JP2019192160A - 最適化装置、最適化方法、及びプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
本実施形態では、交通信号制御において、評価環境として管制装置が取得する交通状況を用い、評価の手段として交通シミュレーションを用いて評価値を計算し、信号パラメータsを最適化する最適化装置に本発明を適用した場合について説明する。
本実施形態に係る最適化装置10は、CPUと、RAMと、後述する最適化処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したROMとを備えたコンピュータで構成され、機能的には次に示すように構成されている。
に当該探索点候補の信号パラメータsに評価環境情報θを連結したものを入力する。
を、信号パラメータsに連結して更新し、
を判別器cの入力となる信号パラメータ
として用いる。その場合の判別器cが学習するwはd+r次元のベクトルとなる。
ここで、学習部150による判別器cの学習について説明する。
を付与する。
について、{−1,1}を出力する判別器cを、線形判別器とすると、下記式(1)のように表すことができる。
を得る。学習部150は、学習された判別器
を、探索点判定部130に渡す。
を、信号パラメータsに連結して更新し、
を判別器cの入力となる信号パラメータ
として用いるため、混雑状況などの評価環境を考慮することができ、探索初期にもよい信号パラメータを得ることができ、探索を効率化することができる。
管制装置50は、CPUと、RAMとを備えたコンピュータで構成され、機能的には次に示すように構成されている。
図3は、本発明の実施の形態に係る最適化処理ルーチンを示すフローチャートである。
次に、本実施形態に係る最適化装置10を適用して行った実験結果について説明する。
[参考文献1]Codeca, L., Frank, R., Faye, S., & Engel, T., "Luxembourg SUMO Traffic (LuST) Scenario: Traffic Demand Evaluation", IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine, 9(2), 2017, p.p.52-63.
10 最適化装置
50 管制装置
100 最適化部
110 評価環境取得部
120 探索点候補生成部
130 探索点判定部
140 評価データ記憶部
150 学習部
200 評価用データ記憶部
300 評価部
400 出力部
500 入力部
510 制御部
520 出力部
Claims (8)
- 評価用データを入力として計算するときに用いられるパラメータを最適化する最適化装置であって、
探索点となる前記パラメータと、前記評価用データとを用いて、前記計算の結果を評価する指標である評価値を計算する評価部と、
前記パラメータを最適化する最適化部と、
前記評価部による処理と、前記最適化部による処理とを繰り返すことにより得られる、最適化されたパラメータを出力する出力部と、
を含み、
前記最適化部は、
前記評価部が計算に用いたパラメータと、前記評価部により前記計算に用いたパラメータを探索点として計算された前記評価値との組からなる複数のデータ点を格納する評価データ記憶部と、
前記評価データ記憶部に格納された複数の前記計算に用いたパラメータに基づいて、探索点の候補となるパラメータである複数の探索点候補を生成する探索点候補生成部と、
前記探索点候補生成部により生成された前記複数の探索点候補の各々について、前記評価データ記憶部に格納された前記複数のデータ点を用いて、前記探索点候補を探索点とするか否かを判定する探索点判定部と、
を含む最適化装置。 - 前記最適化部は、
評価環境に関する情報を取得する評価環境取得部
を更に含み、
前記評価データ記憶部は、前記複数のデータ点の各々を、前記評価環境取得部が取得した前記評価環境に関する情報と対応付けて格納する
請求項1記載の最適化装置。 - 前記探索点判定部は、
前記評価データ記憶部に格納された前記複数のデータ点と前記複数の評価環境に関する情報とを用いて、前記パラメータと前記評価環境に関する情報との組み合わせを入力として、良い評価値となるか否かを判別するように学習された判別器を用いて、前記複数の探索点候補の各々について、前記探索点候補のパラメータと前記評価環境取得部が取得した前記評価環境に関する情報との組み合わせを前記判別器に入力したときに良い評価値となると判別された場合に、前記探索点候補を探索点とする
請求項2記載の最適化装置。 - 前記探索点候補生成部は、
前記パラメータの各要素の変域からサンプリングを行うこと、又は前記評価データ記憶部に格納された前記複数のデータ点の各々のパラメータに対して遺伝的アルゴリズムを用いることにより、前記複数の探索点候補を生成する
請求項1乃至3の何れか1項記載の最適化装置。 - 評価用データを入力として計算するときに用いられるパラメータを最適化する最適化装置に用いられる最適化方法であって、
評価部が、探索点となる前記パラメータと、前記評価用データとを用いて、前記計算の結果を評価する指標である評価値を計算するステップと、
最適化部が、前記パラメータを最適化するステップと、
出力部が、前記評価部による処理と、前記最適化部による処理とを繰り返すことにより得られる、最適化されたパラメータを出力するステップと、
を含み、
前記最適化部が最適化するステップは、
評価データ記憶部が、前記評価部が計算に用いたパラメータと、前記評価部により前記計算に用いたパラメータを探索点として計算された前記評価値との組からなる複数のデータ点を格納するステップと、
探索点候補生成部が、前記評価データ記憶部に格納された複数の前記計算に用いたパラメータに基づいて、探索点の候補となるパラメータである複数の探索点候補を生成するステップと、
探索点判定部が、前記探索点候補生成部により生成された前記複数の探索点候補の各々について、前記評価データ記憶部に格納された前記複数のデータ点を用いて、前記探索点候補を探索点とするか否かを判定するステップと、
を含む最適化方法。 - 前記最適化部が最適化するステップは、
評価環境取得部が、評価環境に関する情報を取得するステップ
を更に含み、
前記評価データ記憶部が格納するステップは、前記複数のデータ点の各々を、前記評価環境取得部が取得した前記評価環境に関する情報と対応付けて格納する
請求項5記載の最適化方法。 - 前記探索点判定部が判定するステップは、
前記評価データ記憶部に格納された前記複数のデータ点と前記複数の評価環境に関する情報とを用いて、前記パラメータと前記評価環境に関する情報との組み合わせを入力として、良い評価値となるか否かを判別するように学習された判別器を用いて、前記複数の探索点候補の各々について、前記探索点候補のパラメータと前記評価環境取得部が取得した前記評価環境に関する情報との組み合わせを前記判別器に入力したときに良い評価値となると判別された場合に、前記探索点候補を探索点とする
請求項6記載の最適化方法。 - コンピュータを、請求項1乃至4の何れか1項記載の最適化装置の各部として機能させるためのプログラム。
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