(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
分散ハイブリッドシステムの局所プロセスを制御するエージェントにおいて、
有効である記憶された要求にしたがって局所プロセスを制御する制御ループと、
要求が有効でないときに、記憶された要求を修正する応答性学習ループとを具備し、
記憶された要求が有効である間は制御ループが応答性学習ループから独立して動作するように、制御ループは応答性学習ループから分離されるエージェント。
【請求項２】
制御ループは、
プランとして要求を記憶するための知識モデルと、
この知識モデルによって定められたドメイン中でナビゲートし、プランが知識モデルの現在状態と両立的であるか否かを決定する抽象状態機械を有する制御推定装置とを備える請求項１記載のエージェント。
【請求項３】
プランが知識モデルの現在状態と両立的でないことを制御推定装置が示すまでプランは固定される請求項２記載のエージェント。
【請求項４】
制御ループを応答性学習ループと接続する結合チャンネルをさらに具備し、
プランの非両立性の失敗項が結合チャンネルを通って制御推定装置から応答性学習ループに送られ、結合チャンネルはプランが非両立的であるときにのみアクティブである請求項３記載のエージェント。
【請求項５】
応答性学習ループは、
論理的表現としてシステムの所望の動作の要求を表すプランを生成するプランナーと、
制御ループにおいてプランが現在アクティブであるか否かを決定する応答性推定装置と、
応答性推定装置に接続され、制御ループにおいてプランが現在アクティブでない場合にはプランに対する補正項を計算するアダプタとを備える請求項１項記載のエージェント。
【請求項６】
制御ループを応答性学習ループと接続する結合チャンネルをさらに具備し、
補正されたプランは結合チャンネルを通ってプランナーから制御ループに送られ、結合チャンネルはプランがアクティブでないときのみアクティブである請求項５記載のエージェント。
【請求項７】
制御ループは、
プランとして要求を記憶する知識モデルと、
知識モデルにより定められたドメイン中でナビゲートし、プランが知識モデルの現在状態と両立的であるか否かを決定する抽象状態機械を有する制御推定装置とを備え、
応答性学習ループは、
論理的表現としてシステムの所望の動作の要求を表すプランを生成するプランナーと、
制御ループ推定装置を監視することによって制御ループにおいてプランが現在アクティブであるか否かを決定する応答性推定装置と、
応答性推定装置に接続され、制御ループにおいてプランが現在アクティブでない場合に、プランに対する補正項を計算するアダプタとを備える請求項１項記載のエージェント。
【請求項８】
制御ループは第１および第２の結合チャンネルを通って応答性学習ループに接続され、
第１の結合チャンネルはプランの非両立性を定める失敗項を制御推定装置からアダプタに中継し、
第２の結合チャンネルはプランに対する補正項をプランナーから制御推定装置に中継する請求項７項記載のエージェント。
【請求項９】
非両立的であるために制御ループ中のプランがアクティブでないときに、結合チャンネルは失敗項および補正項のみを中継する請求項８記載のエージェント。
【請求項１０】
エージェントはデータソースからのデータの圧縮のために使用される請求項８記載のエージェント。
【請求項１１】
データソースは、ビデオソースである請求項１０記載のエージェント。
【請求項１２】
データソースは、オーディオソースである請求項１０記載のエージェント。
【請求項１３】
データソースからの各データページはゴールとしてプランナーに供給され、
プランナーは少なくとも２つの現在の連続するページに対応するポテンシャルとしてプランフラグメントを構成し、
プランナーはプランフラグメントから現在の最適化規範を生成してこの規範を制御推定装置に供給し、
制御推定装置はこの規範に基づいて座標測地曲線を生成し、
それらの曲線は直接メモリマップ構造中に符号化され、
符号化された曲線は圧縮されたデータである請求項１０記載のエージェント。
【請求項１４】
エージェントは、データソースからの圧縮されたデータのデータ復元のために使用される請求項８記載のエージェント。
【請求項１５】
データソースは、ビデオソースである請求項１４記載のエージェント。
【請求項１６】
データソースは、オーディオソースである請求項１４記載のエージェント。
【請求項１７】
圧縮されたデータは知識モデルに与えられ、
制御推定装置は知識モデル中のデータを使用して積分手順により座標測地線を構成し、
座標測地線は圧縮されないデータに対応している請求項１４項記載のエージェント。
【請求項１８】
プランナーおよびアダプタは計算動作中記号パターン整合を使用する請求項７記載のエージェント。
【請求項１９】
応答性推定装置は有限状態機械であり、計算動作に対する反復的有限状態機械分解のための手段を具備している請求項７項記載のエージェント。
【請求項２０】
反復的有限状態機械分解のための手段はさらに、
並列シリーズのユニタリオートマトンに有限状態機械を変換するための並列合成手段と、
各ユニタリオートマトンを一連の接頭オートマトンおよびループオートマトンに変換する縦続分解手段と、
ベースオートマトンを形成するために新しい終端状態を含むことによってループオートマトンを修正する線形化手段と、
アクセスできない状態を含むアクセスできないベースオートマトンをトリミングする手段と、
各ベースオートマトンが有限状態機械中の成功した経路に対応しているか否かを決定する手段と、
プランに対する補正項として最終的に使用するためにアダプタに対して各成功したベースオートマトンを出力する手段とを具備している請求項１９項記載のエージェント。
【請求項２１】
アダプタは、制御推定装置から失敗項を受信し、失敗項の関数として補正項を計算し、
プランナーは、アダプタから補正項を受信し、この補正項から新しいプランを生成し、
応答性推定装置は、新しいプランを受信して応答性推定装置に記憶されているＥＬＬ規則と適合するかテストし、新しいプランが適合しない場合には新しいプランは改善のためにアダプタに送り返され、新しいプランが適合した場合には新しいプランが制御推定装置に送られる請求項７記載のエージェント。
【請求項２２】
知識モデルは局所プロセスの要求を記憶するためにメモリパッチを使用する請求項７記載のエージェント。
【請求項２３】
制御ループは直接メモリマップ機械である請求項１記載のエージェント。
【請求項２４】
直接メモリマップ機械は、
制御されているプロセスについての感覚情報および他のエージェントからの制約情報から入力情報を提供する入力と、
入力情報に対応する知識モデルを記憶するメモリパッチのアレイと、
記憶されたプロセスゴールを入力情報と比較し、プロセスゴールのパターンがメモリパッチのアレイの少なくとも１つのメモリパッチのパターンと少なくとも部分的に整合する場合にメモリパッチのアレイのメモリパッチの少なくとも１つをアクティブ化するように動作するゴール被比較数レジスタと、
プロセスの記憶された現在状態と入力情報とを比較し、現在状態のパターンがメモリパッチのアレイの少なくとも１つのメモリパッチのパターンと少なくとも部分的に整合する場合にメモリパッチのアレイのメモリパッチの少なくとも１つをアクティブ化するように動作する現在状態被比較数レジスタと、
現在状態被比較数レジスタによりアクティブ化され、プロセスの現在状態を表す整合されたメモリパッチ内容を記憶する応答バッファと、
ゴール被比較数レジスタによりアクティブ化される整合されたメモリパッチ内容を記憶するバック伝播バッファと、
応答メモリパッチの一部を形成するために応答バッファ中に記憶された情報の一部を単一化する手段と、
応答バッファの内容とバック伝播バッファの内容の特有なチャタリングを組み合わせ使用して、応答メモリパッチの残りの部分を計算する手段と、
応答メモリパッチを使用してプロセスを制御するための要求された制御動作を発生させる手段とを備える請求項２３記載のエージェント。
【請求項２５】
メモリパッチのアレイは連想記憶メモリとして動作する請求項２４記載のエージェント。
【請求項２６】
メモリパッチはキャリア多様体の位相におけるオープンセットの計算的表現である請求項２４記載のエージェント。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、一般に小規模のシステムおよび大規模のシステムの両方のリアルタイムの知識に基づいた制御に関する。特に、本発明は、エージェントの集合によってその論理（セットのベース）および展開（連続ベース）の動作が制御される素子で構成され、空間的および／または時間的に分散されたシステムのコンピュータベースの制御に関する。
【０００２】
【従来の技術】
コンピュータ制御されるシステムは、その制御の責務を実行する際に人間にアドバイスを与えるため、あるいは適切な制御動作を自律的に実行するためのいずれかの場合に使用される素子の集合である。コンピュータ制御されるシステムはまた、アドバイスを与える素子および自律素子の両方を組み合わせたものを有していてもよい。
【０００３】
分散リアルタイムコンピュータ制御システムの代表的な素子には、コンピュータ、通信ネットワーク、ソフトウェア、センサ（アナログ−デジタル変換器）およびアクチュエータ（デジタル−アナログ変換器）が含まれている。システムは、一般に所望の動作の規則によりしばしば表される所望の高レベルのイベントベースのゴール（安全性のゴールあるいは品質のゴール）を達成し維持するために制御され、また、しばしば微分あるいは微分方程式として表される所望の低レベルの展開ベースのゴール（角度位置の変化の正確な割合あるいは変位速度の正確な制御等）を達成するために制御される。
【０００４】
現在の工学環境によって、種々の制御機構の実験的試みを行うための広範な実験が支持される。システムの制約のより一層正確なステートメントと、考慮された制御機構の失敗モードを発見するようにより広範に組み合わされた実験を行うための一層パワフルなシミュレーション環境とを提供するために、過去数十年にわたって多数の試みが行われてきた。システムが解析され、設計され、実行され、維持されると、工学環境において行われたこれらの広範な実験は、分散システムの自律あるいは（人間がループ中にいる）半自律制御を達成するためにコンピュータ制御されるシステムによって使用されるモデルおよびアルゴリズムの証明、確認および信任を行うために使用される。
【０００５】
既存の技術的試みは、小規模のシステムに対しては大きな成功を収めた。しかしながら、米国商務省によると、リアルタイムシステムの７０乃至９０％がそのゴールへの到達および配置に失敗している。さらに、配置されたこれらのシステムの場合、ソフトウェアに起因する初期のシステムのコストの割合は上昇し続け、初期の獲得のコストの３０乃至９０％になる。大規模な分散システムを構成する際の主な失敗の原因は、リアルタイムのプロセスを同期させることが困難なことである。
【０００６】
最良の既存の技術は、システム動作に関する論理的制約、地理的制約および展開の制約を組み合わせるコンピュータ制御システムを構成するための工学的経験および発見的学習に依存している。これらのシステムの証明、確認および信任は、一連のシミュレーションあるいはベンチマーク実験を通してシステムの失敗モードを発見および補正し、それに続いて発見された失敗モードを補正するという高価で決定的でない開発努力によって達成される。上述のように、リアルタイムで大規模に制御を行う試みはしばしば失敗し、著しくリソースを消耗した後にその計画は放棄されてしまう。成功したものでも更新が困難であり、その理由は、証明、確認および信任の一連の実験はシステムが変えられる都度反復されなければならないからである。
【０００７】
本発明は、宣言された制約を満足させる制御ソフトウェアの生成によって現在の技術を改良する。この技術は厳密な数学上の結果に基づいており、それによって、試みが打診され（知識ベースでの断定と矛盾する定理は証明しない）、完了する［知識ベースによって説明された点の範囲内の任意の点にシステム状態が（宣言された近さの規範内で）到達するようにするアクションを生じさせる定理を証明する］。この形式的な理論的な結果と、本発明において実際に実行された場合の結果によって、分散された大規模なリアルタイムの制御システムを信頼された素子から増分的に構成できる。したがって、既存の素子が信頼度を得る程度まで、本発明は、先の実験を繰返さずに一層規模の大きいシステム中にその素子を含むことを可能にする。さらに、従来からの、生産ラインのアプリケーションから構成された良く理解された小規模のシステムの場合、本発明によってシステムパラメータを広い範囲で信頼可能に変更できる。
【０００８】
現在、マルチプルエージェントハイブリッド制御アーキテクチャ（ＭＡＨＣＡ）に類似した製品は存在していない。ＭＡＨＣＡの特徴は次のようなものである。
【０００９】
１．ＭＡＨＣＡは、システム動作における論理および展開の制約を組み合わせるシステム状態の一般的な記述を使用する。最良の商業的にシミュレートされた製品は、長年の間システム動作のそのような組み合わされた記述を支持してきた。商業的シミュレーションシステムの例にはＳＩＭＮＯＮおよびＡＣＳＬが含まれており、それらは両方とも非線形システムの記述、システムの平衡点の発見および線形制御装置の設計のために平行なシステムの線形化を支持する。最良の実験のプロトタイプは、コーネル大学のＤＳＴＯＯＬであり、それはＭＡＨＣＡのものに最も近いシステム記述を使用する。Lund Institute of TechnologyのMats Anderson氏による最近の博士論文において、ハイブリッドシステムのシミュレーションについて論じられている。その論文において、システムモデリング言語Ｏｍｏｌａと、シミュレーションシステムＯｍＳｉｍについて説明されている。これらの製品および実験用システムは、失敗モードの発見を含むシステム動作の発見を含むが、それらは不所望な動作を補償するための制御装置の生成を支持してはいない。
【００１０】
２．ＭＡＨＣＡのシステム動作の論理および展開の記述によって、累加的な制御の解が与えられる。制御システムの設計のための商業的製品が存在し、それは実験から制御符号を生成するものを含む。最良の商業的システムはＭＡＴＬＡＢ、ＭＡＴＲＩＸ−ＸおよびＢＥＡＣＯＮである。最良の実験用プロトタイプはドイツのＡＮＤＥＣＳと、ハネウェル（Honeywell）社のＨＯＮＥＹ−Ｘと、ウォータールー大学（University of Waterloo）のＭＥＴＬである。ＭＥＴＬは、システム動作の論理および展開の記述の両方と、論理および展開の制約と合致する制御解とを与えることを支持する。しかしながら、ＭＥＴＬは、現在入手可能な全ての他の制御設計ツールのように、失敗モードの実験上の発見と、組み合わされた解を構成するための工学上の発見的学習のアプリケーションとに依存している。
【００１１】
３．ＭＡＨＣＡは、イベントの線形および非線形スケジューリングの両方を解決するためにシステムを支持する。商業製品は、イベントのディスクリートなシーケンスのスケジューリングを行うために存在している。ディスクリートな製造のための最適なスケジューリングパッケージとして、ＧＥＮＳＹＭ社の製品Ｇ２を拡張したものが現在市場に出ている。この製品は、他のスケジューリングパッケージと同様に、非線形問題として知られているものに対する線形の近似の解に依存している。ＭＡＨＣＡは、その線形近似と同様に非線形のスケジューリングの問題を解決する。
【００１２】
４．ＭＡＨＣＡは汎用のアーキテクチャのデスクリプタを使用する。大規模のリアルタイムのシステムのための汎用のアーキテクチャは、かなり長い間開発されてきた。米国の国家標準局とアメリカ航空宇宙局が共同開発したＮＡＳＲＥＭアーキテクチャは、１９８９年に公開標準として発行物に記載された。リアルタイムで分散制御を行うためのこの文献のアーキテクチャは、いくつかの大規模のシステムの開始点ならびに次世代制御装置プロジェクトの開始、および先行研究プロジェクト機関（ＡＲＰＡ）の領域特定ソフトウェアアーキテクチャ（ＤＳＳＡ）プロジェクトによって支持された素子ベースのプログラミングにおける２つのプロジェクトの開始として使用されている。これらのプロジェクトの１つは、宣言のシステムアーキテクチャ、すなわちＡＲＤＥＣＴＥＫＮＯＷＬＥＤＧＥ（ＡＲＴＥＫ）モデルのための最良の実験用プロトタイプを有している。しかしながら、ＮＡＳＲＥＭおよびＡＲＴＥＫのいずれも、それらのアーキテクチャのシンタクスによって記述されたシステムのための制御プログラムの開発を支持しない。ＭＡＨＣＡは、大規模のシステムのための基準アーキテクチャを記述するためにＮＡＳＲＥＭあるいはＡＲＴＥＫシンタクスのいずれかを使用することができ、また、アーキテクチャのアプリケーションの設計のゴールと合致するのに必要なアクションを実行するために制御ソフトウェアを生成できる。また、ＮＡＳＲＥＭおよびＡＲＴＥＫは両方とも、大規模な分散システムに対する同期の要求の宣言を支持するが、どちらも要求された同期を達成する制御を解する構成を支持しない。
【００１３】
ＭＡＨＣＡは、（ＮＩＳＴ）およびアメリカ航空宇宙局（ＮＡＳＡ）によって文献“NASA/NBS Standards Reference Model for Telerobot Control System Architecture (NASREM)”（ＮＩＳＴ（ＮＢＳの前身）Technical Note 1235, April 1989)において記載されたリアルタイムの制御アーキテクチャの能力を実質的に拡張する異種システムをフレキシブルに構成するための技術を提供する。ＮＡＳＲＥＭの実験に基づいたアーキテクチャは、インテリジェントでリアルタイムのコンピュータ制御されたシステムを実験的に開発するための最も論理的な構成のツールを表している。ＮＡＳＲＥＭアーキテクチャは、大規模のシステムのための最も幅広く実行されたアーキテクチャの１つであり、アメリカ国防省によって行われたリアルタイムの素子ベースの制御リサーチの開始点であった。ＮＡＳＲＥＭは、いくつかの非常に有効な特徴を含んでおり、それらはＭＡＨＣＡエージェントで実効される次のようなものを含んでいる。
【００１４】
１．ＮＡＳＲＥＭは、速いタイムスケールで実行される階層の低いレベルと、遅いタイムスケールで実行される階層の高いレベルとに基づいて、複雑なリアルタイムのシステムを固定の階層に分割することを支持する。タイムスケールは、最も遅いタイムスケールでのシステムの展開の数時間の観察から最も速いタイムスケールでのシステムの展開の数ミリ秒間の観察へ名目上変化する。
【００１５】
２．ＮＡＳＲＥＭはさらに、階層の各層において複雑なリアルタイムのシステムを固定された階層的区画に分割することを支持し、それは次のような感知・決定・動作の模範例にしたがって各層を制御する固定の閉ループによる方法のための素子に対応する。感知・決定・動作の例は以下の通りである。
【００１６】
ａ．階層における各層（タイムスケール）においてシステムの状態を感知する。階層中の最も低いレベルにおいて自動的に入力を感知および提供するためにアナログ−デジタル変換器が使用され、一方、階層中の最も高いレベルにおいて人間による照合、システム照合に対する応答、あるいは決定を得るためにユーザインターフェイスが使用される。
【００１７】
ｂ．どのアクションあるいはプランが実行されるかを決定する。階層中の最も低い層においてどのアクションが行われるかを決定するために、ディスクリートなイベントシステムに対して使用される順次連続した機械のためのスケジューリング・アルゴリズムと、異なる動作モードに適切な閉ループ制御アルゴリズムに対して、あるいは定義の明確な動作点の周囲での使用に適切な適応性のある制御アルゴリズムに対して利得スケジューリングを達成するために実験用に作られたスイッチング・テーブルとが使用される。
【００１８】
ｃ．階層中の各層におけるシステムの現在の状態に対して適切なアクションを行うように機能する。階層において低いレベルは高いレベルよりも速いタイムスケールで動作するため（最も低いレベルのタイムスケールは最も高いレベルよりも数桁速い）、高いレベルで行われたそれぞれのアクションと比較して低いレベルでは多くのアクションが行われる。
【００１９】
各階層の区画は、それが制御するレベルに対して感知・決定・動作サイクルを実行するために固定速度で進行する。速度は、ユーザの性能の要求に基づいてシステムに合わせることができ、あるいは、速度は既存のプロセスの物理的な要求に基づいて実験的に決定されてもよい。各層は、システムの現在の状態および次のサイクルに対して行われる決定に関する制約に関する知識を含む大域的な知識ベースにアクセスする。
【００２０】
３．ＮＡＳＲＥＭは、システム動作をシステムのタイムスケールにしたがった名目上の区画に基づいて実行された主要な論理的活動に分割する。これによって、複雑なシステムが増分的に設計され、プロトタイプにされ、組み立てられ、試験され、実用されるように、層における高レベルの論理的機能を最も簡単なものから最も複雑なものへ加える意図的な設計が支持される。
【００２１】
複雑な大規模のシステムを実行するための広範囲に行われた実験に基づいたＮＡＳＲＥＭおよびその他のアーキテクチャは、成功を収めた工学的方法であった。しかしながら、システムの寸法および複雑さが増加するにつれ、この技術は、成功を収めようとする試みにおいて次第に効果が無くなってきた。これらのアーキテクチャの中心的な問題は、レベルの同期がアプリケーションに依存していることである。ＭＡＨＣＡ同期は一般的な不変原理で行われる。別の深刻な欠点は恐らくレベルの構成が実効的な方法により補正されないことである。
【００２２】
【発明が解決しようとする課題】
