JP7131393B2 - 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム - Google Patents
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Description
前記取得された前記入力変数と、前記更新された内部変数を説明変数とし、また前記取得された前記出力変数を目的変数として、シミュレーションの結果を推定するための推定モデルを学習する処理とを、コンピュータに実行させるプログラムを記録する。
図1は、本発明の第1の実施形態に係る情報処理装置100の構成を示すブロック図である。図1に示すように、情報処理装置100は、取得部110および学習部120を備える。
図2は、本発明の第2の実施形態に係る情報処理装置200の構成を示すブロック図である。図2に示すように、情報処理装置200は、シミュレーション部210、第1の入力変数記憶部220、シミュレーション結果記憶部230、学習部240、推定モデル記憶部250、推定部260、第2の入力変数記憶部270および推定結果記憶部280を備える。情報処理装置200は、シミュレーションを実行すると共に、そのシミュレーションの結果に基づいて、シミュレーションの結果を推定するための出力推定モデルを生成する装置である。
推定値Y_1est
=U_1-3*U_2+X_1(t=10)-2*X_2(t=10)・・・式(2)
推定値Y_2est
=-U_1-U_2+2*X_1(t=10)-X_2(t=10)・・・式(3)
出力推定モデル生成部241は、以上の手順により、出力推定モデルを生成し、生成した出力推定モデルを推定モデル記憶部250に格納する(図4のS307)。
図11は、本発明の第3の実施形態に係る情報処理装置300の構成を示すブロック図である。図11に示すように、第3の実施形態に係る情報処理装置300は、第2の実施形態において説明した情報処理装置200の学習部240に代えて、学習部310を備える。その他の要素については、第2の実施形態において説明した要素と同様であるため、その説明は省略する。
誤差E_1=Y_1last_1-Y_1est_last・・・式(4)
誤差推定モデル生成部311は、上記計算した誤差を含む誤差データを、推定結果記憶部280に格納してもよい。
推定値Y_1estの誤差
=0.2*X_0(t=10)-0.6*X_1(t=10)・・・式(5)
推定値Y_2estの誤差
=-0.1*X_0(t=10)-0.5*X_1(t=10)・・・式(6)
式(5)において、例えば、X_0(t=10)=「9」、X_1(t=10)=「1」とすると、出力変数の推定値Y_1estには、「±0.6」の誤差がありうることを意味する。
図16は、本発明の第4の実施形態に係る情報処理装置400の構成を示すブロック図である。図16に示すように、第4の実施形態に係る情報処理装置400は、第3の実施形態において説明した情報処理装置300の学習部310が備える出力推定モデル生成部241の代わりに、出力推定モデル生成部241aを備える構成を有する。その他の要素については、第2および第3の実施形態において説明した要素と同様であるため、その説明は省略する。
図19は、本発明の第5の実施形態に係る情報処理装置500の構成を示すブロック図である。図19に示すように、第5の実施形態に係る情報処理装置500は、第3の実施形態において説明した情報処理装置300の構成に加えて、追加シミュレーション結果記憶部285および再学習判定部(再学習指示手段)290を備える構成を有する。その他の要素については、第2および第3の実施形態において説明した要素と同様であるため、その説明は省略する。
12 RAM
13 ROM
14 外部接続インタフェース
15 記録装置
16 バス
100乃至500 情報処理装置
110 シミュレーション部
120 学習部
210 シミュレーション部
220 第1の入力変数記憶部
230 シミュレーション結果記憶部
240 学習部
241 出力推定モデル生成部
250 推定モデル記憶部
260 推定部
270 第2の入力変数記憶部
280 推定結果記憶部
285 追加シミュレーション結果記憶部
290 再学習判定部
310 学習部
311 誤差推定モデル生成部
Claims (9)
