現

NP完全で