本発明の目的は、非線形であり、時間的に変化し、時間的および空間的に分散された小規模および大規模のシステムをリアルタイムで制御するほぼ正確で最適に近いシステムを増分的に構成するための汎用アーキテクチャを提供することである。本発明は、最初にシステム記述の最適に近い解が存在することを証明し、次にシステムの所定の非線形性、妨害、不確定性、および時間の経過と共に生じる変化にも関わらず最適に近い性能を達成する制御オートマタを生成することによって、非線形的でリアルタイムな分散プロセスを閉ループで最適に近い状態で自律制御を行うためのコンピュータの使用に適した方法を提供する。
【００２３】
本発明の別の目的は、ハイブリッドシステムの動作における論理および展開の制約の宣言を可能にするクローズの言語を構成することである。システムアーキテクチャに対するこの断言的な試みによって、サブシステムの相互作用する素子間の関係に関して複雑なシステムが定義される。
【００２４】
本発明の別の目的は、大規模な分散システムに適した解を得るためのコストを実質的に減少するために、最適に近い解の"十分に近い"特性の技術を利用する宣言の構造を明示的に支持することである。これは、論理および展開のモデルの近さの規範と合致する制約の自動緩和を通して行われる。自動緩和は、制約の統語論的（syntactical）変換を通して達成される。制約の意味論は変更されない。
【００２５】
本発明の別の目的は、１組の工学ツールを提供し、システムと、エージェントのネットワークを通して動作を同期するシステムのシステムとに素子を組み入れるための適切なクローズの宣言を決定する際にシステムエンジニアを助けることである。
【００２６】
本発明の別の目的はエージェント同期を与えることである。これはエージェント間の不変原理を満足することにより実現される。各更新時間で、ネットワークの各エージェントのアクティブプランは、各エージェントの知識ベースの知識クローズにより決定される等価動作のモジュール一致関係を符号化する。
【００２７】
本発明の別の目的はエージェントのアーキテクチャモデルに別々のループ、特に制御ループと応答性学習ループを与えることであり、これらのループは別々に実行される。しかしながら、制御ループと応答性学習ループは２つの結合チャンネルにより相互作用する。この分離は分離されていないループを有するエージェントと論理的に等しく実行するが、さらに高速度で実質上メモリの必要性が少ない。
【００２８】
本発明のさらに別の目的は、エージェントアーキテクチャを構成するためにダイレクトメモリマップ（ＤＭＭ）を使用することである。ＤＭＭは知識を変換するための処理である。処理の入力で、エージェントの知識は方程式の論理クローズの集合として符号化される。これらのタイプのクローズはこれらの特性のグラフィック記述とエージェント知識の実行時間表示との間の非常に実効的なブリッジである。ＤＭＭはメモリパッチと呼ばれるデータ構造を与えることによりエージェント知識のコンパイラとして動作し、これは各エージェントの知識ベースに含まれる知識を組織することに使用される。メモリパッチはキャリア多様体の位相のオープンセットの計算表示である。
【００２９】
本発明のさらに別の目的は、メモリパッチ構造の基本機構として連想記憶メモリを使用することである。連想記憶メモリはメモリセルの内容と比較されるパターンを記憶するための被比較数と呼ばれる特定化されたレジスタを使用する。メモリセルの内容は被比較数のパターンと一致するか部分的に一致されるならば、そのセルはアクティブ化される。ＤＭＭは２つの被比較数、すなわち、現在状態の被比較数と、ゴール被比較数とを有する。
【００３０】
本発明のさらに別の目的は、ＭＡＨＣＡを圧縮／復元に応用することであり、これはオーディオまたはビデオソースの処理および記憶からなる。ソースの処理および記憶はＤＭＭデータ構造と、記憶されたＤＭＭデータ構造のオンラインまたはオフライン復元として実現される。ソースの処理は圧縮と復元エージェントの知識モデルのセットの正確性を変更することにより変化させることができる損失の多い処理である。圧縮されていないデータソースはデータページのシーケンスである。ビデオの場合、ページは画素からなるフレームである。オーディオの場合、ページはカウントの集合である。
【００３１】
本発明の関連した目的は、別のアプリケーションの信頼できる素子を宣言により新しいシステムのアーキテクチャに含むことによって再使用されることをエージェントのネットワークが支持することである。宣言により含むことによって、従来からの素子を新しいシステムの信頼できる素子の部品として証明、確認、および信任するのに必要な実験が減少される。
【００３２】
本発明の関連した目的は、システム動作に関する論理および展開の制約と合致するオートマタをオンラインで生成することによって、宣言による制約および最適化規範にしたがったスケジュールおよび計画の生成および修正が支持されるようにすることである。
【００３３】
本発明のこれらおよびその他の目的は、本発明の技術にしたがって、論理および展開の素子ならびに従来からのあるいは新しい素子を含む異種の素子をオンラインで集積して時間的あるいは空間的に分散された非線形で、大規模で、リアルタイムのシステムの構築および同期をするためのアーキテクチャおよび方法の形態のソフトウェアおよびハードウェア工学的ツールを提供することによって達成される。この工学的ツールは、システム動作の宣言と一致するオートマタの生成を通して異種の素子のフレキシブルなオンラインの集積を達成する。これらのオートマタは、エージェントのネットワーク中の局所エージェントによって実行され、それによってシステムの機能およびシステム動作の時間的および空間的規模の増分的な拡張を支持する。この工学的ツールは、個々のエージェントのための基礎アーキテクチャと、エージェントのネットワークのための基礎アーキテクチャを含んでいる。このツールは、幅広い種類の分散されたリアルタイムのアプリケーションに既に適用されたモジュール式の能力のセットを含んでおり、ハイブリッドシステムの設計、解析および実行のための工学的能力の最初のセットとして与えられる。
【００３４】
【課題を解決するための手段】
したがって、ＭＡＨＣＡは、エージェントの層、ソフトウェアアプリケーション、データベースシステム、広範囲および局所的な通信ネットワーク、センサ、アクチュエータおよび物理的ネットワーク素子を設計し、構成するための多層アーキテクチャを提供する。ＭＡＨＣＡはまた、分散プロセスの動作を同期させるために、多層アーキテクチャを通じて動作するマルチプルエージェント論理的通信ネットワーク用のアーキテクチャを提供する。ＭＡＨＣＡはまた、個々の素子間の動作の協働的および非協働的な戦略ならびにシステム動作の集合および分解を支持するように構成できる。
【００３５】
ＭＡＨＣＡの最上のレベルはエージェントのネットワークである。このエージェントのネットワークは、現在のシステム状態の制約にしたがうオンラインでの応答的な符号の生成によって異種素子の同期を応答的に支持する協働的に動作するシステムであると考えることができる。異種素子は、多くのタイムスケールで動作するように時間的に分散でき、多くの場所で動作するように空間的に分散できる。局所的な素子の動作は、局所的に定義された最適化規範と、大域的に定義された最適化規範と、局所的な動作に関する論理的制約と、素子の展開に関する局所的な制約と、連続性に関する大域的な制約と、局所エージェントに対してハイブリッドシステム状態で捕捉された際の局所的および大域的なシステム状態とに合致するように局所的エージェントによって制御される。大域的なシステムの動作の展開は、局所的エージェントの制御動作と、動作が局所的エージェントによって制御される素子の展開から発生する。
【００３６】
ＭＡＨＣＡの次のレベルはアプリケーション層であり、その高レベルの論理的インターフェイスはエージェントのネットワークによって同期される。ネットワーク中の単一のエージェント、あるいは多数のエージェントの集合は、制御されるアプリケーションあるいはアプリケーションのセットにおいて別のプロセスの高レベルの論理を使用する１または複数の展開プロセスの同期に適合するように構成できる。
【００３７】
ＭＡＨＣＡの次のレベルはデータベース層であり、その入力および出力はアプリケーション層によって名目上制御されるが、個々のエージェントはデータベースの動作を直接制御するように構成できる。
【００３８】
ＭＡＨＣＡの次のレベルはネットワーク制御装置およびスケジュール装置レベルであり、それは論理通信ネットワークを横切ってメッセージを送信するための通信プロトコルを実行する。
【００３９】
ＭＡＨＣＡの最も低い層は物理ネットワーク層である。この層は、送信および受信装置のハードウェアと、局所エリアネットワークおよびワイドエリアネットワークに使用される送信媒体とを含んでいる。これはまた、リアルタイムの制御アプリケーションのためのセンサおよびアクチュエータに対する層である。
現在の仕様およびパラメータ値に応じたソフトウェアを生成するためにエージェントによって行われるステップのシーケンスは次のようなものである。
【００４０】
１．システム状態のキャリア多様体における変化の計算法の問題として元の問題を再度公式化する。キャリア多様体は、ネットワークのシミュレーションモデルとノードにおけるシミュレーションモデルとを結合したものである。状態の軌道およびそれらの展開はこのキャリア多様体において生じる。この方法は、大域的および局所的な問題に対するシステムの状態の制御関数を捜し、その制御関数は、分散リアルタイム制御の問題に関して要求された全てのゴールを完全に達成するように状態の軌道においてネガチブでないコスト関数を最小にする。
【００４１】
２．最小にされているコスト関数を表すラグランジュ方程式Ｌ（ｘ，ｕ）を状態速度（割合）ｕに関して凸にすることによって変化の標準的な計算法の問題が凸の変化性の問題と置換される。凸の問題は、元の問題と比較すると、測定された値の解（ときとして弱い、あるいはＬ．Ｃ．Ｙｏｕｎｇと呼ばれる）を有している。この解は、元の問題の大域の極小に近くなるように本来の問題の局所の極小の間で適切にチャターするチャタリング制御を行うことである。しかしながら、この解は単なる抽象的なものであり、時間の局所的および大域的な制御関数を与えるだけである。
【００４２】
３．代りに状態のフィードバック制御関数を得るために、凸の変化性の問題を適切なハミルトン・ヤコビ・ベルマンの方程式に変換する。この変換はＭＡＨＣＡエージェントのプランナーにより自動的に行われる。適切な境界条件に対するこの方程式の“ε解”は、フィードバック制御の生成子を表している状態空間に関して有効な無限小変換を与える。
【００４３】
４．所定の状態において可能である制御関数は、タンジェント空間において円錐形であり、タンジェント空間と共に移動する。最適な状態軌道にしたがうと、最適に近い対応した制御が行われる。制御は、アフィン接続のクリストッフェル記号に基づいており、これはキャリア多様体の特性である。アフィン接続は先に述べられたゴールと合致するために通信ネットワークおよびノードにおける近似を管理するのに必要な大域的および局所的なオートマタすなわち制御プログラムのリアルタイムの状態変換関数を行う。大域的なプログラムは、ノード間でのメッセージの受渡しに責任がある。大域的なシステムの要求された運動力学（ダイナミック）は、各ノードにおいて連続条件を実行することによって、分散システムの中央制御（大域的な裁定）なしに達成される。
【００４４】
ＭＡＨＣＡがＮＡＳＲＥＭ等の実験に基づいたアーキテクチャによって提供する最も重要な利点は、実行のためのアーキテクチャにおける新しい素子の証明、確認、および信任を行うのに必要な実験が実質的に少なくなることである。これは、オートマタのオンラインでの生成を通して達成され、それによって、分散プロセスを応答的に同期させる。応答的な同期は、宣言されたシステム動作にしたがうことを確実にする証明プロセスを通して達成される。これらの動作は、安全性および品質の制約に関連した論理的な断言ならびに性能および正確の制約に関連した展開の断定を含むことができる。ＭＡＨＣＡは、次のようないくつかの非常に有効な特徴を有している。
【００４５】
１．ＭＡＨＣＡは、速いタイムスケールで実行される階層の低いレベルと遅いタイムスケールで実行される階層の高いレベルとに基づいて複雑なリアルタイムのシステムを名目上の階層に分割することを支持し、また、中間のタイムスケールで応答するオートマタのオンラインの生成を支持し、それによって、実効的に、連続した階層が支持される。タイムスケールは、最も遅いタイムスケールでシステムの展開を観察する数時間から、最も速いタイムスケールでシステムの展開を観察するミリ秒まで名目上変化する。さらに、ＭＡＨＣＡは、名目上の階層における層の間でリンクを生成するために応答するように構成され、それによって、めったに起こらないイベントに対するタイミングの制約がそのイベントが生じたときに満足される。
【００４６】
２．ＭＡＨＣＡはさらに、複雑なリアルタイムのシステムを階層の各層における固定された階層の区画に分離することを支持し、それはＮＡＳＲＥＭシーケンスに類似した感知・決定・動作の例にしたがって各層を制御するための固定の閉ループ法のための素子に対応する。階層の各区画は、それが制御するレベルに対して感知・決定・動作サイクルを実行するために固定速度で進行する。しかしながら、ＭＡＨＣＡはまた、中間のタイムスケールで応答するオートマタをオンラインで生成することを支持し、それによって実効的に連続した階層が支持される。例えば、通常の工学的活動は、複雑なプロセスを中間ステップに分離し、ステップのシーケンスを、人間が介在して、あるいは人間が介在せずに実行される活動のシナリオにアレンジすることである。
【００４７】
ＭＡＨＣＡは、階層あるいは階層的な方法でアレンジされた論理的イベントとしての活動のシナリオの構成および増分的な変化を支持する。実行の速度は、ユーザによる性能に関する要求に基づいたシステムに設計され、または、既存のプロセスの物理的な要求に基づいて実験的に決定される。各層は、システムの現在の状態と、次のサイクルに対して行われる決定に関する制約を含んでいてもよい大域知識ベースにアクセスする。
【００４８】
３．ＭＡＨＣＡは、システムの動作をシステムのタイムスケールにしたがって名目上の区画に基づいて行われた主要な論理的活動に分割することを支持する。これは複雑なシステムが増分的に設計され、プロトタイプにされ、組立てられ、試験され、実用されたときに、層における高レベルの論理的ファンクショナリティを最も簡単なものから最も複雑なものへ付加する意図的な設計を支持する。したがって、ＭＡＨＣＡが実験に基づいたアーキテクチャをよりフレキシブルに実行するように構成できる。しかしながら、ＭＡＨＣＡはまた、エージェントの決定の動作に基づいたより一般的な素子の組立てを支持し、それによって、予めアレンジされた緩和の規範にしたがってオンラインで修正できる。
【００４９】
前述のＮＡＳＲＥＭアーキテクチャに対する議論と同様に、ＭＡＨＣＡは汎用のリアルタイムの（あるいはリアルタイムでない）アーキテクチャの動作を厳密に模倣するように構成されるか、あるいは、固定されたアーキテクチャを増分的に改良するための組込まれたフレキシビリティを有するように構成されるかのいずれかにすることができる。したがって、大きいシステムにおいて従来からあるシステムを含み、ファンクショナリティの増分的な拡張を支持できる。しかしながら、ＭＡＨＣＡがリアルタイムシステムのための既存のアーキテクチャよりも優れている最も重要な改良点は、ハイブリッドシステムのモデルおよび現在のシステムの入力にしたがって最適に近い解をオンラインで生成することにより一層少ないコストで安全性が高く確実性の高い動作を達成する能力である。
【００５０】
前述の説明は以下の本発明の詳細な説明が最良に理解されるように、本発明の特性および技術的利点を広く概略している。本発明の付加的な特徴および利点を以下に説明し、これは本発明の特許請求の範囲の主題を形成している。説明する概念および特別な実施形態が、本発明の同一の目的を実行するためにその他の構造を変更または設計する基礎として容易に使用されてもよいことが当業者により認識されるであろう。このような等価構造が特許請求の範囲で説明されているような本発明の技術的範囲を逸脱しないことが当業者により認識されるであろう。
【００５１】
【発明の実施の形態】
本発明とその利点をより完全に理解するために、添付図面を伴った以下の説明を参照する。
【００５２】
図１は、全米情報基盤等のネットワークあるいはネットワークの集合の積層アーキテクチャ１０全体を示しており、高い方の層の素子が通常ソフトウェア中に設置され、低い方のレベルの素子が通常ハードウェア接続ＭＡＨＣＡ中で設置されるアーキテクチャを示している。アーキテクチャの最も低いレベルは常にハードウェアで構成される。ＭＡＨＣＡは、分散された古いあるいは新しいアプリケーションを同期させるためにリアルタイムの“ミドルウェア”として機能する。
【００５３】
ＭＡＨＣＡは論理的エージェントネットワーク１１における多数のエージェントの集合であり、それは、アプリケーション層、マルチメディアデータベースシステム層、ネットワーク制御装置およびスケジュール装置層ならびに物理的通信ネットワーク層を含んでいることが好ましい、マルチメディアプロセスのためのクライアントサーバ・アプリケーションのような分散アプリケーションの通常の多層構造１２を通して実行されるシステム動作を同期させる。このフレキシブルなアーキテクチャによって、異種分散プロセスを同期させるためのオープンアーキテクチャが提供される。分散アプリケーションの多層構造１２は、製造、通信、連邦あるいは州政府、軍事コマンド度および制御、銀行業務ならびに医療プロセス等の多数の分散プロセスのアプリケーションの都合のよいモデルである。マルチプルエージェントの集合１１は、複雑でリアルタイム分散プロセスがシステム素子の活動の同期を通して都合よく制御されるようにするハイブリッドシステム制御パラダイムを実行する。
【００５４】
ＭＡＨＣＡによって実行される計算モデル、式の応答推定によって、ハイブリッドシステムのコンピュータベースの制御のための新しいパラダイムをオンラインで実行し、それによって、最初に現在の制御問題に対する解が存在することを証明し、次に、成功の証明プロセスの結果から制御オートマタを発生するか、あるいは不成功の証明プロセスの失敗モードを承認された緩和の規範にしたがって修復するように応答する。
【００５５】
この証明プロセスは２つの自由度を支持し、それらは、（１）設計者あるいはユーザによる問題のステートメントの高レベルの意味論のオフラインでの調整、ならびに厳密なシンタクス変換を通した論理的制約のオンラインでの調整を支持する論理的自由度と、（２）固定動作点周囲で正確な結果を達成するのに適した展開の関係の明快な宣言を支持する展開自由度である。好ましい実施形態によれば、オープンアーキテクチャは、マルチプルエージェントネットワークおよび式の応答推定におけるエージェント間を通るメッセージに基づいている。
【００５６】
ＭＡＨＣＡは、ソフトウェアおよびハードウェアの素子１２の階層として構成され、その位相は、新しい素子の追加と古い素子の削除を通して時間と共に変化する。素子の追加および削除は、論理的エージェントネットワーク中のエージェントの生成および消去を通して同期される。そのアーキテクチャは、固有の領域モデルのテンプレートおよびアプリケーションの製造ラインのための基準アーキテクチャをフレキシブルに構成することと、特定のアプリケーションのための領域モデルおよびアプリケーションアーキテクチャを特定するためにこれらの領域モデルおよび基準アーキテクチャを特定化することを支持する。
【００５７】
計算モデルによって、システム性能において信頼度を達成するのに必要な実験数の減少を通してシステム素子の構成の証明、確認、および信任が容易になる。この実験の減少は、素子の動作を集積するためのオートマタのほぼ正確な生成を通して可能となり、それによって、既に実行されて個々の素子に関して信頼を得た実験は、構成されたシステムに対して繰返される必要はない。
【００５８】
図１の論理的エージェントネットワーク１１のモデルの場合、ｉ＝１，…，Ｎ（ｔ）とすると、Ａｉは現在の時間ｔにおいてアクティブなエージェントを示す。このモデルにおいて、ｔは実線上の値をとる。各時間ｔにおいて、ネットワーク中の各エージェントのステータスは、局所的に微分可能な多様体Ｍ中の点によって与えられる。ネットワークのゴールは、１組のマルチメディアの分散対話型プロセスをほぼ最適に制御することであることが好ましく、ネットワークの基本的なゴールは、マルチメディアサービスに対する不満足な要求を最小にすることである。アクティブなエージェントＡiの要求は連続関数（？）Ｄiによって次のように与えられる。
【００５９】
Ｄi：Ｍ×Ｔ→Ｒ+          （１）
【００６０】
ここにおいて、Ｔは実線（時間−空間）であり、Ｒ+は正の実線である。分散対話型シミュレーションに使用されるマルチメディアプロセスの同期を達成するように構成された論理的エージェントネットワーク１１について考えてみる。次に、多様体Ｍ中の点ｐが次のデータアーキテクチャによって表される。
【００６１】
0003628961.tif 000002
【００６２】
ここにおいて、ｉｄは有限のセットＩＤ中の値をとる識別子であり、ｐｒｏｃ（）は分散対話型シミュレーション（ＤＩＳ）プロセスステータスを特徴付ける関係であり、その関係はｐｒｏｃ ｄａｔａと表記されたパラメータのリストに依存し、そのパラメータは含まれたプロセスの負荷およびタイミング特性を定め（既存の各シミュレーションプロセスは通常異なるデータアーキテクチャを有していることに注意）、ｓｉｍ（）は表されたマルチメディアプロセスの特性を得る関係であり、その関係はｓｉｍ ｄａｔａと表記されたパラメータのリストに依存し、それは論理的エージェントネットワーク１１と両立的である抽象のレベルにおいて示されたプロセスのその点における制約のインスタンスを特徴付ける。
