Analogical Mapping by Constraint Satisfaction КЕГГН J. HOLYOAK University of California, Los Angeles PAUL THAGARD Princeton University A theory of analogical mapping between source and target analogs based upon Interacting structural, semantic, and pragmatic constraints is proposed here. The structural constraint of isomorphism encourages mappings that maximize the consistency of relational corresondences between the elements of the two ana- logs. The constraint of semantic similarity supports mapping hypotheses to the  degree that mapped predicates have similar meanings. The constraint of prog-  mafic central/!/ favors mappings involving elements the analogist believes to be  Important in order to achieve the purpose for which the analogy Is being used. The theory is implemented in a computer program called ACME (Analogical Con- straint Mapping Engine), which represents constraints by means of a network of supporting and competing hypotheses regarding what elements to map. A coop-   erative algorithm for parallel constraint satisfaction identifies mapping hypothe- ses that collectively represent the overall mapping that best fits the interacting  constraints. ACME has been applied to a wide range of examples that include  problem analogies, analogical arguments, explanatory analogies, story analo- gies, formal analogies, and metaphors. ACME is sensitive to semantic and prag- matic Information if it Is available,.and yet able to compute mappings between  formally Isomorphic analogs without any similar or identical elements. The theory Is able to account for empirical findings regarding the impact of consistency and  similarity on human processing of analogies.  INTRODUCTION At the core of analogical thinking lies the process of mapping: the construc- tion of orderly correspondences between the elements of a source analog and those of a target. Identifying an appropriate mapping is crucial in allow- The research reported in this article was supported by Contract MDA903-86-K-0297 from the Army Research Institute. The Connection Machine implementation of the program was supported by NSF Biological Facilities Award BBS 87-1420, and by a grant from the Keck Foundation. An initial version of the work described here was presented at the meeting of the Society for Philosophy and Psychology held at the University of California, San Diego, on June 21, 1987. We are grateful to Greg Nelson for graphics programming. David Gochfeld and Greg Nelson developed examples used to test the Connection Machine implementation, and Eric Melz reimplemented the program in "LISP. We thank John Bransford, Dedre Centner, Jim Greeno, Doug Hofstadter, Greg Nelson, Laura Novick and David Rumelhart for helpful comments on earlier drafts, and Jay McClelland for useful advice on activation functions. Correspondence and requests for repri-ί-, shoi' 1 ' 1  be str·.· '-> v.j. Holyoak. Department of Psychology. UCLA, Los Angeles, CA 90024. 295