図面 (/)

技術 離散値を含む最適化問題の解法

出願人 三菱電機株式会社
発明者 中村静香
出願日 2002年1月8日 (18年5ヶ月経過) 出願番号 2002-001277
公開日 2003年7月18日 (16年11ヶ月経過) 公開番号 2003-204624
状態 特許登録済
技術分野 知識ベースシステム 交流の給配電
主要キーワード グループ分離 組合せ最適化手法 問題空間 二次計画法 離散変数 決定問題 ループ実行 組合せ最適化問題
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2003年7月18日)のものです。
また、この項目は機械的に抽出しているため、正しく解析できていない場合があります

図面 (5)

課題

多段階な値をとる離散変数を含む最適化問題高速解くことのできる離散値を含む最適化問題の解法を得る。

解決手段

離散変数の値を1段階変化させた場合の評価関数値の変化量を計算して、変化量に基づいて、大きな変化量を与える第1の離散変数のグループと、小さな変化量しか与えない第2の離散変数のグループとに分離する第1のステップ2と、第2の離散変数のグループに所属する第2の変数値を連続値と見なして最適化問題を解くことにより、第1の離散変数のグループに属する第1の変数値を確定する第2のステップ3〜5と、連続値として解かれている第2の変数値として、解かれた連続値に近い離散値を採用する第3のステップ6とを備え、離散変数のうちの影響の少ない離散変数を連続変数として扱う。

概要

背景

図4は従来の多段階な値をとる離散変数を含む最適化問題解法を説明するための、離散変数を含む最適化問題の構造を示す説明図であり、電力系統の最適な運用状態を求める最適潮流計算における離散変数の扱い方の一例を示している。

図4の説明図は、たとえば、広公一、渡辺生、中静香による論文離散型制御変数を含む最適潮流計算」(平成10年電気学会電力エネルギー部門大会論文集分冊1)第392〜393ページ)に掲載されている。

図4において、外側の円は「(1)離散変数の最適化問題」を表し、内側の円は「(2)連続変数の最適化問題」を表している。

外側(1)の離散型変数決定問題は、SC/ShR投入状態電圧調整位相調整変圧器タップ位置、発電機端子電圧などを決定することであり、全ての変数が多段階な値をとる離散変数である。

また、内側(2)の連続型変数決定問題は、発電有効電力出力を決定することであり、全ての変数が連続変数である。

各円の包括関係は、内側(2)の連続変数に対する最適化問題を解くことにより、外側(1)の離散変数の評価が可能となり、離散変数に対する最適化が可能となることを示している。

上記論文においては、離散変数を「組合せ変数」として扱い、外側(1)の離散変数に対する最適化問題を、組合せ最適化手法の1つである「問題空間探索法」を用いて解き、内側(2)の連続値に対する最適化問題を、「QP(二次計画法)」を用いて解いている。

このように、従来の離散変数を含む最適化問題の解法においては、離散変数を「組合せ変数」として扱い、離散変数の最適化に各種の「組合せ最適化手法」を採用していた。

概要

多段階な値をとる離散変数を含む最適化問題を高速に解くことのできる離散値を含む最適化問題の解法を得る。

離散変数の値を1段階変化させた場合の評価関数値の変化量を計算して、変化量に基づいて、大きな変化量を与える第1の離散変数のグループと、小さな変化量しか与えない第2の離散変数のグループとに分離する第1のステップ2と、第2の離散変数のグループに所属する第2の変数値を連続値と見なして最適化問題を解くことにより、第1の離散変数のグループに属する第1の変数値を確定する第2のステップ3〜5と、連続値として解かれている第2の変数値として、解かれた連続値に近い離散値を採用する第3のステップ6とを備え、離散変数のうちの影響の少ない離散変数を連続変数として扱う。

目的

この発明は上記のような問題点を解決するためになされたもので、離散変数の一部あるいは全て(少なくとも、影響の少ない離散変数)を「連続変数」として扱うことにより、解くべき組合せ最適化問題規模縮小して高速化を実現し、現実的な処理時間で解くことのできる離散値を含む最適化問題の解法を得ることを目的とする。

また、この発明は、多段階な値をとる全ての離散変数を「連続変数」として扱い、多段階な値をとる離散変数の準最適解を求め、これを、解くべき最適化問題の初期値とすることにより、多段階な値をとる離散変数を含む最適化問題をさらに高速に解くことのできる離散値を含む最適化問題の解法を得ることを目的とする。