【００６３】
また、式（２）において、（）の中身は、図１の階層的組織に関して論理ネットワーク１１の同期情報が得られる関係である。特にそれは動作点におけるプロトコルを特徴付ける。これは、優先レベル、連結度および時定数等の情報を含んでいる。最終的に、式（２）において、関係ｍｐ（）によって多重度情報が伝送され、すなわちそれはこの点におけるネットワークの利用度のレベルを表す。関連したパラメータのリストであるｍｕｌｔ ｄａｔａは、ネットワークの負荷を反映する統計的パラメータで構成されている。
【００６４】
多様体Ｍの点のデータアーキテクチャにおけるパラメータのリストは、整数（ユーザの数等）、実数（トラフィック負荷等）およびディスクリート値（プロセス識別子あるいはスイッチ等）で構成できる。それらはネットワークおよびアクティブプロセスのステータスを特徴付ける。時間の経過にしたがってこれらのパラメータの展開を計算することは、ＭＡＨＣＡの中心的な役割である。
【００６５】
論理的エージェントネットワーク１１のダイナミックスは、多様体Ｍに関する所定の軌道によって特徴付けられる。これらの軌道は、ネットワークおよびそのステータスを通る情報の流れを特徴付ける。デマンド関数の生成子は次の式で定義され、
【数１】
0003628961.tif 000003
【００６６】
ここにおいて、Ｉ（ｔ）は時間ｔにおけるアクティブなエージェントと、ＤＩＳ制御装置におけるエージェントによって発せられたアクションのセットである。これらのアクションは、多様体Ｍにおいて定義された極小変換として実行される。時間ｔにおけるアクティブエージェントｉに対する式（３）中の関数の一般的なアーキテクチャは、次の式（４）から与えられ、
Ｄｉ（ｐ，ｔ）＝Ｆｉ（Ｃｉｕ，Ｄ，αｉ）（ｐ，ｔ）      （４）
ここにおいて、Ｆiはスムース関数であり、Ｄはデマンド関数のベクトルであり、Ｃiuは不満足なデマンド関数であり、αiはｉ番目のエージェントによって発せられたコマンドアクションである。
【００６７】
一般的に、多様体Ｍは、以下の３つのアイテムで構成された（位相Θを有する）位相空間であり、それら３つのアイテムとは、
１．Ｒkの同相写像であり、ｋは整数である、式（２）の形式の点のセット。
２．［Ｘ］Ｕj＝Ｍとなるように｛Ｕj｝である多様体Ｍの計数可能な一群のオープンサブセット。
３．一群のスムース関数｛ψj｜ψj：Ｕj→Ｖj｝であり、各ｊに対して、ＶjはＲkにおけるオープンセットである。セットＵjは、文章において座標の近傍あるいはチャートとして示されている。各チャートに対して、対応する関数ψjはその座標チャートと呼ばれている。“スムース”関数は、任意に多数の連続的な導関数を所有している。
４．座標チャート関数は、以下の付加的な状態を満足させ、すなわち、
Ｕj［Ｙ］Ｕi≠０となるように任意のチャートＵj，Ｕiが与えられた場合、関数ψＯψj-1：（Ｕj［Ｙ］Ｕi）→（Ｕj［Ｙ］Ｕi）はスムースである。
【００６８】
多様体Ｍの一般的な定義は、制御システムアプリケーションのために特別に行われる。多様体Ｍに関連した位相Θを検討するとき、Ｍの点は、ｐｒｏｃ ｄａｔａ、ｓｉｍ ｄａｔａ、ｓｙｎｃｈ ｄａｔａおよびｍｕｌｔ ｄａｔａのリストにおけるパラメータの値の間隔によってアーキテクチャが特徴付けられる限定的なアーキテクチャ（式（２）を参照）を有することが注目される。これらのパラメータの数はｋに等しい。これらのパラメータに関する"知識"は、Ｒkに関する位相Ωを定めることによってモデルに含められる。Ωにおけるオープンセットは、パラメータについての既知の事実を符号化するクローズ（clause）から構成される。多様体Ｍの位相Θは、次のようにΩの項で定義される：Ωにおける各オープンセットＷに対して、Ｗ［Ｚ］Ｖj［Ｚ］Ｒkとなるようにセットψj-1（Ｗ）はΘになければならない。これらのセットは、各ｐ［Ｅ］Ｕに対してＵに含まれたこのフォームに近傍がある場合のみＵ［Ｚ´］ＭとなるようにΘに対するベースを形成し、すなわち、ｐ［Ｚ］ψj-1（Ｗ）［Ｚ´］ＵとなるようなＷ［Ｚ］Ｕjであり、ψj：Ｕj→Ｖjであり、チャートはｐを含んでいる。
【００６９】
ＭＡＨＣＡのインテリジェントＤＩＳ制御装置によって指令されたアクションを特徴付けるために、多様体Ｍに関する導関数が導入される。Ｆpを多様体Ｍの点ｐの近くに定められた実数値のスムース関数の空間とする。ｆおよびｇをＦpにおける関数とする。Ｆpの導関数ｖは次のような写像であり、
ｖ：Ｆp→Ｆp
これは次の２つの特性を満足させる。
0003628961.tif 000004
導関数は、多様体Ｍにおけるベクトルフィールドと、関連した積分曲線のクラスとを定める。Ｃは、ＩをＲのサブインターバルとした場合にφ：Ｉ→Ｍによってパラメータ化された多様体Ｍ上のスムース曲線であるとする。局所座標において、ｐ＝（ｐ1，…，ｐk）であると、Ｃは、ｔに関する導関数がφ（ｔ）＝（φ1（ｔ），…，φk（ｔ））で表されるｋ個のスムース関数φ（ｔ）＝（φ1（ｔ），…，φk（ｔ））によって与えられる。Ｍにおける曲線上の等価の関係は、多様体Ｍ中の点における接線ベクトルの定義の基礎として導入される。ｐ［Ｅ］Ｍとする。ｐを通過する２つの曲線φ1（ｔ）およびφ2（ｔ）は、次の２つの仮定、すなわち、
あるｔに対して、τがＩ［Ｚ´］Ｒにある場合、
【数２】
0003628961.tif 000005
【００７０】
これを満足させる場合、ｐ（表記：φ１〜φ２）において等価であると言われる。
【００７１】
明らかに、〜はｐを通過する多様体Ｍにおける曲線のクラスにおける等価値関係を定める。［φ］はφを含む等価のクラスであるとする。［φ］に対する接線ベクトルは導関数ｖ｜pであり、局所座標（ｐ1，…，ｐk）において次の式によって定義される。
【００７２】
ｆ：Ｍ→Ｒをスムース関数とすると、
【数３】
0003628961.tif 000006
【００７３】
ｐにおける全ての等価なクラスに関連した接線ベクトルのセットは、ｐにおける接線ベクトル空間と呼ばれるベクトル空間を定義し、それはＴＭpで表される。多様体Ｍに関連した接空間のセットは一緒に"接着"されて接線束と呼ばれる多様体を形成し、それは次の式によるＴＭで表される。
【数４】
0003628961.tif 000007
【００７４】
この接着がどのように行われるかを明確に特定することが重要である。ベクトルフィールドの概念を導入し、モデル中のその関連を議論した後に、接着の実行が特定される。
【００７５】
多様体Ｍ上のベクトルフィールドは、ｖ｜pが点から点へスムースに変化する状態のＭ：ｖ｜p［Ｅ］ＴＭpの各点への導関数ｖの割当てである。このモデルではベクトルフィールドは局所座標中で表される。接線ベクトルは選択された局所座標に関して表されるが、この定義は選択された局所座標とは関係がない。（ｐ1，…，ｐk）を局所座標とすると、
【数５】
0003628961.tif 000008
【００７６】
式（５）と（６）とを比較すると、ｐ＝φ（ｔ）が、任意の点における接線ベクトルが同じ点の値ｖと一致する多様体Ｍにおけるパラメータ化された曲線である場合、全てのｔに対して、
φ（ｔ）＝ｖ｜φ（ｔ）
であることに着目される。局所座標において、ｐ＝（φ1（ｔ），…，φk（ｔ））は、通常の微分方程式の自律系に対する解でなければならず、すなわち、
ｊ＝１，…，ｋに対して、
（ｄｐj／ｄｔ）＝λj（ｐ）          （７）
マルチメディア分散対話型シミュレーションアプリケーションにおいて、ＤＩＳ制御装置によって発せられた各コマンドは、多様体Ｍのベクトルフィールドとして実行される。制御装置における各エージェントは、“プリミティブな”予め定められたベクトルフィールドの組み合わせとしてコマンドフィールドを構成する。多様体Ｍに対して選択された位相Θは、計量されることができず、初期の条件を与えられ、方程式（７）に特有の解は古典的な意味では保証できない。しかしながら、それらは緩和曲線と呼ばれるＭにおける連続的軌道のクラスにおいて解を有している。このクラスにおいて、式（７）に対する解は特有のものである。緩和曲線がプロセス制御の公式および実行に適用されたときの緩和曲線の基本的な特徴は後に説明される。緩和曲線がＤＩＳプロセットモデルおよび制御に関連したときの緩和曲線の特性を説明するために、Ｍにおけるフローの概念が導入されなければならない。
【００７７】
ｖをベクトルフィールドとすると、多様体Ｍにおける点ｐを通過する任意のパラメータ化された曲線φ（ｔ）は、ｐ＝φ（ｔ）であり、局所座標においてｖ｜pが式（５）を満足させる場合には、ｖに関連した積分曲線と呼ばれる。ベクトルフィールドｖに関連し、Ψ（ｔ，ｐ）で表された積分曲線は、次の特性、すなわち、
【数６】
0003628961.tif 000009
【００７８】
を満足させる場合には、ｖによって発生された"フロー"と呼ばれる。
【００７９】
ＭＡＨＣＡに対してこの概念を特別化するために、通信ネットワーク中のエージェントｉはアクティブであるとする。現在の定められたインターバルの幅［ｔ，ｔ＋Δ）においてΔ＞０であるとする。Ｕi（ｐ，ｔ）とすると、ｐ［Ｅ］Ｍはインターバルの始まりにおける満足されないデマンドである。エージェントiは、次のようなプリミティブなアクションのセットを有している。
【数７】
0003628961.tif 000010
【００８０】
エージェントｉは、インターバル［ｔ，ｔ＋Δ）中に１以上のこれらのアクションのスケジュールを定め、現在のサービス要求Ｓri（ｔ，ｐ）と論理的エージェントネットワーク中のアクティブなエージェントのデマンドＤ（ｐ，ｔ）＝［Ｄ1（ｐ，ｔ），…，ＤN(t)（ｐ，ｔ）］の関数としてアクションｖijが実行されなければならないΔのフラクションαij（ｐ，ｔ）を決定する。
【００８１】
図２は、３つの原始部分を含むアクションのスケジュールを概念的に示している。図２は、図１に示された論理的エージェントネットワーク１１における個々のエージェントを示しており、それによってエージェントに関連したフローを変更する無限小のアクションのスケジュールが実行される。個々のエージェントは、宣言的な知識を与えるために構成され、式の論理言語で書込まれ、それによって、制御されたシステムは、システムのゴールを満足させる実際の最適な軌道と比較して、最適に近い軌道である連続的軌道（エージェントｉのアクションに関連したフローΨ）を辿る。式の論理言語のフォーマットは、より一般的なホーン（Horn）クローズフォーマットの限定されたバージョンである。
【００８２】
局所的エージェントｉのアクションに関連したフローΨi１３は、時間ｔnjにおいて行われ、時間インターバルΔi,njの期間続くアクションにしたがって時間ｎjにおいてインターバルΔ１８を通じて変化する。スムースな線のセグメント１７を局所的エージェントｉの最適な軌道εと考えると、ＭＡＨＣＡによって発生されたアクションは、時間インターバルを通じてシステムの状態を最適に近い軌道上に維持する。長時間にわたる大域的な同期は、システムの状態が最適に近い軌道に戻るように適切なアクションを行うために最適な状態からの逸脱に反応するオートマタをオンラインで生成することによって達成される。このオンラインでの発生プロセスは、システムに関連したフィンスラー多様体に対するアフィン接続を計算することによって達成される。アフィン接続によって、大域的な最終ゴールの状況を最適な軌道に沿って現在のインスタンスに平行移動することができ、また、システムの状態を最適に近い方法でその現在の状態から最終的なゴールの状態に移すために、現在のアクションを実行できる。
【００８３】
図２のスケジュールに関連したフローΨi１３は、各アクションに関連したフローから次のように計算できる。
【数８】
0003628961.tif 000011
【００８４】
式（１０）によって与えられたフローΨi１３は、エージェントｉによって観察された際にプロセスの展開を特徴付ける。フローΨi１３に関連したベクトルフィールドｖi｜p１６は、微分および式（８）でのフロー発生アイデンティティによって得られる。ｐ１４において与えられたこのベクトルフィールドｖi｜p１６は次の式、すなわち、
ｖi｜p１６＝［ｖi,ni，［ｖi,n2，ｖi,n3］］      （１１）
に比例し、ここにおいて、［．，．］はリーブラケットである。リーブラケットは次のように定義される。ｖ，ｗを多様体Ｍにおける導関数とし、ｆを任意の実数値のスムース関数ｆ：Ｍ→Ｒとする。ｖ，ｗのリー・ブラケットは、［ｖ，ｗ］（ｆ）＝ｖ（ｗ（ｆ））−ｗ（ｖ（ｆ））によって定められた導関数である。したがって、プロセスを制御するためにｉ番目のエージェントによって発生された複合のアクションｖi｜pは、式（１１）の形式を組み合わせたものである。さらに、チャタリングの補助定理および双対関係のバージョンから、このアクションはエージェントに使用可能なプリミティブアクションの線形の組み合わせとして次のように表すことができ、
【数９】
0003628961.tif 000012
【００８５】
ここにおいて、係数γjiは時間のフラクション（α）ij（ｐ，ｔ）１９によって定められ、そのそれぞれのプリミティブアクションｖij１６はエージェントｉによって使用される。
【００８６】
スムース関数について複合のアクションｖi｜pによって定められたフィールドの効果は、テイラー級数で式（１０）の右側を展開することによって計算される。特に、マルチメディア分散相互作用シミュレーションアプリケーションの制御に使用されるＭＡＨＣＡの場合、点ｐにおいて開始するインターバル［ｔ，ｔ＋Δ］を通じたフローΨi１３による不満足なデマンドの展開は次の式によって与えられる。
Ｃiu（ｔ＋Δ，ｐ’’）＝Ｃiu（ｔΨi（ｔ＋Δ，ｐ）    （１３）
（ｐ，ｔ）近くのテイラー級数で方程式（１３）の右側を展開すると、次のような式が生成され、
【数１０】
0003628961.tif 000013
【００８７】
多様体Ｍの位相は論理的クローズによって生成されるので、式（１４）の右側の級数は有限の多数の非ゼロの項のみを有する。直観的に、導関数の計算検出力において、このＭＡＨＣＡは異なる近傍点の間で区別することだけが必要であるために前述のようになる。多様体Ｍの位相Θの公式化において、これはクローズの情報によってのみ与えられる。各エージェントの知識ベースは有限の多項だけを有しているため、導関数の検出力がゼロとなる級数を展開する項がある。これは、その項によって式（１４）の右側の級数が局所的に有限のオートマトンによって効果的に発生できるために重要である。このオートマトンの構成は後に展開される。プリミティブアクションのセットが各エージェントに使用可能である場合、複合アクションｖi｜pはフラクション関数αiのベクトルによって決定される。
【００８８】
等式（４）において公式化されたモデルの特定の特性が以下に記載される。時間ｔおよび点ｐ［Ｅ］Ｍにおいて、エージェントｉの満足されないデマンド関数は次のように表され、
【数１１】
0003628961.tif 000014
【００８９】
ここにおいて、ｔは先の更新インターバルの終了点であり、Ｓriはエージェントｉに対するサービス要求関数であり、Ｑi,kはエージェントｋの現在のデマンドのどれだけがエージェントｉに割当てられるかを決定する乗数である。この割当ては、両方のエージェントが制御しているプロセスの特性と、エージェントの知識ベースにおいて符号化されたプロセスの説明から決定される。したがって、エージェントｋからエージェントｉへのサービスのための実際の要求は、項Ｑi,k・Ｄk（ｐ，ｔ）である。エージェントｋによってエージェントｉに送られた情報は、先のインターバルの終わりにおけるデマンドＤkである。最後に、点ｐ［Ｅ］Ｍは、式（１５）において現れるエージェントによって制御されたプロセスの現在のステータスを伝送し、エージェントｋはＱi,k≠０である場合にはプロセスを制御する。
【００９０】
図３は制御された分散プロセスを有するＭＡＨＣＡフレームネットワークを示している。各円はエージェント２０を表し、これは事前に特定された同期および／または制御機能を実行する。各エージェントの動作は３つの情報アイテムの関数、すなわち１）プロセスからエージェントまで流れる知覚データまたはオンラインステータスデータと、２）エージェントの知識ベースで符号化されたアクティブ知識または選択された情報データと、３）事前に特定された論理ネットワークによるその他のエージェントからのエージェント間の制約またはオンラインステータス情報である、エージェントはその他のエージェントへの処理または制約データのためのコマンド動作を発することにより制御および同期機能を実行する。
【００９１】
図３のフレームワークは非常に一般的である。これは多数のダイナミック分散プロセスと、それらの制御および同期アクチビティの表示を示している。例えばディスクリートなマルチコンポーネント製造プロセスを考察する。このプロセスはアセンブリステーションとプロダクト転送サブシステムからなるアセンブリラインにより実行される。各アセンブリステーションは到来アイテムに部分的なアセンブリタスクを行い、これらのアイテムは適切な転送サブシステムによって、アセンブリの次の段を実行するステーションへ誘導される。このシナリオでは、各アセンブリステーションと転送サブシステムは割当てられたエージェントのコマンドまたは監督の下でそのタスクを実行する。エージェントはそのステーションのダイナミックと、制約と、動作規則について、知識ベースの符号化された知識から知る。これは知覚情報からステーションの現在ステータスについて知る。これはこれが選択できる動作に課された制約の形でその他のエージェントから同期情報を捕捉し受信する。
【００９２】
式の応答推定、すなわちＭＡＨＣＡの計算モデルは、図２に示された標準素子のセットを通して各エージェントにおいて実行される。ＭＡＨＣＡはエージェントの集合であり、図２は単一のエージェントの素子を示している。単一のエージェント２０は、６個の素子、すなわち、知識ベースビルダ２２（ユーザからの手動の入力を支持する）、プランナー２４、推定手段２６、知識ベース２８、アダプタ３０、および知識デコーダ３２（別のエージェントからの自動入力を支持する）から構成されている。計算モデルは、現在のシステム状態を捕捉するためにキャリア多様体における点を使用し、システム状態が発展するときに制御間でチャタリングを行うことによって最適に近い結果を得る。必要とされる最適に近い制御は、アフィン接続のクリストッフェルの記号によって代数的に表される。
【００９３】
知識ベースビルダ２２は、システムの宣言のブロック図による表示のツールであり、式の論理言語のフォーマットに制約を与える。プランナー２４は、システムの所望の動作を表すステートメントを存在的に定量化された論理式として発生し、それは本明細書においては動作ステートメントと呼ばれる。プランナーはまたエージェントの最適基準を構成し修復する。推定手段２６は、このステートメントが知識ベース２８において現在アクティブである定理であるかどうかを決定する。現在の定理は、現在のインスタンシエーションによる知識ベース中のアクティブなクローズの集合である。動作ステートメントが知識ベース２８の現在のステータスから論理的に導かれた場合、推定手段２６は、この動作ステートメントが真実であることが証明された場合の副作用として、現在の制御アクションスケジュールを発生する。推定手段はエージェントの最適化問題のための空ではない解決セットが存在するか否かを決定する。このような解決セットが存在するならば、これは適切な制御動作を推定し、新しい状態情報とエージェント間制約情報が存在する。知識ベース２８は、エージェントによって制御された動作あるいはプロセスの要求を記憶する。それはまた、システムの制約、エージェント間のプロトコルおよび制約、センサのデータ、動作および論理的原理、ならびに式の項のドメインにおいて定められたプリミティブ推論動作のセットを符号化する。これは基本的にエージェントの知識を記憶し更新する。
【００９４】
動作ステートメントが知識ベース２８の現在のステータスから論理的に導かれない場合、すなわち、所望の動作が実現可能でない場合、推定手段２６は、置換あるいは修正のために失敗項をアダプタ３０に送る。アダプタは失敗項を修復し補正項を計算する。最終的に、知識デコーダ３２は、別のエージェントからのデータを受信し翻訳し、それらをそのエージェントの知識ベース２８に組み入れる。
【００９５】
エージェントの機能は図４で示されているアーキテクチャによって実行される。エージェントアーキテクチャは２つの相互作用非同期ループ、すなわち制御ループ２３５と応答性学習ループ２３６により動作する。制御ループ２３５は制御動作とエージェント状態を、現在の知識の関数として発生し、内部で発生したプランを満足する。応答性学習ループ２３６はエージェントプランを観察されたエージェント動作の関数として変更する。これらの２つのループは６つの相互作用するモジュールのうちの５つ、すなわち、特にプランナー、推定手段、知識ベース、アダプタ、知識デコーダを経て実行される。アーキテクチャの２つのループは別々に実行される。この分離は直接メモリマップ（ＤＭＭ）概念を行うのに必要であり、これは図２５で示されている構成により説明される。
【００９６】
図５を参照すると、好ましい実施形態は制御エージェントと協働するネットワークを構築するために図４において定められたような個々のエージェントのセットを使用する。ネットワークは階層として構成できるが、より一般的にそれはエージェント間の関係の方向グラフとして構成される。協働する制御エージェントの現在のネットワークは、宣言可能な制御装置エージェント３４、境界線制御装置エージェント３３および通信路３５を含んでいる。エージェントは、複雑なアーキテクチャにおいてユーザあるいは別の主要な素子とインターフェイスする境界線制御装置エージェント３３として構成でき、あるいは、単一のエージェントは制御される素子のドメインにおける境界制御装置エージェント３３および別の宣言可能な制御装置エージェントと相互作用する宣言可能な制御装置エージェント３４として構成できる。エージェントの論理ネットワークは、設定された通信路３５に沿ってメッセージを渡す。
