JP6775711B2

JP6775711B2 - 最適化システム、最適化方法、制御回路およびプログラム記憶媒体

Info

Publication number: JP6775711B2
Application number: JP2020523895A
Authority: JP
Inventors: 祐治秋山
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2018-06-05
Filing date: 2018-06-05
Publication date: 2020-10-28
Anticipated expiration: 2038-06-05
Also published as: CN112262397A; US20210073438A1; WO2019234837A1; JPWO2019234837A1; CN112262397B

Description

本発明は、シミュレーテッドアニーリング法を用いた最適化システムおよび最適化方法に関する。

複数のパラメータを持つ系を最適化する方法は、組み合わせ最適化問題と呼ばれる。組み合わせ最適化問題の解法のうち、収束速度を重視した解法としては、最急降下法のような勾配降下法が挙げられる。しかしながら、勾配降下法は、探索初期値に依存して局所最適に陥る可能性が高いという重大な欠点を有している。

これに対して非特許文献１には、シミュレーテッドアニーリング法を用いた最適化方法が開示されている。シミュレーテッドアニーリング法は、パラメータ空間の中からパラメータ候補を選択し、選択したパラメータ候補を評価して、評価値に基づいてパラメータの採否を判定する評価処理を繰り返すことで、複数のパラメータの組み合わせを最適化する方法である。シミュレーテッドアニーリング法では、初期にはパラメータ候補を選択する際の確率分布を広げてパラメータ空間の広い範囲を探索し、徐々にエネルギーの低い領域に向かって探索範囲を狭めていく。このため、探索初期値に依存して局所最適に陥る可能性を低減することができる。シミュレーテッドアニーリング法では、探索範囲の制御に「温度」と呼ばれるパラメータが用いられる。温度は、０以上の実数をとり、高温ほど探索範囲が広くなる。

S. Kirkpatrick, C.D. Gelatt Jr., M.P. Vecchi, Optimization by Simulated Annealing, Science, New Series, Vol.220, No.4598.(May 13, 1983), pp.671-680

しかしながら、上記非特許文献１に開示されたシミュレーテッドアニーリング法を用いた最適化方法では、最適化に時間がかかるという問題があった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、最適化にかかる時間を短縮することが可能な最適化システムを得ることを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の最適化システムは、シミュレーテッドアニーリング法を用いてパラメータを最適化する最適化システムであって、使用する温度と、評価対象のパラメータであるパラメータ候補と、パラメータ候補を評価するためのコスト関数の評価値を測定する時間である測定時間とを含む条件を設定する条件設定部と、設定された条件を使用して評価値を測定する評価部と、評価値に基づいて、パラメータ候補の採否を判定する採否判定部と、予め定められた終了条件が満たされたか否かを判定する終了判定部と、を備え、終了条件が満たされるまで、条件の設定と、評価値の測定と、パラメータ候補の採否判定とを含む評価処理を繰り返し、条件設定部は、評価処理の繰り返し毎に、当該評価処理において使用される温度に基づいて、測定時間を決定することを特徴とする。

本発明にかかる最適化システムは、最適化にかかる時間を短縮することが可能であるという効果を奏する。

本発明の実施の形態１にかかる最適化システムの構成を示す図図１に示す最適化システムが最適化する対象のパラメータとコスト関数の評価値との関係を示す図図１に示す最適化システムが使用する温度および測定時間の関係を示す図図１に示す最適化システムの動作を示すフローチャート本発明の実施の形態２にかかる最適化システムの動作を示すフローチャート実施の形態２にかかる最適化システムの最適化処理の経過時間と信号雑音比との関係を示す図実施の形態２にかかる最適化システムの最適化処理のステップ数と信号雑音比との関係を示す図本発明の実施の形態３にかかる最適化システムの構成を示す図本発明の実施の形態４にかかる最適化システムの構成を示す図実施の形態１から４の処理回路を示す図実施の形態１から４の制御回路を示す図図１に示す最適化システムの変形例を示す図図８に示す最適化システムの変形例を示す図

以下に、本発明の実施の形態にかかる最適化システムおよび最適化方法を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。