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

この技術が所属する分野

ライセンス契約や譲渡などの可能性がある特許掲載中! 開放特許随時追加・更新中 詳しくはこちら

請求項1

多段階な値をとる離散変数を含む最適化問題解くための離散値を含む最適化問題の解法において、前記離散変数の値を1段階変化させた場合の評価関数値の変化量を計算して、前記変化量に基づいて、大きな変化量を与える第1の離散変数のグループと、小さな変化量しか与えない第2の離散変数のグループとに分離する第1のステップと、前記第2の離散変数のグループに所属する第2の変数値を連続値と見なして最適化問題を解くことにより、前記第1の離散変数のグループに属する第1の変数値を確定する第2のステップと、連続値として解かれている前記第2の変数値として、解かれた前記連続値に近い離散値を採用する第3のステップとを備えたことを特徴とする離散値を含む最適化問題の解法。

請求項2

前記第2のステップに続いて、前記第1および第2のステップからなる処理ループ所定回数だけ実行したか否かを判定する第4のステップを備え、前記処理ループを前記所定回数だけ繰り返したと判定された場合には、前記第3のステップに進み、前記処理ループを前記所定回数だけ繰り返していないと判定された場合には、前記第1のステップに戻り、まだ値が確定していない前記第2の変数値を再度、1段階変化させた場合の評価関数値の変化量に基づいて、前記第1および第2の離散変数のグループに分離し、前記第2のステップを繰り返し実行することを特徴とする請求項1に記載の離散値を含む最適化問題の解法。

請求項3

前記第1のステップは、前記変化量に基づいて、前記第1および第2の離散変数のグループに加えて、中程度な変化量を与える第3の離散変数のグループを分離し、前記第2のステップは、前記第1の変数値を変化させながら最適値探す過程において、前記第1の変数値を1つ与えた場合の評価関数値を、前記第2の変数値と前記第3の離散変数のグループに所属する第3の変数値とを含む最適化問題を解くことにより求めることを特徴とする請求項1または請求項2に記載の離散値を含む最適化問題の解法。

請求項4

前記第1のステップに続いて、前記第1の変数値に関し、まだ評価していない新しい値の組合せを作成する第5のステップを備えたことを特徴とする請求項3に記載の離散値を含む最適化問題の解法。

請求項5

前記第2のステップは、前記多段階な値をとる全ての離散変数値を連続値と見なして前記最適化問題を解き、前記第3のステップは、前記離散変数値として、解かれた前記連続値に近い離散値を採用することにより、前記多段階な値をとる離散変数を含む最適化問題の準最適解を求めるとともに、前記準最適解を初期値として用いることを特徴とする請求項1から請求項4までのいずれか1項に記載の離散値を含む最適化問題の解法。

請求項6

前記第2のステップは、本来の制約よりも厳しい制約条件下で、前記連続値と見なした最適化問題を解くことを特徴とする請求項1から請求項5までのいずれか1項に記載の離散値を含む最適化問題の解法。

技術分野

0001

この発明は、多段階な値(離散値)をとる離散変数を含む最適化問題解法に関し、特に影響の少ない離散変数を連続変数として扱うことにより、解くべき組合せ最適化問題規模縮小し、現実的な処理時間で解くことのできる離散値を含む最適化問題の解法に関するものである。

背景技術

0002

図4は従来の多段階な値をとる離散変数を含む最適化問題の解法を説明するための、離散変数を含む最適化問題の構造を示す説明図であり、電力系統の最適な運用状態を求める最適潮流計算における離散変数の扱い方の一例を示している。

0003

図4の説明図は、たとえば、広公一、渡辺生、中静香による論文離散型制御変数を含む最適潮流計算」(平成10年電気学会電力エネルギー部門大会論文集分冊1)第392〜393ページ)に掲載されている。

0004

図4において、外側の円は「(1)離散変数の最適化問題」を表し、内側の円は「(2)連続変数の最適化問題」を表している。

0005

外側(1)の離散型変数決定問題は、SC/ShR投入状態電圧調整位相調整変圧器タップ位置、発電機端子電圧などを決定することであり、全ての変数が多段階な値をとる離散変数である。