【００９７】
図６は、永久的なエージェントおよび一時的なエージェントの両方を有するエージェントのネットワークの展開を示している。ネットワークは、新しいエージェントのアクティブ化と古いエージェントの非アクティブ化を通して時間ｔからｔ＋Δに渡って展開する。それぞれの個々のエージェントは、大域的および局所的な制約、局所センサ入力、および接続されたエージェントからの入力にしたがって局所的なアクションを行う。制御エージェントと協働するネットワークは、大域的なゴールの達成を同期させるために局所的な制御アクションを行う。局所的なエージェントは最適さに関する局所的な規範を設け、それは同じ最適さの戦略（Ｍｉｎ−Ｍａｘ、Ｔｅａｍ、パレート、シュタッケルベルグ、あるいはナッシュ）あるいは異なった最適さの戦略のいずれも使用できるが、全て大域的な最適さの規範および大域的な保存則に一致しなければならない（平衡の制約）。同期性は、個々のエージェントの応答性の使用によって達成および維持され、それによって、大域的なアプリケーションを有する共用されたデータ素子の値に対して位相のコヒーレンスが維持される（すなわち、エージェントは大域的な保存則あるいは大域的な規範と一致する各エージェントに基づいた合意を達成するように応答する）。
【００９８】
論理的エージェントネットワークは、永続的なタスクを実行する永久的エージェントと、アクティブリンク４８によって結合された一時的なタスクを実行する一時的エージェントとによって構成されている。ネットワークの展開は、誕生した新しいエージェント４４と、非アクティブな古いエージェント４２と、現在のシステムの状態および現在のエージェントのアクションに関連したフローが最適に近い軌道を辿るように適切なアクションを行うために要求されたような非アクティブ化リンク４６とで構成されている。ＭＡＨＣＡのこの特徴の２つの結果、（１）大きいシステムを徐々に構成および強化することが支持され、（２）システムのタイムスケールあるいは転位スケールにしたがってシステムの機能を階層に分離することを支持する工学的設計を有するリアルタイムのシステムのための連続階層の設置が支持される。
【００９９】
多重エージェントハイブリッド制御アーキテクチャは、時間ｔ＋Δにおいて新しいエージェント４４の自律的生成を支持する。新しいエージェントが誕生すると、一時的なエージェントによる一時的なタスクの一時的な受入れ、あるいは、永久的なエージェントの生成による長期間にわたるシステム位相の変更が支持される。展開の間、そのアーキテクチャによって古いエージェント４２およびエージェント４０からのリンク４６の自律的な非アクティブ化が支持される。古いエージェントの非アクティブ化によって、もはや必要とされないプロセスを終了させるためのシステムの変更が支持される。
【０１００】
図７は、式関連クローズのセットとして構成された図４に示された知識ベース２８の詳細を示している。式関連クローズは、システム展開に関する論理および展開の両方の制約を宣言するために使用される。知識ベースは、階層に重ね合わされて構成された下部の種々の法則４５、一般的制御仕様４６、プロセス表示４７、ゴールクラス表示４８、制御性能仕様４９、ダイナミック制御仕様５０、およびモデルビルダ実現５１を有している。ドメイン知識のこの構成は、素子の代数的宣言からより複雑な記述のシステム性能の要求を生成する手段である。宣言は、式の論理言語で式関連クローズとして記載できる。
【０１０１】
この階層の底部は、多様体Ｍの代数的および位相カルな構造を特徴付ける種々の法則４５の式を含んでいる。これらは、関連した形態の項で表される。代数的な観点から、それらは代数的なモデルとする。多様体を種々の等価の変形としてモデル化することによって、ＭＡＨＣＡが推論できる等価なクローズでＤＩＳプロセスに含まれたシミュレーションの状態ダイナミックを得る。ＭＡＨＣＡ中の各エージェントの知識ベースはこの知識のコピーを含んでいる。しかしながら、動作中には対応するクローズは異なったインスタシエーションステータスであり、何故ならば、それらが知覚データに依存しているからである。
【０１０２】
一般的制御仕様４６は、プロセス表示４７およびゴールクラス表示４８と共に階層の次のレベルにある。一般的制御仕様４６は、システムの一般的な所望された動作を表すクローズである。それらは、宣言する理性的な制御装置のクラスに特有の安定性、複雑さおよび頑丈さに関するステートメントを含んでいる。一般的制御仕様４６は、式の論理言語形式で種々の法則を組み合わせることによって構成される。
【０１０３】
プロセス表示４７は、ダイナミックな動作およびプロセスの構造を特徴付けるクローズによって与えられ、それはセンサおよびアクチュエータを含んでいる。これらのクローズは、ダイナミックな動作のための保存原理として、および構造のための不変原理として記載されている。
【０１０４】
ゴールクラス表示４８は、ドメイン中の所望の動作点（多様体Ｍ中の点）のセットを特徴付けるクローズを含んでいる。これらのクローズはソフト制約として表され、すなわち、有限の時間インターバルの間、侵害できる制約である。それらは制御装置の究極的な目的を表しているが、時間の経過に応じた動作を表してはいない。ゴールのクローズはエージェントに依存している。ゴールクラス表示のクローズもまた、式の論理言語形式で種々の法則を組み合わせることによって構成される。
【０１０５】
制御性能仕様４９は、問題依存およびエージェント依存の規範および制約を表すために使用されるクローズを含んでいる。制御性能仕様クローズは、知識ベースが重ね合わされた階層における次の層を備えている。それらは応答の速度および時間等の特有の制約と、状態の軌道の質的な特性とを含んでいる。制御性能仕様クローズもまた、式の論理言語形式で種々の法則を組み合わせることによって構成される。
【０１０６】
ダイナミック制御仕様５０は、センサおよびゴールコマンドの関数として本体が変更されるクローズである。ダイナミック制御仕様クローズは、知識ベースが重ね合わされた階層において次の層を備えている。ダイナミック制御仕様クローズもまた、式の論理言語形式で種々の法則を組み合わせることによって構成される。
【０１０７】
モデルビルダ実現５１は、証明のための可変のインスタンシエーションおよび定理を生成するための手順モデル（オートマトン）を構築する手段を構成するクローズを含んでいる。モデルビルダ実現５１のクローズは、知識ベースの階層中の最上層を構成する。
【０１０８】
図８は、式関連クローズとして図４において示されたような単一のエージェントの知識ベース２８の基本的な要素を示している。エージェントの知識ベースに記憶されたクローズは、システム動作に関する１組の論理および展開の制約にしたがうオートマタを生成するために使用される。式関連クローズ５２は、システム動作に関する知識の基本ユニットである。基本的な式関連クローズのシンタクスはホーン（Horn）クローズのシンタクスである。すなわち、そのクローズはシンタクスを有しており、それらはヘッド５３、含意関数（ＩＦ）５４およびボディ５６である。
【０１０９】
知識ベースは、２次の拡張を有する等しい１次論理クローズのセットで構成されている。クローズのシンタクスは前置言語のものに類似している。各クローズは次のような形式のものであり、
ヘッド＜ボディ          （１６）
【０１１０】
ここにおいて、ヘッド５３は２進［真、偽］における値をとる関数形式ｐ（ｘ１，ｘ２，…，ｘｎ）であり、ｘ１，ｘ２，…，ｘｎは制御装置のドメインＤにおける変数あるいはパラメータである。クローズのヘッド部に現れる変数は普遍的に定量化されると仮定される。記号＜は、論理的含意関数（ＩＦ）５４を表している。
【０１１１】
クローズのボディ５６はサブボディ６０の論理和６２であり、各サブボディは論理項６４の論理積６６である。各論理項は、式６８、オーダー７０および名称７２である。項ｅiの論理積は次の形で表され、
ｅ1Λｅ2Λ…ｅm          （１７）
ここにおいて、Λは論理的“アンド”６６である。式（１７）における各項は関係式である。関係式は次のうちの１つであり、すなわち、等式、不等式、カバー形式、あるいはクローズヘッドのいずれかである。これらの式のそれぞれの論理値は真あるいは偽のいずれかである。関係式ｅiは、その関係形式が満足されたときに変数がとったドメインＤの値のＳiの組のセットに対しては真であり、そのセットの補数に対しては偽である。すなわち、ｅi＝ｅi（ｘ1，…，ｘn）の場合、ＳiはＤnの空の部分集合である可能性もあり、
【数１２】
0003628961.tif 000015
【０１１２】
関係式の基本的な構造が表１に与えられている。
【数１３】
0003628961.tif 000016
【０１１３】
表１において、ｗおよびｖは、定義および特性公理が知識ベースに含まれている動作の有限のセットに関連した多項式である。多項式ｖは、次の式の対象であり、
【数１４】
0003628961.tif 000017
【０１１４】
ここにおいて、Ω’は直積演算で変数記号｛ｘ１，…，ｘｎ｝によって生成されたフリーモノイドである。項（ｖ，ω）は、ω［Ｅ］Ω’においてｖの係数と呼ばれる。多項式ｖの係数は、クローズの定義域中の値をとる。このドメインは以後、手短に説明される。
【０１１５】
式（１６）と（１７）の論理的解釈は、ボディの項の論理積がクローズのヘッドの変数の例に対して共通に真である場合、ヘッドは真であることを意味している。クローズのヘッドにおける変数が値をとるドメインは多様体Ｍである。多様体Ｍは次のようなデカルト積に含まれており、
Ｍ［Ｚ］Ｇ×Ｓ×Ｘ×Ａ          （１８）
【０１１６】
ここにおいてＧはゴールの空間であり、Ｓは感知データの空間であり、Ｘは制御装置の状態の空間であり、Ａは制御アクションの空間である。Ｇ，Ｓ，Ｘ，Ａはそれ自体でその位相カルな構造が知識ベース中の特定化されたクローズによって定められる多様体である。アプリケーションに依存するこれらのクローズは、制御の下でプロセスの閉ループ動作における要求を符号化する。事実、変動的な公式の項において後に定義される閉ループ動作は、多様体Ｍにおける値を有する連続曲線によって特徴付けられる。この連続状態は中央であり、何故ならば、それは閉ループ動作によって要求が満足されるようにするアクションをシステムが探すように要求することと等しいからである。
【０１１７】
図９は、連続７５のアルゴリズムを介してハイブリッド表示７６に埋め込まれたプロセス７４を示している。そのアルゴリズムは、ドメイン７７からキャリア多様体７９への不変の写像７８を構成する。知識ベースのドメインにおいて知識を宣言するドメイン（知識の規則）７７である式関連クローズは、キャリア多様体中にチャート（オープンセット）７９を有する１対１の写像７８を有する。一般的な制御の問題の場合、図７に示された知識ベース管理機構は、宣言の階層を種々の法則の要素からドメインのモデルを構成するレベルへ提供する。知識ベース管理機構はまた、最適化のフレームワークにおいて含むためのディスクリートなプロセスの連続を助ける。この試みはまた、一般的なディスクリートプロセス（例えば、販売員の選別および巡回の問題等）にも適用できる。連続の表示における手順の埋め込みは、最適に近い軌道の決定に使用できる関数を展開するためにシステムの状態の統一された表示を与える際の基本的なステップである。
【０１１８】
知識ベース中の各クローズの表示的意味論は、（１）保存原理、（２）不変原理、あるいは（３）制約原理のいずれかである。保存原理は、システムあるいは計算リソースのダイナミックスにおける特定のプロセスのバランスについての１または複数のクローズである。保存則は、制御された物理的あるいは論理的手段がその性能仕様を満足させるときに当てはまる。例えば、クローズとして符号化された式（１５）は論理的通信ネットワークにおけるデマンドの保存を表す。説明のために、この規則が以下に示される。
【数１５】
0003628961.tif 000018
【０１１９】
式（１９）において、第１の式の項は、現在の時間におけるエージェントｉに対する不満足なデマンドを過去の不満足なデマンドならびにｉにおいてｉに接続された他のエージェントの正味の現在のデマンドに関連させる。規則の最後の項は反復を行う。
【０１２０】
別の例として、計算リソースの保存を表す以下のクローズを考慮すると、
【数１６】
0003628961.tif 000019
【０１２１】
ここにおいて、“Load”はＶＩＰＳ（可変のインスタンシエーション／秒）において測定された現在の計算上の負荷に対応し、“process”は実行のために考慮されたクローズであり、“Op count”はプロセス中の現在の項の数である。保存則は常に、上述の例のように、範囲が単一のクローズである必要がない反復を含んでいるが、いくつかのクローズを通した連鎖を有していてもよい。
【０１２２】
不変原理は、一般的な意味において一定の運動を確立する１または複数のクローズである。これらの原理は定常状態を含み、それは構造および測地線によって証明された定理の公式化においてきわめて重要な役割を演じる。ＤＩＳプロセスの制御において、不変原理は品質の応答の要求を特定する。すなわち、それらはシステムが満足させなければならないトラフィック負荷の関数として性能のレベルを特定する。不変原理の重要性は、それらが予期しないイベントを検出するために提供する基準にある。例えば、ＤＩＳプロセスにおいて、要求が満たされた後の更新時間は、通常の動作状態の下では一定である。この不変性を指定する式クローズは一定のグラウンド形態を有しており、この値からの逸脱は正常状態からの逸脱を表す。
【０１２３】
制約原理は、アクチュエータあるいはセンサ、および最も重要なことに動作のポリシーに対する工学的制限を表すクローズである。例えば、ＤＩＳプロセスにおいて、入力のフローの大きさあるいはアクセスの速度を制御する値の応答の速度の特性は、システムのリレーショナルベース中に記憶された経験上のグラフ（例えば、トラフィックボリュームをパラメータとした場合のバイト数対速度等）によって与えられる。このアプリケーションにおける別の例は、多様体Ｍにディスクリートな可変の軌道を埋め込むためのリフト戦略を定めるクローズによって与えられる（補間の規則）。クローズの知識ベースは、図７によって先に示されたような重ね合わされた階層構造において組織されている。
【０１２４】
図１０は、分散リアルタイムのシステムを同期させるために個々のエージェントによって行われるアクションを示している。アクションは、式関連クローズに含まれた制約と、センサからの入力および論理エージェントネットワーク中の別のエージェントからの入力にしたがう各エージェントにより生成されたオートマタによって実行される。単一のエージェントは、キャリア多様体中の点において変換を行うことによってオートマタを生成する。この図は、キャリア多様体中の点において適切に変換を実行する単一のエージェントの素子から生じたデータフローを示している。データフロー図は、ユーザからの入力、論理エージェントネットワーク中の別のエージェントからの入力、先の決定サイクルからの現在のエージェントの状態１１８、または先の決定サイクルにおいて行われたアクションから感知された結果を使用して、知識ベースが更新される（８０）毎にシステムの状態がどのように更新されるかを示している。システムの状態はキャリア多様体中の点の値で維持され、それは論理および展開の特性である。単一のエージェントのデータフロー図は、各更新インターバルにおいて論理および展開の制約にしたがうオートマトンの抽出の際にキャリア多様体中の点の値がどのように変更されるかを示す。
【０１２５】
データフロー図はプラン８４のインスタンシエーションのアーキテクチャを示しており、それは、知識ベース８６（図４において参照番号２８で示されている）における現在の更新８０の項の統一８２を通して図４に示されたプランナー２４によって達成され、アイテムポテンシャルは図４に示された推定手段２６から受け取られた失敗項１０２から図４に示されたアダプタによって構成される。アクティブな関係８８は、図４に示されたプランナー２４から動作の規範を受け取り、緩和の規範を構成するために緩和の原理を適用した結果である。標準方程式９２は、ダイナミックプログラミング式を構成するために（線形化、等化、防護およびフリーズ９０を使用して）緩和された規範に対してレヴィ・チヴィタ接続原理を適用した結果である。推定オートマトンは、推定ブループリント構成子９４（演繹および展開、転移出力関係）を使用して構成される（９６）。その後、推定手順（ユニタリ接頭ループ分解トリマー）９８を使用してオートマトンが構成される。推定オートマトンの実行１００がゴールの規範との一致に失敗した場合、失敗項１０２は図４に示されたアダプタ３０に送られ、そこにおいて、緩和（コンミュテータ規則不活勢緩和）１０４のシンタクスの規則が適応化１０６を行うために適用される。プランの項は、ラグランジュの構成子１０８を使用してポテンシャルとして再度公式化され（１１０）、システムの失敗を補正するために応答ループ１２０としてインスタンシエーション８４のために図４に示されたプランナー２４に送られる。構成された推定オートマトンの実行１００がゴールの規範の最適に近い制約と一致する場合、コマンドアクションが出力され（１１２）、エージェント間の要求が出力され（１１４）、システムの状態は標準応答ループ１１８として更新される（１１６）。
【０１２６】
個々のエージェントの実行インターバルにわたる個々の（無限小の）アクションのセットは通常、実行ループ（標準応答ループ）１１８を通して識別され、選択され、実行される。個々のエージェントに対するＭＡＨＣＡの実行ループは、局所的な制約に対する個々のエージェントのためのシステム動作の論理および展開の両方の制約とスムースに一致させる手段である。論理エージェントネットワークのエージェントによってアクションインターバルセットを通じて実行されたアクションのセットは、分散システムに対して、多数のタイムスケールおよび多数の変位距離に対するシステムの動作の論理的および展開制約の両方とスムースに一致させる手段である。
【０１２７】
複合された問題に対する解の証明に失敗した場合、個々のエージェントの知識ベース中のクローズは、制約のシンタクスの緩和の規則にしたがって失敗が補正される。この制約の緩和に続いて、個々のエージェントの実行インターバルにわたる１組の個々の（無限小の）アクションは、失敗（失敗ループ）１２０を補正するために応答ループを通して識別され、選択され、実行される。ＭＡＨＣＡの失敗ループは、アーキテクチャ中の論理および展開の両方の自由度を強固に得るための手段である。安全性および品質の制約等の論理的制約に対する許容可能な緩和規範は、展開の制約の正確な性能規範の緩和のための一般的なフレームワークにおいて支持される。これらの許容可能な自由度は、個々の非線形プロセスの頑強な制御を支持するために局所レベルで動作し、また、大規模な分散システムの頑強な制御を支持するために大域レベルで動作する。
【０１２８】
連続表示における論理の制約の埋め込みは、最適に近い軌道を決定するために使用できる関数を展開するようにシステム状態の統一された表示を適用する際の基礎的なステップである。キャリア多様体はシステム状態（ステータス）の統一された宣言を形成するための手段であり、それは論理および展開のパラメータを含んでいる。論理的ラグランジュの方程式（式２０）は、論理の制約および展開の制約をシステム動作の連続表示に埋め込む手段である。図４に示された知識デコーダ３２は、ユーザ入力、センサ入力、および連続表示における他のエージェントからの入力に対して離散値および展開値を位置付けるように機能する。
【０１２９】
図１１は、システム状態の統一モデルを構成し、システムの解に必要な不変変換を実行する数学的エンティティとしてキャリア多様体を示している。ＭＡＨＣＡは、新しい方法で変数を計算するアプリケーションに基礎を置いている。個々のエージェントにより構成されたオートマタによって生成された制御のための記号による公式は、最適な制御の問題の変形を公式のためのパラメータ計算に関連した適切なフィンスラー多様体に関するカルタン接続の係数のための式とみなすことができる。キャリア多様体１２１は、適切なフィンスラー多様体のＭＡＨＣＡバージョンである。Wolf Kohn氏等による文献"Hybrid System as Finsler Manifolds: Finite State Control as Approximation to Connections "(Wolf Kohn et al. eds., Springer Verlag 1995)に示されたような以下のカラテオドリのリードは、制約によって定められた微分可能多様体において生じたときにハイブリッドシステムの状態の展開を説明する。フィンスラー多様体の重要な特性は、所定の点における多様体の接線空間上でノルムを定めるために使用されるフィンスラー長の計算のための計測グラウンド形態を導入することである。このフィンスラー計測の使用は、各更新インターバルにおけるε最適制御法則を計算するために重要である。
【０１３０】
キャリア多様体１２１は、システム動作における論理、幾何学および展開の制約の統一のための基礎的な数学的エンティティである。キャリア多様体中の点ｐ１２２は、式（２）において先に説明されたような論理および展開のパラメータを有している。従来のシステムの表示はシステムモデルを論理モデルと展開モデル１２３とに分割したが、プロセスモデルの連続性のコーン・ネローデの定義１２４は論理モデルと展開モデルを連続表示に融合するためにキャリア多様体の使用を支持する。
