JP2005519394A - 実験の自動計画方法およびそのシステム - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、互いに可能な限り著しく相違する実験の計画が可能なばかりではなく、重み付けを重み付け測度Sを用いて個々の実験の重み付けを行う。達成されるべき、実験に対する「厳しい」2次的条件とは、以下のように記されるものである。たとえば、達成されるべき、または、全ての実験に対して達成されることのないようなクライテリアを定めることが可能である。よって、実験は空間内に均一に分布し、制限される。特に、このようなことが可能であることによって、特定の種類の実験を、開始時より除外可能となる。このようなことを実施するために用い得る1つの手法としては、「禁じられた」実験に重み付け測度S=−∞の付与がある。
本目的は、プロセスを計画するという目的に貢献する実験を計画することであるとしてよい。そして、プロセスにおいては、圧力や温度といった通例、連続的な値を変更可能である。さらにまた、本目的は、たとえば、様々な選択性の付加物または施設(もしくはその部分)の付加についての考察であってもよい。2つの実験の類似性は、以下のように定義される。異なる付加物/施設(もしくはその部分)を用いたテストは、原則として、きわめて非類似なものであるように重み付けされる。なぜならば、これらテストは、比較できないからである。
最適定式(optimizing formulations)についての実験計画の場合においては、たとえば、与えられる素材(given raw materials)の量を実験的に変化させる必要がある。この場合、
すでに実験データがあるものの、それが不完全である場合、実験の計画に興味深い疑問が生じる。つまり、個々の実験で全てのパラメータが記録されていない場合、または、全てのターゲット変数(例えば、製品の品質特性)が決定されていないような場合である。新たに実施されるべき実験の重みを決定する上で、類似の実験が既に存在するかどうかが、決め手となる。
プロセスについて予備知識があるなら、この予備知識は、どの実験が類似または非類似であるとみなすか、という点に影響を及ぼす。多くの場合、主プロセス・パラメータから、プロセスの機構を特徴づける、導出されたパラメータ(二次的プロセス変数)を算出できる。主変数から先ず二次的変数を算出して、それより類似性を求め、類似性測度Rが導入される。
多くの場合、(単に、実験の許容量の理由により、)プロセスを完全にモデル化することに興味が持たれることはないであろう。むしろ、最適な動作点を実験的に特定することが望まれる。そのような場合、反復的な手続きが用いられる。
32 ・・・ コンピュータ 33 ・・・ コンピュータ・プログラム
34 ・・・ 関数部 35 ・・・ 関数部
36 ・・・ 関数部 37 ・・・ 処理部
38 ・・・ プログラム・モジュール 39 ・・・ メモリ部
40 ・・・ ユーザ・インターフェース 41 ・・・ ディスプレイ・スクリーン
42 ・・・ ファイル 43 ・・・ ファイル
44 ・・・ 適合化モジュール 45 ・・・ 終了モジュール
Claims (18)
- 2つの実験の類似性測度を入力するステップと、
個々の実験に対する重み付け測度を入力するステップと、
前記類似性測度および前記重み付け測度に基づいて品質測度を決定するステップと、
前記品質測度が極値を示すと見込まれる複数の実験を特定するステップとを有する実験を自動的に計画する方法。 - 前記実験は、離散パラメータ空間から選択されることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記類似性測度は、パラメータ空間における2つの実験のユークリッド距離に基づくことを特徴とする請求項1または2に記載の方法。
- 前記類似性測度は、パラメータ空間における2つの実験のユークリッド距離の逆数に基づくことを特徴とする請求項1ないし3のいずれか1つに記載の方法。
- 前記類似性測度は、指数部に2つの実験に関するユークリッド距離の逆数を含んだ指数関数に基づくことを特徴とする請求項1ないし4のいずれか1つに記載の方法。
- 前記重み付け測度は、実験の実施可能性および/または実施不可能性に関連した重みを含んでいることを特徴とする請求項1ないし5のいずれか1つに記載の方法。
- 前記重み付け測度は、実験を実施するためのコストまたは所要時間に関連した重みを含んでいる請求項1ないし6のいずれか1つに記載の方法。
- 前記重み付け測度は、関数の形式で入力されることを特徴とする請求項1ないし7のいずれか1つに記載の方法。
- 前記重み付け測度は、テーブル形式で入力されることを特徴とする請求項1ないし8のいずれか1つに記載の方法。
- 前記品質測度は、考慮されている全ての実験の類似性測度の総和および考慮されている全ての実験の重み付け測度の総和に基づいて決定されることを特徴とする請求項1ないし9のいずれか1つに記載の方法。
- 品質測度を決定する上で、既に実施された実験の数である第1数、および計画されている実験の数である第2数が考慮されることを特徴とする請求項10に記載の方法。
- 前記品質測度が極値を示すと見込まれる実験は、モンテカルロ法で求められることを特徴とする請求項1ないし11のいずれか1つに記載の方法。
- パラメータ空間からM個の実験を選択するステップと、
前記パラメータ空間から選択された実験から1つを選択するステップと、
前記選択された実験に対する品質測度を算出するステップと、
前記選択された実験の座標を選択するステップと、
前記パラメータ空間において前記選択された座標を変えるステップと、
前記変えられた座標を有する前記選択された実験に対する前記品質測度を算出するステップと、
前記変えられた座標を有する前記選択された実験に対する前記品質測度が、少なくとも前記選択された実験に対する前記品質測度よりも品質差違(ε)以上に悪い結果ではない場合、前記選択された実験を、前記変えられた座標を有する前記選択された実験で置き換えるステップと、
前記品質差違(ε)をゼロまで段階的に減ずるステップを有する請求項12に記載の方法。 - 既に実施されたN個の実験も、前記品質測度の算出において考慮することを特徴とする請求項13に記載の方法。
- 遺伝的アルゴリズムを用いて前記品質測度が極値を示すと見込まれる複数の実験を求めることを特徴とする請求項1ないし14のいずれか1つに記載の方法。
- 請求項1ないし15のいずれか1つに記載の方法をコンピュータに実行させるコンピュータ・プログラム製品。
- 品質測度が極値を示すと見込まれる複数の実験を求める手段(33、39)と、
前記品質測度が極値を示すと見込まれる、前記求められた実験(42)を実施させるためにコントローラ(31)に出力する手段を有し、
前記品質測度は、2つの実験の類似性測度および個々の実験の重み付け測度に基づくことを特徴とする実験を自動的に計画するためのシステム。 - 前記複数の実験を求めるための手段は、既に実施された実験を記憶する手段(39)および自動的かつ循環的に実験の計画を実施する手段(44、45)と統合されていることを特徴とする請求項17に記載のシステム。
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