0006

また、内側(2)の連続型変数決定問題は、発電有効電力出力を決定することであり、全ての変数が連続変数である。

0007

各円の包括関係は、内側(2)の連続変数に対する最適化問題を解くことにより、外側(1)の離散変数の評価が可能となり、離散変数に対する最適化が可能となることを示している。

0008

上記論文においては、離散変数を「組合せ変数」として扱い、外側(1)の離散変数に対する最適化問題を、組合せ最適化手法の1つである「問題空間探索法」を用いて解き、内側(2)の連続値に対する最適化問題を、「QP(二次計画法)」を用いて解いている。

0009

このように、従来の離散変数を含む最適化問題の解法においては、離散変数を「組合せ変数」として扱い、離散変数の最適化に各種の「組合せ最適化手法」を採用していた。

発明が解決しようとする課題

0010

従来の多段階な値(離散値)をとる離散変数を含む最適化問題の解法は以上のように、離散変数を「組合せ変数」として扱っているので、たとえば離散値をとる変数がN個有り且つ各変数がK段階の離散値をとるものとすると、許される組合せの数はKN個となり、現実的な問題に対して膨大な値となることから、非常に大きな規模の組合せ最適化問題を解くことが要求され、現実的な処理時間では解くことができなくなるという問題点があった。

0011

この発明は上記のような問題点を解決するためになされたもので、離散変数の一部あるいは全て(少なくとも、影響の少ない離散変数)を「連続変数」として扱うことにより、解くべき組合せ最適化問題の規模を縮小して高速化を実現し、現実的な処理時間で解くことのできる離散値を含む最適化問題の解法を得ることを目的とする。

0012

また、この発明は、多段階な値をとる全ての離散変数を「連続変数」として扱い、多段階な値をとる離散変数の準最適解を求め、これを、解くべき最適化問題の初期値とすることにより、多段階な値をとる離散変数を含む最適化問題をさらに高速に解くことのできる離散値を含む最適化問題の解法を得ることを目的とする。

課題を解決するための手段

0013

この発明に係る離散値を含む最適化問題の解法は、多段階な値をとる離散変数を含む最適化問題を解くための離散値を含む最適化問題の解法において、離散変数の値を1段階変化させた場合の評価関数値の変化量を計算して、変化量に基づいて、大きな変化量を与える第1の離散変数のグループと、小さな変化量しか与えない第2の離散変数のグループとに分離する第1のステップと、第2の離散変数のグループに所属する第2の変数値を連続値と見なして最適化問題を解くことにより、第1の離散変数のグループに属する第1の変数値を確定する第2のステップと、連続値として解かれている第2の変数値として、解かれた連続値に近い離散値を採用する第3のステップとを備えたものである。

0014

また、この発明に係る離散値を含む最適化問題の解法は、第2のステップに続いて、第1および第2のステップからなる処理ループ所定回数だけ実行したか否かを判定する第4のステップを備え、処理ループを所定回数だけ繰り返したと判定された場合には、第3のステップに進み、処理ループを所定回数だけ繰り返していないと判定された場合には、第1のステップに戻り、まだ値が確定していない第2の変数値を再度、1段階変化させた場合の評価関数値の変化量に基づいて、第1および第2の離散変数のグループに分離し、第2のステップを繰り返し実行するものである。

0015

また、この発明に係る離散値を含む最適化問題の解法による第1のステップは、変化量に基づいて、第1および第2の離散変数のグループに加えて、中程度な変化量を与える第3の離散変数のグループを分離し、第2のステップは、第1の変数値を変化させながら最適値探す過程において、第1の変数値を1つ与えた場合の評価関数値を、第2の変数値と第3の離散変数のグループに所属する第3の変数値とを含む最適化問題を解くことにより求めるものである。

0016

また、この発明に係る離散値を含む最適化問題の解法は、第1のステップに続いて、第1の変数値に関し、まだ評価していない新しい値の組合せを作成する第5のステップを備えたものである。

0017

また、この発明に係る離散値を含む最適化問題の解法による第2のステップは、多段階な値をとる全ての離散変数値を連続値と見なして最適化問題を解き、第3のステップは、離散変数値として、解かれた連続値に近い離散値を採用することにより、多段階な値をとる離散変数を含む最適化問題の準最適解を求めるとともに、離散値を含む最適化問題の解法の初期値として準最適解を用いるものである。

