JP6782680B2 - 指示分析のためのシステムおよび方法 - Google Patents
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Description
本出願は、2014年7月4日に出願されたインド国特許出願第2177/MUM/2014号に基づく優先権を主張する。
δsP(M|x,D,)+δyP(M|X,Y) ・・・式(1)
・・・式(2)
Claims (5)
- プロセッサーによって指示分析を実行するための方法であって、
シミュレーションデータ(D)を生成するため、前記プロセッサーによって、シミュレーションモデルを用いて入力データ(xinput)およびシミュレーションパラメーター(μ)のシミュレーションを実行する工程と、
前記プロセッサーによって、前記シミュレーションデータ(D)を処理し、前記シミュレーションモデルの複数の結果を集約し、さらに、前記シミュレーションデータ(D)の処理結果が実データ(Y)と一致するものであることを保証する予測モデル(M)を用いて逆分析を実行することにより、予想データを予測する工程と、
前記プロセッサーによって、現実の物理システムにおいて観測される前記実データ(Y)と前記シミュレーションデータ(D)とがマッチングするように最適化モデルを用いて、前記予想データに基づき、指示値(x’)を決定し、さらに、前記最適化モデルに関連付けられた目的関数が最適化されるように前記指示値(x’)を決定する工程であって、
前記目的関数の前記最適化は、達成すべきビジネスの目的を示し、
前記予測モデル(M)の出力が、前記最適化モデルの入力として用いられるよう、前記予測モデル(M)と前記最適化モデルとの間でリンクが確立される、前記決定する工程と、
前記目的関数がそれ以上最適化されず、所定の条件を満たすようになるまで、前記プロセッサーによって、前記シミュレーションを実行する工程、前記予測する工程、および前記決定する工程を反復して実行する工程であって、
各反復において、第1回目の反復を除き、前記入力データ(xinput)は、直前の反復において決定された前記指示値(x’)であり、さらに、
前記第1回目の反復において、前記入力データ(xinput)は、参照データである、前記反復して実行する工程と、
前記実データおよび経験データを用いた指示情報融合(PIF)フレームワークを用いて前記指示分析の実行を容易にする工程と、を含むことを特徴とする方法。 - 前記シミュレーションパラメーター(μ)および前記シミュレーションモデルは、前記シミュレーションデータ(D)が、前記入力データ(x input )に対応して観測される前記実データ(Y)とマッチングするよう、選択される請求項1に記載の方法。
- 指示分析を実行するためのシステム102であって、
プロセッサー202と、
前記プロセッサー202に接続されたメモリ206と、を含み、
前記プロセッサー202は、前記メモリ206内に保存されている複数のモジュール208を実行し、
前記複数のモジュール208は、
シミュレーションデータ(D)を生成するため、シミュレーションモデルに入力データ(xinput)およびシミュレーションパラメーター(μ)を前記シミュレーションモデルの入力パラメーターとして入力することにより、シミュレーションを実行することと、
前記シミュレーションデータ(D)の処理結果が実データ(Y)と一致するものであることを保証する、逆分析を実行するための予測モデル(M)を用いて、複数の前記シミュレーションデータ(D)を集約することにより、予想データを予測することと、
現実の物理システムにおいて観測される前記実データ(Y)と前記シミュレーションデータ(D)とがマッチングするように最適化モデルを用いて、前記予想データに基づき、指示値(x’)を決定し、さらに、前記最適化モデルに関連付けられた目的関数が最適化されるように前記指示値(x’)を決定することであって、
前記目的関数の前記最適化は、達成すべきビジネスの目的を示し、
前記予測モデル(M)の出力が、前記最適化モデルの入力として用いられるよう、前記予測モデル(M)と前記最適化モデルとの間でリンクが確立される、前記指示値(x’)を決定することと、
前記シミュレーションの実行、前記予測をすること、および前記決定することを指示し、前記目的関数がそれ以上最適化されず、所定の条件を満たすようになるまで、前記シミュレーションを実行する工程、前記予測する工程、および前記決定する工程をそれぞれ反復して実行することであって、
各反復において、第1回目の反復を除き、前記入力データ(xinput)は、直前の反復において決定された前記指示値(x’)であり、さらに、
前記第1回目の反復において、前記入力データ(xinput)は、参照データである、前記反復して実行することと、
前記実データおよび経験データの少なくとも1つを用いた指示情報融合(PIF)フレームワークを用いて前記指示分析の実行を容易にすることと、
1つ以上の未来値用の予測因子としての分布を生成することであって、
前記予測モデル(M)は、1つ以上のシミュレーションを実行して得られた結果を集約する、前記分布曲線を生成することと、を実行するよう構成されていることを特徴とするシステム。 - 前記シミュレーションパラメーター(μ)および前記シミュレーションモデル(S)は、前記シミュレーションデータ(D)が、前記入力データ(x input )に対応して観測される前記実データ(Y)とマッチングするよう、選択される請求項3に記載のシステム。
- 指示分析を実行するために演算装置において実行可能なプログラムを具体化する非一時的コンピューター可読媒体であって、
シミュレーションデータ(D)を生成するため、シミュレーションモデル(M)に入力データ(xinput)およびシミュレーションパラメーター(μ)を入力することにより、シミュレーションを実行するためのプログラムコードと、
前記シミュレーションデータ(D)を処理し、前記シミュレーションモデルの複数の結果を集約し、さらに、前記シミュレーションデータ(D)の処理結果が実データ(Y)と一致するものであることを保証する予測モデル(M)を用いて逆分析を実行することにより、予想データを予測するためのプログラムコードと、
現実の物理システムにおいて観測される前記実データ(Y)と前記シミュレーションデータ(D)とがマッチングするように最適化モデルを用いて、前記予想データに基づき、指示値(x’)を決定し、さらに、前記最適化モデルに関連付けられた目的関数が最適化されるように前記指示値(x’)を決定するためのプログラムコードであって、
前記目的関数の前記最適化は、達成すべきビジネスの目的を示し、
前記予測モデル(M)の出力が、前記最適化モデルの入力として用いられるよう、前記予測モデル(M)と前記最適化モデルとの間でリンクが確立される、前記決定するためのプログラムコードと、