【０１３１】
図１２は図１０に類似しているが、いくつかのイベントと演算子についての異なる説明を含んでおり、これは図２５で示されているＤＭＭ構成には重要である。図１２はＭＡＨＣＡエージェントのプロログプロトタイプ構成のデータフロー図を与えている。この図面では、ボックスは計算のイベントを表し、円はイベントの推定演算子を表している。イベントはそのイベントで動作する推定演算子によりデータ流と共に次のイベントへ変換される。この動作は常に単一化により実行される。Lloyd, J. W.の"Foundations of Logic Programming"、Springer-Verlag、第２版、１９９２年を参照せよ。
【０１３２】
更新インターバルの開始時に現れる第１のイベントはインスタンシエーション化プラン２３７である。このインスタンシエーションはエージェントの現在の所望の動作を捕捉する最適化規範として符号化される。緩和演算子２３８はこの最適化規範を凸化する。この凸化はもとの基準を所望の程度まで近付ける新しい基準を獲得することに必要とされ、計算的に実効的な解が存在するならば、これらの構成を可能にする。新しい基準はダイナミックプログラミング式２３９の形態で存在する。この式の形態と特性は、Kohn, W. J. JamesとA. Nerode の"The Declarative Approach to Design of Robust Control Systems"CACSD 、1996年、An Arbor.MI、１９９６年９月に記載されている。前述の２つのイベントはエージェントアーキテクチャのプランナーモジュールにより機能的に実行される。
【０１３３】
エージェントは推定オートマトン２４０と呼ばれる解を生成するオンライン処理の構成によりダイナミックプログラミング式を解く。解は制御下でプロセスへ送信される制御動作とエージェントの現在状態からなる。解は３ステップで生成される。第１に、ダイナミックプログラミング式が２つのサブプロブラム、すなわちゴール後方伝播と現在のインターバル最適化に変換される。これらの２つのサブプロブラムの協調解は２つのレベルの有限状態機械（各レベルは２つのうちの一方のサブプロブラムに対する解を計算する）により生成され、現在のプランに関する推定オートマトンと呼ばれる。このステップの終端時のイベントは推定オートマトン２４０のブループリントであり、標準方程式２４１として図５では呼ばれている。
【０１３４】
第２のステップでは、標準方程式２４１は演繹、展開、出力関係推定演算子２４２により動作され、それによって推定オートマトン２４０を構成する。最後に、第３のステップで、推定オートマトン２４３は最初に推定オートマトンを、さらに簡単な推定オートマタの等価（すなわち同一動作）のシリーズ−並列ネットワークに分解することにより実行される。これはユニタリ、接頭、ループ分解、トリマー推定演算子２４４により標準方程式から実行される。推定オートマトンがステップ２４３で実行するとき、これは実行される制御動作を決定することに使用される知識ベースのクローズをアクセスし、次のエージェント状態は図２５で示されている直接メモリマップ概念に基づいている。
【０１３５】
前述した３つのステップは制御ループ２４５のステップの反復期間に推定手段により与えられるほとんどの機能を実行する。推定オートマトン２４３の実行が適切であるならば、すなわち、現在のエージェント状態からエージェントゴールまで状態パスが存在するならば、オートマトンの出力関係は対応するコマンド動作２４２と、エージェント間ステータス２４８と、更新されたエージェント状態２４９と、知識ベース２５０センサベースの更新２４９を発生する。推定オートマトンはリセットされ、処理が反復される。適切な監視推定演算子２４６が推定オートマトン失敗を検出しないならば、推定オートマトンは再度次の更新インターバルで使用され、応答性学習ループ２５１に関する符号は休止している。２つのループを分離する利点のうちの１つは、マルチタスク環境において、応答性学習ループ２５７の予備的な部分が制御ループ２４５と同時に動作されることができ、応答性学習イベント期間に実質上時間性能が改良される。
【０１３６】
図１３は、現在のシステムのゴールのセット、システム動作に関する現在の論理および展開の制約のセット、現在のユーザからの入力のセット、および現在のセンサ値のセットが与えられた次のオートマトンの生成の際のＭＡＨＣＡの動作の基本的な方法を示している。これらのパラメータは全て宣言され、図４に示された推定手段２６に対する式関連クローズとして生じる。この図は、システムのゴールを達成し、一方、論理および展開の制約ならびに現在のシステムの入力にしたがうようにするために最適に近いアクションを提供するオートマトンを発生するように推定手段によって行われる動作のシーケンスを示している。
【０１３７】
推定手段は、図４に示されたプランナー２４から定理を取出し、コスト関数に関して最適に近いアクションを実行するオートマトンを生成するか、あるいは、図４に示されたアダプタ３０が新しい定理を構成するために図４に示されたプランナー２４に緩和された規範を供給できるように失敗項を生成するかのいずれかを行う。ハイブリッド制御システムアーキテクチャおよび推定手段の動作によって、結果的にゴールの規範に到達するように最適に近い軌道を辿るようにアクションを実行するオートマタが生成される。緩和された規範１２６は、図４に示されたプランナー２４から展開の規範１２５を受取り、緩和の原理１４６を適用した結果得られる。アクションの式であるダイナミックプログラミング式１２７は、レヴィ・チヴィタ接続原理１４４を緩和された規範１２６に適用した結果得られる。標準方程式１２８は、推定ブループリント（青写真）構成子１４２を使用してダイナミックプログラミング式１２７から構成される。推定オートマトン１３０は、オートマタ構成子１４０を使用して標準方程式１２８から構成される。次に、オートマトンを構成するために図１０に示された推論方法（ユニタリ接頭ループ分解トリマー）９８が使用される。構成された推定オートマトン１３０のオートマタの実行１３８がゴールの規範１３４との合致に失敗した場合、失敗項およびエージェントステータスが図４に示されたアダプタ３０に送られ、そこにおいて、適応を実行するために緩和のためのシンタクス規則が適用される。構成された推定オートマトンの実行１３８がゴールの規範の最適に近い制約と上手く合致した場合、コマンドアクションが出力され（１３２）、エージェント間の要求が出力され、システムの状態が通常の応答ループとして更新される。
【０１３８】
ドメインが特定されている図４に示された定理プランナー２４の機能は、各更新インターバルの間にそのインターバルを通してエージェント（例えばエージェントｉ等）によって観察されたように、システムの所望の展開の記号によるステートメントを生成することである。それが生成する定理ステートメントは以下の形式を有している。
【０１３９】
プリミティブアクションのセットが与えられた場合、式（１２）の形態の制御スケジュールｖi｜pと、制御インターバル［ｔ，ｔ＋Δ）におけるフラクション関数の微分ｄαi（・）（図２参照）が存在し、それによってｄαi（・）は次の汎関数
【数１７】
0003628961.tif 000020
【０１４０】
式（２０）において、Ｌiは現在の制御インターバル［ｔ，ｔ＋Δ）に対してエージェントｉによって観察されるシステムの局所的緩和ラグランジュ方程式と呼ばれる。その状態のデカルト積および制御空間を知識ベース中のクローズによって定められた位相を有する実線に写像するこの関数は、ダイナミックス、制約およびエージェントｉによって観察されるシステムの要求を捕捉する。緩和されたラグランジュの方程式の関数Ｌiは、システムを全体として特徴付ける大域的なラグランジュの方程式の関数Ｌの座標中のｉ番目のエージェントの座標において知識ベースによって定められた位相における連続的な投影である。式（１５）から得られた式（２１）において、ｐ［Ｅ］Ｍは、エージェントによって観察される制御下のプロセスの状態を表し、Ｇiは現在のインターバルにゴールをもたらす平行移動演算子である。演算子Ｇiは、複合フロー（式（１０）参照）を多様体にリフトすることによって構成される。複合フローおよびアクションスケジュールは、一度フラクション関数（測度）αiがわかると決定され、この関数は最適化の式（２０）および（２１）の結果である。特に、アクションスケジュールは、プリミティブアクション（式（１２）を参照）の線形結合として構成される。
【０１４１】
式（２１）の表現は、エージェントによって解かれる緩和された最適化の問題に課される３つの制約を構成する。第１の制約は現在のインターバルの終わりにおいて状態の一般値を表す局所的なゴールの制約である。第２の制約は、ネットワーク中の別のエージェントによってエージェントに課せられた制約を表している。最後に、第３の制約は、ｄαi（・）が確率測定であることを示している。
【０１４２】
ドメインを緩和して適切に選択した場合、式（２０）および（２１）において述べられた最適化の問題は、凸の最適化の問題である。これは重要であり、それは、解が存在する場合、それが特有であることが保証され、また、定理を証明するためにエージェントが使用する推定方法の計算上の効果が保証されるからである。
【０１４３】
式（２０）における項ｄαi（・）は、エージェントがインターバル［ｔ，ｔ＋Δ］の間に実行できるプリミティブコマンドあるいは制御アクションのセットにおけるラドン確率測定である。それは、そのインターバルの期間中、プリミティブアクションのそれぞれにかかる時間の比率を測定する。制御エージェントの中心機能は、各制御インターバルに対してこのアクションの混合を決定することである。この機能は、現在の定理によって述べられた最適化の問題の解が存在するかどうかを知識ベースの現在のステータスから推論することによって実行され、それが存在する場合には、対応するアクションの生成および状態の更新を行う。
【０１４４】
式（２０）および（２１）によって与えられた定理のステートメントの構成は、図４に示されたプランナー２４において実行される中心的なタスクである。それは、現在のインターバル中にエージェントによって観察される所望のプロセスの展開を特徴付け、それによって、その要求は満足され、システムは最適な方法でそのゴールに向かって“移動”する。
【０１４５】
式（２０）において積分された関数は、“キャッチオール”ポテンシャルと呼ばれる項を含み、それは図４に示された知識ベース２８中のどのクローズにも関係がない。その機能は、モデル化されていないダイナミックイベントを測定することである。この監視機能は図４に示されたアダプタ３０によって実行され、それは前述のリーブラケットに類似した一般の交換子の原理を実行する。この原理の下では、キャッチオールポテンシャルの値が空である場合、現在の定理のステートメントはシステムの状態を適切にモデル化する。反対に、その定理が当てはまらない場合、それはその定理の現在のステートメントとシステムのステータスとの間が不整合であり、キャッチオールポテンシャルが失敗の原因となった定理の式の項を実行していることを示している。これらの項は無効にされ、（図４に示された知識ベース２８における式のクローズによってそれ自体定義された）交換原理にしたがって図４に示された推定手段２６によって一緒に共役され、適合ダイナミッククローズとして知識ベースに記憶される。その後、図４に示されたアダプタ３０は、ポテンシャル記号を発生し、それは適合クローズおよび対応する同調の制約によって特徴付けられる。
【０１４６】
新しいポテンシャル記号と同調の制約は、図４に示されたプランナー２４に送られ、それは修正された局所規範とゴールの制約とを生成する。このようにして構成された新しい定理は、システムの適合された動作を表す。これは、このモデルにおける応答性の構造の適合に不可欠なものである。
【０１４７】
同期は次のようなアクションを行うオートマタの生成を通して達成される。すなわち、それは（１）ハイブリッドシステム状態の統一されたステートメントを生成し、システム状態の展開が位相カルな連続性の制約を破ったことを決定し、その証明手順を失敗にし、連続性を取り戻すように応答を要求するためのベースであるハイブリッドシステムに対する連続性のコーン・ネローデの定義と、（２）最適に近い性能を達成するために結果的に個々の（無限小の）アクションの適切なチャタリング結合を選択するコーン・ネローデ・ジェームスの最適性とを与えるアクションである。大域的および局所的なゴールを満足させるために論理および展開の両方の制約を受ける分散プロセスを制御するためのアクションの、スムースで最適に近い同期は、ハイブリッド制御アーキテクチャを適用した主な結果である。ＭＡＨＣＡはダイナミックな分散プロセスを最適に近い形で制御するのに効果的であるため、それはまたスタティックシステムの最適に近い解に適切である。
【０１４８】
図１４は、個々のアクション間のチャタリングを通してハイブリッドシステムの問題ｉ１５６の最適に近い解を得るプロセスを示している。図１４は、プリミティブアクションｖi１４６およびΔ１５０のフラクションΔi１５２がインターバル［ｔ，ｔ＋Δ）１４８，１５４においてアクティブとなるような両者の関係を示している。チャタリングとは、更新インターバルΔ１５０のサブインターバルΔi１５２における無限小の制御アクションｖiの間のスイッチングを言うものである。エージェントのアクションは、各エージェントに適切な時間Δ１５０の有限のインターバルの間に行われる。最適に近いアクションを行うオートマタは、各インターバルに対して更新される。
【０１４９】
この点において、頑丈さの問題にアドレスしなければならない。かなりの程度まで、各制御装置のエージェントの図４に示されたアダプタ３０は、失敗あるいは予想不可能なイベントから回復するための一般的で計算上有効な手段をシステムに提供する。定理の失敗は、エージェントにとってシステムがどのようなものであるかを想定したものと、その実際に観察したものとの間の不整合の徴候である。適合クローズは、回復の戦略を表すエージェントの知識ベース中に知識を組み込む。次に説明される推定手段は、その通常動作の一部としてこの戦略を行う。
【０１５０】
図４に示された推定手段２６は、オンラインの式の定理の証明手段である。それが証明できる定理のクラスは、式（２０）および（２１）の形態のステートメントによって表され、次の形態の式の項の存在的に定量化されたの論理積によって表され、
【数１８】
0003628961.tif 000021
【０１５１】
ここにおいて、Ｚは、それぞれがドメインＤ中の値をとる変数の組であり、ｐはＤ＝Ｇ×Ｓ×Ｘ×Ａにおけるパラメータのリストであり（すなわち、多様体Ｍの一点）、｛Ｗi，Ｖi｝はセミリング多項式代数の項であり、
Ｄ＜Ω＞          （２３）
Ｄ＝｛Ｄ，〈＋，・，１，０〉｝は、加算の単位が０であり、乗算の単位が１であるセミリング代数である。
【０１５２】
式（２２）において、ｒｅｌi，ｉ＝１，…，ｎ，は、多項式代数において２進関係にある。各ｒｅｌiは、等しい関係（近似的に等しい）であるか、不等の関係（≠）であるか、あるいは部分的順序関係のいずれかである。所定の定理において、１以上の部分的順序関係が現れてもよい。各定理において、項の少なくとも１つの項は、代数において完備束を定める部分的順序であり、それは最適化の問題に対応する。この完備束は、最適化の問題が最少である場合には、有している成分が最少である。
【０１５３】
式（２２）の定理のステートメントと、式のクローズの知識ベースが与えられると、推定手段は、ステートメントが論理的に知識ベースにおけるクローズにしたがうかどうかを決定し、そうである場合、証明の副作用として、Ｚに値を与えるＤ中のエントリを有する空でないサブセットを生成する。これらのエントリは、エージェントのアクションを決定する。したがって、副作用は、エージェントの決定変数のインスタンシエーションである。式（２３）において、Ωはプリミティブ単項演算｛ｖi｝のセットである。各ｖiは、セミリング代数を写像し、その要素は、Ｚに関するそれ自体の演算子の合成を含むベキ級数である。
【０１５４】
ｖi：Ｄ＜＜Ｚ＞＞→Ｄ＜＜Ｚ＞＞          （２４）
【０１５５】
これらの演算子は知識ベース中の公理によって特徴付けられ、プロセスに依存する。形式的論理において、実行された推論原理は次のように述べることができる。Σを知識ベース中のクローズのセットとする。→は示唆を表す。定理を証明することは、それが論理的にΣにしたがうことを示すことであり、すなわち、
Σ→定理          （２５）
証明は、次の推論公理の適用のシーケンスによって達成される。
【０１５６】
・等式の公理          ・収斂の公理
・不等式の公理        ・知識ベースの公理
・部分的順序の公理    ・制限の公理
・適合の公理          ・推論原理
のそれぞれは、デカルト積における演算子として次のように表され、
Ｄ＜＜Ｗ＞＞→Ｄ＜＜Ｗ＞＞          （２６）
各推論演算子は、関連した項を別の関連した項に変換する。推定手段は、定理の式の項に推論演算子のシーケンスを適用した後、初めてこれらの項を式（２７）の形式の基礎式のセットに減少するか、あるいはそのような基礎の形態が存在しないと定義するかのいずれかである。
【数１９】
0003628961.tif 000022
【０１５７】
推定手段が上述の手順を実行する機構は、可変のゴールのインスタンシエーションのための手順、すなわち、局所的に有限のオートマトン（証明オートマトンと呼ばれる）を構成することである。この重要な特徴は、本発明のアプローチに特有のものである。証明手順は、特定の定理のステートメントおよび現在扱っている例示的な知識ベースに注文によって特定される。
【０１５８】
図１５は、図４に示され、図１３にさらに詳細に示された推定手段２６によって構成されたオートマトンに可能なアクションのシーケンスを説明する証明オートマトンの概念的構造を示している。エージェントは、択一の有限集合から選択された無限小のアクション間のチャタリングによってインターバルにわたって最適な制御を達成する。無限小のアクションは、図１４に示されたアクション更新インターバルΔ１５０のサブインターバルにわたって続く。アクションは、制御の問題に対する最適に近い解を得ることができることを証明する際の副作用として生成された証明オートマタによって実行される。
【０１５９】
推定手段によって生成された証明オートマトンの構造が図１５に示されている。図１５において、初期状態１６０は、定理に関連した式１５８を表している。一般的に、以下のそれぞれの状態１６２，１６４は、一続きの推論規則ａi，ｂi，ｃi，ｄi，ｅiを次の経路、すなわち、
【数２０】
0003628961.tif 000023
【０１６０】
によって表された初期状態に適用することによって得られた定理の等式に対応する。オートマトンの各エッジは、可能な推論の１つに対応する。ある状態は、その式が同じ繰返しである場合、あるいは知識ベース中に解が記憶されている標準方程式に対応する場合には終了である。
【０１６１】
オートマトンの状態のグラフを横断する際に、値あるいは式が変数に割当てられる。終了状態において式の項は全てグラウンド状態（式（２７）参照）である。初期状態で開始し、終了状態で終わる少なくとも１つの経路をオートマトンが含んでいる場合、定理は所定の知識ベースに関して真であり、結果的な可変のインスタンシエーションは有効である。そうでない場合、定理は間違いである。
【０１６２】
推定手段によって証明可能な各定理の論理積中にある完全な部分的順序の項の機能は、証明オートマトンを構成するためのガイドを提供することである。これは、定理の式の項を、クリーン・シュッツェンベルガーの式（Kleene-Schutzenberger Equation）（ＫＳＥ）と呼ばれ、証明オートマトンの構成のためのブループリントを構成する標準固定点の式に変換することによって行われる。この固定点は、それが解を有する場合には、式（２０）および（２１）において公式化された最適化の問題の解と一致する。ＫＳＥの一般的な形式は次のようなものである。
【数２１】
0003628961.tif 000024
【０１６３】
式（２８）において、Ｅは各エントリが上述の推論演算子のベースから構成された合理的形態である方形マトリックスであり、Ｔは知識ベースからの式の形態のベクトルである。Ｅにおける空でないエントリＥijのそれぞれは、状態ｉとｊとを接続している証明オートマトンにおけるエッジに対応する。Ｅ（ｐ）とＺとの間の２進演算子は、演算子に”推論を適用する”ことを表している。終了状態は、Ｔの空でない項によって判断され決定される。ｐ項は、Ｅ（・）における推論演算子の項の注文されたパラメータ値である。推定手段によって実行された方法の要約は図１３に示されている。
【０１６４】
オートマトンの構成は標準方程式から実行され、推論規則を非決定的に適用することによって実行されるのではない。このアプローチは標準方程式の計算の複雑さを減少し（低い多項式）、推論規則を直接適用する（指数的）よりもはるかに良い。オートマトンは、ｎlog2ｎ時間を要求するオートマトン分解手順を使用して（ここでｎはオートマトンの状態の数に近似的に等しい）状態、アクションおよび評価変数のインスタンスを生成するようにシミュレートされる。この"分解および克服"方式は、オートマトンを並列ユニタリ（１つの初期状態および１つの終了状態）オートマタの縦続に反復的に分解する。この分解によって結果的に生じたオートマタのそれぞれは、その他のものから独立して実行される。結果的なオートマタのネットワークの動作は、本来のオートマタから得られた動作と同一であるが、時間の複雑さは実現可能なものである。
【０１６５】