- シミュレーションの実行に用いられた入力変数の値と、該シミュレーションの実行において更新された収束前のステップにおける内部変数の更新値と、該シミュレーションの結果を示す収束時の出力変数の値とを取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記入力変数と、前記収束前のステップにおける内部変数とを説明変数とし、前記取得手段により取得された前記収束時の出力変数を目的変数として学習し、シミュレーションの結果を推定する推定モデルを生成する学習手段と
を備えた情報処理装置。 - 前記学習された推定モデルに、
収束した結果が得られていないシミュレーションに用いられた前記入力変数の新たな値と、該新たな値を用いたシミュレーションの実行において更新された内部変数の更新値を入力し、
前記新たな値を用いたシミュレーションの収束した結果を推定する推定手段
をさらに備えた請求項1記載の情報処理装置。 - 前記シミュレーションは、前記入力変数の値に基づいて前記内部変数の値を更新して出力変数の値を生成するステップを、前記出力変数の値が収束するまで繰り返す処理であって、
前記取得手段は、ステップ毎の内部変数の値を取得し、
前記学習手段は、あるステップにおいて更新された内部変数と、他のステップにおいて更新された内部変数とをそれぞれ説明変数として用いて、前記推定モデルを生成する
請求項1または請求項2に記載の情報処理装置。 - 前記学習手段は、小さいステップ数において更新された内部変数を、大きいステップ数において更新された内部変数よりも優先して説明変数として選択して、前記推定モデルを生成する
請求項3に記載の情報処理装置。 - 前記学習手段は、前記入力変数の値と、前記内部変数の更新値と、前記推定モデルを用いて推定された推定値と前記シミュレーションの結果が収束した後の出力変数の値との誤差と、に基づいて、前記推定値の誤差を推定する誤差推定モデルを生成する
請求項1乃至請求項4のいずれか1項記載の情報処理装置。 - 前記学習手段は、前記推定モデルを用いて推定された推定値と前記シミュレーションの結果が収束した後の出力変数の値との誤差に基づいて、前記推定モデルの精度を計算し、前記精度が基準に満たない場合、前記入力変数の値と、前記説明変数として用いたステップ数より大きいステップ数において更新された内部変数を、前記説明変数として用いて前記推定モデルを生成する
請求項3または請求項4記載の情報処理装置。 - 前記シミュレーションの実行に用いられた前記入力変数の新たな値と、該新たな値を用いたシミュレーションの実行において更新された前記内部変数の更新値と、前記推定モデルとを用いて推定された推定値と前記新たな値を用いたシミュレーションの結果が収束した後の前記出力変数の値との誤差と、に基づいて、前記推定モデルの精度を計算し、前記精度が基準に満たない場合、前記新たな値と、前記新たな値を用いたシミュレーションにおいて更新された内部変数の更新値と、前記新たな値を用いたシミュレーションの結果が収束した後の出力変数の値とに基づいて、前記推定モデルを生成することを指示する再学習指示手段
をさらに備えた請求項3乃至請求項6のいずれか1項記載の情報処理装置。 - コンピュータが、
シミュレーションの実行に用いられた入力変数の値と、該シミュレーションの実行において更新された収束前のステップにおける内部変数の更新値と、該シミュレーションの結果を示す収束時の出力変数の値とを取得し、
前記取得された前記入力変数と、前記収束前のステップにおける内部変数とを説明変数とし、前記取得された前記収束時の出力変数を目的変数として学習し、シミュレーションの結果を推定する推定モデルを生成する
情報処理方法。 - シミュレーションの実行に用いられた入力変数の値と、該シミュレーションの実行において更新された収束前のステップにおける内部変数の更新値と、該シミュレーションの結果を示す収束時の出力変数の値とを取得する処理と、
前記取得された前記入力変数と、前記収束前のステップにおける内部変数とを説明変数とし、前記取得された前記収束時の出力変数を目的変数として学習し、シミュレーションの結果を推定する推定モデルを生成する処理と
を、コンピュータに実行させるプログラム。
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