前記目的関数がそれ以上最適化されず、所定の条件を満たすようになるまで、前記シミュレーションを実行する工程、前記予測する工程、および前記決定する工程を反復して実行するためのプログラムコードであって、
各反復において、第1回目の反復を除き、前記入力データ(xinput)は、直前の反復において決定された指示値(x’)であって、さらに、
前記第1回目の反復において、前記入力データ(xinput)は、参照データである、前記反復して実行するためのプログラムコードと、
前記実データおよび経験データの少なくとも1つを用いた指示情報融合(PIF)フレームワークを用いて前記指示分析の実行を容易にするためのプログラムコードと、を含むことを特徴とする非一時的コンピューター可読媒体。
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US10521721B2 (en) * | 2016-04-08 | 2019-12-31 | International Business Machines Corporation | Generating a solution for an optimization problem |
US11119962B2 (en) * | 2017-04-25 | 2021-09-14 | Realtek Semiconductor Corp. | Apparatus and method for multiplexing data transport by switching different data protocols through a common bond pad |
US10719521B2 (en) | 2017-09-18 | 2020-07-21 | Google Llc | Evaluating models that rely on aggregate historical data |
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Family Cites Families (36)
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---|---|---|---|---|
JPH07105177A (ja) * | 1993-09-30 | 1995-04-21 | Kawasaki Steel Corp | 信号処理方法 |
US5461699A (en) * | 1993-10-25 | 1995-10-24 | International Business Machines Corporation | Forecasting using a neural network and a statistical forecast |
JP2000040079A (ja) * | 1998-07-24 | 2000-02-08 | Fujitsu Ltd | 並列データ分析装置 |
US6895398B2 (en) * | 2000-07-18 | 2005-05-17 | Inferscape, Inc. | Decision engine and method and applications thereof |
JP2002269192A (ja) * | 2001-03-07 | 2002-09-20 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | 物流最適化システム |
AU2002252645A1 (en) * | 2001-04-11 | 2002-10-28 | Fair Isaac And Company, Inc. | Model-based and data-driven analytic support for strategy development |
US6735596B2 (en) * | 2001-06-07 | 2004-05-11 | Guy Charles Corynen | Computer method and user interface for decision analysis and for global system optimization |
US20030046130A1 (en) * | 2001-08-24 | 2003-03-06 | Golightly Robert S. | System and method for real-time enterprise optimization |
US7313532B2 (en) * | 2002-07-03 | 2007-12-25 | Demantra Ltd. | Computer implemented system and method for determining the most profitable distribution policy |
US7487133B2 (en) * | 2002-09-19 | 2009-02-03 | Global Nuclear Fuel - Americas, Llc | Method and apparatus for adaptively determining weight factors within the context of an objective function |
US20040139037A1 (en) * | 2003-01-10 | 2004-07-15 | Paleologo Giuseppe Andrea | Method for design of pricing schedules in utility contracts |
WO2004090659A2 (en) * | 2003-04-10 | 2004-10-21 | Mukesh Dalal | Optimizing active decision making using simulated decision making |
JP4068531B2 (ja) * | 2003-08-20 | 2008-03-26 | 株式会社東芝 | Opcを用いたパターン寸法の補正方法及び検証方法、マスクの作成方法及び半導体装置の製造方法、並びに該補正方法を実行するシステム及びプログラム |
US20050096950A1 (en) * | 2003-10-29 | 2005-05-05 | Caplan Scott M. | Method and apparatus for creating and evaluating strategies |
EP1763782A4 (en) * | 2004-06-18 | 2009-04-08 | Cvidya Networks Ltd | METHODS, SYSTEMS AND COMPUTER-READABLE CODES FOR PREDICTING TIME SERIES AND CONSUMING GOODS |