各制御エージェントに対する図４に示された推定手段２６は２つの機能を満足させる。すなわち、プランナー（式（２０）および（２１））によって生成された各エージェントのシステム動作の定理に対する証明を生成し、知識デコータの中心的素子として機能する。動作定理を証明するためのその機能が以下説明される。後に、その機能は知識デコーダの一部として示される。
【０１６６】
プランナーの定理、式（２０）、（２１）を証明するためにどのように推定手段が使用されるかを示すために、最初にこの定理が式（２２）のパターンに変換される。式（２０）、（２１）は凸の最適化の問題を公式化するため、最適にするために必要かつ十分な条件が次のダイナミックプログラミング公式によって与えられ、
【数２２】
0003628961.tif 000025
【０１６７】
式（２９）において、最適な実行のためのコスト関数と呼ばれる関数Ｖｉは、現在のインターバル内の任意の点から開始している最小を特徴付ける。第２の式は、式（２０）、（２１）において説明された問題に対する対応するハミルトン・ヤコビ・ベルマンの式であり、ここにおいて、［Η］は緩和された問題に対するハミルトン関数である。この公式によって、証明する演繹的定理と最適な制御理論との間で形式的な結合が行われる。推定手段によって形式的な制御の問題をリアルタイムで最適に解を得ることができ、結果的に、インテリジェントに分散された形のリアルタイム制御でマルチプルエージェントシステムを制御することを可能にする。式（２９）に対する解を推論するための中心的な着想は、代数の合理的ベキ級数で次のように実行のためのコスト関数Ｖ（．，．）を展開することである。
【０１６８】
Ｄ＜＜Ｙ，τ＞＞          （３０）
【０１６９】
Ｖを式（２９）における第２の式のＶｉと置き換えると、２つのアイテム、すなわち、Ｖの係数に対する多項式のセットおよび最適さを表すための部分的順序式が与えられる。Ｖが凸であり、合理的であるため、Ｖの係数を特徴付けるのに必要な式の数は有限である。係数の式の論理積の結果的なストリングおよび最適さの部分的順序式は式（２２）にある。
【０１７０】
要約すると、各エージェントに対して、図４に示された推定手段２６は、以下の方式にしたがって動作する。
【０１７１】
ステップ１：現在の定理の式（２０）および（２１）をロードし、
ステップ２：式（２９）を介して定理を式（２２）に変換し、
ステップ３：先に説明された図１３に示されたチャートにしたがって証明を実行する。
【０１７２】
定理が論理的に知識ベースにしたがう場合（すなわち、それが真である場合）、推定手段の手順はステップ３においてアクションαi（）で終了する。定理が論理的に知識ベースにしたがわない場合、図４に示されたアダプタ３０がアクティブ化され、定理は先に概略を述べられた戦略にしたがって図４に示された定理プランナー２４によって変更される。この機構は、エージェントにおける応答性には不可欠のものである。緩和および凸のために、この機構によってドメインの制御可能なセットがこの補正戦略のない機構よりも大きいことが確実とされる。
【０１７３】
図４に示された知識デコーダ３２は、知識ベースのエージェント間の特定化クローズを更新することによってネットワークからの知識データをエージェントの知識ベースに変換する。これらのクローズは、式（２９）における第２の制約を特徴付ける。特に、それらは各エージェントにおける残りのネットワークによって課せられた制約を表す。それらはまた、大域から局所への変換を特徴付ける。最後に、それらはエージェント間の制約を完全に制約のない規範に組み込むための一般化された乗数を構成するための規則を提供し、その後それは、式（２９）における最初の式の非線形最適化問題のための実行のためのコスト関数を構成するために使用される。一般化された乗数は、制約をポテンシャル項に変換する演算子である。次に、このポテンシャルは本来のラグランジュ方程式に組み込まれ、それは制約の原因を明確に示す。
【０１７４】
図４に示された知識デコーダ３２は、式（１４）に対して説明されたものに類似した手順で乗数の構造および変換を推定するために使用される、組み込まれた推定手段を有している。特に、乗数および変換は、式（３０）において定義された代数の合理的ベキ級数で展開される。その後、式（２２）の形式の定理を構成するのに必要な式と部分的順序の式の論理積とを決定するために二重性に必要な条件が使用され、式（２２）の形式の定理の証明は、制約を別のポテンシャルとしてエージェントのラグランジュ方程式に結び付けるための乗数を生成する。
【０１７５】
大域から局所へそれぞれ変換するための式の論理積は、以下のような不変の埋め込みの原理を適用することによって構成される。すなわち、各エージェントに対して、現在のインターバルにおける所定の時間ｔにおけるアクションは、式（２９）にしたがって計算されたように、公式が先行、現在、および次のインターバルを含むように拡張されたときにｔにおいて計算されたアクションと同じである。
【０１７６】
規範の移動性および凸の動作によって、原理は水平方向全体に解析的に拡大される。不変の埋め込み式は式（２９）で与えられたダイナミックプログラミング式と同じ構造を有しているが、対応する局所的なものの代わりに大域的な規範および大域的なハミルトニアンを使用する。
【０１７７】
局所から大域への変換は、不変の埋め込み式を式（２２）の形の式の定理として表すことによって得られた大域から局所への変換を反転させることによって得られる。これらの反転は、緩和されたラグランジアンの凸の動作およびベキ級数の合理性のために存在する。
【０１７８】
図１６は、各エージェントが行うことに関して図４に示された知識デコーダ３２の機能を示している。上述の乗数は、現在のエージェント１６５によって観察される、システムの相互作用およびエージェントの相互作用１６９を通してシステムの残りおよび別のエージェントを等しいもののコンパニオンのシステム１６７およびコンパニオンのエージェント１６８に集合させる効果を有している。図１６に示された集合モデルは、各エージェント１６６がどのようにしてネットワークの残りを認めるかを説明する。この特有の特徴によって、特有の方法でアーキテクチャの計量性を特徴付けることができる。すなわち、アプリケーションの計算上の複雑さを決定するために、最も複雑なエージェント１６６（すなわち、最も複雑な規範を有する局所的エージェント）とそのコンパニオン１６８だけが考慮される。
【０１７９】
図１７は、エージェント同期を示している。これはエージェント間の不変原理を満足して実現される。この原理は、各更新時間で、ネットワークの各エージェントのアクティブプランが、ネータ関係と呼ばれる各エージェントの知識クローズにより決定される等価動作のモジュール合同を符号化することを宣言している（Logan, J.D.“Invariant Variational Principles”、Academic Press、１９８７年参照）。これらの関係はエージェントの知識ベースに符号化されている制御下のプロセスのモデル間の類似性を捕捉する。したがって、エージェント１６６がネットワーク１６９に関して共時性がないとき、少なくとも１つの符号化されたネータ関係は失敗し、これはエージェント推定手段で失敗を起こし、さらにエージェントと残りのエージェントとの同期２５２を再設定するためにエージェントの応答性学習ループのアクティブ化を起こす。
【０１８０】
実際の観点から考慮すると、ネータ関係に関するエージェントモデル間の等価性は１つのバーチャルドメインとしてのドメイン知識の概念を許容し、エージェントはこのドメインの異なる区域でナビゲートする。この概念は図２５で示されている直接メモリ構成により使用される。しかしながらエージェントの同期２５２はネットワークの各エージェントに対してセベニン（）エージェントとしても知られるコンパニオンエージェントを構成することにより設定される。
【０１８１】
セベニンエージェントのエージェントの知識ベースはネットワーク中の他のエージェントによる制御下でプロセスの抽象されたモデルを符号化する。このレベルの抽象は、エージェントがプロセスについて有する説明と両立的である。ネットワーク同期の問題は各とそのコンパニオンセベニンエージェントとの同期に演繹する。
【０１８２】
エージェントの同期は以下のように動作する。各エージェントはコンパニオンエージェントと呼ばれる１つのエージェントとしてＭＡＨＣＡネットワークの残りのエージェントを観察する。エージェントとそのコンパニオンエージェントはエージェント対と呼ばれ、ここではエージェントはエージェント対の主エージェントと呼ばれる。換言すると、コンパニオンエージェントと呼ばれるバーチャルエージェントが存在し、コンパニオンエージェントと主エージェントとの相互作用はＭＡＨＣＡネットワークの残りのエージェントと主エージェントとの相互作用に等しい。
【０１８３】
コンパニオンエージェントはＭＡＨＣＡエージェントと同様のアーキテクチャを有する。コンパニオンエージェント状態は主エージェントに関する特性を要約したネットワークのその他のエージェントの状態の抽象である。
【０１８４】
主エージェントの推定手段は、ＭＡＨＣＡネットワークのその他のエージェントと主エージェントのゴールにより実行されるプランの関数として主エージェントのドメインへのＭＡＨＣＡネットワークのその他のエージェントのダイナミックの状態およびクロックタイム変換を構成する。
【０１８５】
不変規則と呼ばれる特別な規則セットは、各プライムエージェントの知識ベースに記憶される。この規則は主エージェントとコンパニオンエージェントの状態に機能的に依存する。
【０１８６】
主エージェントとそのコンパニオンエージェントが共時性であるならば、現在の更新時間で、主エージェントの不変規則は、エージェントの不変値と呼ばれる一定の予め符号化された値に評価する。この規則を評価する副効果は状態およびクロックタイム変換のインスタンシエーションである。
【０１８７】
主エージェントはネットワークと同期していないならば、その不変規則はエージェントの不変値とは異なる値に評価する。この状況が検出されたとき、主エージェントの推定手段は失敗し、主エージェントのアダプタとプランナーにより実行されるプラン同期変化をトリガーする。
【０１８８】
図１８は、ＭＡＨＣＡをディスクリートな製造プラント１７２の計画、スケジューリング、および制御に適用する一例を示している。図１に示されたような論理的エージェントネットワーク１１は、イベントベースの素子の論理演算を失敗したスケジュール１８０の修復等の連続ベースの素子の展開演算と同期させることができ、それによって、プログラム可能な論理制御装置（ＰＬＣ）１８２によって実行されるアクションの最適に近いスケジュールを達成するために高レベルのディスクリートな製造プラニング関数１７８の出力の実行を同期させる。ＰＬＣ素子に要求されたアクションは、展開の制約と一致しなければならない。そのようなシステムは、通常の商業的なプラニングソフトウェアおよび商業的なプログラム可能な論理的制御装置を使用して構成された高レベルのプランナー１７と低レベルの制御１８２との間のハイブリッドシステムスケジューラーの“接着体”として機能する単一のエージェントであるスケジューラ１８０を設けることができ、すなわち、エージェントとしてプランナー、スケジューラおよび制御装置が設けられているマルチプルエージェントシステムである。制御装置１８２は、プラント１７２、入力１７０および製品１７４の状態を検出する感知／試験１７６の素子を通して物理的プラントにインターフェイスする。制御装置は、制御アクション１８３によってプラントの動作を管理する。
【０１８９】
図１９は、図１８に示されたようなディスクリートな製造プラントのための、２つのエージェントのマルチプルエージェントネットワークの一例を示している。生産者１９０、ノード制御装置エージェント１９６、消費者１９２およびノード制御装置エージェント２００は、設定された優先順位および生産の制約にしたがって生産要求の実行を同期させるように、動作セルのアクションの最適に近いスケジュールを生成および修正のために使用できる。この同期は、システムのゴールを、エージェント通信１９８を介してメッセージを生産者ノード制御装置エージェント１９６に送る消費者ノード制御装置エージェント２００に導入させることによって達成される。エージェントは、センサ２０２を使用して生産者１９０および消費者１９２の状態を知覚し、指令されたアクション２０４を使用してシステムの状態を変化させる。生産者および消費者の相互作用は、物理的相互作用１９４によって制約される。２つのエージェントのネットワークによって生成されたアクションは、プラントの動作と同期する。
【０１９０】
図２０は、図１８に示されたようなディスクリートな製造アプリケーションのための５つのエージェントのマルチプルエージェントネットワークの一例を示している。（図１および図１３に示されているような）マルチプルエージェントネットワークは、ディスクリートな製造プラントの制御のために５個のセルを同期するように構成できる。図２０は、モールドされたプラスティックの製品の製造プロセスを制御する５つの永久的エージェントを有するＡＨＣＡを示している。そのプラントは、５つの機能セルで構成されている。
【０１９１】
セル１の２１０は、出荷および受取り機能を実行し、また、工場を通して材料および製品を輸送できるオートメーション化されたフォークリフト２２０も含んでいる。セル１の機能は、出荷および受取りＭＡＨＣＡエージェント２２１によって制御され、スケジュールを作成される。このセルにおけるエージェントは、人間の演算子２２２と対話することに注意すべきである（ＭＡＨＣＡは半自律のタスクを実行できる）。
【０１９２】
セル２の２１２、すなわち、経理のエージェントは、経理およびプラントの調整機能を実行する。このエージェントはまた、セル３の素子、すなわち、オートメーション化された倉庫の貯蔵所２１３において在庫目録作成および制御機能を実行する。
【０１９３】
セル３の２１４は、未加工の材料を混合し、最終的な製品において使用される樹脂混合物を生成するブレンダ２３０で構成されている。ブレンダは、ブレンダ制御エージェント２２４によって制御される。
【０１９４】
セル４の２１６は、モールダ２２６およびモールド制御エージェント２２８で構成されている。このエージェント２２８はまた、セル５の処理素子に対する制御機能を行う。
【０１９５】
包装装置２３４を含んでいるセル５の２１８はまた、ＭＡＨＣＡの包装制御エージェント２３２によって制御されている。
【０１９６】
さらに、ＭＡＨＣＡのフレームワークは、これらの機能を並列な解に適した表示に変換することによって、通常の手順がより迅速に動作するようにできる。これは微分方程式でディスクリートなプロセスを変換するための記号によるアルゴリズムである連続化によって達成され、その解はそのプロセスによって計算された値を含んでいる。連続化は、実行する減少された命令セットコンピュータ（ＲＩＳＣ）手順を実行する代わりに、選択されたサンプリング点における解がその手順の出力値と一致するような微分方程式を解く一般的な方法である。そのアルゴリズムの重要な要素は、通常の微分方程式の展開へ反復を符号化する一般的な方法である。第２の重要な要素は、そのプログラムを１組の制約としてみなし、また、終了のためのプログラムの実行を、制約によって定められたフィンスラー多様体における対応するラグランジュの方程式の問題に対する最適に近い解の発見としてみなすことである。
【０１９７】
この問題に対して対応するハミルトン・ヤコビ・ベルマンの式をオンラインで解く際に、元のプログラムの個々のデジタル命令は、多様体におけるベクトルフィールドの無限小の生成子として符号化する。デジタルの解を与える最適に近いチャタリング解は、これらのベクトルフィールドのチャタリングの組み合わせである。チャタリングは任意の順序に行われることができ、すなわち、各デジタル命令のベクトルフィールドはチャターの所定の部分の期間中に注目されるが、順番は関係がないことを意味している。これは、デジタルプログラムを連続的に実行する際の急激な並列化の原因となる。チャターは多様体のデカルト接続の接続係数を介して発見される。これは任意のデジタルプログラムを事実上加速するために使用され、また、わずかな変更で永久的に処理するために適用される。ＭＡＨＣＡのこの変更されたアプリケーションにおいて、ラグランジュの方程式の問題の公式化はＭＡＨＣＡ公式化であり、フィンスラー空間はＭＡＨＣＡキャリア多様体であり、無限小はＭＡＨＣＡにおいて計算されたものである。各ＭＡＨＣＡエージェントは個々の方法の速度を速めることができ、エージェントのネットワークは手順のアンサンブルの速度を速めることができる。
【０１９８】
図２１は別々のループを有するエージェントのアーキテクチャモデルを示している。この分離は先に説明した構成と論理的に等しく実行するが、さらに高速度で実質上メモリの必要性が少ない。
【０１９９】
図２１は図４、１０、１２のアーキテクチャと同一の機能を有するＭＡＨＣＡエージェントの構成アーキテクチャの設計図であるが、ここでは制御ループ２５３と応答性学習ループ２５６は別々に構成されている。図２１で示されている構成では、制御ループと応答性学習ループは２つの結合チャンネルにより相互作用する。これらの結合チャンネルのうちの一方である符号を付けられたプラン２５８は応答性学習ループ２５６のプランナー２５７から制御ループ２５３の推定オートマトン制御装置２５４へ進む。第２の結合チャンネルである失敗項２６７は制御ループ２５３の推定オートマトン制御装置２５４から応答性学習ループ２５６のアダプタモジュール２６５に進む。
【０２００】
図２１のアダプタ２６５およびプランナー２６７の機能は図４の対応するモジュールと同一である。しかしながらこれらの構成は異なる。図４のアーキテクチャでは、プランナー３０とアダプタ２４は計算のための基本的スキームとして符号的パターン整合を使用する。図２１のアーキテクチャでは、等価機能が有限状態機械の反復的な分解および実行により実現される。基本である反復的な有限状態機械の分解処理が図２２に示されている。この処理は推定オートマトン制御装置モジュールでも使用される。
【０２０１】
図２２の長方形は計算ステップを表し、円は推定演算子と呼ばれる計算ステップの変換を表す。処理への入力は、有限状態機械（オートマトン）の目的とする動作を捕捉する標準方程式２９１と呼ばれる式である。図２２の標準方程式はKleene-Schutzenberger Equation（ＫＳＥ）のバージョンである。ＫＳＥの一般的な形態を以下に示す。これは図２１のアーキテクチャのモジュールで実行される全ての処理の一般的なブループリントである。
【０２０２】
Ｑ（Ｖ）＝Ｅ（Ｖ）・Ｑ（Ｖ）＋Ｔ（Ｘ）
Ｖ［Ｅ］Ｉ、命令空間、
Ｘ［Ｅ］ＣＳ、計算空間であり、
【数２３】
0003628961.tif 000026
【０２０３】
ＫＳＥ式では、マトリックスＥの各エントリは推定の基礎から構成される有理数の形態であり、Ｔは知識ベースからの式形態のベクトルである。マトリックスＥの（ｉ，ｊ）番目のエントリが空ではないエントリであるならば、これは状態ｉから状態ｊまでの有限状態機械のエッジを表している。Ｅ（Ｖ）とＱ（Ｖ）の間の２進演算子“．”は“推定を与える”演算子を表している。この演算子は単一化と呼ばれ、評価ルーチンとして実行される。この演算子を実行するＥＬＬ符号を以下示す。エバル（eval）と呼ばれる単一化処理のトップレベルは、現在のメモリパッチデータ構造とその隣接構造とを付加しそれらにエバルを反復的に提供することにより実行される。この処理は２つのダイナミックデータベース、すなわち部分的な単一化結果を保持する値表と、パッチに関するアクティブ規則を保持するｏｐｐｒｅｄとを使用する。いくつかの変形により、同一の単一化処理がエージェントアーキテクチャの全てのモジュールに使用される。
【０２０４】
図２１のモジュールの各処理は、以下の１以上のネストされたプリミティブなサブ処理の形態からなる。
【数２４】
0003628961.tif 000027
【０２０５】
図２２では、並列分解２８５変換は有限状態機械を並列のシリーズのユニタリオートマタ２８６に分解する。ユニタリオートマトン２９６は１つの初期状態と１つの終端状態とを有する有限状態機械である。縦続分解２８７は各ユニタリオートマトンを一連の接頭オートマトン２８８に変換し、その後ループオートマトン２８９が後続する。接頭オートマトンはその終端状態からの変換をもたないユニタリオートマトンであり、ループオートマトンはその初期状態と終端状態が一致するユニタリオートマトンである。線形化はステップ２９０で、ループオートマトンの初期状態と同一のエッジとして新しい終端状態を構成することによりループオートマトン２８９を変更し、ベースオートマトン２９４を形成する。アクセス可能ではない状態はステップ２９３で結果的なオートマタからトリムされ、必要ならば全体的な分解処理が反復される。初期状態から終端状態までの単一路からなるオートマトンがこの分解で行われるときはいつでも、このようなオートマトンはパスオートマトンと呼ばれ、これは本来の有限状態機械の適切な通路に対応し、出力２９２が行われる。インスタンシエーション２９５は標準方程式２９１により特定化される制御規則を生成する。
【０２０６】
前述の処理の線形の複雑性は処理の決定論的ではない特性の直接結果である。処理を通じて各パスを実行する部分的な結果は対応する出力状態２３２で集められる。処理により生成される分解の第１のパスオートマトンが実行され、その結果が対応する出力状態に記憶される。一度、適切なパスオートマトンが発生され、実行されると、分解処理が終了する（first finish half strategy）。
【０２０７】