0018

また、この発明に係る離散値を含む最適化問題の解法による第2のステップは、本来の制約よりも厳しい制約条件下で、連続値と見なした最適化問題を解くものである。

発明を実施するための最良の形態

0019

実施の形態1.以下、図面を参照しながら、この発明の実施の形態1について詳細に説明する。図1はこの発明の実施の形態1による処理手順を示すフローチャートである。図1において、まず、離散変数の初期化を行い、解くべき最適化問題に含まれる全ての離散変数に対して初期値を設定する(ステップ1)。

0020

続いて、ステップ1で与えられた離散変数の初期値に対し、離散変数値を1段階変化させた場合の評価関数値の変化量を計算し、この変化量の閾値に対する大小関係に応じて、離散変数を「影響の大きなグループ」と「影響の小さなグループ」とに分離する(ステップ2)。

0021

なお、ステップ2において、「影響の大きなグループ」に所属する離散変数の数は、以降で解く組合せ最適化問題の処理時間を現実的なものとするために、数十程度以下に抑えられる。また、事前に影響の大小が分かっている場合には、ステップ2の処理は不要となり、事前に決められたグルーピングにしたがって以降の処理が行われる。

0022

次に、ステップ2で「影響の小さなグループ」に分類された離散変数を、その離散値の最小値から最大値までの間の自由な値がとれる連続変数に変換し、解くべき最適化問題を変更して構築する(ステップ3)。

0023

なお、離散変数を連続変数に変換して最適化問題を解くことにより連続値として求まる最適解は、本来の離散値に戻す段階で制約逸脱が発生する危険性があるので、ステップ3で作られる最適化問題に対しては、本来の最適化問題よりも厳しい制約が与えられる。

0024

次に、ステップ3で構築された最適化問題を解く(ステップ4)。このとき、最適化問題の解法としては、たとえば前述の論文に記載の通り、組合せ最適化問題の解法として「問題空間探索法」を用い、連続変数に対する最適化問題の解法として「QP(二次計画法)」を用いることができる。

0025

続いて、「影響の大きなグループ」に所属する離散変数の値を、ステップ4で解かれた最適化問題の解(最適解)の値に確定する(ステップ5)。また、「影響の小さなグループ」に所属する離散変数の値を、ステップ4で解かれた最適化問題の解(最適解)が示す値に最も近い「取り得る離散値」として確定する(ステップ6)。

0026

最後に、上記ステップ5、6の処理により全ての離散変数の値が確定しているので、確定された離散変数を固定値として扱い、連続変数のみからなる最適化問題を解くことにより、連続変数の値を確定して(ステップ7)、図1の処理を終了する。

0027

これにより、全ての変数の値が確定し、離散変数を含む最適化問題が解かれることとなり、現実的な処理時間で解くことのできる離散値を含む最適化問題の解法を実現することができる。

0028

すなわち、多段階な値をとる離散変数のうち、「影響の少ない離散変数」が連続変数として扱われるので、解くべき組合せ最適化問題の規模が小さくなり、多段階な値をとる離散変数を含む最適化問題を高速に解くことができる。

0029

また、ステップ3において、多段階な値をとる離散変数を連続変数と見なして最適解を求める際に、本来の制約よりも厳しい制約下で最適化問題を解いているので、連続変数と見なした離散変数を本来の離散値を戻す段階において、制約違反が発生することを防止することができる。

0030

なお、上記ステップ1における離散変数に対する初期値の設定方法として、以下の方法を採用することもできる。すなわち、多段階な値をとる全ての離散変数を連続変数と見なして最適化問題を解き、解かれた連続値に近い離散値を離散変数の値として採用することにより、多段階な値をとる離散変数を含む最適化問題の準最適解を求めるとともに、離散値を含む最適化問題の解法における初期値として用いることができる。

0031

この場合、多段階な値をとる全ての離散変数を連続変数として扱い、多段階な値をとる離散変数の準最適解を求め、これを、解くべき最適化問題の初期値とすることにより、多段階な値をとる離散変数を含む最適化問題をさらに高速に解くことができる。

0032

実施の形態2.なお、上記実施の形態1では、影響の大きなグループの変数値確定処理(ステップ5)に続いて、直ちに影響の小さなグループの変数値確定処理(ステップ6)を実行したが、ステップ5までの処理を所定回数だけ繰り返した後に、ステップ6を実行してもよい。