実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１にかかる最適化システム１の構成を示す図である。最適化システム１は、送信器１０と、送信フィルタ２０と、受信器３０と、サンプラ４０とを有する。

最適化システム１は、送信器１０から送信フィルタ２０を介して受信器３０に信号を伝送する通信路において使用されるパラメータを、シミュレーテッドアニーリング法を用いて最適化する。ここで最適化の対象となるパラメータは、例えば、通信路の調整パラメータであり、送信フィルタ２０のフィルタ係数を含むことができる。最適化システム１は、温度スケジュールに従って変化する温度Ｔに基づいてパラメータ候補ｐ^＊を選択し、選択したパラメータ候補ｐ^＊の評価値Ｅ（ｐ^＊）を測定し、評価値Ｅ（ｐ^＊）に基づいてパラメータ候補ｐ^＊の採否を判定する評価処理を繰り返して行う。評価処理は、終了条件が満たされるまで複数回繰り返される。温度Ｔは、勾配降下速度の確率分布を示し、言い換えると、探索空間においてパラメータ候補ｐ^＊がサンプル点として採用される確率の分布の広さを示す。温度Ｔを徐々に低下させることで、探索空間においてパラメータ候補ｐ^＊がサンプル点として採用される確率の分布の広さは、徐々に狭められ、最適解に収束する。以下、このような動作を実現するための構成について説明する。

送信器１０は、送信情報から送信信号系列を生成する。送信器１０は、生成した送信信号系列を送信フィルタ２０に入力する。送信フィルタ２０は、入力される送信信号系列をフィルタリングして整形する。送信フィルタ２０は、整形後の送信信号系列を、受信器３０に接続された通信路に出力する。送信フィルタ２０は、例えば、ＦＩＲ（Finite Impulse Response）フィルタである。送信器１０は、後述するサンプラ４０が設定したパラメータ候補ｐ^＊を使用して、送信信号系列をフィルタリングする。

受信器３０は、送信フィルタ２０および通信路を介して送信器１０から伝送された送信信号系列を受信する。受信器３０は、受信した送信信号系列に基づいて受信情報を生成する。受信器３０は、評価部３１を有する。評価部３１は、測定時間τを用いて、評価値Ｅ（ｐ^＊）を測定する。上記の通り、評価値Ｅ（ｐ^＊）の測定を含む最適化処理は繰り返し行われ、最適化処理の繰り返し毎に条件が設定される。評価部３１は、例えば、受信器３０が備える誤り検出回路により実現される。評価部３１は、サンプラ４０において設定される測定時間τをかけて、コスト関数の評価値Ｅ（ｐ^＊）を測定する。受信器３０は、生成した受信情報と測定した評価値Ｅ（ｐ^＊）とを出力する。受信器３０が出力した評価値Ｅ（ｐ^＊）はサンプラ４０に入力される。

サンプラ４０は、対象のパラメータ空間の中から、パラメータ候補ｐ^＊をサンプリングする装置であり、シミュレーテッドアニーリング法を用いた最適化方法の実行を制御する制御装置である。サンプラ４０は、条件設定部４１と、採否判定部４２と、終了判定部４３とを有する。条件設定部４１は、評価処理の条件を設定する。評価処理の条件は、温度Ｔと、パラメータ候補ｐ^＊と、測定時間τとを含む。条件設定部４１は、例えば予め定められた温度スケジュールに従って評価処理で用いる温度Ｔを決定する。温度スケジュールは、例えば、条件設定部４１は、現在の時刻ｔまたは現在のステップｔに基づいて、今回の評価処理で用いる温度Ｔを設定することができる。続いて条件設定部４１は、決定した温度Ｔが示す探索範囲の中から、現在採用されているパラメータｐ（ｔ）に基づいて、次のパラメータｐ（ｔ＋１）の候補であるパラメータ候補ｐ^＊を選択する。また条件設定部４１は、選択したパラメータ候補ｐ^＊の評価値Ｅ（ｐ^＊）を測定する時間である測定時間τを、温度Ｔに基づいて決定することができる。条件設定部４１は、選択したパラメータ候補ｐ^＊を送信フィルタ２０に通知し、決定した測定時間τを受信器３０に通知する。