US7546222B2 (en) * | 2005-06-12 | 2009-06-09 | Infosys Technologies, Ltd. | System for performance and scalability analysis and methods thereof |
US7813981B2 (en) * | 2005-08-09 | 2010-10-12 | Fair Isaac Corporation | Apparatus and method for simulating an analytic value chain |
GB2446343B (en) | 2005-12-05 | 2011-06-08 | Fisher Rosemount Systems Inc | Multi-objective predictive process optimization with concurrent process simulation |
JP2008134332A (ja) * | 2006-11-27 | 2008-06-12 | Konica Minolta Business Technologies Inc | 定着装置および画像形成装置 |
US7788200B2 (en) * | 2007-02-02 | 2010-08-31 | Microsoft Corporation | Goal seeking using predictive analytics |
US7979252B2 (en) * | 2007-06-21 | 2011-07-12 | Microsoft Corporation | Selective sampling of user state based on expected utility |
US8489530B2 (en) * | 2007-12-03 | 2013-07-16 | Infosys Limited | System and method for root cause analysis of the failure of a manufactured product |
US20100049538A1 (en) * | 2008-08-22 | 2010-02-25 | Durban Frazer | Method and apparatus for selecting next action |
US8862493B2 (en) * | 2009-08-31 | 2014-10-14 | Sap Ag | Simulator with user interface indicating parameter certainty |
DK2585833T3 (en) * | 2010-06-23 | 2017-09-18 | Univ Louisville Res Found Inc | METHODS OF CANCER DETECTION |
US8392343B2 (en) * | 2010-07-21 | 2013-03-05 | Yahoo! Inc. | Estimating probabilities of events in sponsored search using adaptive models |
US20120078678A1 (en) * | 2010-09-23 | 2012-03-29 | Infosys Technologies Limited | Method and system for estimation and analysis of operational parameters in workflow processes |
US9734228B2 (en) | 2010-10-26 | 2017-08-15 | Accenture Global Services Limited | Digital analytics system |
US8818932B2 (en) * | 2011-02-14 | 2014-08-26 | Decisive Analytics Corporation | Method and apparatus for creating a predictive model |
US20120253876A1 (en) | 2011-03-30 | 2012-10-04 | Accenture Global Services Limited | Benefit-based earned value management system |
US20130191185A1 (en) * | 2012-01-24 | 2013-07-25 | Brian R. Galvin | System and method for conducting real-time and historical analysis of complex customer care processes |
US9576262B2 (en) * | 2012-12-05 | 2017-02-21 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Self learning adaptive modeling system |
US9672193B2 (en) * | 2013-03-15 | 2017-06-06 | Sas Institute Inc. | Compact representation of multivariate posterior probability distribution from simulated samples |
CA2913743C (en) * | 2013-05-30 | 2023-01-03 | Universite De Sherbrooke | Systems and methods for performing bayesian optimization |
US10425294B2 (en) * | 2014-01-06 | 2019-09-24 | Cisco Technology, Inc. | Distributed and learning machine-based approach to gathering localized network dynamics |
US9933353B2 (en) * | 2014-02-13 | 2018-04-03 | Infosys Limited | Method for assessing corroded pipeline defect growth from partial inspection data and devices thereof |
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