0033

以下、図面を参照しながら、ステップ5までの処理を複数回実行後にステップ6を実行したこの発明の実施の形態2について詳細に説明する。図2はこの発明の実施の形態2による処理手順を示すフローチャートであり、ステップ4〜7は前述(図1参照)と同様の処理である。

0034

図2において、ステップ11、21、31は、それぞれ、前述のステップ1〜3に対応している。まず、値が確定していない全ての離散変数に対し、初期値を設定する(ステップ11)。

0035

続いて、ステップ11で与えられた値が確定していない離散変数の初期値に対し、離散変数値を1段階変化させた場合の評価関数値の変化量を計算し、変化量の閾値に対する大小関係に応じて、離散変数を「影響の大きなグループ」と「影響の小さなグループ」とに分離する(ステップ21)。

0036

なお、前述と同様に、ステップ21において、「影響の大きなグループ」に所属する離散変数の数は、以降で解く組合せ最適化問題の処理時間を現実的なものとするために、数十程度以下に抑えられる。また、事前に影響の大小が分かっている場合には、ステップ21の処理は不要となる。

0037

次に、ステップ21で「影響の小さなグループ」に分類された離散変数を、その離散値の最小値から最大値までの間の自由な値がとれる連続変数に変換し、解くべき最適化問題を変更する(ステップ31)。

0038

ステップ31で作られる最適化問題に対しては、前述と同様に、連続値として求まる最適解を本来の離散値に戻す段階で制約逸脱が発生する危険性を回避するために、本来の最適化問題より厳しい制約が与えられる。

0039

以下、前述の解法を用い、ステップ4において、ステップ31で構築した最適化問題を解き、ステップ5において、「影響の大きなグループ」に所属する離散変数の値を、ステップ4で解かれた最適化問題の解の値に確定する。

0040

次に、ステップ21からステップ5までの処理ループを何回実行したかを計数し、所定回数(一般的には、数回)だけループを回ったか否かを判定する(ステップ8)。

0041

ステップ8において、所定回数の処理が終了した(すなわち、Y)と判定されれば、次の処理ステップ6に進み、所定回数の処理が終了していない(すなわち、N)と判定されれば、ステップ21に戻り、上記ステップ21〜5を繰り返し実行する。

0042

このように、ステップ21〜5までの処理の回数を制限することにより、「影響の小さなグループ」に所属する離散変数の値を、早い段階で準最適な値に確定することができる。

0043

すなわち、以下のステップ6において、「影響の小さなグループ」に所属する離散変数の値を、ステップ4による解の値に最も近い「取り得る離散値」として確定し、ステップ7において、連続変数の値を確定する。

0044

以上の処理により、全ての変数の値が確定し、離散変数を含む最適化問題が解かれたこととなり、前述と同様に高速化を実現することができる。

0045

また、前述と同様に、ステップ11における離散変数に対する初期値の設定方法として、多段階な値をとる離散変数を含む最適化問題の準最適解を求め、離散値を含む最適化問題の解法における初期値として用いることにより、さらに高速化を実現することができる。

0046

実施の形態3.なお、上記実施の形態1、2では、「影響の大きなグループ」と「影響の小さなグループ」とに分けたが、さらに「影響の中程度なグループ」とに分けてもよい。

0047

以下、図面を参照しながら、さらに影響の中程度なグループとに分けたこの発明の実施の形態3について詳細に説明する。図3はこの発明の実施の形態3による処理手順を示すフローチャートであり、ステップ1および7は前述(図1図2参照)と同様の処理である。

0048

図3において、ステップ22、32、41、51、61、81は、それぞれ、前述のステップ2〜6、8に対応している。まず、ステップ1において、解くべき最適化問題に含まれる全ての離散変数に対し初期値を設定する。

0049

続いて、ステップ1で与えられた離散変数の初期値に対し、離散変数値を1段階変化させた場合の評価関数値の変化量を計算し、この変化量の閾値に対する大小関係に応じて、離散変数を「影響の大きなグループ」と「影響の中程度なグループ」と「影響の小さなグループ」とに分離する(ステップ22)。

0050

なお、「影響の大きなグループ」に所属する離散変数の数、および、「影響の中程度なグループ」に所属する離散変数の数は、それぞれ、以降で解く組合せ最適化問題の処理時間を現実的なものとするために、数十程度以下に抑えられる。また、事前に影響の大小が分かっている場合には、ステップ22の処理は不要となる。