採否判定部４２は、条件設定部４１が設定した条件を使用して、送信器１０から受信器３０への信号の伝送が行われたときに測定されたコスト関数の評価値Ｅ（ｐ^＊）に基づいて、パラメータ候補ｐ^＊の採否を判定する。採否判定部４２は、パラメータ候補ｐ^＊を採用すると判定した場合、パラメータ候補ｐ^＊をパラメータｐ（ｔ＋１）とする。採否判定部４２は、判定結果を条件設定部４１に通知する。終了判定部４３は、予め定められた終了条件を用いて、最適化処理の繰り返しを終了するか否かを判定する。終了条件は、例えば、最適化処理を開始してからの経過時間または評価処理の繰り返し数が、予め定められた閾値に達することである。終了判定部４３は、判定結果を条件設定部４１に通知する。

図２は、図１に示す最適化システム１が最適化する対象のパラメータｐとコスト関数の評価値Ｅ（ｐ）との関係を示す図である。パラメータｐは、最適化システム１の最適化処理の対象である。パラメータｐは、図２では１次元で模式化して表されているが、一般的には複数の軸からなる多次元空間内で示される値である。評価値Ｅ（ｐ）は、スカラー値である。パラメータｐ（ｔ）は、現在の時刻ｔまたはステップｔにおける採用済みのパラメータｐの値である。パラメータ候補ｐ^＊は、採用するパラメータの候補であって、条件設定部４１が現在のパラメータｐ（ｔ）の近傍からサンプリングしたパラメータ値である。採否判定部４２がパラメータ候補ｐ^＊の採用を決定した場合、パラメータ候補ｐ^＊が、次の時刻ｔ＋１またはステップｔ＋１におけるパラメータｐ（ｔ＋１）となる。

また、パラメータｐ（ｔ）からパラメータｐ（ｔ＋１）に遷移する確率であるパラメータ遷移確率Ｐ（ΔＥ）は、パラメータｐ（ｔ）におけるコスト関数の評価値Ｅ（ｐ）と、パラメータｐ（ｔ＋１）におけるコスト関数の評価値Ｅ（ｐ）との差分ΔＥおよび温度Ｔに依存して定まる。

シミュレーテッドアニーリング法においては、パラメータ空間を遷移した場合のコスト関数の差分値が差分ΔＥである場合のパラメータ遷移確率Ｐ（ΔＥ）は、遷移時の温度を０以上の実数である温度Ｔとした場合、以下に示す数式（１）で表される。

これにより、シミュレーテッドアニーリング法がサンプリングに利用する方法であるMetropolis−Hastings法による確率サンプリングにおける詳細平衡条件を満たすことができる。温度変化が十分に遅い場合、パラメータ空間において、確率分布がコスト関数の評価値Ｅ（ｐ）に対して指数関数的に定まるボルツマン分布となる。このため、温度Ｔを高温から徐々に低温に下げていくことで、パラメータ空間上の確率分布が指数関数的にコスト関数の評価値Ｅ（ｐ^＊）が低い部分に集中し、最適化序盤の高温時に確率分布が平坦であることと相まって、局所最適に陥り難く、効率的に全体最適な値に収束させることができる。

シミュレーテッドアニーリング法は、最適化の各段階における温度を適切に制御することで、最適化の精度が変わるため、温度スケジュールを任意に調整できることが望ましく、最適化の精度と関係のない理由によって、適用可能な温度スケジュールに制限が加わることは望ましくない。本実施の形態では、任意の温度スケジュールを適用することが可能である。

また、コスト関数の評価値Ｅ（ｐ）として、所望の測定時間τにおける平均のデータ誤り率（ＢＥＲ：Bit Error Rate）を用いる場合、測定時間τが短いほど測定ノイズが大きくなる。測定時間τによる影響を考慮したパラメータ遷移確率Ｐ_τ（ΔＥ）は、測定系における測定時間τの影響度を表す定数ｋとした場合、以下の数式（２）で表される。