知識モデルはメモリパッチと呼ばれる直接メモリマップの主要なデータ構造を符号化する。メモリパッチはキャリア多様体の位相のオープンセットの計算表示である。図２１の制御ループの知識モデルはメモリパッチの集合である。各メモリパッチは以下のアイテムを符号化する。
【０２０８】
（ａ）キャリア多様体の対応するオープンセットに含まれている一般的な点）（エージェント状態）のパターンである。このパターンは式（３１）の境界として呼ばれる。
【０２０９】
（ｂ）対応するパッチの一般的な点のパターンのインスタンスを示すときにエージェントに有効なプリミティブな無限小制御動作またはプリミティブな制御導出とも呼ばれるプリミティブな制御動作の名称である。これらの名称は式（３１）のｏｐｋである。
【０２１０】
（ｃ）緩和係数とも呼ばれるチャタリング係数の１セットの符号または値である。チャタリング係数の例示値は対応するプリミティブな制御動作が使用されるエージェントの現在の更新インターバルの時間の割合を規定する。これらの名称は式（３１）のａｋである。
【０２１１】
（ｄ）対応するパッチの一般的な点のパターンのインスタンスを示すときにエージェントに有効なプリミティブな無限小制御動作またはプリミティブな制御導出とも呼ばれるプリミティブな制御動作を推定するために推定オートマトン制御装置に必要とされるＥＬＬのセットに対するポインタの集合である。式（３１）のｐｃｃｋは、プリミティブな制御動作ｏｐｋに対応するＥＬＬクローズの集合の予めコンパイルされたバージョンに対するポインタである。
【０２１２】
（ｅ）メモリパッチと隣接するメモリパッチとを鎖でつなぐ機構である。この機構は式（３１）のChristoffel symbol pointerと呼ばれ、クローズ（ａ）の一般的な点の例示値が与えられるとき機能的な形態であり、推定オートマトン制御装置が隣接メモリパッチへの変換を推定することを可能にする。クリストッフェル記号に基づく式はメモリパッチのプリミティブな制御動作と、隣接するメモリパッチのプリミティブな制御動作との間に両立性関係を与える。一般的なパッチは可変数のフィールドを有するデータ構造である。一般的な点のフィールド数は問題に依存する。これらのフィールドはコンパニオンエージェントから来る状態情報と、エージェントのセンサから来る現在の完治データとを符号化する。計算の点から考えると、メモリパッチはアイテム（ａ）−（ｅ）のネストされたリストである。メモリパッチの集合全体はそれ自体、クリストッフェル記号により与えられたリンクを有するエージェントのリンクされたリストデータ構造のタイプである。このデータ構造のリンクは予め設定されているが、データ依存である。メモリパッチの主要な機能は対応するオープンセットのエージェントに有効なプリミティブな制御動作についての知識を記憶することである。オートマタシステム処理とＩ／Ｏ処理を実行するのに必要な一般的なクローズは、メモリパッチの記憶に使用されるタイプのメモリである（高価な）連想記憶メモリに記憶されない。例えば、図２３の推定オートマトン制御装置の変換を実行するのに必要な知識はメモリパッチに記憶されない。
【０２１３】
図２３は推定オートマトン制御装置のフローチャートである。これは図１３の推定手段と同一の機能を有する。しかしながら図２３の構成はそれ自体有限状態機械であり、前述のタイプの標準方程式により説明できる。したがって、これは図２２の処理により実行できる。この機械の各状態と変換の各エッジは前述のタイプの１以上のネストされた基本サブ処理により実行される。推定オートマトン制御装置により処理されるデータは直接メモリマップ（ＤＭＭ）データ構造から抽出される。図２２と同一の規約を使用して、図２３の長方形は計算ステップを表し、円と楕円は推定を表す。推定と共に図２３の各計算ステップは以下説明するような計算ステップを生成する。
【０２１４】
動作規範２９６はプランナーにより生成されたプランである。動作規範２９６は最適化規範として符号化され、図３を参照して（キャリア多様体により）エージェントにより観察されるときの制御下の分散プロセスの状態軌道と、各状態点の状態に関する変化速度と、可変のエージェントクロックの関数である。この規範はエージェントのラグランジュ関数として説明される。
【０２１５】
緩和された規範２９７は動作規範２９６の凸近似規範である。これは緩和原理２９８を符号化された動作規範に適用することにより構成される。この推定演算子はヤングの緩和原理の符号化である。
【０２１６】
ダイナミックプログラミング式２９９はベルマンの最適原理のハイブリッドバージョンである。これはW. Kohn、J. Remmel、A. Nerodeの"Feedback Derivations: Near optimal control for Hybrid System"、Proceedings of CESA’96、517〜521ページに記載されている。ダイナミックプログラミング式はＤＰ発生器３００のアプリケーションにより緩和された規範から得られる。
【０２１７】
プリミティブな制御導出３０１はプリミティブな制御動作またはプリミティブな無限小制御動作とも呼ばれる。プリミティブな制御動作は、キャリア多様体の接束とも呼ばれ、ダイナミックプログラミング式２９９から抽出される。現在のエージェント状態付近で、これらはダイナミックプログラミング式を解決するエージェントの現在状態からほぼ最適の軌道の接ベクトル空間の基礎を限定する。プリミティブな制御動作が外部フィールド抽出手段３０２の推定演算子を使用してダイナミックプログラミング式から得られる。
【０２１８】
クリストッフェル記号データベース３０３は現在のエージェント状態に基づいて機能的な形態である。これらはダイナミックプログラミング式規範から抽出される関係により決定され、エージェントラグランジュのヘッシアンに構造的に依存する微分方程式への解として計算される。
【０２１９】
標準方程式３０４はＫＳＥ式の形態のダイナミックプログラミング式の表示である。これは有限状態機械を構成することによってダイナミックプログラミング式２９９を解くためのブループリントである。ダイナミックプログラミングの公式化から標準方程式への変換を行う推定演算子は接続原理３０５である。この原理は接続による測地線軌道のレヴィ・チヴィタ公式に基づいている。
【０２２０】
ゴールバック伝播手段オートマトン３０６は一定の決定論的ではない状態機械であり、これはエージェント知覚データとクリストッフェル記号の関数であるメモリパッチのセットにわたってナビゲーションをシミュレートする。このナビゲーションはゴールから後方向に、現在の状態点を含むパッチ方向にほぼ最適の軌道（測地線軌道）のチューブに沿って実行される。この機械の状態変換を限定している基礎をなす機構はレヴィ・チヴィタ平行移動処理である。ゴール伝播手段オートマトンはオートマタ構成子推定演算子３０７を適用することにより標準方程式から符号形態で得られ、測地線微分方程式を解く測地線解答手段３０８と呼ばれる処理によってクロストッフェル記号ＤＢから実行するために例示される。
【０２２１】
局所ゴール３０９は現在のメモリパッチの隣接するパッチである現在のメモリパッチまたはメモリパッチの点である。局所ゴールは後方ナビゲーションにより得られる。すなわちこれはゴールバック伝播手段オートマトンを実行することによって得られる。ゴールバック伝播手段オートマトンの実行３１０はＫＳＺＥ式の分解処理を使用して実行される。
【０２２２】
最適化オートマトン３１１はプリミティブな制御導出と局所ゴールのチャタリングの組み合わせ３１３として次の更新インターバルの制御動作の計算を行う。最適化アルゴリズムを実行する機械はチャタリング係数とプリミティブな制御導出の関数として現在のメモリパッチのプリミティブな制御動作の反復的なリーの括弧式を生成する。更新インターバルと局所ゴールの終端における結果的な制御導出はレヴィ・チヴィタの意味で相互に平行でなければならない。平行なインスタンシエーション手段（instantiator）３１２は最適化オートマトン３１１のエッジのラベルを決定する。
【０２２３】
制御コマンド３１４は最適化オートマトンにより計算される制御導出を、制御信号空間の接ベクトル空間にマップすることによって計算される。これはこの空間に制御導出を発生する。次にアクチュエータマップ３１５は導出に与えられる。このアクチュエータマップ３１５の範囲はエージェントにより計算される可能なフィードバック制御軌道のセットである。アクチュエータマップ３１５は標準方程式を導出することにより計算され、その解はアクチュエータマップであり、対応するオートマトンを構成し、その後、このオートマトンを図２２の処理により実行する。
【０２２４】
図２１で示されているように、制御ループ動作２５３は２つのみのモジュール、すなわち、推定オートマトン制御装置２５４と知識モデル２５５とを含んでいる。推定オートマトン制御装置２５４は知識モデル２５５により限定されるドメインでナビゲートする抽象状態機械である。知識モデルはエージェント知識をメモリパッチと呼ばれるオブジェクトへ符号化する。知識モデル２５５は図２で与えられるアーキテクチャモデルの知識ベース２８と論理的に等しくないが、これは連想記憶メモリ構造であり、知識ベースが考慮されているようなクローズの集合として考えるべきではない。制御ループ２５３では、応答性学習ループ２５６のプランナー２５２により発生されるプラン２５８は固定されない。推定オートマトン制御装置機能２５４は現在のプラン２５８が知識モデル２５５の現在状態２６０と論理的に両立的であるか否かを監視する。制御装置２５４はまた適切な時間（制御プロセスがこれらを予期するとき）に制御動作２５９を発生し、その他のエージェントのステータス情報（エージェント制約）を発生する。モデル機能の知識は知覚入力２６１の関数としてエージェント知識を更新する。エージェントネットワーク入力２６２と、推定入力２５７である。モデルの知識もエージェント状態２６０を維持し更新する。モジュールもエージェントネットワークのエージェントステータス情報２６３を発生する。
【０２２５】
制御ループにより見られるプランナー２５７により発生されるプラン２５８は、プラン２５８が知識モデル２５５に記憶されるモデルから論理的に生じることを推定手段２５７が適切に証明できる限り、時間にわたって変化しない。したがって、プラン２５２が有効であるインターバルに、応答性学習ループ２５６は制御ループ２５３と独立して動作する。応答性学習と制御ループとの間の接続は、制御ループの推定手段２５４が記憶されたモデル２５５と現在のプラン１５８との間の非両立性を決定したときにのみアクティブ化される。
【０２２６】
応答性学習ループ２５２の推定オートマトン制御手段２６４が制御ループ推定オートマトン２５４の成功を監視し、プランナー２５７により発生されるプラン２５８の正確性を確証するように機能する。
【０２２７】
アダプタ２６５の機能は失敗のときに、制御ループ２５３により発生される失敗項２６７の機能としてプラン補正項２６６を計算することである。
【０２２８】
応答性学習ループの機能は符号化されたエージェントゴールと失敗項の関数としての動作規範を発生することである。プランが一度、プランナーにより公式化されると、そのプランは、制御ループが所定の更新インターバルで制御信号を発生しなくなるまでアクティブである。新しいプランを生成するため、プランナーは現在の動作規範の広範囲のポテンシャルを、アダプタにより発生する補正項と置換する。アダプタによる補正項は制御ループによりそこに通過される失敗項の関数である。これは動作規範の新しい候補を生成する。
【０２２９】
その後、プランナーはこの新しい候補を応答性学習ループの推定オートマトン制御装置に送り、その推定オートマトン制御装置に記憶されている１組の一般的なＥＬＬ規則と新しい候補が一致するか否かを試験する。新しい候補がこれらの規則と一致した場合、新しい候補は、さらに補正する必要があるかどうかをチェックするアダプタに送られる。さらに補正する必要がある場合には、新しい候補はプランナーに送り返され、応答性学習ループの推定オートマトン制御装置によってアダプタに送られている動作規範（behavior criterion）に対して現在の候補をこのアダプタが変更しなくなるまでプロセスが繰返される。最後に、新しい動作規範に対する候補がアダプタによって修正されない場合、適合したもの（Adapted）がその候補をプランナーに送り、次にこのプランナーが制御ループの推定オートマトン制御装置にそれを送る。
【０２３０】
図２４は、応答性学習ループの計算ステップを表している。図２４において、長方形は計算ステップを表し、円および楕円は推定演算子を表している。以下、図２４の各計算ステップ、ならびにその計算ステップを生成する推定演算子を説明する。
【０２３１】
プラン例示からスタートし、推定オートマトン実行に進む計算ステップは、動作規範としてスタートし、最適化オートマトンで終了する図２３に示されている推定オートマトン制御装置中のパスを簡約化して表したものである。これは、プランナーおよび推定オートマトン制御装置を応答性学習ループの一部分として示した図２１と一致する。図２４の残りの計算ステップは、図２１のアダプタモジュールに対応する。
【０２３２】
失敗項３１５は、終端状態に到達することができなかった推定オートマトン制御装置によって構成された最適化オートマトンの状態軌道セグメントである。このようなオートマトンの終端状態は、常にゴールメモリパッチに対応する。これらの状態軌道は、最適化オートマトンを実施する基本的なサブ手順によって構成されたパスオートマタに対応し、それらはメモリパスのシーケンスをトラバースすることを表している。これらの状態軌道のそれぞれのものにおける最後の項は、それがゴール状態でないか、あるいはＥＬＬ符号である"推定を適用"演算子が呼び出されたときに任意の値を例示することができなかったゴール状態であるならば、実際には失敗項である。これは、これらの状態軌道の１つの終わりに対応したメモリパッチに関連したクローズの１以上のものが、その変数がそのクローズを真にする値に対して例示されることのできない修正可能なクローズであることを意味する。ここで、知識ベースのクローズは、２つのカテゴリーに分割されることに注意されたい。モジュールの基本的演算特徴と定められたクローズのような修正不可能なクローズ、あるいは持続しなければならない不変状態に対応したクローズが存在する。
【０２３３】
失敗項がゴールクラス中にないメモリパッチに対応している場合、プランナーによって発生された修正されたプランのキャッチオールポテンシャルに補正項が含まれることとなる補正ポテンシャルを生じさせるために交換子推定演算子が使用される。この補正ポテンシャルは、次のように構成される。最初に、ポテンシャルに対応した新しい規則が交換子推定演算子によって、特に交換子（ｐｃｃiq，ｐｃｃig）（境界ｑ，ｔ）＝ｐｃｃiq（ｐｃｃiq）（境界ｑ，ｔ）によって構成され、ここで上付き文字ｑはメモリパッチに対応し、上付き文字ｇはゴールクラスを示し、下付き文字ｉはメモリパッチ中のｉ番目のｐｃｃを示す。ｐｃｃiq,new＝交換子（ｐｃｃiq，ｐｃｃig）（境界ｑ，ｔ）とする。”推定を適用”演算子は、このクローズに対応した新しいプリミティブ導出演算子、特にｑに対応した状態をゴール状態ｇにより近いものにする効果を有するeval（ｐｃｃiq,new，境界ｑ，ｔ）←ｏｐiq,new（境界ｑ，ｔ）を構成するために使用される。その後、交換子推定演算子は、現在のものに付加されたときに、システムがｑからｇに転移することを可能にする所望の効果を生むポテンシャル関数を構成する。このポテンシャルは次式によって与えられる：
【数２５】
0003628961.tif 000028
【０２３４】
このようにして構成された各ポテンシャルＶqは、キャッチオールポテンシャル中にそれを付加することによって新しいプラン中に組み込まれる。ここで、明らかにしておくべき２つのポイントがある。第１に、ｐｃｃiq,newは実際には新しいクローズに対するポインタであるが、ここでは説明のためにｐｃｃiq,newをこのクローズと同じものとみなす。第２に、この新しいクローズは、知識モデル中に直接的に組み込まれない。知識モデル中への新しいクローズの組み込みは、応答性学習により１以上のパスが形成されたときにのみ発生する。すなわち、プランナーによって構成された新しい動作規範に対応した新しい標準方程式が構成された場合にのみ、それが知識モデル中に組み込まれる。
【０２３５】
失敗項に対応したメモリパッチがゴールパッチである場合、変数は、クローズの１つで例示され、真とされることができない。この場合、動作規範は、更新インターバル長ΔをΔ／２によって置換することによって狭められる。この場合、プランナーは緩和演算子によって新しい動作規範を構成することとなる。
【０２３６】
失敗を生じさせる２つの別の場合が存在する。第１に、失敗のあるパッチ中のクローズは、知識モデルに記憶された現在の感覚（sensory）情報と一致しない可能性がある。この場合、クローズは非アクティブ化される。すなわち、規則は、非アクティブ化演算子によって知識モデルから除去される。修正可能な規則だけが非アクティブ化できる。最後に、失敗のあるメモリパッチに対応したオープンセットおよびゴールクラスに対応したオープンセットは交差するが、その交差における境界の値に対する２つのメモリパッチの規則は両立的でない。この場合、抽象演算子は、失敗メモリパッチとゴールメモリパッチとの組み合わせである新しいメモリパッチを生成する。この組み合わせを生成する時の重要なステップは、２つのメモリパッチ中のプリミティブ制御導関数の組み合わせであるその組み合わせに対するプリミティブ制御導関数の新しいリストを生成することである。これは、以下の規則：
pcciq（境界q[Y]境界g）≠pccig（境界g）abstraction→境界q[X]境界g
にしたがって抽象演算子によって実行される。
【０２３７】
適合完了のモジュール３１６は、上述した失敗項の４つのクラスに応じて実際に新しいクローズおよびメモリパッチの少なくとも一方を生成するモジュールである。プラン項再公式化のモジュール３１７は、上述の失敗項の４つのクラスに応じて、キャッチオールポテンシャル、または知識ベースに付加された新しいクローズを修正するモジュールである。
【０２３８】
図２５は、直接メモリマップ（ＤＭＭ）の概念図である。このＤＭＭは、図２１乃至２４のエージェントアーキテクチャを実施するために使用される。ＤＭＭは、知識を変換するための手順である。この手順の入力において、エージェントの知識２６８は、式論理クローズ（図７，８）の集まりとして符号化される。これらは、制御、所望のエージェント動作、制約、エージェントネットワーク相互作用等の下で設計者がシステムの特性を符号化することを可能にするホーン（Horn）クローズの特別なクラスである。これらのタイプのクローズは、これらの特性のグラフィック記述とエージェント知識の実行時間表示との間における非常に効果的なブリッジである。ＤＤＭは、エージェント知識のコンパイラとして動作する。直接メモリマップは、各エージェントの知識ベースに含まれる知識を組織化するために使用されるメモリパッチと呼ばれるデータ構造を提供する。メモリパッチは、キャリア多様体の位相におけるオープンセットの計算表示である。
【０２３９】
ＤＭＭ手順は、２段階で発生するものとして概念化される。
【０２４０】
第１のステップにおいて、所定のエージェントＥＬＬクローズ２７１から、ＤＭＭは展開構成要素、ドメイン記述子、変数およびパラメータを抽出する。導出制御演算子と呼ばれる展開構成要素は、図２６に示されているメモリパッチにおけるハイブリッドエージェントのナビゲーションを実施するためのプログラム可能な抽象機械のプリミティブ命令である。ドメイン記述子は、エージェントによって制御されるプロセスの動作を制約する導出制御演算子以上の付加的な制約である。
【０２４１】
その他大部分のプログラム可能なデジタルデバイスとは異なり、命令セット（すなわち、導出演算子のセット）は、ドメイン２６９と無関係に規定されない。すなわち、オープンセット２７２と呼ばれるドメイン中の各幾何学的オブジェクトはそれに割当てられた１組の導出制御演算子を有し、これはそのオープンセット２７２と関連した知識によって決定される。導出制御演算子は、ナビゲータがオープンセット２７２中の点から同じオープンセットまたは隣接するオープンセットのいずれかの中にある別の点にどのように移動するかを規定する。プランナーは、推定オートマトン制御装置が各オープンセット２７２に対してアセンブルすることを可能にする青写真を提供し、その組み合わせの特定の組み合わせが、もし可能ならば、所望の局所動作を確実にする。しかしながら、２以上のオープンセットは、制御されるべきシステムの知識がドメイン空間の完全な分割を達成する程正確ではない可能性があるため、自明でない共通部分（intersection）を有していなければならない。これは、プランの実施が一般に非決定論的であることを意味する。この非決定論は、オンライン最適化によって解決できる。
【０２４２】
第２のステップにおいて、基本的な幾何学的オブジェクトおよびそれらの対応した制御導出演算子は、メモリパッチ２７３と呼ばれる全データ構造の基本的構成要素中にマッピングされる。メモリパッチ２７３は、以下の形式のネストにされたリストである。
【数２６】
0003628961.tif 000029
【０２４３】