0051

次に、「影響の大きなグループ」に所属する離散変数に関し、まだ評価していない新しい値の組合せを作成する(ステップ9)。

0052

続いて、ステップ9で作成した「影響の大きなグループ」に所属する離散変数の値は固定とし、ステップ22で「影響の中程度なグループ」に分類された離散変数を離散変数とし、「影響の小さなグループ」に分類された離散変数を、その離散値の最小値から最大値までの間の自由な値がとれる連続変数と見なして、最適化問題を作成する(ステップ32)。

0053

このとき、前述と同様に、ステップ32で作られる最適化問題は、連続値として求まる最適解を本来の離散値に戻す段階で制約逸脱が発生する危険性を回避するために、本来の最適化問題より厳しい制約が与えられる。

0054

次に、ステップ32で構築した最適化問題を前述の解法を用いて解き(ステップ41)、ステップ41で求まった最適解のうち、最良のものを「ベスト解」として保存する(ステップ10)。

0055

次に、上記「影響の大きなグループ」に所属する離散変数の最適化処理(ステップ9〜10)をいつ終わらせるか決定するために、上記ステップ9〜10の処理ループを所定回数だけ回ったか否かを判定する(ステップ81)。

0056

ステップ81において、最適化処理ループ(ステップ9〜10)を所定回数だけ実行した(すなわち、Y)と判定されれば、所定回数に達していない(すなわち、N)と判定されれば、ステップ9に戻り、上記処理を繰り返し実行する。

0057

なお、ここでは、ステップ9〜10の処理ループを単に「所定回数だけ実行」した時点で「影響の大きなグループに所属する離散変数の最適化処理」を終了しているが、他の判定条件として、上記処理ループが「所定回数だけ実行されてもベスト解が更新されなかった場合」に上記最適化処理を終了してもよい。

0058

以下、ステップ51において、「影響の大きなグループ」に所属する離散変数と「影響の中程度なグループ」に所属する離散変数との値を、ステップ10で保存した「ベスト解」の値に確定する。

0059

また、ステップ61において、「影響の小さなグループ」に所属する離散変数の値を、ステップ10で保存した「ベスト解」の値に最も近い取り得る離散値として確定する。

0060

最後に、ステップ7において、連続変数からのみなる最適化問題を解き、連続変数の値を確定し、図3の処理を終了する。以上の処理により、全ての変数の値が確定し、離散変数を含む最適化問題が解かれることとなり、前述と同様に高速化を実現することができる。

0061

また、多段階な値をとる離散変数の値を1段階変化させた場合の評価関数値の変化量を計算して、前述のグループに加えて「中程度な変化量を与える離散変数のグループ」を分離し、「大きな変化量を与える離散変数」を変化させながら最適値を探す過程において、「大きな変化量を与える離散変数」の値を1つ与えた場合の評価関数値を、前述の離散値を含む最適化問題の解法を用いて、「中程度な変化量を与える離散変数」と「小さな変化量しか与えない離散変数」とを含む最適化問題を解くことにより求めることができる。

発明の効果

0062

以上のように、この発明によれば、多段階な値をとる離散変数を含む最適化問題を解くための離散値を含む最適化問題の解法において、離散変数の値を1段階変化させた場合の評価関数値の変化量を計算して、変化量に基づいて、大きな変化量を与える第1の離散変数のグループと、小さな変化量しか与えない第2の離散変数のグループとに分離する第1のステップと、第2の離散変数のグループに所属する第2の変数値を連続値と見なして最適化問題を解くことにより、第1の離散変数のグループに属する第1の変数値を確定する第2のステップと、連続値として解かれている第2の変数値として、解かれた連続値に近い離散値を採用する第3のステップとを備え、離散変数のうちの影響の少ない離散変数を連続変数として扱うようにしたので、解くべき組合せ最適化問題の規模を縮小して高速化を実現し、現実的な処理時間で解くことのできる離散値を含む最適化問題の解法が得られる効果がある。