図３は、図１に示す最適化システム１が使用する温度Ｔおよび測定時間τの関係を示す図である。上述の通り、シミュレーテッドアニーリング法はMetropolis-Hastings法による確率サンプリングを利用しており、Metropolis-Hastings法は、パラメータ遷移確率Ｐ_τ（ΔＥ）によってパラメータ空間における確率分布を制御している。このため、温度Ｔが低いほど測定時間τを短くすることのパラメータ遷移確率Ｐ_τ（ΔＥ）に対する影響が大きく、測定時間τを長くするほど最適化の精度を高めることができる。これに対して、温度Ｔが高いほど、測定時間τがパラメータ遷移確率Ｐ_τ（ΔＥ）に与える影響が比較的小さい。特に、測定時間τを一定とした場合には、全ての評価処理において、長時間の測定を行う必要があり、温度Ｔが高い場合には、精度が過剰となり、不要に測定時間τが長くなる。

このため、条件設定部４１は、測定時間τを、温度Ｔに基づいて決定することができる。より具体的には、条件設定部４１は、温度Ｔが高いほど測定時間τを短くすることができる。例えば、条件設定部４１は、温度Ｔが高いほど単調に減少する関数に比例する値となるように、測定時間τを決定することができる。より具体的な例としては、条件設定部４１は、以下の数式（３）に従って、温度の平方根の逆数に比例する値となるように測定時間τを決定することができる。

図４は、図１に示す最適化システム１の動作を示すフローチャートである。まずサンプラ４０の条件設定部４１は、初期条件を設定する（ステップＳ１０１）。初期条件は、温度Ｔおよびパラメータｐを含む。条件設定部４１は、採用されたパラメータｐと、設定された温度Ｔに基づいて、パラメータ候補ｐ^＊をサンプリングする（ステップＳ１０２）。具体的には、条件設定部４１は、設定された温度Ｔが示す探索範囲の中から、採用済みのパラメータｐの近傍でパラメータ候補ｐ^＊をサンプリングする。条件設定部４１は、サンプリングしたパラメータ候補ｐ^＊を送信フィルタ２０に通知する。

条件設定部４１は、さらに、設定された温度Ｔに基づいて、測定時間τを決定する（ステップＳ１０３）。具体的には、条件設定部４１は、パラメータ候補ｐ^＊をサンプリングする際に用いた温度Ｔの平方根の逆数に比例する値となるように測定時間τを決定して、決定した測定時間τを受信器３０に通知する。

評価部３１は、送信器１０から送信フィルタ２０を介して受信器３０が受信した受信信号を用いて、符号誤り率をコスト関数の評価値Ｅ（ｐ^＊）として測定する（ステップＳ１０４）。このとき、評価部３１は、設定された測定時間τをかけて評価値Ｅ（ｐ^＊）を測定する。評価部３１は、測定した評価値Ｅ（ｐ^＊）をサンプラ４０に通知する。

サンプラ４０の採否判定部４２は、評価部３１から通知された評価値Ｅ（ｐ^＊）に基づいて、パラメータ候補ｐ^＊が採用条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ１０５）。採用条件を満たさない場合（ステップＳ１０５：Ｎｏ）、採否判定部４２は、採用条件が満たされなかった旨を条件設定部４１に通知し、ステップＳ１０２から処理が繰り返される。採用条件を満たした場合（ステップＳ１０５：Ｙｅｓ）、採否判定部４２は、パラメータ候補ｐ^＊を採用する（ステップＳ１０６）。採否判定部４２は、採用条件が満たされた旨を条件設定部４１に通知する。

条件設定部４１は、採用条件が満たされた旨が通知されると、温度スケジュールに従って温度Ｔを更新する（ステップＳ１０７）。更新後の温度Ｔは、次の評価処理において用いられる。

続いて終了判定部４３は、終了条件が満たされたか否かを判定する（ステップＳ１０８）。例えば、終了条件が予め定められた総最適化時間に達することである場合、終了判定部４３は、最適化処理を開始してからの経過時間をカウントしておき、経過時間が予め定められた総最適化時間に達しているか否かに基づいて、終了条件が満たされたか否かを判定することができる。

終了条件が満たされた場合（ステップＳ１０８：Ｙｅｓ）、サンプラ４０は、最適化を終了する（ステップＳ１０９）。終了条件が満たされなかった場合（ステップＳ１０８：Ｎｏ）、サンプラ４０は、ステップＳ１０２から処理を繰り返す。