式（３１）において、Boundariesとは、オープンセット中の部分的に例示された点の形態をとる展開に対する境界状態を表し、各ｏｐiは、オープンセットに関連した導出制御演算子であり、各ｐｃｃiは、対応した制御導出演算子ｏｐiの特性を特徴付ける制御クローズに対するポインタであり、各αiは、チャタリング組み合わせ係数である。各αiは、次の状態に展開するためにエージェントが制御導出演算子ｏｐiに対して使用する制御インターバルの一部分である。クリストッフェルの記号ポインタは、ゴールメモリパッチを現在のメモリパッチ２７０にマッピングして戻すために必要とされる機能的データに対するポインタである。このマッピングを実施するアルゴリズムは、ハイブリッドシステム用の動的プログラミングアルゴリズムの変形である。ゴールメモリパッチを現在のメモリパッチにマッピングして戻すことを実施するアルゴリズムは、ゴールパッチの内容と両立的である現在のメモリパッチ中の論理ゴールを計算するハイブリッド・ダイナミック・プログラミング・アルゴリズムの並行移動構成要素を使用する。特に、アルゴリズムは、ゴールフィールド構成要素の並列形態を計算し、現在のメモリパッチの状態データによりそれらを評価する。
【０２４４】
このアーキテクチャの利点は、制御クローズに対するポインタｐｃｃiが、制御導出演算子ｏｐiを特徴付けるクローズのセットのプロローグ解の結果を表す予め処理されたモジュールを指すことができることである。これらの導出は、オンラインで処理されない。処理されることのできる符号のタイプの一例は、述語ｐｒｅｄ プロセスの呼び出しグラフが示されている図２６に与えられている。述語ｐｒｅｄ プロセスは、一般ＥＬＬクローズをとり、クローズが後続する計算で容易に修正または操作できるように、クローズの種々の部分を分離および分類する。直接メモリマップアーキテクチャにおいて、これらのモジュールは、ＤＭＭを使用してコンパイルしている間統一をせずに線形分解を実行することによって構成される。これは、計算の構成要素だけが最小に維持されることを意味する。また、分解をオンラインで実行するためのメモリ要求が減少されている。
【０２４５】
表Ｉ
0003628961.tif 000030
表Ｉは、エージェントモジュールが演繹的推定の基本的動作に費やす更新時間のパーセンテージを比較したものである。第１の行は単一化についてのＤＭＭではない実行によって費やされる時間の％が１３％であり、一方、ＤＭＭ実行によって費やされる単一化についての時間が＜８％であることを示している。この減少は、ＤＭＭではない実行一般的なロビンソンの単一化手順を使用し、一方ＤＭＭはメモリパッチのデータ構造について単一化を行うために最適化される／＊基本サブ手順＊／の“推定を適用”する手順を使用することによるものである。クローズサーチはＤＭＭ実行では必要ない。その理由は知識クローズは適当なパッチにマップされ、そのため実行中エージェントは現在のメモリパッチによってポイントされたクローズを使用し、他のものは使用しないからである。分解能はＤＭＭ実行においては必要とされないではるかに効率の良い適応と置換される。最後にＭＡＨＣＡエージェントのＤＭＭ実行の更新時間の大部分はメモリ動作に費やされる。しかしながら、これらのメモリ動作はデジタル信号プロセッサにおいて行なわれ、それにおいて、バス速度は〜１００ナノ秒／演算である。一方、ＤＭＭでない実行はバス速度がほぼ〜１０ミリ秒／演算である汎用プロセッサを必要とする。これはＤＭＭ実行エージェントのスピードアップの主要な理由である。
【０２４６】
図２７は、エージェントの制御ループに対する直接メモリマップ機械２７４の図である。中央機能は知識モデルを符号化するメモリパッチのアクティブアレイにより与えられる。エージェントメモリパッチアレイ２７５の各エレメントは式３１に記載された構造を有する。この構造の基本的なメカニズムは連想記憶メモリとして動作する。
【０２４７】
連想記憶メモリ方式は次のように動作する。被比較数と呼ばれる特別化されたレジスタはメモリセルの内容と比較されるパターンを記憶する。メモリセルの内容が被比較数のパターンと整合する、あるものは部分的に整合する場合には、そのセルがアクティブ化される。ＤＭＭは２つの被比較数、すなわち現在状態被比較数２７６とゴール被比較数２７７とを有する。現在状態被比較数２７６によりアクティブ化されたメモリパッチの内容は応答バッファ２７８に転送される。ゴール被比較数２７７によりアクティブ化されたメモリパッチの内容は、バック伝播２７９と呼ばれる区域に転送される。被比較数パターンはメモリパッチの５チュープルの最初の構造の２つの座標のみを含むが、メモリパッチの構造に応じて他のものを使用することも可能である。
【０２４８】
応答区域２７８に転送されたメモリパッチの内容は、エージェントによって制御されているプロセスについての情報の現在の状態を表している。パターン単一化２８０のプロセスにより、すべてのこの情報は応答メモリパッチ中において集約され、その応答メモリパッチでは最初の２つの座標はインスタンシエーション化または部分的インスタンシエーション化される。応答メモリパッチの残りの３つの座標は次のように計算される。ハイブリッドシステム理論は、ゴール導出演算子のバック伝播の結果である導出演算子を生成するように、応答メモリパッチの制御導出演算子の特有のチャタリング組み合わせが存在することを示している。ゴール導出演算子のバック伝播はレヴィ・チヴィタ接続による平行移動のプロセスにより得られる。このチャタリング組み合わせは導出演算子に適用される単一化またはパターン整合の２つのアプリケーションにより計算できる。チャタリング組み合わせは応答メモリパッチのチャタリング係数を与える。応答メモリパッチのクローズの制御のためのポインタは応答の導出演算子から計算できる。クリストフェル係数は応答メモリパッチの境界条件に依存する関数である。これらの係数はデータベースに記憶された係数の補間のプロセスにより計算される。
【０２４９】
最後に、チャタリングコンビネーションにより決定された制御導出演算子はアクチュエータマップ２８１と呼ばれる手順に供給される。この手順は制御導出２８２を実行して次の更新までプロセスのために要求された制御動作２８３を生成する。
【０２５０】
次の更新のメモリパッチは、現在のメモリパッチ、次の更新時間に受信される感知データ２８４、および次の更新時間に他のエージェント２８５から受信される制約から構成される。
【０２５１】
ＤＭＭはＭＡＨＣＡを実行するための方式として、エージェントおよびエージェントネットワークの集合としてではなく、エレメントがバーチャルページであるバーチャルメモリ空間においてナビゲートするエージェントの集合として観察される。ここでバーチャルページは図２７に記載されたエージェントメモリパッチの形態のメモリパッチの集合であり、それは主アクティブメモリではなく補助メモリ中に記憶される。メモリパッチの境界条件フィールドは３つのパラメータ、すなわちエージェントＩｄ、ページ番号、およびオフセット番号によって調整される。第１のパラメータはパッチ中で符号化された知識のエージェント所有者を設定する。第２のパラメータはメモリパッチのバーチャルページを与える。第３のパラメータはバーチャルまたはドメイン中のその相対位置である。原理的にネットワーク特性およびプロトコルはあたかも別のタイプのモデル知識のようにメモリパッチ中で符号化できる。それ故、エージェントは共通のメモリ空間中で動作しているプロセスの集合のようにドメインを見る。このエージェントのモデルはネットワークの特性とプロトコルが予め知られており、安定しているシステムを有する場合のみ実現可能である。しかしながら、多くの応用ではネットワークのそのような全体的な知識は利用できない。その場合に、異なったモデルが使用されなければならず、それにおいて、各エージェントは知識デコーダモジュールを有している。
【０２５２】
図２８はＤＭＭ中のメモリパッチの役割の構成図である。それは連想記憶メモリを使用し、そのメモリは記憶のために可変フィールドを使用する。各可変フィールドはメモリパッチデータ構造２７５を記憶する。連想記憶メモリによって使用されるメカニズムは次のとおりである。被比較数レジスタと呼ばれる第１のレジスタはメモリフィールドに１つのパターンを放送する。符号が／＊基本的サブ手順／中で与えられている適用関数の意味において、その被比較数により内容が単一化されたそれらのフィールドは、応答バッファと呼ばれるバッファにその内容をダウンロードする。図２８の連想記憶メモリ構成において、２個の被比較数レジスタがあり、それは現在状態被比較数レジスタ２７６とゴール被比較数レジスタ２７７である。
【０２５３】
これらのバッファに加えて、入力プロセッサ３１８が有り、それはエージェントセンサおよびそのコンパニオンエージェントから得られた情報によりメモリパッチ２７５中の境界のフィールドを更新する。その情報は現在状態被比較数レジスタ２７６とゴール被比較数レジスタ２７７の両者に送られて、現在状態被比較数およびゴール被比較数のフィールドを更新する。現在の状態被比較数のチャタリング係数サブフィールドは最適化推定装置（また最適化オートマトンとも呼ばれる）により更新され、この最適化推定装置は推定装置オートマトン制御装置の一部である。ゴール被比較数はプランナー中に記憶されているゴールから構成されている。
【０２５４】
現在状態被比較数２７６に応答してパッチされたこれらのメモリの内容は、応答バッファ２７８にダウンロードされ、ゴール被比較数２７７に応答するそれらのメモリパッチの内容は、バック伝播バッファ２７９にダウンロードされる。
【０２５５】
メモリパッチの最初の２つのサブフィールドだけか現在状態およびゴールの被比較数により放送されるパターンとの単一化のためにテストされる。残りの３つのサブフィールドはパッチのペイロードである。チャタリング係数に対応するサブフィールドが最適化推定装置によって一度更新されたならば、被比較数レジスタは、その情報をメモリパッチの対応するフィールドにダウンロードし、それは現在状態被比較数の放送に応答する。第４のサブフィールドは、第２のサブフィールド中に記憶されたプリミティブ制御導関数を定める規則のクローズの呼グラフに対するポインタを含んでいる。実際の呼グラフはレギュラーメモリに記憶され、対応するパッチがアクティブ化されたとき、すなわちデータが応答バッファにダウンロードされたとき実行される。
【０２５６】
エージェントの知識ベースにおける規則はコンパイル時間に予め処理され、それ故、各メモリパッチに対してメモリパッチの第４のサブフィールドのエントリが計算できる。ｐｃｃのチャタリングにおける各エントリは呼グラフに対するポインタであり、それはメモリパッチの第２のサブフィールドにおける対応するプリミティブ制御動作を計算する。
【０２５７】
ＭＡＨＣＡの圧縮／復元に対する適用は、ＤＭＭデータ構造としてオーディオまたはビデオソースの処理および記憶と、記憶されたＤＭＭデータ構造のオンラインまたはオフライン復元とからなる。ソースの処理は損失の多い処理であり、それは圧縮および復元エージェントの知識モデルにおけるセットの正確さを変化させることによって変更できる。圧縮されないデータソースはデータページのシーケンスである。ビデオの場合、ページは画素３２０で構成されるフレームである。オーディオの場合にはページはカウント３２０の集合である。
【０２５８】
ページ３１９はソースのクロックに関して順序が定められる。圧縮のために、ページ３１９のシーケンスは、２次元キャリア多様体対して動く表面として観察される。圧縮アルゴリズムは次のようにＭＡＨＣＡエージェントにおいて実行される。ソースの各ページはゴールとしてのエージェントプランナーに連続的に供給される。プランナーは現在の３つの連続ページに対応するポテンシャルとしてプランフラグメントを構築する。このポテンシャルはキャッチオールポテンシャルとして現在のプランに付加される。プランナーは現在の最適化規範を生成してそれを推定オートマトン制御装置に送る。この規範はページからデータを捕捉する。
【０２５９】
推定オートマトン制御装置は供給された最後のページをカバーするために座標測地曲線３２１を発生する。これは図２９に示されている。推定オートマトン制御装置はこれらの各座標をＤＭＭ構造に符号化する。ＤＭＭ符号化流はソースの圧縮された形態を構成する。
【０２６０】
復元エージェントはプランナーまたはアダプタを有しない。ＤＭＭ流は入力プロセッサを介して復元エージェントの知識モデルに供給される。１つのページが受信されると、このエージェントの推定オートマトン制御装置はＤＭＭデータを使用してアクチュエータマップの積分手順により座標測地曲線を生成する。その結果は対応する圧縮されないページである。
【０２６１】
連想記憶メモリのアーキテクチャは直接メモリマップ（ＤＭＭ）と呼ばれるＭＡＨＣＡの構成の一部である。ＤＭＭ連想メモリは特別の種類の連想メモリである。ＤＭＭ連想メモリは可変長のアレイ、すなわちアレイのフィールドとして見られる可変ビット、エレメントのアレイである。
【０２６２】
ＤＭＭ連想メモリのエレメントの各フィールドはパターン整合サブフィールド３２２およびペイロードサブフィールド３２３と呼ばれるビットの２つのアレイから構成される。パターン整合サブフィールドはそれ自身２つのサブアレイで構成され、それは状態サブアレイ３２４および演算子サブアレイ３２５である。ペイロードサブフィールドはそれ自身２つのサブフィールドで構成され、それは係数サブフィールド３２６およびポインタサブフィールド３２７である。
【０２６３】
ＤＭＭ連想メモリ装置は図３０に示された形態のＤＭＭ連想メモリエレメントの連想記憶アレイから構成されている。アドレス指定は状態被比較数レジスタおよびゴール被比較数レジスタと呼ばれる２つの被比較数レジスタにより実行される。状態被比較数レジスタは２つのパターン整合サブフィールド、すなわち状態サブフィールドと演算子サブフィールドを含んでいる。ゴール被比較数レジスタはゴールサブフィールドと呼ばれる単一のパターン整合サブフィールドを有している。
【０２６４】
パターン整合サブフィールドは被比較数レジスタの内容を整合する単一化代入を決定するために必要な情報を含んでいる。状態被比較数レジスタは状態サブフィールドと演算子サブフィールドの両者に関して単一化する。ゴール被比較数レジスタは状態サブフィールドに関してのみ単一化する。
【０２６５】
状態サブフィールド３２４は制御下の処理または計算の得ることのできる状態に対応するビットの可変長列である。演算子サブフィールド３２５は新しい状態に現在の状態を変換する１以上のプリミティブ演算子を符号化するビット列である。
【０２６６】
係数サブフィールド３２６はトークンのリストの符号化である。トークンは可変記号または０と１の間の範囲の有理数のいずれかである。ポインタサブフィールド３２７は連想ではないメモリ中に記憶された呼び出し可能な手順に対するポインタを符号化する整数のリストである。ＤＭＭ連想メモリ中の各エレメントに対して、演算子サブフィールド中の符号化された演算子の数は係数サブフィールド中の符号化されたトークンの数に等しく、それはポインタサブフィールド中の符号化されたポインタの数に等しい。
【０２６７】
機能的に、演算子サブフィールド中で符号化された演算子３２５は、対応する連想メモリが単一化により選択されるとき状態のプリミティブ変換を決定する。係数サブフィールド中の符号化されたトークンはチャタリング手順によりこれらのプリミティブ変換からの複雑な変換を構成する。ポインタサブフィールド中の符号化されたポインタは対応するプリミティブ変換を評価するための規則を符号化するクローズに対するポインタである。
【０２６８】
ＤＭＭメモリ装置はメモリ中のダイナミックなナビゲートのための標準的でないハードウエアプロセッサのコンポーネントである。このプロセッサのブロック図は図２８に示されている。この装置は８個の機能的サブシステムから構成されている。
【０２６９】
入力プロセッサシステム３１８は、外部センサおよびゴールデータを処理し、メモリ中の幾つか、或いは全てのエレメントの状態サブフィールドに対する更新を生成するサブシステムである。２つの被比較数レジスタの機能は、２つの警告により標準メモリ中で発見されるものと類似している。第１に、状態被比較数２７６およびゴール被比較数２７７は非同期的に動作し、したがって、メモリフィールド中のハードウェアコンポーネントはアクセス衝突からの回復のために設けられなければならない。第２に、比較基準は均等性の代りにロビンソン単一化と呼ばれる一般化共通集合演算に基づいている。状態およびゴール応答２７８はメモリフィールド内容を集めるバッファであり、それは単一化ステップ後に、それぞれ状態被比較数２７６およびゴール被比較数２７７により単一化される。単一化装置２８０はバッファ中のフィールドを単一のエレメントに結合する装置であり、その単一のエレメントは並行移動に基づいた一般化された単一化手順によってＤＭＭシンタックスと両立的である。単一化装置３２２により生成されたデータはメモリナビゲーションオートマトンまたは最適化推定装置と呼ばれる外部プロセッサに供給され、それは次の状態被比較数に対する内容を計算し、ハイブリッド制御システムが制御下のプロセスに送るよう動作を計算する。
【０２７０】
以上のことから、分散された非線形性のプロセスのインテリジェントでリアルタイムの制御と、通常の機能のリアルタイムの制御とを行うためにマルチプルエージェントハイブリッド制御アーキテクチャを使用できる。本発明はもちろん、本発明の意図および技術的範囲から逸脱せずに本明細書に説明された以外の特定の方法で実行されてもよい。それ故、本明細書に表された実施形態は、全ての見地において例示として考慮されるべきであり、制約を受けないものとみなされ、添付された請求の範囲およびそれに等価の範囲内の全ての変更がその中に含まれていることが意図されている。
【図面の簡単な説明】
【図１】マルチプルエージェントハイブリッド制御アーキテクチャの高レベルの層のコンペーネントと低レベルのコンペーネントの構造を示す階層アーキテクチャ全体を示す概略図。
【図２】エージェントに関連したフローを変更する無限小のアクションのスケジュールを実行する論理的エージェントネットワークの個々のエージェントを示す概略図。
【図３】制御された分散プロセスによりＭＡＨＣＡフレームワークを示す概略図。
【図４】論理的エージェントネットワーク中のノードに対する応答性制御装置を有するソフトウェアおよびハードウェアコンポーネントの構造を示している単一のエージェントのコンポーネントを示す概略図。
【図５】１群のエージェントを有しているエージェントのネットワークを示す概略図。
【図６】永久的なエージェントと一時的なエージェントの両方を有するエージェントのネットワークの評価を示す概略図。
【図７】階層の関係に配置された１組の式関連クローズとして配置された知識ベースを示す概略図。
【図８】式関連クローズとしての単一のエージェントの知識ベースの基本的コンポーネントを示す概略図。
【図９】ソフトウェアプロセスの連続を示す概略図。
【図１０】分散されたリアルタイムのシステムを同期させるために個々のエージェントによって行われた動作を示す概略図。
【図１１】システム状態の統一モデルが構成され、そこにおいて、システムの解に必要な不変の変換が実行される数学上のエンティティとしてのキャリア多様体を示す概略図。
【図１２】図１０に示されたものに類似しているが、図２５に示されているＤＭＭ形態に対して重要なイベントおよび演算子のいくつかに対して、異なった記述を含んでいる個々のエージェントによって行なわれるアクションを示す概略図。
【図１３】現在のシステムのゴールのセットと、システム動作における現在の論理および展開の制約のセットと、ユーザからの現在の入力のセットと、現在のセンサ値が与えられた次のオートマトンを生成する際のマルチプルエージェントハイブリッド制御アーキテクチャの動作の基本的な方法を示す概略図。
【図１４】個々のアクションの間のチャタリングを通してハイブリッドシステムの問題ｉに関する最適に近い解を達成するプロセスを示す概略図。
【図１５】推定手段によって構成されたオートマトンに対して可能なアクションのシーケンスを説明する証明オートマトンの概念的アーキテクチャを示す概略図。
【図１６】マルチプルエージェントハイブリッド制御アーキテクチャの公式化の有効な結果を説明するダイポールネットワークの等価物を示す概略図。
【図１７】エージェント間の不変原理を満たすものによって行なわれるエージェント同期を示す概略図。
【図１８】ディスクリートな製造プラントの計画、スケジューリングおよび制御に対してマルチプルエージェントハイブリッド制御アーキテクチャを適用した一例を示す概略図。
【図１９】ディスクリートな製造アプリケーションに対するエージェントが２つのマルチプルエージェントネットワークの一例を示す概略図。
【図２０】ディスクリートな製造アプリケーションに対するエージェントが５つのマルチプルエージェントネットワークの一例を示す概略図。
【図２１】図４、１０および１２のアーキテクチャと同じ機能を有しているが、制御ループおよび応答性学習ループが別々に実施されるエージェントのアーキテクチャモデルの概略図。
【図２２】推定オートマトン制御装置モジュールにおいても使用される基本的な反復的有限状態機械分解手順を示す概略図。
【図２３】図２２のステップによって実行可能な図１３に示されている推定装置と同じ機能を有する、推定オートマトン制御装置のフローチャート。
【図２４】応答性学習ループの計算ステップを示す概略図。
【図２５】ディスクリートなメモリマップの概念図。
【図２６】メモリパッチ中のハイブリッドエージェントのナビゲーションを実施するためのプログラム可能な抽象機械のプリミティブ命令である導出制御演算子と呼ばれる展開エレメントの概略図。
【図２７】エージェントの制御ループ用の直接メモリマップの概略図。
【図２８】記憶するために可変フィールドを使用する、連想記憶メモリを使用するＤＭＭにおけるメモリパッチの役割を示す概略図。
【図２９】推定オートマトン制御装置によって生成された供給された最後のページをカバーする座標測地曲線図。
【図３０】ＤＭＭ関連メモリデバイスを形成するために使用されるＤＭＭ関連メモリ構成要素の連想記憶アレイを示す概略図。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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