0063

また、この発明によれば、第2のステップに続いて、第1および第2のステップからなる処理ループを所定回数だけ実行したか否かを判定する第4のステップを備え、処理ループを所定回数だけ繰り返したと判定された場合には、第3のステップに進み、処理ループを所定回数だけ繰り返していないと判定された場合には、第1のステップに戻り、まだ値が確定していない第2の変数値を再度、1段階変化させた場合の評価関数値の変化量に基づいて、第1および第2の離散変数のグループに分離し、第2のステップを繰り返し実行するようにしたので、高速化を実現して、現実的な処理時間で解くことのできる離散値を含む最適化問題の解法が得られる効果がある。

0064

また、この発明によれば、第1のステップは、変化量に基づいて、第1および第2の離散変数のグループに加えて、中程度な変化量を与える第3の離散変数のグループを分離し、第2のステップは、第1の変数値を変化させながら最適値を探す過程において、第1の変数値を1つ与えた場合の評価関数値を、第2の変数値と第3の離散変数のグループに所属する第3の変数値とを含む最適化問題を解くことにより求めるようにしたので、高速化を実現して、現実的な処理時間で解くことのできる離散値を含む最適化問題の解法が得られる効果がある。

0065

また、この発明によれば、第1のステップに続いて、第1の変数値に関し、まだ評価していない新しい値の組合せを作成する第5のステップを備えたので、高速化を実現して、現実的な処理時間で解くことのできる離散値を含む最適化問題の解法が得られる効果がある。

0066

また、この発明によれば、第2のステップは、多段階な値をとる全ての離散変数値を連続値と見なして最適化問題を解き、第3のステップは、離散変数値として、解かれた連続値に近い離散値を採用することにより、多段階な値をとる離散変数を含む最適化問題の準最適解を求めるとともに、この準最適解を初期値として用い、多段階な値をとる離散変数の準最適解を求めて、これを、解くべき最適化問題の初期値とするようにしたので、多段階な値をとる離散変数を含む最適化問題をさらに高速に解くことのできる離散値を含む最適化問題の解法が得られる効果がある。

0067

また、この発明によれば、第2のステップは、本来の制約よりも厳しい制約条件下で、連続値と見なした最適化問題を解くようにしたので、連続値として求まる最適解を本来の離散値に戻す段階で制約逸脱が発生する危険性を回避することのできる離散値を含む最適化問題の解法が得られる効果がある。

図面の簡単な説明

0068

図1この発明の実施の形態1による処理動作を示すフローチャートである。
図2この発明の実施の形態2による処理動作を示すフローチャートである。
図3この発明の実施の形態3による処理動作を示すフローチャートである。
図4従来の離散値を含む最適化問題の解法を説明するための離散変数を含む最適化問題の構造例を示す説明図である。

--

0069

1、11初期化ステップ、2、21、22グループ分離ステップ(第1のステップ)、3、31、32連続変数に変更した最適化問題を構築するステップ(第2のステップ)、4、41 変更された最適化問題を解くステップ(第2のステップ)、5、51 第1の変数値を確定するステップ(第2のステップ)、6、61 第2の変数値を確定するステップ(第3のステップ)、8、81所定回数のループ実行を判定するステップ(第4のステップ)、9 第1の変数値に関してまだ評価していない新しい組合せを作成するステップ(第5のステップ)。

ページトップへ

この技術を出願した法人

この技術を発明した人物

ページトップへ

関連する挑戦したい社会課題

関連する公募課題

ページトップへ

技術視点だけで見ていませんか?

この技術の活用可能性がある分野

分野別動向を把握したい方- 事業化視点で見る -

ページトップへ

おススメ サービス

おススメ astavisionコンテンツ

新着 最近 公開された関連が強い技術

この 技術と関連性が強い人物

関連性が強い人物一覧

この 技術と関連する社会課題

関連する挑戦したい社会課題一覧

この 技術と関連する公募課題

関連する公募課題一覧

astavision 新着記事

サイト情報について

本サービスは、国が公開している情報(公開特許公報、特許整理標準化データ等)を元に構成されています。出典元のデータには一部間違いやノイズがあり、情報の正確さについては保証致しかねます。また一時的に、各データの収録範囲や更新周期によって、一部の情報が正しく表示されないことがございます。当サイトの情報を元にした諸問題、不利益等について当方は何ら責任を負いかねることを予めご承知おきのほど宜しくお願い申し上げます。

主たる情報の出典

特許情報…特許整理標準化データ(XML編)、公開特許公報、特許公報、審決公報、Patent Map Guidance System データ