以上説明したように、本発明の実施の形態１によれば、シミュレーテッドアニーリング法を用いてパラメータｐを最適化する最適化システム１は、評価対象のパラメータｐであるパラメータ候補ｐ^＊と、パラメータ候補ｐ^＊を評価するためのコスト関数の評価値Ｅ（ｐ^＊）を測定する時間である測定時間τとを含む条件を設定する条件設定部４１と、設定された条件を使用して評価値Ｅ（ｐ^＊）を測定する評価部３１と、評価値Ｅ（ｐ^＊）に基づいて、パラメータ候補ｐ^＊の採否を判定する採否判定部４２と、予め定められた終了条件が満たされたか否かを判定する終了判定部４３とを有する。最適化システム１は、終了条件が満たされるまで、条件の設定と、評価値Ｅ（ｐ^＊）の測定と、パラメータ候補ｐ^＊の採否判定とを含む評価処理を繰り返す。

ここで、条件設定部４１は、評価処理毎に、パラメータ候補ｐ^＊を選択する範囲を示す温度に基づいて、各評価値Ｅ（ｐ^＊）の測定時間τを決定する。具体的には、条件設定部４１は、評価処理において使用される温度Ｔが高いほど短くなるように測定時間τを決定し、温度Ｔが高くなるほど単調に減少する関数に比例する値となるように測定時間τを決定することができる。測定時間τを決定する際に用いられる関数は、温度Ｔの平方根の逆数とすることができ、この場合、測定時間τは、温度Ｔの平方根の逆数に比例する値となる。このように測定時間τを評価処理毎に決定することで、要求される精度で評価処理を行うために必要な測定時間τを適切に決定することができ、不要に長時間評価値の測定を行うことを抑制することができるため、最適化にかかる時間を短縮することが可能になる。

実施の形態２．
続いて、本発明の実施の形態２について説明する。上記の実施の形態１では、コスト関数の評価値Ｅ（ｐ^＊）として、受信したデータの符号誤り率を用いたのに対して、実施の形態２では、信号雑音比を用いる点が異なる。以下、実施の形態１と異なる点について主に説明する。

実施の形態２にかかる最適化システム２の構成は、図１に示す最適化システム１と同様であるため、ここでは説明を省略する。図５は、本発明の実施の形態２にかかる最適化システム２の動作を示すフローチャートである。

ステップＳ１０１からステップＳ１０３は図４と同様であるため、説明を省略する。評価部３１は、信号雑音比を測定してコスト関数の評価値Ｅ（ｐ^＊）を算出する（ステップＳ２０４）。ステップＳ１０５からステップＳ１０９は図４と同様であるため、説明を省略する。

ここでは、信号雑音比の測定時間τにおける平均値が評価値Ｅ（ｐ^＊）として用いられる。実施の形態１で用いられた符号誤り率は、値が小さいほど特性が良好であることを示すのに対して、信号雑音比は大きいほど特性が良好であることを示す。このため、コスト関数の評価値Ｅ（ｐ^＊）としては、信号雑音比の符号を反転したものを使用することができる。また、信号雑音比として、対数比（ｄＢ）を使用してもよいし、線形比を使用してもよい。

さらに上記では、特性が良好であるほど評価値Ｅ（ｐ^＊）の値が小さくなるように、信号雑音比に基づいた評価値Ｅ（ｐ^＊）の値を調整したが、これに限らず、ステップＳ１０５の採用条件を調整してもよい。例えば、評価値Ｅ（ｐ^＊）として符号誤り率を使用する場合の採用条件が、評価値Ｅ（ｐ^＊）が閾値以下であることであるとき、評価値Ｅ（ｐ^＊）として信号雑音比を使用する場合の採用条件を、評価値Ｅ（ｐ^＊）が閾値以上であることとする。

続いて、実施の形態２の効果について説明する。図６は、実施の形態２にかかる最適化システム２の最適化処理の経過時間と信号雑音比との関係を示す図である。図６では、一般的なシミュレーテッドアニーリング法を用いた従来の最適化曲線Ｃ１１と、最適化システム２の最適化曲線Ｃ１２とが併せて示されている。図６に示すように、一般的なシミュレーテッドアニーリング法を用いた場合よりも、本発明の実施の形態２にかかる最適化システム２では、最適化処理の序盤から中盤にかけて急速に特性改善を進めることができ、全体としておよそ５分の１の時間で最適化が収束することが分かった。

図７は、実施の形態２にかかる最適化システム２の最適化処理のステップ数と信号雑音比との関係を示す図である。図７では、一般的なシミュレーテッドアニーリング法を用いた従来の最適化曲線Ｃ２１と、最適化システム２の最適化曲線Ｃ２２とが併せて示されている。図７に示されるように、最適化システム２では、ステップ当たりの測定時間τを削減しているが、一般的なシミュレーテッドアニーリング法を用いた場合と比較しても、特性劣化がみられないことが分かる。

以上説明したように、本発明の実施の形態２では、評価値Ｅ（ｐ^＊）として信号雑音比を用いた場合であっても、測定時間τを温度Ｔに基づいて決定することで、最適化処理にかかる時間を短縮することができる。

実施の形態３．
図８は、本発明の実施の形態３にかかる最適化システム３の構成を示す図である。最適化システム３は、最適化システム１，２の構成に加えて、受信フィルタ５０を有する。受信フィルタ５０は、例えばＦＩＲフィルタであり、送信器１０から送信フィルタ２０を介して送信された信号が受信器３０で受信されるまでの通信路上に配置される。これにより、受信器３０には、受信フィルタ５０でフィルタリングされた後の信号が入力されることになる。以下、実施の形態１，２と異なる点について主に説明する。

サンプラ４０の条件設定部４１が決定したパラメータ候補ｐ^*は、送信フィルタ２０に加えて、受信フィルタ５０にも入力される。最適化システム３の動作は、最適化の対象とするパラメータに受信フィルタの調整パラメータが含まれる点を除いては、実施の形態１，２と同様であるため、ここでは説明を省略する。なお、受信器３０の構成に合わせて、評価部３１は、評価値Ｅ（ｐ^＊）として、符号誤り率を用いてもよいし、信号雑音比を用いてもよい。

以上説明したように、本発明の実施の形態３にかかる最適化システム３によれば、送信フィルタ２０の調整パラメータだけでなく、受信フィルタ５０の調整パラメータも最適化することができる。

実施の形態４．
図９は、本発明の実施の形態４にかかる最適化システム４の構成を示す図である。実施の形態１〜３では、物理的な通信路などによって、コスト関数の評価値Ｅ（ｐ^＊）を求めていたが、これを計算機によるシミュレーションに置き換えてもよい。

最適化システム４は、シミュレータ６０と、サンプラ４０とを含む。サンプラ４０の構成は、実施の形態１〜３と同様である。サンプラ４０の条件設定部４１が設定した測定時間τおよびパラメータ候補ｐ^＊は、シミュレータ６０に入力される。

シミュレータ６０は、評価部３１を有する。またシミュレータ６０は、サンプラ４０が設定する条件、例えば、測定時間τ、パラメータ候補ｐ^＊を用いて、無線通信路におけるデータ伝送をシミュレーションする機能を有する。シミュレータ６０がノイズのあるシステムをシミュレーションすると、一般的には、測定時間τに応じてコスト関数の評価値がばらつくという性質があり、物理的な通信路の特性を評価する際と同様に、測定時間τを温度Ｔに基づいて決定することで、最適化処理にかかる時間を短縮することができる。

次に、実施の形態１〜４のハードウェア構成について説明する。評価部３１と、条件設定部４１と、採否判定部４２と、終了判定部４３とは、それぞれ処理回路により実現される。これらの処理回路は、専用のハードウェアにより実現されてもよいし、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いた制御回路であってもよい。

上記の処理回路が、専用のハードウェアにより実現される場合、これらは、図１０に示す処理回路９０により実現される。図１０は、実施の形態１から４の処理回路９０を示す図である。処理回路９０は、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、またはこれらを組み合わせたものである。

上記の処理回路が、ＣＰＵを用いた制御回路で実現される場合、この制御回路は例えば図１１に示す構成の制御回路９１である。図１１は、実施の形態１から４の制御回路９１を示す図である。図１１に示すように、制御回路９１は、プロセッサ９２と、メモリ９３とを備える。プロセッサ９２は、ＣＰＵであり、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）などとも呼ばれる。メモリ９３は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）（Electrically ＥＰＲＯＭ）などの不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）などである。

上記の処理回路が制御回路９１により実現される場合、プロセッサ９２がメモリ９３に記憶された、各構成要素の処理に対応するプログラムを読み出して実行することにより実現される。また、メモリ９３は、プロセッサ９２が実行する各処理における一時メモリとしても使用される。

以上の実施の形態に示した構成は、本発明の内容の一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。

例えば、上記の実施の形態１から３では、受信器３０が評価部３１を有することとしたが、本実施の形態はかかる例に限定されない。図１２および図１３に示すように、サンプラ４０Ａが評価部３１を有していてもよい。図１２は、図１に示す最適化システム１の変形例を示す図である。図１３は、図８に示す最適化システム３の変形例を示す図である。図１２に示す最適化システム１Ａは、最適化システム１のサンプラ４０の代わりに、評価部３１を備えたサンプラ４０Ａを有する。同様に、図１３に示す最適化システム３Ａは、最適化システム３のサンプラ４０の代わりに、評価部３１を備えたサンプラ４０Ａを有する。この場合、受信器３０は、評価部３１を有さず、受信情報をサンプラ４０Ａに入力することになる。また、条件設定部４１は、サンプラ４０Ａ内部の評価部３１に測定時間τを入力することになり、評価部３１は、サンプラ４０Ａ内部の採否判定部４２に評価値Ｅ（ｐ^＊）を入力することになる。サンプラ４０Ａが評価部３１を備えることで、受信器３０が測定時間τを設定する機能がない場合であっても、本実施の形態の技術を実現することが可能になる。

また、上記の実施の形態では、送信フィルタ２０および受信フィルタ５０は、ＦＩＲフィルタとしたが、本実施の形態はかかる例に限定されない。送信フィルタ２０および受信フィルタ５０は、ＩＩＲ（Infinite Impulse Response）フィルタであってもよく、例えば、Ｖｏｌｔｅｒｒａフィルタのような非線形フィルタであってもよい。また、最適化の対象のパラメータｐは、上記の実施の形態では通信路のフィルタ係数であることとしたが、本実施の形態はかかる例に限定されない。例えば、パラメータｐは、送信パワー、送信デバイスの温度、変調周波数など、フィルタ係数以外の通信路の調整パラメータであってもよい。また、通信路も、複数の送受信機を多重したものであってもよい。

また、上記の実施の形態では、信号雑音比の符号を反転したもの、または、符号誤り率を評価値Ｅ（ｐ^＊）としたが、本実施の形態はかかる例に限定されない。信号雑音比または符号誤り率に基づいて算出される値を評価値Ｅ（ｐ^＊）として用いることもできる。或いは、最適化の対象のパラメータが通信路の調整パラメータである場合、評価値Ｅ（ｐ^＊）は、通信路の状態を示す値であれば、どのような値であってもよい。

さらに、上記の実施の形態では、最適化の対象のパラメータは、通信路の調整パラメータであることとしたが、本実施の形態はかかる例に限定されない。通信路に限定されず、複数の調整パラメータがあるシステムにおいて、その特性の評価にノイズが生じる場合には、本発明の技術を適用することで同様の効果を得ることができる。

なお、上記の実施の形態では、最適化システム１，２，３，４の構成および動作を説明したが、本発明の技術は、最適化システム１，２，３，４が実行する最適化方法、最適化方法の手順を実行するための最適化プログラム、最適化プログラムを記憶する記憶媒体などの形態でも実現することが可能である。

１，２，３，４最適化システム、１０送信器、２０送信フィルタ、３０受信器、３１評価部、４０サンプラ、４１条件設定部、４２採否判定部、４３終了判定部、５０受信フィルタ、６０シミュレータ。

Claims

シミュレーテッドアニーリング法を用いてパラメータを最適化する最適化システムであって、
使用する温度と、評価対象のパラメータであるパラメータ候補と、前記パラメータ候補を評価するためのコスト関数の評価値を測定する時間である測定時間とを含む条件を設定する条件設定部と、
設定された前記条件を使用して前記評価値を測定する評価部と、
前記評価値に基づいて、前記パラメータ候補の採否を判定する採否判定部と、
予め定められた終了条件が満たされたか否かを判定する終了判定部と、
を備え、
前記終了条件が満たされるまで、前記条件の設定と、前記評価値の測定と、前記パラメータ候補の採否判定とを含む評価処理を繰り返し、
前記条件設定部は、前記評価処理の繰り返し毎に、当該評価処理において使用される温度に基づいて、前記測定時間を決定することを特徴とする最適化システム。
前記条件設定部は、前記評価処理において使用される前記温度が高いほど短くなるように前記測定時間を決定することを特徴とする請求項１に記載の最適化システム。
前記条件設定部は、前記評価処理において使用される前記温度が高くなるほど単調に減少する関数に比例する値となるように前記測定時間を決定することを特徴とする請求項２に記載の最適化システム。
前記条件設定部は、前記評価処理において使用される前記温度の平方根の逆数に比例する値となるように前記測定時間を決定することを特徴とする請求項３に記載の最適化システム。
最適化の対象である前記パラメータは、通信路の調整パラメータであることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の最適化システム。
前記調整パラメータは、通信路のフィルタ係数を含むことを特徴とする請求項５に記載の最適化システム。
前記評価部は、前記通信路を介して伝送されたデータの符号誤り率を測定し、前記符号誤り率の前記測定時間における平均値に基づいて前記評価値を算出することを特徴とする請求項５または６に記載の最適化システム。
前記評価部は、前記通信路を介して伝送されたデータの信号雑音比を測定し、前記信号雑音比の前記測定時間における平均値に基づいて前記評価値を算出することを特徴とする請求項５または６に記載の最適化システム。
前記終了条件は、最適化処理を開始してからの経過時間または前記評価処理の繰り返し数が予め定められた閾値に達することであることを特徴とする請求項１から８のいずれか１項に記載の最適化システム。
前記評価部の機能は、計算機を用いたシミュレーションによって行われることを特徴とする請求項１から９のいずれか１項に記載の最適化システム。
経時的に減少する温度スケジュールに従って変化する温度に基づいてパラメータ候補を選択し、選択したパラメータ候補のコスト関数の評価値を測定し、前記評価値に基づいて前記パラメータ候補の採否を決定する評価処理を繰り返し行うことで、パラメータを最適化するシミュレーテッドアニーリング法を用いた最適化方法であって、
前記最適化方法の実行を制御する制御装置が、前記評価処理の繰り返し毎に、評価対象の前記パラメータ候補を選択する際に使用する温度に基づいて、当該パラメータ候補の前記評価値を測定する測定時間を決定することを特徴とする最適化方法。
経時的に減少する温度スケジュールに従って変化する温度に基づいてパラメータ候補を選択し、選択したパラメータ候補のコスト関数の評価値を測定し、前記評価値に基づいて前記パラメータ候補の採否を決定する評価処理を繰り返し行うことで、パラメータを最適化するシミュレーテッドアニーリング法を用いた最適化処理、
を制御装置に実行させ、
前記最適化処理では、前記評価処理の繰り返し毎に、評価対象の前記パラメータ候補を選択する際に使用する温度に基づいて、当該パラメータ候補の前記評価値を測定する測定時間が決定されることを特徴とする制御回路。
制御装置を制御するためのプログラムを記憶するプログラム記憶媒体であって、
前記プログラムは、
経時的に減少する温度スケジュールに従って変化する温度に基づいてパラメータ候補を選択し、選択したパラメータ候補のコスト関数の評価値を測定し、前記評価値に基づいて前記パラメータ候補の採否を決定する評価処理を繰り返し行うことで、パラメータを最適化するシミュレーテッドアニーリング法を用いた最適化処理、
を前記制御装置に実行させ、
前記最適化処理では、前記評価処理の繰り返し毎に、評価対象の前記パラメータ候補を選択する際に使用する温度に基づいて、当該パラメータ候補の前記評価値を測定する測定時間が決定されることを特徴とするプログラム記憶媒体。